AI让很多企业审视过去必须购买的垂直软件，现在是否可以更便宜地自己开发？ 怎么从AI Slop到AI 生产力？ 星巴克在迈出第一步。 星巴克正利用 AI 辅助开发内部软件，希望逐步替代部分外购自微软和 IBM的企业工具： - 计划替代微软的库存追踪系统，以及 IBM 的设备维护管理工具；部分软件最快可能在 2027 年底上线，但仍取决于测试结果。 - 星巴克每年约花费 4 亿美元购买软件，这项计划属于其削减 20 亿美元成本的整体转型。 - AI 编程在开发过程中扮演重要角色，公司甚至把员工使用 AI 的情况纳入奖金考核。 - 星巴克还在开发自己的收银系统，未来可能替代 Oracle Simphony。 - 自研软件有望降低授权费、提升数据与业务流程的控制力，但也会带来系统稳定性、安全、长期维护和执行失败的风险。 - 公司本财年预计削减约 3,000 万美元技术预算，其中约 1,000 万美元来自软件支出，约 1,300 万美元主要来自减少外部承包商。

近期最值得关注的 AI 项目 @dappOS_com 即将迎来TGE！ 关注我的朋友都知道，这几个月我一直在体验和分享 @dappOS_com 的 xBubble 工具，因为这可能是 Web3 AI 赛道里面少数真正把AI生产力落地的项目。 以前大家使用 AI Coding，更多是在帮你写代码。 但真正做一个产品出来，中间还有很多事情： 服务器部署、域名配置、API 调用、支付系统、数据接口等等， 这些才是很多普通创业者真正卡住的地方。 而 xBubble 的思路不一样。 它更像是 Web3 版 Codex + Workbuddy。 你只需要告诉它想做什么，背后的 SOP 系统会帮你拆解需求、调用对应能力，把一个想法快速变成可以运行的产品。 在世界杯期间，我就用它做过一个预测市场盘口分析工具。 我只发了一句话需求： “帮我做一个世界杯竞猜盘口跟踪分析工具，看看聪明钱都在买什么。” 结果它直接帮我补全产品逻辑： 追踪大额资金流向、盘口变化、异常交易、市场信号， 最后出来的不只是一个H5页面，而是一个真正可以使用的小工具。 这也是我觉得 xBubble 最大的价值： 它降低的不是写代码的门槛，而是“把想法变成产品”的门槛。 目前 Web3 很多 AI 项目还停留在概念阶段，但 xBubble 已经有大量真实应用场景： 宣传片、报告、商城、虚拟人、行情分析、预测市场等 Web2 用户和 Web3 用户都可以直接使用。 更重要的是，它不是单纯靠故事驱动。 据官方披露，xBubble 自 4 月上线以来，已经帮助超过 1 万个 OPC（一人公司）启动，并产生约 680 万美元订阅收入。 这说明用户不是只为了尝鲜，而是真有人愿意为效率提升付费。 再看 $DOS 的经济模型，TGE 流通量为 20%，团队和投资者有 12 个月的锁定期，随后 48 个月的归属期，空投比例仅 3%，剩余 3% 在 3 个月内分配，基本没有什么抛压，同时代币承担协调用户、服务商、基础设施伙伴和生态贡献者的作用。 对于一个已经有真实收入的 AI 产品来说，未来价值捕获逻辑会比单纯炒概念的项目更清晰。 我一直觉得，AI+Web3 最重要的不是再造一个聊天机器人。 真正有价值的是：让一个普通人，也拥有过去一个团队才能完成的生产能力。 如果未来 OPC 经济真的爆发，那么像 xBubble 这种降低创业门槛的基础设施，可能会成为其中非常重要的一环。 随着行情回暖，一些山寨也有启动的迹象， $DOS 的tge可能带来一波新的行情。早期贡献者和拿到空投的用户要麻了。保持关注！

对那些"觉得自己公司在搞 AI"的高管，这些问题能瞬间识别真假转型： - 我们怎么区分"AI 活动"和"AI 生产力"？ - 我们的竞争优势会被 AI 放大还是侵蚀？ - 我们有 AI 战略，还是一堆没章法的实验？ - 如果一个任务从 100 美元降到 1 美元，哪些事突然变得值得做？ - "把人调到更高价值任务上"——这话有几分真的？ - 如果竞争对手从第一天就 AI 原生，他们会做什么？我们为什么没做？ 真正的 AI 转型不是上工具，是 关键决策同时被重新做一遍。

⚠️企业普遍遭遇「影子AI（Shadow AI）」管理难题：员工自发使用各类外部 AI 工具，调用链路、数据流向、成本支出全盘失控，暗藏数据泄露、合规超标、预算浪费多重风险。 封堵不如规范， 一站式企业 AI 治理平台给出最优解法： ▪️统一 API 接入 200+ 全球主流模型，全域 AI 使用行为可视可追溯 ▪️组织架构分级权限管控、预算围栏、费用全维度归因 ▪️默认零数据留存，配套 ZDR 与 DPA 企业合规协议筑牢安全底线 ▪️智能路由自动择优调度，自动故障兜底保障业务稳定运行 不用一刀切禁止员工使用 AI，在合规可控的框架内释放全员 AI 生产力，搭建企业标准化 AI 管理底座。 👉了解详情：

卧槽！搞AI算命的兄弟们，赶紧冲！！！ 有人把倪海夏《天纪》整套体系直接干进了代码里！ 51.8万条真实命盘样本 + 四化飞星完整规则 + 1100多行格局判定逻辑，连《骨髓赋》原文都塞进去了！ 这他妈就是你要找的那块最后拼图啊！！！ 想自己搭排盘网站？ 直接拿去白嫖部署！ 想训练命理大模型？ 现成顶级语料，拿来就训！ TypeScript + Next.js 14，代码干净到起飞，质量直接拉满！ 别再手动排盘了兄弟们，白嫖党福音已上线！ 这波直接把传统命理卷成AI生产力，下一位命理赛道独角兽可能就是你了！ 快去冲开源项目，晚了又得说“早知道”了！ 发给正在搞AI+玄学的朋友，你怎么看呢？

💥 从 21.1M 到 1.1T：52,133 倍的算力跨越 单日 Token 吞吐量呈现抛物线增长：从 4 月 9 日上线首日的 21.1M，到 8 月 31 日突破 1.1 万亿 Tokens。在不到 5 个月的时间内，单日消耗量实现了 52,133 倍的增长！ ⚡️ 指数级吞吐增速：8 月开启陡峭上升曲线，面对海量高并发与重度 Agent 工作流的涌入，底座基础设施展现出极佳的稳定性。 ⚡️ 万亿级架构验证：在极短时间内完成从百万级到万亿级的质变，这是全球开发者用真实代码与高频 API 调用给出的客观选择。 这不仅是一条陡峭的增长曲线，更是全球 AI 生产力向 基础设施大规模迁移的信号。做全球首选的普惠算力与 Agent 金融底座， 正在重新定义 AI 时代的爆发速度！ 👉 即刻接入万亿级算力矩阵：

@BAI_AGI 很高兴携手 @BAI_AGI，共同为开发者提供更高效、更具实战价值的 AI 生产力工具！ 目前 Hy3 体验通道已在 全面开启，零门槛，支持 Web Chat 与 API 接入，欢迎前往探索快慢思考架构带来的全新智能体验！

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我有点无奈。 AI 都三年了，国内很多人还是没整明白 AI 的底层逻辑，还在讨论靠 App 订阅费、会员费、Token 套餐那点三瓜俩枣，把 AI 基建的天坑填上。 这不是做生意，这是做梦。 如果 2030 年美国真的要砸 1 万亿美元级别去建 AI Infra，那这个窟窿绝不可能靠人类用户自己掏钱补上。一个月 68、198、500 的会员费，撑死只是验证需求，不可能承担文明级别的资本开支。 真正能填这个洞的，只有 AI 自己。 未来 AI Infra 的融资方式，大概率不会是传统互联网那套“先烧钱、再订阅、再广告变现”，而会更像一种新的主权基础设施：各国央行、财政、政策性金融，会定向给 AI Infra 发债，把算力、电力、网络、数据中心当成下一代公共基础设施来建。 然后 AI 生产出来的东西，未必靠每个普通人逐单付费，而是通过更高的社会生产率、更低的服务成本、更强的国家竞争力来回收。 也就是说，AI 真正的商业闭环不是： 用户付费 → 模型厂商赚钱 → 回收基建成本。 而是： 国家信用融资 → 建 AI Infra → AI 提高全社会产出 → 用新增生产力反向偿还债务。 到最后，很多 AI 服务甚至会像基础教育、公共医疗、道路、电网一样，被半免费、低价，甚至免费发放给民众使用。 因为 AI 如果真是通用生产力工具，它就不该只靠订阅制回本。它的最终买单者不是某个 App 用户，而是整个社会的资产负债表。