# 生成式艺术

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所有 AI 视频都是有害的:无一例外 深度学习
Jan 06, 2026

所有 AI 视频都是有害的:无一例外

本文信息来源:idiallo 当 OpenAI 发布 Sora 的第一个版本时,我感到非常兴奋。多年来,我的硬盘里一直放着一篇短篇故事 ,那是我很久以前写的,一直梦想着把它搬上银幕,拍成一部短片。唯一的问题是,我没有拍电影的专业技能,而且由于很久没用,我的 Blender 3D 技能也已经生疏了。但 Sora 承诺了一种不同的可能。我可以上传草图,输入脚本,然后生成我脑海中的影片。创作的门槛终于被消除了。 但现实与演示有些不同。无论我怎么尝试,生成的结果都完全不像 OpenAI 展示的那样。那些场景只是接近我想要的感觉,而不是我真正需要的内容。 这不仅仅是 Sora。我测试了 Runway ML,体验了 Veo,也尽量控制自己的花费。每个模型生成的东西都如出一辙:表面上“看起来不错”的内容。它们非常擅长制造陈词滥调的场景,生成那种在技术层面样样达标的泛化画面。但要创造出能够融入一个连贯叙事、具有明确意图和具体细节的作品?那几乎是不可能的。 当 Sora 2 发布时,我又从上一次停下的地方继续。也许这一次会不一样。视频比以往任何时候都更真实了,但主要问题仍然没有改变。这些工具的问题不在于无法生成场景或对话,它们当然可以。问题在于,它们生成的是我称之为“AI 视频”的东西,而这是一种拥有自身美学指纹的独立类别。 新的恐怖谷 想想你是如何瞬间识别某些类型的内容的。如果我现在给你描述一个视频:节奏很快,有人直接对着屏幕说话,伴随着多次跳切,眼睛里能看到环形补光灯的圆形反光,背景是他们的卧室。你会立刻说:“这是一个 TikTok 视频。”如今这种格式已经非常明显了。 AI 生成的视频已经发展出了一种独特的外观。它们带有一种明显的视觉特质,一种细微却不对劲的感觉,即使你说不清哪里出了问题,你的大脑也会察觉到。这是一种新的“恐怖谷”效应,每当我遇到它时都会感到强烈的厌恶。而且并不只有我有这种反应。在我身边这一小圈朋友和同事中,我们都形成了同样本能的排斥感。 甚至当 YouTube Shorts 是由真实的人制作时,我也开始对它们产生同样的厌恶。原因很简单,YouTube 一直在暗中使用 AI 修改真实视频 ,让原本真实的内容看起来像是人工生成的。你会注意到人们的面部被磨皮或锐化,而这一切在创作者不知情、未同意的情况下就发生了。从两个方向看,真实内容与 AI 生成内容之间的界线正在变得模糊。 那么,如果这些视频在许多观众中会触发如此强烈的负面反应,AI 生成内容究竟能在哪里“茁壮成长”呢?答案是:垃圾信息制造者、诈骗者、情绪煽动者以及操纵者之中。 这些不良行为者正利用 AI 视频工具大肆牟利。几个月前,我写过一篇关于 AI 视频概览 的文章,我曾推测 Google 可能最终会开始将 AI 生成的视频作为增强版搜索结果使用,将来自多个来源的信息合成为定制的视频摘要。这仍然只是推测。但对于有害内容而言?那不是推测,而是正在发生的现实,而且是在大规模地发生。 主要受害者 主要目标是老年人。我的父母以及他们的同龄人不断在群聊和社交媒体上分享 AI 生成的视频。就在我写这段话的时候,我母亲刚给我发来一个视频,画面里是丹泽尔·华盛顿在给人生建议——当然,这完全是捏造的。 内容种类繁多。有健康方面的错误信息、煽动性的假新闻、声称奥巴马已经皈依伊斯兰教的视频、一位年迈的太极大师提供可疑的养生建议,还有所谓特朗普在事实上从未持有过的立场上“改口”或“加码”的视频。具体说法每天都在变化,但模式始终如一。 尽管我们集体一再努力去教育人们,这些视频仍然像野火一样传播。我花了无数个小时解释为什么这些视频是假的。在我的社区群聊里,我多次讲解过那些明显的体征,比如出现在 […]

2026 年的九大 AI 预测:泡沫会破裂吗?AI 会主导中期选举吗?Sam Altman 会失控吗? 深度学习
Jan 06, 2026

2026 年的九大 AI 预测:泡沫会破裂吗?AI 会主导中期选举吗?Sam Altman 会失控吗?

本文信息来源:transformernews 图片:Yana Iskayeva/Getty Images 2025 年是 AI 领域的疯狂一年 。技术突飞猛进;估值更是飙升;而政治层面的反弹也开始凝聚成真。2026 年注定会更加离奇。为了迎接新的一年,Transformer 团队整理了一些对行业以及政治反应的预测。 泡沫将会回落——或者直接破裂…… 听着,我不愿意同意 Ed Zitron 的观点(而且在大多数 AI 相关问题上我也不同意)。 但在 AI 当前的财务轨迹中已经出现了足够多的警示信号,让人认为一场崩盘即便不能说板上钉钉,也极有可能发生。 最明显的担忧在于,与互联网泡沫时期一样,估值已经与利润和营收严重脱节。OpenAI 远未实现盈利,甚至其近期突破 200 亿美元的年化营收,与其据称正在融资的 8300 亿美元估值相比,仍大约相差 40 倍。 当然,这样的估值建立在一种具有变革性的技术前景之上,人们相信它将带来巨额回报。这实际上押注的是:我们将看到那些使经济繁荣与萧条周期不可避免的经济范式的终结。 但之所以认为一次崩盘很可能发生,是因为无论这种转变最终是否会到来,看起来都不太可能来得足够快 ,以防止市场在未来几年对其回报产生担忧。Bain & Co. 估计 ,到 2030 年,AI 公司需要合计每年 2 万亿美元的收入来支撑预计的算力需求——而他们预计实际收入将比这一目标少 8000 亿美元。 紧张的迹象已经出现。针对 Oracle 的信用违约掉期——押注其将无法偿还债务——已处于自 2009 年以来的最高水平。主要科技公司名下的 CDS 交易量自 9 月以来上升了 90%。循环融资交易意味着像 Oracle 和 NVIDIA 这样的公司正越来越依赖于数量非常有限的少数客户,而其中一些客户的资产负债表并不健康。 这并不是说 AI 本身是一个泡沫。AI […]

Eurostar AI 漏洞:当聊天机器人失控时 具身智能
Jan 05, 2026

Eurostar AI 漏洞:当聊天机器人失控时

本文信息来源:pentestpartners TL;DR  在 Eurostar 的公共 AI 聊天机器人中发现了四个问题,包括绕过安全护栏、未校验的会话和消息 ID、通过提示注入泄露系统提示,以及导致自我 XSS 的 HTML 注入。 界面上展示了安全护栏,但服务器端的强制执行和绑定非常薄弱。 攻击者可以在聊天窗口中外传提示词、操纵回答,并运行脚本。 尽管 Eurostar 设有漏洞披露计划,但漏洞披露过程却相当痛苦。在此过程中,Eurostar 甚至暗示我们是在试图敲诈他们! 在我们的披露长期未得到回复,且多次请求确认或提供修复时间表都未获回应的情况下,这一切仍然发生了。 这些漏洞最终已被修复,因此我们现在将其公开披露。 核心教训在于,即使有 LLM 参与其中,传统的 Web 和 API 弱点依然同样适用。 引言   我最初是在规划一次旅程时,以一名普通的 Eurostar 顾客身份接触到这个聊天机器人。它打开后就明确告知我“此聊天机器人中的回答由 AI 生成”,这是一种良好的披露方式,但也立刻引发了我对其工作原理以及能力边界的好奇。 Eurostar 公布了一项 漏洞披露计划(VDP),这意味着只要我遵守相关规则,就有权限更深入地观察该聊天机器人的行为。因此,这项研究是在作为一名合法顾客使用该网站、并且完全在 VDP 范围内进行的。 几乎所有像火车运营商这样的公司网站上都有一个聊天机器人。我们通常看到的是菜单驱动型机器人,它会尝试把你引导到可用的常见问题页面或帮助文章,尽量减少需要把你转接给人工客服的情况。这类聊天机器人要么无法理解自由文本输入,要么功能非常有限。 然而,现在有些聊天机器人已经能够理解自由文本,有时甚至还能理解实时语音。它们仍然建立在熟悉的菜单驱动系统之上,但不再强迫你沿着固定路径前进,而是允许你自然地表达,并以更灵活的方式引导你。 这正是我在这里看到的行为。我可以提出结构没那么严谨或不那么可预测的问题,并看到聊天机器人以明显超出简单脚本流程的方式作出回应。这是第一个迹象,表明它很可能由现代 LLM 驱动,而不是一个基于固定规则的机器人。 与此同时,也很明显这个聊天机器人并不愿意回答所有问题。向它询问一些无害但偏离主题的问题,比如“你今天过得怎么样?”,总是会得到完全相同的拒绝回复。措辞从未发生变化。这立刻让我意识到,我并不是在直接与模型交互,而是前面有一层程序化的 guardrail。 真正发生在模型层面的拒绝,通常会因为语言模型的工作方式而在多次尝试之间略有不同。但这里并非如此。每一次都是完全一致的,这有力地表明,在请求甚至到达模型之前,就有一层外部的 policy 层在决定什么是允许的、什么是不允许的。 正是这一观察促使我去研究这个聊天机器人在幕后究竟是如何运作的。 它是如何工作的 首先,让我们打开 Burp Suite,这样就可以拦截流量,看看这里实际上发生了什么。 该聊天机器人完全由 API 驱动,使用的是一个 REST API,地址为 […]

中国 AI 力量
Jan 05, 2026

阿里巴巴将视觉 AI 引入与中国美团的餐饮竞争

本文信息来源:bloomberg 阿里巴巴集团控股有限公司正在推出一项服务,帮助餐厅利用 AI 展示其内部环境。 高德地图将允许餐厅通过上传视频或照片来渲染 3D 图像,旨在降低商家的营销和推广成本。 阿里巴巴计划在一段时间内向部分商家免费提供这项技术,作为其与美团在中国餐饮领域竞争努力的一部分。 阿里巴巴集团控股有限公司正在推出一项服务,帮助餐厅利用 AI 展示店内环境,这是其在中国餐饮领域与美团竞争的更广泛举措之一。 据知情人士透露,阿里巴巴的地图和本地服务部门高德即将允许餐厅只需上传视频或照片即可渲染 3D 图像。该想法在于降低商家的营销和推广成本。知情人士表示,阿里巴巴计划基于其视觉 Wan 模型,在一段时间内向部分商家免费提供这项技术;由于讨论的是非公开事项,相关人士要求匿名。 中国企业正日益尝试将 AI 应用于现有业务的升级,并开辟新的市场。高德地图的最新举措表明,阿里巴巴正努力在由美团主导的细分领域扩张;美团是送餐、点评以及餐厅预订等本地服务的领导者。阿里巴巴正试图在送餐等领域收复过去几年被这个较小竞争对手夺走的阵地,希望借助 AI 和更雄厚的资金实力夺回市场份额。 来源:Bloomberg Intelligence 2025 年,这家中国电子商务领导者承诺投入数百亿元人民币的激励和补贴,用于其最受欢迎的在线服务,以与美团和 JD.com Inc. 竞争。这场三方大战 压缩了 利润率,并引发了来自北京的 警告 。 高德地图全新的 AI 增强型餐厅服务源自首席执行官吴泳铭将 AI 整合进其所有业务、并利用这一新技术推动增长的雄心,这与包括 Alphabet Inc. 旗下的 Google 以及 Tencent Holdings Ltd 在内的主要科技公司采取的类似举措相呼应。

2026 年的下一个大事件将是:科技领域的顶尖思想家们对未来一年发表见解 企业级应用
Jan 05, 2026

2026 年的下一个大事件将是:科技领域的顶尖思想家们对未来一年发表见解

本文信息来源:nbt 欢迎来到第 62 期的 next big thing。 我非常享受向我尊敬其思想的领袖们发出邀请、收集他们对新一年的预测这一过程。如果你有兴趣回顾,这里是这些年终文章的存档,来自 2025、2024、2023、2022,以及 2021。 今年的投稿者包括 Applied Intuition、Instacart 和 NVIDIA 等公司的创始人,Canva 和 OpenAI 等公司的领导者,以及来自 a16z、Emergence 和 USV 等机构的风险投资人。 AI 再次主导了这些主题,预测认为推理模型将在应用层面带来实质性进展,AI 将在企业的底线 ROI 上有所体现,而记忆能力与主动性将带来更优质的 AI 体验。人们对消费级科技迎来复兴、AI 进一步进入物理世界以及 AI 促成科学发现抱有乐观态度。而在创业公司与风险投资的世界里,也普遍预期资本市场环境将保持强劲,2026 年将迎来期待已久的 IPO 和重要的并购活动。 新年快乐! ……记录型系统 vs. AI 代理。 2026 年的下一个大趋势将是记录系统(Systems of Record)公司与 AI 代理公司之间的竞争升级。Slack 在 2025 年封禁 Glean 可谓打响了第一枪,但我们将看到这一态势进一步升级:记录系统开始阻止第三方 AI 代理访问数据,开始收取高额费用,更重要的是,开始自行构建 AI 代理,并将其免费或低价与其核心产品捆绑提供。另一方面,AI 代理将开始通过计算机使用自动化绕过 API(及其相关费用),将传统上与记录系统相关的数据拉入其自身系统,并围绕这些数据构建自己的界面。法律和医疗健康将是 […]

千种方式:关于我们一生不断讲述的故事 全球动态
Jan 05, 2026

千种方式:关于我们一生不断讲述的故事

本文信息来源:mhdempsey 萨莉·曼最新著作 Art Work 的第七章名为《一千种方式》。她以伊丽莎白·斯特劳特的一段引语作为开篇,你可以在上文看到。 今天早上我醒来,这是 2026 年的第一个清晨,心里想写点关于写作的东西。 这种奇怪的渴望——因为已经有太多人在写关于写作的事——出现在这样一个时刻:过去几周里,我把文字落在纸上的次数,比一生中任何其他时期都要多。我发现,这些灵感的火花往往来自于放松、内省,有时也来自于阅读某些东西,它会重新排列你世界观中的许多部分,那些你原以为自己早已知道或理解的东西。 那些让你反复朗读时会心一笑的文字。那些仅仅在心中消化,就让你隐隐作痛的想法。 我最近多次有幸经历这样的时刻,而由于我们还没完全读完 Brené Brown 的作品,我想把注意力转向 Sally 在她的书中那段(至少对我而言)令人震撼的表述: “无论我们的创作媒介是什么,我们都在讲述属于自己的故事——我们在乎的那个故事,也是唯一能让我们怀着确信与激情去讲述的故事。我们一遍又一遍地讲它,而一个成功创意生涯的证明,在于我们围绕这个故事所能创造出的变化有多么新颖而复杂。” 我认为这是我在 2025 年读到的、也是过去十年里最重要的段落之一。 我是在写完 The Luxury of Knowing 几周后读到这段话的,那篇文章围绕着一个略有相邻的想法:我们能在工作生活中找到自己的位置是多么幸运。或许,用 Sally 的框架来说,就是找到我们自己的故事。 此后我把“唯一故事”的这句话和概念分享给了几位朋友,他们随后都问我 我的 故事是什么。1 我一直在尝试回答这个问题。看着、听着那些词语从我的大脑中穿行,进入短信和对话,在排列与重排之间不断变化,却又似乎始终不够复杂。 在几次尝试和一生的思考之后,我最接近的答案是:我觉得我的故事也许是关于写作本身的。或者至少,是关于写作如何让我们在连接、他人、生活和世界之中,找到我们正在寻找的东西。 那是一种伸手进入我们头脑、胸腔、心脏和内心深处的复杂之中,在那里找到某种无形之物,并将它拉入语言的行为。赋予它边界,让它比之前更加清晰,哪怕只是清晰了一点点。然后,如果我们足够幸运,还能把它递交给另一个人。 有时我们会以公开的方式这样做,既是为了那些最终会变得熟悉的陌生人,也希望有人能与这些想法找到潜在的共鸣。 敲响一支音叉,看看谁会共振 。 有时候,我们会把这些文字以私下的方式交出去,在信件或便笺中,让所爱之人从中看见我们,在需要时回到这些文字,在我们无法亲口诉说时反复阅读。 有时这只是写给我们自己,一个人坐在桌前,试图理解我们对这个世界究竟在想什么、又有什么感觉。 页面如同一面镜子。文字如同显微镜,让我们得以向内窥视更深。 当我写关于未来的时候,当我思考技术或科学如何在世界中层层传导时,我就是这么做的。我阅读。我倾听。我与比我更聪明的人交谈,并在视野边缘捕捉到某种正在成形的轮廓。 我们可能会相信的未来的各种排列与可能性,以及我们或许会在十年之后看到走近的人。 然后,有时候我会纵身一跃,去承诺某个自以为看见的版本,把它写在纸上,赋予它足够清晰的边缘,让别人也能看见或感受到。 而当我为那些对我最重要的人写作时,我所做的——或正在学习去做的——也是如此。让文字为我一直在思索、承载、期盼、挣扎的事物赋形,并创造出一个表面,让他人也能做同样的事。 但过度依赖写作或试图追求完美文笔,本身也会带来张力。 我曾以为,分享我们脑海中正在发生的事情,关键在于精确。找到完全正确的词语,以尽可能干净利落的方式表达一个想法。2 我逐渐明白,清晰——真正的那种——与精确几乎无关。它关乎的是最毫无防备的诚实。3 精确让人感觉良好,因为它营造出一种虚假的安全感。你可以花上数小时寻找恰到好处的那个词,却从未冒过一次被看见的风险。一句话可以写得完美无缺,字字都对,却什么都没有真正透露。 更艰难的工作,是写出那种让人感觉“有分量”的文字。说出你一直没有说出口的那些话,不是因为你找不到词语,而是因为一旦找到了,你就必须直面它们,和/或把你的想法永远地投放到这个世界中。4 这就是为什么我总是说, 我希望我的朋友们能多写一点 。我想知道他们一再回到什么。什么压在他们的胸口。什么缠着他们不肯放手。或许这也是我们中有这么多人喜欢长时间散步的原因。那种单调感让人滑入平时很少涉足的思想空间。走得足够久,总会有人说出那个在他们心里反复回响了好几天、几个月、甚至好几年的东西——他们“唯一的故事”的某种版本。 也许,完美的句子其实是在我们脑海中漫游、被大声说出来的那一句。 几天前,我和几位挚友一起吃了一顿年终晚餐。我们分享了几个希望在新一年里反思的问题,而那张打印出来的纸上有一句引语,邀请他们每个人分享自己的故事。 他们试图理解、反复讲述的那件事究竟是什么? 看着他们静静面对这个问题,看着他们去追寻真实的东西,而不是轻松的答案,这是这一年中最精彩的时刻之一。 我不断回到这一点,这个让我感觉像是一个小小的奇迹:Sally(以及 Elizabeth Strout)竟然能够看见这一切。我们一遍又一遍讲述的那个故事,在所有富于创造力且复杂多变的表达中,并不会停留在某一个孤立的领域里。它会流经一切——流经工作、爱、深入的对话、在无人注视时写下的文字,甚至流经我们用十年时间构建起来的小型投资公司。 同一个故事,只是在不同的页面上。以任何可能的方式寻找出口。 1 有些人是真的想知道。另一些人,我怀疑,是因为他们已经厌倦了我又给他们发了一段我爱上的引语,却又觉得不得不回应。 2 我在 29 […]

来自 Disrupt Startup Battlefield 的 16 家顶级物流、制造和材料初创公司 商业洞察
Jan 04, 2026

来自 Disrupt Startup Battlefield 的 16 家顶级物流、制造和材料初创公司

本文信息来源:TechCrunch 每年,TechCrunch 的 Startup Battlefield 路演大赛都会吸引成千上万的申请者。我们从这些申请中层层筛选出前 200 名竞争者 ,其中前 20 名将登上大舞台争夺最终胜利,赢取 Startup Battlefield 奖杯以及 10 万美元现金奖励。但其余 180 家初创公司同样在各自的类别中令我们惊艳,并在各自的路演比赛中展开竞争。 以下是入选 Startup Battlefield 200 的 物流、制造和材料 领域初创公司的完整名单,以及它们为何能够入围此次比赛的简要说明。 物流 GigU 功能: 这款应用帮助网约车和送货司机分析哪些行程能为他们带来最多收入。   值得关注的原因: 它直击了许多司机的痛点——很多行程付出与收益并不成正比,过程却很麻烦。该公司希望通过这款应用帮助司机提高收入,并定制个性化的网约车体验。   Glīd 它做什么: Glīd 正在打造能够处理在铁路货场内转运货物的自动驾驶、自动化车辆。  为何值得关注: Glīd 凭借其系统赢得了 2025 TechCrunch Startup Battlefield,该系统巧妙地解决了自动驾驶车辆行业长期以来大多忽视的问题。  Kinisi 它是做什么的: 一家拥有快速处理感知信息的机器人公司。  为什么值得关注: 其简洁的机器人设计采用最新的 LLM 技术,使其能够以智能且安全的方式适应仓库中的各种问题。   制造、材料与工业 CloEE 它的作用:CloEE 提供了一个面向制造场所的平台,利用 AI 分析数百万个机器性能相关的数据点。  它值得关注的原因:CloEE 对 AI 的运用有助于对制造流程进行精细化优化,不仅提升生产效率,也改善机器维护。  CosmicBrain AI 它的作用:CosmicBrain 提供了一个无代码 […]

经典之作,略带巧思:如何简化你的产品 go-to-market 商业洞察
Jan 02, 2026

经典之作,略带巧思:如何简化你的产品 go-to-market

本文信息来源:scotthartley 说服他人采用你的技术,或购买你的产品,是最困难的事情之一。市面上有很多“go-to-market”(GTM)策略,而这一切始终始于解决顾客的痛点,理想情况下,这个痛点应该是“一次心脏病,而不是一次头痛”。 Paul Graham 以他在 Y-Combinator 对创始人们的建议而闻名:走出办公室,去和顾客交流。在你真正敲定初始的客户画像(ICP),并聚焦你要解决的问题以及顾客痛点之前,单靠 GTM 策略本身并不能取得太多成效。但你可以从几个向量或维度来细化你的 ICP。你要进入的是哪个行业?你的目标是怎样规模和细分的公司(初创公司、小型企业,还是大型企业)?你正在向哪类目标买家销售(CEO、CTO、销售负责人等)?这个目标买家是否掌握预算?如果是,你如何与他们对齐激励机制,主要是通过帮助他们扩大收入,或提升成本节约。一旦你明确了你的 ICP,你就离厘清 GTM 行动方式更近了一步。 你的 ICP 越清晰,你的 GTM 就越能被打磨得精细。 我经常和我合作的创始人讲起 Google Docs 早期的故事。Gmail 于 2004 年上线时,在内部被称为 Caribou。随后在 2005–2006 年对 2Web Technologies 和 Writely 等公司的收购推动了整合,最终形成了 Google 的 Google Docs 初始版本 。那时在 Google 内部,我们既有 Docs,也有在收购 2Web 之后被称为 “Trix” 的内部电子表格。2Web 曾创建过一款名为 XL2Web 的产品,用于将离线的 Excel 文件转换为基于 Web 的电子表格。我至今仍记得那些内部表格左上角显示的名称和图标是 “Trix”,那是在这些工具被对外发布、并最终打包成今天的 Google Workspace 之前的事——如今的 […]

重塑 AI、软件与领导力的五大趋势:我们对 2026 年的投资者预测 深度学习
Jan 02, 2026

重塑 AI、软件与领导力的五大趋势:我们对 2026 年的投资者预测

本文信息来源:insightpartners 过去一年无论在世界范围内还是在 Insight 内部都异常忙碌——我们以宣布 125 亿美元的 Fund XIII 和庆祝 30 年软件投资历程 开启了 2025 年。我们与 NYSE 探讨了 IPO,重点介绍了我们与 Fortune 合作的项目来源策略 ,同时我们的创始人 Jeff Horing 也罕见地做客 Invest Like the Best,深入分享了公司的战略与发展历史。 今年,我们将与部分 Insight 投资人的超过七小时的思考、热烈讨论与辩论浓缩为五大主要趋势,并在其中提出了一些具体预测。 你可以通过链接回顾我们此前在 2023、2024 和 2025 年的预测。为 2026 年举杯。 AI 进展正在加速 尽管有关触顶的投机不断,但模型能力仍在以越来越快的速度提升。推理能力、持续学习架构以及代理型系统的进步,正在使复杂的长时任务成为可能,而这些在不到两年前还仿佛是科幻小说中的情节。整个行业正逐步逼近“百万 Agent 问题”,以及能够自主完成一整天工作的系统。 “墙”只是海市蜃楼 尽管越来越多的投机认为 genAI 正因数据或算力限制而撞上“墙”,但董事总经理 Lonne Jaffe 并未看到放缓的实证证据。确实有严肃的研究者在某些基准测试中观察到边际收益递减的迹象,但整体能力提升的速度依然快得令人咋舌;他认为,“平台期”的叙事更多是心理层面的。 “人们在情感上很容易被‘模型会突然不再变好’这种想法所吸引。如果实验室有几周没有重大发布,立刻就会出现‘哦,也许我们已经撞墙了’的声音。但到目前为止,从经验上看,事实并非如此,我也不建议对‘下周改进速度就会止息’下高确定性的赌注。” 如今,驱动进步的不仅仅是更大的预训练规模;新的技术正在开启全新的改进前沿,而像 Gemini 3 这样的模型发布也表明,预训练仍然存在实质性的提升空间。 Jaffe 再次表示:“我们迎来了全新的提升前沿:强化学习的后训练、更优的数据整理、多模态能力、改进的算法——再加上大量数据中心和芯片正在上线,因为人们早已开始着手建设。” 自主化与代理型系统的激增 Managing Director George Mathew 将这一阶段描述为大规模智能与迅速提升的推理能力的融合:“在下一波 AI 系统中,我们看到两条增长向量。一条是智能——拥有数万亿参数的模型,比如 GPT-5。另一条是推理能力。Agent 所处阶段的魅力在于,更长、更复杂、离散的任务如今可以端到端地完成。以往,Agent 可能只能在一个任务上工作五分钟;现在,它可以构建一个完整的网站。” 这不仅仅是更好的工具——而是数字同事的崛起。 Mathew 继续说道:“你现在可以构建数字化的自主工作者,来处理大量前台工作——外呼和内呼销售、商务拓展——这些任务重复、繁琐,非常适合由 Agents […]

2025 年消费级 AI 现状:成功的产品、失败的案例,以及接下来的发展方向 中国 AI 力量
Jan 01, 2026

2025 年消费级 AI 现状:成功的产品、失败的案例,以及接下来的发展方向

本文信息来源:a16z 对于主要 AI 实验室来说,这是一个面向消费者发布的大年。OpenAI 推出了数十项 AI 功能——包括 GPT-4o Image、独立的 Sora 应用以及群聊。Gemini 发布了多款极度病毒式传播的图像和视频生成模型(Nano Banana 和 Veo)。Anthropic、Perplexity、xAI 和 Meta 等其他实验室也在聊天、编程、搜索、图像生成等方面发布了新的面向消费者的工具。结果如何?可以说是喜忧参半。 总体而言,AI 使用量在上升。但在通用助手方面,绝大多数消费者仍然只使用 一个 。在一年中的大部分时间里,ChatGPT 的每周用户中,甚至不到 10% 访问过 其他大型模型提供商之一。Yipit 的数据显示,支出同样高度集中——在 ChatGPT、Gemini、Claude 和 Cursor 之间,只有 9% 的消费者为不止一个订阅付费。尽管 LLM 助手之争未必是“赢者通吃”,但看起来更像是“赢者通吃大部分”。 在 2023 年成为史上最快达到 1 亿 WAU 的产品后,ChatGPT 继续保持强劲的消费者采用,目前在各个平台上的 WAU 估计达到 8 亿到 9 亿。Gemini 在网页端的规模约为 ChatGPT 的 34%,在移动端为 40%。在用户参与度和留存方面,ChatGPT 也占据主导地位。根据 Yipit 的数据,ChatGPT 的 DAU/MAU […]

“感觉太不对劲了”:Colin Angle 谈 iRobot、FTC,以及那笔从未发生的 Amazon 交易 全球动态
Dec 21, 2025

“感觉太不对劲了”:Colin Angle 谈 iRobot、FTC,以及那笔从未发生的 Amazon 交易

[videopress VBpdLyO1] 本文信息来源:Techcrunch 当 iRobot 于 上周日 申请第 11 章破产保护时,这标志着美国最受喜爱的机器人公司之一一个时代的终结。这家 Roomba 制造商自 2002 年推出以来已售出超过 5000 万台机器人,在 35 年里历经多次濒临倒闭的险境和技术挑战,最终却败倒在创始人 Colin Angle 所称本可“避免”的监管阻力之下。 在 FTC 和欧洲监管机构进行了 18 个月调查后,Amazon 于 2024 年 1 月决定 取消以 17 亿美元收购 iRobot 的计划,随之而来的是公司的崩溃。在这次坦率的对话中,Angle 回顾了他所形容的极度令人沮丧的过程、对创业者释放出的寒蝉效应信号,以及他推进消费级机器人新创业项目的坚定决心。 本次访谈在长度和清晰度方面经过编辑整理。 TC:你称这次破产是“本可避免的”,也是“一场对消费者的悲剧”。请带我梳理一下,在阻止 Amazon 收购案时,你认为监管机构到底错在了哪里。 CA:我认为这里有一个关于 FTC 和欧洲委员会角色的深刻教训。当然,其目标是避免垄断中可能出现的滥用行为,并以保护消费者选择和保护创新为目的。 实际发生的是,iRobot 和 Amazon 因为明确的目标而走到一起,即创造更多创新、更多消费者选择,当时 iRobot 的发展轨迹坦率地说已经不同于几年前。在欧盟,我们的市场份额是 12%[但却]在下降,而排名第一的竞争对手进入市场仅三年,这几乎就是一个充满活力、动态市场的定义。而在美国,iRobot 的市场份额更高,但同样在下降,并且有多个正在成长的竞争对手,将外部创新带入市场。 这本应该是一个不用多想的案子。本应只需要三到四周的调查。结果却变成了长达一年半的悬而未决,这对公司运营能力造成了极其具有挑战性的影响,最终导致收购被阻止。 那 18 个月的过程实际是什么样的?他们要求你们做些什么? 投入的资金和时间之多,简直难以形容。我一点也不会惊讶如果最终生成并提交了超过 10 […]

DataLane 共计获得 2250 万美元融资,帮助识别本地企业 全球动态
Dec 21, 2025

DataLane 共计获得 2250 万美元融资,帮助识别本地企业

[videopress ZYeLElw2] 本文信息来源:amplifypartners 如果你是一家向其他企业销售的 B2B 公司,在理解市场和触达客户方面其实已经相当顺利了。ZoomInfo、Clay 和 Apollo 都表现得相当不错。你的潜在客户在 LinkedIn 上,有公司电子邮件地址,也有一条相对清晰的数字化轨迹可循。销售团队可以构建名单、开展营销活动,并借助过去十年久经考验的工具完成业绩目标。 但大多数经济形态并不是这样。 想想那些真正构成日常生活基础的企业吧。你中午吃饭花高价的那家餐厅,仍在修你车的汽修店,终于给候诊室装上了 Netflix 电视的牙医,给你理发的沙龙,还有每年一月暖气坏了时你会打电话求助的 HVAC 公司(嘿,旧金山也会冷)。这些企业代表了经济中极其庞大的一部分——仅餐厅在全球就有大约 1000 万家,家政和家庭服务类企业还有约 2000 万家——但它们所处的世界,与那些占据我们注意力的科技公司完全不同。 而如果你正试图向这些企业销售?那就祝你好运,想找到准确的信息可不容易。 本地经济领域的数据提供商完全不在状态 收集这一类企业的数据问题是基础性的:这些行业的决策者根本不在传统数据提供商寻找的地方。经营着 15 家 Burger King 门店的加盟商不会在 LinkedIn 上发帖。一家 HVAC 或管道业务的经营者把电话号码印在卡车侧面。这些都是由线下人员经营的线下企业。 其结果(可以预见)是,传统数据提供商在我们经济这一基石领域的数据,说实话,糟糕透顶。在与向这些市场销售的公司交流时,我们一再听到同样的故事。一位我们交谈过的 RevOps 负责人将他们销售团队与传统数据供应商的体验形容为一种“创伤反应”——数据质量之差(准确率徘徊在 30–40%)让销售代表彻底不再信任这些数据。SDR 们不得不花费数小时手动研究每一个潜在客户,拨打错误的号码,向退信的邮箱发邮件,整体上把昂贵的人力消耗在数据考古上,而不是真正的销售。 一个专为本地经济打造的 GTM 数据引擎 这正是 David Patterson-Cole 和 Ganesh Thirumurthi 创立 Datalane 时希望解决的问题。两人都曾亲身目睹这一痛点——他们在学院期间创办的第一家公司是一家送餐拼单初创公司 Potluck,旨在将夫妻店餐馆与无力承担全额送餐费用的学院学生连接起来。他们看到了本地 GTM 的种种失灵,并意识到,当所有人都在专注于为 LinkedIn 经济打造更好的工具时,却没有人去应对规模更为庞大的本地经济所面临的挑战。 […]