字节跳动正在巴西扩建数据中心
（本文作者为 Tech商业，钛媒体经授权发布）
文 | Tech商业
11月6日，据彭博社援引知情人士消息称，字节跳动正在为巴西东北部塞阿拉州（Ceará）佩塞姆（Pecém）工业港的一处数据中心项目寻找开发商，以推进该项目的二期扩建工程。知情人士透露，二期项目的规模甚至可能超过目前正在建设的一期。此外，字节跳动还在就佩塞姆港外建设一座规模相近的数据中心进行初步洽谈，后者将服务于巴西本地客户，而港内的数据中心则必须用于数据出口才能享受当地的税收减免。
如果只看这条简短的新闻，它不过是字节跳动全球基建预算里的一次常规加码。但把时间线和此前披露的项目体量拼在一起，这个位于巴西东北部海岸线的工程，正在成为字节跳动在中国以外最大规模的算力资产布局。
390亿美元与1吉瓦的体量
字节跳动在塞阿拉州的第一个数据中心项目，从一开始就超出了常规商业地产或IT基建的参照系。
2026年7月，多家媒体报道称，字节计划在佩塞姆港口区投资约390亿美元，建设其在中国以外最大的数据中心综合体。该项目初期IT容量约200兆瓦，最终计划扩展至接近1吉瓦，园区初期规划20个机房，分阶段扩容。项目由数据中心运营商Omnia开发，首期已于2026年初开工，预计2027年第三季度投入运营。为了支撑庞大的电力需求，Omnia与可再生能源开发商Casa dos Ventos签署了约20亿美元的长期风电协议。
即便放在全球超大规模数据中心市场里，200兆瓦的初始容量也属于头部项目。作为对比，Equinix在圣保罗最新的SP6数据中心投资额为1.14亿美元，容量通常以机柜数量而非百兆瓦级来衡量。字节跳动的项目从一开始就不在同一量级。而如今二期扩建的规模据称将超过一期，这意味着佩塞姆园区的最终容量可能逼近甚至突破1吉瓦——这个数字通常对应的是一个超大规模云区域，而非单一应用的后台设施。
字节跳动官方对这一项目始终未作公开回应。这符合该公司在基建投资上的一贯风格：先推进，后披露，用项目本身而非声明来定义意图。但从选址和配套安排可以推断，佩塞姆园区的主要功能是承接TikTok在中国以外市场的计算和存储需求。巴西东北部拥有丰富的风能和太阳能资源，佩塞姆港的深水码头便于大型设备进口，而出口加工区的制度安排则提供了税收和审批层面的便利。
为“数据出口”而建的算力枢纽
要理解字节跳动为何将如此庞大的算力设施放在巴西东北部，必须看懂佩塞姆工业港的特殊制度安排。
佩塞姆工业港是巴西的出口加工区（ZPE），为面向出口的企业提供税收减免和快速审批通道。2026年9月，巴西进一步通过第15.504号法律正式确立了数据中心服务特别税收制度（REDATA），对符合条件的项目给予进口和国内采购环节的税收暂缓征收待遇，适用前提是项目具有明确的出口导向，具体收入比例门槛依实施细则确定。字节跳动在佩塞姆港内的一期和二期项目，恰好精准地落在了这套制度安排的覆盖范围内。
这解释了彭博社报道中一个容易被忽略的关键细节：港内数据中心必须用于数据出口才能享受税收优惠，而字节同时在港外洽谈一个服务巴西本地客户的新项目。两个项目在功能上的区分极其清晰。
港内的园区面向“数据出口”——为TikTok在巴西以外市场的运营提供算力支撑，数据在巴西处理，但服务的用户和产生的收入在境外；港外的项目则面向巴西本地市场，承接需要更低延迟和本地合规的数据处理需求。这种“出口导向的超大规模园区+本地服务的独立节点”的组合，把重资产、长周期、依赖能源和土地的大规模计算设施放在制度成本最低、能源供给最充裕的位置，把面向终端用户的本地化服务放在离市场更近的地方。佩塞姆的出口加工区制度，为前者提供了一个比大多数市场更清晰的税收和监管框架。
算力出海背后的合规与社区账单
然而，一个以“数据出口”为核心定位的数据中心园区，在巴西所面对的合规环境并不因为税收优惠而变得简单。规模叙事之下，是水资源、土地利用、社区关系和数据主权的多重考验。
首先是数据合规。巴西《通用数据保护法》（LGPD）对个人数据的跨境传输和处理有明确要求。TikTok在巴西拥有庞大的用户规模，即便佩塞姆园区主要服务于境外市场，其数据流仍然会涉及巴西用户的个人信息。2026年，巴西监管机构曾因未成年人数据处理问题对字节跳动处以罚款。TikTok方面在回应相关关切时表示，其设施的服务“仅服务于TikTok应用”，并遵守LGPD及全球安全标准，但项目在审批和运营阶段仍将面临持续的审查。
更直接的摩擦来自环境和社区层面。佩塞姆园区所在的考卡亚市（Caucaia）在过去21年中有16年因水资源短缺宣布紧急状态，而数据中心的冷却需求与当地含水层之间存在潜在的竞争。Omnia对媒体表示，项目采用闭环冷却系统，最大需求场景下的日用水量估计低于30立方米，不与本地供水竞争。但巴西本地调查媒体Intercept Brasil的报道指出，塞阿拉州水资源主管部门授权的日取水量为14.4万升，较初步许可阶段的19,700升/日增长约630%（约为后者的7.3倍）。运营方的设计预估与监管机构实际授权的取水上限属于不同层面的数字，但这一落差仍是当地争议的焦点之一。此外，项目还面临附近原住民阿纳塞人（Anacé）关于协商程序的质疑。
塞阿拉州政府对这一项目展现出了明显的支持态度，Omnia也确认一期工程按计划推进、2027年初步运营的目标不变。但这些争议提示了一个容易被规模叙事淹没的维度：一个390亿美元的项目，在创造就业、吸引投资和提升数字基础设施水平的同时，也把水资源分配、土地利用和社区关系带入了一个需要被逐一处理的清单。算力出海从来不只是把服务器装满机柜，它同时是将一套庞大的资源消耗系统嵌入陌生的社会与自然环境中。
拉美算力版图的重构
把视线拉高，字节跳动在巴西的二期扩建，正处于拉美数据中心竞争格局的转折点上。
巴西已经是拉美最大的数据中心市场，圣保罗都市区集中了该区域最成熟的托管设施集群。Equinix等全球运营商在圣保罗和里约的持续扩容，主要面向企业级托管和互联需求。而字节跳动的佩塞姆项目走的是另一条路线：以自有业务需求为核心驱动力，以出口加工区的制度优势和东北部的可再生能源为杠杆，建设一个服务于全球运营的超大规模专属园区。这不仅是重资产与轻资产的模式区别，更是“租用算力”与“自建底座”的战略分野。
与此同时，拉美各国正在以不同的方式争夺这类投资。智利和阿根廷也在推出激励措施和基础设施配套，试图吸引全球数据中心的资本。巴西能否保持其作为区域首要目的地的竞争力，部分取决于佩塞姆这类项目的执行进度和制度稳定性。一期项目2027年投入运营的时间表、二期开发商的选定节奏，以及REDATA税收制度在实际执行中的确定性，都是观察巴西在这一轮全球算力基建浪潮中位置变化的刻度。
在科技行业，数据中心的选址往往比产品发布的新闻更能反映一家公司的长期战略。字节跳动没有就彭博社的报道置评。但佩塞姆港一期的土地已经动工，风电协议已经签署，二期开发商正在寻找之中，港外本地服务项目的洽谈也在同步进行。这些动作加在一起，构成的是一个比“扩建一个数据中心”更完整的图景：字节跳动正在巴西东北部海岸线上，搭建一套同时服务于全球数据出口和本地市场需求的算力架构，并用出口加工区的制度工具来管理这套架构的成本结构。
这390亿美元买的不只是服务器和机房，而是字节跳动在全球化下半场的一台“算力发电机”。它的成败，将不只取决于字节跳动自身的资本开支节奏，也取决于巴西在数据治理、环境许可和社区协商之间所能维持的平衡。
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华为、OpenAI、字节等科技巨头为何都要插手制药？
（本文作者为 商隐社，钛媒体经授权发布）
文 | 商隐社
最近读了一本关于制药的书，其中的一句话让我很震惊：
尽管大型制药公司付出了巨大努力，但21世纪猎药的主要技术跟5000年前并没什么两样——煞费苦心地从数量庞大的混合物中抽样做实验，希望能有一种是有效的。
当然，作者写下这些话的时候AI制药还没像今天这样火热，我不禁想，AI制药能改变这种状况吗？
然后这几年一些科技巨头，比如OpenAI、Anthropic、字节、英伟达、Meta、华为等都不同程度地踏入了制药行业，他们在其中扮演什么角色？
科技巨头“药不能少”
2025年12月，华为成立了一个新部门，叫制药军团。前几天，在第十一届医药创新与投资大会上，华为制药军团总裁樊杰对行业喊话：“华为不做药，也不做管线，定位是医药行业AI的赋能者。”
这番话引来了不小的议论。
不只是华为，今年以来，很多科技巨头都加大了在制药领域的布局。
比如OpenAI，4月发布生命科学模型GPT-Rosalind，能用来加速药物发现；同月与丹麦制药巨头诺和诺德建立战略伙伴关系，计划今年底将AI部署到制药各环节；9月领投主打“让失败药物”复活的初创公司Biossil；10月宣布收购AI药物开发协作平台Orchestra Bio。
而相比OpenAI，Anthropic今年在制药领域更为激进：
4月以4亿美元收购了只有不到10人的AI生物技术初创公司Coefficient Bio；同月任命制药巨头诺华CEO瓦斯·纳拉西姆汉为其董事会成员；6月发布面向科学家和制药企业的专属AI产品Claude Science；9月在旧金山湾区建成一座实体生物实验室。
还有谷歌DeepMind旗下的Isomorphic Labs，在制药领域起步更早，走得也更远，其AI设计的癌症药物即将进入人体临床试验。
Isomorphic Labs在5月份完成21亿美元的B轮融资，刷新全球AI制药单笔融资纪录，近期又传出其正在寻求新一轮融资，估值达400-500亿美元。这一估值放在传统制药企业中，已是中等跨国药企的水平。
字节也在6月份将AI制药业务分拆为独立公司Anew Labs。三个月后，Anew Labs完成2.9亿美元首轮融资，投后估值约15亿美元。
为何科技巨头都要插手制药？以及，AI到底能给制药带来多大改变？
制药到底有多难？
之所以关注到AI制药领域，是因为我最近读了《猎药师：发现新药的人》这本书，作者唐纳德·R·基尔希是一位从业35年的资深猎药师。
猎药师，顾名思义，就是专门从事新药发现与研发的科学家，让药物从无到有。
书中有这样一句话，震惊到我了：
尽管大型制药公司付出了巨大努力，但21世纪猎药的主要技术跟5000年前并没什么两样：煞费苦心地从数量庞大的混合物中抽样做实验，希望能有一种是有效的。
这并没有太过夸张，因为时至今日，药物的发现仍在很大程度上依赖运气和意外。
这是为什么呢？
20世纪90年代中期，汽巴—嘉基公司（Ciba-Geigy，现在隶属于诺华制药）计算了全宇宙可能成为药物的化合物数量：3×1062。
这个数字意味着，为了研发某种药物，即便每秒钟试验1000种化合物，直到太阳的能量燃烧完，所试验的种类也只有这个数字的冰山一角。
把人类送上月球或者研发原子弹这样的事虽然困难，尚且有成熟的科学方程式、工程原理和数学公式，计算出到达月球所需的燃料和原子弹所需能量。
但药物研发只能在不计其数的化合物中反复筛选试错，找到能作用于靶标（和疾病发生关系最密切的生物分子）的化合物作为候选药物；
再就是要进行临床前研究，即在实验室和动物身上证明所选药物能够安全、有效；
然后要在人体进行临床三期试验，确保其在数百至数千患者身上安全且有效；
最后还要等待药品监管机构的审批通过后才能上市。
有一组数据能证明新药诞生的难度之大：研发人员上报的医药研发项目只有5%能得到管理层的批准，在这些被批准的项目中，只有2%能研发出获得美国食品药品监督管理局（FDA）认可的药物。也就是说，药物研发成功的概率只有0.1%。
所以，药物研发存在一个“双十定律”，即一款新药从实验室研发到最终上市,平均需要10年时间,投入超过10亿美元。
阿根廷作家博尔赫斯写过一本书叫《巴别塔图书馆》，书中将宇宙设想为一个由无数六边形房间组成的图书馆，这个图书馆在每个方向都无限延伸，每个房间都装满了书，每本书里都包含了随机组合的字母，没有任何两本书是相同的，书中偶尔碰巧才会出现一句有意义的话，这些书被称为“真理”。
在博尔赫斯笔下，图书管理员在巴别塔图书馆中穿梭探寻，希望能找到真理，但大部分人穷尽一生却一无所获，看到的只是杂乱无章的字母。
这也正是大多数猎药师的境遇，基尔希在书中提到，他的绝大部分同事都毕业于一流研究型学府，在配备高科技设备的顶尖实验室工作，穷尽毕生精力研究各种生物活性分子，最终却一无所获，没有发现任何能安全有效改善人类健康状况的化合物。
因此，药物发现史上成功的猎药师往往具备四项基本要素：金钱、耐心、创造力，以及非常重要的运气。
药物研发的偶然与必然
那些深刻影响人类的药物——阿司匹林、青霉素、西罗莫司、口服避孕药、伟哥等同样是在这些因素的共同作用下出现的。
其中最广为人知的是青霉素诞生的故事。
那是在1928年，英国微生物学家亚历山大·弗莱明用琼脂平板技术研究金黄色葡萄球菌时，由于外出时没关窗户，回来发现琼脂平板上长了真菌，而且真菌周围没有金黄色葡萄球菌，弗莱明据此猜测这种真菌会产生一种对金黄色葡萄球菌有毒的物质。
他把这种物质命名为“青霉素”，然后进行了一系列实验，发现青霉素能杀死多种病原菌，于是发表论文公布他的发现。
故事到这里其实才刚开始，因为伟大的实验室发现并不意味着能产生有用的药物。
由于当时还没有大规模培育真菌的成熟方法，青霉素很难量产，再加上弗莱明最初应用青霉素时用的是外敷而非口服、注射，药效并不好，青霉素在发现后的10年间一直停留在实验室阶段。
后来二战爆发，急需更有效的抗菌药物，霍华德·弗洛里和恩斯特·柴恩两位科学家偶然发现了弗莱明的论文，于是对青霉素进行了提纯，纯度更高的青霉素药效更快更强，让医院意识到这是一种“灵丹妙药”。
其实弗莱明之前也尝试过提纯，只是他没有相关的专业背景，提纯效果不明显。而柴恩在提纯方面经验丰富，弗洛里负责病理和整体统筹，还有其他技术专家的参与，让弗莱明的发现又前进了一大步。
青霉素变得供不应求后，默克、施贵宝、辉瑞、雅培、礼来等大型制药公司加入进来，开始探索提升青霉素产量的方法，最终使其成为史上最知名的药物之一。
在青霉素诞生过程中，弗莱明提供了创造力和运气；后来者弗洛里和柴恩在青霉素研究停滞10年后又通过提纯把青霉素拉入人们视野，显示了药物研发的耐心；辉瑞、默克等大型制药企业看到了其中的商机，开始投入巨大成本推动青霉素量产，补上了金钱这个要素。
这是一场旷日持久的接力，渐渐凑齐了把青霉素推上历史舞台的四块拼图。
药物发现史上，这样交织着偶然与必然的案例还有很多，比如最新的“药王”替尔泊肽。
替尔泊肽主要用于糖尿病和减重，2025年全球销售额高达365亿美元，拥有巨大的市场潜力，成为推动制药巨头礼来市值突破1.3万亿美元的重要因素。
替尔泊肽能同时激活GIP和GLP-1两种肠促胰岛素，而之前同样用于治疗糖尿病和减重的司美格鲁肽只激活GLP-1。
礼来在胰岛素研究上一直有绝对优势，全球首款商业化胰岛素就是礼来推出的。早在1996年，礼来科学家理查德·迪马基就发现GLP-1能用于治疗肥胖，计划将GLP-1激动剂推向减肥市场，但被礼来高层否决，理由是当时没人觉得肥胖需要治疗，更不用说花重金注射来治疗了。
而且，当时礼来既有占市场统治地位的抗抑郁药百忧解（Prozac），又有巅峰销售额达59亿美元的治疗精神分裂症药物再普乐（Zyprexa），并不会在意看起来没什么市场的减重药。
迪马基只得离开礼来自己创业，后来把创立的公司卖给了丹麦制药巨头诺和诺德。诺和诺德在减重药研发上下了很大决心，2013年肥胖正式被美国医学会定义为一种疾病，2014年诺和诺德就推出了利拉鲁肽，后来又推出司美格鲁肽，成为全球爆款药。
当诺和诺德在减重领域渐入佳境时，礼来却踏在了悬崖边上，其现金牛老药的专利逐渐到期，销售额随大量仿制药的蜂拥而入骤降，新药研发乏善可陈。
礼来越是急于找到能赚钱的新药，研发失败率反而越高，III期临床的失败率高达60%-70%。市场纷纷认为礼来的创新引擎已坏死。
危急时刻，戴文睿（David Ricks）接任礼来CEO，与首席科学家丹尼尔·斯科夫朗斯基一起，顶着巨大压力坚持基础研发，一方面押注阿尔茨海默病药物，另一方面重拾礼来擅长的肠促胰岛素研究。
这时诺和诺德的司美格鲁肽已经是减重领域的王者，如果继续推出GLP-1药物，只能跟在司美格鲁肽后面，礼来随即把目光投向了肠道分泌的另一种促胰岛素激素GIP。但在此之前，太多同行尝试过从GIP突破，结果都铩羽而归，GIP几乎被学界抛弃。
礼来研发团队发现，GIP并非失效，而是需要与GLP-1结合在一起才能奏效，而且还能抑制GLP-1带来的不良反应。他们就沿着这个思路开发出了GIP/GLP-1双靶点的替尔泊肽。
替尔泊肽于2022年获批上市，到2025年就以365亿美元的销售额成为“药王”，以微弱优势超过司美格鲁肽（361亿美元）。与此同时，礼来用于阿尔茨海默病疾病早期的多奈单抗注射液也于2024年上市。
礼来研发替尔泊肽用了近10年，虽然没有累计投入的数据，但仅在临床试验阶段就投入了28亿美元，这还不算其在胰岛素领域有着几十年的经验积累。
而在阿尔茨海默病领域，礼来布局超35年，累计投入超80亿美元，目前只有多奈单抗注射液“修成正果”，其他还在酝酿阶段。
药物研发就是必然与偶然的结合。
AI制药离走通还差什么？
AI能通过改变药物研发的四个因素重塑制药吗？
需要明确的是，AI制药与传统制药都要经过药物发现、临床前研究、临床研究以及审批与上市四个阶段。
AI目前主要是在药物发现和临床前研究阶段发挥作用。
正如《猎药师：发现新药的人》中所写，以前在药物发现阶段，无论是靶点发现还是化合物筛选，研发人员都要在浩如烟海的基因与蛋白质中依赖个人认知与经验反复试错，堪称一种“试错艺术”，成功与否得看运气。
而AI能通过分析海量生物医学数据，更快识别与疾病相关的潜在靶点，然后通过深度学习精准预测蛋白质的三维结构，让研究人员不再两眼一抹黑地去勾勒靶点的形状，而是有了初步的参考模型。
确定靶点后，就需要从庞大的化合物库中找出能与选定靶点发生相互作用的分子，这也是AI所擅长的——快速筛选出具有潜在活性的化合物，减少了实验筛选的工作量和成本。
有了候选化合物，还需要这种化合物能不能安全有效的作用于人体，就进入了临床前研究阶段，AI可以用计算手段提前暴露候选物在安全性和成药性上的问题，从而减少不必要的动物实验和后期失败。
如果单看药物发现和临床前研究阶段，AI无疑在节省时间、金钱方面优势显著，而且大幅降低了对创造力和运气的依赖。
数据显示，AI可将临床前靶点筛选、化合物优化环节的研发效率提升2倍至4倍，降低30%以上的无效试错成本。
以AI生物医药科技公司英矽智能为例，AI药物研发平台相比传统方法，将临床前候选药物成本从4亿美元以上降至300-500万美元、研发周期从4年以上缩短至12-18个月、所需合成分子数从约1000个降至60-200个，同时在蛋白质结构预测、化合物筛选、毒性预测等环节达到较高精度。
这是药物发现和临床前研究阶段，那到了临床试验阶段呢？
很遗憾，AI在此阶段还没能证明自身的能力。
AI赋能的药物在I期临床优势明显，但到了被称为II期临床有效率会发生断崖式下降，跟传统制药的表现差别并不大。
II期临床被称为药物研发的“死亡之谷”，因为I期临床主要验证药物安全性，样本量通常很小。而II期临床要在数十到数百名患者身上初步验证药物对特定疾病是否真的有治疗作用，失败率陡然上升。
一项发表于国际权威期刊《Cancer Treatment Reviews》的研究追踪了69家公司共129个AI相关治疗资产（截至2026年3月），其中完成I期的有72个（55.8%），完成或进入II期的有24个（18.9%），进入III期的仅有5个（约3.9%）。AI在II期、III期中的表现相比传统制药没有明显优势。
而到目前为止，全球尚无一款由AI完全主导设计的药物完成III期临床并获批上市。
所以综合来看，AI制药的能力还有待观察，如果AI筛选出的分子在后期临床中仍然大面积失败，前端的节约就会被后期进行大量实验的成本所抵消。
为什么AI药物一接触真实的人体就无法延续先前的优势了呢？
因为AI可以根据明确的物理化学规律和海量数据把药物分子设计得精巧，但人体是一个复杂的系统，很多因素无法用数据量化，同一个靶点，在不同疾病阶段、不同患者亚群、不同给药方案下，结论可能完全相反，也就不能被AI理解。
比如这个靶点在人类疾病里到底是不是“真凶”？抑制它病会不会好？身体会不会绕道代偿？哪些患者才适用？长期用会不会拖垮别的器官？这些知识大量存在于研究者的经验中，而很难以可训练数据的形式存在于模型里。
所以美国药物发现化学家德瑞克·洛夫就认为，生物学不是我们按规则造出来的系统，它是四干亿年演化的产物，算力变强不会让复杂性消失。
从AI制药在药物研发中的实际影响中我们也大致能理解为何科技巨头扎堆进入医疗领域。
首先，这可能是当下AI巨头有能力碰到的最大的钱。
AI企业的通病是“烧钱如流水，赚钱如抽丝”，强如OpenAI、Anthropic都无法持续、稳定盈利，即便引入广告、电商、娱乐（Sora）也收效甚微。
而在制药、制造业、金融等领域，制药相比其他领域通用性更强——一个足够强的医疗推理模型可以在不同药企之间迁移，但金融、制造业的行业知识相对碎片化，需要针对不同类型企业做定制化开发。
IQVIA Institute的数据显示，全球药品支出预计2028年达约2.3万亿美元。像司美格鲁肽、替尔泊肽一年的销售额就双双超过360亿美元。
这对科技巨头来说充满了诱惑，而且药物研发的核心瓶颈恰好也是AI推理能力可以大展宏图的地方。DeepMind的联合创始人哈萨比斯就是凭借蛋白质预测项目AlphaFold获得了2024年诺贝尔化学奖，点燃了AI制药的星星之火。
除了Isomorphic Labs（计划在2026年底启动首次人体临床试验），科技巨头大多参与的都是确定性更高的药物发现和临床前研究阶段，或者像英伟达、Meta，单纯为制药提供工具和基础设施，并不涉及风险更高的临床试验阶段。
他们抢的是制药路上的“卖铲人”或“药物早期发现者”生态位。
还有一点是，既然AI目前很难理解生物的复杂性，那谁先通过拿到医学类的文献、专利、临床记录、影像这些高价值、不可合成的生物学数据，谁的模型就能与靠互联网代码、文本、图像喂养的模型们迅速拉开差距。
总之，AI制药的价值短期（未来几年）看AI深度参与的代表性管线在II期、III期临床试验中的表现；中期看监管认可与商业转化；长期则看AI能否在高质量、多模态生物数据上持续迭代。
但药物研发的进步，最关键还在于我们自己：相比发展AI的热情，我们对自身生态系统以及我们的意识等的研究太少了。
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屏幕竖起来，创作者不会矮一截
（本文作者为 摩根商研所，钛媒体经授权发布）
文 | 摩根商研所
红果正式超过了豆包。
最近，QuestMobile发布2026中国移动互联网秋季大报告，数据显示截至2026年9月，红果免费短剧去重用户量达到4.3亿，超过豆包的4.19亿，成为抖音集团内部用户规模第二大的应用，仅次于抖音。
从最开始的鄙夷、到如今的全民皆刷，短剧从一个被主流影视圈归进“电子榨菜”的边缘品类，长成了撬动亿级用户的内容形态。
它没有讲什么宏大叙事，只是安安静静填满了地铁上的二十分钟、睡前的那半小时，以及所有不知道要看点什么的空档。
但比起短剧的爆火，我更想探讨的是另一件事：为什么又是字节？
图文时代是今日头条，短视频时代是抖音，长视频格局被优爱腾焊死的时候，冒出来的是红果。每一次行业看起来已经分完蛋糕、格局写死的时候，字节都恰好站在别人没低头去看的那个入口上。
这不是运气。
把这几步连起来看，会发现它一直在做的其实是同一件事，做同一道题，而这道题的题干，早在半个多世纪前就被人写出来了。
一、字节真正在“囤”的东西，从来都是注意力
诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙在上世纪70年代就留下一句被反复引用的判断：“在一个信息丰富的世界里，信息的丰富意味着注意力的贫乏。”
后来迈克尔·戈德哈伯在1997年据此提出“注意力经济”：当信息不再是稀缺品，唯一稀缺的，是人的注意力。
字节第一个爆款今日头条是怎么做起来的？
在传统图文媒体的黄金年代，在互联网信息爆发的节点，今日头条靠着不断学习你的喜好，推给你感兴趣的内容的方式，把用户分散的“注意力”留住了。
后来的抖音也是如此。
它把学习喜好的能力从“频道”压到了“一条视频”，刷过去就是不喜欢，多看两眼就是喜欢，反馈周期短到以秒计。
你以为你在挑内容，其实是算法在挑你，它不需要听懂你在说什么，只需要看你停了几秒。
Netflix在致股东信里写过一句话：“我们争夺并输给的对象，是《堡垒之夜》，而不是HBO。”
一个流媒体巨头，把一款游戏当成正面对手，争夺的本质不是片子质量，而是同一块屏幕、同一段下班后的时间。
字节做的是同一道题，对手从来不是隔壁平台，而是用户的睡眠、工作和发呆。
谷歌当年的施密特也说过，谷歌的竞争对手是“睡眠”。能把注意力当成唯一战场的公司，都看穿了同一件事。
当然你可以说这些背后都是算法，是理工科的魅力，但你不能否认的是，字节真的很懂用户的“注意力”在哪。
因为人的“注意力”是有限的，你喜欢足球、他喜欢游戏，还有一个钟爱刷剧，你关注财经，他关注民生，还有一个关心时政，大家注意的点不同，可以都喜欢，但没那个时间与精力去全部关注。
所以我认为字节一直在钻研“注意力”，而且不仅是在用户端。
人的“注意力”是有限的，企业也一样。
拼多多就是最典型的例子。
当所有人都在盯着一线城市的消费升级、盯着双11的客单价时，它把注意力投向了“五环外”，一群被淘宝、京东默认放弃、时间充裕又极度价格敏感的人。它没有跟巨头抢同一块注意力，而是找到了一块别人根本没打算看的注意力。
字节商业上的成功，很大程度上源于其善于找到那些行业中，其他企业没注意到的可能性。
比如说抖省省。
今年初，字节把抖省省独立出来，很多人认为是在向美团宣战，继去年的外卖大战升级到团购大战。
但半年过去了，预期的冲突并没有那么激烈。抖省省除了一些优惠外，并没有像京东外卖、淘宝闪购那般的火力铺盖，声量都不如AI大战。
一种可能是抖省省压根就没想打。
外卖大战后，市场本身就开始反内卷，2026 年政府工作报告都明确提出了这一点，字节在 AI 业务、短剧等多方面如日中天的时候，没必要主动触霉头。
而且外卖大战也进一步印证了美团的护城河，补贴战打下来，阿里拿到了自己想要的，而美团的日均单量也提升了，美团不仅没失地，反而越打越强了。
而还有一种可能，抖省省与美团的业务交集没那么大。
以我个人的体验来说，抖省省更多的是用在了小店的到店场景。
此前用美团团购，更多的场景是几个好友一起聚聚，找家店经济实惠又有新尝试，但自己一个人下楼吃碗面，大体还是到店扫码而不是打开美团。
而这半年的改变就是，抖省省打通了这种小店场景，吃碗面、来个套餐，电梯里就能用抖省省选定，到店刷一下，省个块把钱的小确幸。
而美团生态中，小店场景更多时候是被外卖覆盖的，团购虽然也有，但没有外卖触达的那么通透，尤其是拼好饭的出现，小店团购优惠在美团生态里存在感就更低了。
你看，这就是字节找到的一种美团没注意到的小场景。
我很喜欢张一鸣的一句话，“don’t rush to conclusion”，不要匆忙下结论，不要太容易说“说白了就是这样”，要猜想其他可能，保持一个开放的心态。
字节在业务选择上就是保持了一个不断猜想可能性的思路。
从媒体时代挖掘不一样的今日头条，到短视频时代的抖音，再到如今的短剧、AI 等，我们能看到字节在每一个行业的布局，都在探索一种新的可能性。
传统货架电商辉煌的时候，字节找到了直播带货的可能性，在优爱腾牢牢把握长剧、综艺的视频娱乐版块的时候，字节又挖掘出短剧的可能性。
如今所谓的字节令人惊叹的用户市场，本质上不就是字节找到一个又一个新的行业可能性的积累？
这些积累显然没有对错之分，野村的报告体现不出来，也写不进天眼查的数据里，这种积累，只有一个又一个的场景价值。
二、短剧并不“可怕”
作为字节当下增势十分凶猛的红果，它的短剧场景真的“可怕”吗？
我觉得不尽然。
其实在短剧爆火之前，一种名为沙雕动画的模式在各大平台走红，这种动画以更为粗糙的熊猫人模板为核心，仅仅比有声小说多了个“能动”。
甚至至今该风格的动画还在大量创作，红果中也上了不少沙雕动画的短剧。
这背后藏着的就是那颗创作的心。
短视频的成功证明了，普罗大众也是有表达欲的，也是渴望一个机会的。此前看到烂剧、烂片后的“我上我也行”，如今也有了一个“我上”的机会，还不用纠结演员和演技的问题。
比如说目前就有粉丝基于《武林外传》这个经典电视剧，续写后80集，以弥补当年的遗憾。
这都是一种情绪的表达，对自我创作的尝试，对心爱 IP 的延续等等，他们只是缺乏条件，不能做出精致的感觉，但背后用不用心，看得出来。
知名导演贾樟柯也点评过：“屏幕竖起来，创作者不会矮一截”。
短剧的本质是一种解压的途径。
我们为何怀念以前的小品？因为它们纯粹为了逗乐，或讽刺或荒诞，但总归就是为了逗观众笑。
就像赵本山认为的那样，观众一年到头都在被教育、被批评，春节就想开开心心，为什么还要把教育灌输进春晚呢？
现在的观众不是不喜欢看小品、看正剧，只是不喜欢万物皆教育、结局包饺子的内容，这些内容看着烧心。
而在短剧里，朴素的创作者们信奉着善有善报、恶有恶果的价值观，霸凌的、诬陷的、造谣的、碰瓷的都在短短几集内受到应有的惩罚。
这些现实里可能无可奈何，可能要走流程数月，甚至数年才能沉冤昭雪的情况，短剧里可以立刻伸张正义。
他们能穿越到抗战时期为解放军送去装备，也能回到大宋跟着岳家军抗击外敌，还能为诸葛丞相的北伐送去一箱箱方便面，荒诞的幻想，却是对那份遗憾最好的慰藉。
这种最纯朴的期望与幻想，正是慰藉压力的选择，谈不上什么看多了短剧就成了“可怕”的事。
一代有一代的“废人”。
现在是玩手游刷短剧的“废了”，十年前是玩电脑游戏的“废了”，再往前是听 MP3 的，看小说的，就算啥科技不上，80 年代用烟盒叠纸牌拍着玩的年轻人，就没被指指点点过？
当然这并不意味着短剧全是好的，在短剧刚兴起时，大量粗制滥造、纯为了爽而抛弃正向价值观的内容不是没有，但随即抖音、快手、B 站等平台就开启了一系列的严打，至今虽然同质化问题还没有解决，但起码质量提升的不少了。
短剧虽然不可能个个都是精品，但大家也有选择权啊，刷一集不行一秒就跳到下一个了，工作了一天想看点善有善报、恶有恶果的快意恩仇来缓解压力，没什么不好的。
奶头乐、笑一笑，有时候很有必要。
我有位朋友很喜欢钓鱼，我不太理解，花那么多钱弄装备，那么多时间去水边喂蚊子，只为了钓那么几尾小鱼，太没有 ROI 了。
但他享受的不仅是收获的过程，而是那个脱离了家庭、职场、亲属圈后，独自一个人的安宁，那一份独属于他自己的时间和空间，半天就能把一周的压抑情绪释放。
喜欢逛街、旅游、骑行、运动、游戏的，不也是在为生活之外，找一个属于自己的情绪宣泄口？
脱离了低级趣味的爱好固然值得尊崇，但能在保证价值观正常的情况下逗普罗大众一笑，也未必就落了下乘。
近30年我国抑郁症病例数增加了54%，焦虑症则增加了31.2%，这些精神疾病的形成中，多一个能让他们释放压力的树洞会不会好一些？
时长会涨也会跌，口径可以争、可以换，唯一不变的，是它始终在找一个又一个别人没看见的注意力缺口，然后用最低门槛的方式把它接住。
作为一种新鲜生态，短剧并不“可怕”，它只是又一次准确地找到了那块空着的地方。至于这块地方该不该被填满、填进去的东西好不好，那是另一个值得慢慢聊、不必急着下结论的话题，毕竟，“don't rush to conclusion”。
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【钛晨报】国常会：完善资本市场稳市机制，增强股市内在稳定性；伯克希尔Q3营业利润小幅下滑，回购为年内单季最高，现金攀升至3774亿美元；中国央行连续第24个月增持黄金
（本文作者为 钛媒体官方账号，钛媒体经授权发布）
【钛媒体综合】国务院总理李强11月6日主持召开国务院常务会议，学习贯彻习近平总书记关于前三季度经济形势和后几个月重点工作的重要讲话精神，听取社会救助工作情况汇报。
会议指出，要深刻把握党中央对经济形势的科学判断和下一步工作部署要求，坚定发展信心，切实增强责任感、紧迫感，扎实推进各项政策落地见效，确保完成全年经济社会发展主要目标任务。要聚焦重点领域持续发力，加快重大项目和“六张网”建设实施进度，支持企业扩大设备更新、无形资产等投资，加强消费线上线下联动和城乡联动，畅通投资消费良性循环。要用好用足各项政策性资金，及时足额拨付涉及基层和企业各类款项，更好发挥财政金融协同促内需政策效应。要扎实做好稳就业、防风险和民生保障等工作，强化重点群体就业服务，对脱贫家庭、低保家庭、零就业家庭困难毕业生给予就业扶持。抓实抓细安全生产风险隐患排查整治，坚决遏制重特大事故发生。持续化解地方政府债务、中小金融机构等领域风险。完善资本市场稳市机制，增强股市内在稳定性，促进资本市场平稳健康发展。加强保供稳价和困难群众帮扶，加快受灾地区恢复重建，切实做好受灾群众安置和生活保障。要认真研究明年经济工作思路，加强跨年度政策衔接，推动经济持续向好。
会议指出，社会救助是民生兜底保障的重要制度安排。要进一步健全社会救助体系，推进社会救助法治化、数智化、规范化、专业化建设，更好发挥保基本、防风险、促发展功能。要聚焦薄弱环节切实加强困难群体基本保障，完善低保边缘家庭、刚性支出困难家庭等帮扶举措，加强动态监测，强化跨部门数据共享，健全“一门受理、协同办理”机制，努力做到应保尽保。要针对新的需求积极拓展社会救助内涵，着眼增强社会救助对象的内生发展动力，落实好就业、以工代赈等发展型救助措施。全面推进照护、关爱等服务类社会救助，不断提高困难群众获得感。
会议还研究了其他事项。
钛媒摘声：
大概率明年将是机器人行业或机器人模型的临界点。目前机器人在单一工序、固定工位上，只要训练得好，任务成功率可以接近100%，但效率仍需提升；抓取物品、简单搬运的成功率较高，拆装手机、穿针引线这类细微操作成功率仍然偏低。
——宇树科技创始人 王兴兴
模型的进步，要用患者的获益来验证。AI查阅文献、整理病历、生成建议的能力正在飞速提升，这些能力最终要回归到用户身上，在帮助疾病更早被发现、让患者就医少走弯路等具体问题中，进一步验证。健康AI既要有可靠的医学依据，也要考虑患者的生活条件和个人意愿。
——轻松健康集团创始人、董事长兼CEO 杨胤
国内公司：
小米汽车架构调整：成立国际业务部，副总裁于立国兼任国际业务部总经理
11月6日，小米汽车近日宣布迎来架构调整，成立国际业务部，任命汽车部副总裁于立国兼任国际业务部总经理，向集团CEO、汽车部总裁雷军和集团总裁卢伟冰双线汇报。另外，小米汽车国际业务部下设汽车国际市场部，相关工作向国际业务部总经理于立国和集团副总裁、CMO许斐双线汇报；下设GTM部、销售部、 网络发展部、交付物流部、用户服务部、综合管理部、海外各地区部，相关工作向国际业务部总经理于立国汇报。
11月6日，有传言称火山引擎汽车业务研发苏杰已离职，具体去向暂不明确。针对外界称其为“汽车业务研发一号位”的说法，接近火山引擎的人士透露，该表述并不准确。 据了解，苏杰离职前数月已转为个人贡献者，不再带团队，也并非相关业务研发负责人。截至目前，其离职去向仍不清楚，但该岗位调整及人员变动不会影响火山引擎汽车业务相关产品的正常上线。
国外企业：
伯克希尔Q3营业利润小幅下滑，回购为年内单季最高，现金攀升至3774亿美元
11月7日，伯克希尔·哈撒韦发布截至2026年9月30日的第三季度财报。公司第三季度营收1056.47亿美元，上年同期为949.72亿美元；营业利润为127.1亿美元，同比下降5.8%；归属于股东的净利润为221.12亿美元，同比下降约28%；每股A类等效普通股净收益15502美元。三季度投资收益为94.07亿美元，远低于去年同期的173.11亿美元。截至9月30日，公司现金及等价物规模较上季度进一步攀升，达到3774亿美元，再度刷新历史纪录。与此同时，公司在三季度豪掷约96亿美元回购自家股票，创下年内单季新高，前九个月累计回购金额达144亿美元。
11月7日，据报道，马斯克在巴伦年度投资大会上表示，SpaceX第四季度营收将较第三季度增长约70%，并重申公司有望在12月实现1000亿美元的年化营收规模，到2027年底该数字将突破5000亿美元。与此同时，马斯克披露，SpaceX来自美国政府机构的收入本季度将降至不足总营收的10%，低于上一季度的16.6%。分析认为，这一表态标志着SpaceX正加速摆脱对政府合同的依赖，转型为一家以人工智能和卫星业务为核心驱动力的商业科技公司，对投资者评估其未来收入结构具有重要参考意义。受此影响，SpaceX周五反弹强劲，收涨8.62%。
苹果研究团队披露机器人“大脑”进展，单项任务测试平均成功率为91%
11月7日，苹果研究团队当地时间11月4日在预印本平台arXiv提交论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，披露了人形机器人自主控制系统HALO。研究团队还公开了数据生成、模型训练和部署代码，涵盖动作生成、动作跟踪、任务编排以及仿真和真实机器人运行等环节。据论文披露，研究团队在6个未预先扫描或建图的真实环境中开展360次单项任务测试，平均成功率为91%。另在一个真实环境中，对3种组合任务分别开展10次测试，平均成功率为70%。其中，“俯身通过障碍—走向目标—推箱子”这一组合的成功率为50%。需要指出的是，仿真生成数据并未完全摆脱人工参与。团队表示，新增物理任务仍需人工编写提示词、设计动作关键帧，部分动作还使用了人类视频或动捕素材。研究团队同时指出，目前机器人主要依赖视觉感知，难以直接感知接触情况；当物体离开相机视野或被遮挡时，涉及较多接触的任务表现会下降。加入触觉感知，是后续改进方向之一。
谷歌母公司Alphabet斥资约5.48亿美元建仓高通，押注AI数据中心芯片赛道
11月7日，据报道，谷歌母公司Alphabet在今年第三季度首次买入芯片巨头高通约297.7万股股票，持仓市值约5.48亿美元，约占高通总股本的0.5%。此次股权布局，正值高通加速从手机芯片业务向AI数据中心芯片扩张的关键阶段。高通此前预计，到2029年其数据中心业务营收有望达到150亿美元。此外，谷歌还持有芯片设计公司Arm的股份，并与芯片设计公司Marvell达成了一项最高达122亿美元的股票协议，双方正合作开发谷歌自研的AI芯片——张量处理单元（TPU）。
Meta首席战略官离职，转投AI推理初创公司Fireworks
11月7日，据报道，Meta首席战略官戴夫·韦纳周五确认，他将离开公司，出任AI推理初创企业Fireworks的首席财务官。韦纳2012年加入脸书，担任企业财务与业务规划副总裁，2014年升任首席财务官，在该岗位任职逾八年，2022年转任首席战略官。
11月6日，埃隆·马斯克宣布，特斯拉将在2027年年中前逐步停止Cybertruck的生产，为得克萨斯州超级工厂生产Cybercab自动驾驶出租车释放产能。Cybertruck远未达到特斯拉25万辆的年销售目标。2025年美国销量下降48%，仅为20237辆，截至2026年9月又下降38%。
政策风向：
11月7日，中国首个科技法学院——北京科技大学科技法学院在雄安新区成立。学院内设知识产权、科技法、科技政策、法学基础4个教学科研机构，与研究生招生分步推进。初期设置工法复合知识产权本科专业，专业硕士培养也将逐步布局雄安。科技法学院未来规划逐步建成百人左右的高水平师资队伍，主干专业教师中具有产业实战经历者不低于50%。科技法学院聚焦人工智能、自动驾驶、新材料、绿色低碳冶金、空天信息、关键矿产等战略技术与未来产业，推动法学与材料、冶金、矿业、计算机等优势学科深度交叉融合，着力培养“科技＋法律”复合型人才。
北京：支持超节点服务器、AI终端、超级智能体、量子计算云平台、下一代移动通信等新技术新产品
11月7日，北京经济技术开发区管理委员会印发《北京经济技术开发区关于加快建设开源开放信创产业高地的若干措施》。其中提到， 鼓励软硬件上下游企业开展生态结盟、联合适配攻关，打造标杆应用场景。充分发挥应用牵引作用，支持企业联合用户单位开展集成创新，“串珠成链”形成一体化解决方案，推动产品及服务向复杂、关键业务场景拓展。支持超节点服务器、AI终端、超级智能体、量子计算云平台、下一代移动通信等新技术新产品，开展首试首用、中试验证服务。根据技术创新性、场景示范性、应用推广性、生态协同情况等，给予最高3000万元支持。
规范机票退改签，京津冀三地消协组织敦促10家航司、5家平台限期整改
11月6日，京津冀三地消协组织召开机票退改签调查结果通报会，中国国际航空、中国南方航空、中国东方航空、海南航空、厦门航空、四川航空、天津航空、吉祥航空、春秋航空、河北航空等10家航空公司，以及携程、去哪儿、飞猪、同程旅行、途牛等5家线上售票平台参会，京津冀三地消协组织敦促相关企业全面自查，于12月10日前反馈整改情况。据了解，京津冀三地消协组织于今年9月启动机票退改签专项调查，通过线上问卷、体验式调查与案例征集相结合的方式，对退改签环节进行深入梳理，针对调查发现的问题，敦促相关企业就退改签规则公示不明显、收费行为不规范、维权保障不充分等方面进行整改。
国家发改委：抓紧出台配套政策，支持“六网协同”新场景培育打造
11月6日，国家发展改革委党组成员、副主任岳修虎同志主持召开会议，总体调度“六张网”各领域规划建设进展情况，研究部署下一阶段重点工作。会议听取“六张网”各牵头部门和资金、土地等要素保障部门工作情况介绍，研究会商当前面临的主要问题。会议强调，各有关部门要进一步做好规划方案衔接，抓紧出台配套政策，加快项目库建设和信息共享，加强重大项目调度和资金、土地等要素保障，支持“六网协同”新场景培育打造，研究制定明年工作计划，确保“六张网”建设高效有序推进。
11月6日，国家金融监管总局等七部门发布《关于加快航运保险高质量发展的指导意见》，其中提出，完善货物运输风险保障机制。引导贸易企业、物流企业强化风险意识，提升货物运输保险自主安排能力，系统构建货物运输全链条风险保障机制。鼓励能源、矿石、粮食等大宗散货在运输全流程做到应保尽保、足额投保。鼓励电子家电、精密仪器、高端装备、“新三样”等贸易企业和物流企业积极运用保险机制分散风险，提升产业链稳定性。引导发挥平台企业、货代企业作用，支持外经贸企业投保货运险等航运保险。
股市行情：
11月8日，上交所发布的最新数据显示，截至目前，沪市合计上市公司超2300家，总市值超65万亿元。其中，A股市值超千亿的头部上市公司近百家，合计市值超34.8万亿元。沪市头部公司中，科技制造企业在人工智能、集成电路、先进制造等领域加快成长，成为资本市场高质量发展的重要力量。
11月7日，近期，大量美国科技股遭抛售，AI领域投资回报受到越来越多的审视。据报道，部分潜在投资者准备给予Anthropic1.2万亿至1.3万亿美元的IPO估值，较此前预期的2万亿美元下降至多40%。据称，投资者预计Anthropic估值可能接近1.5万亿美元。另据外媒报道，OpenAI最新一轮融资已完成110亿美元，后续份额预计在未来数周完成，本轮融资总规模可能增至200亿美元，公司估值约为1.25万亿美元。报道称，OpenAI最初的目标是以1.4万亿美元的估值筹集至少300亿美元资金，但当前市场环境下，公司不得不缩减融资计划。
11月7日，自今年7月中国银行率先重启发行以来，农业银行、建设银行、工商银行、交通银行、邮储银行均已跟进，六大行大额存单发行全部恢复。从市场反应看，部分中长期产品上线后售罄，但供给端整体保持窗口式投放、额度管控的节奏。专家认为，本轮重启是净息差低位背景下银行承接集中到期存款、优化负债久期的阶段性安排，并非高息揽储，存款利率趋势性反转尚未出现。
消息称OpenAI完成110亿美元首期新融资，估值1.25万亿美元
11月7日，相关报道援引知情人士透露，OpenAI已于周五完成约110亿美元的资金到账，此为本轮融资的首期部分，对应公司估值1.25万亿美元。本轮融资总规模最高可达200亿美元，剩余部分预计将于未来数周内完成。这较OpenAI最初拟定的300亿美元目标及1.4万亿美元估值均有明显下调。参与首期融资的投资者包括寇图资本管理和普信集团。其他参与本轮融资的机构还包括软银集团、红杉资本、Founders Fund和Andreessen Horowitz和一个来自阿联酋的投资者财团。知情人士称，OpenAI还在与投资银行合作，计划向高净值个人投资者和散户投资者募集资金。
深交所修订创业板指数编制方案：将单只样本股权重上限逐步调整至15%
11月6日，深圳证券交易所、深圳证券信息有限公司公告称，为进一步完善指数编制方法，深圳证券交易所和深圳证券信息有限公司决定对创业板指数的编制方案进行修订，将单只样本股权重上限逐步调整至15%。调整方式为：在每次定期调整期间，如果临近定期调整时第一大样本股实际权重超过14.5%，则对其实际权重加0.5%后向上取整，作为调整后的单只样本股权重上限。调整期间权重上限、权重调整因子只下调，不上调，直至第一大样本股实际权重不超过14.5%，实现权重上限15%的目标。本次修订于2026年12月14日定期调整时生效。
其他重要内容：
11月7日，央行数据显示，中国10月末黄金储备报7830万盎司，9月末为7747万盎司，系连续第
豆包工作个人版取消5小时额度限制
独家丨腾讯20年老兵创业 AI 体感主机，融资超六千万
创始人刘丹曾任光子工作室群副总经理、《斗战神》制作人。作者丨陈玘凡
雷峰网·鲸犀独家获悉，AI 体感成长主机公司创想悦动已完成种子轮融资，投资方为创维战投、创维数字，总金额约六千万元。
创想悦动目前已经开启新一轮融资，意在进行更多后续内容开发、东南亚海外市场拓展、线下渠道铺设及下一代产品预研。
创想悦动创始人刘丹曾任光子工作室群副总经理、天行工作室总经理，于 2003 年加入腾讯互娱，参与见证腾讯游戏从起步到壮大的全过程，主导并参与了《QQ堂》、《QQ宠物》《斗战神》等项目。核心团队均来自腾讯、字节、阿里等头部互联网公司。
刘丹告诉雷峰网·鲸犀，“创想悦动当前以及未来在做的事情与索尼、任天堂一样”，既搭建主机硬件平台，也构建应用内容生态。
由于体感内容对于算力、存储的高要求，传统的电视机如果集成对应模块，会导致成本和售价的大幅上涨。而创想悦动选择将体感内容做成主机，通过摄像头结合端侧 AI 实现对用户骨骼、动作、表情识别，将体感运动、体感娱乐、体感学习塞进家庭客厅，和电视配成“互动大屏家庭新生态”。
Youdoo Box 硬件的几个发售版本，售价处于一千多至三千多的价格段，其中游戏与应用内容的基础版永久免费，高级功能通过会员订阅解锁。
创想悦动首款 AI 体感成长主机 Youdoo Box 已于今年 7 月 5 日发布，累计销量破 2 万台。
内容层面，Youdoo Box 已有近 40 款应用，同时已与小马宝莉、小猪佩奇等卡通 IP 签约，明年目标应用数量突破百款。
刘丹认为，现在的孩子作为电子设备原住民，可以操控手机平板等设备，但是却并没有相应的信息分辨能力和自制力。
长时间使用电子设备，不仅不利于孩子世界观塑造，同时也会对视力造成伤害。
因此，团队希望打造一款能够让家长放心、孩子健康玩耍、寓玩于成长的体感设备，为沉迷手机等孩子成长中的家长困扰提供更优的解决方案。
从全球市场看，家庭体感主机赛道已不算是全新赛道，Nex Playground 在 23 年底上市后，一直在海外处于领先地位，并于上月完成超 1.5 亿美元 E 轮融资，估值近 10 亿美元；而中国市场目前仍然处于赛道开拓阶段。
创想悦动产品后续更多进展，雷峰网·鲸犀将持续关注，欢迎添加作者微信 IvarQFC 交流。
李佳琦卖出万份Token，天猫的AI生意才刚开场
Token正在成为AI时代的“流量包”。（雷峰网雷峰网雷峰网）
11月2日晚，李佳琦直播间上架AI千问办公的Token算力，开播半小时，售出10万份千问办公个人会员月卡，累计约2万亿Token。
这次千问办公CEO陈宇森也来到直播间现场，雷峰网此前了解到，这位阿里最年轻的事业部CEO，业内普遍评价他能力很强，具备出色的产品sense、表达能力和商业认知都超出大部分阿里的资深老员工，“登味”极少。
说起来，阿里在就9月份就已有动作，同期天猫设立“AI空间站”，就有三家厂商入驻：千问、智谱、Minimax，充值规格分为月卡、季卡和年卡三档；阿里旗下的三档AI应用分别也给出了20%—40%的优惠；更早些，智谱直接在天猫开通官方旗舰店。
从模型厂商到电商平台，再到直播间，Token正在被包装成一种可以直接购买的商品。
但对电商平台来说，把Token摆上货架只是第一步。至于做成一门生意，是另一件事。（作者持续关注字节百度等大厂，欢迎添加微信Who123start畅聊）
01
电商平台为什么盯上Token？
不只淘天一家的动作。京东同期上线“AI软件充值馆”，引入智谱GLM、京东云、DeepSeek、腾讯云、火山引擎等产品；早在5月，三大运营商就已将Token套餐引入营业厅。
与此同时，腾讯云将MaaS升级为Token Hub，阿里也在3月成立ATH事业群，6月成立Token Foundry事业部，由集团CEO吴泳铭直接挂帅，延续阿里的“Token战略”。
说到底，电商平台看中的，是Token背后的流量、商家和交易资源。
有接近大厂的人士透露，某互联网公司事业部曾尝试把核心电商平台流量与大模型Token捆绑销售：商家不买Token，就不优先推荐商品。
这个做法在内部引发过争议，有人担心商家会转投其他平台，但决策层认为，这是当时风险最低、见效最快的变现路径。
等到一个月后免费额度用尽，调用量和收入双双下跌，内部才意识到，高用量不等于真实需求。
这套做法未必能代表电商平台的普遍策略，却说明了平台的一种想法：AI可以成为经营商家、提高流量变现效率的新工具。
一位大厂的电商从业者谈到AI时，也提到了商家留存。他认为，AI工具能够提升中小商家留在平台直播间的意愿，说白了就是和其他平台争夺商家。但他也提出一个问题：平台是为了服务好现有商家、避免他们流失，还是靠更好的工具吸引更多商家进场？
对平台，这两件事都意味着新机会。AI工具可以帮助商家提效，Token则可以直接拿来赚钱。
一位从业者半开玩笑地对雷峰网说，卖Token和卖流量包、话费充值差不多。过去，用户要购买模型服务，通常需要进入厂商控制台、注册账号、获取API Key，再按调用量充值。
如今，模型调用资源被包装成月卡、年卡和场景套餐，可以直接放到电商货架上。
这也是Token适合进入电商平台的原因：它有明确的计量单位，也能被包装成不同价位的商品。
02
货架搭起来了，生意还没跑通
不过，Token能卖出去，不代表它能成为一门稳定的生意。
首先是用户能不能留下来。
有网友在李佳琦直播间里，下单千问会员的理由只是标价0.01元：“也不知道是干嘛的，反正便宜就买了。”消费者对Token没有概念，更谈不上忠诚。
从模型厂商的店铺销量看，智谱旗舰店卖得最好的一款套餐成交200多份，MiniMax旗舰店的最好成绩是100多份。
相比直播间的短时销量，这些数字还不足以说明用户会持续购买。后期需要观察的，是首批用户的复购达到多少。
一位云市场的负责人曾用水电来形容Token服务：用户今天用哪家的Token，下一次完全可以换一家。因为模型调用是一种无状态服务，一次调用结束后，用户的数据并不会自然留在模型厂商那里。
其次是商品能不能让消费者看明白。
每百万Token多少钱，看起来是一个简单的比价问题，实际上各家套餐的分词规则、计费口径和质量等级并不相同。
如果用户连自己买到了多少、实际消耗了多少都难以判断，明码标价也很难真正形成有效的商品比较。
最后是平台不能只做一个货架。
如果只负责把用户引到厂商店铺完成交易，那么它更像是销售渠道；如果能持续帮助用户发现、比较和使用不同模型服务，才有机会成为AI服务分发平台。
对电商平台来说，单纯完成上架、支付和交付，未必能形成长期优势。
03
豆包工作个人版取消5小时额度限制
11月6日起，豆包工作个人版取消5小时额度限制。调整后，个人用户不再受到5小时短周期额度限制，可以在周额度范围内，根据实际工作节奏灵活安排使用时间。周额度及其他使用规则仍以对应套餐为准。
据了解，此前豆包工作个人版与市面上主流大模型类似，采用5小时、7天双周期额度管理。即使周额度仍有剩余，用户在达到5小时额度上限后，也需等待短周期额度重置才能继续使用。
此次豆包工作取消5小时额度限制后，个人用户可以更自由地分配一周内的使用额度。比如，在项目汇报前集中梳理资料、准备方案和修改演示文稿；在求职或述职阶段连续完成信息整理、内容撰写和多轮调整；也可以一次性处理较长的研究、分析与创作任务，不必因为达到短周期上限暂停工作。用户也可在豆包工作个人版“设置-订阅与额度管理”中进一步查看当前套餐、剩余额度及具体使用规则。
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冲刺狂欢日！抖音商城双11高光品牌有哪些？
双11大促进入最后冲刺期，品牌增长持续提速。11月7日，抖音商城双11高光品牌TOP20正式出炉，覆盖服饰穿搭、运动户外、美妆个护、品质生活四大赛道，集中呈现大促开门红至第二阶段，各赛道标杆品牌的爆发表现。
01运动户外
“轻户外”生活方式加速普及，叠加秋冬出行场景增多，运动户外赛道热度持续攀升。Fila/斐乐、CAMEL/骆驼、adidas/阿迪达斯占据运动户外榜前三。其中，消费者对运动装备的需求也正向日常场景延伸，Fila/斐乐、adidas/阿迪达斯、ANTA/安踏位列服饰运动榜前三，“既能通勤又能进山”的多场景装备成为消费共识。
与此同时，硬核户外场景的热度也在持续走高，CAMEL/骆驼、THE NORTH FACE/北面、pelliot/伯希和位列服饰户外榜TOP3。冲锋衣、徒步、垂钓等细分场景装备需求集中释放，专业性能与质价比成为选购的两条主线。
02服饰穿搭
秋冬换季叠加降温节点，冬装成为服饰消费的绝对主力。羽绒服品类表现尤为突出，多款羽绒品牌包揽榜单前列，降温节点叠加功能升级，让“一件好羽绒服”成为换季消费首选。
品牌女装榜上，波司登、拉夏贝尔、TANBOER/坦博尔位列前三，男装方面，YAYA/鸭鸭、皮尔卡丹、Romon/罗蒙稳居TOP3，羽绒外套与商务通勤装兼顾，质价比成为核心选品逻辑。此外，保暖内衣的舒适体验与功能属性集中释放，品牌内衣榜上，草本初色、雅鹿内衣、MiiOW/猫人位居榜单前三。
童装与箱包鞋配同样迎来集中爆发。balabala/巴拉巴拉、ANTA/安踏、Under Armour/安德玛位列运动童装前三；箱包鞋配榜上，COACH/蔻驰登顶，Warrior/回力、Daphne/达芙妮紧随其后，轻奢大牌与高性价比国货各有斩获。
03护肤美妆
护肤美妆仍是双11重点囤货品类，功效与质价比成为两大关键词。护肤好物榜上，HR/赫莲娜登顶，PROYA/珀莱雅、Estee Lauder/雅诗兰黛紧随其后；彩妆好物榜上，MAOGEPING/毛戈平、YSL/圣罗兰、CARSLAN/卡姿兰位列前三。
个人护理赛道则呈现“细分场景新锐崛起”的特征。bop/波普专研、KANS/韩束、淘淘氧棉领跑个人护理榜，口腔护理、女性护理、洗护发等细分需求集中释放。
04品质生活
品质生活赛道需求旺盛，囤货心智叠加刚需属性。母婴玩具榜上，Kangaroo Mommy/袋鼠妈妈登顶，Pampers/帮宝适、POP MART/泡泡玛特分居二、三位，婴童洗护、纸尿裤与玩具潮玩需求多点开花。
宠物、家用清洁与食品生鲜，精细化趋势显著，Nourse/卫仕领跑，MYFOODIE/麦富迪、宽福位列宠物生活榜前三；家清用品榜上，Dettol/滴露、LYCOCELLE/绽家、Liby/立白稳居TOP3，除菌健康与精致家清并行，家庭清洁向高品质升级。食品生鲜榜上，EastBuy/东方甄选、ADOPT A COW/认养一头牛、伊利占据前三位。
滋补保健与酒水茶叶同样热度走高。滋补保健榜上，诺特兰德拔得头筹，小仙炖、WONDERLAB/万益蓝分列其后，中式滋补与运动营养共同驱动消费；习酒居于酒水茶叶榜首位，剑南春、西凤酒紧随，白酒礼赠需求明显升温。
双11大促收官在即，抖音商城将不断加码消费券、流量资源与智能经营工具，助力品牌商家将好货打造为爆款，在双11狂欢日实现生意增长。
AI面试逼疯打工人
（本文作者为 定焦One，钛媒体经授权发布）
文 | 定焦One（dingjiaoone），作者 | 金玙璠 李梦冉 王汉星 雷晶 陈丹，编辑 | 陈丹
这个秋招，求职者最常遇到的“面试官”，可能是AI。
简历刚投出去，测评链接和AI面试邀请就到了邮箱，要求限时完成。屏幕中间，一张仿真人脸盯着你，念题、计时、追问。你低头，它可能会弹窗提醒；回答太短，分数也许就不够。
AI面试几乎成了招聘流程的常规环节，有的放在第一轮初筛，有的夹在HR面和业务面之间，有的放到最后，像是一场英语水平测试。企业把筛人的工作交给AI，求职者却要花更多时间证明自己值得被一个真人看见。
面试中，有些场面让人无所适从。应聘机械工程师，AI却抓着一句C++问个不停；有人被要求脱下外套，上传全身照；有人穿着睡衣面试，也有人入职后才知道，连仪容仪表都算了分。为了过AI这一关，部分求职者先让AI扮演面试官陪练；也有人在AI提问的同时，让另一个AI生成答案，照着念。
一位27届毕业生投了600份简历，面了15场AI，只见过7次真人面试官，至今0 offer；有人面了30场AI，真人面试只有5场左右。不少人对着屏幕说了几十分钟，最后只等来一个“未通过”，没有任何理由。
我们和5位求职者聊了聊：在AI面前，他们怎么答题、揣摩、讨好，又怎么一点点变成答题机器。
01.入职后我才知道，AI面试连仪容仪表都算分
沈扬｜25岁 杭州26届毕业生
今年4月，我入职了一家车企，做职能岗。
去年秋招，我没怎么正经找工作，一直在实习。本来想着能争取留用，结果最后被告知，部门没有HC，我就只好辞掉实习，全力准备春招。
找过工作的人都知道，到了春招，好岗位在秋招时已经被抢得差不多了。三四月份，我陆续面了十来家公司，一边面试一边积累经验。4月，看到之前实习的那家车企又放出了一个岗位，和我的经历特别匹配，我就重新投了简历，最后拿到了offer。
今年找工作，大厂小厂基本都有AI面试环节，各家差别挺大的。大部分是中文问答，最后再加一段英文。
我入职这家的AI面试比较特别，全程用英语，包括英语问答、口述作文、复述中英互译几个环节，一共二三十分钟。屏幕中间是一个数字人，占了差不多三分之二的画面。
还有一点不一样。其他公司的AI面试基本都放在招聘流程前面，这家却放在最后。HR聊过了，业务面试也通过了，才轮到AI面试。感觉它更像是一场英语水平测试，给求职者的英语能力定个级。
真人面试官各有各的偏好，有的看重自信，有的看重逻辑。AI不会。它问的问题不会让你答不上来，而且你答完它还会追问，让你一直思考。我觉得不管你是不是容易紧张的人，在AI面前，发挥都更贴近真实水平。
有个事我是入职后才知道的：AI非常在意仪容仪表，整个人的状态都算分。我还挺庆幸，虽然在家面试，基础仪表我还是收拾了的。
要说经验，我总结了几条。
第一，状态要积极。很多人觉得AI面试很随意，其实它很大程度上决定你能不能进下一轮。
第二，表达要自信、有逻辑。比如讲一段经历，最好先概括自己做了什么，再逐一展开。这样AI更容易识别你的回答重点，也更容易顺着你的思路追问。
还有一点，把时间说够。系统给你5分钟，不要只说1分钟就点结束，可以放慢语速，说一段，停两三秒整理思路，再继续讲。如果过早结束，回答可能不够充分，达不到评分要求。
现在也有人“用AI对抗AI”。AI面试官刚问完问题，豆包就生成答案，求职者直接照着念。这算不算作弊？我觉得要看怎么定义。
在我看来，AI本来就是一种工具。企业可以用AI提高招聘效率、筛选求职者，那求职者为什么不能借助AI，提高自己的面试成功率呢？
02.投了600份简历，面了15场AI，我依然0 offer
莫莫｜00后 四川大学 人力资源管理27届毕业生
从9月1日秋招开始，我已经投了大约600份简历。每天睁眼，就是填表、做题、等消息。
两个月里，线上测评多到记不清，AI面试参加了约15场，真正见到真人面试官只有7次。到现在，我还是0 offer。
第一次面AI，我没太当回事。穿着平时能出门的衣服，也没特意收拾背景，就坐在惯常的位置，点开链接。
我的“AI面试技巧”，基本是从小红书上现学的。比如，要声音洪亮、始终微笑，回答前字正腔圆地说一句：“面试官你好，接下来我向您讲述……”我把自己调整成一种“假嗨”的状态，仿佛这样就能让AI打高一点的分。
但有些问题还是让我措手不及。
有一次，AI问我：“你在校内招新时做了人才画像，还同步给其他招聘人员，为什么这么重视人才画像？”
我一下子愣住了。在我看来，这本来是理所当然的事，没想过要解释。我盯着屏幕上那张脸，花了40秒组织语言，才解释说：因为面试官不止一位，不少同学又没有人力资源的专业背景，统一人才画像，才能尽量按照同一套标准筛选，保证公平。
更考验心态的是，前面一直用中文提问的AI，突然抛出一道英文题。我毫无准备，当场卡壳。点下结束键，我第一件事就是拿起手机跟朋友吐槽。那场面试，我连进度都不想查，觉得自己肯定挂了。
还有更离谱的事。一位同学告诉我，她面试一家食品企业时，AI要求她脱下外套，上传全身照。我听完很震惊：这和考察工作能力有什么关系？
面了这么多次，我反倒觉得AI面试没真人那么可怕。它没有微表情，不会流露不耐烦，也不会给我太强的压迫感。可一旦坐到真人面试官面前，我还是会紧张。被拒绝得多了，心态才慢慢调整过来。
网上有卖“AI面试外挂”的，能实时识别问题、生成答案。也有人向我打听过，但我没用过。我觉得这算作弊。我也没买课程、题库，整个秋招花在面试上的钱，就是正装和电脑摄像头，加起来不到200元。
如果非要吐槽AI面试官，我最受不了的反而是它那张仿真人脸。它明明不是真人，却偏要像真人一样盯着我，有一种说不出的不适感。
换成卡通形象也行啊，何必非要用一张假人脸？
03.为了通过AI面试，我还得先学会讨好AI
阿肯｜23岁 广州某高校 27届毕业生
今年9月秋招开始，我陆续投了不少简历，算上提前批，前前后后参加了20多场面试，其中三分之二是AI面试。
第一次收到AI面试邀请，我还有点意外。简历投出去没多久，邮箱里就来了一个测评链接和录制入口，要求48小时内完成。我参加过的AI面试，大多是第一轮初筛，也有几家公司是HR面完了，还没见到业务负责人，中间又插进来一轮AI面试。
说实话，我觉得大部分AI面试都挺浪费时间的。
尤其是那些比较“笨”的AI，问题千篇一律，也没什么特别要求，坐在电脑前，它问什么我答什么。问得最多的就是实习经历，负责什么项目，遇到什么困难，怎么解决的，最后取得什么成果。这些问题被反复问了太多遍，我甚至能预判AI下一句要说什么。有的系统还会把前面问过的问题换个说法再问一遍。几十分钟下来，感觉自己不是在面试，而是在重复填写一张表格。
当然，也不是所有AI都这么简单。
10月中旬，我面了一家国企，要求明显严格得多。邮件里提前写明了着装要求，还要求双机位，面前是电脑，旁边再架一部手机，同时拍到半身和电脑屏幕，应该是为了防作弊。那场面试接近50分钟，节奏很快，问题也细，基本每题给5分钟作答，不给思考时间。不过面试的结果反馈得也很快。
最近，我又面了一家互联网大厂。第一轮是真人HR，第二轮反倒变成了AI面，整个过程就是不停地回答问题，技术题不少，追问也多，最后还加了十多分钟的英文能力测试。到现在，这轮面试的结果还没出来。如果通过，我才能见到真正负责业务的人。
我能理解企业为什么喜欢AI面试。投递的人太多，先用AI筛一遍，再让真人面试官出场，确实能节省招聘成本。但站在求职者这边，感受恰恰相反：企业省下来的时间，变成了我们额外付出的时间。
以前准备面试，无非是看面经、修改简历、找朋友模拟。现在，我会专门打开几个AI聊天工具，让它们轮流扮演面试官，围绕我的项目经历提问、追问。有时候，我还会把自己的回答录下来，检查语速是不是太平、表达有没有逻辑、重点有没有讲清楚。
挺荒诞的，我得先用AI训练自己，才能去应付另一套AI的筛选。
而且比起AI聪不聪明，我其实更在意面试后的反馈。真人面试时，至少能从对方的语气和表情里感受到一些东西。但AI不会流露情绪，也不会告诉你哪里回答得不好。很多时候，我稀里糊涂地跟它聊了几十分钟，最后只等来一个“未通过”。
花了那么多时间，却连自己为什么被淘汰都不知道，这才是最让人挫败的地方。
04.秋招面了30场AI，我越来越像个答题机器
阳阳｜24岁 上海 27届毕业生
从今年7月开始准备秋招，到现在，我已经投递了近100家公司，参加了30场AI面试，真人面试只有5场左右。
现在，AI面试对我来说已经是家常便饭了。很多公司把它当成招聘前置测评，简历刚投出去，下一秒就收到了线上测评，做完之后又紧接着收到AI面试邀请。
AI面试更像是一场口头考试。一场面试通常有4到6道大题，每道题后面还会有追问，整体要回答十几个问题。AI念完题目，会给大约30秒的思考时间，每道题最多可以回答5分钟。有些系统还会检测人脸，低头或不看摄像头，屏幕上就会弹出提醒。
为了保持“信念感”，我会尽量把AI当成真人。但面对AI确实没那么紧张。真人面试时，我会在意面试官表情，担心说错话，AI只会顺着回答继续追问。有时候，我甚至穿着睡衣就参加了面试，反正对面也不是真人，感觉没必要太在意着装。
各家公司的题目大同小异，基本围绕实习经历展开。AI的理解能力倒还不错，大部分追问都能问到点子上。比如，我提到实习时对接过KOL、制定过方案，它就会继续追问，具体是怎么沟通，方案如何制定。
面试多了，我也逐渐摸索出一套应对方法。比如，回答时尽量分点，先告诉AI我主要做了哪三件事，再逐一展开。这样既有条理，也相当于给AI划好了重点，让它追问我熟悉的内容。
遇到特别想去的公司，我还是会认真准备。提前一天去小红书上搜面经，再把简历、公司背景交给豆包等AI工具，让它帮我出题。我用语音回答，模拟一遍。
也有不按常规套路出题的公司。有一次，系统直接模拟销售场景，让我向一位叫“李姐”的客户推销产品。我得装作和她很熟，开口就是：“哎呀，李姐，你又来了！上次跟您聊得特别开心”，然后再想办法把话题转到推销上，像真的在演一场销售游戏。
参加了30场AI面试后，我已经有些麻木。题目反复出现，回答也越来越熟练，但始终没有真人面试交流感。更让人无奈的是，面试结束后，往往连个反馈也没有。
到目前为止，只有一家公司给我发过详细的面试报告，告诉我哪里回答得好，哪里需要改进。其他公司基本没有反馈，只有收到真人面试邀请，才知道测评大概过关了。
参加的次数越来越多，我也逐渐觉得，AI面试只是换了一种形式的测评，越来越不像一场面试。不过比起体验不好，我更介意时间被浪费。
很多公司还没筛选简历，就先让求职者做测评，而且通常只给两三天时间完成。为了不错过机会，我只能花时间准备、按要求完成面试，结果可能因为学历或实习经历不符合要求，连真人面试的机会都没有。
05.AI面试40分钟，我感觉自己在对牛弹琴
于飞｜00后 江苏 某211高校机械专业应届硕士
9月初，我才开始投简历。到现在投了60多家公司，参加了十来场AI面试、十来场真人面试，拿到5个offer。
第一次AI面试应该是京东方。邮件发来时，我有点茫然，去小红书看了流程，准备好自我介绍就上了。屏幕上有个虚拟人物，面了大约40分钟。最难受的是，它根本抓不住重点。
我是机械专业，应聘机械结构工程师。有一次讲项目，我花了很长时间介绍结构设计，只在最后提到用OpenCV、借助AI完成了一点C++相关的改进。结果AI揪着C++问个不停，之前讲的结构设计，它好像一句都没听进去。你能绷得住吗？
更离谱的是，项目里明明没发生过的问题，它非要问我当时怎么解决。我总不能编经历吧？这种问题，我觉得也就AI能回答AI。它的语音识别也不太准，有些题还要求几秒钟内作答，问题本身就莫名其妙，时间又卡得紧。
面多了，我摸出一点规律：尽量盯着一个地方，身体别乱动；多说团队合作，它问得反而简单。一讲专业技术，就容易被带偏。当然，这只是我的个人感受。
后来我干脆多去线下投简历。有些公司HR看过简历，觉得合适，会先安排真人面试，AI面试之后再补。有HR告诉我，AI面试有时候就是用来筛人的。不过录像可能被回看，也不能完全敷衍。
我最看重的还是真人面试。面试官会跟我讨论项目里的小问题，也能让我了解公司和岗位。相比之下，AI面试没让我学到多少。我甚至觉得，跟GPT模拟面试都比它有用，至少能围绕我的项目追问。
我觉得企业推AI面试，主要就是为了筛人。从上传简历后还得手动填信息，到考一堆跟专业无关的行测题，再到AI面试，一关接一关。能不能筛出合适的人不好说，倒是很考验求职者的耐心。
未来AI能不能超过真人面试官，我不知道。至少现在，它缺少真实的项目经验，很难问到关键处。如果能提一个要求，我希望企业至少换个聪明点的AI。花40分钟回答一堆莫名其妙的问题，真的没什么意义。
*题图及文中配图来源于Unsplash。文中受访者均为化名。
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存储风暴压顶，小众手机「在劫难逃」
（本文作者为 道总有理，钛媒体经授权发布）
文 | 道总有理
今年1月，一则消息称，华硕将退出手机市场，并裁掉手机部门人力。随后华硕对外回应，称今年暂无推出新款智能手机的计划，但手机事业单位的营运维持不变。可近日，来自供应链的最新消息显示，华硕手机的库存在第四季度已基本销售一空。
库存清零、没有新机“接力”，这似乎宣告了品牌的死亡。
而压死华硕手机的“最后一根稻草”就是存储芯片价格暴涨。当上游成本上涨推动手机价格普遍上调，越来越多的消费者不再愿意为小众品牌买单，而是更加倾向于把购机预算投向头部主流机型。与此同时，成本上涨、利润收缩，本来就挣不了什么钱的小众手机品牌被逼到了生死线的边缘。
等待死亡，退出市场，或许是它们挣扎多年后不得不接受的结局。
“死亡名单”
2019年前后，国产小众手机经历了一次残酷的“血洗”：
金立暴雷后，一年之内轰然倒塌，破产时，其总负债高达近211亿元；美图在微博发布了一封告别信，宣布旗下美图手机的品牌完全授权给小米集团；锤子科技被字节跳动接盘后更换了法人，核心成员全部退出，“理想主义者”罗永浩从手机行业离场；360手机业务被传暂停，官方回复只是暂缓，但此后再无新机。
彼时，竞争高度白热化，头部格局已初步形成，其他手机品牌眼看“上桌”无望，纷纷选择了弃牌。
而今年，又一轮清洗来临，但这可能是最后一次了。
2月，在手机业务停摆的消息传播两天后，魅族终于有了回应，表示将暂停国内手机新品研发，进行战略转型。在传出业务停摆之前，魅族其实早已取消了22 Air的上市计划，加上魅族23不会面向市场发售，这已然意味着曾经的一代“机皇”走进了死亡倒计时，即将消失在大众视野。
作为一家成立了23年的企业，魅族的发展可谓跌宕起伏。开端即辉煌，随后却因战略失误导致品牌调性模糊，销量下滑，紧接着创始人回归、将帅失和，新机没能力挽狂澜，只能靠情怀活着，直至被吉利接盘。
三年前，吉利收购魅族，成立星纪魅族集团，这一度被视为魅族的新起点，时任董事长兼CEO沈子瑜立下目标：用三年时间，重回国内中高端市场前五。然而，三年过去了，魅族的角色定位依然尴尬，它不仅未能实现当初的宏愿，反而被彻底抛弃了。
华硕手机这两年也不好过。在“性价比”战场，ZenFone系列难以撼动大陆品牌的“机海战术”与极致成本控制；在“创新”战场，又无法在影像、折叠屏等前沿领域投入可与巨头匹敌的研发资源。所以，产品迭代节奏放缓，市场声量越发微弱。
其实从去年起，在公司内部，手机这条线就很少有新动作了，如今库存清完，华硕手机的撤退几乎已经不可避免了。
同样在今年正式落幕的还有昔日的游戏手机“王者”黑鲨。6月，黑鲨发布《关于黑鲨社区服务器升级及服务迁移的公告》，宣布黑鲨社区因服务器升级暂时停止访问；7月，南昌黑鲨科技有限公司技术支持工程师“黑鲨希瑞”宣布，因业务结构深度调整，停止手机品类的官方售后维修及相关服务。
黑鲨上一次发布手机还是2022年，原计划2023年推出的黑鲨6在预热过后仍然胎死腹中。过去几年，黑鲨已经没有再推出新手机，用户对其的关注也越来越少，以至于它的结束几乎没有在市场上引起太大的波动。
游戏手机这个赛道上，如今只剩下红魔这一根独苗，而放眼整个智能手机市场，除了有大厂背景的，小众品牌也基本所剩无几了。
致命一击
智能手机的盘子越小，市场反而越向头部集中。
根据IDC数据，在2025年中国智能手机厂商出货量排行中，华为以4670万台的出货量位居第一，苹果与vivo分别以4620万台与4610万台的出货量紧随其后，小米、OPPO则占据剩下席位。数据还显示，这5家厂商的市场份额占2025年中国智能手机市场整体份额的79.4%，市场集中度呈现提升态势。
在其他市场也是如此。比如北美，苹果一向是无可争议的王者，这几年其市占率呈现上升趋势。根据数据，2022年第一季度，苹果智能手机出货量1990万部，市场份额达51%；到了2025年第四季度，苹果更是直接拿下69%的市场份额，创下历史新高。
消费者向头部品牌集中，留给小众品牌的市场自然就更小了。尤其是那些在细分市场土壤中成长起来的小众手机，当头部品牌把短板补齐，性能拉满，转头攻入它们的腹地，它们几乎没有任何反抗能力。
华硕、黑鲨、拯救者的衰落，就是如此，游戏手机原有的市场基本被大厂吃完了。
当然，原本小众手机品牌有望靠着情怀及部分忠实的粉丝继续存活，慢慢找寻新的机会，可这份希望被上游供应链彻底粉粹了。
从去年起，存储芯片供应紧张，价格疯涨，大厂可以用千万级的出货量摊平成本，而小众厂商在供应链上毫无议价权，它们拿不到优惠价，甚至可能连货都拿不到。一位头部智能硬件公司的员工表示，“业内有消息说，现在小厂根本抢不到内存，大厂也只能加价买，下游产品也得跟着涨价”。
而且小众手机品牌多集中在中低端市场，利润本来就薄，内存成本大涨，手机业务不挣钱，成了一个亏本买卖。
IDC测算，低端机型的存储成本占比已从过去的10%至15%抬升至40%至50%；Omdia的估算更高，99美元以下机型的这一比例超过64%。越往下游，转嫁能力越弱，像魅族、华硕等小众手机厂商，更是无法通过规模去消化成本。
不仅仅是小众手机品牌，就连规模庞大的头部厂商也被逼到了险境。最典型的就是传音，为了囤芯，传音一面“掏家底”，一面靠借钱，这给公司的资金链带来了巨大的压力。财报显示，今年前三季度经营活动现金流净流出从上半年的不到59亿元扩大至近99亿元，而上年同期为净流入32.85亿元。
囤芯不能真的降低成本，而是延缓成本上涨的速度，本质是用现金和库存风险换取一段成本时间差。如果不能在“囤芯”争取到的时间窗口里完成提价和产品结构调整，传音很可能会被压垮。
保住主业才是王道
存储芯片的风暴，席卷的不只是手机行业，还有电脑市场。一台PC，近四成的成本被内存和硬盘吃掉，整机售价被推高，换机需求被大大抑制。可见，内存对PC市场的挤压，已经从成本问题演变为结构性矛盾。
华硕在PC市场的位置一直较为尴尬。排名榜上，前三名长期被联想、惠普、戴尔占据，苹果凭借封闭生态独树一帜，华硕则靠着游戏本支撑市场。而作为主板市场赫赫有名的霸主，受AI浪潮的影响，PC主板市场正经历系统性萎缩，华硕的业务也不可避免地下滑。
根据DIGITIMES的最新报告预计，2026年全球四大消费级PC主板厂商华硕、技嘉、微星、华擎的出货量预计将整体萎缩28%，总计减少约1170万块。其中，华硕2025年出货1500万块主板，但2026年上半年仅艰难出货500多万块，全年预计只能勉强守住1000万块的关口，同比暴跌33%。唯一值得庆幸的是，AI服务器业务增长迅猛，成为拉升业绩的新动力。
在这一背景下，对华硕而言，手机业务更显累赘。与主业相比，手机营收占比长期不足10%，且常年亏损，始终未能实现稳定盈利。2018年时，董事长施崇棠曾坦承手机业务失败，当年财报因该业务重组一次性亏损约62亿新台币（约13.6亿人民币）。
舍掉一个不赚钱的手机业务，聚焦主业，成了华硕最现实的选择。
回顾我国手机行业的发展历程，小众手机可以说是当年市场激烈厮杀遗留下的“产物”，能存活多年的，主要依附或背靠硬件巨头或互联网大厂。可是当巨头或大厂普遍进入了“纯过日子”时代，维护核心业务的重要性远大于通过手机业务继续在移动端“站位”，尤其是现在小众手机几乎没有生存空间。
联想与华硕的情况非常类似。虽然联想AI手机实现增长，但在全球智能手机统计榜单中归入 Others 阵营，大众消费市场声量微弱，仅海外局部市场保有一定体量。而且AIoT产品线铺得很广，但至今没有跑出来国民级爆款产品。
算力业务的爆发，不能掩盖其在C端消费硬件发展不均衡的现实。
割舍还是留住？在内存风暴席卷整个手机行业时，这个问题显然变得更加迫切。目前，华硕、魅族（吉利）已经做出了选择，联想或许正在观望，而中兴已经开始行动。就在前几日，有消息传出，中兴通讯正与某互联网大厂商谈手机业务合作，方案涉及将中兴手机业务打包。
成长、高光、转折、衰落，尽管所有的小众手机现在几乎都已经走了落幕的序曲，可在国产手机的发展史中，它们也曾留下浓墨重彩的一笔。
留下一个体面的转身，或许已是最好的结局。
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对话《持械入宋》主创 ：非科班，无投流，草根团队如何做出120亿品质爆款？
（本文作者为 文娱价值官，钛媒体经授权发布）
文 | 文娱价值官，作者丨星野，编辑丨美圻
一部由6个非科班出身的“外行”做的短剧《持械入宋》，在2026 年下半年，凭一己之力撕掉“AI 短剧”的“降智”标签。
8月21日，作品上线第一季时，《持械入宋》在短剧品类里的表现不温不火。但到第四季上线次日，就冲上红果 AI 新剧榜榜首，热度破 5000 万。第九季上线，团队真实感受到了火爆的程度，第十季热度直接冲到 8206 万。
11 月 4 日，微博话题“红果历史短剧有点出乎意料”登上热搜。11 月 6 日，播放量报 120 亿、登顶红果 AI 榜。低开高走，千万收藏量、十季平均热度近5000万、近400万人预约未播剧集，这是短剧行业此前没有过的长线连载数据。
如果把这些数据放在AI剧的大盘里看，22.19 万部里的0.48%破亿是个极端值，而不是平均值了。
截至发稿，《持械入宋》仍排红果多榜前列
《持械入宋》之所以做到了观众口碑相传，自来水安利，是因为内容的考究和历史知识密度，比如：官服品色、配饰、鞋履、户籍与路引、礼仪位次都做了查证。观众的反应也推动作品热度，弹幕里自发分享宋史，网友搭起考据平台，还把官制、战役地图按“史实、虚构、推测”三层标注。
这部知识密集型短剧更引发党媒下场称赞，《半月谈》发评论《这部短剧不一样》，文章还被央视网转载；经济日报发文《〈持械入宋〉，给了短剧另一种答案》予以认可；光明网发表《技术赋能更要内容筑基》点赞。几家央媒的认可落点一致——AI 可以降低成本，但降本不等于降标准。
来自短剧行业的集体好奇，集中在这个非典型创作者团队的构成上，没有专业影视从业者，他们分散在全国各地线上写作，成员里有宝妈、网约车司机、送货员，主创是花1000元网上学的AI制作，团队从不投流……一系列反常识操作下，却做出今年最有话题性和积极口碑的AI短剧。
11月6日，文娱价值官访问到《持械入宋》的三位核心主创人员，他们的团队也叫“老十一”。我们和“老十一”聊了聊当下网上盛传的信息，也深入挖掘了他们真实的创作过程。
访问对象——总策划：张汉生、总制片：李朝华、总导演：何秀山。
“千万回报是外界估算，我们也没有收到那么多钱。”
文娱价值官： 现在的生活有变化吗？
老十一： 经济上比以前好多了，实话实说。但是名气大了，作品爆了以后，各类媒体访问的频率太高了，有点困扰。我们初衷就是想安安静静地做剧，现在各种活动，我们其实不太喜欢，但没办法。
文娱价值官： 外界盛传你们的作品成本 100 万左右，有1000万左右的回报？
老十一：1000万回报是媒体估算的，不准确。具体收入我没有对外讲过，而且我也没收到那么多钱。
文娱价值官：这 100 万只针对算力，不包含人力、版权这些？
老十一： 对，我们是OPC一人公司，没有人员成本，都是算力成本，版权也是免费的。
文娱价值官: 今年Token 在涨价，Token的占比有变化吗？
老十一：没有变化。Seedance 每次迭代都更好用了，而且我们充的都是年费会员，平台涨价跟我们没太大关系。现在Seedance 2.5的质量和效果跟以前的大不相同，以前出不来这种效果。
文娱价值官: 你们前面还有两部小爆款，也在红果上，播放量或收藏量大概多少？
老十一： 第一部抖音 2000 多万播放，那时主要在抖音，红果后台很多地方不熟，数字记不清了。第二部在抖音是1.6亿，红果收藏30多万，但6天就下架了，当时不太了解规则，触犯了一些审核红线。后来做多了，才逐渐了解这些规则。
我们做的《退役归来之保镖不好惹》是10月23号上线的，收藏过百万了，预约榜第三，也算是小爆款了。
文娱价值官：你们投过流吗？
老十一： 我们不投流，我们也不会投流，剧做完、审核通过，几个平台同步发布，就上线了。
文娱价值官： 行业变化很快，会担心明年么？
老十一： 没有，真没有。
内容创作取决于生活，生活是一个非常广泛的话题，人类的创作是无限的，做剧集也一样。生活无限，创意的源泉也无限。AI 只是我们做剧的工具，不是剧能做好的唯一因素。真正的牌（壁垒）源于我们对人、对社会、对各种事情的判断，对生活的感知。很多人物都可以从生活中触发去创作，题材非常广泛，所以我并没有什么焦虑。
“我们共同的认知，是这个剧本能爆”
文娱价值官： 为什么在番茄选中《持械入宋》（下简称《入宋》）这个IP?
老十一：我们是在短剧创作者中心版权库找IP，短剧创作者可以在里面挑自己想做的小说，当初看了很多小说，最后选这个本子是因为我们团队主要做男频剧。我们团队的每个 IP 都是由我来挑的，我岁数比较大，思想比较传统，喜欢稍微正统一点、热血硬核的题材。
文娱价值官： 开始做《入宋》，你们对这个剧的预期是什么样？
老十一：开始就照着精品剧和爆款剧去做定位，当时觉得剧本是一个千载难逢的好本子。前期筹备了半个月。拿到剧本之后，我们共同的认知是这个剧本能爆，所以人设图、场景图以及剧本改编的打磨时间，就会更长。
第一季从8月1号开始筹备，一直到8月21号才上线，比我们之前所有剧的节奏都慢很多。最开始就定了一个共同目标——按爆款剧去做。
我们定义的爆款不光是数据好，而是这部剧要经得起大众审美和历史细节的推敲，所以在这上面花了很多时间。
8月1号是正式进入筹备期，前期选人也花了很长时间，定人选。这位是我们团队的总制片、总编。之前我们制作过很多部剧，也有同时在开工的，从中挑出比较优秀的一部分人来做这部。
李清照一出场，被网友大赞“是我心目中的李清照”
文娱价值官： 你们基于哪些点判断这个剧能成为爆款？是小说流量，还是故事本身？
老十一：小说当时还没什么流量，点击不到10万，在线人数也不多，肯定没有现在出名。当时看小说，还是因为喜欢男频、热血硬核，做起来有那种激情澎湃的感觉。有时候感动、有时候愤怒，能把观众的喜怒哀乐全部调动起来。所以当时就照着爆款剧、精品剧去做。
还有一点很重要，它是穿越剧，但没有系统，这一点跟其他穿越剧已经区别开了。
另外，这个作者对历史制度、官职、人物说话的方式非常考究，我们觉得这是很优质的历史题材小说，这一点也很重要。台词功底也是我们选 IP 时特别看重的一点。
文娱价值官： 整个筹备周期，大概是多久？
老十一：分几个阶段。8月之前选完 IP，开始筹备人员，大概花7天时间吧。选人的时候，要看他们之前所有的作品、心态和交付，判断到底有多少人适合做《入宋》。这期间也考虑过5个人还是7个人，因为要在质量和交付之间进行平衡，最后定在这6个人。
8月1号进入筹备期，开始做剧本和制作。前期先读小说，做初版人设，何导演先出了前面那几集。前20分钟在8月9号做完的，花了一个多星期。前10集是两个人做的，也用了一个星期时间。
文娱价值官： 这部剧取得了这么好的成绩，有没有可复制的方法论？
老十一： 我们综合了自己的能力、剧本，以及最初的创作思路，预演了前10集的内容，所以团队非常有信心。后面随着剧不断发酵，慢慢才成了现在这个情况。
团队也复盘过，张老师（张汉生）提了一个很重要的点：第一，方向定在男频，这是我们擅长的；第二，要有家国情怀、要热血，传播正能量。我觉得把内容做好、传播正能量，迟早会被发现。
至于复制，下一部按这个速度能做到什么程度，取决于很多因素。最吃功夫的还是细节，得抠。
8月23号，《退役归来，这个保镖不好惹》也火了，现在快200万收藏了，预约已经 500万了，排在预约榜第三位。我觉得方法论就——是题材、内容，加上创作者。
文娱价值官： 历史题材现在更容易出爆款吗？
老十一： 不一定。做历史题材的人挺多的，网上好多都不是爆款。最重要的是我们的内容、我们的创作思路，第二是制作组每个主创的思路，他是不是真正把自己代入了那个情绪里。
第 6 季 38、39 集“战死”那场是总导演做的，也是团队综合技术能力最强的一集。那一场他自己写了一首歌，我问他，你做的时候哭了吗？他说哭了。如果自己不哭，观众肯定也不会哭。你自己不笑，观众也不会笑。做东西首先要自己把自己当成一个观众，站在观众的立场上。
我们经常说观众是我们的衣食父母，也经常看评论区留言，看观众怎么评论每一个剧情。每个人都要身临其境，把自己当成那段的男女主代入进去。
文娱价值官： 原作者是位英语老师？作者有给你们反馈吗？
老十一： 是，作者的本职工作是英语老师，平时也挺忙的，小说还在连载中。 作者在自己抖音账号上经常发第几集什么时候上线、观后感等等。
“技术是服务于内容的”
文娱价值官：制作时的时间成本都消耗在哪些地方了？
老十一： 时间成本比较高的地方有两个，目前时间成本最高的部分是花在剧本打磨上了。我们怎么把这一集做精彩，小说整个故事有高光时刻、有精彩的部分，我们怎么让精彩的部分更精彩，这是难点，也是从剧本打磨到成片整个流程的难度。
另一个是抽卡，从制作本身来讲，抽卡时间比较长。多人戏，比如今天在场二三十人，对模型来说处理非常难，参考信息量太大，容易出现一致性、串联错误等一系列问题，需要反复去抽。第一靠抽卡解决，第二靠调整制作思路解决。
文娱价值官： 如何控制抽卡成本？
老十一： 我们投入时间和精力最大的，其实是剧本的改编，以及改编后剧本台词的生成，这在团队看来是最节省抽卡次数的工作。剩下的还是有很多镜头反复抽卡，是因为我们一直在调整自己心中想要的那个感觉，只为了让它更好。
技术是服务于内容的。抽卡多不是这个镜头不好，而是出来之后，内容呈现没有达到我们想要的标准，所以要再生成一次。
文娱价值官： 抽卡主要用哪个模型？
老十一： 现在主要是Seedance 2.5，2.5 的升级来自多参考能力的升级，从原来的9个参考到10多个参考，对我们这种群像剧和大场面题材很有帮助。
文娱价值官：打磨剧本是跟 AI 讨论吗？
老十一：对。这就是 AI 技术平权，你可以把想要的感觉、想呈现的内容反复跟 AI 交流、不断验证，得到反馈再修正，最后得到最好的结果。
文娱价值官： 剧本涉及文字模型，你们用哪一家？
老十一：（总策划张汉生）我用豆包。
文娱价值官： 跟传统影视比，短剧在长镜头、人物表情这些方面还有哪些不足？最该改进的是什么？
老十一：长镜头考验的是模型能力，从现在的30秒，以后到一分钟都是有可能，这是最大的能力突破。人物表情、语言、口型上，现在还不太成熟，要完美媲美真人那种表演感还差一点。但从目前我们做的剧集看，观众能共情，就代表这个 AI 演员是
可以的，它已经做到了表演的一部分。
文娱价值官： 第九季、第十季讨论度特别高，光影、光线，包括人的 AI 感都没那么重了。
老十一： 第一季刚开始的部分我们用Seedance2.0做的，后来尝试Seedance 2.5，发现Seedance 2.5 更趋近真实。对模型的探索也有前期铺垫，慢慢知道怎么调整提示词的结构了，包括人设图、场景图。
所谓美学，我们出场景图时要求团队一定要符合宋式美学，光影这些提示词也反复测试，才一季一季有明显提升的。
文娱价值官： 一致性的问题，你们怎么解决？
老十一：一致性是 AI 视频出来之后最大的困扰。但现在模型能力非常强，我们的制作方法、工作流是类似的，在这种框架下一致性就能得到保证。现在一致性对成熟的团队基本都不是问题了，差异可能在于对人物的刻画和理解。如果对角色的理解有偏差，情绪、性格上的一致性就会出问题。
“团队里没人是科班出身”
文娱价值官： 你是怎么开始创作短剧的？
老十一： 我自己入行是因为热爱，看过很多优秀的短剧作品，想把心中觉得好的故事做出来。一开始做几秒钟的小视频，拼起来，做完之后很有满足感，就想做更长的，一步一步走到现在，后来变成了职业。
初衷其实很简单，就是把看过的好故事演绎出来，团队很多人也是这样的想法。后来发现这行还能有一份收入，这是我们意料之外的。
文娱价值官：传说你们团队一共 30 个人在线上协同，团队里有没有科班影视出身的？
老十一： 确实一共有30个人，但是是不同的组，做不同的剧。据我了解这里没有影视专业科班出身的，有没有人学过我不知道，但我们了解的范围里是没有的。目前团队里有宝妈、网约车司机、送货员这些身份也确实属实的。
文娱价值官： 你们是全国各地自己家里办公，这个工作流是怎样的？
老十一： 大家的工作流程是相似的：读小说、拆剧本、写提示词、生成视频、做后期剪辑，每个人独立完成自己那部分。
这种方式工作需要默契。第一，我们有长达一年多的默契积累；第二，对这部剧必须有统一的资产库，人物人设图、场景图、道具，必须统一。剩下的就是提示词。
提示词开源这个事，我们抱着非常开放的心态，因为每个人提示词的结构大同小异，但也是完全不同。为什么不一样的提示词出来的结果是一样的？说明核心不在提示词的格式或怎么写，而在于我们对剧本改编要达到高度统一：人物的走向、故事的走向、人物的性格，每个人都要非常深刻地理解。基于前面这些图片资产再到视频生产，这个过程就能达到剧情的延续。
文娱价值官： 从完全不懂的小白，到能做出《入宋》这种品质的创作者，需要多长的培训周期？
老十一： 首先得学会最基本的技术，得懂AI 最基本的操作，怎么生图、怎么生视频，提示词怎么弄，小说怎么改成剧本，这些都要学。
而且要不断试错，提示词一遍一遍试。新手跟老手肯定不一样，老手一看就知道怎么弄，新手可能要试很多遍，包括后期剪辑。纯小白现在挺难的，我们这么多人也不是所有人都有能力做，其他人也在逐步成长
宇树跟红杉都不想自己“努力”了？
（本文作者为 硅碳变量，钛媒体经授权发布）
文｜硅碳变量，作者｜沈浪
10月末，宇树科技联合红杉中国宣布，共同成立“杉宇·创计划”。专注发掘与投资具身智能、机器人应用及其上下游关键技术、其他前沿硬科技等领域的早期创业项目。
在硬科技成为全球资本确定性主线的当下，科技企业下场做VC早已不是新鲜事。
不完全统计显示，智元、星海图、自变量、银河通用、逐际动力、DeepSeek、智平方先后布局产业投资，甚至智元也曾与高瓴资本联手。通过资本绑定上下游、卡位技术路线，几乎已成头部玩家的标准操作。
但宇树这一动作如果要结合新发布的第三季度财报来看，则显得意味深长。
数据显示，宇树Q3营收6.65亿元，同比增长69.93%；归母净利润1.13亿元，同比下降17.37%；扣非净利润1.05亿元，同比下降17.42%。
营收与利润出现背离的原因，是成本投入在爆发式增长。前三季度的研发投入达到2.63亿元，同比增长191.48%。其中，第三季度单季研发投入1.27亿元，同比增长249.58%，占当季营收的19.10%。
销售费用也从上年同期7600.85万元增至约2.30亿元。对于宇树而言，未来的压力或许会越来越大，单靠自己“死磕”已经不现实，企业必须拉上顶级资本寻找新的盟友，把接下来的一部分成本与风险分摊出去。
是第二曲线，还是带头“抱团”？
事实上，宇树的营收增速在2026年以后就开始逐渐放缓。
数据显示，2023到2025年，宇树科技营收额分别1.59亿元、3.93亿元、16.99亿元，三年营业收入的复合增长率达226.78%。而2026年前三季度，宇树累计营收为18.17亿元，增速放缓至55.71%。
更重要的是，宇树至今的盈利模式十分单一，主要靠机器人硬件销售。宇树的招股书显示，企业的主要收入来自硬件销售，其中，人形机器人、四足机器人和机器人组件的销售占据了宇树高达98.64%的收入。
然而，随着消费端“降温”，往后这一模式能否经受得起冲击还未可知。当前，曾撑起机器人销售“半壁江山”的租赁行业正在加速坍塌，据悉，宇树机器人G1基础款的日租金已降至2000元以下，而机器狗的租金已跌至500元以下。
从宇树这边来看，其存货价值的确在上升。
三季报显示，截至2026年9月30日，宇树的存货价值达10.19亿元，而2025年12月31日这一数据是3.67亿元。尽管这与销售端未必有直接的因果关系，但增至2亿的销售费用，似乎印证着机器人真的不好卖了。
当前，宇树急需寻找业务第二曲线，投资或许是个不错的选择。
在宇树之前，智元就曾通过投资给主业降本提效，同时又赚足了生态布局的估值红利。根据智元官方信息，过去一年半的时间里，智元共投了超过20家企业，被投企业平均年化估值增长了17倍。
在全球科技创新一度停摆、互联网与消费赛道投资回报收缩后，具身智能一跃成为造富效应最惊人的风口赛道之一。以宇树自己为例，上市时宇树科技有超40名股东，早期的投资者获得数百倍回报。
这一造富神话点燃了一级市场的寻宝热情，资本四处搜寻下一个“宇树”。
而宇树当然也想成为蛋糕的分食者之一。
同时，具身智能产业链条庞杂冗长：上游覆盖电机、传感器、芯片，中游包含算法、运动控制系统，下游分散在工业、商用、家用。对宇树而言，与其大包大揽，不如借助投资把压力输送给外部创业者。
这也是科技厂商投资的主要目的。例如，智元早在2024年就推出“创投A计划”，2024年8月至2026年10月，智元作为投资方出现在47起投融资事件中，多数集中在智元整机上游关键节点上。
无独有偶，星海图联合凯辉基金发布“星途计划”，要5年合计投入10亿元，投100家具身智能早期项目，覆盖零部件、数据、算法、场景应用……毕竟全栈自研的试错成本太高、风险太大，这才是效率最高的玩法。
但这是否也意味着具身智能赛道正式进入了头部带头“抱团”时代？
不得不承认，行业的两极分化正加速拉开，即便是站在金字塔尖的玩家，也难言稳定盈利。
例如，优必选2025年归母净利润亏损7.03亿元，2026年上半年归母净亏损3.11亿元；乐聚机器人2025年归母净利润亏损6977.94万元，较前两年亏损额放大；云深处2025年归母净利润2868.4万元，但2026年上半年转为亏损，归母净利润亏损达880.63万元。
巨头之间的资本绑定，进一步放大了这种分化效应。原本2025年168家获投具身智能企业中，前十家公司就获得了134.72亿元融资，占该统计口径全年融资总额的40.95%。到2026年，具身智能赛道在资本端的地位开始下降。
未来，订单、资本将向着少数具备产业协同价值的上游节点快速汇集，拿到头部产业方下注的创业公司，能拿到源源不断的资源。而没有进入这套抱团网络的中小团队，很容易被边缘化，慢慢失去试错机会。
即便，这本身也是巨头的无奈之举。
论「杉宇系」的形成困难
在与红杉合作之前，宇树就发布了“宇创计划”，面向机器人行业创业团队。据王兴兴在“2026年世界物理AI大会”上表示，宇创计划一个多月就收到了超过200个项目，未来五年希望孵化200家以上优质企业。
时至今日，这一计划升级，或许具身智能赛道将要诞生一个「杉宇系」。
在此之前，整个具身智能划分流派基本根据创业者的经历背景，例如，IT桔子发布的《中国具身智能创业者生态画像报告》，主要分为华为、微软、百度、谷歌、大疆、阿里、腾讯、字节、小米共9大流派。
据悉，华为系是具身智能赛道上融资总量最高的派系，截止2026年8月13日，26家企业合计融资388.5亿元。这种基于一家创业公司的创始人、核心团队来自哪家大厂，就归入哪个派系的流派划分方式，其实背后看的是人才溢出、校友网络、技术习惯。
但宇树与红杉或许会开启一个产业流派，以头部整机或具身大模型厂商为枢纽，联合资本设立专项产投计划，孵化上下游项目，绑定订单、测试平台……除了杉宇系，国内具身智能赛道还有智元系、星途系。
目前，智元系已经有了明星选手，2026年2月，智元参与辉羲智能超8亿元的Pre-B轮融资，据披露，辉羲上半年出货量约占全球高算力机器人芯片同期出货量的五分之一，仅次于英伟达，居全球第二。
杉宇系尚在起步阶段，谁能成为这个新派系里的新星，眼下还没有标准答案。
但可以确实的一点是，具身智能赛道里优质项目正在快速枯竭，好标的越来越少。
资本热度的退潮，最先暴露了项目供给的萎缩。IT桔子统计显示，2026年10月具身智能赛道发生33起融资、总额101.05亿元，而9月是60起、110.28亿元，交易数量近乎腰斩；对比6月热度顶峰时的55起、308.92亿元，落差更为明显。
据悉，一级市场新钱收紧，二级市场老股交易也出现估值崩塌。
根据“腾讯科技”报道，8月之前一些头部机器人公司的老股大约九折就能找到买家，而最近，部分交易中甚至出现了5折报价。根据《证券时报》，近两个月，部分具身智能公司的老股转让报价集中在上一轮估值的6.5折至8折，出售标的包括头部企业。
估值倒挂的背后，是赛道已经进入批量出清周期。近两年来，包括智橙动力、深兰机器人、达闼机器人、龙慧医疗、锥能机器人等一大批机器人公司相继破产，其中不乏产业龙头孵化、知名投资机构及行业大佬加持的明星项目。
当一大批腰部项目接连倒下，留给宇树、红杉的选择自然越来越少。
此前行业狂热期，大批人才从大厂出走创业，随便拿出一套样机就能拿到天使投资。如今资本告别了曾经的 PPT 叙事，创业门槛被陡然拉高，硬核团队已经变得稀缺。这也给杉宇系埋下了第一道难关。
新的派系竞赛里，万万没想到出现了“巧妇难为无米之炊”的尴尬。
AI时代，VC越来越依赖产业方？
一个令人好奇的问题：红杉作为头部资本，为什么不单独下注具身智能赛道，而要拉上宇树？
进入2026年，红杉对AI赛道的重视更进一步。截至2026年8月6日，红杉资本已完成规模约100亿美元的新一轮募资，据报道，这笔“弹药”将主要押注人工智能，标志着这家老牌风投正式迈入以AI为核心的新阶段。
而具身智能一级市场也彻底热闹起来，美元基金、人民币创投、国家级科创基金、产业战略投资……参与者络绎不绝。但传统财务VC在新一轮硬科技周期里显然失去了一贯的从容。
以移动互联网时代为例，财务VC的判断逻辑基本只要看团队、看模式、看用户增长，数据可以快速验证，扩张可以依靠烧钱完成，往往一个 Demo、一份增长曲线，就足以支撑投委会决策。
但到了硬科技时代则不一样，尤其当下的具身智能赛道各类创业项目良莠不齐。就连红杉这类顶尖机构对于优质项目都是可遇不可求。2025年到2026年，红杉在同一家具身智能企业“无界动力”身上前后参投了四次。
据悉，红杉拉上宇树是想搭建一套“工程师+投资人”的双轨决策机制。在这套分工里，宇树负责工程侧的判断，红杉守住资本侧的能力。同时，宇树负责提高技术、场景，红杉负责提供资金。
然而，这是否也意味着传统财务VC在AI时代会进一步加大对产业方的依赖？
事实上，今年5月份，“证券时报”就指出，在上一代制造业、移动互联网，乃至当下仍火热的芯片半导体赛道中，CVC的优势都未曾被放大。但在AI与机器人赛道，带着场景、需求和工程师团队的，只有企业创业投资（CVC）能做到。
相比财务VC，CVC在投资过程中最大的“王牌”是订单和场景，对传统财务VC而言，几乎是降维打击。根据“烯牛数据”发布的报告，当前AI、具身智能领域的头部创业公司背后，几乎都站着不同类型的产业资本，市场上主流的CVC基本是“人手”3家以上头部项目。
目前，互联网大厂、硬件制造巨头、车企、头部机器人企业已经悉数入场。这个队伍还在继续扩大，证券时报记者梳理，今年以来，长鑫科技、兆易创新、长电科技等多家顶流科技公司都先后下场布局一级市场投资，成为市场上新一波新贵LP（有限合伙）。
而越来越多的硬核科技企业入局，会从募资、项目、定价等多个方面来挤压红杉这类传统财务 VC，毕竟如果优质项目更看重产业资源、场景落地，那么估值逻辑就会被重写，VC投资自主权也会跟着收缩。
当前已经有不少财务VC感受到，由于CVC的早早入局，一定程度上抬高了市场估值的水位。“证券时报”就报道过一个例子，去年八九月份，一家头部机器人企业投后估值不过25亿元，仅仅过去半年，估值翻了4倍多。
财务VC主动牵手宇树这类产业方，是想以联合体模式补齐短板，重塑自身竞争力。
手握百亿美元弹药的红杉，终究没能独自蹚过具身智能的深水区。牵手宇树，更像一场体面的退让，老牌风投放下了身段，一个时代的投资逻辑正在谢幕。从此以后，决定赛道话语权的，不再是谁手里的钱更厚。
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上汽荣威家越 07 上市首周交付突破 5000 台，限时权益价 11.98-14.48 万元
IT之家 11 月 8 日消息，上汽荣威今天宣布，家越 07 汽车上市首周交付量突破 5000 台（11 月 1 日至 11 月 7 日数据）。该车包含四款车型，限时权益价区间 11.98-14.48 万元。
荣威家越 07 长宽高为 4900*1910*1745mm，轴距 2908mm，提供龙晶紫、玛瑙灰、宝石蓝、珍溪黑、钻石白、翡翠绿等宝石车色，可选绵云青空、坚果可可、云绒暖灰内饰色，车内还配有 AI 灵光氛围灯、双 15.6 英寸 2.5K 超清大屏。此次新车搭载 AI 极速制冰冷暖两用冰箱，可实现最快十分钟制冰。
IT之家注意到，该车行业首搭豆包座舱助手支持拟人化表情、FaceID 账号识别记忆、豆包 App 联动、方言外语，实现一句话联动全车、多人交流不打断等。
该车还将搭载最新 Momenta R7 世界模型与新芯航图 XHEART X7 大模型专用芯片组成的软硬一体方案。可实现单侧余量 20cm 的极窄垂直泊车，适配 300 余种车位。覆盖常规车位及断头路泊车、离车泊入、一键贴边等场景，兼容城市 NOA、高速 NOA 等功能。
规格方面，该车采用增程系统，配备 32.6kWh 和 44.2kWh 两种容量的电池组，纯电续航分别为 220km 和 320km，最大综合续航 1480km。
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