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Jan 20, 2026

美国正慢慢走向 Polymarket 灾难

本文信息来源：theatlantic 为什么媒体对预测市场如此着迷？在过去一周里，我发现自己不断重复播放同一段 23 秒的 CNN 片段。我在床上看，在通勤途中看，在办公室看，做胡萝卜汤做到一半时看，刷牙时也看。视频中，网络的首席数据分析师 Harry Enten 凝视镜头，气喘吁吁地告诉观众有关唐纳德·特朗普会不会购买格陵兰的赌博赔率。“那些把钱押上来的——他们是当真在对待这件事，”Enten 说。他敲了敲身后的巨型触摸屏，调出一张为电视制作的图表：根据当时人们的在线投注，特朗普吞并格陵兰的概率为 36%。“哇，涨得好高！”Enten 喊道，拍了拍手。“我的天哪！”屏幕底部的跑马灯快速显示其他赔率：Gavin Newsom 会赢下下一届总统选举吗？19%的概率。Viktor Orbán 会在今年年底前不再担任匈牙利领导人吗？48%的概率。这些赔率取自 Kalshi，滑稽的是，Kalshi 声称自己不是一个赌博平台：而是一个“预测市场”。人们会去 Kalshi、Polymarket（另一个大型预测市场）等网站，对某个新闻事件下注。思路是：没人会在自己不相信会发生的事情上押注，因此这些市场旨在预测某一结果发生的可能性。预测市场让你可以押注几乎任何事情。埃隆·马斯克会在 6 月 30 日前再当一次父亲吗？耶稣会在今年回归吗？以色列会在明天袭击加沙吗？长寿大师布莱恩·约翰逊下一次的功能性精子计数会超过“20.0 M/ejac”吗？这些网站最近热度飙升——尤其是在那些玩梗股、把 401(k)里钱抽出来买比特币的网络重度在线年轻男性中。但现在预测市场正悄然进入主流。CNN 上个月宣布与 Kalshi 达成合作，将该站的数据整合进其节目，这导致有关民主党可能夺回众议院、信用卡利率以及美联储主席杰罗姆·鲍威尔的片段中出现了博彩赔率。在过去两周里，Enten 至少两次向观众介绍了来自那些“把钱押到自己嘴上”的人的数据价值。 1 月 7 日，媒体巨头道琼斯宣布与 Polymarket 合作，并表示将开始在旗下刊物中整合该网站的赔率，包括《华尔街日报》。CNBC、Yahoo Finance、《体育画报》和《时代》也都有预测市场合作。上周，MoviePass 宣布将开始测试一个投注平台。周日的金球奖直播中贯穿了 Polymarket 的预测——显然美国人想知道在线赌徒更看好艾米·波勒还是达克斯·谢泼德赢得最佳播客。媒体是一个无情且不稳定的行业，收入来源正在枯竭；如果你仔细一看，就能理解为什么 CNN 或道琼斯可能会签订一份合同——毕竟这能为其观众提供某种数据。恩滕在节目中把 Kalshi 的赔率与盖洛普民调和谷歌搜索并列引用——这有什么区别？“通过我们与 Kalshi 的合作提供的数据只是用于为我们报道的故事或话题提供背景的众多来源之一，并不会影响编辑判断，”CNN 发言人 Brian Poliakoff 在一份声明中告诉我。《华尔街日报》数字总经理 Nolly Evans 告诉我，Polymarket 为该报的记者提供了“另一种量化集体预期的方式——尤其是围绕金融或地缘政治事件。”Kalshi […]

商业洞察

Jan 19, 2026

美国正缓慢走向 Polymarket 灾难

本文信息来源：msn 在过去一周里，我发现自己不断重复播放同一段 23 秒的 CNN 片段。我在床上看，在通勤途中看，在办公室看，做胡萝卜汤做到一半时看，刷牙时也看。视频中，网络的首席数据分析师 Harry Enten 凝视镜头，气喘吁吁地告诉观众有关唐纳德·特朗普会不会购买格陵兰的赌博赔率。“那些把钱押上来的——他们是当真在对待这件事，”Enten 说。他敲了敲身后的巨型触摸屏，调出一张为电视制作的图表：根据当时人们的在线投注，特朗普吞并格陵兰的概率为 36%。“哇，涨得好高！”Enten 喊道，拍了拍手。“我的天哪！”屏幕底部的跑马灯快速显示其他赔率：Gavin Newsom 会赢下下一届总统选举吗？19%的概率。Viktor Orbán 会在今年年底前不再担任匈牙利领导人吗？48%的概率。这些赔率摘自 Kalshi，讽刺的是该平台声称自己不是赌博平台：它是一个“预测市场”。人们会去 Kalshi 和另一个大型预测市场 Polymarket 这样的网站，就某一新闻事件下注。人们认为，没人会在他们不相信会发生的事情上押注，所以这些市场旨在预测某一结果的可能性。预测市场让你可以押注几乎任何事情。埃隆·马斯克会在 6 月 30 日前再当一次父亲吗？耶稣会在今年回归吗？以色列会在明天袭击加沙吗？长寿大师布莱恩·约翰逊下一次的功能性精子计数会超过“20.0 M/ejac”吗？这些网站最近热度飙升——尤其是在那些玩梗股、把 401(k)里钱抽出来买比特币的网络重度在线年轻男性中。但现在预测市场正悄然进入主流。CNN 上个月宣布与 Kalshi 达成合作，将该站的数据整合进其节目，这导致有关民主党可能夺回众议院、信用卡利率以及美联储主席杰罗姆·鲍威尔的片段中出现了博彩赔率。在过去两周里，Enten 至少两次向观众介绍了来自那些“把钱押到自己嘴上”的人的数据价值。 1 月 7 日，媒体巨头道琼斯宣布与 Polymarket 合作，并表示将开始在旗下刊物中整合该网站的赔率，包括《华尔街日报》。CNBC、Yahoo Finance、《体育画报》和《时代》也都有预测市场合作。上周，MoviePass 宣布将开始测试一个投注平台。周日的金球奖直播中贯穿了 Polymarket 的预测——显然美国人想知道在线赌徒更看好艾米·波勒还是达克斯·谢泼德赢得最佳播客。媒体是一个无情且不稳定的行业，收入来源正在枯竭；如果你仔细看，就不难理解为什么 CNN 或道琼斯可能会签署一份合同——毕竟，这能为其受众提供某种数据。在节目中，Enten 将 Kalshi 的赔率与盖洛普民调和 Google 搜索并列——这有什么区别？“通过我们与 Kalshi 的合作呈现的数据只是用于为我们报道的故事或话题提供背景的众多来源之一，并不会影响编辑判断，”CNN 发言人 Brian Poliakoff […]

全球动态

Jan 19, 2026

特斯拉四面受困：马斯克摧毁了所有前进的道路

本文信息来源：planetearthandbeyond Photo by Prometheus 🔥 on Unsplash 正是因为他的无知、欺诈与傲慢相结合，埃隆·马斯克成为自我毁灭之王。就拿特斯拉那奇怪的车门把手来说。早在2016年，马斯克亲自推动几乎所有车辆功能，包括车门把手，都由电动按钮或触摸屏控制。他自己的工程师和高管曾警告说，这存在巨大的安全风险，因为如果电池组失效——在事故中完全可能发生——乘员或救援人员就无法打开车门。他们主张采用传统的全机械式车门把手，但马斯克出于纯粹的美观原因否决了。他甚至主张将用于此类紧急情况的机械覆盖装置隐藏起来，这使得在紧急情况下很难，甚至不可能使用。因此，被困在车内对特斯拉乘员构成了重大安全隐患。迄今为止，至少已有15人死于这一自我造成的安全缺陷。这个问题已严重到中国将在年底前禁止特斯拉式车门把手，美国国会也在推进一项将采取同样措施的法案。因此，马斯克和特斯拉现在看起来像是彻头彻尾的笨蛋，特斯拉将不得不花费数百万美元重新设计他们的门把手并改造生产线。既然马斯克能在这么简单的事情上搞得一团糟，并且表现得如此傲慢、无知和专断，你怎么还能指望他能成功地带领特斯拉前进？嗯，你不能，这一点昭然若揭，因为马斯克拼命想让特斯拉成长的每一条路都彻底失败了。准备好迎接一场关于2026年特斯拉究竟有多糟糕的冗长而详尽的怒斥。电动汽车失利我的意思是，拿被视为特斯拉核心业务的卖电动车来说。特斯拉在这方面完全不妙！比亚迪已正式超过特斯拉，成为全球最大的纯电动汽车（BEV）制造商。特斯拉 2025 年销量较 2024 年下降了 9%。而比亚迪 2025 年销量较 2024 年增长了 27.9%。这意味着 2025 年比亚迪卖出的纯电动车比特斯拉多了惊人的 38%！但不仅仅是比亚迪卖得比特斯拉多。在欧洲，大众（VW）2025 年上半年纯电动车销量较 2024 年上半年增长了 78%，并且超过了特斯拉；特斯拉在欧洲的销量在 2025 年上半年较 2024 年同期下降了 33%。这还不包括大众的其他子品牌，如奥迪、Cupra、斯柯达和保时捷。如果把这些品牌也算入大众的纯电动车销量，大众的销量是特斯拉的三倍！目前可得的 2025 年全年数据表明，特斯拉在欧洲在 2025 年下半年的表现更糟，全年销量较 2024 年下降了 27.8%，而其竞争对手则有强劲的销售表现。这不仅仅是针对马斯克的政治反弹。所有目前在销量上远超特斯拉的品牌和电动车车型都有一个共同点：这些品牌大幅扩展了他们的电动车阵容，提供了大量新颖且各有特色的选择。而在这些新选择中销量最好的、并且销量超过特斯拉的电动车，往往是价格更低但仍然实用、面向大众市场的车型，比如雷诺 5、斯柯达 Elroq 和大众 ID.3。更重要的是，超过特斯拉销量的那些品牌，如比亚迪、大众和雷诺，都在自主设计并制造出色的车用电池方面取得了巨大成功，从而降低成本并提高效率。为什么这些很重要？回想十年初，特斯拉原本计划以完全相同的方式增长。他们打算通过推出皮卡和一款更小、更便宜的大众化车型来扩展阵容。所有这些车型都将使用特斯拉自研的4680电池，以大幅降低成本。比亚迪、大众和雷诺的成功证明，这一思路对于实现巨大增长是正确的。但马斯克本人阻碍了这一进程。就像车门把手一样，马斯克那种无知且专制式的对 Cybertruck 事无巨细的微观管理，把它变成了设计噩梦，也成了汽车史上最大的失败之一。同样，他顽固地要使用那套未经验证且不可靠的专有干涂层技术用于 4680 电池，这意味着直到今天，4680 电池仍然昂贵且无法实现规模化生产。随后，马斯克再次否决了他高管的建议，取消了他多年来承诺更实惠的“Model […]

具身智能

Jan 19, 2026

物理 AI 的部署鸿沟

本文信息来源：a16z 机器人研究前沿与机器人在生产环境中落地部署之间的差距，以及这一差距为何至关重要。在过去两年里，机器人演示和发布呈现出一种反复出现的模式。演示视频展示了令人瞩目的能力进展：机械臂能够优雅地操控全新的物体，双足机器人在杂乱地形中自如行走，基于学习的策略可以泛化到未见过的场景。这些演示通常伴随着关于架构细节、训练算力以及基准性能的提问与讨论。然而，更难回答的问题往往是这样的：“这个演示拍了多少次才成功？”或者“如果把摄像机向左移动15厘米会发生什么？”又或者“它是否已经在实验室环境之外部署过？” 过去几年中，我们确实见证了机器人智能领域的重大突破。视觉-语言-动作（VLA）模型能够根据自然语言指令操控它们从未见过的物体。在仿真中训练的策略正以越来越高的可靠性迁移到真实硬件上。基于多样化机器人数据训练的基础模型展现出涌现式的泛化能力，也有越来越多的证据表明，规模定律同样适用于机器人动作。这些研究进展是真实的、正在加速的，而且令人印象深刻。然而，生产环境中绝大多数机器人仍然是高度预编程的，只能在精心控制的条件下执行固定流程。ICRA 上展示的能力与工业设施和仓库中实际部署的系统之间的差距，从未如此之大。这一差距不仅仅是新技术扩散过程中常见的时间滞后所致（尽管这确实是原因之一——规模化部署的工业机器与新兴的通用型机器人，在“机器人”这一共同名称之下，实际上属于两个不同世代的机器）；它同样源于在部署自主物理系统时所固有的一系列技术与运营挑战——正如我们在推动自动驾驶汽车上路的过程中所学到的那样。本文旨在梳理这一部署鸿沟——即机器人研究最前沿与在生产环境中大规模部署的机器人之间长期存在的深层断裂。我们将探讨研究前沿在哪里，部署现实处于何种状态，以及将两者分隔开的具体技术与运营挑战。研究前沿让我们先承认机器人学习已经取得了多么长足的进步，尤其是在过去两到三年里。只有在真实能力显著提升的背景下，“部署鸿沟”这一问题才显得有意义。以下是对近年来机器人学习部分关键进展的简要概述。视觉-语言-动作（VLA）模型代表了近年来机器人学习中最重要的架构性转变。VLA 的核心洞见在于：将基于互联网规模数据预训练的视觉-语言模型进行微调，使其能够输出机器人动作，并利用从网络数据中学到的语义理解来实现机器人控制。通过在大规模上统一视觉、语言和动作数据，VLA 模型旨在学习能够在多样化任务、物体、机体形态和环境之间泛化的策略。 Google 的 RT-2 证明了视觉语言模型（VLM）可以在机器人数据与网络数据上进行联合微调，从而输出用于机器人控制的指令，展现出对新颖物体的理解以及遵循多样且复杂指令等涌现能力。Physical Intelligence 的 π0 在此基础上更进一步，基于来自不同机器人形态的轨迹进行训练，并引入流匹配（flow matching）以实现平滑、高频的动作生成，而 π0.5 则将这一工作扩展至开放世界泛化。Generalist 的 GEN-0 将预训练数据规模提升至新的高度，并引入了一种用于感知与动作标记交互的谐波推理方法。仿真到现实迁移已取得显著进展。领域随机化——在训练过程中变化仿真参数以强制学习鲁棒表征——如今已使大量运动控制任务以及日益增多的操作任务实现零样本迁移。该方法通过在训练阶段随机改变质量、摩擦、光照等参数，来应对仿真到现实的差距，从而训练出即便从未使用真实世界数据、也能在实体机器人上成功运行的策略。此外，世界模型方面的持续研究，也为进一步提升仿真到现实迁移效果开辟了新的进展路径。跨具身泛化正在兴起。Open X-Embodiment 项目汇集了来自 22 种不同机器人平台的逾 100 万条轨迹数据。基于这些数据训练的模型展现出正向迁移效果：RT-1-X 的成功率较单一机器人基线提升约 50%；RT-2-X 在涌现技能上实现了 3 倍提升。近几年的多模态语言-动作模型（VLA），如 π0、GEN-0 以及 NVIDIA 的 GR00T N1，都将跨具身作为重点，推动实现用单一策略运行于异构机器人硬件之上的愿景。灵巧操控已跨越关键门槛。策略如今能够处理可变形物体、工具使用以及高接触密度任务——这些在几年前仍被视为难以攻克。Gemini Robotics 是构建于 Gemini 2.0 基础之上的一款 VLA，能够完成对灵巧性、精确力控和复杂序列推理要求极高的任务，例如折纸和操控扑克牌。这是前沿领域。它在鲁棒性、可扩展性，以及跨任务、环境和具身形态的泛化能力方面进展迅速。然而，几乎没有真正实现部署。部署的现实现在让我们把目光转向当下实际在生产环境中运行的系统。这些机器人在很大程度上仍是“传统”机器人，与当前以机器人学习（学习型系统）为核心的研究范式形成对比。汽车制造业使用着成千上万台工业机器人，但它们仍然被狭义地预先编程以执行特定任务。一台焊接机器人每天以亚毫米级精度重复执行同样的动作成千上万次。一旦任务发生变化——例如推出新的车型或更换焊接模式——工程师和系统集成商就需要对其进行人工重新编程。能够通过示范或指令学习新任务的机器人，其承诺至今仍主要停留在试点项目中。仓库拣选——通常涉及从料箱中抓取各类物体——是最接近研究能力落地的应用之一。一些公司已经在生产环境中部署了学习型拣选策略。但即便如此，差距依然明显。这些系统通常只能在受控照明条件下，通过工程化的料箱呈现方式，处理结构化的产品类别（形状一致的包装商品）。而研究演示中展示的在杂乱、非结构化环境中拣取任意物体的能力，迄今尚未能在规模化场景中实现可靠部署。人形机器人获得了极大的关注和投资。但迄今为止，大多数人形机器人的部署仍停留在试点阶段，在导航、灵巧操作或任务切换等方面高度依赖人工输入。此外，目前的人形机器人更多是供机器人开发者（通常在实验室环境中）构建和验证的一个平台，而非面向消费级或企业客户、可直接用于生产任务的完整解决方案。因此，人形机器人系统在现实世界中的部署仍主要局限于演示和试点项目。机器人研究与机器人部署之间的整体鸿沟，只需观察各自领域中的参与者即可看出。在机器人研究领域，关注焦点多集中于致力于机器人学习突破的公司和商业实验室。相比之下，工业设施中的机器人部署现状仍主要依赖区域性的系统集成商，分销工业机器人 OEM 的系统，并采用传统方法进行编程。这两个领域在很大程度上彼此独立运作。然而，这种现状对一家新的技术公司而言是一个艰难的市场（原因我们此前已在相关文章中讨论过），这意味着开启机器人新时代的关键，很大程度上取决于当前正在取得的技术进步，能否在实质上改变机器人部署的经济性和运营考量。如果要让世界上的机器人数量实现数量级的增长，机器人本身很可能也必须在速度、成本以及开发和部署的难易程度上实现数量级的提升——这意味着我们必须弥合研究与部署之间的鸿沟。部署鸿沟的映射部署鸿沟并非单一问题，而是一系列具体的技术和运营挑战；正是这些挑战限制了研究系统从实验室走向生产环境。我们在此梳理其中的一些问题。分布偏移研究系统通常在与训练数据来自同一分布的测试集上进行评估。而部署环境从定义上来说，属于分布外场景。 […]

全球动态

Jan 19, 2026

走向虚空：运营者如何构建事物

本文信息来源：thekitchenfridge 在一大批从运营岗位转型、渴望创业的 MBA 学生之中，一个问题始终存在：究竟是谁在真正构建产品？ 85% 的 MBA 学生在入学时就希望成为创业者。在一个 MBA 学位愈发显得可有可无的时代，商学院反而加倍强化这一价值主张——将自己塑造成孕育下一个伟大独角兽创业公司的摇篮。创新实验室被建立，路演竞赛获得资金支持，创业孵化项目相继启动。创业者和投资人入驻校园，随时准备提供建议。有时，校园会让人感觉像是一个需要付费、还附带学位的 Y Combinator——成功案例更为稀少，却同样耀眼，包括 Cloudflare、Hinge、Rent the Runway、Warby Parker、SoFi 和 DoorDash 等。但只要参加一次路演之夜、与一位学生创始人交谈，或旁听一场 Entrepreneur-in-Residence 的咨询会，一个尚未解决的问题便会浮现：在一个由前运营者和投资人组成、创意满满的班级里，究竟谁来真正把这些公司做出来？自今年秋天进入 HBS 以来，这个问题一直萦绕在我心头。于是，为了寻找答案，我做了任何一名调查记者都会做的事：对同班同学进行问卷调查，并在食堂“堵”住几位创始人索要采访引语。在调查受访者中，只有 9% 认为自己具备足够的技能来构建他们正在设计的产品。39% 表示自己能“讲技术语言”，往往源于产品背景，而 52% 则称自己完全不具备技术能力。在剔除那 4% 既不需要也不希望获得技术支持的受访者后，仍有近一半的人在寻找技术支持。17% 已经找到了技术支持，30% 则已确定了一位技术联合创始人。48% 将这一过程形容为“比预期更难”，其中被提及最多的原因是所在学校缺乏技术人才。 Miles Francis 现为 HBS 学生、前一线运营者，同时也是 Brand Muse——这一面向创作者营销的原生 AI 战略情报平台的创始人——他这样描述这一挑战：“MBA 课程里真正具备技术背景的人并不多，”他说道。“即便有，他们读 MBA 往往是为了转型离开工程领域，或是自己创业。他们很清楚自身的价值，所以作为创始人，很难找到愿意与你平等相待、并肩合作、且真正对这个想法充满热情的人。想找技术联合创始人的，往往是太多商业背景或只有想法的人。这在校园里现在几乎成了个笑话。” 即便技术背景的学生确实存在，激励机制也常常并不匹配。“来自技术背景的学生似乎更希望寻找同样具备技术能力的联合创始人，”HBS 学生 Arshaan Ali 表示。他的同班同学 J.C. Moubarak […]

中国 AI 力量

Jan 12, 2026

2026年酒店和旅游科技的发展趋势

本文信息来源：hospitalityinvestor 迪拜的一家酒店。（slava296/Getty Images） 2026年将由两大趋势主导：一是打造流畅便捷的旅行体验，二是酒店业努力适应人工智能驱动的变革。酒店业需要从碎片化走向统一，但人工智能创新的迅猛发展既带来了机遇，也带来了不确定性。生物识别技术大放异彩 2026年国际足联男子世界杯将是年度全球旅游和酒店业的标志性盛事之一。本届赛事将于6月11日至7月19日举行，规模空前，共有48支球队参赛，将在三个国家——美国（11个城市）、加拿大（2个城市）和墨西哥（3个城市）——进行104场比赛。预计游客人数将达到500万至600万，其中相当一部分来自海外。主办城市有望获得可观的经济效益。世界杯开赛前夕，美国对国际旅客推出了新的生物识别和社交媒体筛查要求。这些新规引发争议，批评人士认为它们可能会阻碍游客入境，与世界杯的友好氛围相悖。另一方面，生物识别技术则受到了更为积极的评价。迪拜宣布在全市范围内推行一次性非接触式酒店入住解决方案。谢赫·哈姆丹殿下在一份新闻稿中表示：“我们不仅在提升游客体验，而且也在为迪拜旅游业的持续增长进行战略布局。” 生物识别和数字化入住系统允许客人通过手机一次性上传身份证件和生物识别信息，在抵达前完成所有手续，无需在参与活动的酒店办理现场入住。数据有效期至身份证件过期为止，这意味着后续入住可享受更快捷的非接触式入住体验，进一步提升回头客的入住体验。语音机器人卷土重来随着生物识别技术重塑顾客到店体验，另一项面向顾客的技术也在不断发展。语音机器人在餐饮服务业的发展历程可谓喜忧参半。一些知名品牌已经放弃了人工智能语音点餐服务，尤其是在汽车餐厅。麦当劳在2024年终止了与IBM的试点项目，而最近，塔可钟也因为一位顾客疑似一次性点了18000杯水导致系统崩溃而暂停了这项服务。不过，此类事件并未阻止其他人，人工智能电话应答技术正在酒店业取得更大的进展。美国海鲜连锁餐厅红龙虾 (Red Lobster) 正在使用 SoundHound 的技术，该技术可以同时接听多个电话，并回答有关菜单、营业时间和地点的常见问题。该系统接收外卖订单，并将其直接输入红龙虾的销售点系统。 AI语音点餐服务已在美国推出，作为餐饮EPOS平台Square从2026年2月起在英国推出的几项新服务之一，该服务目前已面向美国客户开放。 Nestor Stay是一家拥有13家伦敦酒店和短租房源的连锁企业，也正在尝试使用人工智能语音助手。集团运营主管哈维尔·洛伦特表示：“语音助手可以同时接听上千个电话，所以即使三位人工客服很忙，人工智能助手也能处理剩下的事情。” 融合与便利语音机器人是运营商努力满足市场需求的一个例子。但2026年更重要的发展趋势并非在于个别工具，而在于整个行业向简化和融合方向迈进。 EIP MGT创始人兼首席执行官Custódio Barreiros评论道：“平均每家酒店运营着20-40个不同的技术平台。预计首席信息官们将在供应商整合方面投入巨资。他们的关注点将从‘我们可以添加什么新工具？’转变为‘我们如何创建一个集成生态系统，使客人数据无缝流动，员工无需登录多个系统，并且各项技术投资能够真正相互兼容？’” 2026年，为了方便起见，我们可能会看到各个层面出现更多整合。越来越多的证据表明，多应用时代即将结束。在日常生活中，我们是否还会订阅多个电视流媒体服务，还是人工智能会提供新的解决方案？超级应用会应运而生吗？中国的微信就是一个典型的例子，它是一款功能齐全、融入日常生活的必备应用。便捷性预示着服务的捆绑式整合。自2025年5月起，Airbnb不仅提供住宿和体验，还将提供理发、美容、健康和餐饮服务。酒店技术顾问公司总裁约翰·伯恩斯认为：“无论从专业层面还是个人层面，我们都不想再使用 50 个应用程序，而取代这 50 个应用程序的将是一个可以为你完成所有事情的单一人工智能解决方案。” 在AI范围内预订酒店到2026年，直接通过ChatGPT等AI聊天机器人预订酒店将变得更加普遍。这对酒店来说是个问题，因为AI会选择成本更高的OTA渠道，而不是酒店品牌官网。面对这种分销渠道的颠覆，酒店公司正在采取哪些应对措施？模型上下文协议（MCP）是一个标准化框架，它使AI能够有效地与数据源（例如酒店库存）进行通信。Burns评论道：“我们可能会在每个网站上都部署MCP，并认为这很好，尽管实际情况可能远比这复杂得多。目前仍有很多关于AI需要什么格式的数据的讨论。为什么AI会选择Reddit而不是Marriott.com？” 最近的一项研究发现，就引用次数而言，ChatGPT 引用维基百科和 Reddit 的次数比引用任何其他特定网站的次数都多。标准化伯恩斯表示，尽管有MCP，人工智能与酒店业之间的接口仍然支离破碎：“情况很糟糕，需要一些措施来解决这个问题。” 他补充道： “我与很多酒店讨论过，是否应该尝试提出一个统一的解决方案，就像25年前思科的Ultra Switch那样，它旨在让酒店能够与Sabre和Travelport等全球分销系统（GDS）进行通信。” 同样，要解决人工智能与酒店连接的问题，必须出现一个主导标准或中间件层，否则行业将继续面临碎片化问题。解决方案可以有多种形式：例如，在酒店管理系统/客户预订系统和人工智能系统之间设置一个“人工智能交换机”；制定类似HTNG 2.0但强制执行的行业标准；或者由一家主导供应商创建事实上的标准。变化的速度各大酒店品牌都成立了专门小组研究人工智能辅助下的直接预订，但它们各自为战，缺乏在线旅行社（OTA）那样规模更大、资源更集中的优势。此外，它们还面临着技术环境快速变化的挑战。 “三个月前，我根本不知道MCP是什么，”伯恩斯说。“现在它成了人们谈论的话题，但几乎被A2A（代理对代理）这个词掩盖了。所以我担心A2A，或者三个月后它的继任者，可能会使我们目前的思路过时。” 如果人工智能可能颠覆分销渠道的前景令人担忧，那么酒店经营者并非束手无策。许多成功的酒店都采取了一种策略，那就是不接受在线旅行社 (OTA) […]

深度学习

Jan 12, 2026

Cathay Innovation 美国：2026 年 VC 前景

本文作者：Simon Wu 从 AI 巨型趋势到市场现实——Cathay Innovation 旧金山投资团队对未来一年的展望作者：Simon Wu & Jaclyn Hartnett 在12 月，《TIME》将“AI 的建筑师 ”评选为 2025 年度人物。过往获此殊荣的包括唐纳德·特朗普、弗拉基米尔·泽连斯基、乔·拜登与卡玛拉·哈里斯，以及……泰勒·斯威夫特。这正是 2025 年的时代精神：AI 无处不在、无所不包。曾经的最新科技趋势，如今已成为主流，深度融入生活的方方面面——无论是使用 AI 助手来处理个人或家庭事务，拥抱 AI 同事，还是看到产品与服务围绕智能体进行重构。短短一年内，AI 竞赛迅速升温并达到白热化：新的模型竞争不断涌现（比如 DeepSeek），大规模基础设施交易频频出现（参见 OpenAI 与 AWS 的 380 亿美元交易），巨额资本承诺接连落地（例如 Meta 对 ScaleAI 的 150 亿美元投资），以及全球首家市值达 5 万亿美元的公司（NVIDIA）。在初创公司和风险投资领域，AI 仍然是资金的引力中心，吸引了不成比例的资金份额（全球融资的 50%），投资者持续加码基础设施、垂直 AI 以及原生于智能体的工作流。但这同样也是 IPO 窗口重新开启的一年。在经历了漫长的干旱期之后，我们看到了有意义的公开上市：Klarna、CoreWeave、Wealthfront，当然还有 Chime（Cathay Innovation 的早期投资项目）。 2026 年将会发生什么？下文中，Cathay Innovation 旧金山团队将分享他们对美国未来一年的预测——值得关注的投资趋势、技术以及初创公司。首先，来自我们联合创始人的一些思考。 Press […]

全球动态

Jan 12, 2026

正确并不等于策略：商业（以及人生）中最危险的假设

本文信息来源；collinwallace 有一段视频在流传，我至今仍无法将它从脑海中挥去。明尼苏达州的一名女性，一位美国公民、三十多岁的母亲，在明尼苏达州与联邦执法人员发生了对峙。细节仍在逐步披露，但从已经发布的视频来看，她似乎试图离开这场对峙，而这在某种程度上可以说是在她的权利范围之内。据报道，她当时是在抗议 ICE（Immigration and Customs Enforcement），出于她所坚信的事业。她试图驾车离开，但一名联邦执法人员向她开了三枪。她死了。我并不了解她背景的所有细节，也不知道究竟是什么把事情推向了那个瞬间。但我知道这一点：她很可能觉得自己所做的是对的。而她依然死了。这件事让我对自己作为一个个体、以及作为一名创始人的经历，进行了大量反思。这种观念——你可以是对的，但仍然会输——在我所在的美国社群中早已被理解。这是一种通过惨痛代价换来的智慧，代代相传：仅仅因为法律说你拥有某项权利，并不意味着这项权利会被尊重、被保护或被执行。仅仅因为你“应该”可以做某件事，并不意味着在你尝试时不会遭遇后果、惩罚，甚至暴力。对我们中的许多人来说，这只是一个抽象概念，一个理论问题。可能是在教室里讨论的议题，或偶尔点头承认的现实。但对另一些人而言，这是关乎生存的知识，是能否回得了家与回不了家的区别。而我认为，这里有一个意义深远的教训，远远超越了这名女性死亡这一直接悲剧——一个尤其需要创业者内化的教训。我们生活在一个热衷于谈论“权利”的世界里：知识产权、劳动权利、合同权利。我们围绕一个假设来构建整个商业策略：因为我们是对的，所以我们会赢；法律会保护我们；专利会被执行；竞争对手不会去做那些可怕的事情，因为，毕竟，他们不应该那么做。这是天真的。这是一种对世界实际运作方式的特权式看法。是的，法律可能会说你认定为承包商的人实际上应该是员工。但这并不一定意味着你会赢得那场争斗，或它会恢复职场的公平。是的，法律可能会说你拥有一项专利，别人不应该窃取你的想法并将其嵌入到他们自己的产品中。但如果你没有资源、耐力或杠杆去执行那项专利，你也许完全站在理的一方，却仍然只能眼睁睁看着你的公司倒下。市场不在乎“应该”。它在乎的是你能不能、会不会。我在与之合作或投资过的公司中，已经无数次看到这种情况上演。一位创始人打造出真正具有创新性的产品，申请了专利保护，因为可以在融资材料中到处写上“专利申请中（patent pending）”而感到无比自豪，结果却眼睁睁看着一家资金雄厚的竞争对手进行批发式的复制。“可我们有专利！”他们抗议道。没错。但对方账上有 5,000 万美元，还有一支法务团队，足以把你拖进诉讼泥潭，直到你把钱烧光。你是对的。但你也正在失败。再想想另一位创始人，发现收购方在谈判中存在恶意行为，明显违反了意向书的条款。“我们要起诉他们。”这成了大家的口号。也许你会。也许你甚至能赢。但在长达三年的诉讼过程中，你的公司会耗尽剩余的资金，团队四散而去，技术也早已过时。你是对的。你还是输了。同样的动态也会出现在人才纠纷中。一名关键员工离职加入竞争对手，明显违反了他们的竞业禁止协议。你完全有理由认定他们违约了。但如果执行这一协议意味着要花六个月时间打官司、分散团队注意力，并向其他员工释放出你动辄诉讼的信号，那你真正赢得了什么？这并不是在为虚无主义辩护，也不是在主张放弃原则。这是在主张以清醒的现实主义来看待权力和杠杆。正确并不是一种策略。正确只是一个起点。战略上的问题始终是：既然我是对的，我是否有能力去执行这种正确性？如果没有，那这对我应该如何行动意味着什么？有时，这意味着你需要构建不同的防御。如果你无法依赖专利保护，因为你没有资源去对抗资金雄厚的模仿者进行诉讼，那么你的竞争优势就必须来自执行速度、网络效应或品牌忠诚度——这些东西无论在知识产权法下，都无法被轻易复制。有时，这意味着你需要更加警惕。你不能仅仅因为竞争对手签署了 NDA，就假设他们不会窃取你的方案并自行构建。你需要提前想清楚，如果他们真的这么做了，你会如何应对——以及你是否拥有任何真正的追索手段。有时，这意味着你需要选择战场。是的，那位前员工违反了竞业限制协议。但这场争斗是否值得分散注意力、并对企业文化造成伤害？有时，正确的做法是放下它，专注于构建一个好得多的东西，让他们的离开变得无关紧要。而有时——也是最困难的一点——这意味着你需要承认，游戏本身就是被操纵的，而你需要找到另一场游戏来玩。明尼苏达州的那名女子大概认为自己有权开车离开。她很可能确实拥有这个权利。但联邦特工带着枪，而且他们动用了枪支。她在法律层面上大概是对的，但她错在以为这会对自己产生什么影响。对于初创公司创始人来说，利害关系显然不同。当专利纠纷恶化或竞争对手采取不正当手段时，并不会危及任何人的生命。但其底层逻辑是一样的：在短期内，权力比权利更重要。市场不是法庭。它不受证据规则或先例的约束。它不在乎“应该如何”。即便你完全站在理的一方，一个资金雄厚的竞争对手也能碾压你。一个恶意的收购方可以通过诉讼把你拖住，直到你被迫接受极其糟糕的条款。一名员工可能带走你的商业机密，而你唯一的救济手段，可能是一场持续数年的法律战，成本甚至高于你公司的价值。这就是为什么最优秀的创始人都带着警惕心。不是那种令人瘫痪的偏执，而是一种现实、睁大眼睛看世界的警觉。他们明白，站在理的一方是必要条件，但并不充分。他们在制定战略时会假设：一定比例的人不会遵守规则，一些竞争对手会无视知识产权保护照抄他们，一些合作伙伴会恶意谈判。他们构建具备防御性的业务，并不是因为法律要求它们必须具备防御性，而是因为他们把这些业务打造得极其难以被攻击，以至于法律怎么说已经无关紧要。他们行动迅速，不仅仅因为速度在抽象意义上是件好事，更因为速度是少数几种无法通过立法消除、也无法被资金更雄厚的竞争对手复制的竞争优势之一。他们培养人际关系和声誉，因为当事情走到绝境、法律体系又过于缓慢或成本高昂而无法提供帮助时，这些关系可能就是他们唯一的杠杆。来自明尼苏达的惨痛教训，已经被太多人反复学到：你可以遵守规则，你可以站在正确的一方，你可以把该做的都做了——但你仍然可能失去一切。对于创始人来说，这应该是一次警钟。不要基于“只要自己是对的就够了”这样的假设来构建你的公司。不要假设法律会保护你。不要假设你的专利一定会被执行、你的合同一定会被履行，或者你的竞争对手会公平竞争。要站在正确的一方。但同时，也要做好用你所拥有的一切资源去为此而战的准备。要正确，但要保持偏执。要正确，并且在构建真正的防御壁垒时保持冷酷无情。因为到头来，市场——就像那些联邦特工一样——并不在乎你是否正确。它只在乎谁掌握权力。

深度学习

Jan 12, 2026

一切皆为电视，亦无所谓电视：2026 年 AI 的两种框架

本文信息来源：digitalnative 一切皆是 TV，而又一切都不是 TV 我一直在思考 2026 年 AI 将走向何方，而我反复回到两个框架：一切皆是 TV，以及一切都不是 TV。让我来解释一下。一切皆是电视我去年最喜欢的文章之一是 Derek Thompson 的《Everything Is Television》。Thompson 追溯了消费级互联网公司如何随着时间推移逐渐变成“电视”。例如，Facebook 最初是用来让你与朋友建立联系的——还记得“加好友”（Friending）这个概念吗？多么天真。如今，用户在 Facebook 上超过 80% 的时间、在 Instagram 上 90%（！）的时间都花在观看视频上。Thompson 引用了一份 FTC 文件，对这一现象做了很好的总结：在 Meta 的服务中，用于消费来自线上“朋友”（“friend sharing”）内容的时间只占很小一部分——Instagram 为 7%，Facebook 为 17%。在这两个应用上，大多数时间都用于观看视频，而且越来越多是“无连接”的短视频——也就是说，并非来自朋友或已关注的账户——而是由 Meta 开发的、由 AI 驱动的算法推荐的内容，这是 Meta 为直接应对 TikTok 崛起（其崛起曾导致 Meta 增长停滞）而采取的竞争性举措。五年前的这个星期，我发表了一篇文章，分享了我关于社交媒体的同心圆框架（《社交媒体的演变》）。那篇文章的核心观点是：社交正在向第 1 圈（与亲密的朋友和家人通信；例如 WhatsApp）和第 4 圈（向陌生人进行广播；例如 TikTok）发展。在过去五年里，这一趋势显著加速，FTC […]

中国 AI 力量

Jan 10, 2026

AI 视频生成助力中国快手股价飙升 88%

本文信息来源：bloomberg 快手科技已经完成了自我改革，并在 AI 生成视频领域取得了进展，其股价在过去一年中飙升了 88%。该公司的 Kling AI 应用是 iPhone 在韩国和俄罗斯排名最高的图形和设计应用，在美国、英国、日本、澳大利亚和土耳其等市场也位列前 10。快手首席技术官盖坤预测我们消费 AI 内容的方式将发生范式转变，对 AI 原生娱乐平台的需求不断增长，他正在致力于构建一个致力于 AI 优先视频的内容平台。很少有主要公司能像快手科技一样迅速实现向人工智能的转变。长期以来作为字节跳动有限公司旗下 TikTok 在短视频流媒体领域的落后者，快手在 18 个月内完成了自我改造，并在人工智能生成视频领域取得了进展。该公司股价在过去一年中飙升了 88%，对其 Kling 视频生成器全球潜力的热情在本周再次引发了两位数的涨幅。根据 Sensor Tower 数据，截至 1 月 2 日，快手的 Kling AI 应用是韩国和俄罗斯 iPhone 上收入最高的图形和设计应用，在美国、英国、日本、澳大利亚和土耳其等市场位居前十。该公司投入人工智能的资金仅为知名竞争对手的一小部分，预计 2025 年将从人工智能视频中获得 1.4 亿美元的年收入。它已积累了 6000 万用户，随着品牌认知度在中国以外的扩大，销售正在加速增长。这一切之所以发生，是因为这家北京公司拒绝被 OpenAI 击败抢占市场。当这家旧金山初创公司在 2024 年 2 月预告其 Sora 人工智能视频工具时，快手设定了雄心勃勃的目标，要在那个夏天推出一个具有竞争力且相当的解决方案——并在 6 […]

全球动态

Jan 07, 2026

Nike 出售 RTFKT：数字产品子公司于 12 月悄然被剥离

本文信息来源：oregonlive 一双 Nike RTFKT 鞋款曾在 2024 年波特兰艺术博物馆的一场运动鞋展览中展出。Nike 于上个月悄然出售了 RTFKT（读作“Artifact”），这是一家其于 2021 年收购的数字产品公司。“未来即当下：从虚拟运动鞋到前沿鞋履”，由美国艺术联合会与巴塔鞋类博物馆联合主办 Nike 已出售其一家子公司，但并非一些分析师和行业观察人士最为关注的那一家。该公司在上个月悄然出售了 RTFKT，读作“Artifact”。此次出售发生在 Nike 关闭该子公司约一年之后。此举发生之际，第二年担任 CEO 的 Elliott Hill 持续将公司重新聚焦于运动，并重建与 Dick’s Sporting Goods 和 Foot Locker 等批发合作伙伴的关系。与此同时，关于 Nike 旗下 Converse 品牌未来的投机仍在持续。该品牌在 12 月报告季度销售额下滑 30%，促使一名法国巴黎银行的投资分析师思考 Nike 是否会出售该品牌。 RTFKT 于 2021 年在时任 CEO John Donahoe 的领导下被 Nike 收购，当时他更专注于直销和数字化销售。 Nike 在一份简短声明中表示，RTFKT 的出售于 12 月 16 日生效，“为公司及其社区开启了新的篇章”。 “Nike […]

具身智能

Jan 07, 2026

Google 如何重拾状态并领先 OpenAI

本文信息来源：WSJ 在 ChatGPT 主导早期聊天机器人市场之后，Google 凭借强大的 AI 模型实现反击；这是多年来规模最大的一次搜索引擎改版 Google 首席执行官 Sundar Pichai 于 5 月出席公司年度开发者大会。camille cohen/AFP/Getty Images 在八月某个清晨的凌晨时分，Google 的一名人工智能项目经理将 DeepMind 实验室的最新成果加载到了一个用于 AI 模型排名的平台上。 GoogleGOOG-0.87% 在 AI 种族中一度落后，而其对手 OpenAI 则通过 ChatGPT 聊天机器人吸引了数以亿计的用户。Google 的研究人员希望，一项新的功能——闪电般迅速的图像生成器——能在 ChatGPT 的一个薄弱环节上为这家搜索巨头带来优势。 Naina Raisinghani 因常常工作到深夜而在 Google 内部广为人知，她需要为这个新工具取个名字才能完成上传。但当时已是凌晨 2 点半，周围却无人可问。于是她索性自己编了一个名字，将朋友们给她起过的两个昵称混合在一起：Nano Banana。短短几天之内，Nano Banana 就在平台 LM Arena 的性能排行榜上登顶，在 X 上成为热门话题，使用量也远远超出 Google 的预期。到 […]

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