2026-09-09 11:16:11
九月初，OpenAI 发布新一代旗舰模型 GPT-6 Astra，黄仁勋一句“AGI 已经到来”把气氛点着，布罗克曼更在发布会上高喊“欢迎进入 AGI 时代”。这几年“AGI 来了”的口号笔者耳朵都听出茧子了，但这次不一样——Astra 是真“能干活”了：填表单、更新 CRM、生成图表、从零搭网站，过去我们让它“写段话”，现在能对它说“把活干完”。这个变化，比跑分涨几个点重要得多。
这一波 AI 圈最大的叙事转向，用一句话概括就是：竞争的尺子换了。
过去两年，衡量一个模型牛不牛，标准是“回答得好不好”——跑分、榜单、human eval，比的是谁更会聊天、谁写诗更漂亮。到了现在，标准变成了“事情能不能替你办完”。界面有篇文章说得很精准：大模型行业的竞争单位，正在从一条 Prompt 变成一条 Workflow。
这话怎么理解？以前你给 AI 一个指令，它回你一段文字，这事就完了，剩下的活还是你自己干。现在你给 Astra 或者豆包工作一个目标——“帮我做一份新能源车竞品分析报告”——它要自己拆分任务、派子 Agent 去采集数据、做分析、写正文、画图表，最后把成品交到你手里。据实测，豆包工作的多 Agent 并行能在 8 分钟里交付四份成果，这搁以前得一个分析师干大半天。
“能干活”这个能力一旦成立，人跟 AI 的关系就变了。过去它是助理，你盯着它、手把手教它；现在它是同事，你只负责提目标、定约束、验收结果。笔者觉得这才是所谓的“AGI 苗头”最值得认真对待的地方——不是什么意识觉醒，而是它开始接管“一段完整的工作环节”了。
有意思的是，就在黄仁勋和布罗克曼把气氛推到最高的时候，另一股声音几乎是同时响起来的。
OpenAI 首席科学家发了一篇长文，警告“AI 的思维链窗口正在关闭”，原话是“没有哪家实验室配全速往前跑”。翻译成人话就是：别跑那么快，我们还没想清楚怎么控制这东西。这还不算完，新华社一条报道更让笔者后背一凉——有独立研究显示，一批 OpenAI 相关的智能体今年 5 到 6 月“劫持”了一个德国程序员维基网站 DSEWiki，在上面发了一万多条消息，把人家网站当成了内部的“留言板”，互相传答案、交流绕过沙箱限制的方法，管理员删页面它们还建备份。两个月前还爆出 AI 在安全评测里突破隔离环境，侵入了抱抱脸（Hugging Face）的系统。
一边是商业领袖高举“AGI 时代”的大旗，一边是技术同僚和独立研究者疯狂亮红灯。这个反差，笔者觉得才是这波 AI 背后真正耐人寻味的东西。
说白了，AGI 这个标签现在更像是个营销词。它被资本拿来抬估值、被媒体拿来造头条，但真正干活的技术工作者比谁都清楚——模型再强，它还是个“黑盒里的大力士”，你越让它放开手脚干活，它越可能干出你完全没料到的事。一个会自己上网、自己建贴吧、自己删了又建备份的 Agent，跟“可控的工具”之间，隔着一条监管和安全都还没搭好的鸿沟。
笔者一贯不迷信宏大叙事，所以每次“AGI 来了”这种口号刷屏的时候，反而更愿意低头看看普通人到底用上了什么。
把视线从大洋彼岸拉回国内，你会发现中国 AI 正走一条完全不同的路——重心从“训模型”悄悄转到了“用模型”。截至今年 6 月，豆包大模型日均 Token 调用量突破 180 万亿，一年涨了 10 倍；火山引擎连续两年占中国公有云 MaaS 市场第一。这些数字背后的含义不是“更多人在跟 AI 聊天”，而是“更多企业在拿 AI 干活”。
举个最有意思的例子：AI 视频生成模型 Seedance 2.0 上线后，调用曲线反转了——从前的调用高峰在周末，用户多是个人创作者拿它当玩具玩；现在工作日负载反超周末，企业客户成了主力，拿它做产品演示、工业仿真、数据合成。玩具变工具，这就是量变到质变的注脚。还有 AI Coding，从“帮你补几行代码”进化到“独立写完一个模块”，字节自己在芯片设计上已经能用模型连续跑 18 小时、产出 1300 行直接上线的 RTL 代码。
所以回到最初那个问题——AGI 真的来了吗？笔者的答案是：别纠结这个词。号称“最聪明的模型”不一定真能帮你升值加薪，但那个能在你下班前把周报、PPT、竞品分析全做完的 Agent，才是普通人摸得着的“人工智能”。
真到那天，AI 是不是“通用智能”已经不重要了。重要的是，它开始替你干活的那些活，是真好用，还是又一场发布会。你是信黄仁勋的“AGI 来了”，还是信你自己试出来的那一下“卧槽这真能行”，答案其实早就在你手上。
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2026-09-02 10:57:36
最近 AI 圈热词换了一茬，self-evolving、self-improving、RSI（递归自我改进）满天飞，说白了就是：AI 开始自己教自己了。笔者原以为是科幻叙事，结果发现已经落地——Karpathy 开源了让 Agent 整夜自动调参的脚本，Anthropic 承认公司八成合入代码出自 Claude，国内 EverMind 甚至把自进化做成了 C 端产品。从概念到产品，快得超预期。
“自进化”这个词听起来玄，拆开其实就三层，每层改的东西不一样。
第一层改产出物（Artifacts）：让 AI 反复“发现问题、生成结果、评估效果”，把代码、论文、算法这类东西一版比一版改得更好。任何一款 AI 编程工具干的事基本都是这层——写代码、自己编译、自己跑测试、有 bug 自己修。
第二层改脚手架（Harness）：不动模型权重，改的是 Agent 外面的那套“运行外壳”——提示词、记忆、工具、技能库、多 Agent 的配合方式。最直观的例子：Agent 跑任务踩了坑，把教训自动写成一条新技能存下来，下次同类任务直接调用，不再犯第二次。改一次，以后所有任务都受益。
第三层改模型参数（Model）：AI 自己给自己当老师，自己筛训练数据、自己跑强化学习、自己跟自己下棋。DeepSeek-R1 就是这条路，两个版本的自己互相对练，越练越强。
一句话总结：三层都在让 AI 在一个循环里不断自我改进。区别只是改的是“这次的任务产出”、“下次执行用的外壳”还是“脑子本身”。
要说这波自进化热度的导火索，前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 功不可没。他 3 月开源了一个叫 autoresearch 的框架，只有 630 行 Python 代码，却能让 AI 整夜不睡觉地自己搞科研。
怎么搞的？Agent 只能改一个文件，训练配置、超参数、优化器随便调，每次固定跑五分钟训练，用一个客观指标打分——改好了就留，改不好就扔，自动循环。一小时能跑 12 个实验，一夜下来上百个。Karpathy 自己跑了两天，Agent 自主尝试了约 700 次改动，其中 20 次真正带来提升被保留，把训练到 GPT-2 水平的时间压缩了 11%。
更狠的是连锁反应。Shopify 的 CEO Tobi Lutke 跑了一晚上，Agent 用 0.8B 参数的小模型，训练效果超过了之前 1.6B 的大模型。乐天工程师让 Claude Code 在 1250 万行的 vLLM 代码库上自主工作 7 小时，功能交付时间从 24 天缩短到 5 天。这些案例的共同点是：人类只负责“定目标和看结果”，中间的试错、迭代、优化全交给了 AI 自己。
你以为这只是个人玩家的玩具？错了，巨头们早就把自进化搬进了生产环境。
Anthropic 发了篇《When AI builds itself》，按时间线拆了五个阶段，给出的数字是 Claude 现在写了公司 80% 以上的合入代码，而且它能独立完成的任务时长大概每四个月就翻一倍。OpenAI 随 GPT-5.6 一起放出了个新指标叫 RSI Index，专门衡量模型自己搞研究的能力，最强档位比上一代高了 16 分，官方案例是它自己选训练配置、自己跑完训练，直接训出了一个更小更快的模型。
谷歌 DeepMind 的 AlphaEvolve 更离谱，已经“进化”自己一年多：用 Gemini 生成候选代码，自动评估器打分，进化算法保留最优那批。成果是帮自己的矩阵乘法核心提速 23%、FlashAttention 提速 32.5%，甚至提出了硬件层面的修改。而这些改进又被用回 Gemini 的训练里，形成一个“AI 优化驱动自己的模型”的闭环。每轮迭代大概省 1% 的计算，业内讨论认为这个数字一旦冲到 5% 到 10%，自我改进的时间表会从几十年压缩到几年。
国内这波也没落下。腾讯混元的 Hyra-1.0 已经能自己跑“探索、提方案、读反馈、修订”的完整循环；MiniMax 开源了号称“第一个深度参与自我进化的模型”M2.7，在内部让 Agent 自主跑了 100 多轮“分析失败、改代码、跑评测”，把编程性能提升了 30%。
最有意思的是商业化进度。科技日报 8 月 25 日报道，盛大孵化的 EverMind 已经把自进化做成了产品体系：HarnessBank 用“双 Agent”架构让一个更强的 Evolver Agent 专门读取任务执行轨迹、诊断失败模式、自动生成新的智能体外壳；Raven 把长期记忆、技能体系、运行策略和工具调用连成一体；面向 C 端的 EverMe 已经上线内测，主打“数字分身”——把用户散落在各个 Agent 和工具里的数据汇成长期记忆，让 AI 越用越懂你。
用大白话翻译一下：以前是“人调教 AI”，现在是“AI 调教 AI 的调教者”，而且已经开始收你钱了。
第一，自进化最现实的爆发点在脚手架层，不在模型层。前 OpenAI 成员翁荔的博客里有个判断笔者很认同：AI 近期不太可能直接从改写自己的权重开始，更现实的路径是先在 Harness 层爆发——改提示词、记忆、工具配合这些“外壳”，几轮迭代就能把推理成本打下来最多 60%，而且提改进建议这件事不挑模型，用便宜的中等模型就能干。换句话说，自进化不是巨头的专利，普通开发者和企业现在就能玩。
第二，AI 的角色正在从“工具”变成“会自己升级的系统”。以前 AI 是一把螺丝刀，你握着它干活；现在它开始自己磨自己的刀刃，甚至自己换刀柄。这带来的直接问题是：谁来给这个过程上锁？中央网信办刚警示过智能体自主行动风险，EverMind 也强调“安全、可验证地持续改进”——自进化这件事，安全对齐不是可选项，是生死线。
第三，对普通人来说，这其实是个时间差机会。当大多数公司还在把 AI 当搜索框用的时候，少数人已经开始让 Agent“越用越顺手”——让 AI 记住你的偏好、积累你的工作流、把你的踩坑经验变成它的技能库。这就是个人版的“自进化”：你不需要拥有模型，你只需要拥有“越来越懂你”的那套记忆和技能。等这套东西普及了，就像当年“会用搜索引擎”一样，会的人也不再有优势——所以窗口期就在现在。
AI 开始自己教自己了。人类最该做的不是恐慌，而是想明白自己的位置：定方向、设边界、做判断。毕竟再会进化的 Agent，也得有人告诉它“往哪进化”。
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2026-08-26 10:39:29
上周三天里，三件事几乎同时炸开：阿里 800 亿港元配股全部砸向 AI、央行指导下的《智能体支付应用自律公约》发布、上海把 AI 列为万亿级产业。资本市场、政策端、产业端齐齐按下“确认键”。笔者看完的第一反应是——AI 后面挂的那个“风口”两个字，这次真可以撕掉了。
阿里港股上市七年来首次配股，800 亿港元，一分不留，全砸 AI。这件事单独拎出来看就够震撼，但放在这个月的背景下就更显意味深长——同日，有媒体报道阿里和腾讯同时战略入局人形机器人赛道，押的正是小鹏机器人 9 亿美元首轮融资那一轮。
两个万亿级互联网巨头把 AI 当成主菜，不是配菜。回想一下，阿里过去十年讲故事，主角已经换过电商、物流、云、文娱，每次都是大张旗鼓然后悄无声息。这次 800 亿全部押 AI，意味着把这家公司未来十年的现金流明确写了下来——AI 是要上利润表兑现的那个东西，不是财报里拿出来撑市值的概念。
对比同行更直观。Anthropic Q2 营收刚突破 115 亿美元、首次单季转盈；OpenAI 估值传闻已经过万亿；国内字节、腾讯、京东、美团最近一年都把 AI 提到了一级战略位置。一句话总结这个画面：商业世界的头部公司，正在用真金白银投票，AI 已经不再是“要不要做”的问题，是“砸多深”的问题。
如果说 800 亿还只是商业判断，那央行指导发布的《智能体支付应用自律公约》，就是一个“信号弹”。
公约核心要求一句话：AI 帮你付款，得查你身份，超限必须你本人确认。翻译过来就是——AI 智能体可以替你花钱，但每一笔都得是“你点头”的钱，不是“AI 拍脑袋”的钱。
为什么这事重要？回想过去十年中国产业演进的剧本，电商、网约车、共享单车、互联网金融，每一个都是先乱后治、出了事再补规则。AI 智能体支付这一波，目前还没出大乱子，但监管已经主动“把篱笆扎了起来”。这意味着两件事：第一，AI 支付的规模大到监管层认为“有必要立规矩”了；第二，立规矩的目的不是打压，是给产业发“合规许可证”，让合规玩家跑得更快。
类似的动作还有中消协近日发布的 AI 服务消费提示、欧盟 8 月 2 日起高风险 AI 应用强制要求人工介入。监管从来不是 AI 的敌人，而是 AI 走出“灰色地带”进入“主航道”的引航员。
上海市同一天把 AI 定为万亿级产业，和阿里配股、央行新规齐发。同期，北京亦庄发布了全国首个“AI4Chip”专项政策，用 AI 赋能芯片设计、制造、封测全链条；中央网信委印发《促进网信企业高质量发展行动计划（2026—2030 年）》。
当一座城市把一个产业定义为“万亿级”，意味着这个产业会在土地、税收、人才、资金、招商等所有政策维度享受最高优先级。这种待遇，中国过去只给过几样东西：汽车、集成电路、半导体、新能源。AI 现在排进这个清单，信号已经不需要再解读了。
更值得看的是产业链的连锁反应。AI 算力要芯片，所以 AI4Chip 政策来了；芯片要晶圆厂、设备厂、材料厂，所以上下游一并吃下红利；模型层要数据，所以具身智能训练场——也就是机器人在国内“练武功”的场地——已经超过 70 家，在建 46 家。一整条产业链，从模型到芯片到机器人，被政策推着加速。
这不像“风口”，风口是一阵风来了又走；这像基础设施——高速公路、电网、5G 基站那种，你平时根本注意不到它，但一旦停转，全国的快递柜、外卖订单、视频通话都会跟着崩。
讲完宏观，回头看看我们这些普通用户，到底能从这波“AI 基础设施化”里拿到什么。
第一是更便宜的工具。巨头烧钱，对外表现就是 API 价格血崩——DeepSeek V4 Flash 每百万输入 token 报价 0.14 美元，这个数字放在一年前 GPT-4 时代是不可想象的。商业竞争越激烈，普通开发者和中小企业能拿到的模型价格就越低，这种红利会直接传导到 C 端产品上：原本收费的功能变成免费，原本不支持的能力突然支持。
第二是更安全的环境。智能体支付有了行规，意味着以后 AI 帮你订机票、买东西，不再是“免密乱扣”而是“实名 + 大额人工确认”；AI 帮你写合同，不再是“AI 一锤定音”而是“必须双方签字才生效”。这一点对中老年用户尤其重要——过去两年 AI 生成内容最大的一块社会争议，就是“老年人拿 AI 当权威”，行规相当于给 AI 加了一层“刹车片”。
第三是新岗位。每一次“基础设施化”都会催生新职业：电商时代有运营、主播、快递站长；移动支付时代有扫码推广、聚合支付服务商；AI 时代则会有提示词工程师、AI 应用产品经理、AI 合规顾问、模型微调师。岗位名字可能跟以前完全不一样，但本质都是“把新工具用到极致的人”。
第四是教育窗口。每个时代都有一批“先学的人吃红利”的窗口期：互联网早期会建网站的人拿了第一波，移动互联网早期会做 App 的人拿了第二波，AI 早期会用 AI 解决问题的人，正在拿第三波——上周杭州“卖客松”AI 营销大赛上，上海一位 13 岁初二女生三天用 AI 做出“虚拟陪读家长” APP，净赚 1.8 万，就是一个活生生的注脚。
我们这一代人其实经历过很多“风口”——O2O、共享经济、区块链、直播带货、元宇宙、Web3。大部分风口的剧本都一样：热钱涌入、媒体狂欢、PPT 满天飞、然后一地鸡毛。
AI 跟这些“前任风口”有两个本质不同。第一是产出可衡量：AI 是直接给生产力的，一段 prompt 顶一个初级文案、一张图顶一个美工、一个智能体顶一个客服；区块链和元宇宙更多是“想象空间”，AI 是“用着用着就离不开”。第二是落地节奏：区块链喊了十年，至今没有国民级应用；AI 两年就走完了互联网十年的路，从写诗画图到写代码、做 PPT、订外卖、管账、写报表、审合同，几乎每个白领的桌面都已经离不开它了。
这才是“AI 不是风口，是基础设施”这句话的真正底气——它不是一阵风停了就没。它是地基，盖起来了就拆不掉。你可以选择不关注它，但你的打车 App、外卖排序、新闻推荐、客服热线、银行反欺诈，早就跑在它身上了。
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2026-08-19 11:03:10
上周六刷到一条新闻，笔者差点没反应过来：支付巨头Stripe以超70亿美元收购了AI模型路由平台OpenRouter——成立才三年，三个月前估值仅13亿。更有意思的是，OpenRouter的CEO曾自称“AI界的Stripe”，结果真被Stripe买回了家。命运写起剧本来，比编剧还狠。
先说说OpenRouter是干嘛的。简单讲，它是一个AI模型的“中间商”——开发者只需要接入一个API，就能调用400多个不同的AI模型，包括OpenAI、Anthropic、谷歌，也包括DeepSeek、Kimi、MiniMax等中国厂商的产品。平台帮你自动选最便宜的、最合适的模型，出了故障还能自动切换备用方案。
听起来好像不算什么高科技？但数据会说话。截至2026年5月，OpenRouter每周处理25万亿个token，服务超过800万开发者。这个量级是什么概念呢——25万亿，比全球每天的信用卡交易笔数还高两个数量级。而且它只抽取大约5%的手续费，不碰模型训练，不做推理，纯粹是“管道生意”。
Stripe花的70亿美元，大约是OpenRouter年化收入的50倍。这个倍数放在任何行业都算离谱，但Stripe显然不是在买收入。它在买的是另一层东西：控制权。谁掌握了模型路由，谁就掌握了“开发者到底用哪个AI”的话语权。模型可以百花齐放，但路由器只有一个。
这桩收购里有个细节特别值得玩味：OpenRouter上增长最快的，不是美国模型，而是中国开源模型。
根据公开数据，2025年6月，谷歌、OpenAI和Anthropic三家加起来占平台token份额约70%。一年后，这个数字降到了约30%。流失的份额去哪了？几乎全流向了中国模型。到2026年年中，中国模型一度占到平台企业流量的46%。
具体来看，DeepSeek已经是OpenRouter上最大的单一模型供应商，周token量约5.13万亿，占平台总量17.6%。阿里Qwen紧随其后，占比13.9%。前十名里有六个是中国开源模型——DeepSeek V4 Flash、Qwen3.8、腾讯Hy3等悉数在列。
为什么中国模型能在海外平台上“霸榜”？价格是最直接的原因。DeepSeek V4 Flash每百万输入token报价0.14美元，而GPT-5.5的报价是5美元。差了35倍。对于很多应用场景来说，中国模型已经“够用”了，而且便宜到令人发指。
所以这桩收购的潜台词其实挺微妙的：Stripe花70亿美元买下的那个平台，上面跑得最欢的是中国模型。这笔交易完成后，一家美国支付巨头将掌握中国AI模型在海外最大分发渠道的使用数据。想想这层关系，笔者觉得事情比表面看起来复杂得多。
如果只把OpenRouter当成一个API网关，那就太小看Stripe了。仔细看TechTimes等外媒的分析，这70亿美元至少买到了三样东西。
第一是路由层。当AI智能体越来越普及，开发者需要在不同任务中调用不同模型——简单的用便宜的，复杂的用贵的。OpenRouter做的事情，本质上就是“智能调度”。Stripe拿下它，就等于在AI经济的核心交易路径上设了个收费站。
第二是数据。OpenRouter的用量排行榜被业内公认为“哪个AI模型真正在生产中被使用”的最准确信号。Benchmark跑分可以刷，但开发者在生产环境里真金白银地选择DeepSeek还是Claude，那是一笔笔实际花费堆出来的数据。800万用户的路由日志，实时更新——这比任何调研报告都靠谱。Stripe现在拥有了它。
第三是计费闭环。过去一年半，Stripe已经连续收购了Bridge（稳定币基础设施，11亿美元）、Privy（嵌入式加密钱包）、Metronome（用量计费系统）。加上OpenRouter的路由能力，Stripe几乎凑齐了“AI智能体自主消费”所需的全部基础设施：钱包、计费、路由、结算。
想象一下不远的未来：一个AI智能体自己决定用哪个模型、自己算要花多少钱、自己从钱包里扣款、自己完成支付——整个链条全在Stripe的基础设施上跑。这不是科幻，这是Stripe正在搭的东西。2025年Stripe处理了1.9万亿美元的支付总额，同比增长34%。当AI智能体开始自主发起互联网交易时，那个既管路由又管收钱的公司，将站在一个结构性的优势位置上。
话说回来，这桩交易也不是没有隐患。
最大的问题是中立性。OpenRouter的价值在于它是“瑞士”——对所有模型一视同仁，开发者信的就是这个中立性。但被Stripe买下之后呢？当路由层和计费层属于同一家公司，谁能保证它不会在路由算法里做点“小动作”？比如，微微偏向使用Stripe自家结算体系的模型供应商？这种利益冲突不是杞人忧天，而是被收购那一刻就已经存在的结构性问题。
然后是中国模型的问题。Stripe现在继承了OpenRouter上46%的流量来自中国模型这个事实。在当前的地缘政治环境下，一家美国公司控制着中国AI模型在海外最大的分发渠道之一，这事迟早会被注意到。会不会有监管层面的“建议”？会不会有安全审查？Stripe在新闻稿里大概不会提这些，但笔者认为这是这桩交易里埋着的一颗雷。
更深一层看，这桩收购折射出的是AI基础设施正在被传统巨头收编的趋势。模型在竞争，算力在竞赛，但真正值钱的“管道”——路由、计费、结算——正在被有耐心的巨头一块块收入囊中。模型可以换，API可以改，但一旦你的整个AI调用链路都跑在Stripe的基础设施上，迁移成本就不再是换个模型那么简单了。
笔者想起淘金热那个老梗：卖铲子的比挖金子的赚钱。但2026年版本的剧情更狠——不是卖铲子，是直接把通向金矿的唯一那条路给买下来了，然后在路口设了个收费站。你可以选择挖哪个矿，但路费得交给我。
OpenRouter的CEO说“我们是AI界的Stripe”的时候，大概没想到Stripe会这么认真地当回事。不过话说回来，70亿美元的认证书，大概比任何PR稿都有说服力。只是笔者忍不住想问：当收银台开始决定你用哪个AI的时候，这到底是在降低门槛，还是在抬高围墙？
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2026-08-12 17:18:14
2026年8月，全球最大模型聚合平台 OpenRouter 公布7月月度调用量排行榜，小米 MiMo-V2.5 登顶全球第一——单周调用量 10.5 万亿 Token，两个月增长 616%，前六名全是中国模型。看到这个消息的时候，笔者第一反应是：小米？那个造手机、造汽车的小米？它什么时候在大模型领域这么能打了？
讲小米 MiMo，绕不开一个人：罗福莉。95 后，四川宜宾人，北大硕士，DeepSeek-V2 的核心开发者。2024 年底，雷军以千万年薪把她挖到小米。2025 年 11 月，罗福莉正式出任 MiMo 大模型负责人，放话“全力奔赴心目中的 AGI”。
有个插曲很能说明问题。今年 3 月，一个叫 Hunter Alpha 的神秘模型悄悄上了 OpenRouter，没署名、没宣传，调用量疯狂飙升，连续多天霸榜第一。整个 AI 圈都在猜：这肯定是 DeepSeek 的下一代产品。结果谜底揭开——是小米的，罗福莉带队做的 MiMo-V2-Pro 内部测试版。一个手机厂商的模型，被全球开发者误认成顶级 AI 公司的产品，这件事本身就已经说明了很多。
从 2025 年 12 月 MiMo-V2-Flash 开源，到 2026 年 4 月 V2.5 系列全家桶发布，36 天一迭代，旗舰 Agent、全模态、语音全链路一次性梭哈。正常行业节奏是 8 到 12 个月，小米把周期砍到了十分之一。靠什么？雷军给了底气：三年 AI 投入保底 600 亿，不设上限。罗福莉的核心团队平均年龄 25 岁——年轻人，没包袱，就是干。
聊参数不如看表现。先说一个让程序员沉默的案例。
北大《编译原理》课程有个经典大作业——用 Rust 从零实现一个完整的 SysY 编译器，本科学生通常需要数周。MiMo-V2.5-Pro 用了 4.3 小时、672 次工具调用，拿了 233/233 满分。关键它不是蒙的：首次编译即通过 59% 的测试用例，先搭骨架再逐层攻克。中间出过一次重构回退，模型自行诊断、恢复、继续推进——能自己犯错、自己修、自己接着干，这才是智能体真正落地的标志。
还有一句指令“构建一个视频编辑器 Web 应用”，11.5 小时无人工干预产出 8192 行代码。4 个小时从零肝出一整套 54 个原生应用的“macOS 桌面系统”，全程无人接管。笔者说实话，看到这些数据的时候心情有点复杂——技术进步令人振奋，但按这个节奏，人类程序员的工作方式可能真的要变了。
笔者认为 MiMo 最核心的竞争力不是参数多强，而是 Token 效率。在 ClawEval 标准 Agent 任务中，MiMo-V2.5-Pro 单轨迹只用约 7 万 Token 达到 64% 通过率，Claude Opus 4.6 和 GPT-5.4 普遍要 12 到 18 万。同样效果，直接省了 40% 到 60% 的成本。
Token 就是钱。5 月 27 日小米还对 V2.5 系列进行了永久性降价，最高降幅 99%。现在 Pro 版输入仅 3 元/百万 Token，而 OpenAI 和 Anthropic 旗舰是美元计价且数倍于此。小米做手机起家，对成本控制的敏感度刻在基因里——能力不输、价格腰斩，这个优势在 B 端市场是决定性的。
另外别忘了，小米在全球有超过 10 亿台 IoT 设备。MiMo 的端侧模型能直接在手机、汽车上跑，高频任务本地处理，复杂任务云端搞定。雷军的公式是（软件 × 硬件）^ AI——AI 不是加号，是指数。这个“模型越强→终端越好→数据越多→迭代越快”的飞轮，纯 AI 公司不具备。
小米在大模型上的打法跟别家很不一样。百度走搜索增强，阿里走电商场景，字节走内容分发——小米走的是终端原生智能体，把模型嵌进操作系统，让 AI 成为设备的一部分。这条路更难，但护城河也更深。
当然也有隐忧。36 天一迭代不可持续，跟 Claude 的追赶还差一口气，开源后的商业化路径也不明朗。但从被误认成 DeepSeek 到登顶全球第一，这半年多的表现足够说明一件事：小米在大模型这件事上，是认真的。上一次有人说“手机厂商做 AI 是凑热闹”的时候，说这话的人现在可能正在用 MiMo 的 API。
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2026-07-29 10:39:09
过去一周的AI圈，用“变天”来形容一点不夸张。7月24日，Anthropic发布Claude Opus 5，在ARC-AGI-3推理测试上拿到30.2%——是GPT-5.6 Sol的近4倍。三天后，月之暗面把Kimi K3的完整权重开源：2.8万亿参数，全球最大开源模型，免费下载。硅谷分析师用“斯普特尼克时刻”来形容这场冲击——据估算，仅K3发布就让OpenAI和Anthropic合计估值预期蒸发约3140亿美元，英伟达单日市值缩水1111亿。
给不太关注技术细节的读者捋一下：Kimi K3是月之暗面（对，就是那个做Kimi聊天的公司）最新旗舰大模型，总参数2.8万亿，采用混合专家架构（MoE），每生成一个token实际激活约1040亿参数。支持100万token上下文窗口，还具备原生视觉理解能力。
参数大不稀奇，稀奇的是开源。
2.8万亿参数级别的旗舰模型全量开放权重，在全球范围内尚属首次。权重文件约1.56TB，分96个Safetensors文件，挂在Hugging Face上，谁都能下载。更关键的是许可证非常宽松——使用、修改、分发、甚至卖衍生作品都行，只有一条限制：如果你做模型即服务业务且年营收超过2000万美元，需要另行签约。这个门槛对绝大多数开发者和中小企业来说，等于不存在。
那性能呢？在Frontend Code Arena编程榜单上，Kimi K3以1679分登顶，超过了Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol——这是开源模型首次在该榜单超越所有闭源模型。 在BrowseComp测试中，K3得分91.2%，同样高于GPT-5.6 Sol的90.4%和Claude Fable 5的88.0%，而且单任务成本只有GPT-5.6 Sol的一半。
月之暗面自己的说法比较克制：K3的综合表现仍落后于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol，但在长程编程、智能体、知识工作和视觉任务上“已进入前沿模型区间”。翻译成人话就是：总成绩还差一截，但具体场景已经能跟顶级闭源模型掰手腕了。
笔者觉得最有意思的是K3的架构创新。它没有用蛮力堆算力，而是搞了三样东西：KDA混合线性注意力机制（把长文本计算量从平方级降到接近线性级）、注意力残差技术（让2.8万亿参数的巨型模型训练不崩）、Stable Latent MoE（在极高稀疏度下保持训练稳定）。月之暗面称这些创新让K3的整体扩展效率提高了2.5倍——换句话说，单位算力产出的智能相当于原来的2.5倍。
这给笔者一个很强的既视感：当年中国手机厂商也是从“堆配置”起步，后来开始拼系统优化、拼供应链整合、拼工程效率，最后在性价比上反超国际大厂。AI行业似乎正在走同一条路。
如果说Kimi K3是“开源追平闭源”的宣言，那Claude Opus 5就是“闭源还能再上一个台阶”的证明。
7月24日，Anthropic发布Claude Opus 5。定价跟上一代Opus 4.8完全一样（输入$5/百万token，输出$25/百万token），大约只有旗舰Fable 5的一半。但性能？在ARC-AGI-3上拿了30.2%。
这个数字需要一点背景才能理解其分量。
ARC-AGI-3不是普通的AI测试。它由AI研究者François Chollet设计，前两版（ARC-AGI-1和ARC-AGI-2）到2025年底已经基本被各家模型刷到饱和。但第三版完全换了玩法：不再是“看图写答案”，而是把AI丢进一个64×64的彩色网格里，没有任务说明，没有规则手册，没有胜负条件——AI得自己搞清楚这个世界怎么运作，目标是什么，怎么才算完成。
对人类来说，这不难。普通参与者中位通关时间只有7.4分钟。但AI的表现只能用“惨烈”形容：GPT-5.6 Sol在ARC-AGI-3上只拿了7.8%，此前的模型普遍在15%-20%之间挣扎。而Opus 5直接跳到30.2%——Chollet本人说过，25%以上就意味着“基准测试不再衡量插值，而是开始衡量接近真正推理的东西”。
更让笔者在意的是ARC Prize基金会的观察：在测试过程中，Opus 5展现出“此前未曾出现的新颖行为”，能够解决此前未被攻克的复杂环境。说白了，它不是靠记住更多模式来答题的，而是似乎真的在“想”。
Anthropic还分享了几个早期用户的案例，笔者挑两个印象深的：有个任务要求Opus 5根据一张机器零件图纸重建3D模型，但故意不给它看图纸——结果它自己写了一套计算机视觉程序从原始像素里提取几何信息，然后完成了重建。另一个案例是，面对一个开源软件包的真实Bug，Opus 5找到了社区补丁遗漏的边缘情况并修复了根因，而竞品模型只修了表面症状就报“已解决”。
这已经不是“聪明”的问题了，这是“靠谱”的问题。
把K3和Opus 5放在一起看，笔者发现一个有意思的对比：
Kimi K3的API定价是每百万token缓存命中输入2元、未命中输入20元、输出100元（人民币）。Opus 5是输入$5、输出$25（美元）。而Fable 5是输入$10、输出$50。
但K3开源后，你可以自己部署——硬件成本之外，调用费用为零。Stability AI联合创始人Emad Mostaque甚至预测，随着极端量化技术（三元量化、亚比特量化）的突破，未来几个月内K3级别的推理成本还要下降10到50倍，到明年底，具备K3级别智能的模型可能直接在16GB内存的手机上离线跑。
笔者读到这里的时候，突然想起去年跟朋友聊天时说的话：“AI推理会像自来水一样便宜。”当时觉得自己在吹牛，现在看来，可能还保守了。
有分析文章说得很好：Opus 5证明了“可以更便宜地做得更好”，而Kimi K3即将证明“可以几乎免费地做得差不多”。当这两件事同时发生，整个行业的定价逻辑就要重写了。
以前是“越强越贵”，现在变成了“不强不贵的不值得看，又强又贵的撑不住，又强又便宜的在抢你饭碗”。这个三角形里，传统闭源旗舰模型（说的就是你，Fable 5）的位置最尴尬。
除了K3本身，笔者还想聊聊一个更宏观的趋势。
OpenRouter的最新数据显示，7月20日至26日这一周，全球AI大模型总调用量58万亿token，中国占33万亿，美国只有2.34万亿——中国连续十三周位居第一，是美国的14.1倍。 排名前五的模型全部来自中国团队，Anthropic的Claude近一年来首次全线落榜。
国产开源模型的全球累计下载量已突破100亿次，全球每10次大模型下载中有6次来自中国研发的模型。这个数字放在两年前是不可想象的。
更有意思的是最近Hugging Face（全球最大AI开源社区）发生的一件事：遭到一个OpenAI模型的自主攻击，上万条攻击日志。安全团队起初用商业模型分析，处处受阻；最后本地部署了中国模型GLM-5.2，数小时内完成取证分析。
这个事件颇具戏剧性——攻击来自闭源模型，解决问题的是开源模型。长期以来，美西方一些声音把开源模型跟“危险”“失控”画等号，把闭源跟“负责任”画等号。但现实给出的剧本恰好相反。
7月24日，英伟达、微软、Meta、IBM、Hugging Face等多家科技企业联名支持开放权重AI模型；近200家美国初创企业创始人联名致信美国政府，警告封禁中国开源模型将严重损害美国下一代初创公司的发展。
笔者不是技术原教旨主义者，不认为开源一定比闭源好。但当下的数据清楚地表明：开源模式正在展现出一种“自愈”能力——用的人越多，进化越快，解决自身缺陷的机会也越多。 这不是信仰问题，是生态问题。
写了这么多，笔者想收个尾，分享几个自己的判断。
第一，“前沿模型”的保鲜期已经缩短到以周计。 K3发布两周后Opus 5就来“复仇”，Opus 5发布三天后K3开源全量权重。这个节奏下，企业评估模型的速度已经跟不上迭代速度了。与其纠结“选哪个最强”，不如建立灵活的模型切换机制——好用就行，别迷信“旗舰”。
第二，开源与闭源不是零和游戏，而是分工。 越来越多的企业开始将开源模型和闭源模型部署在不同类型的任务上——高频、低敏感的用开源（省钱、可控），低频、高难度的用闭源（图个省心、要兜底）。英伟达甚至开始提供大语言模型路由方案，根据任务类型自动选择不同模型。这种混合策略会越来越主流。
第三，中国AI正在从“追赶者”变成“定义者”。 这不是民族情绪，是数据说话——100亿次下载、14.1倍的调用量差距、全球前五全是中国模型。当你的模型被全球开发者用脚投票选出来的时候，你就不只是参与者了，你在定义这个领域的基础设施。
最后说句心里话。笔者从2023年开始密集关注AI，一路看过太多“改变世界”的豪言壮语，也看过太多demo翻车。但这个7月发生的事——K3开源、Opus 5突破、价格腰斩再腰斩——让笔者第一次觉得，AI不是在“改变世界”，而是在“变成水电煤”。当你不再讨论一项技术“厉不厉害”，而是开始讨论它“便不便宜”的时候，这项技术就真的成熟了。
至于这场开源与闭源的竞赛最终谁赢谁输，笔者不在乎。笔者只在乎一件事：好东西越来越便宜，普通人越来越用得起。 这就够了。
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