库迪的9.9元退场后，没想到华莱士竟以一种“另类”姿态接棒，再度搅动中国咖啡市场的格局。同样是9.9元，却并非一杯咖啡的售价，而是美式咖啡的包月价格。理论上，用户每月最多能喝到210杯，折算下来，单杯咖啡的价格还不到 5 分钱。华莱士这是失去理性了吗？难道是想做慈善？但凡你有一丝这样的想法，就已然掉进了它精心设计的这场 “咖啡赌局” 中。赌流量当各大媒体纷纷关注、互联网用户主动热议华莱士9.9元咖啡包月的话题时，华莱士便已拿下了这场赌局的*局。华莱士的主营业务是平价西式快餐，主打汉堡、薯条、炸鸡与可乐等产品。在此之前，鲜有咖啡消费者会主动到华莱士点咖啡，甚至不少人根本不知道华莱士还卖咖啡。此次9.9元包月活动的推出，标志着华莱士真正入局中国咖啡赛道。它将原本用于投放广告的资金，转而补贴精准用户，不仅形成了长期的社会关注度，传播效果也远非单纯打广告可比。目前，华莱士在全国的门店数量约2万家，且绝大多数布局于下沉市场。下沉市场的消费者对价格更为敏感，同时当地的优质咖啡供给相对匮乏，*的低价策略能让华莱士更快速地打开市场。华莱士入局咖啡赛道，无需投入过高的额外成本，只需在现有门店内划出一小块区域，增设一台咖啡机即可。低投入、快铺展的模式，也让华莱士拥有了将咖啡价格压至5分钱一杯的底气。当然，30天、9.9元、210杯，只是理论上的*权益。只要仔细研究华莱士设置的“游戏规则”就会发现，几乎没人能真正喝到5分钱一杯的咖啡，除非你对其美式咖啡钟爱至极，比门店店员还要敬业，在营业时间内始终守在店里。多数用户往往抱着“喝一杯就不亏”的心态，购买9.9元的包月权益卡，进而成为华莱士的用户。毕竟对于任何行业而言，获客都是最难的环节。一旦开通包月卡，华莱士非但不担心你喝太多咖啡，反而希望用户能频繁打开点餐小程序、到门店逛一逛。赌到店华莱士以9.9元包月的方式搅动咖啡市场，并非单纯借此入局新赛道，更有着借助咖啡这种易成瘾的饮品，为线下门店引流的深层考量。针对购买了包月权益卡的用户，华莱士制定了一套细致的点单规则：仅限门店200米范围内通过小程序下单，不支持外卖配送，这意味着用户必须到店消费；每2小时可兑换一杯咖啡，若想续杯，用户需要付出较高的时间成本；该权益仅适用于美式咖啡，要想饮用拿铁等其他品类，需额外加价。用户在使用咖啡权益卡的过程中，几乎每一步都能看到加购选项，华莱士通过各类促销手段，极力引导用户在领取咖啡的同时，消费店内的其他产品。华莱士某门店相关负责人直言，9.9元咖啡包月活动推出后，确实有效拉动了汉堡、炸鸡等传统品类的销量。超半数的权益卡用户，在开卡的同时都会加购冰淇淋或汉堡。在业内人士看来，华莱士推出的9.9元咖啡包月活动，并非为了让用户“实现咖啡自由”，而是以理论上5分钱一杯的咖啡为诱饵，换取用户多次到店的机会。只要有部分用户在领取咖啡时，选择消费其他产品，华莱士就能用传统西式快餐的利润，对咖啡业务进行补贴，从而兵不血刃地在国内现磨咖啡市场分得一杯羹，同时推动自身咖啡业务快速晋升为“万店品牌”。赌复购过去十年，中国现磨咖啡市场迎来爆发式增长，这背后瑞幸、库迪等平价咖啡品牌功不可没。正是它们不断拉低现磨咖啡的售价，培养出了大量咖啡消费群体。相关数据显示，中国现磨咖啡的饮用人数已从2018年的0.4亿增长至2023年的1.3亿，预计2026年将进一步攀升至2.6亿。消费人群的激增，推动现磨咖啡成为现制饮品行业中增长最快的品类。有机构预测，中国现磨咖啡市场规模有望从2023年的1515亿元，增长至2028年的3836亿元。尽管瑞幸、库迪、幸运咖等品牌已相继完成万店布局，但广阔的下沉市场仍蕴藏着较大的发展机会。坐拥下沉市场门店布局优势的华莱士，此时入局咖啡赛道并不算晚。华莱士的9.9元咖啡包月，只是阶段性的促销活动，核心目的是凭借*低价，吸引*批专属的咖啡用户。当门店周边的消费者形成咖啡消费习惯后，有望成为华莱士咖啡的稳定客群，同时借此带动门店其他西式快餐产品的销量增长。但对于华莱士而言，此次布局咖啡赛道，最需要重视的是产品品质的把控。如果无法摆脱“喷射战士”的阴影，这场它精心布局的咖啡赌局，最终的胜利者究竟是谁，尚未可知。 【本文由投资界合作伙伴微信公众号：斑马消费授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】如有任何疑问，请联系（editor@zero2ipo.com.cn）投资界处理。

2026年春节，当大多数人在家里刷短视频的时候，一款叫做“森森”的语音社交产品悄然杀入了iOS App Store社交榜前20。在社交赛道全年竞争最激烈的窗口期，这个成绩含金量更高。春节期间，用户在线时间拉长，头部产品集中投放，流量成本与竞争强度同时攀升。在这样的环境下，仅上线一年多的森森最高触及第17名，与Uki、陌陌、百度贴吧等成熟产品同榜。能在这个时候站稳前20，说明产品本身有真实的拉力。截止春节，森森MAU已突破260万。但相比榜单名次，更值得关注的是这款产品试图回答的一个问题：当线上社交越来越依赖“人设呈现”，是否存在一种更接近真实人格的匹配方式？森森的答案并不复杂——游戏作为互动场景，声音作为信号载体，AI作为建模工具。真正复杂的，是这三者如何被组织成一套可持续的产品逻辑。这套逻辑源头要追溯到这款产品背后的团队——创始人李哲羽曾在暴雪娱乐参与《魔兽世界》开发，在皮克斯（Pixar）参与多个动画项目；CTO苏翰策是斯坦福大学材料工程与AI方向博士；产品负责人来自腾讯；美术总监来自迪士尼。一个从《魔兽世界》和皮克斯动画走出来的人，为什么要做一款社交产品？一、《魔兽世界》教会我的事李哲羽的职业起点很特殊。剑桥大学历史系肄业的他进入了暴雪，参与了《魔兽世界》的开发。对于任何一个游戏人来说，这都是一份梦幻履历——《魔兽世界》是游戏史上最成功的网络游戏之一，峰值时期全球用户超过1200万。但李哲羽在暴雪学到的最重要的东西，不是怎么做一款好游戏，而是一个反直觉的观察。“我在暴雪的时候就发现，《魔兽世界》玩家留下来的原因，很多时候不是副本和装备，而是公会里的朋友。你会为了和朋友一起打团队副本而上线，为了公会的活动而留下来。游戏最 大的粘性，其实是社交。”这个观察在当时只是一颗种子。离开暴雪后，李哲羽又进入了另一个完全不同的世界——皮克斯（Pixar）。皮克斯是迪士尼旗下的动画工作室，出品过《玩具总动员》《寻梦环游记》等一系列影史经典。李哲羽在皮克斯参与了多个动画项目，这段经历给了他另一个深刻的认知：好的体验并不会强调功能，而是在不知不觉中让观众建立情绪连接。情绪驱动关系，关系形成记忆。“皮克斯教会我的是，最 好的体验不是让用户觉得“哇这个功能真厉害”，而是让他们在不知不觉中被卷入一个故事、一段关系。森森的每一个游戏场景，本质上都是在做这件事。”暴雪让他看到了“游戏是社交的最 佳场景”，皮克斯让他学会了“怎么设计让人自然产生连接的体验”。这两种工业体系训练出同一个判断：真实的连接来自共同经历，而不是自我介绍。社交产品的“人设困境”要理解森森在做什么，先要理解现有社交产品的问题。过去十年，陌生人社交的匹配逻辑经历了几次迭代：从附近的人到照片左右滑动，再到兴趣标签与人格测试。但这些方式有一个共同的基础——它们都依赖用户主动“展示”自己，也就是建立在“自我呈现”的信息之上。照片可以P，标签可以编，开场白可以用AI帮你去编辑。你在社交App上看到的，不是一个真实的人，而是一个精心包装的“人设”。李哲羽把这叫做“人设困境”。“所有基于个人资料的社交产品都有同一个bug：用户展示的是他想成为的人设，而不是他真正是什么人。你基于人设去匹配，匹配到的也只是另一个人设。”他的解法是：不让用户“展示”自己，而是让用户“暴露”自己。工具是游戏玩法。介质是声音。为什么是“游戏玩法+声音”？森森的产品逻辑可以拆成三层。第 一层：游戏是“去人设化”的场景。在森森的语音派对房间里，用户一起玩森森酒馆，海龟汤、电波同频等强语音社交推理类游戏。这些游戏的设计本身就要求玩家表达观点、展示逻辑、展现性格。当你在玩森森酒馆的时候，你没时间也没必要“演”——游戏天然制造了一个紧张、刺激、有代入感的互动环境。第二层：声音是最诚实的社交信号。文字可以反复编辑，照片可以精修，但语调、语速、笑声、停顿——这些是实时的、无法伪装的。一个人说话的方式，比他说的内容承载了更多信息。第三层：AI是匹配引擎。森森的AI引擎从两个维度分析用户——声学特征（语调、语速、情绪波动）和语言模式（用词习惯、逻辑结构、幽默方式）。两个维度交叉，构建出多维性格画像，再据此推荐“可能聊得来的人”。这三层组合在一起，就是森森的产品哲学——“以玩会友，因声知趣”。“问卷测出来的是你想成为的人，声音暴露的是你真正是什么人。我们选择相信声音。”在用户授权与隐私保护机制下，对语音互动中的特征做统计建模，用于改善匹配与体验；在无负担的情况下，找到适配的人。从产品层面看，这是一种体验设计与算法建模的融合。游戏制造真实场景，声音提供数据来源，AI完成抽象建模。为什么需要这么“重”的团队？这样的路径也解释了森森为何组建了一支被外界称为“高配”的团队。李哲羽的回答很直接。“不是我们想高配，是这件事本身就需要这个级别的团队才能做对。”他拆解得很清楚：表面上看，森森是语音聊天室+派对游戏。但底层是一个AI驱动的性格分析和匹配引擎。要把“从声音理解一个人”做到可用，涉及语音信号处理、自然语言处理、心理学建模、实时计算——任何一个环节不到位，产品就很容易流于表层功能的简单叠加。所以森森的团队配置，本质上是按照产品需要的能力来组建的。李哲羽自己带来的是暴雪和皮克斯级别的产品直觉——怎么用游戏设计制造真实互动，怎么用体验设计制造情感连接。CTO苏翰策（Hance Su）是斯坦福大学材料工程与AI方向博士，主导搭建了整个AI声纹性格分析引擎和智能匹配系统。产品端的张邵杰来自腾讯阅文集团，曾任技术总监，确保数十万用户同时在线时语音房间的顺畅体验和产品玩法逻辑。而视觉体验这一层，森森的配置同样惊人——Gensen的美国的美术总监Adrian Kemelmajer来自迪士尼，国内的美术总监黄思达是GGAC金奖得主、14岁就举办了个人国际艺术展。值得一提的是，皮克斯本身就是迪士尼旗下的动画工作室——李哲羽的皮克斯背景和Adrian的迪士尼背景，在审美基因上一脉相承。COO 付琳娜曾任新东方总裁助理，负责整体运营和组织管理。“这不是一个单一能力就能做好的产品。你需要AI科学家理解声音，需要百万级别的后端扛住并发，需要世界级的设计师让视觉和体验有温度。我们花了很长时间才把这支团队拼齐。”在中国社交赛道，同时拥有暴雪/皮克斯级产品直觉、斯坦福AI能力、腾讯级工程能力和迪士尼级设计能力的团队，可能只有森森一家。260万MAU背后的增长逻辑回到数据本身。森森目前MAU已突破260万，春节期间社交榜稳定前20。这个增长是怎么来的？李哲羽认为核心原因是产品结构本身带有天然的裂变属性。“派对游戏是天然的社交裂变场景。一个人玩不起来，你必须拉朋友一起。每一局游戏本身就是一次拉新和留存。”而语音互动的深度又带来了远超文字社交的关系升温速度。当你在游戏中听到对方的笑声、语气、反应，信任感的建立速度远快于一来一往的文字聊天。这是一个很关键的产品优势——声音创造的亲密感，让“弱关系”到“强关系”的转化路径大幅缩短。在社交行业早期，流量与运营效率往往是核心竞争力。但当赛道进入成熟阶段，产品结构与技术能力开始成为决定性因素。森森选择将匹配逻辑建立在可持续积累的数据与算法之上，而不是流量获取本身。当游戏驱动互动，互动生成数据，数据优化匹配，匹配再提升留存，产品逐渐形成增长飞轮。MAU突破260万，是这一模型的阶段性成果，让产品形成了自己的有机增长飞轮。下一步：从中国到全球森森目前在上海和硅谷Palo Alto设有双总部，Palo Alto团队和公司已组建完成在为森森美国版Gensen做最后的上线准备。“游戏是通用语言。全世界的人都需要破冰的方式，都能理解派对游戏。社交有文化墙，但游戏没有。”而且森森的团队本身就具备天然的国际化基因。CEO剑桥背景，曾在暴雪和皮克斯这样的全球化公司工作；CTO斯坦福背景；美术总监来自迪士尼。这不是一个“中国公司硬出海”，而是一个天然具备全球化DNA的团队，先在中国这个全球竞争最激烈的社交市场验证了模式，再带着成熟的产品和数据进入全球市场。从暴雪到皮克斯，再到今天的森森，李哲羽的方法论并未改变。他始终在研究同一个问题：如何通过体验机制生成真实连接。在暴雪，媒介是游戏；在皮克斯，媒介是故事；在森森，媒介是声音。介质在变，但内核不变——人和人之间最真实的连接，不是聊出来的，是“一起经历”出来的。森森正在尝试把这个简单的真理，变成一款数百万人在用的产品。当AI成为理解行为信号的工具，社交产品的匹配逻辑或许会从“标签推荐”转向“行为建模推荐”。这并非简单的功能升级，而是底层逻辑的迁移。春节榜单只是一个起点。真正值得观察的，是这套“游戏 × 声音 × AI”的模型能否持续进化，并在全球市场验证其普适性。如果成立，森森的意义或许不止于一款语音社交产品，而是一种社交匹配方法论的重构。 【本文经授权发布，不代表投资界立场。本平台仅提供信息存储服务。】如有任何疑问题，请联系（editor@zero2ipo.com.cn）投资界处理。

AI 时代，我们已经习惯了用「说话」搞定一切：想要一个表格，动动嘴皮子，大模型分分钟就给生成出来；想完成个复杂任务，交代清楚目标和限制，「小龙虾」自己就干活去了。这个时代，只要会用语言，就能调动越来越复杂的系统。大模型之所以迅速渗透各行各业，本质上是因为它们踩在了「文本」这个成熟接口之上。但当问题换成空间时，事情就没那么简单了。比如你想改一套房子的布局，或者给机器人一个新的仓库环境让它学会搬货，你不能只靠一句话反复「生成画面」。如果每次移动一面墙、改变一盏灯，都要把整个世界从头渲染一遍，那效率和可靠性都会出问题。空间世界需要结构，需要持久存在的物体和规则，就像程序需要代码，而不是每次都临时算一遍结果。这篇来自 World Labs 的博客，讨论的正是这个问题：当 AI 开始真正参与空间创作和现实世界任务时，什么才是它与人类、与其他系统沟通的「通用接口」？作者给出的答案是：3D。3D 不只是视觉效果，而是一种像代码一样的结构化表达。它可以被生成、被检查、被修改、被版本管理，也可以接入模拟系统、机器人系统和现有的设计工具链。围绕这个核心类比，文章进一步展开：神经图形学像编程语言，负责表达空间结构；模拟引擎像芯片，负责执行规则与物理；而世界模型则开始承担「写空间代码」的角色。理解这一点，其实是在理解一个更大的变化——当空间本身变成可编程的媒介，人类和机器协作的方式，也会被重新定义。以下是博客的具体内容。3D —— 空间「代码」我们可以通过将 3D 表示与代码进行比较，来理解它在空间领域中的作用。代码是一种持久的抽象，旨在指定由处理器执行的底层逻辑。几十年来，它驱动了现代世界的很大一部分。如今，AI 模型在推理和生成代码方面变得极其熟练；随后，这些代码在远早于 LLM 出现的硬件上执行。作为接口，代码和 3D 在我们使用它们的原因和方式上有着重要的结构相似性。人与机器之间代码是人机之间极其强大的接口。当 AI 系统生成代码时，人类可以对其进行检查、修改、调试，并将其集成到更大的系统中。这促成了复合工作流：程序员和 AI 编程智能体可以共同迭代完善解决方案。3D 表示也可以发挥类似的作用。当世界模型生成一个 3D 场景、物体或环境时，人类可以在熟悉的工具中打开它，编辑几何体、调整约束、重新运行模拟并纠正错误。在这里，同样可以构建复合工作流和流水线：设计师和工程师可以与生成式世界模型进行协作。机器与机器之间代码还可以作为机器到机器的接口。AI 生成的程序可以插入编译器、运行时环境、API 以及现有的软件基础设施中。由于代码遵循既定的抽象，它可以与现有工具互操作。同样，3D 输出也能与渲染引擎、模拟系统、物理求解器、机器人软件栈和 CAD 工具集成。当世界模型生成结构化的 3D 表示而非像素时，它就可以参与到现有的流水线中，并与编辑软件和模拟引擎对接。在这两种情况下，关键属性都是将状态外化为其他系统可以使用的结构化构件。试想在「代码」领域的一种替代方案。与其让 LLM 编写程序，我们不如让它成为程序本身。例如，我们可以提示 LLM：「对以下一百万个数字的列表进行排序。」该模型有能力尝试完全在其 token 流中模拟这种行为，方法是摄取列表并尝试以排序后的顺序重新输出。但我们很少这样使用 LLM，除非是作为一种「小把戏」，而且我们也不指望它们能在这种任务上*成功。为什么？因为代码执行提供了原始推理所不具备的保证，比如可重复执行性、人类可读性和模块化可组合性。代码可以独立于模型的短暂上下文窗口进行存储、版本控制、测试和运行。它将推理、表示和执行分离开来：你思考算法，将程序写成文本，然后再运行它。空间系统中也有一个直接的对应关系。让 LLM 「成为程序」的等效做法，就是抛弃结构化的世界表示和模拟引擎，转而纯粹依赖状态与观测混杂的黑盒系统，例如逐帧查询用于动作条件像素或状态生成的模型。此类模型可能在其核心任务上表现优异，并可用于各种应用，但它们缺乏可操作的结构：它们的输出无法被检查、编辑、轻松共享（例如，像多人系统这样的共享体验，或机器人之间的共享意图和状态），也无法集成到现有的模拟和控制系统中。神经图形学 —— 空间「编程语言」如果说 3D 是代码在空间领域的类比，那么什么扮演着编程语言的角色：精确、具有表现力且足够通用以模拟世界？几十年来，出现了各种各样的 3D 表示：网格（meshes）、体素（voxels）、点云（point clouds）、隐式场（implicit fields）、CAD 格式等等。但是，创建丰富的大规模空间，特别是针对数字孪生，一直十分困难并受制于硬件。传统的 3D 引擎是围绕严格的内存和计算限制构建的，需要简化的几何体，且通常需要手工制作资产。为了*限度地减少内存使用和带宽，流水线的设计初衷是资产的重用和压缩。数据驱动的方法过于昂贵，并与驱动这些系统设计的基本假设相冲突。针对机器学习优化的软硬件的爆炸式增长打破了这些限制。现代 GPU 最初是为了渲染三角形而创建的，事实证明它对支持神经网络的大规模矩阵乘法运算异常有用。新一代的 GPU 被显式设计为适应 AI 工作负载，拥有庞大的内存芯片来容纳模型和数据集。与此同时，这些 GPUs 依然能够异常出色地渲染图形和运行模拟。具体而言，这一硬件趋势使得 NeRF 和 Gaussian splatting 等新的消耗大量内存和计算资源的技术大放异彩。我们现在可以生成、存储和渲染能够装入内存的世界级规模的表示，并在需要时动态重新计算它们。曾经依赖静态资产的流水线可以变得（部分或完全）生成式。这催生了保真度更高的环境、更大的多样性以及新的应用领域。例如，数字孪生可以从简化且需手动更新的模型，转变为其物理对应物不断更新的高精度镜像，从而支持监控、控制和安全关键型工作流。在这个新颖的架构栈中，神经图形学发挥着类似编程语言的作用。它提供了一种表现力丰富的媒介，用于描述和生成空间结构，就像高级语言描述计算结构一样。模拟引擎 —— 空间「芯片」当世界模型随着时间运行以实现交互、持久性和动态变化时，它才变得真正有用。如果 3D 是代码，那么模拟引擎就是运行它的芯片。交互性不仅是一个单一功能。它是模拟引擎几十年来一直在解决的一系列系统问题：状态管理、物理机制、碰撞检测、光照、同步、确定性和回放。至少，长时间跨度的交互体验需要持久性。世界必须拥有一种能在单次渲染传递之后依然存活的身份。动作会留下痕迹，物体会保持状态，而一个会话也可以被恢复。这涉及三个核心组件：状态管理（存在什么）更新规则（动作和物理/规则如何改变它）观测（当前状态如何被渲染为像素或传感器输出）原则上，大型扩散或生成模型可以将这一切折叠成一个端到端的映射：（历史 + 动作）→ 下一帧。在这里，「状态」仅存在于短暂的神经激活之中。这是一个引人注目的研究方向，已有多个模型和项目在探索这种「完全像素化」方法究竟能走多远。但折叠这个架构栈会引入一个根本性的权衡。当内存、动态和渲染都纠缠在一个单一网络内部时，创造和消费之间的界限就模糊了。运行时的物理交互（踢球）和非物理编辑（拆除墙壁）变成了同一类型的输入。使用我们上面的类比，编辑代码变得与执行代码无法区分。虽然这作为训练大规模模型的目标很方便，但这种混为一谈削弱了有关物理一致性、可回放性和确定性的保证。另一种替代方案是因式分解或混合运行时：学习到的世界模型生成和解释结构，但在 3D 接口和表示的媒介作用下，有针对性地使用类似于现有引擎组件的外部工具。鉴于基于 LLM 的编程的发展轨迹，这些模型很可能能够比现成的库和引擎构建出更适合其用例的定制逻辑。但我们预测，在用于感知、生成和推理的组件与那些「规则至关重要」的组件之间，依然会存在明显的区分。在因式分解的系统中，3D 成为人机之间一个强大的接口，暴露出可控、可重复且可互操作的输入和输出。3D 是人机接口鉴于我们将 3D 比作代码，让我们探讨一下为什么 3D 是人机之间交互的一门强大媒介，能够描述物理和虚拟世界并与之互动。对于机器： 许多软件系统已经在空间维度上运行：模拟器、机器人软件栈、游戏引擎、CAD 工具和 GIS 系统都通过几何体、变换、材质、轨迹和约束来进行交互。如果世界模型以相同的结构化语言生成输出，它就可以直接接入现有的流水线。同样重要的是，机器越来越需要相互交流空间意图。规划智能体可能会标记目标区域，安全监视器可能会标记禁区，感知模块可能会标注不确定的几何体，渲染模块可能会请求新的视角：这些都是空间概念。如果所有的空间推理都纠缠在一个单一的庞大模型中，实现这一目标的一种方法可能是共享隐向量。但这是一种很强的假设，需要共享模型或者至少共享隐空间。在异构的模块化环境中，这种假设不成立。哪怕是语言，对于传达几何和约束而言也是一种效率低下的交换格式；而结构化的 3D 则是一种更为自然的通用语。导出能力同样重要。当一个世界模型能够将其「思想」外化为具体的表示（如 splats、网格、视频）时，它们就成了可以被检查、验证、进行版本控制、测试和重用的构件 —— 可组合的流水线应运而生。对于人： 3D 交互对人类来说也是很自然的。我们一生中醒着的时间都在空间中导航：伸手、行走、操纵、对齐……我们的心智模型是围绕持久的物体和关系构建的：「椅子在桌子下面」，「门廊连接着这些房间」。当系统暴露出这种显式的结构时，它们便与我们原有的思考方式对齐了。这与纯粹基于图像的工作流形成了鲜明的对比。在 2D 动画中，每一帧都必须重绘，实际上相当于每秒将世界重建几十次。而在 3D 中，世界被构建一次，随后只需移动相机、改变光照、让物体动起来即可。单次空间编辑会自动传播到渲染出的每一帧。这种将空间 3D 表示与渲染分离的做法，恰恰反映了代码与执行之间的分离。你只需修改一次源代码然后重新运行，而不是从头重写每一个输出。迈向未来如果 3D 扮演着类似于代码作为人机接口的角色，那么发展轨迹就很清晰了：世界变得「可编程」，成为一种人与机器都能生成、编辑、组合和分享的媒介。这正是我们在 World Labs 努力建设的方向：Marble 是一个多模态世界模型，旨在重建、生成和模拟 3D 世界。它可以从文本、图像、视频或粗略的 3D 布局中创建持久的、可导航的世界。这些世界可以被编辑、扩展、导出（作为 Gaussian splats、网格或视频），并集成到下游工具中。Marble 的 3D 调节接口是一个名为 Chisel 的实验性功能，它推进了将 3D 作为粗粒度控制层的理念。它允许创作者使用墙壁、平面、体积和导入的资产来勾勒出结构轮廓，然后将这些作为输入提供给我们的模型，从而在上面生成丰富详细的视觉效果。将布局和样式分离，让用户能够对构图和外观进行显式的控制。RTFM 和 Spark 探索了渲染层。RTFM 正在对「学习型渲染（learned rendering）」进行实验，能从简单的结构化输入中产生复杂的视觉效果（如反射和阴影）。Spark 是一款高性能的 Gaussian splatting 渲染器，它集成了 WebGL，将神经图形学带入了实时的 Web 环境中。这一领域正在快速演变。世界模型将越来越多地参与到混合架构栈中：生成结构化的世界（「代码」），通过神经图形学（「语言」）进行表达，并在模拟引擎（「芯片」）内部执行。这是一场向可编程、数据驱动的空间系统迈进的范式转移，该系统能够支持逼真的环境、数字孪生、机器人、培训、设计以及全新的应用类别。其核心前提始终不变：人类、智能体和软件之间可靠的沟通与协作，需要一个精确、紧凑、可检查且可操纵的接口。那个接口，就是 3D。 【本文由投资界合作伙伴机器之心授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】如有任何疑问，请联系（editor@zero2ipo.com.cn）投资界处理。

林俊旸的名字刷屏了一整天。3月4日，作为阿里Qwen的开源负责人及模型的核心开发者，同时也是技术社区影响力巨大的中国AI模型厂研究员林俊旸突然发了一条推文，称自己正在离开Qwen。紧接着是全网瞬间点燃的各种热议，以及技术社区的广泛声援。据一些Qwen团队的研究员称，这是积攒了许久的问题以最难看的形式爆发。这几乎称得上一条x引发的大地震，它所暴露出来的问题，也足够复杂全面，每个参与讨论的从业者似乎都在讨论他们自己，都有切肤之痛，从开源的策略到一个组织的惯性，再到所体现出来的人心向背，这里面的挑战是今天所有号称自己为AI native组织的公司们都在面对的问题。1 开源的策略林俊旸对于Qwen开源这件事的象征意义有多强？在他的推文发布后，大家*时间反应就是阿里的开源策略是否要生变。但据接近Qwen团队的人士透露，在内部的沟通里，其实反而没有太多回应开源的话题。外界的担忧和*时间内部反应的落差，指向更大的问题：开源作为中国多个厂商的策略，接下来如何持续。开源在很长一段时间成为中国模型厂商竞争的手段，开源作为一种策略，本身有两个效用：一是真正建立有影响力的社区，借此在整体资源依然不均衡的AI竞争中破局，二是“我的开源已经逼近闭源”的叙事。这显然对竞争以及获取用户也有用，这也是当初OpenAI被DeepSeek冲击后，Altman说出它可能“站在历史错误一边”的重要原因。但这个过程肯定是曲折的，所谓的逼近也会反复。在模型能力起伏时候能不能坚持，还是说在落后时挺彻底的开源，在一个阶段取得*，被这个叙事自我感动后，认为开源都超过了闭源又何必开源，然后改变策略，会走向完全不同的结局。这里就出现了巨大的落差，开源本身需要的开放，和竞争策略本身需要的封闭之间的冲突。林俊旸成为了某种开源社区追随的明星就是他身上体现出了各家模型厂都少有的开放感。你可以想象，得有多大的对开源的信念，才能用如此多的精力去在一个组织森严的体系里，寻找可能的空间。他的很多分享都是以“在可以分享的尺度里尽可能分享给社区”为开头展开，任何一个尝试过相似努力的都知道其中的痛苦。Qwen在开源上的成功最重要的节点是它真正取代了Llama，而这不是简单的模型平替，它建立了几乎从没有过的，在一个技术的开放基座上成为领导角色，并通过诚恳而高质量的开源来获得一众追随者的状态。在诸多开源贡献者和Qwen内部人士看来，这个成绩的获得，林俊旸和他带领的团队的努力至关重要。但是，当今天模型的竞争里，差距变成评测榜单上几个小数点的竞争，另一方面，商业化的可能快速出现，用户渗透率提升，token调用疯涨，红包等运营带来的营收和用户数可以快速变化，与传统业务的结合压力增大时，一切就都开始冲击这一阶段的开源决策。尤其是本来对很多厂商来说，开源就不是一个自上而下主动的选择，建立一种带有引领意义的开源与作为一种策略来追求当下核心指标增长的开源，已经明显出现了冲突。2 Qwen is nothing without its people在林俊旸的推文发出以后，不少人跟着发“ Qwen is nothing without its people”，这是OpenAI此前宫斗时候的句式。据了解，此番内部的讨论，一大焦点其实就在于人才问题，即所谓能不能有“造神”的行为出现。这也是引起外界广泛讨论的重要导火索：人们更能和林俊旸共情，因为这是一个自下而上做了事情的人。而且林俊旸在与开发者社区交流互动中也体现出了他的魅力，这正是真正建立起一个生态很需要的特质。在我们和多个模型开源贡献者的交流中，他们都形容开源和社区生态一直不是一个战略问题，而是执行问题。那么，执行的那个个人就自然会成为注意力焦点，成为IP。OpenAI有各种研究员自己就是影响力巨大的个人IP，Anthropic 有最早给他们建立起来开发者关系的Alex Albert，他天天出现在模型发布的宣传以及和自己团队做的播客中，十分活跃，Google有Logan Kilpatrick，从OpenAI高调跳去参与改进和活跃了Gemini 的开发者社区，他们成为关注焦点没人觉得有问题。现在我们难得有了一个林俊旸，然后还被干掉了。你说大家共情不共情。而这里面也还有一个很大的变化，对很多中国公司尤其是体系森严的公司来说似乎都还没有接受：就是AI时代的公司们会有多个明星人物，而非过往仅仅一个公司一张面孔或者顶多一个业务线有一个公众面孔。而今天这些有活人感的非高管或者核心团队成员可能是一款开源模型，一个产品，一个技术被不停讨论和被大家喜欢的重要原因。3 组织内长出的超级个体林俊旸是“阿里最年轻的P10”，他还是阿里体系一路成长出来的技术leader，而这次的另一个变量和内部会议里被放在明面上讨论的点是最近新加入的来自Google的周浩。在不少从业者看来，林俊旸是难得没有什么自带师承派别有庞大关系图谱的技术leader，甚至这次才有很多人*次知道他是个“文科生”的履历背景，也许正是这样的不同才让Qwen做出不同的开源社区景象。在这种非标人才真正给模型的整体目标带来巨大贡献的时候，公司如何面对他们，在重金引入外部人才后，能不能让他们很好融合，而不要注定变成洗牌，这些问题都需要新的方式来处理。今天各个模型公司都在对外描述一个超级个体因为他们的AI技术而大规模出现的景象，但对内部长出的超级个体如何应对却依然反差明显。4 严重的组织惯性在整个事件透露出的处理过程里，内部沟通和矛盾不停积累，这被很多人指向阿里本身的老问题，人们突然发现大厂的惯性如此之强，甚至被形容为颠覆一切的AI似乎也没有改变任何一家公司的“传统”。有内部人士跟我们分享，事情发展至今一个重要导火索是算法团队的分拆方式和时机。对于长期观察阿里来说会很容易闻到熟悉味道。这家公司一直通过全方位的轮岗来维持流动性。但一个习惯了通过轮岗的制度来对抗抢地盘问题的公司，如何应对一个从技术本质上需要有一定全栈建制的新模式，曾经有效的方式能不能更新，才是考验。5 商业竞争之下，对模型的耐心模型不是一个人做出来的，开源最终要和商业化结合，这是每个人都能念叨的道理。可是模型在其中作为底层与直面商业化的产品与服务之间的关系前所未有的复杂。当竞争加剧，模型是可以作为一种商业竞争工具和市值管理工具的，对于投入巨大的商业巨头，这无可厚非，但它非常考验这里面对整体资源的把握，以及有没有更长期的耐心。在Qwen刚开始推动开源的时候，这还是一个没有受到太多关注的方向，因此间接获得了空间和耐心，最终得以从这个复杂体系里跑了出来。而随着商业化的机会和竞争都迅速展开，模型在开源思路下的训练节奏，与从争夺产品侧用户出发设计的训练思路，有很大不同。据Qwen的一些研究员介绍，在模型的路线上，Qwen此前一直有自己的节奏，坚持在小尺寸训练后，在大的尺寸里再去实现，这对于算力的需求是周期性的，但也注定会需要越来越多的算力。而当来自整体竞争压力下的更多产品动作开始改变训练策略，甚至在随之而来的组织变动里，技术路线的讨论和算力资源的分配也都能政治斗争化的时候，节奏显然不同了。在这种情况下，当你开始更激进赶一个deadline，赶一个对手的阻击节点，短期目标和一个模型本身的发展路线之间的平衡会变得更复杂，这时候算力和各种资源的争夺就会变成动荡的由头。而模型训练是一个每个环节都不能出错的工作，各个模型厂商的各种历史经验几乎都指向：临时的应对会带来失望的结果。在一整天不停的讨论中，有一个很有意思的截图，有人问千问AI，马云说过的人才流失的两大原因是什么，回答是钱没给够或者受了委屈。现在，可能要再加一个：GPU没有分够。在商业化，开源，模型，产品等之间怎么更有耐心的分配资源，最终会决定一个AI组织的未来。 【本文由投资界合作伙伴硅星人授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】如有任何疑问，请联系（editor@zero2ipo.com.cn）投资界处理。

互联网上有句调侃，说这届年轻人上网不热衷于比拼车房，每天只爱攀比谁吃得牛、吃得爽，也就是谁的“吃商”更高。如今，“万物皆可加芝士、火鸡面、虾滑”已经被视为老三样，毫无新意。只有发明出淀粉肠脆片、薯条沾冰淇淋等惊艳吃法的人，才能被尊称一声“老吃家”。网友不遗余力地开发着市面上尚未出现的全新吃法，而最近，一家自助餐厅正成为老吃家集中“攻打”的阵地——比格比萨。比格比萨在年轻人群体中翻红。（图/社交平台截图）作为一家自助餐厅，比格比萨市场价为79.99元/位，但优惠活动多，大部分消费者用券后花五六十元便能入场。为了摸索出50元吃垮比格比萨的办法，网友发明了许多邪门招数，包括但不限于戴着墨镜去吃。他们认为戴墨镜看到的食物颜色不那么鲜艳诱人，能控制食欲缓慢进食，这样吃得更多。过去的半年内，比格比萨时不时出现在舆论的风口浪尖。它曾凭借49.99元的大学生优惠价格，被大学生称赞为“中国版萨利亚”“穷鬼自助”。但前段时间，它又因49.99元的环卫工人优惠活动陷入舆论争议，被网友质疑缺乏诚意、何不食肉糜。比格比萨愈发受到关注背后，是它近两年来水涨船高的热度与营收数据：据灼识咨询的资料，以2025年前三季度GMV计，比格比萨在本土比萨餐厅、自助餐厅、西式休闲餐饮三个细分赛道，均*。50元吃3小时，年轻人恨不得住在餐厅里网友对比格比萨有句调侃：“这是一家脱离了高级趣味的餐厅。”自信点，你没看错，脱离的就是高级趣味。这句调侃既指的是比格比萨的便宜定价，也指代着比格比萨的餐品风格——波士顿龙虾、进口牡丹虾、A5和牛、畅吃的车厘子……这些自助餐厅常用来招徕客人的高级食材，比格比萨统统没有。取而代之的是平价西式快餐产品，比如多种口味的比萨、意面、牛肉饼。奶油蘑菇汤则被装在食堂用来装免费汤的同款大合金桶里，西餐厅精致小碗碟营造的异域风情被打得稀碎，记者*次揭开盖子时，还误以为那是一桶粥。水果台里常见的是西瓜、香蕉、黄桃罐头，小食台一眼望去像是预制品开大会，洋葱圈、鳕鱼条、蛋挞、薯条、小香肠……让人觉得仿佛一头扎进了超市卖速食炸品的冰柜。相较之下，甜品台看起来最有高级范，除了常规的小蛋糕外，还有现做的华夫饼、冰沙，以及一个小小的巧克力瀑布机。这些餐品列举出来或许看着平淡，但对中意比格比萨的年轻人来说，它们是一片可以尽情组合搭配的乐园。曾在一个月内四次打卡比格比萨的大学生常璇告诉我们，比格比萨里任何一款餐品拿出去单独售卖，他都不愿意下单，因为觉得味道常规，但组合在一起随便吃只要五六十块，这样的吃法就很诱人，“平常单独外卖点个炸鸡或者比萨也要20块了”。一条讨论比格比萨为什么火爆的帖子下，高赞评论同样持相似观点：“在北京，你还能找出其他花费仅60+，却能让我吃一张榴莲薄脆、一张草莓巧克力薄脆、十个翅根、五块炸鸡、五根串、三碗汤、三杯饮料、一碗冰淇淋的地方吗？”更不用说，与大部分限时一小时或一个半小时的自助餐厅相比，比格比萨的用餐时间规定十分宽裕：全天营业餐厅限时三小时，非全天营业餐厅工作日不限时，节假日限时三小时。充分利用这一点的年轻人，已经在比格比萨里做出了十菜三汤。互联网上有许多比格比萨DIY攻略帖，教人如何用餐厅内现有的餐品做出更好吃的组合搭配。比如传统的薯条吃法，就是用薯条蘸番茄酱吃，好无趣好无聊，但如果把薯条、鱼块、沙拉混合在一起，再浇上拌意面用的意大利肉酱、辣酱，这就变成了一盘口感丰富的炸鱼薯条。同理，用汉堡胚、羊肉串、麻酱，可以组合出麻酱羊肉烧饼；用香蕉、沙威玛饼皮、伯爵奶油、巧克力慕斯、奥利奥冰淇淋可以组合出口感丰富的可丽饼卷。别嫌麻烦，比格爱好者这么做是有原因的，DIY不仅能开拓新吃法，还能让人在胡吃海塞的间隙休息片刻，给胃留出消化时间。为了在比格里多吃一点、吃得丰盛，年轻人发明出了非常多邪门招数。按网上热门比格攻略的说法，*穿淡色和轻薄的衣服去吃比格，自助台为了给餐品保温放了许多保温灯，吃饭过程中也容易感到热，不能让闷热影响状态。进比格后不能立刻开始炫比萨、炫鸡翅，而应该先吃一些蔬菜沙拉打底，这样能降低吃饭时的升糖速度，不至于吃了20分钟就因饭晕丧失战斗力。自助饮料优选茶类，避雷碳酸饮料，因为气泡会让人觉得肚子发胀。比格餐厅内暖黄的灯光布置也被网友盯上，不少人认为暖黄的色调会让人食欲大开，前期快速胡塞、后期难以发力，吃得不够有性价比。于是有人发明出用卫生纸、蛋挞的锡纸壳遮住头顶灯光，试图以此稳定自己的食欲。但这一招数因为有风险——可能会让灯泡温度升高很快被摒弃，网友又发明出戴墨镜吃比格的办法，殊途同归。记者探访比格比萨门店时，便听到邻桌几位顾客讨论在网上刷到过的遮光办法，但最后没有实行。有趣的是，网友提出的这些方法原本常见于减脂餐。先吃蔬菜再吃碳水、用冷色调餐具吃饭，都是减肥时用于稳血糖、稳食欲的常见操作。但现在，年轻人打开了思路，搞起了邪修，用健身党的方法吃垮自助。比格比萨，售卖的也是情绪价值？今年开年，比格披萨向港交所递交的招股书显示，其2025年截至9月30日的9个月营收高达13.89亿。据《南方都市报》报道：“在披露翻台率的内地上市餐饮企业里，尚无企业的翻台率超过比格比萨。”2025年前三季度，比格比萨自营餐厅的翻台率达到了6.0次/天。作为对比，2025年前8个月，老乡鸡翻台率为4.7次/天；2025年上半年，海底捞在中国大陆的餐厅为3.8次/天，绿茶则为3.10次/天。乍一看，比格比萨是以价格取胜，这似乎又是一次“它不嫌我穷，我又嫌它什么呢”消费叙事的胜利。可如果细究会发现，比格比萨近几年重新走红的核心原因并不完全在于价格，而在于体验。2002年，创始人赵志强留意到必胜客的爆火后，与妻子在北京动物园开设了首家比格比萨，定位上接近于洋快餐品牌的平替。比格是“Big”的谐音，单人自助价格最初为39元/位，与千禧年那会的必胜客、麦当劳相比，相对平价。2016年，比格比萨又凭借榴莲比萨的品类，乘着国内榴莲成为网红水果的风潮引发大众关注。然而这之后的十年间，时过境迁，2020年前后连必胜客都一度业绩疲软，比萨不再是热门美食品类，比格比萨在舆论讨论中的存在感变弱。此次翻红，不少网友描述自己曾经怀疑过比格比萨还能否开下去，“有的比格比萨店面藏在商场深处，位置不好”。比格比萨，需要想办法让自己回到大众视野，回到头部竞争的餐桌上。价格优惠，是比格比萨目前最直观的手段。它并没有简单地面向所有人降价，而是设置了繁多的优惠活动。比格比萨的团购页面，长久挂着几种按人群分类的优惠活动，比如周一面向老人优惠、周二面向男性优惠、周三面向女性优惠，周一到周五又设了单独的工作日优惠。这种宣传设计的巧妙之处在于，它让顾客觉得该优惠是专门为自己的群体设计的，给顾客提供了一个犹豫不决之时想起比格比萨的理由——“它家有优惠呢。”翻阅比格比萨的官方账号，你会发现他们的优惠活动几乎排满了一整年，3月、9月有大学生开学季活动，6月、7月有毕业生活动。比格比萨通过价格策略的设计，让消费者拥有了“薅羊毛”的冲动，产生想方设法吃垮比格的念头。对一家经营多年、有成本管控经验的企业来说，这种热情并不是坏事。比格比萨1月26日发布的推文中公布的“2026年感恩回馈计划表”显示，它有计划每个月都面对一个群体设置特殊优惠，其中1月是引发争议的环卫工人，之后的计划中还有护士、献血者等其他群体。活动引发争议后，赵志强曾回应说49.99元的价格已综合人工、原料成本，是企业能承受的*让利。“作为爱心活动，我们能尽力做多少、我们就做多少”，至于环卫工人是否会去消费是个人选择，并非强制性福利。比格比萨后续也补充称，比格陆续推出了各种职业的自助福利日活动，包括律师、医护、厨师、骑手等，优惠价都是49.99元/人，对于各个工作行业，都是平等一致看待，不存在歧视。不过在引发争议后，环卫工的优惠活动最后改为了9.9元自助。据新浪财经《BUG》栏目记者的随机走访，当天午市未发现身着环卫工装的顾客就餐。多家门店工作人员也表示：“今天没有环卫工人过来。”相较于其他西式快餐品牌，比格比萨的餐品风格其实非常混搭。据报道，目前，比格比萨的菜单产品结构，是70%西餐+20%中餐+10%地域特色。它既提供传统的玛格丽特比萨，也提供荔枝比萨、山楂比萨、草莓巧克力比萨等少见的口味，意大利人看了想掐人中，但对国人来说正好是新奇尝试。与此相似的是，记者前几天探访比格比萨发现，比格小食区的酱料选择，除了常见的甜辣、番茄、沙拉，还有贵州酸汤、罗望子等少见风味，主食区的新品是泰式冬阴功意面，意面旁又摆着日式寿司与中式凉菜、蒜蓉金针菇。网友兴致盎然地钻研如何DIY比格，认为这是薅比格羊毛的办法。但从现场四处可见的DIY介绍卡、多样化的酱料小料设计来看，激发顾客的动手热情，或许本就在比格比萨的计划之内。性价比、“穷鬼友好”是比格比萨的核心卖点，在此之外，它还满足了不少年轻人便宜地吃一顿漂亮饭的情感需求。漂亮饭带给人的情绪价值，往往不在于给菜品拍照时那一瞬间的“漂亮”，而在于吃饭过程中或精致或新奇的体验，以及茶余饭后的社交谈资。当下的比格比萨，恰好能满足这些需要。以60元左右的价格，它为年轻人提供了一次线下胡闹厨房的体验机会、一次发帖展示自己“老吃家”智慧的机会，以及一次朴素的吃到扶墙出的机会。尽管吞咽下去的食物大多高油高碳水，会让你在饭后十分发困，想要就地陷入婴儿般的睡眠。相关讨论帖下，也有网友调侃“能吃得动比格的人，就还算年轻人”。因为上了年纪的中年人，已经遭不住比格的高油高碳水轰炸了。 【本文由投资界合作伙伴微信公众号：新周刊授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】如有任何疑问，请联系（editor@zero2ipo.com.cn）投资界处理。

标准化生产、快速供给，然后借助规模化优势快速占领市场推动产业革新……近几年，凭借这一套竞争逻辑，预制菜产业得到了高速发展。而眼下，AI加持下的内容行业也开始出现媲美“预制菜”的颠覆性能力。2026年春节期间，AI漫剧、AI仿真人短剧登上短剧平台C位。末世、悬疑、古风题材的AI剧成为新的电子榨菜，纷纷被端上视频用户的“餐桌”。而在此之前，AI漫剧才刚刚成为短剧行业的一颗新星。从AI漫剧到AI仿真人短剧的快速迭代，已然凸显出AI对内容产业的影响正在不断放大，那么AI剧会像“预制菜”一样重塑内容消费行业的格局吗？短剧“预制菜”已经上桌去年11月，惊蛰研究所在《AI漫剧爆火：内容革新还是IP速朽？》一文中，就曾关注并讨论过AI漫剧的崛起。而如今，随着生成式AI技术的快速迭代，以AI仿真人短剧、AI漫剧为代表的AI短剧已经成为市场主流。据文汇报报道，2025年全年达到千万播放量的AI仿真人短剧已有37部，播放量在3500万以上的AI漫剧已有22部。在抖音平台，《奶团太后宫心计》《九尾狐男妖爱上我》等AI短剧播放量均在2亿以上。而在更加垂直的短剧平台上，爆款AI短剧已经走上C位，用极速增长的播放量验证自身流量。例如2025年12月上线的《斩仙台AI真人版》，只用两天就登顶红果漫剧热播榜，六天播放量破亿。而在今年2月才上新的AI仿真人短剧《嫡女泣血，母亲掀翻帝王家》，截至2月28日累计播放量已达2.3亿，并且成功登顶DataEye“真人AI榜”。另据DataEye、剧查查联合统计测算，2025年AI真人短剧市场规模已明确突破120亿元，同比增长超300%，供给量较去年年初暴涨50倍。供给能力的快速提升，决定了未来市场规模的想象力，而这种突如其来的产能爆发，得益于AI技术的快速突破。早在2025年2月，由杭州炬核智能科技有限公司制作的《兴安岭诡事》就曾短暂引发过外界对于AI短剧的关注。这部由5位AIGC艺术家用时3个月完成的短片，有90%的场景使用AI生成，上线后不到21小时便突破千万播放，上线9天播放量超过4000万。公开报道亦显示该剧以5.9元11集的付费模式，收获超30万元的收入。但在出圈的同时，《兴安岭诡事》的不足也较为明显。例如其角色的面部表情处理较为牵强，角色在镜头里的站位多数时候是背对或者直接面向观众，有种打破“第四面墙”的出戏感。而多人物出镜时，角色与角色之间也缺乏交流感，让观众很难被持续代入场景和故事。此外，《兴安岭诡事》的画面剪辑大量采用了跳切的方式，但镜头画面衔接并不流畅，因此会给人一种“预告片”的感觉。但仅仅一年后的今天，AI视频生成技术的能力已经得到极大的提升。2026年2月，字节跳动旗下即梦AI正式上线Seedance 2.0版本，官方及多方实测数据显示，其视频生成可用率已提升至90%以上。所谓的可用率，通俗地理解就是AI生成的视频素材能够被实际采用的比例。过去，AI视频生成模型最主要的技术难点就是无法保持分镜的连续性、音画的匹配度，生成的素材也无法像实拍一样有大范围的运动镜头。所以如果只是生成15秒左右的短片，上一代AI视频生成模型完全能够胜任，但要是制作1分钟以上、包含完整剧情的短剧，这些景别单一又缺乏角色调度的视频素材就完全不够用了。而最新一代AI模型，在分镜上明显有了更多基于场景、角色关系的思考。例如《斩仙台AI真人版》中，当前后两个画面出现了不同的人物，而剧情又围绕两人展开，镜头角度就会根据角色在虚拟场景中的位置关系进行变化和调度，从而为观众营造了一种“临场感”。B站UP主影视飓风在分析Seedance 2.0的一期视频中也提到，当下AI模型生成的视频内容，每个镜头切换都像是有了导演的思维一样，通过不断改变摄影机的位置（视频画面的镜头角度、景别），让观众对于重要内容有更好的理解。而这种内容品质的提升，恰好补齐了AI短剧规模化爆发的最后一块短板。AI变身中央厨房，短剧尽享“量产红利”对于短剧行业而言，AI视频生成技术的能力提升只是AI短剧行业获得规模化发展的一个必要条件，而让更多短剧团队开始入局AI短剧的充分理由，恐怕还要落到成本层面。光大证券发布的短剧、漫剧市场专题报告显示，近两年国内短剧产能释放不断加快，2024年全年新剧供应量为3.46万部，而在2025年上半年这一数字已经达到了3.96万部。产能数字的攀升背后，是更多竞争者入局短剧赛道，也加剧了短剧领域的“精品化”竞争。随便打开一部登上短剧热榜的爆款作品就会发现，尽管在人物设定、剧情等方面，部分短剧依然带有浓烈的“爽文”风格，但头部短剧的制作水平已经有了质的提升。不仅在服装、妆容方面极尽精致，威亚、骑马的动作戏，以及无人机航拍镜头也越来越常见。可以说，短剧在“服化道摄录美”等方面已经与长剧不分伯仲，但也由此带来了不小的成本压力。行业报告显示，目前普通短剧单部成本达40万元-70万元，S级头部剧集成本则达150万元-300万元。在巨大的成本压力下，大量中小制作团队为了寻求低成本突围机会，AI也就成了行业降本增效的某种共识。对比需要真人出演、现场拍摄的真人短剧，不论是AI漫剧还是AI仿真人短剧，几乎都可以实现全线上生产，因此仅人力、物力方面就节约了大量的成本投入。而据浙江日报报业集团旗下新闻客户端潮新闻报道，AI真人剧的每分钟成本只需数千元，而常规AI漫剧的制作成本已能控制在每分钟1000至2500元之间。如果按照每集2分钟、总共60集的标准来计算，一部常规AI短剧的制作成本在12万元到30万元之间。对比单部普通短剧40万元-70万元的成本，AI短剧直接让制作成本至少打了五折。而据抖音平台最新公布的激励政策显示，真人AI短剧超头部分账保底最高可达360万/部。这意味着，AI短剧有机会用不到百万的制作成本，博取300%以上的收入。当然，平台*激励始终面向的是“S级”“超头部”作品。换句话说，短剧赛道自始至终比拼的都是谁能产出爆款。而AI短剧在降低成本投入的基础上，对时间成本的有效控制也扩大了其相对常规真人短剧的“效率优势”。传统常规真人短剧的制作周期通常在3个月左右，如果需要协调头部演员档期，或者是后期制作相对复杂的项目，可能还要更长。相比之下，AI短剧的制作周期则是从“月级”压缩到“天级”。据蓝鲸新闻报道，《斩仙台真人AI版》便是由一支12人团队用时30天、花费10万元算力成本完成的爆款作品，相关团队负责人还介绍，如果按照传统流程可能需要几个月。事实上，当资金成本叠加效率优势时，AI短剧的规模化“量产红利”已然显现。AI短剧相比传统真人短剧，资金成本降低50%，时间成本减少三分之一。在不考虑内容收益的情况下，AI短剧的产能显然比真人短剧更高。因此当大量AI短剧冲击现有短剧市场，必然会从真人短剧手里抢夺流量，从而收获流量价值。与此同时，在短剧行业追求“爆款”的竞争逻辑下，不同内容制作方之间真正比拼的是谁能在合理成本的基础上“押中”爆款。而AI短剧虽然无法显著提高“爆款命中率”，但它能够用更少的成本、更快地产出内容，由此让内容制作方的试错机会变多了。有意思的是，3月3日，“红果停了很多项目”话题登上微博热搜。尽管红果短剧官方尚未正式做出回应，但媒体援引市场消息称，红果短剧近期批量暂停真人短剧项目，同时调整合作政策。并且此次调整直指真人短剧成本高企、内容同质化严重、盈利效率下滑等行业痛点，平台转向精品化与AI短剧，优先与头部制片方合作，收缩中小服务商规模，引发新一轮行业洗牌。由此也可以看到，AI短剧的“量产红利”本质上和预制菜企业“中央厨房”一样，即通过标准化生产实现规模化盈利，平台也会优先考虑采用AI短剧以控制成本。而对于全行业而言，它不只是一次从技术层面向经营层面的效率升级，更像一次改变内容行业竞争逻辑的模式变革。从效率竞争到内容革命鉴于AI赋予的高效内容生产方式，AI短剧的爆发最直接的影响是市场格局的重塑。首先可以预见的是，未来会有更多短剧借助AI降本增效，而纯粹的常规真人短剧的市场份额将因此不断收缩。其次，在短剧精品化的市场趋势下，AI短剧也将加速整个市场快速走向两极化。我们不妨用“预制菜”来做一下类比。预制菜凭借成本控制和效率等优势被引入到餐饮行业后，给餐饮品牌线下门店带来的直接“价值”就是运营效率的提升。但“预制菜”在广大消费者的认知里，仍然无法摆脱“低端餐饮”的刻板印象。所以人们可能会为了填饱肚子，或者是为了节省时间而选择预制菜，但不会因为“想要品尝美食”而接受预制菜，并为此支付现制餐食的账单。内容消费也是如此。当人们观看AI短剧的动机只是为了打发时间，他们就不太可能接受点播、付费，而是选择免费内容。甚至有的用户习惯打开短剧APP，然后把手机放在旁边“听短剧”，他们对AI短剧的要求也与“画面是否精美”不太相关。这种情况下，大量采用AI生产的普通短剧，不依靠优质画面和精彩剧情，只凭规模化的产能就能及时满足市场要求。而另外一部分追求内容品质的用户，则会因为主动或被动地对AI短剧提出反馈，为AI模型提供训练数据，倒逼短剧产业向上游的AI剧本、AI分镜、视频生成等环节优化AI生成算法和执行流程。譬如《斩仙台真人AI版》这部AI仿真人短剧，虽然在技术层面解决了AI内容的分镜连续性、音画匹配度等常见问题，但是大量采用AI制作的*场面，在色彩、风格等方面又容易趋同，因此很容易令观众产生审美疲劳。所以AI短剧除了需要生成式技术的不断迭代外，还需要一种“人机协作”的内容生产方式，以人类的真实反馈为依托，帮助AI短剧在情节、画面等维度不断精进。或许当下的技术算法，已经能够从数据中读懂得什么样的内容会被人类喜欢，但亲情、友情、爱情等人类情感，以及人类对真实生活中的烟火气的感受，还没有被AI参透。其实如果从产业的角度，重新审视AI短剧背后反映的行业变化，还可以清楚看到一次关于中国内容产业的全面提升。过去，国产电影在市场竞争中一直处于被动且饱受非议，核心原因就在于中国电影产业的工业化基础薄弱，编导演以及后期产业的人才、技术及产业配套发展不均衡。而AI短剧的崛起让人们看到，中国内容产业在短视频领域，借助AI技术将传统内容制作的产业差距抚平了，由此有望借助产能爆发，让中国内容产业获得一次“技术飞升”。回溯2025年的AI短剧发展进程，先是AI漫剧逐渐成为市场主流，然后在AI漫剧的基础上，AI真人剧在今年逐渐出圈。而从AI漫剧到AI真人剧，不是单纯的题材创新，而是实现了从网文到短剧的工业化闭环，找到了从IP到内容市场的快速通道。试想一下，如果只需要1个月时间（未来还会更短）、十几万成本，就能完成一部影视作品。逐利的内容产业，可能会因此生产大量的重复、低质的AI短剧，但也可能将更多预算投入到内容源头，刺激原创IP的创新，产生更多好故事、好剧本。包括从短剧出海的角度来看，如果中国内容产业形成由网文、短视频、AI等不同行业协同构建的全新内容生产“工业体系”，也有可能像TikTok席卷全球一样，让中国短剧影响世界网络用户的内容消费习惯。而这或许才是AI短剧最应该被看到的核心价值 【本文由投资界合作伙伴微信公众号：惊蛰研究所授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】如有任何疑问，请联系（editor@zero2ipo.com.cn）投资界处理。

苹果也是一反常态了，不开发布会不分节奏，狂呲哇啦一顿就把笔记本都给更新完了！这波操作啊，不是冲着龙虾去的咱都不信——这边，MacBook Pro M5系列、MacBook Air M5笔记本同步重磅发布，8499元起售。那边，显示器也顺手来了一波大更新：Studio Display、Studio Display XDR一起亮相。在芯片上，新款MacBook Pro搭载了苹果最强笔记本芯片M5 Pro和M5 Max，整机性能直接冲到工程师级别。CPU规格也明显上强度——最高18核CPU，在Xcode等应用中，代码编译等能力都明显提速。在提示词处理速度上，两款芯片比M4 Pro/M4 Max快4倍，简单说就是——吩咐龙虾干活儿更利索了。在图像生成速度上，两款芯片比M1 Pro/M1 Max快8倍，AIGC内容产出效率也能明显提升～当然，如果你是M1时代的老用户升级，那么恭喜你：您在执行AI任务时，将明显感受到最高8倍的速度差距——体感大概就是那种从6s换到17pm的丝滑感。芯片性能上来了，AI能力next level了，这下苹果用户吃「龙虾宴」更带劲了。搭载最强M5系列芯片的笔记本来了这次苹果一口气带来了两款新笔记本：MacBook Pro和MacBook Air。咱先来说说性能表现上颇有看头的MacBook Pro。毕竟在芯片上，这次搞了「亿点点」大动作——给自家笔记本装了苹果最新、*进、甚至可以说全球最强的M5 Pro/M5 Max芯片。（好家伙过去几年笔记本的性能主要围绕CPU、GPU和功耗优化，但是嘛，这两年模型一卷，笔记本也朝着AI算力和多任务处理能力上开卷了。这不嘛，苹果在MacBook Pro在「架构设计」方面也下了点功夫。在架构上，M5 Pro和M5 Max采用苹果新设计的Fusion，两款芯片最高都能配18核CPU，官方给出的直接对比数据是——与M4 Max相比，新芯片的CPU架构在多线程性能上提升了15%左右。与M4 Pro相比，M5 Pro整体性能大约提升30%。不言而喻啊不言而喻——这芯片，真·就是为AI而生的（doge芯片性能上来了，AI方面的表现更值得一提了， 毕竟搭载M5 Max的MacBook Pro——AI图像生成能力：相比M1 Max的MacBook Pro，速度最高8倍，对比M4 Max也快了3.8倍。LLM提示词处理能力：在提示词处理上相比M1 Max提升6.7倍，对比M4 Max也有4倍之多。视频*渲染能力：相比M1 Max速度5.4倍，对比M4 Max也快3倍，视频剪辑更丝滑。AI视频增强能力：相比M4 Max，性能提升3.5倍，视频视觉处理效果会更nice～此外，在图形性能上，M5 Max相比M4 Max也提升了约20%，在光线追踪这类应用中，性能也进一步提升，相比M4大约高出30%。像动态设计师实时处理复杂3D场景、AIGC创作者即时预览*这些原本比较吃电脑性能的操作，现在也会顺手不少？？？对比数据如此之多，如此之眼花缭乱，如此之密密麻麻，说到底——我猜这些性能背后的言外之意是，苹果：俺们这笔记本在本地跑龙虾更好使哈～当然，AI能力上来了，芯片性能的提升也顺带把存储性能一起拉高了。在读写速度上，新款MacBook Pro的读写速度相比上一代最高提升2倍，峰值可达14.5GB/s，配置也更大方了——M5 Pro版本标配1TB存储，M5 Max版本直接标配2TB。（阔绰.jpg）续航方面，新款MacBook Pro最长可达24小时，如果是从英特尔机型升级，最多能多用13小时，M1用户升级也能多出约3小时。按官方说法就是，如果我们用96W或更高功率适配器，30分钟就能充到50%。此外，在显示屏上，MacBook Pro也进行了相关优化。屏幕采用的是视觉性能很能打的Liquid Retina XDR显示屏，HDR峰值亮度1600尼特，SDR内容最高1000尼特，还支持纳米纹理屏选项。对于摄影师修图、视频创作者做调色、设计师处理细节这些对屏幕要求很高的工作来说，这样的亮度和对比度能把画面细节拉得更开——高光不过曝，暗部也能看得更清楚～不仅如此，无线连接也升级到了新规格——新款MacBook Pro搭载苹果N1芯片，支持Wi-Fi7和蓝牙6，是的，连接速度和稳定性都更next level了～苹果一同发布搭载M5芯片的还有新款笔记本——MacBook Air。和Pro款相比，*的差别主要在芯片配置上，MacBook Air搭载的是M5芯片，整体定位更偏轻薄和日常生产力。和上一代一样，新款M5 MacBook Air提供13英寸和15英寸两种尺寸，配色则是天蓝色、午夜色、星光色和银色。此外，存储方面也有所提升。上一代M4 MacBook Air最高支持2TB存储，而这次新款M5 MacBook Air直接把上限翻倍到了4TB。内存配置保持不变，依然提供16GB、24GB和32GB三个版本。无线连接也同步升级，从Wi-Fi6E升级到Wi-Fi7，蓝牙也从5.3提升到了蓝牙6。咋说呢，过去电脑更多是用来运行软件，现在越来越像是在给AI应用准备一台主机。强芯片上桌，AI能力也安排上了，苹果笑了，果粉们——也更有理由换机了。（dogeOMT别管这M5Pro还是那M5Max。哪怕苹果把参数表甩得铺天盖地，从这一波性能方向里也不难看出一件事儿就是——本地跑龙虾的风，真吹到苹果身上了。不知道大家还记不记得OpenClaw刚火的那会儿，一堆人反手去买Mac mini，直接把Mac mini销量带火一波。后来没过大概多久，OpenClaw也不怎么强调外接设备那套操作了，本地部署门槛越压越低。直到现在，很多AI产品干脆把龙虾直接塞进自家AI工具里，用户打开网站或者app就能本地跑龙虾了。所以不难看出啊，这波龙虾肉，苹果还是要必定吃到嘴里的。毕竟——这么好的芯片性能，这么强的AI能力，不在本地跑龙虾，那属实可就可惜了？？？更有意思的是，苹果也不算*次动这个念头。此前苹果官方和多方爆料都提到，今年的Siri可能会迎来一波大升级：据说在AI能力上，Siri表现更像聊天机器人，能跨App执行多步任务、理解屏幕内容、直接替用户操作应用等自主能力。这能力听起来熟悉得不行，咋说呢，Siri要是把这套能力真的补齐，基本就等于《龙虾上身》。既然Siri都开始要有「龙虾味儿」了，那么问题就又来了：苹果下一步，会不会直接让用户开箱一台Mac，系统里就自带一只龙虾捏？（期待一下） 【本文由投资界合作伙伴微信公众号：量子位授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】如有任何疑问，请联系（editor@zero2ipo.com.cn）投资界处理。

投资界（ID：pedaily2012）3月5日消息，AI 原生社区捏Ta 完成超千万美金Pre A+ 轮融资，由九坤创投领投，BV 百度风投跟投，源码资本、奇绩创坛等老股东超额跟进。这一轮融资将主要用于三个方向：招募面向全球拓展的顶尖人才，技术研发投入，以及新产品线拓展。捏Ta 上线于 2024 年 3 月，最初是一个专注于 AI 角色创作的平台。用户可以用自然语言创建虚拟角色，围绕角色创作图像、漫画、短片和可交互的玩法等。目前，平台已积累超1200 万用户，活跃用户日均互动时长超过 110 分钟。在平台上，创作者们构造了 584 万个虚拟角色，上线了 400+ 包括场景、规则的虚拟世界和社团空间。捏 Ta 正在面向全球推出升级版创作工具，目标人群覆盖 Comic-Con、AO3 等全球泛创作社区。公司目前重点招募具有全球视野的产品设计师和文化策略人才。虚构世界的需求是全球性的，从日本二次元文化到欧美奇幻文化，虚拟世界创作在世界各地有着大量年轻、原生、热情的创作者。创始人胡修涵，毕业于北京大学和哥伦比亚大学，曾在Meta 负责短视频内容发布平台的技术架构。团队成员来自字节跳动、Bilibili、心动 TapTap 等互联网和游戏知名企业，在 AI 多模态技术、产品增长和全球社区运营等领域拥有深厚积累。胡修涵称：“过去造一个迪士尼级别的虚拟世界需要几十年和几十亿美金。我们正在验证的是——当 AI 把创作门槛降到足够低，每个有想象力的人都能造出自己的主题乐园，而 AI 角色会主动在里面生活、表演和建设。我们和创作者一起做的，就是定义这件事的标准。这种表达天然跨越文化边界，我们正在将其带向全球，并寻找真正理解世界创作、愿意一起定义规则的人加入。”BV百度风投投资人表示：“捏 Ta 从年轻用户文化和创作需求为切入，修涵对 AI 技术演进与内容社区建设有比较清晰的判断，通过自研的多模态模型持续降低个人创作门槛，让 AI Native 的 Z 时代用户能够参与到内容生产和表达中。BV 一直重视 AI 原生内容平台的机会，期待团队持续探索创作者生态和社区形态，推动新一代 AI 内容社区的发展。”源码资本投资人表示：“捏 Ta 的厉害之处，不只是对模型和技术方向看得准、看得远，更在于他们真的懂‘世界表达’这件事，也精准抓住了全球年轻用户和社区的需求。在 AI 多模态交互已成大势的现在，他们做的社区，本身就适合源源不断长出 AI 原生的创作者。把创作从少数精英的特权，变成每个人都能用的能力，我们很期待给更多用户带来好的体验。” 【本文根据公开消息发布，如有异议，请联系（editor@zero2ipo.com.cn）投资界处理。】

通用人工智能公司VAST今日宣布完成5000万美元A轮融资。本轮融资由阿里、恒旭资本联合领投，元禾璞华、BV百度风投、东方嘉富等跟投，形成覆盖*资本、产业巨头、知名战投的全方位赋能格局。老股东春华创投、北京市人工智能产业投资基金超额加注，彰显对公司战略选择与发展前景的坚定信心。清科控股（01945.HK）旗下清科资本担任本轮财务顾问。VAST成立于2023年，已经成为全球多模态领域从基础模型研发到应用生态布局的全栈领军者——自研3D基础大模型持续保持行业*，生态合作覆盖阿里巴巴、腾讯、字节、网易、上汽、拓竹、优必选等头部企业与超过9万个开发者，旗下TripoStudio平台已聚集超过650万创作者，累计生成近1亿个3D模型。同时，VAST正式发布全新AI 3D大模型家族，持续刷新行业SOTA：迭代后的TripoH3.1在输入对齐、结构精度、贴图质量、生成速度等各项核心指标上均保持行业*，持续刷新高模生成的能力边界；全新架构的TripoP1.0则重新定义了AI 3D的算法范式，能够在2秒内输出专业建模师级别的3D资产，速度较市面已有方案提升百倍以上。基于此前积累的数据、人才和系统级研究与工程经验，VAST已在2025年重点研发世界模型，*世界模型将于近期发布。本轮资金将重点投入世界模型的*人才招募、核心算法持续迭代与数据积累，同时大力推进UGC互动内容平台的建设。VAST致力于让每个人都能创作、体验和分享互动内容，让互动内容成为连接数字世界与物理世界的新型信息载体。01、重新定义AI 3D算法范式VAST成立的初衷，是让每个人都能创造属于自己的互动世界。这个愿景拆解开来，包含三个关键词：UGC、互动和3D世界。创业之初，团队曾尝试直接从“世界”入手，但很快发现一个根本矛盾：互动内容的创作成本和门槛极高。制作一个3A级别的互动内容，需要大量人力、时间、成本。创作门槛的限制，决定了内容消费形态和多样性的天花板。于是VAST选择先解决底层问题，用AI重新定义互动内容的生产方式。过去三年，算法团队自研的AI 3D大模型持续突破，每一代TripoH系列模型发布都定义了当时的全球*水准。团队提出的SparseFlex表示方式不仅能精准捕捉模型的细节、开放表面和内部几何结构，也能支持更高效的训练策略，大幅降低内存占用，让AI生成的3D模型在用户体验和大规模商业应用上真正产业可用。更新后的TripoH3.1更进一步，对输入参考图的还原度和对齐度更高，同时对整体结构和局部细节也都有*的表达效果，在角色形体、面部、几何文字等各类案例上，解决了过去一直以来的卡点。在我们对这一旗舰模型的全面横评测试中，无论是字体浮雕、人脸五官，还是复杂机械结构，TripoH3.1 在输入对齐、结构精度、贴图质量、生成速度等各项核心指标上均做到行业*。对于UGC互动内容而言，仅有精度还不够。创作者更需要“快”和“开箱即用”——既要高质量、高效率，还要在引擎管线内实时落地。但质量与速度之间长期存在结构性张力：追求精度意味着更长生成时间，追求速度则容易牺牲结构与细节。拓扑结构、几何精度、贴图质量、引擎兼容、可编辑性——每解决一个问题，往往要以另一个问题为代价。这成为AI 3D从PGC的行业应用走向规模化UGC互动内容的关键瓶颈。因此，VAST的算法团队做了一次大胆的根本性选择，从底层重新做一遍AI 3D大模型——从*性原理出发，不仅在原有路线中做边际优化，更用全新的思维方式、全新的算法框架，重新思考3D应该如何被表达、如何被生成。这是TripoP系列诞生的背景。现有的三维网格体生成往往受困于序列化的妥协：冗长的序列化数据严重制约了生成的效率，而单向的因果偏置更扼杀了空间的全局交互。TripoP1.0 首次重构了空间生成的底层范式，基于它的Smart Mesh（智能网格）功能也已经在TripoStudio 平台上线。TripoP1.0 放弃了对三维对象的局部计算，转而构建了统一的原生概率空间。模型不再去“预测”下一个点，而是对空间的整体结构进行宏观的概率坍缩。模型率先在噪声空间中析出构筑形体的“基底”；随后，复杂的拓扑关系依托于基底，在统一的概率空间中进行演化。凭借这种全新的空间建模哲学，TripoP1.0 打破了维度构建的壁垒。它能够直接在无序的噪声空间中，完成高维信息的瞬间对齐，让极其复杂的三维拓扑结构同步“收敛”成型，实现了从局部拼接向全局涌现的根本性跨越。最终结果是：TripoP1.0 可以在2秒内直接生成专业建模师水平的3D模型——拓扑干净、布线稳定、引擎可用，并且我们发现在这一全新思路之下，模型的可编辑性和精度的可拓展性获得极高的优化潜力。TripoP系列的发布，也正式宣告了：AI 3D大模型算法范式进入2.0阶段：速度、质量与工程可用性开始同时成立。02、加速建设UGC平台，迎接互动内容爆发VAST从创业*天起就坚信：当互动内容的创作门槛足够低，UGC互动内容将进入新的阶段。如今，这一判断开始被验证，而且节奏比预期更快。• 超过650万创作者已在TripoStudio完成创作，累计生成近1亿个3D模型；• 超过9万家企业级开发者与合作伙伴将Tripo能力集成进自身产品与工作流；• 从Blender、Maya到Unity、Unreal，生态插件覆盖主流3D创作工具与内容引擎；• 在智能制造、互动文娱、虚拟现实、具身智能等领域，Tripo逐渐成为3D内容生产的默认能力。这些数字的意义，不在规模本身，而在行为结构的变化。越来越多此前未接触过3D建模的用户，开始以高频、轻量的方式使用3D生成工具。生成模型的过程正在接近日常表达习惯——即时生成、即时表达、即时分享。3D不再局限于专业制作流程，而开始进入大众创作语境。围绕这种变化，VAST持续构建创作者生态，并与社区共同探索互动内容的形态边界：• TripoAmbassador Program覆盖全球30多个国家、50余所高校；• Game Hub社区聚集超过10万名活跃开发者，累计产生2000余款AI互动内容；• AI 3D渲染大赛S2的Top 25作品登上纽约时代广场及全球多个核心地标；• 首届TripoAI 3D Game Jam启动便收获全球同类赛事的最多作品投稿，入围作品将在GDC现场展出。过去一年，我们走过三大洲、30余座城市，与开发者、创作者和企业伙伴反复讨论同一个问题：当3D生产效率跨过临界点，互动内容会如何演进。与此同时，Tripo也嵌入了更广泛的AI生产体系。初期，我们率先与ComfyUI实现节点级集成，将3D能力纳入多模态生成链路；之后，*支持MCP等模型上下文协议，使3D生成能够被调用与编排；如今，Tripo模型能力在新一代Agent生态中以Skills形式接入，使智能体具备生成、调用与编辑3D资产的能力。这使3D能力不再仅面向人类创作者。在Agent协作逐渐成为新兴基础生产方式的趋势下，3D生成开始进入智能体的标准能力集合。无论是自动化内容生成、游戏构建、虚拟场景搭建，还是电商与交互系统资产生产，3D正成为AI系统的空间表达模块。当创作成本下降、当人类创作者与智能体同时拥有空间生成能力、创作频率提升、生态密度达到阈值，新的内容形态就会在条件成熟后自然出现。我们判断，3D生成从专业生产工具，转变为大众表达语言的临界点已经接近。因此，2026年VAST将加速建设UGC互动内容平台，将生成能力、分发机制与互动系统整合为完整闭环，使3D创作从生产单一资产，变为创造不断演进的互动内容。03、从造物体到造世界从理解和生成物体，到理解和生成整个世界，是VAST一直以来坚持的技术和产品路线。成立之初，VAST就押注了3D这一最原始、最自然、信息密度最高的内容模态。我们认为，世界模型是通用模型的*形态，必须建立在对三维空间的原生理解之上。2025年，VAST已经将核心研发资源加注世界模型方向。此前积累的5000万高质量3D及世界模型数据库、全球人才密度最高的AI与图形学交叉团队，以及作为行业先行者在三维理解生成领域积累的系统级研究与工程经验，构成了VAST在这条路线上的独特优势。VAST致力于构建通用世界模型，它不仅将能生成可交互的虚拟世界，也将具备感知、理解和物理推演的能力，能够广泛服务于新一代的交互内容、具身智能、仿真模拟等更广泛的场景。AI 3D与世界模型之间存在深层联系：前者是后者不可绕过的基石，3D也是机器和人类的通用接口。不管世界模型最终以何种形态实现，对三维空间的原生理解和生成能力都是重要构成。04 VAST的伙伴们怎么说恒旭资本表示：我们对AI技术的考量始终围绕一个核心问题：能否真正落地和创造价值。VAST的3D生成方案展现出的技术成熟度和产品完成度令我们印象深刻——不仅效果*，更重要的是“可用”。从汽车设计到具身智能仿真，从工业数字孪生到智能制造，3D内容的高效生成是打通虚实融合的关键一环。VAST的管线已经ready，技术已经验证，正是我们寻找的“AI赋能千行百业”的理想标的。我们相信，世界模型的突破将重新定义人与物理世界的交互方式，而VAST站在了变革的最前沿。元禾璞华表示：回看各大内容平台的演进历程，从PGC到PUGC再到UGC，每一次跃迁往往需要创作工具的根本性变革。字节跳动用推荐算法和低门槛工具重塑了短视频的创作和分发。VAST正在做同样的事，将3D创作的门槛降低到前所未有的程度，当中蕴藏着孵化全新UGC互动内容平台的可能性。我们深度认可VAST“人人皆可创作3D”的初心和愿景，而今天的他们已经聚集了一批活跃的创作者，形成了独特社区文化。我们尤其看好VAST在toC方向的泛化能力——AI 3D创作很快会像拍短视频一样简单，相关内容生态也会迎来爆发式增长。相信VAST能够借世界模型这把钥匙，打开下一代互动内容平台的大门。BV百度风投表示：3D 生成是未来虚拟世界的重要基石，也是多模态生成与世界模型的关键方向。相较于视频生成，3D 天然承载物理规律、空间关系与物体交互逻辑，是 AI 理解并模拟现实世界的重要路径。过去行业对 3D 模态的关注度不及视频，而如今 3D 生成在技术突破与商业化落地上已迎来重要质变，正是布局的黄金窗口期。从李飞飞的World Labs，到 Luma、Google 等企业纷纷布局，世界模型已成为 AI 的重要发展方向。我们相信，VAST 是国内具备突出优势、深耕世界模型的优质团队 —— 兼具扎实技术实力与产品化能力，同时布局创作工具与内容平台，在数据积累、商业拓展上已形成正向增长飞轮。我们持续看好VAST 依托高质量 3D 数据构建差异化优势，在全球生成式 AI 领域保持竞争力与长期成长潜力。春华创投表示：作为VAST的早期投资人，我们见证了团队从技术突破到商业验证的完整历程。这一轮选择加注，源于过去一年公司业务发展速度远超预期：无论是收入增长还是用户数据，都呈现出强劲的势头。更让我们兴奋的是，VAST创立之初就锚定的愿景——打造UGC交互内容平台——正在从蓝图变为现实。随着世界模型技术的持续突破，3D创作的大众化不再是遥不可及的未来，而是触手可得的当下。我们坚定看好VAST成为这一代际变革中的领军者。北京市人工智能产业投资基金表示：继上一轮投资后，我们再次加注VAST，源于对团队执行力和技术*性的认可。过去半年，VAST的商业化落地进度超出预期，在3D打印、工业设计、文化娱乐等多个领域实现规模化应用，收入呈现爆发式增长。如果说智谱代表了中国AI公司在基础大模型领域的全球竞争力，那么VAST正在3D和世界模型赛道书写同样的故事。作为北京市重点支持的AI模型层企业，VAST不仅代表技术创新的前沿力量，更是AI赋能新质生产力、推动数字经济与实体经济深度融合的典型范例。我们期待VAST继续引领行业发展，为中国人工智能产业在全球竞争中赢得更大话语权。在VAST创始人兼CEO宋亚宸看来，选择“先相信”而非“先看见”，是创业公司区别于大平台的本质，也是建立先发优势的关键。AI 3D一度被视作一个高投入、充满不确定性的市场。三年前，VAST把*颗种子种进了这片几乎无人问津的土地，彼时行业里没有收敛的可借鉴路径，没有成熟的技术框架，多数人看到的只是一片荒原，然后将目光投向别处。三年来，VAST持续专注地在这片土地上播种、灌溉、施肥。每一次算法迭代都重新定义行业的最高水准，每一次产品更新都让创作的门槛更低一些，让产业可用的边界更宽一些。现在，这片荒原长出了一小片树丛。超过650万创作者在这里创作，9万家企业和开发者在这里构建应用，越来越多的人相信——这里真的会长出一大片森林。种树的意义不仅是种树本身。每一棵树都在改变它周围的土壤、水分和空气，为下一棵树创造更好的生长条件。每一个VAST的用户，都在让技术更成熟，让产品更完善，让创作门槛更低，让内容消费的想象力更丰富，也让后来者的起点更高——当个体的创造汇聚起来，最终会改变整个系统生态。若干年后回望，也许很难说清哪一天是转折的开始。只记得树变多了，地上渐渐淌出了溪水，绿荫连成了片，荒原便有了新的名字。VAST是一家全球*的通用人工智能公司，致力于在自研AI 3D及世界模型的基础上打造大众级的互动内容创作能力、引领全民级的创造平权，最终构建可交互的世界内容平台。公司已打造“自研3D基础模型及世界模型+ 生态插件+ 一站式原生工作台”的端到端的产品矩阵，同时依托*的算法团队和海量的高质量空间资产，让AI真正走向空间理解、物理推演与现实生产。VAST的模型和产品已广泛应用并赋能智能制造、虚拟现实、互动文娱、具身智能等关键领域，成为推动新质生产力落地的重要力量，深度赋能千行百业。目前，VAST已与阿里巴巴、网易、腾讯、字节等头部互联网平台企业，以及上汽、泡泡玛特、拓竹科技、优必选、酷家乐等行业领军企业建立了深度合作。VAST正在重塑内容媒介的形态，使每个人都能无限创作、体验、消费空间内容，让互动内容成为连接数字世界与物理世界的新型信息载体。 【本文经授权发布，不代表投资界立场。本平台仅提供信息存储服务。】如有任何疑问题，请联系（editor@zero2ipo.com.cn）投资界处理。

投资界（ID：pedaily2012）3月5日消息，国务院总理李强在政府工作报告中介绍今年政府工作任务时提出，加快推动全面绿色转型。以碳达峰碳中和为牵引，协同推进降碳、减污、扩绿、增长，增强绿色发展动能。大力发展绿色低碳经济。完善促进绿色低碳发展政策，实施重点行业提质降本降碳行动，深入推进零碳园区和工厂建设。设立国家低碳转型基金，培育氢能、绿色燃料等新增长点。有力有效管控高耗能高排放项目，加快淘汰落后产能，支持绿色低碳技术装备创新应用。完善资源总量管理和全面节约制度，强化再生资源循环利用。积极稳妥推进碳达峰碳中和。实施碳排放总量和强度双控制度，完善碳排放统计核算、碳足迹管理体系，进一步扩大碳排放权交易市场覆盖范围。制定能源强国建设规划纲要。着力构建新型电力系统，加快智能电网建设，发展新型储能，扩大绿电应用。加强化石能源清洁高效利用。来源：新华网点击获取更多LP资讯https://www.pedaily.cn/s104/ 本文来源投资界，原文：https://news.pedaily.cn/202603/561411.shtml 【本文为投资界原创，网页转载须在文首注明来源投资界（微信公众号ID：PEdaily2012）及作者名字。微信转载，须在微信原文评论区联系授权。违规转载必究责。】

想象一下，有人突然拿起你的手机，点开AI聊天记录。那一刻，你慌了吗？不知道什么时候开始，越来越多的人养成了“聊完就删”的新习惯。最近有个韩国“蛇蝎美人”的新闻，看得人有点发凉。一个21岁的女生，被指控预谋杀人。警方调查发现，她在动手之前，用ChatGPT查过“安眠药混酒会怎样”“多少剂量会致命”之类的问题。她和AI的对话记录，被调出来，成了证据。评论区在讨论技术、伦理、监管，但我身边的很多人，*反应却是：原来我们和AI说过的话，真的会被翻出来。不知道什么时候开始，AI成了最了解我们的存在。短视频知道你爱看什么，电商知道你买什么。但AI知道的，是你不敢发朋友圈的那句话，是你不好意思跟朋友说的念头。而且，最重要的，它不会忘。我有个表妹，毕业两年，在一家大厂做市场。她几乎每天都跟AI聊天。有段时间，她的直属老板开始单独找她做一些项目，不走公开流程，也不在团队里宣布，有时候微信里顺手转几千块，说“辛苦你了”。与此同时，她原本的日常工作却悄悄被削掉了一点。她整个人都乱了。她问AI：“他这是在白嫖我？还是有点喜欢我？如果我拒绝，会不会影响升职？”然后把老板的措辞一句句打进去，连语气词都不放过。来回推演，反复分析。她不敢跟朋友说，怕被笑想太多；不敢跟家里人说，他们只会说“领导赏识你是好事”；更不敢跟同事说，这种事一旦传开，味道就变了。不是她不想说，是她找不到一个安全的人。直到有一次，她手机落在客厅。男朋友找照片时点进了AI页面。屏幕上密密麻麻，全是她对老板动机的猜测。还有一句：“是我真的想太多了？或者他只是喜欢我的工作能力，我有点傻？”当时她就慌了，下意识把手机抢回来，*件事，就是把所有聊天记录清空。她说：“以后问完就删。”听着好笑，但其实很多人都在这么做。而且，越是某些状态的人，越容易把AI当树洞。那种表面上挺能扛、朋友圈里云淡风轻的人；那种不想麻烦别人、觉得自己情绪说出来显得矫情的人；那种找不到真正安全倾诉对象的人。而AI，刚好填补了这个缝隙。它不会嫌你烦，不会评价你，也不会在下次聚餐时提起你那晚的纠结。但也正因为它听得太完整，太直接，很多人聊完之后，才会下意识地删掉。以前删浏览器记录，后来删搜索历史，现在轮到删AI对话了。果然，每个时代都有自己的“社会性行为”。删掉AI聊天记录，不是因为见不得光，而是因为羞耻、脆弱、真实。我们在微信聊天时多少会留余地，会修饰语气。但跟AI说话，很多人是完全裸奔的。有时候连自己第二天再看，都会觉得尴尬。更让人不安的是，我们大多数人，根本不清楚平台的隐私政策：这些对话会被保存多久？会在什么时刻被调取？前两年情感陪伴类AI应用Replika被曝出聊天内容涉及模型训练，不少用户在论坛吐槽：原来自己倾诉的婚姻问题等隐私，并没有想象中那么只属于自己。很多人觉得被背叛，直接卸载。“原来，对话不一定只存在于我和机器之间。”这种担忧，会放大我们删除AI聊天记录的冲动。但更真实的不安，可能更日常。比如，手机被伴侣翻到，老板顺手调电脑记录，家长帮孩子整理作业时点开聊天记录，老师偶尔检查学生手机，孩子偷偷翻父母的平板……想象一个场景：一个刚入职的年轻人，喜欢比自己大的女领导，每天琢磨她的表情和话语，暗恋小剧场全打进AI里分析，“她发邮件提醒我加班，是关心还是觉得我效率低？如果我暗示喜欢她，会不会搞砸关系？”结果某一天，电脑被IT抽查，这些记录可能被调出来……哪怕只是想象，足够让人出一身冷汗。AI对话的可怕之处正是在于，它不像朋友圈那样有观众，也不像聊天软件那样有对方。它更像一本自动记录的日记。那么，怎么尽可能地把这本日记锁在抽屉里？我能想到三点。*，别把AI当树洞。真正涉及隐私、法律、极端想法的内容，先问问自己：如果有一天被别人看到，我能不能承受？第二，学会一点最基础的自我保护。关闭历史记录，定期清理，不在公司电脑或公用账号上聊私事。就像锁屏设密码一样，这是基础动作。第三，给AI留点边界。它可以理解你，但不代表你必须把全部交出去。保留一部分只存在于自己脑子里的空间，本身就是安全感。正因为AI是一位不会忘记的倾听者，所以我们才通过删除这个动作，让它学会遗忘。我们删掉的，也许不是几段文字，而是对“自己被完整看见”的恐惧，至少，这样做，能杜绝一些离婚的可能吧。 【本文由投资界合作伙伴长三角momo授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】如有任何疑问，请联系（editor@zero2ipo.com.cn）投资界处理。

这回真不是“旺季卖车，淡季整人”。2026年1月30日，宝马大中华区总裁兼CEO高翔（Sean Green）宣布将于今年4月1日卸任，其职务将由柯睿辰（Christian Ach）接任。2月14日，北京奔驰首位本土CEO、销售服务有限公司总裁兼CEO段建军宣布“因个人原因”离任，并且自3月1日起将“以战略顾问的身份继续支持团队”。其职务则由原销售执行副总裁李德思（Daniel Lescow）接替。2月26日，奥迪美国总裁丹尼尔·魏斯兰德（Daniel Weissland）调任一汽奥迪销售公司总经理。原负责人、在大众集团中国合资公司担任高管职务已有18年的安德楷（Michael Arndt），则宣布转任大众汽车乘用车品牌韩国董事总经理。不到一个月的时间，BBA驻华实权人物或离任、或调岗。若是将1月14日捷豹路虎首席财务官韩少帅（Tim Howard）接替中国区CEO潘庆（其继续兼任中国总裁，同时升任全球采购董事）也算进去，那么海外豪华品牌在华销售负责人几乎被整体换了一茬。值得注意的是，在华长达18年的安德楷自不待言，高翔自2014年出任MINI中国区副总裁起在华也已十二载。至于潘庆，虽是德国籍却出生于中国，而北奔的段建军曾是该合资公司首任中国籍高管。上述四人无一例外，都是典型的本土派或资深中国通，曾为外方总部所器重。这并非偶然的人事轮替，而是传统豪华品牌在中国市场面临结构性挑战下的战略性调整。其背后的原因、品牌方的操作思路以及可能产生的影响，反映了当前中国汽车产业深度变革的现实。01、BBA销量跌回十年前？2025年，是豪华品牌中国区备受煎熬的一年。最典型的比如BBA这个德系“御三家”，其中又以奔驰的波动最为明显——从2024年度含乘用车及轻型商务车在内的71.4万辆，降至2025年的57.5万辆。这个数据好于2016年的48万辆，但又比2017年的61.1万辆要低，同比下滑达到了19%。显然这种规模的销量下滑，是段建军这位北奔史上首位本土CEO，明明今年5月就能任期届满，却硬是提前75天卸职的直接原因。相比之下，宝马的情况只能说稍好。2025年全年，宝马在华销量为62.55万辆，销量数据大致介于2017年和2018年之间，较2024年的71.45万辆降幅为12.5%。而这个两位数降幅，也被外界普遍视为高翔结束12年在华任职、调任MINI美洲区副总裁的直接原因。德系三家中，相对情况*的当数奥迪。2025年，奥迪在华销量61.75万辆，相较2024年的64.94万辆，同比下滑约5%，大致上回到了2017~2018年间的水平。但值得注意的是，2024年的业绩实际较2023年下滑约11%。所以去年的成绩在某种程度上可理解为跌幅显著收窄。尽管这是建立在传统燃油车型基础之上，并辅以较大让利幅度所取得的。相对体面的业绩，应该也成为了安德楷能够从一汽奥迪销售有限责任公司总经理，平调至大众汽车乘用车品牌韩国董事总经理的主要原因。事实上，以利润换销量，无论对BBA还是捷豹路虎而言，都是现阶段维持市场份额为数不多、相对有效的选择之一。然而，若让利降价长期化，则可能会对品牌造成很大伤害。捷豹路虎的情况便是典型例子。截至2025年末，尽管“六折虎”乃至“五折豹”已成为捷豹路虎国产车型的常态，其品牌年销量仍旧从2017年*时期的14.6万辆，一路降至去年的3万辆左右。这也使得路虎捷豹成为换帅的四家中，*和“一朝回到十年前”扯不上关系的，委实令人感到唏嘘。纵观上述豪华品牌的近况，无一例外均面临着电动化、智能化转型突破的问题。这并不是说豪华品牌没有新能源产品，但相比燃油车型，市场对其新能源产品的接受程度一直不高。无论是奔驰原生的EQ系列，还是宝马的现款i系列，其更像是解决“有无”问题的方案。面对目前国内市场已进入“下半场智能化”的现实，显然无法充分打动消费者。于是，降价就成了*的保量方式，但久而久之，便形成了车主群体中所谓的“杂牌”调侃。实际上，BBA有部分新能源产品在技术层面上非常强，比如奥迪最新的Q6L e-tron系列，拥有*的电池防护，同时引入了华为的智能驾驶辅助系统。但受限于各种问题，迟迟未能在市场层面取得突破。总的来说，各豪华品牌选在2026年初，或调整中国区CEO，或调换销售公司负责人，虽有点出人意料，但也在情理之中。02、换将背后，各家有本难念的经此次密集调整发生在传统豪华品牌市场份额被中国新能源品牌持续挤压的背景下，其核心思路其实并不难理解——旨在通过引入新的核心负责人及其管理团队，针对当前部分核心业务寻求突破，而非一味指望熟悉本地市场的资历高管在逆风局下硬顶销量。奔驰起用长期在中国市场的德国高管李德思，宝马调派德国本土老将柯睿辰，明显流露出加强与中国总部的沟通、充分调动全球资源办大事的思路。举个例子，不久前德国现任总理访华期间，默茨专程在梅赛德斯-奔驰集团股份公司董事会主席康林松的全程陪同下，于北京奔驰工厂试乘了梅赛德斯-奔驰最新的智能化车型。这款尚处于开发阶段的最新产品，基于奔驰S级平台，融入了中国企业开发的城区及高速领航辅助驾驶系统，具备高速、城区辅助及自动泊车能力，实现了端到端的全域智能驾驶。试乘结束后，默茨由衷赞叹，认为这就是其心目中未来的出行技术之一，并表示这“就是我们理想中的Mercedes-Benz。”同样的情况也发生在宝马这边。目前，最新的iX3长轴距版正在融合中国本土智驾企业的系统，并计划于今年在沈阳投产。说白了，BBA在中国市场的品牌力目前仍旧彰显，但却受制于新能源产品的滞后。对奔驰和宝马而言，尽快拿出具有竞争力的新能源或智能化产品才是当务之急。而想要尽快实现这个目标，充分引入本土企业的技术力量非常必要，但这意味着需要与德国本土的开发部门充分沟通，以实现车型本质上的“共创”。李德思和柯睿辰，无疑就肩负了这种沟通和协调的重要职责。但奥迪的情况则又有所不同。2026年被奥迪定义为“产品大年”，计划推出多款全新车型，发起“史上最强产品攻势”。丹尼尔·魏斯兰德是奥迪旗下老将，拥有超过25年国际汽车行业经验。自2019年起担任奥迪美国总裁，迄今主导了奥迪在美国品牌史上*规模的产品布局。而这正是奥迪目前在中国所需要的。尤其是几乎同步任命了原大众汽车集团日本总裁兼奥迪日本董事总经理马蒂亚斯·谢佩斯（Matthias Schepers）担任奥迪中国销售及市场营销副总裁这一点，意味着奥迪需要一个擅长整体产品布局并且能打硬仗的核心团队，来发起这波“冲锋”。此外，奥迪这一波对中国市场的人事调整，多少也反映出总部希望加强对华业务的直接掌控。因为本次调整绕开了奥迪中国总裁罗英瀚，由全球市场及销售董事石柏涛直接公布。至于捷豹路虎，情况则与BBA完全不同。新调任来华的韩少帅是标准的“财务系”高管，这一任命显示出总公司希望其发挥专长，帮助捷豹路虎在中国市场严控成本、优化资源配置。在当前销量规模持续收缩的背景下，这种保守态度显然具有现实意义。毕竟在此环境下能保障持续盈利本身，已可被视为某种形式的胜利。此外，潘庆实际并未离开中国业务体系，继续兼任中国总裁能*程度减少因换帅带来的战略波动和关系网络损失。由潘庆在更高层面推动全球供应链与中国对接，而韩少帅专注业务落地，捷豹路虎总部显然对两人有效协同有所考虑。尽管开年车市倒春寒着实凛冽，但回顾2025年的业绩，想必没有人敢于否认本土豪华品牌的崛起。问界M8与M9，全年销量分别达到了15万辆以上与近12万辆的规模。此外，蔚来、理想等品牌，虽然堪称磕磕绊绊，但其旗舰车型仍在40万元以上市场维持了可观的销量。30万元以上高端市场持续突破。2026年，40万元以上市场将成为本土品牌与BBA正面交锋的核心战场。传统豪华品牌必须放下“溢价执念”，真正以产品力和用户体验应战。这一轮人事调整是传统豪华品牌在中国市场从“黄金时代”驶入“数字深水区”的必然选择。换帅只是开始，真正的考验在于这些品牌能否在电动化、智能化、本土化以及渠道生态上进行彻底的战略革新。2026年将是决定它们未来在华市场地位的关键分水岭。此次密集的人事调整，是传统豪华品牌在华发展的关键转折点。这标志着，竞争逻辑已彻底改变——过往的“品牌溢价”与渠道优势正在失效，未来的胜负手将取决于电动化产品的真实竞争力、智能化体验的本土融合深度，以及成本与运营效率。2026年，随着各家新团队与新车型的全面就位，一场关于产品、技术与体系能力的正面对决即将上演，其结果将重新划分中国豪华车市场的版图。 【本文由投资界合作伙伴汽车公社授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】如有任何疑问，请联系（editor@zero2ipo.com.cn）投资界处理。