AI Token模式引爆增长：道通科技转型物理AI龙头
在人工智能席卷全球的2026年，当大多数企业还在为AI大模型的落地场景苦苦探索时，道通科技（688208）已悄然完成了一场深刻的战略蜕变。作为全球领先的物理AI龙头企业，道通科技早已不仅是一家智能硬件公司，而是率先打通了“硬件入口+软件订阅+Token调用收费”的商业闭环，正式转型为面向物理世界的AI Token运营商。这一极具前瞻性的布局，不仅让道通科技稳坐“物理AI龙头”的宝座，更为其市值增长打开了全新的想象空间。数百万智能终端构筑先发优势打造软硬件AI闭环壁垒Y道通科技的底气之一，是其在全球范围内铺
AI 行业迎来盈利拐点：Anthropic 率先破局
一家专注于人工智能的企业，真正实现了盈利。这并非仅仅是「有望获利」或「逼近盈亏平衡点」，而是实打实的运营利润。Anthropic 近日向投资方透露：预计在 2026 年第二季度，其营收将达到 109 亿美元，运营利润约为 5.59 亿美元。5.59 亿美元虽非天文数字，在苹果或微软的财报中或许只是零头，但这却是 AI 领域首个实现季度正利润的案例。Anthropic 原计划于 2028 年扭亏为盈，结果足足提前了两年。这一信号的意义远超数字本身。不妨对比两组关键数据。Anthropic：第一季度营收 48
AI赋能汽车：产业迈向智能化新纪元
导语 :汽车产业正迎来一场翻天覆地的变革。如今，衡量一辆车价值的标准，已从单纯的硬件配置转向了背后的软件生态与智能化水平。软件定义汽车（SDV）的崛起，彻底重塑了研发流程与迭代速度。如今，这一进程正迈向新高度——汽车正步入“AI 定义”时代，人工智能逐渐成为车辆平台的核心要素。行业内的诸多变化，正持续验证这一趋势。为何 SDV 进程正在发生转变在转型软件定义汽车的过程中，核心变化在于车辆算力架构正趋于集中。过去分散于多个控制单元的功能，如今正被汇聚至性能更强大的核心平台。这不仅提升了开发效率，也为新商业模
TFSC2026|技术革新与数智转型如何重塑企业绩效及商业模式
SSCI JCR Q1; IF 13.3; ABS 3[摘要]本文深入探讨了技术创新与数字化转型对企业运营表现及商业模式演变的驱动作用。研究聚焦三大核心议题：（1）数字化水平与技术研发投入能否优化企业的运营效率与财务成果；（2）商业环境如何与数字化进程互动，进而推动商业模式的重构；（3）何种技术与数字化变量最能预示商业模式的变迁。鉴于技术迭代加速及数字工具日益关键，目前亟需关于数字化转型如何提升竞争力与效率的实证支撑，然而现有认知尚显不足。本研究采用混合方法论，融合系统性文献计量综述与实证分析；实证数据源
AI Agent并非SaaS的终结者
AI Agent不仅能听懂自然语言，还能调用工具、拆解任务、跨系统执行，甚至能一本正经地写总结。于是业内流传一种颇具戏剧性的说法：AI Agent要干掉SaaS。其实不然，AI Agent和SaaS是共生关系。Agent能让SaaS能力更强、更灵活，给客户带来更好的体验和价值。打个比方，SaaS是辆高性能车，而AI Agent就是深度改装（如改排气、刷二阶），能让它释放更足的动力。我们分几个维度来看这个结论背后的逻辑：从SaaS时代到AI时代，什么没变，什么变了，什么增强了。1，不变的基础能力：一个真正的
国产大模型告别免费：价值竞争新纪元
江苏省宿迁市宿城区人工智能场景开放日活动现场，市民体验各类人工智能设备与应用。陈少帅摄（中经视觉） AI 领域正逐渐走出免费范畴，但这并非免费模式的终章。近期，拥有 3.45 亿月活跃用户的 AI 应用“豆包”计划启动收费，引发了市场的热烈讨论。在此之前，部分大模型已尝试分级收费。业内分析指出，豆包收费折射出算力成本与商业逻辑间的深层矛盾，行业亟需从烧钱抢客转向可持续经营。然而，AI 能否让用户自愿买单，将是对各款产品真实实力的终极考验。 5 月 4 日，豆包在 APP Store 公布付费订阅公告，推出
AI硬件新趋势：从设备集成到现实世界融合
——记 AI Maker Summit 深圳站社区伙伴 产品李老师 在深圳第一次办 AI Maker Summit这是 AI Maker Summit 系列第一次落到深圳。一天4 个会场同时开讲，28 场分享，加一个 AI 市集。发起人阿颖老师在开场前一天写过一句话：深圳一直被称为硬件之都，很多人觉得 AI 氛围没有那么浓。但这段时间我们在联系讲师的过程中发现，深圳还是有非常多愿意分享、有实战经验的 AI Maker。如果只能用一句话总结这一天，我会写：AI 硬件的下一站，不是把模型塞进设备，而是让 AI
AI漫剧热潮退去：一场泡沫的静默消散
2023年末，我首次目睹一条由AI生成的漫剧短片。画面质感粗糙，人物表情生硬，配音也显得机械。然而评论区瞬间沸腾——“这是如何制作的？”“我也打算加入！”一个新兴领域的故事，就此拉开序幕。📈 🚀 爆发阶段：人人争抢风口 2024年上半年，AI漫剧的产出频率几乎按周更迭。可灵、即梦、Runway等平台接连推出新功能，“小说转分镜再成视频并发布”的流程被压缩至两天内完成。数据令人咋舌——据字节跳动2025年4月至7月统计：漫剧供给量复合增长率达83%，播放量飙升92%。快手可灵表现更为强劲：2025年第三季度
从“你用AI”到“AI替你干”：DAA新指标揭秘
近期，三大运营商做了一件打破常规的事——推出了“Token包”。从早期的语音包、短信包、流量包，到如今新出现的Token包，普通人可能会疑惑：这东西我需要购买吗？值得焦虑吗？要解答这个疑问，首先要厘清：在AI时代，究竟什么才具备核心价值？图源：千图网DAU，移动互联网时代的“万能标尺”，已不再适用回顾移动互联网时期，评判一款产品是否出色，关键看DAU（每日活跃用户数）。在流量为王年代，微信、抖音、淘宝、支付宝等超级应用，正是凭借庞大的日活用户，确立了其“基础设施”的地位。当时投资界流行一个简单粗暴的估值公
蚂蚁集团CEO韩歆毅：AI智能体正重塑商业决策模式
新浪科技讯 5月26日下午消息，支付宝举行AI支付生态大会。蚂蚁集团CEO韩歆毅发表演讲。 他表示，智能体重构决策权，正在从人转移到Agent，同时也推动三种情况发生改变： 一是由人找服务，变成服务找人。流量逻辑失效，信任逻辑崛起，Agent理解意图，主动匹配最优服务； 二是由商品交易转向任务交易。用户不再购机票，而是购买一次完美的商务出行，交易单元从SKU升级为Solution； 三是由双边市场变成多边网络。用户、Agent、服务方、支付网络数据方实时协作，价值创造与分配的逻辑被彻底改写。 责任编辑：尉
AI公司如何通过开源模型盈利？
最近关于大模型开源与闭源的消息频出，你是否也有类似疑问：随着越来越多的AI模型选择开源——参数公开、可免费下载甚至支持商用，那么这些开发AI模型的企业究竟如何维系运营？本文将探讨AI企业的盈利方式。目前来看，开源模式主要有三种不同的路径。闭源模型（如GPT-4、Claude）：类似可口可乐的秘方，只能通过API调用，按使用量计费，不公开模型细节。开源模型（如DeepSeek、Llama）：就像公开的菜谱，用户可以自由下载代码和参数，并在自己的硬件上运行或进行修改。过去，开源模型在性能上可能稍显逊色，价格便
AI新经济时代的变革趋势
后Token时代：AI新经济形态演变 维特根斯坦曾指出，语言的边界即是认知的边界，这一论断精准戳中传统大模型的核心困境。以离散Token为基础的技术范式，本质是对人类语言符号的拟合，不仅存在通往通用人工智能的结构性天花板，依附其上的Token经济，也终将迎来迭代拐点。 Token经济以词元数量作为计费与核算核心，是AI发展过渡期的产物。它依托自回归模型的运行逻辑，简单以输入、输出词数衡量算力消耗与服务价格。但这种模式存在明显缺陷：Token只是语言的碎片化载体，无法区分内容价值高低，也和连续空间模型的算力
AI店长融资数亿，GMV突破200亿
“能否为我配备一位店长？哪怕月薪十万，我也不愿频繁更换人员。”一位电商从业者向跃盟科技创始人王冉倾诉。今年AI领域持续升温，我们亦顺利完成新一轮融资，规模达数亿元。但坦白讲，多数AI行业仍处早期阶段，商业模式尚未成熟，实际落地难度不小。基于此，我们聚焦电商场景。目前，公司超八成订单源自电商领域。核心产品之一，正是“AI店长”。跃盟已培育一批“AI店长”，供企业按需聘用常有人问：AI店长究竟强在何处？我认为，AI确实在某些方面远超人类。我们的盈利模式并非售卖软件，而是“按效果分成”。跃盟科技创始人王冉我始终
Meta AI眼镜韩国上市：技术解析与商业模式深度解读
Meta此次在韩国发售的Ray-Ban Meta与Oakley Meta智能眼镜，树立了消费级智能穿戴的新标杆。它成功融合了时尚设计与前沿AI技术，颠覆了传统智能眼镜“难看且无用”的偏见。硬件上，两者均配备1200万像素超广角镜头，支持3K高清视频，随手一拍即是大片，无需携带笨重的相机。配合五麦克风阵列，即便在嘈杂环境中也能清晰录音，Vlog音质出色。续航也很扎实，混合模式续航8小时，通勤或全天出行无忧，且充电盒可随时补电。AI方面，内置Meta智能助手，支持“Hey Meta”语音操控，无需触碰即可拍照
AI时代，速度决定生死
“当 AI 尚属新奇事物，人们不问速度；但当它变成生产力工具，速度便关乎生死存亡。”播客 · 节目精选幕后故事Cerebras 630亿美元IPO对话CEO Andrew FeldmanCerebras 始创于 2015 年左右，做出了一个关键抉择：摒弃当时流行的微型芯片，转而研发整块餐盘大小的‘晶圆级芯片’。这种设计在当时被视为荒诞不经，甚至导致公司在 2017 至 2019 年间，每月烧掉 800 万美元却始终无法交付硬件产品。然而，随着 2025 年 AI 模型足以胜任日常工作，人们对推理延迟的容忍