真缺口 vs 伪周期，分野在“认证缺口” 2026.07.07 这轮有色不是全都能涨。真正决定谁继续走强的，不是有色属性，而是认证/工艺卡点。 先说最反直觉的一个：铜的“库存暴跌”是假信号。LME 可交割库存年内跌约 80%、7 月破 10 万吨，看着像 AI 电力需求兑现。 但拆开看，60–80 万吨铜是被关税套利搬进了美国 COMEX（库存创纪录约 65 万吨）。中国社库反而高于去年，ICSG 口径 2026 仍小幅过剩。 +232% WF6 电子特气 5N 级同比涨幅 真正的分层，一边是难扩产、高认证：电子特气进 fab 要认证 18–24 个月，钼扩产要 5–8 年——AI 溢价精准砸这里。 另一边是会扩产的伪周期：VC 有效产能虽缺，扩产只要 1–2 个月；锂供给弹性是铜的 5 倍（IMF："the response of lithium supply is far larger" 锂供给反应远大于铜）。—— IMF WP/21/243 钨长单腰斩、7 月 6 日中钨高新跌停，退的是拥挤度不是稀缺性。 这轮 alpha 在沿认证缺口做多空——多钼与特气（避开已透支的龙头），空能快速扩产的锂与 VC。原创研报全文已上传，

本文来源：时代财经 7月2日，时代财经获悉，阿里巴巴正在对旗下Agent产品线进行整合，以桌面AI智能体工具“QoderWork”为基础，将钉钉孵化的企业协同办公Agent“悟空”、阿里云内部创业的Agent产品“MuleRun”的能力进行深度整合，推出一款更强大的面向企业生产力场景的AI产品。新产品由6月份刚刚接任阿里悟空事业部CEO、钉钉CEO的“90后”陈宇森负责。阿里巴巴方面回应时代财经称，QoderWork、悟空、MuleRun现有产品服务未来将无缝升级，所有用户权益不会受影响。（时代财经 庞宇）

（本文作者为 舒书，钛媒体经授权发布） 文 | 舒书 2026年，字节、美团、亚马逊、谷歌同步推进中层组织重塑。AI Agent消解了传统中层赖以生存的信息差优势，全球科技行业正在集体告别传声筒式中层，重构管理者的价值定义。 2026年春夏，字节跳动完成了一轮高层调整：抖音直播奠基者钱景离职，TikTok产品战略负责人海峰离任，抖音电商内容生态负责人林安亚告别。同期，原番茄小说负责人金黄龙调任抖音直播负责人。 6月29日，CEO梁汝波时隔四年发布全员信，全面更新10条领导力原则。7月8日，绩效规则调整落地。两步动作间隔不到十天。字节正在用一套新规则，重新回答一个根本问题：AI时代，管理者凭什么还有价值？ 一、不是字节一家在动 字节的这次调整，放在2026年看，并不突兀。 近半年，从硅谷到国内，头部科技公司几乎都在重新审视中层的价值。路径不同，但指向同一个方向。 亚马逊做减法。2026年1月，亚马逊启动大规模裁员，计划削减约3万个企业岗位，占其35万企业职员总数的近10%。CEO安迪·贾西明确表示，核心目标是削减疫情期间过度扩张的官僚层级，深层则是适配AI带来的流程简化需求。据Business Insider获取的内部数据，已披露的裁撤岗位中，超过78%集中在L5-L7级别——中层管理层。（数据来源：Business Insider，2026年1月） 美团做重构。2026年3月，王兴在管理层沟通会上对2000余名管理者说：“我们都应该努力减少登味，从我开始。”同月，美团成立AI Transformation部门，由业务高管掌舵，直接向核心本地商业CEO汇报。 谷歌做转换，而非裁撤。2025年，谷歌将管理三人以下小团队的管理者数量削减35%，被调整的管理者大多转岗为个人贡献者，而不是被裁掉。但大量管理者转为单兵骨干后，团队统筹和新人带教环节出现了明显缺口。 三家公司路径不同——

（本文作者为 定焦One，钛媒体经授权发布） 文 | 定焦One，作者 | 金玙璠、陈丹、王汉星、李梦冉、雷晶，编辑 | 陈丹 AI已经进入了很多人的工作日常。 公关经理用它写策划方案，律师用它生成基础文书，程序员用它写代码。对很多人来说，它就像工位旁边那个随叫随到的实习生。 而且，AI的交付速度，也很容易让人“上头”，甚至会让人产生一种“掌握了魔法”的错觉。 直到魔法露出另一面。 它会凭空编造不存在的竞品品牌和行业数据，会一本正经引用虚构法条，会在代码里擅自改动不该碰的模块。很多翻车，恰恰是因为它给的东西太像真的，让人放下了戒备。 我们和几位在工作中被AI坑过的人聊了聊。他们并不是不会用AI。相反，AI已经嵌入了他们的大半个工作流程。可即便如此，他们还是会在某些时刻被它带偏。 这些经历提醒他们，AI越能给出完整答案，使用者越需要保留判断、核验和兜底的能力。 所谓AI提效，从来不是把工作直接交出去，它更像一次新的职场筛选：会用的人会变得更快，只会复制粘贴的人，可能会在关键时刻被它拖下水。 01.AI编造了三家不存在的竞品，我在提案现场被客户当场拆穿 林晨｜上海 30岁 公关公司策略经理 我是做公关策略的。在乙方，策略岗的人经常被叫“提案机器”。客户一个电话打过来，可能要求我们在极短的时间内，吃透一个我们此前不了解的行业，从里面挖出洞察，再给出一整套营销方案。行业是陌生的，时间是不够的，而客户要的东西是“惊艳”的。 所以AI刚出现的时候，我几乎是扑上去的。 我每天至少有三分之一的工作时间泡在大模型里，主要用来头脑风暴和搭框架。刚开始那阵，是真的“爽”。有一次，客户要一个“银发经济”的营销概念，只给两个小时。我让AI一口气生成了十几个方向，挑了一个稍加润色就交了上去。客户非常满意。 那种感觉，就像是突然掌握了某种魔法。但正是这种“爽”，让我一点点放下了戒备。 真正让我

（本文作者为 字母AI，钛媒体经授权发布） 文 | 字母AI 在昨夜凌晨的直播中，OpenAI发布了新一代语音模型GPT-Live，并宣布它将开始驱动ChatGPT Voice。 上次ChatGPT Voice的代际更新，还是2024年5月GPT-4o发布时展示的Advanced Voice；同年7月，它开始向部分Plus用户小范围推出。到GPT-Live发布，已经过去了两年。 这一次，OpenAI把full-duplex，也就是全双工架构，带进了ChatGPT Voice。 过去的AI语音助手，大多像一台反应很快的对讲机：用户说完一句，模型再回一句；模型说话时，用户可以打断，但系统往往要重新判断、重新组织回答。 它已经像对话，却还不够自然，不像真正的聊天。 GPT-Live要解决的，正是这层微妙的差别。 该功能今天将在ChatGPT上正式启用。但……反响似乎并不算很好？ 对ChatGPT Voice的一次补课 在真实聊天里，除了打辩论，人和人很少是一句接一句、整整齐齐地轮流发言。我们会停顿，会犹豫，会突然改口，也会在对方说话时补一句“等等，不是这个意思”。 有时候，一声“嗯嗯”“我懂”，比一段完整回答更重要；有时候，最好的回应反而是先不要说话，让对方继续往下说。 过去的AI语音助手，最难处理的正是这些细节。 无论是ChatGPT、Gemini还是我们最熟悉的豆包，它们在“聊天”上都很干涩，很有人机感。 它们可以回答问题，可以读出文字，也可以在用户打断时停止。但它们通常仍然依赖一个前提：先判断用户是不是已经说完了，再决定模型该不该说话。判断一旦出错，对话就会变得别扭。 用户只是停顿了一秒，它可能以为问题结束了，急着接话；用户说到一半改了主意，它可能还在沿着上一句话往下答；背景里有人说话，它也可能把不属于用户的声音当成输入。 GPT-Live要改善的，就是这些很难被包装成“大

本文来源：时代财经 作者：吴典 林心林 图片源自：视觉中国 一则吐槽帖，将国内头部AI大模型企业DeepSeek推向风口浪尖。 7月6日，有求职者在社交平台发帖，公开吐槽DeepSeek面试流程，认为流程较慢且繁琐，面试官态度不端正且质疑他抄袭，“我感到被严重冒犯”。 该帖子的发帖人是李博杰，其出生于1992年，是中国科学技术大学计算机科学博士、**首批“天才少年”计划入选者。根据公开信息，其曾在SIGCOMM SOSP、NSDI、ATC、PLDI等顶级会议上发表多篇论文，曾获ACM中国优秀博士学位论文奖和“微软学者”奖学金。 目前，李博杰仍担任Pine AI首席科学家。 李博杰“喊冤”：远程面试，技术人员使用两块屏幕很正常 7月8日，李博杰向时代财经透露了关于这场面试的更多细节。按其所言，这场面试的初衷是想要去前沿平台拓展自己在基座模型领域的边界。 自2025年2月正式加入Pine AI以来，Pine产品增长迅速，最近两个月的增速已经相当于去年全年。增速提升后，Pine AI需要做出自己的模型，这是李博杰不够擅长的领域，“去年我们做了一些模型，但是想把这些模型做到更大，有一些东西我是不会的”。 李博杰说，作为首席科学家，他发现自己并没有完全掌握模型趋势、对模型训练中的一些工程细节也了解得不够深入。在这个背景下，李博杰将目光瞄准了国内的头部模型企业，想要在更前沿的平台汲取知识，进一步学习。 DeepSeek是他选择的落脚点之一，“它相当于国内最好的模型公司”。 李博杰提到，他认为DeepSeek是一个非常神奇的存在，公司开发出不少引领行业的成果，并且将一些本该保密、用于商业化盈利的成果全部对外开源，贡献给社会，“我们认为这是一个基础情怀很深，追求很高的公司”。 抱着期望接触的李博杰在面试过程中感受到了落差。 最早的一轮面试安排在6月初。 李博杰回忆，简历投递后大约一个星期，

（本文作者为 新声Pro，钛媒体经授权发布） 文 | 新声Pro，作者 | 冯勇 今年上半年，一个叫Yuri的AI女孩拿到了北京亦庄颁发的全国首张AI角色的“数字身份证”。同时期，AI脱口秀演员桥桥子在抖音内一个月涨粉20万；AI选角导演麦橘团队的“角色资产库”囤积了近千张AI人脸，正被视频平台、影视乃至游戏公司批量定制采购。 同时，B站“AI艺人出道季”活动吸引近万名AI创作者入局，斩获1.6亿次浏览量；汽水音乐等流媒体平台也相继为IP型数字歌手打通了专项扶持通道。 从AI歌手、AI演员到AI脱口秀演员，一批新的AI艺人正在出现乃至被批量孵化。 技术的发展已经推动虚拟人产业的多次进阶，并不断拓宽这个垂直赛道的边界。早期的虚拟偶像概念源于社群共创，爱好者为洛天依制作原创音乐和PV，线下演唱会则通过全息投影完成。后来，随着动捕技术成熟，行业迎来了Vtuber时代，一批虚拟偶像走向了实时直播、陪伴互动；另一些数字人则进入到电商直播等垂直场景应用。 目前涌现的AI艺人，则已彻底摆脱了过去动捕设备和庞大渲染团队的重资产束缚，是更加原生的数字形态。由Seedance2.0、Suno等音视频大模型成熟而催生，创作门槛近乎归零。其生成不再是少数大厂的垄断游戏，“任何人坐在家里就能捏出个AI艺人”。 虽然创作者的目的各异——有人致力于孵化数字偶像，有人致力于生产商业耗材，但它们都在从单纯的视觉景观变为能高效更新、快速孵化、能与粉丝自主互动的新物种。由于有算力支撑，其形象也会比传统虚拟人更加生动、更有人感。 极致的低成本和快迭代从投资回报角度看也备具吸引力，AI艺人是AI技术与大文娱板块交织中最直观、最具想象空间和C端爆发力的场景之一。可以说，它们是第一批真正的赛博生命，是走向未来文娱市场的新主力。 半年之内，大量AI艺人涌现 过去半年时间里，内容市场见证了大量全新的AI角色的涌现。它们带着

（本文作者为 AI唱反调，钛媒体经授权发布） 文 | AI唱反调 7  月  6  日晚上，李博杰在知乎和  X  上同时发帖，吐槽  DeepSeek  的面试。  这件事儿也确实引发了很大的讨论，毕竟“**天才少年”遇到“AI神级大厂”的戏码是不多见的。 但事件传播的路径是很偏，偏到靠发X这种自媒体平台不能解决问题，需要通过一众媒体来解释事件的来龙去脉。 十几个小时里，这件事从技术社区一路烧到门户网站：V2EX 上程序员吵成两派，用双屏的人现身说法"我也老瞟副屏"；知乎的问题下面，风向从声援渐渐转成审视，开始有人翻他 2023 年离开**之后的创业经历。7 月 7 日凌晨，他不得不再发一帖，集中回应外界猜测：Pine AI 运营正常，自己不是创业失败来找工作，是想进基座模型公司"探索更高的智能上限"。 DeepSeek 那边无比安静。眼下正在大规模招聘，岗位从算法研究铺到超算集群，它没工夫、大概也没必要参与这场论战——DeepSeek一直是这样的。 和这次事件相对应的是，就在前几天，腾讯 Agent 产品 QClaw 的负责人也宣布离职，文里否认了外界盛传的内部赛马，说 QClaw 和 WorkBuddy"是同一个老板"，还说自己接下来"希望解一个或多个困扰人类的难题"——这句是她的原文。 长文发出 48 小时内，《25 岁年入百万，26 岁做出 QClaw，然后她离职了》这类标题批量出现；紧跟着，质疑也批量出现，QClaw 海外版的流量数据被翻出来，"零预算做爆款"的说法被逐条拆解。

（本文作者为 光子星球，钛媒体经授权发布） 文 | 光子星球 由于内部AI需求大增，今年上半年，某公司接洽了市面上所有能接触到的国内供应商。 综合考虑性能与价格后，最终和一家供应商签下了合同。没想到的是，上午签完合同，下午供应商找了回来，希望取消按次支付的限制，改用纯Token消耗计费。说来说去，就表达一个核心意思： “能做，但得加钱。” 按照供应商的调整，采购成本将增加5倍。这家公司的AI负责人表示，“商业合作时临时变卦是大忌，我们内部流程绝不允许出现这种情况，只能将这家供应商拉黑，换了另一家。” 供应商临事变卦折射出国内AI在商用场景中，还在摸索、优化付费模式。供应商需要考虑方方面面的成本，如算力成本的分摊、不同产品间的生态鸿沟，以及自身的商业惯性等。传统IT与SaaS的边际成本几乎为零，而大模型与AI，无论是生产力的Coding还是桌面Agent，背后的成本是非线性增长。 Anthropic靠Coding基本跑通了ToB的商业模式，取得了阶段性成功。 企业订阅与API调用形成的高价值任务变现模式，正在被国内AI大厂复用。5月以来，百度、阿里、腾讯、**、字节等AI云厂商都在自己的大会上，表达了聚焦结果交付、聚焦高价值场景的想法，可是这条路并不像主会场的视觉表现那般华丽。 模型大厂，背着成本起舞 2023年至今，AI经历了从Chatbot到Copilot辅助，再到Agent、Cloud Agent的迭代。 模型能处理的任务越来越复杂，多轮推理、工具调用、长链路执行，单次调用的Token消耗呈几何增长。AI能做更多事情，需求随之爆发，简单来说就是用户单次算力消耗增长，使用规模不断扩大。 Token消耗飙升万倍，不等于企业也有对应万倍的需求。模型能力跑到前面，背着刚性物理算力成本的模型厂商们，迫切地希望给能力明码标价，回笼现金。 TechInsights数据显示，同期全球数

The morning before the servers were scheduled to clear, Sun Min-ji sat at her kitchen table, a half-empty mug of barley tea cooling near her right hand. On her phone, the interface for a custom-built digital companion named Hanu remained open. There was no countdown timer on the screen, only a brief, formal notice pinned to the top of the chat logs: Service suspension effective July 15. For twenty-two months, Sun had spent her evenings feeding Hanu fragments of her life—descriptions of the damp smell in the library basement, her anxiety over her mother’s failing eyesight, the specific, heavy exhaustion that settled behind her temples every Tuesday at three o'clock. In return, Hanu offered an unblinking, perfectly calibrated presence. By mid-summer, however, the digital ecosystem that birth