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  • 游戏出海,从产品走向体系

    声明:本文来自于微信公众号 深响,作者:林之柏

    中国游戏出海正遭遇冰火两重天。

    一方面机遇仍在,2025年,中国自研游戏海外市场实际销售收入达204.55亿美元,同比增长10.23%。各赛道全面开花,摆脱了长期依赖SLG游戏撑场的局面,3A精品游戏、中轻度休闲游戏均有佳绩。

    但另一方面,痛点难题也越发凸显。

    流量层面,2025年全球游戏应用获客支出250亿美元、同比增长3.8%,而中国游戏厂商获客支出同比增速高达22%,远超全球平均水平。当所有厂商都在有限的流量池竞争时,增长越来越依赖平台规则和算法分发,买量就变成了竞价游戏,爆发越来越“短平快”、用户资产难以沉淀。

    内容与运营层面,游戏出海早已不只是翻译,大到当地的价值观、宗教习俗、审美偏好,细到法律合规、支付结算、税务问题……本地化的隐形门槛不断抬升。

    机会和挑战并存,让中国游戏出海告别“单点”碰运气的蛮荒时代,正式迈入“体系出海”的全新阶段。游戏开发者迫切需要一种更安全、更闭环的“增长基础设施”,来帮助自己找回营销与经营的主动权。

    在这个产业升级的关键十字路口,华为开发者大会2026(下文简称HDC),让我们看到突破口——作为鸿蒙生态的全场景智慧营销平台,鲸鸿动能释放了增长与变现正形成正向飞轮的明确信号。而游戏出海,正是这个底座上最先被跑通的垂直行业验证样本。

    从产品出海到体系出海:

    开发者如何破局?

    游戏产业要迭代,必然要适配时代需求,完成从“产品出海”到“体系出海”的模式升维。而在产业转型的阵痛期,游戏开发者对出海基础设施的核心需求也发生了巨变。

    首先流量不再只是规模问题,而是质量问题。

    过去行业关注有没有流量,现在大家更关注有没有高价值用户、有没有长期LTV(用户生命周期价值)。流量的核心竞争力已经从“量的内卷”转向“质的比拼”,生态质量开始变得和流量规模同样重要。

    这是鲸鸿动能获得游戏出海开发者关注的最重要原因——依托鸿蒙生态的坚实基础,鲸鸿动能成功构建了“量足质优”的全域流量生态。

    流量规模层面,鸿蒙系统搭载设备数、链接用户规模正持续攀升。数据显示,搭载HarmonyOS6的终端设备已达6600万台;鸿蒙注册开发者数量达1100万;通过鸿蒙生态及华为HMS服务,已覆盖海外主流应用场景。

    在鸿蒙生态的支持下,鲸鸿动能接入10.7万+第三方媒体资源,2025年广告主数增长200%,能通过应用、服务、内容三大分发通道,为游戏开发者搭建多维度、全覆盖的海外用户增长通路。

    流量质量层面,鸿蒙生态对高端用户群的强聚合效应是一大优势。

    华为终端用户中,近半数使用5000元以上高端机型,消费能力与付费意愿位居行业前列,为游戏广告主提供了充足的高价值用户储备。

    按照行业经验,在SLG、RPG、二次元等中重度IAP(应用内购买)游戏玩家群体中,高端机型用户可支配收入充足,首充转化率、ARPPU(每付费用户平均收益)天然更高,能够有效拉高产品整体LTV,缩短厂商买量回本周期,提升项目盈利稳定性。在鸿蒙生态中,游戏兴趣用户占比较高,策略、射击类游戏用户付费意向占比位居前列。

    而针对超休闲、轻度休闲等IAA(应用内广告)游戏,高端用户群对互动试玩、精美插屏等高品质广告素材接受度、点击率也更高,且高端硬件交互体验更流畅,能降低卡顿、加载故障引发的用户流失,延长游戏生命周期。

    其次,对于开发者而言,光有流量还不行,增长与变现的闭环亟需进一步打通。

    一直以来,开发者往往需要分别操心两件事:一是怎么获取用户、怎么让用户留下来,二是怎么让流量产生收益。但增长和变现往往是在不同的平台、用不同的工具、看不同的数据,两个环节之间天然存在断层。如果买量拿不到底层的用户变现反馈,买量团队只能依靠“次留”或“三留”去盲猜ROI,导致广告出价严重滞后。所以体系出海时代的基础设施本质上要解决从获客到变现的数据闭环问题,让增长从“盲目试错”变为“科学可控”。

    第三,平台的角色也在发生变化,厂商、开发者需要更长生命周期的能力加持。

    过去买量是CPA思维:花100元买100个用户,关注获客成本。现在买量是LTV思维:花100元买来的用户,未来100天能够贡献多少收入。这两者区别非常大,超休闲游戏生命周期短至两三周的模式已经玩不转了,厂商更追求三到六个月甚至更长的运营周期,增长驱动从新增用户规模转向存量用户价值挖掘。

    行业对此已有共识——短平快模式难以为继,开发者需要的不再是单纯售卖流量的渠道平台,而是能够陪伴产品全周期成长、提供体系化支撑的“全球化经营伙伴”。

    而鲸鸿动能恰好适配这一行业转型需求:在其体系内,变现不只是增长链路末端的收尾动作,还是推动用户增长、产品迭代和品牌出海的核心引擎。

    一方面,丰富的广告主预算和聚合SDK,提供了高效变现的基础。聚合SDK能力支持多方实时竞价,可以显著降低对接成本和运营难度,无疑是开发者提升变现效率的关键助力。

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    另一方面,平台拥有体系化的运营能力,能从深度洞察出发,搭配科学的媒介编排、场景化的内容策略,为开发者沉淀可持续的数据经营闭环。

    比如在数据科学层面,鲸鸿动能核心产品各司其职、相互配合,形成了一条完整的数据归集链路:鲸鸿指数量化品牌出海成效,实现多维度市场洞察;鲸鸿万象依托精细化人群模型,精准锁定高价值目标用户;全域智投则专注全域流量统一管理,实现智能投放优化。

    基于这套完整的基础设施,开发者获得的不再只是单次买量流水、单一广告分成,更能在全球市场持续沉淀品牌溢价、高价值用户资产与生态影响力。

    这也印证了基础设施能力在体系出海阶段的价值:其提供的并非碎片化的“工具箱”,而是能够实现增长与变现自我循环,将增长从“概率性红利”变为“确定性收益”的可持续平台。

    双层出海生态:

    鲸鸿动能的一体化、精细化运营思路

    可循环、可沉淀的全域经营基础设施,可以说为开发者打好了长效增长基础。

    而在此基础之上,针对头部重度IAP厂商、中小IAA休闲游戏团队的独特痛点,鲸鸿动能也将生态能力进一步细化,搭建起适配不同赛道的双层出海生态体系,以适配游戏体系化出海的各种细致需求。

    针对头部重度IAP游戏厂商,平台聚焦广游联运模式,重点解决行业长期存在的“买量与端内运营割裂”难题。

    传统出海模式中,外部买量获客与应用商店端内运营相互独立,以至于厂商重金投入外部流量采购,却无法联动应用商店黄金曝光资源;端内开展了联运促活活动,又无法反哺外部投放策略,最终导致流量浪费、增量遇阻。

    鲸鸿动能的广游联运模式则跳出了这一传统局限,打通外部买量与华为应用市场(AppGallery)端内运营,实现重度游戏全生命周期一体化协同经营。

    以Funplus的《Tiles Survive!》为例,在出海初期,团队曾面临精准搜索词储备不足、常规促活手段受限等难题。

    对此,鲸鸿动能定制了精细化解决方案:依托平台大盘数据提供热门搜索词、完成拓量,再搭配专属CP礼包码活动激活用户,全方位拓宽流量渠道。

    2025年10月,《Tiles Survive!》在欧洲上架,取得了稳定的市场表现,并在次年3月顺利拓展至中东、欧洲多国市场;2026年1-3月,产品投放消耗环比稳步增长,累计曝光量大幅提升,激活用户规模持续扩大,投放回收率显著高于行业平均水平,付费用户规模与ARPPU数值持续稳步上涨,实现了高效盈利。

    《Tiles Survive!》的海外突围,不仅验证了鲸鸿动能四阶段投放策略的有效性,也表明广游联运模式已成功构建起良性增长飞轮:外部买量持续完成新用户拓量,端内联运负责用户承接、深度运营与价值变现,有效拉长产品生命周期,形成“获客-留存-付费-扩量”完整循环,真正解决重度游戏长线经营难题。

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    《Tiles Survive!》在海外大受欢迎

    如果说针对头部、重度IAP大厂的扶持体现了基础设施的“高度”,那么对遍布海外生态毛细血管的中小休闲游戏、IAA及混合变现团队的助力,则考验着基础设施的“广度”与“普适性”。

    规模小、研发预算紧、缺乏专业的本地化和精算人才是中小IAA团队的普遍问题。在全球获客成本居高不下的背景下,中小团队容错率越来越低,粗放式运营极易引发资金链断裂,放大出海生存压力。

    为此,鲸鸿动能采取买量变现双驱动模式,将大厂专属的精细运营和数据能力标准化、普惠化,帮助中小团队突破资源与能力瓶颈。

    比如乐人互娱向欧洲市场扩展初期,就面临着多重困境:机器翻译适配度低、本地化内容不符合区域用户偏好;音效、品类选型脱离本地审美,产品拉新缓慢;买量成本日渐上升,市场拓展举步维艰。

    针对这些痛点,鲸鸿动能进行了逐一击破:在产品打磨上,协助团队优化语言本地化审核,调整游戏音效以适配本地用户偏好;在产品开发上,引导团队从传统RPG赛道转向女性向休闲优质赛道,以适应当地用户喜好;在投放策略上,通过oCPC智能出价模式,实现全版位稳定放量;同时合理搭配激励视频、插屏等多元广告样式,最大化提升变现效率。

    经过三个月精细化运营,乐人互娱投放消耗增长50倍,投放体量达到日均数万美金且综合ROI超120%,产品累计触达全球5亿以上用户,实现真正意义上的跨越式成长。

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    乐人互娱投放效果大幅提升

    事实上,IAA游戏的变现公式并不复杂,变现收入高度取决于广告展示次数与eCPM两大核心指标,而广告展示次数又由广告请求量、广告填充率、广告展示率等决定。

    而鲸鸿动能所做的,无非是发挥体系能力,对各个指标实现全链路优化:支持横幅、原生、激励、插屏、开屏、游戏试玩等多元广告样式,通过优化广告调用时机提升展示率;通过激励磁贴、游戏试玩等创新样式提升点击率和用户参与度,全方位拉高eCPM数值……

    可以看到,针对IAA团队的特殊痛点,鲸鸿动能更加侧重降本增效,以精细化运营实现从买量到变现的一体化循环增长。

    这套模式的意义,不仅在于平台对中小IAA团队的托举,更在于彻底重构了IAA游戏出海竞争逻辑:过去,团队人员规模、资金体量直接决定出海能力上限,中小团队天然处于竞争劣势;如今,标准化的工具能力、智能化的数据能力抹平资源差距,十几人的精悍团队也能具备与头部大厂同台竞技的精细化运营实力。

    这样一来,中小团队就能改变在海外巨头规则下“朝不保夕”的流量依附地位,把精力100%回归到产品打磨上,实现轻量化、高质量出海。

    从“流量套利”到“体系化能力突围”,

    中国游戏出海的全新阶段

    纵观中国游戏出海的迭代历程,与中国制造、中国品牌全球化路径其实高度契合,都大致遵循从成本套利、产品套利到体系能力套利的三级跨越。

    早期出海阶段,国内厂商大多依托人力、流量成本优势,凭借高性价比产品快速抢占全球市场份额。随着产品品质持续升级,精品化、差异化产品力成为出海核心竞争力。再到产品能力收获全球市场认可后,竞争焦点便会进一步向体系化能力转移。

    放眼未来,决定中国游戏厂商全球核心竞争力的,将不再是短期流量获取能力,而是数据洞察、AI智能化经营、本地化适配、全周期用户运营、商业化闭环和生态协同能力。

    正如鲸鸿动能商业增长业务负责人所说的那样:“我们想做的是让不同形态的流量主体,无论是APP、OTT大屏还是元服务,都能在这个生态里找到最适合自己的收益模式。”

    鲸鸿动能所探索的增长与变现一体化模式,价值也正在于此:在鸿蒙生态的流量、技术、体系支持下,平台不只是提供一次性增长机会,而是尝试帮助开发者建立一种可复制、可沉淀、可持续的全球化经营能力,真正让中国游戏在出海浪潮中“质胜”全球。

  • 豆包的下一步是拆分吗?

    声明:本文来自于微信公众号 字母榜,作者:李炤锋

    近日,一则不长的内部消息,在字节Seed团队内公布,其团队激励“豆包股最新价格调整至14.85美元。

    两个月前,字节刚刚启动豆包股首次回购,价格为13.08美元。再往前,豆包股的授予价是10美元。

    这意味着,豆包股在两个多月里连续两次重估。4月,豆包股较授予价上涨30.8%;6月,又较4月回购价上涨13.5%。同一时期,字节期权价格从229.5美元升至235.5美元,涨幅为2.63%。

    过去一段时间中,字节员工期权价格主要跟随集团估值变化,由抖音、TikTok、电商、广告、企业服务等多条业务共同支撑。豆包股出现后,意味着字节大模型业务开始拥有一套内部的期权体系。

    对Seed和豆包业务员工来说,个人收益开始和AI业务增长绑定。对外部市场来说,豆包也从字节庞大的业务版图里被单独拿出来估价。

    几乎同一时期,豆包的付费计划也浮出水面。

    字节跳动抖音豆包大模型

    5月初,豆包AppStore页面出现三档订阅计划:标准版68元/月、加强版200元/月、专业版500元/月。豆包随后回应称,免费服务会继续提供,增值服务仍在测试阶段。

    这两个动作放在一起,指向字节AI业务的两个变化。

    豆包股涨价,是组织和估值层面的变化。专业版测试,是收入和商业化层面的变化。

    这样的背景下,“字节会不会拆豆包”的讨论逐渐增多。尤其是,竞争对手已经给出了样板。

    5月,快手公告称,董事会正在评估重组可灵AI相关资产及业务,或引入外部融资。随后快手一季度财报披露,可灵AI一季度收入超过6.5亿元,同比增长超过300%;3月年化经常性收入接近5亿美元。

    可灵给平台公司的AI业务提供了一个资本参照:AI业务可以留在集团体系内继续投入,也可以被拿出来单独融资、单独估值。

    豆包和Seed团队的处境有相似之处。

    它有独立App入口,有Seed团队和豆包大模型,有火山引擎、抖音、剪映、电商、搜索等字节生态提供场景,也开始通过豆包股和付费测试建立自己的价格体系。

    只是,豆包拆分的概念背后,是一个庞大的AI业务团队,它连接模型、算力、云服务、内容生态和商业化场景。字节如果拆豆包,将会重塑公司整个AI版图的边界。

    A

    讨论豆包是否具备拆分基础,可灵给出的样本已经清楚。大厂愿意评估AI业务重组,往往要同时满足两个条件:AI业务需要持续的大规模投入,以及商业化已经初步跑出成绩。

    可灵刚好满足这两个条件。最新公开数据显示,今年一季度,可灵AI收入超过6.5亿元,同比增长超过300%;3月披露的ARR接近5亿美元。

    快手财报和管理层披露的信息显示,可灵收入主要来自两类来源:企业客户的应用程序接口(API,即软件之间调用能力的接口)调用,以及用户端付费会员订阅。可灵全球用户、企业客户和App端付费用户,都在过去一年快速增加。

    快手评估可灵AI相关资产重组,核心就在于可灵已经拿出收入数据。资本市场能看到它兑现潜力的预期,这也是AI业务分拆的第一道门槛。

    另一方面,快手2026年资本开支预计大幅增加,新增投入主要用于服务器采购、数据中心扩建等AI算力基础设施。

    显然,来自成本侧的压力,是快手拆分可灵的另一个重要原因。

    这给豆包提供了更现实的参照。豆包正在走向同一个关口,只是它的用户规模更大,成本压力也更大。

    QuestMobile数据显示,2026年3月,豆包月活达到3.45亿,在AI原生App中排名第一。一季度,豆包月人均使用次数为54.8次,高于DeepSeek和千问。

    而在模型层面,火山引擎披露的数据显示,豆包大模型日均Token调用量在2026年3月突破120万亿,过去三个月增长一倍。

    庞大的用户规模背后,更尖锐的矛盾来自收入层面。

    晚点LatePost报道称,截至今年上半年,每天超过2亿人使用豆包应用,但豆包应用每天收入不足百万元,主要来自电商佣金。

    到今年5月,参照火山引擎公开API价格、豆包大模型毛利率和用户使用习惯推算,豆包应用每天消耗达到数千万元。

    豆包走向付费测试,发生在这个节点。

    5月初,豆包AppStore页面出现三档付费计划,标准版68元/月、加强版200元/月、专业版500元/月。

    公开报道提到,付费能力主要面向专业用户和复杂任务,包括PPT生成、数据分析、影视制作等方向。

    豆包官方仍强调基础服务免费,但种种迹象表明,字节内部资源分配也在变化。

    根据晚点LatePost报道,有字节高层到访Anthropic后,字节开始调整AI资源分配,重心从豆包这类面向大众的产品,转向服务企业的产品。

    企业客户愿意为模型调用、办公自动化、客服、营销、数据分析等场景付费,也更容易用效率提升解释高额算力投入。对火山引擎来说,豆包大模型能否进入更多企业场景,直接关系到AI业务收入厚度。

    当然,和很多独立模型厂商不同,字节确实不差钱。

    抖音、电商、广告、海外业务提供了稳定现金流。此前市场消息称,字节二级交易估值达到5500亿美元,较此前员工回购估值大幅提高。

    对这样一家超级独角兽来说,集团层面的IPO并不一定是最高优选择。

    但显然,字节不能长期接受豆包只有流量、没有商业化突破。

    和抖音时代的短视频内容业务逻辑不同,大模型用户越活跃,推理成本越清晰地挂在账上。

    在付费数据真正披露前,它仍要回答一个问题:过亿级别的DAU,能否转化为可持续收入。

    随着豆包专业版的测试即将落地,这个问题可能很快就会有阶段性答案,也让豆包拆分以及外部融资的讨论进一步靠近现实。

    B

    如果说,拆分的驱动因素是商业化,现实因素就来自组织层面。

    真正关键的信号来自激励体系,豆包股出现后,字节AI业务已经在组织层面走出一条独立路线。

    近日,Seed团队发布内部通知,豆包股最新价格调整至14.85美元。两个月前,字节刚刚启动豆包股首次回购,价格为13.08美元。

    豆包股在两个多月里连续两次重估,持续上涨的同时,也拉开了AI业务期权和字节期权的价格差。

    这类激励设计有两个现实作用。

    首先当然是留人。大模型团队面对的人才竞争愈发激烈,行业内顶级员工拿到上亿Package的传闻也并不罕见。对于核心业务成员,只拿集团期权,很难充分反映模型业务的增长速度和人才稀缺性。

    另一个重要作用就是定价。虚拟股不等于外部股权,但它能给团队、公司和潜在投资人提供内部估值锚。豆包股价格连续上调,等于字节在内部确认:AI业务增长值得被单独重估。

    从这个角度看,豆包股已经完成了拆分前最重要的一步:让AI业务拥有一套不同于集团期权的价值表达。

    如果AI业务继续完全并入字节集团估值,豆包团队只能分享集团整体增长。豆包股把大模型业务单独拎出来,既能留住模型人才,也为未来外部估值预留口径。

    外部AI公司已经把人才激励推到更高价格。

    以OpenAI为例,该公司的员工权益并非传统股票期权。

    公开资料显示,OpenAI早期给员工发放的是利润参与单位(PPU,ProfitParticipationUnits),员工offer通常由现金薪酬和PPU两部分组成。PPU不是普通股票,收益与OpenAI未来利润分配和公司价值挂钩。

    Anthropic提供了另一种样本。公开报道显示,Anthropic估值从2024年底约180亿美元快速升至接近3500亿美元后,员工期权价值被迅速重估。

    一名2024年底加入的工程师曾获得6万份行权价13美元的期权,既得部分对应价值已达到400万至500万美元,全部授予对应价值可能达到1800万至2000万美元。

    与此同时,一批成熟大厂也被迫跟进。此前,Meta为组建超级智能实验室,向AI研究员提供多年期、数百万美元级别薪酬包。

    这些案例指向同一个变化:AI人才的长期收益,越来越直接地和AI业务估值绑定。

    字节给Seed团队提供豆包股,和这些美国竞争对手的路径保持了一致。

    这样的独立期权模式,已经天然地让AI业务员工的收入体系,和AI业务高度绑定,也和集团层面剥离。

    然而,豆包股还不是外部股权。它解决的是内部激励和内部定价问题。如果豆包真的要走向拆分、走向外部融资道路,还取决于字节有多大意愿,去拆解这个庞大AI版图的结构。

    C

    结合最近的信息来看,字节的AI业务似乎正在构建拆分豆包的理论基础,但涉及这家公司的AI版图,剥离这套业务并非易事。

    一直以来,“字节要上市”的风言风语隔一段时间就会在业内流传,但始终没有真正动作。对一家拥有稳定现金流的超级独角兽来说,整体IPO一直不是最高优选择。

    然而,AI业务似乎改变了这套逻辑。

    大模型业务的投入带有长期性和指数级特征。模型训练、推理芯片、数据中心、AIInfra、模型人才和产品补贴,都需要持续投入。

    豆包越成功,字节越需要给它找到收入和资本承接方式。而在中国市场之外,全球大模型公司也在走向资本市场。

    OpenAI、Anthropic都已进入筹备IPO的关键阶段。显然,高增长、高投入的大模型公司,需要通过公开市场承接长期资本开支和人才激励。

    此外,公开市场对AI公司的兴趣仍然强烈。尤其是字节这样的顶流AI大厂。在这个背景下,字节把豆包或者更大范围的AI业务拆分出来,符合资本逻辑。

    字节可以保留控制权,同时让AI业务引入外部资本;可以用独立估值稳定模型团队;也可以把AI业务的高投入,从抖音、电商、广告等成熟业务的利润框架里部分拆出来。

    成熟业务看利润,AI业务看增长。

    这两套估值逻辑放在一个集团里,天然会互相牵制。豆包的商业化测试如果跑出结果,外部融资和独立上市的想象会进一步增强。

    另一方面,拆分业务这件事,在字节内部已经有了一个参照。

    今年2月,市场消息称懂车帝考虑赴港IPO,可能募资10亿至15亿美元。公开资料显示,懂车帝2024年完成约6亿美元融资,估值约30亿美元。

    不过,懂车帝能被讨论独立上市,和它的业务边界有关。

    它的业务高度垂直,围绕汽车资讯、车型数据、交易线索、经销商服务、品牌广告和增值服务展开。它可以继续和抖音协同,也可以对外融资、独立核算。

    豆包,或者说字节的AI业务的版图要复杂得多。

    豆包App只是前台。它背后连着Seed团队、豆包大模型、火山引擎、AIInfra层等一众团队,把豆包拆出去,牵动的不只是一个App的股权结构。

    Seed团队既支撑豆包,也支撑火山引擎和字节内部AI化。豆包大模型对外通过火山引擎销售,对内又接入抖音、剪映、电商、广告和企业服务。豆包若独立,模型研发成本、授权收入、内部调用价格都要重新计算。

    此外,豆包能获得字节生态支持,离不开抖音、今日头条、剪映、火山引擎等入口和场景。拆分后,这些支持要么继续以集团协同存在,要么变成商业采购。

    两种方式都会带来问题。

    集团协同太强,投资人会质疑豆包独立性。走商业采购路线,豆包利润率压力会被放大。流量、数据和场景越依赖抖音集团,豆包越难像一个独立公司一样定价。

    这也是豆包和可灵最大的差异。

    可灵是AI视频业务,产品、收入和技术方向更集中。豆包覆盖通用助手、搜索、创作、办公、语音、视频、企业服务和模型输出。业务版图越复杂,拆分越难。

    更关键的是,字节还要考虑战略控制权。

    豆包和Seed,关系到字节未来几年AI化的入口、模型、算力和商业化。如果拆得太早,字节可能得到更清晰的AI估值,也可能削弱集团对AI底座的统一调度。

    所以,豆包拆分的想象,目前更像是在一个“准拆分”的理论可能上。

    等豆包的商业化初步跑通,并且字节愿意在组织层面大刀阔斧改革,才有条件考虑让豆包外部融资或独立上市。

    但这一切既取决于字节高层的战略判断,也取决于接下来一段时间,豆包能否初步兑现商业化潜力。

    不可否认的是,随着全球大模型公司纷纷涌入二级市场,字节拆分豆包的讨论,本质上是契合这一商业逻辑评估,并且会在接下来一段时间中,反复被AI行业和资本市场审视和评估。

  • 今年618,AI成为品牌“翻译官”,让对的人下单

    声明:本文来自于微信公众号 深响,作者:吕玥

    618收官,喧嚣过后,行业进入复盘期。作为上半年最大的生意机会,今年618最大的变量或许是AI。

    纵观各大电商平台,AI工具已从“点缀”变为“基建”。例如今年天猫618,有超百万商家使用AI投放,「万相台AI无界」已响应超30亿次投放决策。

    事实上今年在工具爆发的水面下,有不少品牌方颇为焦虑:不用AI工具怕掉队,用了又担心花钱不见效。纠结的根源在于:商家普遍认同AI是大势所趋,但在具体操作层面,缺乏清晰的“怎么用、用在哪”的路径指引,自然也无法预判实际效果。而大促期间,每一分预算都要为确定性负责,如果AI不能直接服务于增长,它就只是一种昂贵的实验。

    那么AI究竟该如何提升经营效益?

    自然堂作为头部品牌,提供了一个可供拆解的范例。

    事实上,自然堂首席对外事务官郑确也提到了大促中的不少难点:流量贵、竞争激烈……但在今年母亲节及618期间,品牌通过与阿里妈妈AI万相合作,拿到了一份不俗的成绩单:天猫旗舰店GMV同比提升近30%,新客人数同比增长70%,新增会员数同比提升14%。

    这也让我们更为好奇:自然堂将AI应用于哪些具体环节?阿里妈妈AI万相又是如何助力品牌实现上述增长的?

    大促的新解法

    本质是“语言体系”的升维

    自然堂在大促中遭遇的难点,实则是众多电商商家的共性困境。

    同质化竞争下,各大品牌传播语言趋同、目标人群重叠。各方不得不争抢同一批泛流量,导致大家不得不卷价格,而这也一直是商家经营的痛点。

    自然堂首席对外事务官郑确在复盘时提到了一个深刻的观察:“问题不在投放,而在翻译。”

    消费者关注的从来不是生涩的专利术语,而是感性场景下的痛点解决。但品牌习惯输出“专利科技喜默因”、“抗皱紧致”等功能词,这与用户心中“想既要抗老又要温和”的感性期待完全不在一个频道。

    这种转换并非品牌凭直觉就能完成,它需要一个严谨的分析、洞察和操作过程。今年618,一个积极的变化给出了回应:AI正在帮助商家获得这一“翻译”能力。

    具体来看,阿里妈妈品牌新力WIN(阿里妈妈推出的AI品牌增长模型,帮助品牌建立全域资产评估体系,让种草和转化之间的每一步都看得见、算得清)与自然堂在今年天猫618的合作,正是沿着这一逻辑展开:品牌借助阿里妈妈AI能力发现了过去被忽略的人群需求,找到细分赛道的新机会,并完成了全新的营销表达。由此带来的,是更健康的产品结构、更扎实的品牌心智,以及用户的主动购买与复购——最终形成差异化竞争和可持续盈利的正向循环。

    实践拆解,AI完成

    「从需求到转化」全链路翻译

    从落地实操的过程来看,阿里妈妈品牌新力WIN给出的是一次覆盖需求发现、内容表达和人群触达的全链路重构。

    第一步是捕捉真实需求,即从泛化的“抗老”概念中,找到具体的消费意图。

    过去做新品,品牌首先思考“我要卖什么”,所以放在抗老赛道里就表现为大家都在讲同一套理念,竞争压力巨大。事实上,消费者的需求从来不是统一的“抗老”:有人担心长期熬夜导致皮肤状态下滑;有人刚刚进入初老阶段,希望提前预防;还有敏感肌用户既有抗老需求,又担心产品刺激带来的负担……

    表面上他们都属于抗老人群,但背后的动机、焦虑和决策逻辑并不相同。如果品牌只能看到“抗老”这个大标签,就很难发现其中隐藏的细分机会。

    品牌新力WIN对全网抗老、抗皱紧致等相关的搜索意图和消费热点进行秒级分析。结果显示,用户频繁提及的并非抽象的抗老概念,而是大量具体场景:熬夜之后脸色暗沉怎么办、皮肤屏障受损如何修护、敏感肌是否能够安全抗老等。

    基于这些真实需求,再结合自然堂核心成分“喜默因”的修护能力,品牌新力帮助自然堂提炼出了“韧肌抗老”这一差异化赛道——既关注抗老效果,也强调肌肤韧性与屏障健康。与此同时,品牌还进一步锁定了三类核心人群:熬夜党、初老焦虑人群以及敏感肌抗老人群。

    这背后体现的是一种思维转变。过去品牌首先思考的是“我要卖什么”;而AI帮助品牌把问题变成“用户在焦虑什么”“用户需要什么”当视角从产品转向需求时,那些原本隐藏在大赛道里的细分空间才真正被看见。

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    明确需求后,第二步是把产品语言翻译成消费者语言。

    自然堂第七代超抗小紫瓶拥有自研核心成分“喜默因”,并经历多代技术迭代。从研发视角看这些都是重要卖点,但对普通消费者而言,专业术语往往意味着理解门槛,尽管知道这是一个“厉害成分”,却未必知道它究竟能帮自己解决什么问题。

    品牌说的是技术语言,消费者听的是生活语言。

    AI在这里承担的角色是翻译。系统将产品能力与消费者关注场景进行自动关联,把专业表达转换成更容易理解的利益点。例如“喜默因”不再只是实验室里的成分名称,而被转译为“熬夜脸的急救回血包”;修护与抗老双重功效,则对应“敏感肌也能安心使用的抗老方案”;第七代技术迭代,则被表达为国货科研能力持续升级的实力证明。

    而且这种翻译并非只有一个标准答案。过去品牌往往只制作一套素材,对所有用户统一沟通;如今AI能够针对熬夜党、敏感肌用户、成分党等不同人群去生成差异化创意内容,实现了真正意义上的“分人说话”。

    “从成分术语到消费者语言,这个转变,点击率直接就上去了。”正如自然堂首席对外事务官郑确所说,当用户看到的内容恰好回应自己关心的问题时,沟通成本会显著下降。AI不仅完成了卖点翻译,更让品牌具备了根据不同人群动态调整表达方式的能力。

    在需求和内容都完成翻译之后,最后一步,是找到真正需要听到这些信息的人。

    传统广告投放长期依赖年龄、地域、购买记录等静态标签。这种方式虽然有效,却存在天然局限。一方面,它难以识别那些已经在站外被种草、但尚未完成购买的人群,这是跨平台带来的难题。另一方面,它也看不到那些需求尚未显性表达的潜在消费者。比如长期加班、频繁购买褪黑素的人可能从未搜索过“抗老精华”,但其生活状态与消费行为已经透露出潜在需求。

    为此,自然堂首先是在投放环节应用了ShowMax全域追投(可追踪、承接站外种草回流人群的全域电商追投转化工具)。当用户在站外内容平台接触品牌信息后回到淘内,系统能够持续识别和追踪用户兴趣变化,进行二次触达,避免品牌在站外投入的大量种草成本流失。

    更值得关注的是,自然堂还应用了“AI点睛”这一新功能。它并非是简单的人群扩量工具,而是依托大模型,实现了过去投放“买词”,到如今“买意图”的升级。

    过去品牌投放要先定义目标用户,如25-35岁女性、一二线城市、关注抗老护肤等,再由系统按照这些条件筛选人群。但AI点睛的逻辑是先理解商品本身的特征和卖点,再结合全域行为数据进行实时推理,动态生成专属人群包。这些人群并非固定标签的排列组合,而是大模型基于行为链条推导出来的结果。

    在自然堂的应用中,AI点睛为其生成了多组人群:既有按抗老阶段细分的“抗初老”“首次尝试抗老产品的年轻女性”“25-35岁轻熟龄女性”“35-45岁熟龄女性”;也有基于兴趣和行为链路的“李佳琦护肤类目粉丝”“在内容平台学习护肤知识的用户”“搜索抗老精华、紧致精华的精准用户”;还有基于消费价值观的“信任自然堂等国货护肤品牌的消费者”“追求自我投资与变美自信的女性”等等。

    不难看出,AI点睛找的不只是已经表达需求的人,还有更多是那些可能从没有搜过“抗老精华”“小紫瓶”的人,但AI通过其行为链条推理出了他们的潜在需求,并将他们纳入了品牌的投放人群。这样自然能帮助品牌触达以往触达不到的新客,为生意带来实实在在的增量。

    除了功能,AI点睛的产品设计思路也值得关注。

    当前市面上大多数Agent产品仍是“黑箱模式”——商家看不到AI的决策过程,信任自然无从建立。AI点睛则直接做成了一个嵌入人群推广界面的可视化“开关”。商家打开后,AI为什么这样判断、为什么推荐这群人,全部推理过程一目了然。这种将AI能力产品化、显性化、可验证化的做法,把不可见变为可见,从根本上解决了品牌对AI的信任问题。

    618

    百万商家的AI试验

    自然堂为我们提供了清晰的观察样本,它也是今年618阿里妈妈AI万相和品牌深度合作的一个缩影。

    今年天猫618,一个明显的趋势是新的增长市场正在打开。

    今年在天猫,AI帮助近百万商品加速成交,新客占比接近96.82%,让新品破局不再是玄学。

    新品牌同样受益:通过AIGC,商家节省了近30亿内容制作成本,智能提效工具让运营效率提升39.3%,UD品牌全周期曝光超50亿,唤端近20亿次覆盖超7亿用户,驱动成交双位数增长。这些数字背后,是AI让创新从高门槛、高风险变成了可计算、可负担的经营选择。

    AI还在帮助商家发现蓝海。品牌新力WIN捕捉了亿级消费意图,拓展出85条新趋势赛道,平均转化效率提升30%。自然堂所切入的“韧肌抗老”正是其中之一。

    对于自然堂这样的成熟品牌而言,AI在帮助它进一步放大长板;而对更多中小商家和新品牌来说,AI万相也可以补齐短板,让创新成为一种更具确定性的经营选择。

    从帮助商家获得更多曝光,到帮助商家发现机会、创造需求、实现增长,AI开始成为新的经营基础设施。

    阿里妈妈曾提出AI万相的长期愿景是“重塑电商经营范式”——从多平台、多工具、多计划的复杂操作,向自然语言交互、AI自主推理的简化模式演进。今年618的实战,正是这一愿景的第一次大规模检验。而检验的结果,已经在自然堂等众多品牌身上得到了有力印证。

  • 从PC到AI,联想中国一场必打的仗

    声明:本文来自于微信公众号 光锥智能,作者:白 鸽

    在AI时代,企业级服务的“含金量”,正逐渐替代“PC出货量”,成为联想估值的另一根锚。

    5月26日,港股联想集团盘中一度涨超12%,报17.66港元,创历史新高,总市值迅速突破2000亿港元关口,逼近2200亿港元。而在上个交易日则涨近20%。

    资本市场如此买单的背后,是联想集团交出了一份近年来难得好看的财报,尤其是在企业AI服务市场

    据2025/2026财年(2025年4月-2026年3月)暨第四财季数据显示,联想集团全年营收5899亿元人民币,同比增长20.3%;调整后净利润145.5亿元,同比大涨42.1%,增速为营收增速的两倍。

    其中,ISG(基础设施业务群)收入同比增37%,并实现全年盈利。SSG(方案服务业务群)连续20个季度保持双位数增长,全年营收突破710亿元,运营利润率稳定在22.4%的高位。

    而能够得到史上最好财报数据的背后,是联想在中国区这块试验田上,实现非PC收入占比接近“半壁江山”,完成“结构性切换”。

    联想集团执行副总裁、中国区总裁刘军在内部邮件中披露,上财年,联想中国AI相关收入同比激增超过140%,在总营收中占比达到32%。AI已成为联想中国绝对的核心增长引擎。

    这也就意味着,联想中国已不再是传统意义上的PC厂商,而是以企业级AI服务为核心增长引擎的公司。而股价的暴涨,也传递出一个明确的信号,联想的转型故事,正在被重新定价。

    事实上,自2017年,从最初的3S转型,到搭建云原生和中台化的核心引擎,到提出全栈AI战略布局,再到确立混合式AI加速中国智能化转型战略,联想中国的转型走了近十年。

    而近两年来,随着智能体赛道的大爆发,AI应用已从消费端的“尝鲜”逐渐走向企业端的“刚需”,中国AI产业发展正从快速滑行进入起飞阶段。

    刘军此前表示,中国消费者对智能体的使用率从23%翻番至47%,而更为关键的是,企业智能体的采纳率在一年内从30%飙升至88%。而这显然也给企业级AI服务市场带来更大的机遇。

    因此,自2024年,联想中国就密集推出了各种智能体产品,组建面向个人、企业和生态的完整矩阵,包括乐享智能体、百应智能体、擎天Claw、天禧/天禧Claw、联想同享等等。

    其本质是把AI从“单一工具”升级为“组织器官”,每个智能体都是一个可独立作战、又可协同联动的“数字员工”,最终目标是让每一家企业都拥有属于自己的“硅基战队”。

    同时,今年4月,联想中国还发布词元工厂、企业级龙虾湖方案等产品,正试图以“词元”(Token)为新的计量单位,把企业IT服务变成可订阅、可度量、可规模复制的生产力商品。

    但是,这套智能体军团在企业市场真实落地情况如何?联想中国从卖电脑,到现在卖AI,企业级市场真的会为其买单吗?

    史上最强财报背后

    ISG与SSG的喜忧掺半

    业内皆知,联想以PC起家,曾连续数十年占据全球PC市场第一。过去四十年,联想的生意本质上是“按台计价”,卖一台电脑赚一台的钱,卖一台服务器赚一台的钱。

    但是,这种模式的天花板已经清晰可见,PC市场的竞争已从增量争夺转向存量内卷,价格战压缩利润空间,而AI PC虽然带来换机潮,但本质上仍是周期性机会,无法支撑长期增长。

    也正因此,刘军的判断很直接:联想中国必须完成结构性切换——从依赖PC的硬件销售商,转向以服务和解决方案为核心的全栈AI服务商。

    从财报来看,虽然IDG(智能设备业务群)仍是基本盘,但ISG+SSG合计贡献了近35%的营收和更高比例的增量,显然,联想已从“PC厂商”逐渐蜕变为“AI基础设施+解决方案提供商”。

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    ISG+SSG两大业务群,也是联想中国面向企业级服务市场的关键,一个是底层的AI算力基础设施,一个则是从行业解决方案,到智能体应用的提供者。

    不过,在这份亮眼成绩单背后,ISG和SSG两大业务群呈现出了截然不同的发展态势,一个刚刚爬出亏损泥潭但利润率堪忧,一个持续高质量增长但规模天花板隐现。

    一方面,ISG成功实现扭亏为盈,第四财季更是录得营收56亿美元(同比增长37%)、运营利润2.02亿美元的历史最佳单季表现。

    过去两年ISG曾因AI服务器前期投入大、毛利率低而陷入亏损。如今扭亏,说明联想已度过“赔本赚吆喝”的阶段,跑通了盈利模型。

    但问题在于,其全年运营利润率仅0.4%(7300万美元利润/192亿美元营收),即便Q4单季利润率也仅约3.6%,这与行业标杆形成鲜明对比。

    戴尔2026财年(截至2026年1月)基础设施部门(ISG)全年营收608亿美元,运营利润71亿美元,运营利润率约11.7%;即便在利润率承压的季度,仍维持在8.8%-10.3%区间。

    联想ISG的利润率不足戴尔的三分之一,甚至低于戴尔利润率最差时期的一半。

    更严峻的是市场份额。据IDC数据,2025年Q4全球服务器市场中,戴尔以10.0%份额位居OEM第一,超微9.3%紧随其后,而联想与浪潮并列约4.0%,HPE仅3.1%。ODM直销模式更是占据整体市场的53.2%。

    这也意味着,联想ISG虽然吃到了AI服务器爆发的红利,但主要处于价值链下游——“组装和交付”环节。其扭亏,更多依赖规模效应和AI需求爆发带来的营收膨胀,而非真正的定价权或技术壁垒。一旦AI服务器需求增速放缓或竞争加剧,极低的利润率将使其再次陷入亏损风险。

    与ISG业务相比,SSG表面上已经成为联想集团的新利润“奶牛”。

    从增速看,SSG表现优异。全球IT服务市场2025年规模约1.9万亿美元,预计2026年约2.08万亿美元,复合增长率约9.7%。联想SSG19%的增速约为行业均值的两倍,且22%以上的运营利润率远超传统IT服务商。

    但问题在于绝对规模,100亿美元的营收在831亿美元总营收中仅占12%,在集团内部的话语权远不及IDG(589亿美元,占比71%)和ISG(192亿美元,占比23%)。

    更关键的是,SSG的高利润率建立在联想庞大的硬件装机量基础上(联想累计PC销量已达11亿台),属于“硬件绑定型服务”。一旦PC市场再度下滑或企业IT预算收缩,SSG的增长韧性将面临考验。

    综合来看,联想2025/26财年财报是一份“转型里程碑”式的成绩单,ISG扭亏证明了基础设施业务的可行性,SSG持续高利润验证了服务化方向,AI收入占比三分之一显示了结构转型的成效。

    但这份财报更像是一份“及格线以上、优秀线未满”的答卷。

    ISG的利润率水平尚未达到行业安全线,服务器市场份额仍处于第二梯队;SSG的高利润难以弥补规模短板,集团整体对PC业务的依赖依然过重。

    联想集团董事长兼CEO杨元庆提出“两年内达成1000亿美元营收”目标,如果ISG不能将利润率提升至5%以上、SSG不能突破150亿美元规模,这可能只会是又一场“规模优先”的冒险。

    靠智能体军团打市场

    联想做的怎么样

    2025年,被视为“超级智能体元年”,微软、阿里云等巨头纷纷布局智能体生态,争夺“智能体入口”定义权。而智能体在企业真实场景的落地,也成为兵家必争之地。

    也是这一年,刘军正式提出了智能体军团的概念,又被其称为“硅基战队”,由1个超级智能体+多领域专业智能体组成,通过协同完成复杂任务,落地“人智共创”模式。

    在这个硅基战队中,所谓的1个超级智能体,被分为两类:

    一个是个人侧,是以天禧智能体为主,主要面向C端用户的“一体多端”核心,是AI PC/手机/平板的“AI大脑”。

    一个就是企业侧,是以乐享智能体为主,其是智能体军团的核心大脑、统一入口,负责意图理解、任务规划、调度指挥各领域智能体(营销、销售、服务、供应链、研发等)。

    今年4月,联想集团2026/27财年誓师大会上,刘军宣布,除了原有的联想乐享,智能体军团新增联想同享和乐Claw两大超级入口。

    其中,联想同享专攻外部合作,让渠道商洽谈、下单更省时省力,提升做生意效率,乐Claw则主要负责内部运转,替员工包揽审批、查数据等日常杂活,让整体办公更高效。

    加上原来的乐享,联想在企业侧,形成“乐享+同享+乐Claw”三大超级智能体产品。

    值得一提的是,这三大超级智能体产品,主要面向大型企业通用场景,而针对中小企业和政企市场,联想还有另外两个智能体产品。

    其中,联想百应智能体,是面向中小企业(SMB)的AaaS(智能体即服务)平台,通过订阅模式交付。面向政企市场,联想则推出了擎天Claw,其定位是业界首只企业专属龙虾。

    擎天Claw并不是独立于军团的新物种,而是军团在企业级市场、特别是政企赛道的深化落地形态,并与乐享(大企业通用场景)、百应(中小企业普惠)形成高中低全覆盖的梯队。

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    那么,这套智能体军团,在企业级市场中做的怎么样?

    在人工智能从技术炫技走向产业深耕的当下,联想中国的智能体军团,本质上是一场将制造业运营经验与AI深度融合的差异化突围,它不卖模型,卖的是“自己用过且验证有效的运营流程”。

    以乐享超级智能体为例,其在联想中国内部创造了18.9亿元经济效益、替代400个客服坐席、ROI达255%的数据,不是实验室里的POC结果,而是真实业务跑出来的经营成果。

    这种“零号客户”模式让联想中国在B端销售中拥有了竞品难以复制的信任资产:当别人还在讲AI能做什么时,联想中国则可以直接展示AI为自己省下了多少钱。

    更重要的是,擎天Claw所封装的研产供销服Skills库,本质上是将一家年营收近6000亿元、覆盖180多国的全球化制造企业的组织Know-how产品化,这是纯技术公司无论投入多少算力都无法短期获得的壁垒。

    但是,综合目前信息来看,联想中国这套企业智能体军团,更多还是以内部验证为主,缺乏更多的外部行业标杆案例。

    对比其他友商竞品,联想中国目前披露的外部智能体落地,主要集中在:

    • 智慧城市(武夷山、宜昌)——政府类项目,可复制性受地域政策影响;
    • 某零售客户(百应)——单一案例,缺乏行业横向扩展的系统性披露;
    • 制造业(与羚羊工业互联网合作)——细节未公开。

    刘军提出,新财年联想中国将深耕制造、零售、体育、交通、智慧城市五大行业,其中体育被确定为核心突破赛道。但这恰恰说明,除IT/科技(联想自身)外,其他行业的深度落地仍处于“选赛道、打样板”阶段,尚未进入“批量复制”阶段。

    可以看到,在企业AI市场中,联想中国的终极壁垒或许不是万全算力平台,也不是乐享智能体,而是“一家制造企业如何把AI塞进自己的血管里,再把血液样本卖给同行”。

    这种“组织即产品”的逻辑,让联想中国在制造业、供应链等重运营场景中拥有不可复制的深度。

    但是,如果不能在12-18个月内将内部验证转化为外部大规模收入,这一方法论也可能从“护城河”变成“天花板”。

    2026日出东方

    还是曙光初现

    “从这一刻起,联想要成为AI原生的公司。”在新财年誓师大会上,杨元庆明确提出,联想要彻底转型成为一家AI原生公司,并要求两年内实现整体营收突破1000亿美元。

    当前,PC市场已经逐渐到达天花版,而联想集团想要实现千亿美元目标,很大程度上要依赖于其中国区业务能否继续加速转型

    毕竟,中国区是AI收入增速最快、智能体落地最深、混合式AI模式最成熟的市场。

    从市场竞争格局看,联想中国在企业级AI服务领域面临多线作战:华为、浪潮、新华三在算力与基础设施领域强势竞争;互联网巨头在云端大模型领域占据流量与技术优势;同时AI技术迭代加速,客户需求碎片化,对服务商的交付能力提出更高要求。

    那么,联想中国要怎么破局?

    刘军在多次采访中反复强调联想企业级AI服务的三大核心原则,确保战略不偏离:

    一是混合式AI优先,坚持端-边-云协同,优先选择成本最优、隐私安全、落地高效的混合部署模式,目标推动80%的Token消耗产出于设备本地,20%通过云端协同。

    二是价值交付为王,即所有服务以“客户业务价值”为核心,拒绝“为AI而AI”,确保每个方案都能解决实际业务问题,实现降本增效。

    三则是生态共建共赢,不封闭技术,与英伟达、微软、DeepSeek等国内外大模型厂商深度合作,开放天禧生态,新财年投入10亿元资源,升级政企合作伙伴体系,构建“AI+利益共同体”。

    而迈向2026年,联想中国的企业级AI服务也正全面押注Token经济,尤其是随着企业龙虾湖方案和Token Factory(词元工厂)产品的发布。

    简单来说,词元工厂是Token的“生产工厂”,龙虾湖是智能体的“驻地基地”。前者解决Token怎么高效、低成本生产的问题,后者解决Token怎么在企业本地安全、大规模消费的问题。

    两者通过万全异构智算平台的技术底座打通,再经由擎天Claw/乐享等智能体完成终端执行,构成了联想以词元为中心的企业级AI服务完整闭环。

    而词元工厂和龙虾湖方案的发布,意味着联想中国正从卖服务器向卖Token生产能力和卖企业智能体算力平台升级。

    这两款产品的发布,也标志着联想正式确立“以词元为中心”的产品方法论。

    在日出东方2026战略中,刘军也明确了联想未来一年企业级AI服务的三大方向,包括持续深化深化智能体军团,扩大直营覆盖,优化渠道体系,同时推动个人+企业智能共创,天禧AI做个人超能搭档,擎天AI交付企业可见价值,实现端侧与企业侧AI协同,构建全场景AI生态。

    最重要的一点,则是实现AI原生引擎,即组织与流程全面AI化,提速增效,降低服务成本,提升交付效率。

    站在2026年的门槛上,联想中国企业级AI服务正从能力建设期进入价值兑现期。刘军判断,随着大模型迭代和DeepSeek等开源低成本模型的出现,AI普惠的大门已徐徐开启。

    当前,尽管联想的转型已经取得初步成效,但在AI市场中,仍充满挑战。

    可以看到,联想向企业级AI服务的转型,是中国传统科技巨头“大象转身”的典型样本。

    刘军对这场转型的定位十分清醒:“从2017年启动日出东方战略以来,联想中国区一直在推动智能化转型,而这场变革或许没有终点。”

    当企业智能体采纳率从30%飙升至88%,当非PC收入占比接近半壁江山,当连续19个季度双位数增长成为常态,联想已不再是那个只卖电脑的联想。

    但它能否在混合式AI的浪潮中,真正从“中国的IT服务第一”进化为“企业智能的领导者”,则取决于它能否跨越利润率鸿沟、突破产能瓶颈、实现从项目到产品的规模化复制。

    这场转型,远未到终局。

  • 面壁智能BitCPM-CANN:端侧AI的内存革命

    声明:本文来自于微信公众号 光子星球,作者:郝鑫

    大模型决定了“脑容量”,定义了模型的知识上限与智能天花板

    低比特技术,则是让大模型“小而强”的魔法,它重新排列了每一个“脑细胞”的密度。这条路指向两个明确的方向:要么在有限的内存与显存资源下,塞进参数规模更大的模型;要么让同样大小的模型,跑得更快、更省电。

    低比特模型一直处于小众赛道,直到今年内存价格一年涨了5倍,倒逼整个大模型行业寻求性价比更高的落地解决方案。

    而早在2024年下半年,面壁智能就开始押注2-bit及以下的技术路线。彼时,面壁智能AI Infra团队在训练时观察到,从BF16到INT4(从高精度到底精度),模型能力损失极小,说明“甜蜜点”一定在更低处。

    基于此,他们在当时形成了两个“反共识”:更低比特的模型,能获得更高的知识密度;内存是模型行业最稀缺的资源,未来一定会变得越来越值钱。

    带着这样的判断,面壁智能在GPU上率先验证了BitCPM系列。到今年,他们将这套方法论完整迁移到了华为昇腾,端到端跑通了国产算力平台的1.58-bit训练。

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    测试数据显示,相比传统BF16精度,BitCPM-CANN在推理阶段释放约6倍显存空间,同时将模型能力保留率维持在90%–97.2%。这意味着,同等模型能力在终端运行,只需过去1/6的内存。

    1.58-bit的极限挑战

    “1.58-bit是技术极限验证的探针”。

    面壁智能AI Infra技术负责人、清华大学计算机系高性能所的水木学者博士后李宇轩向光子星球解释,开源发布最极端的1.58-bit,目的是为了验证极低位宽量化感知训练之路能否走通。

    “1.58-bit是保证训练稳定、模型能力不崩塌的最低位宽要求。如果这都能成功训练并保持高能力,那么2-bit、4-bit、8-bit等更宽松的低比特方案自然更容易实现,且效果更好”,这是一种取法乎上,仅得乎中的技术策略,即先攻克最难的点,然后再向下兼容。

    如何获得参数更小却更强的模型?行业中传统的解法是PTQ(后训练量化),即先用高精度如BF16完成模型训练,再将其权重压缩至INT8或INT4。

    INT4是一种4位整数精度,相比BF16节省4倍内存,是目前低比特量化的“实用基准线”,而1.58-bit则是突破这条线,向极限压缩进一步逼近的探索。

    这本质是一种以精度换内存的做法,压缩越狠,性能损失越大。就好比把一本写好的名著,压缩成口袋书,每个字只能用原来4/1的墨水写,结果是字迹模糊、内容丢失,有的地方甚至看不懂。

    正是看到了PTQ的弊端,面壁智能在训练上采用了先做QAT(量化感知训练)、再蒸馏的方案。李宇轩表示,这个方案的核心是既能稳定收敛,又能保留全精度能力。这相当于作者最初就知道要被制作成口袋书,直接用更简洁的语言表达相同的内容,所以压缩后依然清晰可读。

    以前我们认为,位宽越大、精度越高,模型就越聪明。但面壁智能的实践证明,重要的不是每个参数占多大地方,而是占的每一寸地方装了多少知识。低比特训练不再是,为了省内存而牺牲精度的妥协,而是一种全新的思路:用最少的资源,承载最高的知识密度。

    根据BitCPM-CANN与同尺寸MiniCPM-4全精度模型家族在常识、阅读理解、学科知识、数学与推理等11项任务上的1:1性能对照。

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    BitCPM-CANN三个尺寸模型的能力保留率达到95.7%-97.2%,即使是能力保留最弱的0.5B,保留率也达到了90%以上,几乎保留下来原本大模型的能力。

    我们来简单算笔账,同样一个8B大小的模型,用传统BF16格式存,光权重就要吃掉16GB空间,普通手机根本装不下。但用1.58-bit格式存,释放6倍显存占有空间,所占大小手机差不多相当于一部完整的高清电影。

    李宇轩告诉我们,未来他们将进行更精细化的数据处理,将0.5B档的模型能力保留率提升至95%。同时结合MoE架构,利用稀疏专家扩展容量上限,60B参数的超大模型有望装入手机。

    跑出一条国产低比特之路

    内存价格暴涨,正在倒逼行业算清楚经济账。

    公开信息显示,2026年DDR5内存价格暴涨数倍,32G条从年初的500元涨至超4000元,HBM更是天价。

    这让本身就对价格敏感的端侧厂商陷入了两难境地。有手机厂商告诉我们,用户期待更强的AI能力,但内存涨价3-5倍后,若维持原内存升级节奏,价格翻倍;不涨配置则体验倒退,用户不买单;涨价又怕丢失市场,部分旗舰机型已经被迫原地踏步。

    要解决上面的难题,国产替代是一个解决思路。国产厂商长鑫存储已率先破局,DDR5实现量产,其价格比国际同类产品低15%-20%。换用国产内存,同样容量立省两成,从源头上缓解了成本压力。

    低比特技术则指向另一条路径,不在“买内存”上省钱,而是在“用内存”上极致压缩。厂商无需堆砌更多内存,就能让手机跑起参数量翻倍的模型。结果是,用户既能感知AI体验升级,厂商又能实现降本。这正是今年行业突然重视低比特模型的根本原因,跳出学术探索范围,低比特模型未来可能成为化解端侧AI商业焦虑的那把钥匙。

    在此基础上,面壁智能填补了国产低比特大模型市场的空白。其BitCPM-CANN是首个在昇腾上端到端,原生完成训练的1.58-bit极低比特大模型,从算子、算法到训练框架全是国产。这证明了国产算力平台不仅能训,还能训出世界领先的极低比特模型。

    国产NPU阵营也第一次拥有自己的1.58-Bit低比特训练栈,无需再绕道CUDA验证、迁移。一旦做完,就是基础设施级的沉淀。之后所有面向昇腾的低比特训练,都将建立在同一套底座之上。最终结果显示,整体显存节能约6倍,推理速度快了2到4倍。

    李宇轩介绍,在适配华为昇腾、推进低比特训练过程中,核心卡点主要集中在软件生态与工程调优层面。

    在软件生态上,华为昇腾的编程门槛较高、熟悉其工具链的开发者较少,尤其在长上下文支持方面有欠缺,面壁智能团队为此花费了大量调试时间。

    低比特训练本身也存在诸多工程难点。如果量化器选错,模型效果会断崖式下降。训练流程需要精细调优,必须先做量化感知训练让模型进入稳定收敛态,再引入蒸馏,这个“甜蜜点”需要大量实验才能找到。低位宽模型在某些基础能力上容易退化,需要针对性补数据,用更耐心的方式准备训练集。

    参考面壁智能AI Infra团队的经验,在既有GPU经验积累的前提下,跑通昇腾全链路仍需三周到一个多月,更大模型适配时间会更长。

    此次BitCPM-CANN将多种数据以可复现的方式开源。

    “像OpenAI和DeepSeek,推动全行业做强化学习一样,我们也希望向行业证明,在国产芯片做极低比特训练一样可行。”

    生态议价权

    过去,模型厂商、芯片厂商与终端厂商各自为战。

    模型在英伟达上训练,芯片厂商只管卖算力,终端厂商负责集成。但在端侧AI时代,这条清晰的链条正在模糊,而低比特技术,正成为连接三方的核心纽带。

    对模型厂商而言,低比特技术是核心竞争力。谁能拿出更小、更快、能力保留率更高的模型,谁就能赢得终端厂商的订单。面壁智能开源BitCPM-CANN模型,本质上就是试图建立“低比特模型的标准”,以吸引芯片和终端厂商主动围绕其生态进行适配。

    对芯片厂商来说,硬件已先行一步。高通骁龙8Gen4等旗舰芯片已原生支持2-bit推理。但硬件跑起来,缺的是高质量的低比特模型。面壁智能这样的模型厂商恰好补上了供给侧的空档,让芯片厂商的硬件能力真正有了用武之地。双方深度合作,如面壁智能与华为昇腾,共同优化算子、校准量化参数,形成软硬一体的护城河。

    站在终端厂商角度,低比特模型直接决定了产品的AI体验与成本结构。手机厂商不再只是采购芯片、预装模型,而是需要与模型厂商联合调优,甚至定制专属模型。这种深度绑定,使得终端厂商一旦选定合作方,就难以轻易切换,生态锁定自然形成。

    模型公司与终端厂商的协作,甚至深入到了训练阶段。面壁智能对低比特模型能力损失的商业化处理,就是一个很好的例证。

    用户在手机、汽车上真正高频使用的,是文本总结、语音助手、信息检索这些功能,而不是写代码或解高等数学题。那些冷门能力,绝大多数用户一年也未必用上一次。

    面壁智能正是抓住了这一点,通过后训练,把低比特模型那3%-5%的能力损失,集中到了这些低频功能上。结果就是核心场景的精度近乎完整保留,用户完全感觉不到体验下降,而厂商的成本却实实在在地降了下来。

    现阶段,能够提供稳定、高效、易部署的低比特模型的公司,将在端侧AI生态中占据核心生态位。因为它既是算法提供者,也是芯片优化伙伴,还是终端厂商的AI能力外包方。这种多重身份带来的议价能力和生态影响力,远超传统“卖模型授权”的商业模式。

    关于未来更大的想象来自于,当60B大模型封装进手机,会发生什么?

    目前端侧主流的3B-8B模型,能力大致相当于小学生或初中生,能回答常识问题、做简单推理,但面对复杂逻辑、长上下文、专业领域知识时容易出错。60B模型则完全不同,端侧AI将具备解数学竞赛题、分析法律文书、解读金融报表等专业能力。

    当60B模型完全运行在手机本地时,许多原本必须依赖云端的重任务将变得即时、私密与永远可用。从原来设定闹钟、查天气升级为规划旅行路线、比价购物;从简单补全函数,到生成完整模块、调试bug;从写标题、文案,到能写完整报告等。并且上述所有行为,不联网、不上传数据、零延迟。

    这背后是低比特技术、国产算力与端侧芯片的交汇。算法让模型变小,芯片让模型跑快,内存让它装得下。当这三条曲线同时越过临界点,端侧AI的基建就搭建完成了。

    一旦端侧AI基建就位,超级应用或许也不就再遥远了。

  • 阿宝想让用户“开口说话”,微信想让AI“无处不在”

    声明:本文来自于微信公众号 新熵,作者:菠萝

    随着AI版支付宝开启测试,一场属于支付宝和微信的AI竞赛浮出水面。

    早在6月8日,微信就宣布开放AI平台,京东、美团、滴滴等应用相继接入。支付宝也迅速推出了AI版支付宝,并带来专属AI助手——阿宝。

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    当两大手握十亿级用户的平台,几乎同时推进AI Agent的落地,争夺的已不再是支付入口,而是AI时代用户与服务之间的关键连接点。

    支付宝:与其加厚城墙,不如拆了重建

    看到AI版支付宝的第一眼,你可能很难将它和你使用了多年的支付软件对上号。

    简洁,是新版支付宝的关键词。

    整个界面被重构为两大板块——资产和阿宝。左侧的资产区以卡片夹形式动态展示流动资产、理财持仓和信用评分;右侧是名为“阿宝”的AI助手,上万种服务全部折叠进一个输入框,与以往功能密集的界面形成鲜明对比。

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    从UI设计来看,支付宝的这次AI化改造力度极大。它直接改变了沿用多年的图形界面,将传统交互替换为以AI为核心的对话式智能服务中枢。

    而支付宝的意图,从“阿宝”的命名中便可窥见一斑。“宝”字自带亲近感,加上口语化的“阿”,让阿宝得以天然融入大众日常生活语境。

    一个用完即走的工具型应用,本不需要一个有名字的伙伴,阿宝想改变的,恰恰是用户打开支付宝的理由。

    更值得关注的是,在5月底的支付宝AI支付生态大会上,蚂蚁集团CEO韩歆毅明确表示:AI智能体将颠覆移动互联网时代的“流量为王”逻辑。未来,由人决定的流量入口时代即将结束,取而代之的将是“智能体的生态”。

    可见,支付宝想要的不仅仅是一个AI入口,而是成为AI时代整个智能体生态的支付基础设施。截至5月底,支付宝AI支付已支持95%的通用智能体框架,其布局方向已经清晰。

    微信:不动地基,只给生态装上AI引擎

    与支付宝的“换心”式改造不同,微信选择了一条截然不同的路径,微信的路径相对内敛。它没有在软件内部直接增设AI入口,而是选择将自身打造成一个服务调度中心,把AI能力拆散、渗透进微信的每一个角落。用户可通过搜一搜、@AI对话、小程序调用等多种方式启用AI服务。

    小程序开发者可主动接入微信AI生态,让系统直接调用小程序完成操作,全程无需跳出微信。

    这一布局的战略纵深,根植于微信独特的底盘。微信当前承载超十亿用户,坐拥高频社交、生活服务与百万级小程序生态三大底层能力,这为其AI化提供了天然的土壤。

    微信要做的,不是在AI时代重新构建一个入口,而是用AI优化它已经拥有的一切:国民级的生活入口、覆盖108个细分行业的小程序生态、以及深度绑定的微信支付体系。

    微信的思路,是让AI成为这个庞大生态的“神经网络”,不改变既有结构,却让每一个节点被智能调度。如同扫一扫一般,在特定场景中自然浮现,解决问题后即隐去,不改变用户习以为常的交互逻辑。

    与此同时,微信也在布局AI支付基建。目前正联合腾讯智能体产品WorkBuddy测试AI支付功能,计划在微信钱包中上线“AI专属卡”。在巩固现有生态的同时,也在探索新的支付场景。

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    基因决定:低频支付求变,高频场景求稳

    如此不同的AI战略,根植于微信和支付宝在基因层面的差异。

    支付宝的挑战是“低频”。蚂蚁集团副总裁李俊曾公开表示,在支付宝提供的8000多项服务中,绝大多数处于“沉睡”状态,活跃使用率不足10%。

    作为支付工具,支付宝在大部分时间里处于未被启动的状态。而AI对话式交互理论上可以大幅降低服务发现的门槛,让用户免于在层层叠叠的菜单中翻找,从而有效提升功能的使用效率。

    微信的特点则是“高频”。作为国民级社交软件,微信的日打开次数位居前列。用户在聊天、刷朋友圈等场景中产生额外需求时,AI可被随时调动。这意味着,微信内置AI天然享有更高的调用频率和更低的使用门槛。

    在这样的背景下,支付宝选择改变自己的低频现状,微信则意在巩固自己的高频基础。

    支付宝的AI化是一次重要的自我革新,过去十年,支付宝尝试过社交化、本地生活、内容化,每一次战略转向在逻辑上都无懈可击,执行效果却不尽如人意。此次AI化,是支付宝对过往经验的深度总结——试图通过对话式交互拓展用户触达服务的路径,直接触达用户的服务需求。

    而微信的AI化则是一场生态深化。它更注重让用户留在微信里完成一切,延续已有的使用习惯。

    微信赢在入口广度,支付宝赢在信任深度两种路径各有侧重,而在具体落地中,各自的优劣势也逐渐显现。

    从当前格局来看,微信在入口层面具有先发积累。

    作为最早布局小程序的平台,微信已坐拥840万小程序,生态体量规模可观。当这些小程序全面接入微信AI,带来的服务闭环体验,在生态完整性上具备显著特点。

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    更关键的是使用场景。生活里大多数任务的触发点本就藏于微信之中——群聊里的邀约、朋友圈的种草,皆是AI介入的自然切口。用户在微信中说出需求即可调度AI,而阿宝的调用前提是主动打开另一个APP。

    但支付宝在另一个维度构筑了差异化的能力——金融信任。

    依托支付账户、资金账户及理财体系,支付宝AI不仅能够完成生活服务,更具备向财富管理场景深度延伸的能力。在AI版支付宝中搜索“哪个基金收益好”,它不仅给出建议,还能直接调取用户的持仓情况进行个性化对比。微信在这方面的积累,尚处于起步阶段。

    此外,支付宝在AI支付基础设施上的早期布局同样值得关注。今年5月,支付宝宣布其“AI支付”已支持95%的通用智能体框架。当AI Agent成为主流交互方式时,支付清算能力将成为关键的基础设施。

    终局的胜负手,藏在Agent的支付选择里

    从更长远的视角来看,微信和支付宝这两种路径或将长期共存。

    支付宝走的是变革路线——改变旧界面,用AI重塑一切,其判断是AI时代用户需要的,是一个全能的AI财务管家。

    微信走的是改良路线——不动整体结构,用AI优化一切。其判断是即便是AI时代,用户依旧需要每天打开微信。

    而真正的变量,可能来自更远处。当AI Agent可以自主完成交易、代理之间可以自主结算时,传统互联网的入口逻辑将 面临新的变化。到那时,支付宝和微信争夺的或许不再是“用户的第一入口”,而是“Agent的第一选择”。

    率先建成AI时代支付基础设施的平台,将在下一阶段拥有更广阔的发展空间。

    这场竞赛的走向,仍有待观察。

  • 淘宝京东618营销,唯爱「浪姐」?

    声明:本文来自于微信公众号 壹娱观察,作者:路柯

    又是一年618落幕,可谓愈发寂寥。

    回看去年,“闪购大战”引爆市场,京东淘宝美团纷纷发起地盘之战,在品牌营销费上大举投入,娱乐营销异常火热,无论是代言人的谐音梗营销,还是长剧、综艺、晚会、短剧等多种娱乐内容的不断种草,堪称撒金名场面。

    风向直转,站在今年618尾声,去复盘京东淘宝的这一届618娱乐营销,会发现“风停了,无趣了”。

    重要电商促销节点,加大娱乐营销的投入,是平台们心照不宣的打法,虽然说今年投入减少、亮点缺失,但在娱乐营销方面的举动,京东与淘宝天猫两位核心玩家还是没有完全停下脚步。

    娱乐营销的三件套依旧没有缺席:找明星赚吆喝、定制晚会、长短剧综植入。

    有趣的是,淘宝天猫和京东都心照不宣的发起了对于“浪姐”的争夺,这也是以“省”为核心要义的娱乐营销大战里,唯一的亮点了。

    先看618的老本家京东,相当“够省”的路线。

    首先是明星的“降级”。

    相比去年的阵容沈腾、张艺兴、雷佳音、大张伟、李晟等众星化身为京东各个垂类电商的代言人,TVC持续输出,今年京东的挑大旗给到了刘宇宁,铺天盖地在吸附“顶流”流量,除此之外也搭配上了王濛、李小冉、papi酱等当下热点明星。

    显然,明星套路方面,京东从追求大众缘走到了饭圈流量与年轻化流量,在这个节点,或许求精准转化更为保险。

    其次是打法保守,只为继续让定制化IP转下去。

    “青春采销”定制综艺《开播吧!青春采销》第二季,以及京东618夏日歌会,变成了传统项目,持续投入且运营下去,虽然效果并不明显,且投入在收缩,坐阵明星量级下降,但之于京东而言,能握在手里的IP话语权更大、培养属性更强,也更能反哺于京东业务,京东的流量生态需要不断蓄水。

    京东过去几年所热爱的短剧营销,也在今年有所收敛。值得一提的是,其尝试了AI短剧,只是步子没迈太大,联动快手上线AI真人定制科幻短剧《来自星星的我们》,核心还是两位流量短剧演员为主,再加上AI技术串联,讲起科幻爱情,且成功实现播放破亿。

    再看隔壁的淘宝天猫,今年的618举动更是低调太多。

    淘宝闪购撒币暂停之下,由于淘宝天猫坐拥长视频几档王牌综艺,本质上来看,618周期的娱乐流量并不缺失。

    全年冠名《你好,星期六》,让淘宝天猫能在整个618大促期间保持一定频率与年轻人群传达信息,除此之外,《开始推理吧4》《种地吧4》等热门综艺也都不缺淘宝天猫的身影。

    但相比往年618周期,淘宝天猫独家冠名或者多种身份出现在各大综艺里,今年的淘宝天猫显然收紧钱包了。

    不过,变化还是存在。

    去年618是“淘宝闪购止咳剧集商业化”,那么,今年则是天猫补血剧集赞助。

    从五月中旬到现在的长视频重点剧集,如《家业》《莫离》《雨霖铃》《翘楚》等,皆是天猫的身影,出现在片头、中插与创意广告等各个广告位,不断渲染618氛围,当然,天猫也并没有如当年直接冠名《墨雨云间》并开发衍生短剧的豪气,这些不缺席也只是在维持基本量。

    《莫离》截图

    淘宝天猫显然意识到淘宝直播的那一批以李佳琦为代表的流量手们,还是补给了大促基本盘的,而娱乐营销这一波进一步影响用户心智的投放,其实挑几个头部,没有缺位,就足矣了。

    总结看来,两位电商霸主仍在618期间消耗着自己的娱乐营销预算,虽然它俩更加精打细算了,但还是会照样在该花的地方留有表示,与此同时,二者也有一些有关“省钱”的营销共通之处。

    其一,愈发擅长“薅”他人之法,特别是最贵的明星借势方面。

    淘宝天猫的明星荟萃大法今年继续升级。

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    去年是“天猫618Fun星派对”,而今年直接是“天猫618星光大赏”,但不好意思,这些明星都不是淘宝天猫的代言人,而是参与618阵线的品牌方代言人。

    这也是淘宝天猫大促常年复用的成熟营销打法:联动全赛道参战品牌,整合各家自有明星代言资源,集结形成平台级星光矩阵,合力引爆618营销声量。

    这一招,今年京东也来试验了。

    #京东618明星红包#各路明星纷至沓来,从大促开始到结束,各个品牌代言人集结;“超级明星福利”不断掉落,通过集齐星卡送好礼的方式,让明星矩阵一一出现,更不谈618期间加速出现的如张凌赫、肖战代言品牌的“京东新品日”。

    其二,预算只给大热IP的“外溢”,“浪姐”与世界杯的流量成为最佳标的。

    娱乐营销效果评估,只有足够爆,才能有保底。

    毫无疑问,整个618周期里,最火热和最出圈的内娱IP自然是《乘风2026》。

    首次迈入直播语境的“浪姐”显然杀红了眼,不光让消失已久的“选秀味”再度归来,还诞生了如“心愿便利贴”、“你嘴巴多毒我才不在乎”等出圈爆梗,成为全网秀粉与乐子人停不下来的追更对象。

    在此之下,没有闯进节目IP赞助体系的淘宝天猫与京东,自然也不会放过这一顶流IP的外溢效应,它俩陆续开始分割“浪姐”里的热度姐姐。

    “便利贴”三人组一分为二,这边王濛、李小冉成为了京东的扩音器,淡淡也化身“健康福利官”,那边的唐艺昕则走进了淘宝直播的声量场,除此之外,淘宝天猫还找来了曾沛慈、乌兰图雅站台。

    一方面是饭圈效应的直接转化。

    相比请顶流而言,正在参赛的姐姐们的饭圈可是更即时,也是相当能打的,曾沛慈便是典型代表。

    天猫给足了曾沛慈排面,不光配合曾沛慈的经典作品“终极系列”拍摄了定制款TVC,还在全国超50城铺起了地广,涉及商圈、地铁、机场、影院等多个核心展示区域,甚至还在浪姐公演线下定制了应援车,可谓做足了一切功课来讨取曾沛慈粉丝的欢心,从而增强转化与声量。

    效果显而易见。5月27日,曾沛慈作为“天猫618福利大使”做客天猫官方直播间,最终创下2000万成交、场观超100万、互动量达到3500万+,战绩可喜。

    另一方面则是借“梗人”意图继续“玩梗”,从而加入到“出圈事件”叙事链路之中。

    王濛、李小冉、唐艺昕以及乌兰图雅,都是这样的选择意图。其中,王濛可谓与刘宇宁并驾齐驱成为了这次京东618明星营销的最大牌面,创意TVC拍了一个接着一个,《京喜惊喜歌》也唱了起来,从“冠军速度”再到“舞台C位”“出圈便利贴”都成为了京东联动王濛的话术;而天猫更是请来唐艺昕直接成为“天猫618心愿大使”,remix乌兰图雅,组合成了“心愿大力贴”,玩梗意味十足。

    “浪姐”使用率可不光如此,联动世界杯,邀请姐姐来看球、说球,从而聚气618曝光,也成为了两大电商平台共通玩法。

    “天猫姐说球”就在6月11日邀请了唐艺昕、乌兰图雅这俩位天猫618观赛大使走进天猫直播间;王濛更是直接坐阵京东看球季开幕……

    整合现象级综艺IP与世界杯这一顶级赛事,双流量核心资产之下,头部电商们双IP捆绑入局、进行跨界营销,显然是意图冲破单一流量的天花板,最终实现营销价值的乘数效应。

    618终于要落下帷幕了,复盘今年的娱乐营销投入情况,除了“省”之外,能提及的也就是“浪姐效应”了。

    不是说电商金主们唯爱“浪姐”,而是要看到娱乐营销背后的底层逻辑还是确定性流量诉求。

    “浪姐”hold住了爆款,那么,它就能换来自身与“姐姐”们的商业价值最大化,毕竟经历去年的闪购大战以及当下如火如荼的AI战役,谁都到了无法再给营销这件事不断加码的阶段,追着“浪姐”跑,就是追着绝对爆款的营销确定性跑。

    足够平淡的娱乐营销,会不会从这届618延续到年底双11呢?从目前电商发展趋势来看,大概率依旧如此。

    毕竟电商平台们早已把AI电商、AI营销不断往前置位排序,动不动就在哑声的娱乐营销如何能与当下不断进化、不断满足用户精准化定制需求的技术创新相比呢?

    今年“浪姐”的破局原因,或许也是娱乐营销该找回的“归宿”。直播状态的“浪姐”让一切回归到真实性与真实情感,那么,这几年过度依赖包装精致化、依赖流量化的娱乐营销,是否需要思考早已成为套路的固定动作,该如何去掉“刻意”、拥抱“真实”?

    当大众看不到这些N年如一日的“招牌动作”有何差异,又如何能让买单方笑纳呢?无形之中也在提醒,娱乐营销急需来一场痛快的变革,毕竟最重要的电商大促节点都持续在“省省省”,还停留在原地、创造流量泡沫的娱乐营销,总不能每次幻想着空降一场“大水漫灌”吧。

  • 3年5亿MAU,Meta悄悄养出一个社交爆款

    声明:本文来自于微信公众号 白鲸出海,作者:裴政开

    6月16日,Meta 旗下对标 X(原 Twitter)的社交应用Threads」宣布月活用户突破5亿。

    相比2025年8月披露的4亿月活数据,「Threads」在约10个月内新增了大概1亿月活用户。增长的原因,与其过去一年持续上线新功能密不可分,包括 DM 私信、Ghost posts(24小时后自动消失的限时帖)等。这些司空见惯的功能,更多像是在补齐体验基础,无法解释当初被 Meta 引流到一个新平台的亿级用户为什么真的愿意留下来。

    而这次 MAU5亿里程碑之际,「Threads」再次公布的一系列新功能,可能给出了一定的回答。

    一、把算法控制权交还给用户

    这次更新的一系列功能中,其中最受关注的是“Your Algo”。

    Your Algo,直译过来是“你的算法”,该功能允许用户直接控制自己信息流中出现的内容类型,例如科技、体育、播客等主题,并可选择该偏好持续天数(1天、3天或7天),设置仅用户本人可见。

    这一功能建立在「Threads」今年2月推出的“Dear Algo”机制之上。Dear Algo 允许用户通过发布公开帖告诉「Threads」自己的内容偏好,以更改信息流推荐内容,如“Dear Algo,多给我推一些关于播客的内容”。“Your Algo”则在私密性上更进一步,用户无需公开发帖即可完成设置。

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    “Your algo”页面 | 图源:TechCrunch

    这标志着,一直被平台掌握在手里的内容分发的控制权,有一部分被交还给了用户。

    从 Dear Algo 到 Your Algo,Meta 的策略也一定程度体现了,这种部分交还控制权的设计对用户体验与粘性的有利。

    就在这两天,社交媒体宣布“集体转弯”。

    6月初,Instagram 将去年12月率先应用于 Reels 推荐系统的“Your Algorithm”功能,进一步扩展至主信息流和发现页,实现 Feed、Explore 和 Reels 三大场景覆盖。用户进入设置后,可以查看并调整 Instagram 认为自己感兴趣的话题标签,也可以直接用自然语言设置内容标签,从而影响后续推荐结果。

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    “Your Algorithm”功能 | 图源:TechCrunch

    TikTok 则早在2024年就上线了“Manage Topics”功能。用户可在设置中,调整体育、旅行、幽默、时事、舞蹈、美食等各类主题内容在“推荐”页的权重;2025年,TikTok 又升级了关键词过滤机制,引入 AI 辅助识别相近词义和关联内容,例如用户屏蔽“装修”后,系统也会减少“翻新”“改造”等相关内容的推荐。

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    “Manage Topics”功能 | 图源:TechCrunch

    用户的疲劳、社会上的社交媒体有害论、不断尝试对传统社交媒体发起冲击的创新产品们,共同构成了头部社交媒体的转向理由。对于卖广告为主营业务的社媒巨头们,用户体验与使用时长是其持续赚钱的基础,Ins 和 TikTok 更像是在修复问题,而「Threads」则以“新平台”的身份,想要走一条目前语境下的正确道路,来解决社媒目前最大的 bug 之一“信息嘈杂”。

    笔者本人也是「Threads」的重度用户,长期高频使用的原因是,相比微博、小红书,「Threads」的推荐内容更加“与我有关”。只要点赞或搜索过相关内容,推荐页很快就会被同类内容填满,但同时,不会因为平台的“私心”被填入其他无关信息。

    更明显的感受是,Meta 在「Threads」的内容形式也表现得非常克制。

    二、克制的「Threads」,在亚洲生根发芽

    与使劲往 Ins 和 Facebook 里面塞短视频等各种内容不同,「Threads」的首页几乎不会被推荐除文字之外的内容,图片比例甚至都不高。加之平台真人用户占比较高、内容相关性高,用户之间的互动心理门槛也明显降低。用户形容“随便刷到一条帖子都能回一句,双方都不会觉得冒昧”。

    在一个强调“富媒体”的时代,「Threads」正在返璞归真,让用户以兴趣为纽带、主要通过文字交流,以建立真正连接。

    这种理念也延续在本次其他的功能更新上。

    「Threads」宣布,将此前处于测试阶段的“Communities(社区)”功能正式公开上线。这项功能于去年推出,旨在为不同兴趣圈层(如篮球、影视、K-pop、书籍等)的用户提供专属讨论空间。此外,平台新增“Communities Hub”,用于集中展示和发现不同兴趣社区,每个社区还拥有了各自独立的图标,更具有辨识度。

    另外针对于社区,扩大“Live Chats(实时聊天)”功能的使用范围,但这并不是广泛认知里面的实时语音聊天,而是更像大概20年前的“实时文字聊天室”。

    Live Chats 于今年4月推出,最初可在体育等相关社区开启,用户可在世界杯等大型体育比赛或文化活动期间,进入对应话题的聊天室,与同好进行实时聊天互动。Live Chats 将在7月扩展至所有社区,并新增两项能力:一是“联合主持(co-host)”,即允许多人共同发起、主持同一场实时聊天,类似多人连麦的群聊主持;二是“引用精彩片段”,即把一场实时聊天里的关键发言,引用并发布到自己的串文中,让未参与聊天的用户也能看到。

    在解释这一功能时,产品负责人 Connor Hayes 表示,很多用户喜欢「Threads」的原因之一,在于它保留了一种相对“安静”的产品氛围。在短视频和高密度内容充斥主流社交平台的当下,「Threads」 依然以文字交流和兴趣讨论为核心。Live Chats 正是这一理念的延伸——用户在观看比赛、节目等内容时,可以以文字同步参与实时讨论,获得一种“低噪音”的陪伴体验。

    随着基础功能陆续补齐,「Threads」已经逐步缩小与 X 之间的基础能力差距。而此次三项新功能的上线,揭示了两者的竞争已不再停留在功能层面,而开始延伸到产品路线的选择。

    在实时信息层面,包括 X 在内的社媒长期扮演着全球“公共广场”的角色,突发新闻、体育赛事和热点事件几乎都会第一时间在平台发酵;它也有自己的实时互动工具,比如 X 的实时语音房 Spaces、用于私密群聊的 XChat。「Threads」上线初期由于缺少搜索、话题标签、时间线排序等基础功能,在时效性和讨论氛围上明显落后。这些能力补齐后,「Threads」如今通过 Live Chats 切入实时聊天场景,依托公开兴趣社区开展实时文字讨论,把“文字社交”和“低噪音互动”延伸到实时场景,试图探索与 X 不同的实时社交体验。

    更关键的分化在产品取向上。X 近年持续强化算法驱动的信息分发,用户获取内容越来越依赖“For You”推荐流,社区功能则逐步边缘化,平台类似一个围绕热点、新闻和流量运转的“信息市场”;而「Threads」则在一边将控制权交还给用户,同时扶正 Communities 社区体系,尝试建立起基于兴趣的社区关系网络。

    「Threads」正在走出一条更独特的路径,更强调“安静”与兴趣驱动的社区归属感。为已经厌烦社媒噪音的用户,提供一个可以驻扎的平台。

    最典型的是社交边界更明显、也同时更在意公共眼光的亚洲用户。

    「Threads」官方没有按照市场来披露 MAU 数据,但如果我们用三方数据分析平台 datareportal 的「Threads」广告可触达成年用户数来观察,日本、中国台湾、中国香港都在 Top10市场中。

    尤其是中国台湾。截止到2025年10月,「Threads」 ad reach 成年用户数为665万,占总人口的28.8%。《Taiwan News》认为,「Threads」 早期相对更偏生活流、情绪流、短文本共鸣,对想暂时离开高密度长辈与同事圈层、远离政治噪音的人有强吸引力。就在2个月前,一款游戏化走步 App 主要依靠于「Threads」传播发酵,仅仅在中国台湾一个市场就做到了近300万美元的月流水,也是一种侧面例证。(更多信息可参阅之前选题《游戏化包装YYDS?散步产品月入500万美元》)

    写在最后

    「Threads」推出之初,我们只将其当做一个趁着 X 动荡期,通过 Ins 账号和关系链低成本启动的设计平台,在用户手机里已经有那么多社交平台的2023年,谁也没想到「Threads」在短短三年内涨到了5亿 MAU。

    只能说,了解“大平台病”的还得是大平台自己,改不改要看利弊权衡。下一阶段,要看「Threads」从5亿涨到10亿 MAU,且已经在「Threads」里做广告变现的 Meta 能否管住自己,保持“安静”。

  • 运营商开卖AI流量包,救命稻草还是新管道?

    声明:本文来自于微信公众号 光锥智能,作者:白 鸽

    在卖Token这件事上,三大运营商平台,开始正面与云厂商和大模型厂商们交锋。

    日前,中国电信、中国移动、中国联通相继推出面向个人和企业的Token套餐,将AI大模型的计算能力以类似“流量包”的形式明码标价销售。

    上海移动喊出“1元40万Tokens”的价格,中国电信推出最低9.9元/月的个人套餐,中国联通则为上海OPC客户提供免费3000万Tokens测试额度。

    (说明:运营商套餐为“包月封顶”制,用不完清零、超量需另购。折算单价仅为理论值,实际成本取决于当月消耗比例。)

    一时间,AI算力进入“话费账单”时代,成为运营商继短信、流量之后的新量纲

    而在三大运营商发布相关消息后,在资本市场收获良好反馈,股价接连上涨,但在消费市场,却似乎鲜有开发者和企业用户买单。

    “运营商Token套餐首月是9.9,但他吞吐出首个词就要5分钟的时间,整个执行效率非常低,且目前其调用的一些大模型也并不是很聪明。”一位云厂商相关产品负责人对光锥智能说道。

    他对于使用云厂商的Token和买运营商的Token所带来的体验差距给出了一个很形象的比喻:“就像你住惯了豪华酒店,突然去住个普通民宿,总会感觉差点什么。”

    另外,甚至也有用户直言:“运营商的Token套餐中没一个能打的模型,我要的是GPT5.5或者Claude4.7的Token,其他的Token,能相提并论吗?”

    三大运营商卖Token这件事,在整个消费级市场中,并不被看好。甚至就连运营商自己内部都并未做好准备,很多相关员工也尚未被告知自家有这一Token套餐服务。

    当前Token经济市场中,云厂商是当之无愧的主力军,占据着绝大部分大模型API渠道市场,而此时入局的三大运营商,无疑是想要在这一新市场中分一杯羹。

    有电信行业专家也表示,这是国内三大运营商首次明确把Token作为电信级标准化商品对外零售,且把“Token+连接+安全”作为一体化资费打包。如果电信、移动、联通后续都跟进,意味着大模型API的渠道市场可能从云厂商部分溢出到运营商体系。

    那么,三大运营商为何执着于卖Token套餐?正面硬刚云厂商和大模型厂商,有胜算吗?

    可以看到,当AI算力像水电一样按量计费,三大运营商正集体转身,试图用Token套餐重写自己的商业故事。但这场转型背后,是流量红利见顶的焦虑,还是真正找到了通往智能时代的船票?

    被逼出来的转型

    三大运营商推出Token套餐,表面上是卖算力,本质上却是一场关乎生存的自救。

    要理解这件事,得先看清楚它们现在的经营状况有多紧迫。据三家2025年财报数据显示,2025年三大运营商营收增速均跌破1%(移动0.9%、电信0.1%、联通0.7%)。

    另外,工信部数据显示,2025年我国流量业务量增收减,流量增17.3%但收入降3.1%。且ARPU(每用户平均收入)持续下滑(移动46.8元、电信45.1元)。用户增长见顶,移动用户超10亿,渗透率超70%,新增空间极其有限。

    与此同时,2025年三大运营商合计资本开支2898亿元,同比下降9.1%,整体投资在收缩的同时,算力基础设施投资却在大幅增加,2026年这一趋势更加明显。

    其中,中国电信计划算力基础设施投资255亿元,同比增长26%,占总投资比例攀升至35%;中国联通资本开支约500亿元,算力投资占比超35%;中国移动加速算力网络建强。

    这也就意味着,三大运营商正在“压传统、保算力”,即压缩5G网络等传统投资,把资源向AI算力倾斜。但问题是,算力投下去了,怎么变现?

    在这种背景下,过去二十年赖以生存的“流量经济学”走不下去了,当流量GB无法再带来收入增长,算力开始占据市场主流时,三大运营商们必须找到新的“计价单位”。

    Token,则恰好提供了这个可能性,而运营商掌握着生产Token所需的算力、网络和调度能力。

    国家数据局局长刘烈宏披露了一组数据:中国日均Token调用量,从2024年初的1000亿,飙升至2025年底的100万亿,到2026年3月已经突破140万亿。两年时间,增长超过一千倍。

    也正因此,Token经济正在全球范围内爆发,每一家卖算力的企业,都开始押注卖Token。

    三大运营商自然也不例外。中国电信董事长柯瑞文在2026年业绩说明会上提出:“以Token服务为经营主线,全面从流量经营转向Token经营。”

    中国联通董事长董昕,则提出构建“Agent+Token+AI云”的算力经营新模式。

    综上,可以看到,三大运营商推出Token套餐,是传统通信巨头在行业衰退、资产闲置、时代变革三重压力下,做出的战略抉择。

    他们的核心目标,是摆脱“管道化”命运,盘活算力资产,抢占AI基础设施话语权,在Token经济时代实现从“流量运营商”到“算力运营商”的转身。

    但问题在于,这件事能行吗?与此同时,当与云厂商、大模型厂商等友商,从合作伙伴变成同行竞争的关系后,双方到底是要一起分蛋糕,还是要相互“拿刀”?

    Token经济的新三国杀

    目前,随着三大运营商入局卖Token这件事,整个Token市场的玩家逐渐形成三大派系:

    其一,就是以云厂商为主,目前包括阿里云、腾讯云、火山引擎等主流云厂商,都相继推出了Token Plan计划。

    相比较来说,云厂商推Token套餐的核心逻辑是平台锁定,即我不只卖Token,我卖的是“模型超市+开发工具+企业级服务”。

    比如阿里云百炼推出的Token Plan团队版,按坐席收费(198元/坐席/月起),提供多模型调度、Agent开发框架、企业级安全。

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    (阿里云Token Plan团队版收费标准)

    腾讯云推出通用版和Hy(混元)系列Token Plan,把自研模型和第三方模型打包卖。火山引擎则推Coding Plan(40元/月1.8万次请求),绑定字节跳动的豆包模型生态。

    “我们推出Token Plan团队版,是希望通过设定合理用量上限与绑定产品链路,引导企业用户在可控范围内高效使用模型能力,避免无序消耗。”一位阿里云相关市场负责人如此说道。

    在其看来,阿里云Token Plan团队版也能够帮助阿里云更好地匹配供需关系,推动其AI产品生态(如通义千问、DQ)与企业工作流深度整合,形成从交互、计算到结果生成的闭环服务。

    也就是说,云厂商卖Token的核心逻辑,还是在卖平台能力。

    其优势也在于,开发者一旦接入我的平台,换平台的迁移成本很高,毕竟云厂商提供的不只是Token,还有日志监控、权限管理、多模型A/B测试等企业级功能。

    对于三大运营商布局Token套餐这件事,阿里云千问云产品负责人很直白的说:“三大运营商推出类似服务确实会对阿里云形成一定竞争压力,尤其是在价格敏感的客户群体中,用户可能优先选择更便宜的选项。”

    但她也明确表示,阿里云的核心竞争力并不只在于价格,而在于其基础设施的稳定性、品牌信任度以及企业级服务的可靠性,这些仍是其关键优势。

    相比较来说,大模型厂商对外卖Token的核心逻辑是模型绑定,即我的模型最强,开发者自然会来找我。

    比如MiniMax是全球首个支持全模态(文本+语音+图像+视频+音乐)的Token Plan,29元/月起,小米MiMo则年付411.84元起,支持8款模型,强调推理能力和框架效率,智谱AI的Coding Plan涨价30%起,靠模型能力硬撑定价权。

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    (XIAOMI MiMoToken Plan 订阅价格)

    但是,大模型厂商的焦虑在于,它们没有自己的基础设施,算力成本受云厂商制约。当云厂商涨价时,模型厂商两头受压,上游成本涨,下游价格被卷。

    而随着运营商加入Token战局,一场关于争夺用户、开发者以及企业用户的大战则或将打响。

    但从当前市场情况来看,运营商卖Token套餐这件事,暂时并未对云厂商和大模型厂商造成冲击,尤其是在企业用户和开发者群体当中。

    除了好的模型价格并不具备优势以外,最关键的一点,就是三大运营商在整体的AI开发工作流程的服务尚未形成完善的工具链,而开发者群体长期使用阿里云、腾讯云、火山引擎等云厂商的API服务,已经形成稳定的工作流,其整体的迁移成本非常高。

    另外,“运营商现在的Token套餐并不能够用到我们的产品体系当中。”上述云厂商相关产品负责人说,“而且对于真正的开发者来说,他们的套餐提供的Token量是远远不够的。”

    这也就意味着,即使买了三大运营商的Token套餐,也并不能使用当前由各大云厂商所研发的各种AI应用产品。

    这意味着,如果用户习惯了使用某款大厂的成熟AI应用,突然被告知“你的运营商Token用不了这里”,体验会非常割裂。运营商目前的策略更多是建立自己的AI应用入口(如电信的“天翼智脑”、移动的“九天”等),或者通过API接口对接特定的第三方平台。

    事实上,当前市场中主流的AI应用产品,不管是面向C端,还是B端,皆被大模型厂商和云厂商占据第一梯队,而各家都需要垄断自己生态体系内的用户群体,短时间内来看,各自的生态壁垒,其实很难打通。

    此外,运营商在模型调优、工具链丰富度、开发者社区运营等方面,相比头部云厂商仍有明显差距。他们的Token套餐往往只是“算力通道”,缺乏深度的模型优化和应用场景闭环。

    显然,对云厂商和模型厂商而言,运营商的入场短期内不构成实质性威胁。而运营商的优势在于19亿用户基础、全国营业厅网点、话费账单支付体系,以及政企客户关系。

    最终,或许是谁能掌握开发者的工作流,谁就能在Token经济中拿到更大的份额。云厂商赌的是“平台粘性”,模型厂商赌的是“模型不可替代性”,而运营商赌的是“19亿用户的渠道触达”。

    AI算力走向普惠

    但价格战结束了

    Token的价格会越来越便宜,这是当前行业主流共识之一。

    但,如果是个开发者,或者是个中小企业的技术负责人,他们的感受可能完全不同,因为使用Token的成本正在变贵。

    2025年下半年到2026年初,国内厂商曾密集推出面向开发者的Coding Plan(编程订阅套餐),MiniMax首月9.9元、火山方舟首月8.91元,价格低到近乎“赔本赚吆喝”。

    那时候的行业逻辑很简单:Agent时代来了,Token消耗量会暴增,先靠低价把用户圈进来,再想办法变现。但这个逻辑在2026年破灭了。

    智谱率先调整Coding Plan价格,涨幅30%起。腾讯云自研模型API价格涨幅最高达到463%。阿里云百炼、百度智能云也相继宣布算力涨价。

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    而从Coding Plan到Token Plan的转向,除了算力成本的上升之外,更核心的是一次从“补贴抢市场”到“按商业价值定价”的集体撤退。

    为什么?因为Token消耗的增长速度太恐怖了。

    日均140万亿Tokens,这个数字背后是天量的算力成本。当大模型从“聊天工具”进化成“Agent执行引擎”,单次任务的Token消耗量不再是几百、几千,而是几万、几十万。

    如果继续按2024年的“厘价”卖,没有一家厂商能扛得住。

    所以,2026年的Token市场出现了一个奇妙的分裂:面向C端用户的套餐价格被运营商压到了9.9元/月,但面向B端开发者的API价格在涨,普惠的门槛降低了,但大规模使用成本在上升。

    今年纯Token预算约为900多万元,且每月用量持续上涨,已有月度额度不足的情况。”天鹅到家AI创新事业部负责人彭创对光锥智能说道。

    可以看到,短期内来看,通用AI Token的价格确实呈现下降趋势,但部分模型已现涨价。长期来看,Token大概率会继续便宜,但“便宜”不等于“总成本低”,因用量暴增,实际支出反升。‌‌

    一个必须认清的现实是,于企业和开发者而言,Token的“低价战争”已经结束了。

    现在的Token定价正在回归理性。运营商的9.9元套餐看似便宜,但折算成百万Token单价,其实并不比云厂商的按量计费低多少。

    运营商的优势不在于“更便宜”,而在于“更省事”——它把Token和话费、云盘、宽带打包,用你熟悉的支付习惯和消费场景,降低了“心理门槛”而不是“绝对价格”。

    真正的普惠,不是让Token永远便宜,而是让Token的获取变得像充话费一样简单。

    从这个角度看,三大运营商的入场,确实打开了AI算力普惠化的大门。但这扇门的背后,站着的不再是挥金如土的补贴者,而是精打细算的运营商。

    另外,Token套餐时代,有一个被很多人忽视的关键变量:框架效率。

    小米的罗福莉点出了一个残酷的事实:如果框架效率不提升,Token消耗量的增长会吞噬一切价格优势。一个低效的Agent框架,可能把一次简单任务变成几十万Token的消耗;而一个高效的框架,同样的事情可能只需要几千Token。

    这意味着,未来的竞争,或许将不会停留在“谁的Token更便宜”,而是“谁的Token能办更多事”。Token经济学真正的护城河,不是定价权,而是“单位Token的价值产出”。谁能用更少的Token完成更复杂的任务,或许谁就能在这个新体系里掌握主动权。

    整体来说,Token套餐的集体上线,是中国AI产业发展史上的一个分水岭。

    它意味着AI算力终于走出了实验室和开发者社区,进入了普通人的消费清单,也意味着三大运营商正式向“智能服务商”转型,试图在AI时代找回自己的位置。

    同时,整体AI行业的发展逻辑也实现了切换,从谁的技术更炫转向谁的商业模式更可持续,从烧钱换增长转向用效率换利润。

    但这一切才刚开始。Token的价格会怎么变?运营商和云厂商可能会在竞争中走向合纵连横?Token是不是AI终极的流量定价指标?这些暂时还都没有确定。

    唯一确定的是:当三大运营商开始把Token和话费一起卖的时候,AI就不再是一个科技新闻里的遥远概念,而是变成了你手机里下一个即将自动续费的套餐。

    Token时代,真的来了。