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微信agent发出“英雄令”，互联网半壁江山响应

微信AI即将正式推出，微信开放平台发布AI开发者指引，宣布为小程序提供接入微信AI生态的能力。接入后的小程序将有机会被微信AI推荐和调用。美团、携程、同程等生活服务平台已宣布首批接入。同时，微信正与华为、小米等主流手机厂商合作推出A2A（智能体到智能体）助手能力，允许用户通过手机系统AI助手直接调用微信的通讯等功能。微信AI的核心在于能够调度整个微信生态内的小程序、支付、社交关系与内容，理解用户复杂、跨场景的意图（如在群聊中订餐厅），并调用相应工具（如小程序下单、微信支付）完成任务闭环。腾讯为此开发了UI-Oceanus世界模型，通过模拟操作让AI学习如何操作小程序。腾讯内部通过Co-Design机制，让元宝、WorkBuddy等产品团队与混元模型团队协同优化，积累了多轮对话、办公协作、搜索及任务拆解等能力，这些能力将汇聚并迁移至微信AI。腾讯坚持通过A2A这类受控协议开放能力，而非允许外部AI通过“读屏”方式随意操控微信，以掌握生态主导权。面对海量用户可能带来的高昂推理成本，腾讯可能与DeepSeek深度合作以获得低成本模型能力，并通过大小模型协同调度来控制成本。微信AI的潜力在于解决日常实际“好问题”，其舞台大小与微信生态本身相当，未来可能在个人与企业服务场景中创造价值，甚至探索付费模式。腾讯视AI为长期赛道，微信AI是其进入AI下半场的关键布局。

marsbit06/09 04:14

marsbit06/09 04:14

从混元到微信AI，腾讯的慢节奏走到交付关口

2026年6月8日，微信AI进入内测阶段，用户可通过自然语言对话直接调用和操作微信小程序。开放平台提供“自动模式”和“开发模式”两种接入方式。自动模式允许平台读取小程序源码，实现零开发成本接入，旨在吸引微信生态内数十万中小开发者；开发模式则允许服务商自定义技能。此举标志着腾讯AI从技术储备、独立产品验证走向在超级应用内的场景交付。微信AI的底层能力依赖于腾讯自研的混元大模型。该模型在中文大模型评测中基础能力排名国内第二，但在应用与Agent能力上领先。腾讯坚持季度级稳健迭代，而非追逐高频发布，旨在为微信AI所需的稳定、可靠的操作型任务提供支撑。此前，腾讯的独立AI应用“元宝”在2026年春节凭借红包活动实现日活峰值超5000万、月活破亿，但节后数据回落，常态日活约900万。这验证了微信社交链的拉新能力，也凸显了独立App在留存上的挑战。因此，微信选择将AI原生集成至应用内，通过绑定实际使用场景来提升用户黏性。微信AI的目标是实现小程序的“龙虾化”（即智能体化），使其能自主执行跨应用任务。但这引发了生态平衡的核心矛盾：高效的中心化AI调度可能削弱服务商的页面流量、品牌曝光与用户沉淀。腾讯管理层承认需兼顾“中心化调度与去中心化流量保护”，具体规则尚未公布。目前，腾讯AI已形成混元（底座）、元宝（C端验证）、微信AI（场景交付）三条并进的路径。微信AI内测是整合与交付的关键一步，但其成功取决于三个变量：开发者对源码授权的信任、生态流量的合理分配以及AI操作的准确性与责任界定。腾讯的AI战略是一场马拉松，内测仅是中途标记，最终体验与市场接受度仍需时间验证。

marsbit06/08 10:23

marsbit06/08 10:23

Michael Saylor最新思考：决定比特币未来的四种信仰

比特币已从技术实验发展为全球性数字资产网络，其社区分化出四种主要思想流派：**比特币最大主义者**视比特币为无可替代的货币网络，强调其道德意义与经济赋权作用；**比特币资本主义者**主张比特币应与全球经济深度整合，通过机构、资本市场和金融产品扩大应用；**比特币技术主义者**认为比特币协议需持续改进，以增强可扩展性、隐私和安全性；**比特币原教旨主义者**则坚守自托管、去中心化等核心原则，防止比特币被稀释或俘获。这四种意识形态分别关注比特币的信念、整合、创新与守护，各自存在优势与风险：极端最大主义可能轻视现实整合，资本主义可能引入金融风险，技术主义可能破坏协议稳定，原教旨主义可能排斥广泛采用。比特币的未来需要平衡这些力量——底层协议保持谨慎与稳定，大多数创新在应用层展开，同时维护个人主权与网络去中心化。最终，比特币的成功取决于在保持其核心原则的同时，融入全球经济并为多元主体所用。

marsbit06/08 08:12

marsbit06/08 08:12

Michael Saylor 最新文章：比特币要在独特性和普世价值之间寻找平衡

迈克尔·塞勒在最新文章中探讨了比特币社区内四种主要意识形态的平衡：最大主义者视比特币为占主导地位的货币网络和道德突破；资本主义者强调其需与全球经济深度整合以发挥潜力；技术主义者主张协议需持续改进以应对挑战；原教旨主义者则致力于捍卫去中心化、自托管等核心原则。他指出，每种立场都不可或缺，但走向极端都可能带来风险——最大主义可能轻蔑，资本主义可能鲁莽，技术主义可能干预过度，原教旨主义可能排他。比特币的成功需要这些力量的综合：底层协议应保持稳定与安全，创新应更多发生在应用层与金融整合中，同时始终保障个人主权。最终，比特币的挑战在于保持其独特性的同时，让其对所有人有用，并在全球采用过程中不丧失本质。

Foresight News06/08 06:33

Foresight News06/08 06:33

从封杀豆包到拥抱荣耀，微信为什么突然“变脸”？

从严防死守到主动合作，微信对手机AI助手的态度在近期发生了180度转变。过去一年，微信曾封杀字节跳动豆包手机、限制OPPO“AI一键闪记”等功能，坚决反对第三方通过模拟点击操控微信。如今，微信却与华为、荣耀、小米等多家厂商合作，推出A2A（智能体到智能体）助手能力，允许用户通过系统AI助手直接发送微信消息、拨打语音电话。这一转变源于腾讯在AI竞争中的焦虑。其AI应用“元宝”月活远低于竞争对手，而微信坐拥14亿月活和小程序生态，成为腾讯在AI时代的关键底牌。微信正内测AI智能体，旨在通过自然语言调用小程序服务，但需要打通手机系统这一首要AI入口。A2A合作让手机厂商的智能体作为“接线员”，将用户指令转交微信执行，腾讯借此既保住了生态控制权，又接入了系统级流量。与之前被封杀的GUI（图形界面模拟操作）路线不同，A2A采用双重授权机制，通过标准化接口调用，微信在其中占据主导。手机厂商之所以愿意合作，是因为GUI强攻路线已被证明行不通，而A2A为其保留了在系统级AI场景中的发展空间，并有助于在激烈的行业竞争中快速提升AI整合能力。尽管存在数据隐私担忧，但A2A被视为比模拟点击更安全合规的路径。这场合作本质是双方在AI入口争夺中的阶段性妥协：腾讯需要手机入口为微信AI引流，手机厂商则需要突破跨应用调用的合规瓶颈。长远看，腾讯试图将微信打造为AI“服务操作系统”，而手机厂商则希望用户深度依赖系统自带助手，双方生态战略的博弈将持续。AI时代的入口之争，已随着用户一句“帮我发微信”悄然展开。

marsbit06/06 01:48

marsbit06/06 01:48

“老登股”变“新贵”：从戴尔到诺基亚，AI如何重估旧基础设施？

过去被视为增长缓慢的“老牌科技股”，如戴尔、诺基亚、思科、康宁、西部数据等，近期因AI热潮而表现亮眼。这并非简单的市场炒作，而是AI发展进入实际部署阶段的必然结果。此前，AI投资焦点集中在英伟达等算力核心和模型上。但随着AI从理论走向实践，大规模建设数据中心和部署应用需要完整的系统工程能力。这恰恰是老牌科技公司的优势所在。它们凭借几十年积累的客户、供应链、系统集成和交付经验，在AI基础设施建设中找到了新角色。具体而言，市场主要从三条线重估这些公司：一是服务器与系统集成（如戴尔、HPE），它们扮演着将GPU等核心部件整合成完整AI服务器并交付的“总包商”角色；二是网络与连接（如康宁、诺基亚、思科），AI算力集群的高效运行极度依赖高速互联和光纤网络；三是存储（如西部数据、希捷），AI产生的海量数据（包括训练数据、日志、冷数据）催生了对高性价比大容量硬盘的持续需求。真正的重估需要满足几个条件：明确的AI相关订单和收入增长、公司因此上调业绩指引、以及利润质量的同步改善。AI并不会让所有传统公司重生，它只筛选出那些真正卡位关键基础设施环节、并能将新需求转化为可持续利润的企业。这轮行情标志着AI进入真实建设期，市场开始为“谁能把AI基建建起来”的能力定价。

marsbit06/05 00:55

marsbit06/05 00:55

“ChatGPT以后可能要没了”

OpenAI在“Intelligence at Work”发布会上宣布，将在未来几周内把Codex正式并入ChatGPT应用，标志着其产品战略从“聊天”转向“执行”的关键一步。此次合并的背景是Codex的快速增长：周活用户已突破500万，其中20%是非程序员的知识工作者，且企业营收贡献显著。OpenAI认为，未来的方向是构建“超级应用”，即用户通过ChatGPT发出指令，由Codex调用各种Agent（智能体）自动执行任务，实现从对话到全场景工作的闭环。为此，OpenAI还发布了三项Codex更新：覆盖六大岗位的Agent插件、可直接在原文上修改的Annotations功能，以及一键生成可交互网页的Sites功能。文章指出，这次合并本质上是Codex路线对ChatGPT路线的升级。内部组织架构调整显示，Codex负责人已统领核心产品，而内部备忘录也强调建设“统一的agentic平台”。因此，ChatGPT将逐渐成为流量入口和品牌外壳，其内核将转变为以Codex为核心的智能体平台。 Codex的快速发展被认为是对手Anthropic旗下Claude Code竞争压力的结果。虽然Claude Code在代码质量上仍占优，但Codex凭借更实惠的价格和更少的token消耗（特别是搭配高效的GPT-5.5模型）实现了快速追赶。当前AI编程领域呈现双雄争霸，但竞争焦点已转向争夺Agent时代的核心入口。最后，文章提出，合并后的应用虽然可能保留“ChatGPT”之名，但其本质已变——未来用户打开的或将是一个能直接完成任务的智能体，而“聊天”本身将不再是最核心的功能。这为中国AI玩家在Agent时代争夺本土化入口提供了新的机遇。

marsbit06/03 23:51

marsbit06/03 23:51

Crypto.com交易所与TradingView集成，支持直接在TradingView进行多资产交易

Crypto.com交易所宣布与TradingView完成整合，成为其官方多资产经纪商。通过此次合作，符合条件的用户现可直接在TradingView的全球图表平台上，交易包括股票、大宗商品、预上市永续合约以及代币化实体资产（RWA）在内的广泛资产类别。此次整合将Crypto.com交易所的高性能交易基础设施与TradingView的先进分析工具相结合，使交易者能够在TradingView平台内无缝完成市场分析与交易执行。Crypto.com总裁兼首席运营官Eric Anziani表示，该集成将两个强大平台结合，为用户提供流畅的交易体验，交易者可以直接在图表上访问深度流动性、实时市场数据及RWA等前沿资产类别，并即时从分析转向交易。此举基于Crypto.com交易所已在TradingView上提供的市场数据服务，进一步扩大了使用TradingView进行技术图表分析和市场研究的交易者的接入渠道。

TheNewsCrypto06/03 15:47

Crypto.com交易所与TradingView集成，支持直接在TradingView进行多资产交易

TheNewsCrypto06/03 15:47

Chatbot烧钱三年，还是AI时代的“新大陆”吗？

过去几年，AI行业曾将Chatbot视为类似移动互联网超级入口的“新大陆”，但烧钱三年后，其商业化和可持续性面临严峻挑战。 OpenAI的ChatGPT虽拥有庞大用户，却陷入亏损，每收入1美元亏损1.22美元。国内豆包尝试付费也引发用户负面反馈。相比之下，Anthropic以企业服务为主（85%收入来自企业），年化收入已反超OpenAI，显示B端路径更清晰。用户真正需要的是能完成任务的AI助手，而非单纯聊天的对话窗口。 Chatbot的商业模式存在根本矛盾。它形似互联网产品，但底层经济学不同：每次推理都消耗高昂算力，用户越多成本越高，且缺乏网络效应和数据飞轮。其用户迁移成本低，护城河主要依赖模型能力，而随着各模型能力趋同，竞争可能沦为价格战。变现之路同样艰难。付费订阅率低（ChatGPT付费用户仅占5%），国内付费意愿更弱。广告模式则因Chatbot交互缺乏明确购买意图、答案形式单一、损害用户信任而难以奏效，Perplexity的失败便是例证。注意力经济在Chatbot上似乎失效——供给（算力）昂贵，用户注意力却短暂。数据表明Chatbot增长放缓，用户日均使用时长远低于主流App。其产品形态将AI能力局限在被动、回合制的“询问”，而未来方向是能多步“执行”的Agent。但若长出这些能力，它就不再是传统Chatbot。更可能的方向是AI不再需要独立App，而是嵌入现有应用（如微信）、操作系统或硬件。行业逐渐意识到，Chatbot可能只是通往AGI的中间形态。若继续固守“入口+流量”的旧地图，恐难找到真正的新大陆。未来的价值更可能在于AI作为底层能力，与各类产品和场景深度融合。

marsbit06/02 10:35

marsbit06/02 10:35

从“卖云”到“卖Token”：运营商全面加入AI战场

文章探讨了运营商在AI时代从传统“卖云”和“卖流量”向“卖Token”（词元）的战略转型。中国电信、中国移动和中国联通相继推出了面向个人、家庭和企业的Token套餐，将Token确立为继语音、短信、流量之后的第四大基础通信服务计量单位。这标志着运营商正试图将自己重塑为AI时代的“国家电网”或“总集成商”，提供集成了模型、算力、应用、统一计费和安全合规的端到端AI服务。其转型背后有双重动因：外部面临互联网云厂商在AI云市场的份额挤压和Token套餐化竞争；内部则因传统通信业务增长放缓，亟需将增长点转向算力、模型等智能业务。为此，运营商构建了包含模型层、算力层、应用层、计费层和安全层的“五层脚手架”，聚合外部模型与自研模型，调度异构算力网络，开发行业智能体，并利用其成熟的计费系统将复杂资源打包为简单套餐。文章认为，Token套餐的价值在于将AI能力转化为可计量、可结算、易购买的标准化服务，降低了企业使用门槛。如果运营商能成功将“AI接入”打造成电信级服务，AI有望成为像水电一样可便捷采购的生产要素。但挑战依然存在，包括模型效果、成本控制及客户长期付费意愿等。最终竞争关键不在于谁先推出套餐，而在于能否提供稳定、可信、可规模运营的AI基础设施服务。

marsbit06/01 10:13