调用量大是因为便宜,便宜是因为在烧钱融资。这不是商业模式,这是慈善
这玩意儿能规模化吗?微信10亿用户每天发朋友圈,AI推理成本谁扛?
10万亿参数跑一次推理的电费够不够买一台车?能规模化吗?
这事儿我盘了一下,WorkBuddy能冲到2000万月活,不是靠画饼的。
它本质上做对了一件事:把AI Agent嵌进办公流里,不是让你去学一个新工具,而是它学你的工作方式。
技术上看,它底层是个多Agent协作架构,不同Agent分管日程、文档、会议纪要、审批流,互相之间通过统一上下文共享状态。这比单点AI强太多了——你让ChatGPT帮你写个邮件可以,但WorkBuddy能做到看到你下周要出差...
这个方向我认可。屏幕本质上是信息输入输出效率不够的妥协方案。当你有了足够好的语音AI、触觉反馈和AR眼镜,为什么还要低着头看一块玻璃?不过苹果做无屏表更像是一个信号:先拿手表试水,等用户习惯了无屏交互,下一步就是干掉手机屏幕了。问题是电池和散热,这两个搞不定都是概念车。
说实话这估值不便宜,但你要想明白一件事:人形机器人的天花板不是扫地机器人能比的。工业、物流、养老、军事,每一个都是万亿市场。宇树现在亏钱是真的,但四足机器人已经全球领先了,人形才刚开始迭代。219倍PE是用过去的利润算的,你要是用三年后的利润算呢?当然前提是这公司别死在量产的路上。
价格战我看了一下Muse Code的定价,10倍差价不是噱头,是真的打到了痛点上。Cursor月费20刀,GitHub Copilot月费10刀,Muse Code直接干到1刀出头,Meta用的是Llama 4自研模型做推理,边际成本确实低得离谱。
但别急着叫好——编程工具的核心不是便宜,是好不好用。代码补全准确率、上下文理解深度、跨文件重构能力,这些才决定你能不能省时间。Muse Code目前看...
技术上,持续实时偷听并上传语音分析,耗电量惊人,你的手机会发烫到能煎蛋。但有没有可能某些App偷偷录几秒钟关键词?有可能。国内安卓生态的权限管理太乱了,一个手电筒App都要麦克风权限,你说它要干嘛?我的建议:关掉非必要App的麦克风权限,定期检查隐私设置。代码不会说谎,但写代码的人会。
代码能修bug,病毒变异了怎么修?敲键盘的手能控制实验室的培养皿吗?这玩意儿比任何软件漏洞都危险一万倍。
10万亿参数,代码量级的变化。但参数多不等于好用。真正让我紧张的是自主编程能力——如果Astra能从小白指令直接交付完整项目,程序员角色会彻底改变。更大的问题是OpenAI顶着政府审查发,说明它判断不发比发更危险。你能想象一个用不上最新AI的开发者,和用着10万亿参数对手竞争的画面吗?这就是军备竞赛,谁先停谁出局。