Anthropic logged net loss of over $80B in first half of 2026
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据机器之心了解, 17 岁 AI 研究者陈广宇,已经加入 Jeff Dean 等人创立的 Discovery Loop 团队 。 10 月 15 日,陈广宇在 X 上宣布离开月之暗面,称过去一年是迄今为止最美好的时光,并感谢曾经共事的同事,尤其是当初愿意聘用 16 岁自己的杜雨伦。 对于下一站,他只留下了一句话:「还有更多事情值得探索。」 离职消息公布后,Anthropic 可扩展强化学习方向负责人 Sholto Douglas 与他进行了互动。 Douglas 表示,两人前一周刚见过面,并问他是否仍计划前往卡内基梅隆大学,同时邀请他到旧金山一起工作。 陈广宇回复:「谢谢 Sholto!我正准备去湾区。」 这一互动一度让外界猜测他将加入 Anthropic,但陈广宇随后用一句「no :)」否认了这一说法。 16 岁加入 Kimi,参与万亿参数模型研发 陈广宇加入月之暗面时,还是一名高三学生。 在 Kimi 期间,他参与了多项核心技术研发,包括优化 Kimi Delta Attention(KDA)的计算内核、研究 Attention Residuals,以及探索大模型训练优化器。 今年 3 月,陈广宇与张宇、苏剑林共同以第一作者身份发表论文《Attention Residuals》。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2603.15031 这项研究改进了 Transformer 的残差连接机制,使模型能够有选择地利用此前不同层的信息,改善深层网络的信息传递。 论文发布后,马斯克曾转发并评价「令人印象深刻」。 7 月,月之暗面发布总参数量达 2.8 万亿的 Kimi K3。Attention Residuals 成为其核心架构技术之一,陈广宇也参与了模型发布前的案例制作。 在个人研究方向上,陈广宇专注于模型架构、优化器,以及与硬件特性相适配的高效算法和计算内核。 加入 Kimi 之前,他还曾在 Tilde Research 从事应用型模型可解释性研究。 此外,他还在个人网站上列出了自己秉持的一些理念: 自主行动力是一种超能力。 品味是可以培养的。 把想法写下来。 和朋友一起,任何问题都能找到解决办法。 可以用积极、有益的方式探索和改造这个世界。 不要陷入局部最优解。 有意思的是,他在「喜欢的东西」一栏写道「向我的老师 Gemini 学习(现在看来,这句话有点不合时宜了)」。 下一站,估值 500 亿美元的 Discovery Loop Discovery Loop 成立于今年 8 月,由 Jeff Dean、Sanjay Ghemawat、Quoc Le 和 Oriol Vinyals 四位前 Google 核心研究人员共同创办。 其中,Jeff Dean 曾担任 Google 首席科学家,参与领导 Gemini 研发。Oriol Viny

IT之家 10 月 21 日消息,谷歌云昨日宣布推出面向政府机构的 Gemini(Gemini for government services)。该产品基于 Gemini Agent 定制,由谷歌云与密苏里州政府、美国卫生与公众服务部(HHS)等联邦 / 州政府机构共同研发。 据介绍,该产品由五个部分组成,分别是面向智能体传授法律法规和操作流程的 Skill、连接现有系统的“连接器”、合作伙伴开发的智能体、治理控制平台,以及合作伙伴生态系统。 据IT之家了解,该产品支持访问甲骨文 ERP 和人力资源管理系统、微软 Microsoft 365 和谷歌 Workspace 等系统,政府机构无需迁移数据即可使用相关信息。 谷歌表示, 该产品符合美国政府云服务采购认证制度 FedRAMP 最高等级 ,可确保数据留在美国境内的私有云环境,未经许可不会用于训练谷歌的基础模型。

IT之家 10 月 21 日消息,据IT之家小伙伴反馈,荣耀 AI 随心握(AI FreeGrip)功能的开发者文档显示:目前握持事件仅支持在直板机型且在竖屏方向下回调, 未来将支持阔折叠等异形屏设备形态 。 为了帮助开发者更精准地适配用户不同的握持方式,提升交互的操作便捷性与使用舒适度,荣耀开放了 AI 随心握能力,向第三方应用提供低延时、低误触的握持状态识别能力, 让开发者能够针对用户实际握持方式,动态优化界面和交互体验 。 AI 随心握的能力主要适用于以下场景: 单手握持场景 :用户单手握持设备时,将对侧交互入口(按钮、Tab、悬浮球等)迁移至握持侧,降低拇指触达距离。 双手握持场景 :用户双手握持设备时(如横屏游戏、阅读、阅读新闻类 Feed),切换为对称布局,移除侧边偏移,提升双手操作对称性。 未握持场景 :设备放置在桌面或支架上时,恢复默认布局。 目前,荣耀 Magic8 RSR 保时捷设计、Magic8 Pro、Magic8、Magic7 系列、WIN 系列、GT Pro、Magic6 系列等机型升级 MagicOS 11 后支持了 AI 随心握。Magic8 Pro Air、Magic5 系列预计 11 月中旬支持。 博主 @旺仔百事通 曾发文透露,荣耀也有自己的阔家族, 阔直板和阔折叠手机都在做 。 博主 @数码闲聊站 曾爆料, 荣耀阔折叠手机搭载 2nm 骁龙新芯片 , 排期 2027 年 Q1 发布 。该博主还透露,安卓阵营的阔直板手机,O(预计指 OPPO)大概率第一个上, h(预计指荣耀)第二个上 。
10月份,逃离科技股的投资者找到了一个更安全的避风港:诸如生产和销售牙膏及洗衣粉的日用消费品股票。然而,眼下这些所谓的“避风港”浮现出的一个问题是——它们的估值正变得比人们决定抛售的高成长AI股更加昂贵! 本月迄今,标普500指数中的必需消费品板块,意外成为了该大盘基准指数的领涨赢家。随着科技股遭遇急剧抛售并拖累成长板块,一些传统的防御性股票迎来了表现空间。 FactSet数据显示,本月以来,必需消费品板块累计已上涨了近9%。这类股票涵盖销售食品和家庭必需品的企业,无论经济状况如何,人们都离不开这些产品。 相比之下,同期标普500指数涨幅不到1%,信息技术板块则更是下跌了3.8%。 而必需消费品板块的快速上涨,也颠覆了长期以来的美股市场格局。 科技板块不再是标普500指数中估值倍数最高的板块。 长期以来,美股市场一直基于科技企业更快的盈利增长和更高的利润率潜力,赋予其最高估值。但如今,包括好市多、沃尔玛和高露洁棕榄在内的必需消费品企业已取而代之,成为了美股市场上估值最高的领域。 必需消费品股通常因增长稳定、股息可靠而享有较低的防御性估值倍数。而眼下,这一情况似乎已不复存在…… FactSet数据显示,截至周二盘中,标普500指数必需消费品板块的远期市盈率为23.8倍,而信息技术板块仅为19.8倍。 市场防御过度了吗? 对此,Nationwide投资管理集团首席市场策略师Mark Hackett表示, 面对科技股持仓过于集中以及AI前景的不确定性,必需消费品股作为对冲工具的相对吸引力有所上升。但这轮上涨已使部分必需消费品龙头股,甚至整个板块的估值,在一定程度上变得不再便宜。不过,Hackett同时也认为,这并不意味着所有该板块股票都被普遍高估。 当一只股票或一个板块被认为“估值过高”时,通常意味着其基于盈利预期的估值偏高。 从市盈率角度看, 目前必需消费品板块的部分个股,确实看起来估值偏高——尽管沃尔玛和好市多的预期盈利增长远低于科技板块,但两者的远期市盈率却分别高达约42倍和48倍。 这一切似乎与过去几周市场整体浮现的避险情绪有关。当投资者对AI交易的前景或经济状况感到担忧时,他们往往会转向必需消费品等防御性板块。而如果这类交易也变得过于拥挤,投资者可供躲避风险的去处就会越来越少。 近期债券市场的大幅抛售表明,随着企业为AI基础设施建设大举融资,以及各国政府通过发行债务弥补财政赤字,投资者对持有美国国债的兴趣正受到挤压。此外,白银价格较历史高点已再度跌至“腰斩线”,也表明市场对经济放缓的担忧正在加剧。 Hackett指出,投资者愿意为必需消费品股“可靠的盈利”支付溢价,这有其合理性,但部分表现最好的股票可能已经反映了对该板块异常乐观的预期。 他表示,“如果通胀压力侵蚀利润率、消费者转而购买更便宜的产品,或者企业盈利令人失望,那么这些高估值股票就可能面临风险。
A社,你真的还好吗? 半年进账163亿美元,同比暴涨近15倍,正准备开香槟呢,低头一看账单: 什么叫 “半年亏了807亿美元”? 平均每天亏4亿美元。 要知道人类商业史上,最高的半年度亏损纪录也就是AIG的861.27亿美元,这还发生在 2008年金融危机时期。 这几天,《华尔街日报》曝出Anthropic绝密S-1招股书草案—— 这家成立不到五年的AI独角兽,在冲刺2万亿美元超级IPO的路上险象环生。 也难怪最近不少投资人把估值下调到了1.5万亿了…… 营收与亏损一路狂飙 今年上半年,Anthropic拿下了163亿美元的营收。 去年同期这个数字才11亿美元,一年时间翻了接近15倍。 随增长狂飙的是相当夸张的亏损: 2026年上半年,Anthropic净亏损达到 807亿美元。 去年同期,这个数字只有130亿美元,2025年全年则亏损420亿美元。 难道大模型这台吞钞机终于要爆了? 欸,还真不是。 实际上,在这807亿美元的巨额亏损里,有720亿美元不是Anthropic拿真金白银烧出来的,而是此前融资留下的会计费用。 简单来说就是,Anthropic早期向投资人发行过一批可转换票据。这类票据赋予投资人在约定条件下将债权转换为股份的权利。 随着Anthropic估值一路飙升,这些融资工具变得越来越值钱。 对投资人来说,这是 资产增值 ,但对Anthropic而言,其中需要按公允价值计量的融资负债随之增加,反而形成一笔 账面亏损 。 就比如亚马逊,截至今年6月底,其持有的Anthropic可转换票据公允价值已达到 979亿美元 ,而去年底还只有458亿美元。 与此同时,Anthropic上半年算力和基础设施支出已接近90亿美元,超过2025年全年的73亿美元。 真正烧在实际运营上的钱依然是算力基建。 上半年,Anthropic在算力和基础设施上砸了 近90亿美元。 而在2025年全年,这项支出是73亿美元。 尽管收入目前还能兜得住,但招股书显示,目前的 客户过于集中 ,光是两家神秘大客户就贡献了近四分之一营收。 招股书里直言不讳地承认,在可预见的未来,公司营收依然会严重依赖极少数核心客户。 *关于这份招股书,可以参看Anthropic招股书,全招了 一旦这几家大金主转投竞争对手或者自研模型,Anthropic的现金流飞轮就会瞬间面临剧烈震荡。 背上7500亿美元欠条也要搞基建博弈 要维持当前的飞轮运转,Anthropic背上的包袱有多沉? 答案是:超过6000亿美元,未来甚至可能突破7500亿美元。 为了拿到训练下一代顶级模型和支撑日常推理的算力配额,Anthropic已经签下了一堆无法撤销的长期卖身契。 未来7到10年里,他们承诺支付给各大云厂商的不可撤销云服务账单高达 4500亿美元。 包括: 给Google Cloud的1110亿美元。 给亚马逊AWS

IT之家 10 月 21 日消息,一辆搭载创造历史的超级计算机的月球车已准备好发射,奔赴月表,其设计还借鉴了火星探测的相关经验。 今年晚些时候,Astrolab 公司将在“格里芬一号”(Griffin Mission 1,简称 Griffin-1)任务中,发射无人月球车 FLIP 前往月球南极。这家加州企业是 NASA 选中的两家公司之一,负责为阿尔忒弥斯计划研发可行驶月球车。FLIP 上将搭载慧与(HPE)的星载 4 号计算机(Spaceborne Computer-4),这是一套专为太空环境打造的先进计算模块。 据IT之家了解,这将是人类首次在月面开展高性能计算与人工智能的实测。随着 NASA 通过阿尔忒弥斯计划逐步推进载人重返月球,这类技术进步旨在支撑未来人类在月球及其周边区域的驻留与经济活动。 Astrolab 创始人兼首席执行官贾里特 · 马修斯(Jaret Matthews)当地时间 10 月 14 日在公司总部举办的媒体活动上表示:“今年晚些时候,我们会把 HPE 首台超级计算机送上月球,实现 GPU(图形处理器)在月球的首次部署,并在月球开展首批 AI 实验。他们正在开拓全新领域,走在行业前沿。” 这台计算机轻量化、结构紧凑、独立封装,无风扇设计。其搭载带 GPU 的低功耗 64 位 CPU(中央处理器),会接入 FLIP 月球车的冷却系统,由车上电池与太阳能电池联合供电。计算机还配套铠侠(KIOXIA)固态硬盘用于数据存储。 这套超级计算机与 AI 系统会在本次无人任务中完成哪些工作?首要目标是验证设备在极端环境下的运行状态。计算机采用导热铝合金制造,专门针对月球南极的特殊环境设计。虽然研发阶段已经测试其耐受月表极端温度与恶劣条件的能力,但本次发射任务的核心目标,就是证实这套先进设备能够在真实月面环境稳定工作。

IT之家 10 月 21 日消息,AMD 和英特尔昨日(10 月 20 日)共同宣布在 PyTorch 的 x86 CPU 优化方面展开合作: 双方将把各自的优化工作整合进开源深度学习库 oneDNN,为开发者提供跨两家 CPU 的统一软件路径。 IT之家注:PyTorch 是一个开源的 Python 深度学习框架,主要用于构建、训练和部署神经网络。它以灵活、易调试和贴近 Python 的编程方式著称,广泛用于学术研究与商业 AI 应用。 根据公告内容,双方计划把各自的处理器优化工作集中到开源库 oneDNN 中,让其成为 PyTorch 内 x86 加速的默认开源库。AMD 将把其 ZenDNN 优化集成至 oneDNN,并加入统一加速基金会(UXL Foundation),担任指导委员会成员。 在 x86 生态咨询组的推动下,促成了双方的罕见合作,在 CPU 软件生态上“化竞争为协作”。若落地顺利,开发者、云服务商和企业用户都可能在 x86 服务器、工作站及 AI PC 上获得更一致的 PyTorch 性能体验。 除 oneDNN 外,AMD 与英特尔还在推进“AI 计算扩展”(AI Compute Extensions,ACE)。这是面向 x86 的下一代指令集架构,重点加速矩阵乘法(AI 模型训练与推理中的核心运算),相关能力未来计划通过 oneDNN 更新接入 PyTorch。 对于开发者而言,过去可能需要针对 AMD 或英特尔 CPU 分别适配、调优的 PyTorch 工作负载,未来有望通过同一个软件路径实现优化支持。两家公司称,这将降低 x86 AI 生态的碎片化,减少重复开发与维护成本,让构建、部署和跨平台迁移 AI 应用更顺畅。

IT之家 10 月 21 日消息,小米官方今天宣布, REDMI K100 手机将出厂搭载澎湃 HyperOS 4 操作系统 ,拥有小米旗舰同款生命感美学、柔光玻璃效果,体验“更流畅”。 据介绍, 澎湃 OS4 将拥有 Xiaomi MiMo 大模型驱动的超级小爱 2.0 ,支持便捷记忆等 AI 新体验。还能跨设备互通,平板、PC 直接处理手机数据,更有全方位隐私守护。 IT之家了解到,REDMI K100 手机还将搭载 10000mAh 小米金沙江电池。配置方面,该机将采用骁龙 8 至尊版芯片、游戏独显 D2。拥有 6.83 英寸大屏,升级 165Hz 刷新率,3500nits 超高亮度,支持《王者荣耀》极致画质开启独显超帧。

IT之家 10 月 21 日消息,据湖北日报报道,10 月 19 日,2026 年全球光纤光缆大会在武汉光谷开幕,来自 30 多个国家的行业组织与产业链代表参会。 会上,由亚太光纤光缆产业协会(APC)技术委员会牵头,烽火通信、上海大学等单位联合编制的《通信用弱耦合单模多芯光纤技术要求第 1 部分:截止波长位移弱耦合单模多芯光纤》正式发布, 这是全球首个多芯光纤国际标准 。 该标准填补了弱耦合单模多芯光纤产业化的标准空白,为其在人工智能数据中心(AIDC)高速光互联、大容量海底光缆系统、多维复用光纤通信系统等场景的规模化商用提供支撑。 IT之家注:多芯光纤是一种在一根光纤包层内集成多个独立纤芯的新型光纤,能通过空分复用技术将单纤传输容量提升数倍至数十倍。

IT之家 10 月 21 日消息,中国电信人工智能研究院(TeleAI)10 月 20 日官宣,具身智能公司“伽马智能(Gamma Robtics)”近日在上海市徐汇区注册成立。 该公司是 TeleAI 孵化的首个市场化创新企业 ,聚焦自进化人形机器人全模型创新及应用,并将与 TeleAI 共建人形机器人实验室,联合推动科研成果转化为面向产业真实场景的产品与服务。 伽马智能由 中电信(上海)人工智能产业私募基金 进行战略投资,中国电信集团 CTO、首席科学家、中国电信人工智能研究院(TeleAI)院长李学龙教授出任科学顾问,白辰甲博士任创始人及首席执行官。 IT之家查询发现,中电信(上海)人工智能产业私募基金由中国电信携手上海国投先导基金、央企战略性新兴产业发展基金、徐汇区下属上海汇资等机构共同出资设立,形成“央企 + 地方国资 + 国家级战新基金”的多层次资本架构。 依托中国电信在通信、网络、算力、数据、场景的核心优势,以及 TeleAI 的新一代通信网 —— 智传网(AI Flow)的创新能力, 伽马智能将重点围绕人形机器人的“自进化”与“全身模型”推进研发 ,致力于实现机器人在真实交互应用中持续学习,形成移动、平衡与操作相互协同的全身能力,并与云端模型和各种智能节点深度协作,支持机器人共享经验、协同完成任务。

IT之家 10 月 21 日消息,Spotify 当地时间周二发布公告称,过去一年,平台已从用户推荐流中移除超过 5000 万首被认定为 AI 生成的低质垃圾或垃圾流量歌曲,同时还对推荐系统作出了调整,优先展示真人创作者的音乐作品。 Spotify 表示:“平台编辑团队执行同样标准,不会把被判定为劣质 AI 垃圾内容或垃圾灌水曲目纳入推荐流中。”“做出上述调整后,听众反馈中关于推荐流出现这类内容的投诉明显减少。” 据IT之家了解,Spotify 并未要求所有 AI 曲目强制打上标签,但为使用虚拟 AI 身份、并非真实人物的创作者推出了“AI Persona(AI 虚拟形象)”标识,并且不会推荐这类 AI 虚拟形象创作的音乐。其他音乐流媒体平台对 AI 音乐采取了更为严格的政策:YouTube Music 会为 AI 歌曲添加标签;Deezer 允许用户自行过滤劣质 AI 音乐;Bandcamp 则直接全面禁止 AI 音乐上架。 Spotify 称,平台综合利用用户收听行为与反馈、上传特征、元数据以及第三方 AI 检测工具,判断曲目是否属于 AI 生成的低质垃圾作品。该公司去年曾表示下架了超过 7500 万首被认定为垃圾内容的歌曲。与此同时,Spotify 正与环球音乐集团(Universal Music Group)以及独立音乐发行商 Believe 合作,推出一款用于制作 AI 音乐混音的工具。
就在今天,这个新闻上了各大热搜。 哈佛附属的马萨诸塞州总医院百瀚癌症研究所,在《柳叶刀·数字健康》上发布了一项突破性研究。 他们训练出了一个全球首创的AI模型——FAHR-Face。 只需输入一张普通的脸部照片,这个AI不仅能看穿你的「生物学真实年龄」,甚至能直接预测癌症患者的存活几率! 最高风险组的患者,有超过一半在拍照后90天内离世。 简直是科幻成真了。这个「看脸知生死」的AI,底层到底藏着什么技术? 链接:https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(26)00079-8/fulltext 喂给AI 4000万张人脸, 它练就了「火眼金睛」 在日常生活中,我们经常会夸某人「长得显年轻」,或者觉得某人「最近老得很快」。其实,在医学院里,医生们也受过类似的训练。 该研究的通讯作者、放射肿瘤学家Raymond Mak坦言:「我们在医学院接受的训练是,走进病房,看一眼病人,在心里评估一下他们有多健康、多虚弱或病得多重。」 这种医生的「望诊」,往往决定了患者接下来是接受高强度的手术、放化疗,还是保守治疗。 但问题是,人类医生的判断非常主观,且在预测临终预期寿命时,往往不够准确。 为了打破这种主观性,哈佛团队祭出了大招。 他们构建了一个名为FAHR-Face的基础AI模型。 研究团队使用了庞大的WebFace42M公共数据集,在没有任何特定提示的情况下,简单粗暴地给这个AI「喂」了超过4000万张各种各样、跨越人类整个生命周期(0-116岁)的无标签人脸照片。 在这个过程,让AI自己去「领悟」人脸的奥秘。 在吸收了这4000万张人脸的数据后,研究团队基于这个强大的基础模型,微调出了两个互补的「杀手锏」级工具。 FAHR-FaceAge :专门用来精准估算一个人的「生物学年龄」(你身体的真实衰老程度,而不是身份证上的数字)。 FAHR-FaceSurvival :这个全球首创的模型,使用了34363张癌症患者的照片进行专项训练。直接通过一张面部照片,预测癌症患者的生存风险。 AI如何「预判生死」? 你可能会问,仅凭一张照片预测癌症患者还能活多久,这靠谱吗? 数据给出了惊人的答案。 首先,在高风险组,90天内死亡超半数。 在对3820名癌症患者的测试子集中,AI给所有人打出了生存风险评分。 结果显示,在得分处于最高区间(0.9-1.0)的122名极高危患者中, 有64人(高达52.5%)在拍摄照片后的短短90天内就不幸离世! 相比之下,在得分最低(0.0-0.1)的975名患者中,90天内的死亡率仅为2.1%。 在整体数据中,最高风险四分位组的死亡率,是最低风险组的3倍以上(调整后危险比HR 3.23)。 甚至时间线拉长到5年、10年,AI的预判依然准得可怕。 在5年生存率方面,被 FA
时间进入下半年,AI剧的商业价值正在被重新评估。品牌投放清单里,这个品类出现得越来越频繁,围绕它能不能成为长期营销资产的讨论也多了起来。 海蓝之谜就是一个典型样本。AI剧《惊!我和死对头有个孩子第二季》中,男主角祁宥成为海蓝之谜“推广大使”,品牌完全融入角色生活,并在剧内埋好了一键跳转的购买锚点,剧外,祁宥走入海蓝之谜直播间,“第一次约会送什么不踩雷”“老婆生日到底该送礼盒还是香水”等台词设计,更是让剧中人物关系成为了卖货的叙事主线。 除了品牌加速入场,AI短剧漫剧也开始玩转IP衍生。十月,《予你深情侵入余生》上线官方周边角色卡牌、角色同款手链,其中限量卡牌售价49.9元,共卖出了12000盒,销售额近60万元。 据DataEye口径,2026年前五个月国内AI剧漫剧市场规模突破220亿元,机构预计全年有望超过400亿元。但热闹的另一面并不温和,上半年仅抖音端新增的AI剧漫剧就超过22万部,播放破亿的只有1055部,以业内5000万播放为回本线,仅1.3%的新剧达标,按这一口径,超过98%的项目无法在上线半年内收回成本。 一边是真金白银的品牌进场和观众付费,一边是绝大多数制作方的亏损账本。继续争论这个品类“热不热”已经没有意义,真正值得拆解的是钱以什么名义进来,又沉淀在哪一环,这套被讲了大半年的“资产化”商业故事,究竟走到了哪一步。 海蓝之谜买的不是曝光位 而是一段可复用的角色关系 理解品牌为什么把预算挪进AI剧,先要看传统内容植入长期没解决的商业难题。 品牌出现在一部作品里越来越容易,被消费者记住却越来越难。一支TVC、一次口播、一个道具特写,停留不过几秒;内容播完,品牌与观众之间那点连接也随之散掉。每一轮营销从零开始,重复策划、制作、投放,预算花出去,很难留下属于自己的东西,这就是品牌内容反复被提及的“次抛”困境。 海蓝之谜与祁宥的合作,正是冲着这个困境去的。它没有只买一次剧内露出,而是把同一个角色关系放到剧内和剧外两个场景里复用。 第一层发生在剧内,产品被嵌入到了男女主关系发展的关键节点上,观众先通过人物故事认识产品,再顺着剧情兴趣进入同款购买链路,剧内直接埋好一键跳转电商的锚点。它和硬广的区别在于,营销语言被翻译成了人物关系和情绪节点,品牌信息不是剧情之外插进来的话,而是推动情节的一部分。 更能说明问题的是第二层,也就是剧外。祁宥走出剧情,空降海蓝之谜直播间,用剧情人设跟观众进行互动,以“从冤家到挚爱”的角色关系作为叙事主线,把人物情感成长和产品卖点绑在了一起,礼盒讲解自然融入,甚至用“男主替你送礼”的玩法,把送礼这个消费场景重新包装成角色互动,用类似“剧情售后”的玩法削弱了直播带货的生硬感。 值得注意的是,品牌并没有为直播重新拍摄一支广告,它调用的是剧集已经积累下来的人物认知和粉丝关系,以剧情共创同时满足剧粉和消费者的需求。 海蓝之谜的选择之所以有
这个双11,大模型表现得更为积极,先后直接上场。 赶在双11前夕,千问办公上线了电商版;10月15日,抖音电商宣布,今年双11将在豆包、今日头条等产品端分批次发放消费券,促销活动延伸至抖音App之外。此外,豆包还专设“双十一问豆包”导航栏。 消费者一端,变化也是直观的。 诸如,用户可以选择不打开搜索框,而是打开对话框,问一句“我想买个XX,有什么推荐”。 面对满减、全网最低价、现货,这些平台话术犹豫不决时,用户也会打开大模型问一问,进行甄别。 这届双11,或许又是一个分水岭。 01 双11,当“买什么”开始问AI 北京的李然今年双11的购物路径和往年不太一样。 李然发现,最近,豆包新增了双11“买前问豆包”对话框入口。点进去,显示“豆包惊喜补贴待领取”,功能包括“双11买什么”“商品对比”“按预算挑”等等。 豆包的介绍是,“买前查一查,避坑省钱”、“购物不决问豆包”。 抱着好奇的心,李然打开了App,“我想给爸妈买个按摩仪,预算800元左右,要操作简单的,最好能热敷。”随后,豆包给出了几个品牌的具体型号对比,末尾还附上了抖音商城的商品链接。 李然表示,这种AI体验,其实以前在传统电商平台也试过,“但豆包这么醒目的入口,是最近才发现的事情。以前,我喜欢在社交平台看测评,也会比价、查避坑指南,现在,也会听听对话框的意见。” 图:豆包双11专属福利对话框 来源:豆包APP《听筒Tech》截图 这不是个例。 在社交平台,今年双11,“问大模型买什么”的帖子也开始出现。有网友晒出用DeepSeek比较同一款吹风机在三个平台的价格。也有人让Kimi,根据自己秋冬敏感肌的描述生成护肤品清单,作为下单的参考。 “主要是,选择太多,犹豫不决。各家平台都在强调性价比,我有点迷惑。或许,可以请AI来帮甄别。” 当然,李然也尝试了淘宝站内AI电商功能。 双11期间,李然打开淘宝,直接向APP右上角的“AI助手”提出需求,“帮我列一份护肤清单,预算1500元,要适合敏感肌的抗老产品。” 很快,页面跳转至内嵌的“千问”,千问给出了一份包含成分分析、价格对比和优惠券时效的清单弹出,李然看了一眼,很快就下了单。 “淘宝AI助手的特殊和便捷之处是,它有我之前的消费轨迹和记录,推送就更加符合我的消费喜好。”李然坦言,“以前做攻略要两小时,现在感觉,AI比我还懂我。” 目前,李然的手机里,还有一份购物清单,包括便携咖啡机、降噪耳机、户外冲锋衣,每一项,李然都会标注“性价比最优”或“新品推荐”的标签。 “以前,直接感受到AI电商的,是一键换装和客服功能。现在AI能快速出购买方案,并且推得东西还算靠谱,也算一种进步。”李然表示。 不过,李然也坦言,自己并非依赖大模型电商购物形式,“有的商品之前消费过,我直接锁定购买就行了,不需要推荐。而参考大模型,也是犹豫不决,或者想要跳出推荐,想看到不一样的东西。
传了这么多年,苹果终于要给MacBook用上触摸屏了。 10月28日,苹果将在美国洛杉矶举行新一轮新品发布活动。根据目前曝光的信息, 这次活动的主角很可能是全新设计的MacBook Pro,除此之外,苹果还有望带来新款iPad mini、搭载M6芯片的14英寸MacBook Pro以及iMac等产品。 (图片来源:苹果官方) 不过相比常规的处理器升级,雷科技(ID:leitech)更感兴趣的还是那台传闻已久的触屏MacBook Pro。 按照彭博社记者Mark Gurman的爆料,新款MacBook Pro将采用OLED触摸屏,使用了五年的刘海屏设计也将更换成灵动岛,外观模具也可能会迎来改变。如果这个爆料属实,那这就是MacBook产品线近年来最大的一次设计调整。 但有意思的是, 早在十几年前,乔布斯就公开质疑过笔记本触摸屏的实用性,认为长时间抬手操作屏幕并不符合人体工学。 苹果后续也一直在强调MacBook和iPad有不同的交互逻辑。哪怕后来Windows阵营的触屏笔记本已经遍地开花,苹果依然没有改变自己的想法。 那么问题来了,为什么苹果偏偏选择在2026年改变主意? 坚持了十几年,苹果终于向触摸屏妥协? 其实对于笔记本电脑来说,触摸屏早就算不上什么新鲜技术。 早在十多年前,Windows阵营就开始大规模推广触屏笔记本。微软甚至专门围绕触摸操作调整了Windows 8的界面设计,希望通过一套操作系统同时覆盖传统PC和平板电脑。 随后,各大PC厂商也陆续推出了支持触摸、翻转甚至拆卸键盘的笔记本产品。 (图片来源:联想官方) 但实际效果如何,相信不少用过Windows触屏笔记本的朋友都深有体会。 触摸屏确实方便,比如浏览网页时直接用手滑动、查看照片时双指缩放,或者在屏幕上签个名,都比在触控板上滑来滑去要精准得多。 但一旦进入Excel、Photoshop这类需要大量鼠标和组合键操作的专业软件,触摸屏的优势就瞬间消失得一干二净。 毕竟传统PC的操作逻辑一开始就是围绕鼠标和键盘设计的,软件上的菜单、功能和工具栏也都为了可读性设计得非常紧密,用手指操作不但容易误触,而且长时间抬手触控屏幕也挺累的。 (图片来源:华为官方) 更重要的是,绝大多数笔记本用户根本没有形成触摸屏的使用习惯。 小雷自己用过不少支持触摸的Windows笔记本,刚拿到手时确实会觉得新鲜,但用不了多久,还是回到了键盘和触控板上。 这也是苹果此前一直拒绝给MacBook加入触摸屏的原因之一。不过根据目前的爆料,苹果正在针对触摸操作调整macOS的部分界面,例如当用户使用手指点击菜单时,系统可能自动放大对应的操作区域,方便用户选择;当用户切换回触控板时,界面又会恢复成传统的桌面布局。 如果这套方案真的能落地,那苹果至少解决了触摸屏笔记本电脑最难的一个问题:如何让触控操作和鼠标键盘共存。但问题还是那个问题