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Anthropic 发布 Claude 3.6 Sonnet：深耕企业级市场，却深陷 OpenClaw 公关危机
Anthropic 近日推出了其主力模型 Sonnet 4.6（即 Claude 3.6 更新版），旨在通过强化编程与自动化能力巩固其在企业级 AI 领域的地位。然而，这一重磅发布却被近期与开源框架 OpenClaw 之间的版权争议蒙上了阴影。
Sonnet 4.6：从模型提供商向“智能体平台”转型
本次更新标志着 Anthropic 战略重心的转移，Claude 不再仅仅是一个对话框，而是一个能够执行复杂任务的智能助手：
● 编程能力飞跃：在代码一致性、指令遵循以及“计算机使用”（Computer Use）技能方面表现出更高精度，尤其擅长在修改代码前理解全局上下文。
● 超大上下文支持：支持高达 100 万 token 的上下文窗口，使企业能够通过单条指令处理整个代码库或庞大的法律档案。
● 企业级集成：通过 MCP 连接器实现与 Excel 等办公平台的深度整合，并支持“思考过程”可视化，平衡了推理深度与成本效率。
尽管技术指标亮眼，但 Anthropic 最近因处理开源项目 OpenClaw（原名 Clawdbot）的方式遭到了业内诟病：
● 商标施压：Anthropic 曾强制要求开发者 Peter Steinberger 更改项目名称，理由是名称中包含了“Claude”的变体。这一强硬态度导致项目多次更名，甚至给诈骗者留下了攻击漏洞。
● 竞争对手得手：在 Anthropic 与开发者陷入纠葛之际，OpenAI 迅速介入并聘请了 Steinberger。虽然 OpenClaw 将作为 OpenAI 旗下的基金会保持开源，但这一事件极大地损害了 Anthropic“开发者友好”的形象。
● 战略失误：行业分析师指出，Anthropic 过度保护品牌，却忽视了 OpenClaw 这种能带动其模型消费的生态价值，变相将人才和用户推向了竞争对手。
分析人士认为，即便 Anthropic 在本周发布了通用人工智能（AGI），其光芒恐怕也会被这场公关灾难所掩盖。对于企业客户而言，供应商的生态开放程度与稳定性往往与模型性能同样重要。
目前，Sonnet 4.6 已在 Claude.ai 及 API 平台上线。Anthropic 正试图通过持续的技术迭代证明其作为“企业级首选合作伙伴”的价值，但在赢得开发者信任的道路上，它显然还有很长的路要走。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Anthropic 近日推出了其主力模型 Sonnet 4.6（即 Claude 3.6 更新版），旨在通过强化编程与自动化能力巩固其在企业级 AI 领域的地位。然而，这一重磅发布却被近期与开源框架 OpenClaw 之间的版权争议蒙上了阴影。
Sonnet 4.6：从模型提供商向“智能体平台”转型
本次更新标志着 Anthropic 战略重心的转移，Claude 不再仅仅是一个对话框，而是一个能够执行复杂任务的智能助手：
● 编程能力飞跃：在代码一致性、指令遵循以及“计算机使用”（Computer Use）技能方面表现出更高精度，尤其擅长在修改代码前理解全局上下文。
● 超大上下文支持：支持高达 100 万 token 的上下文窗口，使企业能够通过单条指令处理整个代码库或庞大的法律档案。
● 企业级集成：通过 MCP 连接器实现与 Excel 等办公平台的深度整合，并支持“思考过程”可视化，平衡了推理深度与成本效率。
尽管技术指标亮眼，但 Anthropic 最近因处理开源项目 OpenClaw（原名 Clawdbot）的方式遭到了业内诟病：
● 商标施压：Anthropic 曾强制要求开发者 Peter Steinberger 更改项目名称，理由是名称中包含了“Claude”的变体。这一强硬态度导致项目多次更名，甚至给诈骗者留下了攻击漏洞。
● 竞争对手得手：在 Anthropic 与开发者陷入纠葛之际，OpenAI 迅速介入并聘请了 Steinberger。虽然 OpenClaw 将作为 OpenAI 旗下的基金会保持开源，但这一事件极大地损害了 Anthropic“开发者友好”的形象。
● 战略失误：行业分析师指出，Anthropic 过度保护品牌，却忽视了 OpenClaw 这种能带动其模型消费的生态价值，变相将人才和用户推向了竞争对手。
分析人士认为，即便 Anthropic 在本周发布了通用人工智能（AGI），其光芒恐怕也会被这场公关灾难所掩盖。对于企业客户而言，供应商的生态开放程度与稳定性往往与模型性能同样重要。
目前，Sonnet 4.6 已在 Claude.ai 及 API 平台上线。Anthropic 正试图通过持续的技术迭代证明其作为“企业级首选合作伙伴”的价值，但在赢得开发者信任的道路上，它显然还有很长的路要走。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
3月19日，字节跳动旗下的一站式AI内容创作平台小云雀AI正式上线“短剧Agent”功能。该功能作为全球首个搭载Seedance2.0算法的行业智能体，实现了从剧本创作到剧集生成的全流程自动化。
技术层面，该Agent不仅具备强大的视频生成能力，更核心的突破在于其“故事理解”与“全局角色管理”能力，能够支持用户上传最高10万字的剧本并一键生成视频成片，显著降低了长篇叙事内容的数字化门槛。
此次技术迭代引发了影视行业的密集关注，华策影视与柠萌影视等行业头部公司相继表示，将通过小云雀AI探索AI技术赋能优质内容的新路径，推动IP精品化与规模化落地的平衡。
在当前微短剧市场爆发与AI算力成本波动（如阿里、百度近期上调算力价格）的背景下，字节跳动通过Seedance2.0强化多模态理解与长文本处理能力，标志着AI视频生产正从单纯的视觉生成向深度逻辑理解进化。这种由智能体主导的生产范式，预示着影视工业化将进入以“效率与匠心共生”为特征的新阶段，进一步重构短视频内容的供给侧生态。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
随着AI智能体技术加速渗透企业核心业务场景，以OpenClaw为代表的自主执行型AI正成为新一轮生产力变革的重要引擎。然而，其强大的系统访问与任务执行能力也带来了前所未有的安全风险——权限越界、记忆污染、恶意诱导、算力滥用等问题日益凸显。部分企业在拥抱效率的同时，低估了潜在治理挑战。
为此，蚂蚁数科正式推出“蚁天鉴2.0- 龙虾卫士”AI安全防护体系，并同步启动“龙虾AI安全守护计划”，旨在为部署OpenClaw的企业提供全生命周期、多层次的安全保障。
本次发布的“claw安全套件1.0”于3月19日正式上线，聚焦三大核心能力:一是“对抗思想变异”，通过精准识别输入输出内容，拦截违规信息与恶意诱导传播源头，防止模型被“黑化”;二是“净化skills仓库”，基于蚂蚁数科CALIR五维模型框架，对Skills插件进行合规扫描与行为审计，有效识别并阻断权限越界、敏感泄露及异常调用等风险;三是“风险舆情播报”，通过生成实时风险应急报告并主动推送，帮助企业第一时间掌握安全态势，实现风险的透明化与即时感知，变被动防御为主动应对。
为了助力更多企业低成本完成安全基线建设，蚂蚁数科同步启动“龙虾AI安全守护计划”。该计划将面向首批100家合作企业，提供为期3个月、总计20万次的免费龙虾安全防护调用服务，旨在让客户快速体验企业级的AI安全保障。
在大模型安全技术方面，蚂蚁数科凭借领先的技术实力和解决方案，成功入选IDC《中国大模型安全市场图谱》。基于真实场景的攻防经验，蚂蚁数科的大模型安全技术在金融合规、越狱攻击等复杂场景中，已达到SOTA（State Of The Art）效果，具备0-Day泛化修复风险能力。
蚂蚁数科在AI安全领域的持续创新，正成为行业内领先的安全实践，确保客户能够在享受AI智能体带来的红利时，依然拥有可控、可追溯的安全保障。“AI智能体不是‘黑箱’，更不能是‘盲盒’。” 蚂蚁数科AI安全团队表示，“我们希望通过‘龙虾卫士’，让企业在享受AI智能体红利的同时，拥有可解释、可控制、可追溯的安全基石。”
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
华盛顿州立大学研究：ChatGPT 在复杂科学判断中表现出严重的“自相矛盾”
华盛顿州立大学（WSU）近日发布的一项研究揭示，尽管 ChatGPT 的回答语气充满自信，但在处理复杂科学论断时，其表现更接近于“随机猜测”。研究指出，该模型不仅准确率有限，而且在面对同一问题时经常给出前后矛盾的答案。
由 Mesut Cicek 副教授领衔的团队，从 2021 年以来的商业期刊中提取了 719 条研究假设，并反复提交给模型进行真伪判断：
虽然 ChatGPT 的表面正确率在 80% 左右，但在剔除随机猜测因素后，其真实表现仅比 50% 的“掷硬币”概率高出约 60%。研究者将其评价为“低分的 D 等成绩”。模型在识别错误陈述方面表现极差，对“假命题”的正确判断率仅为 16.4%。
研究人员将每条假设向模型提交了 10 次，发现模型很难保持立场的一致性：
● 回答反复横跳：在 10 次重复问答中，模型仅在约 73% 的案例中保持了结论一致。
● 极端矛盾：在部分案例中，模型会出现“真、假交替”的情况，甚至出现“一半回答为真、一半回答为假”的极端情形，即便使用的提示词完全相同。
研究指出，用户容易被 AI 流畅且极具说服力的语言所迷惑，但这并不代表其具备真正的推理能力：
● 缺乏真实“大脑”：模型本质上是在进行记忆和模式匹配，并不像人类那样真正理解世界或知道自己在说什么。
● 版本进步有限：测试显示，2025 年测试的更新版 ChatGPT-5 mini 与早期版本在这一特定任务上的整体表现相近，均未展现出质的飞跃。
基于研究结果，Cicek 建议企业管理者在涉及复杂决策时必须保持高度怀疑：不应将生成式 AI 视为可以替代专业判断的“权威”，必须对所有输出结果进行人工核查。组织应加强培训，帮助员工理解 AI 工具的优势与局限，避免盲目信任带来的决策偏差。
该研究再次提醒公众，在 AI 技术快速迭代的背景下，其深层逻辑判断与证据权衡能力仍有待提高。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
华盛顿州立大学（WSU）近日发布的一项研究揭示，尽管 ChatGPT 的回答语气充满自信，但在处理复杂科学论断时，其表现更接近于“随机猜测”。研究指出，该模型不仅准确率有限，而且在面对同一问题时经常给出前后矛盾的答案。
由 Mesut Cicek 副教授领衔的团队，从 2021 年以来的商业期刊中提取了 719 条研究假设，并反复提交给模型进行真伪判断：
虽然 ChatGPT 的表面正确率在 80% 左右，但在剔除随机猜测因素后，其真实表现仅比 50% 的“掷硬币”概率高出约 60%。研究者将其评价为“低分的 D 等成绩”。模型在识别错误陈述方面表现极差，对“假命题”的正确判断率仅为 16.4%。
研究人员将每条假设向模型提交了 10 次，发现模型很难保持立场的一致性：
● 回答反复横跳：在 10 次重复问答中，模型仅在约 73% 的案例中保持了结论一致。
● 极端矛盾：在部分案例中，模型会出现“真、假交替”的情况，甚至出现“一半回答为真、一半回答为假”的极端情形，即便使用的提示词完全相同。
研究指出，用户容易被 AI 流畅且极具说服力的语言所迷惑，但这并不代表其具备真正的推理能力：
● 缺乏真实“大脑”：模型本质上是在进行记忆和模式匹配，并不像人类那样真正理解世界或知道自己在说什么。
● 版本进步有限：测试显示，2025 年测试的更新版 ChatGPT-5 mini 与早期版本在这一特定任务上的整体表现相近，均未展现出质的飞跃。
基于研究结果，Cicek 建议企业管理者在涉及复杂决策时必须保持高度怀疑：不应将生成式 AI 视为可以替代专业判断的“权威”，必须对所有输出结果进行人工核查。组织应加强培训，帮助员工理解 AI 工具的优势与局限，避免盲目信任带来的决策偏差。
该研究再次提醒公众，在 AI 技术快速迭代的背景下，其深层逻辑判断与证据权衡能力仍有待提高。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
3月18日，苹果公司因涉嫌使用含有盗版书籍的“The Pile”数据集进行人工智能训练，再次被心灵鸡汤出版社（Chicken Soup for the Soul， LLC）列为版权侵权诉讼的被告方。此次诉讼规模庞大，除苹果外，Meta、xAI、谷歌、Anthropic、OpenAI、Perplexity及英伟达等全球顶尖科技巨头均在诉讼名单之列。案件的核心争议点在于该数据集中名为“Books3”的影子图书馆模块，其包含了大量受版权保护的文学作品。
针对指控，苹果公司重申其自2024年起便致力于以合法且合乎道德的方式构建AI数据集。尽管苹果研究人员曾在OpenELMs开源项目中使用过“The Pile”数据，但官方强调该项目仅供公开研究，并未用于驱动核心的Apple Intelligence系统。然而，法律界分析认为，由于苹果的基座模型曾借助Google Gemini进行辅助训练，若谷歌在此案中被判定违规，苹果可能因技术供应链的联结而面临复杂的连带法律责任。
目前，Perplexity等公司已为其网络抓取行为辩护，而苹果则坚持其训练模型的透明度与合规性。随着AI监管环境收紧，这起针对底层训练数据的集体诉讼，不仅标志着创作者群体对科技巨头“数据掠夺”的反击升级，也将迫使行业重新审视模型训练中“数据溯源”的合规成本与技术边界。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
万亿参数！小米三款 MiMo-V2 大模型齐发：雷军宣布追投 160 亿冲刺 AI
小米的大模型野心，终于在2026年春季揭开了全部底牌。
3月19日， 正式发布了三款自研大模型:MiMo-V2-Pro、MiMo-V2-Omni 与 MiMo-V2-TTS。这不仅是一次技术的常规更迭，更是小米全面押注“智能体（Agent）时代”的里程碑。
为了展现深耕 AI 的决心，小米创始人 当天在社交平台明确表示:小米今年在 AI 领域的研发和资本投入将超过 160亿元。他透露，万亿参数大模型 MiMo-V2-Pro 在全球大模型综合智能排行榜 Artificial Analysis 上已位列全球第八，按品牌排名则高居全球第五。
三款模型各司其职，构建 Agent 全栈闭环:
旗舰基座 MiMo-V2-Pro: 专为高强度 Agent 场景打造。其总参数量突破 1万亿（1T），采用混合注意力机制（Hybrid Attention），并在42B 激活参数下实现了效率与容量的平衡。它支持 100万 Token 超长上下文，主打复杂的逻辑推理与工具调用。
全模态基座 MiMo-V2-Omni: 实现了文本、视觉与音频的原生融合。它打通了从感官理解到动作执行的完整链路，是智能体感知物理世界的关键。
语音大模型 MiMo-V2-TTS: 为 Agent 赋予了“有温度”的表达能力，支持细粒度情感控制，让机器交互更具人味。
在商业化落地方面，小米采取了极为激进的定价策略。256K 上下文以内的输入定价仅为 1美元/百万 Tokens，显著低于同级别竞品。目前，Pro 版本与 Omni 版本均已正式开放 API 服务。
值得关注的是，小米这支 AI 精锐部队的幕后推手是被称为“AI 才女”的 。此前在开发者社区引起轰动的神秘模型“Hunter Alpha”，正是 MiMo-V2-Pro 的内测版本。
随着 将 AI 与“人车家全生态”深度结合，这160亿的重金投入正将小米推向全球 AI 竞争的核心地带。从“压强式投入”到万亿参数模型的落地，小米正在用硬核实力定义下一代智能交互的标准。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
小米的大模型野心，终于在2026年春季揭开了全部底牌。
3月19日， 正式发布了三款自研大模型:MiMo-V2-Pro、MiMo-V2-Omni 与 MiMo-V2-TTS。这不仅是一次技术的常规更迭，更是小米全面押注“智能体（Agent）时代”的里程碑。
为了展现深耕 AI 的决心，小米创始人 当天在社交平台明确表示:小米今年在 AI 领域的研发和资本投入将超过 160亿元。他透露，万亿参数大模型 MiMo-V2-Pro 在全球大模型综合智能排行榜 Artificial Analysis 上已位列全球第八，按品牌排名则高居全球第五。
三款模型各司其职，构建 Agent 全栈闭环:
旗舰基座 MiMo-V2-Pro: 专为高强度 Agent 场景打造。其总参数量突破 1万亿（1T），采用混合注意力机制（Hybrid Attention），并在42B 激活参数下实现了效率与容量的平衡。它支持 100万 Token 超长上下文，主打复杂的逻辑推理与工具调用。
全模态基座 MiMo-V2-Omni: 实现了文本、视觉与音频的原生融合。它打通了从感官理解到动作执行的完整链路，是智能体感知物理世界的关键。
语音大模型 MiMo-V2-TTS: 为 Agent 赋予了“有温度”的表达能力，支持细粒度情感控制，让机器交互更具人味。
在商业化落地方面，小米采取了极为激进的定价策略。256K 上下文以内的输入定价仅为 1美元/百万 Tokens，显著低于同级别竞品。目前，Pro 版本与 Omni 版本均已正式开放 API 服务。
值得关注的是，小米这支 AI 精锐部队的幕后推手是被称为“AI 才女”的 。此前在开发者社区引起轰动的神秘模型“Hunter Alpha”，正是 MiMo-V2-Pro 的内测版本。
随着 将 AI 与“人车家全生态”深度结合，这160亿的重金投入正将小米推向全球 AI 竞争的核心地带。从“压强式投入”到万亿参数模型的落地，小米正在用硬核实力定义下一代智能交互的标准。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
技术落后也能躺赚？苹果 AI 年收入将破 10 亿美元：ChatGPT 竟成最大“金主”
即便在 AI 原生技术的竞赛中显得有些步调迟缓， 依然凭借其无可撼动的硬件统治地位，在 AI 浪潮中赚得盆满钵满。
据《华尔街日报》最新报道，有望在 2026 年实现超过 10 亿美元 的 AI 相关收入。令人意想不到的是，这份巨额收益并非源于 Siri 的进化，而是来自竞争对手们上缴的“保护费”。
“苹果税”：AI 巨头们的共同枷锁
尽管 、、 等公司在底层模型上领先苹果数个身位，但 iPhone 依然是这些顶尖 AI 工具触达消费者的核心渠道。
分成机制： 只要用户通过 iOS 应用订阅 AI 服务，苹果就能抽取首年 30%、后续每年 15% 的佣金。
贡献榜单： 在苹果的 AI 收入中，约 75% 来自 ，紧随其后的是马斯克旗下的 （占比约 5%）。
不仅是财务数字，更是增长引擎
虽然 10 亿美元在数千亿的年营收中占比不大，但生成式 AI 应用已成为其 服务业务 的重要增长动力。分析数据显示，来自此类应用的佣金收入在 2025 年曾一度冲至每月 1 亿美元的高点。对于更看重利润率和增长持续性的投资者而言，这无疑是一颗定心丸。
以逸待劳的苹果式策略
与竞争对手不计成本地投入千亿美金建设数据中心不同，选择了另一条路：
侧重端侧： 依靠自研芯片和用户隐私保护，将 AI 计算留在 iPhone 设备本地。
坐收渔利： 利用 App Store 的分发优势，在对手们厮杀时稳收佣金。
目前，虽然等应用的下载量出现波动，导致相关收入有所回落，但在高端手机市场的垄断地位，使其拥有了从容制定 AI 战略的特权。
正如首席执行官 在近日采访中所言，iPhone 仍将是人们数字生活的核心。只要这个“核心”地位不变，无论谁在 AI 技术上登顶，最后可能都要为苹果这份跨越周期的“收割能力”买单。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
即便在 AI 原生技术的竞赛中显得有些步调迟缓， 依然凭借其无可撼动的硬件统治地位，在 AI 浪潮中赚得盆满钵满。
据《华尔街日报》最新报道，有望在 2026 年实现超过 10 亿美元 的 AI 相关收入。令人意想不到的是，这份巨额收益并非源于 Siri 的进化，而是来自竞争对手们上缴的“保护费”。
“苹果税”：AI 巨头们的共同枷锁
尽管 、、 等公司在底层模型上领先苹果数个身位，但 iPhone 依然是这些顶尖 AI 工具触达消费者的核心渠道。
分成机制： 只要用户通过 iOS 应用订阅 AI 服务，苹果就能抽取首年 30%、后续每年 15% 的佣金。
贡献榜单： 在苹果的 AI 收入中，约 75% 来自 ，紧随其后的是马斯克旗下的 （占比约 5%）。
不仅是财务数字，更是增长引擎
虽然 10 亿美元在数千亿的年营收中占比不大，但生成式 AI 应用已成为其 服务业务 的重要增长动力。分析数据显示，来自此类应用的佣金收入在 2025 年曾一度冲至每月 1 亿美元的高点。对于更看重利润率和增长持续性的投资者而言，这无疑是一颗定心丸。
以逸待劳的苹果式策略
与竞争对手不计成本地投入千亿美金建设数据中心不同，选择了另一条路：
侧重端侧： 依靠自研芯片和用户隐私保护，将 AI 计算留在 iPhone 设备本地。
坐收渔利： 利用 App Store 的分发优势，在对手们厮杀时稳收佣金。
目前，虽然等应用的下载量出现波动，导致相关收入有所回落，但在高端手机市场的垄断地位，使其拥有了从容制定 AI 战略的特权。
正如首席执行官 在近日采访中所言，iPhone 仍将是人们数字生活的核心。只要这个“核心”地位不变，无论谁在 AI 技术上登顶，最后可能都要为苹果这份跨越周期的“收割能力”买单。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
苹果 AI 年收入有望突破 10 亿美元
据《华尔街日报》报道，尽管苹果在自有大模型研发上被认为落后于竞争对手，但得益于其设备生态的统治地位，公司预计在 2026 年实现超过 10 亿美元的 AI 相关收入。
苹果并不需要拥有最强的 AI 模型，只要拥有用户手中的 iPhone，就能通过应用商店抽成获利：
● ChatGPT 是最大金主：在苹果来自生成式 AI 应用的佣金收入中，约 75% 由 OpenAI 的 ChatGPT 贡献，紧随其后的是马斯克的 Grok（约占比 5%）。
● 持续增长的流水：数据显示，2025 年生成式 AI 应用已向苹果支付了近 9 亿美元的费用。虽然近期因下载量波动有所回落，但整体趋势依然强劲。
● 高利润率服务：这笔收入被计入苹果的服务业务，该板块的增长速度和利润率均高于硬件销售，深受投资者关注。
独特的 AI 战略：避开算力竞赛
与微软、谷歌动辄投入数千亿美元建设数据中心不同，苹果采取了更为“轻量化”的路径：
● 端侧 AI 优先：利用自研芯片和用户个人数据，优先推动设备端的 AI 功能，强调隐私保护。
● 分发渠道优势：无论各家聊天机器人多么先进，iPhone 依然是它们触达全球消费者的核心入口
苹果的现状证明了在 AI 产业链中，“掌握入口”往往比“掌握算法”更具确定性。即便 Siri 目前在技术评价上仍显逊色，但只要 App Store 的订阅机制存在，苹果就能持续从友商的技术进步中获得分成。
这一财务预期不仅为苹果的服务业务注入了强心针，也让外界重新审视其在人工智能长期竞争中的独特筹码。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据《华尔街日报》报道，尽管苹果在自有大模型研发上被认为落后于竞争对手，但得益于其设备生态的统治地位，公司预计在 2026 年实现超过 10 亿美元的 AI 相关收入。
苹果并不需要拥有最强的 AI 模型，只要拥有用户手中的 iPhone，就能通过应用商店抽成获利：
● ChatGPT 是最大金主：在苹果来自生成式 AI 应用的佣金收入中，约 75% 由 OpenAI 的 ChatGPT 贡献，紧随其后的是马斯克的 Grok（约占比 5%）。
● 持续增长的流水：数据显示，2025 年生成式 AI 应用已向苹果支付了近 9 亿美元的费用。虽然近期因下载量波动有所回落，但整体趋势依然强劲。
● 高利润率服务：这笔收入被计入苹果的服务业务，该板块的增长速度和利润率均高于硬件销售，深受投资者关注。
独特的 AI 战略：避开算力竞赛
与微软、谷歌动辄投入数千亿美元建设数据中心不同，苹果采取了更为“轻量化”的路径：
● 端侧 AI 优先：利用自研芯片和用户个人数据，优先推动设备端的 AI 功能，强调隐私保护。
● 分发渠道优势：无论各家聊天机器人多么先进，iPhone 依然是它们触达全球消费者的核心入口
苹果的现状证明了在 AI 产业链中，“掌握入口”往往比“掌握算法”更具确定性。即便 Siri 目前在技术评价上仍显逊色，但只要 App Store 的订阅机制存在，苹果就能持续从友商的技术进步中获得分成。
这一财务预期不仅为苹果的服务业务注入了强心针，也让外界重新审视其在人工智能长期竞争中的独特筹码。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
3月18日，联想正式发布天禧AI Claw并宣布即将启动内测，标志着其在个人AI实体化与生态构建方面取得重要进展。天禧AI Claw的核心竞争力在于打破了传统AI智能体复杂、冗长的部署壁垒，通过预置集成实现了“零成本部署”与“开箱即用”的便捷体验，用户无需进行任何安装配置即可进入AI交互环境。
在技术支撑与生态维度，天禧AI Claw云主机搭载了高质量的专属Skills体系，系统深度预装了覆盖办公、学习、娱乐等高频应用场景的海量插件，且所有功能均经过严格的安全验证与筛选。这种“全家桶式”的能力输出，使AI工具从碎片化的功能调用转向体系化的能力支撑，极大地降低了大众用户的使用门槛与学习成本。
伴随软件生态的革新，联想同步推出了首款实现一键部署天禧AI PadClaw的硬件新品——联想小新Pad Pro13。该设备精准锚定AI学习场景，内置自动化笔记整理Skills，可实现课件整理与知识点归纳的自动化处理。
此次“端云一体”的同步发力，反映出PC巨头正试图通过软硬协同的闭环生态，将复杂的AI技术转化为触手可及的生产力工具。天禧AI Claw的内测启动，不仅是联想天禧生态的自我进化，更预示着AI应用正从“技术尝鲜”阶段加速迈向“国民化普及”阶段。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
阶跃星辰宣布其桌面端 AI 助手正式上线本地智能体 StepClaw。该产品基于 OpenClaw 进行深度优化，旨在降低 AI 智能体的部署门槛，为用户提供一个“随你定义”的7×24小时在线工作伙伴。
核心亮点:零门槛与全能生态
针对传统 AI 智能体部署复杂、依赖命令行等痛点，StepClaw 实现了显著改进:
● 一键安装:支持 Windows 和 Mac 双端，无需配置服务器或编写代码，用户下载桌面端即可快速开启服务。
● 接入“水产市场”:集成了拥有5000+ 精选应用的生态社区，涵盖 Skill、插件、触发器、频道及经验包，满足从 PPT 生成到联网搜索的多种需求。
● 自主进化:智能体能够通过对话与任务执行记录用户的偏好，自动复盘能力缺口并搜索补齐短板。
个性化定制:有灵魂的 AI 伙伴
StepClaw 强调“陪伴感”与个性化，支持深度二创:
● 视觉换肤:用户可以安装各类个性化界面，如将 UI 变为像素办公室或特定的动漫形象。
● 性格人设:通过 SOUL.md 模板，用户可以赋予智能体独特的性格与记忆。
● 远程指挥:支持通过飞书、企业微信、QQ 等通讯工具远程下达指令，让智能体在后台自动完成工作。
安全是本次发布的重中之重，阶跃星辰为此构建了多重防线:
数据不出本地:所有对话记录和个人敏感数据均保存在用户本地电脑，确保隐私可控。
安全审查技术:通过指令与代码双重分析，拦截包含提示词注入、恶意连网等行为的 Skill 上传，从源头过滤风险。
双助手保障:桌面端同时搭载了官方助手“小跃”，用户可在复杂场景下一键切换。
目前，StepClaw 已随阶跃 AI 桌面伙伴助手正式发布，标志着 AI 智能体正加速从极客工具向大众化桌面应用演进。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
小型出版商过去两年搜索引荐流量大幅下降 60%
Chartbeat 最新数据显示，过去两年小型出版商（日均页面浏览量 1000 至 1 万）的搜索引荐流量下降了 60%，中型和大型出版商也分别下降了 47% 和 22%。过去一年中，Google 搜索带来的页面浏览量同比下降 34%，Google Discover 下降 15%。
虽然来自 ChatGPT 的引荐流量增长了 200%，但在总流量中占比仍不足 1%，未能弥补搜索流量的损失。与此同时，出版商的总页面浏览量仅小幅下降 6%，流量正从搜索转向直接访问、内部渠道及即时通讯工具。
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Chartbeat 最新数据显示，过去两年小型出版商（日均页面浏览量 1000 至 1 万）的搜索引荐流量下降了 60%，中型和大型出版商也分别下降了 47% 和 22%。过去一年中，Google 搜索带来的页面浏览量同比下降 34%，Google Discover 下降 15%。
虽然来自 ChatGPT 的引荐流量增长了 200%，但在总流量中占比仍不足 1%，未能弥补搜索流量的损失。与此同时，出版商的总页面浏览量仅小幅下降 6%，流量正从搜索转向直接访问、内部渠道及即时通讯工具。
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3月19日，据《华尔街日报》报道，苹果公司有望在今年实现超过10亿美元的AI收入。这一可观的数字表明，即使该公司在推进自身AI战略方面不顺利，它依然拥有AI优势。
按现代AI标准衡量，苹果的Siri仍然很弱。但是，苹果拥有其他AI公司所不具备的，是其在设备制造方面的主导地位。无论OpenAI、Google、Anthropic和xAI将他们的聊天机器人做得多么先进，iPhone仍是将其提供给消费者的主要方式之一。
这就意味着，他们通常要支付“苹果税”，首年约为订阅费用的30%，此后每年约为15%，具体费率因国家而异。根据分析公司AppMagic的数据，2025年，生成式AI应用向Apple Pay了近9亿美元的App Store费用。
在苹果从App Store生成式AI应用获得的收入中，约四分之三来自ChatGPT。其次是Grok，占比约5%。数据显示，苹果来自生成式AI应用的收入从2025年1月的约3500万美元增长至8月的1.01亿美元高点。不过此后有所回落，部分原因是ChatGPT的下载量出现下降。
生成式AI应用为苹果贡献佣金
和苹果的总收入相比，10亿美元并不多。然而，生成式AI应用是苹果服务业务的增长动力。投资者近年来一直关注服务业务，因为它的增长速度超过了设备销售，并且拥有更高的利润率。
苹果在高端智能手机市场的主导地位，也为其赢得了一项优势：从容制定自己的AI战略。
苹果的AI路线与竞争对手形成鲜明对比。其他公司正投入数千亿美元建设芯片和数据中心，以打造前沿大语言模型。苹果的投入则没那么大，更倾向于利用用户存储在iPhone上的个人数据，再结合自研芯片，推动其设备端AI战略。
如果正如一些人工智能研究人员所认为的那样，对用户数据的访问和强大的用户隐私保护将使设备端AI成为消费者使用该技术的主要方式，那么这一战略可能会取得成功。
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