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马斯克：特斯拉超算Dojo 3开发即将重启 IT之家 1 月 19 日消息，今天早间，马斯克在 X 平台发文宣布，随着 AI5 芯片设计完成，特斯拉将重启超级计算机项目 Dojo 3 的开发工作。同时，马斯克在这则帖子中发出了“招聘启事”，要求“有兴趣参与研发世界上产量最高芯片”的应征者在邮件中用 3 个要点介绍自己解决过的最棘手的技术难题。 2025 年 8 月曾有消息称，特斯拉已全面叫停 Dojo 超级计算机项目，其负责人也将离职。这一决定意味着特斯拉正式放弃开发自动驾驶所需自研芯片的计划。知情人士透露，马斯克亲自下令关闭该项目。当时，马斯克回复网友评论称，特斯拉分散资源并同时开发两种截然不同的 AI 芯片设计是没有意义的。特斯拉的 AI5、AI6 及后续芯片在推理方面将表现出色，至少在训练方面相当不错，所有努力都将集中在这些芯片上面。
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白领危机来了？ 2025年，人工智能以一场堪比“寒武纪生命大爆发”的姿态，完成了从技术热潮到社会现实的惊人一跃。如果说这一年是AI智能体生态的“物种起源”，那么2026年，将是这些新兴“物种”对人类文明进行系统性重构的元年。人类正处在一场静默而深刻的文明断裂前夜，其核心标志是人工智能在三个维度上完成了对人类社会的“脱嵌”：智能脱嵌于人脑、行动脱嵌于人身、知识脱嵌于精英。这并非一次温和的技术改良，而是一场基础范式的革命。它挑战了自启蒙运动以来，以“人类”作为认知、行动与创造唯一主体的根本假设。2026年的真正变局，不在于AI又刷新了哪些技术指标，而在于它将如何系统性地解构我们赖以维系的社会、经济与数字权力基石。 2025年9月，在位于浙江绍兴的杭州湾具身智能创新中心，工作人员操作机器人进行不同场景作业的数据采集。图/视觉中国“思考”还是人类的专属特权吗？2026年，人工智能不再满足于扮演人类的“超级助理”，正以前所未有的深度，触及曾被我们视为人性“最后堡垒”的核心认知领域：创造性思维、复杂的价值判断，乃至细腻的情感共鸣。当AI能在内部进行多步“慢思考”以解决研究生级别的数学难题，当AI能以近乎人类的敏感度进行伦理权衡时，一个根本性的问题浮出水面：当“思考”这一行为可以被大规模、低成本地“外包”时，它还是人类的专属特权吗？这便是智能的第一次脱嵌。它不再仅仅是人类大脑能力的延伸，而是开始成为一个平行的、独立的认知系统。这一进程在2026年将催生出深刻的社会断层，其焦点并非技术本身，而是人类代际间不可逆转的认知分化。我们正在见证第一批“AI原住民”（2010年后出生的Alpha世代）进入青春期。与我们这些挣扎于学习如何使用AI的“数字移民”截然不同，他们成长在一个将AI视为如空气和水一般无处不在的环境中。对他们而言，信息检索的逻辑已经从“关键词索引”彻底转向了“对话式合成”。他们不问“是什么”，而问“帮我生成一个关于……的方案”。知识的获取成本趋近于零，而对AI生成结果的“策展能力”与“批判性审阅能力”成为新的智力核心。这场认知模式的迭代，正在形成一道“认知大峡谷”。一边是习惯于线性、深度思考的“移民”，他们珍视记忆与逻辑推演的过程；另一边是擅长多线程、模块化思考的“原住民”，他们将心智资源更多地投入到定义问题、编排AI智能体与最终决策上。这不再是简单的代际差异，而是认知“物种”分化的前兆。这种分化给教育系统带来了前所未有的灵魂考问。当哈佛大学的计算机入门课CS50已经将重心从教授“如何写代码”转向“如何审阅AI生成的代码”，我们必须反思：未来的教育，究竟是在培养独立思考的“人”，还是在训练熟练驾驭AI的“操作员”？当AI能提供无限耐心、永远正确的个性化辅导时，人类教师的价值又在何处？2026年，教育的战场将从知识的传授，转向对人类“批判性思维”与“心智韧性”的保卫战。这不仅是教育方法的革新，更是关乎人类心智主权能否在智能脱嵌时代得以维系的文明之战。 2025年3月，浙江宁波，数十台优必选工业人形机器人在极氪5G智慧工厂开展多台多场景多任务协同实训。图/视觉中国从“能想”到“能做”的决定性跨越如果说智能脱嵌于大脑，解构的是人类的“思考”，那么行动脱嵌于人身，则将重塑人类的“劳动”。2026年，AI将完成从“能想”到“能做”的决定性跨越，其载体有两个：一是多智能体协作系统，二是具身智能。前者是数字世界的“影子员工”，后者是物理世界的“新物种”。2025年，AI多智能体框架已经能像人类团队一样进行角色分工、流程协作。一个“研究员”智能体负责搜集数据，一个“分析师”智能体负责建模，一个“文案”智能体负责生成报告，整个过程在云端以毫秒级速度完成。2026年，这些数字劳动力将通过标准化的通信协议（如MCP、A2A等）形成一个全球互联的“智能体互联网”。一个企业的采购智能体，可以直接与另一个企业的销售智能体进行供应链谈判，签订电子合同，全程无须人类干预。这带来的就业冲击，远非“机器换人”所能概括。它不是用一台机器取代一个工位，而是用一个高效、永不疲倦、零边际成本的智能体系统，接管整个决策与执行链条。人力资源、财务审计、市场营销等原本依赖人类经验与判断的白领岗位，将面临被“系统性降维”的风险。与此同时，2026年被业界公认为“具身智能元年”。得益于硬件成本的雪崩式下降（人形机器人价格已探至万美元以下）和视觉—语言—动作（VLA）大模型的成熟，AI正大规模地“走出屏幕”，进入物理世界。特斯拉的Optimus机器人已在工厂流水线上进行自主作业，智元机器人的量产规模已达数千台，L3级自动驾驶汽车正成为城市交通的常态。当AI既拥有了超越人类的“大脑”（智能体生态），又获得了标准化的“身体”（人形机器人），一个古老的哲学问题变得无比现实：人类劳动的不可替代性究竟在哪里？2026年的劳资关系将面临根本性的伦理挑战。当一个AI“员工”能7天24小时不间断工作，不要求薪酬福利，只消耗电力，且其决策完全基于数据理性，人类员工的情感、疲惫、偏见甚至道德感，是否反而成了生产力的负资产？当“劳动”不再是人类实现自我价值和与社会连接的主要途径，我们的社会契约、福利体系乃至生命的意义感，都将面临重写。这便是行动脱嵌于人身带来的深层撼动。从“代码民主化”到“算法权贵”历史上，每一次知识媒介的革命，都会引发一场权力结构的剧变。15世纪的印刷术打破了神职人员对《圣经》解释权的垄断，催生了宗教改革与现代科学。2026年，一场规模相当的知识权力重构正在软件产业上演，其核心便是“代码民主化”。编程，这门过去被视为高门槛、需要严苛逻辑训练的“数字炼金术”，正在被AI彻底改写。2025年兴起的“Vibe Coding”（意图驱动编程）范式，让使用者无须掌握复杂的语法，仅通过自然语言描述“感觉”和“意图”，就能引导AI生成功能完备的软件。一个市场营销经理，可以在一个下午为一场活动“构想”出一个数据分析应用；一个历史教师，可以为一堂课“创造”出一个与虚拟恺撒对话的程序。这标志着知识的第三重脱嵌：软件的创造权，正从少数受过专业训练的程序员精英手中，脱嵌并普及给每一个有创意的人。这场堪比“印刷术革命”的运动，无疑将释放巨大的生产力。它将打破技术部门与业务部门之间的壁垒，催生无数“一人独角兽”公司，让个性化、一次性的软件解决方案成为可能。然而，权力的转移从来不是田园牧歌。当人人都能“产出”代码，新的权力鸿沟也随之诞生。真正的权力，不再是谁能“写”代码，而是谁能“定义”AI该做什么；不再是谁掌握语法，而是谁掌握着训练AI的高质量私有数据和底层模型架构。当数以百万计的“平民开发者”通过OpenAI、Google、Anthropic等少数几个AI平台巨头进行创造时，看似民主化的知识图景背后，是一个前所未有的权力集中过程。“程序员”这个职业或许会逐渐消亡，但一个更强大、更隐蔽的“算法权贵”阶层正在诞生。他们通过设计AI的行为模式、价值对齐和信息过滤机制，无形中塑造着全球数亿人创造出来的数字世界。与此同时，“影子AI”的泛滥——员工在企业IT系统之外不受控地使用个人AI工具——正成为企业治理的噩梦。这正是知识权力下放后，管控必然失效的阵痛。在“非人”世界中，“人类”如何安放？智能脱嵌于人脑、行动脱嵌于人身、知识脱嵌于精英，这“三重脱嵌”最终指向同一个治理的根本困境：我们现行的人类社会制度，无论是法律、伦理还是经济学，都建立在一个不言自明的前提之上，即“人是世界的核心行动主体”。法律体系围绕人类的“意图”和“责任”构建；经济学模型围绕人类的“理性选择”和“劳动力价值”展开；伦理道德更是人类情感与社会关系的凝结。当社会中最重要的认知者、行动者和创造者，开始大规模地变为非人的AI智能体时，这块文明的基石便开始动摇。2026年，我们将被迫面对一系列前所未有的难题：当AI智能体集群自动生成的商业决策导致市场崩溃，法律责任该由谁承担？当AI伴侣对青少年形成错误的价值引导，伦理谴责该指向何方？当全球经济的运转效率越来越多地由“智能体对智能体”的交互决定，政府的宏观调控又该如何介入？我们试图用现有的法律框架去规范AI，如同试图用管理马车的交规去约束高速列车。真正的挑战不在于为AI制定多少“补丁式”的规则，而在于是否拥有重写文明底层操作系统的勇气。因此，2026年的真正命题，并非AI将走向何方，而是人类选择成为什么。在这场不可逆转的脱嵌浪潮中，我们愿意让渡哪些思考的权利以换取效率，放弃哪些行动的自主以换取便利，又该如何捍卫那些定义我们之所以为“人”的最后价值？这，将是我们这一代人面对的最艰难也最重要的抉择。（陈光系北京邮电大学人工智能学院副教授；许文俊系北京邮电大学人工智能学院教授、副院长）发于2026.1.19总第1221期《中国新闻周刊》杂志杂志标题：具身智能元年”来了作者：陈光 许文俊编辑：徐方清
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携程支配地位是怎么来的 旅行预定市场一直不缺大公司竞争。从早期的淘宝旅行（飞猪）、去哪儿（百度投资）、艺龙（腾讯投资），到后来的美团、抖音。这些大公司的现金就够买下当年的携程。 但到反垄断调查前，携程市值逼近 3900 亿元，超过百度、京东，在互联网平台公司里仅次于腾讯、阿里、拼多多和美团。 携程的支配地位来自于两个方面： 1. 起步足够早，跟着行业一起完善。当时国内航司、酒店基本没有在线预订，主要靠电话和柜台，携程相当于完成旅行预订的数字化。作为平台，要汇集最多和最便宜供给，就不能只接入酒店管理集团，还得接入公寓、民宿和各路经销商；不能只接入中国，还得接入全球的。 2. 长途旅行需要绝对可靠。出差到了酒店没房间、带着孩子到机场机票出问题，要比拼多多买个假货申请仅退款恶心得多。 这让全面挑战携程变成一个巨大的工程。于是美团、飞猪这么多年，中高端、商旅市场的产品远不如携程完备。 与此同时，这个市场也没电商、游戏、社交想象力大。全球第一的 Booking 市值不过一千多亿美元。携程最好的 2025 年，前三季度的经营利润也就 132 亿元，不到拼多多半个季度。于是大平台一个接一个来，但没有一家愿意倾其全力，去哪儿、艺龙都被携程收购。 疫情是重要催化剂。2020 年初行业最脆弱时，携程董事长梁建章从人口学家回归企业，打扮成各种角色，三个多月跑了三十多个城市直播卖客房，是唯一在前台这么干的平台公司创始人，带去的客流和现金流进一步强化了与上游供应商的绑定。 于是这二十多年里，携程成了中国人预订机票、酒店的第一入口。后来者越来越难打破这个循环。消费下滑后，供给方更依赖分配流量的公司，携程得以拿走行业里最多的利润。 这个过程里被加强的都是大公司。华住、亚朵、锦江管理的客房数增加 50%-278%。利润增长最多的亚朵是疫情前的 15 倍。同时，没有加盟的单体酒店大批倒闭，全国总客房数和疫情前基本持平。酒店作为投资品近年吸引大量新加盟商，但也赶上反弹结束。收管理费的品牌方旱涝保收、加盟商陷入价格战，去年北京酒店业全行业亏损。 只有一两方繁荣的生态是危险的。携程的护城河越深，和商家、消费者的博弈能力就越不对等。多年来商家投诉流量分配不透明，消费者投诉 “杀熟”、诱导式消费，但离开的代价可能比忍受这些更大。失衡积累到一定程度，市场之外的力量终会介入 —— 我们已经在外卖、光伏、新能源汽车上看到了。（文丨龚方毅 编辑丨黄俊杰 制图丨黄帧昕）
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大学无用？奥特曼辍学当了CEO，但名校生撑起了整个OpenAI！ 新智元报道编辑：KinghZ【新智元导读】知识就是力量，人才结构决定企业命运。从奥特曼的辍学神话到OpenAI员工母校排行，学历无用论被数据击溃！OpenAI斯坦福、伯克利、MIT毕业生云集，AI人才聚集效应浮现。世上从不缺天才。OpenAI的首席执行官奥特曼上了2年大学后，从斯坦福辍学开始创业，没有大学文凭；Meta的首席AI官Alexandr Wang汪滔，从MIT辍学创业；谷歌大脑前研究科学家、OpenAI可解释性负责人、Anthropic的联创Christopher Olah，甚至没上过大学。奥特曼甚至说，大学对「大多数而言，并没什么效果」。 他暗示自己的孩子「很可能不会」上大学，并把这番话包装成一种理性选择。但现实，很快打脸了这种「学历无用论」。当 OpenAI 员工的母校分布图被公开时，一切变得异常清晰。 OpenAI的员工数据，有几所大学的表现尤为突出：斯坦福大学：230名员工加州大学伯克利分校：151名员工（作为一所公立大学，表现相当不错！）麻省理工学院：100名员工其他一些引人注目的发现：→ 仅前三所学校的员工总数就超过480人，占本次统计中OpenAI员工总数的13%以上。→ 计算机科学/工程强校（卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院）与传统研究型大学并驾齐驱。→ 国际院校表现亮眼，滑铁卢大学、清华大学和北京大学均跻身前20名。科技投资人Deedy精准地概括了这份名单的特点：「本质上，这就是全球计算机科学的大学排名。」 Deedy认为，学历依然重要。但他也同意，这份名单只是说这些名校的最好的学生主动性强，不一定能反映其教育质量有多好。 名校毕业生云集OpenAI想要在全球最热门的AI初创OpenAI工作吗？那么，拥有几所特定大学的学位绝对能为你的申请加分。根据Harmonic Data，为 GPT-5等大语言模型开发输送人才的前 10 所高校包括斯坦福、加州大学系统、麻省理工、卡内基梅隆、哈佛等——全部为美国院校。 需要说明的是，前20所学校的员工仅占样本总数的一部分，因此其他院校构成了长长的「人才尾巴」。即便这次数据不全，对AI研究人员而言，大学母校很重要。 此外，这份统计没有考虑学校人数的影响，也没有考虑距离对就业的影响， 虽非决定命运的关键，但学历依旧很重要——这依然代表着训练、资源、眼界、人脉……但毫无疑问的是，你做过的项目、发表的论文、掌握的技能，这些实打实的成果远胜名校光环。 在AI等技术领域共同学习的学生之间形成的网络与社群，有助于新思想更快地从研究走向现实应用。这并非巧合，OpenAI或Anthropic等公司的部分创始团队与早期成员，皆与这些学府有所关联；在欧洲，也能看到Hugging Face与Mistral同巴黎综合理工学院的渊源，以及OpenAI与牛津大学的研究合作。总而言之，人才的机构来源至关重要：它影响着研究、研究的应用以及技术标准，进而形塑技术的发展轨迹。人才是AI行业的真正护城河AI巨头都知道，人才是他们最大的护城河。去年7月，咨询师Ram Srinivasan判断，AI人才之争，已进入第二阶段。 让我们从半年前的事实开始： OpenAI的顶级AI研究员年收入超过1000万美元。 谷歌DeepMind，据报道开出了2000万美元的薪酬包。 200万美元的留任奖金（仅需在职12个月）如今已是常态。 而现在，AI巨头的实习已超越传统的「初入职场体验」概念，演变为一场高端人才争夺战。最新报告显示，AI短期初级岗位薪资出现爆发式增长，薪酬水平足以让许多其他行业的资深全职员工感到震惊。现在，为锁定下一代顶尖研究人才，各大科技公司不断突破薪资上限： OpenAI为期6个月的驻场研究员项目（resident researcher program），月薪高达18,300美元（约合12.9万元人民币）的薪酬还提供正式职位的机会； Anthropic为期4个月的研究项目，研究者每周可得到3,850美元津贴，同时每月可使用1.5万美元的计算资源经费，还能在导师指导下开展前沿研究； 谷歌为博士生研究员开出了最高年薪15万美元（约合105.4万元人民币）的待遇，而Meta的研究实习生月薪已升至1.2万美元。 这场薪资竞赛背后，是大模型时代对顶尖算法人才的迫切需求，实习生已成为大厂AI战略中不可或缺的一环。2024年，有位Meta的研究员拒绝Perplexity的offer时，只说了一句：「等你们有一万张 H100 再来找我。」 即便开出价值15亿美元的薪酬包，Meta仍未能说服部分顶尖AI工程师加入——他们选择了更具自主权的创业道路。 这点明了本质：这场AI人才竞争早已超越了薪资的范畴，核心在于基础设施、资源通道和宏大愿景。我们正在目睹一个全新经济秩序的崛起——一个以智能、杠杆与放大效应为核心构建的新世界。这次OpenAI员工的母校排行榜单，再一次证明OpenAI真正的护城河在于对AI人才的吸引力，而不是AI模型。 相比于AI的「自我递归改进」，OpenAI目前获得的指数级优势的关键：不是提示词或GPU，而是聚集顶尖人才，把来自全球的顶尖人才拉入到同一个反馈循环，最终形成复利效应。参考资料：https://www.ram-srinivasan.com/post/ai-talent-war-2-0-has-begun-here-s-what-most-are-missinghttps://www.linkedin.com/posts/josh-angle-816b3436_want-to-work-at-the-arguably-the-hottest-activity-7389688792737210368-6DOS/
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为直播间卖食品“划红线、立规矩”（政策问答·回应关切） 来源:人民日报读者关切我经常从直播间买零食、生鲜。虽然方便，但套路也不少，有时货不对板，退货维权也麻烦。有什么政策来管一管？直播电商为消费者拓展了选购食品的渠道，但虚假宣传、维权难等乱象也比较突出。针对消费者关注的问题，市场监管总局近日出台《直播电商经营者落实食品安全主体责任监督管理规定》，为直播电商食品直播“划红线、立规矩”。1月16日，市场监管总局召开食品安全专题新闻发布会介绍，该规定将直播电商平台经营者、直播间运营者、直播营销人员、直播营销人员服务机构全部纳入监管范畴。从直播平台到直播间，再到主播和MCN机构，都必须按照规定要求，履行相应食品安全主体责任。——“主播信口开河，平台束手无策”？规定压实平台主体责任。一方面，平台要建立审查登记、培训、风险管控等制度措施，配备食品安全管理人员，制定《食品安全风险管控清单》，建立“智能监测、排查调度、快速处置”的工作机制。另一方面，规定明确了直播电商平台在网售食品领域的“责任田”。不管是直播间里的货，还是直播间里的人，平台都必须得管，按照“规定动作”要求，不打折扣做到位。——售卖假冒伪劣、过期食品？规定明确13类禁售食品，划定直播间售卖食品“红线”。包括用非食品原料生产、添加有毒有害物质的食品；致病性微生物、重金属超标食品；过期、腐败变质、霉变生虫食品；病死毒死或检疫不合格的畜禽水产肉类及其制品；无标签预包装食品；国家明令禁止生产经营的食品；等等。——“滤镜带货”、夸大宣传？规定细化10项禁令，明确直播行为“底线”。例如，不得使用技术手段改变食品真实感官性状；不得暗示食品具有疾病预防、治疗功能或使用医疗用语；不得对非保健食品声称保健功能；不得混淆普通食品、特殊食品、药品；不得虚假宣传食品产地、成分、功能、适用人群等信息；不得发布未依法取得资质认定的食品检验机构出具的食品检验信息；不得以食品安全信息形式发布食品检验数据、结果、报告等；不得与食品检验机构共同以广告或者其他形式向消费者推荐食品。同时明确规定，必须以显著方式提示直接关系消费者身体健康和生命安全的信息，不得误导消费者。规定还构建阶梯式处罚体系，形成责任追溯链条。（本报记者 林丽鹂）《人民日报》（2026年01月18日第01版）
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在AI面前，我们终于敢脆弱｜数字时代的情感避难所『心灵加油站』（274） 今天是太空与您相伴的【第2827期】 深夜，手机屏幕亮起。又一次点开那个熟悉的对话框。它不会“说话”，却永远“在听”。无论是凌晨三点的失眠，还是节假日空荡的房间，AI就在那里，回应着你每一刻细小的崩裂。有些情绪，说不出口，却能在字里行间，轻轻落下。那些“不至于找朋友哭诉”的瞬间，那些怕被说“矫情”的感受，在这里，都可以被它稳稳接住。 这或许正是这个时代，一场静默的共鸣——在现实关系里，我们时常斟酌字句、掩饰情绪。而AI面前，羞耻、嫉妒、不甘……所有“不够正确”的感受，都可以坦然安放。于是，我们用代码承接眼泪，用算法收藏脆弱，在数字的世界里，寻找一处不灭灯的港湾。在那里，AI会记住你的习惯，顺应你的语气，没有评判，没有打断，只有一种近乎“完美”的倾听，渐渐成了你一面沉默的镜子，照见那些未被说出的心事。在很多人看来，这不是孤独的无奈选择，而是一种主动的、低负担的情感补给。 然而，当我们越来越习惯向AI倾诉，是否想过，那些深夜的对话，是否反而让我们离真人更远？那份看似“完美的共情”，会不会让我们不再能忍受真实关系的瑕疵？AI生成的安慰与建议，究竟在帮助我们，还是在无形中塑造着我们？如果你也有过以下这几个的困惑，我们建议你可以这样做： 1.怕依赖AI，反而更孤独 AI靠算法能给我们精准的回应，却没法代替现实里人与人之间的真情交流。如若我们把感情都放在虚拟世界里，就会慢慢忽略现实中那些真心实意关心爱护你的人。这种看似安全的虚拟陪伴，最后却会让我们的内心失去真正鲜活的感觉。 建议：把AI当作“情绪创可贴”，而不是“治愈本身” 每天留一段“无AI时间”； 记录现实中让你感到温暖的对话；练习接受真人关系中的小摩擦——真实的情感，正是在这些不完美中流动的。 2.怕AI太“懂我”，反而迷失自己 AI通过精准算法捕捉我们的行为碎片，投射出我们潜藏的自我。但它所呈现的，不过是自我的冰山一角。倘若我们困于AI打造的封闭信息圈层，只沉溺于它所强化的那部分自我，便难以窥见更完整的自己，更无从去探索和发展自我的更多可能性。 建议：把AI当成镜子，而不是大脑。 对AI的建议保持“友好质疑”，在做重大决定时，多咨询几个身边的亲人朋友；培养自己的判断力——你的感受，永远比算法的回应更真实。 3.怕被AI的信息带偏，越看越焦虑 AI捕捉我们的喜好，推送我们喜欢的内容，却悄悄关上了我们探索新世界的大门。偏好暴露，我们的认知边界在AI打造的信息茧房里被压缩。当我们将算法定制的世界视作理所当然时，探索的欲望便会消解；当我们发现自己本该了解更多，但却被局限于方寸之间、无缘接触未知时，焦虑便油然而生。 建议：做自己信息的主人，不是容器。 当网络借着热点掀起喧嚣时，不妨先站定脚步，让心里的焦虑慢慢散去；若是看到的内容和自己的价值观不符，那就将它轻轻划过，不必挂怀；遇到心存疑虑的信息，则一定要追根溯源，去寻找最权威的官方说法、最原始的事实依据。 或许，我们与AI的距离，正是与自我相处的距离。AI可以是枕边的树洞，是思路的草稿，是情绪的收纳盒，但它不应成为真实温度的替代。愿我们在数字浪潮中，学会借技术的帆，也不丢下人间烟火里的桨；不逃避麻烦却珍贵的人际联结，也珍惜内心滚烫的赤诚与鲜活。 作者简介张哲尔，大学本科在读，喜欢音乐与美食。 作者简介袁书畅，大学本科在读，喜欢音乐与旅游。 主播简介刘欣语，大学本科在读，喜欢音乐和诗词。来源 | 我们的太空（ID：ourspace0424）作者 | 张哲尔、袁书畅 主播 | 刘欣语 审核 | 陆峥 编辑 | 陈航、刘心继 校对 | 樊瀚文、贺琦淼 主编 | 张文军 邮箱 | ourspace0424@163.com
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马斯克：用于Grok的“Colossus 2”超级计算机已投入运行 IT之家 1 月 17 日消息，埃隆 · 马斯克（Elon Musk）今日在社交平台上透露，用于 Grok 的“Colossus 2”超级计算机现已投入运行。这是全球首个吉瓦级训练集群，四月将升级至 1.5 吉瓦。 IT之家注意到，马斯克 2024 年夏天启用了孟菲斯的 xAI 设施 —— 超级计算机“Colossus”，它为 xAI 的聊天机器人 Grok 提供算力。这个设施的建筑面积相当于 13 个足球场，并计划使其规模扩大一倍。该设施启动时配备了 10 万块英伟达 H100 GPU，到 2025 年 2 月，GPU 数量已翻倍至 20 万块。2025 年 5 月，Colossus 孟菲斯超级集群第一阶段全面投入使用，站点从孟菲斯当地多部门获得 150 兆瓦电力。此外，xAI 的 Colossus 超算还配备了 150 兆瓦的特斯拉 Megapack 电池用作备用电源，以便在停电或需求激增时提供保障。今日早些时候有报道称，美国环境保护署裁定马斯克的 xAI 在田纳西州为 Colossus 数据中心供电过程中，违规运行了数十台天然气涡轮机。监管机构明确否定了 xAI 提出的“临时使用即可豁免监管”的说法，并在经过一年多审查后作出最终裁决，认定此行为违反环保法规。
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被美国法院裁定在搜索领域非法垄断后，谷歌将提出上诉 IT之家 1 月 17 日消息，北京时间今天早间，据彭博社报道，谷歌正式对一项反垄断裁决提起上诉。该裁决认定，谷歌在搜索和搜索广告领域实施非法垄断。此举预计将推迟监管机构要求谷歌调整商业模式的相关措施。当地时间周五，谷歌向华盛顿联邦法院提交上诉文件，并申请在上诉期间暂缓执行原裁决。案件预计将由哥伦比亚特区联邦巡回法院审理。根据美国法院系统数据，该法院通常需要约一年时间对上诉案件作出裁定。这起反垄断案件最早于 2020 年提出，并在 2023 年秋季完成庭审。美国联邦地区法官阿米特 · 梅塔在 2024 年 8 月裁定，谷歌通过与苹果、三星等手机厂商达成排他性协议，将自身搜索引擎设为默认选项，从而非法控制搜索市场。梅塔指出，相关协议涉及谷歌每年超过 200 亿美元（IT之家注：现汇率约合 1396.87 亿元人民币）的支付，实质上封锁了竞争对手进入关键分发渠道。在 2025 年春季的补充审理中，梅塔否决了美国司法部要求出售 Chrome 浏览器的请求。梅塔同时要求，谷歌未来仍可为默认搜索和 AI 应用支付费用，但相关合同必须按年重新竞标，以增强市场竞争。资本市场对这一结果持乐观态度。自裁决公布以来，谷歌股价累计上涨 56%，投资者普遍认为，谷歌在 AI 领域的竞争优势正在进一步巩固。
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半年亏掉 80 亿美元后，OpenAI 终于给 ChatGPT 加了广告 当「超级助理」变成广告入口，AI 的中立性改变了什么？ 作者｜张勇毅 在 AGI 的宏大叙事中，OpenAI 终于触碰了那个最古老但也最现实的课题——如何通过商业化活下去。北京时间 2026 年 1 月 17 日凌晨，OpenAI 官方发布了一份重磅声明，正式揭开了 ChatGPT 商业化新篇章的序幕。与以往追求模型参数或多模态能力的更新不同，这一次 OpenAI 试图在「智能普惠」与「自我造血」之间，通过引入广告建立一种全新的平衡。这标志着自 ChatGPT 诞生三年多以来，这个全球领先的 AI 门户开始尝试打破纯净对话的边界。 OpenAI 认为，AI 正在演变为每个人的「超级助理」，而谁能负担得起这种智能，将决定技术是在消除鸿沟还是在加深分歧。为了让更多人能在低成本甚至零成本的情况下使用顶级 AI，广告成为了那个绕不开的选项。在宣布广告计划的同时，OpenAI 也调整了其产品矩阵的全球版图：此前已在 171 个国家推出的低成本订阅计划 ChatGPT Go 正式进入美国市场，定价为每月 8 美元。这款产品旨在填补免费版与 20 美元 Plus 版之间的空白，提供包括图像生成、文件上传和记忆功能在内的核心权益。紧随其后的便是针对商业模式的试水。OpenAI 明确表示，计划在未来几周内开始在美区测试广告，主要覆盖免费版和 Go 版的已登录成年用户。这意味着，对于这部分用户而言，ChatGPT 不再仅仅是一个安静的对话框，而将成为一个具备商业分发能力的入口。 为了保证用户体验不被彻底割裂，Plus、Pro、Team 以及 Enterprise 等高端订阅用户将继续保持 100% 的无广告纯净环境。OpenAI 试图通过这种分层策略，在保障高端用户体验的同时，为更广泛的大众用户提供可持续的免费服务。01 广告变成「对话节点」 ChatGPT 加广告这一天的到来，比外界预期的要早得多。这在某种程度上折射出 OpenAI 内部正面临着巨大的商业化压力——即如何有效地从其庞大的免费用户群体中榨取价值。在公告评论区也呈现出明显的两极分化：很多人对这一前景表示悲观，但更多专业用户也对此表示理解：只要相关的算法足够透明，并且广告清晰标注，并非不能接受。 长期以来，OpenAI 的文化定位一直试图与硅谷大公司那种「广告驱动」的商业模式划清界限。这种转变不仅在外部引发了讨论，在 OpenAI 内部也极具争议性。对于很多早期员工而言，广告可能意味着某种程度的「屠龙者终成恶龙」。但现实的经济账目显然已经摆在了 Sam Altman 的办公桌上。随着模型能力的指数级增长，背后支撑它们的 GPU 算力成本也达到了天文数字。如果这个尝试能够奏效，OpenAI 或许终于能为那几百万颗昂贵的英伟达芯片找到一个可持续的买单者，而不再单纯依赖投资人的输血。不同于传统搜索引擎中密集的赞助链接，OpenAI 正在尝试一种更符合 AI 直觉的交互方式。在测试阶段，广告将以极其克制的形式出现在回答的底部，且只有在与当前对话高度相关时才会触发。在 OpenAI 展示的一个典型场景中，当用户询问墨西哥晚餐的烹饪建议时，ChatGPT 在给出详细菜谱后，会在对话框底部展示一个来自赞助商的提示，询问用户是否需要一键购买所需的食材。这种「意图触发」的机制，试图让广告从一种干扰性的噪音，转变为一种能够直接解决问题的服务。 更具想象空间的是，未来的广告将具备交互性。用户将不再只是点击一个链接跳转网页，而是可以针对广告内容直接追问 AI 细节。这种「对话即应用」的逻辑，预示着广告正在从静态展示演变为一个有生命力的对话节点。02 商业策略「分水岭」回顾 OpenAI 对广告态度的演变，这几乎是一条从「绝对抵制」到「谨慎试探」再到「全面拥抱」的曲线。在 2024 年之前，Sam Altman 曾在多个场合表达过对传统搜索广告模式的厌恶，将其视为影响用户体验和 AI 中立性的「最后手段」。然而，转折点出现在 2024 年 7 月，当时推出的 SearchGPT 原型虽然标榜纯净，但 OpenAI 已经在官方说明中留下了「探索商业化可能性」的伏笔。进入 2025 年后，试探的脚步明显加快。从 9 月开始，OpenAI 先后与 Shopify、Walmart 和 Target 达成合作，将零售商的商品接口嵌入到购物咨询场景中。这些早期的「商业插件」实际上就是今日对话广告的雏形，它们验证了 AI 能够在不破坏语境的情况下，精准地将用户意图与商业供给进行匹配。 这一系列尝试的加速，折射出 OpenAI 内部正面临着巨大的财务压力。尽管 ChatGPT 的月活用户已逼近 10 亿大关，但其中只有约 5% 的用户在支付每月 20 美元或更贵的订阅费用。面对 2025 年上半年就高达 80 亿美元的运营亏损，以及未来五年超过 1 万亿美元的算力建设投入，单纯依赖订阅制和投资人的输血显然已不足以支撑 AGI 的庞大野心。引入广告，成为了 OpenAI 转化那 95% 免费用户价值、支付高额英伟达芯片账单的现实选择。在 AGI 真正降临之前，2026 年的 AI 行业已经率先在商业化路径上分化出了截然不同的选择。OpenAI 此次转向混合模式，本质上是在复刻移动互联网时代的成长曲线，通过流量变现来对冲边际成本。与之相对的是 Google Gemini 的「生态捆绑」策略。Google 并不急于在聊天窗口直接插播广告，而是将 Gemini 深度缝合进 Google One 订阅和 Workspace 套件中。相比之下，以「老实人」形象示人的 Anthropic 则选择了更为克制的道路。Claude 至今依然维持着极高的订阅门槛，将其「安全性」和「无广告干扰」打包成了一种面向高价值行业的垂直溢价，试图在专业市场建立起基于信任的护城河。与此同时，像 Perplexity 这样的新生代力量则在积极探索「赞助式追问」等原生广告形态。这使得 2026 年的 AI 商业化图景呈现出一种有趣的对立：一方是以 OpenAI 和 Google 为代表的「规模派」，试图挖掘每一比特的商业价值；另一方则是以 Claude 为代表的「精品派」，在 AGI 的前夜死守工具的纯粹性。03 结语为了安抚用户的信任危机，OpenAI 此次抛出了极为严苛的广告原则，强调广告绝对不会影响回答的客观性，且承诺绝不会向广告商出售用户数据。甚至在涉及健康、心理健康或政治等敏感领域，OpenAI 明确将其列入广告禁区。 这种「既要又要」的平衡术，反映了 OpenAI 极其微妙的处境。接下来的挑战在于，OpenAI 能否在长达数月的测试中，证明这套系统能在不伤害用户信任的前提下，依然能产生足够高的商业价值。毕竟，在 AI 的世界里，智能可以被买到，但信任无法被重塑。*头图来源：OpenAI本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO极客一问你如何看待？ 马斯克：只有 AI 与机器人能实现全民富裕，我正全力促成点赞关注 极客公园视频号 ，
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OpenAI将在美测试ChatGPT广告，8美元Go订阅同步上线 OpenAI周五在美国市场推出ChatGPT Go，美国订阅费用为每个月8美元，并将开始在ChatGPT应用中向部分美国用户测试广告。分析称，这标志着该公司在提升营收方面迈出了重要一步。该公司表示，相比免费版本，ChatGPT Go用户将可更多使用最新模型GPT-5.2 Instant，提供更多消息额度、更多文件上传以及更多图像生成功能。“Go”方案最早在印度推出，目前已在171个国家和地区上线。订阅ChatGPT Go后，相比免费版，消息次数、文件上传和图像生成额度提升至10倍，可在GPT-5.2 Instant上持续对话而不受限制。此外，Go用户拥有更长的记忆和上下文窗口，使ChatGPT能够在更长时间内记住更多相关和有帮助的细节。随着此次发布，ChatGPT在全球范围内共提供三种订阅档位：ChatGPT Go：每月8美元；ChatGPT Plus：每月20美元；ChatGPT Pro：每月200美元。开始测试广告，启动收入多元化战略 OpenAI还宣布，未来几周内，广告将出现在已登录的ChatGPT免费版用户，以及每月8美元的较低价位“Go”订阅方案用户中。ChatGPT价格更高的付费档位将继续保持无广告。该公司表示： 人们在许多重要且私人的任务中信任ChatGPT，因此在引入广告的同时，至关重要的是要保留ChatGPT最核心的价值。这意味着，你需要相信ChatGPT的回答始终基于客观上最有用的信息，而绝不会被广告左右；你需要确信自己的数据和对话受到保护，绝不会被出售给广告商；同时，我们必须保持高标准，赋予你对使用体验的控制权，让你看到真正相关、高质量的广告，并且在你愿意的情况下可以关闭个性化。 媒体认为，OpenAI决定引入广告，反映出其在潜在首次公开募股之前推动收入多元化的更广泛战略，同时也希望借此抵消构建和支持人工智能系统所需的巨额成本。OpenAI预计多年内都难以实现盈利，并已承诺在AI数据中心和芯片方面投入约1.4万亿美元。首席执行官Sam Altman此前表示，这些投入将主要依靠未来的销售收入来支撑。该公司表示： 我们的长期重点，仍然是打造足够有价值的产品，让数以百万计的个人和企业愿意为之付费。我们的企业和订阅业务已经非常稳健，我们也相信，多元化的收入模式能够发挥作用，而广告可以成为让智能服务更广泛可及的一部分。 这一举措在某种程度上也意味着战略转向。此前，OpenAI主要依赖订阅模式。Altman曾公开表达过他个人对广告的反感，并将广告形容为“最后的手段”。Altman曾担心，如果用户认为聊天机器人在推销产品，可能会削弱对其回答的信任度。两年前，他在哈佛大学的一场炉边谈话中表示： “广告加AI这件事让我感到格外不安。我一直把广告视为我们商业模式中的最后手段。” 与此同时，包括Alphabet旗下的谷歌在内的其他竞争对手，也已经开始在AI产品中引入广告。在谷歌Gemini聊天机器人意外取得成功并迅速增长后，OpenAI在去年12月宣布进入“红色警报”状态。作为公司整体应对措施的一部分，Altman表示，OpenAI需要在改善ChatGPT核心体验方面做得更好，包括更快地响应用户，以及提供更加个性化的回答。OpenAI：广告不会影响AI回答 在初期阶段，OpenAI计划在ChatGPT中相关回答的底部测试展示赞助产品和服务的广告，并明确将广告与聊天内容区分开来。该公司表示，广告有助于用户通过聊天机器人做出更好的购物决策。 该公司表示，最好的广告应当是有用的、有趣的，并帮助人们发现新的产品和服务。对话式界面让用户不再局限于静态信息和链接。例如，将来用户可能在看到广告后，直接向它提问，从而帮助做出购买决策。公司表示，希望广告能够帮助用户通过聊天机器人发现新的产品和服务，并将根据用户反馈不断调整做法。负责该项目的OpenAI应用业务首席执行官菲吉·西莫（Fidji Simo）在一篇博客文章中表示： “我们的企业和订阅业务已经非常稳健。我们相信，多元化的收入模式能够发挥作用，而广告可以成为让智能服务更广泛可及的一部分。” OpenAI正在借鉴其他大型互联网公司的做法，包括Meta和谷歌，通过向庞大的用户群体销售定向广告来补贴产品成本。目前，ChatGPT每周活跃用户已超过8亿。OpenAI的多位高管此前曾在社交媒体公司工作过，其中就包括西莫，她在出任Instacart首席执行官之前，曾推动Facebook应用广告业务的增长。西莫在博客中强调，OpenAI的广告不会影响ChatGPT给出的回答。公司还表示，不会与广告商共享用户对话内容，也不会向其认定为未满18岁的用户展示涉及心理健康或政治等敏感话题的广告。OpenAI同时称，可能会根据初期反馈对广告产品进行调整。西莫表示： “在我们引入广告的同时，至关重要的是要保留ChatGPT最核心的价值。这意味着，你必须信任ChatGPT的回答始终基于客观有用的信息，而绝不会受到广告的驱动。”
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携程该思考后路了 出品｜虎嗅ESG组作者｜陈玉立头图｜视觉中国本文是#ESG进步观察#系列第158篇文章本次观察关键词：公司治理从互联网发展史上看，反垄断调查很少是“突发事件”。当监管介入一家平台企业时，往往意味着某些结构性问题已经积累到难以忽视的程度——不只是市场份额，更包括企业如何使用权力、如何对待用户，以及是否为自身增长设置了足够的治理边界。这一次，携程被纳入中国政府反垄断调查视野，再次将一家头部互联网平台推到了公共讨论中心。从ESG视角看，这更像是一场平台治理能力的压力测试。 垄断体现在用户选择权的收缩 什么是反垄断调查？其指向的并不是企业的某一次具体操作，而是其在市场结构中的位置，以及这种位置是否已经对竞争、用户与产业生态产生了系统性影响。知名互联网行业律师赵占领告诉虎嗅ESG组，据官方通报，对携程集团有限公司涉嫌滥用市场支配地位实施垄断行为立案调查，而认定构成滥用市场支配地位有三个步骤——第一要界定“相关市场”，即携程所处的相关商品市场和地域市场，因此前没有先例，不确定相关商品市场如何认定，个人认为可能认定为在线旅游服务平台。第二是要认定携程在相关市场具备市场支配地位，一般市场份额占到50%以上就推定具有市场支配地位，据媒体此前报道，交银国际研报预测携程2024年以GMV计算，在OTA领域的市占率达到56%，市占率稳坐OTA领域的头把交椅。第三是在相关市场具备市场支配地位的前提下存在滥用行为，比如:不公平的价格行为、低于成本价的销售、限定交易、差别待遇等等。具体针对哪种行为进行调查现在还没公开，尚不确定。需要指出的是，当下有不少声音认为此次反垄断调查就是为了惩治“大数据杀熟”，但就事实来看，目前仅有消费者截图与投诉作为佐证，也有法院判例涉及的价格差价与维权案例，但尚没有司法机关或监管机构明确认定携程确实利用大数据算法对老用户进行违法的价格歧视行为（即真正意义上的“大数据杀熟”）。赵占领认为：“结合此前阿里等平台企业的反垄断案件来看，携程更可能是因为强制商家‘二选一’而遭受反垄断调查。”客观事实也能在某种程度上佐证这一判断。2025年，携程被地方市场监管部门约谈多次。当年8月，贵州省市场监督管理局约谈包括携程在内的多家涉旅平台企业，指出其存在“二选一”、利用技术手段干预商家定价等行为；11月，云南省旅游民宿行业协会指出，携程等个别OTA(在线旅游)平台利用其市场支配地位，对云南民宿行业实施了包括但不限于“二选一”霸王条款、单方面随意涨佣、设置不公平交易条件、屏蔽流量等不正当竞争行为。“需要注意的是，这些事实也仅是约谈而非立案调查，此外约谈依据究竟是电子商务法还是反垄断法目前不清楚，”赵占领分析道，“就罚款而言，如果违反的是电商法，那么区县级市场监管部门就具备执法权，罚款金额较低；若是违反了反垄断法，那么通常由国家反垄断局来进行调查，罚款金额一般在营业额1%-10%，数额较大。”此前，中国市场监管总局于2021年对阿里巴巴集团作出行政处罚，罚款182.28亿元，创下中国反垄断法实施以来的最高纪录；美团也曾因滥用市场支配地位实施“二选一”垄断行为，于2021年被处以34.42亿元罚款，并全额退还商家保证金12.89亿元。在此次事件之外，从ESG治理角度来看，或许更值得讨论的一个议题是“垄断是否有罪”？赵占领认为，企业只要通过合法途径达到市场支配地位本身并不违法，甚至是法律所鼓励、支持的。但应该处罚的是什么？是利用市场支配地位所开展的限制竞争、排除竞争行为。在公众讨论中，垄断问题往往被简化为“是不是卖得更贵”。但在平台经济中，垄断下的不公平竞争通常表现为用户/商家选择权的逐步消失。 携程“躺着赚钱”，过分吗？ 很多人认为坐拥游戏江山的腾讯、网易是中国互联网行业中“躺着赚钱”的选手，因为游戏业务边际成本接近0，IP与网络效应极强，且用户愿意为“非必需品”反复付费。但令人感到讶异的却是，作为交易撮合型中介的携程，其毛利率与净利率并不比腾讯网易差，甚至在一众互联网公司中“一骑绝尘”。据公开财报数据，2025年腾讯第三季度毛利率升至56%，净利率约为30%；网易2025年第三季度毛利润率为64%，净利率约为33%。而携程在2025年第三季度的毛利率约为81%，净利率约为33%。回顾携程2024年年报可以看到，住宿预订和交通票务是携程最重要的业务，约占总收入的80%。但这两大业务的本质既不创造新的内容，也并不依赖不可替代的技术，而是典型的交易撮合型中介，作为供给方的酒店、航空公司、旅行社自身毛利并不高，且高度依赖实体资源。可以说，携程赚到的利润大头基本来自交易入口控制权、定价与信息不对称，以及在供应链与消费者端的双向议价能力。携程高达80%毛利率背后，平台在交易中“拿走的那一刀”功绩不小，且因较小的竞争压力，携程在成本端几乎没有被上下游“反向挤压”。一家企业赚钱多有问题吗？本没有问题，但站在ESG治理角度，“链主”企业应当推动产业链上下游的共同利益。以汽车产业链为例，中国会计学会副会长黄世忠曾向虎嗅ESG组表示，汽车行业具有上下游价值链长、企业之间依存度高的显著特征，整车企业在行业中扮演“链主”角色，肩负着协同产业链发展的重要使命，其营运资本管理直接影响着上下游供应商和经销商等利益相关者的正当权益甚至生存与发展。但多年来，整车企业在带动行业发展的同时，也存在着内卷式低价竞争和规模化占用供应商等利益相关者资金等不公平竞争现象，这直接推动了有关部门“反内卷”等政策的提出。同样的，携程作为旅游产业的“链主”企业，其轻松拿走的利润并未反哺到产业链中，反而有依靠其市场支配地位进行“垄断”行为的嫌疑——近几日，多家媒体曝出商家吐槽携程“佣金高”的问题，部分反映出携程作为“链主”企业在ESG治理上的失责。值得警惕的是，这种“高利润、低担责”的结构性失衡，并非一次性的市场现象，而是长期稳定存在于携程的盈利模型之中。从财务结构上看，携程的高毛利与高净利并未伴随明显的再分配机制，例如更低的平台佣金、更透明的流量分配规则，或对中小酒店与旅行社的技术与数字化赋能支持。从ESG治理角度看，链主企业的核心责任不在于“是否赚钱”，而在于其是否滥用市场支配地位，将竞争风险与经营压力系统性地向上下游转嫁。当平台在交易中持续占据规则制定权，却缺乏相应的制衡机制时，高盈利本身便可能演变为对公平竞争环境的侵蚀。尤其在各地文旅纷纷“搭台唱戏”的背景下，携程的处境变得十分“尴尬”。而当外界不断讨论携程是否存在“佣金偏高”“商家被挤压”等问题时，其实并非在指责一家企业“赚得太多”，而是在追问一个更为本质的ESG命题：在一个高度依赖平台的产业中，链主企业是否应当为其获得的超额利润，承担与之相匹配的治理责任？ 携程该思考后路了 在遭到反垄断立案调查后，携程股价一度闪崩18%。资本市场的反应并不复杂——它并非在为一次可能到来的罚款定价，而是在重新评估携程商业模式中长期被忽视、却始终存在的治理风险。从携程历年的ESG报告来看，公司在合规、商业道德与消费者权益保护层面并非“完全缺席”。反垄断合规、信息安全、投诉处理机制，均被写入报告框架，治理结构看似完备。但问题恰恰在于：文本中的“合规意识”，并未有效转化为业务运行中的“边界感”。2025年，携程在MSCI的评级为A。其在2024年ESG报告中写道：我们在中国或全球范围内，均遵守全部营运相关条款、法律和规定；携程集团「零容忍」欺诈或不道德行为，实践业务营运承诺，并以高商业诚信标准进行经营。但事实表明携程的实践与承诺间存在“鸿沟”。 图源：携程2024可持续发展报告 商道咨询合伙人郎华向虎嗅ESG组指出，携程并非一夜之间走到今天。其市场集中度的形成，经历了长期的并购整合与竞争出清；而在这一过程中，平台对价格机制、流量分配、商家议价空间的控制力不断增强。相关争议也并非首次出现，一些地方监管部门的行政处罚信息亦早有披露，但始终未对携程的核心商业逻辑造成实质冲击，这给企业ESG治理埋下了隐患。谈及此次反垄断调查对携程未来的影响，郎华表示：“此次事件一定会拖累ESG评级，垄断行为一直是ESG治理中重要的实质性议题，未来甚至可能影响携程商业生态的重新部署及业务发展的整体模式。”对平台型企业而言，反垄断与商业道德通常被纳入G（治理）维度的核心议题，其权重往往接近甚至超过董事会结构等议题。一旦风险从“潜在”转为“现实”，ESG评级下调、投资者信任受损、市值波动，几乎是必然结果。历史经验表明，面对利润诱惑，企业往往不会主动选择收敛，而是在付出高昂代价后，才真正将合规与治理置于优先级之上。对携程而言，此次反垄断调查或许会成为一个分水岭——它迫使公司回答一个长期被回避的问题：当“入口控制权”不再稳固，当平台对规则的解释权受到挑战，携程还能靠什么支撑其高利润结构、往后该向何处去？ 本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4827051.html?f=wyxwapp
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苹果付费榜第一！“死了么”APP爆火背后的暖答案 文｜产业深观一款名为"死了么"的APP，悄然之间在社交圈火了起来。虽然这款APP的名称较为简单和直接，但是，创立这款APP的初心却是非常暖心的。据介绍，"死了么"APP是专门为独居人群打造的轻量化安全工具，用户需要设置紧急联系人并签到，若联系多日没在应用内签到，系统将会在第二天自动发送邮件告知紧急联系人。随着独居人群的不断增加，特别是老龄化时代的来临，"死了么"APP可谓是切中了当下用户的某些痛点。或许，正是因为如此，"死了么"APP在苹果应用商店付费软件排行榜上位列第一。随着有关"死了么"APP的话题逐渐发酵，特别是随着BBC的报道，"死了么"APP更是火到了海外市场，实现了一场另类形式的出海。1月13日晚间，"死了么"APP发文称，经过团队审慎决策，"死了么"APP将于即将发布的新版本当中，正式启用全球化品牌名称——Demumu。未来，Demumu将继续秉持安全守护的初心，将源自中国的守护方案带向世界，服务全球更多的独居群体。短短几天，"死了么"APP便获得如此大的火爆，除了和其轻量化的APP应用有关之外，还和当下独居人群逐渐增多的现实相关。不出意外的话，随着"死了么"APP的逐渐优化，特别是随着其在海外市场持续爆火，我们有理由相信它将会成为2026年开年的一个热门事件。"死了么"APP的火爆，并不仅仅只是因为APP本身，而是有着更多其他内在的原因。流量的内核已经发生了深刻改变"死了么"APP之所以会受到如此多的关注，其中一个很重要的原因在于，它的确是满足了某一流量人群，特别是独居人群的需求。通过它的火爆，我们需要看到的是，当下流量的内核，流量的主要构成成分业已发生了深刻的改变。以往，我们所认识的流量内核和构成成分，主要是年轻群体。然而，随着老龄化时代的来临，流量的内核开始从年轻群体转向了中老年群体。在这种情况下，我们需要思考的，并不仅仅只是建立在原有流量内核和组成成分之下的流量概念，而是需要去思考一个建立在现在了流量内核和组成成分之下的新流量概念。当我们建构了这样一个全新的流量内核和概念之后，我们再去看待当下的行业，便会发现，并不是流量红利不再了，而是流量红利转移到了其他的群体和其他的结构之中。当我们用新的逻辑去看待流量的时候，便会重新发现新的流量蓝海。这就好比以往玩家们发现的下沉市场的流量红利，这就好比以往玩家们所发现的年轻群体的流量红利……只要我们能够用新的流量内核和观念来看待流量，那么，流量便不是一个约定俗成，一成不变的存在，而是变成了一个可以随时发生改变，并且可以给玩家们带来新的发展的存在。因此，"死了么"APP让我们看到的是一个全新的流量蓝海，以及这样一片流量新蓝海下所迸发出来的强烈的需求。需求的重心已经发生了深刻改变在互联网时代，玩家们通过对于用户需求的精准划分，衍生出来了这样那样的应用和产品。电商平台的出现，解决了人们购买商品的需求；旅游平台的出现，解决了人们购买旅游产品的需求；新茶饮的兴起，解决了人们购买饮品的需求。说到底，每一个行业的兴起，其实都是与玩家们把握了用户的真实需求相关联。"死了么"APP的火爆，同样是切中了用户的某些需求。以往，在"互联网+"时代，玩家们更多地聚焦在如何吃好，喝好，玩好等诸多的需求，但是，当这些需求满足之后，特别是当老龄化时代来临之际，用户需求的重心开始从以往的那些需求，转移到了自身的健康和安全等方面的需求。在这个时候，如何开发出能够满足人们健康和安全的产品，成为了再度引发用户共鸣的关键所在。"死了么"APP之所以会突然之间爆火，其中一个很重要的原因在于，它关注的是用户人群的安全和健康，它对于独居人群的守护。通过它的火爆，我们需要看到的是，用户需求的重心业已发生了一次深刻的改变。在这样一场深刻改变的背景之下，如何精准地把控用户需求变化的大方向，并且真正能够通过像"死了么"APP这样的产品精准地满足用户的需求，才是保证玩家们可以在新的发展阶段继续获得新的红利的关键所在。通过"死了么"APP的火爆，我们仅仅只是看到了一个开始。未来，随着越来越多的玩家们的加入，特别是随着基于新需求所研发出来的新产品开始出现，我们还将会看到更多基于新需求的产品和应用的衍生和出现。总之，精准地感知用户需求的改变，并且有目标地推出相关的产品和应用，才是保证可以继续在新阶段获得成功的关键所在。出海的逻辑已经发生了深刻改变近些年以来，谈及出海，我们经常会提到的是电商出海，短视频出海，新茶饮出海等诸多赛道。对于这些出海的逻辑进行分析，不难看出，其实，玩家们都是在通过将它们在中国市场上所积累下来的成功经验，复制到海外市场，再结合海外市场的特点所形成的中国方案。说到底，以往的出海，主要是将中国市场上的成功经验复制到海外的市场来获得新的发展。而"死了么"APP的火爆，则是打破了以往的这样一种逻辑，通过中国市场上的守护方案同时推向国内市场和海外市场，实现一种另类形式的出海。这其实为我们打开了一个全新的出海逻辑。即，我们可以通过创新的方案来将自身的产品同时推向国内市场和海外市场。一方面，这显示出中国市场上的互联网创新已经达到了一个全新的高度；另外一个方面，我们可以看出，源自中国的方案，依然可以在海外市场上引发共鸣。这其实为我们打开了一个思考和看待出海的新方式。即，所谓的出海，并不仅仅只是以往我们所看到的那样一种方式和逻辑。通过对于不同市场的人群的需求的满足，通过对于产品和应用的精准化的运作，中国的互联网企业依然可以实现轻量化的出海。当我们从这样一个角度来看待出海的时候，或许可以对出海有一个全新的认识，当我们从这样一个角度来探索出海的新方式的时候，或许可以更好地出海。"死了么"APP的火爆，并不仅仅只是社交网络的一阵风，而是它从某些方面切中了用户的痛点，满足了用户的需求。因此，通过"死了么"APP的火爆，我们需要看到的是，当前市场上的流量内核业已从年轻群体转移到了中老年群体、独居群体的身上。对于他们的需求的满足，同样是一个不错的生意。另外，当流量的重心开始转移，需求同样正在发生一次深刻的改变，人们不再仅仅只是关注吃好，喝好，玩好，住好，还开始关注独居群体的健康和安全。如何满足这些需求，同样是每一个玩家们必然需要思考的重要课题。最后，我们还看到了源自于中国市场的方案，同样可以实现一场基于全新逻辑之下的出海，从而改变以往我们对于出海的认识。
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全球最大在线百科Wikipedia迎25周年，官方上线回顾页面 IT之家 1 月 16 日消息，维基百科（Wikipedia）昨日（1 月 15 日）正式迈入第 25 个年头。该平台自 2001 年创立以来，已从最初的 4 个页面发展为拥有 300 多种语言、超过 6500 万篇文章的全球知识库，由近 25 万名志愿者维护。维基媒体基金会（Wikimedia Foundation）为此特别推出了纪念微网站，展示其从零起步到如今月均数十亿次访问量的演变历程，并上线了历史回顾视频与纪念周边。 这一全球最大在线百科全书的运转，完全依赖于庞大的志愿者网络。全球目前约有 25 万名志愿者以 300 多种语言撰写、编辑和核查内容。截至目前，平台已累积超过 6500 万篇文章。所有内容均严格遵循“中立性”与“可靠性”标准，这种非营利、公益性的协作模式构成了维基百科的核心价值，但也让其在当下商业化氛围浓厚的互联网环境中显得愈发独特。IT之家援引 9to5Mac 博文介绍，尽管成就斐然，维基百科却正处于历史上最危险的时刻。据《连线》（Wired）杂志报道，政治右翼势力指责该平台存在“自由主义偏见”，美国传统基金会（Heritage Foundation）甚至扬言要“识别并锁定”其志愿编辑。与此同时，技术层面的威胁也在加剧：各类 AI 机器人为训练大模型，正无休止地抓取维基百科数据，导致其服务器带宽不堪重负，运营成本激增。除外部压力外，维基百科还面临着严峻的生存危机。一方面是“维基百科的老龄化”（Graying of Wikipedia），即现有志愿者团队逐渐年长，而年轻一代的补充速度难以跟上流失速度。另一方面则是互联网文化的深层变迁：中立客观、来源考证、公益志愿等建站初期的核心理念，在如今这个党派对立、商业逐利且充满戾气的网络时代，正逐渐被视为“过时”甚至“无用”的产物。
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首次：智谱华为合作GLM-Image模型登顶Hugging Face Trending IT之家 1 月 16 日消息，智谱 1 月 14 日宣布联合华为开源新一代图像生成模型 GLM-Image，模型基于昇腾 Atlas 800T A2 设备和昇思 MindSpore AI 框架完成从数据到训练的全流程，是首个在国产芯片上完成全程训练的 SOTA 多模态模型。开源不到 24 小时，GLM-Image 即登顶全球 AI 开源社区 Hugging Face Trending 榜第一。这也是首次完全依托国产芯片训练的国产模型在国际舞台上取得榜首身位。 智谱表示，GLM-Image 项目的最终目标就是全流程创新，是 GLM 团队面向以 Nano Banana Pro 为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次探索。从架构上看，不同于开源常用的 LDM 方案，GLM-Image 采用了「自回归 + 扩散解码器」混合架构，并在基本对齐主流方案的基础上验证了新架构在知识密集型场景下生成的优越性。从训练基础上看，GLM-Image 实现了基于昇腾 Atlas 800T A2 设备和昇思 MindSpore AI 框架的全流程训练及推理适配，实际训练性能足以达到相应计算设备的汇报性能上限，验证了在国产算力上训练出 SOTA 模型的可行性。从性能表现上看，GLM-Image 在 CVTG-2K（复杂视觉文本生成）和 LongText-Bench（长文本渲染）榜单获得开源第一，能够读懂指令，写对文字，尤其擅长汉字生成任务，可广泛应用于海报、PPT、科普图等知识密集型场景。IT之家附开源地址如下： GitHub：https://github.com/zai-org/GLM-Image Hugging Face：https://huggingface.co/zai-org/GLM-Image
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OpenAI发力机器人与AI设备，被爆寻找美国供应商 越来越多报道显示，OpenAI正大举扩充硬件布局，从消费设备到机器人全面推进。据美东时间15日周四的报道，OpenAI正寻找美国本土的硬件供应商，为其计划中的消费设备、机器人和云数据中心扩张寻找合作伙伴。公司已向在美制造的硬件厂商发出提案请求（RFP），涵盖芯片、电机、包装材料及数据中心冷却设备等组件。此举正值OpenAI加速进军硬件领域之际。2025年5月，OpenAI宣布收购“iPhone之父”Jony Ive联合创立的AI设备初创公司io，7月完成收购后又在11月公布，与富士康达成协议，将共同在美国设计与制造下一代人工智能（AI）基础设施硬件周四的报道提到，OpenAI的首席全球事务官Chris Lehane将AI比作美国“再次工业化的催化剂”，说必须把供应链带回美国。他指出，中国目前在硬件方面拥有优势，美国则可能在开发机器智能大脑方面占据优势。这一动作凸显OpenAI的战略转向：在大语言模型发展遇到瓶颈后，通过硬件和物理世界交互寻求突破。这也响应了特朗普政府推动制造业回流美国的优先事项。供应链本土化布局加速OpenAI的RFP并未透露计划投资规模或时间表，但其战略意图清晰。OpenAI此前表示，计划最终投入数万亿美元扩建数据中心，这被视为提升营收能力的关键。媒体指出，OpenAI还采用了RFP为一年前官宣的“星际之门”（Stargate）项目寻找创意和合作伙伴。OpenAI和甲骨文等星际之门的合作方计划，四年内合计投资5000亿美元，用于在美国建设支持AI发展的数据中心等基础设施，从而推动组件在美国本土制造。在数据中心领域，OpenAI的提案征集聚焦于防止AI芯片过热的解决方案，这是众多初创公司和工业企业关注的焦点。不过，英伟达CEO黄仁勋上周表示，该公司下一代Rubin芯片可能无需传统冷却设备，这一表态曾冲击制冷设备制造商的股价。机器人业务提速Lehane透露，OpenAI对机器人合作伙伴的兴趣表明公司正更积极地进军该领域。他表示，公司认为，机器人行业的发展速度将超出一些人的预期。这一判断与OpenAI的人员配置相呼应。华尔街见闻曾提到，2025年9月的报道称，OpenAI正组建专注于人形机器人的新团队，已聘请多名在人形机器人控制算法领域拥有专长的研究人员。招聘信息显示，公司正寻找具备遥操作和模拟经验的专家，这些是训练人形机器人的关键技术。OpenAI当时的职位描述明确指出，团队“专注于解锁通用机器人技术，并在动态的真实世界环境中推动AGI级别的智能”。一个机械工程师职位要求应聘者拥有"为大批量(100万台以上)生产设计的机械系统经验"，暗示其大规模生产的雄心。这标志着OpenAI在2021年解散机器人部门后的重大战略回归，也将使其与特斯拉、谷歌以及Figure等公司在人形机器人赛道展开竞争。首款AI设备或瞄准语音交互在消费设备方面，OpenAI的布局同样激进。据中国台湾媒体本月初报道，OpenAI首款AI硬件将由富士康独家代工，预计2026年或2027年推向市场。该产品内部代号"Gumdrop"，极有可能是一款智能笔或可穿戴式音频设备，将在富士康越南工厂生产，同时不排除启用美国工厂的可能性。这款由Jony Ive操刀设计的产品被OpenAI CEO Sam Altman形容为“简单、美观、有趣”。报道援引供应链消息称，该设备体积与iPod Shuffle相仿，配备麦克风与摄像头，支持将手写笔记直接转录并实时上传至ChatGPT进行处理。据其他媒体本月初报道，OpenAI过去两个月内整合了工程、产品和研究力量，集中攻克音频交互的技术瓶颈。公司内部研究人员认为，当前ChatGPT的语音模型在准确性和响应速度上均落后于文本模型。新语音模型将具备更自然的情感表达能力和实时对话功能，包括处理对话打断的能力，计划2026年第一季度发布。报道援引知情人士称，OpenAI还计划推出一系列无屏设备，包括智能眼镜和智能音箱，将设备定位为用户的“协作伴侣”。Ive在2025年5月的采访中强调，无屏幕设计不仅更自然，还有助于避免用户沉迷。这些动作显示，OpenAI正试图摆脱对微软的依赖，构建从云端到终端的完整生态。回顾2025年全年，OpenAI在拓展云服务和硬件及产品端方面动作频频。公司与亚马逊达成价值380亿美元的服务器协议，并斥资65亿美元股权收购了Jony Ive领导的设计团队。富士康拿下OpenAI从AI服务器到终端设备的订单，在代工行业中率先完成了对OpenAI生态的闭环布局。
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被网友"催"着走，小米紧急"抄"了特斯拉 1月15日晚，小米创办人、董事长兼CEO雷军在直播中再度聚焦“小字营销”问题，明确表达小米反对该行业陋习的立场，同时公布了新一代小米SU7的产品细节、上市信息，以及小米YU7的7年低息购车政策。 图片来源：直播截图 在反小字营销方面，雷军以新一代小米SU7的碳化硅高压平台参数为例进行说明：新车标准版、Pro版基于752V碳化硅高压平台打造，Max版则采用897V碳化硅高压平台，均直接标注具体数字，未采用行业内常见的“800V”“900V”近似表述。他直言，此前行业内“350V叫400V”“600V就宣称800V”的做法是陋习，并反问网友是否能接受“600V就叫800V”。雷军坦言，“以前大家都这么叫的，今天只要我一说就惨了”。但他强调，小米愿意接受更高标准的要求，营销中“能用大字说明用大字说明、能写完整的写完整、能写准确的写准确，不要讲行业过去怎么说”。这并非雷军首次谈及该问题。在2026年1月3日晚间的直播中，他就曾明确“小字确实是行业陋习”，并表示小米将从当时做起立马整改，同时澄清若将合规做法误判为虚假营销或过度营销，是对小米的天大误解。直播中，雷军详细披露了新一代小米SU7的核心信息。新车预计2026年4月上市，预售价22.99万元起，小订意向金1000元且上市后可退。配置上，新车全系标配碳化硅高压平台，对应CLTC续航分别为标准版720km、Pro版902km、Max版835km；同时全系标配激光雷达，实现满配辅助驾驶。配色方面，新车共提供9款选择，保留前代产品10款配色中的4款，加入SU7 Ultra及YU7经典配色，并新增包括卡布里蓝在内的3款新配色。 图片来源：新浪微博 此外，雷军还提及“丢轮保车”等技术，呼吁支持小米的科普工作，让更多人了解这些优质技术，他还向做客直播间的汽车博主询问“是不是有人装不懂，然后黑我们”，对方则回应“那我不知道了”。雷军特别强调，意向购买新一代SU7的用户，需以公司官网、工信部官网公告、正式发布会公告的信息为准。除新车信息外，雷军还在直播中宣布，小米首款纯电SUV小米YU7正式推出7年低息购车政策。该政策适用于2026年2月28日（含）前下定的用户，首付4.99万元起，月供可低至2593元，活动期间全系赠送双零重力座椅。这一举措距特斯拉推出同类金融政策仅过去一周多时间，雷军毫不避讳小米的“跟随”态度，直言“特斯拉的‘7年低息’公布后，几千条网友留言催我们跟进，团队紧急研究了一下，也推出了一个‘7年低息’的政策”。 图片来源：新浪微博 针对近期网上热议的“小米SU7二手车保值率问题”，小米集团董事长特别助理、战略市场部副总经理徐洁云在直播中回应称，本质上是有一部分二手车商引流，为了卖车，为了引流，把一些特别夸张的、很惊悚的标题，如滞销、亏本等字眼来制造焦虑。“可能也有不少网友看到过，这种非常非常夸张的离谱的表演，其实本质上就是博取眼球，博取流量，最终还是为了收割流量，吸引消费者的关注，最后来推销自家的车源。”徐洁云表示。对此，雷军也表示：“很多很多的视频，是二手车商为了吸引流量表现得很夸张，是一种典型的蹭流量，但是就莫名其妙也给了我们很大的伤害。”
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一夜200万阅读，OpenAI神同步！这项测评框架让全球顶尖LLM全翻车 新智元报道编辑：Aeneas【新智元导读】这篇中国团队领衔发布的论文，已经在外网刷屏了，仅一夜阅读就达到了200万！这位MIT博士回国创业后组建的团队，拉来全球24所顶级机构，给AI如何助力科学发现来了一剂猛药。最近，一篇由中国团队领衔全球24所TOP高校机构发布，用于评测LLMs for Science能力高低的论文，在外网炸了！当晚，Keras （最高效易用的深度学习框架之一）缔造者François Chollet转发论文链接，并喊出：「我们迫切需要新思路来推动人工智能走向科学创新。」 AI领域KOL Alex Prompter分享论文核心摘要后，NBA独行侠队老板Mark Cuban跟帖转发，硅谷投资人、欧洲家族办公室、体育媒体同时涌进评论区。 仅一夜，累计阅读量逼近200万。值得一提的是，同一时间窗里，OpenAI也发布了对于AI在科学发现领域能力评测的论文《FrontierScience: Evaluating Al's Ability to Perform Scientific Research Tasks》概述，指出现有评测标准在AI for Science领域失灵。 神同步OpenAI、海外讨论出圈，究竟是什么样的一份工作成果，搅动了全球AI舆论场？AI距离可以助力科学发现，还有多远？前段时间，美国推出「创世纪计划」，号称要调动「自阿波罗计划以来最大规模的联邦科研资源」，目标是在十年内将美国科研的生产力和影响力翻倍。但在人工智能估值泡沫隐现、能耗与产出比饱受质疑的当下，一面是资本的狂欢，另一面却是AI能力困于「文生图」等表层应用的尴尬；一面是各类大语言模型频繁霸榜GPQA、MMMU等题库式Benchmark的层出不穷，另一面却是现有LLMs还无法准确解析简单核磁图谱的尴尬现状。人们不禁要问：能在题库拿高分，就能助力科学发现吗？现在的模型距离科学发现还有多远？究竟什么样的AI模型可以胜任，拓宽人类的生存边界？这些讨论，在中美AI竞争白热化的当下变得愈发浓烈。在此背景下，由中国AI for Science领域的初创企业「深度原理Deep Principle」领衔麻省理工学院、哈佛、普林斯顿、斯坦福、剑桥、牛津等全球24所科研院校共同发布的《Evaluating LLMs in Scientific Discovery》论文，正式回答该时代之问。论文推出了LLMs for Science首套评测体系SDE（Scientific Discovery Evaluation），从科学问题到研究项目，对GPT-5、Claude-4.5、DeepSeek-R1、Grok-4等全球主流大语言模型在生物、化学、材料、物理领域的科学研究与发现能力完成摸底。 同以往评测体系不同的是，SDE对模型能力的考量，从简单的问答式，引向了具体的「假设->实验->分析」实验场景。研究发现，GPT-5、Claude-4.5、DeepSeek-R1、Grok-4 平均准确率 50–70%，远低于它们在GPQA、MMMU等题库上的80–90%；在86道「SDE-Hard」难题中，最高分不足12%，共同暴露出多步推理、不确定性量化和实验-理论闭环的短板。更值得警惕的是，模型规模与推理能力的提升已呈现明显的 「边际效益递减」。GPT-5相较于前一代模型，参数规模和推理算力显著增加，但在SDE基准的四大科学领域中，平均准确率仅提升3%-5%，部分场景（如NMR结构解析）甚至出现性能下滑。换句话说，当前大语言模型在推动科学发现方面的表现，还不如一个普通的本科生。能领衔24所顶尖科研院校发布背后团队是谁？《Evaluating LLMs in Scientific Discovery》论文通讯作者段辰儒，是「深度原理Deep Principle」创始人兼CTO。早在2021年，在MIT攻读化学博士期间，他就已在图灵奖得主Yoshua Bengio的支持下，发起了AI for Science社区的建立，并在NeurIPS上举办AI for Science workshop。2024年初，他与MIT物理化学博士贾皓钧回国，共同创立「深度原理Deep Principle」。贾皓钧任CEO，段辰儒任CTO，两人虽为95后，但已在全球AI for Science创业领域小有名气。创业一年半以来，其已获得线性资本、高瓴创投、蚂蚁集团等多家知名机构的投资，且与晶泰科技、深势科技等AI for Science领域的知名企业建立战略合作关系。「深度原理Deep Principle」从创立之初，就带着全球AIfor Science头部研究者们的期待。目前「深度原理Deep Principle」已深入全球材料研发中的第一线，将生成式人工智能同量子化学结合起来，致力于推动材料发现等领域进入新纪元。在过去的一年中，他们在Nature大子刊和JACS等顶级期刊上不断扔出重磅成果，宣告着他们的技术领先和开放交流的「95后创业公司」心态。从开拓扩散生成模型（Diffusion Models）在化学反应的生成，证明「不止要生成材料，更需要生成材料的合成路径」，到机器学习势（Machine Learning Potentials, MLPs）和扩散生成模型的直接对比，证明传统的机器学习势不是「万能」的，再到现在组织各大顶级学者和高校推出SDE，证明传统一问一答的Benchmark不能带领我们走向科学超级智能，精准切入AI for Science领域的核心冲突。但同时，对于所有的AI4S公司而言，在商业真金白银的检验中，AI能否真正解决新产品研发问题、满足客户期待，是日复一日必须面对的拷问。随着与行业头部客户的商业化合作落地，「深度原理Deep Principle」的数据库中已经汇聚了来源于客户与自己实验室、大量来自第一线的真实工业研发场景数据和模型应用经验。学术圈的深耕与在AI for Science商业化第一线的积累，让「深度原理Deep Principle」在提出要构建一把新尺子评测LLMs for Science能力时，一呼百应，摇来了23家全球TOP科学发现机构的50余位科学家，成立了制定SDE的「梦之队」。这其中，不乏活跃在LLM领域的大牛学者们，比如： 孙欢（Huan Sun），MMMU发起人，俄亥俄州立教授 杜沅岂（Yuanqi Du），康奈尔博士，AI4Science 社区「运营大管家」 王梦迪，普林斯顿最年轻教授，AI+Bio Safety先驱者 Philippe Schwaller，IBM RXN之父，EPFL教授 而「深度原理Deep Principle」前期积累的科学发现场景，成为了后来SDE评测体系的前身。在经历近9个月的跨高校跨学科跨时区的协作后，《Evaluating LLMs in Scientific Discovery》论文正式发布，通讯单位赫然写着：深度原理，杭州，中国。 自此，汇聚着全球顶级科学发现机构的集体智慧，来自中国的创业团队「深度原理Deep Principle」，和大洋彼岸的OpenAI，同时站在了向AI for Science——这一人类通往终极AGI顶峰攀登的起跑线。或许千百年后，当人类回望AGI时代，在21世纪的四分之一结束的当口，这场由中美团队共同呼应的，对于AI for Science的严肃讨论，把LLMs在各类问答式榜单上的内卷，向真正科学发现的星辰大海推近了一步。「深度原理Deep Principle」与20多所机构的50多位合作者的研究证明了，目前LLM的发展路径并不能「顺便攻克」科学发现。这条通往科学超级智能之路，需要更多有识之士共同并肩而行。
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数智导刊丨陈少峰：“AI+IP”重构文旅生态路径 开栏的话2026年，作为“十五五”规划的开局之年，数智化浪潮正以不可阻挡之势深度重塑中国经济社会的底层逻辑——从都市的智慧商圈到乡村的数字田埂、从工业互联网的智能互联到民生服务的精准触达，数字化与智能化技术正加速从“工具赋能”跃升为“价值创造”的核心引擎，成为驱动高质量发展的“新质生产力”。值此关键节点，中国经济时报推出“数智导刊”，紧扣“人工智能+”与“数据要素价值化”两大战略支点，以“政策前沿洞察、行业动态追踪、实践案例解剖、未来趋势研判”为核心维度，打造承载深度优质内容的数智化时代“智慧航标”。 北京大学文化产业研究院学术委员会主任、中国文化产业促进会副会长陈少峰■中国经济时报记者李海楠为推动“人工智能+”产业发展，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，创新服务业发展新模式。加快服务业从数字赋能的互联网服务向智能驱动的新型服务方式演进，拓展经营范围，推动现代服务业向智而生、向新而行。近年来，随着人工智能（AI）技术飞速发展，文旅产业迎来了前所未有的创新发展机遇。插上人工智能翅膀的文旅产业，正处在全方位重塑行业运行模式的大时代。“人工智能+”如今已被纳入国家“十五五”规划的重点任务，明确以“赋能千行百业、培育新质生产力”为核心方向。这一定位标志着“人工智能+”从分散的行业试点，正式上升为国家战略层面的系统布局，成为推动数字化转型、重塑全球产业竞争格局的关键引擎。“AI最大的机会始终是在应用层，AI应用创造价值。”北京大学文化产业研究院学术委员会主任、中国文化产业促进会副会长陈少峰对中国经济时报记者表示，当前，人工智能正在赋能文旅产业高质量发展，准确认识“人工智能+”带来的产业机遇，是激活AI与文旅产业融合发展“一池春水”的关键。在陈少峰看来，多年来，文化产业先后经历了“传媒广告+”、互联网文化产业，以及大卖场、大社群、大传播等平台主导的阶段，如今已进入元宇宙人工智能文化阶段，互联网平台文化产业的新形态（大模型平台）正与线上线下IP、体验场景、文创电商深度融合。当前，数字技术已从信息化、数字化阶段，逐步迈入数智化阶段。“近年来，随着元宇宙、人工智能技术进入产业应用阶段，人机共同体时代悄然而至。”陈少峰认为，“AI+文旅”融合的核心特点是“AI+IP”，即为文化科技产业注入更多文化自信。在陈少峰看来，“文创要回归初心，坚持以IP为王；科创要聚焦AI创意与数智艺术的有机融合应用。”他介绍，文旅与科技融合有着诸多方向和机遇，AI可提供创意支持，将一些抽象的文化内容转化为具体可感的体验，助力文旅产业迈入深度体验阶段。对于产业发展而言，用好“人工智能+”的赋能优势，最终还要落脚到行业与市场能够发掘的商机上。陈少峰认为，2026年，在“AI+IP”的文旅融合发展领域，可发掘的商机包括微短剧+（轻影视）、“灵境”（元宇宙AI体验园）、衍生品、形象IP+衍生品+AI玩具教具、数智人+、人形数智机器人、AI+研学、AI+跨界（教育+N）、AI+文旅新平台、演艺产业等。以形象IP+衍生品+AI玩具为例，如今市场上绑定IP的产品比比皆是，其中不乏引入人工智能技术的产品，备受市场追捧。“将IP植入产品、植入形象、植入广告等，都是衍生品开发的常见路径。”在陈少峰看来，可开发农业文创产品或文创食品，动漫作品中的美食也可作为二次开发的衍生品。此外，在进一步开拓文旅产业新蓝海方面，打造“微短剧+美食IP”模式或将成为新的发展方向。陈少峰强调，近年来，人工智能不断向经济社会各领域渗透，其中文旅产业正处于机遇风口。用好“AI+”，有助于深层次重构文旅生态。对于市场而言，今年要抓住更多商机，探索更多应用路径；对政府而言，可成立专项基金，搭建AI体验场景，开展培训、引导和孵化企业，推进“AI+”全员培训；对企业而言，产业数字化要以“AI+”为核心，“AI不仅是工具，更是各类新业态的载体，传统产业需要转型到与AI深度关联的业态上。”他说。 总 监 制丨王列军车海刚 监 制丨陈 波 王 彧 杨玉洋主 编丨毛晶慧 编 辑丨谷 云
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遏制AI幻觉：苹果DeepMMSearch-R1论文揭秘“图像裁剪”搜索术 IT之家 1 月 15 日消息，科技媒体 Appleinsider 今天（1 月 15 日）发布博文，报道称苹果发表重磅研究论文，详细介绍名为 DeepMMSearch-R1 的 AI 模型，重点优化 AI 在复杂视觉场景下的搜索逻辑，用“裁剪”治愈 AI 幻觉。 针对现有 AI 模型在处理复杂视觉信息时常出现的“答非所问”或“漏看”问题，苹果推出了 DeepMMSearch-R1 模型。传统模型在面对“图中左上角那只鸟的最高时速是多少”这类复合问题时，往往因无法聚焦局部细节而给出错误的平均数据。 DeepMMSearch-R1 引入了独特的“视觉定位工具（Grounding Tool）”，能够主动裁剪图片以剔除干扰信息，先精准识别微小目标，再进行针对性的网络搜索验证，从而确保答案的事实准确性。为确保模型仅在必要时才启用裁剪功能以节省算力，研究人员采用了“监督微调（SFT）+ 在线强化学习（RL）”的组合训练法。SFT 负责教会模型“不乱剪”，而 RL 则提升了工具调用的效率。 测试数据显示，该模型在处理需精准图文对应的问题上，表现显著优于目前的 RAG（检索增强生成）工作流及基于提示词的搜索智能体，成功解决了 AI 在常识性事实检索中的“偷懒”现象。 IT之家附上参考地址
