2026 年才刚刚开始几个月，人工智能的世界就非常忙碌。 OpenClaw 突然流行起来，引发了全国范围内的采用热潮。与此同时，SaaS行业正受到AI的严重冲击，整个行业的考核逻辑开始重新思考。此外，大模型、新应用、融资和收购不断涌现，新的重大事件几乎每天都在发生。当我们一起看这个新闻时，我们看到了一些有趣的变化。近年来AI竞赛的焦点一直是哪些模型更强大、谁能训练更大的模型、谁能获得更多的计算能力。但现在问题正在慢慢变成别的问题。这些AI功能真的能用吗？技术越进步，人们对人工智能应用的担忧就越明显。我想知道如何将人工智能和我的技能结合起来。企业也很担心。人工智能的应用场景在哪里，如何集成系统才能真正实现商业价值呃？随着模型能力逐渐趋同，AI竞赛的焦点实际上将在2026年发生转移。真正的挑战不再仅仅是技术本身，而是AI能否进入某些场景并创造真正的价值。如果您正在寻找这个问题的答案，那么有一个行业特别值得关注。这是一场游戏。 （本文由视频剪辑而成，请务必在下面查看。） 01AI主题翻倍，让今年的GDC成为绝对主线。每年三月，全球最大的游戏开发者大会在旧金山举行。今年的GDC规模依然巨大。本次大会将分享和展示的内容被称为“游戏羽毛”，将预示着游戏行业未来1到3年的发展。游戏一直是全球最大的数字内容产业之一，也是一个技术高度敏感的产业。当今改变互联网的许多技术都是首次出现t在游戏中表现出来。时至今日，Demis Hassabis、马斯克、李飞飞等许多人工智能研究人员仍然将游戏视为人工智能技术发展的重要试验场。按理说，游戏行业将是这波人工智能浪潮中最先爆发的领域之一。但在过去的一两年里，尽管人工智能正在彻底改变搜索、编程、设计和内容创建，但游戏行业的声音却没有那么强烈。一些人将游戏行业对人工智能的态度描述为类似于“早起，晚起”。但事实真的是这样吗？人工智能如何影响和改变这个价值超过 2000 亿美元的全球产业？业界是感到更加焦虑还是看到了更多机会？在本文中，我们将带您前往 GDC 网站，与顶级专业人士和顶级公司进行第一手会面，了解游戏行业正在发生的事情。这次来GDC给我印象最深的是AI是这次大会的绝对主题。去年的GDC 仅有 52 个与 AI 相关的主题，但今年的数量增加了一倍多，达到 106 个。不仅数量快速增加，而且主题的结构和重点也正在向 AI 实施方向变化。其中大多数，例如去年关于人工智能的辩论，都集中在 NPC 和智能等技术和概念主题上。今年，越来越多的思考开始关注AI如何真正进入游戏应用，增加了许多关于AI在增长、运营和生产流程中实施的新问题。 02GDC 认为 AI 在游戏中的应用有两条路径。从大局来看，GDC已经从“谈AI”转向“用AI”。但开发商也很担心。事实上，在游戏中使用人工智能并不是那么容易。根据 GDC 官方数据，只有 36% 的游戏专业人士在工作中使用生成式 AI 工具。开发人员经常使用人工智能来研究、编写代码和优化日常流程。然而，它们实际上并没有用于玩家体验，例如生成资产或内容。人工智能的使用比例仍然很低。微软工程师认识到，当前的人工智能模型和相关技术有许多严格的门槛，特别是与现有引擎结合使用时。独立游戏制作人 在 3D 方面，我们在本次展会上听到了一些很棒的新举措，但总体而言，仍然严重缺乏完整的 3D 生成工具。制造商尝试采取哪些措施来解决这个问题？在 GDC，我们看到了两条不同的道路。近年来，当人工智能首次进入游戏行业时，科技公司，包括云提供商、人工智能公司和工具公司都引发了很多争论。今年这些制造商并没有缺席，他们的发展方向仍然集中在基础设施和开发工具上。例如，我们 NVIDIA 的团队多年来一直为游戏开发者提供计算基础设施和资源。这就是为什么今年我们还展示了最新的路径追踪和屏幕渲染人工智能技术，利用人工智能制作游戏场景，让游戏场景更加细致、更加身临其境。最新的DLSS 4.5可以让AI完成大量的屏幕渲染，不仅效率更高，也受到游戏玩家的青睐。 Google 使用 Gemini 进行游戏 QA 测试，服务中小型团队，提高效率。 SIMA2 和 Genie3 等 DeepMind 项目反映了智能体在游戏和开放世界中的能力。微软发布的Xbox更新也可以帮助开发者。例如，开发者可以通过统一的开发接口将他们的PC游戏打包并在一天内发布到Xbox系统上。下一代Xbox主机将深度集成AI，以提高光跟踪能力并解决存储成本和性能瓶颈等工程问题。听完这些演讲我的观察是，科技厂商主要还是给游戏行业“卖刀片”、“卖平台”，看看能不能它可以使用它们。从SIMA和Genie到NVIDIA的GeForce RTX，亲眼目睹这些尖端AI技术确实令人惊叹。如果它可以用在游戏中，那就真的会带来难以想象的可能性。不过，会后我们也听到了开发商的提问。与去年的热情不同，今年的题目出奇的稳定。每个人都想知道这些技术何时会运用到游戏中。事实表明，随着技术进入游戏最后一公里，技术厂商将开发更强大的模型并提供API。 。不过，如何将技术应用到游戏开发中，并不属于这些公司解决方案的范围。technology sas。不过，游戏的制作者已经给了我们这个问题的答案。与代理等常见应用方向相比，在游戏中实现AI实际上更加复杂和困难。该游戏是一个非常成熟的数字内容产品，技术和设计都很复杂。一切NG必须服务于用户体验，AI的实现必须足够有趣和具体。在GDC，开发者倾向于吸引能够分享特定应用问题的制造商。今年，各大游戏公司的AI话题大幅增加，占比超过40%。其中，仅腾讯就举办了超过21场AI相关分享会，占游戏创作者提出的AI话题数量的55%。这些行动包括AI队友的具体应用、基于technAI的全局照明学等，全面介绍了AI在游戏中应用中发现的问题、需求和解决方案。分享的内容几乎涵盖了本届GDC游戏中人工智能争论的方方面面。类似于腾讯分享的特定应用程序正是当今技术制造商特别想要的用例。我们意识到了这一点。 Alex Moufarek，Google Deepmind Star 产品经理tup 团队 我认为我们现在正处于这样一个阶段：许多模型足够好、足够便宜，最重要的是，可以实时或接近实时生成。虽然我们还没有看到完全原生的人工智能游戏出现，但我有一种感觉，今年我们会看到比几个月前更多的演示和原型。我很高兴看到这种趋势。 Julien Merceron Orion Productions 的创始人兼董事执行官。我在韩国看到过很多尝试。例如，我认为 Crafton 的一些项目非常有趣。我在 Valve 的 Steam 游戏平台上看过他们的一些内容，这确实非常有创意。此外，腾讯的发展也值得强调，比如腾讯推出的令人难以置信的F.A.C.U.L工具。我们看到NPC交互体验领域有越来越多新的探索和变化。很多人认为AI+游戏只是把大型模型变成了游戏，但现实并没有那么简单。与很多AI应用相比从场景上来说，游戏是非常复杂的实时系统。如果AI真的想进入游戏，就需要跨越一些门槛。首先，存在复杂的工业流程和性能挑战。以开放世界游戏《摇滚王国：世界》为例。在游戏中，模型、材质和光照是决定图像质量的三个重要因素。然而，增加模型数量的边际效益迅速下降。玩家不会注意到模型或材料的任何改进。然而，即使对照明效果进行很小的改进也可以立即改善场景的氛围和真实感。其中，全局照明（GI）被称为“渲染领域的皇冠”。腾讯游戏依靠AI进一步细化硬件性能，将光照计算移至云端，并采用AI渲染加速。推出 MagicDawn 跨引擎渲染解决方案，该解决方案引入了 95% 的任务，否则这些任务需要数十个小时的计算5 分钟内即可完成分析，3 分钟内即可得出许多结果。玩家将看到光线变得更加自然、体验变得更加身临其境的变化。前段时间，黄仁勋宣布未来游戏显卡供应将会紧张。这预示着将不再能够依靠硬件来提升游戏的画质。提高游戏质量的挑战可能会更多地落在游戏制造商身上。这样的研发过程要求开发者不仅要了解硬件、引擎、AI，还要了解游戏和玩家的需求。这个过程需要持续的技术和开发投资。只有拥有技术和资源的大厂商才能完成。如果提出解决方案，对整个行业来说将是一个福音。所以可以看到这个方案不仅在《摇滚王国：世界》中使用，而且在《暗区突围》、《王者荣耀：世界》等产品中也有使用《ld》、《歌潮》等。《怪人之下》这次尝试用AI生成武打动作也是一个很好的实践例子。腾讯魔方工作室AI团队从零到一训练了一个小模型，解决了以往动作游戏中常见的模型交叉、滑动、滞后等行业问题。在现场，团队还演示了模型是如何训练的、工作流程以及应用效果。目前可以生成各种战斗场景的角色转场动作。腾讯魔方工作室AI负责人廖世阳表示：“它们的共同点是，在很多情况下，由于计算的原因，脚部的移动会变得非常不自然，这就是所谓的打滑。”rs 现在看起来更自然了。此外，过去携带武器的角色的一个常见问题是随机放置的武器会使它们变形。现在有一些方法可以通过训练人工智能同时纠正以前的不合理行为来解决这个问题。这是使用人工智能进行过渡的最大好处。我认为游戏玩家也在积极采用新技术。例如，有一个语音助手可以让你与玩家聊天。现在我可以做以前做不到的事情。其次是用户的游戏体验。 AI不仅要能够生成内容，还应该能够真正融入到游戏中，让系统变得更好玩，而不是仅仅添加一个功能模块。同时，游戏也是一个强大的交互和实时环境，compPlayer的定位非常难以预测。这意味着AI必须在稳定性、响应速度、交互质量等方面达到更高的标准，玩家才会付费。为了它。在 NVIDIA 的演示中，他们提到了与 Krafton 合作的 PUBG Ally 项目，旨在基于 NVIDIA 的 ACE 技术将智能 AI 队友引入 PUBG，以帮助新手和单排玩家。 Nvidia 还与 Creative Assembly 合作，在《全面战争》中推出人工智能助手。 John Spitzer，NVIDIA 开发和性能技术副总裁 这是一款非常复杂的游戏，就像一本百科全书，您必须了解很多东西才能在这款游戏中取得成功。 AI助手就像是玩家的入门机制，帮助他们更轻松地开始游戏，减少玩家的损失。因此，在未来的几年里，几乎所有的游戏玩家都会开始并学习如何玩。我想游戏中会有一个向导可以帮助你习惯战斗并进一步减少断线。不过，英伟达和 Krafton 联合开发的 AI 队友系统仍处于测试阶段。 《和平精英》案例研究腾讯共享的大规模部署，验证AI队友在用户侧的可行性。和平精英AI队友功能上线一年来，累计体验全AINPC游戏的用户数已达1.1亿，最高日活跃用户数已达1770万。面临竞争和社会压力的初学者现在可以体验与队友并肩作战的感觉。这也成为《和平精英》活跃度和玩家留存增长的新引擎。薛冰，腾讯光子工作室《和平精英》策划副总监。玩家希望在游戏过程中与AI互动。在一场典型的 3 月份比赛中，玩家平均与 AI 队友进行了 70 多次对话。更有趣的是，74.72%的玩家打开麦克风与AI交流。这证明了我们的第一个判断。单人玩家的社交需求尚未得到满足过去。 GDC 还看到一些独立工作室对基于人工智能的游戏体验进行了更大胆的实验。例如，《你大战僵尸》这款游戏就是由基于 Gemini 的独立工作室 10six games 制作的。通过人工智能，你只需回答几个问题就可以创建一个自定义英雄。我创造的这个角色决定了我的整个游戏体验。比如我的基础生命值，我的速度，甚至我的特殊能力，都是根据最初的问题和答案决定的。 Alex Shultz 自由开发者 一年前，我还在学习如何开发游戏，对使用人工智能没有兴趣。但是，现在我已经具备了一定的能力，不再需要自己创建 3D 资产，AI 已经成为我作为独立开发者的巨大支持。在过去的一年里，我们采访过的独立开发者使用 Meshy 工具来生成 3D 资产并完成整个游戏。在 GDC 上尝试过的玩家也很喜欢这款游戏。第三点也是最重要的一点是AI进入游戏是与原始游戏系统的“组合效果”，而不是更大模型功能的简单叠加。游戏行业有一些非常独特的东西。这意味着技术和用户体验之间的因果关系是非常直接的。游戏的制作逻辑、操作逻辑，甚至这是玩家行为的逻辑，有助于提高游戏沉浸感、减少制作摩擦、拓展游戏的探索空间。胡元明 Meshy AI CEO 例如，像 Genie 这样的世界模型可能无法处理游戏中一些最基本的逻辑。例如，如果一个怪物有100点生命值，我将它的生命值减少5点，它仍然剩下95点生命值。如果采用全局模式或视频直播模式，那就是很大的浪费。 Meshy AI 还宣布了今年 GDC 上开发的首款原生 AI 游戏《黑匣子》，该游戏允许玩家通过生成武器机制并塑造自己的游戏体验。糟糕的话。胡元明 Meshy AI CEO 相信大家都会继续探索这项技术，但最重要的是这项技术如何为玩家和用户创造价值。从实验室到市场的道路更加艰难。 03 人工智能将重塑游戏，谁将定义新规则 Google Cloud 全球游戏主管 Jack Bazaar 表示，人工智能对于当今游戏行业的革命性就像 20 世纪 90 年代的 3D 技术一样。他表示，这不仅是一次政变，更是行业的转折点。 Jack Buser，谷歌云全球游戏主管 我预测，在未来三到五年内，人工智能将彻底改变几乎所有主要游戏类型，以及一些甚至我们今天坐在这里也无法预测的全新游戏类型。这确实是玩家参与度的新领域。对于我们的行业来说，这是一个向玩家展示新的、不同的体验以及较低级别的游戏体验变化的机会。阿斯伽玛和某人我已经在游戏行业工作了很多年，这对我来说是非常令人兴奋的。 Google 的演讲来自 Luminaries 演讲者系列论坛，该论坛是今年新增的，是今年 GDC 的另一个非常重要的变化。这一全新的高层论坛版块被称为游戏行业首个“达沃斯论坛”。讨论参与者包括世界知名的技术领导者、投资者和战略顾问。大家开始从更宏观的角度讨论：“AI时代的游戏产业将走向何方？”今年 Luminaries 演讲者系列中近一半的演讲者包括 Google 和 Nvidia 等大型科技公司，以及 Blizzard、Sega 和 Roblox 等游戏制造商。腾讯是唯一受邀出席并分享观点的中国游戏厂商。这也可能发出一个信号，即游戏创作者需要参与进来。随着人工智能开始认真进入游戏行业，更积极地参与并提供方向。 BBX大班创始人杨文峰g加速器表示，对于游戏这样高度复杂的生态系统，AI竞赛的核心不仅仅是技术本身，而是对整个游戏生态系统的理解及其长期运营能力。杨文峰，纯科技公司BBX大爆炸加速器创始人。进军游戏AI这个领域会带来哪些挑战？我认为最大的挑战不是AI本身的力量，而是缺乏对如何让游戏变得更有趣的深刻理解。游戏本质上是一个创意产业。除了表达内容之外，我们还有强大的数字、强大的系统、强大的留存、强大的营销。最终的游戏是内容、演示、美学、流程、交互式反馈、系统设计、数据和操作的集体能力。这些能力涵盖的不仅仅是纯数据，也不是纯技术团队天生擅长的。这些都不是单纯的技术革新能够解决的问题而是通过游戏设计、内容评测、产业化和管理的长期积累。因此，随着游戏AI进入更加复杂的应用，游戏AI对于游戏开发商和运营商的要求将会更大。嘉宾们认为，腾讯等大型游戏厂商的优势更为明显。 BBX大爆炸加速器创始人杨文峰现阶段，大公司有天然优势。例如，腾讯有很多计划、代码、美术素材和交付物，以及非常丰富的产品线和场景。这意味着您可以在研发生态系统中的多个点验证人工智能功能：开发、运营、分发和内容。另外，各大厂商本身也有很强的工程能力、组织和技术团队，所以我认为他们在这方面肯定有优势。从这个意义上说，我们也注意到，在谷歌GDC的演讲中，Jack Buser重申了AI对于改善用户体验的重要性。他还重申，腾讯在AI应用方面的经验值得业界学习。谷歌云全球游戏主管 Jack Buser 真正让我印象深刻的一件事是，作为中国市场的领导者，腾讯宣布他们已经将人工智能引入了 40 款游戏，但显然还有更多。该项目正在进行中。我相信这预示着人工智能在整个游戏行业的应用和落地的未来演进方向。事实上，AI与游戏的关系不仅仅是单方面的赋能；游戏也影响人工智能。除了上面提到的技术层面之外，游戏复杂的生态也有助于验证和拓展各种AI能力。事实上，游戏是一个商业模式非常成熟的行业。从免费游戏到应用内购买、季节性游戏和 GaaS（游戏即服务），该行业采用了多种稳定的收入模式。相比之下，目前的人工智能行业仍处于早期阶段，大多数产品的商业模式仍然集中在出售算力、出售代币或招募会员。图片来源：Google 而如果AI开始深入渗透到游戏这样一个商业体系成熟的行业，除了技术层面，运营层面的AI应用商业模式的新思路也可能会出现。杨文峰，BBX大爆炸加速器创始人 在创作者经济中，有像我这样的人利用他们的人工智能工具创作了许多重要的作品。其他人可以使用我创建的东西吗？平台能因此获得佣金吗？今年参观GDC时我体会到，游戏对于AI应用来说是一个非常特殊的行业。当AI进入游戏时，并不是模型有多大、技术有多前沿，而是更客观地思考它如何进入游戏行业的复杂系统，并最终改变玩家的体验。结束时有一天，所有技术的价值最终都会回到同一个问题：它会让游戏变得更有趣吗？我们很高兴今年看到人工智能在游戏中更有价值、更有趣的应用。我们将持续关注“游戏+AI”领域的下一步进展并及时更新。注：部分照片来自网络。 【本节目仅提供投资建议】【非此用】【视频播放频道】全国：B站|腾讯|视频账号|雪瓜 |今日头条 |百家帐号 | 36克|微博 |海外互秀：YouTube 联系方式：video@sv101.net
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【校长】聚焦：学校质量快速提升的具体路径和方法：2026年全国校长峰会第一阶段（邀请函）
匿名评论、匿名网帖真的“看不见”吗？现在，AI可以以90%的准确率脱掉你的“马甲”。整个过程只需几分钟，每次只需几美元。来自苏黎世瑞士联邦理工学院、Antropic等机构的研究人员在一项研究中得出了令人惊讶的结论。经过在 Hacker News、Reddit 和其他平台上的测试，我们发现，在对特定数据集和来自匿名帐户的稀疏帖子进行实验时，我们的大规模模型可以以 90% 的准确率识别出这些匿名在线帐户对应的真实用户 [1]。将您的大模型视为人工智能侦探。此前，获取匿名用户的相关信息通常需要花费几个小时手动阅读帖子、寻找线索并进行比较分析。现在，侦探和人工智能可以单独完成这项工作，同时大规模验证多个帐户。只需提供匿名人士的相关评论即可帐户，几分钟之内我们就会看到该用户最有可能是谁。本研究是一项关于人工智能侦探表现的实验。研究人员开发了一个四步攻击过程：特征身份提取、语义匹配搜索、最佳候选结果的推理选择以及置信度分数调整。结果显示，在90%准确率条件下，召回率（recall rates，指能够正确识别出目标用户的百分比）达到68%。相比之下，传统方法的回收率接近0%。相关文件（来源：arXiv）该研究还警告说，人工智能可能会重新识别必须在网上留下痕迹的用户，这可能会让互联网隐私问题重新成为人们关注的焦点。在线匿名是保护参与话题辩论的发言者隐私的一种手段，旨在让他们自由发言。但现在一切都变了。所谓的“匿名”发布模式被人工智能打乱了。你认为的匿名总是表明“你是谁”。人工智能是这些匿名账户的幕后黑手。能够在短时间内、低成本地快速找到真实用户，而后者面临隐私、搜身、广告等风险。这意味着论坛上的随意评论内容、当地美食、领章、书写习惯等，都可以成为大型模型中锁定说话者真实身份的重要线索，包括居住地、职业等个人信息。投资发起者在论文中表示：“我们的发现对于网络隐私非常重要。由于传统的匿名方法需要大量的努力和高昂的成本，网民长期以来遵循防御性假设，认为匿名可以提供足够的保护。然而，我们的大规模模型推翻了这一假设。”图丨大规模匿名化框架整体流程（来源：arXiv）测试效果为了确保技术的先进性，同时保护演讲者的隐私，研究人员从公共社交媒体网站收集了多个数据集。收集了黑客新闻和 LinkedIn 个人资料帖子的数据集，并根据用户个人资料进行编译。似乎跨平台参考将它们联系起来。然后，研究人员从支柱中删除了所有识别信息，并将 work.jar 设置为最大的模型。第二组数据是从Netflix公布的用户身份信息中获取的，包括个人偏好、推荐和交易日志。从匿名化的历史先例来看，德克萨斯大学奥斯汀分校的一个团队在 2008 年发表的一篇论文声称，Netflix 奖技术可用于识别匿名用户并确定他们的政治倾向和其他潜在的个人信息 [2]。创建数据集的第三种方法是将单个用户的 Reddit 历史记录按时间划分。 （来源：arXiv）“我们发现这些人工智能代理是论文作者之一Simon Rahmen在接受媒体采访时表示：“能够做到以前很难实现的事情：从自由文本（例如匿名采访的转录）开始，他们可以逐渐恢复一个人的完整身份。Esta是一个全新的功能。以前的重新识别方法通常需要结构化数据和两个具有相似模式的数据集可以链接起来。”他指出，与传统匿名识别方法最大的区别在于，AI代理可以像人类一样浏览网页，与网页交互为了系统地测试这种能力，研究团队设计了三组实验，研究人员分析了关于不同人群在日常生活中如何使用人工智能的人类调查结果，利用这些信息，我们能够成功识别出大约 7% 的人（9 人）。125 名参与者。 7%的恢复率虽然较低，但代表了AI能力的显着提升。 l大规模模型可以基于有限的信息来识别用户，即使信息非常有限且非结构化。研究团队认为，随着AI技术的进一步发展，未来将有可能识别更多的人。在另一项研究实验中，研究人员收集了有关 r/movies subreddit 和至少五个社区之一的 2,024 条评论：r/horror、r/MovieSuggestions、r/Letterboxd、r/TrueFilm 和 r/MovieDetails。结果显示，用户谈论的电影越多，就越容易确定其真实身份。根据平均数据，人工智能可以对 3.1% 的电影分享用户进行匿名化，准确率达到 90%；识别 1.2%，准确率达到 99%。当用户分享5到9部电影时，相应的识别准确率从90%和99%分别提高到8.4%和2.5%。两个比率均进一步提高至 48.1 when用户分享了10多部电影。 %和17%。 （来源：arXiv）在第三个研究实验中，研究人员针对 5000 名 Reddit 用户，为他们添加了“破坏者”身份。研究人员使用这种新方法与上面提到的 Netflix 奖品攻击方法进行了比较。接下来，我们将 5,000 个查询干扰者添加到 10,000 个候选用户的列表中。这包括仅出现在查询集中且在候选池中没有真正匹配的用户。结果表明，新技术显着优于模仿 Netflix 奖励攻击的传统基线。 （来源：arXiv）尽管这种大规模模型仍然存在误报和其他缺点，但结果表明，它很快就优于传统的资源密集型识别在线用户的方法。随着大规模匿名化模型成功率的提高，政府部门可以利用这些技术来揭示网络犯罪分子和诈骗者的身份，以及公司人们可以利用这项技术来推荐个性化广告。研究人员提出了多项对策，包括平台限制API访问用户数据的速度、检测自动爬取行为、限制批量数据导出等。大型模型供应商还可以监控其模型在匿名攻击中的滥用情况，并建立防御措施以允许其模型拒绝匿名请求。这项研究挑战我们思考新问题。当你在互联网上的每一个痕迹都可能成为人工智能“找到”你真实身份的线索时，你还会选择继续匿名发帖吗？如果匿名从一种安全的默认设置变成了不太安全的默认设置，那么对用户来说最安全的解决方案是大幅减少社交媒体的使用或定期删除他们的帖子，以防止历史痕迹被利用。参考文献：1.https://arxiv.org/pdf/2602.168002.https://arxiv.org/pdf/cs/06101053.https://arstechnica.com/security/2026/03/llms-can-unmask-pseudonymous-users-at-scale-accuracy/操作/排版：何晨龙
快科技3月20日报道，每年9月举行的苹果秋季新品发布会，历来被称为科技界的春节。一如既往，新一代 iPhone 将在此时正式发布，将成为全球消费者和行业关注的焦点。不过，从iPhone 18系列开始，苹果的上市策略似乎发生了重大调整。据多方消息称，苹果计划将长期以来的年度更新节奏改为每年两次更新，以便更灵活地应对快速变化的市场需求。据内部消息称，苹果将于明年春季推出三款机型，分别是iPhone 18标准版、iPhone 18e和iPhone 18 Plus。值得注意的是，去年苹果用 iPhone Air 取代了 Plus 机型。所以，最有证据的就是这款传闻新机就是iPhone Air二代。多家研究机构指出，苹果s Plus和Air系列在市场上的表现并不令人满意。尤其是初代iPhone Air，在销量远低于预期后，今年1月份遭遇了高达2000元的大幅降价。加上补贴后，其首发价格创下新机上市后最大跌幅纪录。尽管第一代产品的市场反应没有达到预期，但 iPhone Air 2 仍将按计划重复。据悉，新机将引入主打超广角镜头，这将充分弥补第一代产品在成像硬件上的短板，旨在恢复消费者完成设置的信心。行业分析师认为，苹果每年发布两次更新的策略有着深远的商业考虑。一方面，是为了灵活避免内存等部件涨价的超级周期，更精准地控制硬件成本。这个ch发布频率的变化表明苹果正在摆脱多年来维持的传统运营模式。手机市场新一轮的竞争也将开始。苹果正试图通过更频繁的更新步伐，在激烈的全球竞争中占据领先地位。
IT之家 3 月 20 日报道，开发者 Dan Woods 最近在配备 M3 Max 芯片和 48GB 统一内存的 MacBook Pro 上成功运行了 209GB 超大 AI 模型（Qwen3.5-397B，通常只有数据中心才能容纳），实现了超过 5.5 个令牌/秒的速度。 IT House 援引博客文章称，Qwen3.5-397B 型号占用约 209GB（压缩后 120GB）磁盘空间，远远超过普通笔记本电脑的内存限制，因为通常需要将数百亿个参数加载到大量高速内存中。为了克服无法加载 48GB 内存的 209GB 模型的物理限制，Woods 求助于苹果在 2023 年发表的一篇题为“闪存中的大语言模型”的论文。这项研究提出了一个创新的解决方案。将模型参数存储在高速固态驱动器 (NVMe SSD) 中，并使用推理成本模型指南按需将数据以更大、更高效的数据块传输到内存。伍兹指出这一方案的成功实施很大程度上得益于苹果芯片独特的统一内存架构。这种架构打破了传统的孤岛，允许 CPU、GPU 和内存紧密协作。同时，Woods还利用了Qwen模型中出现的“混合专家（MoE）”架构特征。由于 MoE 模型在每个代币的生成过程中只需要激活几个参数，因此我们将每次激活的“专家”数量从 10 个简化为 4 个。开发者 Simon Willison 分析称，这种折衷方案显着降低了内存需求，同时保持了模型的核心性能，允许直接从闪存读取主动权重。伍兹并不仅仅依赖于手动编写这些复杂的低级优化代码。有件事值得一提。他将苹果的论文输入到他的 AI 助手 Claude Code 中，并以自动化研究模式进行了 90 次实验。最终，AI 自动生成高度优化的 MLX Objective-C 和 Metal 代码，这是直接在 Apple 芯片上运行的底层计算语言。该项目的测试结果和详细技术文档目前已在 GitHub 上开源。
IT之家新闻今天（3 月 19 日）报道，科技媒体 MacRumors 发表博文称，苹果计划在 iOS 26.4 版本更新中优化“家庭共享”操作机制，取消需要共享同一支付方式的限制。您现在可以在购买应用程序和订阅服务时直接链接并使用自己的独立付款方式。苹果有严格的付款限制。此前，该功能开通后，所有家庭成员只能使用主人的银行卡进行支付，且成员无法设置自己的支付方式。苹果已经更新了官方支持文档，澄清这一支付共享限制将在 iOS 26.4 中取消。这意味着家庭可以轻松地彼此分享他们购买的数字内容，而无需完全受到经济束缚。对于“购买功能参与”，苹果此前设定了严格的支付限额。此前，整个家庭组的成员只能购买只要此功能已激活，您就可以使用主办方的银行卡进行支付。该系统根本不允许会员建立个人支付渠道。 IT之家附上的官方支持文档解释道：如果家庭共享主机开启了Buy Share，并且群组中的其他家庭成员也开启了Buy Share，他们就可以访问他们之间共享的内容，包括应用程序、音乐和电影。家庭共享主机将为每个人的购买付费，除非他们禁用共享购买。苹果已经更新了官方支持文档，澄清这一共享支付限制将在 iOS 26.4 中取消。这意味着家庭可以轻松地彼此共享他们购买的数字内容，而无需完全经济束缚。用户现在可以更加自信地与朋友和兄弟姐妹分享 Apple TV 等优质内容和订阅服务，而无需为其他人的个人消费付费。在此更新之前，组织者负责避免责任的唯一解决方案是每个会员在他们的 Apple 帐户中添加余额。但这种方法需要一边检查余额一边手动上传，非常麻烦。直接添加独立的支付方式显然更加高效便捷。尽管成年会员拥有支付自由，但苹果仍然对未成年人保持严格的支出控制。一般来说，通过您孩子的共享家庭帐户进行的购买将继续使用家庭组织者的付款方式进行收费。
IT之家 3 月 19 日报道，Nothing 联合创始人兼首席执行官 Karl Pei 在最近的 SXSW 大会上发表讲话时认为，未来的智能手机将不再专注于“应用程序”，而是将转向由 AI 代理驱动的新交互模式。整个软件生态系统预计将面临重组。裴宇表示，当前以应用为中心的产品业态已经接近瓶颈。如果一家初创公司的核心价值完全取决于具体的应用，那么在人工智能的浪潮下，这种模式“无论我们喜欢与否，都将发生革命性的变化”。在他看来，作为信息和服务主要门户的应用程序正在被生成人工智能所破坏。裴宇还介绍了所谓的“AI优先设备”。相应的产品声称对用户行为和偏好有深入的了解。用户不必反复验证AI结果的真实性，可以对这些设备建立真正的信任，无限提高互联网的效率。与产品的反应。据裴宇介绍，此类设备的演变分为两个阶段。第一步是“任务执行人工智能”，业界已经在进行试验。 AI自动识别并操控用户的手机屏幕，协助预订机票和酒店。但他对这个阶段的评价并不高，认为它还停留在功能层面，缺乏本质的创新。最重要的进步出现在第二阶段，此时人工智能开始有能力随着时间的推移学习用户意图。例如，如果系统认识到用户有改善健康的目标，它可以主动提供建议、提醒并制定计划，而不需要用户给出指示。这种模式类似于ChatGPT的内存机制，但超出了系统级别。裴宇强调，真正的“人工智能的未来”在于“意图驱动”的交互方式。 sm现在的逻辑artphone的使用本质上仍然停留在20年前的范式，核心结构没有改变。在这种模型中，用户必须主动在多个应用程序之间切换才能完成简单的任务。例如，当“约某人喝咖啡”时，用户必须依次打开聊天软件、地图服务、打车应用和日历工具。整个过程繁琐且低效。在基于人工智能的系统中，系统必须自动完成这一系列任务。通过简单地表达自己的意图，设备就可以整合资源并执行它们。基于这个逻辑，未来的操作系统将不再围绕人机界面设计，而是朝着“针对人工智能代理优化的界面”进行设计。也就是说，AI不应该模拟人类的点击、滑动等与应用程序进行交互，而应该直接调用底层服务接口来保证执行顺利。不过，裴宇也承认，这种“AI优先”的转变不会很快就会发生。虽然当前的应用生态仍然具有巨大的价值，但从长远来看，用户目前熟悉的各种应用将逐渐淡出背景，成为人工智能调用的资源模块，而不是直接与用户交互的网关。
据网易体育3月17日晚7点30分报道北京时间3月17日，女篮世界杯预选赛武汉赛区进入最后一天。中国女篮面对最后一个对手巴西女篮。中国队出线没有压力，比赛也相对轻松。首节比赛，他们就取得了4分的领先优势。第二节双方有来有回，首节战罢比分打成25分。第三节中国队外线投篮，但对手进攻被封堵，分差被拉大到15分。第四节，中国队放缓了脚步，仅仅过半节就只丢了一分。韩旭找回状态，连续进球稳住中国队的局面。最终，中国浐灞女篮以83-71击败巴西女篮，三连胜连续几场比赛并以小组第二的身份晋级世界杯。第四节比分：21-17、25-25、23-12、14-17（中国女篮领先）。两队数据中国女篮：韩舒22分8篮板、王曦雨17分、张曼曼11分4篮板7助攻、杨淑玉10分6助攻、张子宇8分3篮板、罗心怡6分、陈玉洁4分、李玉儿3分4篮板巴西女篮：丹特斯26分、卡多索12分、11个篮板、纳西门托7分、5个篮板、奥利维拉7分、4分、贡萨洛7分 比赛回顾 纳西门托底角三分球让巴西队取得领先，张曼曼回应三分球，韩澍内线得分，张曼曼突破上篮得手，中国队打出一波7-0的高潮。唐泰斯传球给张鹭，上篮得手。韩旭成功中投。卡多佐介入。丹特es发射了弹丸。杨秀玉突破，直接打板。陈宇杰三分命中。韩旭在2分45秒时成功射门。第二节，杨秀宇突破上篮得手。他阻止了对手。暂停后，卡多佐上篮命中，唐特斯中投命中，陈宇杰2罚1中，桑加里因犯规2罚2中，王诗雨半空上篮命中。首节结束，中国女篮以21-17击败巴西女篮。马丁斯突破底线，轻松上篮得手。唐泰斯中距离投篮扳平比分。韩旭犯规，2罚2中。马丁斯回应，罚球2中2。两次进攻都不错。韩旭中距离出手。杨舒宇抢到篮板上篮得手。桑加里罚球2中2。奥利维拉三分命中，取得领先。韩旭再次中投，张子宇得分。手球，贡萨洛·克罗底线上篮，王诗雨三分命中，丹特斯中投，张子宇高投命中，丹特斯两罚全中，张曼曼三分球命中，卡多佐罚球两低，杨舒宇果断投篮，卡多佐上篮命中，王诗雨上篮命中，科斯塔突破上篮，李玉儿三分投进，丹特斯击球。 2罚1中。半场结束，中国女篮以46-42获胜。下半场巴西女篮恢复状态。两队进攻效率均有所下降。中国队主动了解外部形势。第8分15秒，罗心怡三分命中。韩旭也投进3分，将分差扩大到两位数。丹特斯罚球2中1，为巴西队贡献本节首分。新风三分再中，唐泰斯也三分回应，张曼曼3分球也投进，唐特斯中投命中，杨书宇突破上篮得手，王曦雨先是上篮得手，随后两罚全中被犯规。科斯塔赢得了球权，让自己变得轻松。王诗雨上篮打成2+1，卡多佐压哨上篮命中，中国女篮以69-54战胜巴西女篮。第四节，纳西门托头球突破上篮得手。王思雨两次犯规。丹特斯罚球得分，卡多佐2投1中。 6分44秒，丹特斯三分命中，将领先优势缩小到个位数。韩旭进攻犯规，宫璐叫暂停。两人打斗了两分半钟。 4分13秒，韩旭建功，打进中国队本赛季首球。随后韩旭犯规，两罚全中。唐泰斯勾手投篮，张子宇内线轻松得分。卡多佐2罚2中，丹特斯欧洲步上篮得分，张子宇2罚2中，奥利维拉2罚1中，韩树2罚1中。我对结果并不担心。最终，中国女篮以83-71战胜巴西女篮，三连胜，以小组第二的身份晋级世界杯。两队常规队员：中国女篮：张曼曼、杨淑玉、张鹭、罗星辰、韩淑。巴西女篮：纳西门托、卡多佐、奥利维拉、唐特斯、贡萨洛
网易体育3月17日报道，2026年第21届亚足联女子亚洲杯半决赛中国队与澳大利亚队的比赛将于下午6点在澳大利亚珀斯体育场举行。 3月17日，卫冕冠军中国女足以1-2落败，未能晋级决赛。第17分钟，富尔德首开纪录。第26分钟，张琳艳点球扳平比分。科尔在第58分钟打入致胜一球。中国女足小组赛三场比赛全胜，从B组晋级16强。四分之一决赛，她们通过加时赛2-0战胜中华台北队，晋级四强。澳大利亚队在小组赛中以两胜一平的成绩获得A组第二名，并在四分之一决赛中以2-1击败朝鲜队晋级半决赛。中澳在国际A级比赛中交锋43次，中国队19胜12平12负。四分之一决赛，中国女足轮换了六名球员，保留了五名球员：吴海燕、彭诗梦、陈巧洙、王雁文和邵子钦。王霜吃到两张黄牌并被停赛。 【特色场景】第9分钟，张琳艳禁区左侧推射入近角。阿诺德倒地没收了球。第14分钟，陈乔柱禁区中路抽射打偏。阿诺德扔出球后，立即接住了球。第17分钟，卡彭特右侧斜传，福勒倒三角传中到禁区右侧。随后富尔德将球打入球门左下角。澳大利亚队首次射门得分。中国女足0-1落败！第20分钟，宇治古村左路弧线射门，禁区线外被阿诺德扑出。第24分钟，张琳艳扣篮门将阿诺德禁区左侧，被阿诺德撞倒。泰国裁判斯维里·泰斯图米亚（Sviri Testoumya）授予“黄点包”。两分钟后，张琳艳亲自主罚，右侧射门成功。张琳艳为中国女足出战36场比赛，打入个人第6粒进球。中国女足已将比分扳成1-1平！第29分钟，福勒任意球弧外射门，PengyoYume将球挡在底下。第58分钟，科尔中圈内切偏出，赫鲁德斜传左肋。科尔在禁区左侧与彭世蒙相接，小角度低射攻入空门。中国女足1-2落败！最终，中国女足1-2不敌澳大利亚队。 【双方阵容】中国（442）：12-彭诗梦。 3-陈巧竹（87’4-王琳琳）、8-姚伟、5-吴海燕、20-张成学（87’24-袁聪）。 10-W昂燕文（77’16-刘静）、15-王爱凡、26-张锐（77’14-李青桐）、19-张凌燕。 23-肖志庆、9-乌里古拉（71分13秒-金坤）。未出场的替补球员：1-朱宇、2-王影、6-张8-托普、7-卡特利、4-亨特（59分钟3-希特利）、21-卡彭特。 14-肯尼迪（90+3’24-规则）； 9-胡德、19-门将（90+3’10-范埃格蒙德）、23-库尼·克罗斯（78’6-惠勒）、11-福勒（78’17-塞尔）； 20-科尔。未上场的替补：2-内文、5-兰金、12-林肯、13-基迪亚克、15-约翰逊、16-拉索、18-阿基诺、22-海曼、25-麦克纳马拉、26-西蒙森。
IT之家新闻 3 月 17 日报道，科技媒体 9to5Mac 昨天（3 月 16 日）发表博文，苹果 AI 研究团队发表了一份研究报告，攻克了 3D 重建领域的核心问题。这个想法是可以从单个平面图像重建完整的 3D 对象。该专利描述了一种名为LiTo（表面光场标记化）的先进模型，它打破了需要从多个角度输入图像的传统方法的限制。即使在重建 3D 物体并且用户在不同视角之间切换后，模型产生的光影效果（例如反射和高光）也可以与物理现实保持高度一致。这一进步的核心是创新“潜在空间”的应用。在机器学习中，潜在空间允许将信息压缩成多维数学向量，从而显着降低com推定成本。 LiTo 模型开创了统一的 3D 潜在表示，将随机采样的表面光场数据编码为一组紧凑的向量。这意味着该模型不需要记住每个视觉细节，而是使用数学描述来同时捕获物体的物理形态以及光与其表面相互作用的基本定律。就其具体工作机制而言，LiTo编码器负责“压缩信息”，将输入图像中的几何结构和透视相关的外观特征转换为潜在空间中的简化代码。然后解码器执行“解压缩”并使用这些底层代码来完全恢复 3D 对象。这种双向机制可以让模型在复杂的光照条件下准确地再现高级光照和阴影效果，例如镜面高光和菲涅尔反射。为了建立这个模型，苹果研究人员使用在 150 个不同视角和三种照明条件下渲染的数千个 3D 对象进行了强化训练。该系统不断提取小部分数据样本，以在不同的照明和视角下重建整个物体。训练解码器：最终，模型获得了预测单个图像的底层三维表示的能力。在苹果官方发布的基准测试中，LiTo 在多显示器高光和阴影恢复方面明显优于现有的 TRELLIS 模型。 IT主页附参考地址
本文来源：时代周报 作者：刘婷 “符号焦虑”正在AI世界蔓延。随着Crayfish、OpenClaw等AI代理工具的普及，仅靠代币不够的问题将逐渐显现。在上海AWE 2026上，越来越多的厂商开始强调AI能力的接入，从综合机器人、智能家电到嵌入式智能设备。这些产品离不开支持大规模模型和计算能力，这进一步增加了对代币的需求。在代币需求迅速扩大的背景下，阿里巴巴正在推进人工智能业务的重大整合。 3月16日，阿里巴巴正式成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，成立了一个以“代币创造、代币运输、代币应用”为主要目标的新组织，由阿里巴巴CEO吴永明直接负责。与阿里云智能事业群和电商事业群并行。这不仅是阿里巴巴近年来最大规模的AI组织整合，也意味着该公司正在围绕一个名为Token的中心资源重建自己的AI业务体系。如果说过去互联网企业争夺的是流量入口，那么在生成式AI时代，围绕通证的算力和基础设施能力正在成为新的竞争焦点。随着人工智能开始自动运行，代币也正在成为人工智能时代的新能源。阿里巴巴希望通过成立ATH，在人工智能产业链中扮演“铲子卖家”的角色，为不断发展的人工智能代理和应用生态提供关键功能。 来源：视觉中国 阿里巴巴AI业务重组 随着生成式AI竞争的不断加剧，互联网巨头正在加速AI业务的系统化设计。 3月16日，阿里巴巴宣布宣布旗下MaaS业务线统一实验室、钱文事业部、悟空事业部、AI宣布成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，整合创新事业部。根据吴永明的内部信，在ATH事业群，统一实验室负责创建多式联运模型。 MaaS业务线打造高效、开放的服务平台和技术体系，支持跨行业的AI生态系统。钱文事业部将继续推广AI个人助理产品。新成立的业务部门悟空的ios将构建原生B端AI框架，将模型的能力深度融入企业工作流程中。 AI创新事业部负责探索AI新应用场景。有专家认为，这一联盟的核心逻辑是将原本分布分散的大规模模型研发、平台服务和应用产品整合起来。不同部门之间，形成一个完整的环节，并以Token为核心单元，进行AI能力的传递。在生成式人工智能系统中，令牌通常被认为是模型处理和信息生成的基本单位。所有用户输入和模型生成的内容都会被分成代币进行计算，大多数AI产品也以代币消耗作为计费标准。因此，在AI产业链中，ken不仅是技术层面的基本单位，也逐渐成为AI商业模式的重要指标。随着人工智能应用程序的不断激增，代币的重要性不断增强。尤其是在人工智能代理逐渐进入生产场景后，代币消耗通常远高于传统会话应用。 IDC数据显示，由于本土模型能力的不断提升、Agent技术和应用生态的快速成熟、产业的重叠共振政策影响下，预计2031年中国企业活跃代理人数量将超过3.5亿，年复合增长率超过135%。这一增速将领先全球主要市场。同时，由于代理任务执行密度的增加和任务复杂度的增加，人们的代币消耗也会呈指数级增长，平均每年超过30倍。 资料来源：IDC华泰柏瑞基金指出，OpenClaw等代理应用每天都会消耗大量的代币，而代币消耗的增加将直接增加对算力的需求，而算力的运行离不开电力的支撑。随着AI范式从“对话式AI”转向能够24小时自主执行复杂任务的AI代理，代币消耗呈现出明显的指数增长趋势。数据显示，中国日均代币消费量从约从2024年初的1000亿到2025年中的30万亿以上，到2026年2月达到180万亿。在此背景下，阿里巴巴成立ATH，将大型同义模型、模型服务平台以及C端和B端应用整合到同一事业群下，打破以往不同业务单元之间的协作壁垒，强化资源。通过统一的组织结构发挥协同作用。 IDC中国研究总监孙振亚表示，本轮增长为企业开启了难得的战略机遇期。主动部署智能代理的企业将同时受益于三个方面：更高的效率、成本优化和业务创新。在此过程中，企业应尽快完成从智能代理场景验证到规模化运营的能力搭建，并为架构、治理体系、成本管理等方面的升级做好准备。布西时代周报记者注意到，阿里巴巴宣布成立Token Hub事业群后，钉钉官方账号发布视频宣传即将召开的钉钉2.0人工智能大会。视频中，钉钉标志性的黑色吉祥物变身为戴着金环的美猴王，站在山顶与四只巨型“蝗虫”对峙。背景云雾缭绕，营造出紧张的气氛，画风让人想起东方神话。然后场景随着令人难忘的副标题“大圣归来”而定格。在这次组织调整中，悟空事业部这个此前从未公开露面的部门开始引起外界的关注。据阿里巴巴内部文件显示，悟空事业部定位为“B端AI原生工作平台”，主要目标是将大规模建模能力深度融合到业务工作中流动。在不少行业专家看来，这一定位也意味着阿里巴巴正在进一步加强企业级AI应用设计。作为阿里巴巴的旗舰公司和产业服务平台之一，钉钉拥有超过7亿用户。近年来，钉钉已从最初的即时通讯工具逐步发展成为涵盖协同办公、项目管理、人力资源管理以及各类企业应用的企业数字化操作系统。近年来，钉钉陆续推出了AI助手、魔棒(/)、AI智能分钟等功能。此后，钉钉提出了数字化劳动力的概念，寻求将AI代理节点融入到企业的日常流程中，方便人的角色转变。他们可以给能做事的人打电话。随着AI代理的逐渐崛起，企业办公软件也被认为是AI导入最容易的场景之一实施。从这个角度来看，悟空事业部的成立可以被视为阿里巴巴在企业AI领域的一个重要支点。通过与钉钉等商业服务产品形成协同效应，阿里巴巴将其大规模建模能力从会话式工具扩展到企业生产流程。业内专家告诉时代周报记者，企业AI的核心价值不仅仅是回答问题，而是参与具体的工作流程，比如自动生成报告、处理客服订单、分析数据，甚至完成一些研发任务。 “一旦AI落地”，企业级AI应用也被视为生成式AI商业化的重要方向，越来越多的企业寻求将AI落地到办公、客服、研发等场景。从这个角度来说，悟空师的出现，意味着阿里巴巴正在整合统易大模型、企业办公平台、AI代理功能，推动AI从辅助工具变成企业生产系统的一部分。 AI竞赛正在进入系统战。随着生成式AI逐渐从聊天工具转向生产工具，AI行业的竞争焦点也在向应用生态和计算基础设施转移，各大科技公司之间的竞争正在逐渐转变为AI生产力的系统性竞赛。在此过程中，AI算力成本因代币消耗的快速增加而增加，相关服务的价格也开始呈现上涨趋势。今年以来，不少云计算、人工智能厂商纷纷上调相关服务的价格。亚马逊云已主动将其部分大型模型训练服务的价格提高约15%。谷歌已经宣布d 从 5 月 1 日开始，它将提高全球数据通信服务的价格，将北美每 GB 的价格从 0.04 美元翻倍至 0.08 美元。在车型服务层面，也在同时进行价格调整。 OpenAI 将 GPT-5.4 的入场价格提高至 2.5 美元/100 万代币，退出价格提高至 15 美元/100 万代币。对于国内厂商来说，智普AI采用的是GLM编码。我们已将计划的订阅价格提高了 60%，API 调用价格也提高了 67% 至 100%。 3月13日，腾讯云也宣布对混元系列机型进行价格调整。真正决定竞争环境的，往往是围绕模式能力形成的整个产业体系。这不仅包括基础模型的研发，还包括计算基础设施的发展。开发平台和应用生态等方面。这种趋势在国外市场也逐渐显现。中号icrosoft 通过其 Azure 云和 Copilot 产品系统，将 OpenAI 模型的功能集成到其企业软件生态系统中，包括 Office 和 Teams。谷歌一直在利用Gemini模型与Google Workspace、搜索等产品集成，将AI能力带入更广泛的应用场景。在此背景下，国内互联网企业也开始加速AI资源整合。 ATH事业群的成立，意味着阿里巴巴正在通过统一的架构构建涵盖模型、平台和应用的完整体系。随着生成式AI向产业应用迈进，那些能够稳定、低成本提供代币的人，很可能会成为AI产业链上的“铲子卖家”。近期评论