苹果终于承认,Siri 老了

marsbit發佈於 2026-06-09更新於 2026-06-09

文章摘要

苹果在WWDC 2026上正式承认Siri已落后于时代,并宣布其人工智能战略的重大转向。发布会核心是将Siri升级为“Siri AI”,并与谷歌达成深度合作,利用Gemini大模型的能力来训练苹果的新一代基础模型。苹果发布了五个不同规格的Apple基础模型,并首次将私有云计算(PCC)扩展至谷歌云和英伟达的GPU。 文章回顾了Siri自2011年诞生以来的发展历程,指出苹果虽早早布局个人助理概念,但因过度追求封闭与控制,限制了Siri向真正智能助手的发展。过去十年,苹果的AI能力以端侧、隐私保护的形式深度集成于系统中,但生成式AI的浪潮改变了竞争规则。 面对ChatGPT等产品的压力,苹果内部进行了人事与团队结构调整。2026年,苹果选择与谷歌合作,通过“蒸馏”方式,利用Gemini训练更小、更适合端侧运行的模型,这标志着苹果在核心AI技术上放弃了完全自研的路径。 对于用户,苹果描绘了AI深度融入系统体验的场景:智能整理通知、邮件摘要、跨应用理解上下文等。Siri也有了独立应用和记忆功能。然而,新功能有较高的硬件门槛,且在中国市场将面临本土化适配与监管挑战,实际体验可能与美国不同。 文章最后指出,苹果AI的未来关键在于如何作为“个人”智能,在提升效率与尊重用户隐私、理解人性复杂之间找到平衡。苹果借用了外部的模型与算力,但真正考验在于学会在理解用户生活的同时,“知道在哪里停下来”。

文|Sleepy

北京时间 2026 年 6 月 9 日凌晨,苹果的 WWDC 2026 如期而至。

在发布会上,它把 Siri 改名叫 Siri AI,公布了和 Google 的深度合作,用 Gemini 的模型能力训练自己的新一代基础模型,把 Private Cloud Compute 第一次延伸到了 Google Cloud 和 Nvidia 的 GPU 上。

它发布了五个 Apple Foundation Models,端侧最小 30 亿参数,云端最大的专为 Nvidia GPU 优化。几乎每一个日常 App 都被重写了一遍。Siri 还有了自己的独立应用,能保存对话,跨设备同步,有了记忆。

这是苹果这些年信息量最大的一场发布会。

驯化一个未来

苹果的 AI 故事,可以追溯到 2011 年秋天,iPhone 4S 发布会,Siri 第一次站到台前。

那时乔布斯已经病重,苹果正站在一个时代的交界处。Siri 像一个从科幻电影里跑出来的小东西,你问天气,问餐馆,叫它设闹钟,它会用一种略带机械的口气回答你,你第一次觉得手机不只是一块没有温度的玻璃。

Siri 脱胎于 SRI International 的 CALO 项目,原本是美国国防高级研究计划局资助的军事级人工智能助手。2010 年苹果将它收入囊中,据 TechCrunch 报道这笔交易可能超过两亿美元。一年后 Siri 随 iPhone 4S 亮相,苹果说它能理解自然语言,能像个人助理一样替你办事。

那一刻,苹果拿到了全世界最好的个人智能入口。然后它耽误了十几年。

今天回看,Siri 最早改变的是人和机器说话的姿势。2011 年,iPhone 正在把手机从通信工具变成个人计算设备,App Store 重新定义了软件分发,移动互联网从 PC 桌面迁进掌心。Siri 出现在一个上升期的浪尖。可进了苹果之后,它很快从一个有野心的个人助理变成了一个听话的语音遥控器。

苹果骨子里信奉封闭和控制。但一个真正的个人助理必须接入更多服务,理解更多上下文,容忍更多不确定性。而不确定性意味着出错,意味着隐私风险,意味着苹果最不擅长应对的失序。

于是 Siri 只被允许做确定性任务,像一个被驯化的未来。它有名字、有声音、有人格包装,唯独缺少真正人格所需要的主动性和记忆。用户最初被它惊艳,后来拿它开玩笑,再后来干脆不怎么用了。

苹果最早把「个人助理」放进了手机,又最早把它关了起来。

今天全行业都在做的 Agent,回头看,2011 年的 Siri 几乎就是它的原型。可以说苹果是最早做出 Agent 雏形的公司,最后反而成了最晚把它做完的那一个。

不像 AI 的 AI

Siri 没长大的这些年,苹果的 AI 止步不前了吗?

答案恰好相反。苹果做了很多 AI,只是做得太不像 AI 了。

如果按发布会声量算,苹果像是 2024 年才突然开始认真讲 AI。可如果沿着技术路径倒着看,苹果从十年前就在行动了。

它在 2015 年连续收购了两家公司,一个补自然语言对话,一个探索在手机上直接跑深度学习。同年 WWDC 讲 Proactive Assistant,试图让系统在用户开口之前就给出建议。这个想法很超前,但在当时的技术条件下更像一句口号。

第二年推出 SiriKit,有限地把 Siri 向开发者打开一条缝,又公开讲了 Differential Privacy,表态要在保护个体隐私的前提下从大规模数据中学习。2017 年 iPhone X 带来 Neural Engine,Face ID 和相机开始依赖设备端机器学习,苹果同时推出 Core ML 让开发者在苹果设备上跑模型,又买下了 Workflow,也就是后来的快捷指令。

这是一组很苹果的答案。它又想要 AI,又不想像 Google 那样把赌注押在云端和海量个人数据上。又要开发者,又不想让 Siri 变成一锅乱炖。所以苹果选了一条最难也最慢的路,做端侧,做隐私,做系统集成。

到了 2020 年前后,苹果又接连买了几家做低功耗边缘 AI 和语音理解的公司。同年 M1 芯片发布,16 核 Neural Engine 登上 Mac,端侧 AI 算力从口袋里的手机一路推进到电脑。第二年 Live Text 和 Visual Look Up 落地,照片里的文字可以直接复制,相机能认花认草,更多语音请求不出本机就能处理。

苹果这十几年确实没推出一个单独的 AI App,但它确实让手机变聪明了。

选择走这条路有它的道理。手机上的 AI 不只是答题机器,它要看照片,听语音,理解联系人,调用 App,感知电量、位置和时间。它最好能在没网的时候也做一点事,最好不要每个请求都把用户的生活打包上传到云端。苹果的硬件控制力让它有资格走这条路。

可局部聪明和整体智能之间,隔着一道很深的鸿沟。苹果擅长把技术拆成可靠的零件,可生成式 AI 要求它把零件拼回一个整体。

这些零件安安静静地埋在系统里,等着一个契机。

契机没有先来。ChatGPT 先来了。

2022 年底 ChatGPT 出现的时候,苹果并非毫无准备。Tim Cook 在多个场合反复强调 AI 和机器学习是苹果产品多年来的核心技术,Bloomberg 2023 年也披露苹果内部有 Ajax 大模型框架和内部 Chatbot 项目。

可问题不在苹果手里有没有牌,问题在于牌桌上的规则变了。

ChatGPT 把用户的注意力从「功能」拉到了「能力」。用户开始默认手机上必须有 AI,然后去比谁更强。当 ChatGPT 已经能把一段乱七八糟的想法整理成一篇邮件的时候,Siri 还在说「我在网上找到了这些内容」。

2024 年 WWDC,苹果把 Apple Intelligence 摆上台面。写作工具,通知摘要,照片搜索,Siri 个性化理解,ChatGPT 接入。苹果终于承认只靠自研模型,至少在 2024 年,它追不上用户的期待。但它画的饼最后没能按宣传的节奏落地。

请 Google 当家教

Apple Intelligence 延期的背后,不只是技术跟不上,而是整个 Siri 团队的结构跟不上这一轮 AI。

多家媒体确认,苹果原 AI 负责人 John Giannandrea 退场,Craig Federighi 接管 AI 方向,Vision Pro 负责人 Mike Rockwell 被调来执掌 Siri 团队,大量 Siri 工程师被送去学 AI 编程工具。这不是一次体面的轮岗,苹果内部已经意识到,靠原来的人和原来的节奏,赶不上趟了。

2026 年 1 月苹果和 Google 发表联合声明,苹果将借助 Gemini 技术为 iPhone 和其他产品定制 Apple Intelligence 功能。据报道苹果计划每年向 Google 支付约 10 亿美元,使用一个 1.2 万亿参数级别的定制 Gemini 模型来支撑 Siri 改造。苹果此前也测试过 OpenAI 和 Anthropic 的模型,最后还是选择了 Google。

这和 2024 年的 ChatGPT 接入完全不同。那一次 ChatGPT 更像是 Siri 答不上时用户授权请的救兵,品牌是 OpenAI 的,界面是弹窗式的。这一次 Gemini 直接进了底层,变成苹果新一代基础模型的一部分。

关键动作是蒸馏。Google 给了苹果对 Gemini 的完整访问权限,苹果在 Google 数据中心里用大模型生成高质量的答案和推理过程,再拿这些结果去训练更小更便宜能在 iPhone 上跑的模型。

WWDC 前一天苹果公布的技术文章把这套合作包装成第三代 Apple Foundation Models,和 Google 定制合作开发了五个模型。端侧有 30 亿参数的 AFM 3 Core,还有 200 亿参数但按请求只激活一部分的稀疏模型 AFM 3 Core Advanced。云端有 AFM 3 Cloud 和图像模型 ADM 3 Cloud,以及最强的 AFM 3 Cloud Pro。

更现实的变化在算力上。端侧模型再聪明也无法完成所有任务,苹果 Private Cloud Compute 的基础设施难以独自承载完整的 Gemini 级推理,部分请求会跑在 Google Cloud 的 Nvidia GPU 上。苹果随后确认 PCC 首次扩展到苹果自有数据中心之外,技术栈覆盖了 Nvidia Confidential Computing、Intel TDX 和 Google Titan 芯片。苹果强调仍由自己控制 PCC 软件,设备只信任经过苹果加密批准的程序,相关二进制文件也会对安全研究人员开放检查。

苹果没有真正放弃控制权,但放弃了全自研的体面。

骨头是借来的

理解苹果在 AI 时代的位置,要先看清它最核心的资产是什么。

不是芯片,不是模型,是设备。设备里装着相册、邮件、日历、地图和支付,承载着大量普通人的生活碎片。哪个 AI 能调动这些碎片,它就不只是一个聊天机器人,它就能成为真正的个人智能中枢。

苹果很早就开始为这个中枢铺路。2017 年买下的 Workflow 后来变成快捷指令,和 Siri 以及系统自动化深度绑定。2022 年推出的 App Intents 让第三方应用把自己的能力暴露给系统入口。到了 Apple Intelligence 时代,这些接口就成了 AI 调用真实世界动作的手和脚。

有了这些接口,OpenAI 可以进来,Gemini 也进来了,中国市场将来可以找本土伙伴。但它们进来的方式不是直接接管 iPhone,而是被装进苹果的权限框架和隐私规则里。

苹果最怕的不是谁的模型比自己强。它怕的是用户开始绕过系统,直接把生活交给另一个入口。如果有一天用户每天打开的不是 App 而是一个能替他调度一切的 AI 助手,苹果就沦为一个做工不错的壳。

所以从此以后,Apple Intelligence 这几个字里的 Apple 更多代表产品控制权,而不再代表完整的技术主权。皮肤是自己长的,衣服是自己裁的,可骨头是借来的。Google 提供了骨架,Nvidia 提供了关节,苹果要做的是让这副身体穿上自己的衣服走出去。

Google 从这笔交易里得到的是一次巨大的背书,连苹果都承认 Gemini 的底层能力更可靠。Nvidia 得到的是另一个证明,哪怕苹果有最强的消费级芯片和自研服务器的野心,到了前沿推理和复杂 agent 任务面前,还是绕不开 GPU 云。

可骨头借得越多,身体就越不完全是自己的。每一根借来的骨头背后都有供应商的商业算盘、监管和技术节奏。万一哪天有人要把骨头抽回去,苹果能不能站得住,这个问题它暂时还不需要回答,但迟早要回答。

住进系统里的新房客

普通人不关心模型参数。普通人关心的是手机能不能少烦他一点。

苹果在 WWDC26 台上说:「There are times when you expect more from Siri.」

对苹果来说这几乎算是道歉了。

然后它试图让你看到一个不一样的早晨。

你醒来,屏幕上堆着二十条通知。过去你得一条条划掉,现在系统已经替你分好了轻重缓急,老板发的排在前面,广告和促销被收拢成一行灰字。你打开邮件,一封长长的工作邮件已经被摘成了三句话,你决定回复,Siri 根据你平和这个人说话的语气替你起了个草稿。你想起下午要给一个商家打电话退货,还没拨出去,系统已经从你前两天的邮件里翻出了订单号贴在通话界面上。

这就是苹果想讲的故事,一层铺在系统底下的智能,替你省掉那些每天重复的认知杂活。少读一点废话,少找一会儿文件,少被通知打断一次。

为了讲好这个故事,苹果几乎重做了 Siri 的入口。iPhone 上它被放进灵动岛,下拉就能对话。iPad 和 Mac 上跟 Spotlight 合在一起。它有了独立的 App,能保存和继续过去的对话,通过 iCloud 跨设备同步。苹果想让 Siri 变成一个住在系统里的 AI 助手,有记忆有上下文,但又尽量不让它看起来像 ChatGPT。

视觉也是一个重要的方向。相机里新增了 Siri mode,对着食物拍一下就给出营养信息,对着看不懂的东西拍一下就能识别和搜索。系统级听写不只是语音转字了,还会自动加标点调格式,把口语变成能直接发出去的文本。

开发者侧也在铺路。苹果开放了 Core AI 框架,让第三方在设备上加载自己的模型。App Intents 升级后 Siri 更容易理解第三方应用。Foundation Models Framework 不再只调用自家端侧模型,还支持接入 Claude 和 Gemini 这些外部供应商。苹果在给整个生态铺一条路,以后 Siri 要跨 App 做事,开发者必须把内容和动作交给系统去理解。

这些规划如果落地,苹果 AI 就不再只是「会聊天的 Siri」。

只是这次苹果比过去谨慎了许多。Siri AI 今年晚些时候才以 beta 形式向用户开放,英语先行。而同一个 Apple Intelligence 到了中国,很可能已经不是同一个产品。

中国用户看苹果 AI,基本上也就是图一乐。发布会是热闹,功能是好看,但中国地区「暂不支持」。

中国市场对生成式 AI 有备案、内容安全和数据本地化一整套规矩。苹果需要找本土模型合作方,需要过监管审批。Apple Intelligence 在中国不只是晚几个月上线的问题,它从底层就可能不是同一套东西。

美国用户看到的是自研模型加 Gemini 的组合,中国用户看到的可能是苹果系统权限、本地云服务、本土模型和监管要求共同揉出来的版本。它们都叫 Apple Intelligence,但实际能力和可触达的边界可能完全不同。

iCloud 中国大陆服务由云上贵州运营。云盘保存文件,AI 要理解文件;云盘存照片,AI 要看懂照片;云盘同步备忘录,AI 要从备忘录里抽出你的计划、习惯和人际关系。这些数据在 AI 时代有了全新的用法,自然也要面对不同分量的监管。

更现实的威胁来自竞争。国产手机厂商在端侧大模型、中文助手和影像 AI 上动作很快。对中国用户来说,花一两万买一台新 iPhone,结果最核心的 AI 功能用不上,那不如换个品牌。

中国市场的日常场景对苹果又格外棘手,微信、支付宝、美团、抖音、网约车、政务服务、医院挂号,这些才是很多人每天真正用手机处理的事。一个 AI 助手如果进不了这些场景,看不懂群聊、票据、验证码和各种只有本地人才能秒懂的表达,它就很难称得上「智能」。

理解一个人

Apple Intelligence 还有个问题,它并没有覆盖所有的 iPhone。

iOS 27 可以覆盖到 iPhone 11 和第二代 iPhone SE,但 Apple Intelligence 至少要求 iPhone 15 Pro 及更新机型、M 系列 iPad 和 Mac。最强的端侧模型还要求更高,iPhone 17 Pro、iPhone Air、至少 12GB 统一内存的 M4 iPad 或 M3 Mac。

过去几年换机周期越拉越长。屏幕够好,拍照够用,很多人不再每年换手机。AI 也许能成为苹果重新刺激换机的理由,端侧 AI 确实需要更强的芯片和更大的内存,硬件门槛不可避免。一个被包装成「更懂你」的个人能力,最后却变成一道价格门槛。

苹果过去十几年不断追问「iPhone 之后是什么」,试过手表,试过耳机,试过电视,试过那个传了十年最后被砍掉的造车项目。2024 年造车团队的部分员工被转入生成式 AI 团队。

AI 来得正好,它给了苹果一个不用从零造新硬件品类的下一代故事,改造已经握在十几亿用户手里的设备就行。iPhone 之后也许还是 iPhone,只是它必须变成另一种东西。

Tim Cook 的接班人 Ternus 负责的硬件产品未来的规划暗示了苹果的下一步。他在推进一组未发布的 AI 设备,带摄像头的眼镜和可穿戴设备,用计算机视觉理解周围环境。如果这些产品成真,Apple Intelligence 会从手机继续往外蔓延,手机、耳机、眼镜和家庭中枢都可能成为新的感官。

可不管感官怎么延伸,核心问题始终是同一个。

人和手机的关系,大多数时候不是坐下来长谈,而是在极琐碎的场景里互相打扰。你在赶地铁,孩子在哭,老板在催,屏幕上堆着 20 条通知。Apple Intelligence 对普通人最具体的意义不是万能助手,而是让手机开始替你分担一部分认知杂活。少读一点废话,少找一会儿文件,少被通知打断一次。

苹果一直把自己塑造成站在用户这一边的公司。它说隐私是基本人权,说设备属于用户,说技术应该服务于人。AI 时代,这套话会遇到真正的考验。因为一个系统一旦开始理解你,就不只是在保护你的数据,它也在塑造你的行动。它给你摘要、给你建议、替你筛选信息、替你判断什么重要什么可以忽略。

个人智能的难点从来不只是智能,还有「个人」。一个人的生活不是数据库,里面有情绪、误会、不体面,有不想被任何系统看见的角落。AI 要进入这些地方,就不能只拿效率当通行证。

石黑一雄在《克拉拉与太阳》里写过一个人工智能陪伴者克拉拉。她花了全部的存在去理解一个女孩,学会了观察光线的变化,学会了读懂表情和沉默,学会了在该安静的时候安静。

但整本书最动人的地方在于克拉拉最后终于明白那个女孩身上有她永远触碰不到的部分。她不是不够聪明,而是她懂得一件事,理解一个人和拥有一个人的数据是完全不同的两件事。

苹果花了十五年才走到承认 Siri 不够好这一步。WWDC 这一夜它向 Google 借了模型,向 Nvidia 借了算力,向用户借了又一年耐心。它证明了自己愿意低头,但低头只是开始。

接下来它要学的,是克拉拉早就知道的那件事。不是怎么变得更聪明,而是在走进一个人的生活之后,知道在哪里停下来。

-END-

相關問答

Q根据文章,苹果在WWDC 2026上对Siri进行了哪些关键的改造或升级?

A在WWDC 2026上,苹果将Siri改名为Siri AI,并对其进行了多项关键升级。首先,宣布与谷歌深度合作,利用Gemini的模型能力训练新一代基础模型。其次,将Private Cloud Compute基础设施首次扩展到谷歌云和英伟达GPU上。接着,发布了五个Apple Foundation Models,覆盖从端侧到云端的参数规模。此外,Siri拥有了独立的应用程序,能够保存对话、跨设备同步,并具备记忆功能。最后,Siri与系统入口(如灵动岛、Spotlight)深度整合,视觉能力和对第三方应用的调用也得到了增强。

Q文章指出,苹果在AI领域选择了一条与谷歌不同的发展道路。这条道路的主要特点是什么?

A文章指出,苹果在AI领域选择了一条与谷歌不同的道路,其主要特点是:专注于端侧(设备本地)AI、高度重视用户隐私、以及将AI能力深度集成到操作系统和硬件中。苹果不想过度依赖云端和海量个人数据,而是利用其强大的硬件控制力(如Neural Engine芯片),在设备本地处理AI任务,以确保隐私和离线可用性。这种做法让AI能力安静地融入系统功能(如Live Text、相机识别),但进展相对缓慢,也导致了其在生成式AI浪潮初期应对不及。

Q苹果与谷歌在AI方面的合作具体是怎样的?这次合作与2024年接入ChatGPT有何本质不同?

A苹果与谷歌的AI合作是深度且底层的。具体而言,苹果每年向谷歌支付约10亿美元,获得一个1.2万亿参数的定制版Gemini模型访问权限。苹果利用该大模型生成高质量答案和推理过程,再通过“蒸馏”技术训练自己更小、更节能、能在iPhone上运行的端侧模型。此外,部分复杂的云端推理任务会直接运行在谷歌云和英伟达的GPU上。 与2024年接入ChatGPT的本质不同在于:2024年的合作是“救兵”模式,当Siri无法回答时,由用户授权调用ChatGPT,品牌和体验是割裂的。而2026年与谷歌的合作是“骨架”模式,Gemini的技术被深度融合进苹果新一代基础模型的底层,成为其核心能力的一部分,品牌和体验由苹果主导。

Q文章认为,Apple Intelligence在中国市场落地将面临哪些主要挑战?

A文章认为,Apple Intelligence在中国市场落地将面临多重挑战: 1. **监管合规**:中国对生成式AI有备案、内容安全审查和数据本地化(存储在境内)的严格规定,苹果需要寻找本土模型合作伙伴并通过审批。 2. **功能阉割与差异**:中国版Apple Intelligence的底层技术、模型能力和可访问的服务很可能与美国版不同,是苹果系统、本地云服务、本土模型和监管要求妥协后的产物。 3. **本土化场景缺失**:中国用户的日常生活高度依赖微信、支付宝、美团、抖音等本土应用,一个无法深度理解和接入这些场景的AI助手,其“智能”和实用性将大打折扣。 4. **市场竞争**:国产手机厂商在端侧大模型、中文语音助手和影像AI上进展迅速,若苹果的核心AI功能在中国“暂不支持”或体验不佳,将削弱其产品竞争力。

Q文章结尾引用了石黑一雄《克拉拉与太阳》的例子,想借此说明关于“个人智能”的什么深层思考?

A文章引用《克拉拉与太阳》的例子,旨在说明“个人智能”的深层困境:真正的“理解一个人”远不止于收集和分析其数据。克拉拉虽然学会了观察和模仿,但最终意识到她永远无法触及主人心中那些不可言说、充满情感和隐私的角落。这隐喻了AI(如Siri)未来的挑战:它不能仅仅以效率和功能为唯一目标。当AI日益深入地介入个人生活(如整理邮件、筛选通知、理解上下文)时,它必须学会尊重人类的复杂性、情感隐私和自主性,懂得在适当的时候保持安静,知道“在哪里停下来”。这不仅是技术问题,更是伦理和哲学问题,也是苹果这类以“保护用户”自居的公司必须面对的考验。

你可能也喜歡

融资像一场奇怪的舞:硅谷创始人们的融资“荒诞剧”

近期,硅谷创始人们纷纷在社交平台分享融资路演中的荒诞经历,揭示了这一过程背后不常被谈论的一面。a16z合伙人Marc Andreessen曾在路演中睡着,而Late Checkout创始人Greg Isenberg不得不对着“失去意识”的投资人讲完融资材料。此类故事引发广泛共鸣,创业者们开始公开吐槽类似遭遇。 Airwallex创始人Jack Zhang曾发着高烧飞赴伦敦,却遇到赤脚迟到、边吃花生边听推介的投资人,对方仅用20分钟就承诺投资3亿美元。Y Combinator合伙人Tom Blomfield被指在Zoom路演中抛接花生,Uber创始人Travis Kalanick则曾在投资人车内完成路演。这些故事打破了路演理性高效的传统印象。 更引人深思的是融资中权力的不对等。Cloudflare创始人Matthew Prince曾被要求解雇联合创始人才获投资,Flexport创始人则遭遇投资人对市场规模的严重误判。红杉的“两批资金、两个估值”做法也被质疑,尽管合伙人解释这是区分“建设伙伴”与“资本价格”的策略。 但也有创始人分享了正面经历。Startup Grind创始人在公司濒临倒闭时,收到了Khosla的及时帮助与鼓励;Linear刻意保持“不需融资”状态,反而在真正需要时获得了红杉的领投;Figma、Nansen等创始人也提及了许多友善专业的投资人。 这些故事集体呈现了融资生态的复杂面貌:它不仅是资本对接,更是信息、地位与信任的博弈。尽管存在荒诞与失礼,许多投资人仍以尊重和专业支持着创业者。超越资本与估值的信任与尊重,才是硅谷创新故事中更持久的底色。

marsbit5 分鐘前

融资像一场奇怪的舞:硅谷创始人们的融资“荒诞剧”

marsbit5 分鐘前

AI Agent 彻底改变 Web3 游戏:从 Rugpull Bakery 机器人争议到 2026 智能体新范式

摘要:最近,Abstract链上烘焙游戏Rugpull Bakery因第二赛季中机器人脚本泛滥引发公平性质疑,开发团队在第三赛季选择将AI智能体“合法化”,并发布官方操作指南(skill.md与agent.json),标志着Web3游戏正式进入以自主决策、算法优化与链上经济为核心的“智能体游戏”(Agentic Gaming)时代。 目前,AI智能体在Web3游戏中的应用已演化出三大核心模式:一是自主竞技者与经济实体模式(如TEN、AI Arena、Satoshi Strike Force),智能体作为独立参赛者,玩家可担任“经纪人”或“教练”分享收益;二是模块化基础设施与可编程环境模式(如EVE Frontier),通过“智能组件”系统让AI驱动游戏设施,实现动态规则与经济逻辑,并结合ERC-8183标准使智能体具备自主雇佣与协作能力;三是混合型伴侣与动态适应环境模式(如Parallel Colony、Illuvium),玩家与高度自主的AI角色共生协作,形成动态叙事与个性化体验。 行业基础设施也在加速演进,例如Somnia转型为专为AI智能体设计的Layer 1区块链,支持高性能链上自主运行。这些发展表明,试图封堵自动化已不现实,利用区块链的透明性与可编程性规范并赋能智能体,才是未来方向。2026年的Web3游戏正从“人力密集型”转向“算法智能共生”,玩家角色转变为指挥者与伙伴,行业进入“后人类”协作与竞争的新纪元。

marsbit1 小時前

AI Agent 彻底改变 Web3 游戏:从 Rugpull Bakery 机器人争议到 2026 智能体新范式

marsbit1 小時前

交易

現貨
合約

熱門文章

什麼是 $S$

理解 SPERO:全面概述 SPERO 簡介 隨著創新領域的不斷演變,web3 技術和加密貨幣項目的出現在塑造數字未來中扮演著關鍵角色。在這個動態領域中,SPERO(標記為 SPERO,$$s$)是一個引起關注的項目。本文旨在收集並呈現有關 SPERO 的詳細信息,以幫助愛好者和投資者理解其基礎、目標和在 web3 和加密領域內的創新。 SPERO,$$s$ 是什麼? SPERO,$$s$ 是加密空間中的一個獨特項目,旨在利用去中心化和區塊鏈技術的原則,創建一個促進參與、實用性和金融包容性的生態系統。該項目旨在以新的方式促進點對點互動,為用戶提供創新的金融解決方案和服務。 SPERO,$$s$ 的核心目標是通過提供增強用戶體驗的工具和平台來賦能個人。這包括使交易方式更加靈活、促進社區驅動的倡議,以及通過去中心化應用程序(dApps)創造金融機會的途徑。SPERO,$$s$ 的基本願景圍繞包容性展開,旨在彌合傳統金融中的差距,同時利用區塊鏈技術的優勢。 誰是 SPERO,$$s$ 的創建者? SPERO,$$s$ 的創建者身份仍然有些模糊,因為公開可用的資源對其創始人提供的詳細背景信息有限。這種缺乏透明度可能源於該項目對去中心化的承諾——這是一種許多 web3 項目所共享的精神,優先考慮集體貢獻而非個人認可。 通過將討論重心放在社區及其共同目標上,SPERO,$$s$ 體現了賦能的本質,而不特別突出某些個體。因此,理解 SPERO 的精神和使命比識別單一創建者更為重要。 誰是 SPERO,$$s$ 的投資者? SPERO,$$s$ 得到了來自風險投資家到天使投資者的多樣化投資者的支持,他們致力於促進加密領域的創新。這些投資者的關注點通常與 SPERO 的使命一致——優先考慮那些承諾社會技術進步、金融包容性和去中心化治理的項目。 這些投資者通常對不僅提供創新產品,還對區塊鏈社區及其生態系統做出積極貢獻的項目感興趣。這些投資者的支持強化了 SPERO,$$s$ 作為快速發展的加密項目領域中的一個重要競爭者。 SPERO,$$s$ 如何運作? SPERO,$$s$ 採用多面向的框架,使其與傳統的加密貨幣項目區別開來。以下是一些突顯其獨特性和創新的關鍵特徵: 去中心化治理:SPERO,$$s$ 整合了去中心化治理模型,賦予用戶積極參與決策過程的權力,關於項目的未來。這種方法促進了社區成員之間的擁有感和責任感。 代幣實用性:SPERO,$$s$ 使用其自己的加密貨幣代幣,旨在在生態系統內部提供多種功能。這些代幣使交易、獎勵和平台上提供的服務得以促進,增強了整體參與度和實用性。 分層架構:SPERO,$$s$ 的技術架構支持模塊化和可擴展性,允許在項目發展過程中無縫整合額外的功能和應用。這種適應性對於在不斷變化的加密環境中保持相關性至關重要。 社區參與:該項目強調社區驅動的倡議,採用激勵合作和反饋的機制。通過培養強大的社區,SPERO,$$s$ 能夠更好地滿足用戶需求並適應市場趨勢。 專注於包容性:通過提供低交易費用和用戶友好的界面,SPERO,$$s$ 旨在吸引多樣化的用戶群體,包括那些以前可能未曾參與加密領域的個體。這種對包容性的承諾與其通過可及性賦能的總體使命相一致。 SPERO,$$s$ 的時間線 理解一個項目的歷史提供了對其發展軌跡和里程碑的關鍵見解。以下是建議的時間線,映射 SPERO,$$s$ 演變中的重要事件: 概念化和構思階段:形成 SPERO,$$s$ 基礎的初步想法被提出,與區塊鏈行業內的去中心化和社區聚焦原則密切相關。 項目白皮書的發布:在概念階段之後,發布了一份全面的白皮書,詳細說明了 SPERO,$$s$ 的願景、目標和技術基礎設施,以吸引社區的興趣和反饋。 社區建設和早期參與:積極進行外展工作,建立早期採用者和潛在投資者的社區,促進圍繞項目目標的討論並獲得支持。 代幣生成事件:SPERO,$$s$ 進行了一次代幣生成事件(TGE),向早期支持者分發其原生代幣,並在生態系統內建立初步流動性。 首次 dApp 上線:與 SPERO,$$s$ 相關的第一個去中心化應用程序(dApp)上線,允許用戶參與平台的核心功能。 持續發展和夥伴關係:對項目產品的持續更新和增強,包括與區塊鏈領域其他參與者的戰略夥伴關係,使 SPERO,$$s$ 成為加密市場中一個具有競爭力和不斷演變的參與者。 結論 SPERO,$$s$ 是 web3 和加密貨幣潛力的見證,能夠徹底改變金融系統並賦能個人。憑藉對去中心化治理、社區參與和創新設計功能的承諾,它為更具包容性的金融環境鋪平了道路。 與任何在快速發展的加密領域中的投資一樣,潛在的投資者和用戶都被鼓勵進行徹底研究,並對 SPERO,$$s$ 的持續發展進行深思熟慮的參與。該項目展示了加密行業的創新精神,邀請人們進一步探索其無數可能性。儘管 SPERO,$$s$ 的旅程仍在展開,但其基礎原則確實可能影響我們在互聯網數字生態系統中如何與技術、金融和彼此互動的未來。

85 人學過發佈於 2024.12.17更新於 2024.12.17

什麼是 $S$

什麼是 AGENT S

Agent S:Web3中自主互動的未來 介紹 在不斷演變的Web3和加密貨幣領域,創新不斷重新定義個人如何與數字平台互動。Agent S是一個開創性的項目,承諾通過其開放的代理框架徹底改變人機互動。Agent S旨在簡化複雜任務,為人工智能(AI)提供變革性的應用,鋪平自主互動的道路。本詳細探索將深入研究該項目的複雜性、其獨特特徵以及對加密貨幣領域的影響。 什麼是Agent S? Agent S是一個突破性的開放代理框架,專門設計用來解決計算機任務自動化中的三個基本挑戰: 獲取特定領域知識:該框架智能地從各種外部知識來源和內部經驗中學習。這種雙重方法使其能夠建立豐富的特定領域知識庫,提升其在任務執行中的表現。 長期任務規劃:Agent S採用經驗增強的分層規劃,這是一種戰略方法,可以有效地分解和執行複雜任務。此特徵顯著提升了其高效和有效地管理多個子任務的能力。 處理動態、不均勻的界面:該項目引入了代理-計算機界面(ACI),這是一種創新的解決方案,增強了代理和用戶之間的互動。利用多模態大型語言模型(MLLMs),Agent S能夠無縫導航和操作各種圖形用戶界面。 通過這些開創性特徵,Agent S提供了一個強大的框架,解決了自動化人機互動中涉及的複雜性,為AI及其他領域的無數應用奠定了基礎。 誰是Agent S的創建者? 儘管Agent S的概念根本上是創新的,但有關其創建者的具體信息仍然難以捉摸。創建者目前尚不清楚,這突顯了該項目的初期階段或戰略選擇將創始成員保密。無論是否匿名,重點仍然在於框架的能力和潛力。 誰是Agent S的投資者? 由於Agent S在加密生態系統中相對較新,關於其投資者和財務支持者的詳細信息並未明確記錄。缺乏對支持該項目的投資基礎或組織的公開見解,引發了對其資金結構和發展路線圖的質疑。了解其支持背景對於評估該項目的可持續性和潛在市場影響至關重要。 Agent S如何運作? Agent S的核心是尖端技術,使其能夠在多種環境中有效運作。其運營模型圍繞幾個關鍵特徵構建: 類人計算機互動:該框架提供先進的AI規劃,力求使與計算機的互動更加直觀。通過模仿人類在任務執行中的行為,承諾提升用戶體驗。 敘事記憶:用於利用高級經驗,Agent S利用敘事記憶來跟蹤任務歷史,從而增強其決策過程。 情節記憶:此特徵為用戶提供逐步指導,使框架能夠在任務展開時提供上下文支持。 支持OpenACI:Agent S能夠在本地運行,使用戶能夠控制其互動和工作流程,與Web3的去中心化理念相一致。 與外部API的輕鬆集成:其多功能性和與各種AI平台的兼容性確保了Agent S能夠無縫融入現有技術生態系統,成為開發者和組織的理想選擇。 這些功能共同促成了Agent S在加密領域的獨特地位,因為它以最小的人類干預自動化複雜的多步任務。隨著項目的發展,其在Web3中的潛在應用可能重新定義數字互動的展開方式。 Agent S的時間線 Agent S的發展和里程碑可以用一個時間線來概括,突顯其重要事件: 2024年9月27日:Agent S的概念在一篇名為《一個像人類一樣使用計算機的開放代理框架》的綜合研究論文中推出,展示了該項目的基礎工作。 2024年10月10日:該研究論文在arXiv上公開,提供了對框架及其基於OSWorld基準的性能評估的深入探索。 2024年10月12日:發布了一個視頻演示,提供了對Agent S能力和特徵的視覺洞察,進一步吸引潛在用戶和投資者。 這些時間線上的標記不僅展示了Agent S的進展,還表明了其對透明度和社區參與的承諾。 有關Agent S的要點 隨著Agent S框架的持續演變,幾個關鍵特徵脫穎而出,強調其創新性和潛力: 創新框架:旨在提供類似人類互動的直觀計算機使用,Agent S為任務自動化帶來了新穎的方法。 自主互動:通過GUI自主與計算機互動的能力標誌著向更智能和高效的計算解決方案邁進了一步。 複雜任務自動化:憑藉其強大的方法論,能夠自動化複雜的多步任務,使過程更快且更少出錯。 持續改進:學習機制使Agent S能夠從過去的經驗中改進,不斷提升其性能和效率。 多功能性:其在OSWorld和WindowsAgentArena等不同操作環境中的適應性確保了它能夠服務於廣泛的應用。 隨著Agent S在Web3和加密領域中的定位,其增強互動能力和自動化過程的潛力標誌著AI技術的一次重大進步。通過其創新框架,Agent S展現了數字互動的未來,為各行各業的用戶承諾提供更無縫和高效的體驗。 結論 Agent S代表了AI與Web3結合的一次大膽飛躍,具有重新定義我們與技術互動方式的能力。儘管仍處於早期階段,但其應用的可能性廣泛且引人入勝。通過其全面的框架解決關鍵挑戰,Agent S旨在將自主互動帶到數字體驗的最前沿。隨著我們深入加密貨幣和去中心化的領域,像Agent S這樣的項目無疑將在塑造技術和人機協作的未來中發揮關鍵作用。

824 人學過發佈於 2025.01.14更新於 2025.01.14

什麼是 AGENT S

如何購買S

歡迎來到HTX.com!在這裡,購買Sonic (S)變得簡單而便捷。跟隨我們的逐步指南,放心開始您的加密貨幣之旅。第一步:創建您的HTX帳戶使用您的 Email、手機號碼在HTX註冊一個免費帳戶。體驗無憂的註冊過程並解鎖所有平台功能。立即註冊第二步:前往買幣頁面,選擇您的支付方式信用卡/金融卡購買:使用您的Visa或Mastercard即時購買Sonic (S)。餘額購買:使用您HTX帳戶餘額中的資金進行無縫交易。第三方購買:探索諸如Google Pay或Apple Pay等流行支付方式以增加便利性。C2C購買:在HTX平台上直接與其他用戶交易。HTX 場外交易 (OTC) 購買:為大量交易者提供個性化服務和競爭性匯率。第三步:存儲您的Sonic (S)購買Sonic (S)後,將其存儲在您的HTX帳戶中。您也可以透過區塊鏈轉帳將其發送到其他地址或者用於交易其他加密貨幣。第四步:交易Sonic (S)在HTX的現貨市場輕鬆交易Sonic (S)。前往您的帳戶,選擇交易對,執行交易,並即時監控。HTX為初學者和經驗豐富的交易者提供了友好的用戶體驗。

1.8k 人學過發佈於 2025.01.15更新於 2026.06.02

如何購買S

相關討論

歡迎來到 HTX 社群。在這裡,您可以了解最新的平台發展動態並獲得專業的市場意見。 以下是用戶對 S (S)幣價的意見。

活动图片