一 过去大家看微盟，关注的点无外乎几个：微信生态怎么样了、商家恢复到什么程度了、营收和利润的曲线是向上还是向下。 说白了，就是一套标准的SaaS财务分析框架。 这一次的财报，这些东西当然还是要看的，但如果只看这些，那么对微盟这家公司的讨论还是不全面的。 3月17日，微盟集团发布2025年报。财报显示，微盟2025年实现总收入人民币15.9亿，同比增长18.9%； 毛利达人民币11.95亿，增长100.4%，毛利率从44.5%提升至75.1%。 经调整EBITA为人民币1.55亿，较上年亏损改善143.7%；经调整净盈利为人民币0.42亿，自2021年以来的首次年度盈利。 这份财报真正新增的信息量，我认为是AI这条线，已经进入算账的阶段了。 它的AI产品——WAI、WIME、导购Agent这些——已经在具体场景里跑起来了，是有商家在用，有数据可以追踪的东西。 值得一提的是，微盟在本次年报中首次披露AI相关年度收入达人民币1.16亿元，AI在订阅解决方案收入中占比13%，其中下半年收入为0.82亿元，环比上半年增速达137.5%。 所以讨论的重点就变了。 过去讨论微盟，核心问题是：这家公司能不能活得好，现在的问题变成了：这家公司的成长逻辑有没有发生变化？ 市场对一家公司的定价，在这两种思维之间，差距可以非常大。 二 我们先不急着展开微盟具体做了什么，先说一个更大的判断：AI一定会把SaaS行业重新洗一遍。 问题来了——洗完之后，谁会留下来，谁会被淘汰？ 这个问题的答案，直接决定了现在应该把钱投给谁。 SaaS行业过去十几年的基本逻辑。简单说就是：标准化的软件，按订阅收费，帮企业解决某个环节的效率问题。 这套逻辑在AI出现之后，正在被重构。 为什么？ 因为通用大模型做一个简单工具太容易了。 比如，以前你做一个智能客服，需要NLP团队、标注团队、训练数据，花几百万搞半年，出来的效果

最近市场上有一种流行的恐慌情绪：AI会吞噬一切中间环节。 在我看来，这种恐慌，坦率讲，有点过了。 就像凯恩斯说的那句著名的话：看长期，长期我们都会死。 我去年发了这样一条即刻—— 但在市场普遍的AI吞噬软件恐慌情绪下，这几家公司都明显受到了冲击。 我觉得有必要来梳理一下其中的逻辑真伪，今天重点盘一盘美图的AI叙事。 以下七条，不保证全对，但我力求逻辑链条完整—— 一、先搞清楚一个问题：AI到底吃掉了什么？ 三周前，Anthropic在Claude Cowork上推出多款AI插件，能追踪合规事项、审查合同、撰写简报。 市场反应非常强烈，以前SaaS的叙事是：被AI赋能，现在切换到了：被AI吞噬。 我们来仔细想想，当模型Agent化之后，它吃掉的到底是什么？ 答案是：流程性环节。 没错，它整合的是工作流，而非需求场景本身。 那么问题就变成了，美图的产品处在天平的哪一边？ 在我看来，美图的产品，很微妙，当然有流程类的步骤，但它更多的是一个辅助用户进行审美表达的创作平台。 最近看了一份浙商证券关于美图的研报，它的逻辑我是认可的，报告把工具分为两类：流程优化类软件和决策支持类软件。 前者的确更容易受到模型Agent化的冲击，而后者更容易和模型协同进化。 而美图更多的属于后者。 二、美图到底有没有know-how？ 接下来的问题变成了——美图到底有没有know-how？ 这个逻辑至关重要，值得单独拎出来说。 没错，我们对什么是好看的标准，本身肯定是主观的，它会随着潮流、语境和社交心理动态变化。 要说美图有没有一些牛逼的绝技，我认为就是对动态审美、社交语境与心理需求（比如面容焦虑的缓解）的理解。 它一直强调基于用户心理洞察的调性，它的整个产品体系，就是围绕这个判断力构建的。 的确，肉眼可见的观察是，大厂小厂、AI公司和非AI公司，其实前前后后出了非常多美图的竞品。 但从数据层面，美图的优

一 按参数算，人脑相当于多大的模型？ 答案是：要看怎么算。 如果只看神经元的个数，人脑大概是860亿个神经元，也就是86B的模型，并不大。 参考一下，DeepSeek V3是671B，Kimi K2.5大概1000B，即1T； 但事实上人脑每个神经元又有7000个突触，从技术的角度类比，颗粒度更小的突触才更像AI模型的权重参数。 如果这么算，860亿*7000，那么人类大脑相当于大约600T模型。 而这么大的模型，今天的硬件肯定暂时还跑不动。 这么类比略糙。 但也说明——咱们这颗脑子的架构还是很复杂的，属于先进制程。 有点牛逼。 二 那么，大脑的制程到底有多先进呢？ 我随即问了Claude opus 4.6和Gemini 3.1 Pro一个问题（实在受不了GPT无比谄媚的风格）—— “如果人脑是一块芯片，那么它的制程是几纳米的？” 他们的答案出奇一致： 如果看神经元细胞体直径的直径，大概 10000-100000 纳米 (10-100微米)。 这么看大脑相当于几十年前的电子管计算机。 这TM也太落后了。 但逻辑显然不是这样的： 神经元并非一个简单的开关，它更像处理器的一个核，真正的开关和信号传递发生在突触。 那么突触是什么水平的制程呢？ 神经元之间传递信号的突触间隙，它的宽度大概是20到40纳米。 这相当于台积电2012年左右的水平，也就是28nm工艺。 说句糙的：如果单看这个指标，咱们得脑子也就是个iPhone 5的水准。 然而，账不能这么算，碳基又碳基牛逼的地方—— 我人脑传递电信号最细颗粒度的单元是——细胞膜上的离子通道蛋白（Ion Channels）。 这些蛋白质孔道的直径只有0.3~0.5纳米，这个尺寸仅允许单个离子（如钠、钾离子）排队通过。 在这个层面上，我人类牛逼的大脑达到了原子级别，也就是0.3nm工艺。 这是目前包括台积电在内的所有硅基芯片还没达到的物理极

这是8道让我媳妇儿做完惊讶得尖叫起来的测试题。 毕竟，她一道也没有做对。 或许你会说——让我来！ 别着急，我知道也许你对识别AI写的东西无比自信。 但在真正开始做这勾魂的8道题之前，咱们先快速了解一下我设计这个“平替版图灵测试”的来龙去脉—— 今年3月，我发了一条即刻—— 当时很多人表达了质疑。 但数据证明了我的猜想：最近搜索引擎优化公司 Graphite 的一份报告显示： 其实早在去年11月份，互联网上由AI生成的文字已经达到50%了。 伴随着这张图传播的同时，大部分人依然对结论持怀疑态度。 一些人纠结细节，比如Graphite是如何知道哪些文字是AI写的。 更多人的疑问是——这和自己的体感不符，哪来那么多AI内容？ 的确，很多同学在判断AI上是非常自信的—— “AI 生成的东西一眼假，没有灵魂” “AI生成的东西往往很工整，缺乏变化，很微妙，但仔细感受还是能辨认出来的。” “AI生成的东西没有呼吸感” 于是，我精心设计了这有意思的8道题，旨在说明—— 不要太自信，我们或许真的很难区分人和AI创作的文字了！ 这套8道题被我命名为“平替版图灵测试”。 所有题的四个选项的文字中，有的是人类顶级艺术家创作的，有的是AI创作的。 而你的任务是准确地找出哪些是AI创作的，哪些是人类创作的。 在设计题目时，我特意选择了最能体现中文之美的一些常见文体—— 现代诗、散文、小说开篇、广告文案、脱口秀段子、语文课文、情书、电影对白。 每一种题材一道题，4道单选，4道多选。 今年5月，在李继刚组织的一个以AI为主题的私享会上。 我给在场的当时的几位AI老手们做了这套测试（当时还只有6道） 结果不少老哥全军覆没，而成绩最好的是答对2道。 你会比他们更厉害吗？ 你有多久没有静下心来沉浸式感受文字的旋律和节奏了？ 来，追随你的内心、相信你的直觉，来做一做卫夕的这个小的思想实验，选吧—— 1.（单选题