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文带来的业务结果。客服问题是否解决，线索是否完成筛选，预约是否成功，订单是否成交。当结果可以被清晰定义，厂商就有可能进一步按任务或产出收费。 行业的计费方式已经开始沿着这条路径变化。 此次更新中，企业微信后台采用“固定用量＋加量包”的设计。 企业先获得可预期的基础额度，再根据实际需求追加用量。管理员可以按周期、部门和成员查看消耗，并单独或批量调整额度上限。 其他厂商也在采用混合计费模式。 微软推出 Microsoft 365 E7，定价为每用户每月99美元，将 Microsoft 365 E5、Copilot、Agent 365 和 Entra Suite 打包进一个席位。 身份、权限、安全和基础 AI 能力由订阅覆盖，部分 Agent 运行和复杂任务则继续消耗 Copilot Credits。企业由此可以同时管理使用者和实际工作量。 金山办公在2026年半年报中提出，WPS 365 将探索“席位＋AI 用量”模式。基础订阅对应办公入口和组织管理，AI 用量则根据复杂任务的使用深度与资源消耗计算。 接下来，在标准化程度高、业务结果容易确认的场景中，按任务或结果收费的新模式可能更快落地。

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？ 即使客户确实需要大规模算力，国产GPU厂商还要回答另一个更加现实的问题：为什么要买你的产品？ 从目前的市场格局来看，这并不是一个容易回答的问题。 根据10月13日路透社援引的IDC报告，2026年上半年，中国数据中心AI加速芯片出货量达到200.8万颗。其中，英伟达出货67.8万颗，占整体市场的34%；华为出货57.2万颗，占28%。阿里平头哥约占7%，其他国产芯片厂商也在争夺不同类型的算力需求。 值得注意的是，在这一统计口径下，中国GPU出货量为99.1万颗，同比下降26%，而其他类型AI加速芯片的出货量达到101.6万颗，同比增长近80%。 尽管IDC认为，GPU出货量下降的原因是中国大陆可销售的GPU仍然有限，但不可否认，从现有格局来看，国产算力市场正在增长和分化，华为昇腾已经建立起覆盖芯片、服务器、软件框架和开发工具的产品体系；阿里、百度等企业则拥有云计算、大模型和内部业务场景，可以在自身业务中持续验证和优化芯片产品，另一方面，非GPU类AI加速芯片出货量快速增长，说明国产AI算力市场正在形成多种技术路线并存的竞争格局。 面对拥有成熟生态和庞大客户基础的竞争对手，独立GPU

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22 日，开发者 Peter James 把 Muse 的文件系统做了解包，发现 Muse 是用 Markdown 存记忆正文，用 Postgres 库存证据、状态和索引，再由后台 Agent 一直整理。 Muse的Md记忆库可谓是五花八门。有短日志记忆，也有对短期记忆进行整理后，形成的持久可更新的记忆区块。 它形成了一条从短期到长期、再到反思的完整链路。 其他的区块更小，甚至有具体领域的记忆文档，以供在具体场景下取用相关记忆和偏好。例如购物画像 memory/shopping/PROFILE.md。它由购物任务直接读取，排除在通用记忆索引之外。 最后，根据这些持久记忆区块的信息，模型会写出一个指导行动的 MEMORY.md。 它从这些材料中精选重要事实、偏好和承诺，形成便于后续调用的简明备忘录。 与此同时，外部还有一条专门反思互动的动线，dreams/ 保存对近期互动的反思，再将其中的经验整理成综合行为指导，影响以后怎样回答、提醒和与用户相处。 这就能够成为一个完整的，关于你个人记忆的小循环了。 而Postgres 库则是一个向量库，它既管理记忆，也保存应用运行数据，主要起一个快速索

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pic 增速不再。即便 Anthropic 在投资者交流日中透露，公司今年第三季度营收环比增速仍高达 45%，单季营收达去年全年的 3 倍有余，但较第二季度 147%的增速已大幅回落，令部分投资者感到失望。 华尔街对 Anthropic 的上市之路寄予厚望。某种程度上，Anthropic 的 IPO 直接反映整个 AI 产业的繁荣与否。如若上市不顺，也会影响其他公司的上市前景。此前，OpenAI 已将 IPO 推迟至明年。 Anthropic 仍在不断对外释放利好消息，为即将到来的 IPO 增加信心。他们在投资者交流日上透露，公司已在第三季度实现经调整后盈利。据此前媒体报道，去年 Anthropic 全年经营亏损超 80 亿美元。 截至目前，Anthropic 累计完成近 20 轮融资，累计融资金额高达 1250 亿美元。今年 5 月，Anthropic 宣布完成 650 亿美元的 H 轮融资，投后估值 9650 亿美元。 增长已经放缓 对于一家成立仅仅 5 年的初创公司来说，Anthropic 的增长可谓奇迹。 去年，Anthropic 全年营收不过 46 亿美元。但仅今年第一季度，

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来。 在海外用户实测中，Muse能够在航班延误后，代为申请补偿；有用户用它比价汽车保险；还有用户让Muse扫描了自己半年内的邮件，发现了一项被遗忘的每月100美元（约合人民币669元）的订阅服务。这些实测，邮件类操作占比较高，且在Meta旗下Facebook、Instagram、WhatsApp等生态外，Muse还能通过浏览器，顺畅访问众多OTA平台、航司及其他预订类网站。 但AI智能体一旦成为用户与平台的中间层，则或将拿走平台把控权，甚至会动摇平台生存根基。比如广告曝光失去载体，用户不再浏览页面，展示位形同虚设；流量分发机制随之失效，平台无法再通过排序与推荐位分配用户注意力。这些均属对平台商业模式的根本性冲击，因此很多平台已明确站出来反对AI智能体如此代用户操作。 全球电商霸主亚马逊（Amazon）对Muse的限制就颇为典型。 比价功能在Muse官宣资料及用户反馈中均多有提及，而该功能的实现，绕不开电商平台。有用户反馈，自己尝试让Muse接入亚马逊购物时，亚马逊弹出提示，有未经授权的AI智能体访问，违反了平台使用条款。 亚马逊发言人劳拉·亨德里克森（Lara Hendrickson）

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nt掀起“抢占办公室”的浪潮之后，大厂正式把战火烧向C端消费者。 智能体的新玩法和老问题 众所周知，个人智能体的底层逻辑，和对话式AI完全不同。普通大模型是一问一答，只做信息输出；而个人智能体拥有执行权：读取屏幕、跨App跳转、填写表单、发起支付、长期记忆个人偏好。 此次Meta推出的Muse，在具体功能上可协助用户在线购物、处理邮件，并在获得用户授权后执行其他代办任务。其使用方式与普通聊天相近，上手门槛更低，还支持自定义名称等个性化操作。在收费上，Muse提供免费版，另设每月20美元、100美元两档订阅。这或许代表着Meta做AI产品的思路，只要把智能体做得更简单，大众就更愿意将其融入日常生活，自然也会掏钱购买更多服务。 所有大厂与头部创业公司都在推出各具特色的个人智能体产品，在创新玩法的同时，依然绕不开两大核心矛盾。 其一是安全与隐私这类的风险问题。在发布前的内部测试中，Muse曾暴露出多起明显的安全与隐私隐患。例如，该智能体曾未经用户许可擅自更改用户密码，甚至在后续使用中未经授权读取了用户的私人短信，并将相关内容透露给用户。而在发布后，亚马逊宣布阻止Muse代表用户在其网站购物，

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一层用户价值。 特别是在最实际的收入方面。公开数据显示，通用AI智能体公司Manus截至今年6月底的年化经常性收入达到4亿至5亿美元，而在去年12月，这个数据约为1亿美元，也就是说Manus在差不多半年时间里，收入翻了4到5倍。这种真金白银的收获，自然是Manus获得5亿美元融资的实力来源。而当Manus推出个人Agent产品Cue时，某种程度上也像是在告诉其他同行自己发现了一块新大陆。 不仅如此，AI办公市场经过了上半年的“跑马圈地”，赛道也逐渐拥挤起来。据艾媒咨询统计，2026上半年，国内上线的AI办公智能体已超过20款。同时，《2026年二季度中国办公智能体平台市场洞察报告》的数据显示，纳入观测的17款主流桌面端产品，合计月访问量从3月的2000万次增至6月的6000万次。尽管办公Agent的增长曲线仍然保持上升趋势，但始终缺乏一个像“登顶APP Store”这样的高光时刻，并且距离企业买单仍然未到火候。 图源：《2026年二季度中国办公智能体平台市场洞察报告》 而在通往Agent商业化的另一条路上，个人Agent或许已经得到了市场验证。 不久前，Instinct创始人Noah

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过四成的位置。阿里巴巴及关联生态23款，紧随其后。快手系14款、美团系11款，萤石系7款，独立App和AI产品也有几十款。整张清单覆盖社交、电商、本地生活、出行、金融、游戏、AI工具——也就是一个普通中国用户手机里最高频的那批场景。 有意思的是大厂阵营的对照。在腾讯、阿里、快手、美团齐齐拒绝的同时，京东系全系应用不在名单里。百度也只见到百度地图一项声明拒绝，其他产品按兵不动。 不拒绝的大厂，背后又有什么考量？据《财经》报道，一位百度人士的回应是，豆包手机出货量还不算大，对百度而言，不是当下要处理的问题。 翻译一下，不是不报，时候未到。 这一连串拒绝名单出来，豆包手机本身受到的冲击也不小，看看满朝文武，豆包手机还有几员大将能用？ 那么，豆包手机助手这个SAEP协议到底是什么？为什么能惹得半个互联网行业集体说“不”？这场拒绝的背后，又藏着智能体时代怎样的结构性矛盾？ SAEP协议，字节想给GUI Agent立规矩 SAEP协议的名字听起来很陌生，它其实是字节自己建立的一个行业标准。 简单来说，字节想和一群App一起商量一下怎么用GUI这件事。 GUI（图形用户界面），就是你每天在手机屏幕上

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启新版本内测。阿里千问则已在此前宣布加速打造Personal Agent。 过去，用户需要进入不同App寻找商品和服务，平台通过搜索、推荐和广告争夺流量。到了现在，个人智能体试图提前承接这些需求，由AI完成筛选、比价甚至交易。如果这一模式成立，部分流量分配权就可能从原有平台转移到Agent手中。 这场竞争的微妙之处在于，大厂既希望自己的Agent成为用户访问其他平台的入口，却未必愿意让竞争对手的Agent进入自己的生态。 一、国内大厂，集体押注个人智能体 字节Spell项目早在今年4月就已启动，由豆包手机助手团队主导，产品定名“小豆”，计划做成独立App上线。去年底，豆包手机助手技术预览版亮相，已经能够通过识别屏幕、模拟点击等方式，替用户完成跨应用操作。 不过，手机助手的部分能力需要手机厂商提供系统级支持，因而受到设备适配和第三方应用权限的限制。Spell则试图把字节在手机端积累的Agent能力，进一步延伸到独立应用，让更多用户能够使用。 项目推进的节奏在9月发生了变化。 随着Meta Muse走红，字节加快了Spell的研发，豆包对话团队也参与其中，计划将个人智能体能力与豆包产品结合

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钱，红果靠用户时长换取广告收入，再反哺内容采购。 2025年红果全年收入超过150亿元，年度爆剧《盛夏芬德拉》分账金额超过1600万元。 番茄小说输出IP，抖音提供流量入口，红果作为播放容器，三个环节在同一集团内部运转。仅抖音一个平台，2026年上半年就上新22.19万部AI短剧，平均每天超过1200部。ㅤ 但这套体系真正让长视频平台难受的地方在于，链条上的其他参与者正在变得被动。 制作公司的成本结构在向字节集中，IP采购、工具使用、投流消耗，大部分支出最终都流向同一个体系。当生产工具和分发渠道属于同一个主体，链条上其他参与者的议价空间就会被大幅压缩。ㅤ 长视频平台面对的局面是：自己搭一套类似的体系，成本极高且时间窗口正在关闭；接入字节的体系，则意味着把内容生产的命脉交到竞争对手手里。ㅤ 红果的1.68亿日活是一个结果，字节铺好的这条路才是原因。长视频平台要入局AI，绕不开这条已经修好的路，也绕不开一个问题：在别人修好的路上走，能走到哪里去。 02 长视频平台为什么不敢先动 截至2025年12月，微短剧的人均单日使用时长达到129分钟，同比增长28.4%，已经超过长视频，跃居视听细分应

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署，还需要OPPO自己承担大量工程工作。 OPPO全球官网最新披露，AI Mind Pilot的新Agent模式初期将同时支持Manus和ChatGPT，并提供一定免费使用额度。已有相关订阅的用户，还可以连接自己的账号继续使用现有套餐支持的服务。这给消费者提供了选择，也让OPPO避免过度依赖单一平台。 但换一个角度，Manus和ChatGPT的能力也可以通过其他设备和服务触达用户。当智能体提供的任务能力越来越接近，ColorOS能够长期保留的差异，更多要依靠系统记忆、设备协同与使用体验。 如果用户只是通过OPPO手机调用自己原本就在付费使用的Manus服务，手机厂商与外部平台之间的价值分配便需要重新计算。 Manus的成本结构也值得留意。按照其官方说明，复杂任务的积分消耗涉及模型调用、云端虚拟机及第三方接口，实际消耗取决于任务复杂程度和执行时间。 并且此次合作的具体上线时间、支持地区与服务权益尚未全部公布。现阶段仅凭产品演示，很难判断Manus究竟能为OPPO带来多少实际使用增量。 OPPO把Agent请进ColorOS，有望节省自主开发的时间，却也把合作伙伴的服务成本、商业规则和产品

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terpoint Research数据显示，长鑫全球DRAM市场份额从2025年Q2的4%飙到2026年Q2的10%。 第二天，SK集团会长崔泰源公开说了一句话：中国“正在以惊人的速度追赶”。 韩国半导体的技术领先，已经从五年缩窄到NAND一年、DRAM两年、HBM三年。 连马斯克也下场评论表示，一旦中国掌握某项产品的制造技术，其规模化生产能力通常会超过全球其他地区的总和，锂电池与太阳能产业便证明了这一点。 对一个GDP两成系在半导体出口上的国家来说，这是巨大的警报。 10月12日：博通CEO说“你们在赌场里” 周一，博通CEO陈福阳（Hock Tan）在新加坡说了一段让市场不舒服的话。 这话从谁嘴里说出来都有分量，但从博通CEO嘴里说出来，分量翻倍。博通自己预测AI芯片销售额从今年580亿美元增长到2028年2300亿美元，一个正在赚得盆满钵满的人，公开警告别人别下注太重。 当天美光跌3.88%，费城半导体指数跌2.67%。 另一个信号更安静：CoreWeave，英伟达扶持的AI算力公司，股价从高点跌17%。四个月前发的债券，二级市场交易价78美分，“AI基础设施”公司的债打了八折。

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50万元、退还全部实习薪资。 据彭博社报道，田柯宇的投资方是五源资本和IDG资本。 这两个标签如何换算成2亿美元估值，是2026年中国AI创投最值得解剖的样本。 朴素的正义，还是精装的报复？ 10月12日，播客“elsewhere别处发生”发布了对田柯宇的访谈，这是他首次完整讲述2024年在字节发生的事。 按他的版本：组里新来的实习生A超额占用算力、随意停掉其他同事的训练程序，受影响的多是性格内向、不敢反抗的人。向leader反馈无果后，他让GPT写了一个程序，在约10天里手动停掉A的任务5次左右。他强调自己从不缺算力，动机是“看不惯A欺负人”。他承认违纪，但否认“投毒”“持续两个月”“嫁祸他人”。他把这称作“朴素的正义”，也承认最终变成了“以暴制暴”。 播客上线第二天，前团队同事依据受害者陈述发布的万字说明在网上流传，给出了另一个版本。 训练异常从2024年3月就开始出现，持续数月，波及多个项目。最诡异的时候，100台机器跑同样的程序，99台正常，偏偏1台异常。北京、上海、西雅图的工程师轮流值守，几乎24小时排查故障。7月30日，团队发现训练环境的PyTorch底层代码被人动过手脚；

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Brookhart表示，过去三个月，投资者一直在下调Anthropic的年化收入预期。今年上半年，Anthropic在部分市场保持领先，如今OpenAI重新成为主要竞争对手。 此外，Anthropic还主动压缩了一部分收入来源。Anthropic向投资者表示，模型蒸馏相关收入占总收入的5%至7%，公司在第三季度已经大幅限制了相关使用。这里所说的模型蒸馏，是指其他模型开发商使用先进模型生成的输出结果，训练自己的模型。由于需要大量调用API，这类行为此前为Anthropic贡献了收入。 但公司的长期资本开支计划仍然庞大。据路透，Anthropic未来十年在云服务、计算资源和基础设施方面的承诺支出超过5180亿美元。 值得注意的是，Anthropic管理层也提醒投资者，随着公司继续投入算力和生物医学研究，目前的盈利状况可能发生变化。以9650亿美元估值及SemiAnalysis估算的740亿美元年化收入计算，Anthropic的估值约为年化收入的13倍。 OpenAI的收入也曾「不及预期」 相比Anthropic，OpenAI最新财务数据引发的争议集中在收入统计方式。 10月8日，据FT，O

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物表现上的真实感给C端创作提供模型底座，通过豆包、即梦等入口触达海量用户；另一方面在B端尝试专业解决方案，比如面向影视行业的白模工具，往工业级生产工具的方向走。 可灵走的是电影质感路线。Kling系列在画面细节、真实感与整体质感上持续投入，4K 60fps、21:9超宽画幅等规格的设置，它想直接对标专业影视制作工具。 Vidu走的是表现力加性价比的路线，对比其他两家，Vidu的优势更多集中在功能创新和效率优化上。比如首创的“参考生视频”、和多主体一致性，后续变成了行业标配能力；同时从Q2到Q4，Vidu模型将生成效率持续压缩，比如Q2将生成时间压缩至10秒以内、Q3 实现16秒声画同出；Q4把旗舰模型的价格打到0.09元/秒起，让人人用得起。 落到产业，当表现力变得可负担，内容生产行业已经发生了实实在在的变化： 对于一些行业来说，随着成本的降低，用户正在从怕抽卡变成可以多跑测试，让好创意在市场上批量跑。 以广告为例，以前一个SKU可能只做一两条视频，因为制作成本高，做完就上线，好不好全凭运气。现在成本下来了，可以做十条八条版本，A/B测试，看哪个转化高就用哪个。 AI短剧《被裁掉的女孩

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成后，长期消耗成本的是推理。好比训练像建造一座工厂，而推理像每天运行这座工厂。当数亿用户每天调用AI助手时，计算成本会持续产生。 微软目前拥有Azure云服务，也是OpenAI的重要合作伙伴。微软公布的数据显示，Azure年度收入已经突破1000亿美元。2026财年第四季度，Microsoft Cloud收入达到593亿美元，同比增长27%；其中Azure及其他云服务收入增长43%。 在应用侧，Microsoft 365 Copilot的商业用户规模持续扩大，付费用户数量已经超过3000万。Copilot、GitHub Copilot、Microsoft Foundry等产品在持续增加对AI推理算力的需求。 换句话说，微软造Maia 300，是因为Azure正在承载越来越大的AI计算压力。 2023年生成式AI爆发后，英伟达H100等高端AI GPU成为全球科技公司的争夺对象。H100单卡价格一度达到2.5万至3万美元，需求高峰期甚至出现交付周期延长的情况。 对于普通企业来说，一块GPU价格昂贵。对于微软、谷歌这样的云计算巨头，真正的压力来自规模。 谷歌用TPU支撑搜索、广告和AI服务

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V4发布后，阿里、腾讯和字节都在与华为接洽昇腾芯片新订单。阿里和腾讯合计锁定了超过45万颗昇腾950PR，订单超过475亿元。 对外，阿里、百度把自研芯片推向市场，会和自己的供应商争夺下一笔订单；对内，自家两个部门也在各算各的账：采购部门考虑哪种卡更合适，芯片团队考虑自己的产品能卖给谁。 不过接下来，产能问题可能会让这些关系更难处理。 据央视财经的报道，国产算力芯片已经“爆单”：国内算力需求达到供给的10倍以上，部分产品交付排期延到一年以后。 据机构测算，2026年国产AI芯片需求约420万颗，中芯N+2供给约260万颗，缺口约40%；华为以五年长约锁定约43%的产能，寒武纪分到9%到11%。 晶圆之外，HBM存储也在紧缺。前面提到的国产芯片涨价，就有高带宽内存采购成本上升的因素。 这个行业的竞争，正在从“谁的芯片性能更强”，变成“谁能拿到更多产能”。 大厂有订单、有资金，也有持续消耗芯片的业务，在争取产能时更有筹码。可它们多拿一份，其他厂商就可能少拿一份。 未来的产能分配，会不会从价高者得，转向某种意义上的统筹安排？ 模型可以继续卷，全栈的故事也可以继续讲，但芯片的订单，要按时交。

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张700W的AI加速卡为例，全年无休地跑，一年要消耗约6100度电，单张卡一年能省下约2700元；要是凑够一万张卡组成集群，一年省出来的就是2700万。注意，这还只是电费这一项。 那这么便宜的电，到底是怎么来的？ 原来，内蒙古西部归蒙西电网管，这是中国除国家电网、南方电网之外，唯一一个省级独立电网。当地允许部分数据中心项目建直连算力集群的专属发电设施，绕开了其他地区开发商普遍绕不过去的电网传输限制。 说白了，便宜的不是电本身，是“过网费”被制度性地免掉了。 第二张是冷。乌兰察布地处北纬42度，年平均气温4.3℃，夏季平均18.8℃，一年有6个月时间供暖，正好是国际公认的数据中心黄金纬度。因此，对建在当地的数据中心来说，一年有接近10个月可以利用自然冷源降温，PUE（数据中心的电能利用效率）最低可达1.1，这也表示在同等技术条件下，能耗节约20%到30%。制冷是AI数据中心仅次于电费的第二大成本，这笔账不用细算。 第三张是距离。乌兰察布到北京直线距离约240公里，坐高铁大约100分钟就能到，更能实现当日往返，可谓“北京向西一步，就是乌兰察布”。此外，当地铺了直通北京的144芯点对点双路光

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研究项目的模型训练任务。字节随后起诉，索赔800万元，并要求他公开道歉。 田柯宇在播客的说法，2024年组里来了一个新实习生，先是占用别人的资源，后来直接停掉别人的程序，专挑性格内向的人下手。他们向leader反映，没有结果。于是他让GPT写了一个程序，进入对方的任务，把它卡住或停掉，好让对方多占的资源被收回。前后大约十天，五次左右。 他说，除了那个实习生，其他人的实验他「绝对没有碰过」。他承认违纪，也承认浪费了大家的时间，但不接受「投毒」和「攻防」的说法。 节目上线当天，一个名为「受害者陈述与证据整理」的网页出现在GitHub上，中英双语。五个人实名作证，其中包括视频生成项目Goku的两位共同一作，以及另一个项目LlamaGen的第一作者。 按照他们的说法，破坏从2024年3月就开始了，比字节通报认定的时间早了三个月，一直持续到7月底。最早针对LlamaGen，往训练要用的文本编码器权重里掺了噪声。4月以后，字节加大视频生成的投入，目标转向Goku。 网页列出了从他个人目录里找到的文件。按网页的解释，训练模型，就是让它沿着误差变小的方向一步步走，他改了优化器，让模型朝误差变大的方向走

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