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一文读懂GPT-5.5：从今天起，OpenAI“不卖”Token了

当地时间4月23日，OpenAI正式发布新一代旗舰模型GPT-5.5，官方将其定位为“面向真实工作的全新智能层级”，也是迈向全新计算机工作方式的重要一步。 这次发布核心关注的有两点： 一是效率层面的突破：同等延迟下，模型更大了，速度却没慢。GPT-5.5上下文窗口达到100万Token，但它不是GPT-5.4简单能力升级，而是在效率上做到了同等延迟下的更高智能。 二是GPT-5.5 在训练过程中，参与了自身推理基础设施的优化。简而言之，AI第一次学会帮自己调参数。 在测试复杂命令行工作流的Terminal-Bench 2.0中，GPT-5.5得分82.7%，Claude Opus 4.7的69.4%超过13个百分点；在测试AI独立操作真实电脑的OSWorld-Verified中，成功率78.7%，超越人类基线；在测试跨44种职业知识工作的GDPval中，84.9%的任务达到或超过行业专家水平。 不过，GPT-5.5的价格也明显涨了。 API定价为每百万Token输入5美元、输出30美元，是GPT-5.4（每百万Token输入2.50美元、输出15美元）的两倍，但官方强调GPT-5.5完成相同任务所需Token数量大幅减少，综合成本未必显著上升。GPT-5.5 Pro API定价为每百万Token输入30美元、输出180美元。批量处理和弹性定价享受半价优惠，优先处理为标准价格的2.5倍。 <img data-img-size-val="928,532" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_3685d889f3254576b2c28b82415ab88d@5888275_oswg102144oswg928oswg532_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 在ChatGPT中，GPT-5.5以“GPT-5.5 Thinking”形式上线，逐步取代此前版本。 一个新增的小设计是：模型开始思考前会先给出一段思路概述，用户可以在执行过程中随时插话，调整方向。 如果用一句话概括GPT-5.5的意义：过去的模型是能力的集合，GPT-5.5更接近一个会规划、会检查、会持续推进的工作系统。 <h2>01 84.9%的任务，达到专业人士水准</h2> <img data-img-size-val="1080,503" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_66697c8a556c455fa80d65bb195b16aa@5888275_oswg45964oswg1080oswg503_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 图：GPT-5.5与各竞品在Terminal-Bench 2.0、GDPval、OSWorld-Verified等核心基准测试中的对比 先看评估模型在真实职业场景中的表现。OpenAI用了一个叫“GDPval”的基准测试，它要求模型完成一整套职业任务。测试覆盖44种职业场景，包括财务建模、法律分析、数据科学报告、运营规划等等。 结果显示：GPT-5.5在84.9%的任务中达到或超过行业专业人士水平。作为对比，GPT-5.4是83.0%，Claude Opus 4.7是80.3%，Gemini 3.1 Pro 只有 67.3%。 这种差距不止体现在总分上。电子表格建模任务中，GPT-5.5内部测试拿到88.5%；投资银行级别的建模任务同样领先前代。早期测试者的反馈也挺一致：GPT-5.5 Pro 的回答在全面性、结构性和实用性上比 GPT-5.4 Pro 有明显提升，商业、法律、教育和数据科学领域尤其明显。 光看数字容易麻木，OpenAI这次干脆掀开自家工位给你看。 OpenAI表示，公司内部超过85%的员工每周都在用Codex，覆盖财务、传播、市场、产品、数据科学等多个部门。传播团队拿它分析了六个月的演讲邀约数据，搭起了一套自动化分级流程；财务团队用它审阅了24,771份K-1税务表格、合计 71,637 页，比去年提前两周完工；市场拓展团队靠自动化周报生成，每人每周省下5到10小时。 这不是实验室demo，已经变成一种工作日常。 <h2>02 最强自主编程模型</h2> OpenAI称，GPT-5.5目前是其最强的自主编程模型。 在Terminal-Bench 2.0上（测试复杂命令行工作流，需要规划、迭代与工具协调），GPT-5.5得分82.7%，对比GPT-5.4的75.1%，提升幅度接近8个百分点，同时Token消耗更少。在SWE-Bench Pro上（评估真实GitHub问题的一次性解决能力），GPT-5.5得分58.6%。在内部Expert-SWE评测上（长周期编程任务，中位人工完成时间约20小时），GPT-5.5同样超越GPT-5.4。 <img data-img-size-val="1080,456" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_ed

泡泡玛特为什么拒绝AI？

最近潮玩市场兴起了一股AI热。 这股热浪最先体现在了投资人的偏好上。过去几个月，只要故事里带上“AI+潮玩”的标签，似乎就能轻易撬动真金白银。 有了AI的加持，潮玩品牌MOMOTOY刚成立4个月就拿到了千万元首轮融资，投后估值达到2.5亿。FoloToy（上海喜梨）、奇妙拉比等AI潮玩公司也在今年年初完成了数千万元级别的融资。 同样手握潮玩品牌TOPTOY的名创优品，一边开发人形机器人，一边有意给自家IP们装上AI大脑，近期刚刚成立了AI创新部，生怕在下一个时代掉队。 一时间，中小玩家们拼命往身上贴AI标签，试图复刻泡泡玛特的财富神话。但另一边，手握顶级IP和充裕现金流的潮玩巨头泡泡玛特却对AI说“不”。 去年，王宁就曾在公开采访中直言，“产品本身不希望为了AI而AI，比如把Labubu弄成可对话的样子，我们暂时不需要去做。” 理由是“情绪经济无用就是有用”。在王宁看来，产品只要有了功能属性，都意味着生命周期的短暂和与生俱来的衰变。 从当下出发，王宁对待AI的态度并没有错。传统潮玩主打“无用”的情绪寄托，依赖IP溢价与收藏复购。AI潮玩则是“有用”的动态陪伴，商业模式靠的是“硬件+订阅”，比拼的是技术和内容。二者价值逻辑截然不同。 泡泡玛特如今在潮玩赛道的生态位无可撼动，涉足陌生的AI领域，不但可能失去既有的溢价能力，又要承担技术、售后等额外风险，看起来并不划算。 但放眼未来，AI对各行各业的重塑已是大势所趋，潮玩也不例外。于是，判断的标尺就从“是否正确”变成了“对谁而言、在何时正确”。 对于追赶者而言，AI不是选择，而是争夺新赛道的定义权的机遇。作为先发者，泡泡玛特一手定义并培育了国内潮玩市场，这些后发的潮玩公司并不拥有现在，把落脚点放在未来，想要破局必然要做AI。 但对于拥有现在和过去的泡泡玛特来说，王宁的克制恰恰是一种基于商业本能的理性。 毕竟，当所有人都在谈论如何再造一个泡泡玛特时，王宁手里是真有一个。 <h2>01</h2> 最近，投资大佬段永平的“误操作”为泡泡玛特股价注入了一支强心剂，但效力却很短暂。 因不熟悉港美股的期权单位差异，段永平一口气卖出了22.5万张泡泡玛特期权，导致其股价在4月14日、15日连续上涨，两日累计涨幅超10%，市值增加约170亿港元。 这一“乌龙”事件带来的空头回补、情绪提振仅维持了2个交易日，股价自 4月16日触及阶段高点后持续震荡下行，截至4月22日收盘报 160.2 港元，总市值 2148.28亿港元，较去年8月高点已腰斩。 面对接连下跌的股价，泡泡玛特也讲起了新故事，跨界卖起了小家电。按照规划，泡泡玛特将在4月推出IP小家电系列产品，并选择京东作为首发渠道。3月末，泡泡玛特在小红书官方账号发布了LABUBU冷藏箱的效果图。 <img data-img-size-val="430,503" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_afac8f1e208f4d23966dab6113fbcbf0@13334819_oswg271486oswg430oswg503_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 虽然比起潮玩，小家电的溢价也不低，但一方面小家电赛道早已巨头云集，泡泡玛特缺乏家电基因与技术壁垒，另一方面，其定价也显著高于同类产品，仅凭IP 加持，消费者未必买单。 对资本市场而言，泡泡玛特卖家电，无论从赛道空间还是竞争力来看，都算不上一个足够性感的新故事。 比起卖家电，给潮玩加上AI功能，既是潮玩形态的延伸，又能在情绪生意之外，给泡泡玛特加上一条科技的叙事线，显然更能打动资本市场。 尽管AI潮玩是当下热门风口，但泡泡玛特却早已明确拒绝将潮玩AI化。 今年年初，周鸿祎也在公开采访中提到，自己去年就曾建议王宁给泡泡玛特加上AI功能，但王宁明确拒绝让LABUBU开口说话，理由是“情绪经济无用就是有用”。 在王宁看来，无用，是潮玩的本质，也是他一直坚持的经营哲学。 王宁曾不止一次在公开场合分享过“无用之用”的商业理念，“产品只要有了功能属性，都意味着生命周期的短暂和与生俱来的衰变。只有那些‘无用’的东西，才能够经历更长的时间，这就是艺术的魅力，也是我们这个行业的魅力。” 换句话说，泡泡玛特卖的是瞬间的心动、短暂的拥有和不确定的惊喜，触发机制更加随机，用户决策链条极短。 但加上AI后的潮玩变成了“有用”的陪伴，用户购买的是交互入口，关注点变成了硬件质量和软件内容。 传统潮玩比拼设计师、IP和渠道，而AI潮玩的竞争则是围绕技术栈、生态能力和数据等展开，这显然超出了泡泡玛特的舒适区。 更重要的是，两者的溢价能力也相距甚远。去年6月，初代薄荷色Labubu之所以能拍出108万元的天价，正是源于其“全球唯一”的稀缺性。不难看出，潮玩身价暴涨的底层逻辑在于稀缺性，以及由此带来的收藏价值。 而AI潮玩恰恰打破了这一点，它依赖通用大模型实现交互，无论哪个品牌的AI潮玩，交互逻辑、对话模式都高度相似，稀缺性将被稀释。其溢价能力与传统潮玩不同，是由体验、IP和服务

DeepSeek V4终于发布，打破最强闭源垄断，明确携手华为芯片

刚刚，DeepSeek-V4来了！ 预览版正式上线并同步开源。 一共两个版本： DeepSeek-V4-Pro：对标顶级闭源模型，1.6T，49B激活，上下文长度1M； DeepSeek-V4-Flash：更小更快的经济版，284B，13B激活，上下文长度1M。 <img data-img-size-val="1080,254" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_a5d05e618061481884b69344f77c56f2@5888275_oswg73361oswg1080oswg254_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 官方原话是：在Agent能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。 并且： <blockquote> 目前DeepSeek-V4已经成为公司内部员工使用的Agentic Coding模型，据评测反馈使用体验优于Sonnet 4.5，交付质量接近Opus 4.6非思考模式。但仍与Opus 4.6思考模型存在一定差距。 </blockquote> <img data-img-size-val="1080,824" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_d640bb9fffd74ac0a97c9f0a002447d5@5888275_oswg283707oswg1080oswg824_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 目前官网和APP都上了，API服务也已同步更新。 大家都关心的国产算力方面，划重点，下半年支持华为算力。 <img data-img-size-val="1080,195" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_7345f5770a174500993e91b9e19be74c@5888275_oswg57844oswg1080oswg195_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> <h2>顶配和性价比之选，两个版本一起开</h2> 这次V4一口气发了两个版本。 V4-Pro，性能比肩顶级闭源模型。 官方给出的判断有三条： Agent能力大幅提高：在Agentic 能力Coding评测中，V4-Pro已达到当前开源模型最佳水平，并在其他Agent相关评测中同样表现优异。内部测评中，Agent Coding模式下，V4体验优于Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6非思考模式，但仍与 Opus 4.6思考模式存在一定差距。 丰富的世界知识：DeepSeek-V4-Pro在世界知识测评中，大幅领先其他开源模型，仅稍逊于顶尖闭源模型Gemini-Pro-3.1。　 世界顶级推理性能：在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro超越当前所有已公开评测的开源模型，取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。 <img data-img-size-val="1080,798" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_c335d5b2ac95437b9f593902dd20900c@5888275_oswg425796oswg1080oswg798_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> V4-Flash，更小更快的经济版。推理能力接近Pro，世界知识储备稍逊一筹，但参数和激活更小，API更便宜。 在Agent任务方面，DeepSeek-V4-Flash在简单任务上与DeepSeek-V4-Pro旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。 在洗车测试上，V4也是快速通过。 <img data-img-size-val="1080,1297" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_26e07282e5f44fe1b1295d6dfdb4491a@5888275_oswg562596oswg1080oswg1297_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 而在“绝望的父亲”这个经典的生物学场景当中，DeepSeek-V4并没有一轮get到红绿色盲这个关键点（根据遗传学规律，如果一名女性是红绿色盲，其生物学父亲必然也是）。

茅台向经销商「要利润」

作者 | 谢芸子 编辑 | 张帆 蹲守在A股市场的投资人们可能被“吓了一跳”。 4月16日晚间，贵州茅台发布了2025年财报数据，营收达到1720.54亿元，同比下降1.2%；归母净利润为823.2亿元，同比下降4.53%。这是茅台自2001年上市以来的首次“双降”，至此终结了此前二十余年持续的正增长纪录。 受此影响，贵州茅台股价次日开盘一度跌破1400元大关，最终收跌3.8%，市值单日蒸发近700亿元。 简单拆分财报，公司的核心产品“飞天茅台”算是稳住了基本盘。上一年度，茅台酒营收为1465亿元，同比增加0.39%。 一度被寄予厚望，被视作“第二增长曲线”的系列酒——如茅台王子酒、茅台1935则表现惨淡。2025年，茅台集团“系列酒”产品的总营收为222.75亿元，同比下跌9.76%。 再单看“大幅低于市场预期”的第四季度。报告期内，贵州茅台的归母净利润仅176.93亿元，同比暴跌30.3%。机构分析普遍认为，这是集团“控量保价”的结果——即茅台正通过主动出清库存，以确保2026年的市场化改革走得更稳。 但无论是主动还是被动，当下白酒市场的发展逻辑已发生改变。一个明确的事实是：就算是贵州茅台，躺着就能获得高增长的时代结束了。 <img data-img-size-val="837,363" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_b58f31232df94611bc6c4492533a1e4d@394564713_oswg102582oswg837oswg363_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 36氪根据Wind数据制图 <h3>削藩、提价与夺回定价权</h3> 发出这份“双降”的年报之前，茅台刚刚宣布了提价，自3月31起，“53度、500毫升”飞天茅台（以下简称飞天茅台）的出厂价，由每瓶1169元提升至1269元，自营体系零售价由每瓶1499元调整为1539元。 这意味着，飞天茅台持续8年的“1499时代”落幕，提价的直接承受方是茅台的经销商及零售商们。 <img data-img-size-val="903,323" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_3616d3d3d92f4f99b4de042bd298aa4a@394564713_oswg20301oswg903oswg323_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 36氪根据公开资料制表 在过去，因为茅台的稀缺性，其产品在流通环节形成了稳定的利润空间。 经销商们往往通过出厂价和一定的“配货”（搭配系列酒）从公司拿货，再以相对高的“市场批发价”转售给小经销商或是零售商。价格的层层递增，使得消费者最终以远高于官方指导的价格，才能购买到飞天茅台等核心产品。 过度的“金融化”对品牌的最坏影响是——茅台彻底沦为“酿酒机器”，产品的终端价格失控，甚至出现了越调控越涨价的局面。 2018年，茅台集团明确经销商不能加价销售、囤积以及哄抬价格，也不得与“黄牛党”合作，销售假冒产品。时至2019年，贵州茅台“削藩”的力度加大，在这一年度砍掉了全国600余家经销商，“茅台酒”经销商的数量也由此稳定在2100家左右。 <img data-img-size-val="1080,225" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_479d941453c3451980dd2de94e127b68@394564713_oswg112169oswg1080oswg225_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 36氪根据财报数据制表 整顿经销商体系的同时，茅台也开始大力发展直销渠道。 2022年，公司官方自营渠道“i茅台”上线，市场定价的权力逐渐从大经销商过渡回集团手中。 财报显示，2022年至2025年，“i茅台”贡献的营收从118.83亿元升至130.31亿元。2025年，公司包括“i茅台”在内的直销渠道，营收占比更是突破了50%，达到845.4亿元，首次超过了批发代理渠道。 批发价格的变化能直观反映出利润转移的轨迹。 “蓝鲨消费”曾报道，飞天茅台2024年的“单瓶批价”一度超过3000元，经销商的单瓶利润接近2000元。2025年12月12日，飞天茅台的单瓶批发价为1485元，原箱批发价为每瓶1495元，首次跌破官方指导价。 尽管在本次提价后，茅台的批发价有一定回升，但给到流通渠道的利润空间仍在300元的区间。且自今年1

DeepSeek V4终于发布，但它留下的5道主观题还没有答案

文｜周鑫雨 资料整理｜钟楚笛 编辑｜苏建勋杨轩 靴子终于落地。 被调侃“Next Week”近3个月的DeepSeek V4，终于显露真身。 1.6T的最大参数量、1M的上下文窗口、针对Agent的性能优化，以及基于MoE（混合专家模型）和稀疏注意力机制DSA，降低计算和显存需求——这些曾被外界纷纷猜测的参数和性能，随着V4的官宣，一锤定音。 <img data-img-size-val="1080,742" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_6fe3b89ee333454eb5ea0a0e5af92a4b@5783683_oswg172569oswg1080oswg742_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> DeepSeek V4性能测评结果。 姗姗来迟的原由，与V4将训练框架从英伟达迁移到华为昇腾上有关，也与DeepSeek内部的决策变动有关。我们得知，2025年年中，DeepSeek曾面临一次较为严重的训练失败。 “当时，DeepSeek面临重新适配芯片的问题。”一名知情者提到，“内部有关训练方向的意见也不完全统一。梁文锋提出了一些自己的要求，但在执行层面很难折中。” 不过，与外界关于“新模型支持多模态生成和理解”的猜测不同，V4依然是个语言模型。暂缓多模态生成的训练策略，主要源于算力和现金的掣肘。 多名知情者告诉《智能涌现》，DeepSeek的对外融资窗口，是2026年4月中旬打开的。内部的导火索，是DeepSeek需要更多资金支持，训练参数规模更大的模型，同时，留住和招纳更多的顶级人才。 “1.6T的参数量与OpenAI、Anthropic等顶级厂商的模型相比，并不具有绝对的竞争力。”一名从业者对我们提到，很快，国内也有模型厂商，将发布3T参数规模的模型。 在人才侧，随着郭达雅（DeepSeek R1核心作者）、王炳宣（DeepSeek LLM核心作者）等人才被字节、腾讯等大厂挖走，DeepSeek需要一笔大额融资稳定军心、招兵买马。 而转向开放融资的外部导火索，几名业内人士猜测，与某大厂的投资态度有关。在开发融资前，梁文锋和该大厂一号位曾有关注独家注资有过几次商谈。但两名相关人士透露，出让20%股份的条件，没有得到梁文锋的同意。 R1发布以来，一个明显的转变是：DeepSeek从一个偏非营利的、理想主义的技术乌托邦，被迫快速转向一家重视产品、商业化的务实公司。 2026年4月8日，DeepSeek App改版，上线支持复杂推理的“专家模式”，和处理简单任务的“快速模式”——随着V4的发布，我们也从而得知，负责“专家模式”的，是1.6T参数量的V4-pro，支持“快速模式”的，则是284B的V4-flash。 <img data-img-size-val="1080,465" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_53b9a8335a814e67be5722d5a2fe570f@5783683_oswg40410oswg1080oswg465_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> DeepSeek App的两种模式。 曾有知情人士表示，2025年下半年以来，梁文锋开始重视产品的打磨。有多名大厂AI产品经理向《智能涌现》提到，2025年年末，DeepSeek对产品策略/经理进行了“开闸式招聘”，他们也多次收到DeepSeek HR的联络。 一名业内人士也对《智能涌现》透露，DeepSeek内部已经搭建了数个创新产品团队，对Agent和其他C端产品形态进行探索。 从更新后的版本看，DeepSeek的文本能力提升明显。在过去一年，我们也听到多位AI行业HR、猎头提起过，不止一次在北大中文系的宿舍，遇见加学生微信的DeepSeek HR。 招中文系学生的目的，是做人文领域的数据标注和测评标准搭建。这被视为DeepSeek重视模型的人文性的信号。 虽然“普惠”“开放”，产品简单到只有一个Chat界面，是DeepSeek对外呈现出的形象。但我们了解到，2025年，DeepSeek对产品和商业化的探索一直没有停过——目前，内部已经组建了一支数十人的产品团队，对Agent等产品形态进行探索。 甚至更早前，在2024年，爆火前的DeepSeek，也考虑过投流推广，但很快被梁文锋否决。 DeepSeek终于放出年度更新，有如终于掉落的达摩克利斯之剑，让中国乃至全球模型厂商悬着的心稍稍放下。 迈入2026年后，DeepSeek的年度迭代，已成为AI世界“狼来了”的故事。避开DeepSeek，成了近几个月模型厂商的标准动作。 两家刚刚上市的大模型厂商，智谱和MiniMax，在春节前，就

实测DeepSeekV4：天下武功，唯快不破

“跳票”许久的DeepSeek-V4，终于来了。 几个小时前，DeepSeek-V4预览版上线并开源。巧的是，几乎同一天，OpenAI也推出了GPT-5.5。一个继续讲闭源生产力系统，一个继续讲开源、长上下文和低成本推理。中美AI产业中流量最大的两家基模公司，在同一天相遇。 DeepSeek-V4分为Pro与Flash两个版本，均支持百万（1M）token超长上下文，总参数规模分别达到1.6T（激活49B）与284B（激活13B）。。 <img data-img-size-val="693,135" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_d2cfb43e81ce456c9e84fe6efe4e0544@6119835_oswg41734oswg693oswg135_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 不过，相比起“1.6T参数”或者 “百万token上下文”这两个夸张数字，技术文档里的两个十位数更值得关注：27%和10%。 根据HuggingFace上V4系列的介绍，在100万token上下文场景下，V4-Pro的单token推理FLOPs只有V3.2的27%，KVcache只有V3.2的10%。 翻译成人话就是，在处理超长材料的场景下，V4不只是“能装得下”，而且跑得更快、还更便宜。 这也许是是V4这次更新中最值得关注的地方。 过去半年，长上下文已经成了头部模型的共同卖点。Claude、Qwen、Kimi、GLM都在往长文本、代码仓库和Agent任务上走，DeepSeek这次把主线放在了长文本场景里最贵的部分：计算和缓存。 略显遗憾的是，V4目前并没有原生多模态功能，这会限制它在一些场景的发挥。 所以，V4的关键词，并不是行业内期盼已久的“新物种”，而是“效率工程”的再进一步。 回顾过往也确实如此，DeepSeek这家公司，一直都不是那种“性感”产品的路线，在Token调用暴涨的海洋中，V4要撑起的，是这家超级独角兽200亿美元估值的野望。 <h2>更快，但是没有原生多模态</h2> 身处2026年的今天，大模型支持长上下文已经不稀奇。但是另一个问题也随之而来：模型处理超长文本、超长链路的情况下，还能不能高效地继续工作。 一个模型如果只看几段文字，回答问题并不难；但如果让它看完整代码仓库、几十份合同、几个月会议记录，再持续生成、检索、改代码、调用工具，这个事情的难度会指数级增加。 V4-Pro的单token推理FLOPs只有V3.2的27%，KVcache只有V3.2的10%，正好对照着这个问题的答案。 前者指向每生成一个token所需的计算量，后者指向KVcache占用。KVcache可以理解成模型处理长文本时需要随身携带的“工作记忆”。 <img data-img-size-val="693,261" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_ad657d2a69504d1ebaedb1741b202d20@6119835_oswg92462oswg693oswg261_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 文本越长，这份工作记忆越重；如果每一步都背着完整包袱走，模型就很难轻快起来。 所以，天下武功，唯快不破。 这里的快，不是聊天窗口里早几秒回答，而是长文本任务中的运行效率。吃下1M文本之后之后，模型还能不能跑得动、跑得起，能不能支撑高频调用。 这一点在今天上线的GPT5.5中也有所体现，很多ChatGPT用户惊呼，GPT5.5-Thinking的响应速度，快了一不是一星半点。 结合眼下爆火的Agent工作流，这项指标提升就更为关键。包括OpenClaw在内的系统级Agent工具，在运行任务时，往往需要读文件、查资料、调用工具、修改代码、保存中间状态，再根据反馈继续下一步。 任务越真实，上下文越长，计算和缓存负担越容易滚雪球。很多Agent产品今天看起来像未来，一算成本就像灾难。V4如果真能把长上下文下的运行效率压下来，影响的是整个Agent工具链的成本结构。 字母AI也简单上手体验了一下DeepSeek V4Pro，我们搭建了一个简易的离线环境，跑了两个贴近日常用户场景的测试。 <img data-img-size-val="693,453" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_eeb05c1a87494827a94320f25b8b86bc@6119835_oswg213724oswg693oswg453_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 首先，我们给了V4 Pro一

不只DeepSeek，大厂都想“抛弃”英伟达

全世界都眼馋英伟达的生意。 根据英伟达公布的2026财年第四季度（截至2026年1月底）财报，其GAAP毛利率高达75.2%，简直印钞机，而这般印钞能力主要源于它在AI芯片市场的统治级地位所带来的强大定价权。 几乎所有大模型都奔跑在英伟达的算力芯片上，支撑起它那近5万亿美元的市值。 但正因为如此，也几乎所有AI大厂都明里暗里试图摆脱英伟达的围笼，不想把命运交给它。刚刚发布的DeepSeek V4，在技术报告上看，训练部分大概率还是用英伟达芯片，但在与华为的昇腾算力芯片做推理适配，并且表示下半年昇腾950上市后Pro版的token价格将大幅下调。此外，除了华为昇腾，天数智芯、寒武纪等国产芯片厂商也表示已支持DeepSeekV4新模型。 在英伟达的大本营美国，谷歌自研了TPU（张量处理单元）算力芯片，截至2026年4月，TPU已发展到第八代，形成了完整的训练与推理芯片产品线。Meta在今年3月也披露了自研AI芯片路线图，计划2027年底前部署四款MTIA系列新品，适配内部AI业务算力需求，同时维持与英伟达、AMD的大规模采购合作，构建“自研+外采”双轨算力供给体系。 是的，一时半会，还是没有哪家AI公司能绕开英伟达，但黄仁勋还是感受到了危机。在最近的一次播客采访里，黄仁勋认为摩尔定律正在走向终结，即芯片性能每年翻倍的时代已经过去了，今天最先进的芯片的性能优势不会是永恒的护城河，而是有时间窗口的相对优势。一旦制程逼近物理极限，后来者的追赶难度反而会降低。 黄仁勋表示限制对华出口算力芯片，短期确实会延缓中国AI的发展速度，但长期来看，这只会逼迫中国形成自己的生态链。他还没深入谈论下去的是，目前只有中国AI公司在致力于开源，并被众多公司、创业公司所采用，如果越来越多的开源模型跑在中国产的算力芯片上，那英伟达纵使依旧占据市场第一，但也将不再是唯一。 事实上，即使没有中国开源大模型、算力芯片的威胁，市场竞争也想促使算力芯片形成双寡头结构，而不是让英伟达一家独大。 有意思的是，这其中，极度依赖英伟达的Open AI反而是最积极“背刺”它的那家。 <h2>01</h2> 当地时间4月17日，美国AI芯片制造商Cerebras正式向美国SEC提交IPO申请，目标融资30亿美元，估值达350亿美元。 在2025年10月撤回上一轮IPO申请后，这家以“晶圆级芯片”为核心卖点的英伟达挑战者用半年时间就再次向IPO发起冲刺，并成功将公司估值从81亿美元推高至350亿美元。 轮估值暴涨的核心支点，是一份与OpenAI签订的总额超200亿美元的合作协议。 根据协议，OpenAI承诺在未来三年内使用Cerebras芯片驱动的服务器集群，Cerebras则将为后者部署750兆瓦算力，预计2028年完成全部部署。此外，OpenAI还将向Cerebras提供约10亿美元资金帮助其开发数据中心，并获得约10%的认股权证。 显然，OpenAI已经不算是单纯的客户了，而是债权人，也可能是未来的大股东。选择此时重新冲击IPO，大概率也是两家公司的一致决定。 在Cerebras递交IPO文件的同一天，包括Sora负责人Bill Peebles在内的OpenAI三位核心高管宣布离职。同时，曾被视为美国AI基础设施里程碑的5000亿美元“星际之门”计划也正处于一团乱麻状态，内部协调与融资问题进展缓慢。 据媒体披露，2025年OpenAI营收131亿美元，亏损高达80亿美元，预计今年亏损将飙升至250亿美元。在巨额亏损的压力下，OpenAI甚至不得不自断手臂，砍掉了备受欢迎的视频生成产品Sora。 有分析称，Sora的日均算力成本约为1500万美元，10秒高精度视频的成本约33美元。而在Sora运营期间，用户付费总收入仅有210万美元。 在这样动荡的时期，奥尔特曼自然清楚对英伟达的过度依赖会成为OpenAI最大的软肋。 此前，OpenAI相继宣布与博通合作开发定制芯片，采用AMD新款MI450芯片，频频向外界传递明确信号——不想再给英伟达打工了。正是在这样的背景下，Cerebras成了OpenAI“去英伟达化”战略中关键的押注对象。 Cerebras的知名度尽管不显，却在芯片制造企业中有着独特性。 芯片设计巨头们几乎都遵循“切晶圆、做小芯片”的路线，Cerebras则关注到了数据在芯片之间搬来搬去时撞上的“内存墙”，因而它采用了一条更激进的单芯片技术路线。 Cerebras的核心产品是以整块300mm晶圆打造的单芯片晶圆级引擎WSE-3。由于计算、存储、互联全在单芯片内，数据传输延迟较GPU集群降低90%，尤其适配大模型低延迟推理。 在推理场景下，晶圆级架构有望让单位token成本降低80%。 OpenAI计算基础设施部门负责人表示，Cerebras为平台新增了专属低延迟推理解决方案，不仅能让用户获得更快响应速度，也将为实时AI技术拓展至更广泛用户群体奠定基础。 更重要的是，Cerebras开辟的非HBM依赖路线，可能会打破英伟达近乎垄断的芯片行业格局，让算力供应变得更多元。 这些都恰到好处地击中了OpenAI最痛的部位，两者的合作自然水到渠成。 除了OpenAI，Cerebras在3月还跟AWS达成了合作，CS-3会部署在亚马逊的数据中心，进入主流超大规模云平台的基础设施体系。 <h2>02</h2> “这个快速迭代

DeepSeek-V4发布，黄仁勋的担忧成真了

“如果顶尖的AI模型被优化在华为芯片上运行，对美国而言将是‘可怕的后果’。” 这是英伟达CEO黄仁勋近期在一档播客节目中发出的警告。让他发出警告的对象，是即将发布新模型的中国AI公司DeepSeek。 让黄仁勋警惕的，并不是某个具体的模型能力，而是另一件事——综合多家权威媒体报道： DeepSeek-V4 模型在设计之初便优先围绕华为昇腾AI体系进行适配。 一旦成功绕过英伟达的CUDA体系，DeepSeek将不再只是英伟达生态里的一个“租户”，被迫接受高昂的“算力租金”和随时可能断供的供应链风险，而是成为能自主定义算力效率、掌握技术栈主导权的“规则制定者”。 黄仁勋的这种担忧在今天（4月24日）成为了半个现实。 沉寂近五个月后，DeepSeek带着V4重新回到市场中心，在其定价说明中，有一行几乎被忽略的灰色小字：受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。 这一细节至少说明，国产算力已经在DeepSeek的整体体系中占据了重要位置，甚至在关键路径上开始影响其成本结构与定价逻辑。 这并不意味着既有格局被打破。从技术报告来看，DeepSeek当前最成熟、最稳定的实现仍然建立在CUDA体系之上，核心算子与工程优化依旧集中在英伟达生态内。这也意味着，在短期内，CUDA仍然是行业默认的“最优路径”。 只是，DeepSeek-V4也证明了，CUDA构建的城墙，已经不再坚不可摧。 <h2>DeepSeek-V4都做了什么</h2> DeepSeek-V4实际上就干了一件事：用极致的工程效率，把“顶级大模型”的门槛打了下来。它没有单纯堆砌参数，而是通过一套组合拳，让高性能AI变得既好用又便宜。 具体来看，首先是参数规模：旗舰版本DeepSeek-v4-pro总参数达1.6万亿，但每次推理仅激活490亿参数；轻量版本DeepSeek-v4-flash则控制在2840亿参数、130亿激活规模。 <img data-img-size-val="1080,400" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_d20d8d8f49524e24be3ebe9cf675f4cb@6101715_oswg60280oswg1080oswg400_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> ● 同一时期国内主流大模型参数对比。制图：镜相工作室 两个版本背后的逻辑一致：通过MoE（混合专家）架构，在不显著增加实际算力负担的前提下扩展模型容量。通过工程优化，让模型在推理时只调用最相关的部分，从而实现低成本下的顶级性能。这种结构换算力的思路在V2时期已初见成效，在V4中被进一步放大。 在上下文能力上，DeepSeek直接将100万tokens作为“所有官方服务的标配”。相当于你用它的App、网站或API，默认就能一次性上传一整本《红楼梦》、整个项目的代码库或一份完整的年度报告，让AI从头到尾读完并处理。 在行业中，长期存在上下文越长，成本越高的矛盾。传统的AI模型为了理解长文本，它需要记住每个字，并且计算每个字和全文中其他所有字的关联。相当于为了一句话，就需要翻阅并重读整本字典，效率极低，成本也高。 而V4没有硬扛这个数学难题，而是用DSA稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention）的新机制，通过“打包摘要”和“只抓重点”，大幅降低了处理和记忆长文的计算量与成本。百万字的长文在AI的“工作内存”（显存）里，就变成了几百个高度浓缩的要点，体积和负担骤减。 如果这一机制能够在真实场景中稳定运行，那么长上下文能力将从高端模型的附加项，逐渐转向应用层的基础配置。 再来看能力层面的变化： Agent能力方面，V4-Pro已进入开源模型的第一梯队。在Agentic Coding评测中，其表现达到当前开源最优水平，并在内部直接作为工程团队的编码工具使用。评测反馈中一个颇具参考价值的细节是，其输出质量已经接近美国AI企业Anthropic高端模型的常规非思考模式，但在更复杂的思考模式上仍有差距。 推理能力方面，在数学、STEM以及竞赛级代码任务中，V4-Pro的表现超过现有公开评测中的开源模型，并逐步逼近顶级闭源产品。 世界知识方面，V4-Pro大幅领先其他开源模型，和谷歌的顶尖闭源模型Gemini-Pro-3.1存在差距。 这些能力并非孤立存在，而是围绕具体应用场景展开。V4针对Claude Code、OpenClaw、CodeBuddy等主流Agent工具进行了适配，在代码生成与文档处理等任务中优化表现。可以看出，它的目标并不是成为最全面的模型，而是更直接地嵌入开发流程，承担实际生产任务。 系统层面则藏着DeepSeek能够便宜下来的“秘密”。 技术报告显示，DeepSeek在系统底层做了一套“细粒度专家并行（EP） ”方案，简单理解，就是优化了AI模型在芯片上的“调度算法”，让计算和通信能像流水线一样重叠进行。 这套方案已在英伟达GPU与华为昇腾NPU两套体系上完成验证，推理速度提升了约1.5到2倍。这意味着同样的芯片，能处理更多的用户请求，

这一次，OpenAI干掉了90%人类设计师

Sam Altman那个著名的梗，这次应验在所有人身上了。 去年宣传GPT-5的时候，这位OpenAI的CEO说了一句后来被全网玩坏的话：“那种感觉，就像看到原子弹爆炸，整个人眩晕瘫坐。”此后每逢AI圈发布新品、配上夸张文案，这个梗就被拉出来反复鞭尸。 <img data-img-size-val="690,460" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260423/v2_87cc0e2c9100410aac0a4be0780d1186@6274426_oswg49109oswg690oswg460_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 但前天深夜，眩晕瘫坐的可不是奥特曼。这回成了所有盯着屏幕等OpenAI出牌的用户。 奥特曼照例故作神秘，发了一条推文：“我们准备了一些有趣的东西。” <img data-img-size-val="440,500" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260423/v2_1a1d413350ed4fba98a86b80d92c979a@6274426_oswg34979oswg440oswg500_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 到了凌晨三点，GPT-Image 2落地。全球AI界直接炸场。 “Images are a language, not decoration.” 这是OpenAI写在发布页上的第一句话。翻译过来就一个意思：从今天起，图像不再是装饰品，它本身就是语言。这是对整个计算机视觉行业发出的代际跃迁宣言。 过去一整年，AI绘图还困在“画得像不像”的审美泥潭里。GPT-Image 2一出现，直接按下了切换键——AI生图正式进入“逻辑对不对”的智力考场。 这款模型的精度，用“恐怖”来形容不过分。 在Artificial Analysis的文生图和图像编辑排行榜上双双登顶，实战表现更是碾压级的。 那种感觉，就像视频生成领域Seedance 2.0降临时一样，它早就不当人类的辅助工具了，它在定义新的行业标准。 注：本文的图片全部由GPT-Image 2生成，图片内容纯属虚构。 <h2>思维引擎的觉醒</h2> 过去，人们评判一个图像模型好不好，第一标准是像不像真人、像不像参照物。 在GPT-Image 2这个怪物面前，这套标准过时了。彻底过时。 新模型最核心的突破点在这儿：它是一个支持思考模式的图像模型。 什么意思？用户输入提示词之后，模型不再简单去噪、拼接像素。它先在后台完成一次思维建模，再动笔。 Linux.do社区流出的一张实测图最能说明问题。模型模拟了雷军直播跑步的画面： <img data-img-size-val="1080,864" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260423/v2_6f6f86cc299d485bba30831b309720b5@6274426_oswg134259oswg1080oswg864_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 图源：https://cdn3.linux.do/original/4X/0/f/3/0f37c8bc968e3d563cc6100d8e7f80ee305661ff.jpeg 这张图让不少开发者倒吸一口凉气。雷总面部特征精准还原——简直像照片——图中还赫然显示着：直播目标1313km、已跑里程425.7km、剩余里程887.3km。更绝的是，当前海拔标着3658m。 3658m是什么概念？从北京到拉萨，进入藏区的典型海拔，恰好就是这个数。 在人类眼里，这不过是简单的数学加减法和地理常识。但请你想一想：对于一个图像模型来说，数学逻辑 + 地理常识 + UI规范的三重统一，意味着什么？ 结论很直接：在生成第一个像素之前，GPT-Image 2已经完成了一轮推理。它理解了“里程”的含义，理解了加减法的逻辑关系，也理解了高海拔地区的视觉特征。 这哪里是画画。这是思考。 <h2>从玩具到生产力</h2> 在这种能力面前，所有人对图像模型的态度，该变一变了。 它早就不是你拿来画头像、做壁纸的玩具了。一脚迈过“可用”门槛，直接冲进“好用”区间——一个能扔进商业场景直接干活的工具。 拿海报设计来说。GPT-Image 2的构图审美、光影处理、对品牌调性的拿捏，毫无疑问达到了绝大多数普通人类设计师难以企及的高度。 <img data-img-size-val="1080,1

200亿美元：DeepSeek要的不仅是钱，更是AI的定价权

4月中旬，从北京、上海、深圳飞往杭州的航班/高铁上，出现了一幕罕见的画面：同一周内，多家机构合伙人密集飞往杭州。 他们目标只有一个：见到梁文锋。 这位DeepSeek创始人，曾经让中间人带话拒绝过马化腾、婉拒过阿里的技术“极客”，把一众巨头和VC挡在门外近三年。他曾放话“不融资”，靠着自己的量化“金库”硬生生撑起了一家AI公司的技术理想。 但就在刚刚过去的4月22日，据The Information最新报道，剧情发生了戏剧性反转：此前被拒的腾讯与阿里，如今已正式进入投资DeepSeek的洽谈阶段。更引人注目的是，本轮融资的估值目标已从此前披露的“不低于100亿美元”飙升至超过200亿美元（约合1364亿人民币）。 那个拒绝过中国最有钱的男人、被称为AI圈最“倔强”创业者的梁文锋，不仅打开了资本的门，而且一开门就坐上了牌桌中间，与巨头同场博弈。 消息一出，投资圈的反应不是惊讶，而是“终于”。他的电话，被打爆了。 过去三年拒绝所有巨头，如今估值剑指两百亿——梁文锋为什么变了？ <h2>01 从“不融资”到资本敲门 </h2> DeepSeek上一次进入公众视野，是因为它的模型性能在全球基准测试中连续刷新纪录；这一次进入公众视野，是因为它要钱了。 这两件事放在一起，有一种微妙的戏剧性。 梁文锋的“不融资”承诺，持续了相当长时间。知情人士透露，他曾先后拒绝腾讯、阿里等巨头的投资意向，理由朴素而清晰：资本会干扰技术决策。他不止一次在内部说过：DeepSeek要做正确的事，而不是投资者想听的事。 这在AI圈子里是极其罕见的姿态。当几乎所有大模型创业公司都在靠融资续命、靠估值讲故事的时候，DeepSeek靠幻方量化的资金支持，活成了一个技术理想主义的样本。投资人们托关系、递话、约饭，能用的招数都用上了，得到的回复始终如一：不融资。甚至与DeepSeek北京办公室同楼办公的百度风投，也没能成功投资。其CEO高雪后来专门澄清，是因幻方量化的大模型业务未拆分独立融资，才和其他VC一样错失机会。 但2026年，故事的版本变了。不是理想死了，是现实变了。 融资消息释放后，投资圈迅速形成了两股截然不同的力量。最急切的，是那些已经苦等良久的VC机构。根据证券时报的报道，高信资本创始合伙人曹斌在公开场合毫不掩饰自己的意愿，称如果机会出现，他“非常非常愿意投”。在他的投资哲学里，关键在于找到“一头狮子带领一群老虎”的公司——而梁文锋，就是那头狮子。 摩尔线程的天使投资人王捷同样表达了兴趣，但他对传闻中的融资条款持保留态度。在他看来，3亿美元的融资额相对于幻方量化的赚钱能力来说“意义不大”，而无论是一百亿还是两百亿美元的估值，放在整个大模型赛道的竞争烈度下，定价逻辑都已脱离了简单的财务模型。 与此同时，也有机构主动选择了退出。寒武纪和沐曦股份的天使投资人孔令国明确表示，和利资本专注于半导体与集成电路赛道，不会考虑投资DeepSeek。但他同时强调，DeepSeek“为中国AI产业做出了不可替代的贡献”。 统一的判断是市场普遍预期本轮融资的主要参与者将是国内人民币基金。最新传出的腾讯、阿里入局消息，更印证了这是一场由国内资本主导的、带有产业战略协同色彩的博弈。 无论最终谁能拿到入场券，所有人都意识到一件事：DeepSeek的融资窗口一旦打开，将是近年来中国AI领域最稀缺的机会之一。而投资人集体冲向杭州的场景，恰恰说明了一个更深层的焦虑：在AI这场竞赛中，他们不想再错过下一个DeepSeek。 <h2>02 为什么是现在？ </h2> DeepSeek在这个时间点打开资本大门，并非一时冲动，而是三重现实压力叠加下的必然选择。 算力不是免费的。 DeepSeek的模型效率在全球有目共睹——用更低的算力成本，训练出与闭源前沿模型性能相当的产品，这让它的技术路线本身成为一种商业叙事。但再高效的模型，也需要持续的算力投入。V3和R1的成功，是在幻方量化多年积累的资金基础上实现的。半导体研究机构SemiAnalysis曾做过详细测算：DeepSeek的服务器总资本支出接近16亿美元，其中仅运行计算集群就占去9亿多。而随着模型向V4、V5迭代，单次训练成本正从数千万美元向数亿美元跃升。当模型进入下一代竞争——更大的参数、更长的上下文、更多的Agent能力——仅靠一家量化基金的支持，边际效应正在肉眼可见地递减。 应用层的短板也在侵蚀模型层的荣耀。 DeepSeek拥有全球最好的开源模型之一，但它缺乏一个像TikTok或微信那样的超级应用入口。GitHub上的star数量很漂亮，但这些星星不能直接变现。当OpenAI、Anthropic、Google纷纷推出自己的Agent平台和商业化产品时，DeepSeek在终端产品侧的布局明显滞后。一位业内人士用一句话概括了当下的格局：谁能在应用层构建完整的生态闭环，谁才能真正活下来。模型再强，如果找不到触达用户的桥梁，技术优势就会慢慢变成空中楼阁。 投资人的焦虑同样需要一个出口。 2026年4月，Anthropic的年化收入（ARR）已达到300亿美元，较2025年底的90亿美元有所增长。根据行业披露数据，这一数字已超过OpenAI此前公布的250亿美元年化收入。随后不久，Dee

姚顺雨的88天

腾讯混元Hy3 preview发布了。这是姚顺雨加入腾讯后交出的第一款产品。 MoE架构，总参数295B，激活参数21B，最大支持256K上下文长度，1月底开训，不到三个月发布。 这样一个体量的模型放在今天，很容易被淹没。 但如果把这件事放在三个月前的背景下看，就有意思了。 这次发布看起来是模型升级，真正变化发生在模型之外，腾讯开始用AI反过来重写自己的组织方式。 今年1月26日，腾讯年会现场，腾讯总裁刘炽平在台上做了一件高管很少做的事，公开复盘混元大模型为什么不行。 他用了一个比喻：高中生背题应考。成绩单好看，但真正上了考场就露馅。盘点之后发现，每个关键模块都有缺失。 马化腾的措辞更直接：太慢了。慢了9个月到1年。 从那场年会到今天 Hy3 preview上线，88天。 <h2>背题拿不了真分</h2> 腾讯混元的故事要从2023年9月说起，腾讯在全球数字生态大会上正式发布混元大模型，大厂入场，声势不小。 然后就开始进入一种自证的逻辑。 不是缺投入，不是缺人。问题出在路径上。 刘炽平在年会上的复盘给了最清晰的诊断。底模能力有限，团队选了捷径，用SFT（监督微调）去打榜。效果立竿见影，成绩单漂亮，但一进真实业务场景就暴露，泛化能力差，模型能力无法复用到产品上。 再往下挖，每一层都有裂缝。数据做得不够多，预训练不稳定，AI Infra无法规模化，强化学习缺因子和目标，底座模型撑不起上层应用。 这直接导致了产品端的困局。元宝，腾讯的AI助手应用，今年一季度月活约5700万。听起来在涨，但同期豆包月活3.45亿，千问1.66亿，差距不是在缩小，是在拉大。 差距已经不在规模层面，而是在入口的定义权。 更麻烦的是内部。腾讯体系内的业务线，微信、游戏、广告、企业服务，需要AI能力，但过去的混元接不住。不是业务不想用，是用了效果不达标。一些核心业务甚至不敢接混元，宁可绕开自己找方案。 一个大厂自研的大模型，在自己家里都坐不上主桌，这是混元过去困境最直接的写照。 彼时，腾讯的组织也并没有跟上大模型发展步伐。腾讯长期以产品工程为核心，AI团队是配角。先做产品，再让AI适配。用刘炽平的话说，腾讯的AI开发像是产品里没有产品经理，研发团队没人把控方向，很多工作做了等于白做。 而同一时期，字节仅AI芯片采购一项就砸了约900亿元，DeepSeek用极致效率的小团队做出R1震动全球，阿里千问的全球API调用量攀上前列。 混元不是输给了某一个对手，是组织结构本身，让它上不了战场。 <h2>先借一条命</h2> 2025年春节前后，DeepSeek R1爆火，全球AI行业的注意力被这家杭州公司劫持。 腾讯做了一个极其务实且讨巧的决定。2月13日，元宝全面接入DeepSeek-R1满血版，免费开放。 元宝日活在一个月内暴涨超过20倍，2月22日超越豆包登上苹果中国区免费App下载榜第二，一度还拿下榜单第一。 腾讯在那个窗口期的反应速度，整个行业都在看。微信搜索、QQ浏览器、搜狗输入法、ima，一整套产品矩阵密集接入DeepSeek。甚至手游《和平精英》都把DeepSeek塞进了数字代言人。 全行业都在围观DeepSeek的时候，腾讯是第一个全方位把它接进自家生态的大厂。 但腾讯比谁都清楚，这次机遇是借来的。 DeepSeek帮元宝拉来了用户，但留存是另一回事。搜索链路被割裂，一部分走混元一部分走DeepSeek，体验不统一。 简单来说，拥抱DeepSeek的本质，是在混元自己还没准备好的时候，用外部能力把用户先接住、把场景先撑起来。 但问题在于，腾讯的微信生态、企业服务、游戏AI、广告智能投放，这些核心业务需要深度定制、可控可调的AI能力，一个通用API解决不了。 混元必须自己站起来。问题是怎么站。 <h2>拆房子的人</h2> 2025 年 9 月，一位 27 岁的年轻人低调入职腾讯。 姚顺雨，清华姚班本科、普林斯顿大学博士，师从 GPT 开山论文核心作者之一 Karthik Narasimhan。博士期间，他提出ReAct 框架与思维树（Tree of Thoughts），二者均为全球 AI Agent 领域的奠基性工作。 2024 年博士毕业后，他加入 OpenAI，深度参与Operator、Deep Research两大核心智能体项目研发。 但履历并非关键，更重要的是他入职后带来的架构级变革。 2025 年 12 月，腾讯发布内部组织架构调整公告，正式任命姚顺雨为CEO /总裁办公室首席 AI 科学家，同时兼任全新设立的AI Infra 部、大语言模型部双部门负责人，实行双线汇报，直

美国百年太妃糖易手，Roca乐家被全资收购

作者 | 钟艺璇 编辑 | 乔芊 36氪获悉，BHM集团已完成对美国百年糖巧制造商Brown & Haley公司的全资收购，Brown & Haley是一家总部位于美国，成立于1912年的百年糖巧制造商，旗下拥有Almond ROCA、Mountain等糖巧品牌。交易于2026年4月17日正式完成交割。本次收购不会对Brown & Haley位于塔科马的总部生产基地造成影响，其原有生产运营将保持稳定。 据悉，孟一烽（Sam Meng）将会出任Brown & Haley全球CEO，他同时也是Brown & Haley旗下核心品牌Almond ROCA（下称“ROCA乐家”）过去十余年大中华区独家进口商和品牌授权商。收购完成后，原Brown & Haley高管Kathi Rennaker将出任美国公司COO，帮助品牌平稳过渡与战略落地。 值得注意的是，BHM集团此次收购获得了来自Proterra Investment Partners璞瑞资本的投资，璞瑞资本是一家专注食品与农业领域私募股权投资的资产管理公司，前身为嘉吉全球资本市场部，迄今为止超过20年历史。在中国，璞瑞资本曾经出手过黄天鹅、简爱酸奶、西麦食品、汉云乳业等。 创立于1923年的ROCA乐家品牌，是Brown & Haley旗下核心品牌，标志性产品为太妃杏仁糖。在美国塔科马源头工厂，ROCA乐家通过独家太妃工艺，为全球消费者制作每一颗独一无二的太妃杏仁糖。以经典粉色礼盒为包装特色，ROCA乐家如今已远销全球63个国家和地区。 2023年， ROCA乐家成立百年之际，塔科马当地政府还将每年10月10日定为“ROCA乐家日”。 ROCA乐家进入中国市场的时间也十分悠久，上世纪60年代，ROCA乐家进入香港地区，1988年正式登陆内地市场。如今中国已成为其仅次于美国的第二大市场。 渠道布局方面，ROCA乐家目前几乎覆盖全美所有主流销售渠道，与Costco、Walmart、Trader Joe’s、Sam’s Club等头部商超拥有数十年的稳定合作关系。在中国市场，品牌近年来也加速渠道渗透，旗下产品已进入山姆、盒马等主流零售渠道，其中山姆定制版爆米花成功入选山姆“春日出游零食”推荐。 孟一烽告诉36氪，过去Brown & Haley虽拥有品牌资产，但在品牌推广上较为保守，更多将自身定位为一家美国本土糖巧制造商。此次收购完成后，BHM集团将推动其核心战略转型，从美国本土制造商升级为全球品牌零食集团，具体将围绕四大方向展开： 其一，持续强化ROCA乐家经典太妃糖的大单品优势，进一步扩大其市场影响力；其二，借助ROCA乐家的品牌势能，拓展膨化食品、饼干等新品类，目前ROCA乐家爆米花已成功进入中国山姆会员店；其三，依托美国主流线下渠道优势，引入中国供应链生产的高性价比产品，并孵化新品牌，例如2024年推出的威化饼干品牌Krispy Shark，已成功入驻Walmart、Walgreens、ROSS等美国主流商超；其四，开拓To B业务，此前ROCA乐家已成为美国头部连锁咖啡品牌的独家可可风味饮品原料供应商，未来将在亚洲市场持续拓展与咖啡、冰淇淋、烘焙等品牌合作。 过去数十年来，ROCA乐家已经在中国南方地带形成了较强的品牌和消费基础，在广东，ROCA乐家和蓝罐曲奇、瑞士莲以及费列罗被认为是年货送礼的四大天王，在香港市场，品牌影响力和产品渗透率更为强势。 “自1923年起，ROCA乐家百年只做太妃杏仁糖这一个品类，并一直坚持中高端定位，在全球有非常广泛且忠诚的消费者群体，这非常难得。可以说，ROCA乐家是全球头部的高端太妃糖品牌，也是北美甚至全球最好的太妃产品制造商之一。”现任璞瑞资本董事总经理王姿婷告诉36氪。 王姿婷称，璞瑞资本此次联手BHM进行收购，核心是看中ROCA乐家的百年品牌价值、品牌在新品类延展上的可能性、现有北美平均超过40年的线下主流直供销售渠道、遍布全球63个国家和地区的经销商渠道、以及极大的运营效率提升空间。 从行业背景来看，尽管糖巧属于传统品类，但市场需求始终保持稳定增长，在节庆、送礼等场景中具有不可替代性。灼识咨询数据显示，2023年中国零食市场规模达1.27万亿元，其中糖巧品类占比约7.1%，市场规模约为901.7亿元，预计2023-2028年将保持2%的复合年均增长率。另据调研机构Circana报告，2025年糖果美元销售额同比增长5%，已实现连续5年同比增长，行业发展态势良好。 此外，36氪还了解到，为加速亚太区市场布局，ROCA乐家已正式成立亚太总部，由王健Jeff Wang出任亚太区首席运营官。王健拥有二十年市场营销经验，此前长期任职于百事食品中国。

8点1氪丨华谊兄弟被申请破产重整；普华永道因恒大审计赔偿10亿港元；伊朗将恢复往返中国的航班

<h2>今日热点导览</h2> 抖音整治AI不当内容，重点处置利用AI技术换脸、盗声 受燃油价格冲击，德国汉莎拟削减2万架次航班 刹车功能或丧失，大众在美召回18853辆汽车 光线传媒：公司第一款3A游戏开发进展比较顺利 <h2>TOP3大新闻</h2> 华谊兄弟被申请破产重整 近日，华谊兄弟（300027）新增一则破产审查案件信息，申请人为北京泰睿飞克科技有限公司，经办法院为浙江省金华市中级人民法院。 此次申请重整的债务，源于华谊兄弟与泰睿飞克的广告合同纠纷，法院 2025年9月判决华谊兄弟支付欠款，但公司至今未履行。2026年4月15日，华谊兄弟发布公告，债权人北京泰睿飞克科技有限公司以公司 “不能清偿到期债务且明显缺乏清偿能力” 为由，向法院申请对公司进行重整及预重整，涉案债务本金1140.52万元。（封面新闻、新浪新闻） 香港证监会：因中国恒大虚假财务报表问题，普华永道向股东赔偿10亿港元 36氪获悉，香港证监会与普华永道香港达成协议，据此，普华永道香港同意预留10亿港元，以向中国恒大集团的合资格独立少数股东作出赔偿。 2019财政年度及2020财政年度，普华永道香港是中国恒大的核数师，而普华永道中天会计师事务所（特殊普通合伙）则协助普华永道香港对中国恒大的财务报表进行审计。本着为股东争取赔偿的最终目标，香港证监会断定，与普华永道香港达成协议，最符合中国恒大独立少数股东的利益，而根据该协议，已预留10亿港元，以透过由独立管理人监督的程序，分发予该等独立少数股东作为赔偿。 2024年，中国证监会依法对普华永道恒大地产年报及债券发行审计工作未勤勉尽责案作出行政处罚，依据《中华人民共和国证券法》规定，没收普华永道案涉期间全部业务收入2774万元，并处以顶格罚款2.97亿元，合计罚没3.25亿元。 伊朗将恢复往返中国的航班 伊朗马汉航空4月23日表示将恢复伊朗往返中国航线客运航班。公告显示，自2026年4月26日起，马汉航空将逐步恢复伊朗往返中国的客运航班运营。（CCTV国际时讯） <h2>大公司/大事件</h2> 乐乐茶联名侵犯鲁迅形象被判陪20万 近日，上海市普陀区人民法院审理了一起因茶饮品牌联名侵犯鲁迅形象画作的著作权纠纷案件。 2024年4月，奶茶品牌“乐乐茶”的运营公司以“世界读书日”为契机，推出了一款联名饮品。该公司在其微信公众号宣传文章、联名产品杯身等联名周边产品中，大量使用鲁迅手持奶茶杯的半身画像，该画像仅将涉案权利作品中鲁迅手中的香烟替换为奶茶杯，并对人物朝向做镜像处理，整体视觉效果高度一致，构成实质性相似。因杨之光先生已去世，其妻鸥洋女士作为共同作者、其女杨女士作为继承人，共同将涉案公司诉至法院。 鉴于涉案公司已全面下架物料、停止侵权，最终，上海普陀法院综合作品价值、侵权规模、影响范围及主观过错等因素，判决涉案公司赔偿鸥洋女士及杨女士经济损失及合理维权费用共计20万元，涉案公司在其官方微信公众号刊登声明、赔礼道歉、消除影响。案件判决后，涉案公司不服提出上诉，后又撤回上诉，该案现已生效。（红星新闻） 泰国榴莲已进入上市高峰，还有降价空间 近期，泰国榴莲已进入上市高峰。据商户介绍，目前市面上的金枕榴莲出肉率比较高，品质较好，相比其他品种性价比更高。一般早上多以批发为主，下午会有一些散客，样品榴莲常用来零售。为了让消费者对产品“知根知底”，有些品牌在榴莲外壳上还打上了溯源码，方便消费者查询产地信息。今年榴莲上市高峰期则会延续到6月上旬，而且还有降价空间。（央视网） Costco开市客：从未授权或委托任何第三方以类似名义开展商业活动或发布信息 36氪获悉，开市客（中国）投资有限公司发布声明称，近期网络上出现冒用“Costco开市客”注册商标及企业名称的账号，并通过微信、微博、小红书等渠道散布误导信息。声明指出，冒用账号并非开市客或其关联公司运营，发布内容与开市客无关，公司从未授权任何第三方以此名义开展活动。 欢瑞世纪被立案，23日股价开盘跌停 4月23日，欢瑞世纪（000892.SZ）股价开盘跌停，其股价报5.51元/股，市值为54亿元。 4月22日晚间，欢瑞世纪发布公告称，公司于4月21日收到中国证券监督管理委员会对公司的《立案告知书》，因公司涉嫌信息披露违法违规，根据相关法律法规，决定对公司立案。 公告显示，本次立案涉及2022年计提加计抵减额并确认为其他收益事项。截至本公告披露日，公司尚未收到中国证监会的最终调查结论，立案调查事项的最终结果将以中国证监会出具的结论为准。（界面新闻） 理想汽车辟谣用户系统遭黑客破解 4月22日，“理想汽车法务部”发声明：近期，网络上流传有关“杭州某用户车辆系统遭黑客破解”、“理想汽车配合走私车辆出境”等内容，经核实与事实严重不符，特声明如下： 一、理想汽车从未参与相关车辆的非法转移行为，“走私”说法与事实严重不符； 二、该车辆的远程操作，均由车辆实际登记人通过本人账号执行，不涉及任何“黑客破解”； 三、理想汽车门店依据车辆登记人的申请，提供了标准的钥匙服务，操作流程符合规定； 四、本事件涉及多方复杂纠纷，经初步核实，实体车钥匙曾经手第三方，理想汽车将持续依法协助警方开展调查

字节跳动：一场利润的“假摔”

近日，多家媒体援引知情人士消息，披露了字节跳动2025年的财务表现——海外营收增长近50%，但净利润同比下滑超过70%。 消息一出，市场哗然。 4月20日，抖音集团副总裁李亮公开澄清，并给出了一个关键解释：70%的下滑是按国际会计准则（IFRS）计算的结果，包含了优先股和期权成本变动等非现金因素，“不能反映运营实质”。若不考虑这些会计因素，“公司总体营收和利润仍然是增长的”。 一边是海外业务高歌猛进，一边是账面利润断崖式下跌。这两个看似矛盾的数字背后，究竟发生了什么？字节跳动的真实盈利能力到底如何？我们用三层逻辑，解读这次“分裂”的业绩。 <h2>海外营收为何逆势增长</h2> 首先，2025年，TikTok Shop交出了一份惊人的成绩单。 据透露，字节跳动2025年海外营收增长近50%，远超约20%的国内增幅，海外业务营收占比也从2024年的25%上探至三成以上，创历史新高。其中TikTok Shop2025年GMV同比增速接近70%，活跃消费者达4亿，是字节跳动海外营收占比提升的主要动力。 分市场来看，研究及分析机构eMarketer数据显示，2023年9月进驻美国后，2024年TikTok Shop在美销售额增长400%，2025年增长108%。据TikTok Shop发布的消息，2025年11月28日到12月1日的“黑五网一”4天内，平台美区GMV突破5亿美元，在美国通过TikTok Shop购买商品的消费者增加近50%。 在东南亚市场，墨腾创投数据显示，TikTok Shop只用了四年便成为仅次于Shopee的行业第二，并以显著高于行业水平的增长向Shopee靠近。据TikTok Shop发布的数据，2025年该平台东南亚“双十二”跨境电商GMV同比增长2.7 倍。 在欧洲，TikTok Shop已在英国、爱尔兰、德国、西班牙、法国、意大利等国上线，2025年欧洲市场增长超过100%。近期，TikTok Shop 正在计划进入波兰、荷兰以及比利时地区，加快其在欧洲市场的扩张步伐。 拉美和日本是TikTok Shop于2025年拓展的新市场。墨腾数据显示，在巴西市场，TikTok Shop上线前三个月GMV增长25倍。日经新闻援引的消息人士表示，日本市场在上线4个月内GMV增长20倍。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260423/v2_5e8343e7ee874947a47afa76a2e9cfaf@000000_oswg285652oswg1080oswg720_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 其次，TikTok相关广告收益仍是的基本盘。2025年，TikTok全球广告收入约331亿美元，同比增长40.5%。 不得不提的是，2025年TikTok在美国经历多轮禁令延期博弈，最终于2026年初通过成立数据安全合资公司的方案，保住了这个最关键的市场。政策风险的阶段性出清，增强了品牌方和广告主的信心，也为海外业务的稳定扩张创造了条件。 商业科技类媒体Business Insider在最近的一篇报道中看好TikTok未来前景。报道指出，TikTok似乎走出了美国禁令困局，一些因此未入驻的大品牌可能打消顾虑。更重要的是，美国消费者已开始习惯在TikTok Shop购物，平台对消费者产生了黏性。 两大主要业务板块向好，也推动母公司字节跳动的估值进一步走高。 2026年4月15日，字节跳动发布内部邮件，启动新一轮期权回购。在职员工回购价为229.5美元/股，离职员工回购价为201.96美元/股。 过往数据显示，字节跳动2021年在职员工回购价为126美元/股，若按最新价229.5美元/股计算，四年间公司内部估值涨幅达到82%。 <h2>净利润下滑的三层原因</h2> 70%这个数字听起来非常吓人，但是就像李亮解释的一样，多是“纸面亏损”。 首先，字节跳动目前尚未上市，但在融资过程中，投资人持有的优先股在IFRS（国际财务报告准则）框架下被计为金融负债。当公司估值上升时，优先股的公允价值增值需要记为费用——没有现金流出，却拉低了账面净利润。 同样的逻辑适用于员工期权。2025年，字节跳动大规模发放期权（尤其是给Seed团队的专项期权），公司估值上升时期权成本同样记为费用。这些“非现金、非运营性”的会计费用，在IFRS口径下被计入了利润表，造成了净利润的大幅“虚减”。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260423/v2_46fe782f706f4726bad6b59c6c38aedb@000000_oswg543004oswg1080oswg610_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 其次，在AI战略上的大举投入，主动“吃掉了”字节跳动一部分利润。 过去一年，字节跳动在AI领域动作不断，豆包助手实现多模态生成、AI编程、智能体交互等能力迭代，火山引擎MaaS业务成为增长最快板块，大模型训练效率与推理性能稳居行业第一梯队。这些都需要大量的人力和资金成本。 最

GPT-5.5来了，全榜第一碾压Opus 4.7，OpenAI今夜雪耻

硅谷今夜未眠！ 就在刚刚，GPT-5.5震撼登场——OpenAI迄今最强、最全能的新一代旗舰模型。 它是一种全新级别的智能，彻底进化为Agent时代的「原生大脑」。 <img data-img-size-val="800,831" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_3ac6abfae7df4e538d873584ee45edfb@5888275_oswg198752oswg800oswg831_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 没错，就是那个万众期待的「土豆」（Spud），终于在今天杀出来了。 <img data-img-size-val="1080,181" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_1861c19e952a4f3fa7b1d0504de1d281@5888275_oswg48986oswg1080oswg181_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> <img data-img-size-val="1080,170" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_a4727395f61346bf9c23574a542fdadf@5888275_oswg49186oswg1080oswg170_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 最值得看的是，GPT-5.5在各项基准测试中：全榜第一！ 不论在编程、推理、数学，还是智能体任务上，Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro完全被GPT-5.5踩在了脚下。 相较于上一代，GPT-5.5 Thinking堪称「降维打击」，拉开了代际差距。 在AAI测试中，相同输出token下，GPT-5.5智能指数冠绝全球；另在ARC-AGI-2上，同样刷新了SOTA。 <img data-img-size-val="1080,608" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_dc8be7dd513d43f2882e9b28fa2bba9a@5888275_oswg265842oswg1080oswg608_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> <img data-img-size-val="1032,638" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_53f194c16de34b92bc06bf18b59ec0f9@5888275_oswg256406oswg1032oswg638_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> <img data-img-size-val="1080,361" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_ea25d3d8ae024c88ad66005d581132d9@5888275_oswg119438oswg1080oswg361_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 奥特曼忍不住大加赞赏，「GPT-5.5既聪明又快速」。 每个token的速度与GPT-5.4一样快，且每个任务使用token量显著降低。 它可以几乎做到心领神会，知道自己该做什么！ <img data-img-size-val="797,381" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_383b7486814347729c31146c375b363d@5888275_oswg82637oswg797oswg381_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 总裁Greg激动称，「这朝着一种全新的计算机工作方式迈出了一步」。 <img data-img-size-val="794,282" src="https://img.36krcdn.com/hs

10本书，让你成为AI时代少数看懂牌局的人

又是一年世界读书日。 距离ChatGPT向公众开放，已经过去了三年多。这三年里，大模型从“新奇玩具”变成了商业基础设施，生成式AI从技术圈的狂欢变成了每家公司预算表上的必选项，具身智能的融资额在2025年突破了数百亿元。 技术迭代按月计算，产业格局频繁洗牌。而“AI替代人类”的焦虑，也慢慢被一种更冷静的共识取代——AI不会直接取代你，但会用AI的人会。 几天内，商业决策者面临的压力是双重的：既要跟上变化的速度，又要在噪音中辨别真正的信号。关于AI的信息不是太少，而是太多了。碎片化的报道、夸大的宣传、互相矛盾的分析，让认知的鸿沟反而比三年前更深。 问题在于，理解AI这件事，从来没有一个“速成班”。 我们需要的其实不是碎片化的新闻报道，也不是被过度简化的技术科普，而是一套完整的认知框架——能够把技术的底层逻辑、商业的应用场景、历史的演进脉络和人文的价值判断，放在同一个坐标系里审视。 这也正是今天，我们推荐这套AI主题书单的缘由——帮你建立系统性的理解，而非零散的认知拼图。 这套AI主题书单共有10本，它们分别来自技术实践者、战略思想家、历史学者和人文科学家，我们按照“技术基石—趋势与战略—历史与制度—人文与未来”四个维度重新编排，构成了一张AI时代的认知地图。 <h2>｜一场从代码到身体的演进</h2> 理解AI，不能绕过它的技术本质。你要知道它从哪里来、能做什么、边界在哪里。 <h3>01《深度学习》——从60年亲历者视角，看透AI的“过山车”史</h3> <img data-img-size-val="1080,1554" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260423/v2_7634222c8aba445391daa520fb817111@5667365_oswg941883oswg1080oswg1554_img_png?x-oss-process=image/quality,q_90/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 特伦斯·谢诺夫斯基著 市面上关于AI的书，绝大多数来自旁观者的观察与梳理。但这一本不一样——作者特伦斯·谢诺夫斯基，深度学习的奠基人之一，他与“深度学习之父”杰弗里·辛顿共同发明了玻尔兹曼机，亲自穿越了AI在20世纪70至90年代的“寒冬”，也亲眼见证了神经网络从边缘走向主流的全过程。 作为美国四大国家学院中在世仅3位的“四院院士”之一，谢诺夫斯基以亲历者视角回溯了深度学习60年的螺旋上升。他讲自动驾驶如何工作、AlphaGo如何自学围棋、AI如何辅助医生诊断疾病，却不在书中堆砌一个数学公式。 这本书给商业决策者的最大启发，是帮助判断“什么是泡沫，什么是结构性趋势”。谢诺夫斯基经历过两次AI寒冬，他知道哪些突破是真正的拐点，哪些只是昙花一现。 他的结论也出奇冷静：AI不是来取代人类的，而是来放大人类智能的。关键在于，你的团队是否具备了与AI协同工作的思维方式。 <h3>02《生成式人工智能》——一份商业化落地的实战地图</h3> <img data-img-size-val="545,774" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260423/v2_4d41360ac1a54f80973b36b05ded9619@5667365_oswg445785oswg545oswg774_img_png?x-oss-process=image/quality,q_100/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 丁磊著 如果说《深度学习》回答了“AI从哪里来”，这本书回答的是“AI现在能做什么”。作者丁磊不是纸上谈兵的理论派——他是PayPal全球消费者数据科学部的创始负责人，曾在百度、腾讯担任高级职务，入选2018年“数据科学50人”。 从硅谷到国内，他亲手推动过AI在金融、营销、制造等领域的落地。本书从AI产业版图、生成式模型的底层逻辑，到文字/图像/音频生成的功能分析，再到研发设计、生产制造、市场营销、客户服务等场景的商业落地，最后探讨AIGC对工作机会的影响——五步递进，每一步都踩在商业读者的认知痛点上。 书中一个核心判断尤其值得注意：生成式AI的核心价值是“提升效率”。中小企业已经在用它提高图文和文案创作效率，大企业用它重构研发、制造和供应链。 这本书的意义不在于让你成为AI专家，而在于帮你厘清——哪些工作可以交给AI，哪些能力必须掌握在自己手中。 <h3>03《具身智能》——追人工智能的下一个浪潮</h3> <img data-img-size-val="330,495" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260423/v2_f9d320431d3e4c6aa6f65296d955687e@5

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