� 简介
这一期，我们把“只会聊天”的AI拉去正式上班：写代码、点浏览器、管流程，还顺带卷起视频生成与合规治理。
低代码让原型像泡面一样三分钟出锅，智能显示屏闯进客厅做多模态中枢；但隐私诉讼、教育场景的反思、以及“数字永生”的伦理雷区，也在提醒创业者：效率是油门，合规是刹车，护城河在执行面。

� 要点
� 一、产品化加速：从模型秀到干活王

行业焦点迁移至企业应用、开发者工具与可执行智能体。

竞争从“参数比拼”转向生态与落地，成本与安全成为试金石。

� 二、三巨头打法：AI开始“会用电脑”

微软开源智能体框架，工程化上手快、便于企业接入。

Anthropic × IBM 联手做企业智能体协作。

Google Gemini 2.5 能操控浏览器自动化表单/测试。

� 三、视频生成之争：质感 vs 速度

Sora 2 主打高画质与强语义；Imagine v0.9 免费、快、移动优先。

肖像权与版权成为“必修课”，别让商业化跑在法务前面。

� 四、科研+人才：量子加码，文化比拼

量子进展提振“硬科技”信心；

长线赢家往往押注基础研究、治理与合规体系。

� 五、低代码与新入口：原型更快、场景更多

Google Opal 扩至 15 国，文字就能生成交互网页。

智能显示屏成家庭健康/教育的多模态中枢。

️ 六、信任红线：隐私与教育要绕开坑

Otter.ai 从会议记录转知识平台，隐私诉讼敲警钟。

教育场景需保护学生探索欲，拒绝“效率碾压学习”。

� 七、工程效率范式：先让AI跑“非关键路径”

IBM Project Bob 协调多模型理解代码库，内部测效率约 +45%。

小规模试点→量化稳定性与回退成本→再进生产。

️ 八、成本文化：向廉价航司学“飞得远又省”

严控成本+聪明选址形成网络效应；

技术投入分短期实验与中长期战略，避免成本失控。

� 九、情感与遗产：敏感但巨大的新市场

数字永生与情感陪伴 AI 受追捧，监管与文化差异复杂。

涉心理干预产品需内置危机响应与合规护栏。

� 十、护城河再定义：从会说到会执行

把模型能力变成稳定流水线；控制 API/硬件执行面。

深耕垂直工作流与数据资产，把合规做成卖点。