

> OpenAI通过Sol与Luna两款低成本模型直接将旗舰调用门槛腰斩，意在全面封堵开源阵营与二线厂商的生存空间。

OpenAI毫无预警地向全球开发者抛出GPT-6系列两款主力模型Sol与Luna，其API调用成本相比GPT-5.6骤降50%，同时在基准评测中保持了对上一代旗舰的全面压制。这一举动并非单纯的技术迭代汇报，而是经过精密商业计算后的战略突袭。过去半年内，开源社区与一众垂直模型初创企业依靠轻量级蒸馏与低廉调用费切走大量应用层客户，而GPT-6双模型的降价出击，正在将原本维持微妙平衡的企业级API市场推向残酷的存量消耗战。

## 算力护城河兑现为倾销特权

**底层毛利重构**　OpenAI能将API单价减半且维持基准优势，核心支撑在于其定制化推理基础设施的能效跃迁与混合专家架构的极致稀疏化。算力开销的骤降使OpenAI具备了类似实体工业巨头的规模效应，通过将基础设施的边际成本压至极低水平，把行业技术溢价迅速转化为价格杠杆。

**战略防御转向全线围堵**　此次定价格局的重塑，彻底打碎了二线模型厂商以性价比立足的幻想。以往初创企业通过降准降质来提供廉价Token的商业闭环瞬间失效。面对OpenAI兼具头部性能与地板价格的组合拳，中小模型提供商的客户留存成本将呈指数级上升。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## API通缩周期下的阵营分化

**二线基座厂商被迫退守私有化**　对于缺乏万卡集群调度能力和充沛资金弹药的独立大模型团队而言，在公有云通用API赛道与头部巨头拼消耗已无胜算。这些团队不得不加速转型，退守至金融、医疗等对数据合规与本地化部署有严苛要求的私有化交付场景，以高定制化的集成服务避开公有云的烈火。

**应用层超级入口迎来洗牌窗口**　底层推理成本的腰斩直接拉高了上层应用的毛利空间，依托通用大模型构建垂类Agent的企业现金流状况将得到实质性改善。然而这也意味着模型调用层面的差异化荡然无存，下游企业的胜负手将彻底剥离技术依赖，完全转移至专有业务数据飞轮的构建与实际业务流的绑定深度。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

在这场没有硝烟的定价战役中，OpenAI正在用资本与工程效率的双重杠杆构筑起不可逾越的高墙。通用大模型的淘金热潮正在终结，取而代之的是公用事业化基础设施对整个生态的强力收割。

OpenAI祭出GPT-6双子星 定价腰斩开启清场式价格战



> 跨软件感知彻底重塑人机协作链路，端侧数字执行官让传统割裂的桌面应用生态面临格式化。

苹果正式推出搭载新一代 Apple Intelligence 的全新 Siri AI 测试版。这一次，它终于不再是机械执行固定语音指令的单点功能助手，而是蜕变为拥有全屏感知、上下文联想与跨应用任务编排能力的系统级代理。这场看似迟到的硬件级大模型落地，正以极度细腻的操作切片，粗暴击穿现代白领被数十个软件孤岛切割得支离破碎的日常工作流。

## 告别碎片跳转 屏幕意图驱动的一体化操作

**跨应用调用链条闭环**　在全新测试体验中，用户无需在聊天软件、日程表与办公套件之间来回复制黏贴。面对一段杂乱的跨时区会议纪要，Siri AI 能够在理解屏幕文本意图的瞬间，自主调取备忘录整理核心结论，查询日历确认空闲档期，并在邮件草稿箱中拟定确认函等待确认。软件界面的边界开始消融，操作焦点从找应用回归到办事本身。

**微粒化个人知识图谱重构**　基于端侧安全沙盒的深层索引，系统悄然将分散在相册、本地文档和即时通讯中的非结构化碎片串联成网络。当用户抛出一句寻找上周讨论工业设计的蓝图时，它能够跨越矢量工具缓存与沟通记录，精准定位核心素材。这不仅消灭了繁琐的归档劳动，更让每个人的硬件设备演变为具备专属记忆的外挂大脑。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 中间层工具消亡与软件分发逻辑颠覆

**单点功能应用灭顶之灾**　过去数年依靠跨屏协同、自动化脚本提取、日程聚合生存的工具类软件公司将面临系统级清场。当底层操作系统本身能够无缝理解并替代一切基于界面模拟的流程自动化时，寄生于生态缝隙中的轻量级效率工具几乎失去了立足理由。

**开发者转向语义接口供给**　应用商店传统的下载排位机制正在加速失效。未来软件开发者的核心任务将不再是争夺前端用户的屏幕驻留时长，而是将业务底层逻辑打包为标准化的语义调用端点，谁能更顺畅地被系统级代理调度，谁才能在暗流涌动的隐形流量池中分得一杯羹。

当每一次屏幕唤醒都直接通向任务的终局，繁复的操作教程将彻底退出现代文明的历史舞台。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

人机交互逻辑已跨过图形界面最后的门槛，纯粹的意图传达正全面接管物理生产力。

端侧意图捕获与跨应用穿透 Siri AI 测试版打响桌面工作流革命



> 每分钟0.05美元的超低门槛叠加端到端原生流式音频，全面清算传统语音中间层与客服SaaS的生存空间。

在大模型多模态战火向物理现实交互蔓延的关键节点，OpenAI 毫无征兆地掷出一枚杀伤力巨大的商业重磅炸弹：推出全双工原生语音大模型 GPT-Live-1，并同步向全球开发者开放 API。该模型彻底摒弃了过往语音交互中令人生厌的机械卡顿与生硬停顿，实现了近乎零延迟的打断响应与情绪捕捉。更为致命的是其定价策略——每分钟仅需 0.05 美元。这一摧毁性的价格标签，无异于向建立在旧架构之上的整个语音科技产业链下达了清场通牒。

## 价格屠夫与端到端闭环绞杀

**级联架构产业链的黄昏**　在 GPT-Live-1 问世之前，市面上几乎所有的智能语音助手、AI 电话客服和陪聊产品，都依赖一套由三节车厢拼凑而成的流水线：语音识别转文字（ASR）、大语言模型处理文本（LLM）、文字转合成语音输出（TTS）。这种碎片化拼装方案不仅延迟难以突破一秒大关，而且在模态转换过程中丢失了全部语调、呼吸声和微小情绪。大量初创公司仅仅依靠拼装这三个接口做点工程胶水层就获得了千万级估值。GPT-Live-1 的端到端原生流式音频处理，直接把输入声波直接映射为输出声波，以单点技术替代彻底宣判了这一整条胶水层产业链的死刑。

**倾销定价切断防御护城河**　传统电信级智能客服系统与垂直类语音 SaaS 公司，其向企业客户收取的综合分钟单价通常在 0.15 美元至 0.50 美元之间，高昂的硬件采购与运维支出构成了其价格底线。OpenAI 凭借自建的大规模超算中心与高密度的模型推理吞吐，将全双工原生音频的边际成本压至每分钟 0.05 美元。这种极具侵略性的定价手段并非为了在短期内实现语音业务盈利，而是典型的平台级倾销策略——通过击穿行业地板价，迅速虹吸全球海量交互数据与开发者生态，在竞争对手建立起有效的工程防御前切断其现金流。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 交互生态收拢与企业服务利润重分配

**传统呼叫中心SaaS估值雪崩**　全球数百亿美元规模的呼叫中心与云客服软件巨头正面临系统性估值重估。当企业仅需数名工程师和简单的 API 接入即可搭建出具备五国语言流利切换、且对用户插话毫无抵抗延迟的专家级客服座席，高昂的坐席软件授权许可模式将遭遇不可逆转的抛弃。第三方软件集成商的溢价空间被压缩到极致，行业利润迅速向唯一的底层大模型基座集中。

**硬件入口主权争夺战升级**　随着语音交互体验真正跃过恐怖谷，智能手机、智能座舱、可穿戴设备以及家庭机器人的交互入口逻辑发生了根本扭转。硬件制造商原本试图通过自研语音模型构建私域围墙，但 GPT-Live-1 展现出的自然度与极低接入成本，正在制造巨大的商业诱惑与路径依赖。设备厂商面临两难抉择：接入 OpenAI 意味着放弃未来的人机交互核心控制权，沦为缺乏溢价能力的通用硬件外壳；拒绝接入则意味着在产品开箱体验上直接落后竞争对手一个时代。

平台巨头利用底层技术跃迁与极限成本优势对应用层实施的无情碾压，在此次发布中展现得淋漓尽致。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

在这场没有退路的基建洗牌战中，中间层软件厂商要么向着专有数据与硬件绑定的深水区死里求生，要么沦为巨头生态扩张脚下的微不足道的注脚。

OpenAI 推出全双工模型 GPT-Live-1 语音基建洗牌与中间层厂商大围剿



> 巨额可转债叠加管理层自掏腰包跟投，阿里巴巴在云端与大模型双线战场的背水一战，直接暴露了当前国内大厂算力焦虑与生态卡位的残酷现实。

阿里巴巴近期抛出了一份震撼市场的800亿港元可转债融资计划，并获得近3倍的超额认购。更为罕见的是，蔡崇信与吴泳铭等核心管理层选择直接跟投。在移动互联网红利触顶、核心电商业务面临激烈绞杀的当下，这笔天量资金的流向毫无悬念——全面押注 AI 基础设施与大模型生态。这不仅是一场补充弹药的财务操作，更是阿里在技术代际更迭期的一次战略级底牌尽出。

## 资本意图 算力杠杆与信心重塑

**云业务的防守反击**　阿里云作为国内市占率第一的云厂商，正面临前所未有的算力基建压力。大模型时代的云计算不再是简单的存储与带宽倒卖，而是极度重资产的智算中心军备竞赛。这800亿港元的核心使命，是抢在英伟达高端算力芯片供应出现更大变数之前，通过疯狂囤积硬件构建起绝对的算力规模壁垒，从而在下一代 AI-Native 应用的云服务竞标中掌握定价权。

**管理层深度利益捆绑**　蔡崇信与吴泳铭的个人跟投，是一次极其精准的市场情绪管理。在经历了一系列组织架构剧震后，资本市场迫切需要看到管理层与公司长期战略的利益一致性。自掏腰包不仅对冲了市场对可转债稀释股权的担忧，更是向外界传递了一个清晰的信号：阿里内部已经彻底统一战线，将 AI 视为不可失败的破局之战。
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## 巨头博弈的棋盘推演

**开源生态的价格战焦土**　阿里在开源大模型领域的激进策略，本质上是以利润换取开发者生态的控制权。这笔巨额融资将为通义千问系列提供充沛的降价空间甚至免费额度。通过在 API 调用端发起惨烈的价格战，阿里意图暴力清场，耗死那些没有造血能力的独立大模型创业公司，最终将剩余的开发者全部收编至阿里云的底层设施之上。

**估值逻辑的惊险跨越**　华尔街对阿里的估值模型正在经历痛苦的重构。如果这800亿港元的投入能够成功将阿里从一家“传统电商巨头”洗盘为“亚洲顶尖的 AI 基础设施提供商”，其市盈率倍数将彻底摆脱消费周期的引力。反之，若算力投资未能转化为实质性的云收入增长，巨大的折旧压力将成为压垮利润表的致命重负。
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在这个没有退路的牌桌上，阿里巴巴用800亿港元的筹码，买下了一张通往下一个十年的入场券，而真正的厮杀才刚刚开始。

阿里800亿港元梭哈AI 核心管理层跟投背后的防守与进攻



> 面对美系巨头试图通过底价倾销清场生态的图谋，中国大模型厂商放弃了参数堆叠的硬碰硬，转而在极致后训微调与百万上下文工程上撕开裂口，成功上演了一场教科书级别的非对称商业反击。

当OpenAI与Anthropic在硅谷打响血腥的价格拉锯战时，其核心诉求极其露骨——利用雄厚的资本杠杆将API调用成本打入地心，从而榨干所有竞争对手的现金流并彻底垄断开发者生态。然而，以DeepSeek V4 Pro和智谱GLM-5.3为代表的中国军团，并没有选择掉入这场算力消耗的绞肉机中，而是敏锐地调整了战略航向。他们通过“不换底座、只炼后训”的极端务实路线，在垂直场景的工程化落地中生生切断了美系巨头的垄断触手。

## 牌桌博弈 价格战背后的算力消耗战

**巨头绞肉**　OpenAI和Anthropic的降价逻辑，建立在他们对下一代模型训练资源拥有绝对掌控权的基础之上。他们试图将基础模型的推理能力彻底贬值为一种“廉价水电”，让应用层彻底放弃自研模型的念头。这种焦土政策虽然杀敌一千，但在缺乏革命性C端爆款的前提下，其实质也是在透支自身的商业造血能力，赌的就是谁的融资池最先干涸。

**非对称反击**　中国厂商的突围手法极其狠辣。智谱GLM-5.3和DeepSeek V4 Pro精准地抓住了企业级应用对“极长上下文”与“特定逻辑推理”的刚需。他们避开了极其昂贵的基础预训练阶段，将绝大部分算力倾注于高质量的RLHF（人类反馈强化学习）与多档推理架构的精雕细琢。以极低的训练成本换取在特定编程、长文本解析等高净值任务上与 GPT-4 掰手腕的实战性能。这种“外科手术式”的投入产出比，彻底打乱了美系厂商用资金壁垒封锁技术的节奏。
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## 全球算力割裂下的商业模式洗牌

**定价权转移**　随着国产大模型在长文本与多智能体编排（如DeepSeek Harness）领域的开源与低价策略奏效，全球大模型的定价体系正在发生不可逆的权力转移。西方的闭源巨头正在失去对“智能单价”的最终解释权，基础模型的商品化（Commoditization）速度被强行拉升。当底层模型的差异被抹平，价值创造的重心将不可避免地向数据私有化与行业精调环节滑落。

**应用层反哺**　这场价格战的终局，大概率会演变为“模型层亏损揽客，应用层收割利润”的畸形生态。中国厂商通过提前布局智能体应用脚手架与企业私有化部署工具，正在将单纯的API售卖转化为深度的业务流绑定。当巨头们还在计算每百万Token的微薄利润时，突围者们已经开始按企业业务指标的提升来收取高昂的技术服务费了。
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在这场没有硝烟的算力冷战中，中国厂商的非对称战术证明了一个残酷的商业真理：在技术的普及期，笑到最后的往往不是那个手握最锋利长矛的人，而是那个能以最低成本批量制造弓箭的工匠。

中美大模型价格战白热化 DeepSeek与智谱的非对称突围路线



> 支付巨头用真金白银承认了AI时代传统风控的彻底失效。以行为生物识别对抗生成式伪造，本质是一场从“事后拦截”向“源头阻断”的数据抢夺战。

Visa 豪掷 24 亿美元将 AI 防诈骗公司 BioCatch 收入囊中，这笔看似常规的金融科技领域并购，实则暴露出全球支付网络在生成式 AI 狂潮下的极度恐慌。每月高达 190 亿次的交互分析数据，昭示着金融风控的逻辑已经发生了底层变异。传统基于密码、设备指纹甚至静态生物特征（人脸、指纹）的防御体系，在 Deepfake 和自动化恶意脚本面前已经形同虚设。

## 并购核心逻辑 填补行为数据的空白

在这个一切皆可被 AI 完美伪造的时代，Visa 清楚地意识到，静态数据的护城河已经干涸。你能伪造一张脸、克隆一段声音，甚至买到一整套设备指纹，但你很难完美复制一个人拿着手机时的微小倾斜角度、手指滑过屏幕的加速度，以及在输入密码前那微秒级的停顿习惯。

防御升维　BioCatch 的核心价值在于它掌握了海量的“人类无意识行为”数据。Visa 斥巨资买下的并非单纯的反欺诈算法模型，而是全球最庞大的行为生物特征库。通过这笔收购，Visa 直接将防御阵线从支付发生的那一瞬间，前置到了用户打开 App 浏览页面的漫长过程中。这种连续性的行为验证，是防御 AI 自动化攻击的唯一有效武器。

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## 攻防战升级 用魔法打败魔法的闭环

金融诈骗已经高度产业化，黑产团队同样在使用大模型批量生成诱导话术、自动化突破风控规则。Visa 此举是典型的“用魔法打败魔法”。整合 BioCatch 后，Visa 的底层清算网络将嵌入实时的 AI 对抗引擎。

战略威慑　这意味着，当一笔交易发生时，模型分析的不再只是交易金额和商户风险，而是这笔交易发起者的底层交互逻辑是否具有“机器特征”或者“受胁迫特征”（例如异常的犹豫、极端的滑动速度）。Visa 正在构建一个自闭环的生态系统，在这个系统中，黑产的每一次试探都会转化为训练 Visa 自身防御模型的优质语料。

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## 行业洗牌预判 独立反欺诈厂商的黄昏

Visa 的这场收购打响了金融基础设施巨头清场的第一枪。对于那些依旧孤军奋战的独立反欺诈 SaaS 服务商来说，这无疑是一个危险的信号。当支付通道本身集成了最顶级的 AI 防御能力并将其作为底层标准服务时，独立的风控厂商将失去溢价空间。未来，安全防线将越来越集中于掌握全链路数据流的超级巨头手中，中小型网络安全公司的最终归宿，或许只有被并购这一条狭窄的出路。

Visa斥资二十四亿美元收购BioCatch重构金融防御阵线



> 资本向头部极限聚拢的马太效应彻底显现，五百亿级单轮融资不再是单纯的财务补充，而是通过算力军备竞赛建立绝对护城河的核威慑。

当市场传出 DeepSeek 重启第二轮 500 亿元融资、投前估值拟升至 5000 亿元的消息时，整个本土大模型赛道的呼吸都为之一滞。这不仅仅是一个天文数字的估值游戏，更是中国大模型战场进入残酷淘汰赛的发令枪。在经历了百模大战的喧嚣后，底层大模型桌上的筹码门槛，已经被顶级玩家单方面拉升到了普通企业连看牌资格都没有的境地。

## 估值溢价逻辑 低价策略倒逼的算力杠杆

5000 亿估值的基础，并非单纯的技术指标领先，而是 DeepSeek 在过去几个月中通过极端激进的 API 定价策略，彻底击穿了 B 端市场的心理防线。这种几乎违背传统商业常识的低价倾销，本质上是一种极为高明的降维打击。

商业意图　通过低价策略，DeepSeek 虹吸了海量的开发者与企业级调用需求。数据的飞轮一旦高速运转，其反向优化模型的能力便成倍增强。此时进行的 500 亿元巨额融资，其核心目的只有一项——将数据优势转化为算力壁垒。在英伟达高端芯片获取依然存在摩擦的背景下，手握巨量现金意味着可以扫断市场上的可用算力资源。这不是在购买服务器，而是在买断竞争对手的生存空间。
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## 资本站队倒计时 二三梯队的淘汰前夜

对于风险投资机构而言，大模型赛道已经从“全面撒网”进入了“极限防御”阶段。五百亿的单轮融资额度，足以抽干当前市场上大部分活跃的科技投资基金的弹药库。这也是 DeepSeek 的阳谋所在。

博弈焦点　当大部分资金被迫或者主动向头部聚集时，那些缺乏造血能力、依然依赖外部输血来维持 GPU 集群运转的二三线大模型公司，将面临瞬间休克的风险。资本的冷酷在于，一旦确认了领跑者，对于跟随者的抛弃往往是不留情面的。这 500 亿元的注资，不仅是对 DeepSeek 的选票，更是对场内其他玩家的死亡判决书。并购、重组或者彻底转型为应用层公司，将成为绝大多数底层大模型创业者的唯一出路。

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## 务实预测 重构ToB市场定价权

如果本轮融资顺利交割，DeepSeek 将获得在极长周期内不计成本进行模型迭代的特权。短期内，B 端市场的模型调用价格将维持在极低水平，这对于下游应用开发者是巨大的红利。但从长远来看，一旦通过资本与算力的双重杠杆完成了市场清场，掌握绝对话语权的寡头必将重新定义商业规则与数据抽成比例。大模型的权力中心，正在以不可逆的姿态完成最后的收敛。

DeepSeek冲击五千亿估值背后的本土大模型资本阳谋



> 随着合理使用抗辩在德国法院折戟，AI音乐生成器的高光时刻戛然而止。当无版权训练数据的灰色地带被法律强光照亮，生成式艺术的低成本神话即将破灭。

## 核心事件还原 伪命题的法律审判

在过去半年里，Suno等AI音乐生成应用凭借一键生成爆款单曲的能力，在全球狂揽数亿融资，甚至被投资人吹捧为“音乐界的ChatGPT”。然而，这一路狂飙在德国法院的法槌下撞上了南墙。

根据最新裁定，德国法院明确认定AI音乐生成器Suno在未经授权的情况下，抓取受版权保护的音乐用于模型训练构成侵权。最引人注目的是，Suno法务团队试图依赖的“文本与数据挖掘（TDM）例外”及“合理使用（Fair Use）”抗辩，被法官以证据不足及损害原作者市场利益为由当庭驳回。这一判决直接撕破了生成式AI长期以来用“技术创新”掩盖“数据剽窃”的遮羞布。

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## 祛魅批判 被刻意隐瞒的合规成本

整个硅谷的生成式AI叙事，都建立在一个危险的默契之上：先无偿抓取全网数据练出神级模型，等大局已定再去交一点微不足道的罚款。但音乐行业的反击，远比想象中猛烈。

致命隐患　虚假的零成本扩张。Suno能够迅速迭代出惊人的乐理理解力与人声合成度，靠的绝不是几行天才代码，而是对人类过去一百年工业化音乐制造成果的无差别吞噬。环球音乐、索尼音乐等三大唱片公司手握全球最密集的版权库，他们绝不会允许科技公司用自己的数据训练出替代品，再反过来抢夺流媒体的收益。德国法院的判决，仅仅是全球版权围剿的第一枪。

更深层的危机在于合规机制的缺失。大模型一旦训练完成，其神经网络的参数就像已经烤好的蛋糕，无法单独剥离出某一位歌手的声音数据进行“退订”。这意味着，一旦被认定侵权，Suno面临的不仅仅是赔偿，甚至可能是核心模型被强制要求销毁重建的灭顶之灾。

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## 务实的未来预测 妥协与被收购的宿命

AI音乐生成工具的未来，绝不会像短视频平台那样野蛮生长，它必然要经历一场残酷的洗白运动。

行业拐点　天价授权费将成为清场工具。为了生存，AI音乐初创公司必须坐上谈判桌，向版权巨头缴纳巨额的历史数据授权费。这笔开销将直接抽干大部分公司的现金流。未来的AI音乐赛道，将不再是比拼算法创新的极客游戏，而是彻底沦为财力比拼的重资产行业。

终局预演　沦为唱片工业的附庸。像Suno这样失去“白嫖”优势的初创公司，最终的归宿很可能是被传统唱片巨头或拥有庞大版权库的流媒体平台（如Spotify、Apple）收购。巨头们会将其包装成内部的创作辅助工具，用于批量生产免版税的背景音乐，而普通用户想要通过AI随心所欲生成流行金曲的美梦，将在层层封锁的版权高墙前化为泡影。

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