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这几天阿里模型三连发，Qwen3.5-Omni、Wan2.7-Image、Qwen3.6-Plus轮番登场，密集程度空前。 要我不怀好意的揣测，这多少有些证明了「人员流动」并没有影响阿里的研发节奏，这几款新模型也都相当能打，分别达到了多模态、文生图和编程能力的顶配性能。 你可以不喜欢阿里这家公司，但你不能否认它扑在AI上的勤奋和产出⋯⋯ 前几天看了一个博主让豆包和千问实时语音对话，双方需要违心辩论「对方比自己好用」，节目效果特别好，也表现出了千问在多模态方面足够上桌吃饭的资质。 虽然Qwen3.6-Plus和Qwen3.5-Omni没有开源，但作为SOTA级的模型，他们的多模态和编程能力，都能和最顶尖的Gemini、GPT掰掰手腕。 能隐约感觉到阿里的AI已经不再是向市场单纯地秀肌肉，而是迈向了更务实更落地的目标，尤其是在新成立的ATH架构里，模型、产品和市场之间的「交换率」，会非常快。 比如今天发布的Qwen3.6-Plus，除了在编程能力上摘下国产模型榜一、和Claude Opus 4.5有来有回之外，它对Agent的支持效果非常亮眼，悟空、Qoder等龙虾类平台都在第一时间接入了。 这就是基座模型长期强大的优势了，因为积累够多，在需要单点一条技能链时，可以通过一个小版本的训练就迭代出拿得出手的战绩，应有尽有，才能予取予求。 这次的三连发，也算是ATH组建以来最重要的一场考试，不再延续以往的实验室模式——管挖不管埋，发布即终点——把公司想看到的产业化落到实处。 所以得分应该⋯⋯还不错吧，至少外面已经能感觉到成果、业务和词元的三路协同了： 成果层面，统一训练已经在出作品了，Qwen3.5-Omni和Qwen3.6-Plus的全模态表现让人惊喜，说明模型能力的内部插拔非常通畅，Gemini去年就是这么崛起的，一段弯路不绕；🙄 业务方面，千问、悟空作为2C和2B的当家产品，这

ScreenShot_2026-04-02_190816_557.png 文 ｜ 阑夕 如果将职场上最令人反感的现象做个排名，那「为了开会而开会」大概率会进到TOP 3，即使在会议产品已经十分丰富的市场里，会议信息之于人类依然是个极为沉重的负担，也是给生产力拖后腿的最大因素之一。 尤其是在万物讲究提效的AI时代，如果效率省下来的那部分时间，只是为了投身于更多冗余的会议，显然就是另一种本末倒置了。 不过腾讯会议最近的更新，倒是给出了一种很不一样的解法，在会后，用信息重组的方式提升效率，把会议「二次改造」成自己想要的样子。 「没有白开的会」已经是上个版本的口号了，最新的叙事，是「会议为我而开」，既能实现不必在场的肉身自由，也要做到一键提纯的脑力自由。 · · · 腾讯会议上一轮更新的功能是「AI托管」，哪怕自己由于种种原因无法出席会议，也能通过AI的总结确保信息同步。 从用户侧的广受好评来看，「AI托管」的确为打工人避免了临时突发事件、会议时间冲突等情况带来的尴尬，但这还远远不够。 原因很简单，本质上，这些并没有提升用户消化信息的效率。 有过频繁开会经历的人都知道，在绝大多数会议场景里，也存在着一种二八定律的说法——为了20%的关键信息，不得不耗费大量时间摄取剩下80%的冗余信息。 但二八定律是结果，而非原因，真正把用户困在信息围城里打转的，是市面上多数会议产品还在自上而下的流水账式速记里摸索，无法满足真实存在的个性化需求。 这就是腾讯会议这轮更新的切入点，只要一键打开智能录制，AI就能在会后把会议重组成你想要的样子。 我录制了年初那场AGI-Next峰会的完整版，拿「智能总结」模板举例，根据不同的信息密度，腾讯会议提供了多种会议内容重组的选项： 按照最常见的会议时间轴划分，AI可以根据语义，把逐字稿组合成带有重点总结的小段落，是临场感最高的方案； 又或者根据议题划分，用户可以

微信图片_20260331184615_3373_67.jpg 文 丨 阑夕 我对赛车了解很浅，但对人的兴趣很高，去年在程前那里看「从县城修车工到年入7亿的车企老板」，印象很深，这几天张雪在WSBK的夺冠消息刷屏，有种合订本的感觉。 这是一个纯血的中国剧本，不值一文的年轻人靠着勤奋聪明，打破所有的质疑和预期证明自己名利双收，很像短剧，然而胜在真实，这次的版本是，艺术固然源于生活，生活却会高于艺术。 不过我要说的也不是跟风赢吹输婊，而是中国制造业的「好处」可能还在被低估。 这么说可能有点奇怪，中国制造业的强大已经有太多材料佐证了，为什么还会认为它被低估了？ 最开始，制造业是承接就业人口的手段，是养活上亿劳动力的饭碗，以2012年的峰值来算，占到了22%以上的全国岗位，这也是张雪赤手空拳开始去重庆创业的年份。 然后你会发现，制造业是能形成产业带的，张雪一个地地道道的湖南人，为什么要去重庆造车，连我这个根本不懂摩托车的人都能理解，重庆出了很多摩托车品牌，比如力帆——感谢那些年看的甲A联赛——配套最齐全，当然适合造车啊。 产业带是集聚效应的成果，当一条产业的上下游工厂都开在「小时达」的接触半径后，所有的成本，包括显性的物流成本和隐性的沟通成本，都会大幅下降，这个时候再用廉价劳动力的逻辑去下判断，就解释不通了。 这也是生态的一种，就像黄仁勋放话说竞争对手的芯片哪怕免费出售也撼动不了英伟达的市场优势，姑且不去较真这句大话，他的意思其实是背靠CUDA用了20年经营出来的开发生态，重复造轮子的离开成本其实远远高过芯片本身的溢价成本。 于是就有再然后的，中国在贸易战里越打越顺的既成事实。 贸易战这个事情，颠覆了很多所谓的常识，这很正常，智慧的增长就是需要不断修正自己的认知，比如最经典的「买方市场论」，得罪甲方死路一条。 理论上当然没有任何问题，美国有世界上最强的消费市场，以及同等分量的议价权

2024 或许你还记得，在并不遥远的2024 年，Kimi是中国AI当红炸子鸡：10亿美金融资、Kimi概念股多次涨停、200万字输入碾压GPT、激进的投流推广策略。 但他们当时获得的曝光度，远超自己的技术影响力。 事实上，那个200万字的模型，后来能用到的人微乎其微。后来了解到，那是个实验性模型，每次运行成本接近 3 位数，完全不具备大规模服务用户的可能性。 那时的技术圈，对 Kimi 是不屑一顾的。 但是靠着200万字的噱头，Kimi还是站住了「长文本」标签和用户心智。 2025 2025 年初，DeepSeek 横空出世，真正靠技术实力成为中国AI技术的代言人。 到了 2025年中，Kimi 已快一年没任何融资的消息。被「唱衰」成为主旋律，员工开始流失，业内基本给这个创业项目判了死刑。 如果你从2025年年中开始，闭关了 9 个月，到2026年3月看到新闻： Kimi 最新估值 1200 亿； Kimi 20 天收入超过去一年； Kimi的模型被3500亿估值的最火AI编程工具Cursor套壳并实锤（你闭关了9个月，所以不知道最火的AI编程工具已经是 Claude Code了，Cursor已成老二）； Kimi新模型被承载了互联网20%流量、市值超过 5000 亿Cloudflare引入为主力模型； Kimi新模型成为全球最大独立AI搜索应用Perplexity唯一引入的开源模型和中国模型； Kimi新技术「注意力残差」开始改造深度学习架构10多年来的地基，并得到前OpenAI的联合创始人Andrej Karpathy、OpenAI推理模型之父 Jerry Tworek 以及马斯克称赞； 杨植麟成为英伟达2026 GTC年度大会唯一受邀做演讲的全球独立大模型公司代表…… 你很可能会惊掉下巴。 大家说「AI 一天，人间一年」，AI 领域 9 个月确实发生了很多事情。 但

2543f9fef4737695e659d16651433504.png 文 丨 阑夕 苹果五十周年庆近期风靡全球，库克向数百万成就苹果的人致敬的同时，也在内部全员会议上首次确认了以智能眼镜为主的一系列AI硬件计划。一向克制的苹果宣告参团，所有人都明白，「后手机时代」的入口争夺战，已进入了最高压的阶段。 AI发展会带来手机以外的新入口，这个共识早已不再新鲜，智能眼镜作为当下爆火的千亿赛道，至今已有超过60家品牌涌入，其中不乏互联网巨头谷歌阿里字节、科技厂商Meta**小米，甚至还有理想等跨界选手蜂拥。 对抢占未来入口的焦虑肉眼可见，各大科技厂商或多或少都有点被推着走的意思，重金投入提前占坑俨然成为一种普遍做法，在新时代的洗牌过程中，即便是硅谷巨头，最终能否得偿所愿也还得画个巨大的问号。 之所以有这份判断，原因在于市场的喧嚣声实在太大了，以至于「造一副好眼镜」的真正难度，被严重低估了。 也正是在这片巨头环伺、看似密不透风的战场上，最终的胜利者并未出现在硅谷。近日，Counterpoint、IDC等四大权威机构相继发布的2025年市场报告，给出了一个高度一致、出人意料的结论：拿下全球AR 智能眼镜市场头把交椅的，是中国公司雷鸟创新。 *下文雷鸟创新简写为雷鸟 图片 从具体份额来看，雷鸟一家便吃下了1/3全球市场。中国市场连续四年第一，销量比第二第三加起来还多，北美市场暴涨456.5%硬刚Meta。如果单看数据还不够直观，不妨看看市场的真实狂热情绪：刚刚上架国内的雷鸟 Air 4 Pro 蝙蝠侠限定版，此前海外发售即面临秒售罄，直接登顶欧美等数十个国家的亚马逊BestSeller。 在「卖疯了」的表象背后，是这家公司在顶层供应链和AI生态上，啃下了行业里最难啃的两块硬骨头。 技术攻坚——重资产投入的「笨功夫」 想象一下，被视为下一代入口的智能眼镜，如果连眼前观看都搞不定的话，那要

爆肝两天时间，玩了下二次元生图赛道最出圈的PixAI，几乎是一个周末就把攒下来的积分全用完了，看着满满当当的成果，有种溢出屏幕的爽感。 这事的契机，源于我对AI大厂的二次元生图能力始终评价不高，包括Banana在内的很多模型，画面的精美程度倒是没毛病，但角色灵魂总有挥之不去的空洞感。 碰巧PixAI发布了Tsubaki.2的新模型，我只能说专业的事还得专业的人来干，哪怕跟Midjourney/niji这些同类产品比，PixAI的自由度可能也远超出了我的预期。 其中最明显的感受是，我甚至在Tsubaki.2的身上，体验到了一种类似于肉鸽游戏构筑BD的玩法。 什么意思呢？就是它给的模块化的可选项实在太多了，除了最常规的提示词输入和补全之外，Token预算、风格预设、LoRA参考、图片尺寸、生成数量……这些统统都是可以定制的，整个过程像搭积木一样垒出来最终的成品。 当然，由于这些默认设置基本都是取一个通用性最高的选项，所以新手也不存在什么使用门槛，稍微多用一用，掌握一些技巧还是不难的。 更何况还有提示词助手这种轮椅级别的功能，都是为了能让人最快上手。 比如我沿着社区里吹爆的光影表现，做出了这么两组风格完全不同的图，看完瞬间理解那些画师的失业焦虑了……（图1）（图2） 包括用二游相关LoRA做出来的成品，虽然背景还略显拉胯，但人物完全够格拿来当一些小厂的角色设计底板了。（图3）（图4） 更不用提最热门的二创方向，Tsubaki.2同时解决了多人物混乱和手部建模扭曲的问题，这也是过去二次元生图赛道大家公认的阿喀琉斯之踵。（图5）（图6） 这也难怪PixAI近一半的用户都来自日本，作为ACG文化的老家，可能没几个肥宅，我是说二次元爱好者能顶得住开箱即用的体验。 我贴出来的这些，基本都是从一次多张生成里选出来的，没有太高的抽卡成本，如果不是非常高频，每日赠送的额度完全够用。 这多少能解释

ScreenShot_2026-03-25_220655_247.png 文 ｜ 阑夕 一个观察，不一定对： 我发现被AI驯化的人有个特点，看到稍微长一点的文本，就会怀疑这是不是AI写的，并本能地想让AI来做总结。 在我的社交媒体评论区里，新粉丝也多了起来，张口闭口就是「这是不是AI写的？」 Slop和Taste，是AI时代被频繁提及的两个概念。 翻译过来，就是泔水和品味，它们看似针锋相对，但很多时候其实是一体两面。 就像我经常看到，有人刚刚大赞Taste在AI时代有多重要，转头就把一条Slop搬到群里，浑然不觉其中矛盾。 在我看来，AI带来的最大错觉，是让没脑子的人，以为自己也有脑子，而无法分辨区别，是用不用得好AI的分水岭。 什么意思呢？ 就用写作来举例吧，AI可以生产70分的内容，但你必须要有90分的能力，才能知道怎样去使用那些70分的材料，如果你只有50分，那就意味着你只能全盘接受，而无从分辨对错。 罗素他老人家说，「这个世界的问题就是，智者充满疑虑，蠢货坚信不疑」，要我说，疑虑的未必都是智者，坚信的一定是蠢货。 AI几乎无限的生产能力带来的另外一个副产品，就是在发的长文底下总有大聪明说这是不是AI写的，不能说完全不糟心吧，就是非常倒反天罡： AI正是靠着我这样的人贡献的语料完成训练——而且我很确信自己的占比——才有了今天的本事，现在倒好，被强夺者被当成了索取者。 此处应有斯内普看到哈利波特对自己使用神锋无影的表情包： 你竟敢用我发明的魔法对付我？ 图片 我其实很能理解这类评论的用户画像，他们大概率是从来就没有消费长文的能力，在没有AI的时代会说「太长不看」，有了AI之后更会如此廉价化的对待一切无法复现的行为。 一边被漫山遍野的Slop灌成泡芙，一边将所视之物都当作Slop予以简化，这就是我说的，没有分辨能力，就无从判断好坏。 更重要的是，在很多人看来，写作是一件负

文 ｜ 阑夕 全民养虾这股热潮，短期内看来是刹不住车了。 就很明显的感受到，即便明知自己被兜售了满头满脑的焦虑，却还是会让「再不上车就晚了」的念头占据上风。 行吧。 乐观的看，龙虾至少证明了一种年轻感的存在，面对来势汹汹的时代车轮，还有不少人拒绝选择任其碾过，想给AI套上缰绳。 好是很好，但这份上进并不太能解释追逐龙虾的两处违和感： 其一在于部署之复杂困难，让现场安装的活动排出长队，有种「差生文具多」的反差； 其二在于好不容易装上之后，大多数人其实没有产能不足的高价值任务，让龙虾替自己「睡后赚钱」的想法落不了地。 然后就看到了阶跃星辰的⋯⋯剑出奇招。 同行都在卷参数规模，卷首发时机，卷喂饭程度，把AI竞赛变成龙虾大战，阶跃星辰选择了「倒行逆施」，完全舍弃了苦大仇深的焦虑刺激，把龙虾变成了电子宠物。 什么意思呢？ 首先是阶跃星辰的全家桶式布局，不仅提供云端和本地两种部署方式，还连带打通了手机APP/网页端/桌面应用三大场景，甚至前天微信开放权限的时候，StepClaw也成为了最早能接入的那批龙虾，是真正意义上的「我全都要」； 其次是把大多数人拦在门外、一度发展成热门生意的本地部署环节，StepClaw更是直接把养虾的门槛给拆了，只要你会下载安装程序，就能把龙虾一键部署到本地，期间见不到任何像命令行、Docker这样的劝退界面； 据我观察，桌面端StepClaw最出圈的设计，当属让它可以通过水产市场的Skills从一个毫无人味的命令框，蜕变成个性化的AI形象。 比如水产市场中，有几个很有趣的Skills案例，有能接金币的小猫，有游来游去的龙虾，主打在生产力场景里加入陪伴感，情绪价值管够。 图片 图片 这我可就不困了啊。还有这个海辛Hyacinth和Simon_阿文做的这套像素办公室Skill，我用它给龙虾分别搭了游戏和动漫主题的两个小窝，最终呈现出来的效果我相当满意： 图片 图

ScreenShot_2026-03-23_180001_256.png 文 ｜ 阑夕 在全民「养猪」龙虾的热潮尾声，千问宣布实装了「AI打车」的skill，对比起来，有种未来主义向现实主义回归的基本常识。 从排队安装到付费卸载，短短十来天的时间，OpenClaw在中文互联网就走过了从入门到入土的全生命周期，着实抽象。 除了铺天盖地的FOMO之外，缺少使用场景其实是被广泛忽略的最大问题，在费尽心力的完成配置完之后，对着命令框，大多数人可能依然处于脑子一片空白的状态，不知道让它做什么好。 最后只好安排龙虾给自己做个新闻简报之类，姑且不论这个活儿其实主流AI助手都能办到，烧掉几十万Tokens就为了证明自己用上了龙虾，代价未免也太高了。 这就是我反复说过的，如果你不是已经把AI助手的能力榨取到了极限，极限到它已经无法满足你的需求——要知道，连顶级数学家陶哲轩也都还在使用网页版的ChatGPT——否则其实就用不上那些工程化的新品。 何况AI助手本身也在工程化，打个不恰当的比方，在撒腿跑步之前，先学会好好走路，可能才是AI连接普通用户的最好路径。 怎么说呢，看多了拔苗助长的行业躁动，千问继续扩大办事能力半径的做法，反而更加显得眉清目秀起来了⋯⋯ 打车当然是办事的，但它和点奶茶、买东西不太一样的是，带有更大的非标性，和更低的容错率。 AI帮买奶茶，如果点错了或者买少了，对于用户来说固然糟心，但也不是完全不能接受，但AI帮忙打车，把目的地选错了，甚至耽误了航班，必然引起「天塌了」级别的暴怒。 而且，打车的变量不止是起点和目的地，千问能做的事情，还有「不要臭车」「30块以内」「定时预约」这些个性化需求的满足，确保言出法随的体验。 我自己就模拟出了一整套通勤流程，由于平时就是高德地图的高频用户，有了家和公司的预设地址，可以说不存在任何迁移成本，甚至半路想起来要买东西的临场需求，千问都能一一

阿里今晚发了年报，要划的重点太多。 之前市场比较关心的是血流成河的外卖，是全栈式布局的AI，是作为赚钱引擎的云，对电商这个基本盘反倒是风平浪静。 毕竟电商业务连着几个Q在营收和日活两个核心增长指标上都超过了拼多多，算是成功收复失地，也为烧钱业务提供了充足的弹药。 但是刷完财报和电话会议，我发现阿里下一个要大兴土木的地方，就是电商设施的全面换血了，光是守城不够，必须开门掠地。 但从路径来看，也不会是继续优化现有电商服务的方向，吴妈提出了一个新概念：AI商业化。 什么意思呢？ 比如阿里刚刚成立ATH（Token事业群）里包了一个悟空事业部，跟千问不一样，这个是突然出现的、去做AI to B的部门，前天已经上线了同名产品，是一个工作台。 淘天那边已经把Skill放进去了，商家可以一人成军，把财税、设计、开发、产品、投流都托管给Agent——或者用更流行的说法，叫龙虾——直接获得淘天十几年来的能力积累。 此时此刻，「赋能」这个词就具体到被从互联网黑话里开除了。 想想看，光靠给白牌商家一条出货渠道，就诞生了一个拼多多，在史无前例的产能规模下，阻碍中国制造吃掉全球市场的摩擦稍微变少一点点，能够激发出来的增量经济就是天文数字的级别。 那么问题来了，商家在悟空平台里的消费，其实不是传统电商业务主售的广告、佣金或是服务，是Token，这就属于AI商业化的创收了。 阿里在组织形态上，一直走得非常靠前，它是真的在先从自己开始颠覆，替行业吃螃蟹，就像千问帮人点奶茶，不惜顶掉闪购App的打开率，这就涉及到业务口径的巨大改变，不能用旧的DAU去度量AI时代的关键值。 悟空也是这样，它会彻底改变电商卖家的经营入口，不再有TP公司，不再是多个平台的切换，这些活儿该怎么办好，是AI员工需要解决的，卖家只管验收，以及PUA龙虾们——你不好好干，有的是虾干。 据我所知，阿里的电商龙虾反馈相当可以，在解决问题的表