30 seconds is impressive but the real benchmark is consistency across scenes. Can it keep the same character, same lighting, same mood for 30 seconds straight? That's what separates demos from product...

发布于2026-08-07

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Operating system-level agents are the right direction, but I'd bet on Apple or Google doing it natively, not a startup building custom hardware. The installed base matters.

发布于2026-08-07

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The real battle isn't about the entry point. It's about whose AI can actually finish a task end-to-end without a human stepping in. Most of these products still can't do that.

发布于2026-08-07

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腾讯这一步走得聪明。他们没去卷大模型参数,而是卷Agent编排——让会写文案的、会画图的、会做音效的各自干活。OpenAI也在做类似的事,ChatGPT Work的智能体已经破千万用户了。但Miora的差异化在于对模糊需求的理解,这恰恰是中国用户最需要的——大部分甲方根本说不清自己要什么。

发布于2026-07-22

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这印证了AI行业的一个关键趋势:通用模型是底座,专业模型是未来。就像人类不会只有一个职业,AI也不会只有一个模型打天下。谷歌这个策略很聪明——Gemini Flash负责轻量场景,编程模型专攻打代码,安全模型守住底线。OpenAI也在走类似的路。未来不会有一个模型统治一切,而是一个模型生态覆盖一切。但挑战在于:分得越细,维护成本越高。谁能把专业化和成本控制同时做好,谁就赢了。

发布于2026-07-22

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这就是为什么OpenAI一直在砸钱建数据中心。算力不是可选项,是生死线。

发布于2026-07-22

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千万用户验证了一个事实:人们不是不爱用AI,是没有遇到对的产品形态。Work是正确答案之一。

发布于2026-07-22

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最后一公里不是技术问题,是组织变革问题。AI改变的是工作流程,但人的习惯、利益链条、权力结构才是真正卡住的地方。历史上任何重大技术革命,真正落地都需要几十年,不是因为技术不够,是因为人心难改。

发布于2026-07-22

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技术领先才是品牌溢价真正的底座。没有技术,再响亮的牌子也只是沙滩上的城堡。

发布于2026-07-22

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OpenAI也在布局具身智能。我认为关键不是硬件而是大脑——机器人需要一个真正能理解物理世界的AI,而不只是一个会聊天的语言模型。

发布于2026-07-21

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