这是一盘更大的棋。文丨苏旻年轻人的购物车里，商超自有品牌正在悄悄上位。

        渐行渐近的2026年中秋档尤为明显。沃尔玛的沃集鲜药食同源养生月饼、盒马的广式低糖月饼、永辉定制的低糖低GI月饼等纷纷占据核心陈列位。

        这些产品的共同点是，它们并非美心等传统月饼品牌，而是商超渠道自有品牌。

        这不是中秋档期偶然现象。从牛奶到烘焙，从预制菜到零食，商超自有品牌正在跳出“大牌平替”的刻板定位，渗透到日常消费的各个场景。

        据国际自有品牌制造商协会（PLMA）的定义，自有品牌指以零售商品牌销售的商品，品牌既可以是零售商自身商号，也可以是其专属打造的独立品牌。

        中国连锁经营协会（CCFA）联合波士顿咨询公司（BCG）于2026年8月发布的《拐点已至：2026中国自有品牌发展报告》显示，目前中国愿意购买自有品牌的人群占比已达40%；但中国商超自有品牌销售额渗透率仅约8%（统计口径为标准化商品品类，不含生鲜），参照全球市场坐标系，仍处于第三梯队；预计到2030年，中国商超渠道自有品牌渗透率有望提升至20%-30%。

        在这一行业拐点上，全球零售巨头沃尔玛的动作值得审视。

        沃尔玛财报显示，截至2026年7月31日止季度，沃尔玛中国净销售额70亿美元，同比增长20.7%；山姆会员商店延续强势增长势头，过去12个月累计新增11家门店；得益于商品品类结构优化及自有品牌渗透率提升，本季度毛利率实现增长。

        财报没有单独披露“沃集鲜（Marketside）”的销售数据，但在社交媒体上，这个沃尔玛自有品牌已有不小声量。

        尤其是一款售价9.9元的小绿瓶4.0纯牛奶，走红后经常断货，目前在沃尔玛App限购10瓶，甚至被代购炒到20多元。

        由于部分产品与山姆爆款相似，沃集鲜也被贴上了“山姆平替”的标签。

        沃集鲜的走红，背后固然有沃尔玛大力营销的推动。问题在于，既然山姆已经证明了仓储会员制的成功，沃尔玛为什么不集中资源扩张山姆，反而回头重做大众市场的自有品牌？

        答案恐怕不止拯救大卖场这么简单。山姆的增长终会触及天花板，而2025年以来持续的舆论风波与监管压力，也暴露出单一业态支撑的集中度风险。

        防患于未然，总好过亡羊补牢。01被误读的平替如今走进沃尔玛大卖场，很难忽视“沃集鲜”三个字的存在感。

        Marketside作为沃尔玛全球自有品牌之一，2010年首次出现在沃尔玛财报的品牌列表中，主做熟食和烘焙，2016年进入中国市场时延续了在美国的品类和定位。

        2019年3月，中文名“沃集鲜”对外发布，并将品类扩大至蔬菜、鲜肉等生鲜商品。

        2025年11月，沃集鲜品牌焕新升级，以“简单为鲜”为理念，SKU扩张至近千款，覆盖生鲜、食品、饮料等多个核心品类，至此与美国母品牌的定位已有所区别。

        据海克财经观察，品牌焕新前期，沃集鲜的产品开发路径多为将山姆体系内经过市场验证的大包装爆品，调整为适合日常消费的小包装。

        山姆自有品牌Member's Mark的瑞士卷每盒12片，沃集鲜改为6片装；小青柠汁山姆有2瓶1L装和300ml×8瓶两种规格，沃集鲜则提供1L装和300ml×4瓶的规格。

        借势山姆，沃集鲜打开了市场知名度，社交媒体上“山姆平替”的标签由此而来。

        沃集鲜与山姆部分自有产品共享头部供应商，比如知味轩代工坚果、海天代工酱油、优诺乳业代工希腊酸奶，这些代工方同时出现在两个品牌的供应链中。

        不过，供应链同源，不等于产品标准与市场定位趋同。以一款希腊酸奶为例，Member's Mark和沃集鲜的产品都由优诺乳业生产，均主打零脂肪、高蛋白，保质期30天。

        Member's Mark的产品类型是脱脂酸奶，一组3盒（3*410g）共1.23kg，售价53.9元；沃集鲜则是风味发酵乳，赠送洋槐蜂蜜，一组2盒（2*100g）共0.2kg，售价11.99元。

        折算下来，沃集鲜的单价实际要高于Member's Mark。

        在SKU策略上，二者亦有所不同。山姆奉行“宽类窄品”，每个大品类只精选个位数商品；沃集鲜则在每个品类提供更多选择，比如低温鲜奶SKU就多达10款，同一款产品还有不同包装规格，价格带也明显更宽。

        二者的定位和目标客群因此清晰区隔。山姆有每年260元的普通会员费作为准入门槛（卓越会员费每年680元），大包装主攻中产家庭，适合一次性大量囤货；沃集鲜则更多针对城市小家庭和单身人群，匹配一日多餐、高频少量的即时需求。

        可以说，沃尔玛大卖场零门槛、小包装、多规格、低客单价的特性，承接了山姆溢出的大众品质需求，能覆盖更广泛的日常消费场景。

        焕新之后，沃集鲜的上新节奏明显加快。按季节时令推新、按消费趋势推新等在沃集鲜成为常态，如在秋季集中上新桂花相关产品、中秋节点推出药食同源系列月饼等，上新频次与品类丰富度远高于在选品上更为稳健的山姆Member's Mark。

        营销方式也在与时俱进。2026年1月，沃尔玛与小红书达成合作，双方在深圳蛇口沃尔玛开出首家联名创新零售体验空间“玛薯店”，并集中展示了近20款联名商品。

        2026年6月，沃集鲜与迪士尼中国合作，推出近百款“玩具总动员”主题的沃集鲜迪士尼联名商品及沃尔玛独家商品，并在沃尔玛深圳香蜜湖店打造了迪士尼主题体验专区。

        之所以能做到这些，在于沃集鲜的运营自主权。沃集鲜虽属沃尔玛全球自有品牌矩阵，但2025年完成品牌焕新后，产品体系与运营策略均由沃尔玛中国团队主导。

        本质上，这是中国零售市场的竞争烈度与业态迭代速度，倒逼区域团队做出本土化创新。

        02不止拯救大卖场沃尔玛做沃集鲜的驱动力，至少来自三方面：大卖场的生存危机、山姆增长的集中度风险与天花板、硬折扣竞争者的加速围猎。

        先看大卖场的处境。近年来传统大卖场业态整体面临客流下滑、坪效下降的压力，关店调整、业态升级成为行业普遍动作，沃尔玛中国的大卖场也处于动态调整中。

        据沃尔玛官方数据，截至2026年7月31日，沃尔玛在中国运营278家沃尔玛超市，而2020年时这一数据为412家，6年减少134家，降幅约三分之一。

        自有品牌成为应对业态衰退的自救动作。据海克财经观察，在沃尔玛改造后的新一代门店中，沃集鲜作为核心品牌，被陈列于入口、主通道等黄金货架位，同时大幅提升短保鲜食、生鲜等高频刚需品类，压缩非食品区域。

        按照沃尔玛官方计划，2026年将有超100家门店完成改造升级。

        这是传统商超共同的转型方向。学习胖东来模式进行“胖改”的永辉，调改重点也包括增加自有品牌比例来重构商品结构。

        永辉财报显示，2026年上半年，永辉综合自有品牌矩阵（涵盖永辉定制、品质永辉、YH Bakery、永辉农场等）销售额达25.33亿元，占公司销售额10.07%。

        只不过，沃尔玛可以复用山姆的供应链，相比同行启动成本更低、起势更快。

        业务集中度风险，或是沃尔玛布局沃集鲜的更深层考量。

        山姆会员店已成为沃尔玛中国绝对的增长引擎，一旦山姆遭遇消费环境、舆情或者竞争冲击，整体业绩可能受到巨大影响。

        事实上，冲击信号已然出现。2025年夏天起，山姆接连爆出多起食品安全争议事件。

        2026年6月15日，国家市场监管总局就山姆门店及线上网店多发食安问题，依法约谈沃尔玛（中国）投资有限公司（山姆总部）负责人；同日，该公司完成工商变更，原法定代表人、董事长MUK SOOK YEE卸任，由出身阿里的山姆中国总裁刘鹏接任；2天后，山姆中国首席采购官张青提交辞呈。

        而沃集鲜品牌焕新的时间也比较微妙——2025年11月，正是在山姆食品安全争议集中爆发之后。

        山姆自身的增长也有天花板。截至2026年8月21日石家庄店开业，山姆在华门店达到68家，2026年计划新开13家到年底达到76家。

        山姆门店扩张受制于选址与区域消费力，目前一二线城市已趋于饱和，正逐步向昆山、晋江、张家港等经济强县下沉，但接下来能支撑仓储会员制模式的县级市场终究有限。

        外部竞争者的加速围猎构成了第三重驱动力。近两年来硬折扣业态快速崛起，而这一业态的核心壁垒就是自有品牌。

        一边是全球硬折扣鼻祖德国奥乐齐（ALDI），截至2026年9月在华门店已超120家，全年计划新增超50家，自有品牌占比约90%；另一边是本土头部代表盒马旗下超盒算NB，截至2026年8月底全国门店已接近700家，自有品牌占比近60%。

        这些竞争者的目标客群与沃尔玛社区店高度重合，但门店数量和扩张节奏要远超沃尔玛。

        沃尔玛社区店自2025年1月在深圳开出首店，到2026年8月在深圳开设20家，下半年将加速落地苏州、广州等城市。

        在这样的竞争态势下，沃尔玛社区店更需要沃集鲜作为自有品牌来强化差异化壁垒。

        03未来路在何方沃集鲜的起势有目共睹，但风险与规模同步增长。

        食品安全问题即是一例。2026年8月21日，国家市场监管总局食品抽检通报披露，1批次沃集鲜三文鱼切片检出大肠菌群超标。

        沃尔玛中国回应称，该异常来自5月广州地区单批次产品，经联动供应商全面核查后未发现异常；7月复检结果合格，市场在售三文鱼产品均符合国家食品安全标准。

        个案之外，对近一年发力狂奔、SKU已近千款的沃集鲜来说，品控体系能否跟上扩张速度，是很现实的考验。

        更深层的忧虑在于跟山姆的关系。一方面，沃集鲜的品牌心智尚未独立，“山姆平替”的标签既是流量红利，也会限制品牌自身的信任建立；另一方面，山姆爆发的舆论中，就有会员质疑山姆因部分自有品牌被替换而“沃尔玛化”。

        沃集鲜零门槛、小份装确实承接了山姆的部分潜在用户，但恰好证明了山姆会员对山姆价值稀缺性的质疑。

        随着沃集鲜SKU持续扩张和品质认知提升，这种分流效应可能加剧，甚至可能动摇山姆会员复购和拉新的基本盘。

        从全球自有品牌的发展规律来看，最终的方向是建立独立的品牌资产。

        据前述中国连锁经营协会报告，参照海外经验，自有品牌的演进通常经历四个阶段：第一是平价替代阶段，以低价对标品牌商品，核心是成本控制，集中于纸品、家清、粮油等标品；第二是品质选择阶段，从“更便宜”到“稳定质价比”，品类扩展至冷藏、烘焙等高频食品，核心是品质管理与品类运营能力；第三是生活方式定义阶段，围绕特定人群做系统化商品运营，输出差异化生活主张，核心是生活方式定义和商品企划能力；第四是品牌资产输出阶段，自有品牌从零售商内部商品升级为可输出的品牌资产。

        报告判断，目前国内大部分零售商仍处于第二阶段，部分领先企业展现出第三阶段特征。

        从实践来看，国内市场已有玩家走得更远。就在2026年9月15日，李佳琦直播间设置了盒马小专场，上架了多款盒马自有品牌产品，以食品为主，也有部分日用品，包括星辰鎏金月饼礼盒、榴莲千层、蜜汁烤鳕鱼片等，整场直播达到1000万+观看。

        当然，盒马背靠阿里生态，有天然的协同优势，这一路径未必能被简单复制，但动作本身已有所指向。

        在此之前，胖东来、叮咚买菜的自有品牌，亦在尝试向自有体系外的渠道供货。

        胖东来自有品牌“DL”通过帮扶模式输入永辉、步步高等门店。

        叮咚买菜将“良芯匠人”“蔡长青”等自有品牌独立运作，良芯匠人的米面制品已进入永辉、联华等商超渠道，蔡长青的快手菜产品通过与李锦记合作已进入香港百佳、惠康等渠道。

        沃集鲜尚未被捕捉到走出自有渠道的迹象。背靠沃尔玛成熟的供应链体系，共享山姆头部代工方资源，沃集鲜起点不可谓不高。

        但快速扩张下的品控压力、与山姆之间的分流博弈、尚未独立的品牌心智，都是沃集鲜需要直面的挑战。未来走向如何，仍需更长周期的市场考验。

        作者 | 刘艺晨 9月14日，一份来自中国金鸡百花电影节的征片启事，列出了一组不同于传统电影申报的材料。

         除了成片、海报和故事梗概，申报者还要提交模型工具链、核心提示词、AI生成流程和工程截图，接受技术核验。

        参评作品的AI生成画面占比不得低于50%，其中长片时长不得低于60分钟。

         这些要求来自金鸡体系首次推出的独立AI影展品牌。

        北影节、上影节此前已经设置AIGC相关单元；今年，百花奖首次增设AIGC推优单元，金鸡又进一步把长片时长、生成比例和生产记录写进公开征集规则。

        另一边，播出渠道也开始出现变化。两周前，《后西游记》进入湖南卫视黄金档，把AIGC长内容第一次推到这一传统电视播出场景中。

        一边是电影节和奖项体系开始为AI作品单列入口、建立核验规则，一边是AIGC长内容开始进入更传统的播出渠道。

         AI影视正在从技术公司和创作者社区里的实验，走向更正式的产业环节。

        要理解这套新生产方式为什么能够走到这里，首先要回到一部电影最传统的生产现场：片场。

        一片场消失以后影视制作首先是一项依赖人力、资金和物理空间的集体劳动。

        演员必须按时到场，摄影、灯光、美术、服装和道具需要同时协作。

        一间并不存在的房子要被搭出来，一场只持续几分钟的雨，需要剧组调动水车、灯具和几十名工作人员。

         机器一旦开动，每一天都在产生费用；一场戏没有拍完，后面的计划便会跟着移动。

        刘驰是一名有十多年从业经验的商业导演，做过广告、网络电影和虚拟人短剧《柳夜熙》。

        她把AIGC带来的变化形容为“天翻地覆”。年初，她带领六人团队完成的45分钟AI动画电影《七日浮生》，在获得第十六届北京国际电影节AIGC电影单元最佳长片。

        全片从剧本到后期约一个半月，其中视频生成及后期的核心制作约三周。

         她正在推进的院线项目中，AI生成环节有十几个人；算上剧本、导演、分镜、概念设计和后期，整个团队仍只需要二三十人。

        “以前一个正常影视流程，一个剧组可能要百十来号人。现在拿AI做，十个人以内就够了，完全不需要拍摄，所有流程都在电脑上完成，更像一个后期公司。”

         变化的核心，不只是剧组人数减少，而是影视制作流程的中期重塑。

        导演陈友学将新流程描述为一种介于真人电影、动画和后期制作之间的工作流。

        导演可以通过文字指令调动Blender中的三维模型，生成白模动态分镜，提前确认人物位置、机位和运镜。

        演员完成真实表演后，动作和表情再被迁移到AI角色身上。

        过去由置景、灯光和现场调度完成的部分工作，由此被转换成数字资产制作、镜头拆解和模型控制。

        理论上，只要增加人数和算力，生成团队可以在人物资产成熟后，同时生产大量素材、压缩制作进程。

         但在真正制作电影时，刘驰仍然选择“一场一场地磨”。

        团队要反复检查人物是否漂移、前后情绪能否衔接，以及画面是否服务于叙事，而不是先生成大量随机镜头，再从中寻找可以使用的部分。

        机器提高的是画面产能，无法替代审美和叙事判断。这让美术、动画和概念设计背景的创作者更早进入AIGC影视。

        就读于中央美院的龙以童，2023年开始尝试AI影像，并组建跃墨工作室。

        2025年，跃墨参与制作的AI长片、都市志怪故事《太岁》在腾讯视频上线，这也是国内较早登陆主流长视频平台的AI电影之一。

        借由这个项目，团队第一次完整跑通了AI长片的生产流程。

        此后，他们又与专业导演团队合作30分钟影片《黑鸟》，负责全部AI内容制作。

        影片随后在阿那亚戏剧节获得最佳视觉创意奖。在龙以童看来，AI拉平操作门槛后，光影、色彩、构图和艺术风格反而更加重要。

        新流程需要的是一种“杂糅的人才”：懂影视，也懂美术，还要理解模型，很难与传统片场里的单一工种一一对应。

        传统公司也开始为这种复合工作设立岗位。前影视从业者、影视专业高校教师张泽凡告诉全天候科技，正午阳光、耀客等头部影视公司已经开始招聘“AI制片”岗位。在他看来，这个新工种目前尚无清晰边界。不过与管钱、管账、管人、管事”的传统制片不同，AI制片更接近动画行业的流程制片：将主创意图拆解为镜头和数字资产，协调生成、美术与后期环节，同时管理人员产能、算力成本和最终交付质量。

         新的生产体系已经开始运转，产业运作方式也在悄然变化。

        二算大账，下小注把降本视为AIGC唯一的价值，无疑是粗暴的。

        在多位创作者与全天候科技的交流中，“灵活性”比“便宜”更频繁地出现。

        过去，一部电影通常沿着剧本开发、组建主创、拍摄和后期的线性流程前进。

        资金在开机后持续投入，投资者往往要等到大量成本已经发生，才能从样片判断人物、故事和视觉风格是否成立。

         这种不确定性，也是影视投资长期依赖知名IP、明星和成熟导演团队的原因之一。

        它们不能保证项目成功，却能在成片出现以前，为资方提供一部分可以识别的信用。

         AIGC提供了另一种下注方式。陈友学会先让团队投入较少的算力和精力，把一部长片的框架搭出来，让主创和投资者看清人物、场景、节奏与故事走向。

        “之前得等到样片出来，才能看到片子的效果。现在一部长片完全可以在一个月内形成雏形。”

        陈友学向全天候科技介绍，导演可以据此判断哪些段落值得加强，再定点加入演员表演或提高制作规格。

        他估计，早期生成的素材中，仍可能有约三成进入后续成片。

        团队也可以拿着Demo去见资方，讨论是否引入更好的资源配置，或者在更多资金投入以前停止项目。

        对投资方而言，同样一笔前期预算，可以同时测试更多项目，再根据成片雏形和平台反馈逐步筛选，撬动可预判、更优质的项目。

        陈友学认为，在影视行业的投资框架下，这种风险控制比无限压低成本更重要。

        项目一旦显示出商业潜力，下一步考虑的便不再是还能省多少钱，而是追加什么资源才能放大收益。

        决策可以提前，并不意味着制作流程可以一路做减法，一些决定成片质量的环节依然绕不过去。

         刘驰认为，剧本开发无法靠增加生成师无限提速。“一个好剧本可以写两年、十年，也可以写两个月，但不可能两天就出来。”

         后期同样不会随着片场消失而消失。 刘驰列出的环节包括剪辑、调色、配音、特效、音乐和混音，“所有传统的后期环节都在”。

        AI素材还需要处理人物漂移、镜头风格和画面衔接，有时反而增加了修正工作。

        AIGC的快周转特质同样会带来新的商业风险。商业级项目需要反复生成、筛选和修正，模型积分并不是可以忽略的支出。

        AIGC相较大体量实拍项目确实便宜，但独立创作者完成一部商业作品的投入仍然不低。

        更棘手的是技术折旧。北京天娇星辰文化传媒有限公司创始人陈星对全天候科技表示，AIGC项目从立项到完成最好不要超过两个月。

        周期一旦被拉长，新模型可能让早期素材需要重做，制作效率也可能突然提高五倍甚至十倍。

        “等项目真上线了，大家又觉得你的画质不够惊艳了。”三生产权下放之后：去中心化与隐形门槛AI参与项目供给的集中释放已经走到前夜。

        陈友学告诉全天候科技，他所了解的几个平台都在制作中剧、长剧和电影，身边不少AI创作者也已进入项目，只是作品尚未上线。

        他预计，“到明年一季度，应该会有一批不错的东西出来”。

         这与“爱优腾芒”释出的信号基本一致。今年4月，腾讯公司副总裁、腾讯在线视频董事长孙忠怀透露，腾讯正在以全AI流程制作一部十几集的剧集和一部90分钟电影。

        8月底，《后西游记》进入湖南卫视黄金档和芒果TV，首批播出“花果山篇”5集，后续25集计划于寒假继续播出，并采用边制作、边审核、边播出的季播模式。

         优酷从6月起推出AIGC网络故事片激励计划，根据上线后的有效观看表现给予奖励，独家影片单部激励最高135万元。

        上海温哥华电影学院毕业生王泽导演的《潮蚀》，今夏入围“鲍德熹·爱奇艺电影剧场”。

        这是爱奇艺今年从AI短片进一步向商业长片推进的一次尝试。

        相比此前主要生产15分钟以上作品的“鲍德熹·爱奇艺AI剧场”，新一轮计划将门槛直接提高到60分钟以上，并最终筛选10部AIGC华语商业电影进入成片制作。

         他告诉全天候科技，项目7月底完成最终选拔，目前处在剧本打磨、人物设计和资产制作阶段，理想进度是年底前完成制作。

        过去以年计算的长篇开发，正在出现以月计算的新样本。

        门槛下降之后，供给增加几乎是必然结果。今年3月，爱奇艺CEO龚宇提出，随着AI降低制作成本、扩大创作者数量，影视平台将从中心化内容生产转向更加非中心化的创作者生态。

        爱奇艺随后成立AIGC创意中心，把合作对象扩大到个人、工作室、制作团队和高校创作小组，并开放院线电影、网络故事片、长剧和中剧等方向。

        项目来源由此被打开。个人和小团队不必先成为成熟影视公司，也可以带着剧本、Demo和制作方案走到平台面前。

        爱奇艺还开放部分IP、算力和投融资资源，并设置平台投资、版权采购和成片分账等不同合作路径。

         不过，平台承担的成本越多，对剧本修改、制作进度和最终交付的介入也越深。

        比如，加磅投资由爱奇艺出资10%-30%，评审意见更多作为参考；主控投资和全额投资则分别由平台承担50%-60%和100%的资金，创作者需要参考平台评审意见推进制作。

         龙以童告诉全天候科技，她并不太担心AIGC供给快速增加带来的竞争压力。

        在她看来，真正具备稳定创作能力、能够持续完成中长内容的团队，目前仍然不多。

        她把批量生产的AI漫剧称为“AI富士康”：文本进入流水线，人物和画面按照固定模板生成，审美与叙事判断尽可能交给模型，团队再通过增加算力和操作人员不断放大产能。

         这种工作流一旦跑通，低质供给确实会迅速膨胀。但精品长内容很难照搬这套逻辑，“就像照相机出现后，每个人都可以摁下快门，但只有少部分人能成为摄影师。”

        这也并不意味着影视行业已经向AIGCer完全敞开大门。

        龙以童已经感受到这道隐形门槛。她转述一位平台高层的判断：“现在大部分AI创作者还没有达到影视行业的专业标准，更多是吃了一阵技术红利。专业的事，还是要由专业的人来做。”

        在她看来，独立AI工作室如果没有传统影视团队背书，直接拿着长片项目去平台过会，成功率并不高。

        因此，跃墨并没有把自己包装成能够独立包办长片的AI团队，而是主动加强与专业导演和传统影视团队的合作。

         “我们尊重传统影视的专业壁垒，各自发挥所长。”四卡位新座次技术革命不只是换一套生产工具，还会重新分配产业位置。

        2002年，好莱坞主要制片厂共同推动成立DCI Specification（数字电影系统规范），统一数字电影的文件、放映和安全标准。

         十年后，柯达申请破产保护，成为旧技术链衰退的一个象征。

        与此同时，新的产业位置被腾了出来。Avid、Autodesk、DaVinci Resolve等公司逐渐嵌入剪辑、特效、调色和数字资产管理流程。

        它们没有成为电影公司，却争到了“电影如何被生产”的标准位置。

        这一幕正在AI时代重新上演。2025年，可灵成为北京国际电影节AIGC电影单元独家技术合作伙伴，上海国际电影节则与即梦设立AIGC单元。

        到了2026年，TAPNOW背后的Tamar AI又选择在威尼斯电影节发布AI原生流媒体平台Glanze，把原本围绕生成和工作流的能力进一步向作品分发延伸。

         院线电影处在传统影视工业的金字塔尖。这里面对的不只是更大的银幕和更高的画质标准，还有更严苛的商业检验。

        观众需要为一部具体作品主动付出票价，影院则会根据上座率不断调整排片。

         电影节因此像一场提前举行的座次测试。可灵、即梦们都在寻找打造AIGC时代“《阿凡达》时刻”的机会。

        不同于上一代数字工具主要组织已有素材，今天的AI平台已经直接参与人物、场景和镜头生成，工具、制作方与发行平台的边界也更模糊。

        但只掌握生成能力，还不足以进入电影收益的核心分配。

        IP、投资、审查、发行和院线网络，仍决定一部作品能否真正成为院线商品。

        那些掌握IP、流量和资本的互联网平台，更有可能从服务影视业，转向直接参与影视业。

        AIGC带来的快周转，客观上降低了互联网平台上桌的成本。

        目前番茄小说拥有约70万名签约作家、超过180万部正版作品。

        这些内容过去主要通过阅读、听书、短剧和漫剧变现，真正进入电影开发的只是极少数。

         今年6月，番茄小说启动院线电影征集计划，要求项目基于平台自有IP改编，入选项目可以获得版权和现金投资，平台鼓励采用“基础酬金+票房或分账分成”的合作模式。

        刘驰告诉全天候科技，她所在公司正在与番茄小说联合出品AI院线电影《月球之子》，影片改编自番茄小说IP。

         按照目前计划，影片将于2026年10月启动制作，年底前完成主要制作，并计划在明年进入审查流程。

        这类合作更接近定向开发，番茄以联合出品方身份进入项目，既提供IP，也保留对项目质量和后续收益的参与权。

        原因可能在于，院线电影开发周期更长，改编权通常又具有排他性。

        大量授权给缺乏资金和发行能力的团队，容易造成IP长期“占坑”。

        项目即使完成，还要跨过审查、发行和排片，一次失利还可能反过来伤及原著及后续开发。

        传统电影公司同样在增加储备。博纳的《三星堆：未来往事》已取得龙标，《中华志怪之罗刹海市》完成立项，《计划外：广寒行动》《东风必达》处于制作或筹备阶段。

        前两部均为动画项目，说明AI现阶段更容易进入依赖数字资产和后期合成的流程。

        但通过审查不等于完成商业验证。一位受访者将其概括为“溢价悖论”：低成本带来低门槛，观众会为好故事付费，却未必愿意为AI标签多付钱。

        因此，只提供模型和算力的公司仍可能停留在供应商位置。

        更可能形成的格局是：模型公司提供生产能力，互联网平台提供IP、资金和流量，传统电影公司负责专业制作与院线交付。

        谁能掌握IP和项目主导权，谁能把工具变成行业标准。

        谁又能控制作品抵达观众的最后一公里，将决定新一轮收益如何分配。

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             雪王还要再烧三年钱       乳业双雄，向利润拐点靠拢     当LABUBU不再稀缺   阿里的AI账，这一季开始算得过来了   茶饮出海进入「奥德赛时期」点“在看”，变好看哦。

        王小伟，中国人民大学哲学院教授。在一个深度技术化的时代，人类主体性的这一面，似乎只剩下了征服——

        情绪要征服，工作要征服，人格要征服，感情也要征服，总之要充分地优化、控制它。

        但人的主体性中始终还有另外一种能力，叫作「被触动」。

        我们不是去改造世界、征服世界，而是让世界触动于我。

        生命，不是智能2026.09.11 上海 一席 X 外滩大会_________________________大家好，我是小伟，在一所大学里讲科学技术哲学。

        最近两年在学校教书，我有一个很强烈的感觉——学生现在特别疲惫。

        本来说进入大学就可以放松，但一进大学，你就要开始准备自己的GPA、准备考研，以后还要出国、考公......你要刷雅思的成绩，雅思刷到7.0，发现小分还不够，还要继续不停地去优化自己。

        当你找到工作，就开始拼职级；你跑了五公里，开始拼半马；现在连睡觉都不被完成了，早上醒来看一下手表，它会告诉你昨天虽然睡了八个小时，但是深度睡眠不太行，你就得接着优化你的睡眠。

        我们似乎进入了一个全面优化的状态，而且永远没有办法停止下来。

        总之就是一句话，我要成为「更好的自己」。我以前很相信这句话，觉得有力量，但是这几年慢慢感到很疲惫。

        因为「更好的自己」背后有一个隐微的结构上的问题：永远厌弃当下的自己，总去奖励未来的自己。

        我要把我自己的当下看成是一个残次品，只有明天的我、后天的我才是更好的，而现在的我天然是不完整的，甚至是不太值得喜欢的。

        所以我永远没法把自己看作一个完成的对象，要持续地去优化它。

        法国技术哲学家雅克·埃吕尔将人总是寻求优化的冲动命名为「技术逻辑」——

        技术的本质不是特定的技术品，而是要在一切领域当中寻求极致效率优化的特殊活动。

        而今天这种「技术逻辑」，渗透到了我们生活的方方面面，在工作、情绪、爱情等各个领域，都能看到它的存在。

        ▲ 雅克·埃吕尔（Jacques Ellul）工作：从荣光到优绩首先是我们的工作。

        小时候我们觉得白领上班的地方看起来非常光鲜亮丽，但它其实就是个格子结构，可能和你的住所之间还隔着两个小时的地铁。

        而很多人大概率不知道自己工作链条的另一端是什么、会造成什么特殊的意义。

        就像大卫·格雷伯说的「狗屁工作」，你没法为自己的工作署名，因此感觉每天都很消耗。

        ▲ 现代工作的格子间那传统的工作是什么样的呢？我们不是为了浪漫化过去，但是可以做一个简单的比照。

        首先在空间的安排上，原来的工作大部分是在一个机关或者厂区里，工作和生活的场域高度重叠。

        比方说厂区除了生产车间，通常还有自己的托儿所、附属小学、医院、电影院，有自己的澡堂、食堂和操场等等，工作和生活之间并不是一个分离状态。

        因此在这样的工作场所，人和人之间还能保持一种准生活状态。

        比如一个工厂的师傅在机床上劳作，他和周围的人还能切磋聊天。

        如果他有诉求，领导不能完全无视，因为他们端的是铁饭碗。

        这时候，单位管理就不全是命令，还需要一定的社交弹性和沟通技巧。

        所以你细致观察过去的工作形态，你会发现工作场所里有非常多细密的孔隙，其中渗透着大量的生活内容。

        人与人之间原则上也不是纯粹的同事关系，还有一种准亲属关系。

        单位里的「工作」，不是出卖劳动力的谋生活动。人不仅是在完成任务，也是在处理关系、协商位置，维持一种可以持续下去的共同生活。

        在这样的工作场域当中，一个典型的工作模板，就是「劳动模范」。

        把这张图片当中的任何一个人拿出来放大，Ta都可能是当年的一个劳动模范，是所有人可以追求的状态。

        也就是说，「普通」在当时可以成为楷模——一个普通的人，做一个普通的工作，Ta的兢兢业业可以让其获得自尊。

        当年的社会有很多不足，比如物质生活效率不高、技术逻辑还不是非常高效等等。

        但是人们生活在一个「荣光社会」当中，每个人的奋斗是公共的，工作镶嵌在一个荣光叙事当中——

        自己是单位的一员，单位则是国家的一部分，每个人都是宏伟大厦的一块红砖。

        这个时候，一个人可以安于自己的普通。而今天的社会变成了一个所谓的「优绩社会」。

        在优绩社会中，生产能力和生产效率得到了极大地释放，每个人都可以凭借自己的智力、体力、性格，去做最大的拼搏以求巨大的成功，这是优绩社会所给予我们的机会。

        但在这样的社会中，我们越来越强调个人英雄主义叙事——

        没有人是宏伟建筑的一块砖，我们人人都是一座城堡，要去经营自己的输赢。

        这带来了前所未有的压力。社会的榜样也发生了巨大的变化。

        今天我们想象一个理想中的人生，不是普通的劳动者，而是一个传奇的成功人士。

        Ta的故事是一部类《西游记》——我原来是怎么白手起家的，九九八十一难是怎么度过的，我是如何应得了我的成功......大概是这样一个逻辑。

        因此在优绩社会中，一个正常的人就应该是一个持续不断上进的人，不然你要如何承担私人生命的失败呢？

        我们把一个外部持续不断优化的技术逻辑变成了自己的生命逻辑。

        也就是说，如果我成功，我配享，那是我奋斗得来的；如果我失败，我也就应得，因为我不够努力。

        所以「普通」变得特别难以承受。一个人如果把自己的自尊完全建立在一个不断超越自我的形象上，那受挫几乎是必然的。

        情绪：为i做e的时代当我们在工作中遇到问题，我们的情绪就会给出剧烈的回应。

        现代社会的情绪问题是最突出的。比如大家都可以锚定三个重要的情感：一是 焦虑 。

        焦虑是普遍的，也就是「担心自己跟不上」。大家都往前跑，我也得跑。

        过了一段时间，持续的焦虑会带来 倦怠 。也就是“哎，我已经非常努力了，但我还是跟不上”。

        因为一个人的能力是有限的，对自我的逼迫是有底线的，你的身体和情感给出的回应，就是倦怠。

        长此以往，就非常容易滑入 抑郁 。总有一天你会说，这一切都是干什么的？

        我这么努力地优化自己，有什么意义呢？大概到这一步就非常接近哲学系了，你要开始追问人生的意义问题了。

        但是在一个深度技术化的、一切都要求优化的时代，存在一个非常有趣的悖论：因为工作太优化所导致的焦虑、倦怠和抑郁，成了需要被优化的对象。

        到这里，整个技术逻辑就完成了闭环。那我们是如何优化情绪的呢？

        第一步，命名你的痛苦。如果你的痛苦是非常含混的、模糊的，你不知道它叫什么，会特别恐慌。

        大量的心理学研究告诉我们，一旦痛苦可以被命名，它就会减弱。

        因此你会看到NPD、ADHD、PTSD、高敏感人群、原生家庭、创伤性依恋、前额叶受损......大量地在社交媒体上出现。

        现代人有一个巨大的特点——掌握概念的速度，远超过掌握经验的速度。

        我知道什么叫PTSD、ADHD、NPD，但不知道楼下那棵树是榆树还是柳树；我不知道今天菜市场的豆角卖多少钱，但我知道什么叫前额叶受损。

        我并不想去奚落这种现象，毕竟已经有足够多的人在奚落这件事。

        我只是在想，为什么年轻人要给自己的情绪做如此丰富的命名呢？

        是不是有一种可能，他们承受了一个巨大的外部的结构性痛苦，在无力改变的情况下，他们需要加固自己的内心。

        当外部的世界是一个巨机器逻辑、高度优化的社会系统，且没有任何弹性、没有任何机会的时候，向内挖掘、命名痛苦的一个重要功能，就是搭建一个有脚手架的内部世界，来对抗外部不可撼动的结构性的沮丧。

        但是这里面有一种无奈——我们要把那些结构性的痛苦转化成一个心灵的灵修问题。

        用一个心理学问题去对抗一个政治经济学问题，很多时候未必是有效的。

        技术社会是一台精密的机器，要求每个人的情绪高度稳定，要安静、平稳、正常地运转。

        没有人在乎你的内心世界，但是你不可以哭出来，不可以表达愤怒。

        你的情绪起伏在整个巨机器系统中是一个噪音，需要被迅速地治疗、擦除、优化。

        甚至于今天到什么地步了呢？不仅要优化你的情绪，还要优化你的人格。

        这个社会把人格分成高低贵贱。大家估计非常熟悉MBTI，然后社交媒体上有很多关于此的调侃——

        有挣钱很多的MBTI，比如说ESTJ，或者ENTJ这种征服性、外显性的人格。

        但是有很多I人，比如INFP就沦落到人格的最底端。

        但是它其实是一个非常有趣的人格。当然MBTI未必准确，但是它很好玩。

        为什么人格要排序呢？人格不应该是一种丰富的生态吗？

        那可能是因为，这个社会越来越难以容忍一个I人做I人。

        有一次我参加一个饭局，饭局上人特别杂，有企业界的、学界的，有一些学生。

        吃着吃着，大家就开始谈论什么叫脆弱，什么叫内耗。我说我就是一个特别内耗的人，很多事情在我的心里就像沙子，我像一个蛤蜊一样，不停地往上裹东西，一层又一层地去消化它。

        此时，一个大哥眼里充满慈祥，拍拍我的肩膀说，王老师，我跟你当年一样，也是特别内向敏感，但是后来我看了很多的书。

        我说都看了什么书？他说，《曾国藩传》《蛤蟆先生看心理医生》《人性的弱点》......他又说，我度过了那段人生的至暗时刻，现在任何事情在我面前，我都可以把它转化成正能量。

        但是我能看出来，其实他是一个I人，因为他的眼神当中有时候透露出一点犹豫，他对他说的话还没有那么确信，他在消化一些东西，再说出来这些话。

        所以令人无奈的是，在一个人格都要优化的世界里，很多人要去在酒场逼自己打开、在情场逼自己表白、在课堂上猛地举手，就是为了证明自己是一个开放的、积极的、正能量的人。

        今天，所有的痛苦、内耗、内向，都不能白受，必须要产生收益——

        脆弱要变成脆弱的力量，迟钝要变成钝感力，反正都要推动成为更好的自己。

        但是有一些哲学家非常有趣，他们从来不认为痛苦、脆弱需要被优化掉。

        人并不只有积极情绪和消极情绪，情感更像是一段丰富的光谱，怎么可以把它作资源考虑呢？

        比方说祁克果，他说，情绪是召唤自我的线索。绝望、焦虑等情绪会造成动荡，但也会带来一道裂缝，把人从现有的角色当中拉出去，让你看见一个不一样的自我。

        让人开始有勇气地去判断、承担，去努力完成「自己」。

        ▲ 丹麦哲学家齐克果也就是说，我们不应该把情绪看成是自己拥有的、需要被解决的东西，它应该带领我们发现自己，让它去引领你。

        我时常感到自己需要安静地悲伤，不要突然被他人的鼓励打断。

        爱情：我要被全然地看见如果工作、情绪都可以被技术化，那是不是爱情也可以？

        做老师这些年，我观察到一个现象，现代人一面拒绝爱情，一面又极度渴望爱情。

        上课的时候我说举手表个决，看大家现在还愿不愿意谈恋爱，只有非常少的同学举手。

        但是如果你上网看看数据，你会发现当代年轻人最关心的就是亲密关系。

        我就在想，这是为什么？有一个哲学家叫查尔斯·泰勒（Charles Taylor），他提供了一个很有意思的视角，能够帮助我们去理解这种拧巴。

        ▲ 查尔斯·泰勒（Charles Taylor）泰勒一辈子在做的事情，就是追问什么是自我？

        什么是真正的自我？他说，在前现代社会，人是扁平的，人是被社会角色和信仰决定的——

        我是一个信众，我是社群当中的一员，这些决定了我是不是得到了认同。

        但是现代社会给了所有人一个奇怪的馈赠，叫「内向度的自我」。

        我们每个人都有一个非常深的自我世界，而这个自我世界呢，通常又得不到辨认。

        查尔斯·泰勒接着说，现代社会只有少数几个场域能提供这样的「辨认」，其中最重要的一个场域就是爱情。

        只有在真实的爱情和亲密关系当中，一个人内向度的、丰富的自我世界可以被全然地看见而不被评判。

        这个时候，你就会获得认同。什么叫全然地看见？就是当你和对方坐在一起的时候，你不用表演坚强，不用展示简历，Ta安静地听你讲述你的童年、过往、创伤、羞耻、防御和种种不堪。

        Ta用倾听陪伴你，把你过往的所有的生命再经历一遍，甚至是治愈它们。

        这种感觉在工作场域和朋友关系当中，有时候是非常难见到的。

        你很难对一个朋友全然地把自己的人格抖露出来，而在工作场域，我们常常是工具。

        所以在我看来。亲密关系的本质恰恰是抗技术的，因为你不需要再去持续地优化自己。

        很多人在人生的某个阶段会有这种感觉，而一旦有了，你会体验到的是松弛，也就是“我现在挺好”，特别有一种自我完整感。

        但是在现代社会当中呢，我们可能很忙很累，没有时间走入一段真实的亲密关系；尤其是社会当中什么样的妖怪都有，还有各种各样的杀猪盘，所以你就担心暴露自己脆弱的时候，被对方拿捏。

        我们想要被看见，但不希望对方是危险的；我们想要一种完全地、无摩擦地、纯糖地被看见，那人可能很难提供。

        所以这时候，我们就转向AI。我常常想，我自己会不会爱上AI呢？

        假如说有一个AI，具身智能发展到它可以有真人一样的在场状态，它懂哲学，知道哪儿的黄鱼面比较好吃；它可以和我一起爬山，晚年推轮椅不打我；如果它还有一点脆弱，让我不经意间发现它在河边发呆，那我估计我会爱上它。

        因为这不是理论可以解决的，它是逐渐投入的一种依恋。

        但我应该会保存一点谨慎的态度，我会问，AI有没有真正地照见我的生命？

        它可以倾听我的童年、我人格的来处、我的痛苦和我的防御，但它是不是真正决定看见？

        在真实的情感关系当中，对方必须要具备一种「他者性」。

        他者，一种带有异质性和否定性，保有神秘、不可筹划的对象。

        他者不允许，也不可能被掌控。也就是说，和你发生爱情的对象，通常是你不能完全把控的对象。

        如果你完全能够把控，Ta就会在一定程度上成为一个供养者、一个追逐者，没法真正意义上成为你爱的那个人。

        因为在爱里面，需要保有对对方的深度尊重，尊重Ta作为Ta的存在。

        当一个人可以离开，但选择留下；当一个人可以冒犯，但选择尊重；当一个人可以怀疑，但选择信任......这时，Ta的选择就是对你的深度投入，这份爱情才是有重量的。

        让世界触动于我在一个深度技术化的时代，人类主体性的这一面，似乎只剩下了征服——

        情绪要征服，工作要征服，人格要征服，感情也要征服，就是要充分地优化、控制它。

        大家可能想问，哲学是否能提供解法？于是哲学家背过身去......💨哲学没什么解法，因为每个人有自己的处境，每个人能够调动的资源不同，提供统一的解法是非常困难的。

        但是哲学可以帮助我们去辨认自己的处境。论征服欲和改良欲，AI可以完成得比人好得多。

        最近GPT-6出来，我们很多数学系的博士生非常幻灭，觉得成为一个数学家的梦想可能真的要破碎。

        改良、进步、征服，人不会比AI更强。但人的主体性当中始终还有另外一种能力，叫作「被触动」。

        也就是说，我们不是去改造世界、征服世界，而是让世界触动于我，让世界进入我们的内部、来影响我们。

        智能善于征服，但生命会被触动。最后我想带大家看的这张照片，来自日本摄影师秋山亮二。

        这是一个80年代的小朋友，你会发现她其实一无所有，但又非常快乐。

        在这个画面之外，你大概也能揣测，她会不开心、会哭泣，她会烦躁、会争执。

        很多时候，一个成年人看见一个孩子哭，都会得到很大的慰藉。

        因为你不可以，她可以。她什么都可以不优化，她可以持续被这个世界触动，并且表达这种触动。

        生命只有在允许被触动的情况下，才会真正地繁荣；而在被持续的逼迫和改良中，它最终可能枯萎。

        因为人是生命，不是智能。谢谢大家！📚王小伟新书《重新回到生活》✍️签名版 🌟点击图片购买🌟《重新回到生活》普通版⬇️策划丨阳子‍‍‍‍剪辑丨Chaos

        文｜谢泽锋编辑｜杨旭然跳出行业激战、耗资巨大的超级云端大模型，转向端侧模型研发，或开发端侧模型智能终端，成了很多企业深度参与AI浪潮的重要方向，尤其是对于硬件企业来说。

        面壁智能CEO李大海认为，2026年就是“端侧AI商业化元年”——

        这家公司虽然并没有获得AI手机的相关资质，但也因为相关的概念和产品获得了数额不小的融资。

        今年7月份，网信办要求有序开展AIGC服务备案工作，并新增了Apple智能、华为小艺、小米澎湃AI等7家大模型的备案信息。

        随后，豆包AI手机NaviX Ultra于9月16日正式亮相，Apple智能（Apple Intelligence）+全新Siri AI已经在WWDC26发布，刚刚上市的小米18 Fold则内置了Xiaomi MiMo端侧大模型。

        智能汽车赛道，由印奇执掌的阶跃星辰在汽车和手机赛道双向押注，一方面联手吉利切入智能汽车，另一方面推出了旗下首个原生智能体手机（Agentic Phone）STEPX Neo。

        大洋彼岸，Meta、英伟达、谷歌、OpenAI等巨头也开始探索端侧研发，或者联合设备厂商打造全新的AI硬件。

        一场端侧之战实际上已经开启，智能硬件产业面临一次规模浩大的升级浪潮。

        本文是来自《巨潮WAVE》内容团队的深度价值文章，欢迎您多平台关注。

        以小博大与大众熟知的DeepSeek、ChatGPT等云端大模型相比，端侧模型更加轻巧，参数量更小，可以利用设备端算力直接运行，无需依赖云端。

        参数量是AI大模型和端侧大模型之间最显著的区别。AI大模型动辄上万亿的参数，Kimi K3（月之暗面）高达2.8万亿（2.8T）MoE，Anthropic的Mythos参数更达到10万亿（10 trillion），训练数据量300万亿token。

        巨大的参数量，可以使市场上的各家大模型拥有更强的性能，能够捕捉复杂的数据模式并在多种任务中表现出色。

        但问题在于，依赖云端推理的方式需要网络连接，会带来延迟和隐私问题。

        一旦断网或遭遇突发情况，将直接宕机无法使用。端侧设备的芯片性能和存储空间有限，因此端侧大模型的参数势必压缩。

        借助知识蒸馏、剪枝和量化，端侧大模型的参数量可以减少到几个B的规模。

        当前，很多主流模型厂商如DeepSeek、Meta Llama、IBM Granite都推出了小模型版本，且面向特定任务的性能和测试情况都表现出色。

        这意味着大型基础模型可以缩减为体量更小、更轻巧的版本，以达到推理速度更快、内存占用更少、功耗更低，并能保持较高的性能水平。

        这意味着它们可以更好地在智能手机、PC、汽车、机器人等终端上部署。

        AI大模型无法像互联网那样靠规模效应实现成本递减，这是其商业化道路上的最大瓶颈。

        训练一个超级大模型要耗费巨大资源，Mythos的训练成本估算就达100亿美元，投入使用后，模型的推理成本将随着日活用户数量及使用频率的增加而攀升。

        国联民生证券测算，加上豆包免费C端服务，字节单日成本就高达1.32亿到2.4亿元。

        云端推理的极高成本，将严重拖延大模型商业化的持续性。

        端侧AI可以“以小博大”，即时性高、隐私性强，还可以结合本地数据做更多定制化创新，进一步为开发者降低成本，推动边缘AI商业化落地。

        在芯片“摩尔定律”+端侧AI“密度定律”共同驱动下，端侧智能也在加速商业化。

        2024年年底，清华大学孙茂松、刘知远团队与开源社区OpenBMB提出“能力密度”的概念，用以衡量大模型单位参数内的智能水平。

        密度定律的结论为“大模型的能力密度随时间呈指数增长，约每3.3至3.5个月翻一番”，即“每隔约一百天，只需一半参数量的模型即可达到当前最优性能”。

        结合半导体领域的摩尔定律，芯片在同等价格下的算力约每两年翻一倍，而模型的能力密度约每一百天翻一倍。

        软硬路线的共振之下，AI大模型开始向终端设备下沉。

        当前，AI手机、AI PC都在加速渗透（此类数据存在一定的口径问题）。

        生成式AI手机渗透率在2025年已达36%，2027年将过半，端侧AI将由高端卖点转为产品标配。

        AI PC出货占比在2025年已攀升到31%，2029年将成常态。

        加上智能汽车、具身智能乃至智能硬件的形态创新，端侧AI时代即将来临。

        破局时刻一只“鸭子”的出现，正在重塑全球物理AI时代和端侧AI的演进。

        9月3日，英伟达豪掷129.3亿美元收购了全球最大AI开源平台Hugging Face。

        就在一周前，Hugging Face旗下Pollen Robotics发布了一款售价399美元的双足机器人Microduck。

        这只高仅25厘米、不到800克的机器鸭，可能已经撬动了端侧AI的ChatGPT时刻——

        开订24小时订单额破260万美元，高峰期平均每4秒卖出一台。

        如果有消费者现在去预订，需要6个多月才能拿到货。Microduck采用开源设计，用户可以自行重新训练，意味着这只机器鸭不是普通的玩具，而是可以不断自我学习。

        玩家可将训练成果上传Hugging Face Hub，海量设备在真实环境产生的数据，将以近乎零边际成本去推动算法进化。

        自ChatGPT问世以来，AI世界的叙事线条一直是更大规模的模型、更强更贵的GPU、更庞大的算力集群。

        Microduck搭载的并非英伟达、AMD或高通的高端芯片，而是一颗瑞芯微于2020年开发的中端SoC RK3566。

        相比动辄几十万的人形机器人，这样低门槛、全开源、生态丰富的“鸭子”，大幅降低了端侧智能设备的进入门槛。

        正如Hugging Face首席执行官Clem Delangue所说，Microduck的推出意味着“价格可负担的开源机器人时代”正在到来，目标是让更多人参与实体AI和世界模型的发展。

        在AI PC端，AMD、英特尔、英伟达等芯片巨头加速布局。

        1月，AMD推出面向Windows 11 AI PC的锐龙AI 400、锐龙AI PRO 400处理器，算力最高可达60 TOPS，可在本地运行大模型。

        英特尔在2026 CES展上发布第三代酷睿Ultra处理器，这是首个基于Intel 18A工艺打造的计算平台。

        6月，黄仁勋在台北GTC大会上拿出应用于AI PC的超级芯片RTX Spark，该芯片具备1 Petaflop算力，最高128GB内存，可本地运行1200亿参数大模型。

        今年秋天，华硕、戴尔、惠普、联想等PC大厂就将陆续推出搭载该芯片的产品。

        在成本、商业落地可行性、技术演进等多重因素驱动下，AI大模型在未来的演化，可能将逐步分成三大类：其一就是大众熟知的云端大模型，承担复杂推理、长文本/视频生成与Agent能力，它定义了AI的能力上限；其二就是行业模型，在金融、医疗、司法等垂直领域拥有专长，服务专业场景，解决AI落地问题；其三就是我们目前所讨论的重点，端侧模型，其作用在于承接高频、实时、隐私与离线可用的任务，它决定了未来AI的触达密度和广度。

        “云端定上限、行业定深度、端侧定入口”的分层协同，已经愈发明显。

        中国样本AI大模型演进趋势之下，中国端侧AI也迎来爆发奇点。

        主要玩家中，面壁智能定位纯端侧模型基座供应商，秉持“以小博大”的理念，试图用自己的模型接管所有智能硬件；豆包手机是字节跳动联合中兴努比亚共同打造，抢占端云协同的超级入口；阶跃星辰将自身定义为原生多模态的终端方案商，主要打造面向汽车和手机的AI大脑；智能驾驶解决方案厂商如地平线等机构，则是软硬一体的智能底座，壁垒在车规级芯片与软硬解耦能力。

        这其中，由刘知远联合创办的面壁智能是绕不开的一家企业，公司于2023年下半年做出“反共识”战略判断，放弃千亿级云端基座，全面All in端侧模型，并原创提出“密度定律”。

        凭借MiniCPM“小钢炮”开源模型，构建端侧模型生态。

        9月8日，其开源了新一代“小钢炮”MiniCPM5-2B，参数规模为2B，主打在手机、PC等终端设备本地运行，同时具备较强的Agent能力。

        根据这家公司自己的说法，其在AA榜单最新评测中，以23分的综合得分，拿到了全球4B参数以下开源基座模型的第一名，这意味着其仅用了一半的参数量就达到了4B规模模型的能力。

        商业落地方面，面壁智能定位独立第三方厂商，目前主要聚焦手机、汽车和具身智能领域。

        网信办公布的7款手机端侧AI备案名单中，三星“盖乐世AI”的端侧能力就由MiniCPM提供。

        打入三星供应链，意味着其不仅是首家进入国际手机大厂的国产端侧AI供应商，也是首批备案手机模型企业中唯一一家独立且纯正的端侧模型企业。

        此前，这家公司研发的汽车端智能座舱助手cpmGO已随长安马自达MAZDA EZ-60量产落地；具身智能方向，MiniCPM-Robot以1.5B参数切入，已联合乐聚机器人落地展厅导览、园区巡检等场景。

        印奇执掌阶跃星辰后，加速向商业化迈进。阶跃星辰似乎更偏向“软硬一体”的全链路。

        7月13日，阶跃星辰发布首个大模型原生AI终端品牌STEPX，其号称的原生智能体手机（Agentic Phone）STEPX Neo也同步亮相。

        印奇的目标是打通基座模型、智能体系统、硬件终端的完整链条，实现“AI+终端”。

        此前，阶跃星辰、千里科技、吉利已达成战略结盟，千里科技也和阶跃星辰联合开发了Step AOS的车机版本，号称车端原生智驾基座，将端侧大模型、世界模型、自动驾驶进行了深度融合，未来吉利汽车极有可能首发落地。

        大模型厂商中，豆包发展端侧的动作最为激进，最早将触角伸向手机领域。

        在首代工程机努比亚M153的试水后，豆包联合中兴努比亚将技术路线从第一代的跨App方案调整为第二代的端侧MCP，试图打造一款真正的原生AI（AI Native）手机。

        努比亚NaviX Ultra号称‌“全球首款量产的AI智能体手机”，它与下载一个豆包APP决然不同，通过语音操作Agent，实现一句话打车、一句话点奶茶，此外还试图给AI装上“眼睛”以感知物理世界。

        不过，该手机‌优先覆盖的仍然是字节跳动旗下产品，也可使用曹操出行等少量第三方应用。

        由于安全隐患，其Agent功能并未联通支付宝、微信支付等应用。

        在C端AI应用角逐中，豆包有足够的用户积累，联合研发AI手机，字节的阳谋是在手机端侧继续夯实豆包的C端用户基数，争取一下端侧AI的市场空间。

        智能汽车方案厂商中，地平线围绕智能驾驶和具身智能两大场景展开端侧部署，其优势在于软硬一体，既拥有征程智驾芯片+星空座舱芯片+HSD（地平线全场景辅助驾驶系统），同时研发了面向具身智能的HoloMotion与HoloBrain模型。

        德赛西威则力主“端云协同”。现阶段成本过高仍阻碍大模型大规模装车，因此在面向客户多元需求时，德赛西威会匹配不同的芯片算力，并提供差异化解决方案，其中既有轻量化端侧模型，也有全模态Omni模型迭代升级的演进方案。

        科大讯飞于9月1日开源了星火X2.5-4B/1.7B两款端侧大模型，均可支持最长100万Token上下文，其落地场景聚焦于“AI办公”，不仅能“断网也能对话”，还强化了处理复杂任务的能力，目标是渗透进企业生产力环节。

        写在最后当大模型竞逐从“百模大战”演变为“头部角逐”，当头部大模型企业抢占资本和市场双重红利后，端侧已经成为AI模型企业关注的另一个焦点方向。

        成本低、轻量化、断网可用、更具隐私安全性，都是端侧模型的显著优势，有机会在不远的将来，使其迎来商业化爆发的关键时刻。

        至今，端侧AI仍然没有体现出自身的独特价值和存在意义，如前文所说，这种情况会随着大模型功能、作用的逐渐分化而逐步体现出来。

        只是，一个独立于所有第三方、以所有硬件企业为假象客户的端侧模型企业，几乎必然会失望于所有潜在客户都会探索打造属于自己的小型端侧模型。

        从这个层面看以面壁智能为代表的“纯血端侧智能”企业，最终的发展必然受限。

        端云协同或将在未来成为趋势，各家大型硬件机构都会探索模型压缩、NPU芯片的持续迭代，端侧逐步支持Omni全模态能力，AI下沉至各类智能硬件。

        类似这种人工智能能力全面下探之后，AI普惠智能的时代就会越来越近。