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AI养宠神器，收割年轻人

Thu, 01 Jan 2026 19:05:44 +0800

赛博养宠的第一批「小白鼠」。

在“精致养宠”的风潮下，年轻人对自己能省则省，将平替文学、性价比消费贯彻到底，却对毛孩子秉持着“该花就花”，绝不心疼的原则。他们给宠物过生日、拍写真，还会购入动辄数千元的智能设备，包括正流行的AI猫砂盆、AI宠物项圈等等。

中商产业研究院发布的《2025-2030年中国宠物用品及服务行业深度挖掘及投资决策分析报告》显示，2024年中国智能宠物用品市场规模约102亿元，在宠物用品市场中的占比达到20%。中商产业研究院分析师预测，2025年中国智能宠物用品市场规模将达到110亿元。

然而信任危机悄然发生。这些披着高科技外衣的AI猫砂盆、狗语翻译器、智能项圈，是真“神器”还是“智商税”？为宠物买买买的年轻人们，成了赛博养宠的第一批“小白鼠”。

AI猫砂盆，收割铲屎官

从科技养宠到佛系养猫，00后打工人朱莹的转变用了不到3个月。

一切开始于朱莹下班后刷到的一条视频：一只布偶钻入一个颇有科技感的白色猫砂盆，主人在手机App上可以看到，猫咪用50秒完成排便，便便形态健康，经AI分析猫咪排便正常、无泌尿问题。视频中，博主声称用上这款能用AI检测猫咪排便情况的猫砂盆后，她省去了宠物医院动辄几千元的花费。

这让朱莹有些心动。她养了一只3岁大的布偶猫，名叫兜兜，肠胃娇贵，天气凉了热了、换个猫粮都会软便。去年兜兜隔三差五呕吐，光是跑医院就花了5000多元，兜兜还瘦了2斤。

“作为操心的老母亲，还是想给兜兜最好的。”朱莹花了近3000元，买了这台号称“养猫神器”的AI猫砂盆。尽管3000元的价格高过了市场上绝大多数的猫砂盆，但让朱莹心动的，是用AI检测猫咪健康情况，“3000元买个宠物私人医生，兜兜不用换季就跑医院了，算一算也不贵”。

初一到手，朱莹觉得这个猫砂盆像个小型的太空舱，机身上摄像头的存在感颇强，她兴奋地拍了个开箱vlog，然后按照说明安装、联网、录入兜兜的“虹膜”，“其实就是拍了张猫脸”。兜兜绕着圈嗅了好一会，才敢尝试跳进去。

一开始收到AI健康报告时，朱莹会反复查看。在App内，每次兜兜用完猫砂盆都会出现相应推送，“兜兜已如厕，停留了2分15秒，体重7.3千克”，随后猫砂盆就会开始自动净味、自动清理。

宣传中，这款猫砂盆有独家的图像捕捉算法，可以多角度检测猫咪的便团，AI能通过摄像头监控配套的猫砂，通过PH值检测提醒泌尿异常。

仅仅不到一个月，朱莹就怀疑自己“被骗了”。

新猫砂盆到家后，上着班的朱莹收到了“猫咪上厕所频繁”的推送，还建议送医检查。害怕兜兜泌尿系统出问题，朱莹马上请假带着兜兜去了医院，检查后却发现是虚惊一场。

回家后，朱莹回看猫砂盆的视频才发现，原来是主打图片捕捉算法的摄像头出了问题。“猫咪上厕所频繁”的提醒，是因为猫砂盆会将人正常经过识别成猫咪来了，有时盆里空着也会识别有猫进入。识别都做不好，朱莹开始怀疑这款AI猫砂盆的核心功能——健康监测。

朱莹发现，监测报告似乎永远是那几句话，“便便正常”、“饮水建议充足”，她怀疑这只是根据猫咪上厕所次数和时长随机组合的文本。直到有一次喂了兜兜新的猫粮，肉眼可见有些软便，在朱莹等待AI警报时，推送依然是“一切正常，继续保持”。宣传的人工智能，朱莹只感受到“智障”。

最终，这款花费3000元巨款的猫砂盆，最大的用处只剩内置的摄像头，让朱莹能远程观看兜兜上厕所的“花样姿势”，但这个功能，一个几十块的摄像头就能搞定。甚至连简单的回看监控，还需要另外交钱。

更让朱莹崩溃的是，花3000元买的猫砂盆，不仅宣传的AI功能鸡肋，连最基本的产品质量都存在问题。宣称自动清洁的猫砂盆臭味难忍，原来不知什么时候猫砂和猫屎漏到了夹层里。朱莹联系客服，还需要自己承担运费退回检修，“太折腾了，还不知道能不能修好，索性直接不用了”。

最终，朱莹换回了“平替”猫砂盆的五金盒工具箱，一个只需要十几块。昂贵的AI猫砂盆被朱莹清洗过后打两折挂上了闲鱼。

漏砂的AI猫砂盆。图源：受访者

成本价几十块，加上AI卖上千元

花3000元当冤大头，在朱莹身后，还有一个赛博铲屎官受害者联盟。他们的经历在二手平台上形成了共振，“AI猫砂盆”、“宠物智能项圈”的转卖帖比比皆是，转卖理由高度一致：“猫不用”、“不准”。

95后张成为自己的边牧购入了300美元的AI智能项圈。这款AI项圈宣称能监测心率、体温和活动量，用AI生成健康检测报告。张成本就是科技发烧友，是第一批AI眼镜、AR头显的消费者，“我愿意为科技付费”。

张成养的边牧属于大型犬，年纪变大后有关节磨损、心脏问题等慢性病，他每半年就会安排一次深度体检。今年初，张成的一位朋友，因为养的金毛检查不及时肝衰竭突然离开，这让他颇为焦虑。在看到这款AI项圈后，他立刻被种草，想通过AI评估和规避狗狗的健康风险。

刚到手，张成隔三差五就会在朋友圈晒出边牧戴着AI项圈玩耍的照片，项圈酷黑色的机身让他的小狗也有一种科技精英范儿。但很快，张成就对这款项圈的智能性产生了怀疑。

首先是关键指数的检测时有偏差。张成带着狗狗在自家草坪上玩耍时，心率会从110次/分钟，突然跳到140次/分钟，但狗狗的运动量并没有突然增大，更没有急促的喘息，张成带着狗狗去医院检查，也显示心肺功能正常。

“在小狗跑动的时候项圈测验不准也能理解，但是静卧的时候检测也不准。”使用项圈一个半月后，正在沙发上睡觉的狗狗还被项圈检测出心跳过慢（低于60次/分钟）、心率不齐，这种错误的报警让张成心力交瘁。使用这款AI项圈两个月，张成跑了10趟医院，每次检查都是一切正常。“买了这个AI项圈，我焦虑地睡不着觉。”张成无奈道。

张成感觉自己“被骗了”，这款项圈也被他塞进了抽屉里。

戴着智能项圈的狗狗。图源：视觉中国

健康检测多少还有点参考性，还有一些功能更离谱的，就纯属智商税了。

今年初，DeepSeek爆火，从没用过AI App的林方都凑上了热闹，他注意到一款“AI狗语翻译器”，开发者宣称接入了DeepSeek大模型，能用AI识别狗狗情绪，林方迫不及待下载试水。

林方的小狗橙子对着外卖小哥叫时，他打开App录音，分析结果是“检测到护卫行为，它在说：‘此乃本汪领地，速速退去！’”橙子拽着林方的裤脚呜呜叫着撒娇时，AI的分析则是“主人快出门，小狗要去撒欢了”。这让林方收获了不少快乐。

不过，AI识别狗吠和“胡诌”似乎只有一线之隔。“时间久了AI开始已读乱回了”，小林给打哈欠的橙子拍照，AI却说它眼神疲惫；橙子在开心地摇尾巴，AI却判定情绪激动，谨防应激。“这些AI产品只能当成娱乐工具，谁当真谁就输了。”小林表示。

张成也发现，除了指标检测不准确之外，他购入的AI项圈，连最基本的定位功能都没做好。

周末他带着家里的毛孩子去郊野公园，在狗狗兴奋撒欢时，项圈App上的定位点不仅莫名消失了半个小时，随后还短暂跑到了1公里以外。这让张成大失所望。

“现在小孩子的儿童手表都能做到定位准确，能通话，能拍照了，但这么一个AI智能项圈却做不到。更不用提用AI识别宠物情绪了。”张成补充道。

专注AI情绪识别创业的老孙告诉镜相工作室，无论通过传感器如项圈，还是通过某些指标给宠物情绪打标，想让AI识别宠物的情绪都存在技术困难。

一是因为目前的传感器，很难穿透猫狗的毛发，采集不到信息。二是给宠物很难打情绪标签，从动物行为学看，动物情感表达和人类情感系统不同。一只摇尾巴的狗可能表达兴奋、焦虑甚至攻击性，而非简单的“快乐”。我们没办法判断它测的准不准。

而所谓的AI健康预警，也存在可信度的问题。在华强北拥有自己档口的陈永告诉镜相工作室，现在深圳有不少专门承接智能宠物硬件生产的工厂，只要挂上“AI智能”，以宠物项圈为例，出厂价30-60元就能卖到数百元甚至上千元。

这些AI智能不少都是“幌子”，提供的AI健康报告往往基于几个指标判断，如心率过快过慢，也不会基于具体品种和复杂情境去分析，所以参考性并不高。

养宠的年轻人，不再相信AI

那台价值3000元的AI智能猫砂盆，以购入价两折挂上了闲鱼。在商品描述里，朱莹选择说实话，“摄像头功能完好，适合喜欢观看猫咪上厕所直播的人”。

出乎意料的是，私信咨询的人不少，问题也出奇地一致：“AI准吗？”“真的能测健康吗？”对此，朱莹的统一回复是，“当个带摄像头的普通猫砂盆用，挺好。”这时，对方往往会发来一个“懂的”的表情。

在闲鱼上挂了2个月也没能卖出去，朱莹索性改造了一下，放到了小区草丛里，给她固定喂养的流浪猫们当猫窝用了。

经过一番折腾，对于带着“AI智能”的产品，朱莹再难相信，她索性开始佛系养猫，回归了最原始的方式，每天上班下班定时铲屎。至于担忧的猫咪肠胃问题，朱莹选择每个月带着兜兜去医院体检，拿到更专业的检测报告。她还下单了一个不到一百元的摄像头装在猫砂盆附近，兜兜一旦拉肚子、呕吐，可以随时随地调看监控。

朱莹的新猫砂盆，只需十几块钱。图源：受访者

张成把AI项圈换成了“小天才”电话手表，狗狗激动起来跑多远都能准确定位到。现在，他的遛狗装备变得极其简单：一条结实的P绳，一个磨旧的橡胶飞盘。张成发现，判断自家毛孩子开不开心，根本不需要看App里的心率、体温等综合指数，只需看它摇尾巴的幅度和耳朵的姿态就够了；而判断它健康与否，最好的方式是观察它的食欲、排便和眼神里的光彩，外加两个月一次的专业检测。

为了更好地预防狗狗关节磨损、肾脏问题等慢性病，让毛孩子陪自己的时间更久，他开始研究狗狗的养生护理，如今他的购物车里堆满了给狗狗补钙的养生产品。

林方也学精了，他把这些AI宠物健康识别、AI狗叫识别App都当成了娱乐产品，决定反向薅AI的羊毛。他的策略是，在App免费试用次数内尽情使用，一旦App提示付费订阅，就立刻卸载。对他而言，“可以给狗狗买三十块的进口罐头，但让我花三块买一份瞎编的报告？绝无可能。”

AI养宠，是科学突破，还是一场精心包装的消费主义幻象？在被这些产品收割后，养宠的年轻人不再盲信所谓的“AI智能”。或许用AI养宠的那一天终将到来，在那之前，他们只能睁大眼睛，先守好自己的钱袋子。

（文中受访者均为化名）

从AI眼镜到人形机器人，造车新势力为何不安分？

Thu, 01 Jan 2026 19:03:04 +0800

野心背后是“车+N”生态突围战

近日，王力宏成都演唱会引入宇树科技G1人形机器人伴舞，共同完成《火力全开》舞台的视频刷爆社交媒体，甚至传播到大洋彼岸，引来了马斯克的点赞。

从年初春晚的《秧BOT》到年末演唱会上热舞，人形机器人可谓是火了一整年，因此入局其中的企业也跟着多了起来，其中不乏广汽、上汽、比亚迪、长安、奇瑞、小鹏等车企。

小鹏汽车甚至宣称明年底将进行规模量产高阶人形机器人，并且设定了2030年百万台销量的目标，展现出巨大野心。

除了人形机器人，造车新势力还盯上了AI眼镜，理想汽车推出了集拍照录像、开放式耳机、控车于一体的智能眼镜Livis，号称是理想汽车最强智能附件。

当造车新势力试图以汽车技术为根基，在更广阔的智能终端市场开辟新的增长空间，一场由车企主导的智能终端跨界竞赛已悄然拉开帷幕。

布局AI，殊途同归

“理想AI眼镜，用了，退了。”第一批购入理想AI眼镜Livis的用户，已经作出了初步决断。

有人还在重度体验之后为Livis描绘出了明晰的用户画像：有理想汽车+眼睛有度数或习惯戴眼镜者=推荐购买；文字工作者+听歌刷抖音多=推荐购买；无理想汽车+拍照记录为主+不经常戴眼镜=不推荐购买。

根据大多数用户的体验反馈来看，Livis的优劣势十分明显。例如拍摄水平无论是针对视频还是照片，都不足以满足基本的剪辑分享需求，因此绝大多数情况下最好还是拿出手机或相机来拍摄记录为好。还有变色片由白变黑速度快，但由黑变白速度慢，因此从户外走进建筑物内，需要进行人脸识别的时候需要摘下眼镜。

但续航、音质、通话质量的水平不错，因此替代普通耳机、眼镜和录音笔是可取的。更重要的还有Livis与理想车机的丝滑连接，在车外用Livis开关后备厢，上车后无缝连接理想同学操控汽车，这种体验感对于理想车主来说加分不少。

有用户评价称：“Livis定价在1700-2500元这个价格区间，可以说刀法精准”。

Livis售价1999元起

Livis的诞生要追溯到去年10月，理想汽车在雁栖湖召开秋季战略会，当时李想提出AI眼镜立项计划，但随后却有重要股东认为分散精力布局新领域并非明智之举，于是明确拒绝项目立项。

不过李想从一开始就没打算放弃AI眼镜项目，2025年1月，李想正式设立二级部门，将AI眼镜的项目交由穿戴机器人部门承接，而负责人正是此前主导“理想同学”开发的张文博，因此Livis与车机系统的丝滑交流也不难理解。

至于为什么AI眼镜对于理想来说是必须坚持的项目，理想汽车产品部高级副总裁范皓宇早就给出了答案：“眼镜因靠近眼睛、耳朵和嘴巴，且无需改变用户习惯，是目前最自然的人机交互入口。Livis将成为理想将智能体验带出车内的最佳载体。”

殊途同归，小鹏汽车在布局AI终端这件事上也十分积极。

在极客公园创新大会2026上，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏公开分享了为什么小鹏做人形机器人主要基于三个原因。

一是社会为人设计，人形具备最普遍的适应性；二是人形能利用海量人类行为数据进行训练；三是人形能变得更通用，而非特定场景专用。

IRON在拟人化方面下足了功夫

从更现实的角度来谈，何小鹏也在与媒体的对话中提到过，“经营状况的持续改善，使公司更加坚定地投入‘物理AI’的研发。”他将AI汽车、全球化拓展以及具身机器人与汽车产业的深度融合，视为推动小鹏未来发展的三条增长曲线。

事实上，机器人也曾被人称为“站起来的智能汽车”，两者的技术架构几乎同源，所谓的跨界本质上其实是技术复用。所以小鹏造机器人正是为了实现从汽车到机器人的智能技术生态闭环，汽车的技术和数据可以让机器人更快更稳地落地，机器人在更为多元的场景中积累的交互数据又能反馈汽车，优化智驾数据。

换句话说，无论是理想、小鹏还是特斯拉、蔚来、小米，新能源车企跨界AI都是为了使其AI能力得到更充分的发挥，与汽车业务互相促进，在人工智能时代抢占先机。

卡位竞争，破解同质化

当前，新能源汽车市场的竞争已进入白热化的存量博弈阶段，同质化竞争成为制约行业发展的核心堵点。

从产品设计来看，无论是外观造型、内饰布局，还是动力参数、智能配置，多数车型都呈现出明显的“趋同效应”；从用户体验来看，不同品牌的智能座舱、辅助驾驶功能差异逐渐缩小，传统的配置堆砌也已难以形成持续的核心吸引力。

所以，找到新的差异化竞争突破口是当前每一家造车新势力的重点，而跨界布局智能终端，正是其应对同质化困局、开辟第二增长曲线的关键选择。

至于为什么理想选择AI眼镜，小鹏选择机器人，还是基于对市场空白与用户需求的判断，要尽可能地避开竞争激烈的红海市场，实现错位竞争。

其实早在2022年，蔚来就曾推出NIO Air AR Glasses，率先探索“车载娱乐+AR”的场景融合，但更多停留在车载配件的补充层面，没有翻起太大水花；而手机市场早已被头部品牌垄断，蔚来NIO Phone、吉利与魅族合作手机的市场表现也印证了车企跨界手机的高难度。

与之相对，智能眼镜赛道正处于快速增长期，具备广阔的市场潜力。

IDC数据显示，2025年上半年全球智能眼镜出货量达406.5万台，同比增长64.2%，IDC预计，到2029年，全球智能眼镜市场出货量将突破4000万台，其中中国市场份额预计五年复合增长率将达到55.6%，增速位居全球首位。

Livis被视作理想汽车最强附件

更重要的是，当前智能眼镜市场存在明显的“高端垄断、中低端缺位”格局——高端市场被少数科技巨头占据，产品定价过高；中低端市场虽品牌众多，但普遍缺乏核心AI能力与跨场景联动体验，难以满足用户的深层次需求，这为理想汽车提供了精准卡位的机会。

智能机器人赛道与之类似，中商产业研究院发布的《2025—2030年中国智能机器人行业分析及发展前景研究预测报告》显示，全球智能机器人市场规模由2021年的1302亿元增加至2024年的2778亿元，2021年至2024年的复合年增长率为28.7%。中商产业研究院分析师预测，2025年全球智能机器人市场规模将达到3488亿元，2026年市场规模将达到4512亿元。

小鹏汽车将AI人形机器人IRON的核心应用场景首先锁定在工业制造领域，宣称单日能打5000颗螺丝，直指汽车行业降本增效的核心诉求。因此从长期来看，IRON带来的生产效率提升与工艺优化，将成为企业核心竞争力的重要组成部分。

图源：中商产业研究院

如果说技术筑基是跨界的前提，竞争破局是跨界的动力，那么生态升维则是新势力车企跨界布局的最终目标。

从行业发展趋势来看，“车+N终端”的智能生态已成为汽车企业转型的必然方向。特斯拉凭借“汽车+机器人”的规模化布局，让Optimus第二代迭代后已具备实用功能，随着未来拓展至家庭场景，规模效应使其在成本控制上占据先天优势。国内新势力车企虽起步稍晚，但通过精准的赛道选择与技术复用，也能走出一条差异化的生态转型之路。

在这场转型变革中，“是否安分造车”的传统评判标准已不再适用。随着汽车行业的发展，汽车的属性正在从单一交通工具向智能生活枢纽转变，企业的竞争边界也随之拓展，不再局限于汽车产品本身，而是延伸至用户全场景的智能需求。

这种看似跨界，实则深耕的战略本质，正是新势力车企能够在激烈竞争中脱颖而出的关键。

00后已身家百亿！2025 AI造富榜单：超50位亿万富翁诞生

Thu, 01 Jan 2026 19:00:31 +0800

今年，AI创企获得了全球总融资额的50%。

编译 | 王欣逸

编辑 | 程茜

智东西12月26日消息，据《福布斯》报道，2025年，AI造就了超过50位新晋亿万富翁，涵盖模型、基础设施和应用各个环节，其中身价最高的是数据基建创企Surge AI创始人埃德温·陈（Edwin Chen），其净资产达到了180亿美元（约合人民币1261.4亿元）；DeepSeek的创始人兼首席执行官梁文锋上榜，以115亿美元（约合人民币805.9亿元）位列第二。

具体来看，在大模型上，今年年初，DeepSeek便高调打响AI竞赛第一枪，美国大模型独角兽Anthropic也不遑多让，3月估值达615亿美元（约合人民币4309.8亿元），这让该公司七位联合创始人全部跻身亿万富翁行列。除了底层模型之外，科技巨头押注数据中心，也让不少AI基建厂商诞生出十几位亿万富翁，如云计算提供商CoreWeave的联合创始人。在应用层上，AI正以前所未有的速度渗透各个行业，生产力重塑工具、垂直行业，如电子游戏公司叠纸游戏、AI机器人制造商奥比中光（Orbbec）以及美国AI音频生成创企ElevenLabs的联合创始人也都成为亿万富翁。

值得一提的是，AI行业财富年轻化趋势明显，美国AI招聘创企Mercor三位00后联合创始人身家各达22亿美元（约合人民币154.2亿元），刷新Meta创始人兼首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）的最年轻白手起家亿万富豪记录；37岁的Surge AI创始人埃德温·陈（Edwin Chen）成为《福布斯》美国富豪榜最年轻新晋成员。

此外，排行榜上也有很多华人身影，除了梁文锋外，美国AI数据标注创企Scale AI联合创始人郭露西（Lucy Guo）也是一位华人，其净资产约为14亿美元（约合人民币98.1亿元），成为世界上最年轻白手起家女富豪之一，超越美国女歌手泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）；刚刚提到的美国富豪榜最年轻新晋成员埃德温·陈（Edwin Chen）也是华人。

▲2025年AI行业诞生的新晋亿万富豪（图源：智东西制图）

01.

大模型、AI基建、AI应用全面开花

1.4万亿资本涌入AI行业

据全球知名商业信息平台Crunchbase，今年投资者在AI领域的投入超过了2000亿美元（约合人民币1.4万亿元），AI创企获得了全球总融资额的50%，这一占比较2024年增长了16%。

2025年，AI被推向了一个白热化阶段。AI创企疯狂吸金，斩获巨额融资，数据中心建设也迎来狂潮。对于投身于AI模型、基础设施及应用开发的创业者而言，AI已成为一个巨大的财富创造引擎。

（1）大模型

在大模型领域，今年1月，DeepSeek开年炸场，其开源模型DeepSeek-R1的成功让创始人梁文锋身价跃至近千亿。目前，他的净资产约为115亿美元（约合人民币805.9亿元）。

今年3月，美国大模型独角兽Anthropic获得新一轮融资，估值达615亿美元（约合人民币4309.8亿元），这让该公司的七位联合创始人全部跻身亿万富翁行列。2025年，Anthropic从投资者处筹集了165亿美元（约合人民币1156.3亿元）资金，9月估值提升至1830亿美元（约合人民币1.28万亿元）。

（2）AI基础设施

科技巨头、AI创企正扩大支出以建设AI基础设施。今年1月，特朗普宣布建设“星际之门”（Stargate）数据中心项目，OpenAI、软银和甲骨文公司合资5000亿美元（约合人民币3.5万亿元）成立一家公司，此举拉开了科技公司们加码AI基建的序幕。Meta、谷歌母公司Alphabet和微软等今年各自承诺投入超过650亿美元（约合人民币4555.1亿元）以建设AI基础设施。

得益于对数据中心的旺盛需求，多家为AI建设基础设施的公司也诞生了十几位亿万富翁，其中包括美国半导体网络公司Astera Labs、数据中心房地产公司Fermi、韩国芯片制造商ISU Petasys、韩国电气变压器制造商Sanil Electric以及美国云计算提供商CoreWeave等公司的联合创始人。

在数据基础设施上，今年值得关注的事件是美国AI数据标注创企Scale AI被Meta收购。今年6月，Meta以超过140亿美元（约合人民币981.1亿元）的价格收购Scale AI 49%的股份，还挖走该公司的联合创始人兼CEO汪滔。这笔交易将Scale AI的估值推高至290亿美元（约合人民币2032.3亿元），让这家公司的联合创始人郭露西（Lucy Guo，2018年离开公司，但保留了股份）成为世界上最年轻白手起家女富豪之一，身价估计为14亿美元（约合人民币98.1亿元）。

Meta入股Scale AI，这导致Scale AI的一些客户和竞争对手，对其能否在Meta投资后保持中立和保护客户数据的能力表示担忧，因此，这笔交易反而为其他数据标注创企提供了发展空间。根据《福布斯》估计，Scale AI的竞争对手Surge AI去年的12亿美元（约合人民币84.1亿元）营收使其估值达到240亿美元（约合人民币1681.9亿元），Surge AI创始人埃德温·陈（Edwin Chen）持有该公司约75%的股份，价值约180亿美元（约合人民币1261.4亿元），进入亿万富翁行列。

（3）AI应用

受Scale AI影响到还有美国AI招聘创企Mercor，Mercor在今年10月获得2.5亿美元（约合人民币17.5亿元）融资后，估值达到100亿美元（约合人民币700.8亿元），这让其三位00后联合创始人阿达什·希雷玛斯（Adarsh Hiremath）、布兰登·富迪（Brendan Foody）和苏尔雅·米德哈（Surya Midha）成为有史以来最年轻的白手起家亿万富翁，每人身价估计约为22亿美元（约合人民币154.2亿元）。

今年9月，OpenAI发布旗舰视频和音频模型Sora 2，该模型及其生成的AI图像和视频在社交媒体上走红，受此影响，数十亿美元的资金流向了图像、视频和音频等多模态AI创企。例如，美国AI音频生成创企ElevenLabs的两位联合创始人皮奥特·达布科夫斯基（Piotr Dabkowski）和马蒂·斯坦尼斯泽斯基（Mati Staniszewski）于今年10月成为了亿万富翁，彼时，ElevenLabs获得了1亿美元（约合人民币7亿元）融资，估值66亿美元（约合人民币462.5亿元）。

根据盖洛普工作场所调查，在职场中AI的每周使用率已从2023年的11%上升到今年的23%。在开发者群体中，AI的使用率更高。今年，微软CEO萨提亚·纳德拉（其个人财富也因AI突破千亿美元）透露，微软高达30%的代码由AI生成。AI编程工具创企Cursor母公司Anysphere的估值于11月达到290亿美元（约合人民币2032.3亿元），使该公司的四位联合创始人成为亿万富翁。

深度应用AI的企业，如电子游戏公司叠纸游戏、语言翻译软件TransPerfect和AI机器人制造商奥比中光（Orbbec），其创始人也都位居亿万富翁行列。

02.

资产最高1261亿，00后上桌

Scale AI女联创超车霉霉

50余位新晋亿万富翁中，部分AI明星创企及企业家引发大众关注，这些明星企业在估值、融资、创始团队等方面具有代表意义，以下为《福布斯》列举的今年成为亿万富翁的部分知名AI创企创始人（按财富从高到低排列）：

1、Surge AI：埃德温·陈（Edwin Chen）

Surge AI创始人埃德温·陈今年37岁，净资产达到了180亿美元（约合人民币1261.4亿元），其财富来源为Surge AI。

埃德温·陈曾在麻省理工学院（MIT）学习语言学和数学，在创办Surge AI之前，他曾在Facebook（现Meta）、Dropbox、谷歌和Twitter（现X平台）担任机器学习工程师，开发推荐和搜索算法并帮助收集训练这些算法所需的数据。

在不到五年的时间里，Surge AI快速发展，2024年该公司已实现收入12亿美元（约合人民币84.1亿元）。该公司没有风险投资的支持，凭借谷歌、Meta、微软以及AI实验室Anthropic和Mistral等客户，以及该公司的收入，公司估值已达240亿美元（约合人民币1681.9亿元）。

据估计，埃德温·陈持有公司约75%的股份，价值约180亿美元（约合人民币1261.4亿元），这使他成为今年《福布斯》400位最富美国人榜单上财富最高的新晋入榜者和最年轻成员。

2、Sierra：布雷特·泰勒（Bret Taylor）与克莱·巴沃尔（Clay Bavor）

美国对话式客服AI创企Sierra联合创始人布雷特·泰勒（Bret Taylor）与克莱·巴沃尔（Clay Bavor）于今年9月成为亿万富翁，彼时Sierra获得了35亿美元（约合人民币252.3亿元）融资，估值达100亿美元（约合人民币700.8亿元）。目前，两人的净资产各为25亿美元（约合人民币175.2亿元）。

Sierra创办于2023年，提供可连接多个大模型的定制化AI客服系统，支持高稳定性对话服务，为数百家大型公司用AI Agent取代人工客服，如美国户外品牌The North Face和美国电动汽车制造商Rivian等。

据该公司数据，Sierra超过一半的客户收入超过10亿美元（约合人民币70亿元），其中20%的客户收入超过100亿美元（约合人民币700亿元）。根据《福布斯》估计，泰勒和巴沃尔各自拥有公司大约25%的股份。

▲左为布雷特·泰勒（Bret Taylor），右为克莱·巴沃尔（Clay Bavor）

3、Mercor：阿达什·希雷玛斯（Adarsh Hiremath）、布兰登·富迪（Brendan Foody）和苏尔雅·米德哈（Surya Midha）

今年10月，Mercor的三位00后联合创始人希雷玛斯、富迪和米德哈成为有史以来最年轻的白手起家亿万富翁，超越20年前在23岁成为亿万富翁的Meta创始人兼首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg），三位联合创始人的净资产各为22亿美元（约合人民币154.2亿元）。

Mercor创立于2023年，它是一个基于AI的招聘平台，帮助雇主和求职者精准匹配，核心功能包括简历筛选、候选人匹配、AI主导的面试和全球薪资管理，其客户包括OpenAI、Anthropic和Meta等。《福布斯》估计每位联合创始人拥有公司约22%的股份。

▲从左到右依次为：阿达什·希雷玛斯（Adarsh Hiremath）、布兰登·富迪（Brendan Foody）和苏尔雅·米德哈（Surya Midha）

4、Lovable：安东·奥西卡（Anton Osika）与法比安·赫丁（Fabian Hedin）

奥西卡和赫丁是美国Vibe Coding（氛围编程）创企Lovable的联合创始人，净资产各为16亿美元（约合人民币112.1亿元）。今年12月，Lovable获得3.3亿美元（约合人民币23.1亿元）融资，估值达66亿美元（约合人民币462.5亿元），两位联合创始人也得以成为亿万富翁。

Lovable提供对话式应用构建平台，允许用户通过与AI对话创建和迭代网站或应用，服务人群覆盖非技术用户，没有编程经验的用户即也可以通过文字提示创建网站和应用程序等。该公司仅用八个月时间就实现了超过1亿美元（约合人民币7亿元）的年度经常性收入，成为有史以来增长最快的软件公司，据《福布斯》估计，联合创始人奥西卡和赫丁各自拥有公司约24%的股份。

▲左为安东·奥西卡（Anton Osika），右为法比安·赫丁（Fabian Hedin）

5、Scale AI：郭露西（Lucy Guo）

郭露西是Scale AI的联合创始人，尽管她在2018年就离开了公司，但她仍保留了股份，目前股份已被稀释至3%。此外，她还拥有一家内容创作者平台Paseses，该公司估值超过1.5亿美元（约合人民币10.5亿元）。在今年6月Meta收购Scale AI 49%的股份后，郭露西的净资产约为14亿美元（约合人民币98.1亿元），取代美国女歌手泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）成为世界上最年轻的白手起家女性亿万富翁。

今年12月，美国预测市场平台Kalshi的联合创始人卢安娜·洛佩斯·拉拉（Luana Lopes Lara）取代了郭露西，年仅29岁，成为新一位世界上最年轻白手起家女亿万富翁。

▲Scale AI联合创始人郭露西（Lucy Guo）

6、Cursor母公司Anysphere：迈克尔·特鲁埃尔（Michael Truell）、阿曼·桑格（Aman Sanger）、苏阿莱·阿西夫（Sualeh Asif）与阿尔维德·伦纳马克（Arvid Lunnemark）

他们是Cursor母公司Anysphere的四位联合创始人，今年11月，Anysphere完成23亿美元（约合人民币161.2亿元）融资，估值达到293亿美元（约合人民币2053.3亿元），刷新全球AI编程赛道估值之最，四位联合创始人也成为亿万富翁，目前，其净资产各为13亿美元（约合人民币91.1亿元）。

Anysphere成立于2022年，其工具Cursor是一款集成在代码编辑器中的AI编程助手，支持自然语言理解与代码生成，服务客户包括OpenAI、英伟达等。该公司宣布其年度经常性收入已超过10亿美元（约合人民币70亿元），近一年已完成3次融资，同期估值增长了约1026%，2024年12月，该公司的估值仅为26亿美元（约合人民币182.2亿元）。《福布斯》估计，四位联合创始人各自持有公司约4%的股份。

▲从左到右依次为阿曼·桑格（Aman Sanger）、阿尔维德·伦纳马克（Arvid Lunnemark）、苏阿莱·阿西夫（Sualeh Asif）和迈克尔·特鲁埃尔（Michael Truell）

7、ElevenLabs：马蒂·斯塔尼斯泽夫斯基（Mati Staniszewski）与彼得·达布科夫斯基（Piotr Dabkowski）

ElevenLabs的两位联合创始人于今年10月成为亿万富翁，彼时，ElevenLabs完成了3亿美元（约合人民币28亿元）融资，估值达到66亿美元（约合人民币462.5亿元）。

ElevenLabs成立于2022年4月，主要业务是开发AI语音合成模型和软件，创始人马蒂·斯塔尼斯泽夫斯基（Mati Staniszewski）与彼得·达布科夫斯基（Piotr Dabkowski）分别来自谷歌和大数据公司Palantir。据《福布斯》，该公司是欧洲最有价值的创企之一，过去12个月的收入接近2亿美元（约合人民币14亿元），其中有一半来自美国网络设备公司思科和硅谷云厂商Twilio等，这些公司将ElevenLabs的AI语音工具用于客服电话或者工作面试。该公司还称，ElevenLabs的另一半收入来自YouTube博主、播客主播和作家。《福布斯》估计每位联合创始人拥有17%的股份。

▲左为马蒂·斯塔尼斯泽夫斯基（Mati Staniszewski），右为彼得·达布科夫斯基（Piotr Dabkowski）

03.

结语：AI成新一代超级印钞机

从底层模型的军备竞赛，到基础设施的疯狂扩张，再到应用层的百花齐放，今年的AI财富版图贯穿了从上到下的整个产业链中，送出了50余位新晋亿万富翁。

这也意味着，AI不只是科技巨头的叙事，新晋亿万富豪榜上，AI创企、00后、女企业家等关键词也非常值得我们关注。尽管AI泡沫论层出不穷，但这一榜单正告诉我们，我们或许低估了AI发展的真实速度与巨大潜能。

来源：《福布斯》

2025年硅谷给华人AI精英开出上亿年薪

Thu, 01 Jan 2026 18:56:12 +0800

风水轮流转，这次轮到Agent、Infra人才被抢疯了。

作者 | 允毅、木子

2025 年的硅谷 AI 圈，最激烈的战场已不止于模型参数和榜单上，另一场残酷的战争也在暗中同步升级。

当大模型一路卷到极限，算力、参数规模、基准测试分数开始出现明显的边际递减，真正被重新定价的，是“人”。

过去几年，硅谷 AI 的主叙事是“谁能训练出更大的模型、刷出更高的分数”。

但进入 2025 年，模型能力仍然重要，却不再是唯一的决定因素；大家的关注重心逐渐从“模型参数与评测分数”，转向“谁能够将模型纳入产品与系统核心，并持续推动其在真实业务场景中发挥作用”。

这一变化，非常直观地体现在一连串人员流动中：

一边是科技巨头高调宣布重金抢人、疯狂扩招 Agent、系统、基础设施方向的研究与工程负责人；另一边，他们又在内部对原有 AI 研究体系进行重组，让多位中高层研究负责人选择离开舞台中央。

在一系列重大人事变动中，Meta 今年的变化尤为瞩目：比如前两天豪掷 20 亿美元买下智能体公司 Manus，顺手也把 Manus 创始人肖弘“纳入囊中”。另外据《华尔街日报》7 月报道，Meta 采用“爆炸式 offer”战术：签约金最高达 1 亿美元，决策窗口短至几小时。

而作为 Meta 的前首席 AI 科学家兼 FAIR 创始人的 Yann LeCun，却在 11 月官宣离职创业，聚焦高级机器智能研究项目（Advanced Machine Intelligence，AMI）。

OpenAI CEO 奥特曼直言，今年他见到了职业生涯中“最残酷的人才市场”，Meta 向他的 OpenAI 团队挖人，还抛出炸裂的报价：“签约金 1 亿美元起步，年薪还远高于此”。

从 Meta 到 OpenAI，从谷歌到苹果，从“首席科学家”到“研究负责人”...... 这些名字的变动，正在折射出一件重要的事情——美国科技巨头的 AI 研发重心，正在整体迁移。

不过研究的价值也从未失效，模型训练依然是产业生长的底座。但 AI 行业更看重的，已逐渐变成了把模型转化为可执行系统、并在真实场景中持续创造价值的能力。

还有值得一提的是，这场混战中，大量华人工程师在站上了关键岗位。

为什么今年看起来“裁员”和“抢人”同时发生？

看似矛盾现象的背后，其实是行业对 AI 发展路径的认知正在发生转向：通用人工智能（AGI）的乌托邦式愿景逐渐褪色，特定领域、可落地的超级智能（ASI）成为新共识。

对此，Anthropic 高管 Jack Clark 曾警告“巨变在即，AI 将把世界撕裂为两个平行宇宙”。

更直接的变化在于，AI 正在从“技术突破期”快速切换到“工程兑现期”。裁员与抢人，正是这一阶段转换在人才市场上的投射。

核心矛盾的起点，是大语言模型（LLM）正式迈入平台期。过去数年，“更大参数、更多数据、更高算力”的线性增长逻辑，支撑着 AI 行业的技术狂热与估值飙升。

但到 2025 年，这条路径的边际收益明显下降。顶尖模型的能力天花板逐渐显现，再叠加算力成本的指数级攀升，企业突然发现，“把模型做得更强”的投入产出比已大幅下滑。

这一点在 OpenAI 身上体现得尤为明显，其年营收约 130 亿美元，却要烧掉 90 亿美元维持运营，2028 年亏损甚至可能膨胀至营收的四分之三，算力成本压力倒逼企业必须转向商业价值兑现。

当技术探索的空间收窄，企业关注的重心自然转向三件事：能不能用、能不能卖、能不能规模化。

这一转向，直接改变了 AI 人才的价值排序。

在技术突破期，中高层研究人才的核心价值在于定义方向、探索未知、构建长期技术壁垒；但进入工程兑现期，企业的战略重心变成“把已有的模型能力转化为稳定的系统、可落地的产品和持续的现金流”。

不是 AI 人才变多了，而是“被需要的 AI 能力类型变了”。

谁在离开舞台中央？

长期研究型高层的集体“降权”

2025 年硅谷 AI 人才流动潮中，Meta 是最具冲击力的变量之一：一边以天价薪酬全球争抢工程与产品型人才，一边持续流失 AI 体系核心的研究型高层。

田渊栋被裁、Joelle Pineau 离职、Yann LeCun 话语权旁落，这些并非孤立事件，而是 Meta AI 战略根本转向的集中体现——从“基础研究与产品并行”，彻底转向“以产品为核心的集权化研发体系”。

基础研究不再天然拥有战略优先级，唯有能直接服务产品主线、影响竞争胜负的研究，才能留在权力中心。

这一转向最直观的标志，是 FAIR 实验室的衰落。

2013 年，扎克伯格与 Yann LeCun 共同创立这个以“推动 AI 前沿、造福人类”为使命的基础研究高地，代表着 Meta 对长期 AI 研究的耐心押注——彼时逻辑清晰：基础研究定义能力上限，产品负责兑现价值。

但生成式 AI 浪潮打破了平衡，算力、数据与资本成为核心变量后，组织价值评判标准彻底转向“可转化性”：研究的重要性，不再取决于是否推进认知边界，而在于能否快速落地为产品能力。负责产品落地的 GenAI 团队逐渐成为主线，FAIR 则从“战略源头”退为“技术后方”。

Llama 系列的演进加速了这一趋势。Llama 3 的开源成功让 Meta 成为大厂开源阵营核心玩家，也让管理层明确目标：AI 不仅要领先，更必须渗透进 Meta 所有产品形态。

在此导向下，Llama 4 的规划重点被强拉至多模态能力与应用整合，推理能力、思维链等基础研究被归为“可延后”选项。直到 DeepSeek 与 OpenAI o1 实现推理突破，Meta 才意识到基础能力缺口无法用产品工程弥补，即便抽调 FAIR 团队临时“救火”，路线已难以逆转。

Meta 在 10 月裁掉 600 人，不少 FAIR 老人黯然离场，包括顶级研究员田渊栋。

值得注意的是，这些离开或被边缘化的顶尖研究者并未退场，反而带着对主流 AI 路径的明确判断，分流成截然不同的创业赛道。

最具前沿探索性的，是 Yann LeCun 押注的“世界模型”路线。

作为 FAIR 创始人、图灵奖得主，他始终是主流 LLM 路线的尖锐异议者，长期质疑“堆参数、喂数据”的范式，认为当前模型仅停留在统计拟合，并未真正理解世界。

离开 Meta 后，他创办 Advanced Machine Intelligence Labs（AMI），核心目标是通过建模世界运行规律，构建具备持久记忆、推理与规划能力的系统——这一路线不追逐短期性能指标，而是试图从根源重塑智能实现方式。

另一批研究者选择向现实业务靠拢，Joelle Pineau 是典型代表。

2025 年 5 月，这位 FAIR 体系的核心组织者、Llama 早期技术路线的深度参与者离职，加盟 Cohere 出任首席 AI 官。她长期主导强化学习与对话系统研究，此次转向清晰指向“可控、可部署、能被企业真正使用的 AI”。

而正以“主权模型”重新定位的 Cohere，也借 Pineau 的加入，补齐了研究深度与工程落地之间的关键短板。

还有一条路径，流向了全栈实验室化的创业公司，“PyTorch 之父” Soumith Chintala 是其中的代表。

2025 年 11 月，结束 11 年 Meta 生涯的他加入 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab（TML）。这位曾构建全球 AI 研究基础设施的人直言，离职的原因是希望跳出“极度成功的舒适区”，探索下一代 AI 系统形态。

在 OpenAI 核心研究员持续外流的背景下，TML 正逐渐成为新的承接平台。它以“让强 AI 更可理解、可定制”为方向，集结多位来自大厂的核心成员，凭借高额融资与“开放科学”的研究取向，逐渐成长为能够独立承担前沿探索的“平行实验室”。

谁在被疯狂争抢？

华人工程师站上关键岗位

答案从 2025 年硅谷科技巨头们的招聘与收编动态就能读出来，这场激烈的人才抢夺赛主要围绕三类核心能力展开：agent、多模态与实时交互、推理和 AI Infra。

首先是 Agent 与可执行系统方向，即能把模型变成“能干活”的系统。

这类人才的能力，不只限于模型训练本身，而是把模型嵌入到可执行、可操作的系统里——包括多步任务规划、工具调用、页面 / 应用直接操作等能力。

其二，多模态在 2025 年不再停留在“能生成图片 / 文字”这种静态功能，而更强调实时感知、持续交互和环境理解。

极具代表性案例，就是 Meta 在 6 月份不仅斥资约 140 亿美元投资并收编 Scale AI，还将其创始人兼 CEO 亚历山大·王（Alexandr Wang）招致麾下。

亚历山大·王是一位 97 年出生的美籍华人小伙，从 MIT 辍学，后创立了一家做 AI 数据与评测基础设施的公司 Scale AI，为大型科技公司训练最新 AI 模型。

小扎还让这位年轻人和前 GitHub CEO Nat Friedmany 一起领导新成立的 “超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs，MSL）”。

这个 MSL 很不简单，据 OpenAI CEO 奥特曼爆料，Meta 给该团队新员工提供签字奖金可达 1 亿美元（约合人民币 7 亿元）！

至于此消息为啥为从奥特曼口中说出，或许是因为小扎从 OpenAI 猛猛“偷家”吧——扎克伯格在他的备忘录中提到了 11 人，其中至少有 6 人是华人，7 人来自 OpenAI。

据 Business Insider 消息，MSI 首发团队成员中，余家辉、赵晟佳、毕树超、Huiwen Chang、Ji Lin、任泓宇、等 6 人都曾在 OpenAI 担任关键模型、关键团队的负责人。

这些人中，有的人曾参与过 Agent 型、多步推理或执行研究，有人则是在多模态、语音 / 视觉理解、后训练 / 交互系统方面有深厚积累的复合型研究人员。

另外，马斯克的 xAI 虽然暂时没有没有统一公开名单，但关于 xAI 的战略规划，曾多次提到多模态能力（尤其与超算中心、NVIDIA 推理能力结合），这类战略需要大量精通多模态模型与分布式系统的工程师来实现。

其三，关于推理和 AI Infra，主要是为了让模型跑得起、跑得稳、跑得便宜。

这里的“推理与 AI Infra”包含两个层面：

推理系统设计与优化：如何让大型模型在实际场景中高速、低成本地响应；

基础设施与可服务化能力：从数据管线、模型发布、调度、监控到弹性伸缩。

这类人才既要懂深度学习，又要懂系统工程、服务架构、调度策略，在 2025 年极度抢手。

比如，英伟达通过与 AI 芯片初创公司 Groq 的顶尖工程师达成协议，引入其联合创始人 Jonathan Ross 及执行团队。

这批人才曾在谷歌等大厂负责高性能、低延迟的 AI 推理芯片架构设计，而优化推理能力正是 Infra 人才的核心一环。

而谷歌这边，也在忙着抢夺 AI 软件工程师，其中高达 20% 的新增 hires 是“回流员工”（boomerang workers），这类岗位几乎全部聚焦于将内部 AI 研发转写入产品 / 系统层，包括推理效率提升、API 服务化框架、企业级部署架构等。

可见，推理效率和基础设施能力已成为 AI 竞争的重要战场，过去仅靠堆算力已无法满足企业级需求。

总而言之，这些都是硅谷 AI 战场上现在被重金争抢的关键能力，远远超出过去单纯“模型参数”和“benchmark 比拼”。

2025 年，顶级 AI 人才并没有离场，只是大家从论文和 Demo，更多地走向了系统、平台与现实世界。而 2025 年的硅谷，也正是在这场无声的人才迁徙中，完成了一次新的方向校准。

参考链接：

https://www.reuters.com/business/sam-altman-says-meta-offered-100-million-bonuses-openai-employees-2025-06-18/?utm_source

https://www.businessinsider.com/meet-the-people-zuck-hired-for-his-ai-superintelligence-team-2025-7?utm_source

https://www.ft.com/content/3584197e-a99a-4a06-9386-dc65cf603f45?utm_source

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Wed, 24 Dec 2025 20:31:11 +0800

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Wed, 24 Dec 2025 20:27:55 +0800

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阿里云推出的多轮对话人工智能语音大模型，是效率助手，也是点子生成机。它可以根据用户输入的自然语言指令，生成各种类型和风格的文本内容，包括文章、诗歌、对话、代码、广告等。还可以根据用户输入的文本内容，进行改写、摘要、扩充、优化等操作，提高文本质量和效果。

4月7日，阿里在AI大模型领域的研究成果终于亮相，阿里云宣布自研大模型“通义千问”开始邀请用户测试体验，这也是继百度的文心一言之后国内又一家巨头启动AI大模型邀测。通义千问的官网是tongyi.aliyun.com，打开网址后，可以看到它的自我介绍：“我是通义千问，一个专门响应人类指令的大模型。我服务于人类，致力于让生活更美好。我是效率助手，也是点子生成机”。

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https://tongyi.ai

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Wed, 24 Dec 2025 20:21:27 +0800

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豆包是字节跳动最新推出的免费AI对话工具，提供网页端、iOS和Android端应用程序，可使用手机号和抖音账号登录

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Kimi是一款AI智能助手，由Moonshot自研的大语言模型驱动,支持在线搜索、深度思考、多模态推理和超长文本对话

Kimi智能助手（Kimi Chat）AI聊天机器人由中国AI初创企业月之暗面（Moonshot AI）开发。月之暗面是一家成立于2023年3月的中国人工智能初创公司，致力于寻求将能源转化为智能的最优解，通过产品与用户共创智能。公司创始人兼CEO杨植麟曾任Google Research中国区负责人，带领团队参与了Google Gemini、Google Bard、盘古NLP、悟道等多个大模型的研发。 Kimi智能助手是月之暗面于2023年10月推出的全球首个支持输入20万汉字的智能助手产品。Kimi AI基于月之暗面自研的超大语言模型（LLM）技术，可以理解和生成自然语言，并完成各种复杂任务，包括：问答：Kimi AI可以回答用户提出的各种开放式、挑战性或奇怪的问题，并提供详细的解释和参考资料。生成文本：Kimi AI可以生成各种类型的文本内容，包括诗歌、代码、剧本、音乐作品、电子邮件、信件等。翻译语言：Kimi AI可以支持多种语言之间的互译，并提供专业的翻译结果。创作内容：Kimi AI可以帮助用户创作各种内容，包括文章、视频、图片等。

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https://kimi.moonshot.cn/