MiniMax M3 接入支付宝 Token Pay：国产大模型第一次「开口就能付」，AI 商业化的最后一公里被谁打通了？

「开口就能付」：AI 大模型第一次走进收银台

6月中旬，支付宝推出了一款名为 Token Pay 的全新支付产品——国内首个面向 MaaS（模型即服务）的一站式全栈解决方案。而第一个吃螃蟹的，是国产大模型公司 MiniMax。

据36氪报道，MiniMax 的最新大模型 M3 已全面接入支付宝 Token Pay，成为全球首批将 Token Pay 支付能力融入核心订阅体系的大模型厂商。这意味着，用户不再需要跳转到第三方网站输入信用卡号，只需在支付宝对话框中告诉 AI 你的需求，系统就能自动完成模型调用的计费与支付。

「这不是一个简单的支付渠道对接，而是 AI 商业模式的一次底层重构。」一位接近支付宝支付业务的业内人士向 xlb.baby 分析，「过去 AI 公司赚钱靠的是融资烧钱、讲故事、拉估值；现在它们要像卖水电一样，按 Token 用量向用户收费。」

MiniMax 的「两面人生」：技术突破 vs 财务焦虑

就在 Token Pay 上线前后，MiniMax 在资本市场的表现却呈现出一种微妙的撕裂感。

一方面，MiniMax M3 被业界视为「首个集齐 Frontier 三件套的开源模型」——在多项基准测试中表现优异，被认为是最有潜力平替 GPT-4 级别的国产模型之一。302.AI 基准实验室的评测显示，M3 在推理、代码生成和多模态理解等核心维度均达到第一梯队水平。

另一方面，MiniMax 在港股的表现并不乐观。根据其最新财报，公司营收同比增长159%，但亏损反而扩大——主要因为股份重估带来的账面损失。更令人担忧的是，市场对于 AI 公司的「稀缺性溢价」正在消退：

值得注意的是，MiniMax 的投资者阵容堪称豪华：阿里巴巴、阿布扎比投资基金等顶级资本参投。阿里不仅参与了融资，还在 Token Pay 的生态建设中扮演了关键角色——这既是背书，也是 MiniMax 能在支付宝内率先落地的底气所在。

支付宝的「阿宝」野心：从钱包到 AI 生态入口

MiniMax 接入 Token Pay 的故事，不能脱离支付宝自身的大变革来理解。6月中旬，支付宝推出了史上最大版本更新——AI 版支付宝「阿宝」，用户只需「往右一滑」，即可通过自然语言指令完成上万种服务操作。

如果说「阿宝」是支付宝面向消费者的 AI 界面，那么 Token Pay 就是面向开发者和模型厂商的 AI 基础设施。两者的结合，勾勒出一个清晰的战略图景：支付宝要从「支付工具」升级为「AI 经济操作系统」。

这种升级的逻辑很直接——当 AI 模型开始按 Token 计费，当用户习惯用语音而非点击来完成服务，支付环节就必须原生嵌入 AI 的工作流中。Token Pay 的出现，正是为了填补这个空白。

国产 AI 的「算账时代」来了

MiniMax M3 接入支付宝 Token Pay，看似只是一个产品对接事件，但其背后折射的是中国 AI 行业正在经历的范式转换。

过去两年，国产 AI 公司的叙事逻辑是统一的：烧钱、融资、堆参数、追 SOTA。每一个新模型发布，都伴随着一轮新的融资和更高的估值。但这种模式在资本市场开始疲劳——智谱、MiniMax 接连上市，投资者发现「好模型」不等于「好生意」。

Token Pay 的出现，标志着一个分水岭：AI 公司必须开始算账了。按 Token 计费的商业模式，让每一笔模型调用都有明确的收入对应。对用户来说，「用多少付多少」比「包月包年」更公平；对开发者来说，一站式支付降低了商业化门槛；对投资者来说，这是检验 AI 公司真实盈利能力的试金石。

与此同时，另一个信号也在释放：支付宝即将全线接入 MiniMax 的全栈 AI 支付产品，面向开发者和个人用户全面升级服务体验。如果 MiniMax 是第一个，它绝不会是最后一个。

小结

微软正考虑引入深度求索V4替代Anthropic、OpenAI——这家美国科技巨头的”降本求生”，暴露了AI军备竞赛的致命软肋

一、”太贵了，换一家”

据阿克西奥斯新闻网报道，微软正在认真考虑一件事——把深度求索（DeepSeek）的V4大模型接入自家的Copilot协同办公工具链，作为Anthropic和OpenAI的低成本替代方案。

这不是那种”顺便试试”的边角料测试。微软已经在自家云上本地部署了深度求索V4版本以及其他开源大模型，正在内部跑性能对标。如果测试顺利，微软计划在未来几周内面向市场推出这款低成本大模型服务。

换句话说，这家美国科技巨头正在做的，是把一家中国AI公司的模型塞进自己核心产品的技术栈里，然后告诉用户：”这个更便宜。”

二、为什么是深度求索？

要理解微软为什么看向中国AI，得先看它在美国AI身上花了多少钱。

Copilot作为微软最核心的AI产品，背后是海量的推理请求——每天数以百亿计的token消耗。Anthropic的Claude和OpenAI的GPT系列虽然能力顶尖，但成本居高不下。当AI从”尝鲜功能”变成”日常生产力工具”，每降低1%的推理成本，对应的就是数千万美元的利润空间。

深度求索V4的出现，恰好踩中了这个痛点。作为2025年全球AI圈最轰动的中国模型之一，V4在多项基准测试中展现出了接近顶级闭源模型的性能，但推理成本远低于GPT-4o和Claude系列。对于微软而言，这不仅仅是一个”备胎”选项，而是一个战略性的成本杠杆。

更重要的是，微软选择的是本地部署而非API调用。这意味着：

• 数据主权可控——用户数据不会流经第三方API网关
• 成本结构可预测——一次性部署后边际推理成本极低
• 技术栈自主化——减少对美国闭源模型的单一依赖

三、AI军备竞赛的”B面”

过去半年，AI行业的叙事几乎被一个主题垄断：“谁的模型更强？”——从GPT-5到Claude Opus，从参数规模到推理能力，每一场发布会都像是一场军备竞赛的检阅。

但微软引入深度求索V4的动作，暴露了这个叙事之外的B面故事：当AI真正进入商业化深水区，成本才是决定生死的关键。

OpenAI每月消耗数千亿美元token的账单、Anthropic为控制成本而收紧免费额度的做法、以及各大云厂商纷纷推出”更便宜的AI”服务——这些都在指向同一个事实：AI的”性能竞赛”已经进入了边际收益递减的阶段，而”成本竞赛”才刚刚开始。

四、地缘政治的微妙博弈

微软选择中国AI模型，不可避免地引发了地缘政治层面的讨论。在美国对华AI技术出口管制不断收紧的背景下，一家美国科技巨头将中国模型纳入核心产品链，本身就是一种市场逻辑对政治逻辑的背离。

值得注意的是，微软采用的是本地部署方式——深度求索V4运行在微软云上，而非通过跨境API调用。这种模式在技术上规避了大部分数据跨境监管问题，同时也让微软获得了完全的技术控制权。

一位业内人士向36氪表示：”这不是政治问题，这是商业算账。当你的客户每天花几十亿美元买AI能力时，任何能降低成本50%以上的方案，都会成为董事会桌上的必选项。”

五、这对中国AI意味着什么？

如果微软最终正式接入深度求索V4，这将是中国AI模型在全球顶级科技公司技术栈中的一次标志性落地。意义不仅在于一笔商业合同，更在于传递了一个信号：

中国AI不再只是”本土玩家”，而是有能力在全球顶级产品链中占据一席之地的技术供应商。

深度求索在过去一年里完成了从”现象级模型”到”可持续商业化”的转变。其开源策略、高性价比路线以及与全球开发者的深度互动，正在塑造一种不同于美国闭源模式的AI发展范式。

而微软的选择，或许预示着AI行业正在经历一场从”封闭高端”到”开放性价比”的范式转移——在这场转移中，谁能提供足够好且足够便宜的模型，谁就能赢得下一个十年的市场份额。

物理AGI再获10亿加码：极佳视界B2轮融资背后的”国家队”信号，家庭+工业双轨落地到底能不能成？

一、10亿B2轮：谁在为”物理AGI”押注？

2026年6月中旬，物理AGI企业极佳视界宣布完成超过10亿元人民币的B2轮融资。这笔资金的规模和投资方阵容，在当前的AI融资市场中格外引人注目。

领投方狮城资本是新加坡跨境投资机构，旗下管理着数百亿美元规模的亚洲科技基金；中比基金是中国-比利时政府间产业合作基金；建投投资背靠中国建银投资；复星锐正是复星集团旗下的产业投资平台；万向钱潮则是万向集团的汽车零部件龙头企业。

加上老股东国中资本、达晨财智、图灵资管等的持续超额加注，这轮融资几乎汇聚了中国和新加坡两国最顶级的”国家队”资本。

二、”双金字塔”：物理AGI的技术底座是什么？

极佳视界的核心竞争力，在于其提出的“双金字塔”数据与算法体系。这个概念听起来抽象，但拆开来看，它解决的是物理AGI最核心的两个问题：数据从哪里来？算法如何通用？

传统的AI模型大多建立在文本和图片之上——ChatGPT读的是文字，Sora看的是视频。但物理世界的运行规则完全不同：一个机器人要拿起水杯，不仅需要”看到”杯子，还需要理解重力、摩擦力、握力的大小、杯子的材质和重量。

极佳视界的”双金字塔”体系，第一层是数据金字塔——通过大规模的真实物理交互数据采集，构建覆盖家庭场景和工业场景的多模态数据集。第二层是算法金字塔——从基础物理模型到特定场景的专用模型，形成分层递进的算法架构。

这种架构的优势在于可复用性——基础层的物理模型一旦训练完成，可以在不同场景之间迁移，而不需要从零开始。这也解释了为什么极佳视界能够同时布局C端家庭场景和B端工业场景。

三、从实验室到市场：家庭+工业的双轨落地

极佳视界的融资用途明确指向两个方向：“双金字塔”数据与算法体系的持续投入，以及C端家庭场景与B端工业场景的规模化落地。

在C端家庭场景，物理AGI的目标是让机器人真正走进千家万户——不仅能扫地、整理物品，还能理解复杂指令、完成多步骤任务。这需要模型具备极强的泛化能力和安全约束，因为家庭环境中充满了不可预测的因素。

在B端工业场景，逻辑则更加直接——提高效率、降低成本、替代高危作业。工业环境相对结构化，对精确性和可靠性的要求更高，但对”智能程度”的要求反而低于家庭场景。

四、460亿赛道：中国具身智能的”军备竞赛”

极佳视界的10亿B2轮融资，只是2026年中国具身智能赛道资本涌入的一个缩影。

据公开数据，截至2026年中期，已有超过460亿元资金涌入中国具身智能领域。这个数字背后，是从海底机器人到家庭服务机器人，从工业机械臂到全尺寸人形机器人的全方位布局。

回顾2026年的几个标志性事件：

• 1月：智谱GLM-5.2以MIT协议开源，中国大模型首次在全球范围内大规模开放
• 3月：优必选U1人形机器人10天预售3800台，证明消费级机器人市场存在真实需求
• 4月：世航智能海洋具身智能公司完成超10亿元A轮融资，朱啸虎第五次加注
• 5月：大晓机器人完成天使+轮融资，累计融资达数亿美元，成为具身领域最快独角兽之一
• 6月：极佳视界拿下10亿B2轮，物理AGI从概念验证进入规模化落地阶段

五、挑战与隐忧：物理AGI的三道坎

尽管资本热情高涨，但物理AGI的商业化之路仍面临三道难以回避的坎。

第一道坎：硬件迭代周期远长于模型。软件可以一周更新一次，但硬件的供应链、模具、测试周期通常以月甚至年计。这意味着，即使模型能力大幅提升，硬件的滞后效应也会拖累整体迭代速度。

第二道坎：数据采集标准缺失。与大语言模型的”互联网文本即数据”不同，物理交互数据的采集需要专门的设备和场景。目前行业内尚无统一的数据采集标准，各家各自为战，导致数据孤岛严重，难以形成规模效应。

第三道坎：安全与监管。当AI开始操控物理世界中的物体——无论是工厂里的机械臂还是家庭中的服务机器人——安全问题就不再是”说错一句话”那么简单。一次误操作可能导致人身伤害或财产损失，这对模型的可靠性提出了近乎苛刻的要求。

六、小结

智谱单日暴涨47.6%、成交520亿港元创新高——Anthropic被美国封杀后，中国AI模型成了全球最紧俏的”替代品”

一天之内，520亿港元涌入同一个名字

6月15日，港股AI大模型板块全线爆发。在经历了此前”一年亏了47亿、股价一天蒸发20%”的低谷之后，智谱（02513.HK）用一天的时间完成了市值的暴力修复——早盘高开近15%，随后持续拉升，盘中最高涨幅一度触及47.6%，截至午市收盘涨幅收窄至28.35%，报1408港元，总市值一举突破6277亿港元。

但真正让市场震惊的不是涨幅本身，而是单日52.08亿港元的成交额。这个数字不仅创下智谱上市以来的单日成交新高，更是超过了绝大多数港股科技股的日均成交水平。换句话说，当天全市场超过50亿港元的资金，在讨论同一个问题：中国AI模型，是不是突然变成了全球最稀缺的资产？

从华盛顿的一纸禁令，到香港市场的疯狂涌入

故事的起点在6月12日。美国商务部依据出口管制相关授权，要求Anthropic暂停向所有外国国民——不论其身在美国境内或境外——提供其最新旗舰模型Claude Fable 5与Claude Mythos 5的访问权限。

这不是第一次AI模型被用作地缘政治工具。但这一次的特殊之处在于：禁令的范围不是针对某个国家或地区，而是针对”所有外国人”。这意味着，包括中国开发者在内的全球AI社区，在一夜之间失去了对当时全球最强开源模型的访问通道。

智谱的反应堪称迅速。6月13日，公司宣布旗下开源旗舰GLM-5.2面向Coding Plan全量用户开放（Lite/Pro/Max及团队版），并预告API上线。更重要的是，模型权重按MIT协议开源——这是最为宽松的开源许可证之一，允许任何人自由使用、修改和商用。

智谱在公告中表示：“在前沿模型突然变得不可用的时刻，科技不应该只属于少数人，也不应该被随时收回。”

这句话在6月15日的港股市场上得到了最直接的回应。

不只是智谱：中国AI的链式反应

智谱的暴涨并非孤立事件。在同一天的36氪”AI最前沿”板块中，我们看到了一个更加完整的图景：中国AI产业链正在经历一场从模型层到应用层的链式释放。

这个表格背后的逻辑线非常清晰：当美国的封锁切断了顶级模型的供给，中国AI厂商没有选择”闭门造车”，而是用开源+效率优化+应用创新的组合拳，快速填补了市场真空。

“一年亏47亿”到”一天涨1000亿”：市场在重新定价中国AI

如果你回顾智谱上市以来的股价走势，会发现这条曲线的戏剧性远超大多数科技股。

此前市场对中国AI模型的定价是悲观的——一年亏损47亿港元，股价自高点腰斩，纳入恒生科技指数后两个交易日市值蒸发超20%。富途牛牛的标题直白而冷酷：“大模型第一股熄火？”

但6月15日的暴涨彻底改变了叙事。亿邦动力网的分析指出，智谱单日市值增加了约1000亿港元——一天之内，市场为中国AI模型重新定价。

这不仅仅是智谱一个人的故事。港股AI大模型板块在当天全线走强，反映出市场正在用一种全新的框架来评估中国AI公司：不再是”谁能烧更多的钱训练更大的模型”，而是”谁能在美国封锁的窗口期内，最快提供可用的替代方案”。

开源，正在成为中国AI最锋利的武器

智谱选择MIT协议开源GLM-5.2，不是一个偶然的商业决策，而是一种战略定位。

MIT协议的核心特征是：零门槛、无限制、可商用。这意味着任何企业、任何国家的开发者都可以自由下载、修改、集成GLM-5.2到自己的产品中，无需支付许可费，无需担心未来的许可证变更。

在Anthropic的Fable 5和Mythos 5被美国出口管制封杀的当下，MIT开源的GLM-5.2实际上成为了全球范围内”最容易获得”的顶级AI模型之一。这种”可获得性溢价”正在被市场快速定价。

值得注意的是，智谱在公告中特别提到，GLM-5.2“提供达到1M的长上下文，并在长程任务中继续保持领先”。1M token的上下文窗口意味着模型可以一次性处理超过百万字的文本——这在法律文书审阅、长篇代码库分析、多文档知识图谱构建等场景中具有不可替代的优势。

从”替代叙事”到”生态叙事”：下一步是什么？

智谱的暴涨只是中国AI链式反应的第一环。接下来的关键在于：这种”替代窗口期”的红利，能否转化为可持续的生态优势？

百度的DuMate通过Harness引擎将Token消耗降低75%，解决的是成本问题——如果AI Agent的执行成本太高，商业化就无从谈起。腾讯元宝接入ima知识库，解决的是可信度问题——AI回答如果不能溯源，就很难进入金融、法律等专业领域。智元远征A3的自主乒乓球对打，解决的是物理世界能力问题——模型不仅要会聊天，还要能操控物理世界。

这三条线叠加在一起，勾勒出了一个完整的AI生态图景：从底层模型的开源可获取，到中间层的效率优化，再到上层应用的创新落地——中国AI正在用一条不同于美国”闭源+商业许可”的路线，构建自己的技术-商业闭环。

当美国把AI当作战略武器来使用时，中国AI选择了另一条路：开源、共享、普惠。市场今天的用脚投票，或许正是对这条路线的最早定价。

小红书秘密递表港股IPO，500亿美元估值集结半个创投圈——这家”种草第一股”到底值不值？

2026年6月中旬，中国互联网圈传出重磅消息——小红书（RED）据报已准备好向香港交易所秘密递交IPO申请，目标是在下半年完成上市。多家媒体报道了这一消息，包括联合早报、新浪财经、澎湃新闻、凤凰网等权威信源。

更引人注目的是小红书的估值水平：据凤凰新闻报道，小红书的私募二级市场估值已达到500亿美元（约合3500亿元人民币）。如果这一估值在IPO中得到确认，小红书将成为近年来港股市场最具分量的新股之一，甚至有望刷新近年来的融资纪录。

半个创投圈的押注

小红书的历史融资记录堪称一部中国创投简史。澎湃新闻的报道指出，小红书的融资路上“集结了半个创投圈”——从早期的高瓴资本、经纬中国，到中后期的腾讯、阿里巴巴，再到最新的私募二级市场交易，每一轮都吸引着顶级投资机构的目光。

这种级别的背书在当前的资本市场环境下尤为罕见。要知道，2024年以来，中国互联网公司的IPO之路并不平坦：多数公司要么选择赴美上市，要么干脆放弃公开市场。小红书选择在港股这个相对冷清的市场上押注500亿美元估值，本身就传递出一个强烈的信号——公司内部对其增长前景有着极强的信心。

世界杯营销：上市前的最后一波流量

据Sohu报道，小红书此次冲刺IPO的时间点颇具深意——公司正借助2026年世界杯的热度进行一波密集营销。早在6月初，小红书就已公布了世界杯开赛相关数据，通过体育赛事的内容运营来撬动用户增长和商业变现。

这并非偶然。在内容社区平台上，体育类内容的天然流量优势已被反复验证。小红书通过世界杯话题的运营，不仅能在短期内拉升DAU（日活跃用户），更重要的是向潜在投资者展示了一个关键指标：小红书不仅仅是一个”种草”社区，更是一个拥有强大内容运营能力和用户粘性的超级平台。

从商业角度看，世界杯营销为小红书提供了一个绝佳的”故事素材”——在IPO招股书中，这样的增长叙事远比枯燥的财务数据更能打动投资者。

500亿美元：港股能接住吗？

然而，500亿美元的估值并非没有争议。在港股市场，近年来大型互联网IPO的表现参差不齐：美团上市后经历了漫长的估值回归期，快手在港双重上市后也经历了股价波动。对于一个估值500亿美元的公司来说，港股市场的流动性和投资者结构是否足以支撑这一估值，是市场最关心的问题。

值得注意的是，小红书的估值逻辑与快手、Bilibili等纯内容平台有所不同。小红书的核心竞争力在于其“种草—转化”的商业闭环——用户在平台上发现商品、产生购买欲望、最终完成消费决策。这种从内容到消费的完整链路，使得小红书在电商变现方面拥有独特的优势。

AI加持：内容社区的下一个增长极

在内容社区竞争日益激烈的今天，小红书也在积极布局AI技术。与微信刚刚推出的AI支付功能类似，小红书也在探索AI在内容推荐、商品匹配、用户体验等方面的应用。AI技术的引入，有望进一步提升小红书的”种草效率”——让用户更快地找到想要的商品，也让品牌方更精准地触达目标用户。

不过，AI并非小红书IPO故事的全部。在当前的监管环境下，内容社区平台面临着越来越严格的内容审核要求。小红书如何在保持用户增长的同时，确保内容生态的健康和合规，将是投资者关注的另一个重要维度。

未回应的悬念

截至发稿，小红书官方对IPO传闻尚未作出正式回应。广州日报的报道指出，公司暂无公开回应。按照港股IPO的惯例，公司在递交申请前通常需要进行一段时间的保密期，因此”暂无回应”本身也符合市场规律。

但无论如何，小红书的IPO进程已经引发了市场的广泛关注。如果500亿美元的估值在上市过程中得到确认，这不仅将是中国互联网行业近年来最大规模的IPO之一，也将标志着”种草经济”正式登上主流资本市场舞台。

对于投资者而言，小红书的IPO故事核心不在于它”是什么”，而在于它“能不能证明”自己值得这个估值——在用户增长放缓、内容同质化加剧的当下，小红书的独特护城河究竟有多深？500亿美元的市值，是泡沫还是价值？答案，或许就在即将到来的招股书中。

支付宝政务AI突破1亿次、微信支付AI卡本周上线——同一个超级App时代，两条截然不同的AI活法

在中国科技互联网的超级App战场上，支付宝和微信支付——这两大国民级支付平台，正在以截然不同的方式重新定义AI的价值边界。

6月15日前后，两条消息几乎同时出现：支付宝宣布旗下政务AI助手「晓政」累计服务次数突破1亿次；与此同时，微信支付正联合腾讯智能体产品WorkBuddy测试一款名为「AI专属卡」的功能，最快将于本周内在微信钱包上线。

一边是深入政府机构的「政务AI」，一边是嵌入日常消费的「支付AI」。同属超级App生态，两条路线的选择折射出中国AI商业化的深层分化。

晓政：从「办事难」到「一问就通」的政务AI革命

「晓政」是支付宝面向政务服务推出的AI助手，其核心能力是将复杂的政务流程转化为自然语言对话。截至目前，晓政已覆盖16000项服务事项，成功落地助力70余家部委及省级政务机构，业务场景全面覆盖公积金、人社、公安、不动产等民生领域。

这个数字看似平淡，但其背后的意义不容小觑。在中国，政务服务一直是「最难数字化」的领域之一——政策复杂、流程繁琐、地域差异巨大。晓政能在短短时间内覆盖16000项服务事项，意味着它已经学会了理解不同地区、不同部门的差异化政策，并能用自然语言向普通民众解释清楚。

想象一下这样的场景：一位在一线城市工作的年轻人需要在老家办理公积金提取，过去他要打电话给当地社保局、查政策文件、填各种表格。现在，他只需在支付宝中打开晓政，用自然语言描述自己的情况，AI就能告诉他要准备哪些材料、走什么流程、去哪里办理。

微信支付AI专属卡：让AI成为你的「理财管家」

与此同时，微信支付的选择则截然不同。据财联社6月16日报道，微信支付正联合腾讯智能体产品WorkBuddy测试AI支付功能，计划在微信钱包中上线「AI专属卡」。该功能最快将于本周内上线。

虽然微信支付方面尚未对此作出正式回应，但「AI专属卡」的定位已经初现端倪——它不是简单的支付工具，而是一个集成AI能力的「智能理财入口」。在微信钱包这个日均处理数十亿笔交易的场景中，AI专属卡有望成为用户管理资金、理解消费、规划理财的第一入口。

超级App的AI十字路口

支付宝选择政务AI、微信支付选择消费AI，这不是偶然的战略分歧，而是两大平台基因决定的必然选择。

支付宝从一开始就定位于「生活服务平台」，其用户打开支付宝的场景天然带有「办事」「缴费」「管理」的属性。政务服务的复杂性和高频刚需，与支付宝的用户心智高度契合。晓政的1亿次服务，证明了一个事实：当AI遇到最复杂的政务场景时，它反而找到了最大的价值释放空间。

而微信支付的逻辑则完全不同。微信的核心是社交，支付是社交的自然延伸。微信用户的钱包里装着的是日常消费、红包转账、小额理财。AI专属卡的定位，正是将这种「碎片化」的消费场景整合为一个智能化的理财入口。

从更宏观的视角来看，这两条路径的分化标志着中国AI商业化进入了一个新的阶段——从「炫技式」的AI演示，走向「基础设施级」的AI部署。无论是晓政覆盖的16000项政务事项，还是微信支付即将上线的AI专属卡，它们代表的都不是单一产品的成功，而是AI作为「公共基础设施」的雏形。

这意味着什么？

首先，政务AI的爆发式增长意味着中国正在经历一场「数字政府」的范式升级。晓政的1亿次服务只是一个开始——当AI能够理解和处理如此复杂的政务流程时，它未来完全可以扩展到更多公共服务领域，从医疗健康到教育咨询，从法律援助到社会保障。

其次，消费AI的智能化升级将重塑每个人的日常财务管理习惯。AI专属卡的出现，意味着微信支付不再只是一个支付工具，而是一个集消费分析、理财建议、资金管理于一体的智能平台。

最后，两大超级App的AI路线分化为中国AI商业化提供了两种不同的范本——政务AI的「深度」与消费AI的「广度」，各自在不同的维度上探索着AI的商业化边界。

英伟达200亿美元债券：AI军备竞赛的”印钞机”也开始借钱了——算力扩张的尽头是华尔街？

当地时间6月15日，据财联社报道，英伟达（NVIDIA）计划通过发行高等级债券筹集至少200亿美元。这一消息迅速在金融市场引发震动——毕竟，作为全球市值最高、盈利能力最强的科技公司之一，英伟达为什么要借钱？

答案其实很简单：AI的军备竞赛，已经烧到了华尔街都嫌不够快的程度。

一、200亿美元：一个”不缺钱”公司的借钱逻辑

英伟达的财务状况一直堪称科技行业的标杆。2025财年，英伟达营收超过600亿美元，净利润率超过50%，账上现金及等价物超过300亿美元。从传统财务角度看，这家公司完全不需要通过债务融资来支撑运营。

但AI基础设施的建设速度，远远超出了传统财务模型的想象。

根据此前的公开信息，英伟达正在全球范围内加速建设AI数据中心配套基础设施，包括高性能GPU集群、网络互联设备、定制化芯片生产线等。与此同时，AI大模型的参数规模仍在以指数级增长——从万亿参数到十万亿参数，每一次跃升都意味着算力需求的翻倍。

“这不是扩张，这是军备竞赛。”一位华尔街分析师在接受财联社采访时这样形容。”当你的竞争对手每天都在增加数万块GPU的部署能力时，你不能用季度预算来决定下一步怎么走。”

二、从博通到英伟达：AI基建融资的范式转移

英伟达这次发债，不是孤立的财务决策。把它放在过去几个月AI基础设施融资的大图景中，才能看清真正的趋势。

今年早些时候，博通联合阿波罗全球管理和黑石集团，联手打造了一个规模高达3500亿美元的AI算力帝国。这笔交易的标志意义在于：私募巨头开始系统性地将AI基础设施视为一种可投资的资产类别——就像房地产、能源或大宗商品一样。

而现在，轮到英伟达自己下场了。一家芯片公司，通过发行高等级债券来为AI基础设施融资，这在五年前的科技行业是不可想象的。但今天的现实是：AI算力的扩张速度，已经超过了任何单一公司的现金流增长速度。

三、为什么是”高等级”债券？

报道特别强调，英伟达计划发行的是“高等级”债券。这意味着什么？

在债券市场上，”高等级”（investment-grade）指的是信用评级在BBB-及以上的发债主体。这类债券违约风险极低，因此利率也相对较低。对英伟达来说，选择高等级债券意味着：

• 融资成本极低：在当前利率环境下，英伟达的高等級债券利率可能远低于其自有资金的收益率
• 信用背书：评级机构对英伟达的偿债能力给予高度认可
• 市场信号：华尔街对英伟达的未来现金流有充分信心

但这同时也揭示了一个令人不安的事实：即使是最优质的AI基础设施资产，也需要通过杠杆来加速扩张。在AI军备竞赛中，”慢一步”可能就是”永远落后”。

四、AI基建融资的深层逻辑

英伟达发债的背后，是整个AI产业链的结构性变化。

首先，算力需求的非线性增长。过去十年，AI模型参数的增长遵循着摩尔定律的线性预期。但到了2026年，随着多模态大模型、具身智能、AI Agent等新技术方向的爆发，算力需求已经呈现出真正的指数级特征。一个顶级大模型的训练成本已经从数千万美元飙升至数十亿美元级别。

其次，AI基础设施的”重资产化”。早期的AI公司大多以轻资产模式运营——租用云算力、使用现成的GPU。但随着模型规模的增长和定制化需求的增加，AI基础设施正在变得越来越”重”：自建数据中心、定制芯片生产线、专属网络架构……这些都需要巨额的前期资本投入。

第三，竞争格局的”赢家通吃”效应。在AI领域，市场份额的差距正在迅速拉大。领先者通过规模效应降低成本，后进者则面临越来越高的进入门槛。这种格局迫使所有参与者都必须以最快的速度扩张算力——哪怕这意味着要借更多的钱。

五、对投资者的启示

英伟达200亿美元债券的发行，将对多个市场产生连锁反应：

对债券市场而言，这将是一次规模巨大的高等级债券发行，可能暂时推高企业债收益率，但也为投资者提供了一个参与AI基础设施红利的低风险渠道。

对股票市场而言，市场普遍解读为积极信号——英伟达有足够的能力和信心通过债务市场融资，说明其对未来的增长前景充满信心。事实上，消息公布后，英伟达股价在盘前交易中上涨超过1%。

对AI行业而言，这标志着AI基础设施融资进入了一个新阶段：不再仅仅依赖风险投资和科技企业自身的现金流，而是开始大规模利用资本市场。

六、结语：当AI的尽头是华尔街

回望过去几年，AI基础设施的融资故事经历了一个有趣的演变：

2023年，AI融资的主角是风险投资人和科技巨头——OpenAI的650亿美元H轮融资、Anthropic的百亿级融资，都是VC时代的巅峰之作。

2024-2025年，主角变成了私募巨头——博通、阿波罗、黑石联手打造3500亿美元算力帝国，标志着AI基建正式进入”私募时代”。

2026年，主角开始变成债券市场——英伟达发行200亿美元高等级债券，意味着AI基础设施的融资已经全面”证券化”。

AI的军备竞赛，正在从硅谷的实验室，一路烧到华尔街的交易大厅。而当算力变成一种可以通过债券市场定价和交易的资产时，我们或许应该问一个问题：在这场竞赛中，最终的”军火商”到底是谁？

3个月狂揽35亿，投资人开抢「物理世界OpenAI」——这条赛道到底在赌什么？

一、35亿买了什么？

6月15日，多家媒体报道了一个让AI圈震动的消息：物理AGI企业极佳视界再获10亿元B2轮融资。这不是孤立的一笔投资——在过去三个月里，这家公司的融资总额已累计超过35亿元人民币。

这笔钱的来头不小。B2轮投资方包括新加坡跨境投资机构狮城资本、中国-比利时基金（中比基金）、建投投资、万向钱潮、复星锐正、华盖创赢、金创投、德屹资本、华仓资本、元石基金等全球国家队基金、产业资本、财务机构和国资平台。国中资本、达晨财智、图灵资管等多个老股东也持续超额加注。

在当前的投融资环境下，一家成立不久的初创公司在三个月内拿到35亿元，几乎刷新了中国AI赛道的融资纪录。更重要的是，投资方的阵容呈现出一种罕见的共识：他们不是在投一家公司，而是在押注一个全新的技术范式。

二、「物理AGI」到底是什么？

要理解极佳视界为什么值35亿，首先要搞懂什么是「物理AGI」（Physical AGI）。

过去两年，AI的叙事主线一直是「大语言模型」——ChatGPT、Claude、GPT-5……这些模型能够写诗、编程、对话，但它们始终困在屏幕之内。它们能告诉你「拧瓶盖需要多大的力」，但自己永远拧不开一个瓶盖。

物理AGI的目标，是让AI直接作用于真实物理世界。它不只是「理解」世界，而是「进入」世界——理解重力、摩擦力、流体力学、因果关系，并能做出符合物理规律的行动。

正如极佳视界创始人黄冠所描述的，物理AGI的核心在于「双金字塔」数据与算法体系——一套将物理世界数据压缩、建模、再输出的基础设施。这套体系的目标是让AI能够像人类一样，通过感知、推理和行动，在真实世界中完成复杂的长程任务。

三、为什么是现在？

物理AGI的概念并不新鲜。从DeepMind的World Models到OpenAI的Sora，再到李飞飞团队的World Labs，全球顶尖研究机构和企业都在探索同一个方向。但为什么佳视界能在2026年中旬拿到如此巨额的融资？

第一个原因是数据瓶颈的突破。过去几年，世界模型最大的制约是真实物理数据的匮乏。但视频生成模型（如Sora）的出现，意外地证明了互联网视频数据中蕴含着丰富的物理信息——只要找到正确的提取方式。极佳视界的「双金字塔」体系，正是建立在对这类数据的全新理解之上。

第二个原因是具身智能的成熟。从宇树科技的机器人到优必选的U1人形机器人，从世航智能的海洋机器人到各类工业协作臂，具身智能硬件在过去一年取得了实质性进展。AI的大脑终于有了可以「附着」的身体。

第三个原因是资本叙事的重心转移。当ChatGPT式的对话AI已经遍地开花，资本市场开始寻找下一个「叙事锚点」。物理AGI恰好填补了这个空白——它既是LLM的自然延伸，又是一个全新的赛道。正如风闻在报道中所称的，投资人「开抢物理世界OpenAI」。

四、从实验室到家庭与工厂

极佳视界本轮融资将重点投入两个方向：C端家庭场景与B端工业场景的规模化落地。

在家庭场景中，物理AGI意味着什么？想象一下：一个机器人不仅能听懂你说「把水杯拿给我」，还能理解水杯的位置、重量、摩擦力，预判你伸手的时间，然后优雅地完成递送——而不是像现在的机器人那样，要么够不着，要么把水洒一地。

在工业场景中，物理AGI的应用更为直接。工厂流水线上的分拣、装配、质检，每一个环节都需要对物理世界有精确的理解和操控。目前的工业机器人大多依赖预设程序和固定环境，而物理AGI驱动的机器人，理论上可以在未知环境中自主完成复杂任务。

五、万亿市场的赌注

35亿的融资数字背后，是资本市场对物理AGI赛道的巨大想象空间。根据多家机构的估算，具身智能和物理AI的潜在市场规模在数万亿美元级别——远超当前大语言模型的市场估值。

但这条路充满不确定性。智源研究院的王仲远明确表示，世界模型「可能需要三年甚至更长时间」才能到达真正的爆发点。在此之前，极佳视界需要持续投入研发、积累数据、验证技术路线。

然而，这正是资本愿意下重注的原因。在技术范式转换的早期阶段，赢家通吃的效应最为显著。当年投资ChatGPT的机构，如今获得了数百倍的回报。物理AGI的「早期」，或许就在今天。

美国下令封杀Anthropic两大AI模型：Fable 5、Mythos 5对中国开发者全面断供——当AI成为”战略武器”，中国还能用谁？

一、一纸命令：AI模型被纳入”战略武器”清单

6月中旬，美国商务部下属的工业与安全局（BIS）发布了一则看似低调却影响深远的出口管制指令——暂停所有外国国民对Anthropic旗下两大旗舰AI模型的访问权限。被点名封杀的是Fable 5和Mythos 5，这两款模型分别代表了Anthropic在通用智能和安全对齐领域的最高水平。

根据Axios等媒体的报道，这项禁令的范围极其广泛：不仅包括外国政府机构和国有企业，也覆盖了所有境外企业和个人用户。这意味着，长期以来被中国AI开发者视为”最佳替代方案”的Claude系列模型，一夜之间成了禁区。

二、Fable 5：曾被封杀前击败GPT 5.5的”最强AI”

禁令发布之前，Fable 5刚刚创下了一个令人瞩目的记录——在多项权威基准测试中击败了OpenAI的GPT 5.5，成为当时综合性能最强的闭源大模型。Yellow.com等媒体报道指出，在禁令生效前的短暂窗口期内，Fable 5已经完成了对全球开发者的性能超越。

而Mythos 5则是Anthropic安全研究路线的集大成者。作为Fable系列的安全增强版本，Mythos 5在减少幻觉、提升推理可靠性方面表现突出，被Anthropic定位为”适合关键基础设施部署”的模型。两款模型的技术定位形成互补：一个追求极限性能，一个追求极致安全。

三、Anthropic的困境：开放理念撞上国家安全

禁令发布后，Anthropic的反应堪称”紧急状态”。华尔街日报中文网报道，公司已经派遣多名高管前往华盛顿，与政府官员进行密集磋商，试图为模型访问争取豁免或延期。这一举动本身就说明了问题的严重性——Anthropic的创始人和核心团队一直秉持”AI安全优先”的理念，如今却在国家安全面前被迫做出选择。

这种困境并非偶然。Anthropic自成立之初就强调其模型的”开放性”和”可及性”，认为先进的AI能力应该服务于全人类，而非某个国家的公民。然而，随着AI模型的能力不断突破，美国政府越来越倾向于将这些技术视为“战略资产”，与先进芯片、量子计算技术同等对待。

四、对中国AI生态的连锁反应

禁令对中国AI开发者的影响是立竿见影的。长期以来，由于OpenAI的API在中国大陆无法直接使用，许多企业和开发者将Anthropic的Claude系列视为“最佳的替代方案”。Fable 5和Mythos 5的封杀，意味着这部分开发者需要紧急寻找新的技术路径。

与此同时，这一禁令也传递出一个明确的信号：AI模型的能力差距正在被转化为地缘政治的杠杆。谁能掌握最先进的模型，谁就能在产业竞争中占据制高点——而这个制高点，正在被国家安全话语所封锁。

五、下一步：中国AI的”第三条路”还是”加速替代”？

面对Anthropic模型的突然断供，中国AI企业大概率会走上两条路径：

一是加速国产模型替代。智谱的GLM系列、讯飞的星火、阿里通义等国产模型已经具备了与国际一流模型竞争的实力。禁令反而可能加速这一进程——当”备胎”变成”主力”，国产模型的迭代速度有望大幅提升。

二是探索分布式部署模式。如果模型本身被封锁，那么将推理过程分散到多个司法管辖区，或通过开源模型微调来绕过闭源模型的访问限制，可能成为新的技术路线。

10天预售3800台、男款西装女款上妆：优必选U1把人形机器人卖给了谁？

如果人形机器人真的有”成人内容”，那优必选的U1可能就是第一个。

6月15日，优必选在人形机器人U1的开售页面上摆出了令人咋舌的数据：上线10天，预售订单超过3800台，定金总额逾千万元。男女两款机型同步上架，男款183厘米、西装革履、42公斤，女款168厘米、可上妆、35.2公斤——两者都搭载”养成系”情感大模型，支持多维度外观定制，已开启IP合作。

然后，页面最上方用加粗字体标注了一行字：仅限成人购买。

“成人限定”——为什么人形机器人需要年龄门槛？

“仅限成人购买”这句话出现在人形机器人产品上，本身就充满了戏剧性的张力。这不是手机，不是汽车，不是任何传统意义上的消费品。它是一个有88个运动关节、能说话、能记忆、能和你”养成关系”的金属造物。

优必选的官方解释是：U1搭载的”养成系”情感大模型具备学习用户习惯、记忆对话内容、长期个性化交互的能力。这意味着它不是简单的指令响应机器，而是一个会”记住你”的存在。在未成年人面前，这种长期情感绑定可能带来的心理影响，目前尚缺乏明确的伦理指引和安全评估。

但这恰恰引出了一个更根本的问题：当AI能够模拟情感陪伴时，谁有资格与它建立关系？

目前，U1尚不存在”3C”认证——中国强制性产品认证。也就是说，这款在电商平台上已经开启预售的人形机器人，还没有通过国家层面的消费电子安全标准检测。在”成人限定”的标签背后，是对产品成熟度的一种变相承认。

88个关节背后的”情感”生意

88个高自由度运动关节——这个参数放在消费级人形机器人领域几乎是顶格配置。作为对比，特斯拉的Optimus Gen 2大约配备40-50个自由度，波士顿动力的Atlas更多服务于工业和科研场景。优必选把如此高密度的关节塞进一台面向消费者的产品，意味着它要在日常互动中实现极为丰富的肢体语言。

但真正让U1从其他机器人产品中脱颖而出的，不是关节数量，而是”情感”二字。

优必选将U1的核心AI能力定义为”养成系情感大模型”。这不是一个简单的聊天机器人——它具备长期记忆能力，通过本地加密存储保存与用户的交互历史，并能根据历史对话不断调整自身的行为模式和情感反馈。换句话说，它会”认识”你，而且会随着时间变得越来越像你能接受的那种存在。

这种设计思路与当下AI行业的大方向一致：从”工具型AI”转向”陪伴型AI”。ChatGPT、Claude等产品证明了大语言模型的对话能力，但优必选想要的是让这种能力具象化到一个有身体、有外形、可以放在你客厅里的实体中。

而”可上妆”的女款设计，更是将这种具象化推向了极致——它不再只是一个机器人，而是一个可以被用户打扮、被赋予审美偏好的”对象”。

3800台的销量意味着什么？

10天、3800台、千万元定金——这个数据放在任何消费电子品类中都相当亮眼，但放在人形机器人这个尚处早期的赛道上，更是罕见。

优必选本身在机器人领域有着深厚积累。公司成立于2012年，早期以教育机器人和公共服务机器人起家，在B2B市场积累了大量客户。2023年，优必选成为港股”机器人第一股”，上市后一直在寻找消费级市场的突破点。

U1的预售数据表明，消费级人形机器人确实存在市场需求——但前提是，这个需求足够”性感”。U1的男女双款设计、西装上妆、IP合作定制，无一不在瞄准一种超越实用主义的消费欲望：人们买的不是机器人能做什么，而是它”是谁”。

不过，3800台的预售并不等于3800台的交付。从定金到正式交付，中间还有漫长的生产周期、物流安排和售后支持。更重要的是，首批用户买回家之后会发生什么——这才是优必选真正需要回答的问题。

从B2B到B2C：优必选的最后一块拼图？

优必选选择在人形机器人赛道上押注消费级市场，并非一时冲动。过去两年，全球人形机器人赛道融资规模超过百亿美元，特斯拉Optimus、Figure 02、Agility Robotics Digit等产品纷纷亮相，但几乎没有一家公司真正找到了消费级的商业闭环。

工业场景的机器人（如仓库搬运、生产线操作）需要的是确定性和可靠性，而非情感交互。而消费级场景恰恰相反——消费者不为效率买单，他们为体验买单。U1的”养成系”路线，正是对消费级需求的精准理解。

但问题在于：情感陪伴的溢价，能否覆盖88个关节和定制化AI的研发成本？

据行业估算，一台具备88个高自由度关节的人形机器人，其硬件BOM（物料清单）成本至少在10万元以上。再加上情感大模型的训练、推理和持续迭代成本，U1的最终售价注定不低。如果千万元定金对应的单台价格在5万元以上，那么3800台的订单意味着约1.9-3.8亿元人民币的营收预期。

对于一家市值数百亿的上市公司来说，这个数字不算巨大，但对于一个全新的消费品类而言，这已经是一次成功的市场验证。

人形机器人，从”玩具”到”伴侣”的临界点

如果一定要用一个词来形容U1的发布，那就是”临界点”。它不是第一款消费级人形机器人，但可能是第一款明确提出”情感陪伴”定位的。

在科技史上，每一次新技术从”实用工具”向”情感载体”的跨越，都会引发激烈的社会讨论。手机从通讯工具变成了钱包、相机、游戏机，最终变成了人的”数字延伸”。汽车从代步工具变成了移动娱乐空间。而现在，人形机器人正在经历类似的转变——从一个执行任务的机器，变成一个可以被赋予情感意义的存在。

“成人限定”的标签，本质上是对这种转变的谨慎承认。它意味着优必选自己也知道：当机器人开始拥有情感和记忆，它就不再是一个简单的消费电子产品了。