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今天上午，关于微信以插件的方式接入了OpenClaw，我的朋友圈开始刷屏。微信终结比赛之类的虎狼之词又开始在圈内出现，和当年 DeepSeek 接入微信搜索一模一样。我在微信上给我的虾发的第一条消息但我想说的是：它的影响可能没有我们想象中那么大。这更多的是一件微信应该做的分内小事。下面是我的十个冷思考——一、先看微信OpenClaw本身的特征首先并非是微信新推出了一只虾，而是你本身已经养了一只虾，现在，官方支持了你可以在微信里面跟它聊天。具体而言，它以插件的方式存在微信里。官方文档从这个意义上，微信之前的插件架构是很有先见之明的，可以相对灵活地支持很多新的、有实验性质的功能。微信的早期成员陆树儏老师之前写过一篇《微信团队的实验室文化》，非常值得一读。然后它支持市面上不同版本的龙虾，无论是本地虾、云端虾、还是魔改虾、山寨虾。理论上，只要没有大范围修改过OpenClaw插件模块的龙虾，微信都支持，甚至已经有人基于微信这个插件的协议代码，搞出了一个项目，让微信也支持Claude Code、CodeX等任意AI后端，不局限于龙虾，项目地址：https://github.com/wong2/weixin-agent-sdk（这一点很重要，后边会分析。）整体接入流程非常简单，安装插件，然后微信扫码就完成了，全程2分钟就可以搞定，比Telegram还要简单。然后我们再看看它的一些小的特征——1.不支持群聊。（更多是出于安全方面的考虑，后边会分析）2.不支持流式输出。（国内貌似只有飞书支持，如果我没记错的话）3.支持改名字，但不支持改头像，可以置顶；4.貌似Mac端貌似还没有更新，看不到“微信clawbot”这个联系人；6.支持OpenClaw的斜杠的快捷命令；7.支持文件传输；8.选中一个对话，只支持复制、转发、引用和删除，不支持多选、翻译、提效、搜一搜、多选、收藏；（元宝是支

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

1 “罗马不是一天建成的，因为它没有 Claude Code。” “Claude Code is all you need.” “上帝用了7天创造世界，如果他有 Claude Code，周一就能上线，周二开始迭代。” “面试官：你最擅长的编程语言是什么？用Claude Code我：English.” “以前叫全栈工程师，现在叫“会用 Claude Code 的人”。 如果你最近玩龙虾玩得稍微深度一点，你就会发现 Claude Code 这两个词出现的频率越来越高。 如果一个人懂技术，他会告诉你：龙虾能做的事情，Claude Code 都能做。 今天我们就来盘一盘伟大牛逼的Claude code，请允许我这么说它。 钱钟书说： “如果你喜欢一个鸡蛋，又何必去知道那只下蛋的鸡呢？” 的确，Anthropic这个公司频繁封号的行为，以及它的 CEO 一直以来反华的言论，让我对这家公司从情感上并不认可。 但如果从纯粹的产品的角度，这家公司确实有点东西。 它成功运营了一个技术品牌，做出了让人惊艳的产品。 你虽然不喜欢它，但却不得不用它。 所以抱着师夷长技以制夷的态度，咱们也得研究它。 接下来，卫夕会写几篇关于Claude的文章，这一篇聊神奇的产品Claude Code和创造它的男人Boris Cherny。 我找了很多资料，看了和听了很多访谈，和Claude opus4.6聊了很多轮，整个过程相当预约。 和卫夕之前的文章一样，略长，略散，但保证信息密度和信息增量，分享给大家—— 2 我一直很好奇——Claude Code是如何成为一个让程序员几乎宗教般膜拜的编程工具的？ 离谱的是，这个工具是一个从乌克兰敖德萨来的移民工程师，加入anthropic才几个月，几乎靠一己之力鼓捣出来的。 这个男人叫Boris Cherny。 3 Boris出生在乌克兰敖德萨，

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

最近关于腾讯元宝派的讨论甚嚣尘上。 业界看法不一，有人吹捧有人嗤之以鼻，我体验一番后结合自己的体感，连夜古法手敲一篇。 从产品和逻辑的角度聊一聊我的7个冷思考—— 1. 被过度解读是大厂新品的宿命，元宝派也不例外 元宝派在2026年初这个时间节点推出，的确有点微妙。 毫无疑问，豆包、千问都在加码，DeepSeek在憋大招，Kimi、MiniMax们也没闲着，说元宝没有压力，那当然是不客观滴。 业界在等着元宝出招。 所以，当元宝派出来的时候，作为腾讯AI的桥头堡，媒体和行业的过度解读几乎是必然的。 一种声音将其捧上神坛，“定义AI+社交的下一代范式”、“人-人-AI三角关系的奠基者”、“颠覆微信群聊”......各种虎狼之词。 另一种声音则一棒子打死，认为这不过是以前QQ群里的小冰或者是微信群里的群助手的升级版，是新瓶装旧酒。 这两种论调，我都反对。 反对捧杀，是因为目前看到的元宝派，更多是腾讯在CSIG（云与智慧产业事业群）接手元宝后一次步子不小的AI探索。 它并没有从底层颠覆社交关系，微信依然是那个拥有13亿月活的基础设施，而元宝派更像一块可以探索各种可能性的试验田。 元宝派最终能长成什么样，还得经过市场检验。 至于一棒子打死的论调，只要稍微对这个行业理解的深一些的从业者，就知道这东西和QQ群里加小冰不是一回事。 你不能因为诺基亚能发短信，就说当年能互发短消息的新产品微信只是炒冷饭。 这么说有些粗暴，但逻辑就是这个逻辑。 如果我们仔细研究它的产品——DeepSeek R1+混元的AI底座、腾讯会议底层音视频技术、新的产品形态、打通微信和QQ的关系链，是有点真东西的。 我们不要忘了，2015年的微信红包，最初也被很多人看作是个娱乐产品，但最终改变了移动支付的格局。 所以，对于元宝派，我的建议是：回到产品本身，讨论具体的问题。  它是腾讯在AI C端战场的一次差异化

一、从一只飞越欧洲的鸽子说起 1849年，一个叫保罗·路透的德国人在亚琛和布鲁塞尔之间放飞了一群信鸽，那两座城市之间当时是电报盲区。 因为这群鸽子，路透社比竞争对手更早拿到股票行情，日后成长为传媒巨头。 这事儿的本质其实很简单：谁的信息流转效率高，谁就能掌握主动权。 1849年的先进工具是鸽子，而今天，是AI。 昨天的杭州有点冷，但体育场路178号很热。 我昨天上午参加了一场名为“三生万物、AI如潮涌”的发布会。 主角是两家单位：浙报集团旗下的潮新闻和传播大脑，这是它们成立三周年的联合发布会。 坦白说，以往这种体制内的发布会，我通常是抱着听听通稿、换换名片的心态去的，但这次有点不一样。 整场发布会听下来，收获不小，下面就说一说我粗浅的理解—— 二、这个时代的媒体到底需要什么样的新装备？ 如果把媒体转型比作一场战争，那么过去这十年，很多传统媒体打得很辛苦。 原因很简单：手里的装备不是最先进的。 我们常说内容为王，这句话在手工作坊时代是没问题的，但在数字化时代，内容的分发、生产、变现，全都被技术重构了。 所以，媒体现在并不缺好记者，他们缺的是一套现代化的装备。 在这次发布会上，传播大脑提出了一个非常具有野心的口号：“AI in One ，All in AI”。 这句Slogan精准地概括了当下媒体技术变革的两个核心：所有的业务都要智能化，所有的系统都要一体化。 接下来我们一块看看传播大脑到底怎么解决媒体人的痛点—— 首先万媒平台。 如果你在媒体待过，你一定知道多个系统切换的苦：报纸有一套系统，网站有一套系统，APP又是一套系统，甚至不同的部门都有自己的小系统。 数据是不通的，账号和流程是割裂的，传播大脑做的这个万媒平台，它其实就想做媒体行业的飞书或钉钉，但又比它们更懂新闻。 它做的是一套把媒体的办公、生产、运营、经营全流程打通的基建。 在这个平台上

靴子终于落地，OpenAI宣布在ChatGPT中推出广告。 根据OpenAI官方博客的说法，广告对象是免费用户和Go订阅用户——Go是新推出的订阅套餐，每月8美元，而Plus、Pro、Business和Enterprise用户不会看到广告。 我在去年4月份就专门写过一篇文章讲《为什么广告是AI大模型公司最现实的商业模式？》。 现在正在被一一验证，赶着热乎劲，结合我之前的观点，说一下我的5点思考—— 思考一：广告在公司发Code Red一个月后推出，说明OpenAI产品和商业化正在打架。 去年12月初，由于Gemini 3 Pro的冲击，Sam Altman内部发了个红色警报（Code Red），说要全公司集中精力改进ChatGPT，其他项目包括广告都先放一放。 最终的结果是，广告只推迟了一个多月就上线了，这只能说明变现的压力太大，大到一定要尽快吃上广告这碗饭。 去年8月，OpenAI挖来了Fidji Simo担任应用业务CEO，她之前是Meta高管，负责过Facebook的广告业务，后来去Instacart当CEO。 此外，OpenAI还有很多之前是做广告的人，比如目前OpenAI的首席产品官凯文*威尔之前在Instagram的重要工作就是负责Ins的广告工作。 还有一位副总裁，2024年5月加入的Shivakumar，他的上份工作是在谷歌的搜索广告部门做老大。 你细品这些人的履历。 显然，这些人的加入可不是来搞AGI研究的，他们唯一的目标就是——搞钱。 而广告是来钱最快最直接的方式。 这些人的加入，在心理层面改变了山姆·奥特曼对广告的态度变化。 我们看看这种变化是如何具体发生的—— 2024年5月，奥特曼在接受采访时说： “广告加AI让我感到特别不安。我认为广告是我们商业模式的最后手段。” 原话是： “Ads plus AI is sort of uniquely uns

一 最近发现了一个很有意思的东西，北大大学国家发展研究院出的CBI500品牌榜单，全称是“全球品牌中国线上500强”。 乍一看，它只是又一份品牌排名，但细看之后你会发现，这份榜单，很可能是目前少数几张，真正能帮我们看懂中国品牌消费结构变化的底层数据表。 我认真研究了一下，发现它确实有点不一样—— 感兴趣的读者可点击文章末尾的“阅读原文”下载榜单全文 过去咱们看消费市场，无非就是两个维度：量和价，社零数据告诉你卖了多少，CPI告诉你涨了没涨，但消费的质量到底如何，貌似没有哪个指标可以告诉你。 比如，你说消费升级还是降级？这个问题公说公有理婆说婆有理。 这个CBI榜单的特别之处在于，它试图给消费品质这个玄学概念找一把尺子。 所谓CBI实际是Consumer Brand Index 的缩写，也就是“中国线上消费品牌指数"。 其目标是设计一套科学的方法，测量消费者购买优质品牌商品的情况变化，填补宏观经济指标在“消费品质”评估领域空白的评价体系。 研究课题获得了淘宝天猫的支持，能够以平台真实的消费大数据为基础。 要知道，中国电商渗透率达到25%，意味着这个数据集里面藏着无尽的信息量等待发掘。 具体怎么衡量呢？ 课题组设计了一套方法，以淘宝天猫的9亿活跃用户、千万亿次搜索与购买行为的消费大数据为基础，通过大数据和人工智能算法先给全网商品进行一轮打分，为每个品牌根据形成一个打分。 比如，手机行业苹果就是100分，小米是92分、vivo是81分等等。（要注意，这个打分覆盖了全网所有行业，百万量级品牌） 然后再根据消费者真实消费品牌情况，计算季度全国平均分，也就形成了CBI指数。 在品牌打分方面，由于有淘宝天猫做支持，突破了传统的销售额、利润这些，评分维度空前丰富。 具体而言，设计了四个维度：知名度，看的是品牌词搜索量和成交额；新锐度，看18-29岁年轻人的成交增速和新品销售；忠诚

最近这段时间，谷歌DeepMind的官方纪录片《The Thinking Game》在AI圈传播挺广。 不得不说，拍得的确好，看过的人应该都对结尾那段很有张力的场景印象深刻：创始人Demis Hassabis拿着手机对准桌面，非常很松弛地和AI聊天—— 他指着桌上的棋盘问怎么走，AI教他下西西里防御；他指着一个铅笔装置问抽走一根会怎样，AI告诉他会崩塌。 这画面，确实很Sexy。 而恰好我也看到了字节刚发的“豆包大模型1.8”的技术报告，发现其一个亮点也是视觉理解和推理。 于是我随即在火山引擎的后台用豆包1.8跑了一下这两个case—— 正好最近在多邻国里学国际象棋，于是给它实拍了家里自己摆的“双马防御”的开局，铅笔装置就随便找了一张平替图。 可以看豆包大模型1.8在理解和推理后给出了自己的走法——d3的兵进到d4。 一般认为双马防御有三种走法，其一是白方的f3的马跳到g5，其二是d2的兵进到d3。 其三就是更激进的苏格兰弃兵风格的兵直接进到d4，也就是豆包1.8给出的选择，它列出的理由也合情合理。 而面对铅笔装置，其视觉推理和受力分析也毫无压力，直接告知会“倾斜、坍塌”。 这么一看，这个模型的确有点东西，我决定继续沿着技术报告继续盘一盘它—— 一、从技术报告看“豆包大模型1.8”的水准与亮点 火山引擎最新推出的豆包1.8没有像市面上大多数模型那样，动不动就凑个整，叫 2.0，或者加个 Max、Ultra 的后缀来装点自己。 1.8，这个数字本身就透着一种实用主义的取向。 技术报告里的Benchmark以及它强调的“Generalized Real-World Agency”，都强调一个逻辑：关注实用性。 所以在技术报告里，整体上，它承认和 GPT-5 High、Gemini 3 Pro 这些世界顶尖闭源模型还有差距。 但这个差距，正在以肉眼可见的速度缩小。 具体而言，豆包