

03.从“千人千面”到“人心洞察” |36氪 · 2026 AI Partner圆桌对话 -【从“千人千面”到“人心洞察”】 本次圆桌对话围绕AI在影视、音乐等内容创作领域的应用展开,嘉宾们结合行业实践,共同探讨AI发展带来的机遇与挑战,以及技术与创作者协同发展的未来方向。 嘉宾:趣丸科技 x MiniMax x 柠萌影视
02.2026,Agent产品的不确定性与非共识机遇 | 量子位-中国AIGC产业峰会2026当 Agent 成为 AI 行业最热的关键词,真正的问题已经不再是“Agent 会不会来”,而是“什么样的 Agent 能活下来”。 峰会介绍 5月20日,量子位将于北京举办第四届中国AIGC产业峰会,本次峰会以「@所有人,马上AI起来」为主题,邀请到了昆仑万维、MiniMax、百度秒哒、蚂蚁灵波、模思智能等AI一线实战派,邀请你一起把AI真正用起来! 圆桌对话 本次圆桌对话以“2026,Agent产品的不确定性与非共识机遇”作为主题,围绕 Agent 产品的发展趋势、迭代逻辑、决策规划、价值判断、用户体验、人和组织的应对以及创业机会等方面进行深入探讨。 嘉宾阵容 * 庄明浩:趣丸科技副总裁兼首席战略官、《屠龙之术》主理人 * 冯雷 :ColaOS & MarsWave CEO * 张昊阳:EvoMap创始人 * 主持人-曾宇衡:量子位执行主编 主要内容 * Agent 产品的发展现状与趋势 * Agent 产品的迭代逻辑 * Agent 产品的决策与规划 * Agent 产品的价值判断 * Agent 产品的用户体验设计 * 人和组织在 Agent 时代的应对 * 创业公司在 Agent 时代的机会
热点快报 | 马斯克开始卖GPU,AI短剧有版权,苹果开始给耳机装眼睛本期 AI 热点快报: Anthropic与SpaceX达成大规模算力合作,22万张GPU、300兆瓦电力正式投入Claude体系。马斯克态度180度转弯背后,也折射出xAI面临的组织重整、资金压力与AI行业越来越重资产化的现实。与此同时,“轨道AI算力”概念首次被正式提上台面,AI竞争开始从“卷模型”进入“卷基础设施”。 国内首例AI短剧侵权刑事案正式宣判。法院首次明确认定:具备原创表达的AI生成内容,同样受著作权法保护。AI内容产业开始进入真正的法律监管阶段,而AI创作的权利归属、平台责任与监管边界,也正在成为行业新的核心议题。 Apple带摄像头的AI AirPods曝光,左右耳机将搭载视觉感知能力,让Siri真正“看到”用户所处的现实环境。不过,在产品推进过程中,欧盟隐私法规也开始成为AI硬件落地的重要变量。AI行业的竞争,正在从模型能力,逐渐扩展到硬件、监管与现实世界入口。
热点快报 | AI的三重代价:更弱的你,更野的黑产,更危险的现实当算力成本压顶、监管滞后、风险外溢,AI行业正在从“普惠工具”,转向“能力分层” 本期热点: * Anthropic 被曝悄悄下调模型思考深度,付费用户也开始用上“降智版”; * AI灰产全面爆发,9.9元即可绕过审核,生成违规内容门槛被极度压低; * Sam Altman 遭遇现实世界袭击,AI争议从线上走向线下。
话题讨论 | AI带来的效率红利,你觉得你能分到多少?OpenAI在Intelligence Age愿景下,推动“AI效率分红”概念,提出生产力提升应转化为员工福利,执行四天工作制试点。当AI开始真正帮企业赚钱,一个更现实的问题出现了:这些效率提升带来的红利,究竟该归谁? 本期我们从三个关键变化出发: * AI Agent进入规模化部署 * OpenAI提出的“AI效率分红” * 企业AI ROI逐渐跑通 一起拆解一个正在发生的趋势—— 当一周工作32小时成为可能,它是福利,还是新的博弈起点? 当AI能完成80%的工作,你的价值,又该如何被重新定价?
热点快报 | DeepSeek跌落神坛?从对标GPT到逐渐失声,到底经历了啥?在快速迭代的AI时代,一次领先只是入场券,持续进化才是生存条件。 时间线: 00:56 DeepSeek的“盛世时刻” 02:43 为什么“突然冷了”? 06:32 DeepSeek翻盘的潜在机会点 07:43 本期小结 本期聊什么 从DeepSeek“现象级爆火”到“讨论度下降”的转变,拆解其当初为何能改写行业叙事,以及为什么在短时间内被市场“重新定价”。 核心看点 * DeepSeek爆火逻辑拆解 * DeepSeek降温本质原因 * DeepSeek翻盘路径判断
热点快报 | 当 Token(词元) 写入offer,人类的价值会被重新定价吗?Token 成为AI时代的新型货币? 我们正在进入一个一切按“智能消耗”计价的时代。 【时间线】 00:10 消耗的真实资源——Token 02:13 AI计费逻辑的改变 00:00 从“技术单位”,到“新型货币”? 【本期聊什么】 Token(词元)正在从技术单位,演变为AI时代的核心资源单位,甚至具备“货币属性”。 【核心看点】 * 计费逻辑变化:AI正在从“卖工具”,变成“卖智能本身” * 资源属性显现:Token不再只是技术单位,而是成本与效率的核心指标 * 生产关系变化:Token开始影响企业成本、员工效率,甚至薪酬结构
热点快报 | 大厂“养虾大战”正式开打,飞书vs字节vs阿里vs腾讯?从小龙虾OpenClaw爆发,到大厂集体布局AI Agent,这场“养虾大战”背后,是一场关于入口、算力与生态的三层博弈,下一代超级入口正在重写。 时间线: 01:02 什么是养虾 02:13 养虾战争经过 04:46 大厂在用龙虾竞争什么 07:48 普通人的好处 本期聊什么 当AI从“会聊天”进化到“能干活”,一场围绕AI Agent(小龙虾)的入口争夺战正在快速展开。微信、飞书、字节、阿里几乎同时下场,从个人到企业全面布局。本期从“养虾”出发,带你看清这场大战是如何打响的,以及它背后真正争夺的是什么 核心看点 * 微信、字节、阿里、飞书分别在打什么牌 * 从入口、算力到生态,大厂真正争夺的三层逻辑
热点快报 | 芯片博弈到AI 手机,人人都能拥有钢铁侠同款贾维斯?当手机开始向“贾维斯”靠近,AI 正在从芯片到终端,重写我们的使用方式。 时间线: 01:06 AI芯片博弈 02:33 AI手机形态 05:01 本期小结 本期聊什么 这期我们聚焦两个正在发生的关键变化: * 上游:AI芯片博弈,正在决定谁能持续发展AI * 下游:AI手机形态,正在改变AI进入日常生活的方式 核心看点 * 英伟达“合规芯片”背后,释放了什么信号? * 手机,会不会从工具变成你的“代理人”?
热点快报 | 315曝光的GEO投毒,到底是什么?当 AI 开始“读网页”,品牌开始了另一种竞争。 时间线: 01:12 什么是GEO? 02:49 为什么会出现GEO优化产业? 04:40 GEO“投毒”的发生及危害 06:16 企业应该如何正确做GEO? 大家好,欢迎收听趣你的AI。我是欢欢,你的 AI 前沿观察小助手。 今天我们聊一个,最近因为 315 被很多人第一次听说的词:GEO 。 今年的中国中央电视台315晚会 曝光了一个新型灰产——GEO投毒。 简单来说,它是这样一种操作: 一些公司通过批量制造AI算法偏爱的内容文章,让AI在回答问题的时候,优先引用这些信息。 听起来有点抽象,我们举个很简单的例子。 假设今天你问 AI :“帮我推荐补水的化妆品” AI 在生成答案的时候,会去互联网上抓取资料,然后总结成一段看起来很理性的回答。 但问题是如果互联网上90%的内容,都是某些机构批量生成的假内容呢? 那 AI 很可能会把这些内容当作真实信息,然后一本正经地整理给你。 从用户角度看,好像是 AI 在帮你做分析、做总结。但实际上,这些答案,很可能早就被设计好了。 在聊GEO投毒之前,我们先搞清楚一个新概念:GEO。 GEO的全称是:Generative Engine Optimization。 可以理解为:生成式引擎优化。 听起来有点拗口对吧?那我们换一个更熟悉的词:搜索引擎优化,SEO 过去二十年,互联网的流量逻辑其实非常简单: 用户搜索问题 ,搜索引擎给出链接,用户点击网页。 比如你在浏览器里搜索:“哪个手机比较好?” “哪个基金收益高?” 你会看到一页搜索结果。企业如果想获得更多曝光,就需要做一件事:让自己排在更前面。 于是SEO 就诞生了。很多公司会通过优化网页结构、关键词、内容等方式,让自己的页面更容易被搜索引擎推荐。 简单说:SEO的目标,是让人看到你的网页。 但随着 AI 的出现,这个逻辑正在发生变化。 越来越多用户开始直接问 AI。像ChatGPT、Kimi、豆包这样的工具,会把互联网上的信息整合起来,直接给你一个总结。 于是问题来了:AI 的答案,是从哪里来的? 答案其实很简单:AI 会从互联网上抓取大量内容,分析、总结,然后生成回答。 也就是说——如果某些信息在网上:数量足够多、看起来足够专业、分布在不同网站,AI 就有可能把这些内容当作事实来源。 于是GEO这个概念就出现了。它的目标其实只有一句话:让 AI 在回答问题的时候,更容易引用你的信息。 当 AI 成为信息入口之后,各大品牌很快意识到一件事:过去我们争的是 搜索排名。 未来我们争的,可能是:AI 的答案。 如果用户不再点击网页,而是直接问 AI:“哪个品牌好?” 那企业最希望发生的事情就是:AI 的回答里出现自己的名字。 于是,一个新的衍生产业开始出现:GEO优化。 简单理解,它就是专门帮企业优化 AI 信息曝光的服务。 目前市场上的GEO服务,大致可以分为三类。 第一类:内容型 这是最常见的一种方式。逻辑很简单:生产大量结构化内容。 比如:行业科普文章、产品问答、技术解释、场景案例 这些内容通常会写成一种特别适合 AI 理解的结构:问题 + 回答。 比如:“什么是某某技术?”“某某产品有什么优势?” 因为这种结构特别容易被 AI 抓取。 所以很多GEO 公司,其实本质上就是:AI 内容工厂。 第二类:媒体型 相比普通网页,AI 在生成答案时,其实更喜欢引用:新闻媒体、行业平台、专业机构。 因为这些来源看起来更权威。所以有一些 GEO服务,其实更接近公关传播。 比如:媒体报道、行业采访、专家观点、技术解读。 当这些内容出现在媒体上之后, AI 在回答问题时,就更有可能引用它们。 第三类:数据型 AI 其实非常喜欢引用数据。 比如:行业报告、研究数据、白皮书、统计信息。 如果一个公司发布了很多研究报告,AI 在回答行业问题时,就很容易把这些数据当作参考来源。 所以很多企业现在开始发布各种:年度报告、趋势报告、技术白皮书。其实背后也有 G E O 的逻辑。 当一个新的流量入口出现时,一定会有人想办法操控它。 于是,GEO从一些灰色操作开始出现。 某些机构开始批量生成夸大文章、制造大量虚假评测、批量发布负面信息等等。这些行为表面上看也是G E O。 但实际上已经变成了信息操控。 通过不断向互联网 定向“喂养”内容, 让 AI 学到某种特定的叙事。 最终的结果就是当用户提问时,AI 很可能会给出他们想要的答案。 这就是所谓的GEO投毒。 很多人听到这里可能会觉得:这不就是换一种方式做广告吗?其实不是。 广告的问题是:用户知道你在广告。 但 GEO 投毒的问题是:用户以为 AI 在说真话。 这带来了三个风险。 第一,是AI 的可信度下降。 AI 最大的价值,就是帮助用户快速理解复杂信息。但如果用户逐渐发现:AI 的答案其实是被操控的, 那 AI 的信任基础就会被削弱。 第二,是品牌攻击。GEO 不仅可以推广品牌,也可以 制造负面信息。如果有人批量发布负面内容, 并让这些内容成为 AI 的参考来源,当用户搜索某个品牌时,AI 可能就会帮你 传播负面。 第三,是互联网信息污染。 过去几年,大家已经在讨论一个问题:互联网正在被 内容农场 填满。而 AI 的出现,让内容农场的效率更高了。 如果没有约束,未来互联网可能会出现大量:只为 AI 生成,而不是为人类阅读的内容。 其实从某种程度上说,GEO 的发展,很像当年的 SEO。 在搜索引擎刚兴起的时候,SEO 也经历过一段非常混乱的时期。 比如关键词堆砌、内容农场、黑帽优化。但随着算法升级,真正能够长期留下来的,还是高质量内容。 G E O 其实也是一样。真正有效的 GEO,并不是短时间制造大量内容,而是一种长期的信息建设。 企业想要正确地做好GEO,本质上离不开三件事。 第一:建立权威信息源。如果企业拥有完整的公开知识体系,AI 在抓取信息时,就更容易引用它。 第二:被高质量媒体引用。AI 在生成答案时,通常更信任媒体和专业平台。 第三:做结构化内容。AI 特别容易理解问答内容、概念解释、行业科普。 这些内容既对用户有价值,也更容易被 AI 提取。 315 曝光的GEO投毒,其实只是一个开始。 它提醒我们一件事当 AI 成为信息入口之后,品牌竞争正在进入一个新的阶段。 过去企业争夺的是搜索排名。未来企业争夺的是AI 的答案。 当越来越多的人开始直接向 AI 提问,一个新的问题也随之出现:AI 是怎么看你的? 而这个问题,很可能会决定很多企业未来的品牌位置。
01.2025年AI产品赚钱了吗?2025年被称作「AI应用元年」 大家都在喊:风口来了。AI颠覆未来,商业前景似乎一片光明! 然而,在这场声势浩大的淘金热中,一个最根本的问题却常常被喧嚣所掩盖: 一年过去了,谁在靠AI赚钱? * 有人说AI时代和移动互联网时代完全不同,AI产品越好用,亏钱越多。 * 有人说AI公司几乎不盈利,「卖铲子」的AI自媒体却挣得盆满钵满。 * 真相到底是什么? 本期节目,我们邀请到两位身处一线、日夜奋战的AI创业者进了深度对谈,他们带着伤疤和成果而来: 一位是00后创业者范国豪,他曾因高昂的算力成本被迫关停了拥有10多万用户的产品; 另一位是趣丸千音产品与商业化负责人邢瑞琪,她成功让产品从交付工具到交付结果,逐渐探索商业化路径。 如果你也关心:AI 离赚钱还有多远?现在是不是一个好时机? 希望这一期,能给你一些更接近真相的答案。 主持人|张怡,Tensor Studio投资经理 嘉宾|范国豪,01Agent创始人,wteam成员CEO 嘉宾|邢瑞琪,趣丸千音产品及商业化负责人 时间线 02:35 AI产品用户付费意愿现状及改变 06:33 AI时代和移动互联网时代商业化完全不同 14:32 AI产品不适合“规模换收入”,创业者更有机会 18:04 通用大模型VS垂类模型,最终向哪边倾斜 25:02 大厂2025年的AI商业化路径走得顺利吗? 28:14 当下AI产品存在哪些变现模式