制作游戏地图的收入，颠覆了我的认知！ 以前小灰以为，个人想要通过独立游戏变现的话，渠道无非就是steam游戏或者微信小程序员游戏。 直到昨天小灰和一位游戏开发朋友聊起来，我才获得一个宝贵的信息差：原来制作KK对战平台游戏可以这么赚钱！ 什么是KK对战平台？ 80后、90后的朋友，应该非常熟悉一款经典老游戏：《魔兽争霸3》。 这款游戏自带地图编辑器，支持玩家自主开发各种各样的RPG地图，上传到社区和同好们一起对战。 而网易旗下的KK对战平台，承接了大量魔兽 RPG 玩家与地图作者，现在是国内最大魔兽 RPG 聚集地（图1）。该平台非常活跃，用户的付费能力也很强。 如何在上面开发游戏呢？ 网易在魔兽原生的地图编辑器基础上，研发了一款名为Y3的游戏编辑器（图1）。Y3是一款可视化低代码工具，不需要你有编程基础就可以开发自己的RPG游戏，非常容易上手。 如何在KK对战平台变现？ 你上传的RPG地图本身是免费的，但可以在其中增加额外的付费元素，比如强力道具、解锁新关卡、更加便利的功能等等。玩家在平台充值U币购买地图内的增值体验，开发者获得平台分成。 在KK对战平台能赚多少钱？ 先说说变现天花板：顶流RPG地图，比如老牌地图《英灵传说》，能够给平台带来上千万的月流水，作者每个月能分到数百万。 当然，我们不能跟天花板去比。普通人如果做出比较优秀的RPG地图，一个月到手收益也能达到3万-10万之间，还算是比较可观。 小灰打算近期好好研究一下这个平台，也欢迎对游戏地图开发感兴趣的朋友尝试一下。

AI让一个人周末就能做出完整产品，但这不代表做产品这件事变简单了。恰恰相反，代码、原型的制作门槛持续降低，判断、注意力、品味、产品控制权，正在变得愈发珍贵。 OpenClaw创始人的分享，点透了AI时代产品竞争的底层变化。 几年前，想要落地商用产品，需要完整的开发团队，个人很难独立走完从原型到上线的全流程。如今依靠AI开发工具，普通人短短几天就能完成编码、调试、部署。技术不再是门槛，原型随手可得。 很多人产生错觉，觉得创业做产品更容易。但竞争赛道已经彻底切换。人人都能快速堆砌功能，单纯的开发能力无法构筑护城河，真正无法被AI替代的是四项能力。 第一是判断。AI只会执行指令，无法区分真实痛点与伪需求。能不能选对赛道、砍掉无效功能，决定项目最终价值。 第二是注意力。需求和工具无限泛滥，能够持续聚焦核心问题，不盲目扩张，是非常稀缺的能力。大量产品失败，并不是做不出功能，而是方向分散，毫无记忆点。 第三是品味。不止是界面美观，而是体验、价值传递上的取舍。AI输出大多是平均水准，独特的产品调性，是拉开差距的关键。 第四是控制权。重度依赖第三方API、外部模型的项目天生脆弱。服务商规则变动、涨价都可能让业务停摆，长期项目必须掌握自身底层架构主动权。 OpenClaw初代原型依靠AI一小时完成，但项目能够持续发展，依靠的并不是开发速度，而是赛道判断、长期聚焦、产品审美与自主可控的架构设计。 现在单人创业项目越来越多，但绝大多数都会快速消亡。通病很一致：只会堆砌AI生成的功能，缺少清晰定位，高度依附外部工具，没有自身壁垒。 技术红利慢慢消退，未来比拼的不再是谁更快做出原型。精准的商业判断、持续专注的精力、差异化审美、自主可控的产品体系，才是长期核心竞争力。 善用AI放大效率，但先打磨好属于自己的底层能力，再动手做产品。 #ai创新# #ai创业# #ai趋势#

三、新颖AI应用/SaaS（中国尚未广泛讨论） 1. WorkBuddy — 中国AI Agent出海成功案例 - 已成为中国最广泛使用的生产力AI Agent之一 - 在小红书上用户分享：分钟级生成个人网站、自动化周报、PPT制作 - 现已全球化扩展 - 🔗 2. SeniorCRE AI-Native Workforce Intelligence（5月28日发布） - 面向老年护理行业的AI劳动力优化平台 - 可减少40%+的机构劳动力支出 - 改善临床稳定性和居民结果 - 🔗 3. Luma Agents — 多AI系统创意工作流 - 基于Luma Uni-1模型 - 协调多个AI系统完成端到端创意工作（文本、图像、视频、音频） - CEO描述为构建创意简报的"内部心理表征" - 🔗 4. Microsoft Agent Governance Toolkit（4月发布） - 自主AI代理的完整治理层 - 7个包、多语言支持 - 集成LangChain、OpenAI Agents、Haystack、Azure - 映射到EU AI Act、HIPAA、SOC2要求 - 免费开源在GitHub和PyPI - 🔗 5. StitcherAI — IT财务智能平台 - 从隐身模式推出，获$300万前种子轮融资 - 统一AI、云、SaaS和内部IT成本数据 - 嵌入式IT财务情报系统 - 🔗 6. Google智能眼镜（Android XR） - 与三星、Qualcomm合作 - 与Warby Parker、Gentle Monster设计联名款 - 将Gemini集成到日常穿戴设备 - 🔗 7. OpenAI推理模型证明数学猜想（5月20日） - OpenAI内部推理模型证明了Erdős 1946年提出的平面单位距离猜想 - 已通过外部数学家验证 - 🔗

1 周末挺多大事情的，比如暴雪发布的一堆新作，当然，除了war3新战役是可以立刻玩序章的，其他都要等。最远的那个星际争霸的fps游戏说要2030年了。这可等苦了大家。据说是之前孤岛惊魂的制作人跳槽来的第一步作品（上一部泰坦难产了） ps：国内网易的《流浪地球》游戏也发布了宣传片，但好在是tps，类似吃鸡那种视角，对大部分晕3d的黄种人来说非常的友好了。昂撒人开船，拉美人斗牛，黄种人耕田放羊，基因层面是用不到3d视角。 图片 ps2:暴雪的游戏现在去买资料片+本地要298，可以等等折扣再说吧。看了一下演示视频序章2个多小时，据说全打完要30h，等全出了看看评测，但起码美术风格比之前重制版要好不少。有点原版的q的感觉了。 记得我第一次打war3的时候，显卡还是英伟达的tnt2，要是那会爹妈高瞻远瞩同步买电脑价格的英伟达，我现在也可以躺在金山上睡觉了…… 2 周末lsk这东西拉了几十倍，全网都在维权啥的，主要是某cex出现了现货能买不能卖，属于典型单边“福利”了。不过空妖币确实是非常非常危险的行为，这里主要是一个极度操蛋的规定，就是当指数价格可以被操纵了，那么合约费率就成了庄恶心人的武器，其实在小币种做资金费用我一直觉得不合理，不如直接采取hype现在针对tradefi的休市期间，盘口价差影响费率。 有人肯定会质疑，如果合约不回归现货不是空气合约了吗？但问题是很多山寨现货价格也是空气价格，你拿价值币挂钩的思路去绑定空气价格，得到的合约一定还是空气合约啊··· 当然价格偏离可以带点惩罚，就好像生猪期货的交割成本一样，但猪肉一小时收你2元一斤的保管费是不是太离谱了？ 3 这几天ai届也出现了很多节奏，a社公布的蒸馏模型里没有豆包和浑元。腾讯和字节又一次真正的贯彻了“自主研发” 目前在workbuddy上hy4是夜间免费，hy3是一直免费，感兴趣的可以去试试看。豆包的api需要去火山云里申请，并且里面有一个免费api，支持每天一定量的调用，画个几十张图做做美术没问题，kyc火山后就送。新手做开发的时候可以备一个。 4 周末拉了一下lp数据，大概45刀。接近千五，没高峰的时候猛。但是也算稳定且可持续了。综合下来sol上的fee+byreal的复制奖励+xstock的积分一起还是很香的。 5 标题是我想到的token时代人也在持续的被ai输出的内容异化。 你无脑相信豆包告诉你的东西，你就成了大号豆包的传声筒 你每天刷3个小时短剧，脑部结构也会潜移默化的短剧思维。 你每天看3个小时盘研究股票，微信支付里的钱看起来都是筹码，一分钱舍不得花。 你每天只吃碳水，马上温顺的像一只绵羊，人也笑咪咪的。 以上四种，分别代表，ai，内容，资本和食物。这四种我们每天接触的东西，无时无刻不在改变自己，当然除此之外，你用的硬件，你玩的游戏，你接触的人都是如此，他们都是你生活中的一部分，是你社会关系+生活资料和生产资料的总和。 当你可以拿到一个性价比无敌的快乐源泉的时候，你不应该狂喜，而是应该先警惕。往好的方面想，可能是肥宅快乐水，往坏的方面想，没准就是下一个还没被宣判的强化剂。

我认为AI的浪潮，并不是仅限存储的浪潮，那么窄的定义。 在Agentic的时代，1 CPU有可能等于1 GPU，一个AI Agent能够承担一个人类60-70%的工作。 传统AI主要是“聊天机器人”或“生成工具”，而Agentic AI是能自主规划、调用工具、迭代执行、甚至多Agent协作的实体。 这直接导致推理需求爆炸式增长，而且不再只依赖数据中心GPU。边缘侧（edge）计算变得关键：手机、笔记本、家电里的NPU/CPU就能高效跑轻量Agent。 1 CPU有可能等于1 GPU——苹果、华为、小米、高通都在大力推动的on-device AI，正是为了让Agent在本地低延迟运行。这会把需求从“少数超级GPU”扩散到“海量普通芯片+专用AI芯”。 这样的AI跃进，会让产业链在很长一段时间内处于紧缺状态。 昨天打开Pornhub发现连A片都用AI来制作了，可见产能之强。技术已经从“能用”变成“大规模商用”，说明底层模型（扩散+视频生成+一致性控制）足够成熟、成本足够低、产能足够高。 台积电（台湾）、海力士/三星（韩国）、英特尔（美国），这些公司正是当前AI硬件供应链的核心。 AI的进程已经真正进入adoption阶段，曾经的泛泛空谈，如今不再是了。 豆包这样DAU破亿的产品，已经推出付费模式，在中国属于现象级采用。小米作为智能家电/小电器的龙头供应商，也在全力做AI，最终要把AI芯装进这些实体硬件里，全面带动AI的发展。小米正把AI芯（NPU）大规模装进扫地机器人、冰箱、电视、手机等硬件，走的就是AIoT + Agentic路线。用户在家电里就能直接跑本地Agent，省云端费用、隐私更好、响应更快。 这些都是C端真实付费 + B端硬件落地的信号，说明AI已经从“概念”变成“基础设施”。 或许，我们不能再简单用“炒作”来定义AI股票的暴涨，这背后是实实在在的Agentic变革。

华尔街观察｜两大AI产业前瞻判断 @cnfinancewatch 在X平台的宏观研判之中，我并非产出海量观点，但有两项判断，已经逐步得到市场现实验证。 第一，去年年底我提出：AI本质是中美两国的排他性游戏。很多市场目光聚焦芯片、大模型算法，却忽略底层约束：AI算力大规模扩张的硬门槛是电力供给。只有中美具备支撑超大规模算力集群的电力储备与电网基建能力，全球AI竞赛的底层，本质是电力的竞争。没有充足稳定的电力，再多GPU硬件也无法落地，这一底层逻辑，正在被全球算力建设的现实不断印证。 第二，今年5月实地走访美日韩之后，我得出明确判断：日韩将成为美国AI体系最重要的战略支撑国家。韩国手握HBM存储芯片的核心产能，是AI服务器不可或缺的硬件底座；而日本正在全力构筑完整的AI上下游产业链，从半导体设备、关键材料，到精密元器件、工业机器人、AI行业解决方案，村田制作所、东京电子、发那科等一众细分龙头深度布局，覆盖算力硬件、材料、制造、垂直应用全链条，试图打造自主可控的AI产业生态。 美日韩正在形成深度产业协同：美国掌握大模型与算法生态，韩国提供存储硬件，日本补齐上游材料设备短板。这套分工体系，将深刻改写全球AI供应链格局，是我们研判科技赛道不可忽视的关键变量。 以上仅为宏观逻辑推演，不构成投资建议。 欢迎订阅，参加我的实战训练营：

矽谷「餐盘晶片」神话破灭：美国AI野心仍靠台湾台积电 美国新创公司Cerebras最近在科技圈掀起旋风。他们推出的Wafer-Scale Engine 3（WSE-3），是一颗真正「像餐盘一样大」的超级晶片，整片12吋晶圆仅制成一颗处理器，面积达46,225平方毫米，内含4兆晶体管、90万个AI运算核心，记忆体频宽高达21 PB/s。相较传统GPU仅指甲盖大小，这块「巨无霸」让数据在单一矽片内自由传递，无需跨晶片绕路，宣称AI推论速度大幅领先主流产品，直指黄仁勋的辉达王座。 公司野心勃勃。今年完成大规模募资，IPO后市值一度突破660亿美元，并与OpenAI签订高达200亿美元长期合作协议，提供巨量推论算力。矽谷投资人与媒体赞扬这是「改变游戏规则」的革命性架构，仿佛美国终于找到颠覆GPU主导市场的利器。 然而，现实很快泼下一盆冷水。Cerebras设计再天才、软件再先进，要制造这块「神级餐盘」时，美国本土却找不到合格晶圆厂。GlobalFoundries、SkyWater等厂商主要专注成熟制程，对于这种极致规模与高良率要求的尖端晶片，技术与产能均跟不上。美国政府多年高喊「晶片自主」，砸下数百亿美元补贴，却无法短期内复制台积电5奈米（甚至更先进）的无尘室实力。 结果，这些带着数百亿估值光环的美国公司，最后只能将核心图纸交给台湾台积电代工。WSE-3正是采用台积电5奈米制程生产。多年来，Cerebras与台积电的合作已是公开秘密——没有台湾先进制程与系统级封装能力，这种「整片晶圆就是一颗晶片」的想法根本无法实现。 美国研究者试图自我安慰：未来AI晶片不一定要拼极致奈米技术，只要架构够聪明，美国就能建立独立生态，甚至让桌上型电脑内建本土晶片。但现实更骨感。在「不需要看亚洲脸色」的未来到来前，全球顶尖AI训练与推论硬件，仍高度依赖台湾的无尘室与设备。没有台积电，矽谷再华丽的投影片也只是纸上谈兵。 此事再次凸显残酷真相：台湾虽面积小，却是全球AI与半导体供应链最关键的一环。每当美国或中国高喊「去风险化」「自主可控」时，真正能产出最先进晶片的，仍是台湾的工程师与产线。Cerebras案例只是最新一例。 矽谷不断诞生号称「改变人类未来」的科技奇迹，仔细一看，背后把梦想变为现实的关键角色，户籍永远在台湾。美国能画出最美蓝图，但要把蓝图变成实际硬件，离不开台湾这块「护国神山」的支撑。 在美中科技战持续升温之际，台湾的角色不是筹码，而是自由世界AI生态不可或缺的基石。保护台湾的民主与科技实力，就是保护全球创新与开放的未来。（视频AI制作）

🔥《Codex十大高价值资源合集》 GPT-5.5 的更新，给 Codex 加了把火！直接把 Codex 推上神坛，在实际编程、工作流、视觉理解和多线程自动化能力上已超越 Claude Code，已成为目前最强 AI 编程神器！ 小师妹给大家整理了最硬核的教程以及爆款实操案例，一键可抄作业😆 1️⃣ @Saccc_c 最全面 Codex 官方级教程 💡不到2小时教会你 Codex App + GPT-5.5 最强组合，从插件使用到多线程自动化工作流全覆盖，目前最值得抄的实战教程！ 2️⃣ @WEB3_furture 38分钟从零精通 Codex 中文教学 💡目前最快上手 Codex 视频！安装、语音、插件、MCP、工作流搭建一步到位，全中文讲解，一看就会！ 3️⃣ @yidabuilds Codex vs Claude Code 一个月实测对比 💡每月花600刀用AI编程的真实对比：Codex已成Claude Code完全平替，更快更省钱，并行工作流+Superpowers全分享！ 4️⃣ @XiaohuiAI666 Codex 保姆级入门教程 💡程序员小灰出品 Codex 最详细入门！概念、安装、四种运行模式、CLI/App上手全覆盖，新手必备！ 5️⃣ @meta_alchemist Codex + Image Gen 2 + Vision 做出完整游戏 💡Codex视觉能力起飞！Image Gen 2 + Vision 组合直接做出完整游戏，UI/UX设计神器！ 6️⃣ @op7418 1小时用Codex做出完整roguelike卡牌游戏 💡Codex真实震撼案例！1小时做出可玩卡牌爬塔游戏，全流程开源+安装包！ 7️⃣@Formulasearch 零剪辑做出专业产品视频工作流 💡GPT-Image-2 + Codex 做出高品质产品演示视频，先出图定视觉再写代码，1小时无剪辑软件完成！ 8️⃣ @Saccc_c Codex + HyperFrames 1小时代码做视频 💡自媒体视频剪辑自由！Codex + HyperFrames代码驱动视频制作，描述画面→AI写代码→1小时出片！ 9️⃣@DeRonin_ Codex 10x 自主工作流：写详细任务文档 → 一条命令跑到底 把 Codex 当“承包商”用！写一份完整需求文档，一条命令让它后台自主运行几小时完成任务，无需反复澄清，生产力直接起飞！ 1️⃣0️⃣ @Lonely__MH 土耳其区Apple ID低成本订阅ChatGPT Plus/Pro 💡最便宜合法订阅ChatGPT Plus全流程！银联卡直充土耳其礼品卡，合法合规超详细教程！

小米今天正式发布了MiMo-V2系列旗舰模型，包括 1.MiMo-V2-Pro：总参数超1T（激活42B），专为Agent场景优化，支持1M超长上下文，全球Artificial Analysis排行榜第8、国内第2。 2.MiMo-V2-Omni：全模态基座模型（文本+图像+视频+音频理解），音频理解能力超Gemini 3 Pro。 3.MiMo-V2-TTS：端到端语音合成模型，支持高保真、多语种、自然情感表达。 （ai语音说话） 相关链接 官方API开放平台（接入、定价、文档）： （MiMo-V2-Pro API定价：256K内输入$1/百万tokens、输出$3；1M内输入$2、输出$6。注册后可立即获取Key。） 在线体验平台（MiMo Studio，含MiMo Claw Agent演示，直接免费试用MiMo-V2-Pro的Agent能力）： （推荐从这里开始玩，网页端就能体验“养龙虾”式的复杂任务，比如自动生成网站、操控工具等。） 初步评测： Artificial Analysis排行榜：MiMo-V2-Pro全球第8（综合智能指数），国内第二 （强调性价比最高之一，尤其在< $0.15/百万tokens价位段霸榜。） OpenClaw标准评测（PinchBench & ClawEval）：MiMo-V2-Pro排名全球顶尖（第三，仅次Claude Sonnet 4.6和Opus 4.6）。在无人工干预下，能完成复杂工作流编排、长程规划、精准工具调用。 1M上下文下支撑真实高强度龙虾应用；早期匿名版“Hunter Alpha”在OpenRouter调用量超1T tokens，多日登顶日榜。 作如何和OpenClaw结合？ MiMo-V2-Pro就是专为OpenClaw这类Agent框架深度优化的！ 小米官方已宣布联合OpenClaw、OpenCode、KiloCode、Blackbox、Cline五大框架团队，提供一周限时免费接口支持（全球开发者都能白嫖）。结合方式：直接用MiMo API替换Claude/OpenAI Key（兼容OpenAI SDK格式），在OpenClaw的Scaffold（脚手架）里接入即可。 模型针对OpenClaw等框架做了深度SFT + RL强化，工具调用、多步推理、长程规划特别稳。 实际表现：在OpenClaw里能一步生成完整网页、自主处理报错/多标签切换、完成选品比价下单、制作短视频等复杂链路，像真人操作浏览器。 小米自己的扩展：他们还出了Xiaomi miclaw（手机端类OpenClaw系统级Agent），基于MiMo系列，能直接“动手操作手机”。 快速上手建议：去 Claw（内置OpenClaw式演示）； 或直接在OpenClaw项目里换API Base为