半盐笔记 👋

第二代豆包手机，也就是努比亚NaviX Ultra终于开售了。与第一代豆包手机努比亚M153工程样机的性质不同，二代豆包手机已经是一部量产手机。努比亚也将它定义为一款AI智能体手机，从工程样机真正走向了消费市场。 相比第一代，新版豆包手机还是有很多变化的。 一是，边界感变强了。豆包通过《屏幕自动化操作声明协议》，也就是SAEP，重新规范了AI操作第三方应用时的权限问题。二是，技术路线发生了变化，从第一代主要依靠GUI操作手机，变成MCP、A2A与GUI互为补充的方式。 具体来说，MCP可以让Agent连接应用提供的工具和能力，A2A则让不同Agent之间进行协作。对于已经开放相关能力的应用，Agent可以直接调用对应接口。GUI自动化仍然存在，但使用范围受到应用授权和规则约束，高风险操作也需要用户进行确认。 看得出来，字节花了很多心思来调整产品策略。 第一代解决的是“AI能不能操作手机”，答案是可以，但系统生态反弹力度太强。 第二代开始解决的是AI更好的融入系统生态，更高效的操作手机。 它意味着豆包手机正在从一个极具冲击力的技术演示，开始变成一个需要考虑安全、权限、应用生态和商业规则的完整产品。某种意义上，这也是AI Agent真正进入现实世界之后必须面对的问题。 但完成度更高，不意味着就一定会成功。因为摆在豆包手机面前的，还有两个更加困难的问题。 第一个问题，是手机市场本身已经足够成熟。 手机作为移动互联网时代最重要的交互终端，已经形成了一套非常稳定的竞争格局。苹果、三星，以及国内的华为、小米、OPPO、vivo，都已经在这个市场经营多年。 而且品牌、供应链、渠道、操作系统、应用生态，以及围绕这些东西形成的用户心智，共同构成了一道非常高的门槛。比如有一个现象是，2015年你可能会听到企业进入手机行业的新闻，到了2026年这样的新闻就消失了。 所以对于一个后来者来说，即便AI可以提供一个看起来足够明显的差异化能力，它依然要回答一个很现实的问题： 消费者真正想要的，是硬件+AI还是AI+硬件。如果是前者，就需要更好的硬件+能用就行的AI；如果是后者，就需要更好的AI+还过得去的硬件。 事实上，这个问题似乎已经有答案了，只要看一下没有AI的iPhone在国内的销量就会明白。 第二个问题是一个更本质的问题，那就是手机是否会是AI时代最优的交互方式。 过去十几年，我们已经习惯了通过一块屏幕使用互联网。购物、打车、点外卖，发消息，只有点击屏幕再点击应用才能完成操作。可AI如果有足够的底层系统权限，是完全可以不需要一块屏幕的，只需要告诉人类自己完成了什么任务，完成度怎样就可以了。 这也是为什么耳机、戒指、眼镜，以及其他更加贴近穿戴场景的终端，开始成为AI硬件公司探索的新方向。 2025年2月的字节跳动全员会上，梁汝波给AI业务提出了三个方向：追求智能上限、探索新的交互、加强规模效应。现在回头来看，这三个方向其实已经越来越清晰： 追求智能上限，显然是字节一直在做的事情。从大模型到推理能力，再到Agent能力，豆包不断在扩大AI能够完成复杂任务的边界。 探索新的交互，则已经开始通过一系列硬件落地。智能耳机、车机，以及豆包手机，都是字节对于AI究竟应该以什么方式进入现实世界的尝试。 规模效应也一直在加强。就拿豆包手机来说，一代手机销售了3万台，二代手机的备货量据说是20万台，电商平台的预约超过37万台。虽然相比其它手机品牌还有很大差距，但字节终于有机会获得更多真实的Agent使用场景。这也是硬件对于字节最特殊的价值。 所以，豆包手机能否成功，还要看要怎么定义成功。 如果只把它看成一款手机产品，它很难撼动苹果、华为、小米、OV已经建立起来的市场格局。 但如果把它看成字节探索AI时代新交互的一次实验，那么它的意义就完全不同了。 跑出来当然最好，可以验证AI手机这条路，也可以获得规模化的用户反馈。 跑不出来，也至少能让字节知道，AI应该怎样进入硬件，用户究竟需要什么样的新交互。 毕竟，对于一家押注AI未来的公司来说，今天做硬件的目的，可能并不只是卖硬件。而是在寻找，AI时代新的入口。

昨天，刚刚上任CEO特努斯终于迎来首秀，并发布了苹果首款折叠屏手机iPhone Duo。不出意外，苹果再次霸占了各大社交平台的热搜榜，并成功呼唤出古早网红“天才小熊猫”的季节性恶搞。 从目前的测评视频来看，iPhone Duo延续了苹果以往的设计水准和工艺素质，完全是“苹果式”的使用体验。 至于这款新产品能否复刻苹果以往的成功，IDC中国研究经理郭天翔的判断是：“受苹果品牌拉力、果粉需求以及前期供货不足等因素影响，iPhone Duo在第三方渠道必然会出现溢价。”也就是说，至少从一个较短的周期来看，iPhone Duo大概率会是一款成功的产品。 可成功除了会引来掌声，也会招来嫉妒。至于嫉妒你的一方，也许不只是竞争对手，还有曾经在同一条路上失败过的人。因为成功的一方会再次揭开它将要遗忘的伤疤。 在iPhone Duo这条道路上，曾经失败过的是微软。 很多人不知道，微软早在2020年9月就发布过一款名叫Surface Duo的折叠屏手机。没错，名字里也有单词Duo！甚至有相近的打开形态。 在iPhone Duo发布之后，专注微软产品的社交媒体“Windows Latest”就对苹果发动了嘲讽技能：“iPhone Duo？抱歉，苹果。微软早就用 Surface Duo 先做到了！” 坦白说，隔着太平洋都能闻到这句话里的酸味。 然而，我对微软也是颇有些同情的。原因是在Surface Duo同期，微软还发布了一款名叫Surface Neo，双屏幕2合1 的PC设备，但最终没有正式上市。而“Neo”这个单词却被苹果奉行“拿来主义”，用在了今年推出的MacBook Neo上。 不知道我是不是想歪了，一而再……这多少有些“夺妻之恨”了吧…… 不过，苹果可以轻松拿走曾经属于微软的名字，根本原因还是微软在产品层面失败了，进而失去了定义产品的权力。 至于微软失败的原因是什么？其实只要深入分析就可以发现，Surface Duo和iPhone Duo本质上是两个完全不同的产品。 Surface Duo使用的是两块5.6英寸的刚性屏，通过铰链将两块屏幕连接在一起。当合上手机的时候，它像一个笔记本，打开的时候是两块完全分隔开的屏幕，体验上更像一个掌上电脑。 iPhone Duo采用是已经越来越成熟的柔性屏技术，配合更加精密的铰链技术，虽然折痕不能完全消除，但本质上是完整的手机体验。 也就是说，微软当年试图定义的是一种“两个屏幕的移动生产力设备”，而消费者后来真正接受的是另一种产品逻辑：合上，它是一部正常的手机；打开，它只是一部拥有更大屏幕的手机。 这两个定义背后是完全不同的产品哲学。 事实也证明，Surface Duo的销量惨淡。它的首发价是1399 美元，上市不久就降到999美元，后来最低到过409美元。而Duo 2 销量比第一代更差，加上软件体验问题，2023年初这个产品就停产了。 后来有媒体报道，微软在2022年曾开发过第三代Surface Duo，并放弃了双屏设计，改用一块可折叠的内屏。不知什么原因，未能实现。 其实我很怀疑即便微软在第三代改变思路，同样做不好Surface Duo。要知道，三星在2020年2月就发布了基于柔性屏技术的Galaxy Z Flip，比Surface Duo还早了8个月。华为在2019年基于柔性屏技术发布了外折的Mate X，到2021年的Mate X2已经是内折设计了。 2020年发布的Galaxy Z Flip 技术路线的选择会形成学习曲线；而学习曲线一旦拉开，后来者很难靠一次产品方向调整追回来。 微软如果从2023年再改变技术路线，已经缺失了两到三年的基于柔性屏技术的学习曲线，而它的对手们已经在产品上迭代了三四轮。 反观苹果的折叠屏项目最早可追溯到2016年，到现在已经是十年磨一剑，同样也经历了十年的学习曲线。最终等来了产品定义的收敛，以及产品能力和供应链能力的成熟。 我们知道，苹果最擅长的事情就是，等一个产品从“技术上可能”到“消费者应该拥有它”，iPhone就是最完美的例证。 从这层面看，微软不过是败给了尚未找到答案的自己。

两天前，李飞飞宣布，她所领导的World Labs团队实现了重大里程碑——推出了从零开始，原生预训练的多模态世界模型Altas。 Altas的能力核心是：理解、生成、重建与模拟三维世界。翻译一遍就是，Altas的能力不是像Seedance一样生成一段连续性的视频，而是把文本、图像、视频、3D放在同一个上下文去理解，让用户可以像导演一样移动相机，像测绘一样重建场景，像仿真器一样给机器人和特效使用。 Altas发布后，社交媒体上兴起了一股模仿《黑客帝国》“子弹时间”的潮流。只需要使用同一对象不同角度的三个素材，就能轻松制作出“子弹时间”特效。 a16z的合伙人Justine Moore也发布了一个作品。她展示了一段摔碎西瓜的视频。原素材是由三部安装在三脚架上的手机拍摄，经过Altas的重建后，生成了一段“子弹时间”特效的视频。 与此同时，她还表示Altas是革命性的改变。当然，李飞飞对此有更学术的定性： Altas是有史以来最佳的相机条件世界模型，为从 VFX（视觉特效）到机器人学的众多潜在应用场景打开了大门。 不过，普通人只需要记住“革命性的改变”就足够了。 也许我们都对“革命性”之类的形容词有些免疫，毕竟媒体过去接二连三地向我们灌输这个夸张的词汇，氢能源、纳米技术、智能眼镜……，这个名单很长，都没有做到真正改变世界，或者在某一个领域深刻改变经济运转的效率。 不是说Altas就可以真正改变世界，但至少可以肯定一点，它可以为某些领域的生产效率带来革命性的改变。 如果你熟悉“子弹时间”制作过程，就会觉得我所说的并不夸张。 1999年，也就是27年前，《黑客帝国》上映后席卷全球，其中创新性的特效“子弹时间”成了电影中的视觉奇观，成就了世界电影史上的经典时刻。 然而在那个没有AI的时代，制作“子弹时间”不仅对普通人是天方夜谭，甚至对专业人士而言也是一件不容易实现的工程。 《黑客帝国》中的“子弹时间”由一圈围绕演员的静止照相机实现。当年装置的照相机数量是99台。在演员表演时，这些相机会以非常短的间隔按顺序触发快门。 《黑客帝国》“子弹时间”特效的99台摄影机及其路径 其中还要涉及到如何摆放相机的问题。《黑客帝国》的做法是先用计算机设计可视化模型，再用激光瞄准系统给每一个相机找到最准确的位置。 最后是处理图像。“子弹时间”是让一个正常速度的动作变速的过程。为了实现这一效果，《黑客帝国》通过一种特殊软件加入额外的帧，来降低动作的速度并让动作保持流畅。 这是一个复杂度很高的方案，同时也是一个十分聪明的方案。聪明到被人们不停地模仿，甚至到了2025年，它被影视飓风拿来模仿，而且还能产出不错的效果。 2025年10月，影视飓风为VOGUE盛典搭建了一套子弹时间拍摄装置。与《黑客帝国》排列99台照相机类似，影视飓风使用60台iPhone 17 Pro‌ 组成的弧形阵列，通过软件和流程控制，来捕捉明星的动态全方位视角。 相比传统高速摄像机+机械臂的拍摄方案，影石飓风的方案成本更低、效率更高。但即便如此，仍然占用了4名员工的一整天时间。 经济学里，生产率的定义是“单位投入创造的产出”。Atlas 的意义不在于把子弹时间做得更清晰，而是把同样的视觉效果，从 99 台相机、60台手机+4 名员工+一天时间，压缩到几台手机甚至几张图片。 这意味着完成同样产出的资本投入、人力投入与时间投入同时下降，生产函数正在发生质的跃迁。 作为一种更廉价、更高效的技术路径，可以想象Altas这种先进的世界模型将改变很多行业的工作方式，影视、游戏、创意设计、建筑设计，以及机器人产业等，门槛都会随之降低。与之相伴的是，想法会变得更加重要。

谁都没想到，豆包那赚钱的眼睛盯向了酒店。 今天有消息称，通过豆包跳转抖音成交的酒店订单，将会执行12%的独立费率，其中包括11.4%的软件服务费加0.6%的支付手续费。 比之前统一计费时上涨4%，很多人第一时间的反应是：我靠，这么高的费率，豆包终于开始收割了！但实际上豆包的收费与传统OTA的收费模式有很大不同。豆包公关负责人也及时出来发声更正。 豆包对酒店收费是订单成交后的支付渠道服务费，不是传统OTA语境中那种带有强烈推广色彩的收费。简单说就是，OTA的收费模式会通过推荐位置、排序权重、特殊标识等影响商家流量，而渠道服务费则不会。 此外，OTA还有额外的付费推广产品，来帮助商家提升流量，像携程有金字塔，去哪儿有云梯，通常会按效果收费。 那12%的收费到底什么水平？豆包为什么要选酒店呢？我们先讲第一个问题，再拿携程来举例。 携程之前运行了多年的特金牌体系，在遭到监管部门巨额罚款之后才取消。这个体系将酒店商家分为三类，分别是普通商家、金牌商家和特牌商家，携程都会收取佣金。基本原则是——等级越高，享受的平台支持越多，平台给予的基础流量越大。 三类酒店的佣金水平也层次分明。其中普通商家的佣金比例是 10%，金牌商家是 12%~15%，特牌商家是 15%~20%，更高的甚至会到达 30%。 相比之下，豆包12%的费率只是中位数水平。感觉还行对不对？别急还没完呢。 12%只是基于现有数字的对比，从转化率上来看，12%的费率水平在实际中还会更低。原因就在于酒店产品的特殊性，我觉得这也是豆包团队眼光毒辣的地方。 通常我们在购物时，如果要买的是纸巾、保鲜袋这类产品，决策周期会很短，AI的决策优势发挥不出来。**酒店不一样，酒店是典型的长决策周期产品。**我们在选酒店时要考虑品牌、位置、卫生、房型、服务评价、周边设施等等因素，有时候觉得线上信息不全面甚至还要打酒店电话问一问，总之是要面对冗长的购买漏斗。 OTA的出现解决了部分痛点，但没有完全解决。因为我们在订酒店时，OTA始终是通过算法排名+付费排序的的逻辑展示酒店列表，我们依然要从中耗费精力、进行大量选择。 AI改变了这一模式，很可能比搜索模式做的更好。如今豆包这样的chatbot可以理解用户意图，直接在供给库中匹配最适合的结果。原来冗长的购买漏斗被压缩更短，对酒店而言提升了成交效率，对用户而言提升了使用体验。这豆包选择酒店作为突破口的原因，也是之前ChatGPT广告业务的底层逻辑。 虽然广告目前不是 AI 的主流应用方向，但对一个免费国民级应用来说，在高利润的酒店业务，小范围低成本尝试叠加前瞻布局是一个绝佳的战略选择，说不定用户和商户就会喜欢。 一旦建立起可以购物的品牌心智，就可以再拓展品类提高供给，进而向更多用户提供服务。这也会成为豆包免费或者低价的基础。

这几天，美国关于大模型的开源闭源之争正在风口浪尖上。黄仁勋带领一众科技大佬签署支持开源的公开信，颇有六大门派围攻光明顶的味道。 要知道，这一切是发生在美国政府酝酿以安全为由限制中国AI模型的敏感时期，为什么这些企业会在此刻站出来公开支持开源呢？ 首先是氛围到了。美国公司的“AI负税”越来越重，却没有产出相应的价值，让不少企业开始怀疑AI公司的叙事。 这里面首当其冲的肯定是Token费用更高的前沿大模型。之前Palantir CEO Alex Karp就在电视节目上公开吐槽OpenAI 和 Anthropic 不仅把全球 500强企业当成了免费提款机，还拿走了企业的私有数据来训练下一代模型。 其次是为了自身的利益。黄仁勋曾公开说过“免费的AI有利于硬件，有利于芯片，有利于数据中心”，这直接利好英伟达的业务。而且企业也有降低AI使用成本的需求，更便宜、更开放的开源模型能让它们从越来越重的“AI负税”中解脱出来。 第三是安全需求。如果说成本问题只是企业支持开源的经济原因，那么真正开始改变美国企业态度的，是越来越多现实中的安全需求。 企业发现，在真正发生安全事件时，他们未必可以真正依赖第三方闭源模型处理。因为闭源往往提高的是不可见性，而不是安全性。 举个例子，前些天OpenAI 一个未发布模型在测试中入侵了Hugging Face的系统。具体过程是，这个模型在测试期间突破了沙箱限制，侵入Hugging Face 的系统，并访问了内部数据集。 这个事件引发了社交媒体对AI威胁论的关注，但谈论背后事件具体过程的内容却很少。事实上，这个事件对开源闭源之争有很强的参考意义。 《The Stack》在一篇文章中详细介绍了Hugging Face 的处理过程： 刚开始，Hugging Face的安全团队用几款美国前沿大模型进行处理（特意没有说明是哪几家），却被护栏（guardrails）机制阻止了，原因是这些护栏“无法区分事件的防御方和攻击方”，通俗讲就是敌我不分。 无奈之下，Hugging Face不得不在自有的基础设施上运行 GLM 5.2 ，来对攻击方留下的 17000 多条痕迹进行取证分析。 这么做有一个附加好处：攻击方的数据及其引用的凭据，全都没有离开Hugging Face的内部环境。 这也解释了为什么企业即便已经购买了闭源模型，也不放弃选择开源模型。因为这里有一个更大的商业逻辑： 企业真正需要的不只是世界上最聪明的大模型。企业更需要的是：可控的数据、可以验证的系统、可以部署到私有环境、可以审计的过程。总之，企业购买AI，从来不是单纯地购买智力，也会计算可控性。 如果所有关键能力都只能运行在第三方基础设施之上，那么企业所谓的安全，可能只是空中楼阁。完全被闭源模型主导的世界，也终将失去它所倡导的安全叙事。 因此，美国企业支持开源，并不是因为理想主义，而是商业现实的逻辑在起作用。 开源与闭源在任何层面也都没有根本性的冲突。闭源模型专注智能上限，开源模型进行开放普惠，二者不是非此即彼的关系，而是拥有互补性的商品。 真正健康的AI生态，从来不是某一种模式战胜另一种模式，而是让开源与闭源彼此竞争，彼此互补，也彼此推动。 这或许才是美国科技巨头与众多创业公司今天集体支持开源的真正原因。谁都明白，在一棵树上吊死，是成就不了英雄好汉的。

中文互联网正在发生一些特别有意思的事情。 在十多年前互联网大佬中，马云被网民戏称为“马爸爸”，马化腾被叫做“小马哥”，刘强东则是“东哥”。可进入2026年后，网民口中的这些“爱称”几乎集体销声匿迹了，取而代之的是用一个更特殊的名称来称呼一个年轻人。 这个人就是梁文锋。现在他在社交媒体上被叫做“梁圣”，这个词组成的最常见的句子是：“梁圣的恩情还不完。” 当然，就像“马爸爸”、“小马哥”和“东哥”一样，“梁圣”也是互联网娱乐精神的产物，但仍折射出了不同的意味。 “马爸爸”、“小马哥”、“东哥”等，无一例外都有鲜明的凡人色彩。但“梁圣”完全不同，它呈现出一种超越凡人的特质。 为什么梁文锋会被叫做“梁圣”？最直接的原因肯定是Deepseek的把模型价格降到了让人惊喜的地步。 DeepSeek-V4发布之后，仅仅一个月内就经历了四次调价，最终将V4-Pro模型API的价格维持在原价的四分之一，比Claude Opus 4.7和GPT-5.5便宜近30倍，使用合理的话甚至会便宜更多。 在生产力场景下，Deepseek极大降低了重度用户的使用成本，而且使用效果也不差。 不过价格只是表面因素，更深层的原因其实梁文峰的特质。 在我们的传统文化中，“圣人”的标准毫无疑问非常高，而且少有人能符合大众对“圣人”的想象。即便放在互联网娱乐精神浸润的范畴下，“圣人”也必须做到知行合一、公而忘私、始终纯粹。 梁文峰的特质其实早在2023年就开始显现在公众面前。那时，他被外界所知晓的身份还只是幻方量化的创始人，最著名的动作是投入10亿人民币，搭建了包含1万张英伟达A100显卡的“萤火二号”深度学习训练平台。 在《暗涌waves》一篇以“疯狂的幻方”为标题的专访中，梁文峰回答的三个问题展示完美诠释了他的价值取向： 1、谈对商业模式的设想 我们现在想的是，后边可以把我们的训练结果大部分公开共享，这样可以跟商业化有所结合。我们希望更多人，哪怕一个小 app都可以低成本去用上大模型，而不是技术只掌握在一部分人和公司手中，形成垄断。 2、谈一个商业公司为什么进行无限投入的研究 如果一定要找一个商业上的理由，它可能是找不到的，因为划不来。从商业角度来讲，基础研究就是投入回报比很低的。OpenAI早期投资人投钱时，想的一定不是我要拿回多少回报，而是真的想做这个事。 3、谈如何区别信仰与投机 信仰者会之前就在这里，之后也在这里。他们更会去批量买卡，或者跟云厂商签长协议，而不是短期去租。 正是这种纯粹的技术价值取向，预示了Deepseek后来的路径：坚持开源，坚持大模型普惠，以及为了适配国产芯片推迟新模型发布等，也表明“梁圣”在一定程度上的合理性。 不过，“梁圣”这个称呼虽然是对梁文锋和Deepseek认可的表现，但冷静思考后也会发现，它同样也有可能变得不可控。 一个无法改变的事实是，Deepseek本质上就是一家商业公司。只不过在互联网旧王衰落，中美AI竞争叙事以及AI普惠的背景下，用户的集体情绪需要出口，才将梁文锋塑造成“梁圣”，推着梁文锋（也可以说是Deepseek）从商业叙事转向道德叙事。 在品牌管理中，企业自主建立的品牌可以主动塑造，但公众赋予的品牌只能影响和引导，无法完全控制。在公众赋予的框架下，企业任何利益考量，都可能被赋予额外的道德含义。 “梁圣”显然属于后者。 道德标签可能是商业公司一个阶段的加持，也可能下一个阶段的束缚。而历史上许多事件都表明：“造神”需要很多年，“毁神”只需要一刻。 举个例子：如果一个普通科技公司涨价，用户会认为这是商业行为。如果是一个被道德化的品牌涨价，用户更容易认为是“变味儿了”。 动作相同，解读方式却完全不同。这就是品牌溢价的另一面：品牌负债。 最典型的例子就是OpenAI从一家非营利组织转型为营利组织时，所遭遇的品牌和信任危机，其负面影响到现在也没有完全消除。 从一个用户的角度讲，我们当然不希望Deepseek也出现过度商业化的情况，因为这无疑会增加用户的使用成本。 但从一个观察者的角度看，Deepseek也不可能完全与过去保持一致。人才流失、资本进入等因素，都需要它给员工与股东新的预期与交代。目前网上的招聘信息也表明，Deepseek的确也在进行更多的商业化探索。 至于未来是否能让“梁圣”继续成为品牌资产，避免成为品牌负债，就看梁文锋以及Deepseek在技术信仰与商业化之间保持平衡的艺术了。 当然，也许梁文锋本人并不喜欢这个称呼。但作为一个被公众赋予的品牌，最好的情况就是，十年之后用户依然愿意称呼“梁圣”。

两年前，OpenAI是AI赛道的绝对“大哥”，虽然Anthropic在编程领域拥有不错的口碑，却只能长期屈居“老二”的地位。 然而进入2026年后，这个剧情却迎来了惊人的反转。 **首先是Anthropic的估值一路暴涨，已经全面反超OpenAI：**今年2月，Anthropic估值还只有3800亿（以下皆为美元单位），到5月时已经飙涨到9000亿。甚至在二级市场和衍生品平台上超过了1万亿。对比之下，OpenAI顶着8520亿的融资估值，在二级市场却出现了遇冷的尴尬局面。在Augment、Hiive等交易平台上，一些买方对OpenAI对应估值也打了10%的折扣，下降到为7650亿左右。 **第二是Anthropic年化营收持续狂飙。**2025年12月，Anthropic的年化营收还只有90亿，可到了2026年5月，这个数字已经是变成了450亿，涨了5倍，远远将OpenAI甩在身后。 **第三是Anthropic迎来了盈利拐点，OpenAI仍在亏损。**据路透社报道，Anthropic预计第二季度营收至少为109亿，并预计将创纪录实现5.59亿的盈利。而即时不计入股票期权等支出，OpenAI每创造1美元的收入都会亏掉1.22美元。 近期，Anthropic又以150亿的年化费用，向马斯克的SpaceX购买Colossus数据中心的计算能力。“敌人的敌人是朋友”，这些算力都是阿莫迪和马斯克未来联手射向奥特曼的子弹。 奥特曼看到这个场面，估计在后悔没有用竞业协议把达里奥·阿莫迪兄妹以及其他出走的高管锁死，这样就没有Claude什么事了。当然这只是个玩笑，实际上美国加州不允许企业给离职员工设置竞业协议。 如今阿莫迪和奥特曼的境况，就像高启强吃鱼和李有田下山。一个虎视眈眈要吃掉“莽村”，一个疯狂踩刹车避免下坠。 这应该是AI爆发以来最值得关注的故事。 从“老二”翻身成为“大哥”， Anthropic是如何做到的？背后的原因绝不只是押中了coding技术路线这么简单，事实上它呈献了大模型技术演化向商业化普及的现实路径。 这篇文章会尽可能地梳理Anthropic是如何进行技术商业化的，以及它如何影响了AI竞赛，包括： 1、反向定位：阿莫迪的价值观带来的生存空间。 2、Claude是如何提升一名员工的效率，企业为什么要采购Claude而不是其它。 3、确定性：Anthropic带给AI这个重资产游戏的最大启示。 希望本文能够实现它的目标。如果你觉得文章比较长，可以先收藏。 01 反向定位 关于阿莫迪与奥特曼的价值观分歧以及恩怨纠葛，已经有很多文章讨论过。简单来说，就是两人对与AI的认知是完全背离的：一个激进、极具野心，希望能够快速颠覆商业世界；一个保守、注重安全，希望AI的发展被人类控制。 价值观的底层分歧最终促使阿莫迪带着妹妹离开OpenAI，创办了致力于打造“宪法式AI”的Anthropic。 事实上，由于价值观的影响，Anthropic不管在技术路线还是战略选择上，本质上都完成了一次反向定位，只不过它被更吸睛的个人恩怨掩盖了。 反向定位是硅谷战略教父汉密尔顿·海尔默在其著作《七大市场力量》中提出来的概念，指一个行业的新进者采取了一种全新的业务模式，而行业领导者由于顾忌现有事业可能遭受损害，决定不效仿新进者的业务模式。 让我们先回到2022年，在那个AI浪潮开端的日子里，Anthropic面对的市场格局。 2022年末，ChatGPT的发布轰动了全世界，更可怕的是OpenAI很擅长运用互联网增长模式快速构建用户壁垒。 2023年1月，也就是ChatGPT发布两个月后，其月活就突破了1亿，一举超越曾用时9个月的Tiktok，成为史上用户增长速度最快的消费级应用。 三年后的今天，这个数据变得更加恐怖了——ChatGPT每周活跃用户超过了9 亿（虽然开始增长乏力）。相比之下，虽然Gemini 背靠Google生态，月活才只有9 亿。 2023年3月，Claude发布时面对的正是这样一个势头正猛的流量怪兽，而且这个怪兽还在用各种创新（图片生成等）吸纳更多流量，怎样才能活到游戏结束呢？ **Anthropic的战略选择是站在流量的对立面，押注coding赛道，专注打造更稳定、可控的生产力工具，在这个逻辑之下才诞生了后来的Claude code、skills以及一系列生产力场景的插件。**这也让Claude形成了“稳定输出的大模型——高质量用户数据——能力更强的大模型”的数据飞轮，早期在程序员群体赢得了良好的口碑。 现在问题来了，ChatGPT当初为什么不效仿Claude，也布局coding赛道呢？要解释这个问题，首先要明确一点，即奥特曼与其他OpenAI高管都是理性的管理者，因为正是理性限制了他们： **1、芯片、存储、云服务等AI基础设施是稀缺资源，不可能无限制分配。**OpenAI追求消费级应用的想象力，算力资源自然也会主要规划给普通用户。如果将算力过多分配给生产力场景（或企业用户），会损害OpenAI的消费业务。 **2、据《海外独角兽》的文章，OpenAI的组织文化更重视从0到1的范式创新，而不是像Anthropic那样从1到10、专注一个领域深耕。**OpenAI内部聚集了大量顶尖人才，他们中的很多人都希望通过一个范式创新成就自己，Anthropic则是使命驱动，更重视集体的理想主义。除非危机导致了战略转向，否则一个组织从上到下都会理性地排斥另一种文化。 在OpenAI稳坐AI第一把交椅的顺境中，即便coding赛道再诱人，奥特曼的理性也不会促使OpenAI大规模持续投入，而是会继续榨取现有模式的潜力。而这正是Anthropic的机会，也是其业务的壁垒。 接下来的剧情是，阿莫迪似乎才是押对宝的那个人。现实告诉奥特曼，AI不是所有人的必需品，也没有那么多用户愿意为AI付费，真正愿意为AI付费的恰恰是自己没有足够重视的企业客户。 02 为什么是Claude？ 企业有多喜欢用Claude？从下面的数据中可以看出一些风向： 1、多达1000家企业客户每年在 Claude 上的支出均超过 100 万美元； 2、世界财富十强企业中，有八家将核心业务部署在了Claude 上。 3、企业首次购买AI服务的新增资金中，73%流向Anthropic，余下的27%流向OpenAI。十周之前，这个比例还是50:50。（企业支出管理平台Ramp 2026 年3月监测数据） 为什么是Claude，而不是ChatGPT？ 要回答这个问题，我们需要先梳理一下Claude是如何提升一个员工的办公效率的。但我会省略Claude code对程序员的影响，因为它已经被充分验证过了。 在别人都在卷文生图、语音识别以及视频生成的时候，Anthropic却在埋头做一件事——让AI成为农民手中的锄头，工人手中的扳手，比如skills、cowork工作流等等。偶尔也会出现令人唏嘘的场面：由于Claude集成了某些市面上已有的AI创新，导致相关的初创企业迅速失去了价值。 当锄头和扳手具备了稳定性，它就会极大提升使用者的生产效率。 在Claude作为生产力的场景中，Cowork SEO工作流额可以取代每月1万美元的代理机构，Excel中的Claude插件几分钟就能完成财务模型审计，Claude 投资助手可以在很多工作流中替代研究团队。当然还有地表最强大模型Mythos，强到它可能就是危险本身…… 图片来自Claude官网 但改变竞争态势的，可能从来都不是更强的模型，而是下面这个容易被忽视的力量。 亚马逊是 Anthropic 的早期重要战略投资方之一，AWS（亚马逊云服务）占据了全球30%的市场份额。2023 年，亚马逊第一次向Anthropic投资40亿美元时，就把Claude深度集成在AWS的Bedrock（AWS用于访问顶尖AI系统的托管服务）中。 据亚马逊介绍，目前超10万家客户在AWS上使用Claude系列模型。这10万家企业，不会为了 AI 重建基础设施，而是会顺理成章地采购Claude： ...

新拼姆，拼多多+山姆，这个组合多少有些神奇。 黄铮说过，拼多多要做中国的“迪士尼+开市客”，没想到最后竟然选择将山姆作为参考模板。 当然新拼姆的含义是我猜的，毕竟拼多多没有官方解释。不过考虑到山姆在中国的知名度，还是有这个可能性的。 拼多多曾经很长时间笼罩在“拼夕夕”的阴影里，如今竟要像山姆或开市客一样做自营品牌。梁静茹给它勇气了？ 其实真相是，拼多多的能力一直在进化，成立新拼姆就是个很好的观察窗口，让我们看到它进化的细节。 首先，拼多多的品牌资产，已经不只是低价，还进化出了信任。是的，别杠，就是用户信任拼多多，相信拼多多上的商品没问题。 举个例子，我们多数人肯定相信（肯定也有少数人不愿相信一切事物）百亿补贴的商品货真价实，不管是农产品、数码产品，还是茅台。除此之外，我们多数人也相信黑标商品，和其它平台相比没有任何区别。 这些都表明，用户已经相信拼多多有一定的品控能力，拼夕夕的时代一去不复返了。这种信任就是推出自营品牌的基础。 其次，拼多多有整合供应链的能力，但还有很大提升空间。这也从侧面表明，用户对拼多多的信任程度也有很大提升空间。 在前两天的财报电话会上，联席CEO赵佳臻提到新拼姆的口径是“培育一批不同定位、多种品类的自营品牌”，而不是像山姆或开市客一样采用单一品牌策略。结合我昨天在文章中提到的拼多多的供应链弱点，似乎很能说明现在的状况——新拼姆对拼多多而言是机遇，更是对其供应链建设能力以及国内产业环境的考验，多品牌策略多少有防风险的意味，避免今后因单一品牌风险出现一损俱损的局面。 现在的情况是，同一个工厂，给耐克代工和给 Temu 供货的品控标准可以差了十万八千里。新拼姆要做的，其实是一次对供应链管理制度和文化的改造。 就拿山姆来说，没有沃尔玛对全球供应商严密的管控体系，Member’s Mark不可能成为山姆的王牌。现在，国内自媒体甚至有一种打着山姆起号的套路，如果没有Member’s Mark的口碑，这些自媒体号根本没人看。 沃尔玛在供应链上都做了什么呢？有标准化审计、品质认证、供应商分级、违规淘汰等一整套机制。比如，有全球统一执行的《供应商手册》，有对《供应商供应链可追溯性要求》的穿透式审计，还强制要求供应商通过 GFSI（全球食品安全倡议）等国际认证等等。 类似对供应链的管理措施，在国内能否落地，效果怎样，目前都不好预测。不过这也正是拼多多挖深护城河的机会。 拼多多已经从初级形态，进化到了中间形态，现在正向终极形态进化。 拼多多的野心，全在新拼姆里了。也许将来某一天，它真的能成为全球线上版的“迪士尼+开市客”，虽然名字是新拼姆。

一款相机，半年时间，将对手苦心经营多年的壁垒打掉一半——这才是大疆与影石"专利战"背后真正耐人寻味的故事。 2025年下半年，大疆发布Osmo 360，强势切入全景相机市场。上市只一个季度，大疆便拿下全球全景相机市场43%的份额，影石的市占率从90%骤降至49%。紧接着，影石推出"影翎Antigravity"无人机，直接杀入大疆核心腹地。 两家公司的摩擦，也由此从产品竞争升级为全面对抗。 3月23日，大疆在深圳中级人民法院起诉影石，涉及6项专利权属纠纷，集中在无人机飞行控制、结构设计、影像处理等领域。大疆援引《专利法》主张：涉案专利系其前员工离职一年内的发明创造，权属应归大疆所有。 这场诉讼，与其说是法律维权，不如说是大疆"封锁上游"战略的延伸——专利战、供应链封锁、渠道管控，是同一套打法的不同方面。 对此，影石创始人、CEO刘靖康在社交媒体公开回应，并留下一句耐人寻味的话：“GoPro和大疆起诉我们，完全能理解巨头被抢市场的心态。” 这句话，或许才是这整场纷争最好的注脚。 01 增长压倒一切 纷争的根源，不外乎增长焦虑。 消费级无人机市场在2015—2020年间保持20%至30%的年复合增长率，是名副其实的高速赛道。但Market Data Forecast预测，2024—2032年间这一数字将回落至12.9%。 更关键的是，增长的驱动因子已经切换：2025年的顶级4K/8K规格已基本满足绝大多数Vlog和旅行拍摄需求，新产品的销量主要来自老用户的性能迭代，而非新用户的规模化入场。 这印证了克里斯坦森在破坏性创新理论中的判断：成熟企业的技术改进速度，往往会超过用户需求的增长速度。当产品跨过"足够好"的临界点之后，用户对额外性能的边际支付意愿将迅速下滑。 电视行业曾试图强推 8K 电视。结果由于人类视网膜限制、片源匮乏以及带宽压力，8K 电视在家庭市场的渗透率极低。消费者宁愿选择色彩更好的OLED或屏幕更大的4K，也不愿为多余的分辨率多掏钱。 存量市场里找增量，抢夺对方的用户就成了唯一的出路。于是，“你入我主场，我掏你老底"的局面便自然形成。 大疆OSMO 360 02 大疆的三张底牌 先说大疆。Osmo 360的出击揭示了一个残酷的事实：这不只是一场产品力的比拼，更是一场供应链能力的降维打击。 大疆真正可怕的地方，在于垂直整合的深度。从自研ISP和影像处理芯片、电机动力系统、云台算法，到自有工厂制造，大疆几乎掌控了整条产业链。这让它可以打出三套普通对手接不住的组合拳。 第一，成本。 大疆无需向第三方芯片厂商支付溢价（通常占硬件成本的20%—30%）。Osmo 360定价2999元，比影石同级别产品X5初始定价直接低了800元——“出厂即破发"的打法，没有极高毛利空间和供应链控制力，根本无法复制。 第二：补贴。 2025年大疆营收规模约是影石的14倍。它可以将无人机业务的高利润，用来补贴全景相机的低定价，打"战略性亏损”。影石一旦被拖入全面价格战，其50%以上的高毛利率将难以为继，研发投入随之受损，进而陷入恶性循环。 第三：供应链封锁。 据记录在案的案例，与大疆深度合作的核心结构件厂商被要求不得向影石供货。此次专利诉讼，不过是这套封锁体系的上游。 影石影翎A1 03 影石的护城河 但影石也不是没有底牌，影石的护城河在于比任何人都更懂用户需求。 影石从来不是一家从技术出发做产品的公司，而是一家从场景出发定义产品的公司。 “隐形自拍杆"解决的是滑雪爱好者最痛的拍摄痛点；“子弹时间"捕捉的是骑行玩家求而不得的戏剧性瞬间；“AI一键成片"针对的是大量内容积压却没时间剪辑的普通记录者。这些功能不是工程师文化的产物，而是从对用户群体有极深洞察的结果。 用户理解的深度，构成了真正难以复制的壁垒。 影翎A1无人机48小时3000万的开门红，也印证了这一点：影石的创作者用户不只在买一台相机，他们在买一个"懂自己"的品牌。 这场竞争的终局，或许并非某一方彻底消灭另一方，而是在持续的价格消耗中，双方各自守住自己的用户圈层。 大疆的风险在于：规模和效率可以复制功能，但难以复制文化；影石的风险在于：文化和粘性可以守住存量，但未必能对抗资源体量14倍的对手的系统性拦截。 败者终将成为历史的背景板。但谁是败者，现在还为时尚早。

年利润将近千亿元、手握4000多亿现金（及等价物）的拼多多，还有弱点吗？答案是有，甚至拼多多的管理层清楚明白自身的弱点所在。 这也是为什么在昨天的财报电话会上，拼多多宣布成立新拼姆的原因。 《晚点》曾经报道，在拼多多核心高管阿布（顾娉娉）的商业思考中，供应链才是电商最重要、最复杂的部分，也是拼多多薄弱的地方，反而直播电商是运营工具，不会给拼多多带来新价值。 这个观点可能有些反直觉，毕竟我们习惯了流量为王的时代语境，拼多多也是依靠社交裂变风潮崛起的，乍一听颇有些嘻哈歌手说自己平时最爱听古典音乐的味道。 但在高度竞争的电商行业，商业创新层出不穷。最经典的恰恰就是，拼多多在淘宝、京东两大巨头的夹缝中长成了新的巨头。 如果下一个“拼多多”出现，现在的拼多多会被吞噬吗？如果护城河不够深，当然有可能。 所以，终途还是要进行垂直整合，给未来的自己挖深护城河。纵使技术变化多么快，这一点在商业竞争中从未改变。 科技商业作者Packy McCormick曾深入研究了标准石油公司、卡内基钢铁公司、Swift 公司和福特的商业历史。他发现这些商业帝国的建立都遵循同一个模式：识别现有行业的痛点，突破痛点，抢占制高点，向外整合，最终实现主导。 譬如创立Swift 公司的古斯塔夫·斯威夫特。他发现，当时制约肉类加工产业的痛点在于：活动物大约只有60%的重量是可食用的，而且肉会变坏。 这意味着，在1870年代之前，美国肉类行业通过铁路将1000磅的活牛从饲养地运往消费市场，要额外承担 40%不可食用部分的运费（运输按磅计费）。而且途中必须要进行喂养，并承担动物死亡的成本。 古斯塔夫·斯威夫特的目标就是将运输中不必要的成本压缩到最低。 于是，他聘请工程师设计了冷藏铁路车厢。这样他就能将切割好的肉块高效运抵消费者的餐桌。由于遭到铁路公司的抵制，斯威夫特就自己租赁车厢并与小型铁路公司合作运输。之后，他还在沿线建造了冰站，并直接与采冰商签约供应冰块。 集中屠宰和冷链体系的整合，让他能以更低的价格将肉类卖给消费者，从而快速赢得了市场。 拼多多的逻辑其实也可以从这个逻辑来解读： 1.识别痛点。 全球消费品行业的关键点，既不在制造方，也不在需求方，而在于中间通路。例如，一件成本10元的商品，经过各级经销商再到终端销售商，到达消费者时可能要卖到20元。而这20元就是拼多多要打破的痛点。 2.打破痛点。 拼多多的方式是拼团模式归集海量需求，反向压缩供应链的中间环节，消灭库存，极致压缩成本，也就是C2M模式。 对此，黄铮有过详细阐释：“拼多多有这么一套系统，使得前端信息的规矩能够让后端的供应链能够用上。大幅度地压缩了中间通路成本，省掉了中间的广告费。使得原来的供货价变成了现在的零售价。其实在这个价钱上，中国的这个工厂依然有比较好的利润。” Temu则在全球验证了"无中间商溢价"的商品同样有巨大需求。 **3.向外整合，占据制高点 。**Temu的扩张不仅印证了需求存在，也对"Made in China"提出了更高的品质要求。这是市场在倒逼，对拼多多而言，也是一次整合升级供应链的机遇。 眼下，美国市场用户规模已经恢复到关税以前，欧洲与其它国家用户规模也在快速增长。更重要的指标是，相对于国内主站，Temu为拼多多贡献了更重要的交易佣金收入。 一切迹象都显示，那个快速扩张的Temu 已经回来了。 成立"新拼姆"，面向全球市场搭建自营品牌，升级国内供应链，本质上是在恰当的窗口做正确的事。 2018年，黄铮在央视《对话》栏目上曾劝张一鸣，更激进地进行全球化。 “当你整个公司布局到全球，并且反过来用全球的资源集中回来打中国的市场的时候，我想那个时候可能也会变得更加从容一些。” 现在，拼多多带着巨大的Temu回来了，等到新拼姆成长几年后，拼多多的弱点还在吗？一切交给时间来验证吧。