2025 年半年過去，ToB 軟件和 AI 產業的熱度沒有降溫，反而顯得更 “現實” 了。

文 | 牛透社

上周，英偉達領著 CoreWeave 沖刺 AI 基礎設施，微軟邊賺錢邊裁員穩住利潤，OpenAI 拉著甲骨文建 “星際之門”；一級市場上，法律、客服、采購、合規等垂類 AI 項目融資不斷，Figma 沖刺 200 億美元 IPO，云知聲終登港交所。

而在產品層面，從華為盤古開源、釘釘推多維模板，到 FileAI 省出 6000 萬美金成本、Cursor推出 200 刀 / 月訂閱，大家不再只是 “講 AI 故事”，而是開始扎扎實實 “把 AI 裝進業務流程” 了。

不難發現，行業正在進入一個關鍵節點：基礎設施越來越強，產品能力越來越細，創業公司越來越卷，客戶也越來越精明。

技術紅利還在，但 “誰能用得起來、誰能跑得通、誰能賺到錢”，才是新的勝負手。

這不是 AI 的泡沫期，而是進入了 “現實主義” 的競爭時代。

頭部企業動態

英偉達與 CoreWeave 全球首發 Blackwell Ultra 云平臺，AI 效能提升 50 倍

牛透社 2025 年 7 月 4 日消息，全球人工智能計算領導者英偉達（NVIDIA）與云計算服務商 CoreWeave 達成戰略合作，搭載英偉達最新 Blackwell Ultra AI 芯片的系統已在 CoreWeave 平臺實現商業化部署。

合作規劃包括本年度內啟動 Blackwell Ultra 批量交付。該系統集成 72 個 Blackwell Ultra GPU 與 36 顆 Grace CPU，采用液冷散熱技術并通過美國本土組裝測試，AI 生成效能較前代芯片提升 50 倍。

消息發布當日，CoreWeave 股價上漲 6%，戴爾與英偉達分別上漲約 2% 和近 2%。CoreWeave 自 2025 年初 IPO 以來累計漲幅達 300%，憑借與英偉達的深度協同在 AI 云計算領域占據先發優勢。

微軟啟動新財年架構重組，宣布裁員約 9000 人

牛透社 7 月 2 日消息，微軟宣布裁減約 9,000 名員工，占其全球員工總數的 3.95%（截至 2024 年 6 月總人數為 228000 人），旨在壓縮管理層級、提升運營效率。此次裁員為微軟 2026 財年啟動次日實施的架構重組措施，系該公司 2023 年以來第四次人員優化。

微軟 3 月季度財報顯示其營收達 700 億美元，凈利潤近 260 億美元，6 月 26 日股價創 497.45 美元 / 股新高。Wedbush 分析師預測微軟有望在 18 個月內成為市值 5 萬億美元企業。

OpenAI 與甲骨文達成戰略合作，加速構建星際之門算力基礎設施

牛透社 7 月 3 日消息，OpenAI 與甲骨文公司達成戰略合作，旨在強化「星際之門」項目布局以應對 AI 算力需求激增。

據知情人士透露，OpenAI 將從甲骨文的數據中心租用大量計算能力，預計將使用約 4.5 吉瓦的電力，且合作已納入甲骨文 300 億美元超級云合同框架。此次合作基于美國聯邦政府 2025 年 1 月發起的「星際之門」基礎設施計劃（四年總投資將高達 5000 億美元），主要出資方包括軟銀集團及阿布扎比 MGX 投資集團。

為了響應 OpenAI 的算力需求，甲骨文計劃在美國多個州新建數據中心，擬定的地點包括得州、密歇根州、威斯康星州和懷俄明州。同時，阿比林的數據中心電力容量將從目前的 1.2 吉瓦擴展至約 2 吉瓦。

這一戰略讓甲骨文的股價上漲了 5%，今年以來累計上漲近 38%，其云業務的增長無疑是推動股價上漲的重要因素。

【侃兩句】

• AI 基礎設施的競爭進入了新階段 ——更快、更強、更貴
• 英偉達和 CoreWeave 搶先首發 Blackwell Ultra 云平臺，性能提升 50 倍，硬件堆料拉滿，水冷+本土組裝，有點 “工業硬科技” 的味道。
• 對 CoreWeave 來說，這不僅是技術升級，也是商業上的護城河，加上今年以來股價已經漲了 300%，基本確立了其 “英偉達親兒子” 的市場地位。
• 微軟這邊裁員 9000人，看起來冷酷，但背后是成熟大廠的典型動作 —— 高營收、高利潤、再來一輪 “提效”。這種 “減員增效” 的邏輯對 AI 投入來說是個利好，說明公司還在加大核心方向的投入。
• 而 OpenAI 跟甲骨文的合作則揭示了另一個現實：AI 算力真的燒錢，燒電，而且還得靠傳統廠商來兜底。
• 4.5 吉瓦電力、5000 億美元計劃……背后是國家級工程的支持，也是 AI 從 “模型” 走向 “基建” 的又一步。

上市

Figma 提交 IPO 申請擬募資 15 億美元，估值目標 200 億美元

牛透社 7 月 4 日消息，美國云端協作設計軟件巨頭 Figma 正式向美國證券交易委員會（SEC）遞交首次公開募股（IPO）申請，計劃以股票代碼「FIG」登陸紐約證券交易所，尋求約 200 億美元的估值目標。

Figma 成立于 2012 年，核心平臺為基于瀏覽器的多角色協同設計工具，截至 2025 年 3 月月活躍用戶達 1300 萬，超三分之二為非傳統設計崗位用戶。

財務數據顯示，其 2024 年營收 7.49 億美元（同比增長 48%），2025 年 Q1 凈利潤 4490 萬美元（同比增長 233%），現金儲備達 15.4 億美元，并持有 6,950 萬美元比特幣現貨 ETF 投資。

當前計劃通過 IPO 募集 15 億美元，戰略重點包括投入 3 億美元加碼生成式 AI 整合，并加速歐洲及亞洲市場擴展。

AI 語音公司云知聲在港交所上市

牛透社 2025 年 6 月 30 日消息，北京 AI 語音企業云知聲在港交所上市，發行價 205 港元 / 股，開盤后股價波動，截至 10 點 30 分，股價 200.8 港元 / 股，市值 142.47 億港元（約合人民幣 130 億元）。

云知聲成立于 2012 年，曾 5 年 4 次沖擊資本市場，此次上市前完成 11 輪融資，京東、360 等為其股東。云知聲以 “云–端–芯” 體系為核心，2015 年啟動自研芯片，2023 年推出 600 億參數的山海大模型，三年累計賣出 7300 萬顆 AI 芯片，業務覆蓋日常生活與醫療場景。

但 2022 至 2024 年，公司營收 22.66 億元的同時凈虧損 12.05 億元，研發投入占比約 40%。按 2024 年收入計，其為國內第四大 AI 解決方案提供商，在日常生活和醫療 AI 領域分排第三、第四。

上市后，如何平衡高研發投入與盈利，成為其面臨的關鍵挑戰。

【侃兩句】

• 上述兩則上市信息呈現的是 IPO 背后的兩種典型路徑：一種是 Figma 這種 “財務漂亮、打法清晰、AI 加速”，另一種是云知聲這種 “講故事多年，終于敲鐘，但盈利還在遠方”。
• 先看 Figma，可謂是設計圈的當紅炸子雞。7.49 億美金營收、4490 萬凈利、15 億現金在手，還順手買了快 7000 萬美元的比特幣 ETF，穩得像個小微軟。如今再沖 IPO，估值目標 200 億美元，特別像 “Adobe 未竟的買賣，資本市場來接棒”。
• 下一步重點投 AI、打全球市場 —— 節奏合理，方向清晰，屬于是 “有產品、有利潤、有想象力” 的上市范本。
• 再看云知聲，上市了，但路不輕松。港交所終于敲鐘，五年四次闖關，實屬不易。但從數據看，過去三年凈虧損 12 個億，雖然芯片賣得多，大模型也有了，研發比重也高，但故事講了十年，市場對 “硬科技+AI” 的耐心也不是無限的。
• 上市只是第一步，真正難的是：怎么在不削研發的前提下，講出一套 “賺錢” 的新邏輯。
• Figma 在拼 “上限”，云知聲要扛 “下限”。

融資 / 并購

Clio 以現金加股票完成 10 億美元收購 vLex，整合法律數據庫與 AI 系統

牛透社 2025 年 6 月 30 日消息，法律事務管理軟件公司 Clio 宣布以現金加股票的方式，完成對法律數據智能平臺 vLex 的十億美元收購協議。

被收購方 vLex 是擁有 26 年歷史的法律科技企業，其核心價值在于為律師行業人工智能模型提供法律文檔數據庫支持。未來規劃包括向 Clio 客戶開放基于法律內容數據庫的 AI 系統 “文森特”，并推動律所經營系統與法律實務系統的融合。

本次收購恰逢 Clio 年度經常性收入（ARR）突破 3 億美元。

Wonderful 完成 3400 萬美元種子輪融資，專注非英語市場 AI 客服平臺

牛透社 7 月 4 日（美東時間）消息，人工智能客服解決方案新創公司 Wonderful Ltd. 宣布完成種子輪融資，融資金額達 3400 萬美元，由 Index Ventures 領投，Bessemer Venture Partners和 Vine Ventures 跟投。

該公司專注于開發非英語市場的 AI 客戶支持平臺，其軟件已服務八家企業客服系統，年化收入運作率突破百萬美元。本輪資金將用于平臺升級，計劃未來 12 個月新增十余種地區語言支持。

英國 AI 合規公司 Zango 獲 480 萬美元種子輪融資，Nexus 領投布局智能監管賽道

牛透社 7 月 1 日消息，倫敦 AI 合規解決方案提供商 Zango Global Inc 宣布完成種子輪融資，融資金額達 480 萬美元，由 Nexus Venture Partners 領投，South Park Commons、Notion Capital、No Label Ventures 及 Start Ventures 跟投。

該公司基于大語言模型的AI Agent系統可為金融機構提供自主決策、動態適應及智能產出能力，已服務葡萄牙第四大銀行 Novo Banco 等客戶。本輪資金將用于擴充研發團隊、完善 AI 產品矩陣并拓展非銀金融服務領域。

Surge Labs 擬融資 10 億美元布局高精度數據標注，估值達 150 億美元

牛透社 2025 年 7 月 1 日消息，數據標注行業新銳企業 Surge 實驗室公司（Surge Labs Inc.）正在尋求高達 10 億美元的風險投資融資，目標估值達 150 億美元。

該公司由前谷歌與 Meta 人工智能工程師 Edwin Chen 于 2020 年創立，未接受外部投資已實現年營收超 10 億美元并持續盈利。其業務模式依托高技能標注團隊和強化學習技術，近期因客戶擔憂數據安全（原 Scale AI 客戶轉投）獲得市場機遇。行業頭部客戶包括 Anthropic PBC 等機構。

采購軟件 Levelpath 完成 5500 萬美元 B 輪融資，計劃年內收入增長四倍

牛透社 美西時間 6 月 30 日消息，采購軟件新秀 Levelpath 宣布完成 5500 萬美元 B 輪融資，由Battery Ventures領投，現有投資者 Benchmark 和 Redpoint 跟投。

Levelpath 由 Scout RFP 聯合創始人 Stan Garber 和 Alex Yakubovich 二次創立，其 AI 驅動系統可解析合同非結構化數據并推薦高性價比替代方案，客戶包括 Ace Hardware、Amgen 等企業。

2023 年全球采購軟件市場規模達 73 億美元，該領域長期被 Coupa 等傳統系統壟斷，這筆投資印證了市場對 Levelpath 快速顛覆傳統采購賽道的信心。

本輪資金將用于推動公司今年實現收入四倍增長。

人工智能初創企業 CRED 完成 1500 萬美元種子輪融資，加速 AI 產品研發

牛透社 6 月 30 日消息，人工智能驅動的預測智能平臺初創企業 CRED 宣布完成 1500 萬美元種子輪融資，由 defy.vc 領投，HOF Capital Management、Alumni Ventures Group 等多家機構跟投。

CRED 成立于 2023 年，其核心平臺通過整合企業內部業務系統與實時外部市場數據生成情境化商業洞察，提供預測性 AI 模型支持的智能化建議方案。本輪資金將用于加速產品與 AI 模型研發、拓展市場運營規模及團隊和基礎設施建設。

【侃兩句】

• ToB 創業如果還在想 AI 該怎么落地，不妨看看這幾家公司：把 AI 插進老行業，用在真實業務流里，錢就來了。
• Clio 砸出 10 億美元收購 vLex，是典型的 “AI 要落地，得先有好數據”。把法律數據庫和實務管理系統打通，聽上去就像是律師版的 “AI Copilot”，也說明垂類 SaaS 的護城河，越來越建立在 數據+AI 系統化上。
• Wonderful 拿下 3400 萬美元種子輪，專攻非英語市場的 AI 客服，是典型的 “哪里沒人做，就往哪里打”，用 AI 突破語言門檻，商業化速度也不慢。
• Zango 走 AI 合規路線，拿 480 萬美元聽著不多，但踩中了監管這個剛需場景。別看融資少，這種做得細、吃得穩的小產品，往往容易跑出長期價值。
• Surge Labs 要融 10 億美元，估值 150 億，說白了是 “AI 數據苦活臟活的王者”。靠精細標注團隊和強化學習技術站穩高端標注市場，Scale AI 被搶客戶也不是沒理由。
• Levelpath 拿下 5500 萬美元，采購軟件市場又見新玩家。靠 AI 解析合同、推薦采購替代方案，說不定能把傳統系統干一輪 “輕騎兵式” 的改造。

產品

華為開源 720 億參數盤古 Pro MoE 模型及昇騰推理技術組套

牛透社 6 月 30 日消息，華為正式宣布開源盤古 70 億參數的稠密模型、盤古 Pro MoE 720 億參數的混合專家模型，以及基于升騰的模型推理技術。

此次開源舉措，是華為踐行升騰生態戰略的關鍵一步，旨在推動大模型技術的研究與創新發展，加速人工智能在各行業的應用并創造價值。

目前，盤古 Pro MoE 72B 模型權重、基礎推理代碼，以及基于升騰的超大規模 MoE 模型推理代碼，均已正式上線開源平臺。盤古 7B 相關模型權重與推理代碼也將在近期上線。

釘釘多維表發布 100 余項電商場景模板與 20 類 AI 功能

牛透社 2025 年 6 月 30 日消息，釘釘多維表發布電商行業高頻場景模板體系，該產品具備 AI 店鋪評價、智能庫存管理等 100 余項核心功能，主要應用于電商企業數字化運營場景。

釘釘多維表已全面免費開放產品功能，深度融合人工智能技術提供 20 類 AI 字段模板，支持圖片生成、文件解析等智能化操作，企業用戶可一鍵啟用無需開發。

FileAI 發布跨行業 AI 自動化平臺 過去一年助客戶省 6000 萬美元成本

牛透社 7 月 2 日消息，初創企業 FileAI（正式注冊名為 Bluesheets Pte Ltd.）發布新型自主式人工智能平臺，該產品具備跨系統數據整合、非結構化信息解析及多場景自動化能力，主要應用于會計、金融服務、法律、保險等行業的流程自動化。

平臺通過建立標準化可驗證數據架構，累計為客戶創建超 4 億個 AI 數據模型，節省 320 萬工時及 6000 萬美元成本。企業數據顯示，常規機構 90% 的運營數據存于非結構化文檔，FileAI 的確定性行為模型可實現超越人工精度的數據處理。

亮數據發布 AI 數據采集工具套件，年收入破億服務 2 萬企業

牛透社美東時間 7 月 2 日消息，數據科技企業亮數據有限公司發布新一代網絡數據采集解決方案套件，包含 Deep Lookup（測試版）、Browser.ai 及 Bright Data MCP 三款工具組件，助力企業級 AI 開發。

該套件覆蓋銷售線索挖掘與 AI 訓練數據集成場景，其中 Deep Lookup 支持自然語言交互生成企業信息矩陣，Browser.ai 提供實時電商數據交互接口，Bright Data MCP 整合 Anthropic 開源協議實現標準化系統對接。

亮數據創立于 2014 年，目前服務全球 20000 家機構，年軟件收入突破 1 億美元，平臺累計掃描網頁量達 2000 億。

上海交大突破性研究發布 OctoThinker 模型，強化學習適配性提升達 20%

牛透社 7 月 3 日消息，上海交通大學研究團隊發布具備強化學習適配性的 OctoThinker（八維思考者）模型，其通過 “穩定–衰減” 兩階段中期訓練策略顯著提升模型性能。

該研究以 Llama 和 Qwen 模型為對象，發現高質量數學語料、問答式數據及中期擴展策略可增強 RL 效能。經 RL 優化的 Qwen2.5 – 3B 模型在 GSM8K 等數學基準測試中提升顯著，而 Llama – 3.2 – 3B 改進不足 1%。OctoThinker – Long – 3B 版本在 13 項基準測試中相較原生 Llama 模型實現 10% – 20% 性能提升。

研究揭示不同基礎模型在強化學習中的性能差異源于預訓練機制與中期訓練策略差異，為百億參數級小模型的 RL 能力探索提供新范式。OctoThinker 系列已具備與 Qwen2.5 – 3B 模型媲美的復雜數學推理能力。

Lovart AI 發布本土化 AI 設計工具 “星流 Agent”，實測效率提升 530%

牛透社 7 月 3 日消息，Lovart AI發布人工智能設計工具 “星流 Agent”，該產品具備平面、視頻及 3D 全鏈路創作能力，并針對中文使用場景進行深度優化，主要應用于電商平臺、品牌營銷及個人創作者領域。

星流 Agent 實現中文字體全流程智能適配（覆蓋 20+ 字體庫），基礎版定價 49 元/高級版 99 元，較海外版性價比提升 70%+，語義理解準確率達 92.3%。

某 MCN 機構實測顯示日常素材產出速度提升 530%，開發方 GitHub 開源計劃已吸引全球 127 位開發者提交優化提案。

Wonder Dynamics 發布 AI 視覺特效平臺 Autodesk Flow Studio，降低影視制作門檻

牛透社 7 月 3 日消息，歐特克（Autodesk）旗下公司 Wonder Dynamics 發布 AI 平臺 Autodesk Flow Studio（原 Wonder Studio），該產品通過云端工具自動化處理復雜流程，降低高端視覺特效制作門檻。

Wonder Dynamics 由視覺特效專家尼古拉·托多羅維奇與泰伊·謝里丹聯合創立，專注于創意型 AI 技術研發，其技術理念為 “賦能而非替代創作者”，并于被歐特克收購后在影視特效領域持續拓展應用。

谷歌全球發布 Veo3 視頻生成模型 覆蓋 159 個市場每日 3 次配額

牛透社 7 月 4 日消息，谷歌發布新一代視頻生成模型 Veo3，該產品具備基于文本生成最長 8 秒短視頻、圖像轉視頻技術（預計 2026 年 Q2 上線）等功能，主要應用于社交媒體內容創作、電商視覺呈現及數字藝術領域。

Veo3 依托生成式人工智能技術，已面向 159 個國家和地區的 Gemini 平臺開放，訂閱 AI Pro 計劃的付費用戶可享每日 3 段視頻生成配額。谷歌工程副總裁 Josh Woodward 表示，該技術旨在降低創作門檻，釋放用戶創意潛能。

Step-Audio 團隊開源端到端語音大模型 Step-Audio-AQAA

牛透社 7 月 4 日消息，Step-Audio 團隊開源全新端到端語音大模型 Step-Audio-AQAA，該模型打破傳統局限，能直接依據原始音頻輸入，生成自然流暢語音。

其架構由三大核心模塊構成：雙碼本音頻標記器精準提取語音的語言結構與情感信息；1300 億參數的 Step-Omni 多模態骨干 LLM，高效處理標記、深入理解語義；U-Net 架構神經聲碼器則負責合成高質量語音波形。

Step-Audio-AQAA 的開源，為研究者提供強大工具，也為智能語音應用開拓廣闊前景，助力人機音頻交互實現質的飛躍。

富士康推出首個自主研發 AI 大模型 FoxBrain，專注繁體中文優化

牛透社 2025 年 7 月 2 日消息，鴻海精密工業股份有限公司（富士康）發布 AI 推理大模型 FoxBrain，該產品具備數據分析、數學推理和代碼生成功能，基于 Meta 公司 Llama3.1 框架開發，采用 120 臺 NVIDIA H100 GPU 集群進行一個月強化訓練，并針對繁體中文語料深度優化，主要應用于智能決策支持、效率提升及新產品研發等領域。

Meta 聯合 Alignerr 開發主動式 AI 聊天機器人，預計 2025 年營收達 30 億美元

牛透社 7 月 4 日消息，Meta 與 Alignerr 達成戰略合作，旨在共同開發具備主動會話發起能力的聊天機器人系統。

合作規劃包括通過 AI Studio 開放平臺允許用戶構建專屬聊天機器人，基于 14 天交互記憶實施智能觸達，當用戶在兩周內完成至少五次有效會話時將觸發主動互動。

Meta 核心業務覆蓋社交媒體與生成式 AI 技術，其 AI 產品矩陣預計 2025 年實現 20 至 30 億美元營收規模。

騰訊元寶升級核心搜索功能，圖片視頻即刻呈現，信息獲取更直觀

牛透社 7 月 4 日消息，騰訊元寶宣布升級核心搜索功能，推出 “一句話能搜的更多了” 特性。升級后，用戶開啟 “聯網搜索”，只需簡單一句提問，元寶便能智能匹配并呈現圖片和視頻號內容，且該功能適用于任意模型，無論是否開啟深度思考模式均可使用。

此前，元寶已能滿足天氣查詢、股價查詢、地點查找等日常需求。此次升級，使其智能搜索能力更進一步，無論是學習新技能，還是解決生活小難題，都能通過整合文字、圖片和視頻號，為用戶提供更豐富直觀的 “手把手” 教學體驗。

Anthropic 發布 Claude Code Hooks 功能，實現 AI 編程與規則自動化融合

牛透社 7 月 3 日消息，Anthropic 旗下的 Claude Code 發布新增 Hooks 功能，旨在為開發者帶來更精細控制與高效開發體驗。

Hooks 是一種用戶自定義 shell 命令機制，可在 Claude Code 的代理循環不同階段自動執行特定操作，彌補大型語言模型在復雜任務中的不可預測性，提升工作流可控性與穩定性。

該功能支持在 PreToolUse（調用工具前）、PostToolUse（工具調用成功后）、Notification（發出通知時）等關鍵階段觸發用戶定義命令。開發者可借此無縫集成自定義腳本或外部工具，如自動格式化代碼、記錄日志、控制權限及實現反饋自動化等。

配置 Hooks 功能很直觀，在交互式 REPL 中運行 / hooks 命令，選擇觸發事件、定義匹配條件并指定 shell 命令即可，配置會存儲在相應設置文件中方便團隊共享。

社交媒體上，開發者對 Hooks 功能反響積極，認為它將 AI 驅動編碼與規則自動化完美結合，有望推動 AI 在軟件開發中的廣泛應用。

Cursor 實現 AI 編程 Agent 全平臺覆蓋，推出 200美元/月 Ultra 訂閱方案

牛透社 2025 年 6 月 30 日消息，代碼編輯器 Cursor 發布 AI 編程 Agent 全平臺覆蓋升級，實現網頁端與移動端無縫銜接。該產品支持跨設備任務指派、多智能體并行執行及 Slack 深度集成，開發者可直接通過瀏覽器或移動端管理代碼審查與拉取請求。

關鍵升級包括推出 200 美元 / 月 Ultra 訂閱方案（提供 20 倍 Pro 版調用額度），并將 Pro 方案調整為 “無限次調用+速率限制” 模式。Cursor 依托與多家企業的戰略合作架構，致力于打造全平臺協同的 AI 輔助編碼終極解決方案。

【侃兩句】

• AI 跑到現在，更開源、更落地、更本地化，也更實用了。
• 華為開源盤古 Pro MoE 和昇騰推理技術，算是為國產大模型生態繼續添磚加瓦。開源不是 “擺姿態”，而是實打實推動技術普及，也是在芯片、框架、模型 “三位一體” 上打組合拳。
• 釘釘多維表推出電商行業模板和 AI 功能，走的是 “輕量化場景滲透” 路線，讓中小電商也能用上類 ERP+AI 的能力，重點在于 “免費” “一鍵啟用”，接地氣。
• FileAI、亮數據、Lovart AI、OctoThinker、Step-Audio、FoxBrain 等產品則是典型的垂類突破：不追通用大模型的風，而是走專業場景深耕，語音、視覺、設計、數據采集、數學推理等全面開花。說白了，AI 越來越像 “專用工具包”，而不是一個萬能助手。
• Anthropic 的 Claude Code Hooks 和 Cursor 的全平臺 Agent 也告訴我們：開發者的 AI 體驗進入 “自動化+多端協同” 階段，下一步可能就是 “AI 操作系統” 雛形的爭奪戰。
• AI 產品不再拼參數，而是拼誰更能 “用起來”，誰能 “接到業務流里”。從 “能不能用” 轉向 “怎么用得爽”，才是下半場的主線。

說明：文章為牛透社原創，未經允許謝絕轉載。