（本文作者为 云涌AI，钛媒体经授权发布）

文 | 云涌AI ，作者 | 黄云皓

2026年7月31日，DeepSeek发布V4 Flash 0731。新版在Artificial Analysis的Intelligence Index上得50分，比上一版V4 Flash高出10分。基于Intelligence Index v4.1评测数据，将各家模型放入一张散点图，纵轴是Intelligence Index得分，越往上能力越强；横轴是每任务成本，越往右成本越高。V4 Flash 0731落在左上，以它为起点向右下划出一片区域，区域内的模型成本更高、能力更弱。

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1，DeepSeek V4 Flash 0731“斩杀线”
来源：Panda@Cerul.ai，X

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1，网友制作的DeepSeek V4 Pro预测“斩杀线”版本
来源：Jen Zhu，X

中文AI圈把这片区域称作“斩杀线”，血量低于这条线的模型，一击即死。英文一侧叫Kill Zone（斩杀区）。而对斩杀线附近的模型来说，毒圈正在不断缩小。

两个词都出自电子游戏，同时在中英文AI圈流行，正是大模型行业竞争转向、烈度升级的信号。

一. Agent定义“斩杀线”

从对话到任务

Agent改变了模型的使用方式，从一次对话变成一项任务。为了完成任务，模型需要连续执行多个步骤、调用外部工具、在出错后重试，交付的是一项任务的结果。因此，单次回答的准确性已不能反映出模型交付任务结果的能力，而按token计价的测试也无法准确体现一项任务的支出。

2026年5月，美国国家标准与技术研究院下属的CAISI公布DeepSeek V4 Pro评估，将其与GPT-5.4 mini在7个基准上逐项对比，实际支出从便宜53%到贵41%。同一对模型，换一组任务，成本高低便可颠倒。成本随任务而定，评测口径也随之聚焦到“任务”上。

GPT-5.4 mini和DeepSeek V4 Pro在不同基准测试上的端到端成本，仅统计两个模型均能正确解决的任务 来源：CAISI

Intelligence Index v4.1的两个坐标轴，都以“任务”为评测基准。纵轴的Intelligence Index能力指数，衡量的是完成任务的能力，由9个评测加权构成，其中Agents（智能体）占比34%，Coding（编程）占比24%，Scientific Reasoning（科学推理）占比24%，General（通用）占比18%。

Artificial Analysis在方法论页面上明确了评测方向：

the weighting emphasizes agentic tasks
权重向智能体任务倾斜

横轴的每任务成本，取模型跑完整套Intelligence Index的总成本，除以各项评测的任务总数。这笔总成本按input（输入）、cache hit（缓存命中）、cache write（缓存写入）、reasoning（推理）、answer（回答）五类token分别计价，再按各评测在指数中的权重加权。

按这一口径，Claude Opus 4.8 (max)能力得分为56分，每任务成本1.78美元；DeepSeek V4 Pro (max)得44分，0.04美元。

V4 Flash 0731能力得分为50分，高出DeepSeek V4 Pro (max)六分。能力与V4 Flash 0731最接近的是GPT-5.6 Luna (max)，得分为51分，高出一分。GPT-5.6 Luna (max)在7月30日下调价格80%，降价之后，V4 Flash 0731的每任务成本仍低约60%。能力最接近的对手降价八成之后，每任务成本仍然更高，凸显了V4 Flash 0731现阶段的性价比优势。散点图中左上方完全空白。

放大器

Agent的应用放大了模型之间的成本差距。一次单轮问答消耗数百至数千tokens，一项Agent任务的tokens消耗量高出数个数量级。模型之间的单价差距不变，最终支出却随消耗量增加而同步扩大。Bai Longju等人在2026年4月的论文《How Do AI Agents Spend Your Money?》（AI智能体如何花掉你的钱）中，分析了八个前沿模型在SWE-bench Verified上的执行轨迹，统计发现Agent编码任务的tokens消耗为代码问答与代码推理的一千倍。

按官方定价，Claude Opus 4.8的输出tokens为每百万25美元，DeepSeek V4 Flash为0.28美元。一次消耗数千tokens的问答，两者的支出差额以美分计。在一项Intelligence Index任务上，Artificial Analysis给出的每任务成本是Claude Opus 4.8 (max) 1.78美元、V4 Flash 0731约0.09美元（推算），支出差额接近1.7美元。模型之间的单价差距没有变化，支出差额由美分级变成美元级。

同时，Agent任务中所消耗的tokens还在快速增长。Artificial Analysis在2026年6月30日的文章《Claude Sonnet 5 Agentic cost》（Claude Sonnet 5的智能体成本）中指出，Sonnet 5的每任务成本为2.29美元，较上一代翻倍，输入输出价格未变，增量全部来自tokens用量增加而非单价上涨。Sonnet 5在Intelligence Index任务上的max档输出tokens较前代高出约40%；在AA-Briefcase和GDPval-AA两项知识工作评测中，智能体轮次约为前代的三倍。消耗量继续上升，在模型上的最终支出也将持续增加。

Agent的应用也放大了模型之间的能力差距，这主要源自Agent任务的步骤数快速增加。单轮问答里，能力差异表现为一次回答的准确率差异。Agent任务由多步骤串联，任一步骤出错，整体即告失败，成功率约等于各步成功率的连乘。一次回答的准确率为95%与90%，相差五个百分点。二十步之后，成功率分别为36%与12%，前者接近后者的三倍。

此外，Agent常设的重试机制进一步放大了两侧差距。失败发生在长任务中途，重跑需重新支付tokens开销，能力不足将直接转化为额外支出。

Agent对模型能力和成本差距的放大效应，直接导致模型分化。性价比落在斩杀线以内的模型，将快速失去市场地位和商业潜力。

模型只是一个部件

Agent给模型的评测带来了更多的变数。

7月，Reddit的r/LocalLLaMA上发表的一篇独立评测，测试者将DeepSeek V4 Flash分别接入Pi、OpenCode、Claude Code、Nanocoder四个Agent，执行同一批真实bug修复任务，并用同一套评分标准。四个框架的能力得分落在同一个重叠区间，但消耗的tokens和时间相差四倍。

单次运行的实际耗时（上）与输出tokens数（下）
来源：nqawhc.github.io

为了有效对比模型的任务执行能力和成本，Artificial Analysis自建并开源了harness Stirrup，这是一个统一的Agent测试框架，E2B沙箱、六个固定工具、250轮上限。所有模型的Intelligence Index跑分都在这个框架里完成。

V4 Flash 0731在Terminal-Bench 2.1这项Agent评测上有两个得分。Artificial Analysis使用Stirrup测得79%，DeepSeek在2026年7月31日更新日志中公布的是82.7%，后者用的是自家DeepSeek Harness的极简模式。

Agent已成为大模型的主流使用场景，单纯的模型能力分数往往不能说明全部问题，真正的能力只存在于系统层级。

二. 毒圈缩圈

没有二等奖

斩杀线意味着斩杀彻底且迅速。一旦落入斩杀范围，模型在市场中往往直接失去竞争力。

大模型的切换成本极低。我在《再谈OpenAI：8000亿的估值，建不起的壁垒》中曾分析过：与苹果等拥有网络效应的业务不同，AI大模型的业务架构完全不同——API调用标准化，操作协议（如MCP）开放，开发者可以多渠道并行触达用户，用户也不知道更不在乎底层模型是谁。开发者可以快速且低成本自由切换模型。

同时，基础模型层的进步已明显放缓，同质化竞争加剧。同一能力档位的模型之间，只要工程配套完备，切换不会带来交付质量的明显下降。

市场份额不随性价比差距线性分配，而是向性价比优者快速聚集。性价比处于劣势的模型，将快速失去商业潜力。

“斩杀线”之内没有二等奖，所有模型厂商都必须勇夺第一。

不是飞轮，是跑步机

即便跟上了，也停不下来。

目前，由于模型优化迭代和硬件升级，tokens成本处于快速下降通道。但降下来的成本在激烈的价格竞争中无法转化为利润。

2026年7月30日，OpenAI在GPT-5.6的页面上追加更新，将GPT-5.6 Luna的价格下调80%，GPT-5.6 Terra下调20%。次日，DeepSeek发布V4 Flash 0731。只要有一家把降本传导为降价，在“毒圈”不断缩小的威胁下，其余厂商不跟进就得交出市场份额。

通过性价比获得的优势可以维持，但难以形成壁垒。我在《再谈OpenAI：8000亿的估值，建不起的壁垒》中的判断同样适用于今天的“毒圈”缩圈竞赛：“以AI大模型业务为基础的全栈协同可以带来成本优势和体验优化，但这种优势不是结构性的封闭高墙，而是需要持续执行力来维持的竞争位势。”OpenAI等大模型厂商“进入的不是一座可以筑墙固守的城池，而是一片需要每天争夺的开阔地。”

OpenAI自己披露的数据是这句判断的注脚：算力从0.2吉瓦增至1.9吉瓦，9.5倍；收入从20亿美元增至200亿以上，10倍。投入与产出几乎线性对应，扩张没有带来单位效率上的额外收益。

这不是飞轮，是跑步机。

终点未至

价格战通常终止于成本。价格降到成本附近，再降即为亏损，竞争被迫停止。

2026年5月23日，DeepSeek将V4 Pro API价格永久降至原定价的四分之一。

证券时报当日报道，降价后每百万tokens输入（缓存命中）0.025元、输入（缓存未命中）3元、输出6元，“创全球大模型价格新低”。

国新证券5月29日的研报进一步拆解了降价的底层来源，V4系列采用混合注意力架构与多token预测技术，单token推理浮点运算量仅为前代的27%，KV缓存大小降至前代的10%。根据Gartner的预测，到2030年，大模型推理成本将较2025年降低超过90%。

路透社在2026年7月援引三位匿名知情人士报道，DeepSeek正在研发自有芯片。该芯片专为推理设计，不用于训练新模型，项目启动于约一年前。OpenAI、Anthropic等头部厂商也早已公布自研芯片计划，通过模型迭代之外的方式进一步降低成本保持性价比优势，是众多模型厂商的主要选择之一。

成本降低是耐力赛，价格战的终点也还在远方。

抬升未止

斩杀线还将继续上移，推力来自模型技术进步和基础设施投入。

模型仍在迭代。V4 Flash 0731的架构与尺寸均未变动，仅重做了后训练，Intelligence Index得分从40升至50，反超自家V4 Pro (max）的44分。

自研芯片、自建算力、应用系统工程化与集成等投入周期长、金额大，具备形成规模壁垒的潜力，一旦转化为模型能力和成本优势，将推动“斩杀线”继续上移。

三. 生死局

“斩杀线”和“毒圈”，这两个词同时在中英文AI圈流行，恰好生动地道出了两层意思：“斩杀线”意味着一旦落后，便失去商业潜力，中间没有过渡地带；“毒圈”意味着仍留在场内的玩家所面临的生死威胁正在加快逼近。

大模型行业竞争已经惨烈到需要用生死类比来描述的程度。

参考资料：

1. Artificial Analysis Changelog｜Artificial Analysis
2. Artificial Analysis Models｜Artificial Analysis
3. Intelligence Benchmarking Methodology｜Artificial Analysis
4. Artificial Analysis Intelligence Index v4.1｜Artificial Analysis
5. CAISI Evaluation of DeepSeek V4 Pro｜NIST / CAISI
6. Claude Sonnet 5 Agentic cost｜Artificial Analysis
7. Stirrup｜Artificial Analysis, GitHub
8. DeepSeek API 更新日志｜DeepSeek
9. DeepSeek API 定价页｜DeepSeek
10. 云涌AI观察｜再谈OpenAI：8000亿的估值，建不起的壁垒｜云涌AI
11. GPT-5.6: Frontier intelligencethat scales with your ambition｜OpenAI
12. DeepSeek将V4-Pro API价格永久下调至四分之一｜证券时报
13. DeepSeek永久降价：模型成本曲线重构｜国新证券
14. 消息人士：DeepSeek正研发自有AI芯片｜RFI中文（转载路透社报道）
15. Introducing Claude Opus 4.8｜Anthropic
16. How Do AI Agents Spend Your Money? Analyzing and Predicting Token Consumption in Agentic Coding Tasks｜Bai Longju等，arXiv（2026-04）
17. DeepSeek V4 Flash 0731 scores 50 on the Artificial Analysis Intelligence Index｜Artificial Analysis

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（本文作者为 AGI-Signal，钛媒体经授权发布）

中国办公软件行业，正在经历过去十年最剧烈的一次方向调整。

短短一个多月里，科技大厂在AI办公方向上密集出牌。

字节的布局分为两个节点。6月24日，豆包专业版上线，首次将办公Agent打包为付费订阅，标准档每月68元。一个多月后，7月30日，飞书产品团队并入豆包，由豆包负责人赵祺统管，飞书CEO谢欣向其汇报。同日，腾讯WorkBuddy上线“人机双写”功能，支持用户在对话中与AI共同生成文档、表格、代码。

8月3日，阿里千问办公正式公测。6月新上任的极少公开发声的钉钉CEO陈宇森当天在朋友圈转发了公测链接。

此前半个月，金山办公发布了独立于WPS Office的AI原生桌面应用“灵犀专业版”，定价预期每月50到500元。随后的WAIC期间，企业微信的AI助理“大圆”首次公开亮相。

各家密集出牌之后，协同办公软件的上一轮竞争周期正在进入尾声，全行业几乎在同一刻度上完成了转向。AI办公，已经是一道必答题。

两种场景

具体来看，这四件事分属两条线。独立的AI办公Agent品类已经逐渐成型，上一代协同办公平台也在向AI靠拢。一条从零起步，一条在已有产品上叠加AI，各自瞄准不同人群。

这一新业态的增长数据已经开始积累。WorkBuddy今年二季度月独立访问量突破2000万，个人版分标准、高级、旗舰三档，月费从99元到999元，企业版定价尚未公开。灵犀专业版的定价预期落在50到500元区间。这些数字已经接近甚至超过一套传统SaaS产品的定价水平。

它们不依附于现有的工作流，逻辑是重新定义起点，从“打开一个软件”变成“告诉Agent你要什么”。市场侧，C端表现出明确的付费意愿，企业端同样存在需求。

另一边，上一轮定义了办公协作形态的产品并没有消失。钉钉、企业微信和飞书，都仍在运转中。飞书产品团队并入豆包之后，飞书本身并未停摆，和豆包专业版、企业版的组合，本质上是在验证一个方向，在组织内部，沿着IM、文档、审批这些既有入口，把AI的能力嵌进既有入口，产生实际的效率提升。

这些动作并置来看，并非不可调和。各家亦未局限于单一路线。腾讯同步推进WorkBuddy和企业微信大圆；字节同步推进豆包专业版和飞书内的豆包企业版；金山同步推进灵犀和WPS AI；阿里这个一度态度最不明确的厂商，也在钉钉ONE效果不及预期之后把千问办公独立出来公测。四家不约而同地选择了双线并行。

新入口这条路在垂直行业里已有参照，金融领域走得较为靠前，在笔者的走访交流中，万得Wind Alice就提供了一个样本。万得战略负责人葛正琦描述了一个金融分析师的日常。以前一年要盯一千多只股票，常盯两三百只，到财报季更甚。

他用的原话是“把更多的时间、更多的决策留给自己来做，把更多的苦活、脏活、累活、重复性的工作交给AI”。在这个场景里，入口天然是对话窗口，用户说“我要什么”，Agent跨数据源、跨工具执行，文件编辑器退到后台。WorkBuddy和灵犀走的是同一条逻辑，工作起点从“打开一个软件”变成了“告诉Agent你要什么”。

找钢网则提供了嵌入路径的参照。找钢网CTO张晓坤描述的场景完全不同，一笔订单涉及链路中的多个企业，整个贸易流通的信息流基本都发生在日差聊天中。找钢网在智能体开发平台上搭建了行业本体知识库和Skill，把AI做成了一套“数字员工”，取名为“找钢龙虾”。他把这个过程比作带新人：“新员工进入企业之后，不知道怎么干活，所以我们要搭建行业的本体知识库，相当于教它懂钢铁贸易；再把日常工作流沉淀成Skill，相当于对员工进行培训。”

AI如果另起一个独立入口，反而会打断天然发生在聊天流里的业务动作。客户在群里问“有没有XX规格的钢材”，销售需要调库存、查价格、回复，AI在聊天窗口里直接给结果。企业微信大圆的产品逻辑与此类似，AI读懂上下文，在IM里响应，不另建入口。两者底层技术不同，但场景判断是一致的。

豆包企业版路径类似，飞书的客户关系和IM上下文积累比一个新品牌更厚。这一侧的逻辑是，AI不另起炉灶，在既有界面里增加一个智能层。

两组案例分别来自金融和钢铁交易，归纳出的判断一致，场景决定入口形态，与技术先进程度无关。金融分析师的工作起点是数据，AI替代的是Excel；钢铁交易的工作起点是沟通，AI就嵌入沟通工具中。两种路径中，传统的“协同办公”（IM、文档共享、项目管理）都已退到边缘。核心变量只有一个，AI办公Agent替代的是那部分重复劳动。

四张答卷

分歧不等于混乱。每家选择背后均有清晰的逻辑。同一个问题，解法各异。

腾讯是双线布局。

WorkBuddy在新入口线上进展最快。易观分析2026年Q2的数据显示，WorkBuddy月独立访问量2097万，腾讯系产品在AI办公智能体桌面端市场占比53.8%。

但腾讯云副总裁、WorkBuddy负责人刘毅在交流中表示：“上半年大家还是处于起步阶段，暂时跑赢半个身位而已。市场仍然处于非常早期阶段。”他判断：“模型能力是竞争门槛，在智能体产品层面则没有特别的护城河。”

入口领先不等于终局已定。所以腾讯在另一条线上也在投入，企业微信大圆嵌入IM场景，Marvis管电脑系统层。三条线各有入口，互为备份。

字节的策略较为激进。

把飞书产品团队并入豆包，谢欣从直接向梁汝波汇报变成向豆包负责人赵祺汇报。赵祺的背景是商业化加增长加AI，做过开放平台、管过用户增长、接过豆包AI产品线，没有SaaS包袱。这步调整的逻辑，Agent改写的是“按任务收费”而非“按席位收费”，飞书的客户关系天然就成了豆包企业版的分发渠道。

数据显示，飞书Q2营收同比翻倍、新客户中九成同时采购了飞书AI包，这些增量后期或许只是换了一个品牌承接。调整之后，豆包专业版负责个人办公场景，组织办公入口落在飞书和豆包企业版两条线上，统一由赵祺掌管。

金山是四家中唯一以办公软件为核心业务的厂商，产品布局也横跨独立Agent和嵌入两条线。

灵犀是新入口，独立桌面应用、项目制、四层记忆架构、调WPS CLI实现原生文档操作。WPS AI是嵌入，6.72亿月活设备的内置能力。金山办公CEO章庆元表示：“AI是我们未来几年唯一的也是最重要的机会。做砸了，肯定就没有了；做成了，会取得更好的一个成果。”两条线均在推进，业绩同样可观，2026年上半年经调整净利润约10亿元，同比增长18%至39%。

但金山并不掌握自研模型。章庆元的解释，大模型更像发动机，“它是没有记忆的。模型每一次都是一个新生”，而软件的价值在于拥有用户的上下文。但这样一来，两条线的天花板都受制于模型供应方，供应方提供何种能力，自身便只能集成何种能力。

阿里的路径经历了最多调整。

千问办公公测时明确定位企业级，强调“不做WorkBuddy”。千问办公本身是阿里三条Agent产品线（QoderWork、MuleRun和悟空）合并后的统一品牌，由6月新上任的钉钉CEO陈宇森统筹管理。陈宇森此前在长亭科技和钉钉的履历，意味着阿里在千问办公的负责人选择上，更偏向有企业服务经验的管理者。

钉钉ONE的数据提供了一个参照。这款钉钉孵化出的企业AI产品7日留存不足10%。这或许也反应出部分现实，在企业IM里直接植入AI入口，员工缺乏使用意愿。千问办公独立出来公测，可以看作是对这一教训的回应，阿里需要在“嵌入”和“独立”之间找到更合适的切入点。

千问办公不是钉钉的替代品。钉钉保留品牌，继续承载组织协同的存量关系，2600多万家企业组织仍在其上运转；千问办公有独立的网页端和PC客户端，也在钉钉侧边栏内置了入口，授权后可调用群聊、日程、知识库等企业上下文。两者的定位是互补的，钉钉承载组织关系，千问办公负责智能执行。但两者的边界到底该划在哪里，目前还在探索中。

AI办公，用户到底需要什么

在于各家交流中，一个反复出现的感受是，用户对AI办公的期待，跟厂商发布会上的叙事交集并不大。

万得葛正琦谈起金融分析师的工作，说大量时间耗在数据清洗和信息整理上，真正需要判断的环节反而被挤压，这部分劳动应当由AI承担，分析师的精力应该花在看懂数据、做出判断上。整个对话里，他没有一次提到“文档”或“协同”。

紫讯科技杜玉生的说法更形象，他们把优秀员工的经验“蒸馏”下来注入AI，“蒸馏之后，整个公司的运营水平就站在他之上”。他今年的态度是“all in”，在AI上的投入已经接近一个亿。紫讯科技是一家服务跨境电商行业的科技公司。目前累计登录用户超过150万，日消耗Token超500亿。核心场景是用AI Agent帮跨境卖家做选品分析、市场调研，打通30多个平台工具集，卖家不用在各平台间来回切换。

几个行业聊下来，一个现象贯穿始终，大家都没有直接谈软件本身，他们不关心编辑器是否更智能、搜索是否更准、协同是否更快。反复出现的诉求是，那些重复的、不需要判断的劳动，能不能交给AI Agent。

回到开头的路线分歧，新入口还是嵌入流程，这个讨论本身或许偏离了核心。真正要紧的只有一件事，谁先让用户感受到“提质提效”。Agent的能力刚走到“具备辅助能力但稳定性不足”的阶段，距离真正在业务中“替代一部分劳动”还有明显距离。

入口之争只是表层。传统办公软件的原子单位是“文件”，一个文档、一张表、一个PPT，定价围绕席位产生。

AI办公的原子单位正在变成“任务”，一份完整的分析报告、一条从选品到投放的营销链路、一场从转录到发布的播客制作。

前面提到的紫讯科技就是例证，跨境电商场景中，AI执行的是选品、listing生成、投放优化、客服回复这一整条链，用户要的是能自主完成整条业务链的代理。播客平台小宇宙的需求也是如此，每天新增大量播客单集，制作过程中最耗时的是转录、打标签、做摘要这些纯个人劳动，创作者要的是跳过材料整理，直接进入创作。

被改写的不止是文件

“如果把WPS比作胶卷相机，在它上面做AI改造，最多变成单反相机；但真正颠覆胶卷相机的不是数码相机，是手机。灵犀独立做，就是在做‘手机’那一层的东西。文件不会消失，但当你不再需要经过‘新建文档’这个动作才能开始工作，文件的核心地位便被动摇。”金山办公高层表示。

工作单元变了，定价体系的参照基准也随之改变。从豆包专业版标准档的每月68元，到WorkBuddy标准版99元/月，旗舰版999元/月，不同定价之间，一个核心问题是“AI办公到底卖什么”。

艾媒咨询2026年的白皮书显示，59.1%的企业愿意为办公智能体付费，但51.5%的企业预算只有每月300到599元每人，这一预算能购买到的能力相当有限。

安永大中华区人工智能与数据咨询服务主管合伙人陈剑光从专业服务角度提供了另一个参照，他认为专业服务行业正从“时间投入模式”向“价值交付模式”演进，客户更关注业务成果而非投入量。同样的逻辑放在AI办公上，按席位收费和按任务收费之间并不是二选一，过渡期可能两者并存。

“全球88%的企业已经部署了Agent，但不到10%真正产生了价值。”容联云产研中心副总经理唐兴才用这组数据打开话题。他指出，很多企业拿token消耗数量来衡量自身的智能化程度，成本快速上升的同时价值并未同步发挥。

客服是Agent落地最成熟的场景，但即便在那里，投入产出比清楚的前提也是任务极其标准化、几乎不需要判断。办公场景的复杂度远高于客服。

“我们最早以为Agent要适应现有人工流程，但推进时发现，人需要适应Agent的工作方式才能发挥最大效率。”唐兴才还有一个判断：“Agent水平肯定达不到人的优秀水平，但可以达到合格水平。它的边际成本非常低，造成GMV或者产出非常高的。”

万得葛正琦描述的金融分析师场景即是例证，以前团队分工是初级分析师洗数据、高级分析师做判断，AI接管数据清洗后，“一个高级分析师加一个AI”可能比“一个高级分析师加三个初级分析师”效率更高。这其中，应该关注的问题不在AI，而是组织尚未掌握其应用方式。

入口之争、路线分歧、定价不一，这些表象背后，办公软件正在经历一次基础设施级的重构。文件不再是唯一的工作起点，席位不再是定价的锚，这些变化已经在发生。且在这个过程中，人开始需要反过来适应软件的工作方式。

对此，刘毅也分析称，AI办公场景宽泛，各家真正比的是细分场景覆盖度和工作流顺畅度。放到国内四家来看，目前还没有谁拿出了别人复制不了的东西。陈剑光的判断与刘毅互为补充：“未来AI竞争不会简单取决于谁拥有最大的模型。基础模型能力会越来越普惠，真正形成差异化的是如何把模型能力与行业知识、专业方法论、企业流程结合。”

他还提到一个判断，企业AI落地，三分技术，七分组织。很多企业AI项目失败，不是模型不好，而是没有真正嵌入业务流程，AI搭在旧流程旁边，用两周就回去了。

从行业来看，在客服、投研、跨境电商这些场景里，Agent似乎已经跑通了闭环，证明了对重复劳动提效的有效性。但办公场景的商业化终局还远未成形，谁的产品真正被用户接受，谁能跑出更多增量，谁能打开协同办公此前没有触及的天花板，这些问题现在没有答案。

牌局也才刚刚开场而已。（本文首发钛媒体APP，作者 | AGI-Signal，编辑 | 秦聪慧）

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8 月 4 日晚，@ 鸿蒙智行发言人 发布关于近期「竹知了」相关网络信息的情况说明。

鸿蒙智行表示：长期以来，网络上持续存在恶意剪辑、仿冒相关高管声音、利用 AI 丑化肖像、虚假归因、侮辱诽谤等侵害个人合法权益的内容。我们一直依法开展日常取证和投诉。本次投诉是日常维权工作的一部分，针对的是具体侵权内容，并非针对「竹知了」玩具。

截至 8 月 4 日晚，共监测到相关网络信息累计 5.6 万余条。我们实际对其中 171 条具体侵权内容发起投诉，平台反馈下架 144 条。

经多部门复核，相关投诉均有明确侵权事实和留存证据，不存在仅为正常把玩、制作、展示或者销售「竹知了」的内容。我们未向任何电商平台投诉「竹知了」商品，也从未要求任何电商平台下架、停售该商品。网络上有关「全网下架」、「禁止销售」、「许多单纯展示玩具或分享童年回忆的普通视频也被连带下架，部分账号头像变灰、昵称被重置」等说法与事实不符。（来源：cnBeta）

苹果向法院申请临时禁令，阻止 OpenAI 使用、披露其机密信息

8 月 4 日，苹果当地时间周一向美国法院申请初步禁令，要求禁止两名前员工以及 OpenAI 获取、访问、使用或披露涉嫌属于苹果的机密信息。与此同时，苹果正推进其商业机密侵权诉讼。

与此同时，苹果周一还提交了一项加快证据开示程序的动议，要求被告提供与涉嫌访问苹果专有信息和商业机密相关的文件。

苹果还请求法院要求诉讼中涉及的两名前苹果员工刘畅（Chang Liu，音译）和唐坦（Tang Yew Tan，音译）接受庭前证词询问（deposition）。此外，苹果还要求 OpenAI 员工彭宇婷（Yu-Ting Peng，音译）以及另一位曾任职于苹果、目前供职于 OpenAI、但身份尚未公开的员工接受问询。

刘畅曾担任苹果高级系统电气工程师，唐坦则曾任苹果 iPhone 和 Apple Watch 产品设计副总裁。

苹果还要求 OpenAI 以及其商业硬件部门 io Products（同样被列为本案被告）的企业代表接受庭前证词询问。苹果在提交给法院的文件中表示：「如果法院不发布初步禁令，苹果将遭受无法弥补的损害。」

对此，OpenAI 当地时间周一晚间在一篇博客文章中回应称：「苹果申请初步禁令既基于错误信息，也完全没有必要，因为我们既没有，也不希望拥有苹果的任何商业机密。」（来源：IT 之家）

ChatGPT Atlas 浏览器 8 月 9 日停止服务，用户需 10 天内导出书签

8 月 4 日，OpenAI 宣布 ChatGPT Atlas 将于 8 月 9 日正式停止服务，此后既不再推送功能更新，也不再修补安全漏洞，这款产品从 2025 年 10 月 21 日登陆 macOS 算起，满打满算才活了不到十个月。

OpenAI 官方表示，ChatGPT Atlas 的所有数据不会自动迁移至新版 ChatGPT。如果用户希望保存过往书签、历史记录，则需要将其导出为 HTML 文件，再导入到 Chrome 等其他浏览器。

同时，ChatGPT Atlas 浏览器目前无法导出 Cookies 数据，用户迁移至其他浏览器后需要重新登录。（来源：aibase）

微软或正研发首个原生实时语音模型，可同时听和说

​小红书：大量 AI 毒动画、未成年人软色情陪聊、教唆自残等典型账号被永久封禁

8 月 4 日，小红书发布了两项治理公告，分别通报了涉未成年人违规内容及暑期旅行安全专项的治理进展。

截至 8 月 4 日，平台在「清朗 · 未成年人网络保护」专项行动中已累计处置违规笔记 8.4 万余篇、违规评论 10.5 万余条、违规账号 3571 个。

小红书宣布，平台针对三类典型违规行为采取了严厉处置，分别如下：

• 一是恶意篡改经典动画内容，部分账号利用 AI 技术炮制「毒动画」，如账号「可 X」恶意生成恐怖版《天线宝宝》视频，已被永久封禁并全量下架相关笔记。

• 二是诱导未成年人不良交友，账号「永叽」以「招裴（陪）」「无 hf（会费）」等黑灰产话术为诱饵，诱骗未成年人脱离平台从事软色情陪聊服务，已被永久封禁。

• 三是教唆未成年人伤害身体，账号「小 * Q」发布「爱我就给我买刀片」等带有自残倾向的极端图文，已被永久封禁并清理相关内容。小红书表示已升级风险识别模型，对圈层暗语、变种图片等恶意规避审核行为实施前置拦截。（来源：IT 之家）

8 月 4 日，据工信部消息，7 月 30 日，工业和信息化部组织制定并归口的《智能网联汽车 自动驾驶系统安全要求》（GB 44721—2026）强制性国家标准正式发布，拟于 2027 年 7 月 1 日起实施。这是我国首部针对 L3 级（有条件自动驾驶）和 L4 级（高度自动驾驶）系统的强制性国家标准。

该标准适用于搭载 L3 级、L4 级系统的 M 类（载客）和 N 类（载货）车辆，不适用于自动泊车系统。标准构建了四大安全要求体系：一是健全企业全生命周期安全保障机制，要求制造商从安全方针、风险管理、安全保证、安全提升四个维度建立覆盖设计开发、生产制造及部署后全过程的保障能力；二是强化系统动态驾驶任务执行能力，要求自动驾驶系统安全水平至少达到合格且专注驾驶人的水平；三是规范人机交互与用户告知要求，L3 级系统需具备驾驶人接管能力监测功能；四是完善多维度检验检测方法，构建「企业保障能力检验+安全档案检验+确认性试验」体系。（来源：cnBeta）

Spotify 的 Premium 付费用户数突破 3 亿

8 月 4 日公布二季度营收 47.8 亿欧元，同比增长 14%；第二季度经营利润 6.55 亿欧元，同比增长 61%；Premium 付费用户数同比增长 9% 至 3 亿，月活用户数同比增长 12% 至 7.77 亿。

Spotify 预计三季度 Premium 付费用户数达 3.05 亿，月活用户数为 7.88 亿，营收达到 50 亿欧元。（来源：界面） 

内存短缺致 MacBook Air 一机难求

8 月 4 日，据据知名科技记者马克·古尔曼爆料称，基础配置的 M5 MacBook Air 已推迟至 8 月下旬才能发货，部分尺寸、颜色和存储空间组合的 MacBook Air 则要等到 9 月初。

这相比过去大约延迟了一个月，业内人士认为，对于苹果通常在下单后几天内就能发货的产品线来说，这种情况几乎是前所未有的。（来源：格隆汇）

Hugging Face CEO 发声：中国正赢得 AI 竞赛，美企闭门造车恐将落后

8 月 4 日，据 CNBC，开源 AI 平台 Hugging Face 首席执行官克莱芒·德朗格（Clément Delangue）在接受采访时表示，中国正在通过开源模型赢得人工智能竞赛。他指出，鉴于目前的发展速度，中国 AI 工具预计将在今年底或 2027 年追上美国前沿实验室的水平。

德朗格分析认为，中国 AI 技术突破的核心动力源于其开放协作与共享的生态系统；相比之下，美国模型开发者大多在「闭门造车」，面临落后风险。（来源：格隆汇）

微信官方回应能否出临时好友功能：有三项功能不必加好友也能使用

8 月 4 日，微信官方发文，回应前段时间登上微博热搜的「能否出一个临时好友功能」话题。  微信官方对此回应称：「好友位很宝贵。有些小事，不一定非要加个微信好友。」同时，官方在文章中给出了几个不加好友也能用的微信功能。 

第一个是临时传照片 / 文件：点击「扫一扫-我的二维码-面对面收照片和文件」，就能直接扫码传照片或文件，不用加好友，也不耗流量，传完即走；

第二个是临时转点钱：朋友就在身边的时候，点击「扫一扫-我的二维码-面对面收红包」。扫码，到账，两清。朋友不在身边的时候，点击「右上角「+」-收付款」，选择「向银行卡或手机号转账」。省去再来一道加微信的环节；

第三个是临时碰个头：线下临时需要拉个沟通群的话，直接点击「右上角「+」-添加好友-面对面建群」约定一个 4 位数字密码，当场聚首。聊完散伙，通讯录依然干净。  微信官方最后表示，用微信，不一定非要加微信。用完「一拍两散」，也是一种「皆大欢喜」。（来源：IT 之家）

全球最小 GPU 成功点亮，实测 3D 图形渲染达 15 帧

8 月 3 日，据开发者 Pongsagon Vichit 在社交媒体及 GitHub 上公布的信息，其自主研发的微型 GPU 芯片 TinyGPU v2.0 已正式通过流片后的实机功能测试。

作为目前世界上体积最小的 GPU 芯片之一，它成功在 ASIC 物理层面上实现了基础的 3D 图形输出，实测 3D 图形渲染达 15 帧。虽然规模极小，但它完整支持单动态方向光、平滑着色、背面剔除以及仿射纹理映射等核心图形技术。

在配合 Basys3 开发板的测试演示中，该芯片能够以 7.5 到 15 FPS 的帧率渲染低多边形模型及彩色地球旋转动画。

需要说明的是，TinyGPU v2.0 并非为了与现代主流显卡竞争，而是为了验证微型 ASIC 架构在极低功耗和极小面积下的图形计算能力。

目前该芯片的实测性能表现与其此前的 FPGA 模拟版本基本一致，没有出现运行逻辑上的偏差。下一代 TinyGPU v3.0 已在 v2.0 回片前提交流片，新版芯片将引入关键的可编程像素着色器，预计将于 2026 年底交付。（来源：快科技）

首批由长鑫存储晶圆厂生产的 LPDDR6 内存芯片基础速率为 10.7 Gbps，最高运行速度可达 12.8 Gbps，一举接棒此前极速状态下仅能达到 10.7 Gbps 的 LPDDR5X 标准。在规格参数上，长鑫存储本次量产的单颗芯片容量为 16 Gb（相当于 2 GB），内部集成约 1295 个球栅阵列引脚，采用适用于移动设备的 POP（Package-on-Package）封装形式。（来源：cnBeta）

腾讯混元 Hy ASR 3.0 preview：让语音识别理解上下文

8 月 4 日，腾讯混元正式发布新一代语音识别模型 Hy ASR 3.0 preview。基于最新一代大语言模型 Hy3 的语言理解能力，Hy ASR 3.0 preview 融合高精度语音识别与深度语义理解能力，在通用识别、上下文感知、多场景鲁棒性以及方言覆盖等核心维度实现全面提升。

从用户使用的角度，Hy ASR 3.0 preview 重点提升了四类能力，包括：

• 通用识别更准确：提升通用语音、方言、中英混说等场景下的识别准确性，进一步减少错字、漏字问题。

• 更能理解用户意图：结合上下文 Context 精准捕捉用户语境，智能纠错同音词，消除语义歧义。

• 更容易适配专业场景：支持热词注入增强，帮助模型快速识别品牌产品名称、人名及行业术语，降低业务接入和持续维护成本。

• 复杂环境下更稳定：面向高噪、耳语、悄悄话等多种声学场景下进行专项优化，复杂条件下依然保持稳定表现。（来源：量子位）

马斯克遭遇「黑色七月」，个人财富缩水约合人民币 2.45 万亿元，约亏掉 2 个「黄仁勋」

头图来源：视觉中国

7 月 30 日，字节跳动下发内部邮件，完成了近年来力度最大的一次 ToB 业务架构调整：飞书产品团队与豆包产品团队整合，成立新的豆包产品团队，由豆包负责人赵祺统筹，飞书负责人谢欣向其汇报；飞书商业化团队则与火山引擎整合，成立新的 ToB GTM 组织「创造力服务平台」，由火山引擎负责人谭待负责。

关于这次调整，字节暂时还没有对外给出系统性的解读，但如果我们站在今天这个时间节点去观察，这件事可能并不只是一次简单的部门合并、汇报关系变化或者组织架构调整，而有可能是飞书自诞生以来最根本的一次使命转向。

这件事背后，既藏着字节对 AI 未来的战略下注，也有着飞书这家从内生工具成长起来的产品，走到今天必须面对的关键转折点——当先进企业最迫切的问题已经发生变化，飞书还能不能像它诞生时那样，率先定义问题，并提供一套更好的答案？

这可能才是这次调整真正值得讨论的地方。

一、飞书来自于一次「目标创新」

要读懂这次转折，或许要先把镜头拉远，回到飞书诞生的起点。

飞书最初并不是为了进入 ToB 市场而从零设计的产品。

2016 年前后，字节跳动正处于高速扩张期，员工、业务和地域边界迅速扩大，原有工具越来越难以承载这家公司的工作方式。信息散落在聊天、邮件、会议和文档里，上下文在层级传递中不断损耗，一线员工难以在离问题最近的地方做出判断。

既然外部没有合适的答案，就自己造一个。

飞书由此从内部效率工程中生长出来。它把字节已经验证过的一套组织实践——信息透明、文档驱动、分布式决策与 OKR 对齐——逐渐固化为产品。

从诞生第一天起，飞书就和传统 OA 产品走在两条完全不同的路上。它后来被概括为「Context, not Control」的理念，背后是一个不同的判断：组织生产力的损耗，不只来自员工是否执行到位，也来自他们是否获得了足够充分的上下文。

飞书真正的创新并不只是把聊天、文档、会议和日历放到了一起。更重要的是，它率先定义了一个有意义的问题：数字化时代，怎样让信息更充分地在组织中流动，让更多人能够自主决策？

它也给出了一个经过自身验证的答案。

2019 年前后，这套在字节内部生长出来的产品与方法开始向外溢出。许多创业公司和知识密集型企业选择飞书，不只是因为产品体验更现代，也因为它们希望获得一部分「字节如何工作」的答案。

很多人至今仍对早期的飞书未来无限大会印象深刻。台上的主角是一批来自不同行业的客户。大家谈组织、谈协作、谈如何减少会议、如何让目标被更多人看见。看起来是在介绍软件，真正被传播的却是一套关于公司应该怎样工作的共同信念。

那毫无疑问是飞书最「锐利」的阶段。它用一个新的问题和一套新的答案，重塑了传统企业软件的管控逻辑。飞书早期的 PLG，也因此不只是产品驱动增长，更包含了一种世界观的自然扩散。

二、当锐利进入厚重的现实

一套新的方法被证明之后，产品终究要走进更大的市场。

飞书从协同办公进入组织管理，又继续深入业务管理。People、多维表格、项目和低代码等产品，让它不再只处理沟通和文档，而是进入招聘、绩效、门店、销售、研发与生产等具体流程。客户也从互联网公司扩展到汽车、消费零售和制造业。

这是一款企业软件成长的必经之路。

早期飞书像一把锥子，靠一个足够尖锐的判断，迅速刺穿旧有认知；进入更多行业之后，它面对的却是厚重的现实：复杂的权限、历史系统、采购流程、行业差异和长期交付。这个时候，只靠锐利已经不够，团队必须拿起锤子和锉刀，一下一下地往前推进。

飞书的定位变化，足以说明这条路径：从新一代协同办公，到组织管理，再到 2023 年提出「让业务先进一步」，它逐渐从输出一种组织世界观，下沉为解决企业每天面对的具体业务问题。

2023 秋季飞书未来无限大会上，飞书 CEO 谢欣介绍飞书智能伙伴等系列 AI 产品的新功能｜图片来源：视觉中国

商业规模也随之增长。飞书 2023 年 ARR 已超过 2 亿美元，2024 年一度被预期达到 3 亿美元。被验证的产品和方法开始被复制到更多客户，这本来就是所有 ToB 产品走向成熟的方式。

如果没有新的变量，飞书接下来的故事其实已经可以想象：继续把业务场景做深，把行业做厚，用五年甚至十年时间，一寸一寸地推动更多企业完成数字化。

然后，AI 浪潮的带来，改变了这个故事。

三、AI 改变了先进企业最需要解决的问题

今天，我们大多数人都能感知到 AI 对个体、对组织的影响。

但回头看，如果没有 AI 呢？

在没有 AI 之前，组织生产力的提升更多来自流程优化、信息流通效率提升、管理方式创新，找到一个新的视角，可能带来百分之十几的效率提升。

如果没有 2023 年这波大模型浪潮的全面爆发，飞书很可能会沿着既定的路径，继续深耕，继续业务场景做深、把行业做厚，一步步推进组织效率的提升。

AI 的到来，彻底改变了这个故事的走向。

AI 带来了指数级提升的可能性，它甚至成为了未来整体生产力提升最大的变量。新的问题也随之而来：如何让这种智能真正落到组织内部，如何与人形成新的分工协作关系，如何重塑组织形态，最终有效产生价值，成为面向未来的最大命题。

要解决的问题本身已经变了。

飞书的 AI 布局，对应了这个命题从边缘走向核心的全过程。它没有第一时间就完成了目标对齐，而是经历了漫长的逐步对齐，AI 与原有世界观的关系，也在这个过程中悄然发生了变化。

最早，妙记和早期智能功能首先用于信息沉淀；2023 年推出「飞书智能伙伴」，强调企业需要先完成数字化建设，做到 AI Ready；此后，Aily、妙搭以及多维表格等产品不断加入 Agent 能力，飞书也开始从办公平台走向「人+AI 协作」的平台。

飞书 aily｜图片来源：视觉中国

其中的变化是，早期 AI 主要帮助飞书更好地解决原有问题——生成内容、总结会议、查询知识；后来，AI 开始改变问题本身。飞书需要承载的，是智能如何进入组织、获得上下文和权限，并参与一段真实的工作流程。

与此同时，飞书的一批「先进客户」已经开始向前探索。

过去，很多企业跟随飞书学习如何文档协作、管理信息与提高组织效率。现在，一些企业已经在尝试把 AI Coding 变成研发流程，把 Agent 放进业务工作流，重新设计岗位和团队边界。它们面对的问题，已经超出了传统协同办公产品原有的想象范围。

这种关系的变化值得关注。过去，是飞书先发现一个先进企业应该解决的问题，再把答案输出给客户；AI 时代，一些最先进的客户已经先一步摸到了新问题，而市场上还没有一套成熟答案。

「先进企业用飞书」曾经是飞书最重要的品牌心智之一。现在，先进企业的定义变了，飞书也需要重新回答：什么是 AI 时代的先进企业，它们最需要解决的问题又是什么？

四、一次重新「锐利」的机会

沿着这条线再看飞书与豆包的整合，战略图景会更清楚一些。

字节内部对这次调整的完整定义尚未对外释放，但从组织变化来看：飞书产品团队并入了豆包产品体系，而商业化团队则并入了火山引擎的商业化体系。飞书原本在一个体系内承担的两类目标，被进行了拆分，这两条线各自对应的目标未来也会变得更加清晰。

而在 AI 已经成为核心驱动力的时代背景下，加上字节本身具备较强的大模型能力，未来飞书的价值成长路径，尤其是商业价值的成长路径，可能也不会再完全沿着传统软件的发展逻辑展开，而是会探索出一条新的路径。

从这个角度看，这次组织变化也为这种探索提供了更大的空间：一方面，飞书可以在产品侧回到核心问题——在 AI 时代重新定义新的问题和答案；另一方面，它的商业化也可以探索一种不同于传统软件模式的成长方式，让新的产品能力以新的方式释放价值。

如果把豆包、飞书和火山引擎放在一起看，它们实际上分别回答的是同一条链路上的不同问题：智能从哪里来，如何被个人使用，又如何进入企业并真正影响业务。

飞书过去积累的东西并没有因为问题变化而失去价值。恰恰相反，企业的文档、消息、组织关系、权限和业务数据，是 Agent 真正进入组织的前提。过去几年飞书推动企业数字化、帮助客户做到 AI Ready，也为下一阶段准备了智能可以调用的上下文。

但 AI Ready 只是起点。

接下来更难的问题，是如何把模型能力、人的能力和组织能力重新组装起来：让 AI 进入流程，承担任务，改变一家公司的成本、速度和决策质量。

市场还没有成熟答案。大部分企业仍在徒手摸索，人和 AI 如何分工、Agent 如何被管理、组织架构如何变化，也都没有一套可以直接复制的方法论。

这反而给了飞书一次重新变得锐利的机会。

它可以重新回到自己最擅长的起点：与一批先进企业共同定义一个有意义的问题，在真实组织里探索最佳实践，再把被证明的答案沉淀成产品、权限机制和管理方法，最终输出给更多企业。

当年，飞书从字节内部的组织实践中生长出来，回答了数字化时代公司应该怎样协作。今天，它需要探索的是另一套工作方式：当组织里不再只有人，企业应该怎样运行。

从极客公园的视角看，这次调整对飞书并不只是一次归并。它可能意味着，飞书从长期深耕具体业务的节奏里，再次被推到一个需要「目标创新」的位置。飞书曾经靠定义一个新问题而锐利地出现。AI 改变了问题，也给了它一次重新定义答案的机会。

什么是 AI 时代的先进企业？AI 时代里的先进企业，要去解决什么样的新问题，解决的办法是什么？——这些问题里面可能就藏着飞书开启新故事的新起点。