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真正的命门不是营收，下半年三款新模型才是关键。 文｜魏琳华 编｜刘俊宏 2026年上半年，MiniMax交出了上市以来一份够特别的财报。 从收入上，公司保持着高速增长态势，但收入的结构出现反转：2026年上半年收入1.17亿美元，同比增长283%。其中，B端开放平台及企业服务收入占比从30%跳至63%，首次大幅压过C端。 比财报信息量更大的是业绩电话会。会上，MiniMax表示，8月ARR突破8亿美元，B端占据80%。接下来半年，M3.1、M3 Pro、H3.1三款在研新模型将先后发布。 但真正决定MiniMax命运的，不是营收曲线，而是新模型能否在第一梯队排上名号。M3开始，MiniMax的模型正在向第一梯队发起追赶。下半年，新模型的成绩将进一步决定MiniMax的估值。 对于如何做好模型这件事，MiniMax给出了一个有点特别的答案——押注后训练和推理效率。 “只有最小化单位智能成本，才有可能最大化智能水平。”闫俊杰在电话会上给出了这样的答案： 这与DeepSeek的技术路线指向同一个方向：在预训练加码的基础上，智能增长同样和后训练的强化学习和推理优化相关。智谱最新发布的GLM-5.3-Flash走的是同一条路：稀疏激活、混合注意力、后训练引入环境反馈强化学习。 后训练的重要性已经不可忽视。大模型竞争的下半场，比的已经不再是谁先摸到上限，而是谁用更少的算力摸到上限。 赚钱跑赢烧钱 B端收入首次压过C端 单看数据，MiniMax在今年上半年交出了一份漂亮的成绩。 2026年上半年，MiniMax收入1.17亿美元，同比增长283%，相当于半年跑完了去年全年的1.5倍。财报会上，MiniMax还透露，Q2总收入环比增长81.8%，保持加速增长的迹象。 Token消耗的爆发是收入加速的引擎。据财报，7月，MiniMax的Token用量达到1月的20倍。 与之对应的是

做整合和减法，集中精力推一个用户入口。 文｜白   鸽 编｜王一粟 过去两个月，字节旗下AI工具豆包的产品迭代节奏明显加快。 6月，字节首次在豆包付费专业版中推出工作任务模式，而这一模式的核心变化，就是将AI从一个对话工具，变成能够真正干活儿的产品。 但彼时的“工作任务”还只是豆包APP内的一个工具模式切换。 8月，事情则开始加速，17日豆包上线手机远程控制电脑功能；18日，“豆包虚拟桌面”在Windows版本上线，AI可以像人一样查看屏幕、移动鼠标、点击按钮、敲键盘；21日，“技能·连接器·工作伙伴”功能上线，平台已上架超过200个技能和连接器。 8月25日，豆包工作上线，这是一个独立于豆包App、专门面向生产力场景的AI Agent产品。而就在前一天，字节刚刚完成一轮重要团队整合：TRAE、扣子（Coze）团队整体并入豆包体系。 这些动作用一个核心逻辑串联起来看，字节正在把所有AI生产力能力收拢到“豆包”这一个核心产品上。 实际看下来，豆包工作这款产品在整体功能设计、页面UI设计上，跟当前市场主流的AI办公产品区别并不是很明显，核心差异化最主要还在于其与飞书能力的深度打通。 不过豆包工作并不是飞书的AI增强包，它与飞书深度打通获取企业上下文，但在产品地位上，则是平行的，飞书管“人协作”，豆包工作则管“人机协作”。 可以看到，豆包工作的发布，并不是一次简单的功能更新，而是一次明确的战略整合：字节把过去几个月散落在不同产品里的办公AI能力，全部收拢到一个统一的品牌之下。 产品层面上，它也意味着字节第一次把AI从生成内容到完成工作的产品思路，封装成了一个独立、完整、可交付的产品形态。 更值得关注的是，这不是字节一家的动作。过去两个月，腾讯、阿里、百度几乎在同一时间窗口内，完成了各自AI办公产品线的收拢与品牌独立。 显然，AI办公赛道正从百团大战式的功能竞赛，快速切换

PixVerse R2要解决的问题是，能不能做得更好、更稳、更通用？ 文｜魏琳华 编｜刘俊宏 实时互动，今年成了视频厂商们“拔尖”的一致选择。 从爱诗、生数到字节，几家头部视频生成团队都在押注自己的世界模型。爱诗科技在今年1月发布了通用实时世界模型 Pixverse R1，让AI视频迈入实时动态生成；生数科技7月发布了面向实时交互场景的 Vidu S1 模型，支持实时视频通话和语音控制视频走向。 虽然两家不同的世界模型落地目标各有侧重——爱诗瞄准互动娱乐，生数押注实时视频通话。但大家都在回答同一个问题：怎么能够让实时互动真正进入到工业场景中，比如AI游戏、数字人等可能的方向。 不过，作为首批交卷的产品，这些模型暴露的问题也一目了然。 最典型的是“遗忘”，模型生成视频时会忘记用户最初的指令要求，上一秒还是古风世界，角色穿着长袍在竹林里漫步，下一秒画面突然跳到了现代街道；另一个普遍问题是指令遵循效果不理想，比如用户要角色站起来继续探索，角色却仍然纹丝不动。 归根结底，模型每生成一段新内容，都在用自己之前生成的、带误差的历史作为条件，偏差像滚雪球一样越滚越大，最终导致场景漂移、角色失忆、控制失灵。为了解决这些问题，模型厂商还在迭代中。 昨天，爱诗科技发布了新一代视觉模型Pixverse R2，它目前还没办法直接体验，官方只放出了少量demo和技术报告。 和上一代模型R1相比，R2要解决的问题是：能不能做得更好、更稳、更通用？ 能不能让实时互动的质量、长度、可控性持续提升，而不是单单停留在“能跑”的demo阶段？ 和R1比，R2好在哪？ 由于Pixverse R2目前还没有正式上线体验，只有官方放出的demo。光锥智能的测试以过往使用Pixverse R1的体验和后者演示效果做对比，来评估后者的表现。 先从场景稳定性来对比，Pixverse R2上了一个台阶。 我们要求Pixver

AI负责开门，供应链负责收钱。 文｜魏琳华 编｜刘俊宏 问一句“最近总头晕怎么办”，各种AI医疗咨询产品已经能够“稳稳地接住你”：它会顺着你的需求追问具体症状，再根据个人情况贴心地给出治疗意见。在这个过程中，AI可能会把你导向在线问诊、到家快检，或是药品的服务页，从而解决从咨询建议到履约的过程。 这个动作，几乎就是京东健康整盘AI棋的缩影：用AI承接用户的需求，让他们留下来，再将各类医疗服务融入到线上诊疗的过程里，最终靠供应链优势实现商业价值。 以零售医药为基本盘的京东健康，需要一个新业务带来的增长点。当下，AI撑起了这部分想象空间： 京东健康在AI医疗这件事上，正在全面尝试，且多数都和已有的优势紧密关联。C端，“大为”和“小康”两个AI智能体坐镇京东App和京东健康App，一边拉新留存，一边盘活已有医疗服务的转化；B端，面向医生的“知医”想做中国版的医疗搜索引擎和医疗工作台；H端，面向医院的解决方案“京东卓医”则在找寻自己切入医院细分场景的可能性。 三端齐发，京东健康能如愿找到自己的第二增长曲线吗？ C端：两个AI医生 一个服务逻辑 在C端的打法上，京东健康偏向于用AI承接问询服务，为自己已有的医疗服务（买药、上门快检等）提升转化。 目前，京东健康有两个承接AI健康服务的入口——京东App内置的AI医生“大为”，和京东健康App内置的AI健康助手“小康”。 京东健康AI助手“小康” 这两个产品的定位还有一定的区别：上线于2025年的AI医生大为负责的是更偏向于严肃医疗和专业医生式的服务，发布时间更早（2024年）的小康则更像一个结合了京东服务体系的AI健康助手，它解决的问题更简单，同时更多地链接了京东买药、检测等服务，针对京东健康已有的服务做建议。 上线一年，大为已经成为京东体系内AI医疗智能体的总入口。目前它的界面里还内置了多款AI医疗的垂类智能体，比如AI营

从传统办公软件迈向“组织级AI办公智能体”的关键一步。  文｜白   鸽  编｜王一粟 2026年的夏天，AI办公赛道的火药味前所未有地浓烈。 先是腾讯的WorkBuddy成为行业一匹黑马，后字节跳动突然宣布组织架构大调整，飞书产品团队并入豆包，GTM体系合并至火山引擎，剑指企业级AI办公赛道。 字节组织架构调整仅4天后，阿里巴巴就宣布旗下企业级AI办公产品千问办公正式开启公测，而其是由阿里内部三款产品QoderWork、MuleRun、悟空全面整合而来。 可以看到，在AI办公这条赛道上，互联网大厂们的动作一个比一个急，竞争也日趋激烈。 大厂们忙着合并产品线、抢占入口，金山办公则把仗直接打到了组织的工作流里。8月21日，“WPS Comate百城AI智能体赋能计划”在北京启动，联合各地国资委、大数据局、经信局等机构，面向企业数字化及AI业务负责人开展专项培训，推动组织级AI从标杆客户走向规模化复制。 “这回的 AI 冲击，力度之大史无前例。金山办公只有两种选择：要么死掉，要么痛苦转型，把自己变成一家 AI 化的公司。”金山办公CEO章庆元说。 金山办公CEO章庆元 在竞争白热化的表象之下，一个更本质的问题正在浮现：当所有人都在卷AI，企业真正需要的，到底是一个更聪明的模型，还是一套能真正跑起来的产品？ “未来AI大模型将像基础云服务一样随时可获得，性能差距仅有‘百分之个位数’，国产模型也做得足够好，而且追赶速度也越来越快。”章庆元如此判断。 因此，在其看来，企业AI落地难背后，根源问题并不在于模型不够聪明，而是缺乏统一的管理。 所以，金山办公在如此激烈的市场竞争中，赌注也非常明确： 即当模型平权时代来临后，胜负手在于谁能依托足够深的工作上下文，构建出从个人到企业、从生成到交付的完整办公闭环。 为此，金山办公为WPS 365增加了组织级AI智能体

具身智能的下半场，拼的是交付。 文｜罗镇昊 编｜刘俊宏 逛完今年的WRC，兴奋的同时，又有一些揪心。 没人再怀疑机器人到底能不能干活了。分拣台上，机器人抓着一件件包裹，翻过面单，送上传送带；咖啡吧里，机械臂取杯、萃取、递杯一气呵成；家庭展区，机器人在叠衣服、收拾桌面、给垃圾桶套塑料袋，全程自主完成。 干活几乎成了展台标配，而且大部分任务，完成得都还不错。 从另一个角度说，这些演示又多少带着点“欺骗性”。毕竟，人类善于根据眼前的事物产生联想。看到机器人在叠衣服，或许会觉得它也能做收纳，能叠T恤，那也能叠大衣、裙子，在现场能干，搬到任何一个家庭，也可以直接上手。 但这份想象，机器人目前还很难接住。 光锥智能在展会了解到，很多演示比较流畅的任务，其实是根据固定的场景和流程，特调出来的。一旦换上没见过的物料，或者打乱流程，甚至干扰光影，表现就会不如人意。有展台工作人员向我们坦言，演示前在现场临时采了数据，或表示做了“微调”。 演示中的干活，和真正的干活，仍隔着一些距离。 这段距离有多远，取决于模型的泛化能力，精准度和反应速度如何，数据能否供应得上，采集方式有哪些新的解法…… 但时间不等人，机器人行业已经来到了关键转折点。 在过去大半年间里，机器人行业涌入了太多资源。几乎每两周就有融资事件，IPO的门口排着一长串人，机器人这个还处于早期的行业被资本、客户、产业链们共同推到了史无前例的高位。尤其是当宇树上市首日达成4千亿市值，标杆效应打开了机器人行业的天花板，同时也让那些试图在公司低估时期入局的投资人，少了“捡漏”的可能。 但热闹终将散场，筹码总会兑现成价值。当行业融资通道收窄，随之而来的就是靠硬实力的长跑。从这个角度看，今年的WRC可能会变成很多玩家的最后一舞。 那么，当机器人会干活已经不再是新故事，行业的下半场，到底比什么？ 面对这个问题，众擎机器人创始人兼CEO赵同阳给了光锥智能

​AI订单涨疯了，利润还在路上 文｜白    鸽 编｜王一粟 AI带火的算力卡，到底放在哪儿了？ 答案指向了数据中心运营商，它们不造算力，只盖机房、供电力、搞运维，把机柜租给云厂商和互联网公司。 万国数据，就是这其中最老牌、也最“重”的一个。 8月13日，万国数据发布了2026年第二季度未经审计的财务业绩。财报发布后，市场迅速给出积极回应，次日港股盘中最高触及35.16港元，最大涨幅达13.3%。 这家中国第三方数据中心运营商，再次成为资本市场关注的焦点。 市场情绪的高涨并非没有依据。 从财报表面数据看，万国数据交出了一份相当亮眼的成绩单：上半年净利润约34.90亿元，同比实现扭亏为盈；第二季度单季净利润8.38亿元，成功扭亏。 与此同时，运营端的表现更为惊人，上半年新增签约量达470兆瓦，仅用半年时间便超过了2025年全年总和，管理层更是直接将全年销售目标翻番至1吉瓦。 在AI算力需求井喷的当下，万国数据作为“卖铲人”的角色正在迎来前所未有的历史机遇，也正在被市场重新定价。 但数字需要拆开看。利润暴增的背后，有多少是正经经营赚的？订单涨疯了，钱什么时候才能真正落袋？这家中国领先的第三方数据中心运营商，在AI时代究竟处于怎样的真实状态？ 一门老生意 正在被AI重写 万国数据的生意，本质上就是数字时代的“包租公”，只不过包的是机房，即把建好的机房、稳定电力、制冷和网络带宽，按机柜或功耗租出去。 客户把服务器往里一放，供电、散热、安保、运维全归它管。 所以一般来说，其客户都是吃算力的大户：云服务商、大型互联网公司，以及银行、保险、券商的灾备和核心系统等等，合同一签5到10年，客户黏性极强，收入高度可预期。 重资产、长周期、高杠杆，这套模式在其2000年成立时就定型了。但AI来了之后，给这一门老生意，带来了巨大的变化。 从财报数据上来看，万国数据当前

具身智能到了体系化竞争阶段。 文｜刘俊宏 编｜王一粟 8月的北京亦庄，2026世界机器人大会（WRC）的现场，具身智能行业的风向已经变了。 往年最抓眼球的表演，已经变成基本操作。今年各家比的是“干活”——模拟产线上搬运、汽车产线柔性插拔、货架前自主递送。比的不再是动作多炫，而是能不能稳定完成特定任务。 但热闹之下，行业真实处境并不轻松。据新战略咨询数据，2025年全球人形机器人出货量约1.8万台，85%以上集中在文娱表演、教育科研、数据采集这类需求，真正进入工业制造、仓储物流的，只有4%。换句话说，每卖出10台机器人，能进工厂和仓库的不到半台。 具身智能产业化最大的卡点，在于能不能长期、稳定、低成本、规模化地进入真实场景。 也正是在这个意义上，云深处的展台值得多看几眼，因为它带来的不是某一个爆款，而是一整套已经跑通的解法。 首先是一套产品矩阵。人形机器人DR02、轮足机器人山猫M20S、四足机器人绝影X30，“一人一猫一狗”三种形态，是为了让不同环境、不同任务都有最适配的身体。 其次是应对不同行业碎片化需求的能力。云深处的答案是扎进1200多个真实场景里反复打磨，再把经验沉淀成覆盖能源电力、应急消防、安防巡逻、民生服务、教育科研六大行业的标准化解决方案。 最后，也是最难的一步，就是把标准化产品转化成实实在在的规模化落地。 支撑这一切的，是云深处多年全栈自研的技术底座，是在真实工况里反复挨打、迭代出来的场景经验，也是在产业一线用持续落地换来的系统能力。 在大多数同行还在回答“机器人能做什么”的时候，云深处已经率先跑通了从真实场景验证、标准化交付到规模复制的产业化路径。 这不只是一家企业趟出的模式，也为整个行业提供了一个值得拆解的样本。 每个场景 都要有一个适合的本体 为了在寒冷的北极生活，北极狐进化出厚实的皮毛；为了在漫天风沙的沙漠中生存，骆驼进化出了驼峰和双重睫毛

AI收入半年1.33亿超去年全年，估值逻辑正在切换 文｜白   鸽 编｜王一粟 2026年，在AI大模型的浪潮下，软件行业也正在经历一次范式级的位移。 今年2月，研究机构Kyvill Institute在报告中表示，软件行业正从传统SaaS向IaaU（Intelligence as a Utility，智能即效用）发生根本性转型。 相比传统SaaS是卖你一把锤子、自己敲，IaaU是你说要钉好这面墙，我直接把钉子敲进去，按敲好的钉子数收费。这意味着，传统以“坐席”为核心的捆绑型软件正在失效，价值正从应用UI层向AI能力层迁移。 这套叙事，在海外也早已不是概念，而是被资本市场实打实地重估了一遍。 海外软件巨头Snowflake与Okta的AI转型已验证估值重构逻辑：Snowflake以“AI Data Cloud”叙事，2026财年Q4产品收入12.3亿美元，同比增长30%，RPO激增42%至97.7亿美元，获13倍以上远期市销率重估；Okta从身份认证向“AI身份安全Fabric”跃迁，2026财年净利润由2800万美元扭亏至2.35亿美元，股价反弹超30%，获8倍EV/Sales溢价。 二者证明，率先完成AI原生架构重构者，将触发估值范式的整体性切换。 这对于整个软件行业来说，无异于是一个清晰的信号，即当软件行业从卖功能切换到卖智能效用，最先完成AI原生架构重构的公司，将获得估值范式的整体性重估。 在这场全球性的SaaS重构中，中国市场同样需要一个样本。 8月18日，微盟集团交出“AI First”战略提出后的第一份完整半年报。这是一家中国SaaS公司，用AI重写自己估值公式的中场报告。 其意义在于收入曲线的斜率：微盟的AI相关收入从2024年的近乎为零，到2025年首破1.16亿元，再到2026上半年加速放量。据最新财报数据，2026年上半年AI应用营收1.33

短期做补贴，长期拿用户。 文｜魏琳华 编｜刘俊宏 8月5日，彭博社报道称，演语科技（Evoken）已启动香港IPO筹备工作，新一轮融资估值达30亿美元。就在三个月前，这家公司刚刚完成近3亿美元B+轮融资，投后估值超过20亿美元，刷新了中国AI应用层单轮融资最高纪录。 这家公司的名字或许对大众来说还比较陌生，但它的产品正在AI创作领域攻城略地。从产品的更新迭代上，它在大厂们的边界之中游走，找到细分领域里的空白机会，然后快速跟进。 三年里，他们发布了五款产品：图像模型社区Liblib、设计Agent产品Lovart（中文版星流）、AI视频创作平台LibTV和对标Sora的AI视频应用造次。截至2026年5月，公司ARR（年度经常性收入）已突破3亿美元，他们和投资人同步的信息是，年底ARR至多可达7亿美元。 按照7亿美元ARR做对比，高盛预测可灵AI年底将达到10亿美元ARR，这意味着靠AI应用，演语科技已经做到可以和模型厂商媲美的营收水平。 产品虽然定位五花八门，但在设计思路上却出奇一致：它不造模型，而是卖“怎么用模型的能力”。 “我们的价值就是在模型上叠了一层——对齐。”用演语科技创始人陈冕来说，这一系列产品的核心，都是解决模型能力和用户使用之间的gap。 演语科技创始人陈冕 陈冕曾担任剪映与CapCut全球商业化负责人，也是字节跳动最年轻的产品4-1（高级管理层）之一。这段经历解释了演语科技的开局逻辑：看到AI工具的机遇，从模型社区切入，然后在一个更垂直的领域一头扎下去。 但劣势也很明显。 作为互联网时代出来的人，陈冕深知AI应用的护城河是个问题。大厂手握对模型的定价权，也能快速复制产品矩阵。即使是在AI应用的新领域，他们也不得不面对互联网时代的老问题：怎么在大厂纷纷跟进的情况下，维护好自己的垂类生意？ 演语科技的故事，是一个从大模型“中间商”起家的AI应用公司与时间赛跑的