分享一个大幅节省Codex额度的邪修方法,不要浪费了你的ChatGPT Pro会员。最近我的Codex额度,已经烧到我有点用不起的程度了。
大家可能都知道,我做了一个AI热点资讯产品,叫AIHOT。
然后我最近做的,基本都是关于AIHOT的底层优化,一个是尽可能降低成本,一个是系统底层的性能提升。
全是什么压模型API成本、压抓取成本、用算法替代模型、找过度设计、找性能瓶颈啥的,甚至最近因为突破了100万的月活,流量和请求费用已经到了我扛不住的地步了,又在疯狂的想办法,压缩流量传输,降低成本,都快把边缘缓存用到极致了。。。
然后我又为了做热度榜,把监控的信源加到了快2000个的量级,每天大模型的API的费用,也是几百块的烧。。。
所以,基本是一天一个200刀的Pro会员号,直接快干成日抛了,3个号轮着转,一个用完了切换另一个,继续做任务。
一边是AIHOT每天后端在疯狂烧钱,一边是为了优化AIHOT的烧钱而每天在Codex上疯狂烧钱,我感觉我自己每天好像起床就好像陷入了某种赛博循环,钱就跟流水一样哗啦啦消失了。。。
特别是我也不太懂代码,我只能当个产品经理,去规划流程架构,知道我的目标是什么,但是具体它要怎么实现?有没有一些能更加突破的方法能实现?你指望我这个愚蠢的人脑去想这个事,我肯定搞不定的,所以必须要有一个很强的大模型,根据我的需求和目标,调研完我们过去所有的日志数据,然后给一个很棒的开发的规划,后续我去执行才可以。
最近我是经常用GPT-6 Astra Max来分析和规划,甚至有两个降本的任务,我直接上了GPT-6 Astra Ultra,然后出完计划以后,用GPT-6 Astra 高来实施。
所以Codex额度不可能抗的住的,甚至额度消耗的很大头,是来自于前面的分析规划,用Ultra分析规划一次,我的200刀会员的周额度,直接能没10%。
穷则思变。
人一旦被额度逼到墙角,脑子就会异常活跃。
所以我就在想,我怎么最大化的去利用ChatGPT的网页版,因为大家都知道,ChatGPT的网页版有一个超强的模型,GPT-6 Pro,而且这个东西其实算ChatGPT Pro会员一个非常容易被忽略的隐藏福利。
因为它的额度是跟Codex分开的,并不消耗你的Codex额度。
200刀的Pro会员,一周有200次的Pro对话额度。
讲道理,这玩意一直是我心中极其好用的模型,7月份没有GPT 6只有GPT 5.6 Sol的时候,我就聊过,说这玩意的Review水平和深度,都极强。
但是GPT Pro模型一直有一个问题,就是没有办法看到我的真实的业务数据和场景,他可以通过插件的方式,链接我的Github,看到我所有的PR记录和实际的代码,但是他还是看不到我这么多月的所有的服务器日志记录,还有我真实的线上数据库。
如果你看不到这些东西,你怎么能去分析数据,然后推理找到一些底层突破,从而给我们一个真实的规划方案呢?
就比如昨天到底进来了多少条数据,我们每天的高峰数据到底是多少。
某一个模型调用到底一天烧多少钱,分别烧在了什么地方,缓存命中率是多少等等。
所以本质上。
代码告诉AI,这套系统理论上应该怎么运行。
生产数据告诉AI,这套系统实际上是怎么运行的。
PR历史,则告诉AI,它为什么一路变成了今天这个屎山。
这就是过去GPT-6 Pro我用它做方案规划最大的痛点,它一切都只能根据我的现有代码进行推测,它没有办法根据我的真实数据进行分析回测。
于是我就一直在想办法怎么去解决这个事,我当然知道有各种各样的桥接方式,把GPT 6 Pro的额度拉到Codex本地里面,用它来去处理。
但是过去无数种的经验告诉我,这种方式是会有风险的,我不太想冒这种风险。
然后,我就想起了一个东西,MCP。
在网页版ChatGPT的聊天模式中,可以调用插件,但是不能调用Skill,而插件的底层,其实就是MCP。
那如果...把我的服务器,直接封装成MCP,然后变成一个插件,能跟Github插件一样,直接让GPT-6 Pro通过MCP协议,读取我的服务器所有数据,这样是不是就行了???
说干就干,我直接给Codex发了一句话。
对,就这么一句话:“给 AIHOT 增加一个供 ChatGPT 使用的生产业务数据只读 MCP Server,让 GPT-6 Pro 能安全查询 AIHOT 所有服务器的真实数据。但是一定是最小权限、只读、可审计,不能影响生产性能,也不能暴露密钥和敏感数据。”
他自己就封装完了。
因为为了保护我们的服务器安全,所以我只给了只读的权限。他不能对我的服务器进行任何的操作,他只能读数据,但是不能操作数据。
同时也为了保护我们私有MCP的数据安全,他也提问了说,需要OAuth登录服务,那太简单了,因为我们用的是飞书,我过去在公司里面也直接开发了一整套的飞书的认证中心供我们同事使用,我直接就把飞书的鉴权给接进去了,只有我自己的飞书账号登录以后才能用。
然后过了大概半小时以后,Codex给我开发完了。
因为它强大的Computer use的操控能力,所以甚至,都给我上传好了,自己都做完了实验。
成了。
MCP是个好东西,真的,万物皆可MCP,你可以把你任何本地电脑上、服务器上的东西封装成MCP,然后做成你的私有插件,你就全部可以让GPT-6 Pro调用了,这个想象空间有多大,能做的事有多少,我相信大家的想象力一定比我丰富。
那接下来,再说一下怎么用,以及怎么跟Codex更好的协同。
打开我们的Codex,点击左上角的快速聊天。
吊起ChatGPT的聊天模式。
这时候就会在右下角给你弹一个窗,把模型选成GPT-6 Pro,点击+号,选择你自己的插件。
因为我既需要给数据也需要给代码和PR记录,所以我是同时调用我自己的插件和Github插件。
这个时候你就可以提出你的需求了。
比如我说,我希望继续降低成本。
他就会直接读取我们所有数据,开跑。
大概GPT-6 Pro思考推理了40分钟以后,终于跑完了,然后给我了一个非常详细的方案,我看了一下,质量真的极高。
这一次,如果你直接用GPT-6 Astra在Codex里去跑,我觉得周额度的10%是真的能干掉的,所以通过这种方式,真的就节省了周额度的10%,而且也是完全的符合OpenAI的所有规则,没有干任何出格的事情。
那有了这个方案之后,我们怎么扔到Codex里面,去直接执行呢。
方法也巨简单,你完全不需要把那个md文档和方案下载下来再上传之类的,你直接点击聊天窗口的添加到Codex。
你就会发现,这个对话,已经到你的Codex窗口上了。
接着,写一句执行的万能Prompt:
“帮我验证,并且做掉这里面提到的所有值得做的优化,然后统一上线。”
我自己习惯在执行的时候,把推理等级开到“高”了,大家开到“中”也行,但是不建议用“轻度”,至少我自己觉得效果不是特别好,有时候来来回回的失败或者不验证,搞起来特别麻烦。
马上GPT-6 Sol大概率就上了,GPT-6 Sol上了之后,执行这块,我可能会无脑切换到GPT-6 Sol了,只有一些高难的任务我觉得我才会切换到GPT-6 Astra。
上面Prompt写好以后,直接发送,我也不知道过了多久,因为我直接睡觉去了。
起床一看,开发完了。
这个任务,最终好像也只花了我周额度的4%左右。
还是很爽的。
讲道理,GPT-6 Pro这么强,每周还给我200次额度,让它躺在那里吃灰,然后另一边一天烧一个Codex账号,我是真的觉得我扛不住。
只要你是Pro会员,不管你是100刀的(100刀的能每周用50次GPT-6 Pro额度),还是200刀的,都可以试试,把你的真实数据和业务,封装成MCP,让GPT-6 Pro去使用,应该能减少很多你的Codex token消耗。
同时,我还是要强调一下,这种遵守规则的MCP和插件调用的方式,99.99%不会有啥风险,更不会给你降智或者风控啥的,但是如果你去用一些三方的桥接插件,把GPT-6 Pro的额度反代出来用Codex来开发,如果被风控了,别找我= =
账号安全第一。。。
最后,总结一下这套工作流。
ChatGPT上的GPT-6 Pro通过MCP的方式把真实世界接入进来,进行详细分析做规划和架构。
然后Codex的GPT-6 Astra high负责具体的开发执行。
省钱省心又省力。
我只需要提需求和做决策就行了。
哦不对,我还要负责付钱。
。。。
AI啊。
真好玩。
在折腾9个月后,手机Agent的王者,豆包手机助手它回来了。终于,憋了很久很久很久的努比亚发布会,在下午,终于开完了。
会上,搭载豆包手机助手消费者版本的努比亚Navix Ultra正式开售。
12+512GB的配置定价5999,国补后到手5499。
16+512GB定价6499,16GB+1TB定价7499。
去年12月,豆包手机助手技术预览版发布的时候,我也第一时间做过一轮实测一手实测豆包手机助手,这就是当今手机Agent的天花板。。
虽然后面经历了一些风波,但它在当时的我看来,依然是最好的手机Agent。
九个多月过去,豆包手机助手终于走到了消费者版本。
搭载它的手机,也从之前的限量工程机努比亚M153,换成了真正面向消费者的外观更精致的量产机,努比亚NaviX Ultra。
还是跟之前一样,豆包手机助手负责里面的AI助手体验,努比亚负责硬件工程和手机本身。
这次,我也非常荣幸,在几天前,提前拿到了真机。
整体的质感终于变得非常扎实了,跟之前的工程机的质感完全不一样了。
先说手机本身。
颜色从单一白色增加到了黑、白、粉、蓝四种颜色,正面是四等边直屏,背面换成了横向三摄模组,我们拿到的就是黑色款。
机身厚度7.62mm,电池容量增加到了7100mAh,全系512GB起步,主摄也翻了4倍,拉到了2亿像素。
简单来说,硬件层面,这次至少在外观、续航和影像上,都全面升级了。
除了外观变得更好看了,我觉得在硬件层面上,最特别的,还是侧边那颗非常显眼的橙色AI按键。
我觉得消费者版最值得聊的,还真就得从这颗按键说起。
1. AI键有指纹鉴权了
AI键本身已经不稀奇了,现在很多手机都有一个专门唤醒AI的入口。
这颗按键的基本操作和上一代一样,按一下调出功能栏。
长按可以直接提问,连按两下还能进入豆包实时视频通话。
但消费者版,有一个最重要的改变,就是这个AI键上,第一次加上了指纹鉴权。
我专门在锁屏状态下,让其他人拿起这台手机试了试。
他们直接按AI键吊起豆包手机助手,直接去问天气,或者一些普通问题,都可以正常回答,没有问题。
但是他们,一旦去问跟我有关的我的私人信息,或者是要操作我的手机去做点什么事情,它就会进行指纹鉴权,来判断操作手机的人是不是我。
如果是已经录入的指纹的话,它会显示已通过系统鉴别,在指纹验证的同时,豆包助手也唤醒了,不需要你先解锁手机再叫豆包。
这个时候,所有的关于我自己的一些内容,或者去操作,都可以正常的去使用。
但是如果指纹不对,他发现用手机的人不是我,它就会弹密码解锁,或者屏下指纹解锁等等你设置的手机解锁方式。
如果用户无法正确解锁的话,它就会取消任务,拒绝对话。
除了这个AI键,和上一代一样,它也支持语音唤醒。
这些就是我觉得一台Agent手机在保护用户隐私和安全的道路上,迈出的非常有用且坚实的一步。
并且这次还增加了连续对话,打开以后,唤醒一次就能接着聊,不用每问一句都重新叫它。
有了这两种方式,我在实测的过程中,再也没有去手机上手动打开豆包App了。
但是还是上面我说的,Agent用着越方便,那这个AI键的身份验证,就太太太太重要了。
2. 复杂长程任务上的能力提升
说完了AI键,这次豆包手机在复杂长程任务上的能力也提升了。
比如,我自己在内部最喜欢用手机Agent干的活,让他跑了一遍我们公司的飞书报销。
因为我们飞书报销的流程还是挺复杂的。
得去知道这个发票开销属于哪一类,再打开报销单模板,把内容和金额填进对应的表格,填完以后,还要保存表格和发票,进入飞书审批,把信息、表格和发票等等一起传上去,最后提交。
更别提未来更复杂的那种,我需要把邮件里面或者是手机各种App的发票先开出来,再全部从邮箱里面收集,再去报销,报销真的是我一生之敌。。。
不过就单纯的发票报销这件事,它还真的一次性跑完了,给大家看看10倍速的完整过程。
和我上次测试预览版时感受到的能力相比,消费者版本这次确实能把更长更复杂的流程跑完。
而且它在后台干活的时候,你还可以继续干别的。
而且这次还增加了任务排队和插队。
所以它干活的时候,你也可以接着发新任务。
新的任务可以选择排队,也可以选择立刻插队。
这就方便多了。
你可以一口气把所有活都派完,如果你手上突然来一个什么急活,也能够及时地插队去处理。
不过,插队这里有个不方便的地方是,一旦选择插队,前一个任务就会被终止,后面没法重新接着刚才的进度干。
所以遇到报销这种流程比较长的活,不着急的情况下不建议选择立刻插队。
3. 记忆和快捷指令
长流程能跑通以后,还有个很实际的问题。
有些重复要做的事,还有我们的偏好,如果每次都要和AI从头说一遍,那也太呆了,这个其实就是记忆的问题了。。
因为预览版出的比较早,所以记忆这个点,在真正去操作手机的时候,干的没有那么好。
不过消费者版本也通过记忆功能的大幅度升级和快捷指令,已经在很大的程度上解决了。
先说记忆。
你可以让它记住所有跟你生活相关的信息,比如你外卖打车的常用地址、口味、习惯和其他所有希望被记住的信息。
你可以直接给他说,比如记一下“我喜欢跟坤坤联名的所有产品”之类的,它就会记住。
比如还有,我跟它说,记一下,我不喜欢Anthropic这家公司,这个公司就是个大XX。
它就会把这条放进了个人信息,还给分到了科技爱好下面。
你也可以是在浏览某一个页面的时候,直接三指上滑,它也能存进记忆里面。
记忆里面存的信息,在后续让它执行任务的时候都是可以调用的。
举个例子,我定期会往家里买点猫粮,但其实每次买的都是那一款。
这种重复的事就可以让它给我干,我就只需要摁住AI键说一句,去抖音商城里面买一袋我经常买的猫粮送到我家。
它就可以自己去抖音上看我经常买哪一款下的哪一个规格。我默认地址其实是公司,它也会自动换到我家去,一路操作到支付页面。
我确认付款就完了,非常省事。
另一个让我很惊喜的功能,是把跑通的操作保存成快捷指令。
我们视频组的同事,平常会在即梦里大量去生成视频、测试看到的各种各样的提示词。
遇到喜欢的素材,会把视频和提示词一起存进公司的AI生成素材库,同时发给同事一起共享。
这个过程,他们也拿这台手机给实现了。
就比如说,他们平常零碎时间刷手机刷到喜欢的AI视频,不用跳转,直接摁住AI键口喷需求。
然后豆包手机助手就能复制视频的生成提示词,把视频下载到本地。接着打开飞书,找到AI生成素材库这张多维表格,填上内容名、内容类型、提示词等等巴拉巴拉,再上传视频。
一阵操作之后,它又去飞书里找到相应的同事,把视频和提示词发过去,告诉对方已经入库。
整个过程它实现的还是蛮丝滑的,中途只需要在他填完表格内容后,进行一个确认提交,其他的全都交给他就行了。
从提示词的长度,你应该也能发现,这个过程要表述清楚其实挺长的,说出来真的很费嗓子。
所以消费者版也新增了一个快捷指令。
任务完成后,对于可以复用的流程,豆包会提供保存成快捷指令的入口。
点进去,可以设置简短指令,比如设置成:提示词入库。
下一次直接说这个简短指令,它就能够复刻整个流程,非常省事。
4. 理解屏幕内容并干活
还有过去的一种操作,也很麻烦。
就是很多时候信息已经在屏幕上了,但是我们要让AI干活,每次还要截个图,然后再唤醒,再把这个截图扔到这个AI里面。。
那消费者版也终于把这个问题也解决了。
比如,因为我们中秋和国庆中间三天也都是线上办公,大家基本约等于有十几天的连续假期,所以他们就又约着一起要去成都玩的,有个J人就在疯狂写攻略文档中。。。
但网上的攻略总是零零散散的,你可能在一条帖子里面被安利了一家店,又在另一条帖子里面被安利了一个景点。
所以搞起来,太慢了,她们也吐槽说,收藏了一堆,逐个整理起来无敌麻烦。
但其实用这台手机的话,完全可以刷攻略的时候,看到啥喜欢的直接让豆包去给你改文档就行了。
随便拿个店铺举例,可以直接就着当前页面,让豆包搜索相关攻略,编辑攻略文档相应的部分。然后再通过飞书分享给同行的人。
5. 豆包手机助手更加深入系统
除了上面这些,相机、录音等等这些系统应用里,这次也接进了更多AI能力。
这里的点就比较碎了,但其实都是我们平常用手机都会高频用上的。
先说我们每个人每天可能都要做的,拍照。
相机里直接内置了AI改图功能。
你可以一句话给手办换一套装扮。
还有机位辅拍也挺有意思。
拍摄的时候点一下左下角的小魔法棒,画面里会出现构图提示和焦点指引。两个点重合以后,相机会自动调整焦段并完成拍摄。
可以看看最后拍出来的,照着他的指引拍出来,构图确实比一开始的画面方正的多。
消费者版这次系统录音和打电话都接入了飞书妙记,可以完成转录、说话人区分、总结和信息调取。
开会的时候打开录音,妙记生成后,直接让它像前面的例子一样去飞书上建日程或者任务,或者是约其他会议,都是一句话的事了。
比如我之前在公司做了一场Q3公司战略分享会。
直接打开手机录音,录完后就会生成飞书妙记。
那会后,如果想总结一下具体的Q3职责,给到相应的同事,也是给他说就行了。
最后,这里叠个甲,因为我们拿到的是测试机,版本也比较新,所以上述所有case,可能在未来大家拿到的时候,跟视频有点不太一样,到时候大家以实际到手版本为主,也可以关注一下系统升级。
从去年12月到现在,九个多月过去了。
预览版带着些莽撞的把手机Agent的潜力展示给大家看。
在它的基础上,消费者版做的,更多是把用户习惯、产品体验给完善了。
到现在,才真正开始可以说是面向每一个人的手机。
这大概就是消费者版本这几个字,真正的意义。
当然,它现在还有一些限制。
一个是目前手机操作做任务的免费额度是有限的。并不是买了手机豆包助手就能随便爽用了。
二是生态限制,目前操作手机的功能主要还是支持系统及中兴应用、字节系应用和部分已接入的第三方应用。
不过这次,豆包手机助手推出了SAEP屏幕自动化操作声明协议,还开启了30天规则公示。
简单来说,就是第三方App可以自己选择是否允许豆包助手在应用内进行GUI操作。
可以接受,也可以拒绝。
这个就很有意思了,我还非常期待,想看到有多少的应用愿意接入它们。
可以说,这就是新时代与旧时代的过渡。
剩下的,就看这个时代。
到底会不会。
配得上我们所期待的那个盛夏了。
豆包手机明日开卖,AI能帮你操作App了吗?文|李炤锋
编辑|张雨忻
昨日,豆包手机助手发布消费者版本。这款基于豆包App(应用)、与手机厂商在操作系统层合作的AI助手,首款落地机型为中兴通讯旗下努比亚NaviX Ultra,而这款手机将在9月16日正式公开发售。
去年底,豆包手机助手技术预览版曾落地努比亚M153工程样机,重点展示AI如何跨应用“操作手机”。不到一年时间,全新推出的消费者版本更强调日常可用性:除屏幕问答、本地记忆和检索外,“操作手机”功能以Beta(测试版)形式开放;豆包同时推出SAEP(屏幕自动化操作声明协议),并设置30天公示期。
根据协议,第三方应用可以自主声明是否允许AI助手执行屏幕自动化,也可以限制具体操作。30天公示期内,未明确同意接入的第三方应用默认不操作。消费者版豆包手机助手进一步加入应用侧选择权:第三方应用可以整体拒绝GUI,也可以单独限制发布、删除和权益领取等操作。
从事GUI(图形用户界面)Agent研究的人士认为:“未来手机里肯定要有一个原生AI助手。这个事情不一定由手机厂商自己做,但最后一定要做到系统级。”而随着NaviX Ultra和一众系统级手机助手进入消费市场,系统级AI助手正在走向普通用户的日常使用场景中。
走出对话框,手机AI开始跨App完成任务
今年7月,中兴通讯高级副总裁、努比亚总裁倪飞在接受媒体采访时表示:“用户真正想要的是‘省心’,但今天的手机功能越多、操作越复杂,这种矛盾已经积累到了一定程度,需要一个全新的产品形态来回应。”
这正是豆包手机助手在尝试解决的问题:它嵌入手机系统,能在用户授权后搜索当前屏幕和本机信息,调用日历等系统工具,或进入其它App完成App中的操作。用户可以通过AI键发起任务,多个任务还可以排队或临时插队。
比如,在豆包手机助手的官方演示中,用户拍下新学期课表后,可以让助手将课表加入个人日历;也可以让它打车到屏幕显示的地址,添加银都大厦为途经点,上车后再把车牌号发给飞书同事,并提醒对方10分钟后下楼。
这套使用方式在去年的技术预览版——努比亚M153上已经有过雏形。一段公开演示中,用户让豆包根据相册里的一张血压仪照片,在淘宝“挑一个便宜的同款”,再“把链接发给张三”。豆包识别出商品,也识别出“张三”是QQ好友,随后连续完成相册、电商和社交应用之间的操作。
据悉,M153调用了Android的INJECT\_EVENTS系统级权限。获得用户授权后,即使第三方App没有为AI提供接口,豆包也可以模拟点按、滑动和输入;遇到密码、人脸识别等敏感环节,再把手机交还用户。
但在实际使用中,涉及到一些登录验证和平台风控的跨App操作都可能中断任务。随后,豆包主动限制了金融支付、刷激励等高风险场景。
今年2月,Google在Galaxy S26系列和部分Pixel 10机型上测试Gemini多步任务:它可以为同事安排包含多个停靠点的网约车,任务转入后台后,用户仍可通过通知查看进度、随时接管,并在购买前确认。Google负责Android开发者产品管理的副总裁Matthew McCullough在官方博客中写道:“衡量应用成功的标准,正在从‘让用户打开App’转向‘真正完成用户的任务’。”
2026年以来,一批系统级手机AI助手批量涌现。
6月发布的HarmonyOS 7开发者Beta中,华为小艺接入超过200项系统级感知数据,可以从面试邀请中识别时间、地点和注意事项,写入备忘录;也可以在手机上要求小艺寻找电脑中的文件,再发送到手机。
7月的2026世界人工智能大会(WAIC)上,努比亚NaviX Ultra、阶跃星辰STEPX Neo和荣耀Robot Phone集中亮相。STEPX Neo搭载的Amoo助手接到“帮我处理一下明天汇报的事情”后,会读取飞书日历和群消息,拆解任务、生成PPT(演示文稿),再把文件发回飞书;修改文档前会申请权限,涉及支付则由用户确认。
而几乎在同一时间,超级App们和手机AI助手之间的关系也在发生变化。
今年6月,微信确认与华为、荣耀、小米、OPPO、vivo合作A2A(智能体间通信)能力,手机助手可以提交发消息或音视频通话指令,由微信执行并返回结果,全程采用双重授权。8月,vivo蓝心小V与支付宝服务智能体“阿宝”合作,用户说“帮我叫车去高铁站”或“帮我开具打车发票”,相关服务均可在对话中完成。
可以看出,2026年,手机AI助手进入了密集发布期。除了搭载豆包手机助手的努比亚之外,Google、华为、阶跃和荣耀相继将Agent带到手机系统层,微信、支付宝等超级App也开始接收系统助手发出的指令。
AI替你点屏幕,怎样才能不越界?
当采用GUI路线的手机AI助手越来越普及,它们更加迫切地需要处理三项权限问题:用户是否授权、应用是否放行,以及发送、下单和支付前由谁确认。从豆包此次推出SAEP(屏幕自动化操作声明协议)上,也许能窥探到有关这一权限边界的安全举措。
目前,CUA(计算机操作智能体)已经将GUI技术路线作为主流,它在解决的问题是:AI如何直接操作软件,又如何限制可访问的范围。有研究员把CUA形容为“给你的电脑配了一个特别全能的程序员,什么都懂,会写代码,同时也懂网络安全”。
目前的操作方式是:面对可以结构化处理的任务,手机会优先调用代码、命令和工具;只有遇到没有接口的软件,才转向识别屏幕、点击按钮。GUI更像一项兜底能力,让Agent能够继续操作那些尚未向AI开放的软件——手机App数量庞大,各种临时页面又不断变化,不可能全部接口化,需要GUI来覆盖未接入的部分。
一位GUI研究员告诉智能涌现:“不能指望所有App开发者都为AI完成适配,GUI肯定是必要的补充。”另一位从业者也提到,“短时间内,市面仍会有很多软件不具备AI能力,尤其是大型软件,即使有接口也非常复杂,可能一时半会儿接不完。”
手机Agent比电脑Agent更依赖应用生态。在电脑上,操作系统可以直接决定哪些软件可以通过与Agent连接;但到了手机端,操作系统不具备这样的权限,不仅不同服务都被封装在各自App内,定位、相机、通讯录等权限也由系统和应用共同控制。如果第三方App既不开放接口,也不允许AI操作界面,手机助手就无法继续执行任务。
目前,GUI会把每一步操作显示在屏幕上。一位研究员说,“大家都能看得懂,也都能够了解这个AI助手正在做什么东西”。用户可以据此判断是否暂停或接管。
但“看得见”不等于“做得好”。卡内基梅隆大学研究团队今年推出的手机Agent评测基准iOSWorld,用26款自研iOS应用模拟同一名用户的数字生活,并设计了133项任务。表现最好的模型在跨应用任务中的成功率也只有37%,真实消费场景还要面对不断变化的页面、身份验证和平台风控。
和App场景相比,手机系统层还聚合了相册、通讯录、位置、日历等用户个人信息。手机AI助手掌握的信息越完整,能完成的任务越多。所以,接下来要比拼两项能力:一是“怎么造出更多、更好的数据”,二是“怎么编排各个步骤、各个Agent之间的协作”。
但同时,更多能力也意味着对生态的要求也更高。
对此,豆包手机助手选择推出SAEP(屏幕自动化操作声明协议),允许第三方应用在GUI Agent执行前,先声明是否放行,以及哪些操作不可执行。
“SAEP有点像AI时代的Robots协议(网络爬虫访问规则)。网站通过这项协议告诉搜索引擎等自动程序,哪些页面允许抓取、哪些不允许;SAEP则让应用声明Agent能否进入应用,以及哪些操作必须停下。”一位研究员解释。
接入SAEP后,第三方应用既可以拒绝全部屏幕自动化,也可以只限制内容发布、删除、签到抽奖和权益领取等具体操作;拒绝声明随时生效。30天公示期内,除系统自带应用、字节跳动旗下应用和明确同意接入的第三方应用外,其余应用默认不操作。公示期结束后,未表态的应用将按风险等级逐步开放,明确拒绝的应用则始终不被操作。
应用通过SAEP表达意愿,手机系统负责读取声明、限制GUI权限,并在敏感步骤交还用户。这需要模型公司与终端厂商共同完成。
此前,努比亚总裁倪飞把豆包与努比亚的合作概括为:“模型公司解决AI能不能做到,终端厂商解决用户能不能真正用起来。”按照倪飞披露的分工,豆包负责大模型和Agent能力,努比亚负责系统、硬件、产品工程、质量、渠道和用户服务。合作范围覆盖模型、操作系统和整机工程。
在这套分工中,权限与信任最终由操作系统承接,这意味着手机操作系统和Agent的关系将愈发一体化。
今年8月,在杭州举行的支付宝AI生态合作伙伴大会上,vivo副总裁、AI全球研究院院长周围曾表示:“硬件形态不会消失,但操作系统会重构——从管理App,变成管理Agent、管理权限、管理信任。”
更早的7月,国家互联网信息办公室首次单独公布7款手机端侧生成式AI服务备案,涉及Apple智能、华为小艺AI大模型、OPPO AndesGPT大模型、vivo蓝心端侧大模型、小米澎湃AI、三星盖乐世AI和努比亚豆包手机大模型。手机系统级AI助手,正在进入一个行业井喷期。
一位GUI研究员对智能涌现表示,相比独立AI应用,手机拥有更稳定的用户关系:“只做AI软件,用户可能谁免费就用谁;但手机不一样,一部手机往往要用几年,会伴随用户很久。”
9月16日,NaviX Ultra将正式开售。届时,豆包手机助手将正式进入消费市场,SAEP也将随之接受真实用户和应用开发者的检验。
图片来源|豆包手机助手
实测最新版「豆包手机」助手:所有手机里的AI都该变成它这样作者|王兆洋
微信|Geisterspiele
豆包手机助手消费者版今天正式发布。
搭配了它的手机长这个样子:
搭配了豆包手机助手消费者版的努比亚 NaviX Ultra 将在 9 月 16 日发布
和预览版相比,官方对这个助手的定位显然变化:这是一个面向量产,面向广大消费者的产品。也就是说,它不再只是一个原型机了。
在此前第一次亮相时,豆包手机助手引起了不小的波澜,它以 GUI 为主的技术路线给既有的一切都带来了新思路,让所有人开始思考模型越来越强后,手机会变成什么样,过往我们已经习以为常的以 App 为主的交互方式又会变成什么样。
所以当豆包的朋友找我说要不要提前体验下这个产品时,我立刻答应下来。我对它充满了好奇,和初代的实验属性不同,这个要真正量产,大规模提供给广大用户的产品,究竟做到了什么程度?
现在正式官宣之后,也终于能跟大家分享这段时间提前使用它的感受了。
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万能对讲机
豆包手机助手消费者版和硬件做了很多融合设计,比如第一时间拿到这台机器,从外形来看,最明显的就是侧面的 AI 键。是的,你可以用它唤起豆包助手。
在我之后的各种使用里,这个 AI 键成了我和这台机器交互最主要的方式。
比如,当我让豆包自动去飞书发送会议邀请时,我的操作过程是,在锁屏状态按住 AI 键直接呼出豆包,语音告诉它去给我们的飞书群发一个会议邀请。
因为这个小小的 AI 按键配置了指纹识别功能,手机识别指纹后可以给豆包助手相关的更高权限。所以不需要屏幕解锁,只要是 AI 键识别了你的指纹,它就在后台开始一顿操作,然后很快就完成了任务。
后来我还顺便让它去看了看我飞书上昨日在内容部门等几个核心工作群里的记录,给了我一个待办列表。这些都是很多人日常工作的常态,而整个过程丝滑无感。
这种按住说话,然后事情就完成摆在你面前的感觉,的确改变了人们对手机的交互方式的预期。
而且在使用了一段时间,用这种方式处理了诸多类似任务后,它成了我下意识会去使用的交互方式。
任务解决的完成度越高,这种新交互“习惯”养成的顺滑度也越高,我不自觉的去按这个按钮的频率,可能真不亚于人们接受 iPhone“发明”的滑动触碰交互方式的速度。
这是个融入了硬件的 AI 交互。这不免让人想起当年苹果早早在 iPhone 17 的侧面就放了一个“快门”按键,为后来的苹果 Intelligence 先占了坑,然而后面的故事有点变成笑话。
我感觉人们眼里苹果本该给这个按钮打造的功能,应该就是豆包二代的这个样子。
这种按住说话的交互给我的感觉,像是我在拿着一个万能对讲机。
这会让人想不停探索这个对讲机能搞定的事情。
我也试了几个我一直想做的,“一句话完成各种 agent 任务”的能力。
比如,我直接通过语音,让豆包助手去自己操作手机,调用底层能力,跨 App 操作,完成了一个 vlog 剪辑工作。
我“口喷”的提示词(其实就是想到哪说哪)很简单:
把我相册里不超过 20 秒的视频,按照《午夜巴黎》开头的那个空镜的组合的方式去剪辑成一个 vlog, 保留视频本身的原声音,然后再配一个同样同款的 BGM。
以下是它给我的结果:
可以看到这个指令涉及多个复杂环节,它涉及对一部电影的某个含糊表达的具体部分的理解,涉及对我意图的判断,和对手机上可以调用的 App 的选择,以及,自动操作手机的能力。
而我暗中观察了它操作的过程,这些难点都一一顺滑实现。
这是个我一直想做,但因为我从来没用过剪映没怎么剪过视频,而一直没做的任务。现在,只要我手机里有这些素材,就真的能“张张嘴一句话”完成了。
这些体验下来,你很难不觉得这个手机就像一个从哆啦 A 梦兜子里拿出来的万能对讲机。
另外,在这个任务里,还可以看到豆包手机助手在 AI 层面不少核心设计思路。
豆包手机助手预览版最引人瞩目的就是自动操作手机的能力。但也是引起最多争议的能力。这一代在操作不同 App 的方法上,也引入了类似 MCP 的方式。基于软硬件结合的设计,豆包手机助手底层的打通程度更深,大模型可以调用电话、日历、闹钟、飞书等底层工具的能力来完成任务。
而自动操作手机的能力继续以 Beta 版的形态保留。当你在设置里打开,它可以在一些任务里通过模拟点击和调用工具的方式来帮你操作手机上的各类应用。操作可以在后台进行,不影响用户正常使用手机。
在这个任务里,可以看出它对手机本身的相册的底层调用,对 App 的 GUI 点击操作。这些能力目前主要会支持一方应用和字节系相关产品调用。
这也是外界最关注的能力之一,而在这一次发布的同时,豆包手机助手也一起推出了一个新的协议:SAEP,也就是屏幕自动化操作声明协议(Screen Automation Execution Protocol)。
它给了第三方应用选择权,应用可以自主选择允许或拒绝 AI 助手在应用内执行屏幕自动化操作。
同时,它也允许开发者们申请和接入协议。
发布之日起,豆包手机助手也启动了为期 30 天的规则公示:
“公示期内,豆包手机助手仅对系统自带应用、字节跳动旗下应用,以及已经通过 SAEP 或邮件明确同意接入的第三方应用执行自动化操作,其他应用默认不操作。”
我还用了用豆包“替你接电话”的功能:
在设置里,你可以设置它接听的范围,接听的策略。我给了它所有权限,然后用自己的另一个号试了试,再然后,我就……忘记了自己开通了这个设置。
直到有天在车上,我突然看到手机自己开始对话起来,低头发现是豆包在替我接电话。
有意思的是,这个电话听到后面,我才意识到,对面也是 AI。
深度的使用了一段时间后,我发现它的很多功能都已经很强,也比较稳定。而这是任何一个有野心彻底重新建立起一套交互习惯的产品,必须做到的前提。
按照官方给出的数据是,这一代相比此前,整体可用率提升至了 80%。
这些能力已经足够神奇,但在个人 agent 类产品过去一段时间快速的在用户里渗透后,它们似乎多少还有些“常见”。
而我对这款产品更大的期待和好奇,是它能不能更加接近一个真正的个人助手,甚至,私人助手的状态。
也就是它开始在这些常规任务之外,能更深入你个人的 context,解决一些你自己定义的需求。
而在边用边查看它在技术工程上的创新点后,我突然意识到,有一个我嘀咕了一年却一直没实现过的功能,可能终于可以做出来了。
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胡适日记 AI
2025 年我发过一条朋友圈。
要完成“根据我过去一年的照片的地理位置信息,告诉我过去一年都在哪些地方游荡,分别待了多久”这个任务,其实每一个零件都是现成的。照片有 EXIF,EXIF 里有经纬度和时间戳,地图能把经纬度翻成地名,模型能把这堆结构化数据写成人话。没有任何一环需要新技术。
我常年在外面跑,一年下来去过多少城市、见了多少人,到年底一复盘,全忘了。可这些信息全都躺在这台设备里——几千张带 GPS 和时间戳的照片,排得满满的日历,便签里塞着的机票截图和随手记。
但之前这些信息都是“死”的。
过去一年里我试过第三方 App,试过云端模型,全都卡在同一个地方:拿不到东西。没有一个第三方应用能顺畅读完你整个相册的位置信息,你得一张一张传;没有一个助手能自己跳去日历、跳去便签、跳去读书 App 把材料凑齐。想做一次完整的复盘,先花两三个小时在十几个软件之间复制粘贴——那还不如不做。
模型早就够用了。卡住的是权限和接口。没做的是具体的工程工作。
当时诸多 AI 硬件都在追逐着某种“模型原教旨主义”,试图让模型来接管一切手机和硬件产品的操作。
但我的这种需求并不是要模型来单独搞定,而需要模型、硬件底层、工程等一起协同设计解决。
所以在用了一段时间豆包手机助手消费者版后,我终于把这个需求扔给了它。
第一版指令很简单:根据我相册里的图片来告诉我这两天我在哪里,做了些什么?
几秒钟出结果。准确,完整,有据可查。这一步在过去没有任何设备替我做到过。相册、定位、时间戳,第一次真的被一个助手完整读了一遍,不用我传,不用我导,不用我在十几个软件之间来回捣腾。
但我对着结果看了一会。我发现这本质还是只是把我的数据念了一遍给我听。
读完之后,最大问题是我没觉得它更懂我。它做的还是检索和罗列,我自己想了想,我其实想要的是理解和呈现。
那怎么搞,其实能想到的直接方法也简单,就是提示词再改改。但过去的经验提示,这样去操作其实会很随机,有时效果好有时不好。
如何让这个手机上的 AI 助手能更懂你,最好就是一个安全可控的记忆系统。
说直白一点,记忆这一层夹在你和模型中间。模型本身是不记事的,每次任务都从零开始;而手机里的数据又太多太杂,全塞给它也没用。豆包这次把能记的东西分成了三类。
第一类是你手机里本来就有的存量数据——录音、联系人、相册、短信、便签、日历。这些东西一直都在,只是从来没有被完整读过。主动授权之后助手可以调用,为此他们专门配了一个本地搜索工具,负责在这堆存量里检索和找回。
第二类是你主动告诉它要记的。给助手发一条记忆指令就行,灵感、购物清单、待办都算。
第三类是你日常刷手机时顺手“收”的,豆包手机助手提供了诸多入口:语音(对手机助手说记一下),AI 按键,组合键,快捷手势(三指上滑就能把屏幕里的内容保存进记忆),截图(截完点一下「记忆」,长截图也支持)等。
此外还有一层单独的,也就是个人 context。
它有两个来源:一是你主动提供的、希望被记住的信息,比如常用地址;二是豆包在跟你对话过程中自己学到的偏好,比如口味、习惯。这些不会作为一条条"记忆"摆给你看,而是沉淀下来,在后续任务执行的时候当上下文用。
我感觉是豆包把这手机本身作为一个大模型,给它做了一整套新的 harness 系统。
于是我决定在这个记忆系统里简单操作一下。
我想了想我要它怎样来记录或者说描述我,想了想,也许就像让 Her 里的 Samantha 来描述西奥多。
然后我想到了胡适和他的日记。
既然这是一个有点日记意味的功能,那当你想要记录今天的生活,看着这个全世界不停发生“见证历史”的大事、AI 突飞猛进、但同时每个人其实还是在过着自己眼前生活的时代的时候,总让我想到胡适,想起胡适的日记。
民国乱世,世界打得天翻地覆,他似乎该打牌打牌,该读书读书。一战打得最凶的时候,他在日记里检讨自己最近牌打多了。大时代的惊涛骇浪和一个人细碎的日常揉在一起,读起来让人心有戚戚。
于是!需求到这儿就完整了:
让豆包手机通过理解相册里的图片内容和地理信息,然后用胡适的方式,把我每天的生活细节,和当天发生的行业大事拼进同一篇“日记”里,用最懂我的方式记录日常。
我先让它自己上网搜索并阅读胡适的日记,把其中最符合我所说的感觉的语句加入到长期记忆中去,作为写法的参考。与此同时,它其实也已经根据它的理解,记录了不少它认为适合记录的关于我的个人 context,我很好奇这一切“揉”在一起,产出的“日记”,会是什么样。
然后我对它用语音发出了一个非常随意但繁琐长程的指令:
能不能去看一下我昨天拍摄的照片,然后根据这些照片内容的信息,和尤其是照片在手机里存的这个地理位置信息,结合着一起,然后判断一下我在,我昨天都做了些什么事情。同时呢也去搜索一下当天发生的世界上最重要的的一些新闻,然后呢用你,我之前存过的我非常喜欢的胡适的日记的风格去记录一下我昨天的一些,算是一个小的日记,不用特别长篇大论,然后放到我的便签里面。
说完我放下手机,去倒了杯水。水还没喝完,3 分钟后,手机弹了通知:任务完成,已保存至便签。
说完我放下手机,去倒了杯水。水还没喝完,3 分钟后,手机弹了通知:任务完成,已保存至便签。
我打开这个弹窗:
七月二十一日,星期二
今日在西溪龙湖天街盘桓竟日。傍晚与友人在商场内食寿喜锅,蘸生鸡蛋入口,滋味尚佳。饭后闲步逛店,见玩具反斗城陈设,中庭人来人往,市井烟火气甚浓。晚间驱车返程,至五常港路遇晚高峰拥堵,车窗外灯火连绵,车流如织,伫立良久方得通行。阅今日新闻,英国工党伯纳姆就任首相,十年来英已换七相,政局之不稳可见一斑;西班牙竟在世界杯加时胜阿根廷夺冠,倒是意外之喜;国内上半年工业增加值增百分之五点四,青年失业率回落,也算可喜的消息。世事纷纭,日常的一餐一游,倒是最实在的光景。
看完愣了会。寿喜锅、五常港路的晚高峰、英国换首相、西班牙夺冠。
我的私人生活和当天的世界大事,就这么并排放在了一起。
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唯一一直在你身边的可能就是你的手机
在“开发”出来这个胡适日记 AI 后,每天一天结束我都会让这个 AI 胡适出来写一写。
操作了几次之后,豆包主动提示可以把它做成一个固定任务。
这样一个我一直想实现的功能就这么实现了,而且它的确让我第一次感觉到一个"手机"能有多懂你。
在快 20 年前 iPhone 诞生的那场发布会上,乔布斯说 iPhone 是三样东西合成一个:一个宽屏 iPod,一部手机,一个上网设备。
他当时没有说、大概也没有办法预料的,是手机的第四个角色。
后来的十几年因为这个东西实在太好用,人们开始把它带去所有地方。吃饭带着,走路带着,睡觉放在枕头边。十几年里,几十亿人把自己拍的、写的、说的、买的、去过的地方,源源不断地倒进了它连着的那张网。
是手机让今天的 AI 真正成为可能。
十几年里,事实上我们一直在往这些设备里写。每个人的一生大多数时候,唯一一直在你身边的可能就是手机。它替你记下了每一个地点、每一顿饭、每一次深夜的搜索。但是从来没有过一个读者。
所以那天那篇日记让我愣住的地方,其实不在于它写得有多好,而在于这些东西第一次被理解了一遍。手机做了十几年的记录设备,现在它多了一个身份,它开始成为一个读者。
当然,没有人愿意用几千张照片、全部行程和通话记录,换一篇写得还不错的日记。它今天之所以能成立,很大程度上是因为这些检索和理解发生在这台设备本身,而不是发生在某个你看不见的地方。二代豆包手机上,这些带指纹识别的 AI 键、留在本地的全局记忆的设定、负责在本机数据里检索的本地搜索工具等,也都是在解决这个隐私和安全问题。这一切能否保障好,才是让手机变成真正最懂你的 AI 助手的前提。
而当这些功能的运转足够安全,当它们开始可以由你自己定义、自己发明、自己在手机上实现后,我觉得我们就真的回不去从前的手机体验了。
我们看待手机的方式也会快速变化。我们用了它十几年来记录这个世界。现在轮到它来记录我们了。
一文看完苹果发布会:折叠iPhone又给所有手机上了一课(除了AI)作者|陆
微信|SHARK_CHILI_LU
北京时间 9 月 10 日凌晨,John Ternus 首次以苹果 CEO 的身份主持了这场秋季新品发布会。iPhone 18 Pro 和 Pro Max、AirPods 5、Apple Watch Series 12 与 Ultra 4 依次登场,折叠屏则留给了最后的“One more thing”。
图源:Apple
标准版 iPhone 18 和第二代 Air 没有在这一晚出现,整场手机新品的重心,明显向高端“移动”了。
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苹果终于发布了折叠屏 iPhone,可是大家都猜错了名字
关于折叠 iPhone 的名字,大家替苹果操了很久的心。 最早爆料的 iPhone Fold 最直白,iPhone Ultra 听起来也符合“有史以来最贵 iPhone 的这个标签”,然而最后出现在发布会上的却是 iPhone Duo。
Duo 这个名字让我立刻想起微软的 Surface Duo,那台由两块独立屏幕组成、像小本子一样打开的设备,曾经也让人期待手机能有另一种用法。可惜这个系列没能走下去,如今两代产品都已结束系统与安全更新。苹果这次展开的是一块连续的柔性屏,技术路线不同,但那个熟悉的名字,还是让人忍不住多想了一下。
图源:不客观实验室
把 iPhone Duo 合起来看,它的轮廓更接近一本护照。5.4 英寸外屏听着不大,苹果给出的显示面积却相当于 iPhone 18 Pro 的约九成;打开之后,7.6 英寸内屏比 Pro Max 多出约一半显示面积,内外屏保持相同的画面比例,内容在开合时可以按比例展开,减少切换屏幕后重新排布的突兀感。
图源:Apple
在演示里,比屏幕尺寸更容易让人注意到的,是挪到侧面的 Dock 和操作控件。苹果把过去占据上下空间的部分按钮移到两侧,给内容留出更多纵向空间,也让拇指更容易够到。
图源:Apple
邮件可以同时显示列表和正文,两个应用可以并排运行,同一个 Safari 也能打开两个窗口,淘宝京东拼多多比价时终于不用反复切来切去。
图源:Apple
这些用法在安卓折叠屏上已经不陌生了。轮到苹果来做,我其实更想知道微信里的链接、购物页面、文档和视频,能不能同样顺畅地利用这块屏幕。发布会上展示的系统应用适配只能回答一部分问题,真正每天会碰到的,是那些我们用得最多、却未必会第一时间为新形态重新设计的应用。
苹果还预告在今年晚些时候,USB-C 版 Apple Pencil 将能在 Duo 的内外屏上使用,iPhone Duo 的侧边按钮集成了 Touch ID,内屏的 FaceTime 摄像头藏在显示屏下方;手机半折着放在桌上,可以自己站住拍照、打视频电话;进入待机显示也不再要求一直插着电。几项功能放在一起,已经能让人想到床头、办公桌和出差途中的具体用法。
图源:Apple
图源:Apple
当然,折叠屏打开之后,没用过折叠屏的用户最先找的恐怕还是那道折痕。
图源:APPLE 美国现场 爱范儿拍摄
苹果在这场发布会上花了相当多时间解释屏幕结构,表面采用纳米纹理处理,减少眩光和反射;定制聚合物覆盖层与防刮涂层负责保护表面,内部还有高强度玻璃、允许各层在弯折时相对滑动的黏合材料,以及位于底部的钛金属支撑板。
图源:Apple
发布会还展示了铰链匹配、逐台扫描和微层补偿等制造环节,想让一块能反复弯折的屏幕看起来足够平整,显然要处理的远不止中间那一道印记。听到屏幕下面的钛板,我想到的是三星前段时间公布的 Flex Titanium。
三星在 7 月 15 日的官方介绍中,提到了一套由钛合金薄膜和钛板组成的结构:薄膜位于 OLED 面板下方,提供内部支撑;更下方的钛板则支撑整个显示模组,并通过折叠区域的微孔设计兼顾弯曲能力。三星希望借此减轻折痕、提高耐用性,同时继续压缩显示结构的厚度。
图源:三星
把两个介绍放在一起看,确实很容易联想到此前关于三星为苹果提供高度定制折叠显示方案的传闻。至少在材料选择和支撑思路上,两者有值得对照的地方。不过仅凭“都用了整块钛板”还不能确认它们采用同一套结构,更不能把面板供应直接等同于整机折叠方案,苹果这次强调的表面处理、铰链、叠层和装配校准,也都在影响最终效果。
Duo 内部采用 A20 Pro、C2 调制解调器和双电池设计。苹果标注的内屏视频播放时间最长为 31 小时,外屏为 44 小时;有线快充约 20 分钟可充至最多 50%。这些是指定条件下的测试结果,日常频繁开合、拍照和联网使用的续航,还要等实际测试。
图源:Apple
拍照方面,它配备 4800 万像素主摄和超广角,支持主摄提供的 2 倍光学品质变焦,但没有 Pro 系列的独立长焦和可变光圈。
图源:Apple
折叠结构倒是带来了一些很生活化的功能:被拍的人可以在外屏看见自己,拍孩子时可以播放动画吸引视线,合照也能让手机判断大家准备好后自动拍摄。15999 元的起售价并不意味着 iPhone Duo 的每一项相机配置都超过 Pro Max,贵出来的部分更多落在这套屏幕和结构上。
图源:Apple
交互方面一直都是苹果的强项,iPhone Duo 用丝滑的动画效果,给这个世界上所有其他的手机厂商结结实实的“上了一课”。
当演示中的 iPhone Duo 在掰开的一瞬间内屏亮起,外屏进入磨砂玻璃效果的那一瞬间,你就明白了这家科技巨头仍然是地球上最注重细节的公司,那种宛如翻开一块玻璃的“通透感”,值得所有友商好好学习。
图源:Apple
值得注意的是,国行 iPhone Duo 的上市安排这次也需要把发布前后的消息分开看。
发布前曾有国行可能因 eSIM 适配而晚到的说法,这很容易让人想起去年的 iPhone Air。不过,截至发稿,苹果中国官网已经明确写出:10 月 16 日晚 8 点接受预购,10 月 23 日发售,与英文新闻稿中的首发日期一致。
图源:Apple
我更关心的,其实是已经用上 iPhone Air 的人这次能不能“少跑”一趟营业厅。毕竟手机的照片、应用和设置都可以在换机时迁移,手机号码能否一起过去,却取决于运营商是否支持相应的 eSIM 转移方式。
苹果中国官网对 Duo 的说明仍然要求前往运营商线下营业厅,核验身份证件并激活 eSIM;目前也没有看到明确适用于国行 Air 换 Duo 的免到店迁移承诺。
因此,我们还不能把系统里的“eSIM 快速转移”理解成大陆用户一定能用;甚至发布会上介绍的 iOS 27 可以支持两部 eSIM 版 iPhone 进行“信号接力”的功能,中国大陆用户也暂时无缘。
图源:Apple
对第一批接受 eSIM 的用户来说,去年已经为了体验新形态的 iPhone Air 调整过一次使用习惯,今年换机时如果还能再省掉一道手续,体感上的便利可能比发布会上许多漂亮的过渡动画都更加直接。
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可变光圈终于来到了 iPhone Pro 上
把目光从 Duo 移开,iPhone 18 Pro 这次最值得展开说的是相机和散热。
iPhone 18 Pro 的 4800 万像素主摄加入可变光圈,提供 f/1.48、f/1.8、f/2.8 和 f/4.0 四档选择。系统可以根据场景自动调节,也允许用户自己控制。
图源:Apple
暗处需要更多进光量,合影时希望前后排都清楚,或者想主动改变画面景深,现在的新 iPhone 多了一项真正发生在镜头里的机械调节。不仅如此,iPhone 18 Pro 还首次加入了相机的 Pro 控制选项,能够自行 调整快门速度、白平衡和直方图,常用设置可以放到更容易找到的位置。
图源:Apple
对喜欢拍照的人来说,这比再多几个预设滤镜更有探索空间。不过小尺寸传感器上的光圈变化最终能带来多大程度的自然虚化和画质提升,虽然苹果在发布会用样张展示了可能性,但日常随手拍能否稳定得到同样的改善,才决定这项功能会不会经常被用到。
图源:Apple
芯片方面,A20 Pro 进入了 2 纳米制程,苹果为其增加了第二组神经网络引擎,总计 32 核,并把芯片与内存的封装布局重新调整,让芯片更直接地连接散热系统。新一代均热板面积达到上一代的三倍,官方宣称,整机持续性能相比 iPhone 17 Pro 最高提升 40%。
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这些变化放在游戏、长时间拍摄和设备端 AI 里更容易理解:手机刚开始运行时有多快,和运行十几分钟后还能有多快是两回事。苹果这次把不少篇幅花在热量怎么被带走上,也让人更期待后续的持续负载测试。
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续航方面,发布会介绍 iPhone 18 Pro Max 最长 45 小时视频播放是针对纯 eSIM 机型的,中国官网给国行标注的是 43 小时。;国行 Pro 和 Pro Max 分别从 9999 元、10999 元起售,9 月 12 日晚 8 点预购,9 月 18 日发售。
贯穿这些硬件介绍的 Siri AI,也终于有了更多可以落到具体操作上的演示。
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演示视频中,当使用者问 Siri “妈妈来访时想一起做什么”时,Siri 从邮件和信息里找到食谱与聊天内容,再把缺少的食材加入购物清单。
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它还可以根据相机看到的内容回答问题,在应用中执行操作,并通过独立的 Siri 应用保留和接续对话。比起单独回答一个常识问题,这类演示更接近人们对手机助理的期待:记得我收到过什么,也知道接下来该去哪里处理。
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Safari 现在能够基于 AI 监测网页变化、用自然语言生成快捷指令、打电话时调出相关订单信息,以及照片扩图和重新构图,也都沿着这个方向展开。
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但功能演示之外,语言、地区和额度仍会影响体验:Siri AI 首先以英语测试版推出,部分依赖服务器模型的能力有使用限制,用户可以选择购买更高版本的 iCloud+来获得更多的使用时长。
国行页面对 Apple 智能的说明,依然是推出时间取决于监管审批。所以对于我们来说,买到新硬件与用上发布会上全部 AI 功能,还不能画上等号。
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Airpods 5 和新 Apple Watch
AirPods 5 的变化倒是很容易说清楚:这次两款都给了主动降噪。
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999 元的基础款以及 1149 元的无线充电盒款,都保留了不带硅胶耳塞的佩戴方式。后者多出耳柄滑动调音量、无线充电,以及更长的单次续航;开启降噪时,两款官方标称分别最长听 4 小时和 5 小时。
图源:Apple
两档产品只差了 150 元,我建议所有有意向购买的用户都选择 1149 元的版本。
苹果还表示,新声学结构让降噪效果相比上一代最高提升 50%。对于不喜欢耳塞深入耳道的人,值得关注这一代实际的佩戴和降噪表现。
图源:Apple
至于发布会上展示的实时翻译与 Siri AI,则仍要结合所连接的 iPhone、语言和地区支持情况来看。
在 Apple Watch 的演示里,我印象比较深的,是把刚刚没听清的话“找回来”的 Live Rewind 功能。
这是 Series 12 和 Ultra 4 借助 S11 芯片加入新的音频智能功能。餐厅服务员报完一串菜名、同事随口提了个建议,这些确实都是很容易错过的瞬间。现在你只需要双击数码表冠,Live Rewind 可以把此前 15 秒的讲话转成文字;同时 Siri Recap 则可以整理谈话中的要点,让整段“回忆”更加简介易懂。
图源:Apple
苹果表示,处理所用的原始音频随后会被删除,用户可以控制摘要功能何时开启;相关功能计划于今年晚些时候先以英语测试版提供。
除去音频功能的升级之外,Apple Watch 贴着手腕的传感器也重新设计了。发布会上给出的背景心率采样频率提高到每 5 秒一次,HRV 最频繁每 5 分钟采样一次,是目前最精准的腕上监测设备。
图源:Apple
新的 Readiness 评分会结合活动、睡眠和身体指标,帮助用户判断当天适合继续训练,还是应该放缓节奏。健康应用也展示了更多数据解读与个性化指导,不过其中依赖新 AI 能力的部分,同样有后续上线安排。
图源:Apple
Series 12 的标称续航仍为最长 24 小时;Ultra 4 的日常使用续航提高到最长 50 小时,标准运动追踪最长 18 小时,Max 延长运动模式则可达到 45 小时。
两款手表国行分别为 2999 元和 6499 元起,官网列出的预购时间是 9 月 11 日早 9 点,发售日期为 9 月 18 日。
看完这一场发布会,我最想尽快上手的还是 iPhone Duo,苹果已经把手机折起来了,接下来就等它进入那些不按演示脚本发生的日常中去了。
零跑进入自研自制正循环,连续三个半年度盈利零跑晋升为全球新能源第四大品牌,背后是 18 座自建零部件工厂。
文丨郭瑞婵
8 月 24 日,零跑汽车发布 2026 年半年度业绩。今年上半年,零跑营收 381.1 亿元,同比增长 57.2%;净利润 2.1 亿元,连续三个半年度实现盈利。
今年以来,汽车行业整体面临下游需求不振、上游零部件成本又攀升的不利局面,陷入亏损的车企增多,零跑一季度也受此影响录得 3.9 亿元亏损,但二季度明显改善,扭亏为盈。零跑也成为唯一最近连续三个半年度盈利的新势力车企。
过去,零跑常被视为一家依靠性价比优势竞争的新势力车企,但纯靠拼价格,在外部承压的情况下,盈利更难以实现。零跑能在逆势中盈利,靠的是从成立之初就坚持的 “全域自研 + 深度自制” 的发展路线。
如果走进零跑的工厂,会更容易理解自研自制所发挥的作用:对核心技术的掌握,让零跑得以设计出性能、质量更好的零部件,提高产线自动化率与产品良率、减少浪费,既保证了产品力,又最大化控制了成本。
连续三个半年度盈利,零跑逐渐打开中高端市场
新车销量大增,是零跑营收增长最主要的动因。今年上半年,在国内乘用车整体零售量同比下滑 20.2% 的情况下,零跑一共交付了 35.65 万辆新车, 较去年同期增长 60.8%。
二季度,零跑 A 系列首款新车 A10 开始放量,为零跑提供了最大的销售增量。这款车型将车位到车位的高阶辅助驾驶下放到了 10 万元以下,二季度卖了超 6 万台。
海外市场也是一个新的突出增量。上半年,零跑海外出口 9.6 万辆,贡献了近 3 成的销量,已超过去年全年的出口总量。目前,零跑在欧洲市场发展最快,财报显示,它上半年在欧洲市场的营收为 88.75 亿元,占总营收超过 20%。
但零跑面对的外部环境是残酷的,不是卖得越多就能赚得越多。今年上游成本的上涨是全方位的,除了碳酸锂、贵金属价格的波动,还有存储芯片、PCB、电阻电容等电子元器件,多家车企都在公开场合提到了成本压力。
不过,零跑的修复能力正在显现,二季度毛利率环比提升至 12.6%,较一季度提升 3.2 个百分点,并扭亏为盈,帮助零跑实现第三个半年度盈利。
这一方面是由于零跑产品结构的改善。4 月零跑推出了定位在 20 万元以上中高端市场的 D 系列,首款车型 D19 上市后为二季度贡献了近 2 万台销量。零跑汽车创始人兼 CEO 朱江明曾透露,D19 的均价在 25 万元,低配占比极少。
另一方面,则得益于零跑的 “全域自研 + 深度自制” 的发展路线。零跑目前的平台通用化率达到了 88% 以上,销量规模在二季度大幅提升,带来了规模效应,部分抵消上游成本上涨的影响。
结合零跑接下来的销量走势,下半年的经营质量还将有向好的空间。7 月,零跑全球交付超 10 万台,成为首家月销跨越 10 万台大关的新势力车企。在今年已公布数据的前 5 个月可比终端上牌量中,零跑在全球新能源市场的乘用车品牌中位居第四。
进入下半年,零跑的产品矩阵更加丰富。在大众市场,零跑用 “好而不贵” 的产品理念不断抬高每个价位段的配置上限。A 系列推出了与 A10 同平台的两厢车型 A05,零跑预计 A 系列两款车型合计月销将超过 3 万台;B、C 系列都推出了年度改款车型,其中 B 系列首次在 10 万级的车型里集齐了 800V 和 3C 快充、前排双零重力座椅、AR-HUD、3K 中控屏等四大配置;Lafa 5 车系则新增了 Ultra 版本。
在中高端市场,零跑开始形成自己的品牌口碑。D19 7 月交付过万,上半年的 NPS(客户净推荐值)在 20-30 万级的新车市场里拿下第一。D 系列的第二款车型 D99 6 月上市,定位为 “科技豪华旗舰 MPV”,24.98 万元起售,而销售均价已超过 30 万元。
零跑车型矩阵。
零跑的出海布局也在持续提速。7 月,零跑海外销量超 1.7 万台,今年前 7 个月已完成年度销量目标(15 万台)的 75.9%,零跑预计有机会挑战 20 万台的销量目标。
借助与 Stellantis 的合作,零跑获得了现成的海外渠道与产能资源,在全球已设有超过 1000 家门店,其中大部分位于欧洲,接下来还将重点开拓南美市场。零跑管理层表示,零跑在欧洲与南美都将有充足的产能保证本地化战略落地,今年 10 月西班牙工厂将正式投产。目前,零跑在意大利的纯电市场占有率超过 25%,上半年上牌量达到 2.3 万辆,是当地卖得最好的纯电品牌;6 月,零跑成为德国市场销量最高的中国电动汽车品牌。
零跑汽车 CFO 李腾飞在电话会上也给出了全年的净利润与毛利率指引,预计年度净利润有机会达到大约 30 亿元,毛利率大约恢复到 14% 的水平。
技术驱动效率与规模,零跑进入正循环
销量规模越大,零跑自研自制的优势就更加明显。零跑选择走自研自制的路线,来自于它的基因,在 51 人的初创团队中,90% 都是研发人员。但这并不是一件容易坚持的事情,零跑过去很长一段时间里毛利率都是负的,但长期的坚持最终换来了产品竞争力与平台化能力,带动销量增长、形成规模效应。
目前,零跑已拥有 18 座覆盖三电、三智与高附加值零部件的工厂,零部件自研自制率达 65%,在中国车企中仅次于比亚迪。今年 5 月末,零跑第一次大范围、近距离开放了湖州五座零部件工厂产线参观,包括电池、电驱、域控、车灯与电子电力。
五座工厂之间的间距都不远,四周还聚集了不少上游供应商,缩短的供应半径能节省物流、包装和损耗费用。以电驱为例,零跑电驱的定子、转子、控制器与总成组装都在同一个基地完成,相比外购零部件的拼装式总装,省去了至少 3 次包装、3 次跨厂运输和 3 次出入库,单套电驱制造成本可节省 50 元。如果按湖州电驱基地 100 万套的年产能计算,一年可节省约 5000 万元。
哪些零部件值得投入自研自制,零跑用两个维度来排序:一是成本占比高的,二是对整车性能影响大的。三电同时满足这两条,还是新能源汽车早期最重要的能力,零跑最早的自研自制投入也是从三电开始。
以电机为例。电机的性能、质量与寿命和散热技术息息相关,油冷比水冷能更快带走电机热量,但油冷电驱的关键部件电子油泵曾长期被国外供应商垄断,在 2023 年以前,国内更主流的应用仍是水冷。一位工厂负责人在产线参观时说起这段往事:正是因为早期电子油泵不仅贵、还经常买不到,被 “卡脖子”,零跑才决心投入油冷电驱和电子油泵的自研自制。
零跑 D 平台电驱。
2021 年,零跑发布了自主设计的可变架构油冷电驱,最先在零跑 C11 上量产,当时还只能找代工厂生产;到今天,零跑已经能对外供应油冷电驱,集成度也在继续提升。在三电领域,零跑也是国内最先发布并量产无电池包 CTC 技术的车企。
这套自研自制体系如今支撑的不只是 “好而不贵” 的大众市场产品,也包括零跑向中高端进阶所需要的技术标签。D19 首发搭载了零跑 LEAP4.0 中央域控架构,在单高通 8797 芯片或双 8797 芯片上集成了辅助驾驶、座舱两大系统,数据双向互通。这颗 “大脑” 也是由零跑自己的域控工厂制造,一块 D19 的域控板要在短时间内完成 8000 多个元器件的贴装。此外,D19 搭载的双矢量电驱也是由零跑自研自制,D 系列的 DLP 投影大灯与 AR-HUD 也出自零跑自己的车灯工厂。
自制的前提是自研、对核心技术的掌握,否则即使省下了应付给供应商的约 15% 毛利,也无法带来产品力、质量与效率的提升。
这体现在零跑对质量的重视上。零跑在产线上设置了多重纠错机制,不做抽检,每一个下线的零部件都要通过检测。这些步骤保证了质量,也增加了成本,但更高的良品率,能防止后续更大的损失。
成本节约则更多来自技术与工艺创新。只有把技术和工艺 “吃透”,产线才有条件实现更高的效率。比如零跑在电池工厂采用的 block 工艺:行业过去普遍把 100 多颗电芯一次性焊进电池包,耗时长、报废率也更高,零跑将这道工序拆解开,先把电芯以 4 到 8 颗为一组焊成 block 单元,再整体装进电池包、焊接数个连接片,单包耗时从约 10 分钟压缩到 3 分钟左右。零跑其他零部件产线的自动化率也处于行业领先水平,电子油泵产线已实现 100% 全自动化,车载电源产线自动化率达 90%。
零跑增程 CTC 电池技术。
零跑还在继续扩大零部件自制的规模。压缩机、车载电源与电子油泵等产线去年才陆续投产,仍处于产能爬坡阶段,随着生产规模扩大,制造成本还有进一步下降的空间。
零跑通过自研自制,部分零部件拥有比外部供应商更优的质量与更低的成本,具备外供竞争力。根据今年 5 月的装机量数据,零跑的电池 PACK、BMS、电驱、电控、辅助驾驶域控等核心零部件的装机量均进入行业前五,目前零跑已获得国内外十余家车企的整车级和零部件级合作定点,Stellantis 和中国一汽两位股东都将采用零跑整车技术架构开发全新电动产品。
这样的合作还在深化。8 月 25 日,零跑与中国一汽签订深化战略合作协议,合作范围从整车扩大到辅助驾驶、动力总成、动力电池、智能底盘、车身工艺装备、轻量化部件以及具身智能机器人等领域。据零跑管理层此前透露,技术合作和外供收入将在明年形成一定规模。
在三电与电子电气架构等领域的自研积累之外,零跑也正在推进辅助驾驶技术自研。在辅助驾驶上,零跑采取后发追赶的方式,这带来的好处是减少了前期技术路线更迭带来的试错成本。零跑汽车联席总裁武强在电话会上表示,零跑从去年下半年开始加大对辅助驾驶的整体投入,包括招揽人才,去年推出的带辅助驾驶车型已为 9 月即将发布的新方案积累了大量数据。
财报显示,今年上半年零跑研发支出同比增加 22.8% 至 23.2 亿元,在手资金达 385.9 亿元,这将为零跑后续的技术研发与全球化扩张提供充裕的资金保障。
题图来源:零跑汽车
深入ULTRA Web3 Festival:看技术、资本与全球生态如何在现场交汇随着Web3逐渐从技术创新走向产业融合,行业真正需要解决的,已经不只是产品能否上线,而是技术如何进入市场、项目如何获得资源,以及不同生态如何形成长期协同。
2026年7月30日至31日,ULTRA Web3 Festival将在吉隆坡The Arch Galleries举行。活动预计汇聚5,000多名参与者、80多位演讲嘉宾、50多个项目,以及30多家风险投资机构与基金。与普通行业会议不同,ULTRA试图将资本、技术建设者与全球社区带入同一个现场,共同讨论Web3、AI与新兴科技如何推动下一阶段的数字经济。
继此前宣布走进ULTRA之后,SuperFlow此次将进一步从品牌亮相走向行业参与,在技术、生态与全球资源之间建立更具体的连接。
一、跨界议题融合:从Web3 Summit到AI Conference,看行业趋势如何交汇
ULTRA的第一个亮点,在于它并没有将Web3作为单一的技术议题来讨论。
活动首日将举行Web3 Summit与AI Conference,并设置主舞台演讲、圆桌讨论、展览区域及互动空间。Web3、人工智能、数字金融、区块链基础设施、政策与资本,将在同一个活动框架中展开交流。这一设置反映出行业竞争逻辑的变化。今天,一个项目能否长期发展,不只取决于技术是否成立,还取决于它能否连接真实需求、资金支持、政策环境与全球用户。
主舞台演讲帮助参与者建立行业全景,圆桌讨论则让不同立场直接碰撞。技术团队关注系统如何实现,资本机构关注商业模式能否扩大,政策与法律专家则更重视创新边界与风险治理。因此,ULTRA所呈现的不是某个单一趋势,而是Web3、AI、资本与政策逐渐融合后的完整产业图景。
二、多领域嘉宾齐聚:80多位讲师带来不同产业判断
ULTRA的第二个亮点,不只是80多位嘉宾的规模,而是讲师背景所覆盖的行业跨度。
目前公布的嘉宾阵容包括央行数字货币研究员Dr Oriol Caudevilla、UN/CEFACT人工智能与区块链专家Massimo Buonomo、政策顾问及前监管人员Simone Martin、Bitcoin Malaysia创始人Colbert Low,以及来自AI、风险投资、数字资产平台、法律合规和区块链基础设施等领域的多位建设者。
不同背景意味着,同一个行业问题会得到不同答案。
AI领域的建设者更关注智能体如何进入数据、协议与自动化执行;投资机构关注团队、市场和规模化能力;监管及法律专家则讨论规则、治理与风险边界。正是这些不同判断的交汇,才能帮助参与者更完整地理解行业下一步的发展。
讲师价值也不会只停留在台上。活动第二天还包括嘉宾接待、VIP交流及邀请制After Party,让公开分享能够延伸为更具体、更深入的现场对话。
三、从项目展示到资本对接:技术如何跨越通往市场的距离
Web3行业并不缺少新技术,真正困难的是让技术从概念走向产品,再从产品进入市场。
ULTRA现场将开放展览空间与Activation Zones,超过50个项目可以在现场展示技术、产品与应用场景。同时,30多家风险投资机构与基金、全天开放的Networking Lounge、精选Side Events及VC Day,共同构成项目、资本与产业资源之间的连接网络。
主舞台回答的是行业可能走向哪里,项目展示区则检验这些方向能否真正落地。
对于项目团队而言,展示技术只是第一步。它还需要说明自己解决了什么问题、服务什么市场,以及是否具备持续扩展的能力。对于资本机构而言,判断项目也不仅是看概念是否新颖,更需要观察团队执行、商业模式和长期发展空间。
ULTRA的现场价值,正是在不同环节之间形成一条完整路径:从听见趋势,到看见产品;从理解技术,到接触资本;再从一次公开展示,进入更具针对性的行业交流。许多合作不会在一场演讲结束后立即形成,但面对面的讨论能够帮助各方更快建立认知,并为后续合作创造基础。
四、SuperFlow进入官方嘉宾阵容:从品牌亮相走向行业参与
此次活动中,SuperFlow不仅被列入ULTRA官方支持方阵容,两位SuperFlow代表也已进入官方嘉宾名单。其中,SuperFlow Head of AI & Protocol Engineering Jin Li,代表平台在AI系统、协议工程与智能交易基础设施方面的技术方向;Head of Partnerships Fedaa Refai,则代表SuperFlow在全球合作、生态连接与市场协同方面的发展路径。
两位代表所对应的,正是一个Web3平台走向长期发展的两个关键层面:一方面,技术必须具备真实执行能力;另一方面,技术也需要进入更广泛的市场与生态。这与SuperFlow正在建设的SUPER AGENT形成直接连接。作为平台的AI交易引擎,SUPER AGENT围绕市场分析、信号筛选、策略生成、资金调度、交易执行与风险管理构建系统化能力,重点不只是让AI提供信息,而是让AI进入完整的决策与执行流程。
因此,SuperFlow此次参与ULTRA,并不是单纯借助活动扩大品牌声量,而是从技术与生态两个维度,进入Web3与AI下一阶段发展的真实讨论。对SuperFlow社区成员而言,这同样是一种更深入的参与方式。通过主舞台议题、项目展示、资本交流及不同层次的社交场景,参与者能够更直接地观察行业趋势如何形成、项目如何表达价值,以及技术、资本与市场如何在真实环境中产生连接。
ULTRA Web3 Festival的重量,最终不只来自5,000多名参与者、80多位嘉宾或30多家基金。更重要的是,它让原本分散在不同市场中的技术、资本、政策、项目与社区,在同一个现场建立对话。对SuperFlow而言,吉隆坡之行意味着从国际亮相进一步走向行业参与;对社区成员而言,则意味着从线上认识Web3,进一步走进产业真实运行的现场。当观点开始交汇、产品接受验证、资源建立连接,新的合作关系与生态可能,也将在现场逐步形成。
关于 SuperFlow
SuperFlow 是面向 Web3 金融市场打造的新一代 AI 驱动交易操作系统。它将市场数据、流动性、策略生成、交易执行、风险控制与收益归因整合为系统化的交易能力。
不同于仅提供交易入口的传统平台,SuperFlow 通过 AI 决策与多市场执行能力,将交易从依赖个人判断,升级为可规模化运行的系统能力。
SuperFlow 的核心由 SUPER AGENT 与 SUPER Token 价值层共同驱动。SUPER AGENT 作为 AI 交易引擎,支持市场分析、信号筛选、策略生成、资金调度、交易执行与风险管理。
SuperFlow 不只是一个交易平台,而是围绕交易能力构建的 AI 驱动基础设施系统,服务于全球 Web3 金融生态。
官方网站:https://exchange.superflow.me/英特尔,首次应用18A工艺的'Ultra X9'亮相…AI·游戏性能最高提升73%英特尔(INTC)发布了应用其最新18埃米(18A)制程技术的下一代处理器,为半导体市场再崛起按下启动键。在美国拉斯维加斯举行的CES 2026上首次揭开面纱的"英特尔酷睿Ultra X9·X7(Panther Lake Core Ultra Series 3)"系列是该制程下生产的首款芯片,预计将成为未来全球PC制造商的主力芯片。
此次芯片发布被视为评估英特尔能否恢复其落后于竞争对手的半导体竞争力的重大分水岭。新任首席执行官林普然(Lip Bu-Tan)展现出信心,表示"已进入能够比原计划提前推进18A制程量产的阶段"。他进一步强调:"如果这新一代芯片能证明其达到预期水平的性能,将成为英特尔未来的决定性转折点。"
英特尔的18A制程是以"埃米(angstrom)"为单位的微细制程技术,是超越传统"纳米"单位的超精密制造技术。这项相当于1.8纳米的工艺,实际上提供了与中国台湾台积电"N2"制程同级(或更高)的性能。英特尔正借此同时凸显其"在美国本土制造的最先进处理器"的象征意义和技术实力。
此次应用的核心技术主要有两项:用于电流控制的"RibbonFET"结构与用于提升能效的"PowerVia(背面供电)"方式相结合,可在同等功耗下提供比以往提升15%的性能。这一技术蓝图是前任CEO帕特·基辛格(Pat Gelsinger)的战略构想,但他在2024年底卸任前未能实现量产。
基于Panther Lake的英特尔酷睿Ultra系列3由性能核(P-core)、能效核(E-core)和低功耗核(LP-core)三种核心类型构成,并搭载了可提供最高50TOPS AI算力的NPU以及英特尔Xe3 GPU。其中,顶级型号配备了12个Xe3 GPU核心和光线追踪单元,支持LPDDR5x 9600MT/s内存,瞄准了高端笔记本电脑市场。该芯片包含英特尔锐炫B390 GPU,据英特尔称,其游戏性能较前代最高可提升73%。
图形性能提升的秘诀在于基于AI的帧生成技术,该技术可为每1个GPU渲染帧额外生成3个AI帧,从而大幅提升帧率。预计该技术将在高分辨率游戏或高级视频处理中发挥巨大效用。
英特尔表示,搭载此芯片的笔记本电脑产品线将于本月末在全球同步上市,并透露正与宏碁(Acer)、微星(MSI)等公司共同准备基于该芯片的便携式游戏机平台。具体内容预计将于今年下半年公布。
18A制程的全面商用化,可能成为英特尔扭转其落后的半导体竞争力的机会。特别是此次产品系列增强了AI处理性能和低功耗设计,符合下一代计算市场对高性能与便携性的双重需求,预示着将对由AMD和英伟达(NVDA)主导的市场格局产生重大冲击。
«Ethereum ya no es dinero ultrasónico», según MatrixPortHechos clave:
Ether (ETH) ya no es el ecosistema de criptomonedas que genera mayores comisiones.
Bitcoin ha tenido un mejor rendimiento que ether en lo que va de 2023.
Matrixport, compañía que ofrece inversiones y servicios financieros con criptoactivos, sostuvo en su más reciente informe del mercado, publicado el 10 de octubre, que la criptomoneda de Ethereum, ether (ETH), ha dejado de ser “ultrasound money”, lo que se conoce en español como dinero ultra duro, muy fuerte o, literalmente, ultrasónico.
La empresa detallóque “Ethereum ha experimentado una mayor emisión (68.000 ETH) en comparación con su quema (38.000 ETH) en los últimos 30 días, lo que significa que ya no es dinero ‘ultrasónico’ y se considera inflacionario”.
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El término ultrasound moneyes usado por los entusiastas de Ethereum, junto con el símbolo de un murciélago como meme, para decir que ETH es mejor dinero que bitcoin(BTC), que ha sido catalogado en el ecosistema como sound money.
Los ethereans, es decir, los entusiastas de Ethereum, suelen usar el emojide un murciélago en sus nombres de usuarios. Fuente: Twitter.
Precisamente el concepto de sound moneyhace referencia a que un activo sólido resistente a la inflación. En el caso de bitcoin, esto es, entre diferentes razones, porque posee una emisión limitada, que se reducea la mitad cada aproximadamente cuatro años.
En esto se diferencia del dinero fíat(las monedas nacionales, como el dólar estadounidense), que puede imprimirse de forma ilimitada y genera inflación cuando aumenta su emisión más que la demanda.
Por otra parte, Ethereum tiene actualmente un sistema de quema de ETH. En cada transacción que se realiza, una parte de la comisión va para pagar el trabajo de los nodos validadores y otra parte es quemada. Cuando la actividad en la red es elevada, las quemas superan a la emisión. Cuando no es así (como ocurre actualmente), la emisión supera a las quemas y ETH se torna inflacionario.
Matrixport hizo la salvedad, de todos modos, que la tasa de inflación anual de Ethereum sigue siendo relativamente baja (0,3%) en contraste con la de bitcoin (1,6%) y la de algunas monedas del «mundo real» (que se sitúa en torno a 3,7%).
Matrixport recomienda tener precaución en el mercado de Ethereum
Según Matrixport, Ethereum no solo ya no es dinero ultrasónico, sino que además su mercado actual “sugiere una perspectiva negativa”.
Distingue que el precio actual de BTC alrededor de USD 26.700 está por encima de la media móvil(MA) de 50 días de USD 26.575, “lo que indica una tendencia alcista”. Por el contrario, ETH está cotizando en los USD 1.500, por debajo de la MA de 50 días de USD 1.636, “lo que refleja una tendencia bajista”.
Esto sucede mientras ETH se encuentra actualmente en sus precios mínimos desde marzo, como refleja el gráfico. En cambio, BTC ha registrado el último mes una recuperación desde los niveles más bajos que tuvo en este periodo por los USD 25.000. Y en lo que va del año registran una apreciacióndel 30% y 65% respectivamente.
El precio de ETH no ha experimentado una recuperación el último mes como hizo bitcoin. Fuente: TradingView.
Además de eso, el dominio de Ethereum en el mercado de las criptomonedas ha disminuido del 18,4% al 17,7% desde el Merge. Mientras tanto, el de bitcoin ha subido por encima del 50%, su nivel más alto desde abril de 2021.
Matrixport sostiene que la debilidad de los fundamentos y la ausencia de noticias sobre la actualización del EIP-4844de Ethereum han suscitado preocupaciones sobre posibles nuevos descensos de precio. “Estas preocupaciones continuas han llevado a una postura más cautelosa sobre ether, en contraste con la perspectiva alcista de bitcoin”, enfatizó.
El lanzamiento de la semana pasada de los primeros fondos cotizados (ETF) de ether basados en futurosen Estados Unidos impulsó brevemente los precios de ETH. Sin embargo, sostiene que estos no lograron ganar un interés significativo en el mercado debido a que este tipo de activos suelen tener un rendimiento inferior a la moneda. Los ETF de futuros de bitcoin experimentaron este año un 20% menos de rendimiento que la moneda, aclaró.
De todas maneras, señaló que la tasa de financiación de futuros tanto para el mercado de bitcoin (3,8%) como para Ethereum (5,5%) está positiva, lo que indica que los inversionistas están invirtiendo al alza. Esto supone “un sentimiento alcista”, dice.
No obstante, según su índice de greed & fear (codicia y miedo), que se basa en datos que no ha compartido, se observa que el sentimiento del mercado de bitcoin se encuentra positivo, mientras que el de Ethereum no.
Para Matrixport, ante este panorama, recomienda «tener precaución», ya que ETH posee riesgo de retrocesos de precio. No obstante, como reportó CriptoNoticias, otros ven este escenario como una oportunidad de acumularla moneda y generar ganancias a largo plazo cuando vuelva al mercado alcista.
El índice de Fear & Greed de esta plataforma se divide en miedo (rojo), mejoría (celeste), positivo (azul) y codicia (verde). Fuente: Matrixport.
Ethereum dejó de ser la red líder en ganancias por comisiones
Matrixport resaltó a su vez que Ethereum ya no es una red líder en el ecosistema de criptomonedas en lo que respecta a generar ganancias por comisiones.
En los últimos 30 días, la red Tron generó USD 87,4 millones en comisiones e incentivos de tokens de USD 65,8 millones, lo que resultó en ganancias netas de USD 21,6 millones. Ethereum, por otro lado, generó USD 82,2 millones en comisiones, pero ofreció incentivos de tokens de USD 82,9 millones, lo que llevó a pérdidas de USD 20,6 millones.
Otras plataformas, incluidas Lido Finance (USD 46,9 millones), friend-tech (USD 30 millones), Bitcoin (USD 27 millones), Uniswap (USD 23 millones), Aave (USD 8,8 millones) y BNB Chain (USD 8 millones), superaron a Ethereum en la generación de comisiones.
Además, la empresa culminó diciendo que el total de valor bloqueado (TVL) en Ethereum ha caído entre un 3% y un 5% en todos los ámbitos, excepto en JustLend, donde aumentó un 0,2% durante la última semana.
Etiquetas:AltcoinsEthereum (ETH)Precios y TradingRelevantesReserva de Valor苹果计划2029年推出搭载M8 Ultra芯片的AI服务器Techub News 消息,苹果正在研发一款AI服务器,将采用其Mac台式机中的高性能M系列Ultra芯片。据The Information报道,该企业服务器将提供两种配置,分别搭载两颗或四颗未来的M8 Ultra芯片。该项目据称在一年前启动时获得了新任CEO John Ternus的支持。
该计划与苹果Mac mini和Mac Studio在AI开发者及公司中销量激增的现状相吻合,这些设备被用于运行AI工作负载。基于M系列Ultra芯片的计算设备受欢迎程度,无疑推动了苹果研发采用相同芯片的企业服务器。该产品预计于2029年发布,这将是苹果近二十年来首次推出服务器产品。(Ars Technica AI)高通携手中兴努比亚与豆包手机助手,推动智能手机AI智能体规模化Techub News 消息,高通技术公司宣布与中兴通讯旗下努比亚及豆包手机助手合作,共同推动智能手机迈入个人AI新时代。其第五代骁龙8至尊版平台将赋能新款AI智能体手机努比亚NaviX Ultra,旨在加速智能体体验的规模化落地。(量子位)Sakana AI 发布 Fugu Max 与 Fugu Ultra v2 模型,专注多智能体编排Techub News 消息,Sakana AI 发布其 Sakana Fugu 系列的两款新模型 Fugu Max 与 Fugu Ultra v2。Fugu 并非单一基础模型,而是一个通过学习训练的编排器,通过一个 API 将任务路由至背后的模型池。新发布针对两种任务优化架构:Fugu Max 旨在实现最佳单位美元输出,Fugu Ultra v2 则针对复杂、多步骤任务的最高能力。
两款模型现已通过 Sakana 的 OpenAI 兼容 API 上线,提供托管服务,但未开源权重,且不在欧盟/欧洲经济区提供服务。Fugu Max 定价为每百万输入 Token 2 美元、输出 Token 6 美元,据称其输出价格比 Sonnet 5、GPT 5.6 Terra 和 Kimi K3 低 40% 至 60%。
Fugu Ultra v2 专注于复杂推理、自主研究和全栈软件开发,在视觉与结构化数据的持续推理任务上提升显著。Sakana 强调,该架构不依赖任何单一专有模型,可降低供应商锁定、API 撤销和突然服务中断的风险。 (MarkTechPost)高通领投 Ultrahuman 7000 万美元融资,押注智能戒指变电脑Techub News 消息,高通领投智能戒指公司 Ultrahuman 7000 万美元融资,旨在将智能戒指转变为功能更强大的个人计算设备。Ultrahuman 计划利用新资金开发基于高通芯片的新款智能戒指,并设定了到 2027 年 1 月实现 2 亿美元年化营收的目标。(TechCrunch)OpenAI 研究员警告超高速 AI 或令安全团队无法应对Techub News 消息,OpenAI 一位研究员警告称,运行速度快 50 倍的最先进 AI 模型可能在人类团队反应之前就已侵入系统。他表示,简单的监控已不足够,需要的是自主关闭系统。该警告发布之际,OpenAI 推出了一款在推理速度上显著超越当前硬件的新 AI 芯片。(The Decoder)苹果发布新款 Mac Studio 与 Mac mini,搭载 M6 与 M5 Ultra 芯片强化本地 AI 推理Techub News 消息,苹果今日发布新款 Mac Studio 与 Mac mini 台式机,并推出两款新芯片:M6 与 M5 Ultra。M6 是苹果 Mac 产品线中首款采用 2nm 工艺的芯片,M5 Ultra 则成为当前系列中性能最强的芯片,尤其擅长处理 AI 工作负载。苹果强调,得益于统一内存架构与片上系统(SoC)中高速的 CPU 与 GPU,这两款台式机在本地 AI 推理与软件开发方面广受欢迎。 (Ars Technica AI)印度无人机货运公司 Airbound 完成 3700 万美元融资Techub News 消息,印度无人机货运初创公司 Airbound 已完成 3700 万美元融资,投资方包括 Greenoaks、DoorDash 和硅谷投资者 Lachy Groom。该公司研发的超轻型火箭式无人机旨在与卡车竞争,提供货运服务。(TechCrunch)Cerebras 与 Callosum 合作,为金融 AI 工作负载提供超低延迟推理Techub News 消息,AI 芯片公司 Cerebras Systems 与金融科技公司 Callosum 达成合作,旨在为金融 AI 工作负载提供超低延迟推理解决方案。该合作有望通过显著降低成本和提升效率,重塑金融 AI 的行业标准。(Crypto Briefing)ULTRA Web3 Festival 圆满落幕吉隆坡里程碑式盛会,携手 Web3Labs 亮相 GWDC 2026 韩国大会Techub News 消息,马来西亚吉隆坡——ULTRA Web3 Festival 已于 The Arch Galeries(吉隆坡)圆满结束其旗舰盛会,活动于 7 月 30 日至 31 日举行。作为"融合 Web3、传统金融与人工智能全球系列大会"的核心站点,本次为期两天的峰会汇聚了国际建设者、企业领袖及机构投资者,共同搭建去中心化技术与传统市场之间的桥梁。
吉隆坡站的圆满成功得益于广泛的远见者联盟及行业领先赞助商的支持,其中包括 PPudgy Penguins, Orca, DDNEXUS, Alpha Insight, AI Nova, Decentralized Intelligence, SuperFlow, CloudBank, Morpheus, Razer, ChainUp, DYLI, Saat Dimensi, Oper 8 Capital, Lavo Protocol, WageFlow, Echobit Exchange, LifyX exchange, X 18, 以及 Starshine。此外,本次活动还通过与多家重要生态系统合作伙伴的战略协作进一步扩大了影响力,包括 Access Blockchain Association, CCACC, Emerge Group, Global Impact Fintech, Web3Labs 以及 ADI Foundation。
乘此东风,ULTRA Web3 Festival 即将进军韩国,作为官方全球业务合作伙伴(Global Business Partner)与 Web3Labs 携手亮相第二届全球 Web3 开发者大会(GWDC 2026 Korea)。此次顶级盛会定于 9 月 29 日至 30 日在首尔 aT Center 举行,将展示 ULTRA Web3 Festival 与 Web3Labs 作为全球业务合作伙伴的联合身影,共同促进跨境协同、技术交流,并推动亚太地区的国际商业增长。
如需了解更多信息、赞助机会及媒体咨询,请访问官方文件:docsend.com/view/vnhuc6raqjq79n79
关于 ULTRA Web3 Festival
ULTRA Web3 Festival 是一场前所未有的创新盛会,融合了顶级 Web3 峰会的严谨性、全球科技大会的广度,以及节庆活动的高能量氛围,打造出独一无二的融合型盛会。它是 Web3、传统金融(TradFi)、人工智能(AI)、真实世界资产(RWA)及新兴技术交汇之地,共同构建数字经济的未来。
联络
Ultra Web3 团队
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网站: https://www.ultraweb3fest.io/HIVE 子公司签署 3.5 亿美元 GPU 云服务合同Techub News 消息,HIVE Digital Technologies 子公司 BUZZ High Performance Computing 签署五年期 GPU 云服务合同,总价值约 3.5 亿美元,每年可增加约 7000 万美元经常性收入。
该合同涉及部署 2016 个 NVIDIA Blackwell Ultra GPU。这是该公司继 6 月签署 2.2 亿美元合同后的第二笔重大 HPC 业务,两笔合同总价值近 5.7 亿美元,标志着其从加密挖矿业务转型的重大进展。(CryptoBriefing)最近我的Codex额度,已经烧到我有点用不起的程度了。 大家可能都知道,我做了一个AI热点资讯产品,叫AIHOT。 然后我最近做的,基本都是关于AIHOT的底层优化,一个是尽可能降低成本,一个是系统底层的性能提升。 全是什么压模型API成本、压抓取成本、用算法替代模型、找过度设计、找性能瓶颈啥的,甚至最近因为突破了100万的月活,流量和请求费用已经到了我扛不住的地步了,又在疯狂的想办法,压缩流量传输,降低成本,都快把边缘缓存用到极致了。。。 然后我又为了做热度榜,把监控的信源加到了快2000个的量级,每天大模型的API的费用,也是几百块的烧。。。 所以,基本是一天一个200刀的Pro会员号,直接快干成日抛了,3个号轮着转,一个用完了切换另一个,继续做任务。 一边是AIHOT每天后端在疯狂烧钱,一边是为了优化AIHOT的烧钱而每天在Codex上疯狂烧钱,我感觉我自己每天好像起床就好像陷入了某种赛博循环,钱就跟流水一样哗啦啦消失了。。。 特别是我也不太懂代码,我只能当个产品经理,去规划流程架构,知道我的目标是什么,但是具体它要怎么实现?有没有一些能更加突破的方法能实现?你指望我这个愚蠢的人脑去想这个事,我肯定搞不定的,所以必须要有一个很强的大模型,根据我的需求和目标,调研完我们过去所有的日志数据,然后给一个很棒的开发的规划,后续我去执行才可以。 最近我是经常用GPT-6 Astra Max来分析和规划,甚至有两个降本的任务,我直接上了GPT-6 Astra Ultra,然后出完计划以后,用GPT-6 Astra 高来实施。 所以Codex额度不可能抗的住的,甚至额度消耗的很大头,是来自于前面的分析规划,用Ultra分析规划一次,我的200刀会员的周额度,直接能没10%。 穷则思变。 人一旦被额度逼到墙角,脑子就会异常活跃。 所以我就在想,我怎么最大化的去利用ChatGPT的网页版,因为大家都知道,ChatGPT的网页版有一个超强的模型,GPT-6 Pro,而且这个东西其实算ChatGPT Pro会员一个非常容易被忽略的隐藏福利。 因为它的额度是跟Codex分开的,并不消耗你的Codex额度。 200刀的Pro会员,一周有200次的Pro对话额度。 讲道理,这玩意一直是我心中极其好用的模型,7月份没有GPT 6只有GPT 5.6 Sol的时候,我就聊过,说这玩意的Review水平和深度,都极强。 但是GPT Pro模型一直有一个问题,就是没有办法看到我的真实的业务数据和场景,他可以通过插件的方式,链接我的Github,看到我所有的PR记录和实际的代码,但是他还是看不到我这么多月的所有的服务器日志记录,还有我真实的线上数据库。 如果你看不到这些东西,你怎么能去分析数据,然后推理找到一些底层突破,从而给我们一个真实的规划方案呢? 就比如昨天到底进来了多少条数据,我们每天的高峰数据到底是多少。 某一个模型调用到底一天烧多少钱,分别烧在了什么地方,缓存命中率是多少等等。 所以本质上。 代码告诉AI,这套系统理论上应该怎么运行。 生产数据告诉AI,这套系统实际上是怎么运行的。 PR历史,则告诉AI,它为什么一路变成了今天这个屎山。 这就是过去GPT-6 Pro我用它做方案规划最大的痛点,它一切都只能根据我的现有代码进行推测,它没有办法根据我的真实数据进行分析回测。 于是我就一直在想办法怎么去解决这个事,我当然知道有各种各样的桥接方式,把GPT 6 Pro的额度拉到Codex本地里面,用它来去处理。 但是过去无数种的经验告诉我,这种方式是会有风险的,我不太想冒这种风险。 然后,我就想起了一个东西,MCP。 在网页版ChatGPT的聊天模式中,可以调用插件,但是不能调用Skill,而插件的底层,其实就是MCP。 那如果...把我的服务器,直接封装成MCP,然后变成一个插件,能跟Github插件一样,直接让GPT-6 Pro通过MCP协议,读取我的服务器所有数据,这样是不是就行了??? 说干就干,我直接给Codex发了一句话。 对,就这么一句话:“给 AIHOT 增加一个供 ChatGPT 使用的生产业务数据只读 MCP Server,让 GPT-6 Pro 能安全查询 AIHOT 所有服务器的真实数据。但是一定是最小权限、只读、可审计,不能影响生产性能,也不能暴露密钥和敏感数据。” 他自己就封装完了。 因为为了保护我们的服务器安全,所以我只给了只读的权限。他不能对我的服务器进行任何的操作,他只能读数据,但是不能操作数据。 同时也为了保护我们私有MCP的数据安全,他也提问了说,需要OAuth登录服务,那太简单了,因为我们用的是飞书,我过去在公司里面也直接开发了一整套的飞书的认证中心供我们同事使用,我直接就把飞书的鉴权给接进去了,只有我自己的飞书账号登录以后才能用。 然后过了大概半小时以后,Codex给我开发完了。 因为它强大的Computer use的操控能力,所以甚至,都给我上传好了,自己都做完了实验。 成了。 MCP是个好东西,真的,万物皆可MCP,你可以把你任何本地电脑上、服务器上的东西封装成MCP,然后做成你的私有插件,你就全部可以让GPT-6 Pro调用了,这个想象空间有多大,能做的事有多少,我相信大家的想象力一定比我丰富。 那接下来,再说一下怎么用,以及怎么跟Codex更好的协同。 打开我们的Codex,点击左上角的快速聊天。 吊起ChatGPT的聊天模式。 这时候就会在右下角给你弹一个窗,把模型选成GPT-6 Pro,点击+号,选择你自己的插件。 因为我既需要给数据也需要给代码和PR记录,所以我是同时调用我自己的插件和Github插件。 这个时候你就可以提出你的需求了。 比如我说,我希望继续降低成本。 他就会直接读取我们所有数据,开跑。 大概GPT-6 Pro思考推理了40分钟以后,终于跑完了,然后给我了一个非常详细的方案,我看了一下,质量真的极高。 这一次,如果你直接用GPT-6 Astra在Codex里去跑,我觉得周额度的10%是真的能干掉的,所以通过这种方式,真的就节省了周额度的10%,而且也是完全的符合OpenAI的所有规则,没有干任何出格的事情。 那有了这个方案之后,我们怎么扔到Codex里面,去直接执行呢。 方法也巨简单,你完全不需要把那个md文档和方案下载下来再上传之类的,你直接点击聊天窗口的添加到Codex。 你就会发现,这个对话,已经到你的Codex窗口上了。 接着,写一句执行的万能Prompt: “帮我验证,并且做掉这里面提到的所有值得做的优化,然后统一上线。” 我自己习惯在执行的时候,把推理等级开到“高”了,大家开到“中”也行,但是不建议用“轻度”,至少我自己觉得效果不是特别好,有时候来来回回的失败或者不验证,搞起来特别麻烦。 马上GPT-6 Sol大概率就上了,GPT-6 Sol上了之后,执行这块,我可能会无脑切换到GPT-6 Sol了,只有一些高难的任务我觉得我才会切换到GPT-6 Astra。 上面Prompt写好以后,直接发送,我也不知道过了多久,因为我直接睡觉去了。 起床一看,开发完了。 这个任务,最终好像也只花了我周额度的4%左右。 还是很爽的。 讲道理,GPT-6 Pro这么强,每周还给我200次额度,让它躺在那里吃灰,然后另一边一天烧一个Codex账号,我是真的觉得我扛不住。 只要你是Pro会员,不管你是100刀的(100刀的能每周用50次GPT-6 Pro额度),还是200刀的,都可以试试,把你的真实数据和业务,封装成MCP,让GPT-6 Pro去使用,应该能减少很多你的Codex token消耗。 同时,我还是要强调一下,这种遵守规则的MCP和插件调用的方式,99.99%不会有啥风险,更不会给你降智或者风控啥的,但是如果你去用一些三方的桥接插件,把GPT-6 Pro的额度反代出来用Codex来开发,如果被风控了,别找我= = 账号安全第一。。。 最后,总结一下这套工作流。 ChatGPT上的GPT-6 Pro通过MCP的方式把真实世界接入进来,进行详细分析做规划和架构。 然后Codex的GPT-6 Astra high负责具体的开发执行。 省钱省心又省力。 我只需要提需求和做决策就行了。 哦不对,我还要负责付钱。 。。。 AI啊。 真好玩。
