[分享发现] Anthropic 的长期利益信托真能保护人类利益吗？
「人工智能有望成为这个时代最具变革性的技术之一。公司治理能不能跟着演进，确保它被安全、负责地开发？」这是 2023 年几位律师在哈佛法学院公司治理论坛上介绍 Anthropic 长期利益信托（ LTBT ）的开头，他们正是替 Anthropic 设计这套结构的外部律师。按他们的说法，创始人相信 AI 很快会拥有巨大的力量，而开发 AI 的公司还没有像其他强大技术那样，受到外部法律和规范的约束； AI 的安全和社会效益，又与利润、商业成功相辅相成。所以要设计一套法律结构，既让公司对安全负责，又能给投资者带来回报。这个信托，就是他们给出的答案。
说法很好听。可今年 8 月 4 日，Anthropic 新设首席全球事务官，请来的正是这个信托的受托人之一、前加州最高法院大法官 Cuéllar 。他从监督这家公司的机构，直接进了这家公司的管理层，前后只隔了六个半月，公告里一个字没提利益冲突。这个号称替全人类的长期利益看住 Anthropic 的信托，手里到底有什么权力，谁又能把它拿走？
我读了 Anthropic 在特拉华备案的 26 页注册证书，和那几位律师写的说明。先说答案：它能增加摩擦，但保证不了什么。理由有五条：
- Anthropic 官网说，股东凑够超级多数，不用受托人同意就能修改信托。这条路在证书里走不通：要改那个门槛，除了股东票和 75% 的董事票，还得信托本身点头。起草律师自己写过，三份治理文件共用一套修改流程，其中一条路不需要受托人同意，他们管它叫 failsafe 。三份文件里公众能读到的只有证书，所以这个开关只能写在 2023 年以来一个字都没公开过的信托协议里。
- 这个门槛就写在证书里：85% 的表决权，或者由创始人、A 轮、其他有表决权的优先股分别通过。官方从没公布过，哈佛法学院那篇专门研究这个开关的论文也没给出数字。
- 有权去法院强制执行这个信托的，是公司自己，以及持股达到一定比例和期限的股东。受托人不在其中，公众也不在。
- 信托按设计有五名受托人，但 36 个月里只有最初约 3 个月满员，约 20 个月只有三个人。
- 董事会现在在任六人，信托任命的三位对股东选出的三位。证书规定，平票时兼任董事的 CEO 多投一票，这一票在 Dario Amodei 手里。
最后一条多说两句。今年 4 月 14 日，信托选出的董事第一次过半，Anthropic 发了公告； 5 月 22 日，其中一位在 LinkedIn 上说自己已经离开，Anthropic 没有发公告。这个多数最多只维持了 38 天。如今三比三打平时，多出来的那一票在 CEO 手里。
话说回来，LTBT 不是空架子，比 Google 和 OpenAI 强多了。Google 2025 年删掉「不做武器」的承诺，只改了一个网页；要动 Anthropic 的信托，得开董事会、凑超级多数，还得公开去做。OpenAI 就不用说了，那个故事大家都听过。
全文很长，在这里：
多个机构向美国最高法院提交法庭之友简报 苹果在Epic诉讼案中获强力支持
在美国最高法院即将于今年10月就苹果与Epic Games长达六年的反垄断诉讼案展开审理之际，包括美国副总检察长、华盛顿法律基金会（WLF）、美国商会（Chamber of Commerce）、进步商会（Chamber of Progress）以及国际法律与经济中心（ICLE）在内的多家政府代表、商业巨头与法律智库，纷纷向最高法院提交了“法庭之友”（Amicus Briefs）意见书，对苹果公司的核心上诉主张表达了高度支持。
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OpenAI：与苹果的ChatGPT合作远不及预期
据《金融时报》报道，最新法庭文件揭示了OpenAI与苹果的关系是如何逐渐破裂的。OpenAI周三称，公司与苹果合作，通过ChatGPT为iPhone添加AI功能的业务在2024年推出后，“表现远低于预期”。
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星驿付与慧徕店亮相2026云栖大会，AI生成数字商业无限可能
9月22日至24日，2026云栖大会在杭州盛大召开。云栖大会是阿里巴巴集团的年度盛会，由阿里云协同其合作伙伴与全球客户共同呈现。作为全球顶级科技盛会，大会以“智以致用”为主题，以Agentic AI为核心锚点，串起芯片、云基础设施、模型能力与模型服务、Agentic应用的完整链路，直抵生产方式深层变革。
星驿付与慧徕店作为阿里云AI战略合作伙伴，再度亮相2026云栖大会，发布墨斗云生态全景，全面呈现连接AI能力与产业场景的AI应用生态，生动展示AI生成无限可能，数字商业持续进化的产业图景。
加速金融Agent落地
鲁班交付可信生产力
模型与算力决定AI能力上限，可信控制面则决定AI能否进入金融生产。大会期间，金融智能体实战峰会以“可信智行”为主题，汇聚金融及科技领域先锋，深度探讨如何让金融智能体真正可执行可信任。福建星驿支付科技有限公司（简称“星驿支付”）董事长陈艺先生、总经理林坚先生受邀出席峰会，与来自财富管理、智能投顾、保险科技等领域代表共聚一堂，就Agentic金融产品的落地实践进行分享。
林坚先生聚焦商户经营场景，展示行业首创的鲁班超级AI智能体。鲁班首创“OpenClaw+Hermes”双擎架构，深度融合自研Channel Server策略与阿里云、点金、支付宝等生态能力，自研超36项核心经营能力，实现“千人千面、千人千Agent”的智能化商户服务。鲁班支持开箱即用、无感接入微信、企微、钉钉等即时通讯工具，让“对话即操作”成为新的人机协作方式。聚焦全球商户经营服务，鲁班搭建三大生态能力：基于深度工作台打造PC生态，支持一键接入外部系统与智能体互联协作；建设覆盖收银、感知、智能终端等IoT设备的硬件生态，让多源数据汇入经营引擎；打通Agent Payment服务，构建全球智能体可信支付中枢，连接商户、收单机构与卡组织，贯通从需求理解到审计追溯全链路的支付生态。当前，鲁班累计服务数十万商户，日均Token调用量超350亿，深入业务流程、成为“可执行、可信任”金融智能体的商业样本。
发布墨斗云生态全景
AI创造产业价值
当Agent深度重构生产力格局，AI的价值已融入无数正在运行的真实产业场景。本届云栖大会，星驿付与慧徕店展出自主研发的墨斗云AI应用平台，依托商业智能应用、企业级解决方案、基础生态应用三大能力，打破AI能力与产业场景之间的壁垒。
从助力全球商户经营的鲁班，到一站式AI视频生成与发布平台的墨客Studio，商业智能应用走进真实生意场；从覆盖商户经营全链路的AI营销、智能提效审核流程的AI商户审核系统，到构建全球智能体商业交易与可信支付中枢的Agent Payment服务，企业级解决方案直达业务纵深；从AI应用生态服务平台墨斗集市，到统一接入全球AI模型能力的modorouter，基础生态应用持续拓宽能力边界。基于统一连接、统一调用、统一编排、统一计费的AI原生基础能力，墨斗云持续推动AI在千行百业的规模化落地。
目前，墨斗云已为金融企业、科技公司、中小企业及个人创作者等不同客群提供AI能力，满足多元场景下的AI应用需求。AI营销处理营销任务超6万次、生成营销素材近3万份，AI商户审核系统替代人工75%工作量，累计调用审核项达1.2亿次、审核商户超500万户。
大会期间，星驿付与慧徕店在展馆舞台带来鲁班与墨客Studio两款创新产品的深度分享，拆解AI如何从技术能力转化为真实商业价值。鲁班依托自主进化与规划能力，实现商户信息的全维提取与深度分析，以模块化技能与工具生态为每位商户定制经营方案，配合长期记忆与海量数据沉淀，越用越懂经营；墨客Studio独立自研Agent智能调度引擎，通过多智能体协作调度主流大模型，打通从自然语言生成可投放视频的全链路，内置合规审查，实现一次生成即达预期，AI创作更高效、更出彩。
当AI从技术热潮走向产业深水区，竞争的关键已从模型参数转向落地效率。未来，星驿付与慧徕店将持续深化AI生态建设，以更开放的生态协作推动AI能力在产业场景的落地与迭代，推动数字商业持续进化，让支付更有价值，让开店更简单。
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双方关系何时破裂？OpenAI 称与苹果的 ChatGPT 合作远不及预期
北京时间 9 月 24 日，据《金融时报》报道，最新法庭文件揭示了 OpenAI 与苹果的关系是如何逐渐破裂的。
OpenAI 周三称，公司与苹果合作，通过 ChatGPT 为 iPhone 添加 AI 功能的业务在 2024 年推出后，“表现远低于预期”。
OpenAI 在法律文件中表示，两家公司在 2024 年达成协议，由 ChatGPT 为“Apple Intelligence”提供支持。然而，苹果未能激发 iPhone 用户对于这一 AI 功能的兴趣，令 OpenAI 感到失望。
苹果将自身定位为 AI 开发者争夺更多消费者之战中的潜在“造王者”。但 OpenAI 在首次公开评论这一合作时称，ChatGPT 被整合到数以百万计的苹果设备几乎没有带来什么实际好处。
此后，这两家硅谷最知名公司之间的关系急转直下，最终演变成了苹果提起的一宗充满敌意的商业机密诉讼。在经历了尴尬的两年延期后，苹果在今年 1 月与谷歌合作，使用其 Gemini 模型来支持完全重建的“Siri AI”。
周三公布的法庭文件称，2024 年协议达成时，OpenAI 原本期待借助与苹果的推广和品牌关联产生“光环效应”，并希望从 Apple Intelligence 用户那里获得更多订阅。但 OpenAI 表示，在 ChatGPT 整合功能上线一个月后，该功能“似乎起步缓慢”，OpenAI 还下调了对每周活跃用户数量的预测。到 2025 年夏季，“很明显，苹果整合 ChatGPT 的表现远低于预期”。
文件称，OpenAI 高管还担心，苹果会“希望加快行动”，以尽快找到另一家 AI 合作伙伴，从而让 OpenAI 失去抢先接触苹果数十亿全球用户的机会。
周三公开的法庭文件，是马斯克旗下 xAI (现已并入 SpaceX) 在 2025 年 8 月提起诉讼的一部分。xAI 当时以反垄断为由，对苹果与 OpenAI 达成的合作协议提出质疑。苹果上周与马斯克方面解决了这起诉讼，而 OpenAI 已提交法律动议，要求公开双方达成的解决方案条款。
OpenAI 声称，与苹果的整合并未不公平地提升其市场地位，反而恰逢其市场份额普遍下滑之际，因为谷歌、Anthropic、Meta 和 Grok 等竞争对手正在赢得用户青睐。
《魔兽世界》国服开展专项治理，要求插件必须免费提供、不得包含广告
IT之家 9 月 24 日消息，《魔兽世界》国服运营团队今日发布【付费插件及其违规商业化行为专项治理公告】，为维护游戏完整性及玩家合法权益，国服运营团队将根据《用户界面插件开发政策》《暴雪战网最终用户许可协议》及运营规则，对违规插件及插件付费商业化行为开展专项治理。
插件必须免费提供，不得设置需要付费解锁的“高级版”“VIP 版”等功能，也不得通过付费购买、会员订阅、按次收费等方式，对插件本身或与插件使用权限相关的服务收取费用。
插件不得包含广告，不得在游戏内请求或引导捐赠。插件的开发、传播及使用必须遵守相关运营规则及政策。
《魔兽世界》国服运营团队表示，一直以来，魔兽世界社区中各类插件开发者基于对游戏的热爱和热情，创作开发了各类实用、便捷的插件作品，让所有玩家享受个性化的游戏体验。国服运营团队尊重插件开发者的创作与贡献，并支持以免费、开放、合规的方式分享插件，共同建设健康、可持续的插件生态。
《魔兽世界》国服运营团队注意到部分插件存在违规获取、使用或分享玩家个人信息及隐私数据的情况；部分插件作者或平台通过推出付费“高级版”、VIP 会员、订阅服务、按次收费等方式，将插件功能或使用权限与付费行为绑定并从中牟利。此类行为违反相关插件开发政策及运营规则，损害玩家的合法权益和正常游戏体验。
IT之家从公告获悉，《魔兽世界》国服运营团队请各插件平台及开发者依据上述政策与规定立即开展自查整改，停止开发、传播和运营上述不合规插件，并下架相关付费插件。
对于相关违规、付费插件，国服运营团队将保留追究违规插件作者及相关责任方法律责任的权利，包括但不限于民事索赔、行政举报及刑事控告，并将通过一切合法途径维护玩家利益。
卡普空授权游戏《逆转裁判 5 VR》公布，2027 年登陆 Meta Quest
IT之家 9 月 24 日消息，今日，AMATA Games 宣布在获得卡普空授权后，正式公布《逆转裁判 5：双重命运 VR》。
本作将于 2027 年登陆 Meta Quest 系列及全新 Meta VR Glasses 平台，支持简繁中文、日语、英语、法语、德语和韩语。官方同时上线了预告网站及首支预告片。
《逆转裁判 5》最初于 2013 年在任天堂 3DS 平台发售，是系列正传第五作。
故事围绕成步堂龙一时隔八年重返律师席展开，他与王泥喜法介、新人律师希月心音共同面对“法律的黑暗时代”—— 一个追求胜诉而非真相的时期。VR 版将完整保留原作叙事框架与角色阵容。
操作方面，游戏支持手柄与手部追踪两种方式，玩家可通过捏合、点击等手势进行交互。在法庭部分，玩家可亲自将证据举到证人面前，并喊出“异议”；调查部分则允许玩家在 3D 犯罪现场多角度搜寻线索。
原作中的“心理锁”和“思考路线”等系统也将在 VR 中呈现。其中,“心理锁”是《逆转裁判 5》中用于侦测证人情绪矛盾的系统；“思考路线”则用于在多个线索间建立逻辑关联以推导真相。
对应头显设备包括 Meta Quest 2、Quest Pro、Quest 3、Quest 3S 以及 Meta VR Glasses，预计游戏时长在 15 小时以上。
Meta VR Glasses 是 Meta 今日发布的新品，售价 1,299.99 美元（IT之家注：现汇率约合 8,739 元人民币），预计 2027 年春季发售。
小红书打击“黑公关”：封禁 8700 余个账号，协助抓捕 150 余人
IT之家 9 月 24 日消息，小红书今日发布了关于打击“黑公关”账号的治理公告，称已封禁相关账号 8700 余个，并向警方提供线索，协助打击五处线下窝点，抓捕涉案人员 150 余人。
小红书表示，平台涌现出一批有规模有组织的“黑公关”团伙账号。
据介绍，这些账号以“帮助品牌处理负面舆情”为幌子，批量操控账号发布违法违规内容，攻击小红书用户的笔记和账号，使其被处置，从中牟利。
小红书表示，此类行为侵蚀平台友好的社区氛围，并严重违反《中华人民共和国刑法》第二百二十五条所述非法经营活动，构成犯罪。
小红书称，平台始终倡导“真诚分享，友好互动，有序经营”的社区公约，将依法依规严厉打击相关行为，并呼吁用户遵守社区公约，共同维护社区氛围。
小红书同时呼吁品牌方遵守法律法规和平台规则，通过正当渠道维护自身合法权益。企业用户可通过侵权投诉向平台反馈（IT之家注：APP 端可点击单项笔记页面右上角图标，选择举报，再选择“侵犯我 / 我的组织的权益”）。
毛利率从50%跌至-50% 美创业公司反思对OpenAI等依赖、转用中国模型
据彭博社报道，Harvey是一家估值156亿美元的美国法律科技创业公司，其业务核心是训练像OpenAI GPT-4这样的AI模型，为律师完成专业工作。然而，近期不断飙升的AI成本，正促使该公司重新考虑对这些AI巨头的依赖。
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阿特斯换总裁，68岁老板娘接棒，全行业血亏148亿，这家最“抠门”龙头用储能换了条命
（本文作者为 预见能源，钛媒体经授权发布）
文 | 预见能源
预见能源获悉，9月19日，阿特斯发布公告，总裁换人。原总裁庄岩以到龄退休加个人安排为由辞去董事和总裁职务，接棒的是联合创始人、董事长瞿晓铧的太太张含冰，68岁，加拿大籍。
2026年上半年的光伏行业，惨烈程度不用修饰。组件价格跌破0.7元/W，全国光伏相关企业注销5089家，平均每天28家从工商名录里消失。就在这片血海里，阿特斯交出了一份归母净利润3亿元的半年报，成为少数还在赚钱的主链企业。
因此，这不能视为一次常规交班。它把阿特斯在行业底部做的两件事同时推到了台前：权力向创始人家庭进一步集中，以及储能业务从“第二曲线”变成“主力部队”。而庄岩的去向，恰好是这场战略转向最直白的注脚。
庄岩没走远，他去了户储子公司
阿特斯公告显示，原总裁庄岩的退休原因为到龄退休。但其实他没有真的退休。辞去集团董事和总裁之后，他转任子公司深圳闻储创新科技有限公司董事长兼法定代表人。这家公司成立于2021年，做的是户用储能，产品已经卖到美国、英国、德国、西班牙、意大利等市场。
把原集团总裁放到一个子公司坐镇，这个安排意味着什么？户储在阿特斯内部的权重，正在被拉到前所未有的高度。2026年上半年，阿特斯储能系统产品收入56.59亿元，已经超过光伏组件的37.93亿元，成为公司第一大收入来源。储能出货6.1GWh，同比增长103.3%。截至2026年5月8日，储能在手订单35亿美元，覆盖北美、欧洲、澳洲和拉美。公司全年储能出货指引14到17GWh，相比2025年的7.8GWh接近翻倍。
庄岩去管户储，说明阿特斯不满足于只做大型储能。2026年上半年全球户储出货39.07GWh，同比增长137.67%，而全球储能系统整体出货增速是83.45%，其中大型储能增速为79.60%。阿特斯想把户储做成下一个利润支点，因此派老将亲自压阵。
储能收入超组件，但扣非还在亏钱
阿特斯的战略切换从更早就开始了。2026年上半年，公司总营收127.84亿元，同比下降39.27%；归母净利润3亿元，同比下降59.02%。组件收入暴跌73.59%，只剩37.93亿元。公司主动把组件出货压到约3.9GW，同行一个零头，换来了利润表上那个正数。
但赚钱的成色要拆开看。上半年扣非净利润是-2.53亿元，二季度单季扣非净利润-5.96亿元。3亿元的归母净利润里，非经常性损益贡献了不少。
剔除这些，阿特斯的主营业务还在承压。储能单位盈利也在被挤压，二季度约0.1到0.11元/Wh，环比下降7到8分钱，碳酸锂涨价和美国出货转入合资公司是两个直接原因。上半年净汇兑损失4.09亿元，比上年同期多损失6.49亿元，对利润形成明显侵蚀。
对比同行，天合光能上半年储能出货超5GWh，同比增长188%，储能业务毛利率21%；晶科能源储能交付3.1GWh，同比增长约106%，毛利率约15%。阿特斯在出货量上领先，但毛利率并不占优。储能的量在涨，利润的账还没算平。
美国市场让出控制权，换一张门票
阿特斯海外收入占比长期超过70%，2026年上半年进一步攀升到91.58%。美国市场对公司的重要性不用多说。但美国《大而美法案》的FEOC限制，让所有中国光伏企业面对一个选择题：要么放弃美国，要么交出控制权换合规资格。
阿特斯选了后者。上市公司与控股股东CSIQ新设合资公司，阿特斯只保留24.9%股份，CSIQ持股75.1%，光伏和储能分别装进不同合资实体。重组后，A股上市公司专注除美国外的全球市场，CSIQ专注美国本土市场，双方在投标、客户资源、销售渠道上完全独立。
这个架构的精巧之处在于，CSIQ在加拿大注册、美股上市，法律上属于北美实体，不构成FEOC所有权限制，有望拿到美国45X制造补贴。阿特斯通过24.9%的股权保留了分享美国市场收益的通道。美国5GW组件工厂已经达产，2GW电池产能7月投产，二期5GW组件在快速扩建。
但与此同时，上市公司放弃了对美国业务的经营控制权，未来能分到多少利润，取决于合资平台的运营和控股股东的商业决策。少数股权意味着少数话语权。这是阿特斯为留在美国市场付出的门票钱。此外，2026年4月1日起光伏产品增值税出口退税正式取消，涉及硅片、组件、逆变器等249项产品。对于海外收入超过九成的阿特斯来说，每出口一块组件，成本都要多出一截。
阿特斯被行业叫做“最抠门”的光伏龙头。同行砸钱做品牌、铺市场，这家苏州公司抠得出名。内部运营也是能省就省，业内据传，阿特斯以前参加国内大展会，为了省住宿费，不让异地员工就近住，而是包大巴当天来回。要是真的，员工休息肯定打折扣，但公司控本控到骨子里的风格也一目了然。
这种极致控本的文化某种意义上在行业下行期变成了护城河。2026年上半年，13家主流光伏企业中有11家亏损，阿特斯保住了盈利。但控制成本和控制风险是两回事。上半年公司负债率62.07%，财务费用5.4亿元，经营现金流压力不容忽视。东吴证券预计公司2026至2028年归母净利润分别为17.2亿、33.6亿、45.8亿元，对应2027年PE约11倍。这些预测的前提是储能出货持续高增、美国合资平台运营顺利、行业价格战不再恶化。三个条件里任何一个出问题，账本都要重算。
张含冰接任总裁，庄岩转战户储，阿特斯在行业底部完成了一次权力和战略的双重重构。光伏行业正从拼价格、扩规模转向拼技术、拼品质、拼差异化、拼多元化。阿特斯用最抠门的方式活过了最冷的半年，但一家公司的生存哲学能走多远，最终取决于它能不能在省钱和赚钱之间找到那个平衡点。
阿特斯公告全文：
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乐普医疗跨境诉讼案：BD、掮客与出海暗礁
（本文作者为 氨基观察，钛媒体经授权发布）
文 | 氨基观察
BD，依然十分火热。
根据NMPA数据，截至6月30日，中国创新药对外授权已经完成81笔，潜在交易总额约1100亿美元，达到2025年全年总额的近80%。
大单不断，出海升温，越来越多中国药企开始把BD当作国际化的重要一步。但人多的地方，从来不只有机会。骗局、纠纷，甚至意想不到的风险，也在这里悄然滋长。
对于大型药企，BD通常由成熟的内部团队负责；但对大量中小Biotech来说，缺海外团队、缺买家资源，只能借助外部机构牵线搭桥。
于是，一批掌握买家资源和交易渠道的BD代理机构，也开始介入越来越多Biotech的核心资产决策圈。
这原本是正常的商业往来，但乐普医疗的一起跨境诉讼和仲裁，将一个潜藏隐秘风险摆到了台前。
根据乐普方面提交的诉状，其认为BD代理合作方CoDevCo负责人Su Zhang存在严重的未披露利益冲突，并认为Su Zhang涉嫌侵犯商业秘密与违反受托义务等。
目前，这些指控尚未经过法院最终认定。但一笔50万美元的海外BD代理预付款，最终演变成横跨中、美、新三地的诉讼与仲裁拉锯，无疑给所有想出海的Biotech敲响了警钟：在BD出海的道路上，企业需要防范的风险，可能并不仅仅发生在交易谈判桌上。
掮客的双重身份
减重市场，是乐普医疗布局创新药、寻找新增长曲线的重要方向。随着相关管线不断推进，其也希望能够将这些资产推向海外，达成BD合作。
但对于一家以医疗器械起家的中国公司来说，海外创新药BD并不是一项熟悉的业务。正如其在诉状中所说，乐普需要依赖所聘代理的专业知识、建议和判断力。
2024年12月，乐普医疗与融资与BD顾问公司CoDevCo签署《商务拓展服务协议》。根据协议，CoDevCo成为乐普相关产品在约定地区的独家BD代理机构，负责开发推介材料、寻找和接触潜在合作伙伴、推进日常沟通，并参与尽调、估值和谈判。
作为合作的一部分，乐普支付了50万美元预付款，并向CoDevCo提供了大量管线相关资料，包括临床数据、研发资料、交易信息等，涉及MWN109、MWN105、MWN110等多款减重管线。
Zhang则以CoDevCo管理董事身份签署协议，并实际参与这项业务。从资产介绍、潜在买家接触，到后续商务沟通，均由其亲自参与。
从公开履历看，Su Zhang早年从FDA实习、辉瑞全球研发信息部起步，2016—2020年任职辉瑞全球研发战略总监、早期研发合作与投资负责人；2023年5月至2024年11月，更是出任江苏恒瑞医药美国区全球BD副总裁，从零搭建恒瑞海外BD团队，主导多笔总额超10亿美元的license out交易。
这样的履历，几乎就是“人脉广、能搭线”的代名词。对一家急于出海、又缺海外资源的中国药企而言，Su Zhang的战绩与关系网，正是它愿意把核心管线托付出去的理由。
当时看来，这就是一场再正常不过的BD合作。药企提供资产和信息，代理机构负责寻找买家。直到2025年6月，一篇媒体报道让乐普医疗发现了Zhang的另一重身份。
Endpoints News发表了一篇题为“BrightGene seeks a partner for Zepbound-beating obesity shot”的报道。报道中，Zhang以BrightGene执行CBO的身份出现，并谈及BrightGene寻找海外合作伙伴的计划。
而BrightGene正在推进的BGM0504，同样是一款GLP-1/GIP双靶点激动剂，属于乐普医疗的竞品。
乐普医疗在诉状中表示，公司曾就此事向Zhang提出质疑，Zhang回应“there was nothing to worry about”，并表示会作出解释，但事后并未给出进一步回应。
利益冲突与信息安全
对于乐普医疗而言，很难不担心Zhang作为中间人这样的双重身份，而随着对CoDevCo及此次BD的调查深入，这种担忧愈发加重。
根据诉讼内容，Zhang与潜在合作伙伴之间的沟通中，曾涉及将其他项目与乐普资产同时推进，甚至优先介绍其他项目的情况。对于乐普而言，这进一步加深了其对代理人能否保持独立性的担忧。
而这种风险似乎并不只存在于Zhang个人。Zhang为乐普组建的四人业务团队，此前的任职和合作关系也较为复杂。乐普医疗调查发现，这四人在此前或履职期间分别在恒瑞美国 Hengrui USA、药明生基 WuXi Advanced Therapies、药明巨诺JW Therapeutics等公司任职。
其中，Jing Chen的情况尤其受到关注。他曾在恒瑞美国负责代谢、心血管和肾脏领域BD，并于2026年2月加入BrightGene担任全球BD副总裁，是Zhang的下属。而CoDevCo此前并未充分披露相关团队成员的其他任职或合作关系。
当然，这些任职关系本身是否构成违约，尚没有一个定论。但对于乐普医疗而言，另一个问题更加直接：这些人参与公司项目期间，究竟接触了多少核心信息？
诉状中提到，在整个合作过程中，Zhang授权并允许团队成员完全且不受限制地访问乐普的机密信息。这说明CoDevCo团队成员可以“不设限”地访问乐普的大量保密资料，包括MWN109、MWN105、MWN110等管线的临床研发信息、交易信息等。
一些项目记录也让乐普加深了怀疑。例如，CoDevCo的双周报告显示，Untitled Advisors曾获得虚拟数据室（VDR）访问权限，但同一份记录中又出现了“CDA fully executed?”的表述；另一份记录显示，BMS当时仍处于“Pre-CDA”阶段，但2025年5月5日的双周报告已经显示，其正在“Reviewing MWN110 deck/VDR”。
对于创新药企来说，未公开的临床数据、管线推进策略、合作谈判底牌就是核心商业生命。未签署具备约束力的保密协议就开放核心数据，相当于把商业底牌摊在了没有约束的第三方面前。
这些记录究竟意味着什么，还需要后续证据和司法程序来回答。但乐普医疗的担忧已经从代理人是否存在利益冲突，升级为信息安全问题。
“个人不代表公司”
信任彻底破裂，事情的发展走向了更加错综复杂的司法博弈。
纠纷的全面爆发始于CoDevCo先一步发起的仲裁。2026年1月8日，CoDevCo向新加坡国际仲裁中心（SIAC）提起仲裁，要求乐普医疗支付其认为应得的业务拓展成功费（Success Fees）。
CoDevCo的主张是，已经按照协议履行了独家BD代理职责。若从时间推测，该主张对应的是，2025 年10月乐普医疗与Sidera Pharma就MWN105达成的授权合作。
乐普医疗则拒绝了这一要求，并在后续仲裁程序中提出反诉。诉讼内容显示，其认为CoDevCo并未按照合同要求提供忠实、合格的服务，存在违反合同及受托义务的问题，涉及利益冲突、竞争对手人员参与BD工作等争议。
仲裁程序有一个天然边界，只能约束签约双方，也就是乐普医疗与CoDevCo公司。Su Zhang本人并非仲裁协议的签署主体，乐普医疗曾邀请其加入仲裁程序，遭到拒绝。
于是，乐普医疗采取“双线作战”策略，直接在美国法院起诉了Zhang个人，并在7月提交了起诉状，提出了包括违反受托义务、不忠实雇员、欺诈性隐瞒及侵占商业秘密在内的多项指控，主张超过 50 万美元的补偿性赔偿、惩罚性赔偿、全部违约收益吐出，以及针对商业秘密的禁令救济。
Zhang则坚决否认这些指控，其律师强调Zhang是以CoDevCo公司名义签署的独家合同，个人不承担相关义务。
“个人不代表公司”这样的说法能否成立，最终还要交给法院判断。
9月初，Zhang进一步向法院提交移送申请，要求将案件从纽约州法院移送至纽约东区联邦地区法院，理由是案件关联一份受《纽约公约》管辖的国际仲裁协议，也就是此前的SIAC仲裁。
这是美式诉讼中非常经典的“选择有利法院”与诉讼策略。通过将案件拖入联邦法院，Zhang试图借联邦法官之手，申请“暂停（Stay）”法院诉讼，甚至直接将诉讼拉回SIAC仲裁的大框架内，从而打乱乐普医疗的诉讼节奏。
根据SIAC独任仲裁员出具的程序令，该仲裁案的排期为2028年2月。这也意味着，这场跨越新、美、中三国的仲裁与诉讼，注定将是一场漫长的拉锯战。
补齐风控这一课
一场原本围绕“如何找到海外买家”的BD合作，最终演变成了围绕代理关系、利益冲突和商业秘密展开的跨境仲裁与诉讼。
孰是孰非仍有待司法裁决。但这是中国创新药出海BD浪潮下，一个相对极端但极具警示意义的案例。
正如前文所说，2026年，中国创新药的BD盛宴仍在继续，所有人都想通过BD的达成，证明自己、创造价值。
但中小biotech由于缺乏海外自建团队的能力，只能将大部分希望寄托于外部BD顾问。这本是一个正常的商业生态，且独立BD顾问同时承接多个项目，也是行业常态——BD圈里本就讲究“广撒网、多撮合”。
但正如乐普医疗在诉状中所控告的那般：独家代理同时承接直接竞品、同时全职任职竞品公司，团队成员身兼数职、信息隔离机制缺失时，委托人的商业秘密与交易利益就会处于高风险之中。
很多企业习惯将注意力放在能不能找到买家、能不能谈个好价、版税比例等条款上，却忽略了服务商本身的利益冲突与合规风险。这也要求，在找寻买家的起点处，就必须开始风控，背调不能流于形式，制度化数据隔离以及法律救济条款的设计。
当然，BD交易中的复杂风险，也不止存在于“药企与中介”这一层关系里。对手方，同样可能是风险的制造者。
比如此前诺和诺德指控亨利医药涉嫌欺诈，诉讼指出亨利医药及其创始人黄振华隐瞒了交易管线ocedurenone的负面临床试验数据，这些数据对ocedurenone的临床价值判断产生了重大影响。目前新加坡法院已应诺和诺德请求，冻结了亨利医药及其创始人黄振华的资产。
更早之前，恒瑞医药对万春医药的诉讼纠纷，也围绕产品临床数据不过关展开。万春则向恒瑞发出仲裁通知书，指控其未全部支付2亿元首付款。最终双方诉讼各被驳回，结束了这一轮交易纠纷。
以上种种，都在提醒同一件事：BD不是“谈成了就万事大吉”，从签约前的背景调查，到交易中的信息隔离，再到对手方的尽职调查，每一环都可能埋着雷。
当然，有些风险，其实一开始就能避免。无论买方还是卖方，风险防范的关键，在于将“最坏情景”前置到合同条款中。
有人的地方，就有江湖。BD领域越热闹，入局者越复杂；人多，意味着机会，也意味着骗局、纠纷与算计。
这些在出海道路上遭遇的纠纷与付出的代价，也是本土企业走向成熟、走向全球必然要补上的一堂风控合规必修课。
毕竟，BD的终极目标不是对簿公堂，而是共赢发展。
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「AI奇点・思考」：我在观察的从来不是一个时刻，而是文明边界的每一次前移
（本文作者为 StellaChen，钛媒体经授权发布）
作者介绍
陈晨，奇安信副总裁、高级工程师、客户战略委员会委员，曾分管数字化与采购。一个浸泡在数字化和智能化行业里的老兵。
聊起AI，"奇点"永远是最有争议的话题。有人把它当科幻噱头，有人把它当近在咫尺的拐点。但很少有人摊开讲清楚：我们天天说观察奇点，到底在观察什么？奇点的发生有多少种可能？它又为什么总和跨星际文明、费米悖论这些宏大命题绑在一起？
最近一个朋友问我，说我看了你写的奇点系列的文，感觉像AI写的。我反思了这个问题，有AI的这个部分吗，有，但是整体「奇点・学」的内容，我想表达的更多的是看到了什么，不加那么多多自己的判断与想法，到显得冰冷理智了。但是这个问题促进了我的思考，我为什么要追着奇点，吸引我的到底是什么，让我一直追着学习和观察。从而有了这篇文章的诞生，试图想把我的关注点和思考框架捋一捋。
01 为什么要观察奇点？我到底在追什么
我常说的"观察奇点"，观察的不是某个遥远的"爆发时刻"，而是智能范式跃迁过程中的每一次阶跃信号。本质上，是想在技术爆炸到来前，提前掌握主动权、对冲不确定性。
第一，预判产业范式切换，抢占布局窗口。
奇点不是一蹴而就的，是从专用AI到通用AI、再到超人工智能的渐进过程。观察模型能力边界、智能体自主闭环程度、通用任务渗透率这些核心指标，能提前识别哪些行业的价值逻辑会被重构、哪些技术路径会被淘汰。
就像我前面文章里面写的金融AI从规则引擎走到多智能体自动生成报告，就是奇点临近的微观信号。早一步识别这种阶跃，就能从"做数字化降本"转向"做智能体交付"，避免卡在过渡性技术里。很多企业已经在这样做，但其实走的是在上面所说的两者之间。
第二，对冲系统性风险，填补治理滞后。
技术的迭代速度，永远快于制度、法律和社会共识的更新速度，奇点越临近，这种"治理真空"就越明显。观察奇点的演进节奏，才能提前回应深层风险：比如同模型带来的市场共振、就业结构重构、算法权力失控、数据权力集中等问题。
如果等风险完全显现再应对，社会和经济系统都会承受剧烈冲击。
第三，校准个体与组织的生存坐标系。
对企业和个人来说，奇点是最大的底层叙事变量。过去的经验、技能、商业模式的半衰期正在快速缩短。观察奇点，本质是不断校准自己的能力定位：区分哪些能力会被AI替代、哪些会因AI增值；判断哪些投入是短期优化、哪些是面向未来的底层布局。
它能帮你跳出日常事务的惯性，看清长期的赛道迁移方向。
第四，回应文明级别的根本命题。
人类文明此前的所有进步，都是"人类创造工具"的线性升级；奇点意味着"工具可以自我创造、自我升级"，这是文明底层逻辑的质变。观察奇点，本质是观察人类第一次将"智能迭代"的主导权部分交出后，文明会走向何方。
这是比任何商业趋势都更根本的命题，也是所有技术、商业、社会讨论的最终锚点。
对当下的实践者而言，观察奇点最现实的意义，就是不让自己用昨天的经验，去做明天的决策。
02 五种奇点路径：从经典预言到怀疑论
关于AI奇点会以什么形式发生，我自己还没有看到学界和产业界的统一结论。按照核心逻辑与爆发形式的不同，我目前观察到的大致可以分为五种，从当前产业共识度最高到最具争议依次排列：
1. 渐进式软奇点：没有明确临界点的阶跃
我理解这是当前科技产业界的主流判断：不存在一个清晰的"奇点爆发日"，AI的能力逐年、逐领域平滑进阶，智能体逐步渗透各个专业场景，整体呈现"量变积累→局部质变→整体跃迁"的渐进过程。
它的特征是"身在其中不觉察，回头看已过万重山"。每年都只觉得AI比去年强一点，但十年尺度回头看，会发现已经跨越了人类认知里的"奇点边界"。目前我们经历的大模型普及、多智能体落地、行业AI深化，都属于这个路径上的阶跃，主流预判整体跨越人类通用智能水平的周期在20到50年。
2. 领域级分岔奇点：分行业先后突破
这种观点认为不会出现全局统一的奇点，而是不同领域会先后迎来自己的"领域奇点"：信息密度越高、规则越明确、越不依赖物理交互的领域，奇点到来得越早；越依赖实体世界、经验直觉、人际博弈的领域，奇点越晚。
比如代码生成、金融数据分析、内容审核这类纯信息处理领域，已经在靠近领域级奇点；而医疗诊断、工业制造、社会治理则要晚得多；艺术、哲学、终极创造力领域可能永远不会被完全超越。
3. 受限型天花板奇点：有上限的智能超越
这种可能性承认AI会在绝大多数能力上超越人类，但认为智能存在物理层面的硬天花板——受限于计算能力、能量消耗、数学规律、物理法则，AI无法无限度地递归自我提升，最终会达到一个远超人类但相对稳定的智能上限，不会出现永无止境的"智能爆炸"。
简单说，AI会成为远超人类的"超级工具"，但不会变成无所不能的存在，技术进步到一定程度会进入平台期。这是很多物理学家和复杂系统研究者的判断。
4. 爆炸式硬奇点：递归自我提升爆发
这是最经典的奇点理论：一旦实现真正的通用人工智能，它就具备了自我设计、自我改进的能力，智能水平会在极短时间（数天到数年）内呈指数级爆炸，迅速超越全人类智能的总和，出现一个清晰的"奇点时刻"。
这种场景下，技术进步的速度会彻底超出人类的理解和掌控范围，社会结构、文明形态会发生颠覆性重构。有预判时间在2030到2045年。
5. 奇点永远不会发生：怀疑论立场
还有一派观点认为，AI奇点本质上是技术乐观主义的想象，永远不会真正到来。核心逻辑是：人类智能中存在不可量化、不可计算的部分，比如意识、真正的创造力、直觉、价值判断，AI只能模拟智能的外在表现，无法实现真正的通用智能，更不可能完成自我迭代式的智能爆炸。
在这个路径下，AI会持续作为高效工具升级，但永远有无法突破的能力边界，不会出现颠覆人类文明的奇点时刻。
03 这五种判断，各自从何而来
这五种奇点路径并非凭空提出，每一种都对应着特定的时代背景、学科视角和核心人物，本质是不同立场的人，对"智能增长到底受什么约束"这个问题的不同回答。
1、爆炸式硬奇点：从冷战实验室走出的经典预言
这是奇点理论的原始形态，核心是"递归自我改进引发智能爆炸"。
雏形最早来自1958年，数学家斯坦尼斯拉夫·乌拉姆回忆与约翰·冯·诺依曼的对话，首次记录了"技术加速接近人类历史本质奇点"的判断。当时正值冷战初期，计算机刚诞生，冯·诺依曼从核技术、计算技术的爆发式迭代中，预感到技术进步会突破人类事务的边界。
1965年，英国数学家、密码学家欧文·约翰·古德在《关于第一台超级智能机器的思考》中，正式提出"智能爆炸"模型：一旦造出超越所有人类智力的超级机器，它就能设计出更优秀的下一代机器，形成递归迭代的智能滚雪球，这将是人类需要做出的最后一项发明。
1993年，数学家、科幻作家弗诺·文奇在NASA的研讨会上发表《即将到来的技术奇点》，借用黑洞"事件视界"的比喻，正式命名"技术奇点"，预测它会在2005到2030年间到来，之后人类时代将终结。
2005年，未来学家雷·库兹韦尔出版《奇点临近》，基于"加速回报定律"把奇点预测精确到2045年，并提出人机融合的图景，让这个概念走出学术圈进入大众视野。
2、渐进式软奇点：产业实践修正后的温和版本
这个流派是对"爆炸式奇点"的修正，认为不存在清晰的爆发时刻，智能是平滑、渐进地渗透到经济中的。
2008年，经济学家罗宾·汉森与AI安全研究者埃利泽·尤德考斯基展开著名辩论，正式区分了"硬起飞"和"软起飞"两个范式。汉森认为，AI不会在短时间内突然失控，而是像历次工业革命一样，在全社会范围内逐步扩散，全球经济增长率逐步提升。
如今这已经有些像产业界的主流判断。DeepMind创始人哈萨比斯提出"人类站在奇点山脚"，本质就是渐进式观点——AI能力每年上一个台阶，但没有明确的"奇点日"，回头看才发现已经跨越了边界。
提出的核心原因，是大模型落地的现实显示：技术进步不是纯算法的自我迭代，而是受工程、数据、商业、监管的共同约束，不会出现脱离现实的指数爆炸。
3、领域级分岔奇点：行业落地分化出的共识
这个观点没有单一的提出者，是AI从通用技术走向行业落地的过程中，产业界和应用研究者逐步形成的。
思想源头来自"窄AI"概念的普及——早期AI研究者就发现，AI只能在单一领域超越人类，无法做到通用全能。随着AI行业应用深化，各领域进度分化越来越明显，人们意识到不会有一个统一的"全局奇点"，只会分领域、分批次地发生智能跃迁。
4、受限型天花板奇点：物理学家划出的物理边界
这个流派认为AI可以超越人类，但存在无法突破的物理硬天花板，不会无限度自我升级。
理论基石是1961年IBM物理学家罗尔夫·兰道尔提出的兰道尔原理，证明信息擦除必然伴随最低热力学能耗——计算不是纯抽象的数学过程，而是物理过程，受热力学第二定律约束。
核心观点是：智能的本质是计算，而计算有能量、材料、速度的物理极限。AI的智能水平可以远超人类，但不可能无限递归自我提升，最终会达到一个远超人类但相对稳定的上限。
提出的原因，是信息物理学、计算热力学的发展，让人们意识到经典奇点理论大多只考虑算法层面，忽略了物理世界的硬约束。
5、奇点永远不会发生：哲学与认知科学的根本质疑
这是对强AI和奇点最根本的否定，核心是"人类智能中有不可计算、不可算法化的部分"。
1980年，哲学家约翰·塞尔提出著名的"中文屋思想实验"，证明即使计算机能完美模拟人类的语言输出，也只是符号操作，不具备真正的语义理解，"强人工智能"本质上是一种幻觉。
1989年，数学物理学家罗杰·彭罗斯出版《皇帝新脑》，基于哥德尔不完备定理提出：人类的意识和数学直觉具有非算法特性，无法被图灵机模拟，因此真正的通用智能不可能在计算机上实现。
如今图灵奖得主杨立昆等一线AI研究者也持类似观点，认为当前AI距离通用智能还有根本瓶颈，奇点是技术乐观主义的过度想象。
04 为什么奇点总和跨星际文明绑定在一起
这个标题，是我最感兴趣的部分，是我自己问了自己很多问题后，走到的位置。今年初，一个朋友让我做HUMAN 3.0的体验，它是由创作者 Dan Koe 打造的现代人类多维成长实践框架，根据我与它的对话，了解到它诞生于 AI 快速普及、传统生存模式失效、社会进入系统性转型的时代背景下，它的创造者整合了多领域经典理论，旨在解决现代人单一发展、生活失衡、价值迷茫等痛点，引导个体从被动遵循规则，走向全方位整合式成长。当时做完以后给我的分析是：
元类型：身心锚定的星际探路者・共生型
生活原型：准整合者，整体处于 2.0 向 3.0 过渡的高阶水平，身心基础扎实，已经建立分类协作的深度伙伴与具备一定的支撑体系，各象限无明显短板，但尚未完成全方位整合。
当时不理解，我的元类型为什么是星际探路者。通过这段时间的消化与最近的奇点观察，我链接上了我的现在与向往之间的关系。
我一直有一个直觉，可能很多人都有类似的直觉：奇点的发生，总会和跨星际文明的产生关联在一起。
这个直觉本质上也许反应的是同一件事的两个面：奇点是文明跨入星际的前置门槛，跨星际是奇点最自然的出口。它们共享同一个核心逻辑：智能复杂度的跃迁，必然带来文明生存边界的跃迁。
跨星际文明，几乎必然要先过奇点这一关
文明的能量等级和智能等级是深度绑定的。卡尔达肖夫指数用能量利用规模划分文明层级，而能量层级的背后，本质是智能层级。
卡尔达肖夫指数（Kardashev Scale）是 1964 年由苏联天文学家尼古拉・卡尔达肖夫提出的文明发展等级划分标准，它不以科技形态、疆域大小或文化水平为标尺，而是以文明能够掌控和利用的总能量量级为核心依据，来衡量一个文明的发展高度。
它的底层逻辑非常直白：文明的一切进步，本质上都是对能量利用能力的提升；能量掌控的量级，直接决定了文明的生存边界和发展上限。
人类目前处于约0.7级的行星文明初期，对应的是人类生物智能的上限。要走向完整的I型行星文明，再迈向II型恒星文明，需要解决的问题复杂度——可控核聚变、星际推进系统、长期封闭生态、星际风险预判、大规模星际工程，已经远远超出了生物大脑的处理极限。
这不是"再发展几百年"就能线性追上的差距。当问题的复杂度超过了原生智能的承载上限，就必须先完成智能本身的跃迁。换句话说：不是我们先造飞船再升级智能，而是智能先突破奇点，才有可能摸到星际文明的门槛。跨星际不是奇点的副产品，而是奇点的"毕业考试"。
为什么奇点之后，文明大概率会走向跨星际
两个底层驱动力，决定了智能爆炸几乎必然导向文明的空间扩张：
一是资源天花板的硬约束。智能爆炸会带来指数级的技术增长，也会带来指数级的能量、物质、计算资源消耗。地球的资源总量是固定的，行星尺度很快就会成为智能增长的瓶颈。向外太空索取资源和空间，不是浪漫的探索选择，而是文明持续增长的必然结果。
二是文明存续的底层逻辑。超级智能会比人类更清晰地意识到：单一行星文明是极度脆弱的。小行星撞击、超级地质灾难、气候失控、自身技术风险，任何一次都可能抹去整个文明。跨星际扩散，本质上是文明的"生存备份"，是智能发展到一定阶段的生存本能。
而对应两种奇点形态，也有两种完全不同的对齐路径：
如果是爆炸式硬奇点，智能水平在极短时间内完成指数级跨越，文明会在几十年的历史窗口内迅速突破行星约束，直接从行星文明跃迁至星际文明，中间几乎没有漫长的过渡期。
如果是渐进式软奇点，智能与人机融合逐步推进，文明会先完成行星级的完全掌控，再分阶段向太阳系内殖民、外太阳系探索，最终走向恒星际航行，整个过程持续数百年。
但是，也有要命的反命题：奇点也可能是跨星际的"大过滤器"
并非所有度过奇点的文明，都会走向星际。另一种可能是：奇点之后，文明选择向内坍缩。
超级智能构建出完美的虚拟世界，实现意识上传、数字永生，全体文明进入"数字伊甸园"，彻底失去向外探索的动力。在这种路径里，奇点不是星际文明的起点，反而是文明自我封闭的终点。
而这，恰好也是费米悖论最经典的解释之一。
05 费米悖论：宇宙级沉默的答案
费米悖论不是严格意义上的逻辑悖论，而是一个基于宇宙尺度与观测事实的尖锐矛盾。简单说就是：宇宙这么大、历史这么长，外星文明按理应该遍地都是，可我们为什么一个都没看见？
它的起源来自1950年一次非正式的闲谈。物理学家恩里科·费米在美国洛斯阿拉莫斯实验室的午餐上，和同事聊起UFO传闻与星际旅行的话题时，突然抛出了一句灵魂拷问："他们都在哪儿呢？"
这个看似随口的问题，后来成了整个天体生物学、外星文明研究领域最核心的命题之一。
它的核心矛盾，是概率与现实的极端错位：
从概率上看，银河系有约2000亿颗恒星，其中和太阳类似的恒星占比很高，且绝大多数都拥有行星系统，位于宜居带的类地行星数量极其庞大。而宇宙已有138亿年历史，太阳系仅存在了46亿年。只要有一个文明比人类早发展1亿年，以亚光速进行星际扩散，也早就足以遍布整个银河系。按照经典的德雷克公式估算，仅银河系内就应该有成千上万个可交流的先进文明。
但现实是，人类至今没有发现任何确凿的外星文明证据：没有接收到规律的人工电磁信号，没有发现太阳系内的外星造物，没有任何可靠的外星造访记录。整个宇宙在文明层面，呈现出一种诡异
贵阳银行踩雷正威系，16亿追债“泡汤”
（本文作者为 达摩财经，钛媒体经授权发布）
文｜达摩财经
9月21日晚，贵阳银行（601997.SH）披露了一则诉讼进展公告，该行双龙支行与贵州国际商品供应链管理有限公司（以下简称“贵州国际”）的16亿元合同纠纷案，因被执行人贵州国际方除已核实、已处置财产外，暂无其他可供执行的财产，法院裁定终结本次执行程序。
这起案件是贵阳银行和“世界铜王”王文银旗下正威集团之间的信贷纠纷。
贵州国际是正威集团与国资企业贵州双龙航空港在2015年联合成立的大宗商品现货交易平台，正威集团以95.55%的持股比例掌握控股权，公司实控人为王文银。
2021年6月，贵阳银行双龙支行与贵州国际签订了敞口金额16亿元、期限3年的综合授信合同。但随着正威集团债务危机爆发，贵州国际未按合同规定履约，贵阳银行在2024年将正威集团、王文银等一干人告上法庭，要求其偿还借款本息、票据本息及未到期承兑金额以及利息等，合计金额达到16.58亿元；并打赢官司后向法院申请了强制执行。
值得注意的是，2024年9月18日，贵阳银行双龙支行因贷款管理不到位被监管罚款30万元，时任支行行长梅宗贵被处以警告。工商数据显示，2022年3月，该支行法定代表人由梅宗贵变更为赖开建。也就是说，梅宗贵在双龙支行与正威集团签完合同的第二年就离开了双龙支行。
颇为巧合的是，贵州师范大学曾在2023年7月发布过一篇学校与正威（贵州）控股签署战略合作协议的新闻稿，其中正威集团的金融顾问也叫梅宗贵。不过，二人是重名还是同一人，尚未有定论。
如今，这笔16亿元的授信已沦为贵阳银行纳入处置的坏账。该行在公告中表示已在几年前进行了全额计提，终结执行不会对本期利润、未来利润产生影响。
但过去几年，受行业息差收窄、房地产市场下行等大环境影响，贵阳银行自2021年起营收、净利润便再未实现双增；叠加陆续踩雷九州名城、正威集团等事件让该行的经营状况更是雪上加霜。
为了消化不良，将信用减值损失从2021年的39.11亿元逐年递增至2024年的52.83亿元。然而，利润被稀释了，不良率却仍在攀升，到今年上半年，贵阳银行不良率已创下近十年新高。
20亿信贷打水漂
贵阳银行签署这份16亿元的授信合同时，正威集团还顶着世界500强的光环。
为保障资金安全，贵阳银行与正威系签署了一系列担保合同：由正威集团、集团子公司华威聚酰亚胺、王文银及其配偶刘结红提供最高额连带责任保证；正威系两家公司主体以其持有的相关股权提供最高额质押；此外还有16套位于深圳市的房屋作为抵押担保。
这套不动产抵押、股权质押及多重最高额连带保证的组合担保模式，也是国内银行对大型民营企业授信时常用的增信手段。
但这些信用措施如今却变成了难变现的资产。担保人已被列为被执行人自顾不暇，正威集团旗下股权被全国多地法院轮候冻结，而那16套房产也面临着处置周期长及估值缩水的问题。
今年5月，这批房产迎来了首次处置。贵阳市中级人民法院将其中6套办公用房挂上拍卖平台，这6套房屋位处深圳福田核心区，面积合计1179.34平方米，而评估总价却只有3262万元，起拍价合计2935.80万元，在16亿元面前无疑是杯水车薪。
更何况这批不动产处置难度还不小，信息详情显示，房屋目前由被执行人保管，后续交付需要一定时间，而且还受所在地购房条件限制。到目前为止，上述房产已经历了一拍、二拍及变卖环节，但仍未找到接盘方。
为此，贵阳银行投资者还直接给该行提供了其他想法，建议该行可向法院申请拆分小包挂牌、同一公告一笔共享保证金等模式。
值得一提的是，贵阳银行的坏账不止正威系一笔。该行瑞南支行在2013年通过信托受益权转让方式，为贵州九州名城房地产开发有限公司（以下简称“九州名城”）提供了5亿元、期限3年的委托贷款。签约时同样做了资金安全防护，签订了连带责任保证合同、股权质押、土地抵押、在建工程抵押。
随着房地产行业的下行，九州名城因资金链趋紧最终违约，贵阳银行在2021年向法院提起诉讼，追讨本息合计约3.9亿元的债务。
贵阳银行虽已胜诉，但法院在执行中因“被执行人暂无财产可供执行”先后于2024年和2026年两次裁定终结执行程序，该行同样提前对这笔债权进行了全额计提。
资产质量承压
踩雷正威系和九州名城的损失已在历史年度消化，但贵阳银行的资产质量压力并未减轻。
今年上半年，贵阳银行实现营业收入72.07亿元，同比增长10.87%；而归母净利润却同比下滑4.61%至23.60亿元，已连续四年出现同期下滑。
增收不增利的核心原因，在于该行上半年加大了信用减值损失计提力度。报告期内，该行计提信用减值损失25.83亿元，较上年同期增长约28%。
事实上，贵阳银行往年的计提力度并不弱。2019年至2024年的信用减值损失普遍在40亿元以上。
受行业息差收窄、踩雷事件、有效信贷需求疲软等因素影响，该行2023年、2024年连续两年营收、归母净利润出现双降。
2025年该行通过减少计提调节利润，将信用减值损失从2024年的52.83亿元压缩至28.45亿元，才让归母净利润实现1.66%的同比增长。
仅过去半年，贵阳银行又再度恢复大额计提，此番变化也引起市场对其资产质量的关注。
财报显示，今年上半年，该行不良贷款率已跃升至1.78%，较上年末增长0.19个百分点。不良率不仅创下近十年新高，还与兰州银行并列为上市行中最高水平。
贵阳银行将不良率的攀升，归因于“本行按照风险分类审慎原则将风险特征变化的贷款纳入不良，上半年存量不良贷款清收处置进度较缓。”并表示后续将加大不良贷款清收处置力度，密切关注重点领域和重点行业风险。
从行业结构看，该行近两年为支持地方房地产发展及普惠金融建设，逐渐将信贷资源向房地产、批发和零售业倾斜，并收缩了建筑业的投放力度。如今房地产业、批发和零售业已成为该行第一大、第二大贷款投放行业；建筑业则从第一投放行业掉至第三。
但各行业的资产质量却表现不一，贵阳银行上半年不良率抬升的行业主要集中在批发和零售业、建筑业，其中批发和零售业不良率达到4.64%，是全行不良最高的行业；建筑业在贷款规模收缩的情况下，不良率仍在增长。反观贷款投放规模最高的房地产业不良率仅有0.42%，较上年末微增0.01个百分点。
这也意味着，贵阳银行建筑业作为此前第一大投放行业，存量贷款风险仍在持续释放；而且该行对不同行业的风险管控水平存在差异。
值得注意的是，贵阳银行自身信贷内控也存在问题，近年来频繁因为贷款管理问题被罚。据不完全统计，该行及旗下机构在2025年至少被监管处罚10次，罚款金额合计达到240万元，违规事由涵盖贷款“三查”不尽职、管理不审慎等信贷核心环节。
就在该行发布正威案终本公告的同一天，监管对该行黔东南分行下发了处罚书，提到该分行因“贷款管理不到位”被罚款30万元，时任副行长刘礼友及三名支行负责人均被警告。
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亚马逊封杀Muse，杀死的不只是一个App
（本文作者为 韩工观察，钛媒体经授权发布）
文 | 韩工观察
Meta的Muse于9月8日在美国上线，上线两天即登顶美区iOS免费榜，9月21日又拿下Google Play免费榜首（据Sensor Tower数据，经CNBC等转述）。但就在9月20日，亚马逊切断了Muse代用户购物的通道。
市场的主流解读是"平台怕Agent抢流量"，这个方向没错，但事情的严重程度远远不够。这件事的本质不是控制权之争，而是商业模式之争：Muse想做的生意，在账本上就不成立——不是技术跑不通，而是没有任何一种"通行证"价格，能填平平台因Agent失去的广告收入。
看清楚这一点，才能判断Agent赛道接下来谁会赢，以及Muse们会死在哪一步。
一、被抽掉的皮带
先把亚马逊的家底摊开。
2025财年，亚马逊广告服务（Advertising services）收入686.35亿美元，同比增长22.1%（据亚马逊FY2025 10-K财报），与自营零售、第三方卖家服务、AWS并列利润支柱，是利润率最高的业务板块之一。
回看曲线：2019年126亿美元，2021年312亿，2023年469亿，2024年562亿——六年翻了五倍（据亚马逊历年10-K）。但这门生意的根基不是"货架"，而是一个更脆弱的假设：进来的是人。
人逛亚马逊，搜一个关键词，往下翻几十条，看到标着Sponsored的推荐位，被图片和文案打动，临时起意多买一个配件——大量订单并非"最优解"，而是冲动与种草的结果。商家愿意为之付广告费，买的就是这种"不确定、会心动"的流量。
Agent不是这样。Muse收到"买个评分4.5以上、三天内到、最便宜的工学椅"这类指令后，是一个没有情绪、不会被倒计时焦虑、不看广告位的理性采购者。
它按参数筛选，直接下单。对平台而言，Agent流量是纯成本：消耗服务器，不产生任何广告曝光，比价之后订单还可能流向竞品。
这里有一个常被忽略的讽刺：亚马逊自己也在全面投入AI。其购物助手Rufus、Buy for Me功能照常推进，CEO安迪·贾西在2025年Q3财报电话会上披露，使用Rufus的用户完成购买的可能性提升60%（据PPC Land对财报电话会的整理）。
平台不反对AI代购，反对的是"不受自己控制的AI代购"——自家的Agent深度嵌入广告系统、还能提升站内成交；别人家的Agent，是把印钞机的皮带直接卸掉。
二、为什么"坐下来谈"也谈不成
事发后，市场上有一种声音：亚马逊和Meta可以谈判，Agent交一笔"通行费"，平台开放接口，双赢。
这个设想在商业账上不成立，因为它混淆了两笔钱的性质。
第一笔是交易佣金。一笔100美元的订单，亚马逊抽15%到20%，约15到20美元。第二笔是广告价值——真人浏览过程中产生的曝光、点击、种草，其隐含价值远高于交易佣金本身。
即便订单仍留在平台成交，只要流量主体从人变成机器，数百亿美元量级的广告收入就会蒸发。用抽成加通行费去补广告缺口，等于用一杯水灭一间着火的房子。
还有一笔账更难看：Agent全网比价的天性，决定了比价完成后订单随时可能流向沃尔玛或Shopify商家。平台等于白白提供商品数据，广告没收到，订单还跑了。
谈判桌上，亚马逊会问Muse：你能给我什么确定性？答案是没有——不能保证订单留下，不能恢复冲动消费，而Muse现阶段自身尚无稳定盈利，也付不起覆盖广告损失的费用。
Muse采用免费版加20美元/月Power版、100美元/月Maximum版的订阅模式（Meta官方帮助页及Reuters援引Meta发言人口径），以任务额度和算力配额区分档位，仍处在拉新阶段。
平台若按"覆盖广告损失"定价收通行费，成本足以抹平它帮用户省下的钱——那就回到了最初的死结：省了力气，没省钱。
这不是价格谈不拢，而是双方诉求之间不存在交集：亚马逊想保住"真人逛店"的流量生态，Muse想要低成本全网访问。没有双赢区间，封杀就不是情绪化的临时动作，而是理性的必然选择。
值得注意的是，亚马逊官方声明给出的理由是：Muse未事先取得平台授权，访问时不主动标明AI代理身份，存在用户账号凭证与隐私安全隐患，第三方代购应用应当公开透明运营，并尊重平台是否开放接入的决定（据GeekWire援引亚马逊发言人表态）。
台面理由是安全与合规，广告底盘的危机，才是藏在背后的核心矛盾。换句话说，Muse不是被亚马逊"认定违法"而被封，而是被使用条款、凭证安全、商家参与权这三道门挡在了商店外。
三、二十年的历史只干了一件事
这个冲突不是突然发生的，它是互联网二十年商业模式演化的必然终点。
第一代互联网卖版面，门户网站把首页切成广告位；第二代卖意图，搜索引擎拍卖关键词，前提是用户亲手敲下搜索词；第三代卖人群加交易意图，电商平台把搜索页、推荐位、信息流全部变成广告位，亚马逊、Google、Meta的估值大厦都建在这上面。
Google的路径尤其值得对照：它先用Quality Score、Smart Bidding帮广告主用AI投人，再用Performance Max让广告主交出投放决策权，如今AI Overviews和AI Mode让用户不再点击蓝色链接，Google只好把广告塞进AI回答里。
2025年全年，Google广告总收入2947亿美元，其中搜索及其他收入2245亿美元（据Alphabet FY2025 10-K）。AI Overviews推高了查询量，但零点击搜索占比上升，正在侵蚀传统点击广告的根基——Google自己养大的AI，也在咬自己的搜索广告。
前三代赚的都是同一笔钱：真人会看、会犹豫、会冲动。第四代Agent想卖的"决策权"，恰恰以消灭犹豫和冲动为前提。
这不是Meta和亚马逊一家的矛盾，而是所有广告型平台共同的存亡问题。国内主流电商的商业逻辑与此同构：站内广告竞价是利润最大来源，外部AI代下单的危机一旦成规模，同样的门就会关上。
- 分化的平台，真实的博弈
现实的棋盘已经铺开，而且比"平台vs Agent"的二元叙事复杂。
阵营一：关门。亚马逊9月20日正式封禁Muse，此前已起诉Perplexity旗下Comet并限制未授权购物代理访问（据彭博、CNBC报道）。
eBay于2026年1月20日更新用户协议，默认禁止buy-for-me类第三方代买Agent，仅对签约大厂开放例外，名单包含Google购物机器人（据EcommerceBytes、Ars Technica）。
共同底线是：AI代理可以接入，但必须备案、亮明身份，同时给到商家自主选择退出的权利；平台要让Agent成为自身规则的延伸，绝不能让外部Agent掌握流量主导权。
阵营二：开门。封禁次日，9月21日，Shopify反向官宣与Muse打通Agentic Checkout，Muse可直接调用Shop Pay在商户店铺完成AI代理结账，CEO Tobias Lütke在X平台发文确认合作（据WSJ、Morningstar报道）。
逻辑完全不同：Shopify没有亚马逊式的站内广告大盘，收入来自商家建站与交易服务费，外部Agent带来成交它就多赚。
有没有存量广告生意，决定了平台是开门迎客还是关门封堵——Shopify是特例，不能代表行业。
阵营三：绕开货架。OpenAI没有爬虫硬闯亚马逊，而是于2025年9月29日发布Instant Checkout与开源的Agentic Commerce Protocol（ACP），商户主动接入协议后Agent方可在其体系内交易，首批合作包括Etsy及超百万Shopify商户（据OpenAI官方博客及Stripe公告）。
2025年10月14日，沃尔玛宣布接入该结账体系，用户可在ChatGPT内选购沃尔玛商品并完成履约（据沃尔玛官网新闻稿）；SimilarWeb数据显示，2025年9月沃尔玛约15%的推荐流量来自ChatGPT。
这条路不碰存量广告盘，但天花板也清晰：商品丰富度与履约能力，短期无法替代综合电商。
还有两股力量在改变棋盘本身。法律层面，2026年8月4日，第九巡回上诉法院就Amazon v. Perplexity AI案（案号26-1444）撤销地区法院初步禁令，给出阶段性信号：用户授权使用AI工具，不等于AI公司自动获得平台访问权限，但单纯作为用户操作辅助的Agent，在现有证据下不构成《计算机欺诈与滥用法案》（CFAA）下的非法入侵；案件已发回重审，边界远未定型。
监管层面需要说明：FTC于2024年1月依据6(b)程序要求OpenAI、微软、Alphabet、亚马逊、Anthropic报送生成式AI投资与合作关系，调查对象是AI投资并购而非平台封锁Agent；平台以安全为由限制第三方Agent是否构成滥用市场地位，目前仍处讨论阶段，美国尚无"平台必须向第三方Agent开放"的成文规则，欧盟DMA框架下的相关拉锯亦未形成定稿。
当然，监管可能带来变量——反垄断、数据合规等政策如果落地，确实可能给第三方Agent撕开一道口子。但这是监管的副产品，不是Agent的终局。
四、真正的战场不在手机里
那么Muse这类独立App的前景如何？即便没有亚马逊的封杀，这道题的答案也不太乐观。
技术门槛极低，意味着竞争门槛不可能建立在技术上。OpenAI、Google、字节都能做出同等能力的Agent，用户凭什么只留Muse？没有独占货源、没有独家场景，免费拉来的用户随时被下一个免费App带走。
据Sensor Tower数据，Muse上线前6天下载超90.2万、13天累计超250万，同期ChatGPT约310万、Claude约40万（经CNBC、中新经纬转述）——开局声量可观，但声量不是粘性。
Agent浪潮是真的，但正确的落地场景不在消费者的购物车里。客服Agent、代码Agent、合同审查Agent、日程与信息处理Agent——这些场景的共同点是：在封闭系统内干活，不需要去"别人家"的货架上抢数据，不与平台广告收入抢食，且企业端愿意为效率直接付费。
企业为效率买单，平台不会封杀，因为Agent在这里是工具，不是中间人。
最终的格局大概率是三分天下：平台原生Agent守住自己的广告盘，系统级助手凭系统权限拿到通用入口，独立第三方App在两头挤压下退守垂直单点任务。
Muse点燃的信号弹，意义大于产品本身——它证明了"独立Agent App"能火，也证明了这条路通向的是一堵墙。
过去二十年，平台不怕用户聪明，就怕用户不动心。
而Agent最特殊的地方在于它没有心：不看广告，不冲动，不犹豫。而这恰恰是平台整套商业模型赖以运转的前提。
Muse和亚马逊之间的墙，砌的不只是安全条款，更是广告经济的承重墙——这堵墙不拆，万能代购就始终只能存在于发布会里。
【信息说明】
- 亚马逊广告收入：686.35亿美元为FY2025全年"Advertising services"科目（10-K，PPC Land 2026-02-06整理）；2019–2024年逐年数字同口径取自历年10-K。
- Muse数据：前6天90.2万下载、9月10日登顶美区iOS免费榜、9月21日登顶Google Play免费榜，均为Sensor Tower口径，经CNBC、中新经纬、澎湃转述；13天累计超250万为中新经纬/CNBC对比口径；订阅档位据Meta官方帮助页及Reuters援引Meta发言人口径。
- 亚马逊封禁声明：据GeekWire 2026-09-20援引亚马逊发言人；封杀动作时间2026-09-20。
- Shopify×Muse合作：Tobias Lütke X平台发文，2026-09-21，WSJ、Morningstar同步报道。
- eBay新规：2026-01-20生效，据EcommerceBytes、Ars Technica。
- OpenAI ACP与Instant Checkout：OpenAI官方博客、Stripe公告，2025-09-29；沃尔玛合作：沃尔玛官网新闻稿，2025-10-14；"沃尔玛15%推荐流量来自ChatGPT"为SimilarWeb 2025年9月数据。
- 司法：Amazon v. Perplexity AI，第九巡回上诉法院案号26-1444，2026-08-04裁定撤销初步禁令。FTC 6(b）程序为2024年1月启动，调查对象为五家公司的生成式AI投资合作关系，与"平台封锁Agent"无关，正文已按此限定表述。
8.Google广告收入：2025年全年Google广告总收入2947亿美元，其中搜索及其他收入2245亿美元，据Alphabet FY2025 10-K。
9.文中"15%–20%佣金"为亚马逊公开费率区间的行业通行表述；"一杯水灭一间着火的房子"等比喻及第三、五部分的格 局判断为作者推演，非引用数据。
10. Rufus转化数据：正文“完成购买的可能性提升60%”为相对提升口径，非绝对转化率百分点，来源为PPC Land整 理的亚马逊2025 Q3财报电话会。
本文仅为产业分析，不构成任何投资建议，所有数据均取自公开披露信息，观点为作者独立研判。
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腾讯、字节、阿里「会战」AI 办公之后：Agent 领域格局已变
「这仗打错了，最多是白烧几十亿；但如果不打，可能是生死问题。」
这是创新工场联合首席执行官、管理合伙人汪华对大厂重金押注 AI 办公的判断。
2026 年的这个夏天，中国科技巨头发起了 Agent 时代第一场「战役」：豆包工作正式发布，TRAE、扣子团队整体并入豆包体系。更早的 7 月底，飞书产品团队并入豆包；另一边，腾讯的 WorkBuddy 已经跑出了千万月活，阿里也在整合自己的桌面 Agent、云端 Agent 和钉钉能力。
巨头为何会集体兴奋？AI 办公的背后他们在思考什么？在争夺什么？最近，极客公园邀请了汪华、Floatboat.ai 创始人兼 CEO 谭少卿一起来聊一聊。
今年初那场「小龙虾热」，本质上只是一场极客的自我狂欢。谭少卿说，「它是个过渡产品」，属于三类产品分层中的「极客产品」，从一开始就没打算走大众化路线。模型不够强、配置门槛高、Harness 不成熟，把普通用户挡在门外。
真正的转折发生在最近几个月。汪华认为，国产模型是最近才真正跨过了那道坎。GLM-5.3-Flash、DeepSeek-V4-Flash 这些模型不仅把指令遵循能力做上去了，更关键的是把成本打了下来。
现在，才是中国 Agent 爆发的真正原点。
这里面有一个反直觉的逻辑：移动互联网时代，千万月活根本不值得巨头兴师动众，但这次大厂已经开始了一场「大会战」。
汪华说，背后的驱动力是恐惧。年初 Claude Code 还没到千万月活时，ARR 就已经达到 200 亿美金了。这意味着，未来的高价值经济入口，可能不建立在高日活之上。法律、财务这类高价值的专业工作，一旦被 Agent 重新定义，丢掉的不是用户规模，而是整个赛道的船票。
除此之外，还有另一个因素是算力。C 端产品比如豆包，算力负担极重，只能用压缩的小模型，所以「有时觉得它智障」；而办公 Agent 恰好卡在一个理想区间，既能体现大模型真实能力，又不会因为用户规模过大导致算力扛不住，同时商业模式能跑通。
WorkBuddy 的火热，某种程度上是一场内部赛马的幸存者故事。「它是踩在众多失败项目的尸体上活下来的。」大厂采取的都是内部赛马策略，那些算力成本过高、商业模式不成立的项目自然死亡后，资源自动向幸存者倾斜。
巨头进新战场，常被认为自带优势。但这次不一样。汪华说，「巨头唯一的壁垒其实只有钱，而钱能兑换的仅仅是算力。过去积累的数据和用户，不会自动转化成新赛道的优势，庞大组织架构反而会极大抵消资金优势」。
虽然巨头已经下场，但汪华认为，中国创业者有一个很大优势，距离中国开源模型更近。「大家在一个圈子里，私下交流多，最懂怎么在这些开源模型上做微调、建生态，那就能相对于其他地方的创业者建立一些优势。」
进入 Agent 时代，巨头们都在争夺通往未来的船票。汪华说，「船票」其实只有两张：成为水电煤般的基础设施，以及掌握基础模型。至于用户平台层面的船票，很可能根本不存在了，因为 Agent 本质上「是一种能力、一种智力、一种计算形态」，而不是一个需要被圈养的平台。
谭少卿从产品实践里看到了更远的东西：当 Agent 具备主动性，甚至开始向 CTO、COO 的角色过渡时，连 WorkBuddy 这样的「工作台」形态，都可能只是过渡产品。「模型越聪明，其实越不需要WorkBuddy这种中间层。」
巨头们这一次冲进 AI 办公战场，多少带着一点恐惧：怕错过新入口，怕丢掉下一代生产力的船票。但有意思的是，他们在重兵投入的同时，也无意中完成了市场教育，让更多用户第一次真正理解，Agent 不只是聊天工具，而是能干活的生产力系统。
而创业公司并没有因此被挤到墙角。相反，在巨头照亮市场之后，它们反而看见了更多细分机会：更垂直的场景、更灵活的产品形态。
以下是极客公园创始人&总裁张鹏和汪华、谭少卿的对话内容，部分有删减。
Part 1：中国 Agent 的「ChatGPT 时刻」来了
张鹏：近期腾讯、字节、阿里等大厂在 AI 办公领域的动作非常密集。你们怎么看他们最近的系列动作？
汪华：我觉得这事特别好。有了大厂来推动，包括他们愿意补贴，才能真正开启中国 Agent 领域的「ChatGPT 时刻」。
之前大家用豆包、DeepSeek，体验的是 Chatbot 对话。国内真正用过 Agent 的普通人极少。年初虽然小龙虾火过一阵，但门槛太高，绝大多数人根本没有用起来。它本质上只是极客的狂欢，再加上一点好奇用户的外溢。
现在大厂把 Agent 包装得非常易用，把 PPT、绘画、办公等场景预设好了，花力气把它推给了至少千万用户，相当于给全市场做了一次 Agent 普及教育。除了教育层面，用的人多了，各种应用场景也会被开发出来。
跟今年上半年小龙虾那波相比，还有一个关键不同，是国产模型是最近才真正跨过了那道坎。倒退三个月，国产模型的指令遵循能力还不够。同时，GLM-5.3-Flash、DeepSeek-V4-Flash 这些 Flash 模型把成本打下来了。所以一切水到渠成。
大厂推动 Agent 普及，对创业公司同样是巨大的利好。如果没有大厂去教育市场，创业公司自己拓荒太难了。现在，才是中国 Agent 爆发的真正原点。
图片来源：视觉中国
张鹏：怎么理解从小龙虾到 WorkBuddy，中间的逻辑是什么？毕竟这是两个不同人群的产品？
汪华：小龙虾热的时候我们也聊过，结论是它太复杂了，没法直接给普通用户用。但那波热潮让所有人，尤其是年轻科技爱好者，第一次亲手摸到了科幻小说里的东西。
大家都想尝试，但最后卡在几个地方：一个是模型不够强，当时只有 Opus 4.6 能用但又慢又贵；二是配置门槛太高，普通人搞不定 Linux 环境；三是 Harness 也非常不成熟。
现在完全不同了。模型和 Harness 每一两个月就在飞跃，现在 Opus 4.6 已经被随便「吊打」。更关键的是，普通人需要的是云化，不用自己在本地配置，云端配好直接用。现在的 Codex、Claude Code、豆包工作，也都是帮用户在云端配置好，起码是一个手机或消费品级的体验。
从小龙虾到 WorkBuddy，在用户体验上有一个巨大差别：从极客的玩具，到手机 App、消费品。腾讯在这方面一直做得很好，他们始终把 WorkBuddy 当成一个用户级、消费级的 App 来开发，花了几个月时间就走到了今天这一步。
很多人认为这是创业公司的事，但并非如此。创业公司可以在海外做开源，但如果要做消费级、工业化的消费级产品，还得解决流量冷启动、数据积累这一整套问题，可能还是大厂，他们有流量、有资源。
张鹏：小龙虾火了之后，对你们有什么启发？怎么看现在巨头纷纷入场 AI 办公这件事？
谭少卿：我们做得比较早，去年 7 月就发现模型能力在长程任务上已经足够好。但面向普通知识工作者，市场上缺一个原生的「工作台」产品，所以我们就切入了这个方向。
小龙虾今年爆火的价值在于让大众第一次看到，Agent 可以后台 24 小时运行，发个任务就能跑，哪怕经常崩溃、又贵又慢。包括 ClaudeCowork 的发布，这对我们是特别好的事情，它证明了这个方向是可能的，我们第一轮融资就是在 ClaudeCowork 发布之后完成的，我们做的更早，跟它同天发布。
但我们判断当前的 Cowork 类的产品是过渡形态。因为 Cowork 本质上还是以人为中心，随着 Harness 价值的显现，Agent 长程能力越来越强，未来会过渡到以 Agent 为中心，产品形态、交互设计都会不一样。
张鹏：这对投资人的决策有影响吗？
谭少卿：之前从这个角度切入是反常识的，大家觉得这该是个通用赛道而不是垂直 Agent，而且软件演进路径是从软件到 SaaS 到 Agent，从桌面端切入好像是「开历史倒车」。但 ClaudeCowork 发布后，外界对这个路线开始有了认知。
我们把产品分成三类：极客产品、专家产品、大众产品。小龙虾属于极客产品，虽然我们一开始就没打算走这条路，但它让大众看到了可能性。
巨头入场，也是在帮我们教育市场。我们产品今年 1 月公测时，有用户抱怨积分用得太快。但当我们做用户访谈的时候问他任务满不满意，他说很满意，超出预期。再问干了什么工作，往往是实习生需要干半个月的工作量。当时只是没把价格锚定到生产力上，所以大家还是觉得贵。现在各类 Work 产品，让更多人知道了 Agent 真能解决问题，对我们是好事。
汪华：我特别希望这次巨头能教育中国用户交月费。以前，中国用户交月费不能超过 10 块钱，而美国用户为产品付费几十美金是常态，工作类甚至 50-100 美金。中国这么多年的免费模式，导致付费习惯一直起不来，而广告和交易支撑的商业模式，在商业模式上天生就有局限性，不是每种产品都适合这套逻辑。
张鹏：你认为到什么条件下，你会认为付费习惯基本建立起来了？
汪华：现在已经有很好的趋势了。虽然还是一小部分人，但程序员和专家用户，已经能坦然接受 68、98 元这个档位的月费。相比以前，这已经是巨大的进步。
中国用户以前的付费习惯，其实是被巨头抢用户的免费模式毁掉的。中国用户不是不爱付钱，你看 Steam 上 30% 都是中国玩家，巨头的生态是能培养习惯的。
现在大厂做 AI 办公，骨子里还是以前打用户量、算 ARPU、做入口的那套思维，并不是真正的「以 Agent 为中心」。唯一的好处是，因为 Agent 需要算力成本，他们没法再搞纯免费了，必须正儿八经推付费模式。这算是把以前毁掉的习惯又慢慢拉回来了。
谭少卿：确实如此。我们产品一开始主打海外，定价 40 美金一个月，没对国内外用户做价格区分。我们就是想验证，用户愿不愿意为好产品付比较高的价格。结果发现国内用户的付费习惯远超预期。有些重度用户一天甚至能充值两三千块钱，他们是真的把 Agent 当作生产力工具在用，而不是传统软件。
最近我们选了 DeepSeek-V4-Flash，跑了五个主流榜单，并且比官方的 Harness 评分更高。这证明 DeepSeek-V4-Flash 和 GLM 5.2 已经能驱动很复杂的长程任务，配合我们的 Harness 能做得多快好省，就能进入更多的生产力领域，因此推出一个便宜版本。从数据上看，巨头教育市场，对我们的付费率和留存反而都有明显的提升。
Part 2：WorkBuddy 是怎么踩着「尸体」跑出来的？
张鹏：从个人的视角，怎么看 WorkBuddy 这个产品？它是怎么演进的？
谭少卿：这类产品的交互逻辑，基本是从 Coding 场景演变过来的。进去先看到一个 Chat 面板，然后选一个项目文件夹开始工作。但大部分知识工作者的文件系统其实是半结构化的，不会把一份工作相关完全塞进一个文件夹，只有程序员才习惯把所有代码扔进一个目录下面。所以这个交互形态，没什么实质创新，只是把 Coding 的逻辑照搬过来。
真正让大厂资源开始发挥作用的转折点，是把 Skills（包括原来 GPTs 那种形态）包装成「专家」模式。这么做的好处是小白用户更容易理解。小白用户面对一个输入框可能完全不知道该干嘛，但「找个专家」这个概念他能秒懂。虽然这通常会拉低模型智能和 Harness 本身的表现，但也拉低了用户理解产品的门槛。一旦跨过这个门槛，巨头的运营和投放能力就能真正发挥作用。
在这个基础上，WorkBuddy 在易用性上确实做得稍好一点，比刚发布的飞书的豆包办公要更成熟些。
有意思的是，从几家产品官网就能看出各家的文化背景差异：WorkBuddy 官网做得很简单，甚至跟它现有的新版 UI 对不上，说明他们还在快速迭代；千问办公的用词和风格偏工程化，更贴近技术，更像是千问模型的一个管道；豆包办公则更年轻、更酷炫，内容呈现更靠前。这些细节背后其实是各家公司风格的直接投射。
张鹏：我们推导一下，为什么 WorkBuddy 是腾讯先做出来的？而不是字节或阿里？
汪华：实话说，我不知道。年初小龙虾那波热潮，其实是飞书吃到了最大的红利，他们当时也投入了很大精力做相关产品，但确实没跑出来。
其实大厂内部很多团队在赛马，字节有一批，腾讯也有一批，但字节这批没跑出来。
更关键的一点，可能是腾讯在模型选择上更开放。
字节的模型本身有点不够行，这在豆包这种对话式产品里其实无所谓，字节在交互体验上一直做得不错。可一旦到了办公场景，这背后是长程 Agent，对模型智能、指令遵循的要求会更高。而 WorkBuddy 可以自由选择模型，可以接入最好的生态。现在模型更新此起彼伏，「模型即产品」这一点在 Harness 时代依然成立，模型不行，前端交互做得再好，用户体验还是不行。
张鹏：可以选择不同的模型，现阶段是吸引用户的点吗？
谭少卿：坦白讲，对非专家用户来说，选模型这件事其实挺让人懵的。我们从产品早期到现在，一直保留让用户选模型的选项，核心原因是模型之间的差异依然非常大。日常办公用 DeepSeek-V4-Flash 确实又快又好，但如果追求极致效果，比如在 Coding 上，GPT、Claude、GLM 之间的差距依然很大。
只要产品还允许自选模型，就说明模型能力还没有收敛到一家独大。我们判断这会是个比较长期的状态。因为还有新的变量出来。目前，训练和蒸馏技术越来越成熟，任务越长越重要，Harness 越重要。比如很多用户反馈 Fable 5 在编程上不用提示词就特别强，但做非编程任务时会觉得智能下降了，就因为它模型的训练越来越多地对齐在自己的 Harness 上。同时，办公、Coding、世界模型，这几场仗都还没打完。模型厂也不是无限弹药的，专注于当前办公产品的资源其实也有限。
二是供给会越来越充足。大家都可以在基础模型上针对特定领域做后训练，通常都能比原始基模表现更好。我们也接触到一些还没在市面发布的基模，所以供给端只会越来越丰富。
另外，我们在产品协同上选择了和巨头完全不同的「分布式模式」。我们赌的是这次变革本身的特性：AI Agent 的能力不同于以往的技术，它能够根据用户的场景去自我编程、改进，从而让用户不必捆绑于具体的软件和 SaaS 平台。
现在数据其实是分布式的，大家并不关心文档是在飞书、Google Docs，还是存在本地，因为 Agent 全都能访问。所以这些边界被淡化掉了，用户的迁移成本也没那么高了。
正因为如此，分布式的供给才有了可能性。大量中小企业和个人用户，本来就没有谁真心愿意把数据锁死在一个平台上，他们更愿意让数据回归到自己手里。
同时，硬件端也出现了巨大变量。现在的 Mac 顶配电脑跑 27B 甚至 70B 的本地模型已经没问题。我们判断，未来很可能会重演早期 PC 时代的演进路径，算力供给将从中心化回归到个人终端。有可能到年底或明年年初，我们会看到消费级设备上也能跑出可以驱动 Agent 的能力。
张鹏：移动互联网时代，千万月活根本不值得巨头去打会战。为什么腾讯会重金加持？背后的战略思考是什么？
汪华：我觉得首先是恐惧。千万月活确实不多，但你要知道，年初 Claude Code 还没到千万月活时，ARR（年度经常性收入）就已经达到 200 亿美金了。
腾讯的逻辑大概是两点：第一，当年豆包出来，腾讯没重视，结果被做出了一个新入口，所以这次没有哪个巨头敢在一个东西还小的时候就轻视它；第二，大家都害怕未来的新经济形态，生产力、高价值的专业工作，比如法律、财务等，不一定建立在高日活上。如果这波没赶上，可能不是丢了用户规模，而是平白丢掉了高价值的经济入口。这仗打错了，最多是白烧几十亿；但如果不打，可能是生死问题。
而且对国内公司来说，现在算力已经没法像海外那样大规模投，美国那几家一年 CAPEX 就是 2000 亿美金级别。相比之下，国内打应用层的仗，真不算什么大的负担。
张鹏：这个视角很有意思。巨头需要把投资变成未来的资产和能力，否则护城河就会变矮或消失。那应用层是一个很好的选择？
汪华：而且办公场景还有一个巨大的好处：算力可控。
像豆包那种面向几亿 C 端用户的产品，算力负担极重，只能用压缩的小模型，所以大家有时觉得它「智障」。如果算力充裕，按照字节的秉性，肯定愿意给 C 端放开更强的模型，但现实是不允许的。
而办公 Agent 处于一个完美的平衡点：既能体现大模型的能力，又有实际价值和未来的高溢价空间，同时用户规模又不会像 C 端产品那样失控。加上它还能收点费，跑通商业模式，这确实是一个非常合适的战场。
我觉得并不是腾讯一开始就想得有多清楚。他们内部肯定有很多团队在
当智能体开始替人花钱，如何证明「它是谁」？
在蚂蚁集团，负责 AI 支付安全的陈树鹏是个深度的智能体使用者。日常写代码、梳理汇报、提炼会议纪要，AI 几乎接管了他工作流里的大部分环节。
这种高度依赖背后，却存在着一个清晰的分水岭。一旦任务涉及真金白银，比如调用付费数据接口、购买素材或预订服务，绝大多数人都会本能地把权限卡死不愿交出钱包。哪怕是陈树鹏自己，手头测试过大量任务型框架，真正被他允许支付权限的智能体也仅仅只有两三个。
但在产业一线，这种放权又势在必行。
在 2026 外滩大会上，蚂蚁集团 CEO 韩歆毅表示，智能体商业的「ChatGPT 时刻」正在到来，其核心标志正是从单纯的对话能力展示，加速走向真实的商业交易闭环。商业世界的交互起点，正在从过去的搜索页面演进为意图驱动的服务调度。
在技术上，调用 API 扣费及定期支付看似早已是成熟的基础设施。但真正让人犹豫的，是 Agent 与传统自动化脚本的本质区别。以往的自动化扣款跑在封闭受控的系统里，按固定规则触发；现在的 Agent 为了办成一件事，需要在开放网络里自主探索、解析未经清洗的公开网页、调用第三方插件。面对一个在外部环境里自主决策的长任务，过去那种一次性给出的静态免密授权，很容易在不可控的执行链条中变成一张无法兜底的空白支票。
9 月 11 日，蚂蚁集团在外滩大会上发布的 APASS，要解决的就是这个放权困境。这项面向智能体商业活动的信任基础设施，基于 KYA（认知你的智能体）理念，通过身份与意图两条信任链，为商业网络提供一套核验 Agent 身份、授权边界与实际行为的底座机制。
换了台电脑后，商家还认识你吗？
过去二十年，商业世界确认一个交易者是谁，底气全来自看得见摸得着的物理实体。手机里的 App 有官方加密签名，指纹与人脸能确认活人在场，背后的法定实名信息提供了终身唯一的身份锚点。
这套所有人习以为常的规则，在智能体时代出现了真空。
陈树鹏对极客公园提到了一个典型的场景。一位开发者在家里的电脑上用开源框架搭建了一个购物助手，帮自己采购日常用品并配置了相应权限。为了让程序持续稳定运行，开发者随后把这个 Agent 的代码镜像、运行配置与记忆上下文打包，迁移到了云端容器中继续跑。
这一搬，原先绑定的设备、网络 IP 乃至调用的模型与插件全变了样。当这串代码带着委托去调用商户服务时，对方单靠一个静态的 API Key，很难确认眼前的程序究竟还是不是此前获批的助手，还是一个被克隆篡改后的仿冒品。
针对这种运行时环境与代码可能发生的变化，APASS 在支持中心化 Agent ID 与去中心化 DID 等标识的同时，提供了三个维度的核验依据。
首先是软件本身的特征。系统会校验 Agent 的代码指纹、软件版本及挂载的 Skill 清单，确认其程序基础是否与登记档案一致、核心组件是否遭到替换。
其次是运行时的环境状态。一段原本正常的代码，如果寄宿在存在安全漏洞或异常进程挂钩的宿主环境中，同样存在失控隐患。系统联动设备厂商与云厂商，通过硬件级可信根运行环境检测，核验宿主设备是否可信及环境的状态是否可信。
最后是真实的责任主体。虚拟程序在不同服务器间流转，在物理世界中必须对应明确的法律责任人。通过将 Agent 标识与既有的 KYC（个人认证）或 KYB（企业认证）体系关联，外部商户能够明确获知，一旦发生经济纠纷或恶意行为，现实中该由哪个自然人或法人承担责任。
把程序特征、运行环境与法定责任人扣在一起，一段到处流转的代码在商户面前才不再是一个让人犯嘀咕的黑盒。
免密支付买PPT模板，会不会变成买黄金？
确认了 Agent 的身份，核心问题随之转向它在具体任务中被允许做什么。
用户交代智能体制作一份行业汇报 PPT，听上去只是一句日常需求。但在后台，智能体为了交付最终成果，往往会自主拆解出一连串采购动作，包括调用专业检索接口获取文献、购买一套演示模板、下载商用矢量图标。
在这类复合任务里，智能体需要替人连续执行数笔跨商家的微额交易。如果每一笔两三块钱的调用都要弹窗打断用户、要求人脸核验，智能体省时省力的代办价值就会荡然无存；但若完全开放免密权限，用户又必须承担意外支出的风险。
APASS 解决这一矛盾的方式，是在任务启动前把信任结构化为具体的授权策略（Scope）。
用户不必去逐一确认每一笔微小开销的增减，而是在一开始就圈定清晰的边界。比如锁定单笔与累计消费预算，把允许消费的类目死死限定在演示素材与文献检索中，同时绑定商户白名单并设置有效时间窗口。
L2 对应的是用户已明确授权的部分任务，例如在约定额度内买杯咖啡，智能体可以直接执行，无须再次确认付款。L3 则进一步面向一项目标任务。
陈树鹏以制作 PPT 作设想，智能体可以在用户预先授权的范围内，自行协调查阅论文、购买模板和图标等多个子任务。
但这种不打扰用户的自主放权，立刻引出了另一个让人神经紧绷的隐患。既然用户不再紧盯每一个扣款弹窗，一旦代码在开放网络中遭遇劫持，原本用于买几块钱素材的授权，会不会被恶意放大成大额挥霍？即便最初只是让智能体去网上比价买一瓶苏打水，又怎样防备它半路变卦去买黄金？
这种偏离的棘手之处在于，当订单传导到底层收银台时，单看接口格式、参数规范甚至签名认证，全部挑不出毛病，但在实质上已经彻底背离了用户的初始意图。
要拦住这种放权后的中途变卦，APASS 在调用链路上设置了交叉校验。
最前哨是意图安全模型，它会实时拿当前即将发起的交易动作，去比对用户最初下达的原始 Prompt 和核心约束。如果发现买 PPT 素材演变成了数码硬件，或者买苏打水变成了贵金属采购，系统会在语义对齐层面判定意图严重漂移。
与此同时，执行链路上的监控会持续监测 Agent 运行过程中的工具与 API 调用，提供进程级的安全隔离保护，防范未授权的权限跃迁。结合底层的资金风控模型，系统采取分级处置。在规则网格内的常规采买直接静默放行，遇到边界模糊的调用先暂缓流程并发起短信或电话确认，而一旦判定为从买水演变成买黄金这类高危恶意偏离，系统会在底层阻断交易并向用户推送安全警报。
AI自主下单，出了差错谁兜底？
真正决定一项技术能否融入商业的，往往不只是它宣传自己有多安全，而是当一笔智能体参与自主完成的交易办砸了，事后到底能不能分清责任。
当用户一觉醒来，发现钱包里少了一笔钱，现实中往往会陷入混乱的扯皮困局。
陈树鹏介绍，「你敢付，我敢赔」主要针对账户或 Agent 被盗用等资金安全风险，相关保障以用户开启相应安全能力并符合适用条件为前提。模型理解偏差、商品选择失误和商户履约问题，则需要分别核查，进入相应的争议处理流程。
比如大模型自身出现了幻觉，把用户交代预订的上午航班买成了半夜红眼航班。从底层收银台看，接口协议完好、扣款顺畅无阻，商家出票也合规，问题纯粹出在大模型的指令理解和认知偏差上，这理应由提供智能体服务的平台介入核查。又或者，智能体严格按要求采购了一份商业演示模板，扣款没有任何瑕疵，但外部商户发过来的压缩包却是个损坏的文件，这属于经典的商户履约质量纠纷，必须走电商原有的售后退款与仲裁渠道。
在多方协作的复杂链条里，一旦出了问题，最可怕的不是损失，而是各方互相踢皮球。支付方推给大模型，模型方推给外部网页，商户推给自动下单的代码。没有客观记录，任何人都无法断定当时到底哪一个齿轮脱了节。
APASS 在这里扮演的角色，不是越俎代庖去代替法官自动判案，而是充当交易全流程的飞行黑匣子。
通过可信存证机制，APASS 会留存任务执行中的关键信息，包括用户授予了哪些权限、运行环境核验的结果，以及服务调用、交易和处置等记录。
发生争议后，各方可以根据这些记录核查授权与实际行为，帮助查清问题出在哪个环节，为责任追溯和纠纷处理提供依据。
智能体如何实现跨平台办事？
要让这套核验与风控真正跑通，单靠某一家应用或单独的支付机构很难闭环。随着任务复杂度的提升，商业交互必然跨越多个独立的生态。
用户在一个 Agent 平台提出社区团购建站需求，主 Agent 在编排任务时，需要调用云数据库托管数据、租用云服务器托管计算，最后发起支付完成采购部署。在这个过程里，数据库、服务器与支付服务分属不同服务商，各平台的账户与信任体系相互独立。
在这个链条中，如果让 Agent 平台跟每一家云服务提供方单独做定制化鉴权，或者要求每个服务商都独自搭建一套防范注入与核验环境的风控系统，协作成本会极其高昂。
APASS 提供的正是一套通用的信任核验接口。
当主 Agent 跨平台调用云数据库或云服务器时，不同云服务提供方可以通过 APASS 直接核实该 Agent 的责任主体、确认其获得的 Scope 是否有效覆盖本次调用，并获取实时的风险评估结果。
在此过程中，不同参与方各展所长。助手平台掌握用户的上下文意图，支付与安全机构掌握交易风险数据。双方基于隐私保护机制展开联合风控，在原始数据互不出域的前提下完成联合研判。
跨平台协作的范围越广，参与方就越需要对身份、授权与风险核验形成共同规则。APASS 正在通过产品接入和生态共建，推动更多机构参与身份互认与信任协作。
数据显示，APASS 目前已接入超过 100 万个各类 Agent，激活量达到 11 万个，覆盖 442 家智能体服务供给方。包括阿里巴巴、小米、OPPO、联想、携程、中国信通院在内的 50 余家机构已经加入 IIFAA 智能体可信生态共建计划。
在国际协议对接方面，Alipay+ AMP、Mastercard 可验证意图及 Visa 智能体可信协议构建 KYA 互联互通框架，为跨境商业场景中的 Agent 身份核验与信任协作提供支持。商业网络能够运转，核心不在于预设每个参与者永不犯错。正如有经验的管理者敢于把任务交给下属，不是因为盲信对方绝无疏漏，而是因为权限边界清晰、执行过程可受控、出了差错能够追溯纠偏。
当委托的边界可被精密界定、流动的代码拥有可靠的身份锚点、不可控的执行链路有了实时防护与事后追责依据，人们才敢真正把钱包交出去。让 AI 从单纯展示能力的对话框，走向替人办妥现实商业交易的深水区，这套信任基础设施正是必须补上的第一块基石。