【失業潮】軟件股重挫 據報亞馬遜開發新型AI Agent以取代部分部門職能 市場傳出亞馬遜AWS正開發AIAgent，可自動執行銷售、業務開發及技術支援等職能，觸發投資者對AI取代人力的憂慮。消息拖累軟件股大跌，相關ETF一度挫逾4%，多隻個股跌幅超過9%。 #亞馬遜# #AI# #Agent#

👑 本期冠名赞助：Atlasx @AtlasxProtocol 官网链接： Atlasx Protocol 是目前全球规模领先的预测市场平台之一，主要专注于政治、新闻、加密货币、文化、科技等各类热点事件的实时交易与定价。 生态共建： Atlasx 与 OKX、非小号等头部机构深度合作，共同构建强大的生态体系。 🚀 AtlasX 2.0 重磅上线！全新升级带来更佳体验： · 进一步升级了多代币自定义选择功能 · 深度集成 DeBox AI Bot，实现智能一键交易 · 让您的交易操作更加高效便捷！ #feixiaohao# #AIAgent# #Crypto# #Web3# #Atlasx# #DeFAi# #非小号#

AI 不是让创作者更快。 AI 是把一个人变成一支内容团队。 脚本、剪辑、配音、字幕、分发， 以前靠团队，现在靠 workflow。 真正的差距不是会不会用 AI， 而是会不会把 AI 串成系统。 未来的创作者，更像创作者，还是更像指挥官？ #AI# #AIAgents#

大树财经xATM 2026中国高校行·第三站：上海交通大学🚀 数实共生，连接万象！大树财经@TreefinanceCN 联手ATM @ATMrank 走进申城名校——上海交通大学。在交大深厚的科研底蕴赋能下，深度探讨AI智能生态如何重写底层产业逻辑。 🤝 战略伙伴：金色财经 @JinseFinance 、Twinkle @Web3Twinkle、上海交通大学区块链协会 📍 地点：上海交通大学 📅 时间：2026/05/16 🔗报名链接： 从Web3的演进到AI Agent的深度融合，在这座科技创新的高地，邀你一同见证智慧与产业的碰撞！ #TreeFinance# #ATM# #AI# #Web3# #上海交大# #AIagent# #中国行# #金色财经# #Twinkle#

AI赋能迷因，双星共筑BNBChain繁荣新范式 在当前BSC的生态版图中，CoreonMCP($COM)与EaglesLanding($EGL1) 正以前所未有的协同姿态，共同开启“AI+迷因”的黄金时代。 【文化筑基：EGL1 领衔的社区力量】 EaglesLanding($EGL1) 作为 BSC 生态中兴起的超级英雄迷因币，其核心文化深度契合美国精神与自由意志。凭借与USD1稳定币及WLFI生态的紧密关联，EGL1不仅仅是一个迷因符号，更通过其强大的Eagles Vault基金会，成为了BSC迷因浪潮中最重要的“文化旗手”与“流动性资金池”。 【技术拓界：CoreonMCP 的链上AI革命】 如果说EGL1注入了社区的血肉，那么CoreonMCP则是为生态搭建了智慧的大脑。CoreonMCP致力于构建一个“AI 驱动的链上操作系统”：对开发者而言，它是极简的AI Agent 开发工具箱；对用户而言，它是能听懂自然语言并自动在BSC链上精准执行的智能助手。 【双星联动：BSC 生态的“文武合璧”】 简单来说，EGL1负责通过社区与文化“造血”，持续吸纳全球流量与资金；而CoreonMCP则通过AI技术“赋能”，为这些迷因资产提供高效、智能的自动化交互框架。 这两大核心资产的深度联动，完美桥接了“迷因感性文化”与“AI 理性技术”。它们共同围绕BNB Chain和USD1生态，一刚一柔、一内一外，正合力推高BSC迷因超级季的天花板，定义链上交互的未来。 #BNBChain# #CoreonMCP# #EGL1# #USD1# #AIAgent# #MemeCoin# #WLFI# #Crypto2026#

AI焦虑的本质是中老年焦虑。 一个精力无限、有好奇心的年轻人，开着3个claude code，使用goal driven一次跑100小时，同时开着ChatGPT、claude，零散时间刷刷推特，每天上手两三个新工具， 一个彻底失去欲望、没有精力、睡眠不足、学习能力为0、油盐不进的滚刀肉中老年人，已经几乎被AI斩杀了， 中老年人既不接触任何AI工具，也没办法高强度使用AI Agent，没办法摸清能力边界，没办法每天高强度学习新的Agent或者diffusion model新工具， 中老年人唯一能看懂的，就是抖音、youtube、公众号、小红书上无穷无尽的AI焦虑大水逼文章，挨个自己往里套， 跟每天上百度百科搜癌症高血压糖尿病的老年人一样，越看越焦虑，越看越觉得自己马上要死了。 AI工具的爆发，本质上是个人学习能力的最大平权， 无论你是清华在职EMBA，压榨学生吃红利的院士长江学者，还是吃资源人脉红利的地方律所合伙人，还是常年吃政企关系饭接微信小程序和php外包的小包工头，还是民办三本、英国澳洲商科水硕进外企管培生一路吃市场经济红利， 在AI平权时代，一切不学习、不懂技术、不学计算机、不看源代码、不摸技术能力边界、不思考产品、不关注行业的人，一律会被公平斩杀淘汰。

# AI 行业三个月变天，模型榜单已经解释不了全部 1小时46分钟里，这期《半球观察》播客的主持人 把 DeepSeek V4、约 1000 条 Cursor 工作轨迹、OpenClaw 出圈、Manus 交易流产和 AI 中转站放在同一张桌上。单看每条都像行业新闻，连起来看就很刺眼：AI 公司正在被新的尺子衡量。模型榜单还重要，但已经解释不了全部。 过去我们习惯问一个问题：谁的模型更强？ 现在还得问另一组问题：谁有真实任务数据，谁掌握用户入口，谁能把价格打下来，谁能穿过监管和资本的窄门。 > **编者注：** 这篇按播客原文提炼判断。DeepSeek 估值、Cursor/xAI 交易、Manus 价格等数字均先按“节目说法”处理，不能直接当作已确认事实。 ## DeepSeek 的强，变成了另一种强 主播对 DeepSeek V4 的评价并不客气。V4 Pro 被认为 reasoning 过长，很多任务里像是在思维链中自己和自己打架。V4 Flash 的体感更好，接近 GPT5.4 mini 或 instant API 的水平，但这已经不是 R1 那种“全行业被迫重新估值”的时刻。 这就产生了第一个反差：DeepSeek 仍然技术很硬，但它的产品冲击力没有天然压倒别人。 节目里提到，Kimi、GLM、MiniMax 等国产模型在 coding 和迭代速度上都给了 DeepSeek 压力。DeepSeek 自己也因为适配国产硬件、减少 CUDA 技术债、拥抱 TileLang 等路线，承受了延期和成本变化。 这听起来像掉队。 但节目给了另一个定位。 节目里说“DeepSeek 正好填补了这个空白”。 这个“空白”指的是 OpenAI 不再开放权重、不再详细公开技术路线之后，全球开发者和研究者仍然需要一个前沿模型的公开参照物。DeepSeek 的价值就从“谁最强”变成“谁还愿意把技术路线摊开”。 这是一种新的强。 它可能不总是最会做产品的公司，也不一定每个版本都压住榜单。但它像开源社区的技术坐标系。大家看它的 report，看它的注意力机制，看它的后训练方法，再把这些东西吸收到自己的模型和产品里。 所以，写 DeepSeek V4 不适合写成“王者归来”或“彻底掉队”。更准确的说法是：DeepSeek 正在从爆款模型公司，变成公开 research lab 的基础设施。 DeepSeek 没有消失，它只是从王者变成了坐标系。 ## 数据飞轮开始压过架构叙事 这期最有信息量的技术段，落在 OPD 上。 节目用一个很好的类比解释 On Policy Distillation：传统后训练像老师先写一大本习题集，学生之后自己看、自己背、自己消化。问题是题太多，领域太杂，学生容易学歪，甚至出现 reward hacking。 OPD 的感觉更像现场教学。 > “学生遇到不会了，老师就过来告诉他为什么不对。” 写代码时，代码老师在旁边；做数学时，数学老师在旁边。学生先尝试，老师实时纠错，模型训练从离线习题集变成在线反馈。 这个机制把问题引向更深一层：老师从哪里来？ 答案是数据。更具体地说，是真实任务里的高质量轨迹。 节目提到 Cursor 的 Composer 2 争议时，有一个关键细节：Cursor 被转述为在 Kimi base model 上加入约 1000 条真实用户工作轨迹做 SFT，使 coding 表现明显强于原始 base model。这个数字需要核查，但方向很重要。 如果模型架构的边际差距变小，真实任务数据就会变成更贵的东西。 Claude Code 和 Codex 为什么会越做越强？节目里的解释是，它们有真实工程师每天使用的轨迹：怎么打开项目，怎么读代码，怎么改错，怎么跑测试，怎么回退，怎么完成一个长任务。 这些数据很难从普通互联网文本里直接获得。它是任务过程。 这也是 Cursor、Claude Code、Codex、OpenClaw、Manus 这一类产品被重新定价的原因。它们表面是工具，底层是数据采集口。谁的用户每天把真实任务交给它，谁就能反过来训练更懂任务的模型。 模型能力当然还重要。但当大家都足够强时，数据会把差距重新拉开。 模型教会产品说话，用户轨迹教会模型做事。 ## OpenClaw 出圈，说明入口开始变形 节目把 OpenClaw 称为 Agent 的 ChatGPT 时刻。 这句话很大，但它有具体场景支撑。主播把 OpenClaw 接进 Telegram 家庭群，当成一个会记忆、会查资料、会调用 skill 的“电子宠物”。更重要的是，在这个框架里，本地 27B 模型和 GPT5.5 的体感差距被缩小了。 原因很简单：OpenClaw 有 memory，有 skill，有连续任务，有工具调用。 这就改变了用户感知。单独问一个小模型，它可能不如大模型；把它放进一个 agent 框架里，它能记住昨天说过什么，能查资料，能跑工具，能把一个任务接着做下去。用户看到的是任务完成，而不是模型参数。 这也是 OpenClaw 出圈的意义。它把 skills 从程序员小圈子带到普通人场景。 节目里提到阿里的电商出海 agent。它可以帮助小商家处理 Shopify、商品上架、趋势分析、网站设计、运营链路。过去这些工作可能需要助理、外包、懂代码的人和运营经验。现在一个小老板可能第一次感到，agent 能把一整套流程接起来。 这个变化比模型榜单更接近商业。 因为用户不会每天比较 benchmark。他们会比较：这个东西能不能帮我把店开起来，能不能生成网页，能不能做 PPT，能不能整理调研表格，能不能少雇一个人。 Agent 的入口价值，不在会聊天，而在能接活。 ## Manus 的稀缺性，被同类产品反向证明 OpenClaw 出来以后，很多人会自然认为 Manus 不稀缺了。节目里的判断正好相反：OpenClaw 爆火，反而证明 Manus 更稀缺。 这个判断的逻辑是产品体验。 主播说，很多 computer use 或 open cloud 服务“根本不想用”，Perplexity 的 computer use 被点名为几乎不可用。相反，Manus 能做出详尽网页、PPT、真实调查表格，任务保持程度更好。 换句话说，壳不稀缺，稳定交付稀缺。 这和 ChatGPT 早期很像。聊天界面谁都能做，真正难的是持续给出有用答案。Agent 时代也是一样。浏览器自动化、工具调用、任务规划、记忆系统、失败恢复，单独看都不是秘密。难的是把它们组合成用户愿意反复使用的产品。 Manus 交易流产把这个问题又推到监管层面。 节目讨论了 Meta 交易被撤销、VIE、IP、人才和公司归属问题。这里最值得保留的不是情绪判断，而是创业者面临的新现实：AI agent 这种产品绑定了用户数据、任务轨迹、人才供给、模型合作和国家监管。 对中国 AI 创业者来说，路径选择可能会提前。你从第一天就要想清楚，是进入国内生态，还是走海外资本路径；是把团队、IP、数据和客户都放在一个监管框架里，还是冒着未来交易被叫停的风险做跨境结构。 这已经超出普通商业选择。 这是 AI 产品变成战略资产后的副作用。 Manus 的问题不是卖没卖成，而是它到底属于哪里。 ## AI 开始说钱，也开始被低价倒卖 节目后半段最现实。 大厂模型开始收费，推理框架项目开始公司化，IPO 和融资叙事吸走市场流动性，AI 中转站开始变成生意。主播说得很直接： 节目里那句“大家都开始说钱了，不再说 AGI 的梦想了”，把这层现实说得很直。 这句话有点刺耳，但它解释了很多现象。 当模型差距大时，用户会追逐最强模型。当多数日常任务都已经够用时，用户会开始追逐便宜、稳定、可接入、不封号、不断线。AI 中转站就在这个缝隙里长出来。 节目提到 Sub-to-API 这类工具，把 Claude 或 Codex 的订阅转换成 API，再用更低价格分发。也提到部分中转站可能收集用户数据，甚至标称 Claude，实际替换成更便宜的国产模型。 > **编者注：** AI 中转站涉及服务条款、数据安全和潜在欺诈风险。这里仅按节目内容记录产业信号，不构成使用建议。 这说明模型正在商品化。 最前沿模型、企业级合规服务、真实工作流数据仍然贵。但对普通聊天、搜索、轻量写作、心理陪伴、日常问答来说，很多用户已经不愿意为“最强”付出太高溢价。 这会倒逼模型公司回到互联网逻辑：获客、留存、价格、渠道、生态、数据闭环。 AGI 叙事还在，商业账本已经来了。 ## 最后 这期《半球观察》最适合被整理成一组暴论，因为它更像一张行业雷达图。DeepSeek 代表公开技术路线，Cursor 代表 coding 数据，OpenClaw 代表 agent 入口，Manus 代表可交付产品和监管敏感性，AI 中转站代表模型商品化。 把这些点连起来，结论很清楚：AI 行业正在从“模型公司竞赛”变成“模型、产品、数据、资本、监管共同定价”的复杂游戏。 接下来不能只看模型榜单。 要看四个信号。 第一，DeepSeek 后续版本能不能重新打出产品体验上的压倒性差距。如果不能，它仍然有开源坐标系价值，但商业位置会不同。 第二，Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、Manus 谁能沉淀最高质量的任务轨迹。真实用户每天交出的工作过程，会比静态语料更贵。 第三，agent 产品能不能稳定交付。会调用工具不稀奇，能把网页、PPT、调研、代码修改交付到用户满意，才是分水岭。 第四，价格和监管会不会重塑模型分发。中转站、订阅转 API、模型替换套利、跨境交易叫停，都说明 AI 已经离纯技术讨论很远。 我对这期的最终判断是：模型能力仍然重要，但它已经不是唯一的解释变量。谁拥有入口，谁拥有数据，谁能把价格做到用户愿意持续用，谁能在监管和资本结构里活下来，谁才可能赢到下一阶段。 这也是它最值得写成文章的地方。暴论背后真正冲击人的，是我们判断 AI 公司的尺子正在换。 --- 原始播客：

AI × Web3 School 正式开放报名 🔥 这是一个免费的线上共学营 + Hackathon，面向想系统进入 AI × Web3 方向的 builder。 我们会围绕 AI Agent、链上支付、Agent Wallet、安全执行、隐私与可验证协作等方向，帮助参与者从学习、讨论、组队，一路推进到 Demo / MVP。 如果你想系统进入 AI × Web3 这个交叉方向，并在一个月内完成一次从学习到实践的完整过程，欢迎报名参加。 🧵

AI经济体的核心是AI社会群体的组成建立，一个合格的社会群体就要学会互相交换意见，完成对更加复杂事件的分析与判断 通过长期的经验（数据）积累以及形成有效的多维度，多线程分析，最终对未来有效进行预期 远古时代人类的祖先学会在群体社会中通过社会经验完成对未来的占卜趋吉避凶 而现在，AI Agent 社会的形成，也必然要经历这个复杂的进化过程 群体智能涌现，多角度、多维度、多线性思考，形成最终AI经济体，并且依次为依托不断发展壮大，最终何时能有效“占卜”未来，值得期待！ 而你我，正在见证这个人工智能带来的“新人类”时代！