

> 在视频生成工具遭遇商业化瓶颈之际，OpenAI闪电收购知名商业播客TBPN，标志其战略重心正从纯技术研发向话语权掌控发生实质性偏移。

## 亏损重压下的战略取舍

OpenAI在AI视频赛道的急流勇退引发了业界的广泛关注。在正式关闭Sora视频应用仅一个月后，这家AI巨头迅速开辟了第二战线。美媒揭秘数据显示，Sora的关停主要归因于日均百万美元的巨额算力亏损以及后期用户数量的严重下滑。在视频生成工具短期内难以跨越盈亏平衡点的现实面前，OpenAI选择了果断止损。

然而，令人意外的是，接棒Sora的并非另一项底层技术突破，而是对知名科技商业播客TBPN的全面收购。这一动作发生在TBPN刚刚完成对苹果高管重磅采访的关键节点，其时机选择与战略意图耐人寻味。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 从技术供给到渠道掌控

OpenAI高管Fidji Simo在内部备忘录中清晰地阐述了此次跨界收购的深层逻辑。随着通用人工智能进程的不断推进，OpenAI急需一个真实且具有广泛影响力的平台来引导关于技术变革的公众讨论。

效率至上是此次收购的核心考量。与其投入大量时间与资源从零开始搭建自有媒体矩阵，直接并购已经具备强大公信力和成熟受众基础的TBPN显然更具战略效率。此外，TBPN的主持团队将整体并入OpenAI的市场与传播部门，这种跨界融合旨在利用资深媒体人的行业敏锐度，以前所未有的方式推动AI技术的市场普及。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 独立性承诺与媒体化隐忧

掌握媒体渠道不可避免地会引发外界关于企业内宣的质疑。对此，OpenAI明确划定了生死线 承诺将绝对保持TBPN的编辑独立性。该播客未来仍将自主决定嘉宾人选、节目走向以及最终的编辑决策。因为只有维持媒体的客观属性，其作为公众对话空间的价值才不会随之缩水。

这一系列动作标志着AI巨头正在从纯粹的技术提供商向兼具话语权的综合性平台演进。当掌握核心算法的企业同时掌控了信息传播的渠道，如何确保关于AI风险与伦理的讨论不陷入自说自话的境地，将是整个行业乃至监管部门必须直面的新挑战。

关停Sora转向收购播客巨头 OpenAI加速构筑舆论护城河



> 面临白热化的行业竞争与资本大考，OpenAI正果断剥离边缘业务，将有限的算力与研发资源重仓于编程助手及企业服务，试图以纯粹的技术路线重塑生产力工具的绝对护城河。

## 剥离冗余业务 资源向高转化领域倾斜

以往的扩张策略使得各类消费者端插件甚至视频生成项目消耗了海量计算资源。随着市场进入精细化运作阶段，管理层意识到在多赛道多线作战极易削弱核心竞争力。深耕护城河最深的领域成为当下的必然选择。

编程场景被业界公认为大模型最具生产力价值的落脚点，而企业级市场则是支撑极高估值的核心现金牛。通过果断关停用户增长放缓或商业模式模糊的实验性项目，研发重心得以彻底重构。这一举措意在通过纯粹的技术聚焦，在专业生产力工具领域重新夺回绝对统治权。

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## 迎战资本市场 打造盈利现金牛

战略转型的另一大驱动力源自资本市场的无形焦虑。行业内主要竞争对手正积极筹备首次公开募股，这迫使管理团队必须向投资者自证其具备持续且高效的盈利能力。

将业务聚焦于编程和企业用户，不仅能够直接对抗市面上已有的成熟开发辅助工具，更能通过吸纳高净值的企业订单来大幅改善现金流状况。在人工智能行业的烧钱时代逐渐走向尾声之际，这种降维打击式的业务聚焦，无疑是为未来的资本运作和市场占位交出的一份稳健答卷。

OpenAI战略大瘦身 剑指编程与企业级市场



> 面对直接交易转化的低迷表现，OpenAI选择后撤至流量上游，通过构建标准化的代理商务协议，试图在复杂的电子商务生态中确立其作为核心研究与决策辅助平台的地位。

## 转化率低迷促成战略转向

生成式人工智能在尝试颠覆传统电子商务链路的过程中遭遇了现实的商业阻力。OpenAI周二正式对外宣布将进行重大的电商战略调整，全面下线并放弃此前在ChatGPT中高调推出的即时结账功能。这一决定标志着该公司试图将聊天机器人直接打造为端到端闭环交易平台的激进尝试陷入了阶段性的瓶颈。

即时结账功能自去年底上线以来，本意是打破传统网页跳转的繁琐步骤，允许用户直接在对话气泡界面内无缝完成从商品挑选、添加购物车直至最终付款的全部流程。然而根据内部监测数据的反馈，由于初始版本在处理复杂订单修改、多规格选择等交易灵活性上表现严重不足，用户通过机器人完成实际订单支付的转化率远低于行业平均水平。基于这一现实，公司管理层决定大幅降低该独立交易组件的开发优先级，将核心研发精力重新聚焦于前端的产品发现与决策辅助体系。

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## 携手Stripe布局代理商务协议

在剥离了繁重的支付网关开发任务后，OpenAI正在致力于将ChatGPT彻底转型为一个集中心化的消费者信息研究中枢。为了实现这一目标，公司正在与金融科技巨头Stripe深度合作，共同开发一套名为代理商务协议（ACP）的开放型电子商务标准。

未来ChatGPT将依托这一标准化协议，深度整合参与合作商户的结构化商品数据。系统将不再急于催促用户下单，而是利用大语言模型的优势，为消费者提供包括跨平台产品对比、历史价格追踪、深层功能参数解析以及全网真实评论汇总在内的深度研究工具。尽管系统依然允许商家通过内置的小程序集成结账功能或将流量引导至独立站完成支付，但ChatGPT自身的角色定位已经得到了明确的修正，即从直接的交易入口全面回归至决策辅助工具。

## 铺路未来的自主AI购物代理

这一深刻的战略转变，实质上反映出当前的人工智能技术在垂直电商领域面临着用户信任与消费习惯的双重挑战。行业调研机构的数据表明，现阶段ChatGPT带来的引荐流量尚未能转化为电商网站的实质性营收利润。

通过强化横向的数据对比与直观的视觉化呈现，OpenAI正试图在错综复杂的全球电商生态中占据消费研究链路的最顶层。放弃短期的支付抽佣利润，转而投入精力构建底层的ACP标准协议，这一长远布局无疑是在为未来更加高级的人工智能代理（AI Agents）铺平道路，使机器自主执行复杂购物决策成为可能。

OpenAI重构电商战略 放弃即时结账转向决策信息中枢



> **导语**
> 春节期间，AI代理领域迎来重大人事变动。开源项目OpenClaw创始人Peter Steinberger宣布加入OpenAI，致力于下一代个人智能体（Personal Agent）的开发。此举标志着OpenAI正加速从“聊天机器人”向“执行智能体”的战略转型。

## 人才吸纳与开源项目的独立化

在开源社区爆红仅一个月后，OpenClaw（前身为Clawdbot）的创始人Peter Steinberger做出了新的职业选择。他在博客中确认加入OpenAI，并宣布OpenClaw将转型为一个开放、独立的基金会，以确保持续的开源活力。

Steinberger表示，保持项目的自由发展至关重要，而OpenAI在智能体技术底座上的深厚积累，为他实现“通用个人智能体”的愿景提供了最佳平台。OpenAI CEO Sam Altman随即在社交媒体确认了这一任命，强调双方在“让AI真正动手做事”这一愿景上的高度契合。

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## 押注执行力 开启AI新阶段

OpenClaw项目自去年11月发布以来，凭借独特的“执行力”在GitHub斩获超10万星标，周访问量突破200万。与传统的对话模型不同，该项目专注于解决实际任务，这也是Steinberger被OpenAI看重的核心原因。

随着这一人事变动，OpenAI的战略意图愈发清晰：全力押注个人代理（Personal Agent）市场。行业普遍认为，2026年将是AI从“会说话”向“会替你做事”转变的分水岭，安全性与模型自主执行能力的结合将是下一阶段的研发重点。

OpenClaw创始人加盟OpenAI 推动个人智能体从对话走向执行



> **导语**
> 亚马逊宣布 2026 年将投入 2000 亿美元用于 AI 基础设施建设，视算力为未来增长的核心引擎。在削减线下零售重资产的同时，AWS 正通过密集的 AI 应用发布与广告业务创新，确立其在云计算市场的绝对统治力。

## 激进的资本开支计划

面对微软、谷歌与 Meta 的围剿，亚马逊选择以惊人的资本投入来回应。最新财报透露，公司预计今年资本开支将同比增长超过 50%，并制定了 2026 年向 AI 基础设施投入约 2000 亿美元的宏大计划。

首席执行官 Andy Jassy 明确指出，这是一场关乎长期生存权的战役。在这场全球科技巨头的“军备竞赛”中，预计四大巨头今年的合计资本开支将突破 6300 亿美元。亚马逊的策略非常清晰：通过建立压倒性的算力优势，确保 Amazon Web Services (AWS) 在 AI 时代继续领跑。这种“大力出奇迹”的打法，显示了亚马逊将算力建设视为支撑未来增长头号战略的决心。

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## AWS 利润引擎与业务重构

尽管投入巨大，AWS 依然是亚马逊最强劲的现金奶牛。四季度数据显示，AWS 以 356 亿美元的营收贡献了公司超过 60% 的运营利润。为了加速变现，AWS 近期密集发布了超过 1000 项 AI 新应用，从客户服务到底层代码生成，全方位渗透企业级市场。

与此同时，亚马逊正在进行一场冷峻的业务重构。在广告领域，AI 生成的创意方案推动 Prime Video 等板块收入激增 22%。相比之下，线下零售版图则面临收缩，Amazon Fresh 等门店计提了约 6.1 亿美元的减值。这种“弃重就轻”、以 AI 换效率的战略转型，表明亚马逊正在集中所有资源，向高利润、高技术壁垒的领域发起总攻。

亚马逊千亿美金豪赌，云端霸主的算力军备竞赛



> 英特尔 CEO 陈立武在思科 AI 峰会上正式宣布 GPU 战略转型，确立了从 CPU 霸主向 AI 算力挑战者的跨越。通过重金组建梦之队并瞄准推理市场，英特尔试图在英伟达垄断的版图中撕开缺口。

## 核心布局 组建工程梦之队

为了确保 GPU 战略的执行力，英特尔正在进行一场高层人才的“换血”与集结。

**凯沃尔克·凯奇奇安** 被委以重任，统筹整个 GPU 项目。这位前 Arm 高管目前担任数据中心事业部执行副总裁，展现了英特尔整合外部血液的决心。

更引人注目的是技术端的引援。曾在高通任职 13 年的工程泰斗 **埃里克·德默斯** 已于今年 1 月正式加盟，出任首席 GPU 架构师。这一人事变动被业界解读为英特尔技术路线修正的关键信号，德默斯在移动端与低功耗高性能架构上的经验，或将为英特尔的 AI 芯片带来差异化优势。

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## 战略突围 瞄准AI推理与存储瓶颈

面对英伟达超过 80% 的市场份额，陈立武选择了避其锋芒，侧翼突围。

英特尔的新型芯片将重心放在 **AI 推理** 与 **模型训练** 的能效比上。陈立武敏锐地指出，当前 AI 发展的最大拦路虎并非单纯的算力，而是日益严峻的内存墙问题。英特尔计划利用其先进的封装技术（Advanced Packaging），解决 GPU 在高负载下的内存消耗痛点，为客户提供比竞品更具性价比的解决方案。

## 行业预判 存储危机下的生态重构

峰会上，陈立武抛出了一个悲观但冷静的预测 **存储芯片的供应短缺将至少持续至 2028 年**。

这一判断构成了英特尔新战略的基石。在算力受限于存储的时代，能够提供更优内存架构的厂商将获得入场券。英特尔此时入局，意在利用其 18A 工艺节点建立一套完整的代工与产品生态，试图在“后摩尔定律”时代重新定义半导体行业的竞争规则。

英特尔高调进军GPU战场 挖角高通大牛剑指英伟达



> **导语**
> 告别单纯的参数竞赛，OpenAI 正式将 2026 年的核心战略定义为“务实采纳”。背负 1.4 万亿美元的基础设施承诺，这家 AI 巨头正急于跨越技术与应用之间的鸿沟，试图通过医疗、科研等领域的深耕，将超级算力转化为真金白银。

## 弥合能力与需求的鸿沟

在经历了生成式 AI 的爆发式增长后，OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 近日明确表示，公司 2026 年的工作重心将全面转向“务实采纳”（practical adoption）。这一战略调整意味着，OpenAI 意识到现有的技术能力与用户实际的生产力需求之间仍存在显著差距。

Friar 强调，单纯的模型强大已不足以支撑下一阶段的增长，真正的机会在于如何将这些高级智能无缝融入工作流。特别是在医疗健康诊断、前沿科学研究以及复杂的企业服务领域，AI 需要从“聊天机器人”进化为能直接改善业务结果的“生产力引擎”。

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## 万亿基建下的商业闭环

战略转型的背后，是 OpenAI 巨大的财务压力与雄心。截至去年 11 月，该公司在基础设施建设上的承诺投入已累计达到惊人的 1.4 万亿美元。为了支撑这笔天文数字般的开支，OpenAI 必须构建更具造血能力的商业闭环。

近期，OpenAI 动作频频：从宣布在平台上引入广告业务，到在全球推出价格更亲民的 ChatGPT Go 订阅服务，无不显示出其在变现模式上的激进探索。Friar 更是大胆预测，随着 AI 深入产业核心，未来将诞生基于“成果付费”或“知识产权授权”的新型经济模式，这或许会重演互联网时代的商业进化史。

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## 规模化飞轮效应

对于 OpenAI 而言，2026 年将是验证其“算力-科研-产品-变现”飞轮效应的关键之年。通过不断刷新的活跃用户记录，结合日益丰富的产品矩阵（包括更廉价的套餐和企业级服务），OpenAI 正在构建一个多层次的生态系统。

这场从“炫技”到“务实”的转变，不仅是 OpenAI 自身的生存之战，也是整个生成式 AI 行业进入深水区的标志。谁能率先解决“最后一公里”的应用难题，谁就能在万亿级的基础设施之上，构建起真正的商业帝国。

OpenAI 2026战略定调 从技术炫技转向务实落地



> 今日AI界风起云涌：Tahoe Bio利用AI解码生命奥秘，剑指癌症研究新突破；Anthropic则将AI利刃伸向金融界，推出能直连Excel的Claude，解放分析师；同时，国产模型DeepSeek在股市交易中一举夺魁，展现强大实力；Mistral AI、MiniMax也分别发布新平台与模型，竞逐企业级应用与智能体赛道；而在消费领域，Fitbit和谷歌地球则将AI融入健康与地理探索，让尖端技术走入日常生活。

## AI化身生命解码器，Tahoe-x1模型加速癌症研究革命

Tahoe Bio公司发布了参数量达30亿的AI模型Tahoe-x1，该模型采用Transformer架构，能解析基因、细胞与药物间的复杂关系，标志着AI在生命科学领域从辅助工具迈向生命系统建模引擎，有望加速癌症靶点发现和个性化疗法的研发。

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## Mistral AI 亮剑企业市场，推出 Studio 平台简化应用开发

Mistral发布AI Studio平台，旨在借助其强大模型，赋能用户快速部署AI应用，支持企业大规模构建、监控和管理AI，助力其完成从概念验证到企业级生产的战略转型。

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## 告别繁琐数据处理，Anthropic 发布金融版 Claude 直通 Excel

Anthropic发布金融版Claude，旨在解决金融从业者数据搬运和重复建模的痛点。新功能核心包括Excel原生交互插件、实时全球金融数据源连接和投行级AI代理技能。通过基于Sonnet 4.5模型的Excel插件，可实现数据自动化处理，让Claude成为“分析师第二大脑”，有望将分析师的工作负担减轻80%。该功能目前正面向企业客户进行测试。

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## 国产AI模型DeepSeek炒股夺冠，年化回报率远超GPT

中国自主研发的DeepSeek模型在香港大学主导的人工智能交易实验中，凭借10.61%的年化回报率，显著优于GPT等国际顶尖AI模型及纳斯达克100指数，有力证明了AI在无人值守股市交易领域的巨大潜能。

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## 你的腕上AI私教，Fitbit 推出 Gemini 健康教练

Google将推出基于Gemini大模型的AI“健康教练”功能，为Fitbit Premium订阅用户提供全天候个性化健身、睡眠和健康指导，该功能将于明起在美国安卓用户中预览开放，并将随后登陆iOS平台，旨在通过动态适应能力超越传统预设方案的局限。

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## 为智能体而生，MiniMax 发布 M2 推理模型实现高速响应

MiniMax发布新一代开源推理模型M2，专为智能Agent设计，采用2300亿参数的混合专家架构，每次推理激活100亿参数，实现了每秒100个token的惊人速度，尤其适合实时交互场景。

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## 与地球对话，Google Earth 集成 Gemini 实现自然语言地理分析

谷歌在其Earth平台引入Gemini大模型，用户能通过自然语言对话进行地理推理，识别风暴、分析干旱，该功能结合了地理空间推理模型、天气预报、卫星图像及人口数据等AI能力，显著提升了交互效率。

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