但在 2025 年，这种古典主义的优雅被一种被 Vibe Coding 所击破了。 这个词已经是年度词汇。Andrej Karpathy 在年初时定义它、在年末时又高举它：写程序已经不再需要逐行码字，而是可以像个导演一样，对着 Claude 或 Cursor 指手画脚。 只要「氛围」对了，成百上千行的代码就会像瀑布一样倾泻而下。仿佛 Vibe Coding 是一种「心想事成」的生产力奇迹，但这背后，一种新型的职业伤害 正在蔓延：AI 并没有让我们更轻松，它只是把体力活变成了超负荷的认知空转。 感觉大脑被掏空 Stephan Schmidt 是个有着 40 年经验的老兵，见证过从 UML 到模型驱动开发的所有浪潮。但在使用了 Claude Code 和 Cursor 的组合后，他感到了一种不 同于以往的的疲惫感。 这种疲劳不同于加班写代码的腰酸背痛，而是一种「大脑被掏空」的虚脱感。 1970 年代，当大卫·休谟（David Hume）式的理性主义在计算机科学中扎根时，人们相信编程是一种严丝合缝的逻辑推演。每一个分号、每一行缩进，都 是开发者大脑中，抽象思考的具体外化。 当你在进行 Vibe Coding 时，你 ...

AI 竞赛进入 2026 年，一个问题变得越来越尖锐： 第一节：为什么提前布局算力？ 万亿美元的订单、百万片的芯片采购、不断刷新的数据中心投资，整个行业都在拼命囤算力。 全行业还在加速投入算力。OpenAI 与 Broadcom 联手开发自研芯片，xAI 筹建 AI 工厂，谷歌和微软把 计算力写进财报。 最近，Anthropic 宣布购买近 100 万谷歌 TPU 芯片。Daniela Amodei 在访谈中解释： "算力是不是越多越好？" 但 Anthropic 的答案不同。 2026 年 1 月 3 日，Anthropic 联合创始人兼总裁 Daniela Amodei 接受 CNBC 采访时指出： AI 竞争的重点，不再是比谁的模型更大，而是看你怎么把算力花对。 这家从 OpenAI 分出的公司，连续推出 Claude 系列，赢得大量企业客户。企业选择 Claude，不是因为 参数规模，而是因为它稳定、可靠、能在实际业务中放心使用。 这种务实路线正在获得认可。有外媒透露，Anthropic 已开始与投行沟通 2026 IPO可能性。 当算力不再是信仰，而变成成本，你准备怎么花？ "现在不订，几年后就买不 ...

行业趋势：AI基础设施的独立化与规模化 - Anthropic计划从博通采购近100万块谷歌TPU v7芯片自建超算，交易金额或达210亿美元，芯片部署在自控基础设施中，将不再依赖CUDA生态和云厂商“算力税” [1] - xAI在田纳西州孟菲斯郊外购置81万平方英尺仓库作为第三个超大规模数据中心，目标部署100万颗芯片，新设施将使xAI训练算力接近2GW [2] - xAI选择独立发展路径，自建、自营并自供能源，与依赖云服务商的OpenAI和Anthropic形成差异化竞争，预计到2027年初通过合资企业获得超过1吉瓦功率 [2] 公司动态：融资、估值与战略 - Anthropic坚持“少即是多”战略，押注高质量训练数据、后训练技术和模型效率，收入已连续三年实现同比十倍增长 [1] - 谷歌正洽谈追加投资Anthropic，新一轮融资或使其估值突破3500亿美元 [1] - xAI正以2300亿美元估值筹集150亿美元资金 [2] - 前Liblib CTO王林芳创立Qveris AI，聚焦Agent时代基础设施层，已获近千万元种子轮融资 [3] 技术突破：模型能力与效率提升 - Claude Opus 4.5仅用一小时便复现了谷歌工程师钻研整年的AI系统 [1] - 斯坦福博士生张吕敏联合团队提出新型神经网络结构，将20秒视频历史压缩至约5000个Token，消费级显卡也能运行长视频生成 [4] - 该方法在衣物、身份、物体一致性等指标上接近或超过未压缩基线，为AI电影制作和长篇故事生成提供了高效高质量的技术路径 [4] - MIT发布《Recursive Language Models》论文，提出递归语言模型（RLM）解决大模型“上下文腐化”问题，复杂推理任务正确率提升10%-25% [11] - 实验显示CodeQA任务中GPT-5准确率24%，RLM达62%提升2.7倍；处理600-1100万token文档成本从1.5-2.75美元降至0.99美元 [11] 产品与应用：AI Agent与代码生成 - 前Liblib CTO创业，为Agent设计原生搜索和行动路由引擎，构建AI-Ready数字孪生引擎，让大模型可秒级搜索和调用上万种专业工具与数据 [3] - 该平台解决Agent“眼瞎手残”困境，实现语义级快速发现、标准化一键调用和动态路由高可用三大核心价值 [3] - Claude Code于2月发布后年化收入达10亿美元，AI辅助搜索和代码生成能力大幅提升 [10] - Claude Code作者分享实战数据，过去30天合并259个PR、约4万行代码全由AI编写，强调给AI验证工作的反馈回路可使结果质量提升2-3倍 [7] 行业影响：竞争格局与市场定价 - 知名开发者用24个关键词概括2025年大模型发展，包括推理之年、Agent之年、编程Agent与Claude Code之年、中国顶级无差别模型之年、Llama迷失之年、OpenAI失去领先地位之年等 [10] - 中国AI实验室全面崛起，DeepSeek R1发布引发英伟达市值蒸发约5930亿美元的抛售潮 [10] - 每月200美元订阅服务成为新定价标准，Anthropic、OpenAI、谷歌均推出高价套餐 [10] 前沿科技：机器人进展与开发者体验 - 宇树科技发布人形机器人H2日常训练视频，身高180厘米、体重70公斤的H2展现了飞踢、空翻、踢踹沙袋等高难度动作，展现了人形机器人在动态平衡和力量控制方面的突破性进展 [5][6] - 谷歌首席工程师公开称赞Claude Code，表示仅用三段提示词、1小时就生成了与团队过去一年研究方向一致的“分布式智能体编排器”方案 [7] - 40年经验的编程老兵使用Claude Code和Cursor后感到“大脑被掏空”的虚脱感，开发者从“生产者”变成“审查者”反而更累，需要高频上下文切换 [9] 人才与职业：AI时代的人才价值 - 知名华人AI科学家田渊栋提出“费米能级”概念描述AI时代人才价值分布，认为人的价值将从“本人产出”转变为“能否提高AI能力”，低于阈值的职业可能一夜之间被颠覆 [8] - METR研究显示“AI能执行的任务长度每7个月翻一番”，GPT-5和Claude Opus 4.5能完成人类需数小时的任务 [10]

文章核心观点 - AI时代的到来正在改写创业的游戏规则，使得由单一创始人主导、借助AI和外部资源放大个人能力的“一人公司”模式成为可能并日益流行，未来甚至可能出现“一人独角兽公司” [6][9][13] 一人公司的定义与核心逻辑 - 一人公司并非字面意义上永远只有一个人，而是由单一创始人主导决策，借助AI和外部资源整合上下游，放大创始人个体能力边界的创业形态 [13] - 其核心逻辑是“一个人，就是一支队伍”，创始人无需在初期绑定联合创始人，可先验证商业模式再逐步组建团队 [13][15] - 核心价值在于创始人无需把所有事干完，而是拥有整合资源的能力，AI工具的成熟让“先跑起来再说”的策略变得可行 [13] 一人公司兴起的驱动因素 - **AI扩展个人能力边界**：AI从辅助工具变为能自主决策的“虚拟合伙人”，一个人借助AI Agent可以完成过去需要团队协作的开发、设计、文案等工作 [17] - **创业启动成本大幅下降**：90%的一人公司创业者启动资金低于500美元，云计算、SaaS和按使用付费的AI工具订阅模式，使得几乎零固定成本启动成为可能 [19] - **政策支持与成功示范**：上海临港、张江AI小镇、北京中关村等地已出台针对一人公司的专项支持政策 [19] - Vercel的Guillermo Rauch、Pieter Levels等独立创始人的成功，验证了该路径的可行性，促使投资人和创业者重新审视“必须有联合创始人”的假设 [20] 一人公司与联合创始人模式的对比 - **联合创始人模式的风险**：Noam Wasserman的研究显示，65%的创业公司失败源于创始团队内部冲突，理念不合、股权纷争是主要原因 [24] - 许多创业者因外部压力“将就”寻找联合创始人，可能带来负担而非帮助 [24] - **一人公司的挑战与应对**：孤独感和决策压力是主要挑战，但可通过创始人社群、导师网络等方式获得支持，例如上海的SoloNest社群已聚集超过4000名创业者 [26] - 独立创始人起步拥有100%股权，可用更有竞争力的股权激励吸引顶尖人才，数据显示其对早期员工给予的股权激励中位数与联合创始人公司非常接近 [26][27] AI时代对传统公司组织形态的冲击 - AI正在改变传统公司基于分工协作提高效率的底层逻辑 [28] 1. 当一个人可通过AI完成过去需多人协作的工作时，“组织”的必要性被削弱 [28] 2. 当AI可跨领域提供专业知识时，“专业化分工”的边界变得模糊 [28] 3. 当AI Agent可自动化处理协调任务时，“管理层级”模式需重新组织 [28] - 典型的一人公司工具栈（如Claude、Gemini、GPT等）每月成本可能不到500美元，却能实现过去小型团队的产出 [29] - 麦肯锡报告指出，未来组织将转变为以结果为导向、由人和AI混合小团队构成的动态网络，一个2-5人的核心团队可能管理50-100个AI智能体执行完整业务流程 [29] 一人公司的现状与适合人群 - 根据Carta 2025年数据，超过三分之一（36.3%）的新公司由单人创始人创办，该比例从2019年的23.7%增长至2025年上半年，六年间增长了53% [6] - 腾讯研究院报告显示，96%的人用过AIGC产品，其中近七成每天都在用；Soul报告显示，99.2%的大学生用过AIGC产品，其中66%会下意识先问AI [17] - 根据SoloNest社群样本，仅20%的一人公司稳定赚到了钱，表明创业依旧艰难 [36] - 一人公司更适合具备强烈自驱力、持续学习能力和独立决策能力的创业者，尤其在知识密集型、创意驱动型、数字化程度高的领域 [37] - 建议有意者可从周末项目开始，用AI搭建最小可行产品进行市场验证 [37]

以下文章来源于果壳 ，作者沙拉酱 果壳 . 科学和技术，是我们和这个世界对话所用的语言。 本文来自微信公众号： 果壳 ，作者：沙拉酱，编辑：卧虫，题图来自：AI生成 AI也会得焦虑症。 前几天的一条消息：卢森堡大学给各个AI工具做了心理测试，结果发现Gemini被确诊患有"严重焦虑 症"，像是一个在"严厉父亲"管教下战战兢兢的优等生，生怕说错话挨打；Claude则是个喋喋不休 的"道德说教者"，时刻准备给你上一堂伦理课；而ChatGPT还是那个圆滑世故，甚至有点讨好型人格 的"老油条"。 看到这个测试，我的第一反应是：太好了，希望这些AI多焦虑焦虑生存问题，变成更趁手的工具。 2025年这一年，AI工具可谓"井喷"到根本用不过来。年初，Kimi和Claude 3刚用"超长上下文"把大 模型的门槛卷到了天际；紧接着，Llama 4的开源就把Token的价格打到了地板。到了下半年，各个 玩家的节奏快得像开了倍速——11月，Gemini 3前脚刚刷屏，马斯克后脚就带着Grok 3的"发疯模 式"抢走了热搜，奥特曼更是在十五天之内连发两个内部信，并且把报道称原计划2026年初推出的 ChatGPT 5.2在2025年 ...

近日，在访谈中，谈及邀请码机制，Manus联合创始人兼首席科学家季逸超回应表示，自己很早就想公 开回应，但是内部要求没做到1亿美金ARR（年度经常性收入）之前，就不用回应，现在终于可以回应 了。 他解释到，在Manus没上线前就决定要用邀请码。"我们跟所有的云厂商和Inference Provider（推理供应 商）聊了之后，惊讶的发现，世界上能够在第二天立即到位的算力比想象中少太多了，所以，所有我们 使用的云和模型厂商没法提供这个量。Claude跟我们说你们千万别放开，你如果放开我们会挂。所以对 我们来说，我们唯一选择方法就是去控量。" 因此，控量的方法只能选一个类似于邀请码的机制。"当然确实有别的更好的做法，比如说不应该有明 确的一个码，比如可以定向邀请等。但我们当时其实也没有想太多，就把这个东西给做了。"季逸超 说。 近日，在访谈中，谈及邀请码机制，Manus联合创始人兼首席科学家季逸超回应表示，自己很早就想公 开回应，但是内部要求没做到1亿美金ARR（年度经常性收入）之前，就不用回应，现在终于可以回应 了。 他解释到，在Manus没上线前就决定要用邀请码。"我们跟所有的云厂商和Inference Pr ...

文章核心观点 - AI时代正在彻底改变创业的底层逻辑，使得由单一创始人主导的“一人公司”模式成为可能并日益流行，未来甚至可能出现“一人独角兽公司” [3][5] 一人公司的定义与模式 - 一人公司并非字面意义的单人企业，而是由单一创始人主导决策，借助AI和外部资源放大个体能力边界的创业形态 [6] - 其核心价值在于创始人无需在初期绑定“将就的联合创始人”，可先验证商业模式再逐步组建团队 [6] - 该模式的核心逻辑是“一个人，就是一支队伍”，通过AI工具与全球协作网络高效整合全链条业务 [8] 一人公司兴起的驱动因素 - **AI能力扩展与普及**：AI从辅助工具变为能自主决策的“虚拟合伙人”（Agent），使个人能力边界极大扩展 [9] - 腾讯研究院报告显示，96%的人用过AIGC产品，近七成每天使用 [9] - Soul报告显示，99.2%的大学生用过AIGC产品，66%的大学生遇问题会先问AI [9] - **创业启动成本下降**：云计算、SaaS及开源模型普及大幅降低创业门槛 [11] - 《2024年全球一人公司行业和投资生态观察》显示，90%的一人公司创业者启动资金低于500美元 [11] - AI工具订阅采用“基础月费+超量按用付费”的弹性成本结构，可实现近乎零固定成本启动 [11] - **政策支持与成功示范**：上海临港、张江AI小镇、北京中关村等地已出台针对一人公司（OPC）的专项支持政策 [11] - Vercel的Guillermo Rauch、Pieter Levels（Nomad List、RemoteOK创始人）等独立创始人的成功案例提供了路径验证 [12] 一人公司与联合创始人模式的对比 - **联合创始人模式的风险**：理论上有风险分担等优势，但现实中理念不合、股权纷争常导致失败 [14] - Noam Wasserman在《创业者的窘境》中的研究显示，65%的创业公司失败源于创始团队内部冲突 [14] - **一人公司的挑战与应对**：主要挑战是孤独感与决策压力，但可通过创始人社群、导师网络等方式获得支持 [17] - 例如上海SoloNest社群已举办超100场线下活动，聚集超4000名一人公司创业者 [17] - **股权激励优势**：独立创始人起步拥有100%股权，可用更有竞争力的条件吸引顶尖人才 [17] - solofounders研究显示，独立创始人公司给予早期员工（前5名）的股权激励中位数与联合创始人公司非常接近 [17] AI对传统公司组织形态的冲击 - **传统公司逻辑被削弱**：传统公司制度基于工业时代的分工协作，而AI正改变其底层逻辑 [19] - 当个人可通过AI完成多人协作工作时，“组织”的必要性被削弱 [19] - 当AI可提供跨领域专业知识时，“专业化分工”边界变得模糊 [19] - 当AI Agent可自动化协调任务时，“管理层级”模式需重组 [19] - **新型组织形态展望**：未来组织可能转变为以结果为导向、由人和AI混合小团队构成的动态网络 [20] - 麦肯锡2025年9月报告《The Agentic Organization》描绘了此趋势 [20] - 未来典型团队可能只含2-5名核心成员，却能管理50-100个AI智能体，自动执行完整业务流程 [20] - **一人公司的工具栈与成本**：典型工具栈可能包括Claude、Gemini、GPT、Notion AI、N8N等，每月成本可能低于500美元，但产出可达过去小型团队水平 [20] 一人公司的适用性与实践建议 - **并非万能解**：创业依旧艰难，AI提高了成功率但未改变其本质 [23] - 根据SoloNest社群主理人Karen分享，其线下接触的2000多样本中，仅20%稳定赚到钱 [23] - **适合人群与领域**：更适合自驱力强、愿持续学习、能独立决策的创业者，以及知识密集型、创意驱动型、数字化程度高的领域 [25] - **实践路径建议**：创业者可从周末项目开始，用AI搭建最小可行产品（MVP）进行市场验证 [25] - **自我评估问题**：考虑是否接受无人商量的决策、是否愿意持续迭代AI工具链、是否清楚自身核心能力边界 [24]

文章核心观点 - Anthropic凭借其专注编码的Claude Opus 4.5模型展现出卓越的智能编码能力，在AI行业竞争中占据先机，其“少即是多”的战略和自建超算的计划可能标志着AI军备竞赛的拐点 [1][5][6] Claude Opus 4.5的技术实力与市场反响 - Claude Opus 4.5仅用一小时便复现了一个曾让谷歌工程师钻研整年的AI系统 [1] - 借助Opus的智能编码能力，一位科学家早期长达六年的探索工作可被高度浓缩至几个月内完成 [2] - 有开发者在半小时内不写一行代码便构建出一款iOS应用 [27] - 有人在20分钟内打造了类似ESPN风格的应用 [29] - 该模型可根据系统设计指导完成任何要求的编程任务，并被用于接入智能家居系统、分析原始DNA数据等广泛场景 [25][34][36] Anthropic的战略与商业模式 - 公司采取“少即是多”的战略，押注用最少的资源做更多的事，专注于更高质量的训练数据、加强模型推理能力的后训练技术以及让模型跑得更便宜、更容易被大规模采用的现实目标 [5][17] - 公司并非否认规模的重要性，但认为规模不是唯一的杠杆，下一阶段的胜利取决于每一美元算力能交付多少能力 [17][19] - 公司定位为企业优先的模型供应商，Claude的主要收入来源是被嵌入到别人的产品、工作流和内部系统中，这类场景黏性更强、更接近真实生产力 [20][23] - 公司收入已经连续三年实现同比十倍增长，并构建了独特的销售策略，使Claude几乎出现在所有主流云平台上，包括那些同时也在卖自家竞争模型的云厂商 [24] 算力基础设施与供应链布局 - Anthropic计划购买近100万块谷歌TPU v7芯片以自建超算，芯片将从博通直接下单，交易金额或达210亿美元 [6][8][11] - 依据行业推测，TPU v7单价大概在15,000–25,000美元之间 [11] - 该交易结构意味着Anthropic自有超算将不再依赖CUDA生态和云厂商，将算力主权握在手中，这可能导致英伟达丢失300亿美元的潜在大订单 [11][12] - 部署架构为Anthropic持有TPU所有权，基础设施由TeraWulf、Hut8和Cipher Mining提供，现场运维外包给Fluidstack [9] 行业竞争格局与资本动态 - 2026年AI行业演变为“暴力规模与效率”的较量，作为规模派代表的OpenAI投入1.4万亿美元用于算力和基础设施建设 [17] - Anthropic目前已经锁定了约1000亿美元规模的算力承诺 [19] - 谷歌持有Anthropic公司14%的股份，亚马逊向Anthropic追加投资40亿美元，Zoom也持有其部分股权 [39] - 谷歌被传出正在洽谈追加投资Anthropic，新一轮融资或将使Anthropic的估值突破3500亿美元 [40] - 有猜测认为谷歌可能在2026年收购Anthropic，但此举可能因Anthropic的成功及其“安全AI”的标榜而面临挑战，并可能终结当前的AI竞赛格局 [43][46][47]

报告行业投资评级 - 行业评级为“买入” [3] 报告核心观点 - 报告认为AI应用有望进入新一轮的催化密集期，产业逻辑与催化映射角度皆有机会 [7] - 长期看好国内大模型进一步追赶海外以及应用的进一步落地，大模型时代更利好资源集中的头部厂商 [7][60] - 短期看好DeepSeek等国产模型更新迭代，以及春节合作AI模型等时间催化 [7][60] 国内AI动态跟踪 - **大模型产品数据追踪**：根据SimilarWeb数据，上周（2025/12/22-2025/12/28）国内主要AI大模型产品网页端访问量分别为：Kimi 799.07万次（环比下降7.83%）、文心一言 102.64万次（环比上升4.15%）、通义千问 23.34万次（环比下降21.10%）、豆包 2409.88万次（环比上升0.10%）、智谱清言 66.42万次（环比上升16.83%）、讯飞星火 9.99万次（环比上升10.24%）、DeepSeek 6632.63万次（环比下降5.06%）、腾讯元宝 502.20万次（环比上升7.39%）、天工AI 7.11万次（环比上升8.28%）[7][21] - **大模型产品数据追踪**：App iPhone端周度下载量方面，根据七麦数据，上周Kimi为9.16万次（环比下降9.07%）、文心一言2.30万次（环比上升4.20%）、通义千问72.02万次（环比下降16.84%）、豆包210.03万次（环比上升0.13%）、智谱清言1.47万次（环比上升0.60%）、讯飞星火1.40万次（环比下降4.88%）、DeepSeek 39.07万次（环比上升7.42%）、腾讯元宝94.94万次（环比下降1.86%）、天工AI 0.91万次（环比下降12.24%）[22][25] - **大模型产品数据追踪**：人均日均访问时长方面，近期Kimi在8分钟左右，通义千问、DeepSeek在5分钟左右，天工AI、豆包在4.5分钟左右，腾讯元宝、文心一言、智谱清言在3分钟左右，讯飞星火在2分钟左右 [13] - **热门AI应用数据追踪**：上周国内主要AI应用产品数据表现：AI陪伴产品“星野”App下载量2.74万次（环比上升2.44%）；AI搜索产品“秘塔AI搜索”网页访问量154.79万次（环比下降0.84%），“360搜索AI”网页访问量0.19万次（环比下降63.15%）；AI设计产品“Pixso AI”网页访问量15.21万次（环比下降11.53%），“美图设计室”网页访问量31.98万次（环比下降5.50%），“Canva”网页访问量54.28万次（环比下降10.82%）；AI视频产品“PixVerse”网页访问量159.43万次（环比上升5.52%）[25][26][31] - **AI应用买量追踪**：根据APPGrowing数据，上周国内主要AI产品的广告投放素材量呈现分化，腾讯元宝投放素材量保持第一，为748,824个（环比下降0.99%）；通义千问为206,938个（环比上升4.32%）；豆包为74,067个（环比上升17.28%）；文心一言为1,172个（环比下降27.56%）；星野为2,382个（环比上升282.34%）[34] - **AI应用买量追踪**：2025年12月至今国内主要AI产品的广告投放金额预估为：腾讯元宝166,810.07万元、通义千问61,638.52万元、豆包3,764.72万元、星野76.53万元、讯飞星火29.52万元、文心一言107.17万元 [34] - **国内AI公司重点事件**：智谱GLM-4.7登顶Artificial Analysis全球开源榜首，在AA智能指数中以68分综合成绩荣登开源模型与国产模型双料榜首、全球第六 [39][40] 海外AI动态跟踪 - **大模型产品数据追踪**：根据SimilarWeb数据，上周（2025/12/22-2025/12/28）海外主要AI大模型产品网页端周度访问量分别为：ChatGPT 110,966.35万次（环比下降10.90%）、Claude 3,472.36万次（环比下降11.13%）、Gemini 126.92万次（环比下降12.57%）、LLaMA 0.15万次（环比下降65.02%）[7][45][46] - **大模型产品数据追踪**：App iPhone端周度下载量方面，ChatGPT为12,879.91万次（环比下降2.52%），Claude为50.09万次（环比下降60.24%）[46] - **热门AI应用数据追踪**：上周海外主要AI应用产品数据：AI陪伴产品“Character AI”网页访问量4,455.08万次（环比上升5.25%），App下载量95.29万次（环比上升11.92%）；AI搜索产品“Perplexity AI”网页访问量3,531.05万次（环比下降13.65%），“Copilot（New Bing）”网页访问量1,934.26万次（环比下降12.26%）；AI设计产品“Canva”网页访问量15,546.75万次（环比下降21.57%）；AI图像产品“Midjourney”网页访问量313.04万次（环比下降10.33%），“Leonardo.Ai”网页访问量246.49万次（环比上升6.24%）[47][48][53] - **海外AI大模型及应用事件**：Ruby语言正式发布4.0版本，核心推出了基于静态单赋值（SSA）架构的全新编译器ZJIT，并引入了Ruby::Box容器类以解决命名空间冲突问题 [54][55] 海内外科技大厂AI动态 - **火山引擎**：于2025年12月28日正式成为中央广播电视总台《2026年春节联欢晚会》独家AI云合作伙伴 [7][56] - **Meta**：本周宣布以数十亿美元收购AI应用Manus的开发商蝴蝶效应公司，收购后该公司将保持独立运营，其创始人肖弘出任Meta副总裁 [7][56] - **Vidu**：推出AI视频创作工具Vidu Agent，支持20多种语言和200多种音色，能一键生成高质量视频，并具备分镜编辑功能 [7][56] - **京东**：上线AI原生应用“京东AI购”，目前处于App Store内测阶段，以对话为主要交互方式，由京东自研言犀大模型驱动 [7][56] - **腾讯**：开源翻译模型Tencent-HY-MT1.5，包含1.8B端侧与7B云侧双版本，支持33种语种及民汉方言互译 [57] - **阿里**：开源全尺寸GUI智能体基座MAI-UI，原生集成主动交互与MCP工具调用能力 [57] 投资建议与关注方向 - **产业迭代角度优先推荐**：互联网龙头企业阿里、腾讯（大模型+生态+云） [7][60] - **细分场景应用龙头建议关注**：快手、美图、粉笔等公司 [7][60] - **IP+AI视频产业链建议关注**：阅文、中文在线、上海电影、奥飞、华策、欢瑞、掌阅等 [7][60] - **AI内容确权关注**：阜博集团 [7][60] - **AI营销建议关注**：汇量科技、易点天下、蓝色光标、天下秀等 [7][60] - **AI电商方向关注**：值得买 [7][60] - **AI客服agent关注**：神州泰岳 [7][60] - **AI游戏关注**：恺英网络 [7][60] - **AI医疗方面建议关注**：京东健康、阿里健康，AI问诊功能的完善有望为线上平台导流 [7][60]

文章核心观点 - 2025年AI工具呈现井喷式发展，用户在不同工具间频繁切换，对单一工具缺乏忠诚度，呈现出“移情”或“赛博渣男/女”的使用模式[8][10] - 用户选择AI工具的核心标准是实用性和效率，谁能更好地解决特定问题或节省时间就使用谁，工具间的竞争促使能力快速迭代[12][15] - 尽管用户对单一工具缺乏忠诚度，但强大的产品生态（如谷歌全家桶）能通过无缝衔接的工作流形成用户依赖，提高迁移成本[38][46] - AI工具的发展趋势正从单一功能专注转向多模型统一与多模态协调，用户期待一个能整合不同场景和功能的统一操作界面[49][55] 媒体作者视角：工具选择与工作流 - 媒体作者根据具体工作需求切换AI工具，初期因Kimi能提供可靠信源和擅长长文拆解而青睐它，尤其认可其“懂中文语境”[15] - 当工作转向需要处理大量英文资讯和YouTube视频时，作者转而使用ChatGPT 5.0，年费超过1200元，因其能设计信息推送工具和精准定位财报深层数据链接而进入“蜜月期”[16][17][19] - 因ChatGPT在拆解YouTube视频时出现“幻觉”和错误，作者移情至Gemini 3，后者在无需逐字稿的情况下对YouTube视频内容拆解的准确度和信息密度评分超过四分（满分五分）[20][22] - 作者最终未固定使用单一工具，在Gemini 3、Claude、Grok、ChatGPT 5.2之间保持流动使用状态，最新动态是又转向了Claude[22][23] AI账号黄牛视角：市场波动与风险 - AI工具账号的倒卖市场波动剧烈，例如Gemini 3的账号价格在四天内从50元十五个月飙升至178元十二个月，涨幅超过三倍[34] - 黄牛的库存（空账号）具有“保鲜期”，若两周内卖不出去，可能因平台风控升级而变成废代码，库存管理成本高[30] - ChatGPT Plus账号仍是市场公认的“AI工具第一”，需求相对稳定，但新工具的爆火会分流客户，影响黄牛的连续收益模式[30][34] - 面对快速迭代的AI工具市场，黄牛对新客户的建议是“少买年卡，多买月卡”，以应对下个月可能出现更好工具的不确定性[37] 科技公司管理者视角：生态依赖与效率 - 公司管理者最初是“集邮爱好者”，工作流涉及多个割裂平台（如用ChatGPT拟大纲、Claude润色、Midjourney制图、Gamma做PPT），效率低下且存在数据安全顾虑[40][41] - Gemini 3的出现缩小了聊天机器人产品的体验差距，随后谷歌生态的完整性（如NotebookLM、Docs、Sheets、Task、Calendar）促使管理者将整个团队的工作系统迁移至谷歌平台[42][45] - NotebookLM的信息图生成功能被高度评价，其特点是不需复杂指令，能直接处理网址、视频或文件并一键生成信息图，但后续修改需借助PS等专业软件[44] - 管理者认为，单一工具容易被替换，但一个完整、互联的生态体系能形成强大的用户粘性和迁移壁垒[46] 大厂产品经理视角：产品痛点与未来趋势 - 当前AI工具在多模态协调性上存在明显缺陷，例如Gemini的nano banana图像生成工具“记性差”，在多次对话指令后容易遗忘上下文，导致输出结果混乱，需要频繁重启对话[50][52][53] - 产品经理期望AI工具能实现多模态之间的协调与无缝切换，目前完成一个PPT需要跨多个不同功能的工具，无法在统一画布上完成[49][55] - 认同行业专家对未来的判断：DeepMind CTO认为多模态未来可能出现共享训练点的单一模型；微软CEO预测未来AI软件界面将简化为收件箱、对话框和操作画布三部分[55] - 坚信AI工具下一阶段的趋势是从功能专注走向多模型统一与跨场景无缝切换，在此趋势实现前，用户将继续游走于各趁手工具之间[55]