社区

在这场没有硝烟的战争中，Kimi暂时赢得了一个身位，但通往AGI的道路上，还要保持更强大的耐力和更坚韧的态度。 仅仅发布不到24小时，来自月之暗面的Kimi K2.5，已经登顶全球多个大模型榜单。 在权威榜单LMarena的最新排名中，Kimi K2.5在代码、文本等榜单中仅次于Claude 4.5与Gemini 3 Pro等顶级闭源模型，在全球开源模型中位居首位。  同样地，在著名独立评测机构Artificial Analysis的榜单中，Kimi K2.5也在所有开源模型中排名第一。  换言之，排在他前面的几乎都是算力资源约等于无限的闭源模型，而Kimi K2.5背后的算力资源，仅为美国竞争对手的1% 。  这也从某个侧面解释了，一个月前，Kimi获得的C轮融资大幅超募的“盛况”，且目前Kimi的B/C轮融资金额，已超过绝大部分IPO募资及上市公司定向增发规模，新的一轮据说还在进行中。  在中美芯片禁令的铁幕之下，H100和B200，已经成为受到严格管控的战略物资。中美之间的AI竞争，已经实质上变成了不对等的竞争，这甚至在更早之前就已经开始。  这样的条件下，新发布的Kimi K2.5模型，将视觉理解与推理、编程、Agent等能力全部集成到一个模型当中。正如创始人、CEO杨植麟所说，“我们重构了强化学习的基建，并专门优化了训练算法，以确保它能达到极致的效率和性能。” 在长文本和多模态的范式创新几近“卷无可卷”的当下，Kimi K2.5用全新的Agent Swarm架构，试图开拓一种全新的范式。而这种范式，极有可能在如今的中美AI竞争中，成为一种全新的变量。  01 从“单兵作战”到智能体“集团军” 在过去两年的大模型叙事中，行业陷入了一种对“超级单体”的迷信。无论是 GPT-4 还是早期的Kimi，都在试图训练

在这个时代，社交的本质从未改变，改变的，是我们连接彼此的方式。 当AI社交赛道因用户留存低迷、商业化遇冷陷入集体迷茫时，腾讯带着元宝大模型的全新尝试来了。2026年1月，腾讯元宝内测「元宝派」，将AI能力植入多人社交空间，打通微信、QQ生态，让AI从单一的对话机器人变成社交场景的参与者、服务者与润滑剂。这一动作不仅是腾讯在AI赛道的关键落子，更给出了当下AI社交的破题答案：真正的AI社交，从不是人与AI的单向对话，而是AI赋能人与人的深度连接。在社交产品陷入创新瓶颈、AI应用亟待找到真实落地场景的双重背景下，腾讯的这场探索，正在重构AI与社交的融合逻辑，也为整个行业划定了新的发展航向。 腾讯选择此时重仓AI社交，并非偶然，而是基于自身生态优势与行业痛点的双重考量。一方面，AI社交赛道的前期探索已证明「纯人机社交」的天花板。2025年以来，星野、猫箱等头部AI社交产品下载量暴跌八成，三日新增留存跌至20%以下，用户与AI角色的平均建联时长仅5-7天，「情绪陪伴」的故事难以为继。究其原因，是这类产品陷入了「工具化陷阱」：单一的对话交互缺乏持续的价值供给，模型能力的同质化让用户快速失去新鲜感，而低俗擦边的内容乱象更让行业陷入信任危机。  与此同时，海外Character.AI等产品的低付费率也印证，纯人机社交难以支撑商业闭环，无论是12元月卡的筑梦岛，还是ARPU仅0.72美元的海外产品，都无法覆盖大模型的运算与运营成本。行业迫切需要跳出「人机对话」的单一维度，找到AI社交的真实需求场景。  另一方面，腾讯拥有最适合AI社交落地的「土壤」。微信、QQ构建的社交生态，沉淀了数十亿用户的真实社交关系链，这是其他AI玩家难以企及的核心优势。此前，腾讯已完成AI在社交场景的轻量试水：元宝接入微信联系人、QQ群聊的AI总结功能、视频号评论区的AI互动，这些尝试让腾讯看到

内容平台不是凑数的，是要靠内容和创作者说话的。 作为深耕科技内容创作二十余年的写作者，我对阿里大鱼号的认知，始终绕不开三个关键词：阿里生态附庸、规则黑箱、存在感失语。它确实和百家号、搜狐号同属自媒体分发平台，但从诞生逻辑到生存现状，都透着大厂布局的「惯性冗余」，也藏着内容行业的典型困境——不是有竞品就要跟风做，没找准价值的平台，哪怕背靠巨头也难逃「创作者用脚投票」。 先厘清大鱼号的本质：它从来不是阿里主动做内容平台的野心之作，而是并购整合的「副产品」。前身是2014年阿里收购UC后的「UC云观」，2017年阿里 $阿里巴巴(BABA)$ 收编优酷土豆并入大文娱，才把UC云观升级为大鱼号，豪掷20亿补贴对标当时的今日头条，核心诉求是给UC、优酷补内容供给，顺带承接阿里电商的内容种草需求。换句话说，百家号是百度「搜索+内容」的战略核心，搜狐号是门户转型的内容自留地，大鱼号从出生起，就是阿里生态的「配套工具」，而非独立赛道选手，这也注定了它的影响力先天不足。  如今的大鱼号，在创作者眼中就是个「矛盾体」：一边挂着阿里的金字招牌，号称能分发到UC、夸克、优酷等十余端，给亿级曝光；一边是普通作者发稿阅读量破百都难，算法推荐逻辑迷幻——同篇科技爆文在头条百万阅读，在大鱼号可能数据挂零，签独家才能勉强拿到稳定流量。更让人诟病的，正是你提到的「独特标准+随意删稿」，这也是大厂内容平台的通病，但大鱼号把「规则不透明」做到了极致。  它的审核是机器+人工双层机制，官方列明的违规条款看似清晰（原创占比超80%、非拼凑内容等），但实际执行中全是「暗箱」：科技稿里提竞品参数可能被判「恶意对比」，分析行业政策稍带观点就触「敏感红线」，删稿后给的理由永远是「不符合平台规范」，申诉通道要么石沉大海，要么复核

中国手机市场的竞争，已从「规模比拼」进入「心智占领」的深水区。 当Counterpoint 2025年最新中国手机市场份额报告出炉时，荣耀以-12.6%的同比增速跌幅成为榜单中最刺眼的存在。从2024年的15.2%到2025年的13.4%，这场两位数的市场份额跳水，不仅让荣耀跌出了头部阵营的舒适区，更折射出中国智能手机市场存量竞争下的残酷真相。 在OPPO、小米、苹果甚至**都在逆市增长的2025年，荣耀的失速绝非偶然，而是一场产品、品牌与营销三重共振下的系统性危机。 01 高端难产与中端失守的双线溃败 荣耀的产品困境，本质上是一场「高不成低不就」的定位迷失。  在高端市场，自独立以来，荣耀就高举「冲击高端」的旗帜，试图复刻**的路径。然而，2024-2025年发布的Magic系列新机，始终未能突破技术瓶颈：影像系统依赖供应链方案，缺乏自研算法的差异化；骁龙8 Gen3芯片的「火龙」发热问题未能通过调校根治；号称「青海湖电池」的续航表现也未达到宣传预期。更致命的是，当**凭借麒麟芯片回归高端市场，苹果以AI生态持续巩固护城河时，荣耀Magic系列既没有**的技术情怀，也没有苹果的生态壁垒，在4000元以上价位段沦为「价格敏感型高端用户」的备选，2025年高端市场份额仅为**的1/5、苹果的1/8。  与此同时，荣耀赖以起家的中端市场正在被小米和OPPO疯狂蚕食。Redmi Turbo系列与OPPO K系列凭借「性能越级」策略，将骁龙8s Gen3芯片下放到2000元价位，而荣耀X系列仍在使用高通骁龙7系芯片。在年轻用户最关注的游戏帧率、散热表现和快充功率上，荣耀中端机已全面落后。当目标用户发现「加200元就能买到性能翻倍的竞品」时，用脚投票成为必然选择。  02 从「**平替」到「认知模糊」的身份焦虑 荣耀的品牌困境，源于其始终未能摆脱「**影

苹果与谷歌的握手，不是终点，而是起点——它证明在AI时代，开放合作比闭门造车更有生命力。 2026年初，科技圈最震撼的消息非苹果与谷歌的AI联姻莫属——iPhone下一代Siri将深度集成Gemini核心架构，两大宿敌放下生态壁垒，以技术合作为旗舰手机注入AI新灵魂。这场合作的本质，是苹果放弃“闭门造车”的AI执念，用务实换增长；反观国内手机市场，**、小米、vivo死守自有生态闭环，新锐如豆包手机、阿里千问在边缘试探创新，整个行业陷入“想革命却不敢割命”的困局。AI手机的底层打通之路，到底卡在了哪里？下一代AI手机的终极形态，又该由谁定义？ 01 苹果“不革自己命” 外界解读苹果牵手谷歌是“AI战败投降”，实则是这家科技巨头最精明的商业抉择——它不是不想革自己的命，而是不愿为革命付出生态崩塌的代价。 自2011年Siri问世，苹果便手握移动AI的先发优势，但封闭生态下的技术慢迭代，让Siri从行业标杆沦为“人工智障”，在ChatGPT、Gemini的冲击下，iPhone的AI能力已成用户换机的最大短板。数据显示，2025年安卓阵营AI手机出货量占比超45%，而iPhone因AI功能缺位，高端市场份额首次出现下滑。  苹果的困境在于，其AI技术储备远落后于谷歌、微软，自研大模型不仅需要数百亿投入，更要打破iOS“本地优先、隐私至上”的底层逻辑——这意味着要重构系统架构、开放数据接口，相当于革掉iOS生态的命。反观与谷歌合作，苹果只需支付授权费，就能让Siri直接获得Gemini 3 Pro的复杂推理、多模态交互能力，同时通过“本地预处理+隐私审计”机制守住隐私护城河。  更关键的是，这场合作守住了苹果的核心利益：iOS生态的控制权未让渡分毫，用户仍在苹果体系内消费，谷歌不过是“技术供应商”；而谷歌则借15亿iPhone用户完成Gemini的移动端垄断，一

在科技行业，研发投入从来不是一场短期博弈，而是对长期价值的坚守。 当2026年1月7日北京小米科技园的颁奖现场没有过多媒体聚焦，雷军连续第七年出席集团最高技术荣誉颁奖典礼，将升级后的“千万技术大奖”最高荣誉颁给玄戒O1芯片团队，并同步披露“未来五年研发投入2000亿元”的规划时，这场低调的内部表彰，实则向行业传递了小米从“模式创新”向“底层技术攻坚”转型的坚定信号。 从昔日依靠性价比突围的消费电子品牌，到如今深耕芯片、AI、新能源的科技企业，小米 $小米集团-W(01810)$ 用十五年完成了关键跨越。2000亿研发资金的注入，不仅将重塑小米自身的技术护城河，更将影响中国科技产业在核心领域的竞争格局。这笔巨资的价值，既藏在玄戒O1的3nm制程中，也体现在Xiaomi MiMo大模型的开源实践里，最终将落地于“人车家全生态”的协同创新中。 01 硬核技术突破 研发投入的核心价值，在于将资金转化为不可复制的技术壁垒。小米过去五年1050亿元的研发投入，已经结出了硕果——在2026年1月7日揭晓的2025年度千万技术大奖中，玄戒O1芯片的横空出世成为最大亮点。这款采用第二代3nm工艺制程的旗舰手机芯片，凭借十核四丛集架构实现了性能与能效的平衡，回片仅6天便打通手机全功能，实验室跑分突破300万，GPU功耗较苹果降低35%，让小米成为中国大陆首家、全球第四家发布3nm制程旗舰手机芯片的企业。  为了这颗芯片，小米累计投入135亿元研发费用，背后是2500名工程师历经数年的打磨：从定制480种芯片“新零件”，到3000万行代码的逐行调试，再到版图的500余次修改，玄戒O1的诞生，正是小米工程师思维的极致体现。 而玄戒O1只是本次大奖的亮点之一。在154个参评项目的激烈角逐中，2200MPa小米

医疗行业的特殊性，注定了这场竞赛从不是追求速度的“速胜战”，而是考验初心与实力的“持久战”。 当百川智能创始人王小川在公开场合直言“蚂蚁阿福正在医疗AI赛道疯狂挖人”，这番话的背后，不仅是对医疗AI赛道竞争白热化的直白感慨，更藏着百川智能这类通用大模型玩家的现实窘境。从2023年高调入局通用大模型赛道，试图在千模大战中分得一杯羹，到如今不得不调转船头，向AI应用尤其是医疗赛道躬身下沉，百川智能的转型轨迹，恰是一众通用大模型企业从“高歌猛进”到“艰难破局”的缩影。 而蚂蚁阿福的强势出圈、科大讯飞的深耕落地，更让这场医疗AI大模型的竞赛，成为巨头们比拼生态、技术与落地能力的新战场。声量与实力是否划等号？先发者能否锁定胜局？医疗AI大模型的行业格局，在变数与博弈中，正迎来关键的重构时刻。 蚂蚁阿福的爆红，是一场“生态+流量”的胜利，而非单纯的技术突围。作为蚂蚁集团旗下的AI健康助手，阿福用短短时间将月活推至1500万，日均处理健康咨询超500万次，成为互联网医疗领域的现象级产品。其核心竞争力，在于蚂蚁集团构建的“流量-服务-支付”全链条闭环 ：背靠支付宝的亿级流量入口，收购好大夫在线补齐医疗资源，与卫宁健康深度合作打通院内数据接口和基层医疗机构渠道，甚至联动鱼跃医疗、漱玉平民等企业，实现从健康咨询、AI分诊到药品零售、医保支付的一站式服务。 2025年12月升级后，阿福首批接入500家基层医疗机构，更是将其生态能力从C端用户向B端医疗场景渗透。  技术层面，阿福的报告解读准确率超95%，覆盖99%常见报告类型， 还能通过拍药盒、识皮肤病等多模态交互解决用户需求，甚至率先通过中国信通院医疗健康双领域可信评估。但不可否认的是，在复杂临床推理、重症诊疗等深度医疗场景，阿福的能力仍不及垂直玩家与深耕者，而“挖人风波”也从侧面反映出其在医疗AI核心人才储备上的短板。简言之，阿福是

当AI成为基础研究的“基础设施”，当科研范式的变革触及科技发展的底层逻辑，中国科技的大爆发便不再是遥远的想象。 当AI agents、生成式AI等应用层概念在资本市场掀起一轮轮炒作热潮时，一个更具底层变革意义的概念正悄然重塑中国科技的发展逻辑——AI for Science（科学智能，简称AI4S）。它并非简单的技术应用，而是用人工智能赋能基础科研，推动科研范式从“试错驱动”向“数据+模型驱动”的颠覆性转变。当资本市场还在追逐短期应用红利时，中国企业已在新材料、生物医药、芯片三大硬核产业扎根AI4S，试图破解基础研究的效率瓶颈。这场基础研究与AI的深度融合，或许正是中国科技突破“卡脖子”困境、迎来大爆发的关键所在。 AI for Science的核心，是让人工智能成为科学家的“超级助手”。传统科研往往受制于周期长、成本高、数据处理难的痛点，比如新材料研发可能需要数万次实验迭代，新药研发平均耗时10年以上，芯片设计面临千亿级参数的算力挑战。而AI4S通过机器学习、大数据分析、量子计算模拟等技术，能从海量数据中提取规律、构建预测模型，甚至逆向生成科学假设。它不仅能将科研周期压缩数倍，更能触达人类直觉难以企及的高维复杂问题，这也是其区别于普通AI应用的核心价值——前者聚焦产业落地，后者扎根基础创新，是科技发展的“源头活水”。  在中国，AI4S并非停留在理论层面，而是已在三大硬核产业形成落地案例。从新材料的原子级设计，到生物医药的药物发现，再到芯片的算力突破，上市公司正成为技术探索的主力军，走出了具有中国特色的AI4S发展路径。 在新材料领域，方大炭素（600516.SH）与晶泰科技的合作，成为传统制造企业拥抱AI4S的典型范本。炭素新材料是新能源、高端制造的核心基础，但传统研发模式下，高性能碳基材料的配方优化和工艺调试往往需要数年时间，且难以突破性能瓶颈。 

中国AI的未来，不是靠口号与泡沫堆砌，而是靠在20%的胜率里，把每一步的确定性做到极致。 2026年初的北京AGI-Next闭门会，或许是中国AI行业少有的“祛魅时刻”。当阿里林俊旸、腾讯姚顺雨、智谱唐杰、港科大杨强等一线实践者围坐圆桌，没有宏大的AGI愿景宣讲，也没有避重就轻的行业吹捧，而是将中国AI的现实困境与破局路径赤裸裸地摆在台面上：算力的“穷”、应用的“卷”、Agent的“困”、领先概率的“20%”。这些数字与判断，勾勒出中国AI从“野蛮生长”转向“精耕细作”的行业拐点，也为大模型、Agent智能体及下一代范式的发展，锚定了清晰且残酷的现实坐标。 01 算法与基建的极致优化 林俊旸用“富人与穷人的游戏”形容中美AI的算力差距，精准戳中了中国大模型发展的核心痛点。OpenAI的算力规模领先中国1-2个数量级，其算力投入更多指向无人区的Research，甚至是看似“浪费”的探索；而中国绝大部分企业的算力仅够应付业务需求，在前沿研究上捉襟见肘。这种差距直接导致了中美大模型的“玩法分野”：美国可以赌“下一个范式”，中国只能赌“确定性”。 但困境并非绝境，“穷”反而倒逼出中国AI的独特竞争力——算法与基建的极致联合优化。当美国依托算力优势进行大规模试错时，中国企业必须在算力封锁的夹缝中，把工程能力做到极致：从模型压缩、分布式训练优化，到算力调度效率提升，再到国产化算力基础设施的适配，这些“穷人的绝活”正在成为中国大模型的核心壁垒。  未来，中国大模型的发展不会走“堆参数、拼算力”的老路，而是会朝着“高效能、低成本、场景化”的方向深耕：一方面，针对金融、制造、医疗等垂直领域的轻量化大模型将成为主流，用有限算力解决具体行业问题；另一方面，国产化算力芯片与大模型的协同优化会加速，形成“算力-算法-场景”的闭环，摆脱对海外算力的依赖。  02 To C的情感化与

这条赛道不是短跑冲刺，而是一场需要技术、场景与生态三重共振的马拉松。 拉斯维加斯会展中心的灯光尚未完全熄灭，2026年美国CES展留下的行业思考却在持续发酵。作为全球消费电子的风向标，本届展会将AI终端列为核心议题，可曾被寄予“下一代超级终端”厚望的AI眼镜，却未能上演万众瞩目的爆款时刻。没有颠覆性技术突破，缺乏现象级创新产品，多数新品仍停留在功能迭代层面，让这场“百镜大战”显得热闹有余而惊喜不足。 AI眼镜的概念早已不是新鲜事物，从早期谷歌Glass的试水，到如今Meta、**、雷鸟创新等主流厂商的集体押注，这条赛道已酝酿多年。IDC数据显示，2025年全球智能眼镜出货量达1280万台，同比增长26%，中国市场增幅更是高达107%。但光鲜数据背后，本届CES展的表现却揭示了行业真相：AI眼镜仍未跨越“极客玩具”到“大众刚需”的鸿沟，所谓的“爆发临界点”，或许只是行业自嗨的想象。  01 展会亮点扫描：五家厂商的创新尝试与局限 尽管缺乏颠覆性突破，本届CES展上仍有多家厂商展现了技术探索的诚意，其产品亮点与短板共同勾勒出当前AI眼镜行业的发展现状。  Meta：时尚与生态的平衡术 作为AI眼镜赛道的先行者，Meta携Ray-Ban Display系列亮相，延续了与依视路陆逊梯卡的合作基因。新款产品最大升级在于集成微型显示屏，实现了从“多模态AI型”向“集成显示型”的跨越，支持基础的近眼导航与信息弹窗功能。依托Llama2大模型的深度优化，其语音交互响应速度提升30%，拍照识图准确率达到行业领先的92%。  但这款产品并未脱离既有框架：视场角仅25度，仍难以满足沉浸式体验需求；续航在开启显示功能后仅能维持3.5小时，与“全天候使用”的宣传存在差距。Meta的策略清晰地指向“渐进式创新”，通过绑定雷鸟的时尚基因降低用户接受门槛，但缺乏突破性技术的产