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流量劫匪:AI 正在切断互联网的生命线

By: 杜晨
7 July 2025 at 16:55

写在前面:这不是一篇新闻,而是一些基于事件和数据所引发的想法,欢迎讨论。

5 月初,Google 在开发者大会 I/O上讲了很多东西,我们只说三个:AI Overviews、AI Mode,以及 Gemini。

你会发现,这三个产品/功能是并存的。并且,它们分别代表了 Google 作为 web 时代的搜索巨头,在 AI 时代转型的过程中,尝试的三种不同路线:

  • AI Overviews:传统 web 产品,向后兼容
  • AI Mode:web 搜索向 AI 过渡的中间态
  • Gemini:纯粹的 AI 产品

大公司还是大公司,一个 AI 搜索做了三种不同形态,且并驾齐驱。大厂「养蛊」还得看 Google。熟悉 Google 的朋友应该能够预想到,未来几年内会发生的事情:Gemini 将取代前两者,甚至取代 Google 搜索。

就算不取代,以 Gemini/ChatGPT/DeepSeek 为代表的生成式 AI 产品,也已经在杀死传统搜索了。

全球共有约 56 亿网民,Google 搜索市占率 90%+,约合用户量 50 亿左右;而 Google 自己透露目前全球有 15 亿人使用 AI Overviews——倒不一定这 15 亿人从此都不会访问搜索结果链接了,但至少他们当中会有相当大的比例不再点击链接。

人们直接使用 AI 产品的整理归纳能力来完成任务,需求完全在 AI 产品内部解决,不需要再访问第三方网站。

Cloudflare 公司 CEO 马修·普林斯最近接受美国政府质询时指出:在今天,75% 的搜索查询无需离开 Google 即可得到回答。

我们正在目睹 AI 爆发的副作用:AI 瓦解了传统互联网的核心商业模式,扼杀互联网通过搜索引擎获得的流量。

Google 它不断推进 Gemini、AI Mode 和 AI Overviews,一边将生成式 AI 产品提升至顶级入口,一边用(非主观的)流量补贴/惩罚策略来绑架内容平台:在 I/O 之后接受采访时,CEO 桑达尔·皮柴透露,如果内容平台同意让 AI Overviews 的爬虫抓取,将会得到更高的流量。

彭博社做了一些采访,发现很多网站的流量因为 AI 受到严重冲击,不得不调整内容发行策略,更有甚者只能关门大吉。

分析机构 SimilarWeb 数据显示,AI 产品严重降低了基于网页分发内容的平台所获得的流量,首当其冲的有时尚、旅游、手工、家居、美食、生活方式等领域。

一些内容平台已经感受到流量的大幅下滑,做出了不同的应对。

  • 实力雄厚的新闻机构已经提前布局,包括新闻集团、美联社、施普林格等在内的新闻巨头,已经和 OpenAI 达成授权合作;
  • 一些新闻机构则发起抵制,纽约时报集团起诉了 OpenAI 以及背后的微软,指责其非法使用时报内容开发产品并与自己竞争。

这些合作与诉讼的具体细节尚不为外人所道,但新闻巨头的动机很直截了当:内容提供商的流量正在越来越多被 AI 蚕食。没有流量就没有广告/会员收入,内容提供商也无力抵抗,所以 AI 产品公司必须给内容源头分成。

市场营销公司 Seer Interactive 做了一些关于 AI 汇总功能对网站点击率冲击的研究,发现 AI Overviews 对搜索结果页点击率的降低效果达到 70%,对网站主投放的付费广告的点击率则直接砍半。

硅谷知名投资机构 a16z 也做了一组报告,援引 SimilarWeb 数据,发现 LLM 产品对 YouTube、Quora、Reddit、媒体、电商、金融等网站的流量引导比例普遍低于 5%。

显然,AI 产品/AI 总结功能对传统互联网核心商业模式的打击是巨大的。

图像

究其根本:

  • 内容平台提供内容,搜索引擎获得数据;
  • 搜索引擎提供流量,内容平台获得收入;
  • 内容平台投放广告,搜索引擎获得收入

——这一互联网时代价值交换的体系,已经被 AI 彻底打破。

情况只会更加严重:市调机构 Gartner 认为,到 2026 年搜索引擎的流量将会暴跌 25%。

SimilarWeb 数据显示 2025 年 3-4 月各大主流网站和搜索引擎流量暴跌,只有ChatGPT.com 逆势增长。

SimilarWeb 数据显示 2025 年 3-4 月各大主流网站和搜索引擎流量暴跌,只有ChatGPT.com 逆势增长。

最近很火的 AI 浏览器项目 Dia,其创始人 Josh Miller 前不久专门写过一篇文章,讲公司为什么从传统浏览器转型 AI 浏览器,顺便也讲述了他对互联网的几个观察。

其中之一:生成式 AI 将取代网页,成为新的交互界面。

传统浏览器的任务是加载网页。但现在,网页(包括 app、文章、文件等各种形式)正在越来越多变成 AI 聊天界面的「工具调用」(tool calls)。 AI 聊天产品已经很像浏览器了:它们能搜索、阅读、生成、做出反应。它们和 API、LLM、数据库交互。人们每天使用这些 AI 产品好几个小时。如果你还看不到这一点,给还在上学的亲戚打个电话就知道了。自然语言界面抽离了旧有的计算模式的乏味,将会成为新的标准。

Miller 的观察早已灵验:国内外有很多传统互联网企业,包括本地生活、导航、在线旅游、效率办公等领域,都已经主动拥抱变化,开发了 MCP 能力,让用户在使用 agent 的时候仍然可以调用它们的服务。企业可以在 AI 产品调用其 MCP/API 时收费,从而维持收入。

但内容是完全不同的商业模式。互联网上绝大多数的内容都是公开免费的,但很多人往往忽视了一点:这些内容之所以免费,是因为得到了广告或付费墙收入的补贴,这些收入只有直接链接访问才能够产生。

而 AI 产品抓取这些内容并生成用户需要的答案,整个过程就此为止。在今天,这些 AI 巨头和创业公司们往往一门心思发展自己,却没有为内容的来源网站主或创作者提供分成的计划——即便少数 AI 产品在交付物里提供了资料链接,大部分用户也不会点击访问。

在可预见的未来,互联网内容的生成将进入一种「不可持续」的状态。现在大批 AI 公司已经在用大模型生成的内容进行再次训练了。长此以往,互联网公域将充斥着大量由 AI 生成的低质量、虚假、与现实不符甚至毫无关联的内容。

我在之前的一篇评论文章里就提到过这种情况将会出现。APPSO 之前关于 AI 生成音乐的报道,也从另一个侧面展示了 AI 生成内容充斥网络后的吊诡情境。

种种迹象似乎预示,AI 产品工具的大流行如果不加控制,如果 AI 新时代的利益分配机制不尽快出现——传统互联网将会被杀死,届时没有人会成为赢家,即便是 AI 公司。

所以,AI 公司构建新利益分配机制的进展怎么样?

目前来看,这方面的工作还很「初级」。前文提到的 OpenAI 和内容提供商签订协议(具体金额和计费机制细节未知),除此之外并没有太多新进展。

a16z 上个月发表了一篇文章,试图描绘一个新的图景:从 SEO(搜索引擎优化)转移到 GEO(生成引擎优化)。

顺应这个趋势出现了一些新的创业公司,例如 Profound、Daydream 等。它们帮助客户和网站主分析特定关键词(例如品牌)在 AI 生成回复当中的表现——简而言之,就是「策略性」地帮助客户提高在 AI 生成总结答案中的曝光度。

但截至目前,业界在这方面的尝试仍然尚浅。核心痛点仍然存在:即便内容创作者面向 LLM 的逻辑优化自己的内容,在 AI 产品里获得了曝光,点击率仍然是个大问题。没有流量,所谓的「生成引擎优化」恐怕只是个美好的梦。

最后,这跟普通人有关系吗?乍一看似乎没有,毕竟大部分人都认为世界的变化从来不为普通人的意志驱动。

但实际上,这个情况和每个人都有千丝万缕的关联。

传统互联网从来不是完美的,但它仍然是迄今为止一切人类创造的精华宝库。互联网的黄金年代造就了如今最优秀的商业公司,推动着技术的进步;它也凝聚了无数人无偿/低偿向世界分享的知识:以博客、维基百科、YouTube、贴吧们为介质。每一个人都从这些公司的产品,以及这些互联网平台承载的信息中获益。

一切都是生意,互联网信息其实是一个市场。如果内容创作者无法获得价值,他们就不会创作原创内容。经济激励的缺位,势必导致在线内容平台的萎靡,导致互联网信息市场里公开免费有价值的内容出现短缺。这将会限制人们获取真实信息、新闻、观点的能力,威胁每一个人的知情权。

如果 AI 巨头杀死了传统互联网,成为了新的技术霸权,决定人们能否获得、获得怎样的信息,进而构建新的认知霸权——我们准备好迎接那样的世界,承担相应的后果了吗?

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地球在变暖,这群人却用冰做硬盘

By: 杜晨
7 July 2025 at 16:50

 

信息的存储,人类科技追求的圣杯之一(除了 AGI 之外)。

从石板刻字到结绳记事,从打孔卡片到磁带硬盘,人类已经尝试过一切的存储介质,有成功,也有失败。

但现在,北京理工大学的学者又为这场竞赛增添了一个新选手——一个隐藏在我们眼皮底下数千年的存储介质。

冰。可以装进冰箱、放进饮料里的冰。就这么简单。

当然不是说在冰上刻字……而是一种更加精妙的方法:通过操控结冰时困住的微小气泡,来编码信息。

这技术听起来有点冷 (pun intended),但仔细一想:离线,冰凉,难以被入侵——这不正是字面意义上的「冷存储」吗?

大自然的硬盘,冰冷且古老

地球在变暖,有人居然想用冰当硬盘,脑洞真够大的。其实背后的原理却出人意料的优雅,早已被亿万年的轮回证明有效:

地球表面大约 10% 的面积被冰覆盖。大气循环进入水体,而水结冰时又困住了大气,以「受陷气泡」形式存在。世界各地的古老冰芯,就这样封存远古大气的秘密,成为天然的时间胶囊。它们是科学家的宝库,还原亿万年前的地球模样,为有关环境和进化的未解谜题提供新知。

换言之,如果地球是一台计算机,那么冰就是它的「硬盘」。无法逃逸的气泡,就是数不尽的数据点。

知道了这些东西,下次再去酒吧的时候,你可能会有不一样的感受:调酒师追求完美的透明冰块,竟然在和大自然的法则对抗……

如何更精确控制冰里的受陷气泡,同样困扰着北理工大学教授、热力学专家宋孟杰。他告诉我,2018 年在东京大学担任特别研究员时,在微米级的受陷气泡上做了不少研究,摸索出了气泡的大致控制思路。

这些发现如种子般植根在他的脑海里,萌发出新的灵感:

既然大自然可以用冰做「硬盘」,我们为什么不能?

控制气泡的原理,说来很简单:水结冰会挤出溶解的气体,形成受陷气泡。降温过急,气泡呈椭圆状;慢一点,出现针状气泡;再慢一点,甚至完全没有气泡——资深调酒师早已掌握的技巧。

这些气泡的形貌,对应上 1 与 0、点或横、开和关,不就成了一段数据吗?

但光有这个发现还不够,如果只是 1 和 0 的简单映射,一块冰可能存不下一句完整的话。团队需要提高编码信息的效率和存储密度,才能让这个发现更具现实意义。

北理工团队搭建了一个装置,你可以想象一台专为冰块设计的「2D 打印机」:在透明塑料片之间夹一层水,下面有个冷板,精确控温,再通过精确的信号处理,为冷板设计出一条完美的温度曲线。

通过控制温度和时间这两个变量,团队能够稳定、高效地生成有序的气泡。这就是编码,但更像是在冰中创作一幅画。

解码过程同样简洁优雅,透着程序员能懂的美感:给冰拍张照,转换成灰阶图像,计算机视觉算法接手剩下的工作。软件读取气泡的粒径、形貌、数量、分布等信息,翻译成二进制或摩斯电码。

想象在《007》电影中,喝惯了干马天尼的邦德,拿到一杯带着巨大方形冰块的鸡尾酒。调酒师的眼神让他明白这里面的门道有多深,邦德用智能眼镜快速读取了冰块里的气泡,机密信息交接完成。

当然,从实验室到好莱坞大片,中间还有不少路要走。

回到现实中来,宋教授坦言,冰存储的密度虽不及传统硬盘,但也远超团队最初的预期:一块 10 x 10 厘米的冰片,「大约可以存储 3、4 页纸的信息。」

虽然追不上电脑里 SSD,但至少对于一个字面意义上的「冷存储」方案来说,已经相当不错了。存储密度的进步不靠研究团队,而要靠业界。这项研究更偏重基础科学,而非展示应用可能性。

当问到这项技术的复现难度时,宋教授表示,用市售的常规硬件,加上一定的动手和计算机能力就能还原个八九不离十,「一万块钱左右」即可复现。

当然,这只是一个粗略、乐观的估计,并不是说任何人花一万块都能在家开始生产硬盘——而是说这篇论文背后的技术,复现难度其实并不高,普及化门槛低。

 

冷技术,热未来

冰绝对不是在所有场景下都好用的存储介质,不能完全取代存储密度和耐久性上优势巨大的固态硬盘。但这并不意味着探索冰作为一种存储介质是痴心妄想。事实上,基于电力的传统存储技术所遇到的挑战,正好可以被冰解决。

以极地为例,传统电子设备不仅面临低温挑战,更受到电力匮乏的限制,海量信息依靠卫星上传也昂贵且不稳定。而在白茫茫的世界里,一块看似普通的冰,可能就承载着整个科考队的重要发现。

抑或在战争阴霾下,电磁脉冲可以轻易切断电子设备生命线。而冰存储几乎不消耗任何能源,一块普通的冰块,或能承担一台服务器的重任,无法被热成像识别和电磁辐射追踪到,隐蔽又安全。

换个角度,冰存储更是一种字面意义上的「冷存储」方案。将需要留存备份,没有频繁读取需求的数据编码到冰里,可以零成本保存。

尤其是在电力、硬件失效,甚至是世界末日场景下,冰存储大有用武之地。试想一下,当极端气候引发滔天海啸,或者人类愚蠢地发起最后的世界大战并将自己推向灭亡……冰存储可以作为最后的「信息方舟」,留待地球生存环境恢复,社会再度萌芽之时。

今天的人类,从冰中提取 DNA 并成功克隆出北极狼。而当人类自己的存亡之际到来,何不求助于冰,来保存千年的知识与文化传承——自己曾经存在的证明?

当然,在主流视角下,这些事情都太远、太早、太不重要。所以不妨再换个角度:以互联网和 AI 为代表的第三、四次技术革命,也为地球带来了过量的电子垃圾。而用冰来存储数据正好是一种与之相对的环保哲学的体现:

科幻电影中近未来的电子垃圾山并不遥远,而在信息读取完毕,冰块不再被需要的时候,它可以完美「降解」为水,或者直接被投入其它用途,比如保鲜、物流、食用,甚至用于建筑。

说到建筑——其实信息存储并不是宋孟杰团队唯一的灵感。在东京时他就意识到,精确控制气泡的用途,不仅限于冰,还包括更多固体或多相形态的材质。

几天前,我们在北理工的办公室里畅谈这项技术用于材料工程科学方面的前景。

比如,无论因为气候变化不可逆,还是依靠宇航技术的爆发,有一天人类终将成为马斯克口中的「多行星物种」。但当人类去到月球、火星生活,会发现缺乏大兴土木的材料。而世界上有许多团队,都在探索将月尘通过高温高压等方式凝聚为固态材料,用于建筑的可能性。

存储的原理,在这里同样可用:通过温度、压力等物理量的控制,可以在各种固态材料内精准生成气泡(或异物包裹体)。而这些气泡的粒径、形貌、数量、分布,也会改变固体材料的物理特性。

假设修建一座建筑物,需要不同形状的砖块。在地球上,我们通过模具铸造、切割或材料打印的方式来实现,这种生产方式难以复用到地外星球。而通过气泡控制固体材料来打印「砖块」,用手一掰,或者锤子一敲,就能裂成需要的形状——这将极大提高人类在外太空的建筑效率和生存质量。

(这些可能性在论文里有所提及,但碍于学术领域期刊收稿的一些客观规则,这篇论文将重点放在了信息存储上。)

在技术革命的宏大叙事中,人们总是在寻找新的突破点——更快、更小、更强、更智能,等等。但有时候真正的创新需要「退一步」,重新审视和利用那些被我们认为理所应当的东西。

研究完这篇论文之后,我产生了一个暴论:最强大的技术往往不是最复杂和全面的,而应该是简约、优雅,在特定场景下完美的。它不需要稀土元素,不产生电子垃圾,几乎不消耗电能,而是只需要水、冷空气,和一些人类的聪明才智。

最后,我其实希望在看文章的你,这辈子都不需要利用到冰存储这项技术。但如果人类终究还是难免终焉时刻,愿冰川能够守护复苏的希望。

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供应链报料:折叠 iPhone 进入原型试产,折叠 iPad 搁置

By: 杜晨
2 July 2025 at 22:00

在安卓厂商已经实现折叠屏手机商业化整整 6 年之后,苹果入场的消息终于传出来了。

有媒体援引供应链消息指出,一向以「后发制人」闻名的苹果,正在加速推进其首款折叠 iPhone 的开发进程。

根据《电子时报》(DigiTimes) 的供应链信源,苹果已经于 6 月启动了折叠 iPhone 的初步原型 1(Prototype 1/P1)阶段。

如果按照苹果的传统产品开发时间表,这台折叠屏手机预计将在 2025 年底完成主要的原型测试阶段,随后进入工程验证测试 (EVT) 阶段。发布目标预期最早可能在 2026 下半年。

十五年磨一剑的技术布局

至于这是一台小折叠(竖折)还是大折叠(横折),原报道并未提到。

苹果对折叠屏技术的探索,其实比外界想象的更早。早在 2011 年,苹果就申请了第一项名为「柔性显示设备」的折叠手机专利 US8787016B2,主要涉及折叠铰链技术。

此后,苹果陆续在 2014 年、2016 年、2018 年等多个时间节点申请了折叠屏幕设备专利。2024年,苹果甚至申请了一项「自愈合」屏幕专利,能够自动修复折叠屏幕的折痕。

但专利归专利,产品化又是另一回事。多年来,业界对苹果何时推出折叠 iPhone 的猜测从未停止,时间点从2020年推迟到2022年,再到如今的2026年。这种「一推再推」可能是苹果对产品完美主义追求的体现,但也彰显了在苹果标准下量产折叠屏技术的复杂性。

供应链全面就位,但挑战依然巨大

供应链人士告诉《电子时报》,苹果的 P1 阶段将持续约两个月,随后将依次进入 P2 和 P3 阶段。苹果的供应链合作伙伴将进行小规模试产,随后富士康、和硕这两家主要 iPhone 代工厂将会接手 (EVT) ,验证生产良率和可制造性。

通常,P1 到 P3 会在大规模生产 (MP) 之前约一年进行。这也是为什么行业估计这台新设备如果一切顺利的话,上市目标会在 2026 下半年。

不过,苹果在折叠屏产品线上仍然面临不小的挑战。原报道指出,苹果已经搁置了了原本计划与折叠屏 iPhone 同期推出的折叠屏 iPad 项目。搁置的理由包括制造困难、柔性显示技术带来的生产成本增加,以及消费者对大屏折叠设备的需求不足。

2026 年的苹果,将面对一个已经相当成熟的折叠屏手机市场。三星、华为、小米、OPPO、vivo 等主要竞争对手早已打磨了多年折叠屏技术。其中三星已经做了 6 年,国产厂商更是加速追赶。

如今,大折叠手机已经比旗舰 iPhone 直板机更薄。可能这也是为什么苹果准备在今年推出超薄直板机的 iPhone 17 Air,从而让直板机产品线和未来的折叠屏产品线之间形成足够的区别。

苹果一贯的策略是「虽迟但到」,也即等待技术成熟后再推出产品。从音乐播放器到智能手机,苹果从来都不是相关品类的开创者,但都成功打造了足以定义品类的标杆产品。

当然,即便原型和试产流程顺利,一切也还要等到 2026 年才能见分晓。在此之前,苹果需要解决的技术挑战和产品定义挑战还有很多。

比如,人们会对苹果有这样的期待:折叠 iPhone 不应该只是「又一款」折叠屏手机,它必须要有足够的创新点来证明苹果「迟到」的合理性。

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一个被 AI 硬件伤害了十年的创业者,又做了一个 AI 硬件

By: 杜晨
30 June 2025 at 08:18

一个从十多年前就沉迷于智能硬件,笃信 AI+硬件将能够引发下一代人机交互革命的创业者,一路走来却总是被自己选择的道路和坚持的信仰,带进一个又一个坑——

 

当他从坑里爬出来之后,还会做继续硬件吗?

对于李志飞,答案是肯定的。

这个一直在领先行业变革,产品却鲜少获得用户接受的创业者,又一次回到曾让自己黯然神伤的 AI 硬件赛道。

作为早在大模型成为热潮之前就对其有着早期研究和深度洞察,被好友评价为生成式 AI 创业组局交流「香饽饽」的技术大佬,本来已经在转型 all in AIGC 后实现公司年入过亿……却又一次转身望向自己所热爱的硬件,带着未竟的理想,又站回了这里——不知道该叫起跑线还是十字路口的地方。

他是个傻子吗?

至少在今天不是。李志飞早就学乖了。

6 月 25 日,他的公司出门问问,在北京发布了一款硬件 TicNote。

这是一支 AI 录音笔,但又不只是 AI 录音笔:它能将会议录音、笔记、文档等转变为结构化的 AI 知识库,并且一站式为用户提供他们所熟悉和需要的各种大语言模型生成服务,包括并不限于:

  • 速记整理
  • 翻译
  • 深度研究
  • 灵感顿悟
  • 思维导图等

TicNote 内置的 AI 智能体名叫 Shadow。顾名思义,李志飞将其形容为一个「如影随形」的 agent 助理,做你的影子,学你怎么思考,帮你完成记录、总结、深度研究等工作。

TicNote 的国内售价是 999 或 1499 元人民币,送 3 个月或一整年的 Pro 会员,每月固定送 1500 个使用 AI 功能会消耗的积分。

TicNote 随附一个 MagSafe 皮套,可以贴在手机背面。它的使用场景有两种,一种是无感录音电话,另一种则是拆下来放在桌子上做会议录音。它的录制续航时间可以达到数十个小时。

这是一个毫不吸睛,存在感极低,但陪伴感极强的录音+AI 生成报告工具。你可以把它贴在手机上,或者装在钱包、卡包里随身携带。当遇到任何需要录制的场合,只需要轻按电源键两秒,感受到一下震动,它就已经开始录音了。

完成后,它会自动将录音上传到手机里,用 DeepSeek 或 GPT-4o 等大模型进行解读,生成你需要的各种会议纪要和深度思考内容;你也可以在网页端很方便地管理这些内容,将多个文件编组到不同的项目里,形成知识库,然后再基于这个知识库,和 Shadow 智能体进行对话,获得更多基于 AI 生成能力的灵感和帮助。

准确来说,TicNote 并非多么革命性的硬件——甚至它根本不是什么新鲜事物:

从软件上,它有的所有功能,早已被字节跳动飞书、微软 Teams/Copilot、Google Gemeni/NotebookLM 等实现;

从硬件上,早在五六年前就有同行们做过 AI 录音笔。当然诚实来讲,在今天,在我用过的所有 AI 录音速记摘要和生成报告的解决方案中,TicNote+Shadow 不仅效果更好,而且一站式解决。

「我就是喜欢重复造轮子,」

李志飞告诉我。但只要轮子造的比现有的好,它就有存在的意义。

TicNote 在今年 4 月已经登陆海外市场。这个思路是对的。在海外市场,各行各业的组织架构和工作方式尚未迎来 AI 彻底革命,小而美且解决具体需求的产品方案绝对有存活空间。

关于对象客群,我的猜测和出门问问的官方答复差不多:产品经理、设计师、律师、媒体工作者,语言能力差的留学生,以及在五花八门意想不到的场景下开会的上班族,是 TicNote 目前最主要的客户群体。

一位身居欧洲,经常跨洲、跨语种开会的时尚行业咨询人士表示:TicNote 不只是在做记录,而是帮我持续梳理复杂对话背后的思路演进。

TicNote 早已不是出门问问的第一个硬件,却是第一个让李志飞丝毫不担心卖得好不好的硬件。

我发现某竞品收入 1000 万美元时有 7 万用户,意味着不仅没有实现太多增值付费(会员/直购 token),甚至产品也在打折卖。带着这个情况我去问李志飞,他表示毫不担心。这次的硬件肯定不会亏钱,绝对不会再重演早年做手表的惨状。

他说,TicNote 这个产品,核心卖的肯定还是出门问问自研的 Shadow 智能体所带来的各种神奇的工作能力,硬件只是载体和帮助 AI 理解上下文的工具。

如果你把这个东西当做硬件去做,必然会同质化,必然会想方设法搞各种噱头,就像我们之前那样,又会掉进硬件的坑里……

李志飞很诚实地表示,TicNote 的硬件本身不是他自己做的,而是来自成熟的供应链方案。也就是说,之前 TicWatch 手表那种大范围深度定制,提前压货零部件、预备产能高达上千万元的情况,不会重演。

也正因为此,在 TicNote 上,出门问问可以更加放松地去做自己最擅长的事情:借助大模型和 Agent 的生成能力,为指向用户提供更优秀的功能和服务。

我现在想的就是怎么在软件上做更多的东西,不要卷价格、卷功能,而是做一些基于软件,真正能帮到用户的东西。

我自己是出门问问几乎所有关键硬件产品的用户,最早可以推到这群人在中关村的一个办公室里捣鼓出来的 Google Glass 定制操作系统——当时,中国境内 80% 的 Google Glass 都装了这个系统。

李志飞曾经想象成为中国的 Google。2017 年我曾经写到,这是我「头一次发现,对一家试图取代 Google 的公司讨厌不起来。」

我也深知这家公司过去太多的硬件产品市场「失败」背后的底层原因,无外乎:过于领先市场,以及壁垒被大厂轻易突破。

他的创业生涯至今,都在和大厂对抗。

早年他有一个 Android 智能手表以及 TicWear 操作系统的梦,没过几年就被崛起的一众中国 Android 终端设备品牌以及 Google 慢慢步伐稳健的 WearOS 轻易击碎;

几年前,在「生成式 AI」可以被称为一个「行业」之前,他就已经率先进入这个领域,开发了好几个低调数钱的项目,赚的盆满钵满。很多人可能不知道:荼毒短视频的「小美小帅」式拆条混剪二创,基本都源自出门问问推出的各种 AI 生成工具。然而在巨头纷纷冲进生成式 AI,乱战大模型和 agent 的今天,李志飞又感受到壁垒透风的凉意了。

从手表到耳机,从家庭音箱到车载硬件,当被问及硬件创业十来年的收获,他诚实地表示:

现在明确,我们是一个 AI 公司,硬件把我伤的太深了,我们不会再对那个东西有执念……我们今天做硬件和以前完全不一样,哪怕我只卖出一万台,只要我能找到用户的刚需,迭代出更多功能、更好的体验,我就再也不怕和大厂的竞争。

当被问及在今时今日做产品——包括硬件产品——的背后逻辑,他告诉我:

我一直想能不能够避开手机厂商,避开大厂们的战略焦点。所有人都看好硬件是 AI 的入口?(指 Humane AI Pin、Rabbit R1、OpenAI 传闻中的 AI 硬件等,希望取代手机的硬件)我们就偏不做。我们反而要做小而美的东西,做大厂没有优势,没有碾压式壁垒的东西。

就像 TicNote 的功能和定位,之于过去一年爆红又快速死亡的各种想要取代手机的 AI 硬件那样,今天的李志飞,野心也已然极度收敛。

我倒希望这种收敛就像引力坍缩,在某个时点可以像超新星爆发一样,无比耀眼。

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Android 闭源进度更新:Google 不再提供 Pixel 固件编译

By: 杜晨
11 June 2025 at 12:42

 美国时间 6 月 10 日爱范儿独立了解到,Google 今天放出的 AOSP 代码当中,没有向往年那样一并提供 Pixel 设备的 vendor binary,也即必要驱动程序等文件。

Google 官方为各 Pixel 设备提供的驱动程序二进制文件,目前停留在 Android 15.0.0 版本。

本次提供的 Android 16 版本 AOSP 代码,仅能够构建为「通用系统映像」(Generic System Image, GSI)。

GSI 可以理解为一个提供给 OEM 的测试环境,仅用于验证设备的硬件层面是否兼容最新 Android 操作系统、符合 Google 规范。它并非完整的系统,缺乏很多功能。

这一新进展,不仅再次强化了爱范儿在 3 月底独家报道中提到的「Google 逐渐收缩 AOSP 直至其作为开源项目不复存在」的情况,也对为 Pixel 设备开发的第三方操作系统 (ROM) 造成了巨大的障碍。

在过去,Google 会在放出 AOSP 代码的同时一并提供 Pixel 设备的 vendor binary。ROM 开发者可以手动打包,从而确保 ROM 对设备的支持是完整的。

由于 Google 过去一直这么做,给开发者带来了很大便利,所有 Pixel 设备也在很长时间以来被开发者当做「原生开发机」使用。各种第三方 ROM 首先适配的往往就是 Pixel 手机。

而从 Android 16 开始, Google 决定不再提供这种便利。开发者将无法自行修改 AOSP 代码,将其打包成固件,并安装到 Pixel 设备上。

如果第三方操作系统 (Android ROM) 开发者还想要继续工作,从 Android 16 开始,他们将不得不通过逆向工程的方式,拆解 Google 发布的 Pixel 升级包,做大量原本不必要的适配工作,才能够让 ROM 支持 Pixel。

目前美国市场在售八款 Pixel 手机,如果 ROM 开发者想要都适配,每款都要逆向工程一次。这将严重限制第三方 ROM 的适配范围,影响其在市场上的表现,对使用第三方 ROM 的用户造成限制。

根据爱范儿的了解,原则上只有和 Google 签订了 GMS 协议的 OEM 合作伙伴才能够第一时间获得过去意义上的「全量 AOSP」代码。

这进一步意味着,基于 AOSP 代码开发的 ROM 将很难开发基于 Android 16 的版本——除非开发团队通过某种方式和 Google 签订授权协议,或者通过其他已经和 Google 签约的 OEM 得到团队需要的代码。

知名 ROM 团队 GrapheneOS 也向爱范儿确认,我们报道中提到的一些情况,目前已经变成现实。该团队也在研究短期和长期内如何应对 Google 的这一变化。

该团队在 X(原 Twitter)上发文表示,由于团队没有 OEM 合作伙伴权限,因此无法第一时间拿到 AOSP 代码,且拿到的也是缺乏厂商私有部分代码的「阉割版」。

这个情况严重拖慢了该团队基于 Android 16 版本开发 GrapheneOS 并将其移植到 Pixel 设备上的进度。

「我们在 Android 16 版本上所做的准备比过去所有的版本都要多。因为我们没有 OEM 合作伙伴权限,不得不做了大量的逆向工程。甚至我们的开发者用以前的移植文件做练习。」

「但是,Android 团队做的这些改变,让我们移植 Android 16 以及后续版本的工作变得极度困难。这也让后续新款 Pixel 设备支持 GrapheneOS 的工作变得更加艰难。看来我们不得不加快 GrapheneOS 手机的进度了。」

尽管过去并没有为 Google 的商业利益做出实质性的贡献,第三方 ROM 开发者仍然是 Android 操作系统生态中的重要一环。许多今天存在于 Android 操作系统中的功能,最初都是由第三方 ROM 开发者提交到 AOSP 项目。

GrapheneOS 团队之前就曾发文,试图私下招募 OEM 给自己一份全量的 AOSP 代码。该团队表示:

「我们在 Android 上游做的开发,已经给每一个 Android OEM 都带来了收益。如果你能够和我们合作,将会获益更多。」

关于 Google 为什么要这样做,爱范儿在之前的独家报道中有所提及:

Android 开源催生了庞大且细分的市场,诸如第三方 ROM、非认证 Android 设备等市场非常活跃。但在 Android 生态已然十分健全的今天,这些市场已不再给 Google 带来利益。Google 出于某种类似于「肥水不流外人田」的考虑,可能就没必要继续给这些市场做免费的劳动了。

前情提要

在今年三月,我们援引大量独立获取的信息,对 Google 的「设备及服务」部门内部的一些大计划和动作进行了充分详实的报道。

大量信息指出,Google 计划通过一些低调的动作,不断降低 Android 项目的开源属性。目前确认已经发生的情况有:

  • Google 不再维护目前 AOSP 的公开分支,逐渐关闭相关的的支持性资源
  • Google 不再为第三方非授权开发者提供 Pixel 设备的编译和构建能力。

我们了解到 Google 内部仍在讨论、尚未确认是否做、具体做法的情况:

  • Google 不再提供法定开源义务(比如 GPL 等协议部分)之外的 AOSP 源代码,而是采用按需申请的方式提供;
  • 延期发布,甚至不再提供全量 AOSP 源代码;
  • ……

Google 逐渐收窄 Android 开源属性的这个想法,最晚 2025 年初就已经有了,且决策层级在 Google 高层管理者级别。整个策略的执行将会在一个更长的期限内完成,至少持续数年,直到 AOSP 彻底失去开源的属性意义

这些已经发生或仍在讨论的动作,背后的目的并不复杂:主要是为了节约开支和增加收入。

好在目前来看,闭源 AOSP 对业界的直接影响并非灾难性,对终端手机用户直观影响也微乎其微。

绝大多数主流手机厂商早就和 Google 签订了各种授权合作伙伴协议。在现有协议安排下的厂商,仍然可以得到和使用最新 Android 源代码,获得 Google GMS 认证,正常预装 Google Play、Gmail 等服务和应用,得到 Google 的支持。一切生意照旧。

真正的影响更多不会直接发生,而是会在更长的时间里从侧面体现。

你可以可以阅读当时的报道了解更多细节。如果有更多细节,我们也欢迎你爆料。

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大模型 token 太贵了?苹果直接给开发者费用「全免」

By: 杜晨
10 June 2025 at 09:43

去年 WWDC 上,被苹果过度宣传又放了鸽子的苹果智能 (Apple Intelligence),余味尚存。

就在2025 年 6 月 10 日凌晨,WWDC25 的主演讲(录播)也刚刚结束,与 AI 有关的部分仍然令人时不时感叹:「就这」。

今年苹果在 AI 上宣布的诸多所谓新功能,例如实时翻译、快捷指令等,并无太多革命性;至于视觉智能 (visual intelligence),不仅功能落后 Google Lens 六七年,交互体验上也远未达到一众 Android 友商的内置 AI/Agent 产品在 2025 上半年水平。

但看完全场我可以断言的是:唯有一条关于苹果智能的消息,将带来深远的影响——无论对于普通用户,还是开发者而言。

它就是「基础模型框架」(Foundation Models Framwork),苹果为开发者提供的端侧 AI 模型接入框架。使用它,苹果开发者将可以轻松地为自己的 app 接入端侧大语言模型,且无需支付 token 成本。

这意味着开发者能够无负担为用户提供基于 LLM 的能力和服务,进行纯端侧的推理,无需担心调用云端 LLM API 产生的 token 费用,自然也不必将成本转嫁给用户。

开发者能够更体面地维持自己选择的收费模式,用户也因此获益。

苹果智能,纯端侧

去年 WWDC,苹果宣布了以「苹果智能」为名的一系列 AI 产品、功能和可以提供给开发者的技术能力。我们已知这些发布的东西里面大部分都跳票了,甚至完全就是「雾件」(vaporware,指宣布了但严重跳票的软件)。

这的确影响了外界对苹果在 AI 上到底有几成功力的判断。

但苹果仍然坐拥全球智能手机第一出货量。即便在超大参数量的云端 LLM 上动作迟缓,这家公司对于人们如何使用 AI,以及开发者如何在项目中应用 AI 技术,仍然有着巨大的话语权——这是客观的、毫无疑问的。

而在今年 WWDC25 上,我看到了苹果正在行使这种话语权。它告诉开发者:

你想给用户提供 AI 能力?没问题,你可以完全在设备本地用苹果提供的端侧模型进行 LLM 推理,不需要联网,既保护了用户隐私,也不产生云端费用。

「基础模型框架」就是苹果交到开发者手上的利器。

基础模型是苹果智能的核心,去年仅用于苹果自家产品和功能使用;而从今天开始,苹果把基础模型开放给开发者,任何第三方应用都可以直接利用这些端侧的基础模型,来实现基于 AI 的功能,为用户带来崭新的体验。

比如现场展示的「Kahoot!」,一个教育类产品,可以用端侧模型生成针对用户定制化的一套题目;

又或者Alltrails,一款海外徒步玩家必备的产品,即使在深山险境完全无网的情景下,也能为用户提供必要的协助。

那么,具体都有哪些基础模型?

——已知的至少有这两大类(具体的模型型号未知,苹果目前还没有具体对非开发者提供更具体信息)。目前「基础模型框架」原生支持 Swift(其它语言情况未知),开发者只需要几行代码就可以接入,支持内容生成、工具调用等多种 LLM 能力。

但现如今开发者手上的选择太多了:DeepSeek、Claude、O 系列、Gemini……以及它们的各种官方型号和面向具体场景的再训练版,凭什么跟苹果的基础模型玩呢?

苹果给出的价值主张非常直接。

简单来说,使用这些 LLM 是有直接经济成本的,用户量和活跃度/粘性越大,调用云端 API、生成 token 的成本越高。

面对这种成本,明星创业公司可以通过风投融资,大厂可以使用现金储备来补贴,结果是现如今的用户早已习惯免费的 LLM 产品了。

但对于中小开发者,特别是独立开发者,这就成了一个非常实际的问题了:想象一下用户刚刚下载你的 app,想要浅尝你的 AI 功能,一上来就看到「本月还有 3 次免费生成额度」……而如果你的竞争对手里正好有大厂,你怎么和它们竞争?

现在苹果带着「基础模型框架」来到你面前,免费开放端侧模型给你,让你调用 iPhone/iPad/Mac 的本地算力,快速、高效、且隐私地进行 LLM 推理,解决用户的需求。

你不再为了支付云端 API 费用而资金链紧张;不再为了负担 token 成本而在定价策略上「动作变形」,可以坚定且体面地选择你喜欢的、让用户也感到舒服的商业模式——如果你是个中小或独立开发者,这是不是听起来还挺美好的?

这是一种开发者和用户双赢的局面——当然,加上苹果,那就是三赢。

「虽迟但到」,AI 版

知名开发者、苹果分析师 John Gruber 前几天写了一篇很有意思的博客文章。

他指出苹果总是在一些关键产品/技术上晚于竞争对手,这也是大家都知道的事情;但你必须承认,在公司存续的历史上,苹果确实也没错过哪次重大的、范式级的科技革命。

比如苹果的 Safari 浏览器,以及浏览器内核 WebKit,推出时间是 2003 年初,比曾经轰动世界,甚至敢叫嚣让微软生意做不下去的网景浏览器足足晚了 8 年,甚至比 「.com 泡沫」破裂都晚了 3 年——但晚来总比不来好,更别提在 Safari 之前 Mac 平台上没有一个好用的浏览器。

如果套用这个逻辑,被迫卷入 AI 时代的苹果,需要一套在今天能够和 Safari/WebKit 地位对等的新产品技术组合。

好消息是:正如本文开头提到,iPhone 的出货量和市占率优势实在太大了。无论外界怎样嘲讽苹果在 AI 时代落后,也都无法否认一个现实:

在可预见的相当长一段时间里,苹果仍然有足够的话语权,能够定义用户怎样(在 iPhone/iPad/mac/Vision 产品上)使用 AI,而不是让 AI 来定义自己的产品应该长什么样。

你能够看到 OpenAI 收购了前苹果设计领袖 Jony Ive 的公司,试图开发一款「完全 AI 原生」的新形态设备;但你也会看到 OpenAI 和苹果达成协议,成为苹果生态里唯一的「全球只是合作伙伴」——也即唯一的外部基础模型供应商。

苹果认为自己落后 OpenAI 了吗?没有。不然苹果应该给 OpenAI 交钱。正相反,根据 The Information 报道,OpenAI 会像老前辈 Google 作为 iOS 默认搜索引擎那样,为了能够进入苹果生态成为默认基础模型,而给苹果交「过路费」。

如果 ChatGPT 用户订阅月费是 20 美元的话,苹果抽成有可能高达30%。而且这笔收入几乎等于纯利润。

你看,苹果向 OpenAI 收钱,然后变相补贴开发者以及终端用户——是不是还挺意外的?

2009 年第一财季的苹果财报会上,当时因为乔布斯病重而第二次担任苹果代理 CEO 的库克,说过几段话,后来被称为「库克信条」。其中有一段是这么说的:

我们相信,我们需要拥有和控制我们所生产产品背后的主要技术,并且只参与我们能够做出重大贡献的市场。

再结合 John Gruber 的分析,我把这个思路收敛到一句话:

苹果应该造出一款设备,一种运行 AI 产品/服务/LLM 的载体,然后用这个设备/载体去定义人们怎样使用 AI,而不是让 AI 反过来定义自己该如何开发产品。

在 WWDC25 之后,外界在观察和评论苹果 AI 工作的时候,或许可以采用这种新视角。

苹果智能,微更新

最后我们来看一下 WWDC25 的其他 AI 新发布内容。

实时翻译

苹果终于在 iOS/iPadOS/macOS 内集成了一套达到了业界(两三年前)基准水平的实时翻译功能。

目前实时翻译支持信息、电话和 FaceTime 三个应用。所有翻译可以完全在端侧完成。

  • 在发信息的时候,用户可以用自己的语言输入,在 UI 上实时看到翻译后的外语文本流式输出,然后手动点击发送;同理,对方发来的信息,在用户本地的 UI 上也可以自动翻译。
  • 在电话中,先说出原文,然后双方都能听到翻译后的语音
  • FaceTime 场景下,一方说话,另一方能够看到翻译后的字幕

Genmoji 和 Image Playground

Genmoji:用户现在可以用 LLM 提示命令的方式,来生成带有更多新元素的 Genmoji 头像。比如:把树懒和灯泡合在一起

在 Image Playground 里,用户可以调用 ChatGPT 的多模态模型生成不同风格或者随机风格的照片——你可以理解为这是一个苹果官方的 OpenAI 4o 套壳。

带有 ChatGPT 的 Image Playground 中的新“任意样式”选项显示在 MacBook Pro 上。

视觉智能 Visual Intelligence

视觉智能之前已经支持摄像头拍照搜索。在今年 WWDC 上又获得了一个令人无语的更新:支持截图搜索/后续交互了。

比如截图中的物品可以直接调用任意 App Store 应用进行搜索,或者对截图中的日期时间地点进行读取,将其添加到日历项、备忘录等。

(现在视觉智能终于追上了 Google 图片搜索以及 Lens 在 6、7 年前已经实现的功能。)

但主要无语的地方在于交互方式太过于古老:截图,而不是像 2025 上半年的 Android 手机那样,不用截图就能直接对用户屏幕上的内容进行读取和做出反应,甚至具备 agent 能力可以直接代替用户操控屏幕。

当然我的理解是苹果这么做可能有两方面原因:1)能力确实不如 Google/Android 厂商;2)出于隐私方面顾虑,需要用户手动截图、点击视觉智能识别按钮.

快捷方式

快捷方式 (Shortcuts) 支持苹果智能了,开发者可以对自己的 app 进行一些修改和适配,让用户可以快速生成针对 app 的快捷方式。我不知道多少人会用快捷方式,全世界应该有几十个吧。

The Shortcuts app displayed on MacBook Pro.

 

 

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