

> 部门墙正在被提示词推平。当一线的销售开始用大模型直接生成竞品分析，当产品经理越过程序员完成基础代码，组织架构的彻底扁平化已不再是管理学神话，而是正在发生的现实。

一份来自OpenAI的声明如同投入职场深水区的一枚深水炸弹：越来越多的人正在利用ChatGPT去完成本不属于他们岗位职责的工作。在大众媒体还在讨论“AI会不会替代我的工作”时，职场内部其实正在发生一种更为隐蔽且残酷的演变——人类正在利用AI，疯狂掠夺其他人类的工作边界。

## 技能壁垒的消亡 “超级个体”的崛起

在传统的企业组织架构中，工种是被严格切割的。写代码是程序员的专属，画商业海报是设计师的特权，写文案归市场部管辖。这种分工的本质，是因为这些专业技能存在极高的学习门槛。但如今，大模型将这些壁垒粗暴地降维成了自然语言交流。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

典型场景　跨职能的降维打击。现在的职场常态是：一名懂业务逻辑的资深运营，通过调用高级数据分析插件，在五分钟内就能清洗并输出一份原本需要数据分析师跑半天SQL才能完成的报表；一名市场策划，用清晰的指令让AI生成了全套的活动落地页前端代码，直接跳过了与研发部门冗长的排期沟通。

这种现象带来的直接结果是沟通成本的断崖式下降。过去，跨部门协作往往充满了信息损耗与互相推诿；现在，员工发现，把需求向ChatGPT解释清楚，比向其他部门的同事解释要高效得多。工具的平权，正在催生出一批无需依赖庞大团队就能独立输出完整商业价值的“超级个体”。

## 组织架构崩塌 传统中层管理者的危机

当底层员工通过AI获得了极大的赋能，首当其冲受到冲击的并不是前线干活的人，而是那些依靠“信息差”和“资源调度”生存的中层管理者。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

演进趋势　Shadow IT（影子IT）的职场化。很多员工在跨界完成任务时，甚至没有上报公司，他们默默利用自己的AI工具流处理掉繁杂的跨界任务以获取更好的绩效考核。这导致传统的SOP（标准作业程序）彻底失效。企业发现，业务推进的速度变快了，但内部的工作流却变成了无法监管的“黑盒”。

务实的未来预测　在未来两年内，企业内部将不再以“岗位（Title）”来划分人群，而是以“工作流节点”来重新定义员工价值。那些只会单一技能、“守着一亩三分地”的专职人员将被边缘化；而具备极强业务拆解能力、能熟练驱使AI完成跨界组合拳的复合型人才，将吸走绝大部分的薪酬池。职场不再是齿轮配合的工厂，而将变成由少数超级大脑主导的游击战。

跨界掠夺战打响 ChatGPT正如何悄然瓦解传统职场边界



> SenseNova-Vision彻底打破了语言模型外挂视觉模块的拼接架构，用7B参数的MoT架构将四大视觉任务统一归化为多模态生成问题。这是机器视觉走向原生大统一的里程碑。

## 告别专用预测头 视觉任务大一统的工程奇迹

长期以来，计算机视觉（CV）领域就像一个极其割裂的五金店。你要做目标检测，就得接入YOLO；要做图像分割，必须请出SAM；要搞深度预测，又要换一套专属模型。即使是后来的多模态大模型，本质上也只是“语言大脑”外挂了几个“视觉器官”，通过不同的专用预测头（Prediction Heads）来处理不同任务。

商汤此次全面开源的SenseNova-Vision，是一次对旧有CV工程范式的暴力强拆。

技术变革　彻底剔除下游专属预测头。
该模型将目标检测、OCR、关键点检测、3D重建等所有经典视觉任务，全部转译为“统一多模态生成问题”。在同一个共享的表征空间内，模型不再是按部就班地输出离散的坐标点或分割掩码，而是像生成一段流畅文本一样，直接“生成”出视觉结果。这种“All in One”的设计，在工程实现上是一次极简主义的胜利。

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## MoT架构解密 共享表征空间的降维打击

SenseNova-Vision之所以能以仅仅7B（70亿）的参数量横扫四大核心视觉任务，其核心机密在于底层的Bagel-7B-MoT微调架构。

传统的视觉语言模型往往在图文对齐上做文章，但缺乏对物理世界稠密几何信息的理解。商汤团队投喂了高达5000万条高质量指令数据，强行在模型的权重网络中刻画了从2D平面到3D深度的物理法则。MoT（Mixture of Tasks）架构允许模型在处理不同指令时，复用绝大部分底层特征提取参数。这意味着，当模型在学习如何进行图像分割时，它所积累的边界感知能力，会无缝泛化并反哺到目标检测与深度估计任务中。这是一种底层认知的融会贯通，而非简单的算力堆砌。

## 从拼凑到原生 下游开发者的效率革命

对于下游生态而言，SenseNova-Vision的开源相当于向市场投放了一台万能机床。过去，自动驾驶或工业质检团队需要维护一个包含数个异构模型的庞大Pipeline，光是模型间的张量转换和显存抢占就足以让算法工程师崩溃。

提效核心　一套权重解决所有问题。
现在，开发者只需要一句简单的自然语言提示词（Prompt），就能让同一个7B模型在极低的显存开销下，瞬间切换任务身份。这种基于指令跟随（Instruction Following）的视觉输出模式，大幅降低了传统CV落地的门槛。不过，作为代价，模型对提示词的措辞与格式定义变得极度敏感，Prompt Engineering将成为未来视觉工程师的必修课。

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## 务实预测 端侧AI与具身智能的新基座

商汤选择在这个时间节点开源7B量级的统一视觉模型，其战略意图极为清晰。7B是一个黄金参数量，它恰好卡在能够在主流边缘计算设备（如高阶车机芯片、工业机器人控制器）上流畅进行本地推理的甜点位。

务实预判　这款模型将成为下一代具身智能（Embodied AI）的最佳视觉基座。机器人不再需要为导航、抓取、避障分别部署三套视觉系统，一个统一的原生视觉大脑将接管所有的环境感知任务。计算机视觉的碎片化时代宣告终结，以生成式架构吞噬一切的“大统一时代”已经到来。

商汤开源统一视觉大模型 7B参数如何终结计算机视觉的碎片化时代



> 取消5小时使用限制的背后，是OpenAI面对复杂长链条推理任务爆发时的算力调配阳谋。GPT-5.6家族的Sol不仅是一次智力升级，更是一场精准的算力分级实验。

## 算力狂飙 48小时内逼爆旗舰模型容量

当OpenAI宣布暂时解除GPT-5.6 Sol的算力限制时，行业看到的是需求激增，但极客们看到的是底层算力架构承受的极端压迫。作为GPT-5.6家族中的旗舰推理模型，Sol的设计初衷并非简单的闲聊，而是为了解决跨文件代码编写、深度网络安全侦测以及长周期科学研究等复杂工作流。高达105万的上下文窗口与12.8万的超大输出Token限制，意味着每一次API调用都在对GPU显存带宽进行残酷的榨取。

在发布后的最初48小时内，大量基于Agent的自动化工具疯狂涌入。这些Agent往往需要持续数十步的逻辑推理与工具调用，导致Sol节点的负载瞬间达到峰值。取消使用限制并非意味着算力无限，而是OpenAI通过底层路由调度系统（Routing System）的优化，成功将部分闲置集群的算力池进行了重定向，从而勉强接住了这波流量海啸。

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## Sol与Terra和Luna 重新定义大模型算力阶梯

此次更新最核心的架构变革，在于OpenAI彻底抛弃了“单一庞然大物”的部署逻辑，转而推出了基于能力层级的梯队矩阵。

架构逻辑　将模型解耦为Sol（旗舰推理）、Terra（高效执行）与Luna（高速低成本）三个独立泳道。
这意味着开发者不再需要为了一个简单的格式转换任务去唤醒沉重的旗舰模型。Sol专注于解决需要长期记忆与纠错的硬核工程问题；Terra成为了性价比极高的常规代码审查与局部逻辑实现工具；而Luna则接管了海量、低延迟的基础文本处理。这种按需分配的漏斗形算力结构，极大缓解了OpenAI主服务器的并发压力，也为开发者提供了一把极具弹性的算力手术刀。

## 抛弃臃肿提示词 拥抱结果导向的工程哲学

伴随Sol的算力解禁，OpenAI同步释放了针对新架构的提示词工程指南。过去我们在GPT-4时代积攒的“咒语”正在失效。在Sol的逻辑域中，过度详细的中间过程干预反而会引发模型注意力的涣散。

核心改变　从“规定步骤”转向“定义结果”。
技术极客们在实测中发现，精简掉重复的格式指令和无用的前置示例后，系统提示词的长度缩减了40%以上，而评测得分反而提升了约15%。这意味着Sol内部的隐式推理规划器（Implicit Planner）已经足够强悍，能够自行在潜在空间中寻找最优解。开发者只需要设定清晰的退出条件（Stopping conditions）与验收标准，剩下的苦工完全可以交给模型自行闭环。

![13.jpg](https://static.downly.cn/images/52939672c7ee8177c706d8b5905501b9.jpg) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 算力涟漪 开发者生态的被迫进化

GPT-5.6 Sol全面登陆Amazon Bedrock等云基础设施，标志着前沿AI能力正在向企业级内网深度渗透。对于下游开发者而言，这场算力解封带来的是一次工作流的全面重构。

务实预测　未来的AI应用将高度依赖“深度路由”机制。开发者必须在代码中构建智能分发层，将需要深度架构思考的任务路由给Sol，将重复性劳动分发给Luna。同时，更加可预测的Prompt Caching（提示词缓存）机制的引入，将迫使企业重写现有的系统架构，以最大化利用30分钟的缓存存活期来削减API成本。在算力阶梯日益分明的今天，不懂得精算Token经济学的开发者，终将被高昂的账单淘汰。

OpenAI解禁GPT-5.6Sol算力封印 旗舰模型需求激增背后的算力账本



> 从模糊的像素拼凑到原生 4K 的丝滑跃升，Runway 此次模型更新精准切中了视频生成最棘手的时间帧连贯性难题。这不是简单的清晰度升级，而是底层扩散架构向物理世界规律的一次深度重构。

## 暴力美学与架构优化的平衡

对于视频大模型而言，分辨率从 1080P 跃升至真正的原生 4K，绝不仅仅是将算力规模放大四倍那么简单。在扩散模型（Diffusion Models）的潜在空间（Latent Space）中，维度的激增会导致计算复杂度的指数级爆炸，极易产生画面崩溃或色彩失真。

Runway 此次推出的 Seedance 4K 等模型，在底层架构上放弃了简单粗暴的“逐帧放大”路径。它引入了更深层次的三维注意力机制，将时间维度与空间维度进行了联合编码。这意味着模型不再像一个快速翻页的画册，而更像是在一个连续的流体空间中直接雕刻光影。这种架构的优化，使得 4K 细节的生成不再依赖后期的超分辨率修饰，而是从源头就具备了高清晰度的基因。

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## 拆解时间轴注意力机制

过去，AI 视频最令人诟病的就是“物理定律的崩塌”，比如人物多长出一根手指，或者背景物体在镜头平移时莫名融化。Seedance 模型的核心突破，在于极大增强了“时间轴注意力”（Temporal Attention）的权重。

技术亮点　当模型生成第 60 帧时，它能以极高的精度回调并对齐第 1 帧的物理特征。这就好比给 AI 戴上了一副“记忆眼镜”，让它在渲染每一根发丝的飘动轨迹时，都严格遵循前序帧设定的物理规律。这种一致性的突破，彻底解决了长视频生成中常见的角色变形问题，让 AI 生成的内容终于达到了可信的观感阈值。

## 渲染管线前置与影视后期变革

Runway 的这波技术推进，正在悄然重塑影视制作的渲染管线。以往，高质量的特效需要经过建模、材质、灯光、渲染农场计算等漫长且昂贵的流程。如今，Seedance 4K 的表现力使得某些特定的视觉概念可以直接“端到端”生成。

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## 算力成本与本地化部署的博弈

然而，技术的狂欢背后是冷酷的算力账本。原生 4K 视频的生成对显存带宽提出了极其苛刻的要求。对于广大创作者而言，如何在云端高昂的调用费用与漫长的排队等待中找到平衡，依然是个未知数。Runway 必须在模型参数量与推理效率之间进行极限微调，否则这项足以载入史册的技术突破，只能停留在炫技用的宣传片中，无法真正普及到每一个极客的桌面上。

Runway 连发三款新模型 Seedance 4K 突破视频生成时空一致性瓶颈



> 谷歌将端侧模型直接嵌入底层系统，APP孤岛被彻底打通。手机与手表的交互逻辑从被动触控进化为主动感知，重构了二十亿智能设备用户的生活流。

## 跨越APP孤岛的系统级感知

长期以来，我们的智能设备都被分割成一个个互不联通的信息孤岛。定闹钟打开时钟，订外卖打开应用，回邮件切换软件。Android 17与Gemini Omni的底层融合，终于彻底终结了这种充满机械感的传统人机交互。谷歌此次的野心不在于提供一个更聪明的语音助手，而是让AI化身为整个操作系统的神经中枢。

底层全模态整合带来的最直观冲击，是彻底消灭了界面切换的繁琐。当你在屏幕上浏览一篇复杂的财务报告时，只需简单的一句口令，系统级的AI就能直接提取屏幕上的图表数据，自动跨应用调取邮箱通讯录，并以你的口吻起草好一封汇报邮件。这一切都在系统的底层流转中悄无声息地完成，没有应用间的互相跳转，没有复制粘贴的割裂感。操作系统真正具备了“看懂你在看什么，听懂你在说什么”的连续感知能力。

## 穿戴设备的算力解放与多模态革命

如果说手机端的变革是提效，那么Wear OS 7集成Lyria 3则是对可穿戴设备使用场景的降维重构。受限于屏幕尺寸与电池容量，智能手表过去仅仅是一个昂贵的通知接收器和粗糙的健康记录仪。而现在，Lyria 3专为超低功耗场景优化的端侧多模态能力，让手表变成了全天候附着在手腕上的智能副脑。

设想这样一个场景　你在嘈杂的异国街头问路，手腕上的设备不再需要你笨拙地点击翻译应用，Lyria 3能够通过实时环境音效的被动收听，主动在表盘上投射出关键的方向指引和母语翻译。甚至当你在超市看着货架上复杂的配料表发呆时，只需用手表的摄像头扫过，系统就会根据你此前设定的健康指标，在耳边轻声提示该食品是否符合你的无麸质饮食标准。这种无缝介入生活的全模态感知，彻底剥离了人与机器之间的数字隔膜。

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## 传统服务类应用的集体死亡倒计时

系统级AI的全面接管，对广大普通用户而言是极致的便利，但对成千上万的第三方应用开发者来说，却是一记沉重的丧钟。那些仅仅依靠信息差、工具属性或简单的API封装来获取流量的应用，将在Android 17的生态中被迅速边缘化甚至抹杀。

当操作系统本身可以直接通过理解用户的模糊意图，自动在后台调取各家服务接口完成比价、下单、支付的闭环时，用户将不再需要打开独立的电商或差旅APP。大量传统的打工人，特别是从事简单客服、日程助理、初级数据整理的人员，会发现自己的工作流被这些嵌入设备底层的Agent彻底取代。未来的数字世界将只剩下两类企业　提供底层算力和模型巨头，以及提供实体服务履约的线下商家。中间的软件渠道商将被系统级AI无情吞噬。

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## 硬件无感化与个人数据主权的未来

谷歌的这场系统革命，实际上在推演一个极其激进的未来　硬件的存在感将无限降低，直至彻底隐形。用户不再是在使用某一部特定型号的手机，而是在访问一个时刻伴随自己的数字分身。

然而，当一个系统能够24小时不间断地看你所看、听你所听时，个人数据主权将面临空前的挑战。这也是端侧模型爆发的最核心原因　为了避免隐私灾难，所有的敏感推理必须在本地完成计算而不上传云端。Android 17的成功与否，不再取决于它的动画有多流畅，而是取决于它能否在本地芯片有限的算力下，精准且安全地处理这海量的隐私数据流。一场属于全体人类的数字生活方式大迁徙，已经不可逆转地拉开了帷幕。

安卓十七与Wear OS七系统级全模态AI对终端交互的彻底颠覆



> 拆掉私有化城墙，监管机构通过开放API强行拉平了超级应用与初创AI公司的起跑线。这不仅是对Meta流量霸权的削弱，更是C端用户与AI交互方式的全面洗牌。

长期以来，坐拥几十亿月活的WhatsApp就像是一座守卫森严的数字孤岛。Meta在这座岛上拥有绝对的生杀大权，决定着用户能体验到什么样的服务。然而，欧盟近期挥出的一记监管重拳——强制要求Meta向第三方AI助手免费开放WhatsApp接口，彻底炸毁了这堵高墙。这不仅仅是一场法律层面的博弈，它将以前所未有的烈度，颠覆普通打工人与智能助手的交互工作流。

体验切片　被彻底解放的对话框
想象一下未来的工作场景。你无需再频繁地在微信、Slack、ChatGPT以及各类专业软件之间疲于奔命地切换。当WhatsApp的接口被迫向全生态敞开，这个原本纯粹的聊天软件将蜕变成一个万能的“数字总机”。
你可以直接在与客户的聊天窗口中，@一个由第三方创业公司开发的法律合规AI，让它瞬间审查刚发来的合同文本；紧接着，再@一个专业的财务AI模型，直接在对话框里生成报价单的利润率分析。用户不再需要去适应各个独立App的复杂UI，所有的AI能力都将降维到最朴素的自然语言对话中。工具的边界被彻底融化，工作流的载体从“桌面软件”变成了“聊天流”。

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流量洗牌　超级App沦为底层通道
对于Meta而言，这是一个充满苦涩的时刻。原本他们寄望于通过自家的Meta AI独占这几十亿用户的流量入口，进而构建自己的AI帝国。但欧盟的强硬态度让超级App一夜之间沦为了“修路者”。
免费开放接口意味着，哪怕是车库里只有三个人的AI初创团队，也能立刻让自己的智能体触达全球最庞大的用户群。这极大地削弱了巨头的分发垄断权。未来，决定一个AI应用生死存亡的，不再是它能不能挤进巨头的应用商店，而是它的响应速度、专业深度和情感共鸣能力。

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颠覆饭碗　被吞噬的SaaS软件行业
这场变革的涟漪将深远地影响现有的商业模式。首当其冲的将是传统的轻量级SaaS软件。当CRM（客户关系管理）、日程排班、基础客服甚至轻量级项目管理都可以通过第三方AI助手在WhatsApp内部完美闭环时，大量UI繁琐、需要单独下载注册的B端软件将被毫不留情地淘汰。用户与AI的连接路径被缩短到了极致，在这个效率为王的时代，任何多余的操作步骤都将成为产品死亡的直接原因。

欧盟强制Meta免费开放WhatsApp接口重塑AI助手分发格局



> 补丁生成功能让AI从“提供建议的旁观者”正式转变为“直接修改代码的执行者”，软件工程的协作模式正经历一场由人机对话向机器主导修改的深刻革命。

## 体验重塑 告别复制粘贴的碎步迭代

对于全球数以千万计的开发者而言，大语言模型辅助编程已经不是新鲜事，但在今天之前，这种协作始终存在着一层物理隔阂。当你要求AI修复一个复杂的系统级Bug时，过去的模型只能在聊天框里生成一段段零散的代码片段。程序员不得不像裁缝一样，手动将这些代码块复制粘贴到本地编辑器中，仔细比对缩进、寻找插入点，甚至因为少复制了一个括号而导致满屏报错。

OpenRouter全新上线的生成文件补丁（Patch）功能，彻底终结了这种原始的碎步迭代。微观特写　现在，当你输入需求后，大模型不再喋喋不休地解释代码逻辑，而是直接输出一个标准格式的Diff文件。开发者只需在终端里敲下一行极简的 `git apply` 指令，所有的增删改查便瞬间融入本地工程。从“告诉你怎么改”到“直接帮你改好”，这不仅仅是少按了几次Ctrl+C与Ctrl+V，而是AI首次真正理解并介入了现代软件工程的版本控制流。
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## 协作流转 自动化代码合入的觉醒时刻

这项功能的上线，正在从底层重塑研发团队的代码审查与协作工作流。过去，代码的提交与合并需要经过严密的人工Review，高级工程师需要逐行审查初级程序员的代码逻辑。而如今，大模型已经可以通过补丁文件直接向代码库发起合并请求（Pull Request）。

在这个全新的工作流中，IDE（集成开发环境）的角色将被重新定义。未来的编辑器不再只是一个编写代码的画板，而是一个智能的补丁管理控制台。开发者的核心精力将从“编写逻辑”转移到“验收成果”。你可以随时调出AI生成的历史补丁版本，像预览图片一样预览代码结构的变动，不满意的部分直接退回重塑。这种工作流的转变，极大地压缩了从需求提出到代码交付的反馈周期。
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## 行业冲击 传统饭碗的生存危机

每一次生产力工具的质变，都伴随着行业分工的阵痛。当大模型能够精准地生成多文件跨文件调用的补丁时，软件外包行业和初级开发者的生存空间遭到了前所未有的挤压。

变革预判　那些依靠简单接口对接、页面切图和重复性重构工作谋生的初级程序员，将很快发现自己的产出效率远不如一个自动化的补丁生成流水线。未来的软件开发团队将变得极其精简，一个架构师加上几个负责把关的资深工程师，配合深度集成的AI工具链，就能完成过去几十人团队的开发任务。自动化代码合入将成为开发工具链的标配，代码世界正加速进入少数精英指挥海量AI劳工的新纪元。

OpenRouter上线文件补丁生成功能 程序员代码交付流迎来质变



> 尽管谷歌掌舵人对AI重塑搜索的未来描绘得无比绚丽，但隐藏在智能摘要背后的，是传统内容生态可能彻底崩塌的隐蔽代价与零和博弈。

## 刺破公关话术 零点击搜索的真实代价

在近期的访谈中，谷歌CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）不断对外释放安抚性的公关话术，坚称AI搜索最终将有助于互联网生态的繁荣。然而，如果剥开这层美好的滤镜，冷血的商业现实却呈现出另一番景象。

随着AI Overviews（智能摘要）和各类具备执行能力的Agent全面接管搜索入口，用户正在迅速步入一个“零点击（Google Zero）”时代。当大模型在搜索结果页直接给出了整合后的完美答案，甚至替用户完成了预订、比价等操作，谁还会去点击下方那些长长的蓝色链接？皮查伊口中的“技术演进”，在无数依赖搜索流量生存的中小站长和媒体眼中，无异于一场直接切断其呼吸机的流量掠夺战。
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## 流量截断 创作者生态的涸泽而渔

行业狂热者往往选择性无视一个根本矛盾　AI大模型的聪明才智，全部建立在对人类优质内容的无偿“吞噬”之上。现有的互联网内容生态之所以能够运转，靠的是“内容换取流量、流量变现生存”的脆弱闭环。

如今的AI搜索正在极其高效地打破这个闭环。模型抓取了创作者的心血，将其咀嚼后直接喂给用户，却将流量截留在了自己的护城河内。这种涸泽而渔的做法，势必导致严重的隐性代价。当内容生产者失去商业回报，优质原创内容的供给将不可避免地枯竭。试问，当全网充满着机器互相洗稿生成的AI垃圾时，五年后的谷歌，拿什么数据来继续训练它引以为傲的新一代Gemini？

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## 左右互搏 谷歌自身商业模式的达摩克利斯之剑

更具讽刺意味的是，这场变革也动了谷歌自己的奶酪。无论字母表公司如何标榜自己在AI领域的先发优势，其帝国最核心的印钞机依然是传统的搜索广告。

用户不跳转网页，意味着传统的点击广告展示率将出现断崖式下跌。如果Agent自动替你完成了购物，原有的竞价排名机制该如何安插广告位？这是一个极度危险的左右互搏困境。谷歌目前试图在提供AI直接回答与维持广告收入之间走钢丝，但这种平衡极其脆弱。大众应当保持清醒的预判，AI搜索非但不会创造一个皆大欢喜的乌托邦，反而正在加速引爆一场涉及版权争议、反垄断监管以及旧有互联网商业模式崩盘的连环大地震。

劈柴的乐观与谷歌的暗礁 零点击搜索时代的流量反噬危机

StabilityAI推出的文本到图像生成AI

Stable Diffusion

Google Veo 3 / 3.1 是 Google DeepMind 推出的最新一代生成式视频模型。

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