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2026年8月，一支问界车队从新疆乌恰县出发。乌恰是中国大陆的最西极。车队沿219国道和318国道一路向东，途经冈仁波齐、拉萨，穿过怒江72道拐和米拉山隧道群。七天，七千多公里。8月17日，车队到达上海。 带队的是赛力斯集团董事长（创始人）张兴海。到达上海当天，央视主持人问他为什么要搞这次活动。他说话很短：“我们平时测试都是即将要上市的车拿来测试。这次是在批量生产的时候随机抽查出来的不同批次的车。因为，我们要考虑老用户的感受。” 七千多公里亲自开吗？他回答说：“肯定要亲自开车呀。全场景的体验。” 他顺手说了一件事。他路上开的这辆车上的智能驾驶辅助系统出厂时是3.0版本，这几年通过OTA一路升级，现在到了5.0，“我们用软件升级来确保它不落后，这也是我们一贯强调的软件定义汽车。” 他接着说：“如何把存量用户、存量车用户使用的核心价值提高，核心价值周期延长，加强智能电动汽车全生命周期的管理——我们这次活动就是为了解决这个问题，找解决方案。” 话不多，但意思清楚了。这七千公里不是一场新车发布前的预热，不是穿越打卡之旅。它的对象是那些已经把车开了一年、两年、三年的人。 文章配图-1 顺便说个小故事，九年前也是川藏线。2017年，张兴海一行人开着刚出品的SUV去冈仁波齐。到海拔5100米的高台前面，他们的车上不去了，旁边的车道上，大排量日系SUV一辆接一辆从他们身边驶过。 这件事对张兴海的触动很大，也是赛力斯转向新能源、智能化的一个隐藏出发点。只不过想穿越这两个时代的车企很多，但是像张兴海和问界这样成功的并不多。因此，如今对他们来说，冈仁波齐只是路书上的一个坐标，九年前他们追着燃油车的尾巴跑，追不上。今天他们走出了一条完全不同的路。 张兴海亲自开车不是这一次才有的事。 这些年接触赛力斯的人，从研发到销售，谈起张兴海，几乎每个人都会主动提到同一件事情——每出一款车，他都要自己开着跑长途

用上 AI 这几年，我一直没有看额度的习惯。订阅的服务太多，这个那个摊开来，怎么用都够，压根想不起来去查还剩多少。 这个习惯是最近才被打破的。起因是我把整条工作流搬到了一个 AI 办公工具上——说得直白点，是搬到了一个智能体集群上——从那以后，看一眼今天烧了多少 Token，成了我每天都要干的事，因为那个数字跑得太快了。快到我这么一个仅仅在用它干些自动化程度并不那么高的活儿的人，都得盯着看。 比我焦虑的人多的很。2026年春天，一家三十五人的工程团队算了算当月的 AI 支出，八万七千美元。LeanOps 的调查里，重度使用 Claude Code 或 Cursor 的开发者，月均要在 AI 上花四百到一千五百美元，跑得凶的几天就烧掉四千。国内也一样，有人到处寻找便宜的API，自嘲成了"AI 时代的下沉市场人群"。大家的普遍感觉是，工具的确好用了，但积分烧完会焦虑，续费又心疼。 王坚打过一个比方：早期的 AI 应用像点电灯，耗电有限；以 OpenClaw 为代表的这一代智能体像开空调，耗电指数级地涨。他后面还跟了一句——"电价不降，老百姓用不起空调。" 8月26日晚上，千问办公推出标准模式，做的就是“降电价”。它首发了刚刚发布的 Qwen3.8-Flash，实现Token 消耗减少约 75%，生成速度差不多翻了一倍，同时任务质量还有保障，这也意味着，95% 的日常任务在标准模式下就能跑完。 但如果只把这当成"Agent又上线了一个新模型"，就完全失焦了——千问办公想做的更大——给眼下这场 AI 办公大战划一条斩杀线：论性价比我比你高，论功能我比你全，论价格我也比你便宜。用户为什么要走？ ——导语 但它凭什么敢这么讲？ 先说一件这半年硅谷和国内都在争、大众媒体却没讲透的事：同一个模型，套在不同的"驾驭层"里，效能差距大得离谱。 驾驭层，行业里叫 harness，就是围绕模型搭起

存储暴涨、行业承压、利润收窄——2026年上半年，几乎所有手机厂商都在经历同一场成本冲击。这种背景下，小米Q2交出了一份"稳住"的财报：营收再破千亿，经调净利环比改善，四大业务板块没有出现塌方。 但"稳住"只是故事的一半。存储涨价正在趋缓，而澎程、AI、自研芯片正在同一个窗口期集中落地。真正的看点不在这份财报本身，而在下半年。 ——导语 01 存储暴涨之下，小米凭什么稳住了？ 聊小米这份Q2财报之前，有必要先交代一下行业背景，否则单看数字会失去参照系。 2026年上半年，存储器件涨得非常凶：NAND闪存环比暴涨超过80%，DRAM同步走高。对手机厂商来说，每卖出一台手机，成本端都在剧烈膨胀，但终端售价不可能跟着涨80%，中间的差额只能由毛利硬扛。这不是小米一家的问题，而是整个行业的集体承压期。 在这个背景下看小米Q2的答卷——营收1089亿元，再次过千亿；经调整净利润62亿元，环比改善——份量就不一样了。 文章配图-1 坦率说，这组数字谈不上惊艳。但在成本暴涨的季度里，营收规模没掉下来，利润还环比改善，这件事做起来并不容易，背后一定有经营策略上的主动调整。 调整体现在哪里？卢伟冰在财报电话会上说得很直白：面对存储涨价，小米对手机的产品结构、上市节奏做了不少调整，部分产品适当提价，效果很明显。 这里要提一个概念：Q2小米智能手机全球平均售价（ASP，Average Selling Price，衡量产品结构和定价能力的核心指标）同比增长25.9%至1351元，创历史新高，手机毛利率基本保持稳定。与此同时，中国大陆3000元以上机型销量占比达到32.1%，也是历史新高。 也就是说，成本最紧张的时候，小米既没有砍配置保价格，也没有降价冲量，而是继续推高端、调结构保利润。Q2手机出货3120万台，连续24个季度稳居全球前三——量没崩，价还在往上走。 承压期做这样的选择需要底气。那个被

8月6日，两件看起来毫不相关的事撞在了同一天。谷歌DeepMind创始人哈萨比斯卸任CEO，转任董事长，外界普遍解读为这是Gemini持续掉队的代价。几乎同时，The Information报道了字节Seed团队全员会上的一条消息：张一鸣亲自拍板，字节的大模型绝不蒸馏。 一个因为模型掉队被挪了位置，一个主动放弃了追赶的捷径。在大模型赛道上，旗舰模型的前沿能力每隔几个月就刷新一轮，时间是最重要的判断依据，窗口期内不做动作，就可能落伍。这让是否蒸馏这个决策变得更难、更重，也更富争议。 关于张一鸣这次表态，行业观点非常分裂。有人认为这是沽名钓誉，想展现自己在AI竞争中的独特地位和价值观，营销味和立人设的意味很浓。也有人说这是正本清源：只有不蒸馏的模型才能摸清底层机理，才能实现真正的跨越式赶超。两种说法都有依据，但真把它们展开，读者恐怕会吵起来，因为它不是非黑即白的问题。 开始之前，先厘清一个概念。 蒸馏分两种。一种是自家蒸自家，用自己的大模型训练自己的小模型，这是所有头部实验室的日常操作，没有争议，不在今天讨论范围内。另一种是蒸别人，用其他公司模型的输出训练自己的模型。今天所有争论都围绕后者展开。 但字节的态度可能比"不蒸别人"走得更远。有公开的产品证据表明，它对蒸自己同样保持警惕。 2025年8月，Seed开源了Seed-OSS-36B系列，同时发布两个基座模型：一个含合成指令数据的Base版，一个不含的woSyn版。给出的理由很平淡：预训练中加入合成指令数据可能影响后续研究，所以为社区同时提供两种选择。 合成指令数据，就是由模型生成的数据。换句话说，字节至少在一年前就公开承认过一件事：被模型输出污染过的基座，会影响后续研究的有效性。这不能直接证明字节自己不用合成数据，所有头部实验室都在用。但至少说明，字节对合成数据的副作用有清醒认识，并且愿意在产品层面为这种认识付出额外成本。

文章配图-1 AI办公的热度比8月的气温更高，这并非毫无来由，因为它可能是继AI编程之后第二个能够真正跑通落地，并带来订阅收入的AI生产力场景。 这一轮，冲在前面的不乏巨头，比如BAT。因为它们都有存量的办公资产可以被AI重构，一场围绕新一代生产力入口的争夺战正式打响。 不过，当所有人的目光都盯着AI办公赛道上谁的日活最高、谁的增速最猛时，一份来自国家工业信息安全发展研究中心的评测报告，把“第一”给了一个很多人没想到的名字。 很多人或许觉得这与体感不符，因为拿到这个第一的公司，并不是此轮竞争中B端渠道投放最激进的那一家。 但市场热度和产品深度从来都是两件事。而这篇文章试图回答一个问题：在BAT齐聚的AI办公大战中，这个“行业第一”从何而来？它为什么经得起推敲？ ——导语 01 理念带来的先手 我们先来聊点似乎完全与“AI办公”无关的行业八卦。 8月5日，在谷歌工作了27年的首席科学家Jeff Dean离职创业，带走三位顶级研究者，新公司的名字叫Discovery Loop——发现循环。Loop 就是循环的意思，但最近它变成了一个新的热词。 此前两个月，Loop Engineering（循环工程）这个概念刚在硅谷经历了一轮爆发。Jeff的创业恰好给这轮爆发写了一个注脚——一个定义了现代互联网基础设施的人把下半场的赌注押在“循环”这两个字上，足以说明它在今天AI圈的份量。 循环工程的核心意思并不复杂——过去人和AI的协作是回合制的，你给一句指令，AI给一段输出；你觉得不对再改，再来一轮，每一步都靠人推动。循环工程要翻转这个关系——人只在开头做一次设计，定好目标和验证机制，之后系统自己发现任务、执行、验证、再接着干。 国内和硅谷对Loop的关注点也有错落。在硅谷，这轮讨论主要落在代码开发领域。 但在中国的业者看来，“让工作流自己转起来”这个诉求，显然不只属于程序员，不只限于写代码

我先把最得罪人的话说在前面。 7月17日凌晨，月之暗面把Kimi K3丢上了网。2.8万亿参数，完全开源。在一个由百万用户匿名盲测投票的编程榜单上，它从上一代的第18名，直接坐上了第一。 天亮之后，港股开盘。顶着"全球大模型第一股"光环的智谱，当天跌去28%，下一个交易日再跌19%——三千亿港元，灰飞烟灭。太平洋对岸，美股半导体板块跟着重挫，市场里甚至流传起"K3干崩美股”和“DeepSeek2.0时代”的说法。 所有人都在问：谁赢了，谁输了，下一个轮到谁。 但如果你的问题是——这种以周和月为单位的互相超越、互相倒逼，对人类追求AGI这个终极目标，到底有没有意义——那么答案可能会让所有人扫兴： 答案是，直接意义基本没有。 但是，间接意义却又极大。 ——导语 01 这把梯子，够不着AGI 我们要先看懂眼前大模型行业里以编程能力为核心的这场竞赛在比什么， 才能讲清楚，为什么这场厮杀与冲击AGI的上限，基本没有直接关系。 因为，眼前的竞争，主战场是编程。 这不是偶然。代码有一种独特的性质：机器能自动判断它对不对，客户愿意为好的代码立刻付钱。也就是说，编程能力是所有AI能力里，唯一同时满足"可快速验证"和"可快速变现"的。竞赛的指挥棒指向哪里，大军就涌向哪里。 但是，在以编程为主导的模型更新中，AGI公认需要的那些能力——持续学习、世界模型、抽象与概念创造——没有一样能在下周变成榜单上的分数，更不会在下季度变成财报里的收入。 所以，先的说明一个事实：如果编程能力提升是主线，那么，这就是一场工程能力的竞赛。接下来的问题就是，工程能力的竞赛，摸不摸得到智能的上限？ 在这个问题上，这个领域最有权威性的几个大佬，判断惊人地一致。 先说苏茨克维。这位OpenAI的联合创始人、曾经最相信”算力出奇迹"的人，去年11月在一档播客里坐了近两小时，平静地宣布：scaling的时代结束了。他打了一个让

黄仁勋注册X好久了，一条帖子都没发过。但在7月24日，他终于开了口。 他发的不是新芯片，不是"主权AI"，是一段话，外加一个PDF链接。 链接指向的是一封三页纸的信，标题叫《Open Weights and American AI Leadership》，翻译过来就是《开放权重与美国AI领导力》。这封信通篇就在呼吁一件事：华盛顿，别封杀开源模型。 这封信没有作者。正文也不署任何人的名字，底下排着联合署名的25家公司和机构的logo。但有意思的是，PDF的首发链接挂在英伟达的官网的服务器上（images.nvidia.com），而不是Linux基金会，也不是Hugging Face，甚至不是任何一个中立召集方。 微软的企业官网随后同步刊载了全文。 黄仁勋自己的措辞很小心。他说这是"一封英伟达签署的信"，意思就是，这不是英伟达写的信，但英伟达愿意为这信背书。 25家机构当天联署，阵容已经足够扎眼——但更扎眼的是，首发名单里没有一家在卖闭源前沿模型。接下来48小时发生的事情比公开信本身更值得看——因为愿意联署的签名名单，像滚雪球一样膨胀——思科签了，GitHub签了，Cohere签了，DoorDash签了。谷歌CEO皮查伊更是公开站台。然后是最戏剧性的一幕：犹豫了整整一天的OpenAI，在收盘前悄悄把名字补了上去。 到7月26日，名单接近70家。还没签的AI巨头只剩两个：Anthropic和亚马逊。 70家公司抢着给一封信签名，比的不是谁先签，而是谁敢不签。 跟签名同时出现的，是很多人开始吵架，而且都很有背景，发言的不是白宫高层，就是各个企业的高管。有人说开源主导的世界是"反乌托邦噩梦"，有人骂对方绑架监管，有人在社交平台上直接骂人头号蠢货，有人威胁制裁。这些名字对中国读者来说全是陌生的，这些说的话看起来各说各话。 但是，这封信背后的事实和逻辑其实一点都不乱。我把围绕信的争议先解

7月18日的上海，世界人工智能大会现场有一场发布，台上主角的平均年龄不到10岁，最小的才8岁，可身份牌上都印着“应用主理人”。 温州来的扑满做了校园拼伞应用，这次发布的其实已经是这个应用的升级版了，他以前还做过操作系统。 这些东西他三四岁就想做了，因为他的偶像是乔布斯。但为什么用秒哒？按他自己的说法是：我要全靠自己写，等到做出来，胡子都得白了。 上海来的任乐意也是八岁，做的是飞行射击游戏，飞机上跳出一个汉字，大声读对了才能发射炮弹；义乌的王奕舒十岁，零代码基础，两年不到做出二十多款游戏，代表作是一款支持实时联机对战的FPS。 台下的大人举着手机拍，笑，乐成一片。 但如果把这一幕当成暖场花絮，就可惜了。 它更像一次极端的能力测试。一个8岁的孩子，把想要的东西说清楚，应用就生成了；生成之后，真的能跑；跑起来，真的有人在玩。从一句话到一个能用、甚至能赚钱的应用，中间这条路，头一次看着没有了断点。 搭起这场测试的平台叫秒哒，来自百度。 ——导语 01 秒哒进入智能体时代 在WAIC的百度展区，智能体是绝对的C位，不仅有新面孔，也有被智能体改变的老朋友。 秒哒就不是新面孔。被智能体改造之前，秒哒已经是国内无代码开发平台里的头部玩家。换成今天的说法，它也是国内最早实践Vibe Coding（氛围编程）的那一个——那会儿这个词还没被造出来。 截至7月，秒哒生成的应用已累计服务超3500万用户，创造了350万个具有商业价值的应用。根据权威咨询机构沙利文发布的《2026年中国AI原生无代码应用生成平台市场研究》报告显示，2026年上半年，在中国 AI 原生无代码应用生成平台市场中，秒哒市场份额位居第一。 但我们关心的不只是规模，有两个数据很值得品味——在OPC/商业变现用户与有效应用创建用户两项关键指标中，秒哒的平台使用渗透率均排名第一，展现出在应用落地及商业化能力上的非常特殊和突出的能力。

2026年7月17日，上海，世界人工智能大会主论坛。图灵奖得主、强化学习奠基人理查德·萨顿率先作学术演讲。 萨顿讲的是他毕生申明的观点——智能生长在目标、行动与反馈之间，而不是从静态语料里长出来。 在他之后登台的，是印奇，他的题目叫《当智能体走进物理世界》，他的核心观点是——智能体是目前这波AI热的核心主线，智能体带来的不是一个单点应用机会，而是三个结构性变化：新系统、新设备、新网络。 其实，两个人本质上说的是同一件事，前者是学术版，后者是前者的企业版。 印奇认为物理AI的未来，会是一张全新的人机共生网络，将打通人、智能体、物理终端交互链路，重构价值分配与交易规则。 ——导语 01 物理AI的门票，很贵 用一组数据来形容下物理AI赛道的规模——全球汽车产业的规模约2.75万亿；具身智能领域，摩根士丹利也算过一笔更远的账：2050年人形机器人市场5万亿美元，全球在用量超过10亿台；手机更不必说，是全球保有量最大的智能体的现成物理载体。 印奇选择了一个格局很大的赛道，但它的门票，也因此贵得多。 我们可以先看拿这张票的人已经有谁。 2025年11月，杨立昆离开效力十二年的Meta。这位图灵奖得主的新公司叫AMI Labs，方向是世界模型，一款产品没有，种子轮融了10.3亿美元，估值35亿；几乎同时，李飞飞发表《From Words to Worlds》，她的World Labs估值冲向50亿美元。 语言模型预测下一个词，世界模型预测下一个状态——加塞的车会怎么切进来，湿滑路面上刹车距离是否变长——智能驾驶这件事，本质就是一连串对世界下一个状态的预测。 所以顶级AI人物集体转向世界模型，赌的从来不是一个更好的模型本身，他们看中的，是物理AI模型最终要坐进的躯体。 而印奇是这张牌桌上的最鲜明的中国面孔之一，他入场比多数人都早。 文章配图-1 2011年他从清华姚班毕业创办旷视。那年投

7月7日，路透社发出独家消息：DeepSeek正在研发自己的推理芯片，已经通过非公开渠道招募芯片设计工程师，并与代工厂、存储厂商接触。 几个小时后，The Information报道，智谱也在评估自研定制芯片，已向多家国内芯片设计公司做了初步询问。 对于这两条消息，DeepSeek至今一言不发，没有确认，也没有否认。智谱的港股，却在当天，盘中一度涨了约9.9%。 沉默的那家，造芯的消息很可能是真的。欢腾的那家，它更迫切地需要这条消息是真的，它的故事才能继续讲下去。 造芯这件事，在新闻里常被写成一场成人礼——似乎大模型公司长到一定规模，迟早要拥有一枚自己的芯片。但芯片的本质，恰恰与这种简单且乐观的叙事，有内在的尖锐冲突。设计、流片、爬良率、量产，每道关都要过，都不是一个轻松的故事。即使是比通用GPU门槛更低的专用推理芯片，也面临一枚芯片要把某一种计算方式凝固两年以上的巨大风险——因为模型每个月都在迭代，架构、精度、推理方式随时可能改道，一年可能要换代一次。 打个比方，模型是庄稼，半年乃至一年可以换一茬来种；芯片是树，栽下去就轻易换不了品种。 所以这个标题里的问题其实有两层。第一层，是谁能造和能造好，这是能力问题；第二层，是谁的生态，已经稳定到值得造——以及，谁现在就该造？ 这从来没有一个非黑即白的答案。 01 智谱，需要造芯，也需要故事 先看智谱的算力账单。 GLM-5.2发布后，成了Vercel模型聚合平台上增长最快的模型，上线首周，日均token消耗一度飙升27倍。Coinbase的CEO公开说正在测试它，理由是省钱。这个模型也上架了Oracle云。 这当然是智谱的高光时刻，但也是一张更厚的算力账单。GLM-5.2以MIT协议开源，谁都能免费下载，但除了大客户以外，多数开发者仍然以直接向模型公司购买API服务为主——调用越火，token烧得越凶。这笔算力账，有人买单，但产