微软基于内部数据的研究显示，DeepSeek R1极大推动了全球大多数地区的AI普及，在白俄罗斯拿下56%的份额，古巴49%、俄罗斯43%，即便是埃塞俄比亚和津巴布韦，份额也分别达到18%和17%。最典型的就是Sora 2，即便能生成真假难辨的视频，但若没有原生社区支撑用户分享、互动、收获反馈，它终究只是个孤立工具——没除了极少数专业人士，大多数普通用户往往缺乏长期使用的需求。榜单的评测机制本身也

考虑到支付给Google的高昂CPC(每次点击成本)，间接部分流量的UE基本上只能勉强维持盈亏平衡，这里可以算一笔账：假设一晚酒店$300，抽佣率15%，CPC为$1–3，点击到预订的转化率为3–4%。而Meta投入了相当大的资源和警力来搞定App内的Checkout，比如在2023年的时候甚至强制商家使用，但到了2025年9月，FB/IG上的店铺又默认回退到了外链结算(link-out)，这也正

事实上，攻击手法并不新奇，真正改变战局的是AI带来的“杠杆效应”，即在AI的加持下，攻击成本降到极低，攻击效率反而被成倍放大，防守方的响应能力首次被压制在对手之下。AI是否真正大规模进入核心业务，关键不在于模型能力又提升了多少，而在于一旦出现问题，系统能否被及时停下，过程能否被追溯，责任能否被清晰界定。根据赛博研究院发布的《2025全球可信AI治理与数据安全报告》显示，模型的准确性与稳定性是企业最

目前行业出现了一种“横向扩展”demo的现象，即所有的“花样”其实是“一样”，用相同元素的排列组合，营造一种虚假的繁荣。全志科技MR系列机器人芯片采用12nm制程，集成CPU+GPU+NPU异构架构，算力达3-4TOPs，功耗仅5W，支持毫秒级响应，为小米CyberDog、宇树Unitree系列等产品提供运动控制和环境感知核心算力，成本仅为英伟达Jetson Nano的1/3。更重要的是，即便单个

与此同时，日本虽然在消费模式和基建上体现出一种“远离电子支付”的滞后性，但或许是对于软色情的接受度颇高，以及将AI社交视为galgame（是一种发源于日本的美少女恋爱冒险游戏）或梦女经济（通过精准匹配女性的幻想与情感需求，构建从内容创作到商业变现的完整闭环）的延伸板块，消费者对于AI陪伴类的接受度并不低。日本社会的人际交往浮于表面甚至是虚伪社交，习惯保证严格的边界，某种程度上造成了大众的情绪压抑，

能让打工人更轻松一点？过去半年，Claude Code 可以称得上异军突起，Claude 模型本身就很突出的代码能力，加上智能体设计思路的特点，已经让它成了开发者群体里评价极高的一款 AI 工具，关键是真的能把复杂的代码任务拆解、执行，并持续推进。图片来源：Anthropic。

而作为OpenAI最大的投资者之一，2023年2月，微软闻风而动，抢在所有竞争对手之前发布了NewBing——也就是在旗下的网络搜索引擎Bing中，嵌入了OpenAI的生成式功能，实现在搜索结果中提供更智能的对话式回答。这一转变，也为后续其在消费上的应用奠定了基础。尤其是2025年11月发布的最新的人工智能模型Gemini 3，获得了令人惊艳的评价——不仅在发布首日便率先应用于谷歌最核心的搜索业务

回到文章开头提到的那一脚飞踢。这一脚，在2025年的尾声踢碎了我们对黑科技的盲目崇拜，也逼出了行业的真问题：我们到底需要一个什么样的机器人？答案或许不在于某一家公司的单一产品，而在于整个行业的共同进化。

另外，一位分析师还找到了Claude Cowork的一大好处：比起很多假的本地AI，Cowork的GPU/CPU/内存占用极低，对本机几乎没负担。他表示：Claude Cowork简直不可思议，它重新整理了我所有的下载文件，为我的会议准备好了笔记，还把我的收据都分类归档好了。它们被分配不同的角色：有的写前端交互，有的负责后端逻辑，有的调研技术方案，有的修Slack报的bug......更惊人的是，

遇到固定的知识点，Engram 直接查表获得答案，而将宝贵的“大脑”算力集中用于处理从未见过的复杂逻辑题。分析显示，在没有 Engram 的传统模型中，底层的许多神经网络层实际上在忙于构建基础的词法组合和短语模式，这是一种低级的“特征重构”工作。实验结果呈现出一条清晰的“U 型曲线”：最佳的模型性能既不出现在纯粹的 MoE 架构中，也不出现在过度依赖记忆的架构中，而是当大约 20% 至 25% 的