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Claude Opus 4.7连夜突袭：或将抢走全球7亿打工人饭碗

苹果把Siri员工送进AI「补习班」，黄仁勋的暴论开始应验了

OpenAI祭出GPT-5.4神装，Codex同款Harness全面开放

新智元

这几天的资本市场，几乎被一堆IPO消息刷屏。宇树科技科创板上市申请获受理，估值直指420亿；智谱AI港股挂牌，市值一度冲破3200亿；摩尔线程、沐曦股份上市首日市值均突破千亿大关。 如果仔细翻过这些公司的招股书和股权结构，会发现一个有意思的现象：它们背后都站着同一个名字，美团。 <h2>01</h2> <h2>老谋深算的布局</h2> 前日美团发布了2025年全年业绩，数字不怎么好看。 笔者做过专门分析（<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTAwNzI3NQ==&mid=2247562234&idx=1&sn=e486560440522ffe11a647a7726b9535&scene=21#wechat_redirect">年亏234亿！美团怎么了？</a>），今天不在赘述。 王兴在业绩会上说得很直白：“补贴驱动的竞争，是典型的非理性竞争。” 可就在核心业务被对手疯狂冲击的这一年，美团悄悄完成了另一件事，它在硬科技领域的投资版图，已经庞大到足以让大多数VC机构都自愧不如。 据极客公园不完全统计，美团至少投资了超过50家硬科技企业，其中超四分之一已是独角兽级别，接近10家已经或正在推进上市。 投资横跨具身智能、AI大模型、芯片半导体、智能硬件、自动驾驶五大核心赛道，累计陪伴了28家独角兽、7家上市公司成长。 这张图已经不只是投资，更像是一张覆盖了从底层算力到上层应用的完整AI产业链图谱。 <img data-img-size-val="912,1017" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260416/v2_d31b8a64b1644b7ab889b5708fe9a5ae@6307721_oswg577860oswg912oswg1017_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 图片来源：公开查询 <h2>02</h2> <h2>美团的科技牌</h2> 聊美团的硬科技投资，先得从王兴说起。 美团CEO王兴，现在被圈内人戏称为“中国具身智能第一投资人”。这个称呼不是白来的，在宇树科技B2轮融资时，估值才10亿元，美团就已经是领投方了，随后又继续加码B3轮、C1轮。 等到腾讯、阿里、字节这些互联网巨头在2025年年中密集入场的时候，宇树的估值已经飙到了120亿。也就是说，当别人花高价买“防御性门票”的时候，美团已经在这个牌桌上坐了一年半。 这种“早到”的节奏贯穿了美团整个投资版图。在具身智能赛道，美团至少投资了16家企业，其中10家估值已超10亿美元。 在芯片算力层，美团投了摩尔线程、沐曦股份、紫光展锐、爱芯智元、荣芯半导体等一大批企业，覆盖了国内GPU头部和“国家队”级别的半导体公司。 在AI大模型领域，美团既是智谱AI的早期股东，又在A1轮重仓月之暗面，顺带覆盖了AIGC3D、视频Agent等一堆细分方向。 美团对硬科技的投资，核心逻辑其实很简单：芯片算力是底层基建，AI是应用，自动驾驶是连接，具身智能是执行。这四个赛道层层递进，形成了一个从数字世界到物理世界的完整闭环。这套投资逻辑或许也值得当下很多VC/PE机构借鉴。 说得再直白一点，美团的业务场景太“接地气”了，外卖配送、仓储分拣、线下零售，每一个环节都对效率和自动化有着极其迫切的需求。与其等技术成熟了再去买，不如在技术还只有实验室雏形的时候，就直接坐在研发桌上。 <h2>03</h2> <h2>到底投了多少？</h2> 笔者根据公开查询，基于可查询到的数据（可能不全），把美团核心投资布局整理了一个表格： <img data-img-size-val="1080,835" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260416/v2_659a586f3b4b4a148ad296ea478a6553@6307721_oswg246988oswg1080oswg835_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 数据来源：公开查询 这个清单远没完。普渡科技、高仙机器人、未来机器人、法奥机器人，还有快手、Shein、水滴公司、众安在线、贝壳…… 美团这些年投的企业，横跨了硬科技和本地生活的几乎每一个角落。 <h2>04</h2> <h2>遍地开花，却喜忧

那个被时代抛弃的诺基亚，杀回来了

最近，诺基亚的股价悄然攀升，已经创下2010年4月以来16年新高，市值逼近550亿美元。 这个曾在智能手机浪潮中跌落神坛、被贴上“时代弃子”标签的消费电子巨头，再次回到公众视野。 从功能机时代的王者到智能手机浪潮中的“掉队者”，诺基亚看似淡出公众视野，实则从未离开战场。 踩中AI风口，一个新的诺基亚杀回来了。 <h2>百年沉浮</h2> 提起诺基亚，年轻一点的读者，可能觉得陌生。 对80后来说，诺基亚可是难以复制的传奇。 很多经典机型，至今仍为人津津乐道。 比如诺基亚1100，极致简约、超长待机、坚不可摧，累计销量超2.5亿部，被誉为“人类历史最畅销手机”。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260416/v2_a2cc2e58ab6348c4b2f9c0183e035572@000000_oswg61504oswg620oswg827_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 诺基亚1100 又如诺基亚N93/N93i，采用DV式旋转翻盖设计，专业级摄像，被誉为“便携影像怪兽”。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260416/v2_c73c443f8d8f4e80becfe2775a0b7876@000000_oswg34286oswg550oswg385_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 诺基亚 N93/N93i 自1992年推出全球首款GSM数字手机，诺基亚便开启了一段长达14年的统治之路。 巅峰时期的2005年，全球每卖出10部手机，就有7部是诺基亚，其余所有品牌（摩托罗拉、三星、LG等）合计仅占不到3成。 彼时的诺基亚，是全球消费电子领域的绝对王者。 盛极而衰的转折，始于2007年。 乔布斯推出第一代iPhone，谷歌开源安卓系统，诺基亚押注WindowsPhone系统，犯下战略失误，最终无力回天。 2013年，诺基亚迎来至暗时刻。 在全球智能手机市场的份额已跌至约3%，彻底跌出前五，被三星、苹果以及众多安卓品牌远远甩开。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260416/v2_85d28f218d994cbe876f646f667410a1@000000_oswg70557oswg1080oswg648_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 净营收为127亿欧元，较巅峰期（超500亿欧元）萎缩超70%，净亏损高达11.48亿欧元。 与2007年超千亿欧元的市值巅峰相比，市值已跌去约90%。 也正是在这一年，无奈之下，诺基亚以54.4亿欧元将手机业务打包卖给微软，价格甚至不及它巅峰时期一个季度的营收。 伴随业务出售，诺基亚在全球启动了数万人的大规模裁员。 曾经的全球手机霸主，沦为了卖身求存、前途未卜的“落魄贵族”，逐渐淡出了大众视野。 从股价走势上看，2013年卖掉手机业务后，诺基亚美股股价进入长达十年的下降通道。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260416/v2_599eef4693b04e5fa8f8f941313eaa07@000000_oswg17283oswg628oswg281_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 诺基亚美股股价走势 从2013年的6美元，缓慢下跌至2023年的3美元。 直到2024年，诺基亚的股价开始反弹，逐步攀升至最近的10美元，创下16年新高。 诺基亚，做对了什么？ <h2>超级风口</h2> 诺基亚，踩中了AI超级风口。 AI产业链，正解局此前已多次介绍，这里简单梳理。 先设想一下，AI产业链犹如一座“超级工厂”。&nb

王子杰逝世：创办丝芭、久游网，引进《劲舞团》

文丨刘士武 4月16日，丝芭传媒发布讣告，确认其创始人、董事长王子杰于4月14日在上海因病离世，享年63岁。这位横跨网络游戏与偶像产业两代浪潮的创业者，其职业生涯的起落，折射了中国互动娱乐产业从代理引进、到本土化探索、直至原创内容竞争的关键转型。 <img data-img-size-val="1080,2269" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260416/v2_33d1ee192a984506af726bb5050939bf@242988687_oswg230872oswg1080oswg2269_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 图源：丝芭传媒微博 王子杰出生于1963年，祖籍浙江宁波。从美国游戏行业工作到日本留学，他早期在日本留学后加入了科乐美（KONAMI），这段经历为其积累了丰富的行业资源与视野，其本人也加入了日本国籍。 <img data-img-size-val="994,728" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260416/v2_b0f143dee2ba4687bebd54c9cade3790@242988687_oswg642675oswg994oswg728_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 王子杰（图源网络） 2003年，王子杰在上海创立久游网，其后成功代理了韩国网络游戏《劲舞团》。 《劲舞团》是定义了一个时代的产品。鼎盛时期，这款游戏成为常年霸占网吧的爆款，成功将久游网推至行业一线阵营，与盛大、九城等公司共享了网络游戏市场爆发的红利。 然而，《劲舞团》巨大的商业成功使久游网有了路径依赖，公司因此将战略重心长期锚定在代理运营上，先后引进或代理了多款国内外网友。但当公司后续尝试推出自研产品如《神兵传奇》《勇士Online》时，市场反响均未达预期。 与此同时，过度依赖单一产品也带来了巨大风险。《劲舞团》所引发的社会文化争议，以及此后与韩国开发商久陷僵局的续约与分成谈判，持续消耗着公司的精力与资源。 2016年，久游网推出的《劲舞团》手游（后改名《劲舞时代》）由网易代理发行，这款游戏是久游网推出的最后一款爆品，官网数据显示注册用户达6亿，但目前已官宣将于2026年6月1日停止运营。 随着游戏生命周期进入衰退期，新的支柱产品未能接替，久游网的衰落成为必然。这不仅是久游网的困境，也标志着“单款爆款代理驱动”模式的增长瓶颈，是九城等同期公司同样面临的转型难题。 在游戏主业增长乏力后，王子杰将敏锐的商业嗅觉发挥在了另一个赛道上。2012年，他创立丝芭传媒，将日本AKB48的“可面对面的偶像”模式引入中国，打造了本土女子偶像团体SNH48。 这一转型是成功的二次定位。SNH48及其“剧场公演+总决选”的模式，开辟了当时尚属蓝海的偶像养成市场，并成功推出了鞠婧祎等具有广泛影响力的艺人，形成了独特的粉丝经济闭环。 不过近年来，丝芭传媒与旗下多位核心艺人就合约分成、个人发展等问题的法律纠纷频繁登上热搜。2026年3月，与头部艺人鞠婧祎之间围绕税务问题的公开争议，暴露出了公司在艺人管理、财务规范以及公众形象方面的隐患。 王子杰的离世，是近期行业内又一起创业者因病早逝的个案。从宏观的视角看，他的经历提供了一个观察中国特定阶段互联网创业的样本：凭借对海外成熟模式的洞察和成熟的本土化运营能力，快速抢占市场空白，实现爆发式增长。 然而，当商业模式红利见顶或外部环境变化时，能否完成从“机会捕捉”到“体系构建”、从“单一爆款”到“持续创新能力”的跨越，则成为企业长续发展的分水岭。 久游网的故事，是关于代理时代终结的故事；而丝芭传媒的故事，则是探索本土化偶像产业如何实现可持续规范发展的故事。王子杰的职业生涯，见证了这两个新兴产业的兴衰起伏。 本文首发自<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://mp.weixin.qq.com/s/InyP3eJFARAf71P4feP2aw?scene=1&click_id=41">“36氪游戏”</a>。

AI如何改变打工人？我们和N个行业的「牛马」聊了聊：有人转型、有人想逃

AI技术应用正在深刻影响各行各业，而且呈现出愈加割裂的群体态度。 近日，OpenAI CEO奥特曼的家先后遭受燃烧瓶和枪击袭扰，公众对于以ChatGPT等为代表的AI助手应用，对其生活、工作以及职业发展、生存挑战的「声讨」已经上升到真实社会层面的暴力事件程度。 美国并不是孤例。今年2月，数百名反人工智能抗议者在伦敦国王十字发起抗议活动，这里是OpenAI、Meta和谷歌DeepMind英国总部所在地。活动由两个不同的维权组织「暂停人工智能」（Pause AI）和「停止人工智能」（Pull the Plug）发起，他们高喊口号，挥舞标语，被誉为迄今为止规模最大的同类抗议活动。 在中国启动的「人工智能+教育」行动计划中，人工智能被纳入教师资格考试和认证内容，中小学生的人工智能教育要加快普及，人工智能要成为高校公共基础课。 那么，对于已经在职场深耕的「牛马」群体来说，AI技术应用的冲击和影响又到何种程度了呢？ 雷科技（ID：leitech）访谈多个领域的职场人，同时结合样本量更大的问卷调查结果，试图呈现不同行业打工者群体在当下的职业心态变化轨迹，以及对AI影响冲击的立场、态度和行动。 <h2>直面第一波冲击的打工人，并没有想象中那么慌</h2> 今年3月，Anthropic发布的一份报告显示：商业与金融、计算机与数学、办公室与行政、管理、法律、艺术与媒体是「理论AI覆盖率」最高的六类职业，而目前「实际AI覆盖率最高」的七类职业依次为计算机与数学、办公室与行政、商业与金融、销售、法律、艺术与媒体、教育与图书馆。 <img data-img-size-val="1080,1080" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260416/v2_43e499736b4d4922a8cd40e5e9d42a62@1547419282_oswg156160oswg1080oswg1080_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 图源：Anthropic 林晖是某金融集团全资科技子公司的互联网前端开发人员。AI智能体，当下最火热的技能（Skills）之一是「网页设计制作」领域，对应到「码农」群体中的前端开发岗位人员。按理来说，前端开发人员当下的「AI焦虑感」无疑会体现得很明显，然而林晖目前的实际反应和感受却颇为淡定。 林晖对雷科技（ID：leitech）表示，他们这个「系统」（项目组），目前两个前端、十个后端，「前端都忙不过来了」，怎会有闲心担忧被AI取代？ 不过，林晖也承认，因为目前项目特殊性，导致前后端人员配置比例「更极端」（注：有底层网络服务器等），而同项目组后端开发人员也不愿意来覆盖前端领域工作，「数据展示有什么技术含量？」 林晖表示，目前公司设想是老的前端未来转为全栈开发，但目前实际情况下，前端开发越来越少，一个项目、一个岗位总需要有人去兜底，「出问题了，怎么办？」 对于新招岗位，林晖所在公司目前已不再招聘单独的前端开发岗位，以后只招全栈开发岗位，前后端工作内容融于一身。公司也在对老员工进行前后端技术融合的互相培训，让老员工可以拓宽能力边界。 雷科技（ID：leitech）了解到，直到目前，不少融入AI协作系统的新创企业，其相关岗位技术人员，依然要承担最后的「把关者」角色，例如AI写的代码，依然需要程序员进行最终交付或正式上线前的人工审核流程。 陈素是传统家居出海企业中的一位互联网后端技术人员，他对雷科技（ID：leitech）表示，目前公司的前后端开发已经转为全栈开发人员，「公司的后台页面就是我自己开发的Vue前端框架」。 陈素表示，现在公司强调多用AI助手，之前需要多个程序员承担的工作，也被压缩到两个人乃至一个人来承担。 例如，原本前端负责的后台管理系统页面，已经交由后端接管。而对于前端页面交互，特别是新的页面，先由AI写基础代码，然后人工修改和优化。至于后端逻辑，目前主体还是先人工开发，遇到问题再寻求AI解决。 他还举例道，自己所在的项目组，之前有两位UI设计师；去年下半年，一位UI设计师离职，直到现在也没有补上空缺，上级的态度是，让另外一位UI设计师，多用AI提高工作效率。 <img data-img-size-val="2640,2567" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260416/v2_968705887a5c4a52b6f0d468098c4149@1547419282_oswg555749oswg2640oswg2567_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> AI生成的苹果50周年纪念页面（图源：雷科技） 陆可在外企从事会计工作，但目前并未感受到明显的AI焦虑。相反，他感受到了AI应用对于自身工作更好开展的乐趣。 陆可在外企的会计工作，需要经常用英文回复工作邮件，而他本身并不是英语专业出身。「我在AI翻译润色工具的帮助下，也能较好应付英文邮件

要做电商Agent OS，前钉钉最年轻副总裁创立的「攀峰智能」再次完成数千万天使轮融资

文｜王欣逸 编辑｜邓咏仪 36氪获悉，近日，攀峰智能已完成数千万元天使轮融资，本轮融资由华控资本领投、云时资本跟投，将用于模型研发、团队增长以及市场扩张。 攀峰智能（K2 Lab）成立于2025年10月，成立仅一个月，便拿到了来自云时资本的数千万元融资。其三位联合创始人均来自阿里钉钉团队。CEO王铭曾是钉钉最年轻的副总裁，在钉钉近五年间负责AI创新产品、SaaS生态、大模型与AI生态、产业生态和战略终端等业务；联合创始人兼CSO汤明磊，此前深耕产业数字化和产业AI的投资与研究十年，在钉钉期间负责战略生态和投资；联合创始人兼CTO赵先烈，曾任钉钉AI PaaS及AI运营负责人。 攀峰智能面向To C市场，打造了一个内容电商场景的Agent OS——Moras。Moras为TikTok上的达人和商家服务——用户只需通过和Moras互动，它便能实现自动化学习，完成选品推荐、脚本生成、内容创作、智能剪辑、视频预检和发布、数据分析等环节，实现出单。 目前，Moras的用户画像主要为粉丝体量在五千至五万的达人和商家群体，带货品类涵盖服装、生活用品、家居、节日用品等。 过去三个月，Moras已完成了首批达人用户的共创测试。邀测用户数据显示，活跃达人通过使用Moras平均月度成交GMV接近1万美元，有达人实现了月度GMV突破10万美金的成绩。 从具体数据来看，有达人实现了注册首周GMV破万美元，使用Moras的首周出单率已经达到了70%以上，而这一时间还在继续变快。 Moras采用的是Multi-Agent架构，能实现自主进化。随着达人互动频次的增加，这一工具的选品、脚本、分析等能力会逐渐增强，出单能力也随之提高。 而受OpenClaw和Claude Code的Agent能力启发，攀峰智能如今也在快速革新，已着手建立起A2A原生电商操作系统，来服务更广泛的客群。 <h3>“人类不想in the loop”</h3> 在邀测阶段，攀峰智能发现海外用户对操作流程的容忍度远比预期更低——哪怕只是多一步确认，用户也倾向于放弃。 “人类不想in the loop。”王铭说。在王铭看来，目前阶段，AI还没有替代人的能力，但AI能把人的短板补齐，把人的长板超级放大。 Moras产品最初的测试版本设计的比较简单，尽管如此，海外的用户依然觉得很复杂，这也让他们意识到另一种商业模式的可能：AI“雇佣”人类。 成立之初，Moras设计了两种提供服务的方式，原意也是想测试哪一种更适合市场： 第一种是用户为Moras付底薪，让Moras起协助作用，如调整选品、制作视频等，即人类雇佣AI，这种方式平台会抽成50%。 第二种则是Moras完全托管，包括账号资产、形象等，AI完全帮助用户做内容、带货，即AI“雇佣”人类。在这种模式下，用户只能拿到极低比例的分成收益。 在邀测阶段，攀峰智能将两种模式同步测试，有意思的是，选择第二种商业模式的用户越来越多。这意味着，在这一场景下，Agent能力越来越强，Human反而不想in the loop（人类不想参与决策）。 “但人类不想in the loop，并不意味着AI可以完全脱离人类。”王铭说，在实际使用过程中，达人和商家授权登录Moras后，平台会通过多模态理解分析粉丝画像、过往视频的用户画像和视频调性，来推送个性化的选品。其中，达人和商家仍然拥有对选品、文案、视频的倾向性，可以对内容进行审核、修改调整。 王铭告诉《智能涌现》，Moras正在灰度测试另一个版本，达人和商家可以直接和平台对话，告诉Moras个性化的风格、审美和表达方式等。未来可能还会上线更复杂的PC端操作系统，支持用户上传专业知识和Skills等。 坦白来讲，Moras目前有60分的带货能力，这或许能让它帮达人实现几千到一两万美元的月度营收，但离稳定输出大几万美元的能力还有一段距离。 对于Agent而言，“活人感”“网感”等独特的表达方式和销售能力很重要，要实现这些能力，还需要大量和人类的连接——这也是攀峰智能正在自研电商场景多模态理解模型的原因。 而在内容电商场景中，理解什么是爆款、理解用户的风格和审美，远比生成本身更关键。 王铭认为，AI雇佣人类的结果会是，人类发现AI真的能赚钱，随即被带入行业之中来，对Moras提出更多诉求，同时也参与到创收的更多环节中来。 为了让产品离钱更近，王铭还透露，Moras正在训练一个自研的电商场景的多模态理解模型。 在他看来，通用模型更多的是优化生成能力，忽略了理解世界的能力，本质上还是在批发Token。如果产品只是在帮助用户更低门槛消耗Token，而不是帮助用户提高效果，最后作为批发商，Token的ROI大概率很低。 这也反映了攀峰智能路线的本质不同：选择了做离商业化更近的事情——自研爆款理解模型、爆款商品和爆款脚本，从最开始就专注于效果的打磨，让模型理解爆款的逻辑。 王铭表示，当前攀峰的团队中，有来自字节的多位内容电商专家，将专家的最佳实践让AI学会后，由AI来做选品模型；人类专家则变成AI的数据标注员，判断AI选出来的商品，哪些是真正的爆款。与此同时，所有发出去的内容的数据结果会回流到分析Agent，再反馈给前面的选品模型，形成自进化闭环。 用户愿意付费，产品能带来盈利，Token本身价值随之提高</stron