虎嗅用户-阑夕

看过的都知道，这届世界杯的AI含量拉满了

阑夕 — Thu, 18 Jun 2026 14:40:51 GMT

在美加墨世界杯揭幕战上，墨西哥球员基尼奥内斯在第9分钟接球破门，然后全球观众就都看到了这样一幅画面：这是世界杯第一次把裁判的第一人称视角接进全球直播，画面源就来自今年主裁判头上多出来的那颗微型摄像头，每逢进球，观众都会以「赛场第23人」的绝佳观赛位看清来龙去脉。要知道，让裁判戴摄像头这个想法并不新鲜，早在五大......

本文来自微信公众号：阑夕，作者：Freeman

在美加墨世界杯揭幕战上，墨西哥球员基尼奥内斯在第9分钟接球破门，然后全球观众就都看到了这样一幅画面：

这是世界杯第一次把裁判的第一人称视角接进全球直播，画面源就来自今年主裁判头上多出来的那颗微型摄像头，每逢进球，观众都会以「赛场第23人」的绝佳观赛位看清来龙去脉。

要知道，让裁判戴摄像头这个想法并不新鲜，早在五大联赛里就曾小范围试水过，但一直因为无法解决画面的晃动问题难以普及，直到一套AI防抖技术被开发出来，才有了今年我们能以如此沉浸的视角，看到每粒进球都是如何发生的。

很新奇对不对？但这只是这届世界杯AI技术的冰山一角：

引进了3D数字人的越位系统，可以把越位与否的判定误差收窄到10厘米以内；

场馆里多出来的摄像头，连「进攻球员有没有挡住门将视线」这种过去说不清的事，现在都能用3D重建模拟出门将那一刻的视野；

就连各队教练手里，都多了一个叫Football AI Pro的生成式助手，用作过去需要一整个团队啃下来的数据分析工作。

也就是说，无论愿意与否，这的确已经是AI含量超标的一届世界杯了。

说到底，世界杯几十年的技术进步，从门线技术到VAR，从智能足球到今天的裁判视角，热闹归热闹，做的其实是同一件朴素的事：把比赛本身呈现得更好。

一个世界杯，半部普惠史

世界杯转播这件事，本质上就是一部不断降门槛的历史。

最早的门槛是「看不看得上」，在只有广播的年代，人们需要靠解说员的嘴，在脑子里自己拼出一个赛场，直到电视普及之后，画面才第一次抵达普通家庭，再后来卫星信号、有线电视铺开，世界杯才算真正走进了千家万户，看上球这件事，从一种奢侈，变成了一件理所当然的事；

下一个就轮到了「看不看得清」，标清的年代，人们单靠肉眼很难分辨球衣号码，很多细节都高度依赖解说提醒，而后来4K、HDR等直播技术的普及，连汗珠和球网的颤动都纤毫毕现，每一次清晰度的台阶，背后都是一整套编码、传输、终端的技术换代。

过去这五六年，可以说是国内体育转播AI化、超高清化最密集的一段时间：

从2018年世界杯的4K试水，到2022年北京冬奥的4K/8K规模化制播，再到这两年亚运、欧洲杯、巴黎奥运一路打下来，超高清直播、智能集锦、虚拟演播室、数字人主播这些能力，逐渐从尝鲜变成了标配。

当然，普通观众不必懂这些，只需要知道今年的球，比四年前更好看了。

但如果故事到此为止，那它和过去几十年的技术进步——都是在把同一场比赛，呈现得更好、推送给更多人——并没有本质区别。

AI如何让人真正看懂一场球？

在谈及首届AI世界杯之前，我们需要达成一个共识，那就是看懂球，从来都是有门槛的。

世界杯作为全球最负盛名的体育IP赛事，每四年一届的跨度实在太长，它注定会吸引一大批平时没有熬夜看球习惯、也无法对五大联赛的球员如数家珍的泛球迷，对这群人来说，看球这件事并不困难，难的一直是看懂。

就比如每逢世界杯期间，「什么叫越位」一直是社交媒体上一个被高频提起的问题，而足球跑位的复杂规则，又远非三言两语能解释清楚的。

在过去，帮助观众看懂球的职责，几乎全压在解说一个人身上，但在场上瞬息万变的局势面前，毕竟人力有时而穷，也总有解说照顾不到的地方和疑问。

第一层，是把「听」和「看」这两件最基础的事做出花样。

这就涉及到一个行业级难题了，业内同类的战术可视化方案，大多只能跑在赛后回放场景上，因为要把阵型线、压迫热区、跑动轨迹这些虚拟图形稳稳叠加到直播流上，难度会几何级增加，AI推理出的空间坐标必须和视频画面做到逐帧锁定，但凡有延迟，图层就会从球员身上「飘」走。

第二层，是把「单向收看」变成「双向追问」，这也是AI跟过去所有转播技术最不一样的地方。

至于第三层，是让本来就懂球的人，懂得更深、也更尽兴。

不止硬核黑科技：AI为足球赋予平等和温度

其实对待技术的态度上，连FIFA都在身体力行地主张普惠化，按照他们官方Democratising Football的说法，唯有公平才是让赛事保持长青的关键。

所以今年Football AI Pro免费开放给48支球队，要的就是抹平资源上的差距，让小国也能用得起过去只有豪门才养得起的数据分析。

这几天网上「四年一度限定球迷」的说法很火，除了玩梗之外，这个称呼也带着不少老球迷对泛球迷的嘲讽意味……

怎么说呢，足球之所以被称为世界第一运动，就是因为它海纳百川、兼容并蓄的特性，足以成为一门语言。

P5撸掉了P11，钉钉冤吗？

阑夕 — Thu, 11 Jun 2026 11:23:24 GMT

昨天阿里关于钉钉管理文化的通稿刚发出来，老阿里人立刻就闻到味儿了，说这是不准备保无招了。果不其然，今天就把无招的CEO给拿掉了，公式做题就是快。无招确实是严格意义上的钉钉创始人，算是阿里内部比较少有的能从马老师那里赢得第二次信任的人，顶着屡败屡战的压力做出钉钉，属于实打实的战功。因为「云钉一体」的架构调整离职......

本文来自微信公众号：阑夕

昨天阿里关于钉钉管理文化的通稿刚发出来，老阿里人立刻就闻到味儿了，说这是不准备保无招了。

果不其然，今天就把无招的CEO给拿掉了，公式做题就是快。

无招确实是严格意义上的钉钉创始人，算是阿里内部比较少有的能从马老师那里赢得第二次信任的人，顶着屡败屡战的压力做出钉钉，属于实打实的战功。

因为「云钉一体」的架构调整离职、时隔多年之后又被连带着创业公司被打包收购、重新被委以钉钉最高负责人的重任，这个叙事就很乔布斯，如果一切顺利的话。

然而没有这种如果。

钉钉内部对于无招第二次走人是比较开心的，工作强度实在太大了，更重要的是压力没有反馈，吃互联网这碗饭，忙没毛病，忙且没有意义才是问题。

话说回来，其实也很少看到有人对无招的品行发出质疑，员工觉得他未必是一个坏人，却在做刻舟求剑的事情，是用战术的勤奋，去掩盖战略的无能。

无招回归钉钉之后，第一件事情就是把核心团队搬回湖畔花园的民宅，那是阿里的耶路撒冷，马老师当年就是从这里带着「十八罗汉」起步的，在来往项目失败之后，无招也是在湖畔花园磨出了钉钉，可以说是圣地福地皆有之。

无招一直相信他可以让钉钉回到大家都一无所有背水一战的那种状态，就能复制从前的路径，再次打出一场漂亮的翻身仗。

对于少数受到器重的核心骨干来说，这种带有高期待的高压力，或许是能转化成奋斗的动力，可是今夕何夕，时代已经变了，早就不是那种兄弟们干完一个项目去吃大肉喝大酒就能继续精神抖擞住在公司的版本了。

我记得前几年的形势还不是这样的，行业里被嘲讽最多的企业软件，其实是飞书⋯⋯

当时飞书被评价为字节人效比最低的BU，大几千人做一款根本没怎么赚钱的产品，和字节底下各种印钞机业务相比，简直是木叶的判忍，同期钉钉靠着远程办公和网课开会的红利，数据暴涨，风光无两。

AI兴起之后，市场两极反转，飞书用远低于钉钉的活跃用户体量，拿到了差距逐渐缩小、快要接近五五开的收入规模。

我觉得无招是有心魔的，既然「云钉一体」是错的，既然把我请回来拨乱反正，那么钉钉就一定要独立发展，不能再受节制，这有点像矫枉必须过正的逻辑，用一个极端去回应另一个极端，非常依赖具体的成绩。

方向不对，就会越努力越错。

看得出来，无招很喜欢自己的这个花名，但他做的事情，和引起的内耗，都完全没有「无招胜有招」的松弛，这很可惜。

一个P5写的长文，最后撸掉了一个P11，这在阿里史上也还是头一回。

和美国AI“御三家”聊DeepSeekV4和美团LongCat，有意外收获

阑夕 — Tue, 28 Apr 2026 09:18:00 GMT

随着DeepSeek-V4的发布，我问了一下闭源大模型的“御三家”如何看待这个竞争对手，它们各自的表态很有意思：GPT-5.5比较“傲娇”，强调不是一次“终结比赛”的事件，但要“盯紧”这个对手，承认便宜的百万级上下文，会对整个行业都造成压力。Gemini 3.1则是个“实诚人”，定性DeepSeek-V4属于......

本文来自微信公众号：阑夕，作者：阑夕，头图来自：AI生成

随着DeepSeek-V4的发布，我问了一下闭源大模型的“御三家”如何看待这个竞争对手，它们各自的表态很有意思：

GPT-5.5比较“傲娇”，强调不是一次“终结比赛”的事件，但要“盯紧”这个对手，承认便宜的百万级上下文，会对整个行业都造成压力。

Gemini 3.1则是个“实诚人”，定性DeepSeek-V4属于“掀桌子”级别的危险竞品，当开源模型在自己的舒适区展现出巨大统治力时，“压迫感是极其真实的”。

Claude Opus 4.7显得最“从容”，表态“高兴对于不安”，甚至直言如果DeepSeek-V4在某些任务场景更好用那就切过去，自己“不需要在每件事上都是最优解”。

三个模型之间的细微差别，其实也和各家公司的风格高度相关，OpenAI的狂躁色彩，Google的家大业大，Anthropic的学究气质，完全吻合有没有？

除了DeepSeek V4，同一天，美团也开放测试了新的万亿级参数大模型LongCat-2.0-Preview，在继续向“御三家”追问时，话题开始拐向对于国产算力集群的惊讶，这就更有看点了。

简单来说，从今年开始，中国第一梯队的大模型，已经无碍的放在了数以万计的国产芯片上去做训练，不再是有限尺寸的小打小闹，也没有避重就轻的“只谈推理、不接训练”了。

这在过去被普遍认为是不可能实现的全链路替代，只能说一座冰山的水下体积，要数十倍于能够看到的大小。

行到水穷处，坐看云起时，看岁月之峥嵘啊。

一

前段时间，黄仁勋做客一档播客的对话切片火了。

因为从画面来看，老黄肉眼可见的急了，在关于英伟达迫切想把芯片卖给中国是不是在“资敌”这个话题上，两人竟然聊出了火药味。

黄仁勋连续用了“Childish”（幼稚）这个词来打断主持人的预设立场，并抛出了后来被各家媒体写进标题的那段话：

“如果DeepSeek的新模型首先在华为的芯片上发布，对于美国来说是一个相当糟糕的结果。”

考虑到播客录制的时间，黄仁勋言辞里的“如果”是多余的，因为这在行业里早就是一个公开的秘密了，实际上DeepSeek-V4发布的多次跳票，就是因为要花更多的时间适配国产芯片集群。

所以并没有什么“黄仁勋担心的事情终于成了事实”，他很清楚，自己是在“基于既定事实而去借题发挥”。

所以在上头时，黄仁勋几乎是在以一种斥责的口吻，批评主持人的禁运论及其支持者，认为这是一种失败主义的表现，美国根本不相信自己能够赢得竞争，所以要用拆台的手段，去遏制中国。

有人用视频模型整活，演绎了当时的“真实”气氛，你们可以感受一下：

无论如何，黄仁勋的即兴演出，可能会注定载入AI发展的史册，尤其是对于那些奋力越过山丘的国行模型厂商而言，自己说自己做对了，还不是那么有说服力，来自对手的肯定，才是货真价实的认证。

就，有一种脚下有路、心里有底的滋味。

二

算上DeepSeek-V4和美团LongCat-2.0-Preview，在全球范围内的万亿级参数模型数量上，中国也是第一次超过了美国，站在了“多数派”的一边。

在前些年的最高点，新加坡消费了英伟达近三成的GPU出口，这显然不是新加坡人突然有了拿芯片泡酒喝的兴致，如果不是特别无知的话，就得承认“转口贸易”其实占了很大比重。

训练领先的模型，尤其是大规模参数的模型，离不开英伟达的卡，这在行业里曾是雷打不动的常识。

但在今年这个晚春，那些曾经坚固的铁律，一条接着一条开始松动。

DeepSeek-V4和国产芯片进行了前所未有的深度适配，是大家都已经知道的了，相比它做这件事情的“政治正确”或是“历史使命”，美团的“主动为之”也很值得注意。

美团启动测试的LongCat-2.0-Preview，只看训练规模的话，可能创下了国产算力的新纪录。

据我所知，美团对国产算力的重视，已经持续许久了。通过几年前开始陆续投资半导体领域的那十多家公司，就能看出来——从新材料到圆晶制造，从芯片设计到TPU，不是明星级的头部企业，就是产业内的隐形冠军。

除了为自身的AI战略铺路，也客观上为国产算力贡献了充足的弹药。

现在的情况是，英伟达高端GPU在中国的名义市占率始终是零，却有两个国产的万亿级大模型同一天发布了。

万亿参数，不再是海外大厂的特权了。

三

去年的这个时候，Anthropic一直在抨击大厂囤积算力是“不负责任”的行为，虽然现在已经在被疯狂打脸了——Codex三天两头重置额度，从Claude Code这里骑脸抢人——但在当初的说法里，有一个理由其实是站得住的：

“你把未来一两年的芯片全买光，小公司根本拿不到卡，AI变成少数巨头的游戏，这是反竞争、反创新。”

之所以“天下苦英伟达久矣”，并非大家对这家公司天然抱有憎恶，而是在奇货可居的供需关系里，英伟达把铲子卖出了比金子更高的价格，这一定不合理。

甲骨文的老板埃里森曾说他和马斯克一起去约黄仁勋吃漂亮饭，全程两人几乎就只是在翻来覆去的说一句话：

“求你了，把钱收下。”

事实证明，有竞争是好事，自从Google的TPU被证明可堪大任以来，市场对于英伟达的垄断预期就有了挥之不去的疑虑，加上中国自主芯片集群成功托了新一代大模型，变数就更大了。

要知道，美团的主营业务战火正酣，AI又是个需要持续砸钱的业务，却依然能够掏出LongCat-2.0-Preview这种水平的模型，足以说明国产算力的经济性和第二选择有价值。

在技术社区Linux DO上，已经有开发者对LongCat-2.0-Preview表达了惊喜，“起码美团还在真做事情。”

很多新的地图，都是从一条不起眼的小路画起的。。

四

脱离英伟达苦心经营的生态，不是没有代价的，而DeepSeek-V4和LongCat-2.0-Preview要克服难以想象的困难：

之所以一直强调万亿级参数，是因为参数越大，对显存容量和带宽的要求更高，需要重构整个软硬件的协同工程；
更不用说CUDA的泛用性，模型团队需要针对国产芯片特性重写和优化核心算子，甚至自研全确定性的算子，以确保训练全程的精确可复现；
承认短期差距并不丢人，在万卡集群上长期训练，硬件故障是必然而非意外的，所以需要同步构建完整的容错、检测与恢复体系；
如果效率上不去，成本就是笑谈，要跑通全链路，就必须针对国产环境的特点，对训练框架和模型结构实现亲和设计，确保性能可以满足需求。

路虽远，行则将至。

公允的讲，自从DeepSeek-V3震惊世界以来又过去了一年多的时间，大家希望看到的开源模型赶超闭源模型的画面依然没有出现，Anthropic的年化收入屡创新高也在说明“一分钱一分货”的基本规律。

国产模型的任重道远和弯道超车，恐怕还是要结合中国产业结构的优势进行，我们的无人机、无人车、机器人乃至工业规模，都在真实生产层面拥有全球独一档的稀缺数据。

这些连接万物的场景，可以为芯片厂商提供长期连续、真实负载的场景，来验证芯片的稳定性和可靠性。

上半场拼算力资源，下半场比物理底座，时间还很长，长到足以产生任何结果的可能性。

张雪机车夺冠，以及还在被低估的中国制造业

阑夕 — Tue, 31 Mar 2026 12:55:00 GMT

我对赛车了解很浅，但对人的兴趣很高，去年在程前那里看“从县城修车工到年入7亿的车企老板”，印象很深，这几天张雪在WSBK的夺冠消息刷屏，有种合订本的感觉。这是一个纯血的中国剧本，不值一文的年轻人靠着勤奋聪明，打破所有的质疑和预期证明自己名利双收，很像短剧，然而胜在真实，这次的版本是，艺术固然源于生活，生活却会......

本文来自微信公众号：阑夕，作者：阑夕，头图来自：视觉中国

我对赛车了解很浅，但对人的兴趣很高，去年在程前那里看“从县城修车工到年入7亿的车企老板”，印象很深，这几天张雪在WSBK的夺冠消息刷屏，有种合订本的感觉。

这是一个纯血的中国剧本，不值一文的年轻人靠着勤奋聪明，打破所有的质疑和预期证明自己名利双收，很像短剧，然而胜在真实，这次的版本是，艺术固然源于生活，生活却会高于艺术。

不过我要说的也不是跟风赢吹输婊，而是中国制造业的“好处”可能还在被低估。

这么说可能有点奇怪，中国制造业的强大已经有太多材料佐证了，为什么还会认为它被低估了？

最开始，制造业是承接就业人口的手段，是养活上亿劳动力的饭碗，以2012年的峰值来算，占到了22%以上的全国岗位，这也是张雪赤手空拳开始去重庆创业的年份。

然后你会发现，制造业是能形成产业带的，张雪一个地地道道的湖南人，为什么要去重庆造车，连我这个根本不懂摩托车的人都能理解，重庆出了很多摩托车品牌，比如力帆——感谢那些年看的甲A联赛——配套最齐全，当然适合造车啊。

产业带是集聚效应的成果，当一条产业的上下游工厂都开在“小时达”的接触半径后，所有的成本，包括显性的物流成本和隐性的沟通成本，都会大幅下降，这个时候再用廉价劳动力的逻辑去下判断，就解释不通了。

这也是生态的一种，就像黄仁勋放话说竞争对手的芯片哪怕免费出售也撼动不了英伟达的市场优势，姑且不去较真这句大话，他的意思其实是背靠CUDA用了20年经营出来的开发生态，重复造轮子的离开成本其实远远高过芯片本身的溢价成本。

于是就有再然后的，中国在贸易战里越打越顺的既成事实。

贸易战这个事情，颠覆了很多所谓的常识，这很正常，智慧的增长就是需要不断修正自己的认知，比如最经典的“买方市场论”，得罪甲方死路一条。

理论上当然没有任何问题，美国有世界上最强的消费市场，以及同等分量的议价权，供应商不听话，换一个就是，就是这么任性，对吧。

但实际上呢，脱钩喊了这么久，越来越雷声大雨点小，去年还把中国的贸易顺差干到了史无前例的万亿美金级别，不会真以为是穷得响叮当的南方国家填上了美国的市场吧，还不是转口贸易立大功。

如果说转口贸易是中国企业在钻空子，那么问题来了，如果美国本土没有消费需求，这转口也不可能成立啊，反过来也是一样，新加坡前几年最高时进口了英伟达超过28%的芯片出口，怎么，是新加坡人特别爱拿芯片泡酒喝吗？

好用的东西，就是不愁卖，都是千年的狐狸，谁也别玩聊斋。

贸易没有输赢，它的本质是各取所需，印度、越南、印尼都尝试过要当中国的备份，但是仔细去看，除了承接中国产业链本就向外转移的那部分之外，能够自食其力的，很少。

到头来就是现在这么一个纳什均衡的状态，“任何单个参与者都无法通过仅改变自己的策略来获得更高的收益”，美国做不到，中国也做不到，大家继续按照比较优势的规律蠕动。

再往下讲，就是制造业对于工程师的培养能力，中国——或者说整个东亚——历史上是没有工程师文化的，这边更讲究以师徒相授的关系为底座的工匠文化，如果你们还记得的话，“工匠精神”还在中文互联网火过一阵子，幸好后来没被带偏。

工程师文化是舶来的，它也没有通过进入教育体系来从头塑造，完全基于繁荣的制造业和商业自下而上的开枝散叶，在这个语境里的工程师，也和老旧宣讲材料里的那些穿着白大褂的“张工”“李工”完全不一样了，成了个人禀赋、致富回报、市场机会的叠加塑造。

张雪就是凭借他的手艺去重庆的，手艺怎么来的，早年自己修车，修熟了去车队当机械师，最后真当成了车手，用一线实践来指导产品研发，就这么一件事干了十年，到了26岁创业的时候，就会发现资源开始自动的围过来。

讲道理，如果把张雪这个名字抹掉，这个故事特别像我们从小看的日本或者美国传记文学，道奇兄弟不就是这么成功的吗，自小用废铁造自行车，逆向工程汽车轴承，从给福特供应零部件起家，翅膀硬了就做了自己的品牌。

以及帕卡德、戴尔、博斯⋯⋯事实证明，拥有强大的制造业传统，就是能够孕育出工程师的梯队，因为再离谱的设想都能在可控的成本里验证试错，而不是变成一摞摞的达芬奇手稿。

现在，我们要熟悉张雪这样的中国人名越来越多的出现在史册上了。

张雪说他到重庆后，第一个去的就是一个类似华强北的地方，按照自己的需求，2万块钱就攒出了一台车，用这台车换到了启动资金，公司做大之后，他要自己来做发动机，把精度从5丝压到3丝，也是能找到供应商实现这个要求。

苹果的CEO库克在电视采访里说过这么一段意思，苹果选择中国代工早就不是人力成本低这个原因了，在美国如果要开一个模具会议，能找来的工程师连一间办公室都坐不满，但在中国可以坐满好几个足球场。

你可以说他来中国出差是在舔市场，但不能质疑他作为一个供应链大佬的身份被选为CEO的资质和判断。

众所周知，制造业能为就业兜底，同时这种兜底，又能构建一套丰富的工程师梯队，从熟练技术工人，到中级技术专家，再到高级研发人才，更重要的是，这套体系有着充分的流动性，它和其他很多传统行业不一样，对生产资料的依赖很低。

张雪的身份就经历了多次的无缝切换，当他在湖南修车的时候，是底层小工，当他在车企打工时，是技术专家，当他自己创业，就是在用高级研发的本事去组队，他自己都说了，“大家开始习惯了，跟张雪一起去把事情干出来。”

最后，可能在很多人看来是微不足道的，但我觉得非常有意义的是，制造业的昌盛可以真的为所欲为，包括培养出一大批追随本心实现所谓“资产阶级趣味”的活人。

赛车运动就是其中之一，还有国产跑鞋这些年在马拉松赛事里的渗透，以及Hi-Fi是怎么从发烧友市场变成挑战大牌的，甚至连俞浩都属于这个范畴，他是中国最早的四旋翼无人机开发者，因为对马达技术感兴趣，“转行”干了扫地机器人⋯⋯

“资产阶级趣味”的本质，是从心，也是自由，自由这个事吧，需要松弛和风险，在紧张的社会里是一种奢侈，但在一个乐观向上的环境里，它又是一个必需品。

某种意义上，张雪峰和张雪都代表了中国的多个棱面：

张雪峰为普通家庭降低选择的容错，用肉身撑起那条拿文凭换未来的轨道，如实告知你们承担不起自由这玩意儿。

而连高中都没上过的张雪又证明了，自由纵使不是免费的，但它却会为那些真正相信自己有才能的人打开大门，“我比别人努力十倍，成功凭什么不是我的？”

可以结果参差不齐，唯要机会公正平等，健康的制度就是要实现这个原则。

“有没有一种可能，张雪如果不是家庭条件那么差，父母没能力管他，现在也揣着某个二流大学的文凭在送外卖？”

是有这个可能。

但我觉得看过他的那些视频的人，都不会这么认为，眼里有光是装不出来的，也很难因为外力而自动熄灭。

Kimi没有DeepSeek的命

阑夕 — Mon, 30 Mar 2026 13:17:22 GMT

2024或许你还记得，在并不遥远的2024 年，Kimi是中国AI当红炸子鸡：10亿美金融资、Kimi概念股多次涨停、200万字输入碾压GPT、激进的投流推广策略。但他们当时获得的曝光度，远超自己的技术影响力。事实上，那个200万字的模型，后来能用到的人微乎其微。后来了解到，那是个实验性模型，每次运行成本接近......

本文来自微信公众号：阑夕，作者：阑夕，头图来自：AI生成

2024

或许你还记得，在并不遥远的2024 年，Kimi是中国AI当红炸子鸡：10亿美金融资、Kimi概念股多次涨停、200万字输入碾压GPT、激进的投流推广策略。

但他们当时获得的曝光度，远超自己的技术影响力。

事实上，那个200万字的模型，后来能用到的人微乎其微。后来了解到，那是个实验性模型，每次运行成本接近 3 位数，完全不具备大规模服务用户的可能性。

那时的技术圈，对 Kimi 是不屑一顾的。

但是靠着200万字的噱头，Kimi还是站住了“长文本”标签和用户心智。

2025

2025 年初，DeepSeek 横空出世，真正靠技术实力成为中国AI技术的代言人。

到了 2025年中，Kimi 已快一年没任何融资的消息。被“唱衰”成为主旋律，员工开始流失，业内基本给这个创业项目判了死刑。

如果你从2025年年中开始，闭关了 9 个月，到2026年3月看到新闻：

Kimi 最新估值 1200 亿；

Kimi 20 天收入超过去一年；

Kimi的模型被3500亿估值的最火AI编程工具Cursor套壳并实锤（你闭关了9个月，所以不知道最火的AI编程工具已经是 Claude Code了，Cursor已成老二）；

Kimi新模型被承载了互联网20%流量、市值超过 5000 亿Cloudflare引入为主力模型；

Kimi新模型成为全球最大独立AI搜索应用Perplexity唯一引入的开源模型和中国模型；

Kimi新技术“注意力残差”开始改造深度学习架构10多年来的地基，并得到前OpenAI的联合创始人Andrej Karpathy、OpenAI推理模型之父 Jerry Tworek 以及马斯克称赞；

杨植麟成为英伟达2026 GTC年度大会唯一受邀做演讲的全球独立大模型公司代表……

你很可能会惊掉下巴。

大家说“AI 一天，人间一年”，AI 领域 9 个月确实发生了很多事情。

但归根结底是一件事情，AI技术的范式发生了变化。这个变化最常见、最偷懒的概括是从 Chat 到 Agent。

对全世界的 3000万程序员来说，变化是，最受推崇的工具从Cursor 变成 Claude Code。

对总是率先拥抱新技术的 early adopter 来说，变化是更频繁地打开那个类似 DOS 系统的黑白命令行终端……

对AI公司来说，变化是大家陆续发现：更会聊天的模型，远不如会写代码和调用工具的模型有价值。

最酷的产品从ChatGPT变成Claude Code，最酷的创业公司也从 OpenAI 变成了 Anthropic。

回到 2025 年初的中国市场。

DeepSeek R1 因为复刻并开源了 OpenAI o1 的“深度思考”能力爆火，另一个“通用 Agent”产品 Manus 也横空出世……

彼时的中国AI公司，大多数在忙着复现 DeepSeek R1，推出能“深度思考”的新模型。少数公司意识到 Manus 背后的那个模型，才是更值得花资源“复现”的东西。或者意识到了，但没有分配到足够的资源，或找到方法。

Manus的一个很大的价值，就是可视化呈现了Claude模型的多轮工具调用能力。正如一位大模型公司的技术专家在自己的博客中写到，“绝大多数 Agent 产品，离了 Claude 以后，什么都不是。”

直到 2025年7月，中国第一个主打Agent能力的模型才悄然出现。7月11日，Kimi K2 发布，喊的是 Open Agentic Intelligence。这里显然藏着他们的野心：复现 Claude 模型的 Agent 能力，并开源出去。就像 DeepSeek R1 复现 OpenAI o1并开源出去。

发布 5 天后，7月16日，英国的 Nature 自然杂志发现了这个模型的价值，用“另一个DeepSeek时刻”来形容。

发布10天后，7月21日，Anthropic联合创始人Jack Clark在自己的博客中介绍了 K2，评价称：

在我看来，Kimi 是一款还不错的模型，落后美国最前沿几个月，延续了 DeepSeek 的轨迹。其编码和工具调用分数已足够高，我预计现实中会有人真正用它，因此观察其采用率能折射竞争力。

7 月底，杨植麟在播客专访中，解释了 K2 为什么没有先做“深度思考”，而是在 Agent 需要的编程和工具调用能力上发力。他用“缸中之脑”来形容主打深度思考的模型。对了，杨植麟这篇采访值得多看几遍，他讲了很多技术层面更本质的东西，比如编程和Agent的关系，思考和工具调用的关系。

因为 K2 和后续 K2 Thinking 模型的表现，Kimi 的融资在年底终于续上了，5 亿美金，IDG和几家老股东继续加持。

2026

2026 年春节前后，这个疯狂的大模型发布季，Kimi 是第一个交卷的选手。可能也是让同行们最难受的一个，因为 K2.5万亿参数、图片和视频的多模态理解能力，支持思考和非思考模式。其他创业公司同行发布的都是纯文本模型。有实力把多模态能力融入旗舰模型的，只有大厂的闭源模型。

3月16号，Kimi团队发布了Attention Residuals的技术论文，挑战已有 10 年历史的神经网络底层残差连接机制。OpenAI的联合创始人Andrej Karpathy锐评Kimi“让我们意识到根本没有把Attention is All You Need理解透彻”，要知道，Attention is All You Need就是开启大模型时代的圣杯，哪怕考虑到AI圈的通词膨胀，这个评价也是前所未有的高。据说，论文第一作者是一位仅 17岁的高中生，天才出少年，真是令人感慨。

3月17号，Kimi 模型继年初的 CES 2026 之后，在黄仁勋的 GTC 2026 主旨演讲中再度成为英伟达展示下一代芯片和推理性能的御用模型。

3月18号，作为英伟达的GTC年度大会唯一受邀的中国独立大模型公司代表，杨植麟的现场演讲全是干货，上来就把优化器、注意力机制、残差连接三大核心模块比作有8-11年历史的陈旧技术标准，是继续Scaling的障碍，用新的技术突破表明“每一项基础技术都值得重新思考”。

然后是这几天人尽皆知的“Cursor丑闻”，谁能想到，估值500亿美金的全球最大编程助手Cursor，重磅推出的新一代编程模型Composer 2——跑分超过Claude Opus 4.6——竟然是套的Kimi K2.5的壳⋯⋯

身为Token中介定位的Cursor之所以要发力“自研”，主要还是为了摆脱它对Anthropic和OpenAI的高度依赖，卡脖子这事儿可不分国界，Anthropic也真的曾经断供Windsurf这类编程工具，在既当裁判员又当运动员的环境下，Cursor希望独立自主的心情，完全可以理解。

只是能力和愿景之间的巨大鸿沟，让Cursor选择了抹掉来自Kimi的底座模型名字，靠代笔求融资，事情最后也算是体面收场，Cursor的联合创始人公开道歉，在技术报告中给除了选择 Kimi K2.5 作为底座模型的详细理由，而Kimi官方也回应表示，很高兴Cursor使用Kimi K2.5作为基座，双方通过推理服务商 Fireworks AI 做了技术授权。

根据小道消息， 2026 年春节前后，Kimi 陆续以投前 48 亿美元、60 亿美元、100亿美元的估值完成总额近 20 亿美元的融资，3月份开启的 180 亿美元轮次份额也要排队才能拿到。

这当然也受益于两个同行在港股的超常表现，但更重要的还是靠自己的 K2和后续的模型实际表现，包括前文题库的 Cursor、Cloudflare、Perplexity、黄仁勋、马斯克、马克·安德森、查马斯等不断发来的“金水”，以及K2.5发布后20天收入超过过去一年的财务表现。

一位 Kimi 的朋友在私下聊天里说，制约业务发展的只有算力，现在至少还有 10 倍的需求没有满足。有多少卡，就能有多少收入。据我跟另一个大厂工作的朋友了解，现在有些大厂在编程工具中接入的Kimi模型，甚至要通过预购才能拿到足够的额度。

这 9 个月，Kimi 算是完成了一次逆天改命。

命

DeepSeek V3不是一天炼成的。其背后的幻方量化基因，决定了他们从 2023 年起就走上了一条与硅谷截然不同的极致能效比之路。在 2023 到 2024 年的大部分时间里，他们游离于主流叙事之外，潜心自研 MLA（多头潜在注意力机制）与 DeepSeekMoE 架构，试图在有限的算力下压榨出超越物理极限的性能。直到 2025 年成就自己，也给其他AI创业公司带来信心。

所有人都在期待 DeepSeek 的下一代模型继续惊艳全场，但媒体上三番五次的“狼来了”把戏只会消磨大家的注意力。技术突破，哪是那么容易的事情，我们完全有理由更有耐心地等待 DeepSeek 团队的下一个作品。

Kimi K2 也不是一天炼成的。他们实际上跟 DeepSeek R1同一天发布了无人问津的K1.5模型，被OpenAI官方认为是率先复现o1的两个公司之一。他们在被唱衰最厉害的2025年初发布了Moonlight系列小型MoE模型，用来验证下一代二阶优化器技术，并且最终应用到万亿的K2模型上。现在Muon已取代已经用了10年的标准技术Adam，成为Kimi、GLM-5、DeepSeek Engram在内的新模型都开始采用的新标准。

正所谓，“出来混，总要还的。”Kimi 在2024年提前享受了C位和曝光，2026年没再复现该属于自己的流量。

各有各的命。

作为两家几乎同时起步的创业公司，我佩服他们那种从来不认为市场格局已定、相信技术才是最大变量、敢于追逐AGI 的勇气和年轻生猛、战绩可查、永远相信细水长流的力量。

即使站在 2026年3月底这个时间节点看，2022年底开始的这场AI革命也才进行了3年半的时间，一切才刚刚开始。为什么下一个 OpenAI 和 Anthropic 不能是一家中国公司？

本文来自微信公众号：阑夕，作者：阑夕

你在用AI写文章吗？

阑夕 — Wed, 25 Mar 2026 23:40:00 GMT

一个观察，不一定对：我发现被AI驯化的人有个特点，看到稍微长一点的文本，就会怀疑这是不是AI写的，并本能地想让AI来做总结。在我的社交媒体评论区里，新粉丝也多了起来，张口闭口就是“这是不是AI写的？”Slop和Taste，是AI时代被频繁提及的两个概念。翻译过来，就是泔水和品味，它们看似针锋相对，但很多时候其......

本文来自微信公众号：阑夕，作者：阑夕，头图来自：AI生成

一个观察，不一定对：我发现被AI驯化的人有个特点，看到稍微长一点的文本，就会怀疑这是不是AI写的，并本能地想让AI来做总结。

在我的社交媒体评论区里，新粉丝也多了起来，张口闭口就是“这是不是AI写的？”

Slop和Taste，是AI时代被频繁提及的两个概念。

翻译过来，就是泔水和品味，它们看似针锋相对，但很多时候其实是一体两面。

就像我经常看到，有人刚刚大赞Taste在AI时代有多重要，转头就把一条Slop搬到群里，浑然不觉其中矛盾。

在我看来，AI带来的最大错觉，是让没脑子的人，以为自己也有脑子，而无法分辨区别，是用不用得好AI的分水岭。

什么意思呢？

就用写作来举例吧，AI可以生产70分的内容，但你必须要有90分的能力，才能知道怎样去使用那些70分的材料，如果你只有50分，那就意味着你只能全盘接受，而无从分辨对错。

罗素他老人家说，“这个世界的问题就是，智者充满疑虑，蠢货坚信不疑”，要我说，疑虑的未必都是智者，坚信的一定是蠢货。

AI几乎无限的生产能力带来的另外一个副产品，就是在发的长文底下总有大聪明说这是不是AI写的，不能说完全不糟心吧，就是非常倒反天罡：

AI正是靠着我这样的人贡献的语料完成训练——而且我很确信自己的占比——才有了今天的本事，现在倒好，被强夺者被当成了索取者。

此处应有斯内普看到哈利波特对自己使用神锋无影的表情包：

你竟敢用我发明的魔法对付我？

我其实很能理解这类评论的用户画像，他们大概率是从来就没有消费长文的能力，在没有AI的时代会说“太长不看”，有了AI之后更会如此廉价化的对待一切无法复现的行为。

一边被漫山遍野的Slop灌成泡芙，一边将所视之物都当作Slop予以简化，这就是我说的，没有分辨能力，就无从判断好坏。

更重要的是，在很多人看来，写作是一件负担，是很辛苦的生产工作，因为自己自小如此，所以便不可能有人把写作视为乐趣，怎么可能会有人主动投入那么多的时间、写这么长的文章，要么是AI写的，要么是有人付钱的商单。

和菜头前段时间也写过一篇文章“机器永不眠”，意思是在写作上去和机器卷效率是毫无意义的，AI可以让写东西变得简单、高效和自动化，但真正让他感到愉悦的，是在写作中遇到的麻烦和困难，以及如何塑造了自己。

“我手里拿着来这个世界的单程票，我想我在最早一定有个什么目的，这个目的一定不是来这个世界上轻松躺着，等机器帮我完成一切。”

是的，机器写作即便成功，大概也留不住读者，这是非常功利主义的实话，如果我真要兜售AI生产的商品，那无异于自断财路的自杀行为，我的每一个客户，都可以自己用AI生产内容，要我做甚。

认知的边界，就是世界的边界，我谈科幻文艺，谈电影和宇宙，就是想分享这些，然后就有人忍不住自证，自己所处的方寸之间，才是天地，你的那些表达，王八念经，不听不听。

而且计量单位也是一个让我很难有同理心的地方，为什么那么多人会对千字篇幅的文本喊长，这是要把大脑寄存到多么贫瘠的荒野里，才会出现的面露难色？

比AI降智可怕一万倍的，是它让人类的降智。

前几天看到祝佳音说，他看到一篇文章用了“不是、而是”的句式，下意识的以为这又是AI写的，然后看到发表日期是在2017年，这才重新陷入沉思。

这也是我说的倒反天罡，我自己有时候都会特别注意，尽量避开“不是、而是”的表达，否则就会和AI“同流合污”了，但这实际上是不合理的，AI把一种经典的文本技巧用烂了用吐了，最后是要人类反过来迁就AI，这对吗？

需要我帮你出一版更加犀利、简洁的文章吗？

AI圈贩卖焦虑已经过于离谱了

阑夕 — Mon, 09 Mar 2026 12:20:00 GMT

OpenClaw引起的这波“龙虾热”，变得越来越魔幻现实主义了。如果说春节长假刚结束那会儿，上门安装龙虾还是一个段子、还是一个停留在用Nana Banana作图博君一笑的阶段，上周末腾讯大厦门口排成长队等待免费安装龙虾，就只能说“至此已成艺术”了。我很想引述一个笑话，它的原始版本是这样的：“一个小男孩多大了就......

本文来自微信公众号：阑夕，作者：阑夕，题图来自：AI生成

OpenClaw引起的这波“龙虾热”，变得越来越魔幻现实主义了。

如果说春节长假刚结束那会儿，上门安装龙虾还是一个段子、还是一个停留在用Nana Banana作图博君一笑的阶段，上周末腾讯大厦门口排成长队等待免费安装龙虾，就只能说“至此已成艺术”了。

我很想引述一个笑话，它的原始版本是这样的：

“一个小男孩多大了就不应该进女澡堂了？”

“当他想进女澡堂的时候，他就不应该进了。”

龙虾这事儿的基本道理，本质上也是一样的，如果你需要托人帮你安装龙虾，那么其实你就不太可能需要龙虾⋯⋯

勇敢的人先享受世界，这话大家都赞同，但要承认自己不在其中、也不配先享受世界，这就很难了。

OpenClaw是很牛逼的创新，没毛病，但它的牛逼并不在于普惠层面，恰恰相反，它是一个用来提高AI使用上限的手段。

是给那些已经把现有AI工具——从ChatBot到Coding——用到了瓶颈的人，一个打破极限的“超频”方案。

而不是给那些时至今日都没亲手写过超出500字的提示词的人，一个弯道超车的万能钥匙。

其实Anthropic的报告写得很清楚，AI在各行各业的理论利用率“蓝色区域”和实际利用率“红色区域”相差甚远：

考虑到这还是基于Claude的数据——相比ChatGPT和Gemini，Claude是最专注于生产力场景的——就更不用说只把AI当成聊天对象的广大群众了。

还有一个龙虾悖论是，只有你的时间成本足够高，才能接受以Tokens为计价单位的工作外包模式。

为什么AI Coding的货币化超过了其他所有行业？因为程序员是最典型的个体化高薪职业，时间就是生产力。

怂恿普通人用龙虾，就是模型厂商和云计算平台的共谋了，本来赚的就是辛苦钱，还要负担所谓的“数字员工”，省下来的时间再去多刷几部短剧，整个闭环都很尬住。

更离谱的，是从这周开始，各地已经陆续发布“养龙虾”的补贴政策了，一个不存在的网站上的开源项目，和白纸黑字的红头文件绑在一起，实在有些抽象。

我一直说，没错，AI解决了生产的问题，改变了“就差一个程序员”的尴尬，但是，它终究无法创造真实的需求，或者说，FOMO本身就成了需求。

一种形式的充裕，必然带来另一种形式的稀缺，锤子的充裕，对应的就是钉子的稀缺，如果你看不到钉子，那你就是钉子。

在FOMO即需求的设定里，用上龙虾，能用龙虾，比用龙虾干什么，更重要，更值得发朋友圈。

web3的尸体还没凉透，web4就已经横空出世了，这些热情满满的活动充分证明了一条定律：哪里有韭菜，哪里就有币圈。

反而是最喜欢写小作文的A股在此时保持了高度的克制，龙虾概念股出来得相当晚，这说明什么？说明连股民在他们最擅长的自我欺骗这件事情上都犹豫了⋯⋯

说句不中听的话，你好不容易装上龙虾，环境周全，模型配好，让它每天给你推荐股票，接着AI跑完几百万Tokens，从伊朗局势到芯片革命，事无巨细的交付了一份“麦肯锡级别”的报告，让你无比满意，有种天下了若指掌的力量感。

但从结果来看，它和你抛硬币做的决定，其实没什么区别。

因为赚钱的逻辑不是这样的，从来都不是，世界上更常见的矛盾，是看过了太多的道理，却依然过不好这一生。

就像评价一种资产有没有泡沫的标准是“连大爷大妈都开始买了”，今天看到周鸿祎也表示要搞一键安装的龙虾了，说明这个事儿差不多也快到头了。

不过，在进度上，2026年的AI行业，确实进入了一个“大分化”的版本。

第一个分化，就在于前沿层和大众层，龙虾只是最新的媒介。

更早的春节期间，一份完全由AI生成的2026大失业文件在全网刷屏，这年头，AI胡编乱造不叫胡编乱造，叫非虚构写作了，也是奇景。

AI行业的认知更新以天甚至以小时为单位，普通人却依然麻木不仁的接着奏乐接着舞，这种碰撞引起的失真感，是很有意思的社会化现象。

一边是恨其不争的捉急，一边是与我何干的悠闲，奋斗逼和躺平逼狭路相逢，只好各道一声傻逼。

我毫不怀疑AI会淘汰掉大多数人，但就此预判大多数人为了不被淘汰所能付出的艰辛，这也是一厢情愿，属于了解AI但不了解人类的错觉。

就像Andrej Karpathy花两个小时给自己写了一个记录心率的仪表盘，然后惊呼应用商店不存在了，未来所有人都会像他一样给自己写App⋯⋯

这哥们好像活在一个没有TikTok的世界里，或者说根本不知道为了少打几个字，用户是怎么让无限上下划的产品吞噬掉几乎所有时间消费的。

第二个分化，在于大厂和小虎之间的方向背离。

过去一个多月来，国内的互联网大厂烧掉了超过60亿人民币，就为把DAU冲出一个漂亮的数字，把最主流的ChatBot做成入口。

与此同时，硕果仅存的“AI六小虎”里，全都战略性放弃了AI应用的路线，转而选择主在海外市场卖API。

战绩可查的是，Kimi用20天的收入超过了去年全年，智谱最高档的订阅产品一度断货，MiniMax的调用量单周登顶OpenRouter⋯⋯

于是我们看到“DAU无用论”又被翻出来广为传诵，当然传诵的主要都是些从未做过百万级DAU产品的从业者这点就不要提了，以免尴尬。

可惜AI圈不怎么读书，否则托克维尔的“旧制度与大革命”应该会被更频繁的提及，法国人与过去告别的决绝与浪漫，把处刑台变成了一道道靓丽的风景线，是多么的辉映时代。

只有老登才张口闭口林俊旸，咱们自己人都说junyang。

第三个分化，在于中国和美国的各走各路。

一年前DeepSeek火出圈后，很多啥也不懂但就是喜欢到处掺合的人纷纷建议要把梁文锋保护起来，别让他出国参加交流活动时被万恶的美国给扣了。

姑且不论贷款开团的做法，真实发生的情况是，在这一年来的全球性会议上，整个行业都处于一种“假装中国不存在”的世界线里。

比如最近贡献了Sam Altman和Dario Amodei举手握拳而非牵手这个名场面的AI Impact Summit，有头有脸的AI公司都去了——除了中国的。

这是一个相当吊诡的画面，作为全球AI产业的两极之一，中国的AI公司在各大行业峰会里始终处于缺席状态，存在感和地位的背道而驰，违和感已经无法视而不见了。

这当然是地缘政治的结果之一，双方似乎都是在假设一个不会受到对方任何影响的市场环境，但实际上，中国的程序员们几乎全是Anthropic的付费用户，而美国同行们也把中国的开源模型捧上了天。

至于龙虾热潮的内外两开花，更是把“技术没有国界线”写在了明面上。

“大分化”版本的生存指南，克服焦虑应该放在第一条，如果真要统计，人类每个星期错过的AI风口怕是多达百十个，但风口上已经没有猪了，那里成了一个打卡点。

包括龙虾，我其实是推荐大家都去尝试的，但前提一定是，基于你的好奇和兴趣，而不是因为看着别人都用，心里急得慌。

“哥，你当初不是跟我说AI是用来提效的吗？怎么你搞了AI之后越来越忙了？还一整夜一整夜的不睡觉，抖音也不刷了，番茄也不看了，王者也不打了，张口闭口就是什么Skills、Mcp、OpenClaw，我都有点分不清了，到底是你在用AI，还是AI在用你啊？”

章泽天的原罪，是“不迎合”

阑夕 — Sun, 01 Mar 2026 04:49:44 GMT

时隔45天，小天章上线了第二期，非但没有延续上一期的争议，反倒是好评肉眼可见地多了起来。其中除了听感上的提升，人们同样讶异于章泽天看起来完全没有受到舆论太多影响，开始相信她是真的想把播客这件事长期做下去。说实话，对这个结果我并没有感到很意外，但凡留心过第一期舆论起伏的人，就能看得出立靶意图是大于实际评价的：在......

本文来自微信公众号：阑夕，作者：→，原文标题：《章泽天的原罪，是「不迎合」》

时隔45天，小天章上线了第二期，非但没有延续上一期的争议，反倒是好评肉眼可见地多了起来。

其中除了听感上的提升，人们同样讶异于章泽天看起来完全没有受到舆论太多影响，开始相信她是真的想把播客这件事长期做下去。

说实话，对这个结果我并没有感到很意外，但凡留心过第一期舆论起伏的人，就能看得出立靶意图是大于实际评价的：

在小红书上的第一期先导片里，由于只截了几十秒的切片，评论区的声音是「怎么都是章泽天在说，能不能让刘嘉玲多点发言」

然而到了正片上线，刘嘉玲的确主导了绝大多数谈话过程，评论区又转向了「章泽天存在感太弱了，全靠刘嘉玲撑着才没有冷场」

……

怎么说呢，我并没有什么打抱不平的情结，无论作为公众人物还是播客内容本身，发出来就要接受一切评价，这没毛病。

只不过播客这种媒介虽然诞生年龄已经不算短了，但在中国仍然是一个实打实的新兴行业，这就导致新的媒介形式在普及出圈的时候，会在消费侧造成大量常识性误解。

哪怕不常在镜头前露面，但章泽天毫无疑问也是个公众人物，而最常见的误解之一，就是公众人物在跨界做播客过程中，天然会让不怎么接触播客的群体产生「谁做播客，谁就是主角」的认知偏差。

更何况，第一期的嘉宾选择，是刘嘉玲。

作为娱乐圈当仁不让的老江湖，刘嘉玲的受访经验和能力不可谓不强，这也导致了在一老一新两个完全不同的阅历面前，小天章首期就得面临如何做出内容质量的天问。

然而从结果来看，这期刘嘉玲的谈话部分几乎没有受到任何差评，这反而证明了章泽天在打造这期内容时的考量相当细致。

比如我看很多人已经提到了，这期的采访地点被选在了刘嘉玲家里而非演播室，围绕嘉宾构建出安全场域是一个经典操作，它能让人在熟悉的环境中保持身心最大程度上的放松，在去媒体化的场景下，会激发嘉宾成倍的表达欲。

又比如章泽天展现的低姿态倾听者形象，作为播客界的新人，她并没有按部就班的按照提纲设置议程，而是通过大量的留白和停顿给予刘嘉玲充分的发挥空间。

这一点在第二期上线后就更明显了，面对既是嘉宾、也是同好的极限攀登者曾燕红，章泽天的提问变得更密集，也能在小细节上适当做出补充，因为登山确实是她正频繁接触的领域。

但第一期不同，即便有了所谓的人脉资源，但章泽天之于娱乐圈依然是个外人，既然注定多说多错，不如索性直接把麦克风递给刘嘉玲，这其实是个相当机敏的做法。

能让一个老江湖在放松的情境下侃侃而谈自己的60岁——这同样是章泽天很难产生共鸣的——都在证明这期播客从内容角度上，已经完成了它的任务。

至于类似「2分钟能错过10个值得深挖的点」这样的评价，就更是一种本末倒置了，要知道整场谈话的主导权在嘉宾手里，能不能深挖的前提，一定取决于嘉宾想说什么。

你当然可以说章泽天的存在感太弱，但要因此去苛责这期播客的内容价值，甚至滑坡到她「不适合干这行」的结论，显然是自相矛盾的。

轻访谈的定位，注定了小天章这档播客不会有太高的信息密度，它更像是听众茶余饭后的甜点，在高压内容已经含量超标的情况下，提供一种解腻的选项。

在我看来，且不说解腻本身就是需要一定程度上「言之无物」的，想让章泽天做一些所谓接地气的内容，反而会冲淡她人脉的圈层优势，以及视角上的独特性。

是的，作为没什么经验的访谈者，章泽天首期表现的确生涩，但生涩可以进步，独特的视角却不是多做几期节目就能做出来的。

看完对话曾燕红的第二期，能感受到章泽天的表达欲正在日渐丰腴。

我甚至还联想到了她几年前与王屹芝在镜头前周旋的那条切片，当时人们的反应远不像今天这般拿着放大镜找靶心的苛责，彼时人们为了赞扬章泽天的高情商，用的形容词都是「滴水不漏」「社交范本」。

然后历经多年来不断的传播发酵后，俨然已经给她戴上了所谓大女主的标签。

很难说这究竟是好事还是坏事，这些年里，章泽天的影响力越积越深，但标签也在越来越固化，于是播客上线之初，人们发现这根本不符合长久以来想象中的章泽天，于是产生了落差和愤怒。

公众永远有情绪，情绪永远需要出口，说到底，这还是一个公众人物与公众预期的对抗。

章泽天当然可以迎合人们的想象去硬造人设，但她反而不露怯地展现出一种自然的松弛感、也很可能是最接近她日常的一面，这并不容易。

就像她在这期里说到的一样，「过于完美和过于不完美都不是真实的自己，只有自己才知道自己到底是谁。」

有时候做自己很难，迎合反倒是那个简单的选项。

从热搜到日常，一个观察AI渗透的社交媒体样本

阑夕 — Sat, 28 Feb 2026 08:21:44 GMT

Seedance 2.0发布第二天，喜提微博全站热搜榜一。这当然不意外，在创造了全球级的关注热度之后，不上热搜才是不正常的。所以热搜词条，是充满史诗感的「从DeepSeek到Seedance中国AI成了」。不过我要说的也不是这个，在万物皆可赢学的微博，信息的传播必然是市民化和扁平化的。真正没被注意到的，其实是......

本文来自微信公众号：阑夕，作者：→

Seedance 2.0发布第二天，喜提微博全站热搜榜一。

这当然不意外，在创造了全球级的关注热度之后，不上热搜才是不正常的。

所以热搜词条，是充满史诗感的「从DeepSeek到Seedance中国AI成了」。

不过我要说的也不是这个，在万物皆可赢学的微博，信息的传播必然是市民化和扁平化的。

真正没被注意到的，其实是在这次春节档的AI大战里，总计有371个AI相关话题上了热搜，Seedance 2.0的火爆，反而容易产生一叶障目的错觉。

事实上，不止是AI公司在微博上百花齐放，连同讨论话题也高度多元化了，不再只是新闻热点的跟进。

比如在这371个热搜里，有Seedance 2.0的提示词和玩法分享，有关于AI必备技能的教程整理，有对字节和快手两家视频模型的比较和评测，甚至还有红包大战攻势下奶茶店喜提爆单的景象⋯⋯

微博的江湖地位可以商榷，但它其实一直扮演着一个风向标的角色，就是连接着一群不那么FOMO的成熟用户，而当这群人都真正的在谈论和使用AI，AI可能真的开始走进千家万户了。

结果可以说符合期待，过程却不在很多人的预料中。

AI时代，图文重回舞台中央

仅仅时隔一年前，还不是这样的。

DeepSeek的横空出世，让中国用户第一次体验到对齐国际水平的推理模型，微博是在场的，这毫无疑问。

但在DeepSeek掀起的国民级热潮里，微博的在场又是单薄的，和其他社区的用户一言不合就上手部署相比，微博提供的舆论场，则明显务虚。

在微博谈AI，大家关心的是英伟达会不会完蛋，是美国同行有没有破防，是科技竞赛的宏大叙事。

这是微博基本盘的舒适区，本身没毛病，却也很容易「把天聊死」，在很长一段时间里，大模型厂商要在微博引起注意，就必须贷款民族情绪，先赢为敬。

至于变化是何时发生的，已不可考，也不重要，我的评价是，因为AI行业的信息迭代实在是太快、太密了，反而给了图文Feed为产品形态的微博，一个重新回到舞台中央的机会。

这和推特（X）凭什么始终占据着AI第一站的生态位，道理很接近。

众所周知，自从被马斯克收购以来，推特就一直在得罪用户的路上，不但MAU稳定下滑，已经被Threads反超，论及流量规模，更是比不过YouTube和TikTok等大户。

但AI博主、AI公司、AI开发者以及吃瓜群众们，基本都离不开推特，这和他们是否喜欢推特或是马斯克无关，「短平快」的图文信息流，是最适合用来接住AI话题的，嘴上说着不要，身体却很诚实。

在日新月异的技术变革里，信息若是需要成为作品，就面临过时的风险，反倒是古典化的「碎碎念」，成了焕发新生的媒介载体。

微博的生态，固然和推特区别很大，但在产品形态上，二者师出同门，这让微博自然抓住了一大波回流和拉活的内容供给方。

微博早就不止于「传声筒」了

我不是以旁观者的身份来总结这个现象的，我本人就是亲历者。

在过去一年的微博上，我抄过宝玉老师的提示词，学过Simon_阿文的图生视频技巧，转过高飞翻译的爆款长文，一个明显的感知是，握有麦克风的，终于不再只是自媒体老登们了。

微博当然也有主动扶持所谓的AI博主，但这不算决定性因素，天下武功，唯快不破，在信息流动速度空前迅速的时代，发布效率最高的产品，必然得到创作者的首选。

不需要考虑封面，不需要细心裁剪，不需要填满描述，一个输入框解决一切输出，我愿称之为产品的暴力。

另外就是——可能微博官方不太会喜欢我这么说——微博在2C方面的变现能力属实有点幽默，所以反而赋予微博的AI博主一种古典互联网时代的纯粹性和利他性。

而在其他平台，你很容易刷着刷着就收到卖课链接和进群暗号⋯⋯

这倒不是说微博就提供不了获得感，论影响力的牌面，微博依旧是那个「富贵逼人」的存在，AI大战打得火热，别的平台可能只能过过嘴瘾，但在微博，大家是真的能逮住正主，大佬们亲自营业并与评论区高频互动，这种在场感很难在别家见到。

比如在选择封杀元宝的红包链接之后，微信也得第一时间让公关总监找回她的微博账号，把官方解释和一张「我发起疯来连自己都打」的表情包发了出来。

在这届春节前后想起自己微博账号的，还有智谱的创始人唐杰、Kimi的总裁张予彤、Meta的前AI实验室研究总监田源栋等大佬，在高强度的竞争压力下，微博其实是一个成本最低的曝光渠道。

当然，就像前面已经提到的，微博的AI话题和创作者圈子早就变天了，若是还把微博当成一个发发通稿、转转声明的传声筒，未免就有些跟不上版本。

毕竟，风起于青萍之末，浪成于微澜之间。

一个公共认知的「最大公约数」

作为贺岁档的最大黑马，「镖人」除了票房逆袭之外，片方用微博拥抱乃至献身AI的做法，是可以写进营销教材的。

时值Seedance 2.0卷入版权危机，被美国电影协会、迪士尼、华纳兄弟、奈飞等传统影视机构轮番拷打，关于私有的数字资产是否应该被模型训练，也成了一个争吵不休的矛盾。

就在这么一个复杂的情势里，「镖人」选择站出来支持Seedance 2.0、支持AI，开放电影素材，任由微博的创作者拿去二创，放在行业里并不多见。

国士待之，国士报之，「镖人」的大方，激发了不断涌现的二创盛筵，为影片的宣发赚足了群众基础，而全员变猫的爆款AI视频，更是圈进来了一大波路人粉。

从这些二创作品发出来的那一刻起，官方下场互动，粉丝裂变出新的二创，继而吸引更多用户引发电影破圈创造更大的票房号召力，整个过程都在微博闭环完成。

既有娱乐资源的头部集中度，又有广场式的UGC爆发力，两者相加，就进一步解释了为什么只有微博能很好承接住类似场景，这是祖传的优势领域。

别的姑且不论，但凡涉及到和娱乐、汽车这些优势品类的跨界联动，微博可就来劲了，在这些玩法上，AI就像个万能接口，能无缝对接进各个垂直领域的内容池里。

传统的图文创作者手里被塞上强大的工具之后，也开始有了多模态化的能力，比如在我的观察里，军事领域玩起AI的上瘾程度，其实高过均值一大截，因为这里的画面构想，几乎很难在现实里落地，于是AI成了为壮阔想象落地的绝佳选择。

就像宇树机器人的春晚表现再度刷屏之后，微博的军事博主们没过几天全都人手一部宇树机器人实弹打靶训练的AI视频了⋯⋯

就像河床是水流一遍遍冲刷而成的，AI行业贩卖焦虑好几年都没做到的事，反倒在这种和风细雨的日常渗透中，不知不觉地完成了落地。

还是说回AI时代的平台地位，微博不是最前沿的阵地，当然也不能算是一个终点站，它更像是代表了中国社会的中位数投影，在那个技术扩散的坐标轴上，刚好处于人群最集中的腰部位置，代表着最普遍的大众认知水平。

微博的核心用户群，立场也更类似于「中间派」，既跟那些每天沉浸在小圈子自嗨的AI原教旨主义者聊不到一块去，但也绝不是那种歌照唱舞照跳、闭眼不闻天下事的封闭主义者，始终保持着理性的距离感。

但这样的人，这样的环境，这样的心态，可能才是AI向下渗透时需要有序说服的「最大公约数」。

别慌，我们还站在起点

春节期间，互联网大厂总计烧掉了超过50亿人民币，花在了红包、奶茶和代金券上，希望能把App塞进每一个男女老幼的手机里。

根据Quest Mobile的数据，表现最好的豆包，在除夕当晚冲到了1.45亿的日活，创下最好成绩。

但这也不过是，刚刚超过了1/10的中国人口总量。

同一时期，根据Data Reportal的一份统计报告显示，世界上有68亿人——相当于全球人口的84%——从未使用过任何AI应用，能为AI付费的用户，更是只占到区区0.3%，就是这么寒酸。

是的，AI很厉害，必将改变世界，blahblah⋯⋯但也要接受的现实是，我们还处在一个极其早期的阶段。

卡尔维诺在「巴黎隐士」里是这么写的：「我对任何唾手可得、快速、出自本能、即兴、含混的事物没有信心。我相信缓慢、平和、细水长流的力量。」

不当蒙眼的人，也不做慌张的人，如果你去问任何一款大模型，它大概率也会这么告诉你，技术并不是用来制造恐慌的工具。

刷微博，见众生，就是一个很好的衡量方法，亲眼看着AI是如何一步步从热搜话题变成生活日常的，这种观察，或许比待在小圈子里更具参考价值。

AI群星闪耀时

阑夕 — Fri, 13 Feb 2026 11:20:46 GMT

史蒂芬·茨维格在「人类群星闪耀时」里这么描述那些历史上被低估——或者说当时并未意识到——的转折时刻：「正如艺术天才一旦诞生就流芳百世，具有历史意义的时刻一旦出现，就决定了后世的进程。就像避雷针的顶端汇聚了整个电场，大量的事件总是集中在短时间内爆发。它们平日优哉游哉按部就班地行进，却在一个决定一切的时刻，一个决......

本文来自微信公众号：阑夕，作者：→

史蒂芬·茨维格在「人类群星闪耀时」里这么描述那些历史上被低估——或者说当时并未意识到——的转折时刻：

「正如艺术天才一旦诞生就流芳百世，具有历史意义的时刻一旦出现，就决定了后世的进程。就像避雷针的顶端汇聚了整个电场，大量的事件总是集中在短时间内爆发。它们平日优哉游哉按部就班地行进，却在一个决定一切的时刻，一个决绝的肯定或否定的时刻，一个对众生来说，无法逆转的或早或晚的时刻，聚集在一起。这一时刻决定了个人的生死，民族的存亡，乃至整个人类的命运。」

我不确定有朝一日回首过去，2026年2月会不会也被视为这样一个意义深远的时刻，几乎全世界最重要的AI公司，都选择集中在这几十天里发布了重量级的新模型，以致于FOMO情绪的压迫感从未如此强烈。

半个月不到的时间，我们已经看到了高预期高表现的Claude Opus 4.6、把OpenAI的增长率带回10%以上的GPT-5.3-Codex、颠覆影像生成领域的Seedance 2.0和Kling 3.0、全面对标和赶超Nano Banana的Seedream 5.0和Qwen-image 2.0⋯⋯

然后就是GLM-5的突然发布，空降Artificial Analysis开源模型的榜一，仅次于Claude Opus 4.6和GPT-5.2（xhigh）。

王慧文发朋友圈说，「GLM-5的涨价是一个标志性的转折点」，意思很明显，价格是供求关系决定的，涨价，意味着模型够强，以及需求增长够快，实际上GLM-5的排队量已经远超计划了。

更重要的是，来自中国的模型产出，已经不再只是占据数量优势了，在质量上也进入了全面抗衡乃至交替领先的阶段。

考虑到还有Gemini GA、DeepSeek-V4、Doubao 2.0等大活未出，香槟固然不能开得太早，但群星闪耀的夜空，已经布满了累累低垂的果实，其中超过半数都是由国产厂商亲手摘取的。

只能说真实世界的情节比爽文剧本更加夸张，就算天王老子来了，也是秦始皇摸电门。

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严格来说，GLM-5的问世也不算特别突然，一周前，在被称作是「大模型超市」的OpenRouter平台，悄然多了一个代号为Pony Alpha的匿名模型。

因为极其强大的编程能力，Pony Alpha在几天内就爬到了OpenRouter热度榜的第一名，也引起各方猜测它到底是谁家少爷来体验生活了，被猜测最多的名字，包括Claude Sonnet 5、DeepSeek-V4和GLM-5等等。

直到智谱出来认领之后，中国人又整出了一个SOTA级的模型，立刻成为全球热议的话题，就是辛苦外国友人了，前几天还在想办法找中国手机号接码注册抖音以求用上Seedance 2.0，现在又开始忙着把API从Claude Opus 4.6切到同级却只有1/10成本的GLM-5⋯⋯

Coding和Agent是GLM-5性能表现最佳的两个方向，同时也是大模型进入深水区后各家大厂都在攻克的难题，众所周知，只看单轮次对话，主流大模型之间已经无法看出显著的差距，真正的能力优劣，开始后移到行动层面。

其中Coding又属于智谱的传统长项，从GLM-4.5开始，但是全球程序员消耗掉的Tokens，就足够为智谱撑起一个独立的MaaS平台。

而Agent则是这次的意外之喜，在BrowseComp（联网检索与信息理解）、MCP-Atlas（大规模端到端工具调用）和τ²-Bench（复杂场景下自动代理的工具规划和执行）均取得最高成绩。

在科学性可能有限、但观赏性拉满的Vending Bench 2中，GLM-5也拿到了开源模型的第一，这项测试要求模型在一年期内经营一个模拟的自动售货机业务，GLM-5最终账户余额达到4432美元，经营表现接近Claude Opus 4.5，长期规划策略非常出色。

可以说，在这个星河璀璨的2月，Seedance 2.0和GLM-5就是AI行业最耀眼的一对双子星，分别代表国产大模型在视频生成和执行能力两大核心赛道实现SOTA的巨大突破，而且为整个行业都上了一节公开课。

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Seedance 2.0的话题这几天已经是刷屏的程度——私以为甚至有点过剩了——主要还是因为彻底改写了视频生成的底层逻辑：AI不光能补画面，还能补分镜头、补情节、补节奏。

与此同时，GLM-5的震源才刚刚开始扩散，行业还没完整消化开源阵营里出现一个和Claude模型模型平起平坐的替代品，是一个多大规模的变量。

基于屡创新高的业绩，Anthropic的ARR（经常性年化收入）增长值将在今年Q1有史以来第一次超过OpenAI，若是照此趋势发展下去，Anthropic将在2029年成为全球收入最高的AI公司，没有之一。

要知道，这是Anthropic几乎没有进入消费级市场就已取得的回报，就在ChatGPT和Gemini较劲谁先达到10亿周活的缝隙里，Claude的周活连1000万都不到⋯⋯

一切都是因为Anthropic选择性的服务付费市场，加上API的广泛调用——这部分不会体现在活跃用户的指标上——让它成为了唯一一个完全依靠收取「Tokens税」为生的纯粹公司。

所以当Anthropic在今年的超级碗投放广告讽刺ChatGPT计划给用户加塞广告之后，破防的Sam Altman发了长篇大论回应此事，起手就是很眼熟的阶级批判：Anthropic只为有钱人提供昂贵的产品，而我们则需要用广告摊平那些免费用户的用量成本。

我要说的，倒也不是这两家公司的争论，真正的问题在于，Anthropic的所有价值预期，都建立在它的模型和产品在商用场景断档领先的假设之上，故而他能持续收取全行业最贵的「Token税」。

的确，Anthropic的用户之所以愿意付费，是因为他们的使用路径——写代码、跑数据、做产品等等——能够带来远超花费的经济价值，不过这不意味着，在市场供给变得丰富之后，他们不会行使自己的选择权。

所向披靡的战神阿喀琉斯，也会死于小小的脚踝弱点。

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在逐渐坐实了GLM-5就是技惊四座的Pony Alpha之后，智谱的股价就再也压不住了。

资本市场的买入情绪，除了是在押注新的SOTA模型，它所连接的货币化空间，才是真正让投资者兴奋的靶心。

GLM-5自带的复杂工程和长程Agent任务能力，是国产厂商里率先跟上AI行业尖端趋势的模型，第一次有了自主构建系统的实现方案，而不再只是一个个孤立的角色扮演。

这意味着下一个周期的大模型边界，开始进入架构师的深水区，能在长达几个小时的连续工作里保持稳定，指挥不同的Agent协作配合，自主解决突发问题，直到彻底跑通系统。

当智谱和Anthropic看到同样的风景，看到正在轰然倒塌的SaaS废墟，过去的既得经验和价值分配，也会完全重写。

中国最顶级一批AI领袖，都认为2C和2B的分野已经相当明显，而后面发生的故事也应证了他们的判断：

2C是产品之争，所以我们现在看到了接近50亿人民币的弹药要在春节档全部打出去，只为一次性完成市场教育和拉新目标；

2B是模型之争，模型做好了，创收就是水到渠成的事情，甚至可以说是成正比关系，这是一个相对更加纯粹的赛场，是研究型团队的用武之地。

说得更大胆一点，如果越来越多的智谱开始发布和开源Opus级别的模型，一边给Anthropic上压力，一边又和Anthropic一起把Agentic市场亏大一个到两个数量级，这将创造的产业爆发力是难以估量的。

行业里也差不多都形成了共识，2026年会是一个越过临界点的大年。

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三年以来，AI行业的充满变数和高流动性，也许正是它的魅力所在。

有说大厂会被颠覆的，确实我们能够发现一些巨头的失落，但也有Google这样逆风翻盘的例子存在。

有说中国「六小龙」会因资本不足而掉队的，结果智谱、MiniMax先后上市担当国产之光，Kimi的生命力也很顽强。

如果说Seedance 2.0和GLM-5分别对应着内容和工程两条最大的赛道，那么整个技术上限从青春期步入成年期的巨大变化，会把「杰文斯悖论」的原理扩张到极致，把千行百业全都重做一遍。

很高兴这两个划时代的模型都出自中国，从去年的DeepSeek开始，中国为AI行业提供的贡献，就已经越来越多的体现在路线创新上，具有很强的启发性。

比如这次GLM-5也集成了DeepSeek Sparse Attention，这是DeepSeek-V3.2提出的新理论，在维持长文本效果无损的同时，大幅降低模型部署成本，让模型跑得更快、更准，这就是开源的意义，是中国的企业在作出表率：

一个人可以走得快，一群人才能走得远。

第五届索尔维会议合影

而在这个模型齐发的月份，总让我想起整整100年前的第五届索尔维会议，在比利时布鲁塞尔产生了一张现代物理学史上最伟大的合影，照片中的29人，有17位诺贝尔奖得主，爱因斯坦、普朗克、玛丽夫人、玻尔、海森堡、薛定谔、洛伦兹等人罕见同框，堪称人类攀登科学高峰的全明星阵容。

就像传记作家曾经写的——「人类历史上，再也没有第二张照片能聚集这么多改写世界的大脑」——搞不好在很多年后，也会有如此煽情的记载用来怀念此时此刻，「再也没有第二个月能聚集这么多改写世界的智能」。