近日，广东宣布计划到2028年将该省打造成为全国领先的人工智能OPC（Optimized Production Control）发展高地。这一目标的提出意味着广东将在人工智能领域进一步加大投入与布局。

在此背景下，36氪今日报道，通义实验室发布并开源了首个支持影视级多场景配音的多模态大模型Fun-CineForge，并配套开放了高质量数据集的构建方法。 Fun-CineForge通过“数据+模型”的一体化设计，旨在解决影视级AI配音这一长期存在的关键问题。

据36氪了解，Fun-CineForge结合了深度学习与多模态处理技术，能够生成自然流畅、高保真的语音合成效果。此外，该大模型还支持多种场景下的应用，如动画电影、电视剧集等。

值得一提的是，通义实验室的这一举措不仅为影视行业提供了强大的技术支持，也为人工智能领域的研究者和开发者提供了一个重要的工具平台。

与此同时，36氪还关注到近期的一些市场动态。例如，“3·15晚会”曝光知名连锁店大规模销售假烟事件，已查获非法卷烟139.99万支，这提醒企业在追求利益的同时必须严格遵守法律法规。
- 8点1氪
估值达1200亿美元的Kimi公司再次刷新了融资记录。据媒体报道，Kimi估值现已涨至180亿美元。

除了上述内容外，36氪还致力于推送和解读前沿、有料的科技创投资讯。作为一级市场金融信息和系统服务提供商，我们聚焦全球优秀创业者，并以接近97%的项目融资率领跑行业。

36氪获悉，广东省发展改革委近日印发的《广东省支持人工智能OPC创新发展行动方案（2026—2028年）》明确指出，将大力支持人工智能OPC企业发展壮大。该政策旨在通过投资于物和投资于人互促共进的方式，在产业培育、生态服务、人才支撑和要素保障等多个方面营造适应人工智能OPC创新发展的良好生态环境。

根据行动方案，到2026年，广东省计划先行培育10个具有引领效应的人工智能OPC生态社区，并形成一批年营业收入超过千万的优质企业。至2028年，目标是建成百个人工智能OPC生态社区、培育千家标杆人工智能OPC企业以及集聚万名人工智能OPC创新创业人才，从而将广东建设成为全国领先的人工智能OPC发展高地。

在这一政策背景下，恩和科技于近日发布了全球首个面向生物制造领域的Physical AI平台——SAION。该平台的发布不仅标志着AI技术在生物制造领域取得突破性进展，也为相关行业带来了新的机遇和发展空间。

SAION Physical AI平台通过深度融合人工智能与物理科学，为生物制造行业提供了一种全新的解决方案。它不仅可以有效提升生产效率和产品质量，还能降低研发成本、缩短产品上市时间，从而推动整个产业链向更加智能化方向发展。

恩和科技作为国内领先的科技创新企业，在此次政策支持下有望迎来更大的发展机遇。未来几年内，随着该平台在生物制造领域的广泛应用，预计将为相关企业和机构带来更多的商业价值和社会效益。

随着人工智能（AI）技术的迅速普及和应用，相关领域的投资热度持续升温。继2025年香港交易所再现“IPO大年”后，2026年的港股市场依旧保持强劲的增长势头。截至3月13日，已有28家企业成功上市，募资总额接近千亿元。值得关注的是，今年的IPO项目中，AI相关的公司占了很大比例。

3月13日，全球企业网络解决方案的领军者——飞速创新顺利通过港交所聆讯，正式登陆港股市场。此举不仅为火热的AI板块补上了“网络基建”这块至关重要的拼图，还预示着网络基础设施的发展将迎来新的高潮。

在AI时代，底层基建由算力、存储与网络三方面共同支撑。根据摩根大通的研究报告，未来网络基础设施的增长速度有望超过算力本身。飞速创新作为全球网络基建领域的深度参与者，在2025年前三季度实现营收21.75亿元，其中97%的收入来自海外市场，服务近7万名客户。

长期以来，全球网络解决方案市场由传统IT巨头主导，业务高度依赖线下分销体系。飞速创新则通过线上DTC（Direct-to-Consumer）模式直接触达全球客户，彻底扁平化供应链，剔除了中间商的溢价。这不仅改善了客户的采购体验，也推动了行业向更高效、透明的方向发展。

市场数据显示，2024年至2029年期间，DTC模式的线上网络解决方案市场规模预计将增长14.0%，远超同期整体市场的8.5%的增长率。飞速创新正是这一变革趋势中的领跑者，2024年已占全球市场份额6.9%，位列第二。

此外，AI的发展为飞速创新带来了新的发展机遇。AI工作负载需要处理和传输大量数据，对网络基础设施提出了更高的要求。公司主要业务聚焦于高性能网络解决方案和基础性能网络解决方案两大核心场景，并构建了完整的产品矩阵。

从财务表现来看，飞速创新近年来表现出强劲的增长趋势。2025年前三季度，公司的营业收入为21.75亿元，同比增长11.31%。高性能网络解决方案成为业绩增长的主要驱动力，收入占比从2022年的23.8%提升至2024年的36.2%，并在2025年进一步上升。

飞速创新的盈利能力同样亮眼。公司毛利率持续攀升，从2022年的45.4%增长到2025年前三季度的52.6%。这背后是研发驱动的轻资产模式、强大的产品开发效率以及丰富的客户结构支持。

凭借其全球化的业务布局和深厚的技术积累，飞速创新不仅在现有市场中占据领先地位，还为未来增长打下了坚实的基础。公司正通过不断的产品和技术升级，积极开拓AI相关领域的机会，并有望在未来成为行业内的核心玩家。

36氪首发

作者丨欧雪 编辑丨袁斯来 硬氪获悉,面向机器人与空间智能领域的数据基础设施服务商——Ropedia完成了千万美金级种子轮融资。本轮融资由多位来自谷歌、英伟达、亚马逊的北美天使投资人和亚洲头部美元基金联合投资，深渡资本担任长期独家财务顾问。

Ropedia于2025年下半年在新加坡成立，致力于为机器人、空间智能等领域提供新一代数据采集与解决方案。公司由三位联合创始人创立：CEO陈昭熹博士（清华大学本科，南洋理工大学博士，曾在Meta参与光学动捕数据体系搭建）、CTO洪方舟博士（清华大学本科，南洋理工大学博士，曾在Meta从事第一人称多模态智能研究）和首席科学家刘子纬教授（南洋理工大学副教授，计算机视觉领域知名学者，谷歌学术引用超9万次）。此外，南洋理工大学校长讲席教授、CVPR 2026程序大会主席吕健勤担任科学委员会主席。

据陈昭熹介绍，未来十年，智能将打破屏幕的桎梏，来到真实物理世界。但是，就像二维生物无法理解三维生物，通用物理智能无法从低维的互联网数据中获得，而是需要从三维世界中的交互体验中习得。Ropedia与传统意义上以视频和图文为主的行业不同，它旨在构建面向机器人与空间智能的物理世界数据基础设施。

相比过去以视频和图文对为主的数据形式，机器人与空间智能模型越来越需要具备真实物理尺度、动态交互过程、人体与物体关系、场景结构和任务语义的高质量数据。这类数据长期存在两个难题：一是采集成本高，通常依赖昂贵设备和复杂部署；二是即便采到了原始信号，距离真正可用于训练的结构化数据仍然隔着很长一条链路。

因此，在技术路径上，Ropedia选择了一条不同于传统数据公司的路线：用算法能力反向定义采集能力，用模型能力反向降低硬件门槛。在洪方舟看来，未来行业竞争的关键，不是谁能采到更多原始素材，而是谁能以更低成本、更高效率、更接近训练目标的方式，把现实世界稳定转化为模型可学习的数据资产。

Ropedia推出了头戴式便携采集系统HOMIE。该系统通过轻量化硬件入口，采集第一视角下的人体运动、场景变化、物体交互等多模态信号。结合自研4D重建与对齐算法，恢复带有真实尺度信息的动态世界表示。相较于传统单纯的视频数据，这类数据能够更完整地保留人与环境、人与物体之间的交互过程，更接近机器人学习和评测所需的输入形式。

Ropedia 4D人类体验数据可视化（图源/企业）

在洪方舟看来，硬件只是入口，真正的壁垒来自其背后的模型与数据管线能力。相比单纯依赖硬件迭代的数据采集模式，“设备+模型+数据管线”的组合使Ropedia更像一家底层基础设施公司。

Ropedia核心数据产品的矩阵维度（图源/企业）

商业化层面，Ropedia从成立初期便将北美作为核心市场之一。一方面，北美聚集了大量前沿机器人公司、空间智能团队和相关研究机构；另一方面，公司以新加坡为全球化运营枢纽，在供应链组织、跨境协作、合规交付和国际研发合作上具备优势。

谈及未来规划，Ropedia表示，短期内将继续夯实数据生产与交付管线，强化质量、成本与效率优势。中期则瞄准4D物理数据相关标准的推动与定义。更长期来看，公司希望构建围绕物理智能的数据基础设施网络，服务更多机器人、空间智能与现实世界AI应用场景。

近期，有多家银行收到了来自监管部门的提示，提醒他们在使用人工智能（AI）相关技术时要保持审慎态度。特别是在一款名为“龙虾”的智能体出现后，这一警示显得更为重要。

根据市场观察，自今年年初起，公募基金公司已投入超过10亿元资金进行自购，其中华泰证券资管和睿远基金分别自购了旗下基金各一亿元。此外，招商基金、易方达基金等多家大型基金管理公司在过去几个月中也积极参与了这一行动。

值得注意的是，在这些基金公司自购行为中，权益类基金成为了主要的对象之一。Choice数据显示，今年以来，公募基金自购的权益类基金金额已接近90%，这显示出市场对这类基金的高度关注和看好。

虽然监管提示并未直接提及“龙虾”智能体的具体内容，但这一消息引发了科技金融领域的广泛关注。专家指出，随着AI技术在金融服务中的应用越来越广泛，其安全性和合规性问题也日益凸显。银行等金融机构需确保自身使用的任何新技术都符合相关法规要求，并能有效防控潜在风险。

此外，报道还提到了两项与财务领域相关的其他新闻：一是OpenAI开除了一个内部违规人员；二是Kimi公司在融资方面的突出表现，其估值达到了1200亿元人民币。这些信息为读者提供了更加全面的行业动态概览。

科技不焦虑 2026年3月15日 15:54 · 来自北京

全文2649字

3月14日，据知情人士透露，专注于AI大模型开发的“月之暗面”（MoonshotAI）正在推进新一轮融资计划，预计最高筹集10亿美元资金，投后估值将达到180亿美元。这一数字意味着，在不到三个月的时间内，“月之暗面”的估值从43亿美元跃升至180亿美元，增幅超过四倍，并且刷新了国内大模型领域连续融资轮次最多的纪录。

这并非孤立事件。“龙虾”（OpenClaw）概念的爆发引发了一波科技公司的估值重构。迷你最大化（MiniMax）、智谱两家港股上市企业均表现出不俗的增长态势，分别上涨51%和186%，市值突破3826亿港元和2895亿港元。

这三家中国大模型厂商正以截然不同的路径卷入OpenClaw引爆的Agent浪潮中。月之暗面的新估值再次刷新了科技公司的记录。该公司在2025年底完成5亿美元融资时，估值为43亿美元；而在2026年初完成7亿美元融资后迅速跃升至100亿美元，目前仅隔两个月又达到了180亿美元。

支撑这一估值逻辑的是月之暗面的商业化数据。全球支付巨头Stripe的数据表明，Kimi个人订阅用户支付订单量在2026年1月环比增长了8280%，2月份再涨123.8%；据知情人士透露，“自1月底以来,Kimi在短短20天内的收入已超过2025年全年”。杨植麟在内部信中进一步坚定了对一级市场融资的信心，表示相比于二级市场，一级市场的资金募集更加充足。

与月之暗面的估值上涨形成对比的是迷你最大化（MiniMax）和智谱在港股的表现。自2026年2月1日至3月10日，MiniMax累计涨幅达到157%，智谱累计涨幅达186%；特别是3月10日，受OpenClaw热度影响，MiniMax股价单日大涨22.37%，触及最高点1286港元/股；而智谱则单日上涨逾12%。

这种暴涨的核心原因在于OpenClaw带来的Token需求爆炸。自2025年11月发布以来，OpenClaw的GitHub星标数已突破29.9万次，成为全球开源项目第一。更重要的是，由此引发的AI Agent Token消耗量最高已达传统聊天交互的15倍。

迷你最大化的MaxClaw上线后迅速扩张服务，并在3月2日发布了上市后的首份财报，显示其2025年总收入同比增长了158.9%，超过70%的收入来自国际市场；而智谱则采取了独特的“本地部署”策略，重点面向对数据隐私敏感的企业客户。

站在当前时点，三家公司的定位正因OpenClaw呈现出明显的分化。月之暗面选择了快速产品化的路径，KimiClaw通过199元/月的订阅门槛实现了爆发式增长；MiniMax则凭借多模态处理能力在音视频创作者中获得了更多支持；而智谱则推出本地部署策略，旨在满足企业安全合规需求。

尽管估值飙升，但三家公司的未来仍充满挑战。对于月之暗面，其需要证明收入的可持续性以维持估值预期；MiniMax和智谱则需应对港股市场短期内的巨大波动，并向投资者展示OpenClaw带来的增长是持久的。

长期来看，AI的发展将进入Agent元年。模型厂商的核心竞争力将从参数规模转向任务完成率，从技术领先转向生态锁定。正如一位投资人所言：“市场已经初步接受了AI作为核心生产力工具的商业逻辑，但谁能真正跑通盈利模式仍有待时间验证。”

作者 | 乔钰杰
编辑 | 袁斯来

硬氪获悉，重庆达瓦合志影像科技有限公司（下称“达瓦科技”）宣布完成近亿元的新一轮融资。本轮融资由一村资本、宝捷会创新基金领投，老股东启赋资本、重庆永川国资平台持续跟投。

达瓦科技成立于2023年，总部位于重庆，是国内首个实现商业化闭环的专业级AI内容创作平台，并打通“生产+交易+履约”全链条的视频AI生态。2025年，达瓦科技营收突破亿元，三年复合增长率近300%，AI平台实现规模化收入。

达瓦科技的核心壁垒，建立在极其稀缺的120TB独家影视级结构化数据集之上。这套数据集包含镜头级、光学级、表演级等300多种标注要素，颗粒度精确到场景级。与依赖公开成片结果的通用模型不同，达瓦科技的数据源自200多个头部商业项目的真实拍摄过程。

创始人卢琪向硬氪介绍，传统数据集往往只有“输入文本-输出视频”的简单映射，而达瓦科技的数据包含了能教会AI‘如何做出好内容’的深度决策信息。 “创作结果只能教会AI模仿，创作过程才能教会AI思考和判断。公开数据只包含‘好结果’，而达瓦科技的数据包含废案、妥协方案和导演批注。这些‘负样本’对AI理解商业取舍逻辑以及角色也是核心要素。”卢琪介绍称。

在专业视频领域，封装能力的重要性已超越模型能力本身。针对通用模型指令模糊、结果不稳定以及不理解专业黑话等痛点，达瓦科技构建了中间层的专业化封装能力，包含七维质量评估体系、影视行业知识图谱和经典分镜逻辑等，通过将行业know-how注入模型，让AI能够理解‘好视频’的标准，确保输出内容符合商业需求。

公司旗下的FilmOS内容工业AI平台，能把一个创意需求，直接转化成包含分镜、AI素材、预算和拍摄计划的完整执行方案。同时，团队可以在共享空间里和多个AI助手协同工作，让AI参与全流程创意决策。此外，每一次协作的过程都会被记录下来，逐渐沉淀成团队自己的创作风格和方法。

市场方面，目前在大预算影视工业市场，FilmOS能将项目前期筹备周期从4-6周缩短至3-5天，预算精确度提升60%，显著降低超支风险，并利用AI提高推荐供应商的匹配度。而在中规模内容生产市场，达瓦科技的AI自动化生产流程能够将短剧的单部制作成本降低40%，在保证稳定内容产出的基础上显著缩短制作周期。

达瓦科技运营的永川科技片场，是国内使用率超过90%的高质量虚拟拍摄影棚。它不仅是影视制作的生产设施，也是达瓦科技持续吸引客户、积累数据的“数据工厂”。片场产生的包括导演决策逻辑、摄影师运镜技巧、制片人管控经验等“黄金数据”会再次进入FilmOS平台，经过清洗标注后成为训练模型的新燃料，形成自我强化的‘数据飞轮’。

值得注意的是，达瓦科技自定位于“产业路由器”而非单纯的SaaS工具，这一定位源于其深度连接了产业链上的关键节点。作为国家级数字资产基础设施运营方，公司参与了4项国家标准的制定，深度绑定160多家生态企业、数千家注册导演和演员以及三万多家制作供应商，构筑了较强的生态壁垒。

本轮融资后，达瓦科技将继续迭代300亿参数的专业视频垂直AI模型，并加速FilmOS在专业内容创作领域的商业化应用。

在人工智能（AI）技术迅猛发展的今天，各大科技巨头纷纷推出新的产品和服务。然而，在这一波热潮中，也出现了不少值得关注的风险点。

OpenClaw引发连续安全警报

3月8日，工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布预警：OpenClaw部分实例在默认或不当配置情况下存在较高安全风险，极易引发网络攻击、信息泄露。紧接着，3月10日，国家互联网应急中心（CNCERT）通过官方渠道发布《关于OpenClaw安全应用的风险提示》，指出其四大核心风险。

具体来看，国家网络安全通报中心监测数据显示，目前全球活跃的OpenClaw互联网资产已超20万个。这表明OpenClaw在全球范围内引发了部署热潮，同时也带来了巨大的安全隐患。

腾讯云涨价部分AI模型涨幅超400%

3月13日，腾讯云智能体开发平台宣布自2026年3月13日起调整部分模型的计费策略。其中，Tencent HY2.0Instruct输入价格从每千tokens0.0008元调整为0.004505元，涨幅高达463%；输出价格也从0.002元拉升至0.01113元，涨幅超过456%。这些涨价举措在一定程度上反映了市场需求的提升，但也引发了用户的广泛关注。

Anthropic起诉美国政府

当地时间3月9日，AI初创公司Anthropic正式向美国加州联邦地区法院提起诉讼，反对美国政府将其列入国家安全威胁名单（供应链风险认定）。Anthropic称此举违法且史无前例，已导致其与联邦政府合同取消，声誉及数亿收入受损。

这一事件背后反映了AI技术在国防和安全领域的复杂性。Anthropic坚持其AI模型Claude不能用于完全自主武器或大规模监控，而美国政府则要求获得无限制访问权限。双方之间的分歧最终导致了法律诉讼的爆发。

全面剖析

综上所述，在AI技术迅猛发展的过程中，安全风险、成本压力以及政策监管等问题不断涌现。这些挑战不仅对企业自身构成了考验，也对整个行业的发展提出了新的要求。

面对OpenClaw的安全警报，企业需要加强内部安全管理，确保系统的安全性。腾讯云的涨价举措则提醒从业者关注成本控制和商业模式创新的重要性。Anthropic与美国政府之间的法律纠纷则揭示了AI技术在敏感领域的复杂应用场景及其带来的挑战。

近日，中国互联网金融协会发布了《关于OpenClaw在互联网金融行业应用安全的风险提示》，强调了对新型人工智能技术应用可能带来的安全隐患的关注。

该提示指出，随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，尤其是在互联网金融领域，开源平台如OpenClaw提供的技术解决方案虽然带来了创新机遇，但也存在一定的风险。协会提醒相关机构，在使用此类技术时应充分评估潜在的安全问题，并采取必要的安全措施保障用户资金和个人信息安全。

与此同时，市场消息显示，钉钉计划于3月17日召开的发布会上推出多款新品，涵盖多个硬件品类。这将是继去年推出AI录音卡片DingTalk A1之后，钉钉在硬件领域的一次大规模布局。此次发布会或将展示更多涉及人工智能技术的应用产品。

此外，在最近举行的中国最大家电展上，一批能够帮助用户完成家务任务的机器人也引起了广泛关注。这些机器人不仅展示了智能家居的新趋势，也为AI技术的实际应用提供了新的视角。

在科技与金融交汇的背景下，如何平衡技术创新与风险防控成为当前亟待解决的问题。未来，随着更多企业和机构开始探索人工智能在不同领域的应用场景，安全问题将更加引人关注。

在刚刚结束的2026年中国家电及消费电子博览会上，智能机器人成为一大亮点，展示了我国在人工智能制造领域的强大实力。数据显示，截至2025年，全球人形机器人市场出货量接近1.8万台，其中中国作为主要应用市场之一，预计到2026年人形机器人的应用场景将增加至当前的三倍以上，市场规模逼近90亿元人民币。

从数据来看，自今年2月以来，“机器人”搜索量激增25倍。人形机器人正受到用户的广泛青睐，用户关注度增长超过100%，而四足和外骨骼机器人的浏览量也提升了近十倍。

与此同时，随着人工智能技术的不断渗透，家电行业的创新也在加速。根据相关数据，中国家电企业在AI领域的布局已经初见成效，当前AI在家电产品中的渗透率已经超过50%。这不仅意味着产品的智能化程度显著提升，也为用户带来了更便捷、舒适的生活体验。

值得关注的是，除了智能机器人外，四足和外骨骼机器人的市场表现同样不容忽视。这些新兴技术的应用场景正在不断拓展，为各行各业提供创新解决方案。例如，在医疗领域，外骨骼机器人可以帮助康复患者进行训练；而在工业制造中，则能够提高作业效率并降低劳动强度。

在推动AI产业发展的过程中，政策支持与市场需求是两大关键因素。政府近年来出台了一系列鼓励科技创新的政策措施，为企业搭建了良好的发展环境。与此同时，随着消费者对智能化产品需求的增长，市场潜力巨大。

最后，腾讯龙虾团队负责人在接受采访时表示，尽管目前市场上存在“热度高过能力”的现象，但这正是普通人接触和理解AI技术的最佳切入点。未来，随着技术的进步与应用场景的不断丰富，相信更多人将能够享受到人工智能带来的便利。

比亚迪作为国内知名的电动汽车制造商，在新能源汽车市场取得显著成就后，近期有消息称，该公司正在考虑涉足顶级竞技赛车领域。据知情人士透露，比亚迪的执行副总裁李柯表示，公司正研究是否进入包括世界一级方程式锦标赛（F1）在内的顶级竞技赛车领域。

李柯指出，参与世界最高等级的赛车赛事与比亚迪长期坚持的技术优先战略相匹配。目前，比亚迪正在评估进入F1和耐力赛的可行性。有消息称，比亚迪可能通过两种方式之一入局F1：收购现有车队或从零组建全新车队。知情人士透露，在这两种选择中，比亚迪更倾向于前者。

这一消息不仅展示了比亚迪对技术领域的持续追求和探索，也反映了中国汽车企业在全球顶级赛事中的雄心壮志。如果比亚迪最终决定参与F1赛场，这将标志着其品牌从新能源汽车领域向更为激烈的竞技市场迈出重要一步。

相关背景：AI与科技财经

与此同时，在科技和财经领域，人工智能（AI）正成为行业关注的焦点。本月早些时候，BreakReal旗下的AI调酒机器人在AWE（全国家电及消费电子展）上亮相，展示了AI技术在日常生活中的创新应用。

AWE展会不仅吸引了众多科技爱好者，也为相关企业提供了展示最新科技成果的机会。这次展出的AI调酒机器人不仅能够通过人工智能技术精确地调制鸡尾酒，还融入了互动娱乐元素，为参观者带来了全新的体验。

除了科技展览之外，当前AI市场也展现出对人才的需求激增。一家资深科技财经记者近日报道指出，随着AI技术的迅速发展，各大AI公司正积极招聘各类专业人才，包括部分文科生，以满足不断增长的技术需求。

这项趋势不仅反映了AI行业的快速发展和潜力，也为不同背景的人才提供了更多的职业机遇和发展空间。这不仅是科技与经济领域的最新动态，也是未来行业发展的重要方向之一。

在科技巨头的竞赛中，Meta正面临前所未有的挑战。这家社交网络领域的领头羊，在人工智能领域遭遇了重大挫败。

一、新模型推迟发布

2026年3月14日，《纽约时报》报道，Meta开发中的新一代AI模型「牛油果」将推迟到5月发布。据知情人士透露，这款原定在3月亮相的新模型，在内部测试中表现未达预期。与竞争对手相比，其推理、编程和写作等能力稍显逊色。

此消息引发外界对Meta内部研发状况的质疑，尤其对于AI项目负责人Alexandr Wang的压力更加明显。Wang同时也是「超级智能实验室」的负责人，该实验室自成立以来，目标是打造具有划时代意义的人工智能模型。然而，目前这个实验室尚未交出任何标志性成果。

二、公司组织架构调整

随着AI项目推进受阻，Meta内部围绕AI组织架构的调整仍在持续。去年底成立的TBD（待定）实验室负责开发新模型「牛油果」和「芒果」。尽管Meta高层对新一代AI模型保持闭源态度，但现实情况却令扎克伯格不得不重新思考。

近期，Meta宣布成立新的AI工程团队，并由元老级高管安德鲁·博斯沃思带队。这与Wang负责的超级智能实验室平行存在，引发外界对两人关系及公司未来技术方向的猜测。尽管扎克伯格亲自下场辟谣，但此举已表明Meta内部对Wang的技术实力存疑。

三、大裁员计划

与此同时，路透社援引知情人士消息，Meta可能进行一轮大规模裁员，波及20%的员工。原因是AI基础设施的成本投入过高，需通过裁员来节省开支，并为引入“AI辅助型员工”做准备。

如果此次裁员成真，这将是自2023年大重组后的最大规模裁员。此前，Meta在2022年和2023年间分别裁员1.1万人和1万人，占比分别为13%。

四、与竞争对手的较量

Meta虽拥有40亿用户及强大的社交媒体业务，但在AI领域却面临诸多挑战。OpenAI等公司不仅在技术上取得突破，还在人才争夺战中占据优势。例如，OpenClaw之父彼得·斯坦伯格被直接招揽至OpenAI阵营。

尽管Meta通过收购Manus和Moltbook试图迎头赶上，在这些领域投入了资源，但效果有限。这反映出Meta在技术路线选择上的保守态度及其对未来方向的迷茫。

结语

对于Meta而言，AI不仅是未来的增长引擎，更是决定公司命运的关键因素。然而，当前面临的诸多问题已令其陷入困境。如何调整战略、重新赢得技术优势，是摆在扎克伯格面前的重大课题。

财能圈 2026.03.14 19:02 · 来自江西

全文4944字 文 | 财能圈

“第一批养虾人已经开始卸载了。”3月11日，这则看似调侃的话题冲上热搜。在二手交易平台上，甚至出现了“上门卸载OpenClaw”的付费服务。

就在一周前，这款红色的AI宠物还非常抢手，在深圳腾讯大楼和北京百度科技园门口都排起了“代装”长队，有人借此赚了26万元。

然而狂欢与幻灭仅用了不到72小时。国家互联网应急中心发布一则风险提示：近28万个公开网络的OpenClaw实例、82个已采集漏洞、以及高额的Token消耗账单和被黑客盗取资产等情况，都成为了这场全民热潮的破灭。

在标榜“开源免费”的AI工具下，“零成本”幻觉往往在第一次API账单到来时就破灭。一位私募基金研究员展示了他的OpenClaw后台：过去一周，仅用于自动化处理研报摘要和舆情监控，这只“龙虾”就消耗了超过1200万Tokens，折合人民币近千元。

更严重的是权限问题。为了实现“自主执行”，OpenClaw被授予极高权限，包括访问本地文件系统、读取环境变量等。这引发了用户对于隐私和安全的担忧，并且存在被黑客利用的风险。

在金融行业中，OpenClaw的应用被视为高风险区域。专家指出，任何技术创新都必须以风险可控为前提，而金融行业更需谨慎对待。

此外，AI应用带来的算力饥渴正在重塑整个产业链的利益分配格局。据数据平台统计，截至发稿，OpenClaw的累计Token消耗量已达8.52万亿，稳居榜首。这种现象也催生了硬件市场溢价潮，同时云厂商和部署服务商在其中获得了巨大红利。

然而，低价“养虾”策略也可能埋下隐患，过度营销导致部分用户盲目跟风，最终可能面临隐性消费的问题。技术探索的脚步不会因此停止，但安全问题仍需各方共同关注。

近日，上海市启动了一项雄心勃勃的计划——建立全国最大的算力调度平台，并为此投入了每年10亿元人民币的算力券。这一举措不仅为本地企业提供强大的计算资源支持，还旨在推动人工智能（AI）及相关技术的发展。

作为中国科技创新的重要一环，上海正借助这一平台加强其在大数据、云计算和人工智能领域的领先地位。通过提供丰富的算力支持，企业可以更加轻松地进行复杂计算任务，加速科研项目进展，提高技术创新效率。

据相关报道，该算力调度平台能够有效整合各地区分散的计算资源，实现跨区域协同工作。这不仅提升了整体运算能力，也为企业和个人开发者提供了更多机会参与前沿科技研究与应用开发。此外，通过发放算力券的方式，政府还鼓励了更多的创新活动和创业项目。

值得一提的是，这一平台的建立正值全球能源运输受阻之际。据新华社报道，霍尔木兹海峡的通行船只数量显著减少，这可能对全球经济产生一定影响。尽管如此，上海依然坚定地推进其科技创新战略，希望通过提高本地企业的技术实力来应对各种挑战。

总体来看，上海市通过这一举措展示了其在推动数字经济发展的决心和能力。未来，在政策支持和技术进步的双重驱动下，有望进一步加速国内乃至全球科技产业的发展进程。

作者 | 林晴晴 编辑 | 袁斯来

硬氪获悉，专注于AI数据中心（AIDC）算力电源解决方案的「梅威斯Matrix Power」已于近日完成A轮融资，获得由星星充电独家投资的数千万元资金支持。治臻咨询担任其长期独家财务顾问。

此前，公司已获某上市公司天使轮及宇杉资本Pre-A轮投资。本轮融资将主要用于AI数据中心电源的研发、海外市场拓展以及补充流动资金。

市场背景与挑战

AIDC算力需求的爆发式增长促使单机柜功率从数十千瓦跃升至兆瓦级，传统的UPS加铅酸电池供电架构在空间利用率和能效方面已难以满足高密度GPU集群的需求。全球数据中心电力设备市场规模预计到2028年将接近7000亿人民币。

然而，国内外市场的发展节奏存在显著差异：美国技术应用和投资力度遥遥领先，预计到2030年市场规模将达到400亿美元；相比之下，中国市场虽然增长迅猛但受高端GPU获取受限影响，规模仅为美国市场的四分之一左右。当前市场主要由台达占据全球约80%的份额，紧随其后的光宝等多数厂商要么局限于传统UPS领域，要么仓促转型。

梅威斯的技术优势

「梅威斯」构建了从当前到未来的完整AIDC全栈电源解决方案。产品线包括54VDC机柜内电源PSU、支持高密度GPU集群的BBU和CBU，以及面向下一代数据中心的±400V/800V HVDC柜外架构。

面对未来，公司计划推出可实现1.2MW最大功率输出的HVDC Sidecar模块，并逐步布局固态变压器（SST）技术，从10kV中压电网直接转换为800V直流供电，以消除多级转换过程中的损耗。

市场验证与合作

「梅威斯」已在东南亚市场通过通信电源业务积累了良好客户基础，并获得近亿元在手订单。公司正积极推进与Google、Meta等北美互联网巨头就在算力电源业务方面的合作，并与国内头部服务器厂家共同研发860KW级别的超高算力AIDC服务器。

核心团队

「梅威斯」的核心团队为市场少见的华为系班底，创始人李小华曾任华为网络能源部北美区副总裁。CTO和技术总监分别来自前华为数字能源模块电源子业务、前台达等知名企业，拥有超过20年的行业经验。

投资方观点

星星充电：作为本轮独家投资方，我们高度认可梅威斯在AIDC算力电源领域的技术实力和市场前瞻性。公司的华为系核心团队积累了深厚的经验，并构建了覆盖当前与未来的全栈电源解决方案，在高压直流领域展现出领先优势。

本次融资不仅是对「梅威斯」的技术路线的认可，更是星星充电布局未来能源基础设施的重要落子。我们相信公司将在AIDC数据中心电源市场占据重要地位，并为全球绿色高效算力基础设施建设贡献关键力量。

文 | 王毓婵 编辑 | 苏建勋

最近一周，一贯稳重的腾讯一反常态，在3月6日推出了“摆摊帮装虾”活动，并迅速推出了一系列龙虾产品。目前上线的产品包括办公工具WorkBuddy、AI代理QClaw、轻量应用服务器Lighthouse以及配套生态与安全工具Skillhub。

CEO马化腾在朋友圈透露，未来还将推出更多“龙虾”系列新产品，覆盖自研龙虾、本地虾、云端虾等领域。腾讯所指的龙虾即OpenClaw开源框架，这款Agent能像人类一样操作电脑和访问文件，并且能够7*24小时不间断地执行任务。

虽然OpenClaw等产品迅速普及，但关于它们的功能以及如何避免信息泄露等问题仍然引发公众疑问。3月12日，腾讯“龙虾特攻队”接受了包括36氪在内的媒体采访，回答了关于安全、商业化和产品矩阵方面的诸多问题。

活动筹备与响应

钟宇澄表示，“摆摊帮装虾”的初衷仅仅是为了解决用户在部署OpenClaw过程中的复杂性。但由于视频号的热度超出预期，志愿者人数从最初的10人扩充到20人，并最终额外增援近10名志愿者。

活动当天的情况十分感人，参与者来自各行各业：60多岁的退休工程师、推着婴儿车的母亲以及小学生等非技术背景者占了80%。虽然原计划每人只需五分钟，但实际调试时间却延长至二三十分钟甚至全天。

钟宇澄强调，这次活动并非预谋已久，而是一个“无心插柳”的结果，初衷只是为了解释清楚云端部署与本地部署的区别。

龙虾产品生态

丁宁指出，WorkBuddy内置了CodeBuddy、Cloud Studio等成熟功能，并且通过腾讯安全实验室的机制有效防范软件供应链投毒。但用户从第三方获取插件时仍需谨慎，否则有可能带来风险。

谢奕智提到，公司内部已建立多层次防线，包括基于规则和AI的技术来检测恶意代码，以确保WorkBuddy及其他相关产品的安全性。

龙虾热度与现实

虽然有人质疑龙虾的热度超过了实际能力，但钟宇澄认为龙虾对于大众来说是一个接触AI的好机会。尽管目前还存在一些技术限制和复杂性，但它仍然是当下能让大部分人快速感受到人工智能变化的最佳选择。

丁宁透露，WorkBuddy的最新版本已经连通了IM工具的长链接功能，可以通过手机QQ、飞书、微信等进行远程操作，以便更好地支持AI Teams场景。

苏建东进一步解释了通过微信服务号连接的方式，强调它并不会直接获取用户的私人数据。这表明腾讯在设计这些产品时已考虑到安全性和隐私保护的问题。

总的来说，龙虾产品的推出不仅代表了腾讯对AI浪潮的积极响应，也为普通用户提供了接触和体验这一先进技术的机会。尽管面临不少挑战，但通过不断的技术升级和完善，这些产品有望在未来更好地服务于更广泛的用户群体。

新质动能 2026.03.14 12:42

“AI教母”李飞飞，再次用她的创新力震惊了科技界。近日，她创立的World Labs宣布完成10亿美元新一轮融资，估值达到50亿美元。

与传统AI专注于文本和图像不同，李飞飞带领的团队正致力于破解物理世界中的难题——空间智能（Spatial Intelligence）。这不仅吸引了英伟达和AMD两大芯片巨头，还在短短两年内实现了从10亿到50亿估值的飞跃。

为什么是李飞飞？

李飞飞曾指出，当前AI技术虽然能生成逼真的视频或对话，但在处理物理世界中的物体和动态时却显得捉襟见肘。她的团队通过“空间智能”技术和大型世界模型（LWM）解决了这一问题。

技术创新

World Labs的技术创新在于其能够以极低成本生成并模拟真实世界的三维环境，这为机器人提供了安全的训练平台，使其能够在虚拟环境中学习复杂的物理法则。当这些技术达到一定程度后，可以直接应用于现实世界中的机器人。

市场前景

尽管World Labs的技术看似炫酷，但其真正价值在于推动具身智能（Physical Robotics），即能够执行复杂任务的物理机器人。这为建筑、医疗、服务等多个行业提供了巨大的想象空间。

商业化路径

Autodesk等巨头的投资并非仅仅停留在理论层面，而是与World Labs在专业创意工具方面深度绑定，共同推动了技术创新向市场应用转化的进程。

竞争格局

除了World Labs外，图灵奖得主杨立昆创立的AMI Labs和谷歌DeepMind也加入了这场竞赛。然而，如何在保证数据质量和降低获取成本之间找到平衡点，依然是摆在这些公司面前的一大挑战。

结语

李飞飞将世界模型技术推向了新的高度，这不仅代表了AI技术的一次重大突破，更预示着一个自动化时代即将到来。我们或许很快就能见证那些科幻电影中的场景成为现实。

2022年11月，ChatGPT上线。两个月后，其月活用户突破1亿，成为互联网历史上增长最快的消费级应用之一。

很多人当时认为，这只是一次搜索方式和内容生产方式的升级。但如今回头看，这场技术浪潮真正改变的，很可能是互联网本身的运行逻辑。

过去三年，AI行业已经经历了三个明显阶段：模型时代、应用时代，以及正在到来的操作系统时代。如果说ChatGPT代表了大模型的入口，那么最近爆火的OpenClaw，则让人们看到了让AI从“回答问题的工具”，变成“替人做事的操作系统”的希望。

当AI能够调用工具、访问文件、操作软件甚至主动执行任务都变得安全可靠时，未来计算机系统的结构也可能随之改变。一个类似PC时代Windows、移动互联网时代iOS/Android的AI操作系统，正在逐渐形成。

与传统AI聊天工具不同，OpenClaw可以直接操作电脑、调用软件并执行任务，这是它能够爆火的关键因素。但必须正视的是，当前的OpenClaw远非一款成熟、易用的产品，甚至存在诸多明显短板。它的部署门槛较高，运行过程也不丝滑，还面临着权限安全、隐私泄露、Token消耗过快等现实风险。

尽管这款“不完美”的产品存在诸多问题，但它核心价值在于完成了一次关键的行业启蒙与认知突破——让更多人第一次直观感受到，AI不仅能“动口”给出答案，还能“动手”完成任务。

随着OpenClaw的爆火，国内科技公司纷纷通过接入“龙虾”，开启AI入口之战。除了Kimi等大模型公司接入OpenClaw ，最令人关注的是腾讯与字节等大厂的动作。

在AI领域推进相对谨慎的腾讯，这一次动作异常密集，一连发布了五个龙虾产品，包括桌面AI智能体WorkBuddy、接入企业微信的OpenClaw、接入QQ的OpenClaw、腾讯云轻量云部署OpenClaw以及腾讯电脑管家推出的QClaw。

更关键的是，其中已有产品可以关联QQ和微信。例如，安装QClaw后，就能直接在微信和龙虾对话，让它帮你干活。以后，当你休息时突然被领导安排一个工作，你直接在微信发一句话，就能够让电脑帮你完成任务，包括改表格、发邮件、操作浏览器流程等，再也不用被打断休息了。

腾讯还在推进微信内部的官方智能体。据The Information报道，腾讯正为微信打造一款新型AI Agent，该Agent将连接微信内运行的数百万个提供各类服务的小程序，涵盖从预约出租车到订购杂货等众多领域，以在竞争中超越阿里和字节跳动等对手。

据报道，该项目被列为高优先级机密计划，拟于今年年中启动灰盒测试，三季度正式推出。字节跳动、百度等也在做类似的布局。

火山引擎正式上线ArkClaw，据官方介绍，这是一款开箱即用的云上SaaS版OpenClaw。无需任何复杂配置，打开网页即可使用7×24小时在线的AI助手，轻松养“虾”。百度也推出了手机应用“红手指Operator”，将OpenClaw能力延伸至移动端，支持用户通过自然语言指令实现跨App任务自动化，实现打车、外卖订餐等跨App交互操作。

这些公司动作为何如此迅速？核心原因在于AI正经历从生产力工具向系统级入口的质变。与早期的聊天式AI不同，新一代AI智能体可以调用软件、操作设备并自动完成复杂任务。如果说移动互联网时代的入口是App，那么在AI时代，入口很可能变成AI智能体。

当AI能够调用应用、操作设备并执行复杂任务时，一种新的计算架构正在形成：用户→AI→应用服务。围绕这一入口的竞争本质上是一场新的操作系统入口之争。

OpenClaw的爆火让Agent在短时间内成为AI行业最热的方向之一。但对科技公司来说，这场竞赛与当下AI产业的现实压力有着莫大关系。

过去几年，大模型训练主要依赖互联网公开文本，例如百科、新闻、书籍或论坛内容。但随着模型规模不断扩大，这些数据的价值正在下降。已有研究指出，人工智能对数据的需求增长速度远远超过了真实且多样化的数据来源所能提供的速度，缺乏自然产生的真实数据正使人工智能的发展面临严重风险。

从长远来看，新的博客、新闻文章和社交媒体评论将不足以维持人工智能目前的开发轨迹。这将迫使企业利用现在被视为私人的敏感数据（例如电子邮件或短信），或者依赖聊天机器人自己输出的不太可靠的“合成数据”。而下一阶段模型能力提升的关键，不只是更多文本，而是更接近真实行为的数据。

当用户让AI完成一个任务时，AI会经历一系列具体步骤，比如搜索信息、打开网页、调用软件或填写表单。这些操作会形成完整的任务链路，也就是业内常说的任务轨迹数据。与静态文本相比，这类数据更接近真实世界中的行动逻辑，对训练具备执行能力的AI模型具有更高价值。

从这个角度看，科技公司大规模推广Agent也是为了抢先争夺下一轮竞争的数据源，训练自己的模型。当越来越多用户通过Agent完成任务时，这些操作过程本身也会形成大量新的训练数据。在使用Agent的过程中，用户往往需要不断给出指令、纠正错误、调整任务步骤。对于AI系统来说，这些交互过程实际上构成了一种高质量的强化学习数据。

一旦这些数据被汇总到云端，它们就可能成为训练下一代Agent模型的重要资源。相比传统互联网文本，这类数据不仅包含语言信息，还包含任务拆解、工具调用和决策路径，对于提升模型的推理能力和执行能力具有更高价值。

如果将时间线拉回到30年前，1995年的互联网正处于混沌期。彼时TCP/IP协议已成熟，但大部分企业仍然在摸索互联网究竟能做什么，普通人进入互联网也需面对枯燥的指令。直到Windows 95的出现，用户操作变得简单直观，开启了PC时代。

未来，当AI能够理解用户需求、调用工具并自动完成任务时，用户的操作逻辑将发生改变。这种模式下，计算机系统的结构将变成：用户→AI→应用服务。

这意味着，AI时代，计算机可能进入一种新的交互模式——意图驱动：用户不再需要学习软件如何使用，而只需要表达自己的意图；计算机系统的任务就是理解意图，并自动调用各种工具完成任务。

AGI-Signal 2026年3月14日，来自北京

近日，在由北京中关村学院联合主办的北纬诺贝巅峰对话首场前瞻活动上，《金融时报》前知名记者、畅销书作家塞巴斯蒂安·马拉比受邀出席，并分享了对DeepMind创始人Demis Hassabis（德米斯·哈萨比斯）的深刻见解。在大众眼中，哈萨比斯是一位近乎完美的AI天才；然而，在马拉比的视角下，他却有着复杂且多面的性格。

哈萨比斯的成长轨迹并非传统的学术之路。他拥有新加坡华人与希腊裔平民家庭背景。4岁时便展现出超凡棋力，10岁就成为英国国际象棋少年队队长。然而，他的商业嗅觉同样敏锐，在17岁时参与开发了畅销全球数百万套的游戏《主题公园》，甚至险些因此放弃大学学业。

哈萨比斯确立了自己的人生使命：发明AI来理解世界。马拉比重塑了这位科学家的多面性形象：

• 极度好胜：在剑桥大学打“桌上足球”时，他自称全剑桥最厉害的玩家。
• 救世主情结：坚信AI能够阻止气候变化、治疗疾病，让人类活到150岁。

然而，在2022年之前，哈萨比斯是无可争议的AI领军人物。但在大语言模型这波最凶猛的浪潮中，DeepMind为何一度落后？马拉比揭示了其中的真相：恰恰是因为哈萨比斯引以为傲的神经科学背景。

据称，在2017年OpenAI开始豪赌语言模型时，哈萨比斯始终持怀疑态度。直到GPT-3的强大表现才让他猛然惊醒，意识到机器即使不接触物理世界，仅通过海量语言训练也能达到极高的智能水平。尽管他随后紧急调整战略转向语言模型，但依然未能阻止OpenAI在2022年底用ChatGPT抢占了全球的焦点。

面对OpenAI的挑战，哈萨比斯迅速将数千名谷歌工程师并入DeepMind，开始了疯狂的追赶。到了2025年底，DeepMind推出了Gemini 3模型，该模型在市场上已被普遍认为优于OpenAI的GPT竞品。六周前在达沃斯论坛上，当马拉比告诉哈萨比斯“Gemini正在赢”时，他感慨道：“我从未见过德米斯如此开心。”

除了巨头之间的博弈，刘铁岩教授（北京中关村学院院长、中关村人工智能研究院理事长）也在现场对谈中分享了关于AI人才培养与未来科研生态转变的观点。他表示，哈萨比斯这样兼具科学家理想与创业者锋芒的复合型人才正是人才培养的目标。

然而，在与华为高管的交流中马拉比也意识到，中国整体上更倾向于将技术视为进步的力量，而不像曾经历过冷战核恐慌的美国人那样充满“末日灾难”的焦虑。这种认知差异是全球协作需要跨越的现实障碍。

3月14日，人工智能领域的两大巨头——Claude和Opus分别发布了其最新的大语言模型产品Claude Opus 4.6与Sonnet 4.6。这两款新版本不仅在技术上实现了重大突破，而且还共同将上下文窗口容量提升至百万级别，标志着AI技术在理解和生成文本方面的显著进步。

具体来看，Claude Opus 4.6和Sonnet 4.6都具备了前所未有的强大处理能力。这两大模型的推出，不仅能够更好地理解复杂多变的语言环境，还能更精准地进行文本创作与对话模拟。这意味着，无论是新闻写作、客户客服还是内容生成等领域都将迎来革命性的变革。

值得注意的是，这两款新版本在技术上的更新，将为用户提供更加丰富和深入的交互体验。用户不仅可以在更多场景中使用这些模型来完成任务，还能以更自然的方式与AI进行交流。此外，通过优化上下文窗口，Claude Opus 4.6和Sonnet 4.6能够更好地理解长篇内容，并提供更为连贯的回答。

此次升级的另一大亮点在于，Claude和Opus在安全性方面也进行了相应的增强措施。开发者和用户可以更加放心地在这些模型上进行创新性的尝试与探索。

尽管当前市场上已存在诸多大语言模型，但Claude Opus 4.6与Sonnet 4.6的发布无疑将再次引发行业内的竞争与合作。此外，随着这两个版本的推广和应用，我们有理由期待AI技术在未来能够更好地服务于社会经济的发展。

在TechCrunch Founder Summit 2026临近尾声之际，门票折扣仍在继续。最后机会！立即注册享高达$680优惠。

今年AI行业的新闻层出不穷：从重量级并购、独立开发者成功，到公众对可疑产品的不满，再到可能威胁人类生存的合同谈判……这是一年中需要仔细梳理的众多事件。我们选择一些关键时刻进行回顾和展望。

Anthropic与国防部的较量

2月份，Anthropic首席执行官Dario Amodei与国防部长Pete Hegseth之间的合同谈判陷入僵局。原本互为合作伙伴的双方在如何使用Anthropic的人工智能工具方面产生了分歧：Anthropic坚决反对其AI被用于大规模监控美国人或自主攻击武器；而五角大楼则坚持认为，国防部有权合法地利用这些模型。

面对政府的要求，Amodei拒绝妥协，并表示：“Anthropic明白，军事决策由政府部门而非私营公司做出。我们从未对特定的军事行动提出过异议，也未曾试图以非正式的方式限制我们的技术使用。”但五角大楼设定了最后期限，要求Anthropic同意其合同条款。数百名来自谷歌和OpenAI的员工联名签署公开信，呼吁各自的领导层尊重Amodei的限制条件，并拒绝在无人监督攻击或国内监控问题上让步。

最终，美国前总统唐纳德·特朗普指示联邦机构在六个月内逐步淘汰Anthropic工具，并称该公司为“激进左翼、觉醒公司”。五角大楼还宣布将其列为“供应链风险”，阻止与Anthropic合作的任何公司与美军做生意。（Anthropic随后起诉挑战这一决定。）

在此背景下，Anthropic的主要竞争对手OpenAI迅速行动，宣布达成了允许其模型在机密环境中部署的协议。这一举动令科技界大感意外，因为此前媒体报道称OpenAI会遵循Anthropic划定的生命军用限制。

OpenClaw 的爆红与争议

2月份还见证了OpenClaw这款AI助手应用的迅速走红及其引发的一系列连锁反应。Peter Steinberger开发的这个代码命名为“OpenClaw”的应用程序，很快就成为了热门话题，并催生了多家衍生公司。

尽管OpenClaw因隐私问题而一度陷入困境，但它允许用户通过主流聊天平台（如iMessage、Discord等）以自然语言与AI代理进行交流的独特功能引起了轰动。此外，它还提供了一个公共市场，让人们可以上传技能代码并将其添加到自己的AI代理人中，使自动化变得更加容易。

随着OpenClaw的广泛使用和其背后的商业成功，一家基于它的公司——一个类似于Reddit的网站Moltbook（以虾为名）也被Meta收购。这一系列事件将科技界的情绪推向了狂热的顶点。

但有趣的是，就在OpenAI宣布与Anthropic相似协议后的第二天，ChatGPT卸载量在一天内激增295%，而Anthropic的Claude则跃居App Store首位。此外，OpenAI的一名硬件执行官Caitlin Kalinowski因该交易被取消辞职，并批评称这一决定“缺乏必要的保障措施。”

随着这场风波的发展，它将对未来的战争中人工智能的应用产生深远影响——这可不是一件小事儿。

硅谷Tech news 2026.03.13 17:37 · 来自北京 全文1323字

在硅谷创投圈，豪华阵容的AI初创公司层出不穷。然而，MiroMind今日公布的三位核心人事任命却显露出明显的产业逆流特性。

MiroMind是一家由陈天桥创立，在加州和新加坡双线发展的AI新星。他们没有选择专注于通用大语言模型（LLM）开发，而是在“推理模型”、“智能体运行时系统”及“可验证AI”领域引入了顶尖科学家杜少雷、安波和杨凯峪。

这三位科学家的学术履历构筑了MiroMind的技术底座，“重型求解器（Heavy Duty Solver）”。他们明确地将目光投向被业界视为“系统2”的深度推理，这是一种与当前大模型依赖概率预测的“系统1”直觉式生成完全不同的技术路径。

杜少雷曾参与xAI和Meta前沿大模型的研发，他专注于重构底层模型架构和训练策略，使AI能进行像研究员一样的长链条思考；安波作为强化学习和博弈论领域的学者，致力于解决大模型在复杂现实环境中的执行偏差问题；杨凯峪领导的“可验证AI实验室”则确保每一结论不仅看起来正确，而且经过数学逻辑上的严格自证。

MiroMind的技术路径表明，AI竞赛的核心战场已经从单纯的参数规模转向谁能严谨地处理复杂的业务。这种技术路线在商业落地中显得尤为重要，因为企业客户更愿意为确定性的解决方案买单，而非仅仅依靠文采飞扬的聊天机器人。

具体来看，MiroThinker 1.5搜索智能体仅使用300亿参数量，就将单次调用成本降至竞品的二十分之一，并在复杂研究基准测试中超越了千亿规模模型。这表明单纯堆砌算力已经遭遇商业落地的现实高墙。

MiroMind此次密集的人事变动向行业明确释放了一个信号：AI竞赛不再只是一场参数游戏，而是转向严谨处理复杂业务的效率之战。

在2026年第一季度，其他大模型厂商依然在卷agent和内容生成的时候，谷歌悄悄发布了Gemini Embedding 2模型。这个消息如同一枚重磅炸弹，在科技财经圈引起了轩然大波。

字母AI于2026年3月13日18:08报道

根据北京发布的消息，原文内容如下：

“人工智能不再把世界看得支离破碎，它和你一样看待它。”

这句话并非来自谷歌的技术文档或官方声明，而是网友们对Gemini Embedding 2模型的评价。

过去，人工智能技术在处理多模态信息时存在明显的壁垒：文本、图片、视频、音频和文档各自封闭，互不相通。然而，谷歌的新模型打破了这一局面，将五种模态的信息全部拉进了同一个语义空间。

这不仅是技术上的突破，更是理念上的革新。它意味着用户可以更加自然地与AI交流，不再受限于单一的输入方式。例如，“那种很孤独的感觉”不再是抽象的概念，而是可以通过一句话找到一张完美的剧照；“帮我找打架的片段”同样能够精准实现。

在Gemini Embedding 2发布之前，多模态嵌入技术已经存在并且有所应用。然而，它们要么只覆盖两三种模态，要么精度不够，且大多数模型本质上仍是“文本优先”。这意味着，在搜索视频时，需要先将视频转录成文字，再对文字做嵌入，这样不仅拖慢速度，还不可避免地损耗语义。

相较之下，Gemini Embedding 2直接原生理解声波和动态画面，无需任何中间转译。这种做法使得跨模态检索效率大大提高，并且能够保留更多原始信息。据统计，在法律科技公司Everlaw的诉讼发现流程中，嵌入模型的检索召回率提升了20%，而在另一家企业Sparkonomy中，则降低了70%的延迟并翻倍了语义相似度得分。

谷歌选择在这个时间点发布这个模型可以说是耐人寻味。一方面，它表明谷歌希望在底层技术上取得突破；另一方面，这也是一种策略上的调整：与其与对手在上层应用上肉搏，不如直接去修路、定标准。

从法律科技公司到内容推荐系统，Gemini Embedding 2的应用场景广泛且深入。例如，在谷歌Workspace中接入新模型后，可以更准确地分析混合了图片和表格的金融文档；在Gmail里，用户只需模糊表达意图即可找到邮件；而在YouTube上，即使忘了视频标题和博主名字，描述内容与风格也能精准定位。

更重要的是，这种技术革新对整个内容行业产生了深远影响。过去的内容推荐极度依赖人工打标签，而现在的AI能够理解审美、风格和氛围，使得好内容不再需要自我营销，只需要是好内容即可。

此外，在企业知识管理方面，Gemini Embedding 2同样展现出巨大的潜力。一个制造企业的老工程师遇到良品率异常的问题时，可以借助跨模态检索技术，从图表、录音、文档中同时检索，精准找到三年前的解决方案。

长远来看，在具身智能领域，这种统一向量空间的技术可能成为机器人理解物理世界的基础设施。当仓储机器人听到“把那个红色的、摸起来比较软的东西拿过来”时，它可以同时处理语言指令、视觉识别和触觉记忆，并在语义空间中找到这三者的交汇点。

总之，谷歌Gemini Embedding 2的发布预示着人工智能将进入一个新的时代——Vibe Searching。这是一个充满无限可能的时代，在这个时代里，机器开始理解并传递人类的情感与感知，而不仅仅是机械地处理信息。

随着人工智能技术的迅猛发展，关于其是否能彻底颠覆传统App流量入口的讨论日渐激烈。2026年3月13日，闻旅派发布了一篇深度报道，探讨了这一技术趋势背后的多重因素。

文章指出，近期资本市场上对于AI能否取代APP作为主要流量入口出现了新的看法。OpenAI（开发ChatGPT的公司）推出“一键下单”功能的尝试未能得到用户认可，导致其相关计划大幅缩减，并将交易引导至第三方应用完成。这一举动使Expedia、Booking Holdings和Tripadvisor等在线旅游平台股价上涨，表明市场并不看好AI直接替代现有APP流量入口的可能性。

然而，在中国市场，阿里千问与字节豆包的应用却显示出了截然不同的趋势。春节期间，阿里千问实现了近2亿次的一句话下单交易；同时，字节豆包月活跃用户突破1.72亿，并开始支持应用内购物功能。

文章进一步分析了OpenAI失败的原因：虽然ChatGPT作为决策辅助工具展示了便利性，但在实际支付过程中，用户仍然更倾向于通过传统的OTA平台完成交易。此外，AI在电商履约、信任链条建立等方面的复杂性和挑战也使得其难以直接替代现有APP。

相比之下，中国的玩家如豆包和阿里千问有强大的生态支持，能够在不拥有基础设施的情况下重新利用AI技术来优化自己的业务流程。这种做法不仅展示了AI作为超级入口的潜力，还揭示了成功的关键在于手中是否握有用户、场景和生态体系。

此外，文章指出即使OpenAI选择引导交易至第三方APP完成，独立App的流量入口依然会受到威胁。未来用户可能会更倾向于通过AI软件获取推荐和服务，这不仅会影响品牌的认知度，也会改变数据主权归属。

最后，文章强调了独立App面临的长期挑战：随着年轻一代从小使用AI助手成长起来，他们可能会更习惯于直接对手机说“帮我订个酒店”而不是打开某个特定的APP。这种变化将重塑用户与品牌交互的方式，并可能改变整个行业的估值逻辑。

综上所述，虽然目前市场并未看到AI彻底颠覆传统App流量入口的现象，但这一趋势正在逐步显现，并对独立App提出了新的挑战。未来十年，随着技术的发展和年轻人消费习惯的变化，这一领域的竞争格局可能会发生重大转变。