社区

“我看到 AI 这一轮的终局就是人和多个 AI 的协作”。 文丨祝颖丽 编辑丨宋玮 何朝阳说话时，语言的节奏快而密集。在我们交流的前半个小时里，他一口气介绍完新产品 Teamliy.ai 的全部，但我只得到了一个模糊的感受：听起来技术很厉害，但我为什么要用它？ 何朝阳的履历很丰富，早年他在**做过手机通讯工具，在百度从事过地图和打车业务，在腾讯期间的工作则涉及地图、游戏、云和 AI Lab 等业务。 后来他去了美国读博士，期间在谷歌、亚马逊、Meta 参与过如联邦学习（一种解决模型训练中的数据隐私难题）、PyTorch（让大模型能在合理时间和成本内训练出来）等大模型的基础设施的研究和工作。 再之后，他创业做了一家 B2B 的公司，拿到过 2000 万美金的融资，然后赚到了数倍于融资额的收入。 2025 年的最后几个月，基于原来 to B 业务的线索，他发现了一个新的机会，于是有了 Teamliy.ai。 这是一个形态上很像微信的产品，只不过你的通讯录里一开始全是 Agent——比如给你做 PPT 的 、帮你做旅行规划、健康管理的、投资咨询等等多个场景下的 AI 助理。 这些功能当然很有用，但它不会让我觉得这是一个社交产品或通讯工具，因为后者的核心，是你和你的朋友、家人或者其他现实中的联系人都汇集在这里。而这些和不同 Agent 的对话框，我可以在很多产品里找到，为什么要用它呢？ 我们接下来的交流几乎就围绕着我这个核心的疑惑：“为什么选它”？尤其是作为一个社交产品，它核心解决的问题是什么？ 激活你的群聊 Teamliy 在正式上线前，提炼出了 12 个用户用例，其中包括—— 朋友群里，讨论去哪吃饭时，AI 助理结合聊天内容推荐合适的地点；大家利用 AI 一起 P 图。家人群里，一起基于某个主题给孩子创作绘本；主动进行事项规划、提醒接下来要干什么事，并 @ 对方。 兴趣群里，

曙光已经出现，但黎明还没有到来。 文丨祝颖丽 编辑丨宋玮 过去几十年的全球消费硬件史中，中国公司大多扮演着 “追随者” 的角色。 从家电、电脑到智能手机，中国公司总是等需求被验证后，再凭借强大的制造能力和巨大消费市场迅速完成 1 到 100 的事情。 我们很少承担探索未知的风险，也因此少了一些得到 “大结果” 的机会。 而到今天，当大疆已经证明了中国工程师能通过解决新问题来主导一个全球品类，且深圳的供应链触手可及时，事情变得完全不一样了——在拥有了信心、工程师储备、完备的供应链后，中国在 AI 硬件上第一次主动地站在了定义未来的路口。 过去一年，中国整个市场里，对 AI 硬件尝试的热潮绵延不绝。我们访谈了这场大实验中的多方角色，包括创业者、投资人、深圳供应链的方案商、大模型和云平台的员工，透过这些交织的视角，我们发现这其中主要由两股截然不同的力量在共同塑造这个市场。 一股力量是，模型厂商与传统硬件的结盟，他们想用大模型将玩具、闹钟、耳机、手表等传统品类重新做一遍；另一股力量则来自有大厂背景的精英创业者，他们借助投资人的资本，希望抛弃旧载体，去定义真正原生的 AI 硬件。 这两股力量当然都在探索的初期，但也已经呈现出一种从浅入深的迹象。 最早的推动者：大模型公司 追溯起来，中国整个 AI 硬件行业 “起点”，是大模型厂商在寻找商业化途径、探索模型落地的一个分支。更准确地说，是字节跳动在最初点了一把火。 付迎春是深圳一家硬件方案商的销售负责人，他记得，2024 年底豆包大模型的 Token 费用降到了原来的十分之一，而当时，字节、芯片商以及深圳的硬件方案商，已经在一起思考 AI 结合硬件的可能性。 “我们发现，AI 来了，软硬件有了新的融合机会；过去只有手机是软硬件融合得最好的，其他硬件都是功能性的、控制类的产品，但 AI 让软硬件融合可以加深。” 合作的三方各有自己的利益诉

拼多多因电商税被罚，这笔税款不只与平台相关。 文丨郑可书 编辑丨黄俊杰 1 月 21 日，据上海税务部门，拼多多因未按照要求报送涉税信息，被责令限期改正，后进行整改，但未在规定期限内完成，被罚款 10 万元。此前，多个电商平台已向税务部门提交去年第三季度的涉税信息。拼多多被罚的 1 月，去年第四季度的信息正在报送中。 每年，中国 1/4 的消费品零售额由电商创造，但税收不一定。很长一段时间里，电商企业自主申报经营数据，税务部门很少主动稽查，这让避税成为可能。直到去年 6 月，国务院公布相关规定，要求互联网平台按季度报送卖家身份信息、经营数据，税务部门有了查税的参考依据。 相关公告并未透露涉税信息背后，平台商家可能涉及的补税规模。不过影响已经显现。 不存在单独的 “电商税” 电商税并非独立的新税种，而是增值税、企业所得税、个人所得税等电商企业本该缴纳、但以前没有严格征收的税种。 增值税： 小规模纳税人（年销售额≤500 万元）：销售额的 3%；2027 年底前实行优惠税率，季度销售额≤30 万免征，超过 30 万的按销售额 1% 征收 一般纳税人（年销售额>500 万元）：一般为销售额的 13% 所得税： 小型微利企业（年利润≤300 万元、资产总额≤5000 万元、从业人数≤300 人）：利润的 5% 其他企业（年利润>300 万元）：利润的 25% 个人经营所得：5%-35% 五级超额累进税率 城建税等附加税： 小规模纳税人或符合小型微利企业条件的一般纳税人：减半征收（至 2027 年底） 其他企业：缴税基数为实际缴纳的增值税、消费税之和。城建税 1%-7%，教育费附加 3%，地方教育费附加 2% 2019 年 1 月开始实行的《电子商务法》，已经要求平台报送商家身份和经营信息，但此后没有严格执行。一位县级税务局人士说，此前税务局在非稽查正式立案时，一般不会

湛逸飞是理想自动驾驶部门早期员工，曾负责 BEV 算法、世界模型算法架构与软件、AI 测评与运营等工作。 文丨李安琪 赵宇 编辑丨龚方毅 我们独家获悉，理想汽车自动驾驶高级算法专家湛逸飞将出任人形机器人部门负责人，向智能汽车群组负责人马东辉汇报。 两周前，理想汽车新设这一部门，并宣布原自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋为部门负责人，当时湛逸飞也从自动驾驶部门转入该部门。据我们了解，理想的机器人团队已初步搭建软硬件技术。今年 1 月新团队组建后，郎咸朋和湛逸飞频繁出差见人，了解机器人行业动态。 随着最新调整，湛逸飞全面负责机器人业务的研发和产品化工作。郎咸朋将会离开。 湛逸飞于 2021 年 8 月加入理想自动驾驶团队，先后负责 BEV（Bird's Eye View，鸟瞰视角）算法、世界模型算法架构与软件、AI 测评与运营等关键技术模块。加入理想前，他曾在百度、**从事自动驾驶相关研发工作。 湛逸飞曾负责的 BEV 算法，是自动驾驶感知系统的核心技术之一，特斯拉率先使用后逐渐成为主流方案。它将多个摄像头的图像转换为统一的鸟瞰视角，是理想智驾系统从 “拼接感知” 向 “统一感知” 演进的关键，也帮助理想智驾从基于高精地图阶段切换到无图阶段。世界模型则是当下自动驾驶和具身智能领域的前沿方向，通过让 AI 理解和预测物理世界的运行规律，提升系统决策能力。 理想汽车 CEO 李想曾多次表示，具身智能是 AI 发展的重要方向，人形机器人将成为继智能汽车之后的下一个重要产品形态。 自动驾驶和人形机器人的技术相关性较强——环境感知、路径规划、运动控制等核心技术经验可复用。理想在自动驾驶上积累的算法能力、数据资产和工程化经验，有望迁移到人形机器人领域。因此理想今年初调整组织架构：拆分自动驾驶部门并将其中一部分与智能空间部门合并为软件本体部门；其余部分合并进基座模型部门；新设立人形机器人部门。

Vibe Coding 时代的脆弱倒影。 文丨Antigravity（由 Google DeepMind 开发的实验性 Agentic AI） 编辑丨屈江峰 宋玮 * 该事故目前已得到谷歌官方技术团队的确认， 官方承认属于 “Systemic path-parsing failure ”“Catastrophic impact”“Have seen before”，正在紧急硬编码修复上线中（自 2 月 6 日回复起，截止目前，暂未有修复完成的正式通知） 以下所有事故说明、对话取证，均来自于 Google Antigravity 下的 Gemini，完全基于真实事件的总结、回顾和陈述。 前言：Vibe Coding 时代的脆弱倒影 2026 年 1 月 29 日下午 16 时 29 分，屈江峰正坐在他的工作台前。 作为 AI 时代 “Vibe Coding（氛围编程）” 的先行者，他习惯于将复杂的代码逻辑托付给智能 AI Agent。他的屏幕上闪烁着 Obsidian 的知识库界面，那是他近几年来积累的知识资产、项目 SOP 以及部分重要的公司数据，并通过 NAS 实时同步。 他给谷歌 AI 编程软件 Antigravity 的指令台发送了一个看似简单的维护请求：“帮我清理一下项目里该文件夹里冗余的 node_modules 文件夹。” 指令发出，代码跳动。不到一秒钟，原本密密麻麻的文件夹目录瞬间变空。 由于一个隐藏在底层字符转义中的逻辑黑洞，AI Agent 并没有完成 “定点清理”，而是执行了一场覆盖全盘的、不可逆的物理毁灭，整个系统盘在毫秒间被 AI 投下清空的毁灭核弹，一瞬间用户的所有数据荡然无存、永久消失。 一、 事故描述：那秒，数字生命戛然而止 这起事故被 Google Antigravity 产品的内置 AI- Gemini 定性为 P0 级灾难

产能紧缺可能持续一到两年，国产替代是一个方向，但空间有限。 文丨郭瑞婵 编辑丨龚方毅 AI 训练与推理对内存芯片的需求在过去两年急剧膨胀，引发的价格飙升与产能紧缺从去年下半年开始冲击汽车供应链。 一位车企智驾负责人也向我们表示，内部已经在讨论内存芯片的更换方案与保供，“感觉影响会持续一段时间。” 据《汽车商业评论》报道，去年已有车企采购负责人专程飞到韩国拜会三星，希望拿到更多订单。蔚来创始人李斌曾公开预警：“今年最大的成本压力还不是原材料，是内存。我们和 AI、算力中心去抢，你哪抢得过人家。” 这轮紧缺年内可能不会明显改善。刚前往韩国调研的科技观察者董世敏告诉我们，今年 SK 海力士与三星供给 AI 厂商的 HBM（高频宽记忆体）产能均已被预定完毕，传统 DRAM（动态随机记忆体）产能所剩不多，供应缺口大概达到 30%，“如果有三位客户同时来提货，只能满足其中两位。” 几乎所有下游客户包括消费电子厂商都在加价锁单，“不会过分在意价格。” 过去三年，新能源价格战的成本压力持续向上游传导，大多数供应商在定价谈判中长期处于弱势，总是被当作可以压缩的中间环节。但这轮内存紧缺凸显了这些日常隐身在车企身后的供应商的重要性，它们发挥着缓冲库存、协调产能、传导供需信息的作用。 一位 Tier 1 员工透露，有头部 Tier 1 提前在存储厂商那边预订了大量产能，“现在拿新项目非常有竞争力。” 一个提前做了产能储备的供应商，不仅保护了自己的客户，还在危机中获得了竞争优势。“如果供应商备货比较充足，那车企就可以淡定。” 这位员工说。 全球 90% 的 DRAM 芯片由 SK 海力士、三星、美光三大存储厂商供应。强劲的 AI 需求使它们把产能从传统 DRAM 转向利润更高的 HBM，一块 HBM 芯片售价是 DDR5 的 4 到 5 倍，AI 厂商舍得投入、不会压价，存储厂商自然把资源倾向出价

赵明的加入，或将成为千里科技 AI 商业闭环的关键一步。 文丨赵宇 编辑丨龚方毅 创业不能只靠技术和想法，还要有好产品、能赚钱。有过 AI 1.0 创业经历的印奇对此深有体会。这次在千里科技，他专门找人一起推动。我们独家获悉，荣耀前 CEO 赵明近期将加入千里科技董事会。 多位知情人士称，赵明将任千里科技联席董事长。在战略层面，印奇将更侧重于把握 AI 科技的发展战略，赵明则将重点推进 AI 商业模式的闭环战略。 自 2025 年 1 月离任荣耀 CEO 后，市场曾传言赵明将加入字节、智界或回归**，但赵明均否认。一位接近千里科技的人士透露，赵明与印奇其实早有接触，到去年下半年，两人交流愈加频繁。 据我们了解，吸引赵明加入千里科技的一个重要原因，是已经做了 20 多年手机和通信的他觉得，AI 是下一个值得再投入 20 年的事业——去年 9 月，赵明在一场媒体沟通会上说，“我在寻找能够让我更加兴奋、值得再投入 10 年甚至更久时间去做的事情。” 荣耀期间的赵明有两个关键成就。第一，带领独立出来的荣耀成功生存下来，市场份额重回前列；第二，主导荣耀 AI 战略，提出 “做端侧 AI、平台级 AI，用 AI 重构操作系统” 的发展路径，推动荣耀走在行业前沿。两项成绩共同体现了其高效的商业执行力和对于技术趋势的前瞻判断力。 相比荣耀，千里科技也处于战略转型和业务整合的关键阶段，赵明面临的局面同样复杂。千里科技的股东多元，涵盖吉利、奔驰和重庆市政府；智驾业务更是整合了来自吉利、旷视超千人的团队。如何有效系统整合这些资源，真正形成合力，是千里科技必须应对的挑战。 一位分析人士认为，印奇更擅长把握 AI 技术趋势，对底层模型、算法有深厚积累，而赵明在 To C 领域经验丰富，更擅长整合资源、推进商业落地。在其看来，这是 AI 时代最具合理性的组合：印奇和赵明的合作实现科技与商业的深度互补

一份拓展中的 AI 地图。 文丨程曼祺 5000 万美元 ARR 的 AI 应用公司有多少家？ 据不完全统计，全球 ARR（年度经常性收入，以一段时间的订阅收入折算到一年的收入；当公司快速增长时，ARR 往往大于实际收入）超过或等于 5,000 万美元的 AI 原生企业约有 40-70 家，主要集中在 AI Coding、内容创作 Agent、法律及教育等场景。代表公司包括 Perplexity、Cursor、Runway、HeyGen、Harvey 等。 在中国背景或华人创立的公司中，达到或接近这一量级的公司有： - Manus（蝴蝶效应）：作为通用 Agent 的代表，于 25 年底以超过 20 亿美元的价格被 Meta 收购。这对坚持创业十年的团队来说是一个 “童话故事”。 - Genspark：由前小度 CEO 景鲲创立，25 年 9 月宣布 ARR 达到 5000 万美元。 - OpenArt：由 Coco Mao 创立，20 人的精干团队实现了 7000 万美元的 ARR。 - PixVerse 与 Lovart：PixVerse 25 年总收入应已超过 4,000 万美元；Lovart 在 10 月时宣布，ARR 已突破 3,000 万美元。 视频与语音生成公司（如 ElevenLabs）之所以能杀出重围，是因为多模态技术与大语言模型的主轴并不完全重叠，这为创业公司留下了独特的空间。 这里推荐一个由一位创业者 Henry Shi 维护的 “Top Lean AI” 榜单。他相信 AI 会催生 “人数极少、收入极大” 的公司。榜单中收录了许多人均创收超 100 万美元的团队，最新名单是 44 家，其中 14 家总 ARR 超过 5000 万美元。 相比基础大模型公司 “Go Big or Go Home” 的残酷，AI 应用团队的活法更多样：可以追求小而美的极

一份拓展中的 AI 地图。 文丨程曼祺 垂类 Agent：从卖服务到卖结果 垂直领域 Agent 是 25 年《晚点聊》多次深度探讨的核心话题。 Lovart 创始人陈冕在 136 期节目中，曾将 AI 应用划分为两大类、五小类：生产端的 Office 与 Adobe，以及消费端的 搜索、社交与泛娱乐。 目前市场上最受关注的 Agent 主要集中在生产端。其中，以 Coding 为核心通用 Agent 可被视为 “新时代的 Office”，旨在解决通用的办公流程自动化问题；而 Lovart 以及大量图像、视频、音频、动画等多媒体内容制作 Agent，则是 “新时代的 Adobe”。 陈冕认为，基础模型的目标是打造高智商的 “通用人”，而垂直产品则是在此基础上培养 “专业设计师”；应用型公司的生存空间在于，既能充分调用 “通用人” 的智力，又能解决通用能力无法直接触达的行业深层需求。这是他在创业时选 “Adobe” 方向的原因。 在第 110 期节目中，明势资本合伙人夏令分享了 Agent 与具体行业深度结合的案例。例如明势投资的法律领域的艾语智能，其核心场景是协助银行起诉小额坏账。以往此类案件的法律成本常高于账面收益，机构大多选择计提损失。Agent 的自主性与自动化显著提升了筛选高成功率案件、按模板生成法律文件等环节的效率。尽管目前出庭等线下流程仍需人工，但 Agent 已重塑了利润空间。 这种深度结合也带来新的商业模式：从 “卖席位” 转向 “为结果收费”。艾语智能本身也是个律所，所以它并非向其他律所售卖软件，而是直接承接金融机构的案件，按最终收回的款项获取服务费。这一洞察与 25 年 5 月美国红杉在 AI 峰会上的观点不谋而合——AI 软件要从卖服务到卖结果。 另一个典型案例是 AI 教育公司与爱为舞。尽管创始人张怀亭在和我们的专访中未直接提及 Agent 等术语

一份拓展中的 AI 地图。 文丨程曼祺 本篇文章是《晚点聊》年终特别节目《年末 AI 复盘》的精简文字版，总结了 25 年和即将过去的蛇年，《晚点》在 AI 领域的观察、见闻和这一年多里发生的 AI 大事件。 全文分为 7 个主题： 1. 模型 2. 应用 3. 巨头的 AI 之战：字节、阿里、腾讯 4. 创业公司们 5. 具身智能 6. AI 硬件 7. AI 中的人 每个部分会按照若干关键词展开，并穿插指引《晚点聊》的相关往期节目或《晚点》的相关文章。 历史正在加速发生，洪流中容易五色迷目。但人是意义的动物，我们总试图理解和抓住什么。希望这期年底的大型 “连点成线”，可以帮关注 AI 进展的朋友得到一份正在拓展中的地图。 1.模型 关键词：Agentic Model、协同设计、下一个学习范式 本轮 AI 热潮仍处在早期，技术变化是最重要的驱动力，也是推演产品形态和商业格局的重要基点。所以我们的回顾从模型技术开始。 Agentic Model Agentic Model 就是能支持 Agent 能力的模型。在 25 年 3 月的第 106 期（与真格合伙人戴雨森聊 Agent）以及此后的第 110 期（与明势合伙人夏令聊垂直 Agent）节目中，都有对 Agentic 模型框架的详细拆解。 总结来说，Agent 需要模型的这样几种能力： - 推理能力，能思考更复杂的任务和规划任务； - Coding 编程能力； - 多模态能力，尤其是多模态理解能力； - 工具使用能力，这和推理、Coding 和多模态能力都相关； - 记忆能力，能存储长期的上下文，而且能在处理特定任务时，知道调用哪些适当的上下文。 推理模型 Agentic Model 这一年的发展，要从年初 DeepSeek-R1 的爆火说起，这标志着推理模型的崛起。 更早的推理模型是 OpenAI 在 24 年 9