**据挪威道路联合会（OFV）统计数据显示，6月挪威电动汽车市场份额高达97%，创下全球新纪录。**这意味着，在挪威，每卖出100辆新车，就有97辆是电动车。 其中，特斯拉Model Y共交付5004辆，成为6月挪威电动汽车市场上最畅销的车型。 纵观2025上半年，挪威整体电动汽车市场份额达93.7%，同比提升8.8个百分点，传统燃油车几乎被完全取代。 **上半年，中国品牌乘用车在挪威新车销量中的占比达到创纪录的12.3%，较2023年的7%近乎翻倍。** 挪威，地处北欧高纬度地区，冬季漫长寒冷，这样的地理环境看似并不利于电动车发展。然而，现实却令人惊叹。 政策扶持堪称挪威电动车普及的强大助推器。在挪威，传统燃油车需缴纳高额税款和登记费，购车成本中税费占比可达三分之一甚至一半。相比之下，购买电动车在税费上能节省大量开支。 此外，完善的基础设施为电动车的广泛使用提供了保障。挪威拥有世界上最环保、强大的电网之一，水力发电量占全国发电量90%以上 ，这为充电设施的普及奠定了良好基础。 如今，挪威全国有超过2.7万个公共充电桩，在主要道路上，每50公里就设有一个快速充电站，即便是在偏远的北部地区，电动车出行也无需担忧充电难题。 而且，挪威超2/3的电动车车主有条件在家里充电，进一步提升了充电的便捷性。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/e2855b95e1234712bf102491e3e45ec8.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515538.htm)

<blockquote><p>当美团、阿里为外卖补贴战烧到“血糖爆表”时，京东却悄悄熄火，把炮口对准了“人心”。三年要开一万家自营“七鲜小厨”，刘强东用18.8元的现炒酸菜牛肉饭和拒绝“幽灵外卖”的口号，既赚口碑又秀肌肉：生鲜供应链延伸、千万级日活流量池、炒菜机器人练兵场，一石三鸟。巨头烧钱抢地盘，京东攻心做样板——外卖下半场，故事才刚刚开始。</p> </blockquote> ## 01 京东在这场让年轻人血糖集体飙升的外卖补贴大战中，扮演了“谜”一样的角色。 它先是“点火”，以变革者的身份冲进场，引得美团跟阿里都加大力度，在刚刚过去的两个周六疯狂血拼发券，京东倒是没啥声响，直到本周，才宣布启动“菜品合伙人”招募计划，公布了这个“七鲜小厨”的新项目。 自营外卖，它终于来了。 刘强东在6月做过预告：“再过一个月后，京东外卖会出一个跟美团完全不同的商业模式。”我们在当时的稿子《大胆猜测：京东外卖1个月后要放什么大招》中，预判了它做自营外卖的可能。 从官方发布的消息来看，京东计划在3年内在全国建设10000家“七鲜小厨”。 放到整个外卖市场大盘来看，1万家是一个很小的数字，美团外卖商家的入驻数量达到1450万，京东外卖入驻商家也有150万。也就是说，七鲜小厨短期内不会对外卖格局带来大的影响，但这个动作，又一次让京东、京东外卖以“变革者”的身份站在舆论的风口上。 而且，隔壁的美团和阿里似乎为它的出场掏了更多钱。就像一场酒席，花门、舞美、音箱这些氛围费用都是它们出的，京东就管发喜帖、新人登场。 美团阿里不血拼了，京东继续“诛心”了。 ## 02 这不是刘强东第一次做餐饮生意了。 30年前，刘强东还是人大学生，就用打工攒的钱，盘下校门口一家餐馆，开启人生第一次创业。 虽然野心很大，想要做成赶超肯德基、麦当劳的中国最大的连锁餐厅，但遗憾的是，这家餐厅在他手上只经营6个月就倒闭了。主要问题出在管理，刘强东忙于学业，并没有投入太多精力到餐厅，导致“后厨和收银员谈恋爱”、“员工们在菜价上动手脚”。 据说临别时，刘强东非常恼火，放话：这是让我最伤心的地方！再也不来了！ 人生第一次创业可能跟初恋一样让人难忘，于是三十年后，刘强东又回到了开“连锁餐厅”的路上。 当然，这个“连锁餐厅”的定位只是我的理解。 “京东黑板报”对七鲜小厨的定位是“餐饮制作平台”，也就是说，它对标的不是美团外卖和饿了么，而是有线下经营场所的餐厅。按照京东官方的说法，七鲜小厨要从幽灵外卖、黑外卖的手里，拿回本该属于品质餐饮商家的生意。 七鲜小厨在北京东城长保大厦的门店已经开始运营，包括自取和外卖两种模式。从小红书等社交媒体上的反馈来看，它的好评比较多。一份酸菜牛肉盖饭，补贴后的价格只需要18.8元，且配送时间只花了半个小时——比我第一次使用京东外卖的体验好多了。 但也有博主现场探店发现，长保大厦的门店已经爆单了，中午用餐高峰时期，店门口挤满了等餐的外卖员。即使有机器人炒菜，店里10个员工也忙到起飞，因为都是现场炒制，没有使用预制菜。 其实，想在百花齐放的餐饮市场做出优势，七鲜小厨也并不容易。 京东在生鲜供应链上有一定的基础，但在菜品制作上，比不过品牌餐厅，毕竟人家是“正版”，在配送效率上，京东的履约能力与美团还有不小的差距。 京东“自营”的光环源于曾在3C数码、家电等细分领域中取得了巨大的成功，我也是京东自营的忠实粉丝。但是3C数码与餐饮行业有着天壤之别，比如：3C数码、家电行业是有巨头的，几大品牌就瓜分了绝大部分市场份额。 在这些赛道里，京东“自营”只要搞定头部，就搞定了市场。但是餐饮不同，没有哪一个餐饮品牌，可以在市场里长期占有绝对优势，甚至连短期能统治市场的餐饮品牌都很少。 大多数情况是，你方唱罢我登场，各领风骚三两年。这是餐饮行业的特点，也是食客们的需求。喜新厌旧是人们对美食的普遍态度。人的“嘴”是最靠不住的。 茶饮就是典型，没有一家能持续红火——雪王除外。毕竟价格能包容一切。 因此，一个“七鲜小厨”打不下外卖市场，而从它的定位、规模、运营方式来看，它更像是京东外卖的间“样板房”——通过一个成功案例，来演示供应链赚钱的逻辑，这就是七鲜小厨的使命。 激励自己，寒碜别人。 ## 03 一个新项目上线，目标无非就是两个，要么是业绩、要么是口碑。 三年后的“10000家”七鲜小厨能贡献多少业绩，对于目前营收万亿的京东来说，并不重要。它更在意七鲜小厨带来的口碑提升。 在某社交平台上，有网友已经开始晒单，甚至“七鲜小厨拒绝幽灵外卖”已经成为一个热门话题，话题下有10万次浏览和6000多次讨论。 大部分评论，都是为京东点赞的，甚至有评论称赞“京东是外卖行业破局者”。在拿捏舆论口碑这一块儿，京东这次又掐准了。 对于看客而言，不论七鲜小厨的饭吃没吃上，对于健康食品的美好愿望，总算许下了。 当然，赚口碑也不是七鲜小厨的最终使命。对于京东来说，它至少有三层战略意义：生鲜供应链的延伸 京东的生鲜供应链已经非常成熟，旗下七鲜超市成立于2017年，多年积累的生鲜供应链可以直接用到七鲜小厨上。此外，京东还有仓储、物流体系，这可以大大降低原料运输的成本。 京东自营商品可以做到“又快又好”，主要归功于采购团队、前置仓储和配送团队。这既是京东的优势，也是京东的成本。因此，在更多业务场景，复用京东供应链的能力，对于京东集团来说，是必要且必须要做的事。 从这个角度来看，就不难理解刘强东为什么一定要做外卖，并且一定会“自营”。 “自营”这对于七鲜超市、七鲜小厨乃至京东物流来说，是多方共赢的。 2. 流量的蓄水池 外卖市场的客群是互联网最优质的客群——年轻人、上班族、有消费能力，而且还有一个更大的优势在于，外卖客户是前赴后继的，可能有人因为年龄大了，或者因为考虑到健康因素，不吃外卖了，但还会有更多新人补充进来。 外卖场是一滩活水，永远都是兵家必争之地。 我们可以粗略设想一下，假设七鲜小厨日均有1000单，那么1万家七鲜小厨就有1000万单，对应会有1000万的日活用户，这对于京东APP来说，是一笔可观的数据。 外卖负责引流，再通过其它业务做大利润，是当下美团的经营模式，也是京东想要的模式。 两家在“品质外卖”的故事上找到了不同的版本，美团搞浣熊食堂，京东搞七鲜小厨，但从引流的角度来看，这是一场殊途同归。 3. AI的孵化器 从博主探访的视频来看，七鲜小厨开始使用炒菜机器人了。  早在2024年7月，京东就给“橡鹿科技（前身为橡鹭科技）”投资2亿元，这家公司是通过“标准化下自动化与人机协同的方式，炒菜机器人可以有效帮助缩短出餐速度，实现菜品复刻，降低后厨成本，提高厨师效率”。 今年3月份的全国糖酒会上，橡鹿科技炒菜机器人曾经现场炒作辣子鸡，自动投料，4分20秒一盘辣子鸡出炉，比人工至少节省1/3的时间。 品尝过的人说：“比饭店的好吃”。虽然，这样的说法可能有些主观，但至少是现炒的了。 这样一台机器人，只要4万元一台。而在北京，一个厨师的工资至少要8000元。 从这个角度来看，我们就很容易理解为什么京东需要菜品合伙人，因为机器人需要投喂、训练，一旦成功便可以快速全国推广。 这个模式的天花板更高，显然超越了预制菜，让餐饮业进入了工业化。 当然，一石三鸟的设计固然美好，但能否实现、能实现多少，还需要时间的检验。比如，七鲜小厨在取消补贴之后，是否还具备足够的竞争力？当这门生意的链条延长到餐饮门店层面，”员工动手脚”这种30年前的烦恼，恐怕又会以更新、更复杂的形式出现。 本文由人人都是产品经理作者【山农下山】，微信公众号：【山农下山】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>别再盲目抄华为 MT L、宝洁品类、雷军 IP 的作业了！作者用 5 家学华为却线索寥寥的真实案例告诉你：大厂的“重甲流程”只适合千亿级航母，身轻如燕的创业公司穿上只会沉。与其复制粘贴，不如三步自查：先找到增长卡点，再对准知名度-转化率四象限，最后小步快跑、快速试错。文章附赠一套低成本组合拳，教你用争议出圈、用体验成交、用社群放大，做自己的增长导演。</p> </blockquote> 咱中国人，天生就爱学习，包括学营销。 企业学华为的MTL（市场到线索）、学宝洁做品类管理、学小米做创始人IP 早就见怪不怪。 但大家发现好像学了也做不好～ 在我过去接触的企业里，学华为MTL的至少有5家，但发现线索少得可怜，营销和销售部门的关系也没搞好；而学宝洁做广告投放的新消费企业，在新媒体、直播上有些力不从心；学雷布斯做IP，发现这成功不是一个人的事，还需要团队作战，大量营销投入做铺垫… 在高速变化的今天，这种“学大厂”的潮流正在悄悄改变。为什么那么多的成功套路，都好像不太好用？ ## 一.为什么大厂“作业”不再好抄？ 先从学华为开始聊聊。 华为是啥体量？每年超8000亿的营业额，员工超20万人。仅华为云，年收入都有385亿人民币。 这样的超大企业靠的是流程、体系来管理，部门之间、国家之间的沟通协调的工作非常多，从市场洞察、线索获取、商机转化、销售签单用标准体系（MTL)来达成共识，没毛病。 但是对于体量小很多的企业，沟通大概率只需要在工位上喊一声（夸张的修辞手法）或者跟销售打个电话，也许根本不需要先填系统再邮件跟踪。 市场环境也没那么复杂，不需要“五看三定”各种洞察才能搞明白。 更现实的是，营销团队不超过10个人还要分工细致，一旦预算少或线索量不够，确实有点尬。 换个角度，华为一直想做却又受限于组织之间沟通协调的营销创新估计也无法落地（俗称大企业病，创新的窘境）。 比如黑客营销，倒不是“黑客”干不了，营销和技术短平快配合，在大厂，实现不了。 更别提社群营销，老大一开口，真的没办法去中心化。而影响者营销，真的谁蹭谁的知名度还不知道呢。 想创新，很难… 而这些，正是你擅长的呀。决策链短、更能贴近用户、更能快速试验小众渠道… 本身就身轻如燕，为何要穿上沉重的盔甲？ 跨国企业的经验在国内更是水土不服。比如国外流行的邮件营销、基于客户的营销（ABM)现在也基本歇菜了。 学小米的营销，难度PLUS。无论是粉丝多年的积累还是创始人的营销sense(我觉得这里只能用这个词来形容），大部分企业根本不可能学到。 而更现实、更扎心的问题是:大厂财大气粗，营销的预算充足，试错的机会本来就多。有时候看着好像没路，但钱砸多了，也许就有路了。 那咋办？市场竞争日益加剧、产品同质化趋势明显、用户注意力碎片化，还不让“抄作业”… ## 二. 先了解真实现状，再行动 我认为当下营销的重心应转向先摸清自己企业的客观现状，思考哪个环节需要营销以及沟通预期结果与资源匹配这三个问题。  ### 1. 诊断“增长卡点” 是不是知名度不足？比如官网流量低、品牌搜索量寥寥？是不是目标客户没找准，线索质量不高，转化率低？是不是产品优势不明显因此客户对价格敏感、犹豫期长… ### 2.  思考营销在哪个环节发力 假如是产品与竞品的差异化价值没有表达清楚，那么重新调整产品介绍、甚至需要花点时间做产品的定位优化。多一些传播案例，并组织客户的见面活动… ### 3. 讨论目标是否可行，资源是否匹配？ 营销团队规模与目标不符，预算捉襟见肘；部门间沟通不畅、协作效率低下，导致营销活动难以落地或效果打折。 只有明确了这三个问题，才能针对性地善用数字营销、用户社群、影响者营销，并从增长和品牌两个维度为业务带来价值。 ## 三. 针对“知名度、转化率”的营销策略 为了更精准地定位企业现状并制定策略，我们可以将上述自查问题映射到“知名度-转化率”的四象限模型中，找到最适合的营销发力点。  **第一象限：知名度高，转化率高。**说明产品或服务不仅被客户所熟知，而且购买的几率大，具有很强的市场吸引力和竞争力。 **第二象限：知名度低，转化率高。**可能是产品或服务具有独特的价值和优势，能够满足特定消费者的需求，但由于市场推广不足等原因，知名度相对较低，但一旦消费者接触到，就会有较高的转化率。 **第三象限：知名度低，转化率低。**可能在产品本身、市场定位、营销策略等方面存在较多问题。 **第四象限：知名度高，转化率低。**公司很有名，但客户不知道具体的产品是什么，为什么要买，或者价格高、或者考虑采购风险等，还在观望，转化率不高。 接下来我们一一展开。 ### 1. 知名高、转化率低：将产品优势“翻译”成客户价值 比如像DeepSeek、宇树科技机器人这样“自带流量”的产品，最需要的恰恰不是“让更多人知道”，而是“让人知道自己为什么需要”。 客户认知停留在“听说过”，缺乏对产品实际价值的直观理解和深入认知。 这时候，别再投钱做流量了，关键是把产品跟目标客户讲清楚。 把产品能解决什么问题，替代了什么，带来了什么收益讲清楚，将复杂的技术优势转化为客户能够立即理解的、与其痛点相关的内容，让客户在听到或看到后能产生“原来还可以这样”的顿悟感。 可以组织粉丝、客户交流分享活动。也可以通过制作高质量的案例研究、教学视频、互动演示或提供简易体验版，生动展示产品在具体应用场景中的实际效果。 讲清楚为客户能带来什么，客户为什么要买？为什么现在要买？ ### 2. 知名度低、转化率高：想尽办法扩大影响力 许多初创企业或已经上市的科技企业，其产品可能在功能、性能或价格上具备显著优势，过去靠销售跑客户，一旦客户体验后，成交转化率极高。 然而，由于品牌知名度不足，增长的速度不够快。 这时的营销重点是有限的营销预算下，快速出圈，并精准吸引目标客户进行产品试用。 当年Salesforce在Siebel大会门前那句经典的“No software”立马引起争议，立马出圈，也正因为产品本身就不错，商业模式也设计合理，从个人、小团队试用、共创到企业级别的采购。 这一套组合拳打下来，预算没花多少，知名度蹭蹭上升，再加上高转化，很快就占领了云CRM的赛道。 你可能学不来Salesforce，但可以邀请正在使用产品的用户帮忙传播，或者找KOL推介，甚至抱大腿找大公司背书…都可以试试。 为了扩大知名度的企业，需要有一定的心理准备，有争议才有话题，抱着谦虚好学错了就改的态度，反而能带给目标客户真实感。 值得一题的是，出奇制胜的前提是公司的产品足够优秀，转化率够高，否则风险非常大。 ### 3.  知名度低、转化率低——最小化营销投入，验证PMF 这个阶段的营销难度最大，还没有验证产品与市场匹配（PMF) 或者理想目标客户还没找准。 因此别太着急砸钱，先小步快跑，试试成本最低的营销方式。比如影响者营销、社群建设等 与在行业内具有号召力或专业背景的KOL（关键意见领袖）合作，通过他们的专业内容（如深度评测、直播演示、使用教程）传递产品价值。 在目标用户活跃的平台（如行业论坛、垂直社区）建立专属社群。定期分享使用教程、最佳实践案例、行业洞察和在线问答（Q&amp;A），持续培养用户对产品的认知和兴趣。 持续与用户互动，积极优化迭代产品，当转化率越来越高的时候，再开始在知名度上做一些投入。 好了，你发现其实有了方向，更知道力气往哪使了。但灵活地制定策略，再怎么说总要有些基本的原则吧，要不底子不扎实，心里没底。 是的，下面这些落地建议也许对你有用。 ## 四.  面对现状，更灵活的营销探索 ### 1.直面问题 我们真的懂用户吗？营销活动有实际回报吗？产品价值清晰吗？ 是不是可以通过深入访谈、数据分析，理解了客户的痛点、需求和行为模式？是不是营销投入能否衡量实际效果和ROI？能否可以先果断砍掉无效活动？是不是可以用一句话让潜在客户明白“为什么非要选择你不可”？ 这些问题很尖锐，但是很重要。 ### 2.从问题出发，快速试错： 通过小规模、低成本的测试来验证。例如，假设“我们的用户更在乎服务而非价格”，就通过小范围测试来验证这一假设，并根据反馈快速迭代策略，将风险控制在可接受范围内。 ### 3.聚焦，与业务目标一致： 集中有限的资源和精力，一年做一件大事，三件小事。 比如对企业增长影响最大的事情（重塑核心产品价值主张），三件与之相关的小事（提升内容营销质量，精细化社群运营、优化产品试用流程）。 ### 4.打破部门壁垒，深度协同： 市场团队应主动了解销售团队的需求和痛点，甚至可以考虑将部分营销预算直接用于支持高转化场景的销售活动，实现市场与销售的无缝衔接。 推动这种协作可能面临KPI冲突和历史惯性等阻力，管理者需要通过明确的激励机制和跨部门项目（比如新产品GTM)来促成。 ### 5.拥抱不确定性： 营销的成功往往来源于对未知领域的探索和创新，在快速变化的商业环境中，保持开放的心态和灵活的策略调整能力至关重要。平衡短期增长和长期品牌建设的挑战，需要战略定力与战术敏捷相结合。 ### 6.别迷恋虚荣指标： 盲目攀比视频号的粉丝数、浏览量、节日海报的转发量、展会的曝光率，这些数据往往与实际的业务增长无关。关注互动率、试用人数、转化率、成单金额等这些过程指标以及经营指标。 营销的未来在于灵活适应企业现状，聚焦核心问题，果断抛弃那些华而不实的虚荣指标，并最终拥抱真实的业务增长。 与其机械地学习大厂的“成功指南”，不如在不断的试错和迭代中，勇敢探索并构建出属于自己企业的独特增长路径。 只有那些敢于直面问题、勇于打破常规、不断自我进化的人，才能在日益激烈的市场竞争中脱颖而出。 是时候放下“剧本”，成为自己的增长“导演”了！ 本文由人人都是产品经理作者【Hanni】，微信公众号：【时光笔记簿】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

Win11Debloat 是一个开源脚本，它可以一键帮你安全的删除多达 90+ 款 Windows 11 自带应用（支持 Windows 10），包括 50 多个微软自带应用和超过 40 个第三方预装

 本期节目为2025年7月23日的《[迷宫与地下城：蒸汽隧道失踪案 | “玩家说法” Vol.01](https://www.gcores.com/radios/201809)》录后谈。 从2025年2月开始，每周1-2期的播客节目将配备会员专享的《录后谈Aftertalk》。在这里也许你能听到录音结束后的感想，意犹未尽的争论，或是录后的反省大会。总而言之，和会员朋友们分享有趣的闭麦后录音室秘密小花絮！㊙️

京东美团“战火”蔓延，具身智能赛道，垂直整合与广撒网谁将胜出？

三得利吃老本。

从卢德运动到ChatGPT：当AI开始做我们的工作时，我们该去做什么？

小米集团合伙人、总裁卢伟冰今天在武汉召开大家电业务半年总结会，并通过微博分享了会议现场的重要动态。他在微博透露，团队为此次会议准备了大量拆机分析资料，同时讨论了**2026年将要上市的大家电新产品，还信心满满地表示 “产品竞争力很强”。**  近年来，小米在大家电领域持续发力，凭借高性价比和智能化优势占据可观市场份额。从空调、冰箱到洗衣机等品类，均通过技术突破打破传统家电品牌垄断。 此次卢伟冰重点提及的2026年新品，虽未透露具体品类和技术参数，但结合小米近期在节能变频、智能互联、健康功能等方面的技术储备，业内推测新品可能在能效比、智能交互体验或核心部件性能上实现重大突破。 卢伟冰此番表态，不仅传递出小米对产品力的高度自信，也预示着明年家电市场或将迎来一场由技术创新引发的激烈竞争。   [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515536.htm)

<blockquote><p>当 AI 正以前所未有的速度渗透进写字楼与菜市场，却仍有人高举“拒绝”旗帜——他们并非技术恐惧者，而是在捍卫“被盗的劳动”与“被稀释的人性”。从好莱坞编剧罢工到程序员博客声明，从坚持手敲小说的作者到关掉 ChatGPT 的自媒体人，这篇文章带你走进“AI 抵抗者”的真实世界：他们担忧训练数据的道德原罪，警惕提示词取代专业技能，更恐惧人类在不知不觉中把思考、情感与主体性交出。拒绝 AI 是一场注定失败的战役吗？答案或许关乎我们每一个人是否还能继续成为“自己”。</p> </blockquote> 作者丨山茶 编辑｜钱江 Refusing to use AI, It’s a losing battle.（拒绝使用人工智能，即便这场战役注定失败。）这是五月份，Jess Johnston（杰斯·约翰斯顿）和Amy Weatherly（埃米·韦瑟利）在她们共同的Facebook账户上发布的内容。Jess 和 Amy 是美国知名作家，社交媒体上拥有近200万粉丝，两人合著的书籍更是在2022年被《华尔街日报》评为年度畅销书。Jess 和 Amy 提到：虽然拒绝使用AI这种坚持注定失败，虽然每个月的收入都在因此下降，但我们仍然认为“真实的人，以有意义的方式书写，表达和创作带来的东西，是AI永远也无法赋予的。”  ▲ Jess和Amy的社交媒体截图 但这样的行为显然与今天正在发生的事情格格不入，AI正在进入人们生活的方方面面，从上海外滩的高级写字楼，到四川三线城市的菜市场，每天都有无数人在和AI发生着无数次交互。这是属于AI时代的狂热，新神崛起。按常理而言，这种背景下「拒绝使用AI」应该是一种绝对的小众行为。但出乎意料的是，在Jess和Amy帖子的评论区，许多人向她们表达了支持，并表示自己也同样在抵制AI。甚至在国内，抱有同样想法的人也不在少数。如果我们在小红书上搜索关键词，就会看到许多相关的帖子，他们高喊拒绝AI的口号，细数使用AI的弊端，并坚持用一种传统的方式进行创作。拒绝使用AI似乎并不是一个小众行为。那么，对于从小学习近代史的中国人而言，大家其实比谁都明白“落后就要挨打”的道理，也比大多数人更愿意接受新事物和新技术。但即便是这种情况下，当AI明确成为「未来」的代名词之后，为什么仍然会有相当一部分人固执的拒绝使用AI，甚至宁愿被贴上保守、固执、传统的标签呢？这些拒绝使用AI的人，他们真的仅仅只是现代意义上的卢德分子吗？在AI浪潮中，拒绝者的坚持到底是迟钝的顽固，还是对人性与创造力的捍卫？  ### AI和被盗的劳动 1811年的一个夜晚，英国诺丁汉郡的一帮纺织工人在夜色的掩护下冲进一家工厂，并砸毁了这里所有的纺织机。这是发生在第一次工业革命期间轰轰烈烈的卢德运动的开端，当时由于珍妮纺织机等新技术的出现，大量的纺织工人开始失业、工作时间被延长、工资下降，于是机器被认为是导致这一切苦难的罪魁祸首。卢德运动从1811年3月在诺丁汉爆发，到1813年初在政府的严厉镇压下逐渐平息，持续的时间不过两年。但从广义，200多年之后，卢德运动还在持续发生。2023年5月，美国编剧工会（WGA）开始了一场长达148天的大罢工。两个月之后，SAG-AFTRA（美国演员工会-美国广播电视艺人联合会）带着好莱坞的演员们也加入了这场战斗。  ▲ 美国编剧工会成员在洛杉矶福克斯工作室外举行罢工 美联社拍摄 好莱坞的编剧和演员们担心，自己剧本、肖像、声音和表演数据都会被用作AI训练，他们自己不仅无法从中获得报酬，未来还可能被AI生成的内容所替代。于是，他们强调人类创作的价值和不可替代性，并对影视行业使用AI提出了一系列限制。比如要求生成式AI只应作为辅助工具，绝不能替代人类编剧，且禁止使用AI生成剧本；比如制片方如果AI合成的演员必须告诉工会，如果使用演员的数字肖像必须征得演员同意，且支付相关报酬……这场大罢工被认为是全球第一次针对生成式AI在工作场所使用而进行的大型劳资纠纷，并在全球范围内掀起了关于人类劳动和AI创作的广泛讨论。但这场讨论并没有持续多久，一百多天后，随着工会和相关企业达成协议，编剧和演员们复工，关于人类创作价值的讨论也随之戛然而止。AI的技术开始突飞猛进，人们开始重新沉浸到AI带来的巨大历史机遇当中，而逐渐忽略了当初迫在眉睫的问题。但并不是每个人都在获得利益之后便丢弃了对「拒绝AI」的坚持。比如来自英国的虚幻引擎UI程序员Ben，他就在自己的博客首页郑重的发布了一项关于“我为什么拒绝使用AI”的声明。  ▲ Ben的博客介绍页面，他在博客底部备注，该社区有人工创建 Ben从事软件开发工作已有十余年的时间，并曾在Epic Games参与《堡垒之夜》等知名游戏的开发。他详细列举了十七项拒绝使用AI的原因，其中开头就提到，大模型是建立在“被盗的劳动力”之上的，而且它会让人“去技能化”。Ben看来，“大模型是基于人类创作者的成果进行训练的，但一些公司基于盗取的创作者成果进行模型训练，然后又将训练好的模型卖回给创作者，这是不道德的。”这一点和好莱坞罢工的编剧、演员的观点一致，而且许多拒绝使用AI的人都表达了类似的观点。比如一位自媒体从业者表示：“我非常理解，我想任何一位愿意认真创作内容的人，应该都难以容忍自己辛苦产出的心血被工具冷冰冰的肢解，再被他人堂而皇之地拿去利用。”  ▲ 网络上大家关于自己为什么拒绝使用AI的讨论流言  ### 去技能化？ 如果说卢德运动代表了对技术替代的本能抗拒，那么如今的‘AI抵抗者’则多了一层文化和价值的复杂考量。而在这一切背后，一个更深层的忧虑是AI对我们自身能力的侵蚀——去技能化。注意，这里并不是指AI会取代许多人的工作，而是说AI会让许多人丧失劳动技能。Ben认为，如果大家越来越多的依赖大模型来完成工作，那他们将从拥有独特技能的工作者变成只知道如何输入提示词的通才工作者，这将导致工人更容易被取代，从而压低他们的工资，类似于工业革命时期工匠沦为工厂工人的情形。“我不想成为可替代的提示词工作者。”麻省理工学院（MIT）的一项研究表明，依赖聊天机器人完成初始任务的人，即使后来不再使用该工具，大脑活跃度仍可能相对较低。  ▲ MIT论文相关数据截图 虽然研究人员强调，由于这项研究的样本数量太少，且持续时间较短，所以无法说明习惯性使用聊天机器人是否会长期重塑我们的思维，但它确实给我们带来了长期使用AI的另一种担忧。许多人也开始在生活中意识到这样的问题，一位短视频从业者向「有界UnKnown」表示，自己长期使用AI来撰写脚本之后，现在再自己上手已经会感觉到困难。Ben认为，大模型从根本上不利于人类学习。“我认识一些研究人员，他们使用大模型编写Python脚本来使数据可视化，因为他们想要专注于研究所以不愿意花时间来学习他们想要使用技术细节。”他认为这是使用大模型带来的“惰性”，就像一些大学生使用大模型来撰写论文，但他们根本不知道论文写了什么东西，甚至无法理解论文所表达的意思。  ▲ 央视新闻关于大学管控学生使用大模型的相关报道 这是一种极其危险的趋势，因为它在提倡人们盲目的追求结果，而不是真正的理解其中的原理。而作为一名记者，肖婷对于使用AI也有同样的顾虑：“我还是习惯自己动手，因为我觉得批判性的思维能力很重要，现在很多年轻人使用AI进行创作，但我担心他们没有办法学到真正的东西。”所以，对很多拒绝使用AI的人来说，真正让他们害怕的，并不是AI会抢走你的工作，而是AI会像温水煮青蛙一样，逐步让你失去工作，甚至独立思考的能力。在《哈利·波特》中，金妮·韦斯莱第一次来到霍格沃兹时，就被一本能够与人对话的魔法日记所控制，最终打开密室放出了蛇怪。事后，金妮的父亲郑重的向金妮表示：“Never trust something that can think for itself if you can’t see where it keeps it’s brain.”（永远不要信任一个会自己思考的东西，除非你知道它把脑袋放在哪儿。）这件事情在AI时代的今天，仍然相当具有现实意义。就像Ben提到的那样：“随着晚期资本主义继续试图从工人身上榨取更多价值，它迫使人们牺牲长期进步来提升工作速度，所以放慢速度，学习自己做某件事情，从长远来看更有价值。”  ### 人类的思考和情感，无法替代 某种程度上，我们可以将「使用AI」视为一种诱惑，一种可以帮助你找到捷径的诱惑。事实上，这种诱惑自互联网时代以来无时无刻不在存在，在过去的十几年里，我们经历过许多重大的讨论，比如智能手机会毁掉一个人、信息碎片化会毁掉一个人，短视频会毁掉一个人…..而关于这些讨论的另一个反向证明是李建。2018年，李建在录制「中国好声音」节目时提到，自己仍然在使用老款诺基亚手机，通过短信和电话与朋友保持联系。从此之后，「不使用智能手机」成为李建的一个显著标签，他也因此成为在信息爆炸的时代里，隔绝信息干扰的一个代表。  ▲ 李建 在节目中提到，自己不使用智能手机是否使用智能手机，本质上是一种选择。在李建看来，拒绝使用智能手机能够可以让自己免除许多不必要的信息干扰，从而专注于阅读、健身和创作。但对于更多人来说，使用智能手机可以让他们获更多的体验，比如网购、游戏、社交和短视频等等。这种选择的差异在AI时代也同样存在，「拒绝AI」和「使用AI」很多时候也只是大家期望获得的体验差异。比如Ben在自己十七条拒绝使用AI的理由中提到，“我拒绝使用AI编程，是因为我喜欢编程。”确实，对于许多创作者而言，他们不仅享受成功创作一个作品的喜悦，同时也享受创作这个作品的过程。而作为一名兼职新媒体的创作者，徐梅也有同样的考虑。“说实话，我已经能够非常熟练的使用AI进行创作，我在公司几乎80%的工作都依靠AI来完成，我还专门为此开通了ChatGPT的会员。”徐梅提到。“但当我回到家，开始写我自己的公众号和小说时，我却不怎么使用AI，我觉得思考和表达的过程是自己的，别人谁也无法替代。”“本质上我享受创作的过程，并在其中体会到乐趣，就像今天许多山已经安上了缆车，但仍然有许多人坚持徒步登顶一样。”徐梅说。徐梅拒绝使用AI创作自己的内容，因为她想成为创造和学习的人，这些东西对她来说具有内在价值，且这种价值无法通过AI来实现。但除此之外，也有人拒绝AI仅仅是因为他认为许多事情并不应该由AI来替代。“现在只要我一看到AI生成的内容，我就会自动跳过，因为我会觉得，别人都不愿意花时间写东西，我为什么要花时间看？”刘畅是一名网络小说作者，到今天即便同行已经可以使用AI同时更新数本小说，她也仍然坚持自己手动码字。“我知道现在AI确实很有用，比如写邮件，改简历，或者生成PPT之类的，但如果说艺术创作，我觉得AI还是不行。”刘畅表示，这并不是说我觉得AI做不到，而是我觉得，艺术应该是人类的思想和创造性表达，而不是一些从人类视角出发，却缺乏意图或语境的、统计相关答案的混合体。刘畅认为，现在许多人都在逐渐被AI所“异化”，然后慢慢失去作为人的主体性。“比如我最近和朋友聊天，然后向他们询问一些问题，他们会告诉你怎么觉得，然后告诉你豆包和DeepSeek就是这么说的。”“老实说，听到这样的回应我会很无语，毕竟在我看来，我向你倾诉是期望得到你的反馈，而不是让你帮我问一下豆包。”刘畅觉得，如果大家使用AI越来越多，那么人与人之间的独特联系，情感互动就会变得越来越少，这其实挺让人感到悲观的。从2022年AI技术爆发以来，大家就一直在讨论，强大的人工智能会不会在某一天觉醒，然后像大多数科幻电影中描述的那样，机器人起义将人类完全消灭，或者圈养在培养皿中用来发电。今天我们当然无法预知这样的情景是否会在未来的某一天发生，但我们已经可以预见的是，如果持续不加干预，人类将会很快成为AI的傀儡。毕竟，当你把表达、工作，甚至思考都交由AI的时候，“你”还是真正的你吗？其实需要打上一个问号。在这种情况下，AI已经成为真正主掌行为的那个人，而人类，不过是AI与现实世界链接的一个纽带。到那个时候，AI不再是人类在虚拟世界的Agent，相反，人类逐渐成为AI在现实世界的Agent。  ### 结尾 事实上，我们深知拒绝或者限制使用AI有相当多足够充分的理由，但同样，我们也知道拒绝使用AI这件事也不可能成立。就像开头Jess 和 Amy 提到的那样，Refusing to use AI, It’s a losing battle. 这是一个注定失败的对抗。纵览历史过往，其实每个时代都有人在对抗技术的发展，或者说对抗技术进步带来的负面影响。比如18世纪有人打砸珍妮机，19世纪有人说蒸汽机是怪兽，21世纪有人拒绝互联网，认为这是诈骗；而就在当下，还有人在抵制使用抖音……但即便如此，这些我们知道的所有对抗无一例外，他们都没有给这个世界带来改变。一位同样做自媒体的朋友最近和我说，他之前也不愿意使用AI，希望保持作品的纯粹，但是最近随着对效率的需要，他也逐渐开始在工作中更多的使用AI，比如查询资料、修改标题，润色语句等等。“我现在唯一还在坚持的，就是自己梳理逻辑，自己成文，这也算是一种对AI的对抗吧。”但这位朋友对此也并不乐观，因为他发现，这种对抗也正在肉眼可见的被消解，AI正在他的创作中占据更多地盘。刘畅也同样意识到这样的问题，但她的态度却更为洒脱，“虽然我确定我的行为并不会带来什么改变，但我也不会主动去面对自由思想的消亡以及人类被集体奴役的结局。”或许我们终将无法拒绝AI，但是否还能保留创造力、批判性与人的主体性，却是每个使用AI的人真正需要回答的问题。 本文由人人都是产品经理作者【有界UnKnown】，微信公众号：【有界UnKnown】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

2025世界人工智能大会（WAIC）于今日在上海开幕。作为全球人工智能领域的顶级盛会，本届大会以“智能时代 同球共济”为主题，汇聚全球智慧，展现中国方案。 活动首日，MiniMax创始人、CEO闫俊杰先生作为特邀嘉宾出席大会开幕式并在大会主论坛（上午场）发表主题演讲《每个人的AI》（Everyone&#39;s AI）。   以下为分享全文： 大家好，我给大家分享的题目是《每个人的AI，Everyone&#39;s AI》。讲这个题目，跟我个人过去经历有关。当Hinton先生开始设计 AlexNet 之时，我是国内第一批从事深度学习研究的博士生；当AlphaGo人机大战上演，也是人工智能走进所有人视野之时，我在参与一家创业公司；而当ChatGPT出来的前一年，我们开始创立MiniMax，也是国内第一批大模型公司。 在过去的15年里，当我每天面对任务写代码，看论文做实验的时候，一直都在想一件事：如此受关注的人工智能到底是什么？人工智能跟这个社会到底有什么样的联系？  随着我们模型变得越来越好，我们发现人工智能正逐步成为社会的生产力。比如，我们在做人工智能研究的时候，每天需要分析大量的数据，一开始我们需要来写一些软件来分析这些数据，后续我们发现其实可以让 AI 来生成一个软件，来帮助分析所有数据。 作为一个研究员， 我非常关心每天AI领域的所有进展，一开始我们设想，是不是可以做一款APP，来帮我们追踪各领域的进展？后面我们发现，这件事也不需要自己来做，让一个 AI Agent 来自动跟踪更加高效。 AI是更强的生产力，也是越来越强的创意。比如，15 年前上海举办世博会的时候，有一个非常火爆的吉祥物叫“海宝”。过去 15 年，上海有了全方位的发展，我们如果想继续用“海宝”IP生成一系列更具上海特色，符合时下潮流的衍生形象时，AI 可以做得更好。正如现场屏幕展示的，徐汇书院×海宝、武康大楼×海宝，AI 能一键直出，帮我们生成各种各样的创意形象。  再比如最近非常火的Labubu，此前制作一个Labubu创意视频，可能需要两个月，花费大约几十甚至百万人民币。通过越来越强的AI视频模型，像大屏幕右边展示的Labubu视频，基本一天时间就可以生成出来，成本只有几百块钱。 过去六个月，我们的视频模型海螺（Hailuo）已经在全世界生成超过3亿个视频。通过高质量的 AI 模型，互联网上的大部分内容与创意会变得越来越普及，低门槛让每个人的创意得以充分发挥。 除了释放生产力与创意之外，我们发现， AI 的使用其实已经超出最初的的设计与预期，各种各样想象不到的应用场景正在发生；比如解析一个古文字、模拟一次飞行、设计一个天文望远镜……这样意想不到的场景，随着模型能力越来越强，变得越来越可行；仅仅需要少量协作，就可以把每个人的想法变成现实。仅仅需要少量协作，就可以把每个人的想法变成现实。  面对这么多变化，一个想法开始在我的心里涌现出来：作为一个AI创业者，AI 公司并不是重新复制一个互联网公司，AI 是一个更基础更根本的生产力，是对个人能力和社会能力的持续增强。这里有两点比较关键：第一、AI是一种能力，第二是AI是可持续的。 人类很难突破生物定律，永不停歇学习新知识，持续变聪明，而AI可以。当我们在建造更好的 AI 模型时，我们也发现，AI 也在和我们人类一起进步，一起做出来更好的AI。就在我们公司内部，员工每天需要写很多代码，做很多研究型实验，这里边大概有 70% 的代码是 AI 来写，90% 数据分析是靠 AI 来做。 AI 怎么能变得越来越专业？大约在一年前，当时训练模型还需要大量的基础标注工作，标注员是一个不可或缺的工种。而今年，当 AI 能力变得越来越强的时候，大量机械的标注工作被专业AI完成，标注员则可以专注于更有价值的专家型工作，一起帮助模型变得更好。标注工作也不再是简单给 AI一个答案，而是教会AI思考的过程，让AI来学习人类的思考过程，从而使AI能力变得更加泛化，越来越接近人类顶尖专家的水平。 除了通过专家来教 AI 之外，还有另外一种进步，就是在环境中大量学习。在过去半年， 通过各种环境，从编程IDE，到 Agent 环境， 再到游戏沙盒，当我们把 AI 放到一个能够持续提供可验证的奖励环境中学习，只要这个环境可以被定义出来，有明确的奖励信号，AI 就可以把问题给解决。这个强化学习也变得可持续，规模越来越大。 基于这些观察，我们有一个非常确定性的判断：AI 会变得越来越强，而且这种增强几乎是没有尽头的。  接下来出现的问题是，AI这么强，对社会的影响越来越大，那么AI到底会不会被垄断？它是会被掌握在一家组织里，还是掌握在多家组织里呢？ 我们认为，AI领域一定会有多个玩家持续存在。原因有三点： 第一，我们目前用到的所有模型，都依赖对齐（Model Alignment）。很明显，不同模型的对齐目标其实是不一样的，比如有的模型对齐目标是一个靠谱的程序员，那么做 Agent 就会特别的强；有的模型它对齐目标是与人的交互，那么它就会比较有情商， 能够做流畅的对话；有的模型可能会充满想象力。不同的对齐目标反映了不同公司或者组织的价值观，这些价值观最终会导致模型的表现非常不一样，也会使得不同的模型拥有各自的特点，并且长期存在。 第二，我们在最近半年用的 AI 系统其实都已经不是单个模型了，而是一个多 Agent系统，里面涉及多个模型， 不同的模型也可以使用不同的工具，通过这样的方式让AI智能水平越来越高，能够解决越来越复杂的问题。这个东西带来的结果是，单一模型的优势在这样一个多 Agent 系统里逐渐变弱。 第三，在过去半年，有很多非常智能的系统，都不是大公司所拥有的。背后的原因，是过去一年开源模型如雨后春笋般涌现，开源模型变得越来越有影响力。这张图是过去一年比较受关注 AI 的排行榜，可以发现最好的模型还是闭源的，但最好的开源模型越来越多，同时也在不断逼近最好的闭源模型。 基于这三点原因，我们认为， AI 一定会被掌握在多家公司的手中。  与此同时，我们认为 AI 一定会变得越来越普惠，使用成本也会变得更加可控。 在过去一年半， AI 模型的大小没有发生特别大的变化，即便我们可使用算力更多了。为什么呢？对所有实用模型而言，计算速度是一个比较关键的因素。如果模型计算速度特别慢，就会降低用户的使用意愿，所以所有公司都关注模型的参数量和智能水平之间的平衡。 此前，模型大小增长和芯片的进步速度基本上是成正比的。我们知道芯片的进步速度是每 18 个月会翻一倍，模型也会相应保持这样的增长趋势。而现在，虽然大家都有更多的算力了，模型参数却没有变得更大。那这些增长的算力花在哪呢？ 首先说训练，规模增长的速度在过去半年已经变得比较缓慢，训练单个模型的成本实际上却没有显著增加。这些算力花在做更多的研究跟探索上。而我们知道研究和探索，除了取决于算力之外，还取决于高效的整体实验设计，高效的研发团队，以及一些天才的创意。结果是，拥有非常多算力的公司和没拥有那么多算力的公司，在训练上其实的差异可能不会那么大。没有那么多算力的公司，可以通过持续提升自己的实验设计、提升思考能力和组织形式，让实验探索变得更加高效。 再说推理，在过去一年，最好模型的推理成本其实是降了一个数量级，通过大量的计算网络系统和优化算法，我们认为在接下来一两年之内，最好模型的推理成本可能还能再降低一个数量级。总结而言，我们认为训练单个模型的成本不会显著地增加。 我们认为，大量创新能让 AI 研发变成一个没有那么烧钱的行业，但是算力使用还会增加。尽管 Token 会变得很便宜，但是使用 Token 的数量会显著增加。去年ChatBot单个对话只要消耗几千个Token，现在 Agent 单个对话可能消耗几百万个Token，并且因为AI解决的问题越来越复杂，越来越实用，那么用的人也会越来越多。 雷峰网 让每个人都用得起AI，这是我们对 AI 发展的判断。Intelligence with Everyone，这也是我们创业的初衷。我们认为 AGI一定会实现，并且一定会服务大众、普惠大众。 如果有一天 AGI 实现了，其过程一定是由做 AI 的公司们和他们的用户一起来实现，并且这个 AGI 应该属于多家AI 公司和它的广泛用户，而不是只属于单个组织某家公司。 我们也愿意长期为这个目标而奋斗。感谢大家！雷峰网

IBM日前公布了关于最新世代量子计算机进展，基本架构以及量产布局正在紧锣密鼓开展中，预计2023年投入量产商业运用。IBM曾经是世界首屈一指的家用计算机生产商，但是很久以前已经淡出了家用领域，如今牢牢占据大型数据类计算机的市场份额，据媒体估算目前IBM占据了世界大型计算机领域的90%市场份额。  量子计算机（quantum computer）是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。广义上，当某个装置处理和计算的是量子信息，运行的是量子算法时，就可称之为量子计算机。 量子计算机的特点主要有运行速度较快、处置信息能力较强、应用范围较广等。与一般计算机比较起来，信息处理量愈多，对于量子计算机实施运算也就愈加有利，也就更能确保运算具备精准性。 量子计算机的计算基础是量子比特。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515534.htm)

据报道，AMD正计划凭借其下一代游戏GPU向英伟达发起强有力的挑战，最新传言似乎曝光了AMD Radeon RX 10090 XT的部分核心参数。如果此次爆料属实，那么AMD正在打造一款绝对顶尖的显卡——它将配备高达36GB的GDDR7显存和154个计算单元，相比备受赞誉的Radeon RX 9070 XT（仅64个计算单元），性能将实现质的飞跃。  RDNA 4架构让AMD在多个领域赶上了英伟达，包括出色的基于AI的超分辨率技术和光线追踪性能。然而，由于缺乏高端GPU，英伟达独占高端市场。AMD目前尚无产品能与RTX 5090抗衡，但这种情况显然可能随着下一代GPU系列的推出而改变。 这一最新传言来自资深科技爆料者“摩尔定律已死”（MLID），因此请大家理性看待——尤其是考虑到这些新GPU的发布可能还要等上好几年。不过，MLID声称已看到多份文档，并与AMD的多位消息人士进行了沟通以佐证此次爆料。如果传言有几分真实性，那么AMD在下一代游戏GPU上显然不打算吝啬。 根据MLID的说法，爆料的产品系列中，顶级GPU的代号为AT0，它主要面向AI应用，将配备与RTX 5090类似的512位超宽显存位宽，支持PCIe 6.0，拥有184个计算单元。不过，在AT0系列的表格中，还列出了一款桌面游戏GPU，具体参数如下。  如表格所示，这款新的游戏GPU（MLID推测可能命名为AMD Radeon RX 10090 XT，不过我认为更可能采用更简洁的名称，如Radeon X90 XT）据称将把计算单元缩减至154个，显存位宽降至384位，同时为了降低成本，仅采用PCIe 5.0接口。但该GPU可能配备高达36GB的36Gbps GDDR7显存——相比之下，RTX 5090拥有32GB的28Gbps显存，因此尽管后者的位宽可能更宽，AMD的新GPU仍有望提供巨大的带宽。 MLID还称看到一份AMD文档“直接表明AT0游戏旗舰的目标是对标RTX 6090”。虽然我们显然还无法猜测英伟达下一代旗舰的性能，但MLID根据计算单元数量进行的“粗略估算”显示，其性能将达到RTX 4080的264%。  此外，MLID表示，该GPU系列还将涵盖中端和入门级产品，新的AT2芯片显然相当于用于Radeon RX 9070的Navi 48芯片。据MLID称，这款芯片可能用于下一代Xbox或PlayStation主机。如果AMD采用类似的命名方案，那么新的Radeon RX 10070 XT可能配备18GB GDDR7显存，且与前代一样拥有64个计算单元。MLID声称看到一份AMD文档，其中提到这款新GPU的目标是达到RTX 4080性能的120%，而售价为550美元。 据悉，这些新GPU将采用台积电先进的3nm工艺制造，这使AMD能够在单芯片中集成如此多的计算单元，同时降低功耗。视频中的表格显示，Radeon RX 10090 XT顶级GPU的功耗仅为380W，但MLID提醒这可能只是一个占位数值，基于同款GPU的其他更强大的显卡功耗可能更高。如果这些参数传言属实，那么380W这个数字在我看来确实有些不切实际。 MLID的汤姆表示：“从幕后情况来看，AMD对再次冲击巅峰充满信心。”我也很乐意看到高端GPU市场出现激烈的竞争。根据MLID的消息，这些新GPU计划于2027年推出，因此我们还需要等待很长时间，而在此期间可能会发生很多变化。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515532.htm)

**就在刚刚，GPT-5悄悄身披马甲出道了？一个代号为“Lobster（龙虾）”的神秘模型在WebDev Arena横空出世，轻松吊打Grok-4，**网友纷纷猜测：这就是GPT-5本尊！更有提前试用者曝出：GPT-5编程能力惊人，甚至能改屎山代码。 GPT-5来了？但是“龙虾”版！GPT-5“Lobster”疑似现身WebDev Arena，引发社区狂热猜测：网友实测比Grok-4好的离谱。 WebDev Arena是一个大模型能力匿名评测的网站，使用相同的提示词，在双盲的情况下，给你认为最好的模型投票。 很多待发布的模型，都会有各种各样“奇怪”的代号提前进行实测。  Lisan al Gaib在实测中捕捉了GPT-5！ 并且用同样的提示词，GPT-5生成的页面效果非常惊艳（左边是GPT-5，右边Grok-4）。  他使用的提示词是： Create a stunning， interactive animation of a neural network or brain-like graph structure—use artistic colors， smooth transitions， and beautiful visuals. The page should feel alive， immersive， and impressive， with no buttons—just scrolling or continuous animation. Make it breathtaking. 创建一个令人惊叹的神经网络或类脑图结构的交互式动画——使用艺术性的色彩、平滑的过渡和精美的视觉效果。整个页面应充满活力、沉浸感和震撼力，不使用任何按钮，仅通过滚动或持续的动画进行交互。让其令人叹为观止。 疑似GPT-5，并且命名为“龙虾”的LLM给出了惊艳的答案。  此外，GPT-5其他版本的代号也疑似曝光。 - GPT-5：Lobster - GPT-5-mini：Nectarine - GPT-5-nano：Starfish  多位用户表示该模型在代码生成、交互表现上已超越Claude，令他们震惊。 与此同时，Reddit网友发现，OpenAI现在正在将所有o3请求秘密地转接到GPT-5上处理。（LMArena中新的匿名 OpenAI模型“zenith”，所以OpenAI为了测试GPT-5到底起了多少“外号”？） 它现在能够处理o3在“正确/接近正确的解答率”只有0%的极高难度数学问题，并且在风格上与o3有显著不同。   甚至，有网友表示，已经有非科技行业的员工已经获得了GPT-5预览版的访问权限。 但可能由于保密协议的关系，无法知晓到底是哪家公司能这么幸运被随机选中。  看来GPT-5已经是箭在弦上了！ **GPT-5抢先体验：实锤了，很强** 显然，如今GPT-5如今已经近在咫尺。 比如OpenAI CEO奥特曼，就已经开始在各个场合暗戳戳地宣扬这个强大的神秘模型。 在最近的一次采访中，他这样描述了自己对GPT-5的使用初体验。  与此同时，AI圈也按捺不住地躁动起来。已经有多位提前体验GPT-5的用户出来透露说，GPT-5的表现极其惊艳！ 不过，目前我们尚未得知，GPT-5究竟会在何时发布，会提供给哪些客户。 据悉，GPT-5旨在实现奥特曼的一项计划：将传统的GPT系列大模型与o系列推理模型，整合进一个统一的模型界面中。 现在，外媒已经为我们收集了一波体验者的感想。 简单来说就是—— 在自然科学领域，推理更深入； 在浏览器里自动完成复杂任务； 写作更流畅，逻辑更在线； 更重要的是：在编码上有**炸裂提升！** GPT-5跟Anthropic的混合式Claude模型类似。在未来，用户或许能控制GPT-5对特定问题思考的深度，模型自身也会根据问题的难易度，自动开启或关闭推理能力。 也就是说，如果我们去问“strawberry里有几个r”这种问题，即使我们要求，它也不会傻到去耗费巨额算力来思考。 如果你问它“怎么优化一个10年没动的数据库结构”，它才开始认真调用深层逻辑能力。 但其中一位体验者表示，GPT-5最显著的进步，就体现在编程上！ **程序员哭了：屎山代码有救了？** 根据他的说法，GPT-5不仅更善于解决学术和编程竞赛问题上，甚至在处理现实世界工程师面对的实际编程任务时，表现都更加惊艳了。 比如那种包含大量屎山遗留代码的庞杂代码库，它能都能进行修改，完全没在怕的。 正是这种处理复杂场景的细致能力，让OpenAI的模型过去始终落后于Anthropic。毕竟在开发者群体中，大家都公认，Claude才是真正的编程王者。 一位体验者亲测后表示，GPT-5在编程上，甚至直接胜过了Anthropic的Claude Sonnet 4！ 因此，我们可以直接窥见OpenAI在自动化复杂编程上的野心了。 毕竟，目前市面上最能赚钱的AI产品之一就是**编程助手**，像Cursor就靠Claude赚得盆满钵满，据说年营收都达到上亿美元了。  显然，OpenAI很想把这块大蛋糕抢回来。 不仅如此，在OpenAI领导层的眼里，是否能自动化真实世界的复杂编程任务，就是实现AGI的关键。 **安抚英伟达和投资人** 总之，如果GPT-5表现强劲，对于英伟达、数据中心建设公司和投资者而言，都能起到很好的安抚作用。 毕竟在去年，曾有一波大模型撞墙论曝出。 而GPT-5的好消息，就意味着即使预训练的边际收益递减也没关系，因为提升AI模型能力的真正关键，就在于后训练阶段的强化学习。 也就是说，OpenAI的路线没有撞墙，只是换道超车了！ 另外还有个细节，此次更加被证实。  它会根据问题的类型，把你的提问发送给一个擅长闲聊GPT大模型，或是一个擅长逻辑和推理的o系列模型。 最终我们所看到的GPT-5的表现，就是这俩模型组合拳的效果。 **彩蛋：GPT-8都在路上了？** 甚至这次，还有投资人爆料，OpenAI高管曾私下说—— 我们在不换架构的前提下，有信心做到GPT-8。 这可实在太猛了。虽然听起来像是“PPT先行”，但也传递出一个关键信息。 OpenAI并没有打算卷新架构，而是靠更聪明的调度、更强的推理、更多的后训练数据，一步一步把现有技术用到极致。 所以，照例每日一问：GPT-5啥时候来？ 参考资料： https://x.com/scaling01/status/1948878978699460808 https://x.com/scaling01/status/1948775211702046772 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515530.htm)

据财联社消息，在第八届世界人工智能大会（WAIC）上，上海新一批智能网联汽车示范运营牌照于今日正式发放。小马易行科技（上海）有限公司（香港小马智行旗下企业）、百度智行科技（上海）有限公司、赛可智能科技（上海）有限公司等企业成为首批获准企业。  作为获牌企业之一，小马智行此前已与上海锦江集团旗下锦江出租达成合作并开展过智能出租示范运营活动。此次获批后，双方将继续合作，以浦东金桥和花木核心区域为起点，逐步向公众开放自动驾驶出行服务。 此前相关负责人告诉媒体，去年上海发放示范应用牌照，意味着Robotaxi可以上路测试，但不能运营收费；今年上海发放示范运营牌照，意味着公众可以在服务范围内打到Robotaxi。“传统出租车企业将和科技企业合作运营，这是上海在管理上的创新之处，兼顾了传统出租车企业的运营经验和科技企业的无人驾驶技术。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515528.htm)

电视遥控器，是个很神奇的存在。几十年来，电视从黑白进化到了彩色，从传统电视进化到智能电视，但遥控器一直没变——**它总能在你需要时，要么原地消失，要么按键失灵。**但你可能想不到，就在你翻沙发找遥控器的那 10 分钟里，有人已经利用它赚了 1000 美元。 半年前，数据分析平台 Appfigures 创始人发了一条Twitter，字里行间透露着：这钱太好赚了，你们怎么还不做？ 他贴了一张图：**一个名为 TV Remote （电视遥控器）的 App，在 2024 年 12 月挣了 87 万刀。** 换成人民币大概 600 万/月。  如果你觉得这是昙花一现，那就错了。 世超查了最新数据，这个 App 在今年 6 月依然保持着 89 万美元的月收入，稳得一批。  更夸张的是，这还不是个例。 在 Appfigures 今年发布的“ Boring but BIG ”（没创新但超赚钱）报告中，21 款电视遥控器 App 的年收入都超过了 100 万美元。 **最顶的那个，17 个月赚了 1600 万美元。** 世超从山顶洞人开始干，也赚不到这个钱吧？  所以，到底是哪些人给这些遥控器 App 买单？ 世超查了 iPhone 销量最高的几个国家（ 中美日英印 ）App Store 工具类排行榜： 国区有 2 款电视遥控器上榜了 TOP50，日区 0，英区有 3 个，印区有 1 个。 **而在大洋彼岸的美国，有 6 款遥控器进了 TOP50，下载量遥遥领先。**  **为啥这些平平无奇的 App，能让美服兄弟这么心甘情愿掏钱？** 答案要从美国独特的电视文化说起。 美国人对电视的依赖程度，可能超出你的想象。 根据美国市场研究公司 Hub Entertainment Research 去年的报告，美国 1.3 亿的家庭，平均每家有近 3 台电视机。  这还是平均下来的，肯定还有不少家里有 4、5 台的…… **但真正的转折点，是美国近年来流行起来的剪线族。** 剪线族就是告别传统有线电视、加入 CTV 联网电视（智能电视+用流媒体盒子的电视）。 市调研究公司尼尔森就报告过**，**2023 年 7 月传统电视( 广播电视+有线电视 )收视率首次跌破 50%，剪线族开始成为主流。 **CTV 的热潮，给这些遥控器 App 提供了一个完美的风口。** 你想想，一个美国老铁准备在家开 party，哥们都来了，啤酒准备好了，零食摆满桌，就等着看球赛了。 结果遥控器失踪了，焦头烂额都找不到，电视下的物理按钮也早被厂商阉割了…… 这时他会怎么办？ **他会直接打开 App Store，搜“ TV Remote ”（电视遥控器）或者加个 Universal（万能）。** 他为什么不去找品牌官方 App？ 因为美国 CTV 市场极度碎片化，有流媒体盒子品牌、有智能电视品牌——Roku、三星、亚马逊 Fire TV、Apple TV 等品牌混战，**一个人家里能有好几个牌子的电视、盒子以及它们各自的遥控器。**  **那下一个通用的，肯定是最省事的。** 而此时那些第三方遥控器 App，早就用 **Universal TV Remote （ 万能遥控器 ）**这个金字招牌，在搜索结果里严阵以待了。 虽说这些 App 名称高度同质化，也都配着一个酷似实体遥控器的图标。 **但这些名字和设计，给美国铁铁们传递出一种朴实、可靠的信号：** Yo bro，我就是那个 remote Universal 万能，从不会 choke 你家所有电视，我都能 poke 下我准没错，no joke！  你别说，在那个慌张的当下，这种 logo 和名称绝对有吸引力。 **于是，很多人点击了下载。** 然而，真正的套路才刚刚开始。 没错，软件确实没问题，世超试了几个，都是可以成功识别到电视机并且连接。  但问题来了，你点击任何一个按钮，它都需要付费…… **哪怕仅仅开关机、调音量、换频道，这些在一个实体遥控器上最基础的功能，在 App 里都属于 VIP 服务。** 而当你看到价格时，才明白什么叫趁火打劫。 一周会员：5 美元 永久会员：40 美元  说实话，这比奈飞都贵的月费，谁看到都会纠结下。 毕竟，它只是一个挂着几个按钮的 App 啊……  **但开发者深谙人性——他们知道你很急，也知道你会犹豫。** 所以，App 还贴心地提供了一个**免费试用 3 天**的选项…… 反正免费试试呗，先解决燃眉之急。  这，就是遥控器 App 商业模式的核心—— **免费使用 3 天，之后自动续订年费 40 美元。** 一定有很多人没注意这句话，就算当时看到了，没两天就已经忘记了。 **等到他们的，是 3 天后，邮箱里收到的 40 刀扣费提醒……** 算一笔账，美国 1.3 亿家庭，哪怕只有千分之一踩到这个陷阱，遥控器 App 们都能有 500 万美元的进账，你就再算到全球呢？ **其实这种套路不新鲜了，它们有一个专门的名字：Fleeceware 薅羊毛软件。** **薅用户的羊毛。**  这些 App 往往都会提供非常简单的功能，比如手电筒，内存清理。软件一般没有什么恶意代码，恶心的地方在于商业模式： **提供一个极短的免费试用期（ 比如 3 天 ），然后开始收取一笔定价贼高、自动续订的订阅费。** 世超可以打包票，这些遥控器 App 开发者有 99% 都不是想解决需求，而是在玩 Fleeceware 的套路。 **就像这位网友说的，这些 App 就是利用你在没遥控器用时十万火急的心情。**  这些开发者们知道: 你会在紧急情况下先订阅，你会忘记取消续订，你会很久之后才发现被扣费（ 毕竟美国人订阅非常多 ），哪怕申请退款，也不一定会成功。  所以整件事，还是一个闷声发大财的老套路。 **家里电视多、订阅疲劳、急用时失智，最终导致美国人被遥控器 App 精准收割。** 但这事，并非跟咱们就没关系了。 黑猫投诉平台上，你同样能看到大量关于遥控器 App 的投诉，核心问题都指向一个词：扣款。  说实话，这些 App 确实很难被彻底制裁。 因为它们游走在规则的灰色地带，既没有窃取数据，也没有植入病毒，只是定价过高，它们完全可以说：**你嫌贵 ，就不订阅呗……** 对于这件事，世超还是建议大家自己要小心点。 特别是那种功能简单、价格离谱、评价还整齐的 App，我只能说，水分一定很大。 给这些一肚子坏水的人赚到钱，哥们真的很气。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515526.htm)

之前有专家抛出“三千万辆中国车利润不如丰田”的言论，这引起了轩然大波，而《经济日报》现在特意撰文回击了这个说法。有专家指出，中国卖出3000万辆汽车的利润总和，不如丰田900多万辆汽车的净利润，制造能力并未转化为利润能力。 **对此，《经济日报》直言这个说法不够严谨，国家统计局数据显示，去年我国汽车销量高达3143.6万辆，利润为4622.6亿元。丰田2024财年全球销量为1027万辆，净利润4.7650万亿日元（约合2376.21亿元人民币）。这意味着，3000万辆中国车利润还是远高于丰田的。** 不过，“3000万辆中国车利润不如丰田”的观点，确实折射出当前我国汽车产业规模与效益的失衡问题，暴露出产业在转型升级中的深层矛盾。 以比亚迪、长城汽车等18家主要上市车企为例，去年其净利润总和不到800亿元，仅相当于丰田的三分之一。更尴尬的是，丰田每卖一辆汽车能赚2.3万元，而自主品牌平均单车利润不到其一半，很值得深思。 对此，文章也指出，造成这个情况有多种因素，比如中国车企众多，竞争激烈；产业转型不同步，燃油车利润压缩，“智电”投入短期仍难以盈利。 **此外，市场结构失衡、产品偏中低端，也导致了中国车企利润不高。** 汽车是资金、技术与人才密集的长周期行业，目前除了比亚迪、理想等少数企业，我国大部分车企在新能源赛道上仍处于投入期，短期还很难实现盈利。然而，新能源汽车已展现出相较于燃油车较强的竞争力，这也是看得见的。 新能源汽车在成长早期普遍亏损，其实符合产业发展和市场规律。特斯拉历经18年成长才开始盈利，就是例证。随着燃油车规模不断下降，利润会不断缩水；而新能源汽车规模不断扩大，会加速利润拐点的到来，促进我国车企盈利状况改善。 **分析产业发展，不能只看眼前数据，还要看变化趋势。事实上，去年不仅丰田全球利润开始下降，大众、奔驰、通用、斯泰兰蒂斯等以燃油车为主要产品的跨国车企利润均出现大幅下滑。** 当前，我国汽车产业已实现从传统燃油车主导到新能源汽车引领的历史性跨越。与之相伴，中国汽车的利润将从“依赖外资”向“自主创造”转变，从“依赖油车”向“智电创造”转变，这种结构性改变比单纯的利润数字比较更具有意义。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/d0bf793bf938446e9b09f8bae7bbbeb6.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515524.htm)

<blockquote><p>别再闭门造车了——真正让能力、收入、认知瞬间跃迁的捷径只有一条： 想成为谁，就立即站到谁身边去。作者骆齐亲述自己从“数据焦虑”到活动翻 3 倍、从 0 到 1 变现的完整路径：一杯咖啡、一份行业报告、一句真诚请教，让他撬动了大厂运营负责人、知识博主、公司高管的大脑。文章把“如何靠近”拆解成可复制的小动作：先贡献价值，再保持链接，最后把高手思维内化为自己的条件反射。读完马上能用的社交杠杆指南，就在这里。</p> </blockquote> 最近收到很多私信，都是关于成长的困惑：“怎么快速提升产品思维？”“收入一直上不去，该怎么突破？”“感觉认知到瓶颈了，怎么破？”如果让我分享一个最核心的成长心法，那就是：你想成为谁，就主动靠近谁。这个道理听起来简单，但真正做到的人，早就甩开同龄人一大截。 早些年，我刚做产品时，每天对着数据干着急，却不知道问题出在哪。身边同事都是执行岗，没人能教我 “用户增长的底层逻辑”。直到有次参加行业沙龙，认识了一位某大厂的运营负责人。我主动加了微信，一周后抱着 “试试看” 的心态约咖啡：“您分享的增长案例特别受启发，想请教您几个问题。另外这是我整理的行业报告，或许对您有帮助。”没想到对方爽快答应。 那次交流中，我发现她分析问题时，会先拆解 “用户生命周期”，再从获客、留存、转化逐个击破 —— 这种结构化思维，是我之前完全没意识到的。后来我持续和她互动：定期分享行业动态（创造价值），遇到难题真诚请教（保持链接），慢慢学到了很多实操方法。 半年后，我独立操盘的活动，数据直接翻了 3 倍。道理很简单：真正的高手，早已把专业能力变成了 “条件反射”。你和他们接触越多，越能潜移默化吸收这种思维方式 —— 就像学游泳，光看理论没用，得在高手身边 “呛水”，才能掌握节奏。 再比如，你想提升自己“搞钱”的能力，可以去靠近哪些整体思考如何赚钱的人。我曾经付费请教过一个知识博主关于赚钱的思考和落地执行，他看待 “赚钱” 的视角：不是盯着 “赚快钱”，而是思考 “用户长期需求” 和 “自身不可替代性”。跟着她学习的 3 个月里，我从 0 到 1 做出了第一个知识产品，成交一单就赚回了成本。 赚钱的能力，藏在 “持续思考和实践” 里。 你身边如果都是 “月薪三千聊躺平” 的人，永远学不会 “把知识变成现金” 的思维 —— 靠近那些真正在 “搞钱” 的人，你才能占领认知高地。再比如，在我做管理之前，我想突破职场瓶颈，却总困在 “执行层思维”。 于是主动观察公司里的高管：他们开会时关注什么？做决策的逻辑是什么？我开始在周会上主动发言（哪怕紧张到发抖），把工作里的思考整理成 “结构化建议”，慢慢吸引了老板的注意。有次他突然问我：“你对下个季度的产品规划有什么想法？” 我连夜准备了 3 页分析，第二天直接去他办公室深聊。那次交流彻底刷新了我的认知：高管看问题，永远先抓 “战略优先级”—— 不是纠结细节，而是判断这件事对公司的长期价值。 这种思维方式，让我后来在规划项目时，总能跳出 “执行层”，站在更高维度思考。认知的突破，往往来自 “和更高维度的人对话”。他们的一句话，可能比你苦想半年更有价值 —— 关键是，你要主动创造 “对话的机会”。 我知道，很多人会说：“我想靠近，但怕被拒绝”“我不知道怎么开口”…… 其实解决方法就两个字：真诚 + 价值。 真诚：别搞 “功利性社交”，而是先想 “我能学到什么”，再想 “我能提供什么”。比如请教前，先做足功课（像我整理行业报告给那位运营负责人）；价值：哪怕你现在能力弱，也能提供 “信息差”（比如年轻人喜欢的新玩法）、“时间辅助”（帮对方整理资料），甚至 “情绪价值”（真诚的赞美和反馈）、或者直接付费（我当初入行产品就是付费跟一个前辈学习，这是最快的方法）举个例子，我社群里有个学员，之前和我只是 “点赞之交”。 但他每次看我分享的内容，都会认真写复盘，还主动帮我整理 “用户提问高频清单”。后来我和他深聊，发现他进步极快 —— 因为 “靠近” 的过程，本身就是 “学习 + 输出” 的闭环。你身边的人，决定了你的人生上限。如果想提升专业能力，就去靠近领域高手；想赚钱，就去靠近实干派；想拓宽认知，就去靠近更高维度的人。 真正的成长，从 “主动靠近” 的那一刻开始—— 别等别人来拉你，你要先伸手，抓住那些能带你向上的人。现在，问问自己：你想成为谁？现在能做的第一步是什么？ 本文由人人都是产品经理作者【产品经理骆齐】，微信公众号：【骆齐】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

正因为时间变短，表达才更须深刻。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。 [爱范儿](https://www.ifanr.com) |[原文链接](https://www.ifanr.com/1632039) ·[查看评论](https://www.ifanr.com/1632039#comments) ·[新浪微博](https://weibo.com/ifanr)

下一个 AI 的爆发口？ #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。 [爱范儿](https://www.ifanr.com) |[原文链接](https://www.ifanr.com/1632060) ·[查看评论](https://www.ifanr.com/1632060#comments) ·[新浪微博](https://weibo.com/ifanr)

全览本周大公司出海动态：中东（技术）、东南亚（消费）、欧洲（资本）成三大战略高地；中企通过跨国并购，产业链资本整合提速。

钛度要点：面对日本AI SaaS产业近4倍的增长，中国AI出海企业不仅要解决本地化的信任挑战，更需要有充足的耐心。

据新华社报道，当地时间7月25日晚，第32届世界大学生夏季运动会第九个比赛日结束，中国大学生体育代表团单日收获2金6铜。**其中，在德国埃森进行的2025年德国莱茵-鲁尔世界大学生夏季运动会女篮决赛中，中国队81比69战胜美国队，成功卫冕。**  据了解，从小组赛到决赛，中国女篮以全胜战绩夺冠。 在决赛中，中国队首节以21:24落后3分，第二节将比分追至42平。**第三节中国队单节砍下28分，建立较大领先优势。末节双方各得11分，最终中国队以12分优势夺冠。** 本场比赛中国队有4人得分上双，陈玉婕拿到全队最高的19分，美国队德约娜·加斯顿获得全场最高的21分。 消息传回国内，国人振奋，纷纷在网络平台上表达自己的喜悦与自豪之情，各大媒体也争相报道这一喜讯。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/ea6ab32c3b89431893f7e07b9c7d3cad.png) 目前，奖牌榜上，美国代表团以28金22银26铜位居榜首，中国代表团以23金21银13铜位居第二，日本代表团以22金13银20铜位列第三。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515520.htm)

从6月开始，很多地区都陆续暂停了国补，主要原因是上半年的资金耗尽，让很多准备购入家电、手机数码等产品的朋友措手不及。**根据央视财经最新报道，近期财政部配合国家发展改革委测算确定了各地区2025年资金规模，并下达第三批超长期特别国债资金690亿元，**剩余资金将在10月份下达，支持各地做好消费品以旧换新工作。 预计各地将会在近期出台对应的政策，继续开启国补。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/c2e87d27e98b45a494f51c12276c0850.jpg) 需要注意的是，此前湖南省已经率先开启新一轮国补，但根据国家消费品以旧换新工作最新统一部署要求，在国省补贴资金总盘子内，更加注重“时序性”和“均衡性”，更加注重风险防范。 为确保资金高效规范安全使用，确保消费品以旧换新政策全年有序实施，对政策进行了调整，从以往的随用随领，变成了每日限额领券。 预计其他地区的新规也会类似，此举是为了保证国补资金真正发放给有需要的人群，而不是被一些不法分子套取。 据此前报道，今年国家安排3000亿元超长期特别国债资金支持消费品以旧换新，前两个季度已向地方下达了共计1620亿元资金，三、四季度还有1380亿元资金。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515518.htm)

7月26日消息，如果你的车有辅助驾驶，那么开启的时候还是不要大意。据国内媒体报道称，近日，江苏江阴男子朱某在驾车时因疲劳开启辅助驾驶功能后，双手脱离方向盘，导致车辆失控连续撞上一辆小型轿车和一辆轻型仓栅式货车。在接受采访时，这位司机表示，自己当时困，然后恍惚了一下。 **不过，无锡警方调查确认，朱某在事故发生时处于完全脱管的危险状态，需承担全部责任。** 交警就此发出警示，强调智能驾驶不等于自动驾驶，驾驶员在智能驾驶过程中仍需保持对车辆的控制，做到小心驾驶。 本周，公安部交通管理局局长王强在国新办新闻发布会上明确表示，目前我国市场上销售的所有汽车搭载的 &#34;智驾&#34; 系统，均不具备《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）定义的 L3 级及以上自动驾驶功能。 **这些系统本质上仍属于 L2 级 &#34;组合驾驶辅助&#34;，仅能在特定场景下辅助驾驶员完成部分动态驾驶任务，例如自动跟车、车道保持等，但车辆的最终控制权和安全责任仍由驾驶员承担。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/2fb071274ec1412db19764bad9776e81.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250726/9856fc737509463eadfd3c2bdb659cec.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515514.htm)

近期，阿里云正式宣布开源其迄今**最具突破性的AI编程大模型Qwen3-Coder，并宣布AI编程产品“通义灵码”全面支持。****即日起，用户可在通义灵码AI IDE、VSCode和Jetbrains插件端免费使用，不限量服务，不需要邀请码。**  在真实企业级开发场景中，通义灵码代码生成速度以及准确率均显著提升，同时提供了更好的Agent协同编程体验。 **据介绍，刚刚开源的Qwen3-Coder超越了GPT4.1等闭源模型，比肩全球最强的编程模型Claude4。** 目前该模型已登顶全球最大开源社区HuggingFace模型榜，是最受欢迎的开源模型。  **通义灵码插件下载量已超2000万，累计为开发者生成超30亿行代码，是国内最受欢迎的辅助编程工具。** **阿里云内部程序员全员在使用通义灵码，一汽集团、蔚来汽车、中华财险等超1万家企业已接入通义灵码。** 在Qwen3-Coder的加持下，通义灵码已经成为中国开发者的第一选择。 通义灵码模型选择支持Auto模式，后续也将持续升级最新模型，提供最优效果。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515510.htm)

代表欧洲主权云基础设施提供商的行业联盟 CISPE 日前在欧盟普通法院提起法律诉讼，指责欧盟委员会未能施加任何条件来阻止博通滥用其市场地位进行垄断，此案件指责博通收购 VMware 后造成的不公平竞争。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2022/0527/4ed574c3d92208e.webp) 2022 年博通宣布以 610 亿美元收购虚拟化和云基础设施提供商 VMware，随后欧盟准备对这起交易进行反垄断审查，但最终欧盟有条件的批准博通收购 VMware。 当时博通已经承诺会提供持续的互操作性，然而现在的真实情况下博通利用市场垄断地位做出各种调整，对云基础设施提供商施加的不公平条款有增无减，甚至博通都没兴趣与欧洲云基础设施提供商合作。 CISPE 是Google和亚马逊推动欧盟对 Microsoft Azure 发起反垄断调查时成立的，在 CISPE 推动下微软与该联盟以及微软达成和解，最终微软在欧盟解除部分涉及云计算的捆绑定价。 而在博通收购 VMware 时，CISPE 同样向欧盟提出过警告，自从博通收购 VMware 以来，博通就通过引入新的定价条款强迫客户购买订阅捆绑包，同时订阅价格增长 10 倍以上。 有鉴于此 CISPE 决定对欧盟委员会提出法律诉讼，要求欧盟委员会重新审查博通收购 VMware 的交易，CISPE 秘书长表示：VMware 软件在虚拟化市场的主导地位意味着，博通强制实施的不公平新许可条款几乎会影响所有使用云技术的欧洲组织。 针对这起诉讼博通发布声明称：欧盟与全球其他 12 个司法管辖区经过全面的合并审查后批准了我们对 VMware 的收购，我们也将继续履行当时向欧盟委员会做出的承诺。 位于布鲁塞尔的欧盟委员会拒绝发布评论，不过位于卢森堡的欧盟法院将在不久后针对该案件举行听证会，并最终就欧盟委员会是否应该重新考虑批准博通收购 VMware 的交易作出判决。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515506.htm)

7月26日消息，阿里云通义灵码已上线AI编程模型Qwen3-Coder，在真实企业级开发场景中，通义灵码代码生成速度以及准确率均显著提升，同时提供了更好的Agent协同编程体验，即日起用户可在通义灵码AI IDE、VSCode和Jetbrains插件端免费使用。   据介绍，刚刚开源的Qwen3-Coder超越了GPT4.1等闭源模型，比肩全球最强的编程模型Claude4，目前该模型已登顶全球最大开源社区HuggingFace模型榜，是最受欢迎的开源模型。 通义灵码插件下载量已超2000万，累计为开发者生成超30亿行代码，是国内最受欢迎的辅助编程工具。目前，阿里云内部程序员全员在使用通义灵码，一汽集团、蔚来汽车、中华财险等超1万家企业已接入通义灵码。

近日，一则重磅消息在快递圈炸开了锅。据罗戈网，义乌市邮政管理局召开会议，将快递价格下限上调10分人民币至1.2元人民币，自7月18日起生效。关于快递行业反内卷的问题，国家邮政局于7月8日召开的一次会议中就强调，&#34;旗帜鲜明反对‘内卷式’竞争&#34;。这次义乌市对快递价格下限的上调，是对这一要求的实践与落地。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0303/c5418313df16cd3.jpg) **一、义乌，快递内卷的缩影** 义乌，作为中国最大的小商品集散地，被誉为&#34;世界小商品之都&#34;，在电商中具有举足轻重的地位。义乌快递价格战的演变历程，更是中国快递行业价格战的典型缩影。 据了解，义乌快递价格战从2013年就开始了，而这一战的推动者正是百世快递。 2013年，百世快递在义乌率先推出&#34;均价销售&#34;战略，这一颠覆性定价策略让百世快递迅速抢占了义乌的市场份额，随后，这一战术逐渐蔓延到圆通、申通等快递企业，一场席卷快递行业的价格战就此拉开了序幕。 这一战的结果是什么呢？全峰、国通、天天等快递企业在义乌市场的崛起尝试最终折戟沉沙，与此同时，其负面作用也很明显，即快递企业网点盈利状况恶化。 据浙江日报报道，&#34;早在2021年，义乌出现了50%的网点微利，30%的网点亏损，20%的网点面临倒闭、靠总部挂‘点滴’生存的情况，讽刺的是，前一年，义乌快递业务量突破了70亿件。&#34; 即使这样，义乌市场的快递费仍在持续走低。 据了解，2013年，义乌快递均价为6元左右；2018年，圆通在义乌的报价进入2.3-2.5元的时代；2019年，义乌快递均价进一步下降至1.9元；而到了2025年，义乌电商小件（0.3KG以下）的价格更显极致，发货量超过1000票的，快递价格普遍在1.0-1.4元左右，还遵循着&#34;发货量越大、单票重量越轻、折扣越多&#34;的规则，部分网点报价甚至直接跌破1元。 这种极致的低价，直接将快递行业拖入&#34;增量，单票收入下降&#34;的恶性循环。更令人揪心的是，快递小哥的派费也跟着在低位徘徊，快递网点的盈利空间被挤压得所剩无几，随之而来的是服务质量的下滑，消费者投诉连年攀升。 如此畸形的竞争态势，已然扰乱了行业秩序，也倒逼相关部门不得不介入，呼吁相关企业停止无序的价格战，停止行业内卷，往健康可持续的方向发展。正是在这样的背景下，义乌市邮政管理局推动快递价格上调的举措顺势而出。 那么快递企业对此如何反应呢？ 据美银实地调查，中通总部已在会议后上调了义乌的平均售价，其他加盟制运营商可能会效仿。不过截至目前，对于是否会同步调整价格，其他快递企业尚未作出明确的回应。 **二、涨价难破内卷困局** 问题来了：此次加价行为能有效遏制快递行业价格战吗？以义乌为代表的区域调价，是否会成为打破行业价格战困局的关键契机？ 未必！ 根据中信建投证券研究发布的报告，首先，此次价格上涨，仅为底价上涨，是对于低于成本价的竞争行为的监管，对整体义乌价格影响有限。从大多数企业没有回应的实际情况来看，这种底价上调对义乌快递市场的整体价格体系冲击有限，很难从根本上改变当地市场长期形成的低价竞争惯性。 其次，今年义乌价格同比降幅为4.2%，远小于行业的7.8%，当下义乌的价格已经很难代表行业的整体走向，无法承担起引领行业走出价格困局的&#34;样本&#34;。这种分化背后，既有区域市场竞争的特殊性，也折射出快递行业价格战的复杂性，单一区域的局部调整，难以撼动全国性市场长期形成的低价博弈逻辑。 另外，快递行业深受电商影响，电商平台的低价逻辑已深度嵌入快递产业链条。电商卖家掌握着大量的快递订单，是快递企业争夺的核心资源，这种供需关系的倾斜，让快递定价权受制于电商的成本控制需求。 如今的电商平台也极度内卷，1角钱的玻璃杯，20元以下的T恤，几毛钱的头饰等等，这些超低价商品的流通，本质上是将物流成本纳入了&#34;低价走量&#34;的整体商业模型。 商家对快递成本的变动极为敏感，当快递底价小幅上涨时，商家可能通过更换快递公司等方式维持物流成本优势，可能会加剧快递企业的隐性竞争，例如部分快递企业可能会以&#34;优惠&#34;等隐形补贴维持单量，这使得明面的底价调整难以转化为实际价格回升。 从行业长期发展看，价格战的本质是同质化竞争的产物。当前快递行业在时效、服务、增值业务等方面的差异化程度仍较低，通达兔等企业的核心竞争力仍停留在&#34;价格&#34;层面，虽然部分企业强调提升服务质量，但需要一定的时间。 若无法打破&#34;低价换市场&#34;的路径依赖，即便义乌等区域短期出现价格波动，也难以推动全行业转向&#34;价值竞争&#34;。 总之，整治快递内卷式竞争是一项复杂的系统性工程，义乌快递价格下限的上调，虽是对行业&#34;反内卷&#34;的积极尝试，但仅靠行政手段难以根治低价竞争的顽疾。 未来，行业破局需双管齐下：一方面，快递企业需加快差异化竞争，通过提升时效、服务与供应链能力，摆脱对价格的单一依赖；另一方面，电商与快递需重构合作模式，打破&#34;成本压榨&#34;的恶性循环。 唯有转向&#34;价值竞争&#34;，行业才能真正走出内卷，实现可持续发展。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515502.htm)

&#34;今天，你问ChatGPT了吗？&#34;当这个问题像&#34;吃了吗&#34;一样日常时，OpenAI悄悄公布了一组足以让任何产品经理失眠的数字：ChatGPT每天收到25亿条用户指令，年化9125亿次，相当于每秒2900次&#34;叮咚&#34;。如果把每一次提问都想象成一次搜索，那么ChatGPT已经占据了谷歌年搜索量（5万亿次）的18%，而这份差距正以肉眼可见的速度缩小。 更耐人寻味的是，OpenAI在公布数据的同一天，把一款名为ChatGPT Agent的新功能推到了Pro用户面前——它不仅能回答，还能&#34;动手&#34;。一场关于&#34;从答案到行动&#34;的暗战，就此打响。 **25亿次提问背后：AI的&#34;水电煤&#34;时刻** 25亿次/日意味着什么？它让ChatGPT的周活半年内从3亿冲到5亿，增速堪比TikTok最狂飙的2018年。美国用户贡献了13%的提问量，却支撑起OpenAI超过60%的付费收入——付费墙与免费体验之间的微妙平衡，被数据赤裸裸地摆上了台面。与谷歌日均140亿次搜索相比，ChatGPT的提问更&#34;重&#34;：平均对话轮次3.7轮，停留时长4分12秒，而谷歌搜索的平均会话仅26秒。换句话说，用户不是在&#34;搜&#34;，而是在&#34;聊&#34;。 当提问变成习惯，下一步自然是&#34;让AI替我去做&#34;。这正是Agent登场的背景板。  ChatGPT Agent：第一天的实习生，还是未来的超级助理？ The Verge记者花了200美元订阅Pro版，第一时间把Agent推进了&#34;实战&#34;： 1. 买一盏200美元以下的日式复古灯。Agent花了50分钟，在Etsy上完成了搜索、比价、筛选、加购，最后却只是把商品扔进了一个&#34;虚拟机&#34;购物车——记者本人登录后空空如也。 2. 给科罗拉多州的朋友订花。Agent查好了四家本地花店，甚至给出&#34;周六前送达&#34;的选项，却在最后一步&#34;抱歉，我无法直接下单&#34;。 3. 让Agent登录银行账户设置自动转账。直接收到红色报错：&#34;对不起，我无法协助此类任务。&#34; OpenAI产品负责人Yash Kumar对此并不讳言：&#34;我们现在优化的是任务完成度，而不是延迟。&#34;研究负责人Isa Fulford则补刀：&#34;哪怕半小时，也比你亲自做要快。&#34;一句话把Agent定位成了&#34;后台实习生&#34;：你可以去喝咖啡，它慢慢跑流程，回来时给一份未必100%可用的报告。 但别急着嘲笑。2004年的谷歌搜索也常常返回404，2011年的Siri被吐槽&#34;人工智障&#34;，任何基础设施级产品的第一天都狼狈不堪。关键在于Agent打开了哪些&#34;可能性&#34;：它第一次把Operator（网页点击）与Deep Research（多步推理）塞进同一个模型，能看图、能翻页、能写代码，也能在终端跑脚本；它运行在云端隔离容器，本地电脑只是&#34;投屏&#34;，这意味着未来即便关机，Agent也能彻夜帮你跑完100页财报批注；OpenAI已预埋&#34;监控模式&#34;与&#34;不可逆操作确认&#34;，把金融、医药、法律等高风险任务先拦在护栏外——先求稳，再求快。 **浏览器之战：AI要成为新的&#34;地址栏&#34;** 路透社爆料，OpenAI将在&#34;未来几周&#34;发布基于Chromium的AI浏览器。如果把Agent放进地址栏，会发生什么？ 当你输入&#34;帮我订本周五晚7点两人位意大利餐厅&#34;，浏览器不再跳转10个页面，而是直接弹出OpenTable可预订列表，并标注评分、距离、过敏原菜单。 当你打开财报PDF，侧边栏Agent已把关键数据拖进Excel并生成同比图表。当你在Reddit看到&#34;求推荐5000元以内白色海景房机箱&#34;，Agent自动在京东、淘宝比价，把历史低价、优惠券、今日秒杀做成一张Timeline。 更激进一点：如果浏览器默认首页不再是Google.com，而是ChatGPT.com，谷歌的竞价广告模式将被釜底抽薪。Chrome的护城河是&#34;默认搜索引擎分成&#34;，一旦Agent能绕过搜索直达结果，谷歌的印钞机就会少一层齿轮。  **慢革命的三大悬念** 1. 可靠性鸿沟：目前Agent的成功率约75%，对于&#34;买花&#34;这种容错率高的场景尚可，一旦涉及医疗、法律、金融，一次错误就可能引发诉讼。OpenAI需要在护栏与能力之间找到新的帕累托最优。 2. 算力经济学：25亿次提问已让OpenAI年烧掉40亿美元算力成本。如果Agent把单次任务平均时长拉到30分钟，推理token数将指数级上升——除非模型效率再提升一个数量级，否则订阅费还得涨。 3. 权力再分配：Instacart CEO Fidji Simo即将空降OpenAI，掌管&#34;应用&#34;部门。她的任务是找到Agent的&#34;杀手级场景&#34;，让AI不只是极客玩具，而是像外卖、打车一样成为大众刚需。换句话说，谁能定义&#34;超级助理&#34;的交互范式，谁就握住了下一个十年的入口门票。 **下一次&#34;Google一下&#34;会消失吗？** 2004年，谷歌上市前夕，没人相信搜索框能颠覆门户；2012年，微信推出公众号，没人相信聊天能取代浏览器。今天，ChatGPT Agent依旧笨拙、缓慢，甚至有点可爱，但它第一次让&#34;从问题到行动&#34;的路径缩短到了一句话的距离。 或许五年后，我们会像怀念拨号上网一样怀念&#34;点开十个标签页比价&#34;的日子。而当孩子们问&#34;什么是搜索引擎&#34;时，我们只会耸耸肩： &#34;哦，那是AI还不会自己动手的时代。&#34; [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515500.htm)