

> 四千万美元的注资仅仅是敲门砖。Runway东京总部的设立，实质上是一场对全球顶级视觉IP与二次元内容工业链的提前收割与战略卡位。

## 避开算力红海的降维打击

当硅谷的目光依然死死盯着OpenAI的Sora与各种千亿参数大模型时，Runway走出了一步极其刁钻的商业暗棋。四千万美元的投资额放在大模型烧钱的语境下甚至不够买几组H100计算集群，但这笔钱精准地砸向了日本东京，其背后的资本意图远比表面上的市场扩张要深远得多。

在这场生成式AI的牌局里，单纯拼底层算力与参数规模，Runway永远无法与背靠微软的OpenAI抗衡。与其在通用视频生成赛道上流血搏杀，不如直接切入全球最成熟、利润极高且极具文化壁垒的垂类生产线。日本动漫与游戏产业不仅拥有全球最庞大、最优质的视觉IP库，其重度依赖手绘与传统CGI的工业流水线也正处于急需降本增效的历史拐点。Runway在东京插旗，就是要将自己的算法引擎直接焊死在这些文化巨头的生产主板上。

![32.png](https://static.downly.cn/images/ddf6cb665db824f5481d6d7654e22310.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 抢夺创作者生态的数据护城河

数据是这一轮AI竞赛的石油，而高质量的商业级动画分镜、原画拆解与动作捕捉数据，是公开互联网上根本爬不到的暗网资产。通过设立本地化总部，Runway能够绕开冷冰冰的API调用授权，直接以“工业级生产力伙伴”的姿态，与日本各大动画工作室、游戏大厂建立深度绑定的联合实验室。

战略诉求　
- 独家数据反哺　获取最顶级的二次元动作韵律与光影构图数据，用于训练特化版的视频模型。
- 工作流垄断　将AI生成能力悄无声息地嵌入画师与动画导演的日常工具链中，形成极高的用户迁移成本。

一旦东映、吉卜力或索尼等巨头习惯了用Runway的底层引擎来生成中间帧或进行预演渲染，Runway就拥有了在这个千亿级市场中绝对的定价权。这种基于真实商业场景与创作者习惯建立起来的护城河，是再惊艳的单次算法Demo都无法撼动的。

![33.png](https://static.downly.cn/images/108003db2aecd5bf7db4e09b8b9a7c4b.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 动了谁的奶酪

Runway的东京突围战，无疑是给老牌数字内容创作工具厂商敲响了丧钟。Adobe在数字版权与合规化上的谨小慎微，使其在视频生成的落地推进上显得步履蹒跚；而本土的各种二次元AI创业公司，在面对带着硅谷顶级算法架构与充足弹药空降的Runway时，几乎毫无招架之力。

商业博弈的残酷之处在于，赢家通吃的法则在AI时代会被无限放大。Runway试图证明，谁能最先掌控某个特定文化圈层的内容生产管线，谁就能在后AGI时代成为真正的“数字好莱坞”。这场四千万美元的东京大考，不仅是Runway的生死局，更是全球影视工业权力向AI巨头让渡的首次大规模预演。

Runway砸四千万美元重仓东京　AI视频巨头暗战二次元产能革命



> **导语**
> 自动驾驶巨头 Waymo 完成 160 亿美元新融资，估值飙升至 1260 亿美元。凭借优于人类驾驶员 90% 的安全数据及稳健的规则驱动技术路线，Waymo 不仅稳固了美国市场，更计划于 2026 年进军伦敦与东京，加速全球商业化布局。

## 资本看好的安全护城河

Waymo 再次向市场证明了其作为自动驾驶领头羊的地位。随着 160 亿美元资金的注入，其估值在一年多时间内实现翻倍，达到 1260 亿美元。这一跃升背后，是 Waymo 扎实的安全数据支撑：在超过 1.27 亿英里的全自动驾驶测试中，其车辆造成的严重伤害事故率比人类驾驶员低 90%。

在技术路线上，Waymo 坚持“规则驱动”方案，利用激光雷达等多传感器融合技术，在预设的高精地图区域内实现极高的决策可靠性。这与特斯拉推崇的纯视觉“端到端”方案形成鲜明对比，Waymo 的稳健表现显然赢得了包括红杉资本在内的顶级投资机构的长期信任。

![Google_AI_Studio_2026-02-07T11_58_03.895Z.png](https://static.downly.cn/images/efa348b290a14aad65a169a0fbd9a7c8.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 从全美覆盖到跨国运营

目前，Waymo 的无人驾驶出租车已在旧金山、洛杉矶、菲尼克斯等美国核心城市常态化运营，并通过与 Uber 的合作进一步渗透市场。新一轮融资将为 Waymo 的 2026 年扩张蓝图提供充足弹药。

除了继续深耕美国本土，将服务延伸至达拉斯、华盛顿等十余个城市外，Waymo 正式将目光投向海外。公司计划在 2026 年登陆伦敦与东京，这标志着 Waymo 已经做好了应对复杂国际交通环境的准备，自动驾驶技术的全球规模化商用时代正在加速到来。

Waymo 估值冲破 1200 亿美元，自动驾驶开启全球扩张




> 导语：今日AI界热点纷呈，从谷歌为Gemini助手增加“记忆”功能以提供更个性化的服务，到Mistral AI发布性能更强的Medium 3.1多模态模型；从香港大学等机构开源OpenCUA框架让人人都能构建专属电脑管家，到字节跳动开源VeOmni框架提升多模态训练效率。同时，AI的应用场景也在不断拓宽，谷歌上线AI搜特价机票功能，Midjourney降低高清视频创作门槛，更有西班牙初创公司推出可在手表上运行的超微型模型。此外，谷歌也在Photos中引入新功能，帮助用户辨别AI生成内容，致力于提升数字世界的透明度。

## AI助手更懂你 谷歌Gemini迎来“记忆”与“隐私聊天”模式

谷歌为其AI助手Gemini带来了两项重大功能更新 “记忆”与“临时聊天”。“记忆”功能允许Gemini持续学习用户的偏好和信息，从而在未来的对话中提供更加个性化和贴切的建议与提醒，让AI助手成为真正的“私人助理”。而“临时聊天”模式则充分考虑了用户隐私，在该模式下的所有对话内容都不会被保存或用于模型训练，确保了用户在处理敏感信息时的安全性。这一更新旨在全面提升AI助手的智能化服务水平与用户的使用安全。

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## 创作门槛再降低 Midjourney向标准用户开放高清视频生成

知名AI创作平台Midjourney宣布重大更新，将其高清视频生成功能开放给所有标准订阅用户。此次升级不仅让更多创作者能够轻松制作出高质量的视频内容，还同步推出了批量创作和独立的Moodboards灵感管理页面等功能，极大地提升了创作效率和用户体验。同时，平台也优化了视频审核机制以确保内容合规。这一系列举措旨在让AI创作变得更加简单、高效，并激发更广泛的创意灵感。

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## 说走就走 AI帮你找特价机票 谷歌上线Flight Deals新功能

谷歌在其机票搜索服务Google Flights中集成了一项名为Flight Deals的全新AI工具。用户现在可以使用自然语言，如“下个月去东京的五日游最便宜的机票”，来直接搜索优惠航班。该工具会智能分析并根据节省百分比和价格进行排序，帮助用户快速锁定最具性价比的选择。此举不仅提升了用户预订体验，也被视为谷歌在日益激烈的旅游搜索市场中，利用AI技术巩固其领先地位的重要一步。

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## 人人都能拥有专属电脑管家 香港大学等机构开源OpenCUA框架

香港大学联合月之暗面、斯坦福大学等顶尖机构，共同开源了OpenCUA框架。该框架提供了一套完整的开发工具、数据和模型，旨在让开发者能够轻松构建和扩展个性化的计算机使用智能体（CUA）。这些智能体可以像真人助手一样操作电脑完成复杂任务，其性能在测试中已超越GPT-4o。OpenCUA的开源为人人都能打造专属的电脑智能助手提供了强大的技术支持，将极大推动计算机智能体应用的普及。

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## 火眼金睛辨真伪 谷歌Photos新增AI图像识别功能

为了应对日益泛滥的深度伪造和AI生成内容，谷歌Photos即将推出一项名为“How Was This Made”的新功能。该功能通过分析嵌入在图片和视频文件中的内容凭证，可以清晰地向用户展示该媒体是自然拍摄、经过AI编辑还是完全由AI生成。此举旨在提升数字媒体的透明度和真实性，帮助用户在信息爆炸的时代更好地辨别内容的来源与真伪，重建对数字内容的信任。

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## AI也能“塞进”手表里 西班牙独角兽发布两款超微型AI模型

欧洲AI独角兽公司Multiverse Computing发布了两款基于其CompactifAI压缩技术的极微型AI模型 “ChickBrain”（鸡脑）和“SuperFly”（苍蝇大脑）。这两款模型体积小到可以在智能手表、家用电器甚至PC等设备上离线流畅运行，目标是在极小的硬件资源下保留高效的实用性功能。该公司透露，已在与苹果、三星等主流设备制造商进行合作洽谈，未来我们身边的日常设备或将变得更加智能。

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## 性能全面升级 Mistral AI发布Medium 3.1多模态大模型

法国AI巨头Mistral AI重磅发布了其最新的Mistral Medium 3.1模型。新模型在性能上实现了全面升级，尤其在推理、编码及STEM（科学、技术、工程和数学）等专业任务上表现卓越，优于同级别的竞争对手。作为一个多模态模型，它不仅能处理文本，还能理解视觉输入。此外，模型内置的语调适配层使其能更好地满足企业客户的定制化需求，目前已通过Le Chat平台和API接口向开发者开放。

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## 加速多模态训练 字节跳动开源VeOmni框架

为了解决AI领域中多模态模型训练碎片化、效率低下的问题，字节跳动宣布开源其内部长期使用的VeOmni框架。该框架通过提供统一的API，巧妙地整合了多种并行策略，并优化了显存和计算效率，同时还支持前沿的蒸馏技术。这使得开发者在训练包含语言、视觉、视频等多种模态的AI模型时，能够显著提升训练效率和数据吞吐量，从而加速从研发到部署的整个流程。

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