东方甄选4月份很忙。一个是忙着达成此前定下的4月底开店目标，一个是举办了一场保健食品发布会。

距离4月底开业不到两周的时间，Tech星球实地探访即将在北京海淀区开业的东方甄选首家线下店，目前还在紧急装修，一名施工人员透露，月底前肯定能装修完开业。

新东方创始人、东方甄选董事长兼CEO俞敏洪曾在3月份的一次直播中透露东方甄选线下店具体进展，称东方甄选首家线下店将于4月份开业。首店之后，陆续会在全国新东方线下教学点批量开出东方甄选线下店，未来计划在全国布局上百家线下超市。

上百家线下超市开业之后，东方甄选距离此前对标山姆的目标便更进一步。

除开线下店，东方甄选进军保健食品，意味着自营产品版图越来越大。4月15日，东方甄选举办了一场保健食品发布会，宣布旗下6款自营保健食品获得国家“蓝帽子”认证，并且声称未来将逐步覆盖全品类保健食品。

从农产品到保健品，拓展自营产品SKU成了东方甄选当下对抗直播带货GMV持续下滑、付费用户流失、流量焦虑的重要手段。

直播带货下半场，东方甄选的自营之路好走吗？

直播电商流量见顶之后，直播机构纷纷盯上了线下。东方甄选、辛选这些头部直播机构都有一个线下超市梦，都曾对外释放过开店计划与目标，俞敏洪与辛巴还都曾考察线下超市天花板胖东来模式。

不过，辛选超市后来不了了之，东方甄选线下超市却是要实实在在的落地了。

外界对于东方甄选首家线下门店颇为关注。Tech星球实地探访得知，东方甄选首家线下店位于北京海淀区中关村新东方南楼临街商铺，新东方大楼对面。店铺围挡处展示着东方甄选的各种自营产品，生鲜水果、保健品、饮品、家居日化、宠物食品等等。不过临近开业时间，该门店仍未装修完毕。

此前东方甄选在2026财年中期报告提到，东方甄选即将开设线下体验店——位于北京中关村的439平方米旗舰店，除了自营的生鲜、零食、日用品及家居用品等全品类产品，还将引入多样化的第三方品牌产品。该店将提供在线下单、店内送货取货以及会员专属福利等服务。

东方甄选首家线下店SKU总数目前暂不得而知，但可能受限于面积大小，店内产品SKU并不会太多。自营产品大约占比为三分之一。

财报数据显示，截至2025年11月30日，东方甄选成立4年来累计推出超800款自营产品，自营产品GMV占比达 52.8%。如果以此估算，新店大约会有2400多个SKU，与山姆8000个SKU相比不算多。

Tech星球发现，东方甄选首家线下店围挡处还展示了会员店二维码。扫码之后进入到东方甄选微信小程序可见，东方甄选近两年通过悄然布局，自营产品品类已经从食品扩展到了个护美妆、新中式、秋冬服饰以及保健品等。

东方甄选微信小程序显示，个护美妆分类栏下，目前推出了面膜、洁面乳、沐浴露等产品。其中，一盒5片的面膜新人首单价36.9，一片折合7.3元。“新中式”分类下，有包括长袖衬衫、罩衫、马甲、休闲裤、裙子等在内的50多款产品。在售的商品售价大多集中在159-269元。秋冬服饰分类中，有十几款产品，售价在69-599元。

值得一提的是，东方甄选自营产品中的保健品。4月15日保健品发布会上，东方甄选推出的“蓝帽子”系列新品，包括钙锌维生素D维生素K口服液、艾兰得氨糖软骨素钙片、多种维生素矿物质片、辅酶Q10软胶囊等6款产品。价格不贵，辅酶 Q10 软胶囊日服成本不到0.7元，比市场上同类型产品价格低很多，也都是经过相关部门审批的合规保健食品。

但保健品的风险在于，市场乱象丛生，很容易被诟病为智商税。前不久，董宇辉等头部明星主播纷纷因为“澳洲优思益”翻车、道歉、赔偿。

发力高毛利自营品类，推出益生菌

虽然2026财年上半年，东方甄选已经走出董宇辉单飞带来的影响，扭亏为盈。但也并非完全高枕无忧。

2026财年业绩报告显示，截至2025年11月30日止的2026财年上半年，东方甄选营收净利实现双增长，总营收同比增长5.7%至23亿元，录得净溢利2.39亿元，同比扭亏为盈。不过，业绩回暖背后，仍存在不少隐忧：总GMV下滑、付费会员减少。东方甄选2026财年上半年 App 付费会员仅24.01万人，较2025年中期的26.43万人下降；且2025年续费率不足50% 。

付费会员少了，整体购买的人群也少了。东方甄选2026财年上半年总GMV为41亿元，较上年同期的48亿元减少约7亿元。其中，来自抖音的GMV仍占东方甄选总GMV的大部分，但其订单量同比减少800万单至4210万单，已经连续两个财年下滑。2025财年上半年订单量为5010万单，下半年降至4150万单，而2024财年订单量为1.81亿单。

流量红利见顶，东方甄选只能选择加码自营产品，成为主要增长动力。

东方甄选首席财务官尹强曾表示，相较于第三方平台带货，自营模式避免了激烈的比价和佣金支出，拥有更高的定价权和利润空间。当自营产品的角色变为主力，盈利模型的改善是必然的。

自营产品中，农产品毛利不高，盈利压力之下，东方甄选开始拓展利润空间更大的品类。保健品便是高毛利品类之一。

保健品市场足够大、毛利足够高。中商产业研究院发布的《2025-2030年中国保健食品行业调查及发展前景分析报告》显示，2023年中国保健食品市场的规模约为3282亿元，2025年超过3600亿元。

一个可以参考的行业案例是，保健品行业头部玩家汤臣倍健，其2025年毛利率高达67.9%。另有万联证券发布的《保健品行业专题系列一：产业链和重点企业解析》研报显示，保健品行业平均毛利率为45.42%，高端品牌毛利率可高达60%-70%。对比来看，东方甄选毛利率只有36.4%，且是提高之后的水平。

保健品在东方甄选已经被验证过市场。东方甄选内部人士称，2025年自营产品畅销榜第一的产品是益生菌。2025年销售额均破亿元，成为“亿元俱乐部”大单品。

益生菌利润空间大，有些商家溢价极高。东方甄选一盒即食型益生菌粉（10袋）45.9元，平均一袋合4.6元。一位益生菌代工厂员工透露，益生菌价格由功能、活菌株数以及包装构成，一袋2g的600亿菌株益生菌，主打肠道功能，代工价格只有几毛钱，不到1块钱，有些人可以定价300元销售。

距离成为下一个山姆还有多远？

俞敏洪曾在公开场合表示，东方甄选不是直播公司，而是产品公司。公司坚持“健康、高品质、高质价比”的产品原则，持续拓展自营产品品类。

此次加码保健品，东方甄选决心与投入可谓都不小。东方甄选方面称，6款产品耗时2年打磨，质检投入数千万元，部分指标甚至超过国标。此外，按照规划，年内还将推出7款跨境自营保健品。

但这6款保健产品，能否跑出一个像益生菌那样的过亿销售额大单品，一切尚未可知。从东方甄选APP数据来看，新品销量在1万+左右。

打造一个保健品爆款单品并非易事，且风险很大。保健品市场行业的信任危机一直存在，高价与效果一直被外界质疑，且保健品的营销费用也通常很高，头部玩家营销占比在四成以上。这对流量下滑同样需要购买流量的东方甄选来说，并不占优势。

自营产品爆款数量，对供应链的深入把控程度，决定了东方甄选距离成为下一个山姆还有多远。

东方甄选线上+线下模式，与对标公司山姆越来越像。二者在品类覆盖上差异越来越小。除了烘焙与熟食，二者在服饰、保健品、日化等品类都有覆盖。

只是眼下，无论是拓展高毛利自营产品品类，还是开线下店，东方甄选与目标山姆都还存在很大差距。

截至2026年4月，山姆中国付费会员超860万，续费率约80%；东方甄选付费会员仅24.01万人，续费率40%-50%，规模与粘性差距显著。

东方甄选以线上直播为核心场景，优势是无空间限制、SKU迭代快、获客成本低，但短板是生鲜体验不足、即时配送覆盖能力还很有限。山姆以线下仓储店为核心场景，“大包装+试吃+现场烘焙”形成沉浸式消费体验，线上极速达作为补充，实现“线下体验+线上复购”闭环，满足家庭囤货需求，价格也更有优势。

目前，东方甄选正通过线下体验店弥补场景短板，未来计划依托新东方800个教学点批量复制门店。但线下重资产运营能力、盈利模式仍有待验证。

而且，抛开山姆、盒马，国内市场已经挤满了品牌、商超、硬折扣超市、即时零售等各类玩家。不走低价、性价比路线的东方甄选，竞争优势可能需要打上一个问号。

数字没那么炸，但野心更大了。

美国时间4月22日，特斯拉发布2026年第一季度财报，每股收益为0.41美元，高于市场预期的0.36美元；营收223.9亿美元，也略超预期。汽车业务毛利率环比升至19.2%，储能业务毛利率创下39.5%的新高，FSD全球付费用户接近130万。

财报发布后，特斯拉举行了分析师电话会议。比起这些冷冰冰的数字，这场电话会更值得听的，是特斯拉接下来准备把钱砸向哪里。

马斯克和CFO瓦伊巴夫·塔尼亚反复强调，特斯拉已经进入一个“非常大的资本投资阶段”。2026年资本开支预计将超过250亿美元，今年剩余时间自由现金流也将转为负数。换句话说，特斯拉正在主动烧钱，把资源押向几个它认为能定义未来的项目：Optimus、Robotaxi，以及芯片与AI基础设施。

马斯克对机器人Optimus的预期依旧极为激进。他直言，这“很可能会成为有史以来规模最大的产品”。但与此同时，他也难得给市场降了温：Optimus今年的产量几乎没法准确预测。原因也很直接：产品是新的，产线是新的，供应链也是从零搭的，开局注定慢。

无人驾驶出租车Robotaxi方面，特斯拉已经在三个城市推进无人监督运营，迄今未出现意外伤害。但眼下卡住它扩张的，不是安全性，而是便利性。车开得还不够自然，过于保守，容易在复杂场景中卡住。V14.3已被视为实现无人监督FSD的关键基础，但如果要大规模铺开，马斯克显然更希望等V15到位后再推进。同时特斯拉透露FSD入华仍在沟通中，目标是在第三季度取得进展。

除了这些，电池包产能仍是特斯拉眼下最现实的生产瓶颈。为支撑整车和储能业务继续爬坡，特斯拉正在柏林、里诺和中国同步扩充相关产能。

以下为特斯拉2026年第一季度财报分析师电话会议实录全文：

首先是马斯克开场点评：

我认为2026年将是激动人心的一年。我们将大幅增加对未来的投资，所以资本支出将出现显著增长，这是为未来建立可观营收基础的必要投入。在这一点上，特斯拉并非特例，大多数主要科技公司都在做同样的事情，我们也在跟进。

我们投资的核心仍然是技术基础：电池动力总成、人工智能软件与训练、芯片设计，以及与之配套的供应链能力。这涉及到电池、能源、AI和芯片等多个环节。最终目标是支持未来车辆产量的大幅提升。

关于产品进展，Optimus将正式推出，同时增加内部测试所需产量；明年某个时候，它可能会开始在特斯拉之外发挥实际作用。我依然认为Optimus将是我们规模最大的产品，不只是特斯拉有史以来规模最大的产品，甚至可能是有史以来规模最大的产品。

在车辆方面，特斯拉汽车很有性价比，而且在不同地区，所有车型基本都已经为自动驾驶做好了准备。有监督的全自动驾驶即FSD目前的表现在持续改善。Cybercab刚刚进入生产阶段，Semi也即将开始量产。需要说明的是，任何新产品在初期都会经历产量的缓慢爬坡，这是正常的S曲线规律。所以Cybercab和Semi的初期产量会比较低，到今年年底和明年才会逐步上升。我们会继续在所有工厂提高现有车型的产量。

能源业务上，美国和全球对储能的需求都在增长，Megapack的市场反馈很强。我们计划在今年晚些时候，在休斯顿郊外的新工厂开始生产Megapack 3。

关于全自动驾驶和Robotaxi，版本14.3是一个架构层面的重要更新。我们还有一整套针对FSD的重大改进，相信这将使无人监督FSD能在所有法律允许的地区推出。后续的版本15预计在今年年底或明年初推出，那将是一次软件架构的重写，并将运行在新的AI 5芯片上。

从安全角度看，即使目前的V14已经比人类驾驶员的事故率更低，V15的目标是将这个差距进一步拉大。Robotaxi服务已从湾区扩展到达拉斯和休斯顿，目前运行的是同一套软件。我们团队在安全验证上非常谨慎，迄今为止没有发生任何意外伤害，这是扩展速度的主要限制因素。

Optimus的生产准备方面，弗里蒙特工厂将在今年晚些时候启动生产。重申一下，新供应链的建立需要时间，初期产量会很低，明年我们会努力把产量提到一个更可观的数字。得州工厂的第二条Optimus生产线预计在明年夏天左右投产。V3版Optimus的设计已基本定型，功能上没有问题，但还有一些外观细节需要敲定。我们计划在今年年中左右展示它，同时也会注意不要在接近量产前过早暴露太多细节，以免竞争对手复刻。

最后，AI 5芯片已经完成流片，团队的工作很扎实。我们认为这会是边缘计算领域里性价比很高的一款AI推理芯片。AI 6的设计工作也已经启动，Dojo 3的想法正在讨论中。我们决定在得州工厂园区内建设一个研发芯片晶圆厂，今年开工。

总的来说，特斯拉手上有很多雄心勃勃的项目，难度都不小，但意义也很大。解决困难的问题，做出好的产品，这是我们团队一直以来的工作方式。感谢团队的努力和大家的支持。

特斯拉CFO塔尼亚解读财报：

2026年开局有一些值得注意的变化，无论是对特斯拉还是对整体市场来说都是如此。

在汽车业务方面，欧洲、中东和非洲地区显示出需求回暖的迹象，法国和德国等主要市场的交付量环比增长超过150%。亚太地区中，韩国和日本的交付量也有所上升。美国本土的交付量环比略有增加。

订单积压方面，本季度末达到了两年多来第一季度的高点。近期汽油价格上涨对订单有一定助推作用，但订单改善的趋势在能源价格上涨前就已经出现。这主要归功于团队在推出更有吸引力、也更买得起的车辆方面所做的努力。

回顾十年前，我们在美国推出Model 3时承诺的起售价为3.5万美元，按通胀调整后约合今天的4.8万美元。目前Model 3的实际起售价远低于这一水平，而产品本身相比初代也有了明显提升。因此，我们当前的重点是提高整体产量。第一季度柏林工厂的产量已超过6.1万辆，创下季度纪录。我们计划在所有工厂继续提升产能。目前最主要的制约因素是电池包产能，相关团队正在积极解决。

财务方面，剔除碳积分收入后的汽车毛利率环比从17.9%提升至19.2%。请注意，这一数字包含部分一次性收益，例如约2.3亿美元的保修费用冲销和部分关税减免。关于最高法院涉及知识产权的关税裁决，由于最终结果仍有较大不确定性，目前尚未计入任何相关收益。关税因素和持续的高利率环境仍在增加我们的车辆成本。利率补贴成本采取预先确认的方式，若利率继续上行，补贴成本将对汽车毛利率构成持续影响。

FSD的采用率持续改善，全球付费用户接近130万。增长主要来自订阅服务，一次性购买仅增长了7%，部分原因是我们在第一季度暂停了某些市场的购买选项。近期，我们在荷兰获得了FSD的监管批准。这为后续在欧盟范围内更广泛的审批打下了基础，目前只需等待监管机构明确具体流程。此外，我们在中国也已获得批准，虽然尚未完全落地，但我们正在与当地监管机构沟通，目标是在第三季度取得进展。

随着这些地区监管的逐步放开，我们预计现有车辆中FSD软件的渗透率会提升，并对新车需求产生积极影响。基于此，我们的销售策略更加明确地将FSD作为核心产品，而车辆则作为交付这一产品的载体。

储能业务受客户部署时间表影响，业绩本身具有波动性。第一季度部署量为8.8吉瓦时，环比下降38%。不过，我们预计2026年全年部署量仍将高于2025年。

毛利率表现突出，超过39.5%，这主要得益于此前季度支付的部分关税获得了一次性退还，金额超过2.5亿美元。在剔除这一因素后，考虑到竞争加剧和关税的实际影响，我们预计该业务利润率将较当前水平有所回落。关税对该业务的潜在冲击较大，因为大部分电芯采购目前仍依赖中国。目前订单积压量充足，我们的建设规划同时考虑了现有需求和预期中的未来需求。

服务及其他业务的毛利率环比从8.8%增长至9.2%。这部分涵盖了支持客户的多个环节，包括服务中心运营、二手车业务、付费超充、零部件销售、保险以及Robotaxi业务。我们在Robotaxi所需的基础设施上正在进行审慎的前期投入。车队规模环比有所扩大，随着我们进入更多地区，预计车队规模将持续增长。

运营费用环比有所上升。一部分原因是2025年CEO薪酬计划中一项被视为可能达成的里程碑，在本季度产生了完整的股票薪酬费用。另一部分来自人工智能相关项目的持续高投入，包括AI 5芯片的研发，以及Cybercab、Semi、Optimus和Megapack等新产品的开发。我们预计高强度的研发投入将在2026年全年持续。

净利润受到两个主要非经营性因素的影响。一是我们持有的比特币市值较上季度下跌了22%，产生的账面调整；二是主要来自大额公司间借款的外汇汇兑损失。

自由现金流本季度末略高于14亿美元。正如马斯克所述，我们正进入一个资本开支较高的阶段，这将从现在开始并持续数年。基于目前的规划，2026年全年的资本支出预计将超过250亿美元。这笔资金将用于支付六个即将投产工厂的相关款项，部分工厂已启动，部分将在今年晚些时候投产。同时，我们也在增加对人工智能基础设施的投入，以支持Robotaxi和Optimus的发布。位于奥斯汀的研发用半导体晶圆厂和太阳能制造设备也已开始下单。

虽然这一投资规模较大，且今年后续季度可能面临自由现金流为负的情况，但我们认为这是为公司下一阶段发展所做的必要准备。我们将尽量以资本效率较高的方式执行这些计划。

我们的目标始终是构建一个资源更为丰富的未来。这需要大量的资本投入，也对执行力提出了很高要求。前景值得期待，特斯拉团队正在为此努力。最后，感谢所有客户、投资者和供应商在这段时期给予的信任。

以下为分析师问答环节：

问：我们什么时候能看到Optimus 3亮相？Optimus的生产什么时候正式启动？另外，既然Model X和Model S的生产在年中就停了，预计今年年底Optimus的产量大概是多少？最初设定的目标规模又是多少？

马斯克：关于Optimus 3，为了防止竞争对手逐帧抄袭，我们打算临近量产时再发布。生产启动时间预计在七月底到八月。

关于产线转换的现实情况，大家可能不太了解细节。Model X和Model S最后一批车五月初下线，但拆线是从上游零件端开始的，总装线下个月才拆。这么大规模的生产线不可能一夜搬走，拆除要几个月，安装新设备、布线调试又要几个月。坦率讲，四个月内能完成停产、拆线、重装并启动新产线，这速度已经极快了，地球上没几家公司能做到。

至于今年的产量，我没法预测。一个全新产品，配一条全新产线，涉及上万个独特零件，产量提升速度取决于其中运气最差、速度最慢、最棘手的那个环节。初期肯定很慢，得先把量产要遇到的上万个具体问题解决了。技能方面，先从工厂里简单的活儿干起，逐步积累。

问：今年在奥斯汀以外扩展无人监督FSD和Robotaxi的目标里程碑是什么？这对经常性收入有何推动作用？

马斯克：我们希望到今年年底，无人监督FSD或Robotaxi能在大概十几个州运营。推广上我们目前非常谨慎，至今没有造成任何伤害，更没有死亡事故，我们想保持这个记录。今年这部分收入可能不太显著，但我认为明年会变得相当可观。

问：无人监督FSD预计何时能推送到客户车上？

马斯克：这只是猜测，大概在第四季度。很难一次性向所有地方所有人开放，因为我们要确保某个城市没有特殊的复杂路口。这些地方往往是事故高发区，可能是因为路口设计不合理、标线不清或者天气挑战大。我们会先确认特定区域安全，再逐步向客户车队开放无人监督功能。

问：搭载Hardware 3的车辆如何实现无人监督FSD？

马斯克：很遗憾，情况并非我们当初所愿，Hardware 3确实不具备实现无人监督FSD的能力。我们曾经认为它可以，但实际对比下来，它的内存带宽只有Hardware 4的八分之一。内存带宽是实现无人监督FSD的关键瓶颈之一，尤其是在运行自回归Transformer这类AI模型时。

对于已购买FSD的客户，我们会提供实质性折扣，用于以旧换新购买搭载AI Hardware 4的车辆。同时，我们也提供硬件升级服务，但遗憾的是，除了更换车载计算机，连摄像头也必须一并更换才能达到Hardware 4标准。

为了提高效率，我们不得不在主要都市区设立微型工厂或小型工厂来完成这项改装。如果只在现有的服务中心操作，速度会太慢且效率太低，这本质上需要多条生产线来支持。从长远看，将所有Hardware 3车辆升级为Hardware 4是有意义的，这样它们才能接入Robotaxi车队，具备无人监督FSD能力。

Robotaxi安全负责人阿肖克·埃卢斯瓦米（Ashok Elluswamy）：在此期间，我们会为Hardware 3推送一个V14版本。这个版本本质上是Hardware 4上V14软件的蒸馏版。驾驶员同样能体验到从停车状态起步等V14的核心功能。预计六月底推出。

问：AI 5流片提前完成的原因是什么？最初的规划有变化吗？上周马斯克说AI 5将用于Optimus和超级计算机，但一个月前说的是用于Robotaxi，AI 5是否已从车载路线图中移除了？

马斯克：AI 5流片提前完成，是因为团队极其努力。我们积累了很强的推进势头，连续六个月每周工作七天，包括所有节假日。团队牺牲很大，我个人每个周末也都在场。幸运的是，我们没犯任何重大错误导致流片推迟，至少目前没发现。团队干得非常出色，工作异常拼命，这就是原因。

关于应用方向，我确实预期AI 5会用于Optimus和数据中心。因为现在看来，我们用AI 4已经能让无人监督自动驾驶的安全水平远超人类。这意味着在车上立刻用AI 5并不迫切。

当然，未来某个时候把车载硬件切换到AI 5还是有意义的，但眼下没有紧迫需求。到某个节点，继续维持AI 4产线可能会显得陈旧不划算。我们正在规划AI 4的升级版，换用新一代内存，每个SoC的容量从16GB提到32GB，整车就是64GB。算力和内存带宽大概提升10%。这个版本可能叫AI 4.1或AI 4+，预计明年年中投产。三星正在帮我们做改版，具体时间取决于他们完成修改并投产的进度。

问：既然FSD已在荷兰获批，预计今夏在欧洲推出，能否谈谈在该地区的Robotaxi策略？

马斯克：现在谈欧洲Robotaxi可能有点为时过早。仅仅是让受监督的自动驾驶在欧洲获批，就耗费了我们极长的时间。我们无法控制监管机构的节奏，虽然我们在努力推动，但最终决定权在欧洲各国政府和欧盟手里。目前确实只在荷兰获批，我们预计还会在其他国家拿到许可。受监督的FSD预计五月送交布鲁塞尔进行欧盟层面的审查。下一步才是瞄准无人监督自动驾驶或Robotaxi。具体时间我说不准，很大程度上取决于监管何时放行。

阿肖克：从技术角度看，我们在荷兰和欧洲部署的架构、训练流程跟美国完全一样，只是加入了更多欧洲本地数据。我估计无人监督FSD也会是同样情况。只要把当地数据加进去，我们在美国用的那套解决办法，在世界其他地方同样有效。

问：鉴于最近NHTSA的事故报告，能否更新一下Robotaxi的安全数据？如果安全验证仍是主要瓶颈，为什么不部署几千辆车来加速去掉安全驾驶员？

阿肖克：我们在扩大质量保证车队规模，同时也在利用客户车队为我们提供有用的指标，以便安全地扩展。如马斯克所说，安全是我们的绝对重点。目前我们事故数为零，NHTSA的文件也证实了这点。除了安全，我们还在处理一些所谓的“扩展性问题”，比如Robotaxi不能卡在路口堵住交通，也不能把乘客放到稍微偏离的位置。我们通过监控整个特斯拉客户车队的指标来解决安全长尾问题，这支车队未来几周内FSD累计里程将接近160亿公里。同时，我们也在全美扩大测试车队规模，加速安全验证，并解决其他可能限制无人车上量的因素。

马斯克：V14.3是实现无人监督FSD的最后一块拼图。现在的问题在于安全性和便利性能达到什么程度。我们知道后续还有很多重大架构改进，能显著提升安全性。既然明知有更好的软件架构可以进一步提高安全水平，我认为现在不适合进行超大范围的无人监督部署。我们想先把那个软件写完、验证好、发布了，再去做大范围推广，当然这取决于你怎么定义“大范围”。

就像我之前说的，我们已经在三个城市运行无人监督FSD，今年晚些时候会扩展到大概十几个州或更多。但我认为，明知道后续软件升级还能让车更安全的情况下，贸然进行非常广泛的无人监督部署并不合适。

阿肖克：我想补充一点，目前在奥斯汀、达拉斯、休斯顿等地运行的Robotaxi用的就是V14.3的变体。它显然是安全的，所以能在这些城市推出。在V15到来之前，我们还会在V14.3的基础上继续扩展一段时间。V15会是一次重大升级。

问：特斯拉正在采取哪些措施来扩大太阳能业务？住宅屋顶部署似乎停滞了。特斯拉会转向区域太阳能加电池储能农场吗，或许跟超级充电站结合？会通过公用事业公司来部署太阳能吗？

马斯克：整个美国住宅太阳能市场在去年取消户主税收抵免后，正处于调整期。但我们仍看到下半年需求强劲。特斯拉今年推出了一款租赁产品，这样我们可以自己获取税收抵免，同时为户主提供有竞争力的价格。我们还推出了自有品牌的太阳能电池板，性能和外观都更出色，搭配我们业内领先的安装系统，形成了一个完全集成的家庭能源生态系统。我们坚信，无论是户用还是公用事业规模，全球太阳能和储能市场都将继续增长，我们会持续投资这个方向。

问：考虑到Terafab项目涉及多方，能否向投资者透露更多细节，比如各方分别负责哪些环节？包括出资、设计、建设、运营、接手生产等等？

马斯克：Terafab的具体部署细节我们还在敲定中。短期来看，特斯拉会在德州Giga工厂园区内建一个研究性质的晶圆厂，规模大概30亿美元，月产能可能在几千片晶圆。它的真正目的是试验想法、研究晶圆制造工艺，看看我们在改进芯片制造基础技术方面有没有新思路，或者测试一些新的物理原理。要想验证某个东西在生产中是否真的有效，你需要每月几千片的起步量来确认工艺的可靠性。

至于大规模Terafab，初始阶段的扩产会由SpaceX来负责。这是目前已经确定下来的部分。这类关联交易必须经过SpaceX和特斯拉双方董事会批准，还要走利益冲突审查流程。说实话这很复杂，因为要确保两边股东的利益都得到合理平衡。这需要一段时间来处理独立董事的审核。所以目前能确定的就是，特斯拉负责研究晶圆厂，SpaceX负责大规模Terafab的起步部分，后续分工还要再定。

问：那英特尔的参与呢？

马斯克：英特尔很乐意跟我们合作一些核心制造技术。我们计划用英特尔的14A工艺，这是目前最先进的节点，实际上还没完全成熟。考虑到等到Terafab真正扩产时，14A应该已经相当成熟了，用它是合理的选择。我们跟英特尔关系不错，对他们的CEO、CTO和新团队非常尊重。我们认为这会是一次很好的合作。

塔尼亚：补充一点关于研究晶圆厂的事。我们之前提过，计划在同一地点做内存、逻辑、所有环节，包括掩膜。目的是要有一个极快的迭代循环，方便我们观察和放大想要推进的技术。

马斯克：我觉得这将是全球独一无二的配置，至少我没听说过哪里能把光刻掩膜制造、逻辑芯片、内存和封装全部放在同一栋楼的一个屋檐下。这可能是我能想象的最快递归研发方式，也让我们有机会尝试一些相当激进的思路。有些想法是高风险尝试，但如果其中有任何一个能跑通，那将是对芯片工作原理的根本性改进。

问：关于FSD的渗透率。本季度你们新增18万付费用户。对比总保有量，渗透率约15%；但如果只看北美（多数用户所在地），大约30%到35%。北美本季新车销量约10万辆，新增FSD用户数是新车销量的两倍多。再加上我推测主要是Hardware 4车主在订阅，听起来北美大多数Hardware 4车主已经在用FSD了。我这个理解对吗？这是看待当前FSD成功势头的正确方式吗？

塔尼亚：你理解得对。我再补充一点，不能只看单季度的流失对比，但我们确实看到订阅用户流失率在下降，这再次说明产品越来越好，订阅量上升本身也是个好指标。另外，我们还注意到客户实际使用FSD的驾驶时长在增加，这跟流失率下降是相关的，因为人们喜欢用这个产品。我以前说过，就我个人体验而言，我上车按下键，车就走了。以前我得自己停车，现在不用了。这就是我们希望每个用户都能感受到的，所以这些数字开始体现出来了。

问：关于Optimus的架构。你们提到了与xAI和Grok的合作。我想问，系统2的智能会直接跑在Optimus机载芯片上吗？还是说，我们可以把年产100万个Optimus理解为也会给系统2推理的数据中心带来非常可观的算力需求？

马斯克：我们认为可以在机器人本地内置大量智能。必须有足够的本地算力，这样就算网络断了，比如蜂窝信号不好或没有Wi-Fi，Optimus也不会直接卡住。它得能在离线状态下继续做有用的事，就像汽车一样。汽车不需要任何蜂窝或Wi-Fi连接就能安全驾驶。

你可以把Optimus想象成一个需要管理者给大致指令的员工，否则它就一直重复之前的事。你需要一种协调型AI，而Grok擅长这个。语音交互方面，Grok的低延迟智能语音能力非常强。如果你想跟Optimus进行Grok级别的对话，就需要连接到Grok级别的大模型。

我预计，除了语音问答和那些需要大模型才能处理的复杂问题之外，Grok与Optimus的交互量，大概相当于一个管理者和团队成员之间的互动频率。意思是，Optimus应该可以在没有管理介入的情况下，自己独立工作好几个小时。

问：特斯拉的芯片供应商通常在销售的芯片上能获得不错的经济回报。你的方法历来是垂直整合，部分原因是为了获得更好的经济效益。我知道Terafab的长期目标是保证供应，但它在多大程度上也是为了在中期芯片采购上获得更好的经济效益？要达到这种经济性所需的良率，需要多长时间？

马斯克：Terafab不是为了给芯片供应商施压而设的某种谈判筹码。完全不是。根本原因在于，我们看不到任何其他路径，能让我们在未来把产量拉到高水平时，拥有足够数量的AI芯片。整个行业的增长速度和规模，无论是逻辑芯片还是内存芯片，尤其是内存，我们预计如果自己不造芯片，迟早会撞上供应墙。这就是做Terafab的原因。

另外，我们确实有一些关于如何制造根本上更好的AI芯片的想法。这些是研究性质的大胆设想，成功概率不高，但一旦成功，提升会非常大。拥有自己的研究实验室并开发自己的生产技术，会让这件事容易得多。从更长远看，比如说未来要造AI卫星，要为其制造芯片，现有行业根本不可能跟得上那种需求，完全不可能。

问：我理解FSD的重要性以及它对推动车辆销售的帮助，也很高兴看到最近V14版本在技术上的改进。不过，我也想了解公司对新车型的看法是否有变化。问这个问题是因为，马斯克最近发帖说特斯拉可以开发一款家用车，过去也有一些关于紧凑型车的讨论。

马斯克：Cybercab就是紧凑型车。它内部非常宽敞，但只能坐两个人。我们认为长期来看，我们的大部分产量将是Cybercab，因为90%的行驶里程里车上只有一两个人。这意味着你可能希望绝大部分产量都是Cybercab。

随着时间的推移，我们的整个产品线由不同尺寸的自动驾驶车辆组成，这是有意义的。我在洛杉矶华纳兄弟的人工智能日上确实谈过一点这个话题，展示了我们当前的产品线以及我们对未来产品线的一些设想，那就是几乎全部是自动驾驶车辆。事实上，长远来看，唯一保留手动驾驶的车型将是新款特斯拉Roadster。

说到Roadster，我们可能在一个月左右后就能首次亮相。它需要大量的测试和验证，确保演示时万无一失。我认为这将是有史以来最激动人心的产品发布之一。从收入角度看，我不认为它会产生巨大影响，但它非常酷。我觉得这可能是有史以来最震撼的演示之一。

问：你们提到电池是增长的限制因素。能否详细说明特斯拉打算如何解决这个问题？在多大程度上来自于提升自产LFP和4680电芯的制造能力？还是主要靠增加供应商采购？

塔尼亚：目前来看，限制因素不是电芯本身，而是电池包产能。正如我开场时说的，我们正在积极解决这个问题，正在增加更多产能。

特斯拉电池制造负责人拉尔斯·莫拉维（Lars Moravy）：大家可能在柏林看到了，几个月前我们开始在那里推出使用内部4680电芯的Model Y电池包，目前产量提升情况良好，这增加了柏林的整体产出，也帮助我们应对欧洲的需求激增。

此外，我们正在里诺工厂增加额外产能，基本上是对它进行改造，它在那里制造电池包已经快十年了，以便安装更高效的产线来获取额外产量。

我们在中国的业务也在持续增长，提升了内部LFP模组和相关电池包的生产。所有这些都在推进中，将在未来几个月内完成。这实际上是我们几个月前就制定好的计划，目的是随着需求增长而增加产量。

问：你们在奥斯汀移除了安全驾驶员，现在正扩展到达拉斯和休斯顿。你们追踪的关键安全指标是什么，让你们有信心认为Robotaxi足够安全且可以扩展？是每英里干预次数、事故次数，还是死亡人数？目前这些指标大概在什么水平？

阿肖克：基本上你提到的所有指标我们都在追踪。我们在全美各地有规模相当大的质量保证车队。我们会查看任何可能发生的干预事件，然后在实践中以及在使用神经网络的高质量模拟器中，模拟这些场景可能会如何演变。基于所有这些分析，我们最终做出扩展决策。到目前为止，所有扩展都符合我们的预期。

马斯克：目前限制Robotaxi更广泛铺开的，主要不是安全问题，而是车辆驾驶策略过于保守，容易在特定场景下陷入停滞。例如，车辆有时会不敢通过铁路道口，或者在故障导致红灯持续不灭的路口长时间等待。奥斯汀曾发生过这样的情况：一辆Waymo撞上公交车后堵住了左转车道，导致后方一长列特斯拉Robotaxi无法通行，因为它们不会主动绕路。我们还遇到过字面意义上的死循环，比如车辆想拐进一条路，但遇到施工，于是它绕着街区转了一圈，再次尝试拐进那条施工的路，再绕一圈，再尝试。你必须想办法打破这种死循环。这些便利性方面的缺陷才是当前最需要解决的问题。

问：去年我问过关于FSD和摄像头在太阳眩光下的表现，你当时提到在直接光子计数方面取得了突破，解决了这个问题。一个月前有份NHTSA文件说，他们还没收到关于解决方案部署时间和涉及车辆数量的更新。这是否需要改装摄像头？这个问题是否已完全解决？

马斯克：首先，我们几个月前确实更换了摄像头，新摄像头已经装车了。NHTSA文件里指的是旧款车辆。我们一直在直接与NHTSA合作处理他们提出的所有问题，他们正在索要相当多的信息，我们也在尽可能及时地配合。我们预计在短时间内能解决这个问题以及任何其他调查。

阿肖克：我们还对摄像头的视野清晰度实施了更严格的管控。在最近的软件版本里，如果摄像头因为残留物堆积或其他原因无法清晰看到东西，这辆车就不能使用FSD。

马斯克：你得把挡风玻璃内侧擦干净才行。

4月20日，2026爱奇艺世界大会。龚宇站在台上，讨论着AI如何改造影视行业。

他宣布超过100位深度合作艺人已签署入驻"纳逗Pro"艺人库的同意函。

他说演员工作很辛苦，“横店一待四五个月，每天工作十三、十四个小时”，AI可以让演员从一年接两个项目变成四个，也可以让大家有更多时间休息。

他说真人实拍未来或许会成为非物质文化遗产。

他说爱奇艺要转型成“非中心化社交媒体”，鼓励普通用户参与AI创作，让创作者拥有IP资产，平台给予流量和分账激励。

爱奇艺以为自己放了一个大招，结果满世界都是“爱奇艺疯了”，多位明星艺人出来表态说自己没有签过任何AI授权。

即便爱奇艺对此回应，入驻纳逗Pro艺人库，代表艺人有接洽AI影视项目的意愿，但是否参加某个具体项目、是否出演某个具体角色，都需要进行单独的商谈和授权。

龚宇连也发三条微博解释，强调“科技以人为本，科技永远是为人服务的，科技永远不是为了取代人”，仍被骂到开启评论精选。

爱奇艺应该在感叹，这样的讨论度，要是放在《危险关系》这样的剧集上该有多好。

不是疯了，是穷疯了

爱奇艺是不是疯了？很多人都发出了这个疑问。一个长视频平台，不好好做内容，跑去做AI艺人库，还先斩后奏把人家演员的名字挂上去，到底是何意味？

没疯，爱奇艺现在是焦头烂额。

2018年上市后，爱奇艺股价一度冲到46美元，市值超过310亿美元。如今呢，股价在1.4美元上下徘徊，市值蒸发超过95%。

更难受的是融资端。2023年发了6亿美元可转债，2025年又发了3.5亿美元。美股几乎融不到钱了，被列入强制退市风险名单后，爱奇艺秘密递表港交所。

本质上就是缺钱。

怎么走到这一步的，还是长视频行业的核心矛盾：一个高度依赖爆款的生意。有爆剧，会员涨，广告随之而来；没爆剧，会员流失，招商困难。更要命的是，长视频的爆款内容通常也是投入不菲的，但爆剧更像是摸奖，中奖率比刮刮乐低。

按理说爱奇艺也算是行业里的优等生，高光时刻是2023年。那年《狂飙》横空出世，带来了全年19.3亿元的净利润，会员服务高达203亿元。那一年，爱奇艺一度认为自己有了稳定产出爆剧的方法论。现实很残酷。2024年，利润跌到7.6亿元，2025年直接亏了2个亿。

勇敢没有结果，可能要用一生的内向偿还。

就像一位网友和笔者交流，为了股价和内部KPI考核指标，平台选择稳字当头，宁可不爆，不能扑街，所以一大批剧本一般，但IP、演员都有粉丝基本盘的剧目就这样被推了上来，导致爆剧也越来越罕见了。
与此同时，还要面临短剧带来的冲击。

爱看短剧的人越来越多了，看长剧的时间自然就少了甚至没了。QuestMobile最新发布的《2026短剧行业洞察报告》显示：截至2026年2月，国内短剧行业月活用户规模达7.18 亿。其中，红果免费短剧APP月活突破3亿大关，达到3.04亿，同比净增近1.4亿。

形势比人强，爱奇艺拼命寻找更确定的增长曲线来证明自己。比如，加入短剧。打不过就加入，2024年9月，龚宇宣布爱奇艺正式入局微短剧，已经是四大长视频平台最后一个入局的。还有，搞直播带货。龚宇在“2025爱奇艺世界・大会”演讲中宣布，爱奇艺内容电商今日上线，将依托爱奇艺的IP内容、艺人明星以及会员等资源做直播带货等服务。甚至开始打造线下乐园，以影视IP体验为核心的沉浸式文娱新空间。

但目前都没什么水花。

同行好歹有个好爸爸，爱奇艺只能靠自己。匆忙间，AI生成视频成了现在爱奇艺的救命稻草。

爱奇艺为什么押注AI？

爱奇艺押注AI不是毫无代理。

如果说2025年AI生成视频还只是小试牛刀，那么2026年AI生成对影视行业的影响已经非常明显了。

2月Seedance 2.0横空出世后，震惊业界。一度惹得外国从业者寻求国内手机号。凭借着简易的创作方式与逼真的画面效果，Seedance 2.0成为不少内容创作者以及短剧团队的首选工具。

随后许多同行也迎来了更新。紧随字节的是快手可灵3.0，2025年可灵全年创收10.4亿元，全球用户突破6000万，累计生成超6亿个视频。

3月，昆仑万维SkyReels V4刷新第三方评测榜第一。

4月初，阿里以先匿名、后公开的方式发布HappyHorse-1.0，空降榜一。现在HappyHorse-1.0已经对外开放API接口。

模型批量更新的背后，是实实在在的成本和效率革命。

火山引擎总裁谭待表示，过去制作一部高水准精品漫剧，每分钟成本往往超过一万元，但现在通过Seedance 2.0，每分钟成本可以降低4000-5000元。

Seedance 2.0在3月4日公布定价标准，一条约15秒的视频价格为13.8元，接近每秒1元，超过市场预期。同类模型中，可灵价格低于0.5元/秒，而海外性能领先的Veo3则在1—5元/秒。

不仅仅是成本，AI让供给端产能涨得很快。互联网怪盗团团长在一次直播里分享，现在AI漫剧每月产能能来到千部剧集的规模。

那2025年全年的剧集生产数量为多少呢？根据国家广电总局公布的数字，2025年全年全国生产完成并获得《国产电视剧发行许可证》的剧目一共110部3376集。

2025年AI生成视频/音频累计超20亿条，同比增长14倍。AI漫剧总播放量近1300亿，AI仿真人短剧在主流榜单占比已达38%。网络视听协会的调查显示，超过半数的用户已经接触过AI生成内容，其中四成以上表示感兴趣。

相对应的，虽然国内有11.25亿网民，但愿意看长剧集的人可能只有7亿，国内平台用户规模最大的是腾讯视频，为3.65亿。爱奇艺比腾讯还要少1000万。

据DataEye研究院估算，2025年全国漫剧市场规模大概在168亿元，2026年预计会到244亿元，AI让供给端产能涨得很快。互联网怪盗团团长在一次直播里分享，现在AI漫剧每月产能能来到千部剧集的规模。

有产能，有需求，AI生成视频就成为了目前大模型应用中稀有的盈利闭环场景。

爱奇艺的选择就变得不难理解。纳逗Pro本身的定位是一个专业级影视制作平台，功能包括但不限于小说一键转剧本、生成镜头（“高质量文戏、武戏和感情戏”）、逐帧分析和自动剪辑。

成本低了，试错的机会也多了，摸奖的效率也变高了。

写在最后

爱优腾这三个平台里，爱奇艺不是禀赋最好的，但却是干的相对出色的那个。从网络综艺到迷雾剧场的品牌化剧场模式，再到商业模式的创新，你能看到爱奇艺对内容的追求，也能看到它对好好活着的渴望。

在这个被短视频、AI漫剧、AI音乐乃至AI小说包围的世界里，它可能都没意识到，在很多消费者心理，自己就是守住人味的最后一道防线了。消费者们每天吃吃快餐固然开心，但总希望能有一段沉浸的时间花在期待已久的美食里。

拥抱AI不怪爱奇艺，实在要怪，就怪龚宇的嘴吧。

博裕资本入股星巴克5个月后，星巴克中国正式从外企进入合资公司时代。

4月2日，星巴克发布公告称，此前宣布的星巴克与博裕资本的合资企业已正式完成。至此，星巴克中国市场完成了从全资直营到合资公司的重大转型。

4月8日，博裕资本与星巴克中国首次在星巴克中国“伙伴论坛”上合体亮相。星巴克中国首席执行官刘文娟在论坛上表示，资本进入不会改变星巴克的品牌定位，会继续坚守初心，坚持有序稳健地增长。加速覆盖空白城市和商圈，未来三年至少从1000个县级行政区覆盖到1500个以上。与此同时，星巴克中国确认了合资架构下的新战略方向——千店千面。

新的战略举措是否奏效还有待市场验证，但星巴克只能背水一战。星巴克市场份额持续萎缩，在中国市场份额已经从2019年的40%下滑至2024年的14%。与中国本土咖啡第一品牌瑞幸的规模差距越来越大。截至2025年末，瑞幸总门店数已经突破3万家，星巴克中国门店数量目前则为8000余家。

对于星巴克而言，挑战不只在于如何走出增长困境，未来门店数量如何从8000家扩张至2万家，还有如何在经济下行时期坚守“30元+”一杯的高端定价策略，维持消费者对星巴克的品牌认知，以及员工对公司的信心。

“豆股票”取消，员工福利缩水

与“千店千面”新战略一同确认的，是星巴克中国员工的福利缩水。

4月8日伙伴论坛上，星巴克中国CEO刘文娟明确表示，合资公司会全面承继原有员工的劳动合同，工龄连续计算，现有所有福利政策都会延续，今年第四季度还会推出新的长期激励方案，包括“豆股票”等举措。与此同时她还强调，伙伴依然是星巴克的核心，每一个社区最重要的连接者。

但在员工侧，福利政策似乎已经开始调整。不少员工透露，目前“豆股票”已经被明确取消。豆股票是星巴克授予员工的一种股票期权，属于员工福利。员工入职后可以注册一个账号，满一年被授权“豆股票”，满两年归属。豆股票价格对应星巴克上市公司的股票市场价格，归属后员工可以根据价格自主交易。

但现在，“豆股票”福利被取消。星巴克员工小雨称，入职不满一年员工以及新员工今后不再被授权豆股票。他收到的通知是，2026年4月13日起，股票计划账户下历年已授予未归属的股票信息不再展示。对于已经归属的股票，员工可继续持有至2027年12月31日，可继续在Fidelity平台上交易。未归属的豆股票如何处置，员工们私底下议论纷纷。

更多的焦虑在蔓延。除了取消豆股票，星巴克员工讨论最多的是“伙伴值班改为时薪制”。改时薪在他们看来，不只是意味着之前的14薪被取消，到手的工资直接减少，还意味着从全职员工变成了外包人员，不再享受组织架构内的其他福利。

星巴克一位员工向Tech星球透露，现在不同城市星巴克门店已经陆续在改时薪了，她所在的门店，今年合同到期的员工全部签时薪，不签字会被约谈。合同今年不到期的据说是年内会被约谈。新员工和晋升的也是直接签时薪合同。“我是签了转时薪的协议，但是还没有给我新的劳动合同，所以还不知道我的时薪定位是多少。但是据我们店里晋升SS（值班主管 Shift Supervisor)的伙伴说，他觉得到手没有以前多了。一部分原因是DM（区域经理 ，District Manager)不允许SM（店经理 ，Store Manager)排超工时给加班费，甚至有每月最低工时这种说法，算下来是每个月最少上三周左右的工时，到手钱自然少了。兼职伙伴算上补贴和奖金，应该有21元/小时，我个人感觉全职也差不多是这么多，不会比兼职高到哪里去。”

还有员工开会得到的通知是，没有豆股票之后将改为15薪。不过这种说法并未得到证实。星巴克明确的新激励方案要到第四季度才会推出，但现在员工之间已经流言四起。另一位星巴克员工称，听说公司以后也只招聘兼职了，全面向瑞幸靠拢。

推新品、拓渠道、千店千面

星巴克的变化不只发生在员工福利待遇的调整上。

据虎嗅报道，合资企业正式成立后，星巴克中国首席执行官刘文娟的汇报关系，从过去的向全球总部CEO汇报，转变为向新的合资公司董事会汇报。

门店产品上新方面，星巴克每月都保持在一定数量的上新。包括新春限定蛋糕、星杯、茉莉茶咖系列、慢煮芝士蛋系列、“春和景明”限定咖啡豆，以及4月7日推出的高蛋白拿铁 PRO 系列。咖啡之外拓宽非咖饮品品类，覆盖早餐、健身等场景。星杯推新的速度与频率，甚至遭到不少星巴克员工吐槽。

咖啡价格方面，星巴克并未直接降价。门店菜单上价格没有变化，新推出的四款高蛋白拿铁PRO 系列中，有两款价格反而创新高达到41元。但在抖音、美团等团购平台上，星巴克咖啡价格在以活动套餐的形式进行变相降价，一杯41元的西莓/海蓝柚高蛋白拿铁PRO可便宜9元至32元。星巴克在抖音、美团上的直播间里，到店套餐中，一次性购买3杯咖啡，一杯37元的咖啡最终可以便宜至20元。可以免费送货到家的咖啡次卡，一大杯咖啡不到26元。

此外，星巴克还在努力拓展自己的消费场景。2026年1月至今，先后与亚朵酒店集团、飞猪达成联合会员合作。

在星巴克过去引以为傲的“第三空间”概念之后，现在又推出“千店千面”战略。权利被下放到各个具体门店，每个门店拥有一定范围内的自主权，譬如定制门店音乐播放列表、组织适合门店的活动，自创特色饮品等。一位星巴克员工称，未来门店有可能可以自己动态定价。

不同形态、面积大小的门店将相继落地。小到10平米的最小星巴克、各大演唱会的咖啡小车，大到几百平的臻选门店和主题门店等，覆盖到各个场景。

值得一提的是，“千店千面”某种程度上与过去“第三空间”概念有很多差别。第三空间强调体验感，为消费者打造的是多功能社交与办公场景，往往对应的是大店模式，租金自然也更贵。小店模式则强调即提、效率，坪效相对而言更高。

星巴克“30元+”一杯的咖啡溢价里，消费者很大一部分是在为第三空间概念买单。然而，国内咖啡市场经历过一轮又一轮的9块9咖啡大战，消费者已经将咖啡的价格锚定在9.9元一杯，不再愿为高溢价买单。消费习惯的变迁，倒逼星巴克不得不在门店形态上做出调整。

县城咖啡内卷，星巴克加码下沉扩张

在高强度的扩张压力下，星巴克在中国的门店将逐步过渡为特许经营模式，走入下沉市场直面咖啡大战。最新的目标是，未来三年至少从1000个县级行政区覆盖到1500个以上。

在刚进入中国市场时，星巴克就曾采取了特许经营模式，但随着中国市场走入成熟，星巴克逐步回购了合资公司的股份。直至2017年全部收购完毕，实现了在中国内地的全面直营。而此次重新调整为特许经营，则显露了星巴克大规模扩张的野心，其门店目标也印证了这一点。

对比国内咖啡品牌近些年的猛增，星巴克中国似乎一直是“佛系扩张”。瑞幸近三年来每年净增超8000家，2025年增速升至39%；库迪咖啡2025年新增门店超过9000家；而星巴克中国在2025财年（截至2025年9月28日）累计净新增门店数为415家。要想从8000多家扩展到2万家店，需大幅提升扩张速度。

瑞幸与库迪的扩张势头，很大程度上依靠其凭借价格优势打通下沉市场，并获得了极高的品牌认知度。如今，星巴克同样瞄准了这个庞大的市场。

根据全国县级区划总数估算，星巴克尚未进入的县级城市有约1900个，主要位于西部及东北地区。其门店主要集中在以长三角、珠三角、京津冀为核心的经济发达地区。

同时，其高线城市集中度依然很高。据每日经济新闻报道数据显示，截止2025年11月，其64%的门店位于一线和新一线城市。星巴克正计划在未来三年内，将覆盖范围扩展至1500个县级以上行政区，主要目标就是填补中西部和三四线城市的空白。

在本土咖啡品牌竞争白热化的当下，星巴克在下沉市场面临不小的挑战。

一位县城的商场招商人员告诉Tech星球，该县城只有一家星巴克，在开业初期生意很火爆，但一个月后生意就会明显下降。由于消费习惯不同，县城消费者对于第三空间的需求相较于一二线城市来说较少，大部顾客都是买完即走，只有少数人会坐在店内利用空间交谈、办公。

县城咖啡赛道也开始内卷。在某县城，去年12月份其核心商场的一楼开了一家星巴克，同层有一家瑞幸，库迪则在四层。在该县城，瑞幸有七家，库迪有五家，幸运咖有四家，而星巴克只有一家，且库迪瑞幸都是在2023年入驻的，已经有大量稳定客群。与瑞幸和库迪相比，星巴克并不具有价格优势，因此在当地只能针对特定客群和部分尝鲜的消费者。

该县城星巴克店员告诉Tech星球，店内非节假日日均客单量大概为100-200单，客流量少，而同商场的瑞幸客流量远高于星巴克。

而一位县城瑞幸店长告诉Tech星球，该店日均客单量能达到400-500单，在该县城所有咖啡品牌中是最被消费者认可的品牌，就连库迪咖啡都倒闭了好几家，目前该县城还没有星巴克，如果星巴克进入该区域，抢占消费者的难度非常高。

在消费者认知不足、价格优势小、县城咖啡内卷的情况下，星巴克未来的扩张之路似乎并不太明朗，但星巴克正在作出一系列努力，适应下沉市场消费习惯。

上述商场招商人员告诉Tech星球，由于该县城客群大部分没有使用第三空间的习惯，因此县城星巴克门店面积相较于一线城市门店来说会相对小一些。很多县城则会选择即提店星巴克NOW作为第一家门店。

大部分县城星巴克都开在其核心商场中，客流量和客群素质都是县城的最高水平，且县城青年、中年思想素质在提升，整个消费力水平也在提高，因此即使是淡期也不会完全没人来。星巴克开在县级市虽然不能说很赚钱，但也有一部分固定客群。

星巴克近年来虽未调价，但通过大力度优惠活动降低了消费者的实际消费额，2025年第四季度财报显示其整体客单价同比下降了7%，星巴克正在以另一种方式改善其价格劣势。

目前看来，虽然星巴克中国的下沉优势相比于国内咖啡品牌并不大，但其众多举措表明了其扩张和下沉的决心，虽然未来门店扩张任务艰巨，但依旧值得期待。

车没卖到预期，钱却赚得更漂亮了。

4月23日凌晨，特斯拉交出2026年第一季度财报：总营收223.87亿美元，同比增长16%；按非美国通用会计准则计算，净利润14.53亿美元，同比增长56%，每股收益0.41美元。

最让市场意外的，不是这份财报有多好看，而是它的反差有多强：汽车业务仍被全球竞争和老车型周期拖住，营收没能达到华尔街预期；但利润率、正向自由现金流，以及AI、Robotaxi和Optimus的进展，硬是把市场情绪重新拉了回来。

说白了，特斯拉这次没有靠“车”赢下财报夜，却靠“赚钱能力”和“未来故事”稳住了场面。财报发布后，特斯拉股价在盘后交易中一度上涨约4%；当天收盘报387.51美元，涨幅1.08%。

一、财务基本面：被“现金流”和“毛利率”拯救的财报季

2026年第一季度，特斯拉的营收结构呈现出一种典型的“转型阵痛”。只看营收的话，特斯拉Q1算不上完美，但拆开各部门看，倒是各有各的看点。

· 汽车业务：在“价格战”与“老龄化”中找增量

一季度，汽车业务依然是特斯拉的定海神针，实现营收162.34亿美元，同比增长16%。但这个数字经不起细看。

随着Model S和Model X在年初正式停产，特斯拉的“元老级”高端车型退出了历史舞台，产能转向加州的Optimus机器人生产线。这意味着特斯拉目前完全依赖Model 3、Model Y和尚处于爬坡期的Cybertruck来撑销量。

为了应对小米、比亚迪等中国车企的激烈竞争，特斯拉在财报中确认，Model 3和Model Y的“更实惠版”（More Affordable Trims）已成为销量贡献主力。虽然低配版拉低了客单价，但在美国取消电动车税收优惠的大背景下，这保住了特斯拉的市场份额。

本季度交付35.8万辆，环比下滑，同比只涨了6.3%。纯电市场的“蓝海蓝图”阶段结束了，剩下的全是“红海厮杀”。

· 能源业务：短期承压，长期仍是“第二曲线”

能源发电与储能业务本季度营收24.08亿美元，同比下滑12%。

收入虽然滑了，但特斯拉说这是部署周期的正常波动。实际上，Megapack（电网级电池）的需求依然处于创纪录高位。

当下，特斯拉正在内华达州和上海加速扩建LFP（磷酸铁锂）电池工厂。马斯克给能源业务定的目标是撑起全球电网的稳定性，报表上看着忽高忽低，但毛利潜力极高，甚至比汽车还好看，依然是估值的核心支撑。

· 服务与其他业务：AI变现的“隐形金矿”

这个板块不显眼，但这季度算是杀出来了。

随着FSD（Supervised）在欧洲获批以及在美国范围内的广泛推广，FSD订阅费成了高毛利的经常性收入。

此外，随着Cortex 2超级计算集群在得州总部投入运行，特斯拉已经具备对外提供AI算力服务的技术基础，这部分收入虽未单列，但已在“服务与其他”板块中初露锋芒。

二、财务指标魔术：毛利率跳升与现金流的“神迹”

营收没达标，利润却“爆表”，特斯拉怎么做到的？

· 汽车毛利率：逆势反弹的背后真相

华尔街最看重的核心指标，扣除积分后的汽车毛利率，本季度为19.2%。

马斯克在财报中将此归功于“单车平均成本降低”。制造工艺改进加上原材料成本（尤其是锂电材料）持续走低，特斯拉把售价降了，利润空间反而拉高了。

特斯拉也在财报中承认，部分利润增长来自与关税、汽车保修相关的“一次性利益”。 特别是今年2月最高法院推翻了特朗普总统大部分关税政策后，特斯拉此前为从中国进口的特定零部件支付的关税获得了联邦退税，使得本季度营业利润达到9亿美元，较2025年第一季度的3.99亿美元增长136%。

· 自由现金流：从负到正的惊天逆转

这是本季报最让分析师目瞪口呆的数据。

此前，由于特斯拉宣布了年内高达200亿美元的资本开支计划（主要用于算力中心和机器人工厂），华尔街一致预期本季度将面临14.3亿美元的现金亏损。

实际结果是，特斯拉实现了14.44亿美元的正向自由现金流。换句话说，特斯拉不用找外面要钱，光靠自己的“造血”能力，就撑得起从车企向AI巨头的昂贵转型。

Investing.com高级分析师托马斯·蒙泰罗（Thomas Monteiro）直言：“这里真正的故事是现金流。它给了马斯克和他的团队更多火力，以及最重要的，时间。”

· 资本支出（CapEx）：疯狂的AI基建

但特斯拉第一季度资本支出达到24.93亿美元，同比激增67%。

这些钱烧在了哪儿？财报显示，得州超级工厂的AI 5推理芯片生产线、Optimus机器人工厂的建设，以及遍布全球的超级充电网络升级都是烧钱大户。

这种“一边赚大钱，一边砸大钱”的模式，也只有马斯克玩得转。

· 每股收益（EPS）：击碎质疑的有力回击

按非美国通用会计准则计算，特斯拉EPS为0.41美元，显著高于市场预期的0.37美元。

算力集群这么烧钱的情况下还能保持盈利增长，说明特斯拉的经营杠杆（Operating Leverage）已经相当成熟了。

三、AI、自动驾驶与机器人：从“画饼”到“落地”的加速期

马斯克一直想把特斯拉的故事从“电动车制造商”改写成“AI与机器人公司”。这份财报来看，底层基础设施确实在迅速合拢。

· 算力与芯片：拥有瓶颈，才能统治未来

一季度，位于得州超级工厂的Cortex 2超级计算集群已正式上线并开始运行训练工作负载。与此同时，特斯拉还在推进定制硅芯片的研发，目标是逐步压低训练成本。今年4月，特斯拉更是一举完成了下一代AI 5推理处理器的最终芯片设计（Tape Out）。

· Robotaxi与FSD：破局时刻

Robotaxi跳票了太多次，马斯克之前被骂得不轻，但Q1终于有了实质性进展。

4月份，特斯拉正式从得州的“试验田”向全美扩散，在达拉斯和休斯顿推出了无监督（Unsupervised）的Robotaxi试乘服务。跟奥斯汀早期的测试不同，达拉斯和休斯顿从首日起就不配安全员了，算法置信度到了一个新台阶。

财报透露，特斯拉计划在2026年上半年将服务扩展至包括凤凰城、迈阿密、奥兰多、坦帕和拉斯维加斯在内的8到10个主要城市。

同月，FSD（Supervised）终于获得了荷兰的批准，这为进入更广泛的欧盟市场扫清了道路。

财报还透露，专为Robotaxi设计的无方向盘车型Cybercab已在得州超级工厂正式进入“试生产”（Pilot Production）阶段。特斯拉确认，Cybercab的大规模量产将按计划于今年启动。

· Optimus人形机器人：取代老款车型产线

Optimus机器人被马斯克称为“史上最伟大产品”，而特斯拉现在不只是在研发它，已经在建产能了。

财报透露，特斯拉正准备在加州弗里蒙特（Fremont）建首个大型Optimus工厂，一代产线直接取代原来的Model S和Model X生产线，设计年产能100万台。得州超级工厂（Gigafactory Texas）的二代产线也在筹备中，长期目标是年产1000万台。

目前加州和得州两地的Optimus生产设施都在建设中，一代生产线正在安装，为量产做准备。

四、社交媒体的冰火两重天：有人欢喜有人忧

这份财报一出，社交媒体上的投资者直接分成了两个阵营。

看多者（Bulls）为财报业绩叫好，认为这是长远眼光的胜利。

投资者索耶·梅里特（Sawyer Merritt）惊叹于各项指标的全面超越：“收入、EPS、毛利率、自由现金流全面击败预期……公司正在进入一个全新的篇章。”

币圈的Bitcoin Wealth特别强调了特斯拉的护城河：“这就是低时间偏好（长远眼光）的模样。当大多数公司还在打磨虚构的叙事时，特斯拉正在构建全栈业务：能源、算力、芯片、工厂、自动驾驶、机器人。掌握瓶颈，你就能构建未来。”

知名大V XCorpHub更是直接嘲讽了华尔街的短视：“华尔街这群永远错看特斯拉的‘专家’又翻车了！汽车需求疲软？随便吧。盈利引擎正在全速运转，AI、Robotaxi和能源业务正在强势加速。”

ThetaandGrit则用数据说话：“90天内创造了47亿美元的总毛利。这比大多数传统车企一年的利润还要多。而特斯拉居然是被认为‘陷入困境’的那一个？叙事与现实的差距太大了。”

但不乏看空者（Bears）怀疑，特斯拉的估值是天方夜谭。

依然有投资者对特斯拉超过万亿美元的庞大市值表示深度质疑。

有用户愤怒地发推称：“钱到底在哪里？特斯拉的盈利能力永远无法支撑一万亿美元的市值。永远不可能。”

另一位用户则尖锐地指出：“净利润下降了61.7%（注：该用户引用的是美国通用会计准则下的净利润数据，且与2025年第四季度利润做对比），除FSD订阅增长外，客观上没有任何值得庆祝的。”

Reddit上也有不少用户质疑特斯拉的估值，有用户直言：“特斯拉凭什么值目前的估值？它们在很长一段时间里一直在过度承诺、交付不足……然而其市盈率仍然高得离谱。从基本面的角度来看，这根本说不通……但现实就是这样。它依然被高估了。所有人都知道它被高估了……可一切照旧。”

一位用户指出：“福特营收是它的9倍……”

更有用户说：“营收不及预期盈利却超出预期，这纯粹是财务手段。”

五、结语：马斯克能否顺利穿越周期

2026年第一季度的特斯拉，正卡在新旧动能转换的深水区。汽车市场的价格战和老化产品线拖着营收增速往下走，但造血能力（14.4亿美元正向自由现金流）和控本能力（19.2%的汽车毛利率）又好得吓人。

更重要的是，从算力芯片（AI 5）到训练集群（Cortex 2），从Cybercab到Optimus的物理产线，马斯克画过的那些饼，似乎真的在得州和加州的工厂里变成了隆隆作响的机器。

特斯拉自己在财报里也写了：“要实现我们‘惊人丰富’（Amazing Abundance）的使命，仍需要巨大的努力和艰苦的工作。”但至少这个季度，强劲的现金流给马斯克买到了时间和筹码，让这场科技史上最昂贵的赌注还能继续走下去。

春晚“出圈”的余温未散，北京亦庄人形机器人半程马拉松，让机器人的热度再攀新高。不过，这一次出圈的不仅是机器人独角兽企业，科技大厂也强势入局。

荣耀人形机器人“闪电”以50分26秒获得机器人组冠军，比人类男子半马的世界纪录快了近7分钟；阿里高德带来的四足机器人“途途”，能自主引导视障人员完成动静态避障、穿越窄道等城市道路级挑战。

一直以来，互联网大厂都是机器人行业的“头号玩家”。自2014年以来，阿里、百度、小米、美团、腾讯等大厂频繁“用钱投票”，仅在2025年就合计投资机器人相关企业62次。

只是，随着机器人行业日渐成熟，大厂已不满足只当投资人，开始亲自下场。从幕后金主到台前主角，意味着机器人已从“概念验证”走向“场景落地”，大厂争夺的不仅仅是技术领先，更是未来机器人商业落地的生态位。

大厂“疯投”机器人

去年以来，具身智能领域迎来了投资热潮。

根据《具身智能发展报告（2025年）》，截至2025年底，我国具身智能和机器人领域投资事件数达744起，融资总额达735.43亿元人民币。

互联网和科技大厂，绝对是其中的核心力量。根据IT桔子《具身智能赛道2025年CVC投资格局分析》， 8家核心大厂全年投资次数合计达62次，总额在14.5亿-34亿之间。

不过，大厂对于机器人赛道的战略投资，在更早之前就已经开始。2014年以来，阿里、百度、小米、美团、腾讯等大厂在机器人赛道中持续活跃。

据“新战略具身智能”报道，美团累计投资企业数量最多，超过20家企业，紧随其后的是阿里（17+）、腾讯（15+）、字节（10+），京东和百度各自投资了6+家企业。

除了互联网大厂之外，智能手机厂商和新能源汽车企业也成为了一股不容小觑的力量。

小米、联想分别投资了18+企业，上汽集团投资了7+企业，蔚来和比亚迪分别投资了4+企业。各大厂在机器人赛道“杀红了眼”，这也让明星机器人企业背后“站满”了大厂。

比如在今年4月被曝已完成近20亿元B轮融资的自变量机器人，同时获得了阿里、字节、美团和小米四家大厂押注；明星独角兽宇树科技背后，更站着7家以上的大厂。

为什么大厂们这么“疯”？答案其实很朴素：宁可错投一千，不可放过一个。

早些年机器人的技术路径尚未收敛，没人知道双足是不是最优解，也没人知道具身智能的“大脑”到底该长在云上还是身上，面对着高昂研发成本和长周期验证，行业充满了不确定性。

对于跨界入局的大厂而言，最稳妥的策略就是“赛马机制”，将资源集中在头部机器人企业，为自己买一张通往机器人未来的“入场券”。

但这跟过去的互联网投资逻辑却大相径庭

以往，除了较早期的投资之外，同一家明星应用背后鲜少会站着地盘重叠的大厂，因为大厂都有各自的生态占位，一旦重仓或战略入股某家企业，就会将其纳入自家版图，给予流量和资源扶持，被投企业自然也会因此而站队。

但随着大厂之间的竞争从数字世界转向物理世界，这一规则也被悄悄打破——并非大厂不争了，而是争的方向不一样了。

在真实世界中，大厂的流量逻辑将不再是胜负手，机器人作为智能硬件，不能只靠数据和大模型“活着”，供应链、制造能力以及落地场景才是塑造“肉身”的关键。

因此，大厂在机器人领域不再是“王不见王”，而是带着各自的“商业基因”，将机器人应用深度融入各自的业务生态中。

落地路径不同，大厂的战略走向分化也就不可避免，即便投资同一家机器人企业，押注的却是不一样的商业未来。

有人“造梦”，有人“造富”

目前来看，大厂在机器人赛道的落子，普遍跟各自的战略目标、产业经验和技术积累有关。大家手里握着的底牌不同，需要补的课，走的路自然也有所分歧。

有的企业奔向明确的“造富”方向，把机器人当工具，先解决眼下的业务需求，京东、美团就是这一类企业的代表。

京东聚焦于家用场景的智能产品研发以及具身智能技术在供应链场景的应用，在去年的机器人世界大会上，其集中展示了无人货架及物流场景下的机器人应用场景。

美团更看重机器人对零售的赋能，它的无人机、无人车已先一步完成了场景验证：

美团无人机配餐已开通64条航线，累计完成订单超60 万单；美团自研的无人配送车已在部分地区开启常态化试运营。

根据天风证券测算，一架无人机生命周期内运营的总成本为8.45万元，单月成本约为1400元，较现有骑手工资下降75%-90%，假如大规模应用起来，可为美团节约百亿级的骑手成本。

京东和美团的业务本就与真实环境存在大量互动，因此机器人不必等待“完美形态”，就能在具体场景中快速落地，并在日常使用中持续优化与迭代。

这类玩家有了“造富”的动力，业务飞轮自然也能跑得更快。

另一类企业则在努力“造梦”，它们从自身能力出发，将更多资源投入机器人的软件和操作系统，构建机器人时代的底层基础设施，比如阿里、百度、字节、腾讯等。

它们的算盘也很简单，在机器人仍是“手脚发达，大脑迟缓”的背景下，要让机器人能够真正理解世界，便离不开“大脑”的支撑，它们要做的正是这个“大脑”。

阿里一边投资逐际动力、星动纪元这些硬件公司，一边把自家的千问大模型开放出来，为机器人开发提供全栈式解决方案。

今年2月，阿里达摩院开源具身智能机器人RynnBrain基础模型，其在20项具身Benchmark上超越多个顶尖模型。

近日高调亮相的高德四足机器人“途途”，则由一套名为“ABot”的完整具身技术架构支撑起来，包括高德多年积累下来的物理世界数据，以及ABot-NO与ABot-M0两大具身操作基座模型，和能持续组织信息、拆解任务并按优先级执行的Agent操作系统层ABot-Claw。

百度、字节、腾讯也是相似的思路，只是侧重点各有不同。

百度侧重于“技术+生态”，以百舸GPU算力平台、文心大模型和百度智能云为底座，推动机器人在不同场景中的落地应用，比如百度智能云已跟智元机器人达成战略合作，聚焦科研教育场景打造机器人开发平台。

字节则充分发挥其在算法方面的优势，推出了视觉-语言-动作模型Seed GR-3，与以往依赖大量机器人轨迹训练的VLA模型不同，GR-3仅需少量示范数据即可适应新任务，大幅降低了部署成本。

此外，字节还搭建通用机器人模型API、硬件SDK等接口，试图打造具身智能的开发者生态。

腾讯的战略则偏向保守，马化腾曾明确表示，希望成为所有机器人厂商的合作伙伴，而不是取而代之做硬件。

去年7月，腾讯机器人实验室RoboticsX发布了具身智能开放平台Tairos“钛螺丝”，这是国内首个以模块化的方式提供大模型、开发工具和数据服务的具身智能软件平台，成为机器人“躯体”和“大脑”之间的链接平台。

值得注意的是，除了腾讯之外，阿里、字节、百度都亲自造起了机器人。

这意味着“造脑”只是它们圈地的起点，在机器人技术路线尚未收敛的当下，大厂也希望通过软硬结合，紧跟技术路线的进化，把“造梦”的不确定性攥在自己手里。

最后一类玩家则直接奔向“造人”，比如小鹏、小米这样的“跨界玩家”。

它们的供应链基因与机器人产业存在高度重合，从“造车”到“造人”的迁移也是顺理成章。

更重要的是，这些玩家本就有着批量生产机器人的能力，通过投资机器人企业换取技术，以及未来的“入厂资格”，也是一笔划算的财务投资。

谁能赢得“主导权”

可以看出，在机器人时代，互联网大厂的位置正在发生微妙变化。

它们在模型能力和场景数据上依然有出色表现，却不再天然占据行业中心，而是需要跟整个产业链协同发展。

从资金优势、算法能力等维度来看，大厂在机器人产业链中依然占据重要位置，它们通过开放大模型能力、提供仿真训练环境、输出云边协同方案等，成为机器人产业的“水电煤”。

这一路径的天花板很高，但不确定性也同样高。

毕竟，基础设施要真正发挥价值，离不开大量机器人的接入和使用，大厂必须主动寻求合作，才能在别人的产线和场景里，验证和迭代自己的平台能力。

而宇树、智元、银河通用等机器人独角兽，则依然会站稳机器人行业的一号位，它们在软硬件一体化上跑得更快，也有各自擅长的硬件或软件优势，这是短期内很难被追平的护城河。

不过，虽然部分企业已经实现了商业闭环，但卖出去只是第一步，如何让机器人跳出舞台做实事，拓展更多的应用场景，仍是整个行业面临的共性难题，这需要大厂在底层技术、生态标准以及商用场景上持续深耕，才能一起打开机器人规模化应用的突破口。

此外，小米、小鹏等供应链经验丰富的跨界玩家，以及专注于机器人垂直供应链企业，它们的加入，将能加速推动机器人核心零部件的国产化进程。

荣耀“闪电”机器人在马拉松夺冠后，其背后多家供应商的股价应声上涨，就是一个明确的信号：资本市场已经意识到，机器人的终局不只看整机厂商，更看产业链的成熟度。

因此，相较于主导行业走向这种宏大叙事，大厂也要找到属于自己的生态位——或深耕某一垂直场景，或成为行业基础设施，又或者成为生态连接器，这才是更务实的生存策略。

最终能在长跑中坚持到最后的，不是谁能投出“第一股”，谁家的机器人跑得最快，而是看谁能在产业链的缝隙里扎下最深的根，覆盖最广的土壤。

不同的生态伙伴需要彼此赋能，才能一起走得更远。

如果一家汽车公司的CEO，面对汽车销量在全球主要市场连续下滑，但仍把80%的精力都放在他的其他公司上，那这家公司还值得388倍的市盈率吗？

答案可能取决于你问的是哪家、CEO是谁。

如果答案是特斯拉、是马斯克，那没事了。

马斯克可能是这个星球、这个时代最会讲故事的企业家。如果他只会讲故事，那么不过是美版贾跃亭罢了，但他真能把故事变成了实打实的产品和现实。无论是开辟了新能源车时代的特斯拉，还是打开航天新航路的Space X，亦或者还在打磨的脑机接口，一系列的成功使得他成为了拥有卡里斯玛型人格的科技领袖。

这使得他能让市场相信特斯拉不是车企，而是AI公司；不是卖车的，而是卖“未来”的。特斯拉目前超高市盈率，是传统车企的几十倍。即使特斯拉2026年Q1交付量仅同比增长6%，低于市场预期，但当马斯克抛出2026年将实现第三代Optimus机器人的规模化量产，目标产量直接敲定1万台以上时，市场仍再次相信他——车不行，只要Optimus机器人行，那一切都会好起来的。

特斯拉的股价本质上已经成为一种“未来期权定价”——市场不是在为它现在的汽车业务买单，而是在下注尚未实现的AI和机器人叙事，或者干脆就是押注马斯克。

但当比亚迪的电车销量反超特斯拉、当FSD的完全自动驾驶承诺第六次延期、当Optimus机器人还只在视频里跳舞时，这个故事的保质期，似乎正在到期。

4月22日，特斯拉将发布Q2财报，投资者在密切关注其汽车业务营收和利润率是否承压以及对全年交付量的展望、FSD订阅增长情况，更期待Robotaxi和Optimus的最新进展指引。

不过，即使财务数据不如人意，马斯克依旧会给出市场想相信的说辞。毕竟，历史已经无数次证明，他的拥趸们就吃这套。

01

2025年对特斯拉而言，是极为煎熬的一年。

1月，特斯拉公布2025财年财报：全年总营收948.27亿美元，同比下滑3%，这是特斯拉成立以来首次出现年度营收负增长；全年全球新车交付量163.6万辆，同比下滑8.6%，连续第二年负增长，全球纯电销冠宝座被比亚迪以226万辆的成绩彻底夺走。作为公司支柱的汽车业务，全年营收695.26亿美元，同比暴跌10%；全年净利润仅37.94亿美元，相较2024年的71.53亿美元直接腰斩。

在全球市场一片哀嚎中，中国成为特斯拉唯一的“亮色”。

2025年，特斯拉上海超级工厂交付85.1万辆，占全球总交付量的52%，成为名副其实的全球产能核心。其中，中国国内零售62.6万辆，尽管同比下滑4.8%，但在全球主要市场中跌幅最小。

得益于力度颇大的免息促销活动，今年以来，特斯拉在中国市场的批发销量更是逆势增长，3月批发销量超过8.5万台，环比大幅增长46.2%，位列国内新能源乘用车批发销量排行榜第三位，仅次于比亚迪和吉利。

需要明确的是，特斯拉中国市场的相对亮眼表现，核心得益于中国对新能源汽车产业的大力扶持，这并不能掩盖其全球业务的颓势。

曾经所向披靡的新能源霸主，如今已陷入全面失速的困境。

在很长一段时间里，马斯克从来不只是特斯拉的CEO，更是品牌的精神图腾和绝对代言人。在新能源仍是新生力量之时，特斯拉的核心拥趸，是一群信奉“技术造福全人类”的科技极客。

过去三年，马斯克与特朗普从深度合作走向彻底决裂，“硅谷钢铁侠”的理想主义光环逐渐破碎，过重的政治色彩让马斯克旗下企业的国际合作彻底脱离商业逻辑，尤其是SpaceX的多个项目，直接牵涉地缘政治冲突之中。当马斯克成为敏感的焦点，特斯拉的商业版图自然也被博弈绑架，在国际市场的扩张受阻。

更深层的危机在于，马斯克自身也陷入了颇为尴尬的游移状态。

这位以“第一性原理”启迪无数从业者的全球首富，在2025年展现出罕见的判断力摇摆，言论自相矛盾，决策反复无常：

一边高喊“全力扩产”，将年化产能目标定为300万辆，一边又频繁削减支出，特斯拉2025年资本开支从年初的110亿美元预期降至85.3亿美元；

一边承诺年底前Robotaxi覆盖半数美国人，一边又承认FSD落地进度远慢于预期；

一边在公司内部叫停2.5万美元平价车型项目，一边又在媒体面前否认相关报道，搞得公司高管都摸不着头脑……

这种割裂状态，让市场对马斯克的能力产生了严重的不信任，其个人IP声量出现断崖式下跌。

第三方统计显示，2025年马斯克的负面报道比例高达96%，甚至超过了特朗普的92%。对马斯克而言，他要的是有价值的争议性，过往出格言论引发的争议，恰恰印证了其在行业发展方向上的引领地位；而过于密集的负面报道，使得行业内外对其言论的认可度大幅下降，无意义的流量泡沫，只会成为特斯拉发展的拖累。

02

某种程度上，在马斯克头上的光环褪色后，特斯拉便被打回原形——不再是定义未来的科技公司，而只是一家陷入价格战的普通新能源车企。

2025年，特朗普政府相继取消拜登时代的新能源汽车联邦补贴、电动车税收抵免，同时放宽排放及燃油效率要求，多家车企重新加大对燃油车型的投资。此前，特斯拉依赖补贴勉强与燃油车价格持平，失去补贴托底后，其价格竞争力大幅下滑。

欧洲本应是特斯拉全球布局的重要支撑，可在特朗普重回白宫后，美欧纷争不断，特斯拉也连带遭到明显抵制。

根据欧洲汽车制造商协会统计数据，特斯拉2025年全年在欧洲的新车注册量为238656辆，同比下降26.9%。与之相对的是，即便在欧盟大幅抬高对中国车企反补贴税的情况下，比亚迪2025年在欧洲的新车注册量仍达18.8万辆，同比暴涨268.6%。

特斯拉的核心困境，在于主力车型Model3和ModelY已陷入长期迭代停滞。

根据特斯拉官方产品更新日志，两款车型自2023年小改款后，再未进行过实质性技术升级。马斯克在2025年股东大会上被问及车型迭代问题时，也只是模糊回应：“我们正在聚焦AI与自动驾驶的融合。”

在马斯克反复摇摆之际，中国车企则按照“小步快跑”的模式，将主力车型迭代周期缩短至12-18个月，凭借性价比、续航、智能化的组合拳，在多个区域实现突破性进展，逐步蚕食特斯拉的市场份额。诚然，特斯拉的品牌溢价仍在，但在经济大环境不景气的背景下，消费者自然更看重性价比——在同级别纯电车型中，中国品牌定价普遍低于特斯拉15%以上。

快速迭代让中国车企能够精准贴合当地环保政策与消费需求发力。

比亚迪发挥刀片电池的安全与续航优势，在欧洲市场推出主打城市出行的紧凑型SUV元UP和覆盖豪华市场的腾势Z9GT，精准适配欧洲多坡道、气候多变的场景；在辅助驾驶功能布局上，不同于特斯拉将核心辅助驾驶功能（FSD）设为付费选项，比亚迪旗下适配欧美的车型均免费标配L2级智能驾驶辅助系统等核心功能。此外，欧洲特供版FSD要求驾驶员全程保持注意力，并非真正意义上的智能化驾驶，额外付费就显得更为鸡肋。

面对美国“制造业回流”政策与关税限制，比亚迪、蔚来等中国车企通过布局墨西哥工厂，实现核心零部件本土化生产，全年通过墨西哥工厂出口北美的车型销量同比增长120%，初步实现市场突围。

根据乘联会数据显示，2025年中国品牌新能源车出口达204万辆，同比增长139%。另外，2025年全年比亚迪全球新能源车销量226万辆，特斯拉163.6万辆，已在22个国家和地区实现销量反超特斯拉。

战报会说谎，但战线不会。

03

面对汽车主业的持续失速，马斯克试图用AI故事为特斯拉注入新的想象空间，希望复制当年“软件定义汽车”的成功，用AI挽回市场的信任。

2025年11月，马斯克在股东大会上将特斯拉的使命更新为“加速世界迈向可持续的富足”，宣称FSD、Optimus机器人、xAI是驱动公司未来价值的三大核心，并断言：“Optimus可能成为史上最重大产品，未来将贡献特斯拉80%的价值。”

为绑定AI战略，马斯克加速推动特斯拉与xAI的深度协同。

2025年下半年，特斯拉宣布Grok模型将全面接入FSD与车载系统，xAI团队入驻奥斯汀工厂，联合研发“自动驾驶大模型”；同时，特斯拉向xAI投资20亿美元，这笔资金直接来自其经营现金流。

2026年2月，马斯克通过“左手倒右手”的方式，完成了SpaceX与xAI的合并。

据媒体报道，xAI全部股权被划转至SpaceX名下，成为其全资子公司。根据特斯拉提交给美国证券交易委员会的文件，特斯拉此前拨付给xAI的20亿美元战略投资，也转化为“SpaceX-xAI”联合体0.2%的普通股，以此估算，新联合体的公司估值超过1万亿美元。

又一个宏大叙事，你不得不佩服马斯克构建宏大商业叙事的能力。

然而，这场AI转型从一开始就埋下了致命隐患：xAI自身早已是一个烂摊子。

2025年，xAI营收仅约5亿美元，而算力、人才等支出却高达100亿美元，处于巨额亏损状态；尽管其旗舰模型Grok4的评分表现尚可，但与行业竞争对手相比，完全没有独特优势，马斯克甚至都找不到可“吹嘘”的切入点。更严峻的是，接连的动荡导致xAI最初的11名联合创始人已全部离场，创始团队只剩马斯克一人。

3月，马斯克在个人社交账号上承认：“xAI一开始就做错了，现在要从基础重建。”

当前，特斯拉市值仍高达1.47万亿美元，远超传统车企估值。作为对比，2025年底美国通用汽车市值仅758亿美元，福特汽车市值为522.77亿美元。

马斯克需要AI故事来维持特斯拉的科技估值，却又必须保住汽车业务的现金流；他想让xAI为特斯拉赋能，却发现xAI更像一个不断吸血的包袱。

一旦xAI无法达到预期，马斯克构建横跨航天、AI、新能源、机器人等多个领域的“超级生态”愿景，也将逐渐破碎。若回归一家车企的层面审视，那么，特斯拉的市值就得大幅回调。

而马斯克的战略摇摆，恰恰给了中国车企持续突围的窗口期。

不可否认，中国新能源行业也曾有过野蛮生长、概念炒作的阶段，但随着产业集体向好、市场逐渐成熟，中国车企在近几年变得愈发沉稳，沉下心深耕主业，在产品力上持续迭代，在部分技术领域已实现对特斯拉的赶超，且始终保持着性价比优势。

对于特斯拉而言，2025年的困境并非偶然，而是长期积累的矛盾集中爆发：它始于马斯克的政治失算与个人IP崩塌，困于核心车型迭代停滞与中国车企在全球的高歌猛进，最终迷失在AI转型的陷阱中。

但显然，马斯克不会愿意受困于此，他会讲出更科幻的故事，吊足市场的胃口，毕竟，特斯拉是美股中散户参与度最高的股票之一，在Reddit WallStreetBets等论坛里，散户对他的信仰，是股价的重要支撑力量。

那是特斯拉最坚实的基本盘，也是它最难以被追赶的核心技术。

不久前QuestMobile披露了一项数据，抖音旗下独立团购平台——抖省省上线仅两个月，日活跃用户已经快速攀升超796万，月活跃用户规模也达到2242万。作为对比，大众点评的月活在1.58亿。

抖省省明显是一次蓄谋已久的进攻。一方面赶在了节日假期上线，巧妙的借助这个热点去拉动日活；另一方面，抖音给到的支持也很足。数据显示，抖省省与抖音的重合用户数超过了2088万，占了其自身用户的九成以上。

以这次抖省省独立为边界，抖音生活服务的发展明显被分为了两个时期。

类似电商业务的奇袭，抖音通过“服务找人”撕开了本地生活市场的一角，凭借流量入口、大额补贴和内容优势，抖音吸引了大量品牌入驻，也成功捧红了台球、养车加油等原本非主流的细分市场。美团一度如临大敌，直播、视频被迅速放到了显眼的位置。

但本地生活是个重业务，省是基本原则，履约是沼泽，供给要靠长期积累和维护。抖音有流量不假，但和电商不同的是，消费者可以立即在抖音下单，却无法立马到店消费，这种时间差导致了前者订单核销情况一直不如美团。

因此你能看到的奇观是，工具属性明显的微信、淘宝都在把业务塞进身体里，拼命打造超级APP，作为内容平台的抖音则一改之前的策略，不断把变现业务剥离出来：前有抖音商城，今年又将成熟的本地生活业务剥离出来，成立独立APP“抖省省”。

推出抖省省，是早晚的事儿

阿里将饿了么、高德等业务与淘宝深度打通，打造超级APP，是因为这些业务需要主站流量哺育，且流量增长见顶，难以独立作战。与其四处散叶，不如聚焦一处。

那抖音为什么要独立出去？因为业务做得好也是一种烦恼。

2021年1月，抖音生活服务业务正式启动，短短几年便完成了从试水到主力的跃迁。

据雷锋网独家报道，抖音本地生活服务2025年全年支付GMV超过8500亿元，全年交易额同比增速为59%。

抖音本地生活披露的数据，截至2025年末，平台动销门店数量累计达1519.8万，新增入驻商家399万，一年内，458万个中小商家在该平台开展经营，超2.2万个中小商家抖音年销售额超百万元。

依托抖音的流量池和推荐算法，通过短视频种草、直播带货、达人探店，形成“内容—流量—转化”的闭环。

数据显示，2025年抖音本地生活用户中约80%的人会主动搜索优惠信息，贡献了约55%的交易额。用户已经养成了主动找优惠的习惯，抖音干脆把“找优惠”这件事单独做成一个APP。

但爆发的同时，问题也来了。

第一，核销率偏低。

本地生活的主要变现方式是佣金，通常在核销时才真正发生。抖音做的是内容驱动生意，用户刷视频被内容吸引，可能就激发了消费意图顺手下单。虽然说创造了计划之外的消费，但激情下单是即时的，真正到店里消费是需要动力的，这个交易链路还是有点长了。

据报道，2025年抖音核销率仅约50%，远低于美团80%–90%的水平。

所以抖省省的页面极其简单，剥离了短视频和直播，为的就是让用户打开时带有明确的消费意图，决策更理性，到店意愿更强。

第二是，中小商家参与度不足。

内容种草模式意味着要拍内容、运营内容，成本自然水涨船高。商家不仅要支付平台佣金、视频制作成本，甚至还要承担达人坑位费，综合成本往往超过传统搜索模式。去年为了冲击年度GMV目标，抖音的中心化分发规则让流量更易向头部连锁品牌集中，导致大多数中小商家沦为“陪跑”。而用低价套餐拉来的用户，对价格敏感、忠诚度不高，这也进一步劝退了许多中小商家。

第三，主站的内容与交易矛盾日益激化。

抖音的核心竞争力是算法推荐，是让人上瘾的短视频流。用户打开抖音，主要目的是娱乐。但当电商、本地生活等业务都被塞进主站，情况开始变得不妙。笔者顺手点开抖音推荐页（4月17日下午17：30左右）：

刷的第二条内容是雷军直播；第六条是榴莲直播；第九条是一家淘宝女装的直播；第十条是广州《梦回红楼梦》的团购优惠。这种情况，你很难说，不会影响用户体验。

这就是抖音现在的困境：内容流和交易流打架。猛推广告，必然影响用户体验。不推广告，必然影响增长。

因此，抖省省的出现，是早晚的事。字节不再满足于靠抖音引流赚钱，而是想做一个独立的生活服务平台。过去，字节的问题是大流量但成交路径长，用户先刷视频种草，再下单，最后到店，环节太多。抖省省直接砍掉娱乐内容，用户打开就是为了买，路径短了，转化效率自然更高。

那么，抖省省能行吗？

开始补课

4月份，抖音生活服务完成浦燕子上任后的第二次重大组织架构调整。

2023年，浦燕子接替朱时雨，以抖音集团商业化负责人的身份兼任生活服务业务负责人。

新官上任三把火，她打得又凶又猛。

上任不久，就大刀阔斧地来了一场改革，将原有的“行业制”转变为“区域制”，把全国划分为北、中、南三大区，外加一个负责头部连锁品牌的NKA部门。目的是把全国性行业资源集中到区域市场，离商户更近、反应更快，快速抢占市场份额。

两年内，动销门店从不足500万增至1500余万家，快速补齐了供给底盘。

但区域制“大包干”模式也带来了副作用，团队资源天然向能快速贡献GMV的大商户倾斜，大量中小商户入驻后无人运营，沦为“僵尸店”。据艾瑞咨询2025年的调研数据，超过一半的本地生活中小商户没有专业的短视频运营团队。

与此同时，2025年GMV增速虽仍达59%，但内部压力已清晰可见：一二线城市头部商家红利见顶，仅靠存量博弈难以为继。增长的焦虑，迫使抖音将目光转向更深广的数以千万计的中小微商家。

所以，此次调整的核心在于“因材施教”。

以月GMV 5万元为分水岭，将商户管理体系切为线上线下两大部门。

线上部门集中资源精耕中大型商户（KA、自助、酒旅），做深服务；线下部门专攻中小商户，按三大区属地化管理，考核指标从GMV转向入驻率、留存率、核销率，倒逼团队真正去激活那些中小商家。

如果之前是要规模，现在开始，要的是更健康。

第二是品类上的争夺。

晚点latepost曾报道，抖音电商会研究各行业的市场规模和市占率，挑几个规模大、自己市占率低的品类定义为“特色类目”，集中资源扶持。抖音电商的目标就是，在每个行业追上份额，然后超越，最终保持领先。

在抖音本地生活中，类似的事也发生了。比如酒旅业务被提升至与整个KA（大客户）及自助业务并列的位置。

酒旅正是这样的品类。中国在线旅游市场规模达万亿级，在这其中，酒旅对抖音的贡献仍很有限。

国信证券调研显示，到店餐饮和到店综合贡献了超过70%的GTV，酒旅占比不足三成，在三大板块中毛利最低、交易额最小。酒旅核销率也常年垫底，抖音酒旅团购核销率不足50%，而携程同类型产品核销率高达90%。

但酒旅还是有它不可替代的价值：客单价高、品牌效应强，是衡量平台综合实力的重要标尺。

2025年，携程全年营收624亿元，净利润334亿元，净利润率超过50%，被誉为“酒旅茅台”。酒店住宿全年贡献261亿元营收，同比增长21%，是携程最稳定的现金牛。美团酒旅也是核心本地商业的重要利润来源。

反观抖音，当前酒旅市占率很低，核销前GMV约为携程的20%。

竞争对手靠酒旅赚得盆满钵满，抖音不可能无视这个机会。此次将酒旅单独拎出，正是为了集中优势资源，先解决履约和核销的短板，为后续的份额争夺打基础。

王兴之前说，团购是一种更完美的商业模式，因为相比品牌广告、搜索，可以更直接与结果挂钩。但本地生活除了是个好业务，还是个重业务，不仅仅是内容和流量，还有地推、补贴和算法。

奇袭可以迅速拿到战果，但一定不是决定胜负的那场战役，现在到阵地战的时间了。

参考来源：

1、师天浩观察：抖音“孵化”到店抖省省，美团又要承压？

2、新立场pro:抖音向美团开出第二炮：从错位竞争，到贴脸抢地盘

3、雷锋网：抖音生服换挡时刻：GMV超8500亿，新一年放缓进攻节奏

4、超聚焦：抖音生服架构大调整，浦燕子打响“二番战”

2025年4月17日，北京。

国家市场监督管理总局的一纸罚单，让整个中国互联网江湖震动。美团、京东、饿了么（现淘宝闪购）、抖音等七大电商平台，无一幸免。

罚没款合计35.97亿元。七家企业法定代表人与食品安全总监，再罚1968.74万元。暂停新增蛋糕店铺3至9个月不等。这是中国食品安全监管史上，对电商平台开出的最大罚单。也是首次针对“幽灵外卖”的系统性亮剑。

所谓“幽灵外卖”，即线上光鲜亮丽、线下无证经营、卫生状况堪忧甚至根本不存在实体店的虚假商户。一个灶台、一个冰箱、几袋速冻料理包，就是一个“店”。

一张订单的“幽灵”旅程，往往如此展开：

消费者在外卖平台看到一家高分店铺，证照齐全、照片精美、月销过万。下单后，订单进入“转单平台”，层层下包。消费者出200元，下家报100元，再下家报80元。最终接单的作坊，因单价太低，只能使用劣质原料。

去年7月，监管接到的一起投诉揭开了这条黑色产业链：某平台蛋糕店号称拥有近400家门店，实则连一家实体店都没有，许可证全系伪造。

七大平台合计查出的类似店铺，近7万家。

幽灵外卖盛行

各大平台缘何一并处罚

外卖是美团的主战场，但2025年堪称“地狱级”生存模式。

根据天眼查及财报相关信息，美团2025年全年收入3649亿元，同比增长8%，但受外卖大战影响，业绩由盈转亏，全年净亏损234亿元。而2024年同期，盈利358亿元。核心本地商业板块经营亏损69亿元。

7.46亿罚单，叠加外卖大战失血，“雪上加霜”恰如其分。

王兴在财报会上承认：“过去六个月已证明这种竞争无法为行业创造真实价值，且不可持续。”

但美团手里还有上千亿现金，暂时亏得起。真正的问题是：当补贴大战撞上监管铁拳，外卖行业的底层逻辑是否还能成立？

2025年春节后，京东高调杀入外卖，掀起补贴大战。战况有多惨烈？三季度，仅美团、阿里、京东三家，销售和市场费用就比前一年多花了614亿元。

结果呢？美团三季度核心本地商业经营利润转负，亏损141亿元。阿里三季度经营利润同比降85%。京东新业务三季度亏损157亿元。

三家平台，没有一个赢家。

烧了这么多钱，幽灵外卖解决了吗？没有。

这说明补贴可以拉新用户、可以抢市场份额，但不能解决食品安全问题。幽灵外卖的根，不在价格战里。

而京东扮演搅局者角色，主要攻击技能就是疯狂撒钱搞补贴。

2025年，京东新业务（以外卖为首）亏损466亿元，几乎吞噬全部利润。全年净利润196亿元，同比腰斩52.54%。第四季度亏损27亿元，为2022年以来首次单季亏损，其中新业务单季亏损148亿元。

说明什么？补贴大战打不出食品安全。

阿里系三位选手中，饿了么/淘宝闪购合并被罚5.58亿元。

2025年中期，阿里进行重大架构合并，饿了么、飞猪等被并入淘天统领的中国电商事业群。阿里巴巴下面只有两大核心：中国电商集团、云智能集团。

最新财报显示，阿里电商集团整体收入增长6%，但核心电商业务仅增长1%，全靠即时零售（原饿了么）56%的大涨拉高平均增速。

因为外卖大战等，阿里付出较高代价。2025年第四季度，经营利润同比跌74%为106.45亿元，净利润同比跌66.3%为156.31亿元。

淘宝、天猫分别被罚4697万、3174万，相对较轻。但即时零售56%的增长背后，合规风险正在累积。

淘宝闪购推出了“白泽”大模型，专门用于风控治理，已接入超过100个生产场景，调用量突破10亿级别。AI可自动识别厨师是否戴了网帽、操作台是否脏污、有没有鼠患甚至“小强”。

抖音是此次受罚平台中最特殊的玩家。

凭借短视频和直播流量优势，2025年生活服务支付GMV突破8500亿元，同比增速高达59%。

但5689万罚单，暴露其作为跨界者的核心能力短板——擅长流量运营和内容创造，却在餐饮行业必需的、重运营的、强合规的商户治理和供应链管理方面，经验尚浅。

抖音的算法可以精准推送“附近美食”，但无法识别一家店是真实存在还是AI生成的虚假门头。它的内容生态擅长制造“网红餐厅”，却不擅长核查后厨卫生。

这是流量平台进入实体经济的普遍困境：线上逻辑与线下规则，隔着一道难以逾越的鸿沟。

幽灵外卖为何屡禁不止

幽灵外卖长期存在，有三重结构性原因。

第一，平台过度抢地盘。 过去数年，GMV、商户数量、订单密度是衡量平台价值的核心指标。为争夺市场份额，部分平台在商户入驻审核上睁一只眼闭一只眼，简化流程以吸引更多商家。效率提升的同时，空子也出来了。

第二，违法利润远高于违法成本。 开一家合规餐饮实体店需要营业执照、食品经营许可证，承担租金、人力和装修成本。伪造证件上线幽灵外卖，成本极低，利润可观。即便被封禁，换个马甲仍可卷土重来。

第三，消费者信息不对称。 点餐时只能看到美化的线上店铺页面，实体店情况经常被忽略。这种信息壁垒使得幽灵外卖长期潜伏。

平台为什么不彻底清理？因为幽灵外卖能贡献订单量、能拉高GMV、能让财报好看。一家幽灵外卖店，可能同时开十几个账号。平台不是不知道，是不好管、也管不好。

但技术能消灭幽灵外卖吗？

被罚之后，七家平台都已下架未经审核的幽灵店铺，停止与转单平台的合作。但明天会不会卷土重来？蛋糕店不做幽灵外卖了，会不会有卤品店、炖汤店、快餐店？

一些平台在推“一镜到底”验真——商家入驻时，举着手机从门头拍到后厨，连续不间断，AI自动识别视频真伪，防止用静态图片或AI生成视频蒙混过关。

但部分平台甚至存在“AI门头照”——用AI生成的门店照片来通过审核。淘宝闪购的“白泽”大模型已经能识别这类造假，通过“跨帧一致性分析”判断视频真伪。其他平台有没有这个能力？

还有骑手“随手拍”——骑手在取餐途中，发现证照异常、环境脏乱，可以随手拍上报。这是最接地气的监管补位。

但问题也很明显：骑手有时间拍吗？21世纪经济报道记者在成都春熙路采访了10多位骑手，大部分人不知道有这个功能，知道的也说“送单都来不及，哪有空拍，挡人财路还怕起冲突”。

光有技术不够，还要有激励机制。 骑手冒险拍一条有效线索，给多少钱？这需要平台的诚意。

行业的下一章

天眼查媒体综合信息显示，2026年6月1日，《网络餐饮服务经营者落实食品安全主体责任监督管理规定》即将实施，明确要求平台强化审核责任。

“天价罚单+高管连坐+业务限批”的组合拳，标志着监管逻辑的根本转变：从事后处罚转向事前施压，从平台免责转向责任穿透。

对于七大平台而言，36亿罚单只是开始。

美团需在亏损中重建合规体系，更大的变量是消费者信任。当幽灵外卖的层层转包链条被揭开，当消费者发现自己点的品牌蛋糕可能出自城中村无证作坊，平台与商户之间的信任纽带已经断裂。

重建信任，比缴纳罚款困难得多。

写在最后

民以食为天，食品安全大于天。这句话说了一百年，但在今天之前，消费者点个外卖还得赌运气。

好在今天之后，用户在外卖平台终于能“吃上好的了”——不是补贴堆出来的低价，不是精修照片营造的虚假，而是真实存在、透明可溯、合规经营的商家。

外卖行业的内卷该结束了。2025年的614亿补贴大战，证明了一件事：烧钱换不来食品安全，换不来消费者信任，换不来行业健康发展。

高质量发展，才是未来。不只是外卖行业。

中国AI产业接连上演三场重磅戏码。

上周4月16日至17日，短短48小时内，阿里云发布世界模型HappyOyster（快乐生蚊），腾讯同日开源混元3D世界模型2.0，而专注空间智能的群核科技则于次日登陆港交所，成为“全球空间智能第一股”。这或许并非巧合，他们正在释放一个清晰信号：世界模型赛道正从技术探索迈向商业化临界点。

当Google DeepMind在2025年8月发布Genie 3时，行业还在讨论“什么是世界模型”；八个月后的今天，中国厂商已用集体行动给出答案：这是一场关乎AI未来十年走向的基础设施之争。

据笔者统计，截至2026年4月，全球已有至少12家主要玩家布局世界模型/模拟器赛道，包括Google、OpenAI、Meta、NVIDIA等巨头，以及群核科技、Runway等垂直领域创新企业。其中，群核科技香港公开发售获1591倍超额认购、上市首日涨144%、市值超300亿港元的资本热情，与阿里、腾讯的战略级投入形成呼应。

一个关键问题浮出水面：世界模型会不会成为继ChatGPT之后的下一个现象级突破？

48小时三大事件：

从技术发布到资本验证

2026年4月16日，阿里云ATH创新事业部（Token Hub）正式发布世界模型HappyOyster。这款产品被定位为“世界模拟器”而非单纯的视频生成工具，核心功能包括漫游模式（支持1分钟连续实时位移）和导演模式（支持3分钟以上480p/720p画面）。

HappyOyster采用原生多模态+长时序建模技术路线，与谷歌Genie 3同属“生成式视频派”，但在交互时长上实现突破。值得注意的是，此时距离阿里云在2026年3月财报会上宣布“五年内云+AI收入超1000亿美元”目标仅过去不到一个月。

财报数据显示，阿里云2026财年Q3收入同比增长36%，AI相关产品收入连续10个季度保持三位数增长。HappyOyster的发布，既是技术实力的展示，更是阿里AI战略从“大模型军备赛”转向“世界模型基础设施”的关键落子。

同样在4月16日，腾讯混元团队宣布开源Hunyuan3D 2.0（HY-World 2.0）。与阿里的闭源策略不同，腾讯选择将这款3D世界模型完全开源，并支持与Unity等游戏引擎无缝对接。

HY-World 2.0的核心差异化在于“可导出性”——生成的3D资产文件（Mesh/3DGS/点云）可直接用于二次编辑，而非仅能观看的视频。这一设计直指游戏开发、影视预演等B端场景的工程化需求。

腾讯的开源策略并非偶然。早在2024年，腾讯就通过开源混元系列大模型积累了开发者生态。此次HY-World 2.0的开源，意在抢占“空间智能基础设施”的生态位，与阿里形成差异化竞争。

2026年4月17日，群核科技（Manycore Tech，股票代码0068.HK）在港交所挂牌上市。招股书显示，公司2025年实现营收8.2亿元，毛利率高达82.2%，经调整净利润5710万元，成功实现从亏损到盈利的跨越。

与其他玩家的“烧钱研发”模式不同，群核科技的独特之处在于已验证的商业闭环。公司围绕空间智能构建了“空间编辑工具-空间数据-空间大模型”的业务飞轮，核心产品包括SpatialLM、SpatialGen、SpatialVerse等。

据群核科技创始人兼CEO黄晓煌在上市后交流中表示：“我们用了15年时间积累了全球最大的物理正确空间数据集，这是短期无法复制的护城河。”

IPO阶段，群核科技引入泰康人寿、阳光人寿、广发基金、Redwood、Mirae Asset等全明星基石阵容，合计认资4.55亿港元。香港公开发售获1591倍认购，国际发售获14.46倍认购，上市首日收盘价18.6港元，涨144%，总市值超300亿港元。

这三起事件的集中爆发，标志着中国厂商在世界模型赛道已从“跟随者”转变为“定义者”。阿里、腾讯、群核分别代表了三种不同的战略路径：阿里的“云+模型”一体化、腾讯的“开源生态”卡位、群核的“垂直盈利”验证。这种多元化的竞争格局，为全球世界模型的发展提供了中国样本。

三大流派与12大玩家

随着“世界模型”概念迅速走红，一个尴尬的现实是：不同玩家口中的“世界模型”，可能根本不是同一回事。正如研究员Chris Paxton所言，这个术语“相当模糊”。基于对12家主要玩家的技术路线梳理，逼着发现当前世界模型领域已形成三大主流流派，分别由不同的AI领袖押注，且暂无收敛趋势。

首先是生成式视频派（“世界即视频”），代表玩家包括Google Genie 3、OpenAI Sora、阿里HappyOyster、Runway GWM-1。这一流派的核心理念是通过视频生成技术模拟世界演化，认为“能够生成逼真视频就意味着理解了物理规律”。

其技术特点是采用Diffusion Transformer或AR-Transformer架构，强调时序连贯性和画面质量，追求长时长生成（1分钟以上）。Google Genie 3作为该流派标杆，支持实时交互、每秒24帧生成、完全交互式3D宇宙。阿里HappyOyster则在交互时长上实现突破，漫游模式支持1分钟连续实时位移，导演模式支持3分钟以上画面。

优势在于直观、易理解，直接面向内容创作场景，商业化路径清晰。但短板同样明显：对物理规律的理解停留在表象，难以支撑机器人训练等硬核场景。

其次是抽象预测派（“世界即因果”），代表玩家为Meta V-JEPA 2（Yann LeCun主导）。其核心理念是反对像素级重建，主张学习世界的抽象表征和因果逻辑，认为“真正的世界模型应该是预测未来的抽象大脑”。

Meta首席AI科学家Yann LeCun是这一路线的最坚定拥护者。V-JEPA 2采用JEPA（联合嵌入预测架构），在latent space进行预测而非像素空间，强调因果推理和可解释性。据公开测试数据，V-JEPA 2的运行速度是英伟达Cosmos的30倍。

优势在于更接近人类认知方式，适合决策规划任务，算力需求相对较低。但劣势同样突出：缺乏直观输出，难以直接应用于内容创作，商业化场景有限。LeCun本人曾多次公开质疑像素级预测路线，认为那是“低效的表面功夫”。

最后是空间智能派（“世界即3D”），代表玩家包括斯坦福World Labs、腾讯HY-World 2.0、NVIDIA Omniverse、群核科技。其核心理念是真正的世界模型必须理解三维空间和物体关系，能够生成可编辑、可导出的3D资产而非仅视频。

这一流派采用3DGS、NeRF等技术，输出可二次编辑的3D模型文件，强调几何稳定性和空间一致性，并与现有游戏/机器人工作流无缝对接。腾讯HY-World 2.0的核心差异化正是“可导出性”——生成的3D资产文件可直接用于游戏开发。

群核科技则更进一步，拥有全球最大的空间数据集（15年积累），推出SpatialLM空间语言模型和SpatialGen空间生成模型，并开放Aholo空间智能开放平台。优势在于可直接用于游戏开发、机器人仿真，工程化落地最快。

劣势在于实时交互性受限，计算复杂度高，难以实现超长时序推演。

基于技术指标、产品成熟度、商业化进展三个维度，全球12家主要玩家可划分为三个梯队。

第一梯队（产品化领先）包括Google Genie 3、阿里HappyOyster、腾讯HY-World 2.0、群核科技，共同特征是已发布可用产品，技术指标明确，具备实时交互能力，且有清晰的场景定位。其中，群核科技是唯一实现盈利的空间智能企业，2025年营收8.2亿元，毛利率82.2%。

第二梯队（技术独特但场景有限）包括Meta V-JEPA 2、Tesla FSD、NVIDIA Omniverse，技术路线独特但聚焦特定垂直场景，不直接面向大众消费者。

第三梯队（早期探索）包括百度文心、字节豆包、Runway GWM-1、斯坦福World Labs、OpenAI Sora，仍在技术验证阶段，商业化路径不清晰。具体对比详见下图。

中美博弈与商业化突围：

谁在真正赚钱

在全球世界模型竞赛中，中美两国呈现出明显的差异化优势。美国的优势在于基础研究、算力垄断和数据资源。LeCun的JEPA架构、DeepMind的AR-Transformer等底层创新均来自美国实验室。NVIDIA GPU和谷歌TPU的算力垄断，以及YouTube视频库、Instagram图像库的数据优势，构成了美国玩家的天然护城河。

中国的优势则体现在工程化能力、应用场景和资本化进程。阿里、腾讯能够在Google Genie 3发布八个月后迅速推出对标产品，体现了强大的工程优化能力。游戏、影视、文旅等消费市场的巨大需求，为技术落地提供了丰富场景。而群核科技的上市，则标志着中国在空间智能赛道率先完成资本化布局。

但一个不容忽视的现实是：底层架构创新目前仍由美国主导，中国厂商更多是快速跟进和工程优化。HappyOyster与Genie 3同属“生成式视频派”，HY-World 2.0的技术路线也与World Labs Marble高度相似。这种“跟随式创新”能否在长期竞争中胜出，仍需时间验证。

尽管技术层面百花齐放，但世界模型的商业化之路仍面临多重挑战。首要问题是推理成本。实时交互意味着更高的算力消耗，Genie 3和HappyOyster均支持每秒24帧生成，但这背后的GPU成本如何消化？To B场景中，哪些企业愿意为这项新技术买单？To C场景中，普通用户为什么需要世界模型？

群核科技提供了一个可行样本。公司聚焦家装设计等垂直场景，通过SaaS+API服务模式实现盈利。2025年8.2亿元营收、82.2%毛利率、5710万元净利润的数据，证明空间智能在特定场景下具备商业可行性。但这一模式能否扩展至通用世界模型，仍是未知数。

另一个关键变量是开源vs闭源的战略选择。Meta V-JEPA 2、腾讯HY-World 2.0选择开源，意在建立生态标准、吸引开发者；Google Genie 3、阿里HappyOyster选择闭源，意在保护核心技术、构建商业壁垒。

短期来看，闭源有助于保护投资回报；长期来看，开源方案可能凭借生态优势实现超越。此外，地缘政治风险也不容忽视。高端GPU出口管制对中国厂商的影响，数据跨境流动限制，技术标准分裂（中美各自主导的生态体系），都可能成为世界模型全球化发展的阻碍。

对于中国厂商而言，如何在有限的算力资源下优化模型效率，如何利用本土数据优势构建差异化壁垒，将是未来竞争的关键。

三种情景与终极逻辑：

谁是下一站的基础设施

回到最初的问题：世界模型会不会是继ChatGPT之后的下一个现象级突破？基于当前技术进展和产业动态，笔者对世界模型的未来发展做出三种情景化推演。

乐观情景（概率30%）：2028年出现杀手级应用。假设技术瓶颈在2-3年内突破，长时序一致性和物理精度达到实用水平。某个垂直场景率先爆发，出现千万级用户的killer app。头部玩家确立行业地位，世界模型成为AI基础设施，与具身智能、机器人产业深度融合。

2030年后，世界模型可能真正成为AGI的“底层操作系统”。

中性情景（概率50%）：场景分化，长期共存。技术路线收敛至2-3种主流方案，但不同流派服务不同场景。生成式视频派主导内容创作，空间智能派主导游戏/机器人，抽象预测派主导决策规划。10+玩家淘汰至3-5家，但无明显赢家通吃。世界模型成为AI工具箱中的重要组件，而非替代LLM的下一代基础模型。

悲观情景（概率20%）：泡沫破裂，回归理性。技术瓶颈长期无法突破，商业化进展缓慢。大部分玩家因资金压力退出，仅剩Google、Meta等巨头维持研发。“世界模型”概念被证伪或重新定义，行业回归到更务实的“视频生成+3D建模+强化学习”组合方案。AGI路径转向其他技术路线。

透过48小时三大事件的喧嚣，笔者观察到一个深层趋势：世界模型的终极竞争不是技术竞赛，而是生态竞赛。

Google凭借DeepMind技术积累和TPU算力垄断，构建的是“技术+算力”双壁垒；阿里依托阿里云和企业客户资源，走的是“云+模型”一体化路径；腾讯通过开源策略，意在吸引开发者、建立游戏/影视生态；群核科技则用15年数据积累和盈利验证，卡位空间智能基础设施。

每一种策略都有其合理性，但最终胜出的，一定是能够构建最完整生态的那一家。这不仅需要技术领先，更需要场景落地、开发者支持、资本助力、政策友好的多维协同。

对于中国厂商而言，短期内的工程优化可以快速缩小差距，但长期来看，必须在底层架构创新上有所突破。否则，即便赢得某一轮产品竞赛，也难以在AGI时代的生态格局中占据主导地位。

2026年4月的这48小时，或许会被后世视为AI发展的一个关键节点。阿里、腾讯、群核的集体行动，标志着世界模型从“实验室玩具”迈向“产业基础设施”。但真正的ChatGPT时刻何时到来，取决于技术突破的速度，更取决于生态建设的深度。

在未来2-3年的窗口期内，我们或将见证第一批标杆案例的出现，也可能目睹部分玩家的黣然退场。唯一确定的是：谁掌控了空间，谁就能掌控物理AI的未来。而这一次，中国企业已经抢先站在了赛道最前方。

词元（Token）调用量的指数级增长，正在带来一批公司估值的飙升。

被称为“Token第一股”的迅策科技，上市仅108天，股价较发行价上涨近6倍，最新总市值已经达到1050亿港元。

今年1月8日登陆港股的智谱，上市首日市值约580亿港元，交出首份年度成绩单后股价迅速，突破1000港元大关，市值也冲破4000亿港元。

智谱CEO张鹏将2026年的关键词定义为“Token量”，认为智能上界突破与Token消耗的指数级增长一起，共同构成了AGI时代的商业价值。

尚未上市的公司之中，月之暗面上个月刚完成新一轮超10亿美金融资，估值达到180亿美元，而在去年底的一轮5亿美元融资中，其估值仅为43亿美元。

这种估值的短时间跃迁，与今年2月OpenClaw宣布将Kimi K2.5设为其官方主力模型有着直接联系。K2.5发布仅一个月，月之暗面ARR（年度经常性收入）即突破1亿美元，业绩增速不仅支撑了估值提升，也打开了公司IPO的可能性。

无论国内国外，资本市场都在以惊人的热情为Token经济的腾飞定价，未来几个月里，我们将有机会听到各种各样的财富神话。这场轰轰烈烈的Token经济大繁荣，正在以“大跃进”的方式完成对所有人的认知普及，以及对风险的累积。

增长

聊天Bot刚问世的时候，很少有人能想到2年之后，仅仅豆包这一款大模型的日均Token使用量就可以突破120万亿。即便按照每百万Token两块钱这个有点便宜的价格来计算，这也意味着每天有3亿元的真实经费在豆包上空燃烧。

事实上，国内外各家大模型公司都在上演着类似的剧本，全球范围内的Token日均消耗量都在以指数级规模增长。

工信部旗下中国信息通信研究院发布的数据显示，截至2026年3月，中国日均Token调用量已突破140万亿，较2024年初暴涨超过1000倍。

全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter则统计到，其平台每周处理的Token数量从2025年3月的1.62万亿飙升至2026年3月的16.90万亿，一年之内增长超过10倍。

OpenRouter连接着Anthropic、OpenAI、谷歌、Meta等几乎所有主流模型厂商的API接口，它的周度Token消耗曲线，本质上就是全球AI应用活跃度的实时监测图。

这条Token消耗曲线几乎是垂直向上的，既不像GDP的线性增长，也不像互联网用户渗透率的S型曲线，完全走出了人工智能经济自己的发展趋势。

是什么在驱动Token需求的大爆发？答案是人工智能的技术演进。

早期AI应用以聊天机器人（Bot）为主，用户输入一句话，模型返回一段回答，一个来回消耗几百到几千Token，完事即止。

但从去年下半年开始，以Agent和Claw为代表的新型应用范式以更快的速度、更广的范围流行开来。它们的共同特征是让AI不再只是“一问一答”的对话工具，而是一个能够自主规划、调用工具、长周期执行任务的数字员工。这种技术架构底层的变化，让Token消耗量以很多用户意想不到的方式大幅增长。

行业内部测算表明，完成同一个业务目标的情况下，Agent模式消耗的Token大约是Bot模式的50到200倍。

这是因为，Agent在执行任务时需要将整个历史对话上下文全量携带，一个复杂任务动辄累积数十万Token的上下文窗口。

而且Agent每次思考都需要经过多轮推理，都会触发API请求，还需要持续加载系统配置文件和记忆库，以维持任务的一致性和个性化体验。这导致Agent模式下的Token消耗，更像是个不受用户主观控制的黑箱操作。

更值得警惕的是，这个阶段Token表面的消耗量，并不等同于真实的需求量。

当AI转型成为企业的政治正确，当Token消耗量被越来越多的公司纳入员工的考核指标，一种“Token伪需求”的情况就诞生了。

Meta内部已经有团队将Token消耗量作为AI渗透率的衡量标尺，部分员工为了“显得自己很懂AI”，会故意运行大量冗余的模型调用任务；国内腾讯等大厂也被爆料存在类似现象，一些业务线甚至发明了“Token刷量”的灰色操作。

这种为了不被时代抛弃而制造多余的消耗、夸大不存在的业绩的行为，充满了大跃进式的荒诞。

核心

当Token消耗量以指数级增长，一个严肃的产业问题也浮出水面——谁来买单，谁会受益？

4月15日，国家数据局就《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》公开征求意见，首次在官方政策文件中提出“探索词元交易等新型交易模式，构建以词元为基础，可量化、可定价的数据集价值体系”。

从“词元交易”被写入国家顶层设计的那一刻起，Token就不再仅仅是一个技术概念，而是会逐渐成为人工智能经济的法定计价单位。某种意义上来说，Token化收费是人工智能经济的核心。

迅策科技被称为“Token第一股”，就是因为其率先在商业模式上做出了调整，全面转向了按Token消耗付费与分成的新模式，构建了“收入=Token价格×调用次数×模块应用数”的增长模型。

目前，Token付费收入占迅策科技总营收的5%左右，公司预计到年底这一比例将快速提升至20%至30%。市场对迅策的估值逻辑也因此发生了重大变化，脱离了传统市销率的限制，有了更大的想象空间。

迅策科技的模式也说明，在人工智能经济中，大模型厂商大概率会扮演“精炼厂”的角色，即将底层的算力与数据，加工成可以被直接消费、以Token计价的“成品”、“结果”，并掌握着价值分配体系中的关键生态位。

而云服务厂商大概会扮演着“发电厂”和“电网”的角色，它们不直接定价Token，却决定了Token的底层成本。

以阿里云为例，截至2026年2月底，阿里云2026财年累计外部商业化收入突破1000亿元，AI相关产品收入延续高增长态势，实现连续第十个季度三位数同比增长。

紧随需求而来的就是涨价，上周阿里云四天连发三条产品涨价公告，调整百炼部分模型单元服务价格及DataWorks部分API免费额度——云服务厂商对Token成本的影响力，可见一斑。

云服务厂商在传统架构中主要收入来自虚拟机、存储与网络等基础设施计费，进入Agent时代后，它们完全可以推动按资源（Token）使用量计费，并通过Agent平台订阅、开发者生态套件、行业级解决方案等获得长期合同收入。

算力厂商则像是更上游的原材料、燃料供应方，英伟达的高端GPU至今仍然处于产业链中最核心位置，高带宽内存（HBM）如今更是供应紧张，三星、SK海力士及美光三大存储原厂一边产能受限，一边毛利率抬高。

也许有人会担心算力实际已经过剩，英伟达和存储厂商的股价已经过高，但是这都不影响Token化收费的历史进程。

Token收费，让整条产业链的价值分配有了清晰的计算依据。

就像千瓦时的确立让电力市场得以形成，流量/曝光量成为抖音和视频号的收费标准单位一样，Token正在让人工智能经济从“感觉有用”走向“可以算账、可以收税”，成为一种真实存在的经济构成。

狂欢

Token化收费，让人工智能经济运转的逻辑变得清晰起来，但是人工智能作为一种划时代的技术革命，其经济运转的逻辑，是否与传统的经济学规律一致呢？

至少传统经济学的供需平衡理论，在人工智能经济中并不完全适用。

传统模型中，供给和需求是两条独立的曲线相交，而在人工智能经济中，供给本身会通过数据飞轮改进供给质量。需求曲线向右移动不是因为外部收入变化，而是因为供给曲线本身向下、向右移动了。

目前这个阶段，我们更可能看到蒸汽时代的“杰文斯悖论”在人工智能时代重演。所谓的杰文斯悖论是指，当蒸汽机效率提升、单位马力耗煤量下降时，煤炭的总消耗量反而暴增，因为更便宜的蒸汽动力催生了更多工厂、火车和轮船。

现在Token的单位生产成本越低，愿意消耗Token的群体就越多，舍得使用Token而非人力的场景就越多，最后Token的总成本就越高，或者说人工智能经济的总价值就越大。

根据国内媒体的数据统计，过去两年多，Token生产成本下降了超过99%，GPT-4每百万Token的成本已经从37.5美元下降到了2025年的0.14美元。但根据硅谷知名风投Menlo Ventures，全球企业2025年在AI上的支出反而比2024年增长了3.2倍。

如果这种趋势延续下去，那么哪怕单位 Token的价格趋近于零，全人类消耗的 Token 总价值（总量 × 单价）以及它撬动的 GDP 比重，也可以成百上千倍的增长。

这正是智谱、MiniMax等公司在巨额亏损的情况下，仍然被资本市场赋予超过许多传统互联网企业估值的深层原因——市场定价的不是今天的利润，而是未来Token经济总价值。

更何况，用Token生产出来的东西，本身也会越来越有价值。

同一百万个Token，在不同场景下创造的价值差距可达十万倍，其价值完全因执行的任务而异——用于闲聊的Token只值几分钱，用于写代码的Token值几百几千元，用于量化投资、企业并购的Token完全可以价值几万元。

斯坦福大学2026年AI指数报告估算，仅2024年生成式AI就为美国消费者创造了约1720亿美元的消费者剩余，而用户获得的价值远超实际支付的费用。

值得警惕的是，在AI代替了大量人类的脑力劳动后，传统的劳动力供给理论也会面临挑战。传统的需求曲线会因为购买力萎缩而整体坍塌，而供给端因为自动化依然强劲，这就是凯恩斯所说的“技术性失业导致的有效需求不足”。

只不过在这个阶段，围绕着Token消耗量指数级增长的一切都还披着繁荣的外衣，引领着产业链上下游和资本市场的狂欢。

但是历史已经反复证明了，每当一种新技术被资本市场赋予无限想象空间，泡沫总是比价值更先抵达终点。

上周末，外媒The Information爆出消息：DeepSeek正在寻求至少3亿美元（约20亿人民币）的首轮外部融资，估值至少100亿美元。

DeepSeek还没对此消息做出任何回应，但是消息本身已经激起千层浪。

一方面，DeepSeek毫无疑问是圈内最技术理想主义的公司之一：长期拒绝外部融资、不稀释股权、不被任何人的商业化时间表绑架。

根据晚点LatePost报道，DeepSeek没有明确的绩效考核和 DDL，研究员可自由组队或独自钻研一些新想法，甚至没有AI常见的内卷：中美核心AI开发人员的每周工时高达70-80小时，而DeepSeek的多数员工下午六七点就会离开公司。

背靠幻方量化，Deepseek活得更像一家研究机构而不是创业公司。

很多人认为，放开融资意味着Deepseek正在从一家神坛上的公司变回一个正常的AI创业公司，数据、算力、人才这些要素竞争的升维正在逼迫Deepseek改变过去的动作。

另一方面，虽然对于一家创业公司而言，100亿美元的估值并不算低，但AI是看想象力的领域。

2026年初，OpenAI最新一轮融资估值高达8520亿美元、Anthropic也完成了一轮估值3800亿美元的融资。国内上市的智谱和MiniMax如果以4000亿港元的市值计算，大概也在500亿美元的量级。

因此，也有人认为，DeepSeek过于沉溺于自己的节奏，结果接连错过多模态和coding两大风口，这个估值水平其实是选择导致的结果。

我们认为这些观点一定程度上照见了DeepSeek当下的处境，但不是它的全部。

为什么要融资？

和其他AI创业者相比，DeepSeek的腰杆算是硬的。

幻方量化2025年平均收益率高达56.6%，管理规模超700亿元人民币，在百亿级量化私募业绩榜中位列第二，仅次于灵均投资。如果按照行业估算的方法，前者的收入大概在50亿元人民币左右。反过来说，3亿美元不少，但是对于DeepSeek来说，有幻方量化在背后，并不是一定要迈出这一步。

同时，100亿美元的估值对于DeepSeek来说确实显著低于市场行情。以二级市场为例，同为AI六小龙的智谱、MiniMax的估值都明显高于这个水平。

我们认为，DeepSeek启动融资最主要的原因是，竞争的环境变了。

特别是人才争夺。在接受36氪的采访时，当被问道：

“很多大模型公司都执着地去海外挖人，很多人觉得这个领域前50名的顶尖人才可能都不在中国的公司，你们的人都来自哪里？”

梁文锋的回答是，“V2模型没有海外回来的人，都是本土的。前50名顶尖人才可能不在中国，但也许我们能自己打造这样的人。”

但现在情况变了，DeepSeek自己就成了那个被抢夺的对象。除了最近被报道的加入字节的DeepSeek-R1核心作者郭达雅，DeepSeek被挖走的员工包括但是不限于参与早期大模型训练的王炳宣、DeepSeek-OCR核心作者魏浩然，还有更为大家熟知的、已经在小米独当一面的V3模型关键贡献者罗福莉。

这些离职者覆盖了基座模型、推理、OCR和多模态四条核心技术主线。

让这些人选择离开的当然不只是收入，但收入一定是一个重要原因。越来越多的AI公司开始加大人才争夺的力度。

举个例子，月之暗面即将推出一项新的顶尖人才校招计划，拟授予尚未毕业的实习生公司期权。即便把范围放大到整个互联网行业，这也是一个很少见的激励政策，股权和期权激励的范围过去都被限定在正式员工。考虑到月之暗面迅速攀升的估值，这项计划对于月之暗面提前锁定AI 人才有很大帮助。

DeepSeek也类似。期权的价值需要市场化定价来估算，如果员工对手中的股权缺乏预期，那么他也很难靠期权去留住核心员工。因此引入一轮小额融资，既能保证Deepseek的自主权，还能给到核心员工一些明确的回报预期。

梁文锋不在乎赢

过去一年，AI行业的风向变得很快，但是DeepSeek很安静。

V3和 R1爆火以后，DeepSeek成为了国内增长最快的AI App。但前者并没有大力去做推广，也没有把目标放在行业最主流的方向。

从去年到今年，AI行业最受瞩目的趋势有两个：

一是多模态生成。无论是Google的NanoBanana，还是字节的Seedance 2.0都引发很大关注。生成视频模型有着非常确定的产业化趋势，AI漫剧已经成为许多从业者乃至平台比如爱奇艺的押注方向。有从业者分享，AI漫剧的产能已经来到每月上千部的水平。

生成视频模型还和更前沿的世界模型有关。比如阿里发布Happy Oyster，强调可互动、可演绎、可探索的AI数字世界；腾讯发布并开源混元3D世界模型2.0，面向文字、图片、视频输入生成和模拟3D世界。

二是以coding 能力为基础的 Agentic 模型和应用。从Anthropic 和 OpenAI 的斗争，到OpenClaw 的爆火，再到智谱、MiniMax、Kimi踩中需求估值大涨，都和这股风向有关。

但DeepSeek显得非常淡定。

DeepSeek不是没做到多模态，它做过Janus-Pro，也做过DeepSeek-OCR，但更集中于自己路线的开发。

比如今年1月，DeepSeek团队连续发布了两篇由梁文锋署名的论文，mHC（流形约束超连接）及Engram（条件记忆），瞄准对大模型长序列处理的提升。这也是DeepSeek一以贯之的模型架构改进。

再比如去年9月，DeepSeek-V3.2引入了DSA（稀疏注意力）机制，它和 NSA（原生稀疏注意力）一样都是为了更经济的、不依赖大幅算力提升的前提下，能处理更长的上下文。
这种判断和创始人梁文锋有关。

在36氪的采访中，梁文锋认为中国AI和美国有一两年差距，但真实的gap是原创和模仿之差。因此DeepSeek重视的不仅仅是测试结果乃至模型效果本身，还有能被行业追随、复用的技术发现。

我们为什么期待DeepSeek？

DeepSeekR1某种程度上是中美AI发展的一个重要节点。在此之前，一个公认的观点是，中国AI至少落后美国2-3年，每个人都对此深信不疑。当高端算力卡被锁住以后，大家会认为中美AI的差距会越来越大，

DeepSeek不仅打破了这种叙事，也是和国产芯片适配的重要贡献者，试图打破高性能GPU 供给受限的现实。

去年8月，DeepSeek更新更新V3.1 后提及，DeepSeek 采用的 UE8M0 FP8——这是一种数据压缩格式——“是针对下一代国产芯片设计”。前文提到的用国产开源的 TileLang 替代 Triton 也是这类工作，能在基础层更有主动权。

去年9月，DeepSeek-V3.2更新，有开发者发现DeepSeek 把底层的算子库从主流的 CUDA 和 Triton 语言换成了 TileLang。后者是北京大学杨智团队发起的开源项目。

这意味着DeepSeek将会在技术底座全面“去美化”。

据《The Information》及多家科技媒体证实，DeepSeek在V4版本的开发过程中，打破了此前优先与英伟达、AMD合作的行业惯例，拒绝向这两家美国芯片巨头提供预发布版本的访问权限。取而代之的是华为。

如果V4在华为芯片上跑出有竞争力的性能，它将是全球第一个不依赖英伟达的前沿AI模型。

从更宏大的叙事来说，这意味着中国AI有希望发展出自己的生态，从而完全逃离来自美国的限制。这些让许多人有足够的理由，去确保当DeepSeekV4登场时，至少仍然是最好的模型之一。

开放融资这件事当然说明了DeepSeek不是一家能完全对抗商业引力的公司，它随后也一定会做出更多和同行并无二致的商业化举动，比如推出更多的Agent产品。但惊喜一定不是突如其来的，每一个惊喜背后一定是长期的技术积累和坚持。

就像梁文锋自己说的，我们不是有意成为一条鲶鱼，只是不小心成了一条鲶鱼。

参考来源：

全天候科技：DeepSeek不会向资本低头

晚点LatePost：晚点独家丨Kimi 计划提前 1 年授予 27 届顶尖人才期权

晚点LatePost：V4 发布前的 DeepSeek：特质、组织和梁文锋的独特目标揭秘DeepSeek：36氪：一个更极致的中国技术理想主义故事

界面新闻：AI投入大幅增加，字节跳动2025年净利润下滑超70%

锦缎：DeepSeek百亿美元估值融资传闻背后的四重逻辑判断

投资界：再等等梁文锋

几天前，一款号称全球首款隔空充电的智能门锁正式发布，它采用了AuraCharge奥充™红外光无线能量传输技术，可在3.5米范围内实现稳定供电，能量供给效率为传统太阳能充电的40倍。

它的生产商是鹿客科技。今年2月，这家以“全球静脉锁第一”和“AI家庭安全管家”标签的智能锁企业已经正式递交了招股书。

但这款承载了“永久续航”概念的产品，并没有在智能锁行业中激起多大的水花。为啥呢？

有业内人士告诉陆玖商业评论，这款产品的概念噱头远大于实用性，毕竟智能锁需要充电的场景相对较少，在普通智能锁动辄几千块差价的对比下，消费者未必愿意为此买单。

招股书也揭示了鹿客科技的业绩阴影面：自有品牌收入连续萎缩，ODM代工业务占比却从50.6%一路攀升至61.6%；研发投入占比从7.3%滑落至6.1%……

一边是发布会上对于高端化和技术创新的高调宣言，另一边却是行业对产品实用性的冷静审视。这种强烈的反差，恰恰勾勒出鹿客科技当下最真实的处境：这家由技术理想驱动、被雷军“钦点”的企业，究竟是一家真正的科技公司，还是一家深度绑定小米的代工厂？

01

“小米锁王”的成功代价，

一家科技公司沦为了代工厂？

先来聊聊鹿客科技的技术底色。

这家企业的创始人陈彬是清华电子工程系硕士，当过索尼算法工程师，后任百度多媒体云及小度智能家居负责人，是典型的技术派创业者。

早期，鹿客科技的前身云丁科技曾以市场化公寓业务为主，以低价走量的形式在to B市场上攻城略地，很快就做到了智能门锁行业的第一名，吸引了一大波明星资本先后入局。

到了2017年，雷军在小米内部群转发了一张三星智能锁照片，并提问：“小米能不能做”。

考虑到智能锁复杂的机械结构、上门安装的服务压力与安全红线，小米最终放弃自研。同年9月，小米旗下天津金米投资以947.37万元入股，鹿客由此成为小米生态链中唯一的智能锁企业，陈彬也被业内称为雷军“钦点”的“小米锁王”。

这笔投资的商业逻辑在当时看无懈可击：小米用最小的成本补齐了智能锁品类，鹿客则获得了品牌背书和渠道入口。对一家初创公司而言，能进入小米生态链，无异于拿到一张通往规模化生产的高铁票。

在百度、小米、顺为资本等一众明星资本的托举下，鹿客的估值从1333万元一路狂飙至35亿元。截至IPO前，陈彬通过直接及间接持股控制30.35%股权，为实际控制人；百度合计持股18.43%，顺为资本持股7.25%，海纳华持股6.49%，小米天津金米持股1.75%。

但资本从来不是免费的午餐。每一轮融资背后，都隐含着对增长和回报的刚性预期，但从业务结构来看，鹿客的硬伤也一目了然。

2023年、2024年及2025年前三季度，鹿客的ODM代工业务收入占比分别为50.6%、53.4%、61.6%，占比一路攀升。至2025年前三季度，超过六成营收来自代工。鹿客科技对第一大客户（即小米）的依赖度已高达60.6%。

客户集中度本身不是问题，问题在于单一客户的议价权是否已经大到足以影响你的商业模式。当小米既是股东又是客户，鹿客在定价权上还有多少自主空间？从毛利率走势看，答案并不乐观。ODM业务毛利率从2024年前三季度的22.4%降至2025年同期的20.1%。公司整体毛利率从35.2%降至31.2%。

相比之下，同期自有品牌的毛利率更高，为46.9%。但2023年该板块收入为3.19亿元，2024年降至2.93亿元，2025年前三季度进一步萎缩至1.59亿元。同期，产品平均售价从1126.6元/套跌至919.8元/套，降幅达18.36%。

量价齐跌是消费品领域最危险的信号之一，它背后通常隐藏着很多致命的问题：比如需求在萎缩，竞争在加剧；或者品牌溢价能力在流失，渠道推力在减弱。

从鹿客的业务模式来看，更可能是后者——当消费者习惯了小米渠道里“高性价比”的鹿客产品，品牌独立溢价的认知基础就被悄悄掏空了。

低毛利的代工业务占比攀升，高毛利的自有品牌持续萎缩。创始人陈彬也陷入反思，直言鹿客“只是做对了一款产品，大部分用户和流量都是靠小米渠道带来的，不是鹿客真正的品牌流量”。

拿了小米的钱、绑了小米的渠道，自有品牌反而被代工模式反噬——这正是“小米锁王”光环下难以挣脱的路径依赖。

IPO递表前夕，创始人陈彬曾接受媒体采访时特别强调，“资本市场应更聚焦其作为独立技术品牌的全球成长性。”

然而，当一家公司六成营收来自单一客户、自有品牌持续萎缩时，“独立技术品牌”更像是一种美好的愿望，而非事实。对于现阶段的鹿客而言，在IPO之路上要回答的不仅是“能不能赚钱”的问题，更要回答“能不能独立赚钱”的问题。

02

研发失血、现金流告急，

鹿客的“AI故事”还能讲多久？

业务结构失衡后，财务数据的恶化也随之而来。鹿客科技的年营收虽然早已突破10亿元大关，但2025年前三季度净利润仅为3198万元，利润率为4.1%。

放眼整个智能锁行业，利润薄不是鹿客一家的困境。头部企业凭借品牌溢价和技术壁垒或许还能守住利润，但代工属性强的企业却面临着盈利能力的进一步挤压。根据洛图科技数据，2023至2025年，中国智能门锁市场均价从1042元降至892元，行业整体价值规模明显缩水。

鹿客科技的处境，正是这种行业分化的缩影。以一把智能锁卖出约千元计，每卖一把锁，鹿客只能赚约40元。作为对比，萤石网络2025年营收59亿元，归母净利润5.67亿元，净利率约9.6%，是鹿客的两倍。

而微薄的利润空间，意味着任何风吹草动都可能侵蚀本就脆弱的盈利底线。

更值得警惕的是，鹿客的经营现金流已经由正转负。2023年经营现金净流入约8948万元，2024年骤降至124.7万元，2025年前三季度变为净流出3830.7万元。截至2025年9月末，公司现金及现金等价物仅余6673万元。

招股书坦承：“运营现金流量可能受到持续研发投入及运营资金管理需求等多重因素的不利影响……倘若未能取得所需额外融资，公司的运营可能会受到限制，增长战略可能无法实施”。
经营现金流直接反映了企业真实的造血能力。鹿客的现金正在从流入变为流出，意味着在现有业务模式下，公司不仅无法产生自由现金流，还需要不断消耗账上现金来维持运营。招股书显示，贸易应收款项周转天数从70天升至101天，减值拨备从220万元增至630万元。客户回款变慢叠加存货增加，流动性压力正在加剧。

值得一提的是，鹿客作为一家以“AI家庭安全管家”为标签的公司，研发投入持续下滑。2023年至2025年前三季度，研发开支占总收入比重从7.3%降至6.1%，而销售及营销开支通常维持在研发开支的两倍左右。

相比之下，萤石网络持续投入自研AI大模型赋能智能锁产品线，德施曼在高端价位市场凭借AI大模型与生物识别的深度融合构建了技术护城河，在2000元以上价位段市场夺得销量与销额双料第一。

虽然鹿客手握720项专利，2026年初还在CES上发布了号称“全球首款具备远距离无线光充电功能的AI智能锁”V7 Max，但如果没有将技术领先转化为市场份额和品牌溢价，最后只能是一场叫好不叫座的独角戏。

更直接的信号来自募资用途。招股书显示，IPO募资用途之一为“偿还部分现有债务”。对于一家尚未上市的成长型企业而言，这通常意味着两件事：要么现有债务已对公司经营构成实质性压力，要么业务本身已无法产生足够现金流来覆盖债务成本。 

在行业增速放缓、价格战持续的背景下，35亿估值的“AI故事”，正建立在一个越来越脆弱的财务底座之上。

03

光环下的裂痕：

创始人套现与品控争议

2025年，中国智能门锁全渠道销量1781万套，同比仅增长2.0%，补贴退坡后增速明显下滑。这意味着，行业已经从增量扩张的“跑马圈地”阶段，正式进入存量博弈阶段。

行业高速增长期，水涨船高，人人都有饭吃；但当潮水退去，企业的治理底色和产品底蕴才会暴露出来。于鹿客而言，财务数据承压、业务转型乏力、行业增速放缓三重压力叠加之下，公司治理与产品层面的裂痕正在被同步放大。

去年12月底，在鹿客科技递表港交所前不到两个月，联合创始人张东胜将其全部股份以2600万元对价转让给陈彬，彻底退出股东名单。

事实上，两人早在2021年就已经埋下了分道扬镳的种子。彼时，鹿客科技因产品没有差异化“被行业第二、三名公司超越”，“内部甚至一度放弃C端自有品牌”。

作为公司创始人之一、从百度时期便负责技术研发的CTO，张东胜在那一年另起炉灶创办皮皮熊科技，主营老年人代步车。同一年的年底，陈彬决定重返业务一线，核心目标就是重整自有品牌——聚焦做高端化，比如聚焦2000元以上的高价值市场和人群，同时做靶心用户的聚焦。

知情人士透露，2022年，陈彬从组织层面推动变革，引入了华为的IPD（集成产品开发）产研管理方式，在内部提倡产研团队要主动往前迈一步，要懂市场，更要懂用户，同时销售和市场团队也要往后看，在产品定义阶段就要参与进来。

这些管理动作的方向无疑是正确的。但问题在于，IPD体系本质上服务于“产品创新驱动增长”的组织形态，而鹿客当前的业务现实是“代工订单驱动增长”。说白了，IPD改革解决的是“如何做对产品”的问题，但鹿客面对的更根本困境是“做哪个市场”。

但事实上，当一个企业已经深度嵌入另一家巨头的供应链和渠道体系时，抽身而出意味着不仅要重建渠道、重造产品、重树品牌，还要在转型阵痛期承受营收断崖的风险。如今好几年过去了，鹿客的转型暂时尚未看见成效。

而转型的阵痛，从来不只是财报上的数字。当一家公司同时要应对代工订单的交付压力、自有品牌的渠道重建、以及资本方对增长的追问时，最先被牺牲的往往是那些“重要但不紧急”的事——比如产品的品控、售后的投入。

黑猫投诉平台上，关于鹿客智能锁的投诉近1000件，消费者投诉集中于电池故障、指纹识别失效、售后服务不到位、“过保就坏”等。有消费者反映安装仅三天即出现故障，售后检测后以“已过保修期”为由要求付费维修。另有消费者在保修期内遭遇售后推诿，官方售后以“非官方店铺购买”为由拒绝保修。

此外，公司前身云丁科技2018年因虚假广告被罚款30万元，2019年因产品安全风险被京津冀三地消协约谈。

在智能锁这个品类里，“安全”不是加分项，而是及格线。一家主打“安全”的智能锁企业，如果在产品质量、售后服务等最基本的安全维度上频频失分，它失去的不仅是单个客户的信任，更是动摇了整个品牌赖以生存的根基。

洛图科技数据显示，2025年小米、德施曼、凯迪仕稳居销量前三名，合计销量份额达28.3%，强者恒强的格局持续固化。

在智能锁行业竞争日趋白热化的当下，德施曼、凯迪仕在前，华为、萤石等跨界者围剿在后。号称“全球静脉锁出货量第一”的鹿客科技，究竟是作为一家技术品牌而崛起，还是彻底沦为一家代工厂？这个问题，最终还得鹿客自己来回答。

千问AI眼镜S1在4月15日开启现货发售，开售仅10小时即在天猫、京东、抖音等主流电商平台拿下多项销量榜单第一。

此前一个多月里，千问AI眼镜G1也已在3月8日开售首日全渠道现货售罄，上市首周占据线上AI眼镜市场超70%份额。而在更早的2025年11月，夸克AI眼镜S1一度在多个渠道“上架即售罄”，发货周期被拉长至45天。

对于外界而言，一个看似费解的悬念浮出水面：同样是阿里生态下的AI眼镜，千问和夸克究竟是何关系？

事实上，千问S1与夸克S1在硬件端几乎没有差异，核心零部件均搭载了高通骁龙AR1与恒玄BES2800双旗舰芯片、双目Micro-LED双光机、索尼IMX681等。最大的差别在于软件层面——夸克S1的默认系统为夸克OS，需要OTA升级至千问OS；千问S1则出厂内置最新千问大模型。

2025年12月，阿里合并智能信息与智能互联事业群，成立千问C端事业群，由集团副总裁吴嘉统筹千问大模型、千问App、夸克及AI硬件业务。这解释了为何阿里在AI眼镜赛道看似有两条业务线并行：它们本质上是同一支团队、同一套底层能力，以不同品牌完成市场验证后的统一收口。

而千问AI眼镜S1扮演的，正是千问大模型走向物理世界的“躯壳”——模型驱动产品，而非产品搭载模型。这一逻辑使阿里的打法以稳为核心：不追求硬件参数上的极致突破，而是将成熟的阿里生态服务迁移至眼镜端，力求在每一个功能节点上做到“及格以上”。

就在阿里稳扎稳打的同时，另一股力量也在悄然酝酿。

彭博社记者马克·古尔曼在《Power On》通讯中披露，苹果正在加速开发一款代号为N50的AI智能眼镜，预计最快于2026年底或2027年初发布，正式上市时间或落在2027年。这款产品不带显示屏，配备了摄像头、扬声器，外形与普通眼镜类似，依靠Siri和Apple Intelligence提供AI视觉分析、实时翻译、环境感知等功能。

苹果甚至暂停了Vision Pro的升级改造计划，将资源集中投入到智能眼镜研发中——从追求“空间计算”的宏大叙事，到押注一副能戴出门的无屏眼镜，苹果的转向本身，就是对行业方向的一种确认。

“百镜大战”的喧嚣与真相

市场的热度有数据支撑。

Omdia数据显示，2025年全球AI眼镜出货量达到870万台，同比增长322%；国际数据公司（IDC）预测，2026年全球智能眼镜市场出货量将突破2368.7万台，其中中国智能眼镜出货量将突破491.5万台。增速之快，在全球消费电子品类中可谓绝无仅有。

各路玩家正从不同维度发力：

Meta不断拓展产品线，推出处方AI眼镜和运动型Oakley系列；

华为宣布其AI眼镜将于4月20日正式发布；

科大讯飞在消博会上展出的AI眼镜主打语音翻译和视觉翻译，围绕商务办公场景展开；

乐奇Rokid、雷鸟创新、XREAL等国产品牌也保持活跃。

在细分赛道上，以视频功能为核心的AR眼镜在2025年下半年增长超80%，雷鸟以42%的份额领跑；波导类AR眼镜同比激增超600%，乐奇凭借先发优势和产能扩张夺得出货量冠军。

IDC预测，2029年全球智能眼镜出货量将突破4000万台——这已不是一个“会不会爆发”的问题，而是一个“何时真正成为主流”的问题。

但市场的真实逻辑远比出货量数据复杂。巨头们涌入AI眼镜赛道，其意图早已超越硬件销售本身。

阿里将支付宝、高德、飞猪等生态服务迁移到眼镜上，本质是在为千问大模型找一个高频使用的物理入口，其生态体系的商业化红利以万亿计；华为的AI眼镜深度融入鸿蒙生态，与手机、手表、电脑无缝联动，强化用户对鸿蒙的依赖；就连跨界入场的理想汽车，也试图通过智能眼镜为车载生态延伸，将导航投射、语音控车等能力前置到用户视野中。

巨头们并非想靠卖眼镜赚钱，而是以眼镜为纽带，将用户锁在自身生态里——这是一场入口级的防御战，而非单品销量的竞速赛。

不会重走AR眼镜的老路

如果将今天的AI眼镜热潮与数年前AR/VR的狂热做对比，最核心的区别或许在于：这一轮赛道的逻辑发生了根本性转向。

苹果Vision Pro的冷遇便是最清晰的注脚。这款售价高达3499美元的头显，被苹果高管私下认为是“过度工程化”的产物，过重、价格过高以及内容与应用匮乏使其始终难以出圈。它代表了“技术先行”的路径——在技术尚未成熟时，先将所有尖端能力塞进一台设备里，再等待生态自然生长。然而这条路径已被证明行不通。

苹果的N50则代表了截然不同的思路。它没有屏幕，外观与普通眼镜别无二致，甚至被一些评论视为“保守”。但正是这种“降维”选择，恰恰戳中了上一轮XR浪潮最大的痛点：用户不愿意为了一项尚未被验证的功能，接受一个过于笨重、过于昂贵的设备。无屏设计降低了用户的使用门槛和佩戴负担，骨传导技术搭配AI视觉实现了无需刻意操作的“无感交互”。这种“先让用户戴得上，再让用户离不开”的渐进策略，与Vision Pro形成鲜明对比。

阿里走的是另一条路，但同样呈现出“求稳”的特征。千问S1采用的二维双目衍射光波导与Micro-LED单色方案，并不追求硬件上的极致体验，官方宣传的40°FOV背后，是阿里很清楚自己的优势不在硬件供应链。

其真正的着力点在于：将支付宝的“看一眼支付”、高德的AR导航、飞猪的智能翻译等成熟服务移植到眼镜上，形成“所见即所得”的软硬协同体验。正如一家初创AI眼镜创业者所说，“包括我自己，所有厂商本质上都是做供应链集成”——在硬件差异化越来越难的今天，真正区分高下的，是模型的智能深度和生态的服务广度。

这恰恰是AI眼镜不会重蹈AR眼镜覆辙的核心原因。

上一轮AR热潮中，硬件是主角，生态是附属品；而这一轮AI眼镜的演进中，硬件正在退居为承载AI能力的“壳”，生态和模型才是真正的内核。决定产品力的不再是OS，而是模型本身。当硬件参数不再是竞争的唯一标尺，AI眼镜才真正走出了“又一个VR头显”的宿命。

从“戴得上”到“离不开”

AI眼镜真正的想象力，并不在于它能替代手机的哪些功能，而在于它能否创造出手机无法完成的全新体验。

一个最直接的例证是南京禄口机场的千问AI眼镜全球首店。在机场这一高频、高移动性的场景中，旅客只需一句话就能完成实时导航、跨语言同声传译、会议纪要生成等操作，所有信息通过近眼显示技术清晰呈现于视野中。无需频繁查看手机、无需低头操作——这种“视线即交互”的体验，手机确实做不到。

类似的场景正在多个维度铺开。乐奇Rokid展出的AI眼镜可以实现实时语言翻译、实时导航、视觉化快捷支付等功能，甚至能够将他人说话内容实时转化成文字，为听障人士提供帮助。科大讯飞的AI眼镜围绕商务办公场景，可以实现边录音、边拍照、边记录并形成会议纪要。亮亮视野推出的“AR+AI”会议翻译系统支持54种语言实时翻译，翻译结果输出最快可控制在百毫秒。从机场出行到商务会议，从听障辅助到工业巡检，AI眼镜正在将AI能力从抽象的概念转化为可感知的价值交付。

而更深层的想象力在于“慢思考”——那些不追求即时反馈、而是基于场景和上下文进行深度推理的应用场景。

一场长达数小时的会议，AI眼镜可以自动梳理逻辑，区分不同发言者的观点，提炼核心待办，甚至根据生态协同逻辑自动创建任务。这种能力不再是手机App的平移，而是真正基于穿戴设备的贴身感知而催生的新体验形态。

在技术底层，光波导方案的迭代速度正成为推动行业前行的关键引擎。歌尔光学已首发50°视场角（FOV）碳化硅刻蚀全彩光波导显示模组，采用折射率高达2.65的碳化硅基底，成功突破传统玻璃基底FOV难以超过30°的物理限制。

产业链层面，全球超过80%的AI眼镜供应链企业来自中国，在长三角便可完成所有核心零部件的采购与测试。一位业内人士预测，一旦光波导技术进一步突破到80°FOV的平衡点，智能眼镜将与AR眼镜合流，届时所谓的“杀手级场景”自然会生长出来。

从阿里的“稳”到苹果的“变”，从Meta的全球统治到中国厂商的全面追赶，AI眼镜行业正处在一个微妙的时间节点。那些能在硬件创新上下真功夫、同时又不被硬件本身束缚住想象力的玩家，或许才能真正跨越从“戴得上”到“离不开”的那道分水岭。

文生视频AI战事已结束。

4月8日，一匹名叫HappyHorse的“快乐马”从天而降，在Artificial Analysis视频评测榜上横扫Seedance 2.0、可灵3.0等一众好手，登顶榜首。谜底揭开——它来自阿里ATH创新事业部，一款15B参数的统一Transformer视频生成模型，支持文本、图片联合生成视频与同步音频。消息一出，整个AI视频赛道为之一震。

而就在快乐马亮相的前几天，大洋彼岸传来另一声闷响：3月24日，OpenAI正式宣布关停Sora，网页和App端将于4月26日下线，API则延迟到9月24日。Sora的官宣关停距离OpenAI与迪士尼签下多年合作协议，不过三个月。

两年前，Sora的首发惊艳了整个科技界，彼时国内视频AI还在蹒跚学步。

而今，字节的Seedance 2.0于2026年2月7日发布，以2K原生清晰度和导演级镜头语言重新定义了工业级AI视频；快手可灵3.0紧随其后，2月5日上线即以1249 Elo分登顶排行榜；阿里的快乐马更是后发制人，直接碾压前两者。

视频生成这条赛道上，国产AI后来居上，已是不争的事实。

但烟花绚烂的另一面，另一个隐忧却在逼近。

在大洋彼岸，从未涉足多模态的Anthropic，用它最新的Claude Mythos模型，搅动了华盛顿和华尔街。其不仅在各项能力上，大幅领先上代旗舰模型，且已经具备了自主发现网络漏洞，并将其攻破的能力——这也是Anthropic自称敢公开发布，只对少数经审核的机构有限开放的原因。

据媒体报道，Mythos发布后，美国财长贝森特与美联储主席鲍威尔在华盛顿财政部总部紧急召集花旗、摩根士丹利、美国银行等华尔街巨头的CEO开会，核心议题只有一个：Mythos模型可能引发系统性网络安全风险。

无独有偶，4月9日，OpenAI也发布了GPT-5.4-Cyber，一款具备先进网络安全能力的模型，同样仅向少数合作伙伴开放——这是对Anthropic Mythos的直接回应。

这，就是当下中美AI的另一面写照：

同样是火药，有人拿来做烟花，有人已经铸成了军火。

01

汝之砒霜，吾之蜜饯

除了关停Sora，OpenAI的主营业务日子也不好过。

截至2026年2月，ChatGPT的周活跃用户已达9亿，坐拥全球最大的AI用户池。但这9亿用户并不等于9亿份利润。其商业模式里，每赚1美元需要烧掉1.7美元的基本事实没有改变。

时至今日，OpenAI依然没法撼动谷歌和Meta在数字广告市场的统治地位，难以通过广告规模变现，单靠订阅覆盖不了成本。OpenAI的2026年ARR约为240亿美元，看似庞大，但仍未能盈利。

反观Anthropic，从一开始就没走过C端路线。Claude被定位为生产力工具，Claude Code在AI编程市场拿下了54%的市场份额，服务超过30万家企业。到2026年4月，Anthropic的ARR已经突破300亿美元，正式超过OpenAI。这个数字在一年前还只是90亿。

更关键的是，Anthropic超过1000家企业客户每年付费超过100万美元，客户粘性极高——这不是运气，是路线的胜利。

所以今年，OpenAI改变了其核心战略，将从消费级娱乐产品向企业级生产力工具收缩，精简模型产品线，将资源集中于GPT-5.4系列及下一代"Spud"模型。Sora的关停，正是这一战略的体现。

可以预见的是，今年AI的主战场将在to B领域，Anthropic的一系列新品发布和增长曲线都证明了AI To B的天花板很高，而OpenAI背负着巨额亏损也及时调整方向，持续加码生产力工具方向。

中国厂商在春节期间广撒红包，元宝、千问、豆包纷纷进入下沉消费级市场，如今Seedance2.0、可灵3.0、“快乐马”在文生视频领域击败Sora，看上去，太平洋两岸的AI主攻方向出现了分野。

客观来说，中国厂商的AI产品具有成本优势，收入主要靠API调用和C端订阅。比如快手可灵的ARR截至2026年1月已突破3亿美元，2025年12月单月收入超过2000万美元，这在国内已是标杆级的成绩。

但和Anthropic的300亿美元ARR相比，差距仍是百倍量级。

然而，简单比较收入数字是不公平的，也是不准确的。中国AI市场不同于美国，有自己的逻辑。

Sora在Open AI手里就是纯赔钱货，但See dance2.0在字节手里却是助推器。Seedance 2.0是抖音生态的一部分，它的任务不是独立盈利，而是在供给端降低创作者成本，为平台灌入更多内容。即使模型调用成本再高，收入无法覆盖成本，但只要创作的内容能增强抖音用户的使用时长和用户粘性，抖音广告因此持续增长，那算总账也是划算的。须知，据报道抖音 2025年净利润已达到500亿美元，逼近Meta的水平。

同样的逻辑适用于快手可灵——它是快手内容生态的基础设施，快手也不吝于持续加码基建，2026年Capex预计达260亿元人民币，其中大部分将投入可灵和基础大模型的算力建设。

更重要的是，中国大厂自身既是AI的消费者，也是供应商。字节、阿里都在自研芯片，推理成本的优化空间远比外界想象的大。阿里云更是连续十个季度AI相关产品收入实现三位数增长，2026财年Q3云收入同比增长36%，达到432.84亿元。

可以说，相比起要独自打造商业生态闭环的Anthropic、Open AI，有着丰富生态和应用场景的中国科技大厂要从容得多。

另外，中国厂商的B端并非空白，只是走的是“平台嵌入”路线——把AI能力作为阿里云、抖音、淘宝的基础设施，而非像Anthropic那样直接售卖独立的AI产品。

但问题在于，这种“嵌入式”策略虽然稳健，却始终停留在帮助创作者和商家“降本增效”的层面，或者集中在云服务领域。编程、网络安全，这些真正决定数字世界话语权的高壁垒领域，中国厂商尚未像Anthropi这样深入地涉足。

作为对比，Anthropic 从创立之初就把编程和安全作为核心竞争力。Claude团队250+ 工程师中，大部分在做编程语言理解、代码审计、安全推理——这是职能化的专业分工。而国内厂商做编程工具是把它当作大模型的一个“功能模块”，不会投入百人级别的专项团队去把它做成护城河级的产品。

02

算力的鸿沟

中美AI走出两条截然不同的路线，某种程度上，是在不同算力阶层下，各自找到的最优解。

Anthropic不搞多模态，专注于编程和安全，这看上去像一种克制，实则是一种奢侈。它背后有亚马逊80亿美元的真金白银，加上谷歌提供的100万TPU算力。有了这样的弹药库，Anthropic才能心无旁骛地在一个方向上做深度研发，而不必像中国厂商那样急于在C端变现来自证价值。

这种正面攻坚的好处是显而易见的。Claude Code 占据了54%的AI编程市场份额，就是技术深度转化为商业护城河的最佳范例。Mythos模型强大到能发现软件系统中人类工程师都难以察觉的漏洞，这种能力既是防御利器，也是潜在的进攻武器。

OpenAI紧随其后发布GPT-5.4-Cyber，说明美国AI行业已经形成共识：网络安全和编程领域的AI，才是真正的战略制高点。

但这样的模式也有其代价：亚马逊和谷歌的扶持，本质上是一种“算力封建制”——用TPU和Trainium换取AI公司的股权和技术绑定。

2026年4月，Anthropic与Google和Broadcom签下3.5GW TPU合约，预计2027年上线，

这意味着Anthropic无法在短期内摆脱Google的芯片，哪怕英伟达的GPU更好用，它也得优先跑在亚马逊自己的芯片上。

这也是为什么Anthropic正在与Broadcom合作自研芯片，这是其对冲这种依附关系的风险的措施。

中国厂商侧重2C，根本原因是没有算力霸权可以依附。花出去的每一分钱，都必须体现在财报上的增长。

这绝非虚言。据不完全统计，截至2025年底，美国实际掌握全球约75%的领先AI算力，中国则约占17%–18%，而且其中相当一部分还是出口管制实施前采购的存量英伟达芯片。

目前，全球AI训练算力总量约在10的27次方 FLOPS量级，美国头部科技巨头单独拥有的算力，可能都超过中国所有企业的总和。更棘手的是，由于国产芯片能效落后，中国企业实现相同FLOPS的算力，电力消耗比美国高出约40%。当然好消息是，国产算力芯片正在追赶，电价也比美国便宜。

除了算力上的差距，美国B端的付费意愿也为这种路线差异提供了土壤。仅以Mythos面向的网络安全领域为例，美国网络安全市场2026年规模约为1000亿美元，全球则超过5200亿美元。如此庞大的市场，足以支撑Anthropic对Mythos的天量投入。

相较之下，中国AI在消费级赛道的优势，折射的是整个中国互联网的基因：全球最卷的短视频生态、最挑剔的内容创作者、最完善的移动支付体系。这些土壤天然孕育出C端AI产品的爆发力。

但翻到硬币的另一面，中国B端的现实是：GDP已达美国的70%，企业级SaaS市场规模却不足美国的二十分之一。这个悬殊的比例，并不完全是技术落后造成的，而是根植于更深层的市场结构——中国企业长期习惯于买断制软件，付费意愿低，续费文化更是远不及美国成熟。

这种结构性差异，直接决定了商业逻辑：在中国做高壁垒、高客单价的B端AI产品，投入产出比天然失衡。市场不奖励精深，只奖励规模。

03

AI黑暗森林

如果AI只是纯市场竞争，那么自可以根据双方的资源禀赋，各走各的。但如今AI已不仅关乎经济效益，尤其是Mythos横空出世后。

Mythos的能力是发现漏洞，但硬币的另一面，是进攻。当一个AI模型能在几分钟内找到大型金融系统的安全漏洞时，它距离被用作网络武器，只有一层薄薄的政策约束。

在这个意义上，AI竞赛正在从“谁的PPT、视频更好看”，转向“谁能摧毁对手的数字基础设施”。这不是危言耸听，而是Mythos和GPT-5.4-Cyber同时出现所昭示的行业走向。

Anthropic甩出Mythos，OpenAI全面转向企业级生产力工具，都预示着AI竞赛进入了下半场，我们姑且称之为“黑暗森林竞赛”，即To B硬实力竞赛，缺乏相关能力的经济体，会成为别人的猎物。

在C端，战线已经相对稳固，不会有太大变化。无论是中国科技大厂，还是美国的谷歌、Meta，都有着丰富的生态、场景，AI不过是锦上添花，提高流量的货币化速率，短期内AI新秀们无法撼动其地位。

这或许就是Anthropic、 OpenAI先后To B的原因。而在B端和G端市场，遵循的是赢家通吃法则，这不仅是指市场份额，更是面向企业和政府的AI产品，失败者损失的不仅是营收和广告费，而可能是整个数字安全体系的主动权。

在可预见的未来，各国都会越来越重视这个领域。但有趣的是，这个领域未必是阿里、字节这些现有巨头的最佳战场。它们的定位、生态、组织架构，天然更适合C端大规模应用。虽然大厂都有云安全部门，但那更多是支持型的存在，各大厂都没有那么庞大的独立预算和算力去做一个中国版Mythos。

毕竟，即便在美国，Mythos也不是微软、谷歌这些大厂所创造的。

Mythos 的安全能力（如发现零日漏洞、编写 exploit）并非专门训练所得，而是代码、推理和自主性能力全面提升后的“自然涌现”。这恰恰是“AI六小龙”乃至新兴AI创业企业的机会。

2026年3月27日，智谱AI 发布了GLM-5.1，在SWE-bench Pro基准测试中刷新了全球最佳成绩，超越了Claude Opus 4.6和GPT-5.4。在754B的参数下，编程能力达到了Claude Opus 4.6的94.6%，价格却只有其五分之一，且以MIT协议开放权重。

GLM-5.1的出现，证明了一件事：在编程这个关键领域，中国模型的技术差距是可以缩小的。

但要说要求六小龙能在短期内拿出比肩Mythos的产品，也很容易滑向一种站着说话不腰疼的唯心主义。

杨植麟、闫俊杰们当然知道编程、网络安全领域的战略价值。但如果算力被死死卡住，如果国内B端/G端市场暂时给不出几百亿美元的ARR来支撑研发，如果连生存的现金流都成问题，仅仅靠“意识上的警觉”，显然不能变出几万张H100，用以训练Mythos这类怪兽。

既然正面战场受制于算力铁幕，中国AI厂商真正该进行的，其实是一场不对称的战争，必须在软硬件两条路都要齐头并进。一方面，大厂、六小龙在coding上加大投入，比如阿里就一直在增强Qwen基础大模型中的编码能力，还上线了专属Coding模型；Kimi K2.5 的Coding 能力在 2026 年初发布后，被广泛认为是国产开源模型中最强的代码生成模型之一。

另一方面，国产模型也在适配国产算力基础设施（芯片、互联、框架），据报道，这方面正在取得进展，而在此期间，还要保持技术栈不掉队。

在商业化方面，如果国产的Mythos出现，肯定会有G端订单，B端金融机构也有需求，除此之外，还能出海。广大南方国家东南亚、中东、非洲、拉美——这些市场的企业同样有B端数字化、网络安全需求，如果Anthropic、 OpenAI继续藏着掖着，那么很可能就会复制开源模型的一幕——美国厂商固守闭源市场，保持利润率，但广阔市场空间被中国开源模型占据。

网络安全有点像刘慈欣笔下的黑暗森林法则——所有人都想保护自己，但如果有可能也想毁灭其他人，你不确定别人是否有善意，最安全的策略是把他往坏里想，做好战斗准备，猜忌链形成。

在黑暗森林里，最先开枪的人未必能活到最后，但没枪的人肯定不能活着走出森林。

已经陷入增长停滞的空调市场，因为一场线上互撕重新进入公众视野。

4月14日，格力电器市场总监朱磊在微博平台怒斥，上海家博会期间，海信空调公然剽窃格力原创的“真铜实料”四字进行宣传。朱磊认为，“真铜实料格力造”通过中央电视台的报道，在全国广泛传播，家喻户晓。更重要的是，这不仅仅是一句广告语，不仅仅是概念，而是一个完整的标准。

随后，海信空调空气事业部品牌总监杨祥玺回怼称，“真铜实料”不属于任何企业，并晒出格力曾申请加入“空调铝强化应用研究工作组”的申请表，指责格力“又当又立”。

双方互怼之后，最新的进展是——4月15日，朱磊深夜连发5条微博质问杨祥玺：“你是否保证全部家用空调产品均采用了两器铜管及两机铜线电机。如果是，真铜实料欢迎你。”同时，朱磊表示这个问题留给对方后，将暂时不再回应。

但杨祥玺并未继续在微博回应，而是转战微信视频号，连发3条视频回击。

在海信空调生产车间，杨祥玺用现场实拍的方式证明海信空调“真铜实料”所言非虚。4月16日夜晚，杨祥玺还拿出最新证据——“格力的（某款）5匹空调拆机结果显示，使用了铝线电机。”

截至目前，格力方面未再回应，双方的口水仗暂告一个段落。但是争议之后，压在空调行业上头的成本挑战、市场竞争却正在愈演愈烈。

“真铜实料”，谁的发明？

回顾海信与格力的这场“线上回怼”，双方争议的焦点起于“真铜实料”是否为格力原创。

针对于“真铜实料”的原创问题，格力高管朱磊表示，如果“真铜实料”是海信传播在前，格力无论如何不会拿这句话当广告语进行传播。但在格力将“真铜实料格力造”应用于全媒体传播之前，并未看到哪家家电企业用此宣传。

同时，朱磊称“品牌传播是一种创作，并非看词句简单与否，要看究竟谁进行了有力传达，形成有效认知。”因此，朱磊认为海信空调的“真铜实料”宣传，剽窃了格力的创意。

对于格力高管朱磊的质问，海信高管杨祥玺则对外表示，早在2016年，就有媒体报道过家电企业使用“真铜实料”进行宣传，其中包括海信、长虹、创维等，但不包括格力，究竟是谁剽窃了“真铜实料”的概念尚无定论。

“‘真铜实料’这四个字，不姓格也不姓朱，而是属于所有中国人。”杨祥玺强调。

也有法律界人士对笔者表示，“真铜实料”仅为四个字的短语，过于简短。在司法实践中，此类极短的广告语通常因缺乏必要的表达量和独创性，难以被认定为著作权法意义上的“作品”，因此不受著作权法保护。

同时，“真铜实料”直接描述了空调产品“使用真实铜材料”这一特点。

该短语属于对商品主要原料及质量的直接描述性词汇，固有显著性很弱。根据《商标法》，此类仅直接表示商品主要原料等特点的标志，原则上也不得作为商标注册

“铝带铜”，谁在说谎？

除了“真铜实料”宣传的原创性争议，海信和格力持续互怼的另一个焦点是谁家的空调是名副其实的“真铜实料”，谁家又是在“铝带铜”欺骗用户。

“海信所发布的证书里，清清楚楚地只注明两器使用了铜管，连接管使用了铜管，压缩机电机、风机电机，却并未说明。那么究竟海信空调两机绕组用的是铜？是铝？还是部分用了铜，部分用了铝？那么哪部分用了铜，哪部分用了铝？”

朱磊表示，真铜实料，意味着蒸发器用铜管、冷凝器用铜管，意味着风机电机绕组用铜、压缩机电机绕组也用铜。格力坚持“真铜实料”，是为消费者守住底线。如果格力不这么做，铝货遍地可能是分分钟的事。

随后，在杨祥玺回应视频中，海信空调的生产车间现场，蒸发器和冷凝器所使用的均是内螺纹的铜管。不过，杨祥玺并未在视频中展示，海信空调所使用的风机电机和压缩机电机绕组的实际用材。

与此同时，杨祥玺还最新发布视频称，格力曾向消费者承诺：格力在中国市场上没有一台铝线电机空调产品，但此前有博主在对格力（某款）5匹空调进行拆机时发现，其所使用的风机电机为铝线电机。

截至目前，格力方面未对此做出回应。

事实上，所谓空调行业的“铝带铜”，实际指的是空调行业为应对铜价高企而推动的技术路线，试图通过结构设计、材料改性和工艺升级，使用铝材部分替代铜材。

铜是空调的核心原材料，占空调成本的20%左右。2025年全年，铜价的涨幅超过34%，从年初约73830元/吨涨至年末约99180元/吨，沪铜主力合约最大涨幅甚至超过40%。这直接加剧了空调行业的成本压力，导致行业毛利率普遍承压。

相对而言，沪铝主力合约年度涨幅约为15%，且现货铜铝的绝对价差为77000元/吨，铜价约为铝价的 4.06倍。巨大的铜铝价差及其悬殊的涨幅，也是驱动空调行业技术路线变革的重要原因。

为控制成本，2025年以来，美的、海尔、海信、小米等19家企业联合倡议推动“铝代铜”技术应用，而格力成为唯一拒绝参与的空调头部品牌。但是，一份《空调铝强化应用研究工作组成员申请表》显示，2025年3月27日，格力曾主动申请加入“铝代铜”工作组。

“格力参与研究而不参与19家企业联合推动的“铝代铜”倡议，这是两件完全不同的事情。”

朱磊称，作为行业企业，参与新材料研究是分内事。也正因为长期研究的结论，董总（董明珠）曾明确表示：“铝代铜不是不能用，而是我们无法保证在替代之后还能达到我们对品质的要求，那就不用。”

互怼之后，空调行业往何处去？

海信与格力的隔空互怼，让空调行业的现实热度短暂飙升，但空调行业的未来依然前途未卜。

2025年，空调行业呈现 “量增额减” 的典型特征：销量在政策刺激下增长（7604.3万台，同比增长4.7%），但激烈的价格战导致零售额未能同步提升（2356.6亿元，同比下降0.4%），其企业营收和利润表现分化明显。

其中，海信2025年暖通空调营收为388.29亿元，同比减少了3.61%，毛利率27.43%，同比减少了1.12个百分点；格力消费电器（空调为主）2025年上半年营收为762.79亿元，同比减少了5.09%。

在整体市场下行的过程中，小米成为了最大的变量。

2025年，小米空调销量超850万台，同比增长 24%，创历史新高，是小米大家电中增长最快的品类。小米空调所在的IoT板块全年收入 1232亿元，同比增长18.3%；毛利率 23.1%，同比提升2.8个百分点，创历史新高。

市场份额方面，2025年全渠道数据显示，美的（约29%）、格力（约17%）、海尔（约15%）仍居前三，但小米（约10%）已紧追其后，成为最大的增长变量。小米推出的“千元机”空调，直接拉低了行业均价，迫使传统品牌跟进降价，行业陷入“以价换量”的白热化竞争。

小米集团总裁卢伟冰已公开目标：2030年空调业务要做到中国市场前二。这预示着未来五年，行业头部竞争将更加白热化。

奥维云网方面也表示，空调行业零售量在国补刺激下保持增长，但整体规模受价格战影响基本持平，行业均价触及近五年最低点。增长失速与价格失守的局面，反映行业已进入存量市场深水区，价格竞争白热化，市场分化加剧。

接下来，空调行业的价格战还将持续多久，行业增长陷入停滞之后是否还有拐点，一切尚未可知。在存量竞争的激烈博弈中，这些问题将远比“真铜实料”的口水仗来的更加残酷和具体。

3月19日晚上，CEO吴泳铭在阿里2026年Q3财报分析师电话会上，甩出“未来五年，包括MaaS在内的云和AI商业化年收入突破1000亿美元”时，台下的人都在心里默默算账。145亿美元起步，47%的年复合增长率，连续五年。

亚马逊AWS从122亿到1076亿花了八年，年均31%；谷歌云去年Q4增速48%，但基数小，且只有一个季度摸到这个数。

阿里云要的是连续五年。这不是预测，是倒逼。用不可能的目标，逼一家20岁的公司重新学会冲刺。

如今，这声冲锋号有了新回响——一匹叫“HappyHorse”的小马突然杀出，4月10号，阿里官方确认了这匹“小马”归属，称当前处于内测阶段，API计划于2026年4月30日开放，这也让阿里云终于摸到了AI视频的牌桌。

HappyHorse撬开被字节“独霸”的市场

AI视频是当下最明确的商业化场景，没有之一。一条15秒视频消耗30万Token，漫剧、短剧公司的日消耗可达百万甚至千万级。据艾瑞咨询以及天眼查综合数据统计估算，2025年中国AI视频生成市场规模100至150亿元，2026年破200亿元。

但过去两年，这个市场几乎与阿里无关。

字节Seedance 2.0今年2月上线即梦、豆包后迅速引爆。游戏科学创始人冯骥称其为“地表最强”，影视飓风Tim说“改变视频行业”。爆火之后是产能瓶颈——用户排队数小时成常态，499元/月的高级会员也得等3小时以上。3月OpenAI关闭Sora服务后，即梦一个月内涨价三次，积分额度对半砍，企业客户签500万保底协议才能用“满血版”。

即便如此，漫剧、短剧公司仍蜂拥而至。传统真人短剧动辄百万成本、数月周期，Seedance的效率和成本优势是降维打击。到3月底，字节漫剧日消耗突破7000万元，首次超过真人短剧。

火山引擎的“独霸”，客观上给阿里留出了窗口。但窗口不会永远敞开——必须趁Seedance产能瓶颈、涨价争议的当口，快速切入。

转机发生在4月某个凌晨。

一款名为“HappyHorse-1.0”的AI视频生成模型突然在Artificial Analysis Video Arena盲测榜单登顶。在行业还在猜测是谁家的“马甲”时，阿里已经出面认领——这是阿里旗下ATH（Alibaba Token Hub）事业群的创新事业部的内测产品，将于4月30日开放API。

真正值得关注的是水面之下。

据界面新闻报道，阿里云一线销售已经开始主动出击，开挖火山引擎的AI视频客户。 一位 阿里云的销售向界面新闻表示，大模型真正赚钱的就是这些AI视频类客户，但漫剧、短剧乃至整个视频生成类行业的头部客户，之前 阿里都很难接得住。“很多客户现在都是苦于火山引擎的一家独大，一是生成要排队，二是涨价。但凡有一家能力跟他差不多的，价格也不是说特别过分，很多客户都是非常有兴趣的。”

HappyHorse给了撬动市场的支点。上述销售所在团队已拉了一大批企业客户准备邀请内测，其中不乏日消费几十万级别的玩家。

但销售们的焦虑同样真实。盲测榜单的Elo分数波动大，一位生成式AI基础设施创业者直言：“基于我看的视频和Arena测试，远不如Seedance 2.0。”他认为HappyHorse高分部分源于常和老模型对战，“别太当真”。不过他也承认，仍看好其开源潜力。

另一位接近阿里的人士则反驳，“榜单不一定代表真实体验，但能让销售有底气去敲门。以前连门都进不了，现在至少能谈。”

HappyHorse的核心亮点在于动作流畅、自然色彩、动态表现，还支持同步音频生成。根据天眼查综合媒体信息显示，一个打篮球的视频，球的运动物理真实性良好，脚步声、球撞击地板的声音、球鞋与地板的摩擦声与环境音同步。这种音视频天然同步的能力，正是过去一年视频模型领域最关键的技术突破之一。

但在人物细节和多镜头叙事能力上，Seedance 2.0依然保有竞争力。市面上能看到的HappyHorse实例大多是10秒左右的短片，大规模内测和产品上线的反馈，才是真正的试金石。

双线并进开源与商业的赛马

HappyHorse的组织归属，揭示了阿里的内部布局。

今年3月成立的Alibaba Token Hub（ATH）事业群，将五条业务线纳入统一指挥：通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部、AI创新事业部。HappyHorse即来自AI创新事业部，由原快手副总裁、可灵技术负责人张迪带队，张迪于2025年底回归阿里。

通义万相和HappyHorse分属两条线：万相归通义大模型事业部，走开源路线；HappyHorse主打商业场景和客户转化，目前暂未确定是否开源。

这种“双线并进”带有内部赛马色彩，但并不矛盾。万相打开源生态和技术影响力，HappyHorse则负责客户转化和收入变现。而HappyHorse的出现，可以看作阿里云MaaS战略的一个缩影。

一年半前，问任何云厂商销售MaaS能不能赚钱，答案几乎都是摇头。模型价格战把Token单价压到成本线以下，技术不成熟导致应用场景模糊。一个月消费1万元的大模型客户，体量只相当于公有云月消费1000万的客户，销售提成差了一个数量级。

阿里云、腾讯云去年甚至没把MaaS纳入考核。

转折发生在2025年下半年。Agent的爆发让Token消耗指数级增长，单次任务消耗量是传统Chatbot的100到1000倍。多模态崛起则打开了新空间——文生图、文生视频的算力消耗远高于文本，利润空间相对可观。

据吴泳铭披露：百炼MaaS平台过去三个月Token消耗增长6倍，MaaS未来将成为阿里云最大收入来源。

HappyHorse的面世，让阿里在视频生成这个最大增量市场里终于有了筹码。销售团队的商机分级随之改变：过去按金额10万、100万、1000万，现在按Token 10亿、100亿、1000亿。

尽管估算值和实际消耗有偏差，但Token成了通用语言。至少大家能对齐了。而对齐之后是定价策略的选择。如果阿里以更低价格切入视频生成市场，对字节的冲击将立竿见影。日消耗几十万元的漫剧公司，每百万Token便宜几块钱，一年下来就是可观的成本差距。

但降价也是双刃剑。阿里云近期已因全球AI需求爆发和供应链涨价，将AI算力、存储等产品最高提价34%。视频模型领域若反向操作，可能引发整体定价体系的混乱。

平头哥的底牌自研芯片背后

涨价潮中，阿里有一张其他厂商难以复制的牌——平头哥自研GPU。

根据3月阿里财报首次披露：自研GPU规模化量产，累计出货47万枚，60%以上算力服务于外部客户，年化营收达百亿级别。4月18日的涨价名单中，平头哥“真武”系列AI算力价格上涨5%～34%。

芯片自研的意义不仅是成本可控，更是定价话语权的掌握。当全球AI算力供应链涨价，阿里云可以更有底气地调整价格，而不至于被上游绑架。

HappyHorse的出现，让这种垂直整合有了新支点。如果视频生成模型能大规模跑在平头哥芯片上，阿里将掌握从训练到推理的完整成本控制权。但产能瓶颈是现实约束。天眼查媒体综合报道显示，目前阿里云AI算力供给处于供不应求状态，部分区域行业线已提前完成2026财年销售目标。47万枚出货量“听着大，但放在全国AI算力需求里，占比还很小”，一位芯片行业人士分析。

而HappyHorse的内测和即将开放的API，将是平头哥芯片承载大规模视频生成任务的首次实战检验。效果能否兑现、客户能否留存、成本能否优化，三者环环相扣。

阿里的豪赌身份认同与估值确认始

47%的年均复合增长率，意味着每年要新增近半个当年的阿里云。但传统云市场增速已大幅放缓，友商价格战持续施压。

更隐蔽的威胁是MaaS成为入口。客户从MaaS切入后，往往顺势采购计算、存储等基础云资源。火山引擎借此打破“难以进入客户采购名单”的困境——先通过模型服务建立关系，再向底层延展。

HappyHorse的推出，让阿里也能打这张牌。销售团队已经拉好内测客户名单，其中不乏日消费几十万级别的视频生成企业。如果这些客户能在内测中验证效果，后续的云计算、存储、大数据产品将顺理成章地跟进。

但客户迁移成本不容忽视。Seedance 2.0经过两个月积累，已在大量工作室生产流程中扎根。即便效果相当，换工具也意味着重新适应。HappyHorse能否提供足够的差异化价值，是撬动迁移的关键。

摩根大通的测算颇具诱惑：若阿里云五年实现1000亿美元收入且获得合理估值，仅云业务价值可达4000亿美元——远高于阿里当前约3000亿美元的整体市值。

在证明1000亿美元目标不只是口号外，更大的命题是身份认同。阿里究竟是“有云的电商公司”，还是“有电商的云公司”？本质上是一次科技股的身份声明。

组织层面，阿里习惯用“高目标倒逼”激活变革。“取其上者得其中”，哪怕最终未达1000亿，也可能逼出800亿的结果。

4月30日的API开放，将是HappyHorse的首次大考。是成为“Seedance杀手”，还是又一个“高开低走”的故事，市场即将给出答案。

吴泳铭在财报电话会的最后说了一句话：“我们没退路。要么冲上去，要么等着被重新定义。”

HappyHorse的嘶鸣，是这声冲锋号的最新回响。但冲锋之后能否胜利，取决于那匹小马能不能真正跑起来。

【TechWeb】4月17日消息，Anthropic宣布去最新模型 Claude Opus 4.7 已全面可用。相比 Opus 4.6，新模型在高级软件工程领域实现了显著进步，在多模态能力上视觉能力也大幅增强能产出更高质量的界面、幻灯片等。

Opus 4.7 的定价与 Opus 4.6 相同，每百万输入 token 5 美元，每百万输出 token 25 美元。

Anthropic在官方在公告里明确写道：新分词器会导致相同内容的token数变为原来的1.0到1.35倍。而API单价没变，实际成本就是变相上涨了10%-35%。

目前，已经有不少用户连夜试用了最新的Claude Opus 4.7，从社交平台上的信息来看，用户对Opus 4.7的评价较为两极。

大部分用户认可Opus 4.7在编程能力的提升，但是在文案撰写、对话沟通方面槽点较多。

Claude Opus 4.7主要能力提升

根据Anthropic官方贴出来的数据，在编码与推理方面，Opus 4.7 在处理复杂、长期运行的任务时更加严谨和一致，能够自行验证输出结果。用户反馈称，原本需要密切监督的复杂编码工作，现在可以放心交给 Opus 4.7。该模型能够严谨且一致地处理长时间、多步骤的任务，精确遵循指令，并在汇报前主动验证自身输出。

Opus 4.7支持更高分辨率的图像输入，长边最大可达 2,576 像素（约 375 万像素），是前代 Claude 模型的 3 倍以上。这使得模型可以处理依赖精细视觉细节的多模态任务，如读取密集截图、从复杂图表中提取数据、像素级参考等。

Opus 4.7 严格按字面意思理解并执行指令。这意味着为旧模型编写的提示词可能会产生意外结果（因为旧模型会宽松解释或跳过部分内容），用户需要据此重新调整提示词和工具链。

内部测试显示，Opus 4.7 是更高效的金融分析师，能生成严谨的分析模型、更专业的演示文稿，并实现更紧密的任务整合。此外，在第三方评估 GDPval-AA（涵盖金融、法律等领域的经济价值知识工作）上，Opus 4.7 也达到了最先进水平。

Opus 4.7 更擅长使用基于文件系统的记忆，能够在多轮长时间工作中记住重要笔记，并在新任务中直接利用这些记忆，减少前期的上下文输入。

安全性方面，Opus 4.7 配备了自动检测和拦截功能，可阻止涉及禁止或高风险网络安全用途的请求。Anthropic表示，安全专业人士如需将 Opus 4.7 用于合法网络安全目的（如漏洞研究、渗透测试、红队演练），可申请加入新推出的“网络验证计划”。

总体而言，Opus 4.7 的安全性与 Opus 4.6 相似：在欺骗、谄媚、协助滥用等令人担忧的行为上发生率较低。在诚实性和抵御恶意“提示注入”攻击方面，Opus 4.7 优于 Opus 4.6；但在某些方面（例如对受管制物质给出过于详细的减害建议）则略有不足。

新增xhigh级别选择，更费token了

Anthropic发布的blog显示，Opus 4.7上还同步更新了不少新功能，包括：

Opus 4.7 在 high和 max之间新增了xhigh（极高）努力级别，让用户在困难问题上更精细地权衡推理质量和延迟。

在 Claude Code 中，所有计划的默认努力级别已提升为xhigh。对于编码和智能体用例，建议从high或 xhigh开始测试。

除了支持更高分辨率图像外，还公开测试了“任务预算”（task budgets），让开发者可以引导 Claude 的 token 开销，使其在较长运行中合理分配工作。

Claude Code 新命令/ultrareview命令会启动专门的审查会话，通读代码变更并标记出细心审查者才能发现的 bug 和设计问题。Pro 和 Max 用户可免费试用 3 次。

此外，auto mode（自动模式）已向 Max 用户开放，Claude 可代为做出权限决定，从而以更少的中断运行更长的任务，同时降低风险。

另外，值得注意的是，Opus 4.7 是 Opus 4.6 的直接升级版，但有两点变化会影响 token 使用量，需要提前规划：

一是，新分词器改进了文本处理方式，但同样的输入可能会映射为更多的 token，具体比例约为 1.0~1.35 倍（取决于内容类型）。

二是，更高努力级别下的思考量增加，尤其是在智能体场景的后续轮次中，Opus 4.7 会产生更多输出 token。

用户可以通过调整努力参数、设置任务预算或提示模型更简洁来控制 token 使用量。

Anthropic 的内部测试显示，在内部编码评估中，所有努力级别的 token 效率均有提升。

用户评价两极

对Opus 4.7的编程能力，不少用户在实际体验后均给出了肯定的评价，能力确实更强大了。

让不少用户破防的，是token消耗。有用户表示，官方通篇吹视觉提升，一个字没提这玩意儿吃token跟喝水一样。拿同一张设计稿试了下，Opus4.7的输入token直接飙到Opus4.6的3倍多。

另外，Opus 4.7一些能力不升反降。

在长上下文检索上，Opus 4.6评分能到78.3%，Opus 4.7直接掉到32.2%。Anthropic解释说新模型遇到缺信息会直接报错，不像以前那样瞎编。用户实际试下来，就算信息明明白白在上下文里，它也能给你漏掉。法律、金融这种靠长文档吃饭的，慎用。

Opus 4.7的联网搜索和Agent能力也微降了。其Agentic search评测BrowseComp评分从Opus 4.6 的83.7%掉到Opus 4.7的79.3%，更是被GPT-5.4（89.3%）甩开一截。

被吐槽最多的是Claude Opus 4.7的文笔大变味。

好多写作者表示，Opus 4.7现在满嘴“稳稳接住”“压实闭环”这种大厂黑话，破折号乱用，续写内容干巴巴。用户吐槽：“以前用它改文案，现在改它的文案花两倍时间”。

最后，思考过程还给藏了。Opus 4.7默认不输出推理摘要，想看逻辑得手动加命令。复杂任务出错，你根本不知道它哪一步想岔了，排查成本翻倍。有人说官方怕被蒸馏，但开发者体验真的喂狗了。

总之，Opus 4.7不是无痛升级。你要不是硬核编码场景，建议先观望。

4月17日凌晨，Anthropic正式发布Claude Opus 4.7。

这是该公司目前最强的公开模型，主打编程和智能体任务，图像分辨率提升至此前三倍，上下文窗口维持100万token，API定价保持不变，输入每百万token 5美元，输出25美元。

但真正反常的是，Anthropic这次发布的新模型自己也承认并非最强。该公司坦言，尽管Opus 4.7在多项指标上有所提升，但在部分关键能力上，仍不及近期亮相的Claude Mythos Preview。

围绕这次升级，不少讨论却不是“它更强了”，而是“它更难聊了”。一些早期体验者和测试者发现，Opus 4.7在编程、终端操作和多步骤智能体任务上进步明显，但在分析、写作、研究这类非代码任务上，反而更容易显得生硬、字面，也更少主动调用工具和网络搜索。

Anthropic官方明确提醒用户，和Opus 4.7打交道得换一套方法，别再指望它像旧模型那样替你“揣摩意思”，而要更直接地下指令。换句话说，这不是一个更会聊天的新旗舰，而是一个更适合干活的公开版本。

01编码和工具能力是真涨了，但网络搜索反而退步了

看基准测试数据，Opus 4.7最强的改进在编码上。

首先是SWE-bench Verified基准测试，模型要解决真实的GitHub issue，即程序员平时在开源项目里遇到的那种实际bug或者功能需求。模型得自己看懂代码、找到问题、写补丁，然后验证修复是否有效。这是目前行业里公认最接近真实开发场景的测试之一。

Opus 4.7在这个测试里拿下了87.6%，比上一代Opus 4.6的80.8%高了将近7个百分点，也超过了Gemini 3.1 Pro的80.6%。

还有更难的SWE-bench Pro测试。模型需要跨四种编程语言，不光是修一个文件里的bug，可能要同时改多个文件并理解整个项目的结构。Opus 4.7的得分从53.4%跳到了64.3%，涨幅超过10%。这意味着上一代模型在这上面十次任务要失败差不多一半，现在十次里能成六次多。GPT-5.4的得分是57.7%，Gemini 3.1 Pro是54.2%，Opus 4.7已经把差距拉开了。

实际用起来怎么样？

Shopify高级工程师本·拉弗蒂（Ben Lafferty）说，Opus 4.7感觉智力上真提升了且代码质量明显更好。模型会自己删掉那些没意义的包装函数和多余的支架，边干活边修正自己的代码，这是从Claude 4系列以来见过最利落的一次升级。

Factory公司的技术员列奥·楚拉科夫（Leo Tchourakov）也观察到类似的效果。Opus 4.7能把任务从头做到尾而不是半路停下来，任务成功率比Opus 4.6提高了10%到15%，工具错误更少且验证步骤的执行也更可靠。

在终端操作方面，Terminal-Bench 2.0用于测试命令行环境里的熟练度。模型需要导航文件系统、执行DevOps任务并在终端里调试程序。Opus 4.7得分69.4%，比Opus 4.6的65.4%高了4个点，也稍微超过了Gemini 3.1 Pro的68.5%。早期合作伙伴Warp证实，Opus 4.7通过了以前Claude模型都没能通过的终端任务，包括一个Opus 4.6完全搞不定的并发bug。

工具调用能力上，MCP-Atlas基准测试衡量的是复杂多轮工具调用。想象一下你让智能体去查数据库和调API，然后根据结果再决定下一步操作，中间可能要来回用好几个工具。Opus 4.7在该测试中得分77.3%，领先GPT-5.4的68.1%和Gemini 3.1 Pro的73.9%。如果你在构建需要路由到多个工具的业务编排智能体，这个数字最为关键。

Augmentcode联合创始人伊戈尔·奥斯特罗夫斯基（Igor Ostrovsky）提到，Opus 4.7不光原始能力强，处理现实世界的异步工作流、自动化、CI/CD和长期任务都表现出色。而且模型思考更深且会带来更有主见的观点，而不是光顺着用户的意思走。

在计算机操作测试OSWorld-Verified中，模型要跟真实桌面软件交互，包括点击按钮、填表单以及在GUI环境里完成任务。Opus 4.7拿了78.0%，比Opus 4.6的72.7%高了5个多点，也比GPT-5.4的75.0%强。再结合图像分辨率的三倍提升，那些需要读取密集UI界面或者看懂截图的自动化脚本能力会有明显改善。

财务分析方面，Finance Agent v1.1测试多步财务任务，包含做财务模型、生成专业演示文稿、规划投资策略。Opus 4.7得分64.4%，领先GPT-5.4 Pro的61.5%和Gemini 3.1 Pro的59.7%。Anthropic还提到Opus 4.7在GDPval-AA这个跨金融、法律和专业领域的知识工作评估上也是领先的。

但有一个地方确确实实翻车了。

在智能体搜索测试BrowseComp中，模型要做多步网络研究，浏览多个页面、综合信息并跨页面推理。Opus 4.7得分79.3%，反而比Opus 4.6的83.7%低了4.4个百分点。GPT-5.4 Pro在这个测试上拿了89.3%，Gemini 3.1 Pro也有85.9%。如果你的项目需要大量网络调研和多页面信息整合，这个退步得心里有数。Anthropic自己公布的表格里这也是唯一一个明显倒退的指标。

推理能力上，GPQA Diamond测试物理、化学、生物学领域的博士级别推理。这个测试现在快饱和了，所有前沿模型都挤在91%到95%之间。Opus 4.7得分94.2%，和GPT-5.4 Pro的94.4%、Gemini 3.1 Pro的94.3%基本持平，比Opus 4.6的91.3%有提升。大家其实已经拉不开差距了。

Humanity's Last Exam是目前最难的多模态推理测试，考的是人类知识前沿的问题。Opus 4.7在不使用工具的情况下得分46.9%，使用工具得分增至54.7%。而Opus 4.6使用工具时得分53.3%，所以有进步但不大。Mythos Preview使用工具后得分64.7%，差距还挺明显的。GPT-5.4 Pro得分58.7%，也比Opus 4.7高一点。

视觉推理CharXiv测试科学图表解读，这是Opus 4.7进步最大的地方。不使用工具时从69.1%跳到82.1%，使用工具时从84.7%涨到91.0%。这直接来自分辨率的三倍提升。有早期合作伙伴测试自主渗透测试的计算机视觉，视觉敏锐度从54.5%直接飙到98.5%。对于那些需要读密密麻麻的截图、技术图纸、数据图表的应用来说，这个提升是实实在在的。

多语言问答MMMLU上，Opus 4.7得分91.5%，比Opus 4.6的91.1%稍高，但Gemini 3.1 Pro的92.6%依然领先。如果你主要做非英语的问答任务，Gemini可能更合适。

安全和对齐方面，Opus 4.7是第一个搭载生产级网络安全保障措施的Opus模型。Anthropic的自动化行为审计显示，整体不对齐行为比Opus 4.6有适度改进，诚实性和抵抗提示词注入攻击的能力提高了，但在给管制物质提供过度详细的减害建议方面有一点点退步。

彭博社报道称，Opus 4.7实际上是一个被刻意削弱了网络安全能力的版本并自带“安全枷锁”。Anthropic在训练过程中专门实验了如何“差异化降低”模型的网络安全能力，并加入了自动检测和拦截高风险网络安全请求的机制。

Anthropic也表示：“我们从这些保障措施的现实部署中学到的东西，将帮助我们最终实现广泛发布Mythos级别模型的目标。”

Anthropic自己的评估是大体上对齐良好且值得信赖，虽然行为还没完全理想。Mythos Preview仍然是Anthropic训练过的对齐最好的模型，Opus 4.7就是个桥梁，先在这上面测试安全机制以后再推广到Mythos级别。

02 API规则收紧了，老用户得做迁移

这次升级不是换个模型名字就能直接用的。Anthropic收紧了好几处API行为，现有团队得做迁移工作。

首先扩展思考预算被移除了。以前你可以给模型设定一个固定的思考token预算现在不行了。如果你还在请求里发budget_tokens参数，API会返回400错误。采样行为也更严格了，非默认的temperature、top_p、top_k值都会被拒绝，同样返回400错误。这意味着你不能简单地把模型名字从opus-4-6改成opus-4-7就完事，请求模板、内部预设、测试预期都得重新过一遍。

其次推理内容的可见性变了。思考内容默认是被省略的，除非调用者主动要求看摘要版。这对于那些已经习惯在调试时直接看模型推理过程的团队来说是个不小的改动，你用来监控模型行为的那套工具可能需要调整。

第三Opus 4.7用了新的tokenizer，同样一段输入内容，现在消耗的token数量比以前多出0%到35%不等，具体取决于内容类型。这可不是小事情。更长的提示词、反复跑的智能体循环、带了很多图片的输入，可能比预期更快触及成本上限或者截断阈值。Anthropic自己建议在迁移生产工作负载之前，先在实际流量上测一下token影响。

好消息是任务预算功能在公开测试版里上线了。你可以给智能体设置一个token支出的硬性上限，最低2万个token起。这样长时间运行的调试会话就不会突然给你一张吓人的账单。

还有一点，Opus 4.7支持100万token的上下文窗口，用的是标准API定价且不用额外付长上下文溢价。这点对需要处理大代码库或者长文档的团队很友好。

03用新模型得换套路：别跟它闲聊并直接下指令

Claude Code负责人鲍里斯·切尔尼（Boris Cherny）亲自写了一篇最佳实践指南。核心意思是用Opus 4.7你得换一套打法。

首先Opus 4.7不再支持固定预算的扩展思考，改用自适应思考。也就是说模型自己判断什么时候需要多想以及什么时候可以快速回应。好处是简单问题响应快，坏处是它可能低估某些任务的难度。

沃顿商学院教授伊森·莫利克（Ethan Mollick）就遇到了这个问题。他说模型经常觉得非数学非代码的内容是低努力任务，然后就产出更差的结果。在分析、写作或研究任务上，模型基本上很少启动深度思考，这意味着工具和网络搜索也不怎么用。

莫利克还抱怨说虽然还没测完所有东西，但经常发现对于这类用例，答案质量比Opus 4.6的扩展思考模式还低。更让他不满的是在Claude Code里能设置思考级别但在Claude Cowork里不能。他最后怼了一句，AI公司好像总觉得编码和技术工作是唯一重要的智力工作，但实际上根本不是这样。

切尔尼在指南里给了一个解决办法。如果你想要模型多思考，就在提示词里明确说这个问题比看起来难且仔细一步步想。如果你想要它快点回应少想点，就说优先快速回应且有疑问时直接答。这样能省token但难的步骤上可能会丢失一点准确度。

其次Claude Code里默认努力级别改成了xhigh。这是新加的一个档位，介于high和max之间。官方推荐大多数编码任务用xhigh就够了，因为max虽然分数更高但收益递减还容易过度思考。低和中等努力级别留给对成本或延迟敏感的任务。如果你已经是Claude Code用户但没手动改过设置会自动升级到xhigh。切尔尼建议大家试试不同档位，不要直接把旧设置搬过来。

第三也是最重要的，跟Opus 4.7说话要直接。它不再像旧模型那样会揣摩你的意思而是严格执行你给出的指令。以前那种比较随意且靠模型自己脑补的提示词现在可能会翻车。官方建议第一次轮次就把任务说清楚，包括意图、限制条件、验收标准、相关文件位置必须全给齐。而且要减少来回对话，每多一轮用户交互就多一轮推理开销。

能用自动模式的就用。Claude Code Max用户按Shift加Tab就能开自动模式，模型不用每步都问你我可以这样做吗。对于你已经把上下文都给全了的长期任务这个模式特别合适。切尔尼还教了一招，让Claude完成任务时自己放个声音通知你，它能自己创建基于hook的通知。

第四模型默认行为有变化。响应长度会跟任务复杂度匹配，简单查个东西不会像以前那样啰嗦一堆。切尔尼说如果你对长度或风格有特定要求，在提示词里明确写出来，而且给正面例子比给“不要这样做”的负面指令效果更好。

模型调用工具的频率降低了且更倾向于自己先推理。这在很多情况下效果更好。但如果你确实希望模型更积极用工具，比如在智能体工作中更主动搜索或读文件，那就得在提示词里明确说清楚什么时候以及为什么该用工具。

默认生成的子智能体也更少。Opus 4.7在决定是否把工作分给子智能体时更谨慎。如果你确实需要并行处理多个文件或任务得明确告诉它。切尔尼给了一个示例提示词，明确要求不要为你自己能在单次回复里直接完成的工作生成子智能体，但在跨项目扇出或者读多个文件的时候需要在同一轮里生成多个子智能体。

切尔尼最后总结说，Opus 4.7在长时间运行的任务上比之前的模型表现好很多，特别适合那些以前人工监督是瓶颈的任务，比如复杂的多文件改动、说不清楚的调试问题、跨服务的代码审查、多步骤的智能体任务。他建议把努力级别保持xhigh并先看看第一轮能跑多远。

Replit总裁米歇尔·卡塔斯塔（Michele Catasta）也印证了这一点。他说在日志分析和找bug这类任务上，Opus 4.7用更低的成本实现了更高的质量且感觉像个更好的同事。Notion的AI负责人莎拉·萨克斯（Sarah Sachs）给出了具体数据，多步骤工作流改进了14%，工具调用错误少了66%，智能体现在像个真正的队友了。

但也有不同的声音。

爆料大神草莓哥@iruletheworldmo直接泼了冷水。他说Opus 4.7的改进不算太大，远远比不上OpenAI即将推出的东西。他拿产品线做对比指出，如果看实验室发布的产品和功能数量，Anthropic可能因为发得多显得领先，但要比质量的话Codex远远领先于新的Claude Code桌面产品，而新的超级应用比这个好十倍。他断言OpenAI将会拉开差距。

04企业要不要升级：看你是干活还是查资料

对于企业来说，Opus 4.7标志着AI从创意助手转向可靠操作员。但这不是所有场景的通吃。

数据标注公司Cognition的CEO Scott Wu说，Opus 4.7能连贯工作好几个小时，以前让模型卡住的难题它能硬啃下来。AI法律平台Harvey的应用研究负责人尼科·格鲁彭（Niko Grupen）提到，模型在BigLaw Bench上得了90.9%，处理模糊的文档编辑任务明显更聪明了。

但如果你的团队在构建智能体或者复杂软件系统，这次升级很值得。核心价值是模型的新能力，它不再只是生成一个答案而是在回答之前自己先验证一下这个答案对不对。这种可靠性对于长期工程任务很关键，因为人力监督的成本在那里摆着。

但如果你现在的工作流里Opus 4.6跑得好好的，有几类情况可以先不着急换。

一是你的智能体严重依赖深度网络研究和多页面信息整合。BrowseComp那4.4个点的退步是真实的，GPT-5.4 Pro或者Gemini 3.1 Pro在这类任务上更合适。

二是你已经为Opus 4.6的行为精细调过提示词。Anthropic特别提醒，Opus 4.7改进的指令遵循意味着它会比你预期得更字面地理解指令。依赖旧模型宽松解释或者习惯性跳过某些指令的提示词可能会出奇怪的结果。官方建议在切生产流量之前先在代表性样本上重新测试。

三是你的token预算卡得比较紧。Opus 4.7的新tokenizer会让同样输入消耗更多token，而且它在更高努力级别下会思考更多。建议在实际流量上先测一下影响再决定。

从Opus 4.6整体迁移过来得谨慎。分阶段推出加重新调优是比较稳妥的做法。特别是那些提示词比较脆弱且利润空间又薄的遗留应用更得小心。

另外还有一个背景信息。Anthropic目前正跟美国国防部打官司。后者把Anthropic列为“供应链风险”，因为Anthropic拒绝让模型用于大规模监控或完全自主的致命武器。虽然旧金山法官最初阻止了这个认定，但联邦上诉小组最近驳回了Anthropic的中止请求。

与此同时，之前一些忠实用户抱怨Opus 4.6和Claude Code产品被悄悄降智，说最近的版本更容易陷入探索循环、记不住东西并忽略指令。有人直接说Claude Code桌面应用十分粗糙，配不上一个快万亿美元估值的公司。Opus 4.7某种程度上也是Anthropic对这些批评的回应。

财务上Anthropic的发展倒是很猛。最新估值3800亿美元，而且有报道说投资机构正在给出约8000亿美元的新一轮融资报价。公司年化营收已经冲到300亿美元，主要靠企业客户和Claude Code带动。

结语

最后总结一下。

Opus 4.7是一个有纪律性的模型，它不追求在所有任务上都得第一，而是在编码、工具使用、视觉理解这些实际干活的能力上做深。Anthropic通过允许用户控制努力程度、设定预算并验证输出，正朝着自主数字劳动力的目标靠近。

但这不是一个无脑升级的版本。它的API变了且老代码得改。它的提示词逻辑变了且以前能用的模板可能要重调。它在网络搜索上退步了，如果你主要做研究类任务反而体验会下降。而且真正的顶尖模型Mythos还在后面藏着，Opus 4.7只是那个能公开卖的版本。

对于Replit、Notion、Shopify这些公司的工程团队来说，从看着AI干活到管理AI结果的转变已经开始了。Opus 4.7能不能接住这个期待，得看它在你自己的真实任务上跑得怎么样。

数万部手机满满当当从东边的墙角排到西边，在地上垒起了1米多高。这些半年前还躺在普罗大众抽屉里、鞋盒中被遗忘的电子垃圾，如今在仓库里垒起了一道厚厚的手机墙。

这是回收商张磊过去几天的战绩，这些手机花了500多万，他本想着小赚一笔，毕竟行情实在喜人。

从去年9月开始，废旧手机回收便开始一路狂奔，今年3月中旬，伴随着终端手机市场因为芯片暴涨而启动涨价，废旧手机的行情迎来了巅峰。数码回收网数据显示，其日处理手机量从2025年9月20万部，飙升至2026年3月近150万部，是之前的7倍还多。

但从3月27日开始，价格快速进入了下跌通道。在短短5天内，整体回收价格跌幅超过30%，一些机型甚至腰斩，且并没有止跌的迹象。4月1日开始，电子产品集散地深圳华强北不少回收商暂停收货。

心情随着行情波动，最终，张磊决定封仓——不再收货，也不再卖货，“不卖了，卖了就要赔掉100多万。”

不止张磊，Tech星球了解到，不少回收商都选择封仓，价格的极大波动，不能亏损的底线，让他们选择了按兵不动。从去年9月到今年3月，短短半年多时间，报废手机回收行业走完了其他行业可能需要十年才能经历的周期，没人知道结局如何，但不少人相信，只要坚持，总能等到涨价的那天。

手机回收商从10万暴增到100万人

连续工作了12个小时后，废旧手机回收商浩天终于结束了自己一天的工作，400台报废手机，净利润5000元。这是自去年废旧手机回收行业迎来史诗级行情，浩天赚得最多的一天。

他几乎一整天都坐在电脑前，没空洗脸，没空刷牙，随即扒拉几口外卖，并喝掉了2瓶红牛。一整天下来疲惫异常却也兴奋异常。

3月上旬，废旧手机的行情一天比一天高，内存较大的机型，比如OPPO A93（8GB+256GB）：从100多元涨至300元左右，涨幅约2倍。伴随着行情上涨，前来咨询的人也越来越多。

浩天一天接到了200多个人咨询，他们来的目的非常简单：入行。这个看起来没有门槛的生意成为了所有人眼中的生财利器。“3月暴涨，整个行业就像打了鸡血一样，新机不卖了，二手机不做了，维修也不修了。理发的也收，卖水果也收，各行各业全部加入收破烂的大军。”一位二手手机回收商在社交平台吐槽。

“就这么说吧，去年可能只有10万人，今年肯定过百万人了”，资深回收商赵力称。

回收商们把“以旧换新”玩出了花样，在这里废旧手机可以换万物——联想打印机、春游四件套、凤凰牌自行车、双人蚕丝被、炒菜铁锅、热水壶。他们期待用这样的方式来吸引更多的顾客。

乌央乌央的回收大军马上就创造了行业的历史巅峰。数码回收网数据显示，2025年9月每天在线处理量仅20万，11月升至35万，2026年1月突破40万，3月已接近150万。

以至于，一些回收商甚至拿不出更多现金来收货。浩天就曾遇到过资金紧缺，他不得不向朋友借钱周转。但第二天，当朋友把钱打给他的时候，他马上又像打了鸡血一样重回战斗状态。

几乎每个环节都热火朝天。一线回收报废手机之后，会统一卖给深圳华强北的大型回收商，这些回收商检测后再卖给拆机工厂，最后是芯片或者方案厂商，之后这些芯片就会被重新安装到消费电子产品上，卖给消费者。

一家拆机工厂为了处理每天上千万的订单，他的工厂开始两班倒，但他不敢大规模扩张，因为谁也不知道上扬的曲线什么时候就断了。

芯片回收商依然如此，一位回收商向Tech星球表示，不止一次，他收完货已经是晚上12点了。“现在是每天工作25小时。”短短10天，他就收到了1200万的货，几乎要爆仓。堆积如山的货是财富，也是焦虑。因为价格一天一个样，如果不早点出货，那很有可能亏手里。

但货还是太多了。

爆仓、暴跌，部分机型下滑60%

3月中旬，深圳华强北只有少数的大回收商就停止回收。但到了3月底，停止收货的回收商越来越多，甚至一些档口已经没有人营业。一位一线回收商称，自己给原本合作的上游打电话，好几天都没有人接。

“现在货量整体往深圳那边走的时候比去年要大很多”，赵力称。一些人表示，现在数码回收网质检甚至要排队20天。

“不是翻了几倍，起码有10倍”，一位华强北的回收商称。甚至，每天的工作已经被拆包裹验机塞满，根本没有时间去打包卖货，于是货越堆越多，爆仓就此发生。

显然，不少人都错误预估了行情。

根据中国物资再生协会的数据，我国平均每年产生废旧手机6亿至7亿部。其中，每年进入回收渠道的约为2亿至3亿部。

中国循环经济协会的数据显示，手机废弃后，有54.2%被消费者闲置留存，只有约5%能够进入专业的废旧手机回收平台，或“以旧换新”等正规回收渠道。

而由于芯片价格上涨，这些原本“论斤卖”的报废手机，一下子水涨船高，这才让不少人意识到，原来报废手机是可以卖钱的。当海量的报废机涌入市场，现有的产业链配置完全不足以吞吐蜂拥而至的手机。

因此，爆仓成为了回收商、拆机工厂、芯片厂商共同面临的问题。“市场需求量只有这么大，但是有大量的货往市场输送，比如说，每天市场需要1000万部旧手机，但是每天往市场送的有3000万部手机，作为老板肯定要压价，且短期来看，价格并没有太大涨幅空间”，赵力补充道。

而当供需天平失衡，价格的曲线便不再上扬。

“一两周前，原本可以卖到300元的报废机现在只能卖100元出头，而100多的只有几十块，平均跌幅有50%，甚至更多。”赵力向Tech星球举例称，比如，320元的荣耀X9掉到130元了，260元的红米9A掉到150元了。

更让人头疼的是，由此引发的连锁反应。掌握报废手机话语权的除了市场，最大的便是芯片回收商，但4月1日，不止一位二手芯片回收商和报废机称，自己现在停止收货了，除非以极低的价格。

一位回收商最终决定抛货，原因是他无法忍受每晚做梦都是收手机卖手机，最终40万的货盘，他亏损了12万。这笔亏损抹平了他今年以来所有的利润。

一些回收商等不了，甚至自己开车去华强北，以低于数码回收网15%的价格抛货，只为了可以迅速拿到现金。一位广西回收商称，今年自己一共出了四次货，前三次累计赚了20多万，因为赚到钱了，就收来了更多货，最终他今年直接亏掉了60多万。

最后的窗口期

不过，还有人依然在坚持。

“现在这波下跌行情已经过去20天了，再过10天，应该会小规模上涨了。”浩天说出了自己的看法。这也是许多二手回收商的心声，他们觉得大型回收商手里的库存清掉，那么行情就可以重新回归。

但现实或许并非如此。报废手机的暴涨源于芯片短缺。深圳一位回收二手芯片在社交平台表示，2025年3月 ，拆机的二手芯片LPDD 2GB只需要15元，国产全新20元，进口40元，市场比较健康。当时，吃掉90%二手芯片的客户大多是主要做入门级消费电子产品，这些产品凭借极致性价比，被卖到东南亚、非洲、巴西等地区。

这些二手芯片大多从机顶盒拆出来，但后来因为价格暴涨，二手价格涨到40元，导致入门级消费电子产品用不起了，再之后涨到80多元，白牌商家也用不起了，为了寻找更低的价格，人们把目标瞄准了报废手机。

但是，当报废手机拆出来的二手芯片超出了低端消费电子产品厂商的消费能力，那么市场便会进一步缩小。因为几乎没有品牌愿意丧失信誉，使用二手芯片。没有客户意味着，堆积如山的报废机的价值会大大打折。

不过，包括小米集团总裁卢伟冰在内的多家企业高管都曾反复强调，2025-2027年将是内存成本连续上涨的三年，新增产能要到2027年底才可能产出。

这也意味着，整个链条上的人必须在短短的一年内出货。并且，行情或许并非如浩天所想，因为不止一位大型回收商称，出清的压力依然很大。“一个工厂每天能用掉几万颗芯片，但流入的有上百万颗”，一位芯片回收商表示。

泡沫要全部挤干净依然需要时间，而当市场回归真实的供需关系，对于回收商们来说，真正的比拼也才刚刚拉开序幕。

（备注：文中均为化名。）