微信公众号订阅日报（2026-10-16）：14 账号更新 61 篇，Meta 开源 816B 模型两台 Mac 就能跑、可灵 4.0 上线 30 秒一镜到底

一、发文统计

二、前一天文章内容汇总

AI 产品与应用

1. 可灵 4.0 在 10 月 15 日晚全量上线，单次原生生成拉到 30 秒，官方把它定位成「一个完整的场景单元」而不是拼接素材。参考能力这次给得很足：单次任务最多 15 项素材（图片 10 张、视频 5 段合计不超 30 秒、主体 7 个），关键帧最多 10 张，输入文本上限提到 8000 tokens；输出端支持 21:9 宽画幅、1080p 与 4K 的 10-bit HDR 以及双声道。面向高频试错的 Flash 版本负责 3–20 秒的 720p 快速草稿，创意复刻与精准编辑用来替换人物、商品与背景，API 也将在近期上线。按积分换算，1080P 一条 30 秒约 16 元，720P 约 9 元。（机器之心、量子位、硅星人 Pro、数字生命卡兹克）1234
   💡 创业启发：视频模型的竞争已经落到「改第几轮」上——能不能低成本反复重做同一个镜头，比一次性出片更能决定专业创作者会不会长期留下。
2. OpenAI 官宣把计算机使用能力全面引入 Chrome：Chat 模式可以跨标签页收集信息，Work 模式在用户授权后直接操作网页——发消息、填表、下载文件，连成堆的标签页也能交给它分组整理。底层是 Computer Use 架构，侧边栏与客户端对话打通，接上用户已经登录的网页、手头的资料，AI 就有机会顺着人正在推进的事情继续往下做。官方演示的场景包括比价三款沙发、汇总几家供应商报价、按简报自动填报名表。文章把它读作 OpenAI 在抢谷歌的浏览器入口：浏览器从「人找信息」的工位，变成「AI 执行任务」的工位。（新智元）5
3. Karpo 创始人 Leah 在访谈里把 Personal AI 的竞争线往前挪了一格：Karpo 不做任务执行，而是要在用户只有一种模糊感受、还没形成需求时先接住意图，再替他组织供给。Leah 是 98 年的豆包早期团队成员，另外两位联创分别来自豆包、TikTok 与阶跃；公司累计融资数千万美元（高瓴创投、蓝驰创投等）。数据上，50%–60% 的用户主要需求是探索、社交与享受生活，约 20% 是照顾家庭、10% 是自我提升；核心用户每月被促成的交易额平均 500–600 美元（最高两三千），其中餐饮约 40%、演出与展览 30%、旅行 20%。（Founder Park）6
   💡 创业启发：通用的入口之争大厂一定赢，创业公司能守的是「用户还没开口的那一段」；谁先积累把模糊意图具象化的数据，谁就替别人拦下了一次分发。
4. 一个没有官方认证的个人账号，用 AI 拼出一个 K-Pop 女团 BABYQUEEN：10 月 13 日以成员 Mity 的口吻发公告称「怀孕退团」，一天后就宣布四人团回归，新单《Next Level》与 aespa 同名、出道曲《BangBang》与 IVE 同名，MV 直接套用原版。创作者承认整个故事是虚构、理由选得不妥。文章把它和虚拟网红 Lil Miquela 2025 年那场「白血病」公益叙事并置：没有身体的角色被写上身体的遭遇。同一周，B 站「AI 偶像出道季」收到近万个投稿，抖音《12 星练赛》热度累计过亿；监管侧，《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》已于 7 月 15 日施行。（36 氪、硅星人 Pro）78
   💡 创业启发：AI 让人人都能造星，成本低到可以随时重开；真正稀缺的是叙事信用——用争议剧本换来的流量记不进品牌资产，只记进负债。
5. 开发者 Sac 用 16 天把《小王子》做成了可以走进去的 3D 剧情游戏《The Little Prince: Across the Stars》：Opus 5.5 负责写代码与整合，Tripo 生成 3D 模型，Blender 做后续调整，书中每颗星球都成了可探索场景，官网提供 8 种语言、需要支持 WebGPU 的浏览器。作品 10 月 13 日公开后，玩家很快报出 Bug——完成浇花任务后 W、S 与 A、D 的方向会反转。Sac 表示后续会开源整个项目并公开制作流程。（新智元）9
6. Agnes 在 10 月 14–16 日做了全球首次 TTT 模型直播。王者荣耀里，Agnes 3.0 Pro 当教练复盘整局、3.0 Flash 当指挥约每 30 秒重新规划、五个英雄各由一个 Jev 约每 2 秒判断下一步，战术代码每秒执行 5 次；1v1 阶段 AI 提出的 111 个战术修改方案只有 4 个通过验证，胜率却从 3% 升到 90%，3v3 从连续 192 场不胜打到 60%。机械臂在 MuJoCo 仿真里三个阶段成功率约 30%、70%、90%；蛋白质实验把预测置信度从 97.158 推到 97.179。它想做到的迭代周期是 30 分钟一轮。（Z Potentials）10
   💡 创业启发：不动模型权重、只改 Harness 与经验筛选，同一套模型也能把胜率抬起来——对应用团队来说，这比等下一代模型便宜，也快。

大模型与模型动态

7. Meta 开源 Muse Spark Open，官方称它是「美国迄今最强的开源权重模型」：总参数 8160 亿、激活 420 亿、100 万 Token 上下文、原生多模态，主打编码与智能体任务，权重走 Muse Model License（连续 12 个月营收超 2000 万美元的服务商需另行签约）。最特别的是部署方式——两台 M5 Ultra 的 Mac Studio（各 512GB 统一内存、1.2TB/s 带宽）就能本地运行，四台集群每秒出 36 个以上 Token，Meta 与苹果新 CEO John Ternus 为此合作了数月。它并非全面领先：MCP-Atlas 89.2、JobBench 61.8 略高于 GLM-5.3，但 OSWorld Verified 80.4、Terminal-Bench 2.1 76.4、DeepSWE 1.1 60 都输给 Kimi K3（84.8、85.0、68）。（机器之心、新智元、量子位）111213
   💡 创业启发：当八千亿参数的模型在两台桌面机上就能跑，私有化部署第一次成了价格可算的产品选项；做内容与工具的平台，可以重新估一遍「数据不出内网」值多少钱。
8. Anthropic 把 Opus 5.5 的极速模式结束研究预览、取消等待名单，向全体开发者开放。极速模式用的是与标准版完全相同的权重，只优化 API 与推理配置，输出速度提升 2.5 倍；价格反而更低——极速版每百万 Token 输入 8 美元、输出 40 美元，Opus 5 与 4.8 的极速版还是 10/50 美元。API 加一个 speed:"fast"、Claude Code 里敲 /fast 即可开启；它拥有独立限流池，撞上限会自动平滑回退到标准速度，企业可用 fastModePerSessionOptIn 让极速模式默认关闭。同期上线的还有「空闲压缩」：上下文达 20 万 Token、连续闲置约 54 分钟时自动把会话压成摘要。（新智元）14
9. Claude Fable 5.5 出现在微软 Azure East US 2 的模型目录里，状态已是「正式可用」。泄露的规格是 100 万 Token 上下文、12.8 万 Token 最大输出、每百万 Token 输入 10 美元、输出 50 美元——比 Opus 5.5 极速版还贵一档。比发布时间更值得记的是它可能的来路：Anthropic 工程博客称公司 5 月平均每天合并约 2500 个代码变更，9 月已经超过 3 万个，四个月涨了 12 倍，卡住流程的不再是写代码，而是为人设计的 Git 与 CI。（新智元）15
10. 距离上一版只隔 10 天，StartLux 又发布了 StartLux-Decision。Instant 版覆盖 0.8B 到 27B，AutoThink 版提供 4B、9B、27B；在 Decision Index 0.3 上，27B-AutoThink 拿到 73.37 分，而 Jev 托管版是 57.96、Perplexity Decider 62.25、Cloudflare Clef 61.71，连 4B 的 Instant 都有 67.88。团队新提出的 RLCD² 不只看答案对错，而是衡量「想过之后决策概率分布有没有变好」，并惩罚冗长推理：9B AutoThink 的推理正常终止率从 45.9% 升到 93.9%，平均推理长度从 2494 降到 868 Token。自建的 DecisionPivot 用成对对照出题，27B-AutoThink 成对准确率 86.9%，Jev 只有 31.0%。（新智元）16
11. 南京大学人工智能学院孵化的南芥智能发布技术报告《Toward Collective Model Intelligence》，把「模型本身」当成算力、算法、数据之外的第四要素。它的平台已收录 484 个模型，由 Mio 按任务需求与预算挑模型：在九个公开 benchmark 上，Mio 1.0 Lite 平均 77.15/100 拿下第一，平均每请求成本 0.06 元全场最低——比分数次高的 GPT-6.1 Sol 高 6.35 分、成本低 94.0%；GPQA Diamond 95.96%、IFBench 92.00%、AutomationBench 53.83% 均为第一。核心成员来自 LAMDA 实验室、师从周志华院士，公司已完成近亿元首轮融资。（机器之心）17
    💡 创业启发：模型越多，「选模型」本身就越像一门生意；不训模型、只做「模型电网」的中立位置，恰恰是模型厂商不方便占的那一格。
12. 2022 年清华特等奖学金得主吴海旭已经开启世界模型创业，公司名为物原科技，已融资三轮、估值 6 亿美元，投资方包括蚂蚁、美团、达晨财智与星连。他本科与博士都在清华软件学院（导师龙明盛），2025 年起在 MIT CSAIL 做博士后（导师 Wojciech Matusik），谷歌学术被引 29611 次。他今年的代表作 GeoPT 用合成动力学把静态几何「提升」到动态空间，让模型在无标签数据上学习粒子轨迹演化，作者里还有何恺明；物原科技的技术方向一定程度上延续了这条路线。（量子位）18

AI 学术研究

13. OpenAI 机制可解释性研究先驱 Nick Cammarata 发了一篇需要读 65 分钟的长文《Neural Networks Are Already Clean》，亲手推翻自己十年前参与确立的结论。那个著名的「猫脸与汽车」神经元其实检测的是 V 形，负极是圆形；当年误读的根源是特征可视化会「奖励作弊」，优化掉进了 ImageNet 的数据集偏差。新结论是：在 Qwen3-32B 上约 90% 的神经元正负两极各有一项主要工作、只有 2%–4% 尚未理解，团队还做出了 Kimi K3 上首个万亿参数模型的归因图。Google DeepMind 的 Neel Nanda 随即反驳，称双方说的「叠加」根本不是一回事。（新智元、机器之心、AI 科技评论）192021
14. 厦门大学 ASC 实验室的 FlowMAS 被 NeurIPS 2026 录用，它把「怎么给多智能体排兵布阵」变成了可学习的问题：用生成流网络（GFlowNet）直接生成工作流拓扑，再配两件武器——好奇心驱动模块给没见过的结构发奖励，信息引导模块用部分信息分解奖励「1+1>2」的协同信息、用 Gram 矩阵谱熵检查信息在各条通路上是否分布均匀。六个基准 × 三种底座上，FlowMAS 比手工设计平均高 8.17 分、比现有自动化方法高 6.12 分；HumanEval 上 AFlow 的推理 Token 消耗是它的 15 倍以上，精度反而低 4.5 个点。（机器之心）22
15. 普林斯顿、得州大学奥斯汀分校、多伦多大学、NVIDIA 与智元联合提出 WorldOracle，用同一段动作对应的真实执行记录当参照，检验世界模型到底是在预测未来，还是在「脑补」一个成功结局。首批评测 7 种模型暴露两类问题：机械臂轨迹预测得准，物体位置却可能偏——IRASim 机械臂 78.8 分、物体只有 29.1 分；预测时间拉长后退化明显，DreamDojo 从 50.56 掉到 27.08，GE-Sim 2.0 从 73.86 掉到 63.33。平台 10 月 16 日起向开发者开放，四项指标与人类判断的一致率为 88.1%–93.2%。（机器之心）23
16. 苹果与 CMU 提出 SSR，把智能体每一步的「自由形式思考」换成从 6 条预定义推理选项里做选择题——不确定图中实体就以图搜图，需要细节就裁剪放大。所有选项共享同一份 KV cache、可以并行打分，整个推理过程不再自回归生成新 Token。在 7 个多模态搜索 benchmark 上，每轮推理延迟降低 90% 以上、每题总延迟降 28%–54%，4B 模型平均成功率 61.37%、2B 达 51.26%；p95 推理延迟只有 0.07 秒（基线 0.8–1.9 秒）。一个对照很直观：4B 模型自由思考花了 1821.92 毫秒还认错了建筑，SSR 只用 32.66 毫秒就选对了动作。（机器之心）24
17. 清华大学与北京邮电大学给离散扩散视觉语言模型（dVLM）做了一次压力测试。自回归模型的视觉信息近似一次性注入，而 dVLM 每一轮去噪都会重新读取图像，团队把这叫跨步条件传播，并据此设计了白盒攻击 DIVA（论文被 EMNLP'26 收录）。在 HADES 基准上，DIVA 让 LLaDA-V、MMaDA、LLaDA2.0-Uni 的攻击成功率分别达到 58.80%、67.73%、69.07%，在留出分布 VLSBench 上 MMaDA 仍有 74.16%；消融显示主要增益来自「同时优化多个去噪状态」，而不是噪声更大。（新智元）25
18. 在 10 月 9 日的 GAIR Live 第 033 期圆桌上，浙大况琨、广东工大蔡瑞初与北大李昊轩讨论大模型到底懂不懂因果。李昊轩的实验给出一个直接证据：用 Prompt 让大模型做因果发现，遮蔽变量名与保留变量名，结果差别很大，说明模型高度依赖名称携带的世界知识，并不完全是从数据里发现关系。三人把结论落在一句话上：关联是认识世界，因果是改变世界——Agent 要执行动作、要能解释「我为什么这么做」，就绕不开干预与反事实；内插靠数据，外推还得靠因果。（AI 科技评论）26
19. AIPOCH 开源了 AI 科研工作台 Open-Science（Apache 2.0）和一种叫 .science 的软件包格式：把研究会话、文件版本、计算记录与审查证据打包交付，接收方导入后以只读方式查看，要接着做就派生一个可写副本。预印本作者来自全球 76 家机构（复旦附属中山医院、北大、上海交大、商汤等），格式兼容 RO-Crate。案例里，一个胶质母细胞瘤试验队列分析被离线重算：93 条候选排除 13 条、纳入 80 条，重新生成的两张结果表与包内版本逐字节一致。（量子位）27
    💡 创业启发：AI 让做研究变便宜，却让「这个结果出自哪一版、过了哪次审查」变贵；把过程当成可交付资产打包，可能是智能体时代最容易被忽略的一块基础设施。

具身智能与机器人

20. Sharpa 学术负责人张凯峰把灵巧操作的数据难题讲得很清楚：视频记录手怎么动，却不记录用了多大力，而拧瓶盖、削苹果的成败恰恰取决于接触之后的几毫米。Sharpa 给出三条线——用 22 自由度外骨骼手套加指尖触觉采集人类操作（UVTA 在五个接触密集任务上平均成功率 70%，对照方法 T-Rex 只有 29%；人类演示从 0 加到 1000 条时成功率从 0% 升到 84%）；把「运动」与「交互」拆开，接触交给约 100 Hz 的底层（MoDE-VLA 让削苹果成功率从 0% 到 30%、削皮完成度从 8% 到 73%）；以触觉为跨本体锚点（FTP-1 在约 3000 小时、21 种传感器数据上预训练，未见过的传感器配置成功率提升 31%）。它判断单刚体类人灵巧操作有望在 3 到 6 个月内突破。（机器之心）28
21. 浙江大学 ZJU3DV 团队联合深圳大学、灵知机器人做了 SuperNav：把 Coding Agent 直接放进物理世界，用「Pixel Goal（在画面里指一个位置）＋底层运动」解耦，让智能体只管搜索方向、目标辨认与任务进度，具体怎么走交给执行器。团队 6 月第一次把 Kimi Code 接进 Habitat-GS 时，一条简单指令要跑几个小时，问题就出在 WASD 级别的微操太耗回合。系统在 Habitat-GS、AI2-THOR、HM3D 上跑过数千条任务，并部署到宇树 Go2：能找到篮球，能先找打印机再找垃圾桶，遇到死路会自己换通道。代码已开源。（AI 科技评论）29
22. 清华长聘副教授丁文伯领衔的 Xspark AI（无界智航）完成新一轮融资、累计数亿元，并发布原生触觉多模态模型 Spark-0：不把触觉当外挂输入，而是在预训练阶段就把触觉内建进模型，训练时当「老师」引导视觉定位接触点，运行时当「反馈」把压力变化送进动作专家。配套的 HumanTouch 采了 1000 小时人类全手触觉数据（100 多类任务、32 名操作者、每手 360 个触点）。在 SparkArena 仿真、真机与跨本体 Ego Humanoid 三项基准上，Spark-0 全面超过 π0.5、GR00T 等 11 个模型：真机五项任务平均成功率 52%，是最强基线的 2.4 倍；只用触觉预训练、运行时完全不开触觉并换一具本体，成功率也从 52.5% 升到 71.7%。（Z Potentials）30
    💡 创业启发：把一种模态从「后置拼装」改成「原生内建」，收益会超出这一模态本身——触觉预训练在不启用触觉时仍然提高成功率，说明数据在改造表征，而这种收益买不到。
23. 四川具身人形机器人科技（EIR）完成超 1 亿元 Pre-A 轮融资，与本轮人形机器人中试熟化项目协同，形成四川省、市、县三级国资联动。资金投向是人形机器人「爱湫」的迭代、万台级生产基地与销售体系；爱湫售价 9.8 万元起，用 3D 超短焦投影做面部表情，主张把情感陪伴当成「Emotion Native」做进软硬件设计。公司核心团队来自电子科技大学，自建 EIR HARNESS 编排感知、交互、记忆、导航与运动；爱湫、天巡四足、天行者人形三条产品线已进入批量交付，德阳凯州新城量产基地预计 2026 年年底投产。（量子位）31
24. 皮克斯最新的 3D 渲染教程致谢了一家中国公司：禾赛的 Kosmo 为 RenderMan 提供 3D 场景扫描方案，皮克斯总部 Steve Jobs 大楼前的台灯与小球用 Kosmo 采集只要 10–20 分钟，数据以 USD 格式直接进入工作环境。Kosmo One 把定制激光雷达、最高 8K 影像、一英寸大底 CMOS 与高精度 IMU 做微秒级同步与出厂标定，云端 KSC 再输出 3D 高斯泼溅、mesh、depth 三种同源数据，并做 AIGC 补全与语义分割。文章把它读作物理 AI 的数据入口——游戏科学做《黑神话·悟空》时就曾用禾赛激光雷达采集古建筑。（量子位）32
    💡 创业启发：真实世界数据正在从「各团队自己手搓采集设备」变成可采购的标准化资产；谁把采集、标定、重建这条链做成开箱即用，谁就卡住了物理 AI 的上游。
25. 浙江深辰凯动的羽毛球机器人在 2025 年 12 月 22 日完成 1452 拍连续人机对打，拿到吉尼斯世界纪录「移动机器人连续羽毛球回球次数最多」。它约 0.5 毫秒识别来球、挥拍速度每秒 30 米、扣杀时速超 250 公里，团队称本体、运控、视觉与算法均已全栈自研，另有 100 余项国内外专利。这支团队 2022 年在 ICCPS 发表世界首款能同时打乒乓球、网球与羽毛球的自主机器人，2025 年 ICRA 论文里对真人连续对打成功率 90.7%。公司 2025 年 3 月成立，由上市公司大千生态与宣东教授团队联合发起，波士顿动力前首席战略官 Marc Theermann 公开点评了这段演示。（量子位）33

AI 基础设施

26. 千问公开了 Agent 训练框架 QwenGyre。超长程任务里，有的 AI 半小时交卷、有的死磕四小时，传统 Colocate 模式必须等最慢的一个，异步分离又让训练卡饿肚子。QwenGyre 把集群切成可独立切换角色的 Cell，用水位线监控在推理需求下滑时就地转训，切换平均只要 8.52 秒（切回 3.46 秒）；轨迹侧把分叉的轨迹树压成前缀树共享，再给超时任务打「过程分」。结果是 48 步强化学习训练从 Async 的 134.55 小时降到 75.42 小时，省下将近 60 小时；Qwen 3.8 2.4T 在 NL2RepoBench 上的代码通过率从 52.48% 升到 58.54%。（量子位）34
    💡 创业启发：Agent 训练的瓶颈已经从模型移到了「谁来等谁」；把被浪费的算力重新抠出来，是眼下最便宜的一次能力升级。
27. 清华 MADSys 实验室与趋境科技提出 KTransformers-FineTune（KT-FT），并接入 LlamaFactory。它的判断很直接：MoE 的稀疏计算太快，快到用计算掩盖权重搬运来不及——1B 个 BF16 参数的前向与反向共需传 4GB 数据，哪怕跑到 PCIe 5.0 ×16 的理论峰值也要 62.5 毫秒，而 RTX 5090 算完只要 2.8 毫秒。于是它让 CPU 用 AVX-512/AMX 直接算专家、GPU 只管注意力，再配合语义感知的主动布局引擎与动态线程调度。标准 LoRA 微调吞吐达到卸载基线的 2.5 到 21.2 倍；海信借此把下游适配的模型从 30B 扩到 397B，用 8 张 RTX 4090 把端到端耗时从 22.4 小时压到 14.3 小时。（机器之心）35
28. 港科大周子杰团队与华为 2012 实验室理论部提出 BalanceRoute（NeurIPS 2026），要解决一个反直觉的现象：卡加得越多，吞吐涨得越慢。原因是预填充—解码分离的部署里解码要齐步走，请求数相同的一组也可能因为 KV 缓存量不同，让较轻的一组空等。团队用数学建模把同步等待写成负载不均衡指标，再把「哪些请求会在预测窗口内结束」变成在线路由决策。在 96 张昇腾 910C 上跑 DeepSeek-V3 671B，解码吞吐比各数据集最强的基线再提升 15.4% 与 14.5%，单轮调度中位耗时 1.20 毫秒、P99 2.77 毫秒。该方法已部署在双方共建的 MaaS 系统 MathBot-Pie。（机器之心）36
29. Sail Research 创始人 Neil Movva 在一期播客里讲了「把 Token 便宜 10 倍」的生意。他在英伟达亲历 Tensor Core 随 Volta 上芯，之后到 Together AI 从零组建内核团队，2025 年年底创办 Sail，半年后以 4.5 亿美元估值完成 8000 万美元种子轮与 A 轮。他的赌注是 Agent 推理的未来属于长周期任务——今年年底后台任务与实时任务各占一半，之后会是 9:1。为此他做的是「拾荒者策略」：不抢最贵的芯片和最稳的电，专挑别人看不上的算力与风光电，1 兆瓦的推理集群用 8 个冰箱大小的机架就能装下，甚至接受可用性只有 95% 的数据中心。（十字路口 Crossing）37
    💡 创业启发：当用户不再盯着屏幕等答案，延迟就不再是首要指标；围绕「吞吐优先、允许故障」重建整套服务，是把单位 Token 成本压下去的一条现实路径。

AI 公司动态与商业观点

30. 黄仁勋第三次做客 Bg2 Pod，用三个小时回答了「AI 到底撑不撑得起资本开支」。他把英伟达的算力需求拆成三块：与 AI 无关的基础计算占约三分之一（年增 30%–40%），AI 实验室合计约四分之一到三成，剩下三分之一是数以千计的新创公司。他的结论是不必把任何一家实验室的收入外推到几万亿美元；到本十年末，基础设施年投入会在 3 到 4 万亿美元之间、其中算力约 1.5 万亿。谈到安全，他说对齐是永远的问题，所以要从零信任起步、先给最小权限，监控还必须是系统之外的（out-of-band）。（深思圈）38
31. 曾经估值 50 亿美元的 Character.AI 于 10 月 12 日在美国特拉华州法院提交第 11 章重组申请。迪士尼提前达成底价竞购协议：2000 万美元买走部分知识产权的非独占永久许可，再用一批前员工提供过渡技术服务——公司主体、App 与用户资产都不在标的里。它的财务结构一直很紧：订阅每月 9.99 美元，2023 到 2025 年收入约 1520 万、3220 万、5000 万美元，而月活长期在 2000 万量级，摊到每个用户一年约 2.5 美元。2024 年 8 月谷歌以约 27 亿美元获得技术许可并把核心团队接回 DeepMind，此后它放弃了自研大模型。（36 氪）39
    💡 创业启发：用户规模和收入规模可以长期脱钩——如果每个活跃用户都在消耗昂贵推理却几乎不付费，增长本身就是在加速烧钱；这类产品的生死线从来不是热度，而是单位经济模型。
32. 从字节跳动分拆出来的 AI 制药业务 Anew Labs（新生实验室）完成首轮独立融资，总额 2.9 亿美元（约 20 亿元人民币），投后估值 15 亿美元（约 100 亿元），按公开披露口径是今年国内 AI 制药领域最大一笔。红杉中国、IDG 资本、高瓴创投、五源、高榕、春华等机构参与，中国生物制药等产业资本也在列，字节保留 56% 股份。它的前身是字节 Seed 旗下的 AI4S 药物发现团队，代表作有生物分子结构预测模型 Protenix、SeedFold 与蛋白质结合剂设计模型 PXDesign、SeedProteo。行业侧，国内 164 家 AI 制药企业已有 117 家获得投资，今年截至 9 月融资额超 157 亿元。（36 氪）40
33. Anthropic 向参与其 IPO 的潜在投资者披露，公司第三季度营收达到 168 亿美元，环比增长约 45%，是 2025 年全年营收的 3.6 倍多。增速比第二季度放缓——当时 Claude Code 的需求推动营收环比增长超过 140%。公司同时表示，截至最近一个季度，今年调整后营业利润率为 11%（不含股票薪酬等主要成本）。（Z Potentials）41
34. 沃顿商学院与 GBK Collective 调查了 1400 名来自千人以上、年营收超 5000 万美元公司的美国员工，发现企业衡量 AI 回报的方式仍然偏保守：40% 的管理者用「每位员工节省的工时」衡量，37% 追踪 AI 减少了多少错误，只有约 27% 追踪 AI 带来的收入；44% 认为未来一到两年 AI 的主要作用是提效，只有 8% 认为是推动新增收入或新产品。约 80% 表示获得了正向回报，但只有 28% 说「强劲正向」。一个亮点是 45% 的公司今年计划投入 AI 1000 万美元以上，2025 年这个比例是 39%。（Z Potentials）42
    💡 创业启发：企业现在买单的是「省了多少工时」，但预算能否继续涨，取决于能不能证明「多赚了多少钱」；把产品价值锚定在收入侧，是越过下一道坎的必经之路。
35. 68 岁的亚马逊 CTO Werner Vogels 在深圳的一次交流里讲了他对企业用 AI 的看法。他的开场就反常识：恐惧是非常糟糕的决策方式，企业不会因为今天没用上 AI 就倒闭。他讲了 2004 年那次持续 12 小时、损失数百万美元的数据库故障——事后调查发现约 70% 的关系型数据库场景其实只需要键值访问，这才有了 Dynamo。落到 Agent 上，他要求权限提前写清楚（比如每天不能花超过 100 美元），并给出那句「你构建它，你就对它负责」。他还提醒团队留意验证债：AI 生成的代码里，有些部分还没被验证过。（量子位）43
    💡 创业启发：Agent 要进入真实业务，缺的不是演示效果，而是权限边界、异常处理与「谁来验证」；把这些做成产品的一部分，比多接两个工具更能换来企业签单。
36. 10 月 9 日至 15 日国内共发生 181 起融资、已披露总额约 221.5 亿元，硬件以 71 笔居首，AI 领域最大一笔是无问芯穹的 23 亿元 C 轮。其余值得记的几条：星尘智能 B 轮约 10 亿元、投后估值 150 亿元；庞伯特（AI 运动机器人）B 轮数亿元，全球用户超 30 万、累计发球超 20 亿次，9 月成为澳网官方合作伙伴；做两相液冷的冷泉拿到数千万元天使轮；鲲为科技近 4 亿元 B 轮，是全球唯一实现非侵入超声穿颅高分辨大脑成像的企业；前沿类脑中心天使轮 2.5 亿元，孤独症辅助诊断准确率 91.67%。（36 氪 Pro）44

非 AI 商业与宏观

37. 当地时间 10 月 16 日，新一代特斯拉 Roadster 在 SpaceX 位于得州的火箭试验场首发。它能倒挂、能起飞，靠的不是螺旋桨而是两套系统：底盘风扇抽吸最多产生 2G 吸附力，尾部与车身四周的冷气推进器用 SpaceX 猎鹰 9 号的 COPV 气瓶，总容积 600 升、约 250 公斤空气、10 个喷嘴，压缩空气还能自己补充。现场实测 0–60 英里/小时 0.81 秒（因场地太短提前收油），三个版本分别是 Performance（不到 1.6 秒、预订金 5 万美元）、Thrust（不到 0.9 秒、25 万美元）与单座 Rocket（不到 0.59 秒、仅限受邀、未获准上公路），续航超 300 英里，2028 年量产。马斯克在台上引用彼得·蒂尔那句「我们想要一辆会飞的汽车，得到的却是 140 个字符」，并补了一句「现在不是了」。（36 氪、AGENT 橘）4546
38. 法国的财政状况被日经中文网形容为新的「欧洲病人」。2027 年度预算案提出把财政赤字控制在 GDP 的 5% 以内，但市场怀疑削减支出的有效性：法国 10 年期国债收益率已接近 5%、逼近 24 年新高，并且超过西班牙和意大利。截至 6 月底，法国公共债务余额占 GDP 达 119%、创 1946 年以来最高，是欧盟 60% 上限的近两倍。10 月 2 日法国与德国 10 年期国债利差一度扩大到约 1.50%；2027 年春季总统选举民调里，主张降低退休年龄的勒庞与呼吁债务重新谈判的梅朗雄分列前二。（36 氪）47
39. 「高蛋白饮食」成了年轻人最新的饮食潮流，也带来了新的焦虑：吃饭先算蛋白克数，零食先翻配料表，食物被分成「高蛋白」和「其他」两类。健身圈流传的标准是每公斤体重 1.6 到 2.2 克；超市货架上，蛋白棒、蛋白奶、蛋白薯片、蛋白小面包只要贴上「高蛋白」就能理直气壮地溢价。文章给的反例同样具体：多余的蛋白不会自动变成肌肉，反而会带来胀气、便秘与肾脏代谢负担，而不少高蛋白零食的配料表里油脂和糖一点没少。（36 氪）48
40. 36 氪独家获悉，宁德时代乘用车体系调整：换电业务负责人、时代电服 CEO 杨峻将兼任市场体系联席总裁，原联席总裁韩伟回归商用车；国内乘用车业务副总裁王慧所负责的业务由乘用车 CTO 高焕接棒，王慧同样回归商用车。调整背后有两重考虑：一是重新梳理乘用车的商务策略——公司 2026 年一季度国内市占率回到 50.1%，但车企推动多元采购的意愿反而更强，理想 8 月已退出其前 5 客户名单，小米「龙甲电池」的合作方里也没有宁德时代；二是把电池销售与换电业务打通，巧克力换电站 2026 年 6 月底已达 2000 座、覆盖 180 座城市，部分车型约 99 秒完成换电。（36 氪）49
41. 《自然-通讯》上一项覆盖近 79 万成年人的研究显示，中国人的空腹血糖在悄悄升高：2018 年 25 岁以上男性平均空腹血糖为 5.9mmol/L（2010 年为 5.7），女性 5.8（5.6），北京男性更达到 6.28mmol/L。风险落在心血管上——2018 年估计有 49.86 万例由高空腹血糖引起的心血管疾病死亡，比 2010 年多出近 15 万例、增幅超 40%。地域差异很大：黑龙江每十万人 75.18 人、辽宁 62.59、吉林 61.83，东三省包揽前三；上海则从 2010 年的 3720 人涨到 9070 人，增速 143.77%，是唯一增速破百的省份。（36 氪）50
42. 「中产三件套」兜兜转转还是安踏。安踏 2025 年集团营收 802.19 亿元、首次突破 800 亿、同比增长 13.3%，连续 12 年正增长，拿下中国运动鞋服 21.8% 的份额，规模约等于 1.9 个耐克中国、2.8 个阿迪达斯中国。撑住多品牌矩阵的是几笔收购：斐乐 2025 年收入 284.69 亿元、占比 35.5%；迪桑特流水首次突破 100 亿元；随亚玛芬被收购的萨洛蒙 2025 年销售额首破 20 亿美元。隐忧同样清楚：主品牌 2025 年收入仅增 3.7%、门店净减 64 家至 9855 家，2026 年二季度「其他品牌」的增速已从 40%–45% 回落到 25%–30%。（36 氪）51
43. 一笔 80 亿美元的频谱交易，让美国三大电信运营商在本世纪最黑的一天里合计蒸发约 600 亿美元：T-Mobile 跌 13.27%（2013 年上市以来最差单日）、AT&T 跌 9.81%、Verizon 跌 8.75%。买方是 SpaceX——2026 年 8 月 Grain Management 刚以 29 亿美元从 T-Mobile 手里买下这批频谱，两个月后以 80 亿美元转手，交易包含全美 800MHz 低频段、最高 14MHz 配对频谱；FCC 同周批准其第二代直连星座，最多 15000 颗卫星。有趣的是铁塔公司在同一天暴涨：Crown Castle 涨超 15%、American Tower 涨近 8%，合计多出约 110 亿美元市值——卫星最终还是要租地面站址。（36 氪）52
44. 韩剧《中头奖还是要上班》被用来解剖韩国劳动力市场。男主孔恩泰中了 19 亿韩元头奖、扣税后实领 13 亿（约 640 万元人民币），却没有辞职，只是从此敢在会议室里发火。剧外的数据更冷：韩国保健社会研究院 2019 年的调查里，八成韩国人认为成功要靠生在富裕家庭，超六成认为只有通过腐败才能上升到更高阶层；就业总人数中 20% 以上（大企业约 40%）是非正式员工，「土实习生」「纸巾实习生」「宜家世代」都成了流行词。文章还引了汉娜·阿伦特与贝克《工作社会的终结》来讨论「没有工作之后」。（36 氪）53
45. 《8 点 1 氪》早报里几条值得记：工信部、中央网信办与市场监管总局成立联合调查组，核查尊界 V800 刹车踏板支架断裂问题，尊界 10 月 15 日深夜声明将全力配合；中文在线披露，国内 AI Token 消耗 55% 用于短剧与视频生成、24% 用于电商广告、仅 15% 投入研发；台积电三季度净利润 7631 亿元台币（市场预估 7394.9 亿），7 纳米及更先进制程合计占总晶圆收入 79%；企业微信 5.0.12 侧边栏上线 WorkBuddy，可直接调用企业内资料处理任务；库克确认 Apple Intelligence 配套阿里千问已获批准、10 月底推国内测试版，百度承接 Siri 相关服务；Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open（8160 亿总参数、420 亿激活、100 万 Token 上下文），与苹果合作让它能在 Mac 本地运行；xAI 发布 Grok Voice 3.0（每分钟 0.08 美元），星链客服每天约 2 万通来电中约 70% 无需人工介入。（36 氪）54

三、公众号发文列表