全球最高酒店,又被天津“抢”回来了

(本文作者为 酒管财经,钛媒体经授权发布)

文 | 酒管财经

全球最高酒店这顶含金量十足的桂冠,一直以来都在国际顶级城市之间反复流转。

从纽约初代摩天楼宇到哈利法塔把迪拜推上神坛,再到香港、上海相继接过接力棒,很长一段时间里,中国城市牢牢攥住了这份荣耀。

然而,2025年吉隆坡柏悦酒店开业,硬生生将“全球最高酒店”名号带离中国市场,当时不少酒店从业者都感慨,国内高空酒店高度纪录被暂时按下暂停键。

仅仅一年时间不到,局势再度反转。

业内有消息称,天津金普顿酒店已完成签约,酒店拟落地天津117大厦塔楼高区,这座597米、号称中国结构第一高楼的超级摩天楼。

待到项目落成,全球最高酒店的王座,有望将再度回归中国,落户天津。

高度刷新的背后,早已不是简单的楼层数字比拼。

超高层酒店的选址逻辑、运营压力、商业回报、城市地标价值,以及国内各大城市在高端酒店赛道的暗地较量,才是这场“高度争夺战”真正值得深挖的内核。

一、“全球最高酒店持续百年的争夺

过去一百年,“全球最高酒店”这顶桂冠一直在全球城市之间不停流转。

摩天大楼建设浪潮兴起初期,欧美最先开展高空酒店相关的探索工作,纽约不少早期修建的超高层写字楼,将顶层空间改造为酒店客房,超高层酒店这一新概念,就此形成。

迪拜依靠大量超高层建筑项目,长期占据高空酒店相关话题的中心位置,哈利法塔内部设置的酒店业态,吸引世界各地的游客专门前往打卡参观。

超高层酒店竞赛重心东移,是近二十年来十分清晰的发展走向。

香港环球贸易广场内的香港丽思卡尔顿酒店,占据塔楼上部楼层,曾经多年保持全球最高酒店的位置,大量酒店爱好者前往西九龙,在数百米高空观赏维多利亚港的夜景。

香港丽思卡尔顿酒店

竞争的接力棒,之后交到上海手中,上海中心大厦J酒店落地运营,高空酒店能够达到的高度上限被再次刷新,在很长一段时间中,全球最高酒店的标签,归属于上海,归属于中国。

上海中心J酒店

国内高空高端酒店的布局版图,随之逐步成型,广州瑰丽酒店,上海柏悦酒店接连投入运营,超高层建筑,成为国际高端酒店品牌竞相争夺的场地,国内不少城市,一度占据全球高空酒店排行榜靠前的位置。

巅峰维持多年,转折点出现在2025年。

吉隆坡柏悦酒店正式对外营业,依托所在大楼的垂直高度,直接打破上海此前保持的纪录,成为全新的全球最高酒店。

吉隆坡柏悦酒店

消息一出,业内多少有点唏嘘。

在超高层楼宇审批趋严、超高层酒店投入成本暴涨的大环境下,国内想要再次突破现有高度门槛,难度已经非常大。

很多业内当时甚至判断,未来很长一段时间,全球最高酒店大概率会留在东南亚,中国城市很难再拿回这一称号。

没人料到反转来得如此之快。

这里需要厘清一个行业经常产生争议的概念:区分建筑总高、结构高度、客房地面海拔。

行业之中评判全球最高酒店,普遍存在两套统计标准。

第一套标准,统计酒店客房楼层地面所处的海拔高度;第二套标准,参考建筑物本身的结构高度。

按照项目规划方案,酒店位于大厦106层至114层。

经过大致测算,酒店客房起始位置高度超过530米,楼层最高的客房,距离地面接近580米。

天津117大厦酒店规划

对比当下吉隆坡柏悦酒店客房最高海拔,该项目拥有明显的高度优势,酒店正式投入运营之后,全球最高酒店的称号,将会被重新夺回。

想要成功拿下这项称号,项目需要同时满足三项严苛的条件。

第一,项目拥有足够高度的超高层综合建筑;

第二,建筑持有方愿意把视野条件最好,建造价格最高,后期维护难度最大的塔楼顶层区域,留给酒店业态使用;

第三,酒店集团愿意投入对应的品牌资源,签订长期托管运营协议。

三项条件缺一不可,国内出台政策严格管控新建500米以上超高层建筑,存量超高层项目,也就变得越来越稀缺。

往后数十年,能够满足竞争条件的全新规划摩天大楼,很难再次出现。

天津金普顿的稀缺性,不言而喻。

二、一场意料之外的配对

消息传出之初,不少行业人感到意外。

早期市场传闻瞄准顶奢品牌丽思卡尔顿,后续多家国际酒店集团先后传出洽谈消息,版本众多。

这次传出拟落地的,却是洲际旗下主打生活方式精品赛道的金普顿。

深究品牌基因与项目特质,便能理解这次选择背后完整的商业逻辑。

金普顿诞生于旧金山,公认全球最早的精品酒店品牌。

被洲际酒店集团收购之后,持续在大中华区快速扩张。不同于传统奢华酒店刻板、标准化的服务模式,金普顿核心标签是在地化设计、生活化奢华、松弛感体验。

没有千篇一律的装潢模板,每一座金普顿都要求深度贴合城市气质;标志性晚间社交酒会、友好的宠物政策、强势自营餐饮,构成品牌辨识度。

苏州竹辉金普顿酒店

国内已经落地的苏州竹辉金普顿、上海前滩金普顿,都验证了这条路线可行。

其中南京金普顿坐落416.6米高空,此前长期保持全球最高金普顿纪录。天津项目落地之后,这一纪录将被大幅刷新,形成洲际生活方式品牌全新的全球标杆。

一边是拥有世界级高度、充满传奇故事的超级摩天地标;一边是追求个性、拒绝流水线复制的精品生活方式品牌,二者形成互补。

而洲际也需要一座现象级地标,来巩固奢华生活方式赛道话语权。

近几年,各大酒店集团加速布局中国生活方式酒店赛道。安达仕、艾迪逊等持续加码竞争。金普顿急需一座具备全球话题度的旗舰项目。

“全球最高金普顿”和“全球最高酒店”双重头衔,能够帮助洲际快速放大品牌声量。

当然,机遇背后,难题同样客观存在。

第一个绕不开的难点,就是区位。不同于上海中心大厦、广州周大福金融中心扎根城市核心,天津117大厦位于西青高新区,商旅流量、游客基础和一线老核心商圈存在一定差距。

此外,漫长的工期也是一个问题。

117大厦牵动大量公众目光,多年停工经历让项目自带极高关注度。公众期待值被拉满,开业之后任何产品、服务短板,都会被无限放大。

最主要的是,超高建筑运营成本更考验盈利模型。电梯系统、幕墙维护、高空机电、消防运维,长期支出远高于普通高层酒店。如何平衡定价、入住率、运营开支,是摆在酒店运营团队面前最现实的考题。

地标酒店,从来不是简单地把品牌放进高楼。

高度提供流量入场券,真正留住客人的,永远是空间内容、服务体验与完整的消费场景。

三、国内超高层酒店,正在告别唯高度论

不少人把这场争夺全球最高酒店称号的竞争,简单理解为品牌制造宣传噱头,各个城市争夺外在名气。

拉长时间维度进行观察,国内超高层酒店的竞争正在迎来深层次的转变。

盲目追逐摩天大楼修建高度的发展阶段,正在慢慢走向尾声。

国内出台明确规定,严格限制新建500米以上高层建筑,往后不会有大量全新超高层大楼持续修建,现存能够打造高空酒店的塔楼资源,属于无法再生的稀缺资源。

超高层酒店领域的竞争重点,未来会从新建大楼刷新建筑高度,转向盘活已经建成楼宇的各类业态。

这也是天津117大厦签约金普顿酒店这件事,能够引发行业广泛讨论的深层原因,它不是新一轮超高层建筑建设浪潮的开端,而是存量地标重新挖掘自身价值的典型案例。

曾经,只要酒店占据高空空间,就不用担心客源问题,上海J酒店,香港丽思卡尔顿酒店开业初期,大量游客专门前往打卡,高空餐厅,云端泳池天然自带吸引力,客房定价长期处于较高水平。

最近几年,出行游客的想法持续发生改变,越来越多消费者意识到,单纯依靠高空观景视野,很难支撑长期高昂的客房溢价。

市面上很多高空酒店陷入同质化发展困境,样式相近的落地玻璃窗,形式雷同的高空下午茶,千篇一律的城市观景角度。

游客最初的新鲜感褪去之后,如果酒店在服务,餐饮,空间设计方面没有特色,到访客流会快速下滑,只依靠建筑高度制造宣传亮点,很难实现稳定持续经营。

“全球最高酒店”这个头衔本身可以带来巨大的流量优势,但是这份热度能够维持多久,存在不确定性。

东南亚,中东地区依旧有处在规划阶段的超高层建筑项目,未来一段时间,可能会出现新的竞争项目。

未来或许依旧会有全新摩天大楼落成,持续挑战现有的高度纪录,但是单纯比拼建筑数字高度的发展时代已然不在。

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谷歌也不再让顶尖科学家“当家”了

(本文作者为 强调Next,钛媒体经授权发布)

文 | 强调Next

当地时间8月5日,谷歌公布了2023年合并 Google Brain 与 DeepMind 以来最大的一次AI权力调整。 

在谷歌工作近27年的首席科学家 Jeff Dean ,与 Sanjay Ghemawat 、 Oriol Vinyals 、 Quoc Le 共同离职,创办 Discovery Loop 。新公司注册为特拉华州公益公司,目标是用AI自动完成机器学习、科学与工程中的完整实验循环。 Alphabet 是创始投资者,并将长期提供云和算力支持。 

同一天, Demis Hassabis 交出 Google DeepMind 的日常运营权,转任该部门董事长和 Alphabet 首席科学家,同时继续领导AI制药公司 Isomorphic Labs 。原 DeepMind 首席技术官、谷歌首席AI架构师 Koray Kavukcuoglu 升任高级副总裁,直接向 Sundar Pichai 汇报,统一负责 Gemini 模型、前沿研究、 Gemini 应用和开发者团队。 

资本市场迅速给出负面反应。 Alphabet A 类股盘中最大跌幅约 5.5% ,收跌 4.0% 。但这次调整不只是一场人才流失。四人横跨大规模计算系统、基础模型和推理研究。更重要的变化发生在权力结构中:谷歌正在结束科学家共治,把AI改造成由CEO直接掌握、以模型发布和产品收入为中心的业务线。

这与国内的阿里、百度等大厂在过去一段时间的AI组织调整方向,一定程度上殊途同归。 

带走谷歌AI“半壁江山” 

Jeff Dean 通常被称为谷歌第 30 号员工。他与 Sanjay Ghemawat 共同参与构建搜索、索引和广告系统,之后设计了 Google File System 、 MapReduce 、 Bigtable 、 Spanner 等关键基础设施,奠定了谷歌处理全球数据的底座。 

Dean 在2011年共同创建 Google Brain ,推动 DistBelief 、 TensorFlow 和 Pathways 等机器学习系统,也较早推动谷歌采用定制AI加速芯片。从分布式训练框架到研究组织,他几乎参与了谷歌现代AI能力形成的每一层。 Ghemawat 则是谷歌仅有的 Senior Fellow 之一,也是他数十年的系统搭档。 

Vinyals 和 Quoc Le 补上模型与推理层。前者是 seq2seq 模型共同发明者,曾负责 AlphaStar 并担任 Gemini 技术负责人;后者是 Google Brain 早期核心人物,也参与、指导过 AlphaGeometry 等数学推理项目。四人的组合优势不在某个明星项目,而在于能同时设计模型、训练系统、算力调度和实验流程。 

这也解释了 Discovery Loop 为什么选择”自动化实验循环”:让系统提出、实现、运行和评估实验,再根据反馈迭代。机器学习的实验对象本身就是代码、模型和算力,最容易先完成闭环,再向芯片设计、药物研发和清洁能源扩展。 

新公司尚未披露融资额和估值,也未证明完整实验循环能跨越真实实验室、数据质量和监管约束。它更像一张由创始人履历支撑的技术期权。但谷歌失去的不是普通管理岗位,而是一组能同时做算法与超大规模系统的搭档。

研究院退后,CEO走到台前 

2023年, Pichai 将 Google Brain 与 DeepMind 合并, Hassabis 担任 CEO , Dean 担任首席科学家,试图解决研究资源长期分散的问题。三年后,谷歌面对的问题已从”如何合并研究力量”变成”谁对产品结果负责”。 

新的组织安排给出答案: Kavukcuoglu 不使用 CEO 头衔,而以高级副总裁身份直接向 Pichai 汇报。研究、模型、应用和商业接口由此被放进同一条责任链。 

Hassabis 也不是普通意义上的”卸任”。他仍参与模型与研究战略,并继续担任 Isomorphic Labs CEO ,但路透社援引 Alphabet 说明称,他在新职位上直接下属很少。头衔上升与经营权限收缩同时发生。 

2023年形成的 Dean—Hassabis 科学家双核心由此结束, Pichai 与 Kavukcuoglu 构成新的执行轴。科学判断被放到战略层,发布节奏、成本和产品采用则交给职业化运营体系。 

这也是谷歌对过去十年教训的回应。 Transformer 最早诞生于谷歌,多名核心作者后来离开。谷歌推进基础研究,却由 OpenAI 率先把大模型变成大众产品。当公司正投入数千亿美元建设AI基础设施,技术若不能及时变成模型、流量和云收入,研究部门便很难继续独享完整决策权。

类似的权力位移也在中国大厂发生,而且动作更密集。

2026年3月至6月,阿里先后成立 Alibaba Token Hub 、升级通义大模型事业部,又将其与未来生活实验室合并为 Token Foundry ,模型与应用团队均由集团 CEO 吴泳铭直管。原通义负责人周靖人转任集团首席科学家,牵头AI未来研究院。

这与谷歌形成镜像:长期研究空间被保留,模型、应用和商业交付进入 CEO 责任线。差别是阿里主要在集团内部重新分工,谷歌还借 Discovery Loop 和 Isomorphic Labs 把部分高风险研究放到公司边界之外。阿里已宣布三年至少投入 3800亿元 建设云和AI基础设施,模型研发必须同时解释推理成本、 Token 消耗、云收入和用户入口。 

百度的调整更直接。2025年11月,百度新设基础模型研发部和应用模型研发部,分别负责通用大模型与面向业务场景的专精模型,两部门均直接向李彦宏汇报。王海峰继续担任CTO、技术委员会主席和百度研究院院长,但大模型核心研发由新部门直达CEO,原本集中在技术中台的权限被拆开。

调整发生前一周,百度披露2025年第三季度AI业务收入约 100亿元 ,同比增长超过 50% 。同期公司总收入下降 7% ,在线营销收入下降 18% 。AI开始承担增长责任,却还不足以抵消旧业务下滑,基础模型与应用之间的协调速度因此成为 CEO 直接处理的经营问题。 

从谷歌到阿里、百度,共同趋势大模型进入重资产交付阶段后,研究部门不再天然拥有从技术路线到产品发布的完整权力。 CEO 需要把预算、迭代节奏、产品入口和收入放在同一张表里,能按期把模型变成产品的人因此更接近日常经营中心。 

收入在增长,交付压力反而更大

Alphabet 二季度收入 1198亿美元 ,同比增长 24% 。 Google Cloud 收入 248亿美元 ,同比增长 82% ,营业利润 88亿美元 ,是上年同期的 三倍多 。 Gemini 应用月活跃用户达到 9.5亿 ,模型 API 每分钟处理约 220亿个token 。单看商业结果,谷歌AI并不处于失速状态。 

另一面是, Gemini 3.5 Pro 原计划6月发布,截至7月下旬仍在合作伙伴测试。 Pichai 承认谷歌在编程和智能体编程上仍需改进。调整前, Gemini 技术联席负责人 Noam Shazeer 已转投 OpenAI , AlphaFold 共同创造者 John Jumper 加入 Anthropic 。 Dean 、 Vinyals 和 Shazeer 这三名 Gemini 技术联席负责人均已离开原岗位。 

财务压力也在提高交付要求。 Alphabet 二季度资本开支 449亿美元 ,经营现金流 391亿美元 ,单季自由现金流为 负59亿美元 。公司把2026年资本开支指引上调至 1950亿—2050亿美元 ; Cloud 积压合同虽已达 5140亿美元 ,算力、模型和客户需求仍须更快衔接,才能证明资产回报率。 

股价下跌反映的不是谷歌已经失去AI能力,而是旗舰模型延期、核心研究者集中离开和资本开支上升三种不确定性叠加。谷歌完整的芯片、云、模型、应用和流量体系构成下限;人员更替后能否持续交付有竞争力的模型,决定其上限。 

把科学家放出去,把关系留下来

Discovery Loop 与谷歌的关系,使这次离职不同于一般的人才叛逃。 Alphabet 参与首轮融资,谷歌还将提供云与算力,并合作机器学习系统和相关基础设施研究。谷歌失去四人的直接管理权,却保留了股权、算力收入、研究合作和潜在技术回流。 

这是一种更轻的组织安排:高风险、长周期的探索在公司外获得创始人股权和更大自主权。 Alphabet 不再承担全部组织成本,却能分享上行收益。 Hassabis 继续领导的 Isomorphic Labs 也体现了相似思路。 

问题在于, Discovery Loop 的方向与谷歌内部已有的 Co-Scientist 、 AlphaEvolve 存在重叠。四名核心人物离开后创业,说明AI科学发现的下一阶段可能不仅需要大公司算力,还需要更集中的控制权、更高的股权激励,以及不必为搜索、云和应用发布让路的研究节奏。 

这也是谷歌的长期风险:投资和云合作可以缓冲一次友好离职,却不能无限复制。如果最有能力定义下一代技术的人更倾向于在公司外获得控制权,谷歌内部可能逐渐成为规模化成熟研究的机器,而非产生新方向的首选组织。 

这次调整成败,取决于 Gemini 3.5 Pro 能否补上编程能力并发布、 Gemini 4 能否建立稳定迭代节奏、谷歌能否留住下一层研究负责人,以及 Discovery Loop 能否展示可重复的实验效率提升。 

谷歌仍拥有AI行业最厚的技术资产,收入也在继续增长。这次人才地震改变的是研究自主权的旧契约:谷歌把产品权收回核心,把科学家放到组织边缘,再用资本和云重新连接。这可能让 Gemini 跑得更快,也可能让下一项 Transformer 级突破首先出现在谷歌投资组合里,而不是谷歌内部。 

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传 DeepSeek 重启融资;华为余承东:手机之后可能都要大规模涨价;首例破坏 AI 模型刑案宣判,程序员「删库跑路」获刑

传 DeepSeek 重启融资

据多名交易人士透露,大模型公司 DeepSeek 重启了第二轮融资,本轮计划募资 500 亿元,投前估值约 5000 亿元,并计划将在 8 月下旬完成签约。

多位投资人提到,DeepSeek 第二轮融资至少在 7 月中旬就已开启,但在 7 月底突然暂停,当时一些谈判候补名单上的投资人被告知签署融资协议的计划暂缓。

据介绍,DeepSeek 和正在谈判桌上的投资人们希望这次融资在重启后能低调进行。目前,一些此前积极接触的投资机构表示,他们还没有接到 DeepSeek 重启融资的消息,通道仍处在暂缓状态。(来源:财经)

Anthropic 证实正在组建内部芯片团队

据媒体报道,随着旗下模型需求快速增长,人工智能公司Anthropic正在组建团队,开发自研AI芯片。

根据一份招聘信息以及公司声明,Anthropic正在招聘工程师,为其Claude模型设计定制芯片。

Anthropic一名发言人对媒体表示,公司正在组建内部半导体团队,为Claude设计专用芯片。这是Anthropic首次公开确认相关计划。

据悉,Anthropic将协同设计硬件和AI模型,使Claude能够在“满足客户需求的规模下”运行得更快、更高效。(来源:财联社)

 

谷歌首席科学家 Jeff Dean 宣布离职创业

当地时间 8 月 5 日,Google DeepMind 负责人哈萨比斯宣布卸下日常管理职责,转任 Google DeepMind 主席兼 Alphabet 首席科学家。

几乎在同一时间,谷歌的灵魂人物、首席科学家杰夫·迪恩宣布将在任职 27 年后离职,并将创办新公司 Discovery Loop,未来尝试利用 AI 探索如何自动化科学研究和工程实验。与迪恩一同离职并创业的还有三名资深研究人员。

据外媒报道,迪恩表示他大约五周前才开始认真考虑创业。(来源:APPSO)

 

马斯克:SpaceX 将独家采用英伟达芯片

近日,马斯克确认 SpaceX 和 xAI 将独家采用英伟达 GPU 进行构建。

他在 SpaceX 财报电话会议上表示,英伟达 Vera Rubin NVL72 机架级系统的架构设计优于目前市面上所有其他方案,是最佳的 AI 计算机。

更引人注目的是,SpaceX 计划将这套系统部署至太空。马斯克透露,StarMind AI 卫星本质上将是优化版的 Vera Rubin NVL72 计算机,「这并非遥远的未来构想,我们预计明年开始发射。」

相较于英伟达目前仅计划在太空部署数个 Rubin 加速器的 Space-1 模块,SpaceX 的野心更大:旨在将包含 36 颗 Vera CPU 和 72 颗 Rubin AI GPU 的完整机架级性能带入轨道。不过,此类高密度算力设备在太空环境中的散热与可靠性挑战,仍有待验证。(来源:ZAKER 科技)

曝长鑫拒绝苹果压价,要求采购价不低于三星电子和 SK 海力士

据韩媒《Digital Daily》报道,苹果公司近期考虑将中国长鑫存储(CXMT)作为新的供应链以降低成本,但目前在进一步降价谈判中遭遇困难。

报道称,苹果公司曾与长鑫存储就移动 DRAM(包括 LPDDR5X)的供应价格进行谈判,以缓解其下一代 iPhone 和智能设备产品线的制造成本压力,但遭到拒绝。长鑫存储坚持要求内存采购价格高于或与三星电子或 SK 海力士的报价相近。

报道认为,长鑫存储之所以能够大胆拒绝苹果的降价要求,关键在于华为、小米等中国 IT 巨头的大规模「抢购」。中国成品制造商通过签订长期合同,抢占了长鑫存储的 DRAM 订单,以实现国内市场的自给自足。因此,长鑫存储不再有理由向苹果的降价要求妥协。(来源:IT之家)

 

余承东:手机之后可能都要大规模涨价

在 8 月 5 号的尊界时代旗舰 MPV 及华为全场景新品发布会上,华为常务董事、产品投资评审委员会主任、终端 BG 董事长余承东发表主题演讲,介绍了鸿蒙智行三款新车和 MateBook Fold 非凡大师折叠屏电脑。

余承东在发言中表示:内存高昂涨价,手机之后可能都要大规模涨价,否则原本的价格都在亏损销售。(来源:IT之家)

谷歌首款追踪器 Pixel Tag 曝光:对标苹果 AirTag

据媒体曝光,谷歌首款自有品牌的蓝牙追踪器「Google Pixel Tag」将于 8 月 12 日正式发布,欧洲售价为 34.99 欧元(约合人民币 272.5 元)。

该产品将与 Pixel 11 系列手机及 Pixel Watch 5 在同场活动中亮相。

从外观上看,Pixel Tag 采用了类似三星 Galaxy SmartTag 2 的长圆形设计,但机身未预留任何挂绳孔或钥匙孔。这意味着用户可能需要像苹果 AirTag 那样,通过购买专用的保护壳或钥匙扣配件来将其固定在物品上。

在功能方面,Pixel Tag 内置扬声器,可用于近距离查找。不过,关于这款追踪器是否支持 UWB(超宽带)技术目前仍悬而未决。如果 Pixel Tag 不支持 UWB,在与同样售价 35 欧元左右的苹果 AirTag 的竞争中可能会处于劣势。(来源:IT之家)

 

鸿蒙智行尊界 V800 旗舰 MPV 上市发布新款鸿蒙折叠电脑,76.6 万元起售

8 月 5 日,鸿蒙智行旗下尊界品牌首款 MPV——V800 正式上市,尊享版售价 76.6 万元,行政版售价 86.6 万元,领航版售价 101.6 万元,9 月启动交付。

尊界 V800 拥有超大尺寸,车身长宽高为 5495/2006/1850mm,轴距达 3430mm,是行业目前尺寸最大的 MPV 之一,有效舱内空间长达 3.9 米,为二、三排提供了极其宽敞的乘坐体验。

作为国产首款百万级超豪华 MPV,凭借超大尺寸、华为全栈技术及多项行业首创配置,冲击高端商务 MPV 市场。(来源:IT之家)

北京首例破坏 AI 模型刑案落槌:九零后算法工程师「删库」获刑

8 月 4 日,据「最高人民检察院」微信公众号消息,北京市首例破坏人工智能模型刑事案件近日尘埃落定:九零后算法工程师王某因犯破坏计算机信息系统罪,被判处有期徒刑五年十个月,并赔偿公司经济损失 20.4 万余元。

据《检察日报》报道,王某是计算机科班出身,履历上写满互联网大厂经历。2024 年 1 月,他入职北京市东城区某科技公司,在 AI 短剧部门担任算法工程师。

2024 年 9 月 3 日下午,王某用旧账号密码登录 A 集群,查找本部门文件夹未果,随后打开 AI 游戏部门的文件夹。那里存放着该公司自主研发的多个文生 3D 和渲染 AI 模型,以及全部训练数据。

拉取目录未果后,他输入了一条程序员圈子里被称为「删库跑路」的指令:以最高权限、无需确认、强制删除当前目录下的一切文件和子目录。

王某到案后始终辩称「以为数据没用了才删除」。压垮这一辩解的,是检方从海量手机数据中挖出的聊天记录。记录显示,王某与网上结识的同行高某早有约定:利用公司的数据和算力,帮对方「训模型」「跑数据」。

检方据此认定,王某删除公司数据,目的是为自己干私活下载模型腾出空间。(来源:21 世纪经济报道)

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办公 Agent 爆火,模型大战进入下一阶段

作者|Cynthia

编辑| 靖宇

 

从今年 6 月到 8 月初,短短不到 60 天时间,有一件事几乎同时在新 BAT 发生。

先是 6 月,阿里率先开启内部 Agent 的产品线与能力大整合,到 8 月 3 日,官宣在编程(Coding)和专业办公(Cowork)能力大幅提升的 Qwen3.8 模型的同时,正式将内部孵化的三款 Agent 产品 QoderWork、悟空、MuleRun 合并为统一的 Agent 产品「千问办公」。

紧随其后,7 月 20 日,腾讯开启业务整合,QClaw 的相关业务和团队被并入 WorkBuddy 体系。

10 天后的 7 月 30 日, 字节跳动宣布飞书产品团队整体并入豆包,飞书负责人谢欣向豆包负责人赵祺汇报

不同的组织结构、不同的产品积累和优势市场,三家中国最顶级的互联网企业却在相近时间作出相似整合选择。这不太像巧合。

更合理的判断是,这种整合,是在 AI 行业走过摸索期,进入入口争夺阶段背景下的必然选择:过去,大厂需要用多个团队验证桌面操作、云端执行和企业协作等不同路线;现在,主要产品形态已经逐渐清晰, 竞争也开始从能不能做出 Agent,转向谁能成为用户和企业的统一入口。

而千问办公作为这轮收束中最新落地的产品,也是最适合观察观察行业变化的样本。

作为阿里阶段性的能力重组,它将此前分散在模型、桌面端、云端和企业协作场景中的积累,装进了一款新的独立产品。

同时,它身上也集中体现了企业 Agent 竞争中最关键的几个问题:内部赛马为什么此时结束,企业 IM 与云为什么成为 Agent 的底层资产,以及模型、产品和真实任务如何形成共同进化的闭环。

读懂它,就读懂了企业级 Agent 真正的赛点。

 

01

大厂为什么同时收敛路径

 

大厂为什么几乎同一时间开始整合 Agent 产品?

拿阿里来说,在今年年初,同时保留 QoderWork、悟空和 MuleRun,是合理的。

三款产品代表了三种不同判断。

QoderWork 运行在用户电脑上,擅长读取和处理本地文件;悟空试图进入钉钉的企业账号、权限和应用体系;MuleRun 从一开始就运行在云端,可以长时间执行任务,也更早进入海外市场,截至今年 5 月,它已经服务了 43 个国家和地区的企业和用户,其中单月付费超过 200 美元的用户占比达到 34%。

在市场尚未定型时,三个团队分别测试本地执行、企业协作和云端运行,可以帮助阿里更快地找到方向。

问题在于,试错期不会一直持续。今年上半年,行业对通用 Agent 的理解发生了明显变化。

Anthropic 发现,许多非技术员工会绕过普通聊天界面,直接使用 Claude Code 整理文件、处理表格和完成多步骤知识工作。于是,Cowork 在随后被做了出来:它保留 Claude Code 的任务执行能力,但换成更适合普通知识工作者的交互方式。

相似的变化也发生在老对手 OpenAI 上。在 OpenAI,一部分用户在 ChatGPT 里处理编程问题,另一部分用户则在 Codex 中完成报告、图片和数据处理等非编程任务。聊天、编程和办公之间原本清晰的产品边界, 开始被用户主动打破。于是,7 月下旬,OpenAI 将独立运行近一年的 Codex 并入 ChatGPT 桌面客户端内,至此 Chat、Work、Codex 三端合一。

而于千问办公的此次动作来说,它同样也是阿里三场实验验证过的能力重新组合:桌面端继承本地文件和电脑操作能力,云端承接长任务、资源调度与多模态生成,企业端则继续进入组织身份、权限和业务系统。 把原来分散的产品能力和反馈数据,集中到一个入口、一套工程体系和一个迭代闭环中。

千问办公实测,可以快速根据需求产出专业报告之外,还能直接打通钉钉发送到聊天界面

用户在自发的用脚投票,市场也已经没有给大厂留下太多继续分散试验的时间。

易观分析发布的二季度报告显示,2026 年 6 月,17 款主流桌面端 AI 办公智能体的合计访问量已经超过 6000 万次。腾讯系、字节系和阿里系产品相加约为 5622 万,留给其他玩家的市场不到 500 万。

技术路线逐渐确定,头部效应也开始出现,这时候,分散就会成为资源分配上的负担。

工程层也是同理。过去,模型每升级一次,三支团队都要针对务规划、上下文管理、工具调用、失败重试、权限控制做一次重新适配,这本质上是一种不必要的重复劳动

「千问办公」就是在这个分秒必争背景下出现的产物。

 

02

企业 Agent 的分水岭

 

目前市场上大多数通用办公 Agent,首先解决的仍然是个人生产力问题。它们可以读取用户电脑里的文件,分析个人文档,理解历史对话,整理个人日程,再根据用户本人拥有的权限调用有限的外部工具。

但这些主要是个人上下文。 个人上下文的叠加不等于企业上下文。企业内所有人的效率相加,也不等于企业效率。 给每位员工配置一个更聪明的个人助手,可以提高局部产出,却未必能够改善整体信息流转、任务协同,以及个人结果转化为组织行动与结果的效率。

企业面对的是另一类问题。

企业并不是个个人账号的简单集合。所有员工的文件、对话和任务相加,也不会自动变成企业的运行方式。同样一份文件,在个人 Agent 看来可能只是一份需要总结的材料;在企业 Agent 看来,它还涉及谁可以阅读、谁需要确认、结论应该同步给哪些部门,以及后续任务必须经过谁批准。

这是企业级 Agent 与个人办公 Agent 最根本的区别。也是相似的整合背景下,中美大厂行为逻辑产生明显区别的一个认知基础。

OpenAI 和 Anthropic 主要在合并聊天、编程和桌面执行入口。 中国大厂的整合范围,则包括了钉钉、飞书这样的企业协作软件,同时也让云成为了 Agent 底层能力的一部分。

体现在企业内部产品协同上,豆包产品线融合飞书的同时,也与火山引擎深度结合。千问办公合并了此前主攻钉钉场景的悟空,也同时继承了阿里云过去在企业级服务市场上关于行业认知、数据管理、资源调度的全方位资源。

也就是说,是 Agent 开始吸收 IM 与云,把它们变成底层的 infra。

云作为 Agent 核心 infra 的重要性不比多说。这里我们主要看看 IM 的整合叙事。

传统办公软件按照功能划分世界:邮件负责沟通,文档负责写作,表格负责数据……但真实世界中,用户想完成一个目标,需要的是对中工具能力的组合,Agent 也是同理。

也是因此,过去十多年,整合了沟通、员工身份、组织关系、协作网络、文件、会议、审批、权限和各种企业应用连接的钉钉式 IM,作为功能最多,也包含完整组织上下文的软件,必定会成为 Agent 时代最底层的能力支撑。

我在自建的钉钉组织群里模拟了一段三人选题讨论,让千问办公总结讨论要点并提取待办事项。它不仅从对话中识别出了五条待办,每条都正确分配了负责人,还给紧急的那条标了「较高」优先级和「即将截止」,并直接写入了钉钉的待办系统。

当然,对一个外部的第三方 Agent 来说, 通过连接器读取群消息,再生成一份摘要,或者完成投研、网页制作或者表格处理并不困难。真正难的是写回:创建待办、调整日程、发送邮件、提交审批,或者把任务分配给正确的人。

读取只需要接口,而写回需要更高的信任。企业必须确定 Agent 能看到什么、可以替谁操作、哪些步骤需要审批,以及发生错误后如何追溯和撤销。从这一方面来看, 过去十多年里,钉钉为 Agent 的积累不仅是工具,更是信任与企业级上下文的护城河。

 

03

模型和 Agent,成为智能飞轮

 

如果再将眼光进一步收敛到国内的一梯队玩家,不难发现,阿里在这场竞争中还有一项少见的条件。它同时拥有一线大模型、企业协作平台和云计算基础设施。

但模型和应用都在自己手里并不会自动转化成优势。只有模型和 Agent 能够相互提供反馈时,这种组合才真正有价值。

于是,我们看到,推出千问办公的同日,阿里低调放出在编程(Coding)和专业办公(Cowork)方面能力大幅提升的 Qwen3.8。

这背后的逻辑在于, 在生产环境中,Agent 可以为模型提供一种比聊天记录更有价值的反馈,模型又能一劳永逸的解决 Agent 中的底层问题。

比如,很多 Agent 产品中很多看似发生在应用层的问题,根源其实在模型层。过去,模型选错工具,产品团队可以增加一条调用规则解决;模型在长任务中忘记最初要求,团队也可以在外面再套一层工作流;这些应用上的修补客观上可以降低错误率,却不能改善模型本身的判断与认知能力。

因此,我们可以看到 OpenAI 推出 Codex 时,没有只是给通用模型接入代码编辑器,而是训练了面向软件工程任务的 codex-1。它使用真实编程任务进行强化学习,能够读取和修改文件、运行测试,并根据测试结果继续调整,直到得到通过的结果。它的出现,一举改善了开发者们在编程任务中的大量问题,也成为 OpenAI 在编程领域逆袭的关键。

模型解决了 Agent 的底层能力问题,Agent 也可以为模型带来比聊天记录更完整的反馈

对 OpenAI 和千问系列模型来说,Agent 留下的完整行动轨迹,可以告诉模型它如何理解目标,制定了什么计划,调用了哪些工具,在哪一步偏离要求,用户修改了什么,以及最终产物是否真的被使用。尤其在代码任务中,在代码任务中,能不能运行、测试有没有通过、文件是否正确修改,通常可以被机器验证。而这种真实企业任务中的失败轨迹又能反馈给模型,成为模型迭代的动力。

最终,Agent 为模型提供真实任务反馈,模型为 Agent 提供更强的判断能力。模型+ Agent 构成的,正是一套持续运行进化的飞轮系统。

 

04

结尾

 

当然,客观来说,千问办公这次整合完成,并不意味着阿里关于 Agent 的探索从此就可以高枕无忧了。但它至少说明,阿里已经找到了自己的主线。

当越来越多 Agent 都能制作 PPT、分析表格、控制浏览器时,各种 To C 式 Agent 的功能差异会快速缩小。未来真正的差距,将来自产品背后的系统能力:它掌握多少企业上下文,能够获得多大的执行权限,又能否把每一次 Agent 真实任务变成下一次模型升级的依据。

在这个过程中,IM 的上下文,infra 的基础能力建设,模型与 Agent 的飞轮缺一不可。

千问办公,已经拿到了半张门票。

*头图来源:千问办公

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苏泊尔回应低俗AI视频争议:擦边内容全部下架 管理和发布审核机制有疏漏

快科技8月6日消息,据财闻8月6日消息,针对苏泊尔官方认证的电商账号“苏泊尔个护电器旗舰店”因批量发布的多条AI生成擦边短视频内容引发广泛关注和讨论。

8月5日,苏泊尔官方回应称,公司发现相关问题后,已于当天将涉事视频全部下架,并对视频物料审核流程进行了全面复核。

“此次事件反映出我们在授权店铺内容管理和发布审核机制上仍有疏漏。”苏泊尔相关负责人表示,目前公司已进一步强化了授权店铺的内容管理与审核机制。

在抖音平台上,上述“苏泊尔个护电器旗舰店”店铺账号的官方主页上相关视频已经下架,仅保留三条讲解苏泊尔高温蒸汽清洁机产品宣传及使用说明的视频。

据此前报道,近期,“苏泊尔个护电器旗舰店”在推销清洁机产品时,接连发布多条由AI生成的擦边视频。

相关视频中,两名男性身处卫生间,一名女性突然闯入厕所,手持苏泊尔产品当场演示清洁功能。

苏泊尔回应低俗AI视频争议:擦边内容全部下架 管理和发布审核机制有疏漏

此外,账号还上线了“女生洗澡时大叔闯入提议‘帮你搓澡’”“女生上厕所时保洁大叔进门作业,‘叔啥没见过’”等擦边剧情。

相关视频发布后,大量网友纷纷表示反感,直言“低俗博眼球”“尴尬又冒犯”,有的甚至直接喊话苏泊尔“你家广告low爆了”,质疑其内容运营团队底线低、审核管理差。部分用户则开始吐槽苏泊尔产品“高价低质”“售后垃圾”。

苏泊尔回应低俗AI视频争议:擦边内容全部下架 管理和发布审核机制有疏漏

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