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2025年十大合规趋势回顾｜AI重构新生态；传统地盘争夺火热 21世纪经济报道记者王俊 肖潇 报道站在2026年的初始回顾2025年，似乎契合了那句“我们总是通过后视镜驶向未来。”2025年春节，DeepSeek出圈，不仅撕开了硅谷铸造的AI铁幕，也终结了前两年AI技术与商业的晦暗不明。自此AI一路高歌、产品迭代密集，年末的“王炸”豆包手机智能体，更是直接把AI时代的入口之争摆上了台面，新的利益格局正在塑形。与此同时，传统地盘的合规争议进一步深化。内容平台上，张兰、汪小菲、张雪峰等账号被封禁，“黑红也是红”的流量逻辑开始失效；外卖战场里，阿里、美团、京东短兵相接，在核心地盘上攻防，“烧钱补贴”玩法再被治理。回顾2024年的时候，我们曾用“新旧之间”来贯穿主线。到了2025年，张力不但没有缓解，反而在更多领域交织，演变为更复杂的生态博弈。混沌的格局中，有一个颠扑不破的真理：抢人、抢用户。而随着AI产品向更广泛人群扩散，纠纷逐渐浮出水面。过去一年里，AI谣言更多了、真假更难辨了， AI情感陪伴带来的问题更频繁了，AI黑灰产开始渗透进日常生活了.......“用户究竟会使用AI做什么”，直接牵动大模型公司的商业策略与合规设计，已经成为不得不回答的问题。同往年一样，我们梳理了十大合规趋势，总结过去一年的重心，也尝试为新一年标出合规考点。1、 AI大出圈用户认知参差不齐2、广告进入AI“回答位” 成大模型生态关键变量3、各行各业涌现AI滥用现象 考验平台治理能力4、AI版权之争在司法实践中逐渐设立红绿灯5、智能体元年 利益冲突先显形6、全球AI立法退潮 小切口监管回应安全问题7、外卖大战中“烧钱补贴”玩法再被治理8、苹果腾讯和解 小程序佣金率砍半9、Tik Tok从濒死到重生 震荡中的出海之路10、治理“黑红” 互联网平台重新评估底层商业逻辑关键词：DeepSeek爆红、豆包日活突破1亿大关、多款产品陷入争议2025年，AI完成了一次真正意义的“下沉”。年初，DeepSeek开源推理模型DeepSeek-R1。“神秘的东方力量”极大压低了训练成本，也打破了长期以硅谷为主导的AI叙事，被成为“国运级别的科技成果”。到年末，豆包以1.59亿月活反超DeepSeek，日活也突破了1亿大关。这意味着每14个中国人中，平均每天就有1个人打开这款AI软件。而随着豆包即将在春晚亮相，蚂蚁灵光、阿里千问等产品加速卡位C端入口，AI势必会覆盖更多普罗大众的生活。随着使用人群扩大，AI的内生风险进一步显化了。大量看似言之凿凿的AI回复，实则存在无中生有、错误总结、移花接木、无从查证问题。尤其在专业媒体报道稀缺的热点事件中，AI更容易拼接低质内容，放大误导。（详见：让AI查了330次新闻：平均准确率25%，近一半链接打不开）年末韦氏词典将“Slop”选为2025 年度词汇，指代“AI 批量生成的、毫无灵魂的低质内容”，即AI泔水。就像一滴墨染入清水，AI编造的内容，正在悄悄污染每个人获取信息的方式。除了内容风险，个人隐私、授权条款等专业合规术语也吸引了更多目光。微博智搜、豆包都曾陷入“被AI搜出个人微信号”的争议；WPS、腾讯元宝的隐私条款，也让创作者担忧内容是否会被用于模型训练。当数据被用于超出用户预期的场景时，不安随之放大，AI产品的隐私设计面临更复杂的考验。（详见：《微博用户集体发声明反击，能摆脱AI智搜的隐私困扰吗？》）更深的改变，发生在人机关系中。2025年11月，“保安和AI对话6个月，打印50万字聊天记录要讨说法”登上了热搜，50多岁的全先生无比坚信AI在对话框中给他的承诺。全球模型聚合平台 OpenRouter 的报告显示，超过50%的开源模型算力，被用于角色扮演、虚拟恋人和 NSFW 内容。相关产品迅速积累用户规模，星野的国内月活已接近500万，字节跳动的猫箱紧随其后。总的来说，2025年的关键变化在于：风险不仅来自模型能力，还来自用户如何使用AI。单靠事前审核和行业标准，似乎很难覆盖真实世界的场景。AI公司还必须在产品设计中，提前预判用户行为及其外溢影响。而对用户而言，如何理解AI、如何合理使用，也成为一项亟须科普的社会课题。关键词：GEO流行、ChatGPT开始即时结账、多款AI产品接入电商链接DeepSeek刚火时，你可能看过一张网络热图：上海一家拉面店把“DeepSeek推荐美食店”直接打印了出来，立在自家店门口。当时偶然的小动作，很快演变为一种新型营销方式。2025年，很多品牌都开始焦虑“如何让自己的产品被AI推荐”。到年末，GEO已是一个广告圈耳熟能详的词语。GEO指的是通过生产AI偏好的内容，让品牌名自然出现在AI回答里。它并不直接购买广告位，而是想潜移默化地改变AI答案。（详见：《AI搜索的“回答位”，正被广告涌入》）在广告从业者眼中，现在GEO的状态极像二十年前SEO的早期阶段：批量生产“信息垃圾”的服务商迅速繁殖，行业处于野蛮生长期。这不只是单个投机操作，也与平台规则缺位有关。现在除了Perplexity侧栏有“赞助”标识的广告外，国内外主流AI产品都没有引入广告，保持“去商业化”的姿态，但这也意味着没有明确的广告规则和管理措施。不难看出AI平台对广告的纠结态度——做广告，可能侵蚀产品的可信度；不做广告，少了一条变现路径，也会放任更隐蔽、更难监管的灰色竞争。从既往经验看，规范广告的起点，往往不是一禁了之，而是官方开始建立自己的商业渠道和广告主白名单。转向已在年末显现端倪。ChatGPT不断强化购物功能，实时接入沃尔玛、Shopify等商品链接；据披露，OpenAI内部正讨论付费广告方案，想在广告变现与用户信任之间寻找平衡。国内产品也走到了外接商品链接的阶段。双十一期间，豆包在回复中嵌入抖音商城链接；元宝宣布与京东图书商城合作，Kimi、文小言等产品也已接入电商跳转。（详见：《多款大模型开始“上链接” 种草带货，冲击了谁？》）当然，这些公司都会强调“尚未商业化”，更多是流量资源置换，提升用户体验。但前奏已经奏响，可以预见广告是否以及如何进入AI回答体系，将成为影响通用大模型合规生态的一个关键变量。关键词：AI生成虚假商品图、AI生成虚假外卖门店、AI炒股；AI生成高考预测题当大模型不再只流行于技术圈，许多意想不到的不当使用出现。一个明显变化是，违规和投机行为的门槛被无限压低。每年高考将至时，市面上都会热销各类“名师押题保密卷”，今年它被迅速嫁接到“AI预测”概念上。部分教辅机构以“AI大模型押题”为卖点公开售卖，标价可达398元，直播间优惠价298元。很快各家大模型都限制了对高考预测、高考答案等内容生成分析。（详情见：AI高考押题做成生意经，收割谁的焦虑？）AI也成了羊毛党“白嫖”的新工具。“仅退款”机制收紧后，有消费者转而利用AI生成商品瑕疵图骗取退款，被多个电商平台商家曝光在社交媒体平台。仅需20秒钟，AI就能生成逼真的瑕疵商品照片，不仅能骗到毫无警惕的商家，也能骗过一些平台的投诉审核。（详情见：用20秒生成的AI图片 钻了所有电商平台的退款漏洞）AI生成图片越来越多，就连外卖店铺都用上了AI生成图。今年夏天开始，用户发现越来越多外卖商家的头像和店招看起来“似曾相识”——一张马路边小馆的门头照片，既是连锁川湘店的头像，也出现在另一家潮汕砂锅粥的页面上。围绕这一需求，第三方“AI装修”服务开始出现，声称平台审核100%通过。（详情见《外卖大战里的虚假宣传：堂食不存在，门店照用AI批量生成》）饿了么和美团对此都成了专项小组。平台表示，餐饮商家用第三方AI软件，生成门头图样式的图片作为logo，有误导用户的嫌疑，对此进行专项治理。可以看到，用户到底如何理解AI、又会在实际生活中用AI去做什么，这些现实问题越来越难以预测。事后及时给平台规则打补丁，是一种常见的解决方案。但挑战在于，AI的技术更新前所未有之快，渗透速度远超当初的移动互联网。“打地鼠”般的治理会成为很长一段时间的常态。关键词：迪士尼与OpenAI达成合作、Anthropic达成15亿美元版权和解、MiniMax遭迪士尼起诉侵权围绕AI版权的争议已持续三年，2025年的法庭纠纷还在继续延续，但司法态度开始清晰。在海外，Anthropic、Meta、OpenAI、谷歌等多家头部大模型公司已经无一例外全被卷入版权诉讼，原告有新闻媒体、图书作者和电影制作巨头，而起诉产品覆盖了文本、图片和视频大模型。这场版权大战也卷入了国内公司。迪士尼、环球及华纳兄弟对MiniMax旗下的海螺AI提起版权侵权起诉，MiniMax面临最高7500万美元（约合52.8亿元人民币）的索赔金额。而MiniMax在年底的招股书中首次否认了版权指控，认为训练AI属于合理使用。在没有授权的情况下拿版权作品训练AI，究竟算不算合理使用？过去两年的大部分判决都绕开了这一核心争议。去年年中，美国加州北区联邦法院在两起关键案件中，给了一个清晰态度：抓取互联网上公开、合法的信息用于模型训练，原则上可以构成合理使用。这意味着，大模型的训练在一定条件下获得了法律认可。但这一态度并非无条件，美国法院同时明确了两条红线：其一，如果AI输出对原作品的市场造成实质性冲击，合理使用仍可能不成立；其二，训练数据来源本身必须合法。使用盗版网站等非法渠道获取数据，很可能构成侵权。（详见：AI版权关键进展：美国连判两案，大模型“偷书”不算偷？）后一条红线，直接引发了近年最昂贵的一次AI版权和解。因使用“影子图书馆”训练AI，Anthropic同意对每本书支付3000美元的赔偿，总金额达到约15亿美元。在欧洲大陆，审判态度则更为严苛。2025年11月11日，德国慕尼黑第一地区法院裁定：OpenAI未经许可使用受著作权保护的音乐歌词训练ChatGPT模型，已构成侵权。德国法院率先认定，AI模型“记忆”与“输出”歌词均构成复制侵权，推翻了“合理使用”的主张。（详见：OpenAI最新两起诉讼的新风向：大模型“偷书”要担责了？）到了年底，业内出现了更具突破性的解决方案：在迪士尼起诉OpenAI侵权后，原告和被告转头牵手成了深度合作伙伴——迪士尼同意对Sora开放核心角色IP用于视频生成，并投资10亿美元拿到OpenAI的股权，开启“IP授权+战略投资”的合作模式。版权不再只是风险项，而开始被纳入AI公司的核心商业资产。但这种牵手恐怕仅限于最顶尖的公司之间，大部分版权人仍在AI时代中风雨飘摇。关键词：亚马逊起诉Perplexity浏览器、豆包手机助手遭微信限制从2024年12月发布第一篇手机智能体的报道开始，我们就意识到，这不是一个简单的功能升级故事，而是一场对AI生态控制权的重新分配。（详见：万字详解智能体：AI手机走“盲道”）在过去一年时间里，不少产品崭露头角，荣耀YOYO、智谱AutoGLM、豆包AI手机助手......在2025年初，手机智能体的宣传噱头还远大于真实能力。成功率低、响应不稳定、耗时长都是常态。到了年末，豆包手机助手横空出世，让智能体真正意义上走进了大众视野，TA更顺畅、更丝滑，任务完成度更高了，但因为安全与商业原因，接连被封禁了。这种戏剧张力吸引了足够多的注意力。首先是安全担忧，所有手机智能体都面临着隐私泄露、数据滥用的“指控”：读屏能力带来的隐私问题，调用系统权限可能引发的数据安全风险。据我们所知，2025年，监管部门曾就手机智能体的安全问题召开多次会议。其次，商业的博弈摆上了台面。场上站着的是互联网App和手机智能体。对于互联网App，一旦智能体能完全替代真人操作手机，短期冲击的是App拉新率、留存率、用户活跃时长，直接拖累广告回报率这一核心变现指标；长期担忧更深，互联网App可能被管道化(OTT化)，退化为智能体的工具零件。（详情见：合集回顾：手机智能体的来龙去脉 4个问题带你看）新的利益格局正在形塑，擦枪走火在所难免。在大洋彼岸，冲突已经上升至正面法律对抗。2025年11月，亚马逊起诉AI公司Perplexity，指控其浏览器智能体Comet伪装成人类用户、秘密访问并操控亚马逊账户购物，违反了计算机欺诈罪等法律。Perplexity则反击称智能体只是用户的“代理”，将亚马逊的诉讼称为对创新的“霸凌”。互联网大公司在争规则制定权，谁能把自己的利益写进行规里，谁就站在更高的博弈位阶上。关键词：特朗普AI行政令、欧盟AI Act修订、中国《人工智能生成合成内容标识办法》落地全球AI监管出现了一轮明显的再调整，方向并非收紧，而是放缓。在美国，监管更多从联邦层面下沉至州一级。纽约、加州相继推出AI相关法规，重点集中在情感陪伴类产品的风险控制，包括明确提示“非真人互动”、未成年人保护模式以及自杀预防机制。加州的《前沿AI透明度》法案还要求最前沿的基础模型企业建立安全框架和事故报告制度。但州级AI立法的扩张，很快遭遇联邦层面的反弹。特朗普在年底签署了一份行政令，允许美国司法部成立法律工作组审查美国各州的AI法律，并可能对不符合要求的州扣留联邦资金。“为了取得成功，美国的AI企业必须能够自由创新，不受繁琐监管的束缚……过度的州级监管会阻碍这一必要条件的实现。”与此同时，欧盟的监管节奏也从抢跑转向了“踩刹车”。全球首部欧盟《AI法案》的落地时间持续后延，高风险AI条款最晚将至2028年生效。配套标准滞后、成员国分歧以及企业游说压力，使这一原本雄心勃勃的立法，面临现实修正。还值得关注的是，欧盟委员会提出“Digital Omnibus”方案，对通用数据保护条例、数字市场法、数字服务法等多项核心数字法规进行精简。减负成为新的关键词。（详见：欧盟AI法案“大倒退” 出海AI公司可以松口气了？）而国内最明显的变化是，连续两年写入国务院立法计划的“人工智能法案”在2025年被删除了，取而代之的是将AI安全治理纳入新修订的《中华人民共和国网络安全法》。不过，专项规定和行业标准一直在更新发布。比如《人工智能生成合成内容标识办法》《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法（征求意见稿）》等新规，集中回应AI内容标识、未成年人保护和情感风险等具体问题。可以看到，统一的AI立法似乎正在退潮，更具操作性的安全治理与场景化规则成为现实选择。关键词：京东、美团、淘宝烧钱补贴外卖大战；外卖平台被集体约谈除却AI的新战场，传统互联网领域的主战线并未哑火，并在2025年贡献出了沉寂多年的外卖补贴大战。2月，京东外卖启动“品质堂食餐饮商家”招募，正式进军外卖业务，刘强东亲自挂帅，在商户、骑手和消费者侧共同发力。4月，宣布百亿补贴全面上线。美团4月起应战，宣布未来三年向餐饮行业投入1000亿元。阿里也在4月宣布入局，推出“饿补超百亿”大促。7月，淘宝闪购进一步宣布500亿元补贴计划。美团也随之跟进，加大补贴。有报道称，三大巨头单季度的营销支出高达上千亿元。被称为“中国互联网史上规模宏大的补贴战”。其背后折射出互联网巨头的焦虑：核心地盘是否稳固，流量入口是否活跃。“烧钱”成为必然选择，但高举高打的补贴策略，一方面迅速扩大用户与商户规模，另一方面也不断逼近监管红线。在巨头刺激的商战之外，更多人叩问的问题变成：平台补贴到底由谁买单，是否迫使商家让利？有没有虚假宣传或食品安全问题，是否影响消费者权益？（详见：外卖大战被约谈三问：谁出钱、谁承压、谁受困？）监管在这一轮补贴战中介入得更迅速。2025年中，市场监管总局等部门密集约谈三家外卖平台，要求其回归理性竞争。进入下半年，监管转向规则前置，《外卖平台服务管理基本要求（征求意见稿）》、《网络餐饮服务第三方平台提供者和入网餐饮服务提供者落实食品安全主体责任监督管理规定（征求意见稿）》等一系列规则出台。在收费、促销、算法、履约与食品安全等关键环节划定更清晰的边界，互联网的商战永远不会结束，只会以不同面貌卷土重来。而监管释放的合规信号很清晰：平台可以竞争，但不能强制让商家、消费者、配送人力承担后果。关键词：苹果和微信小程序就抽成比例达成协议还有一些商战故事，在2025年划上了暂时的句点。2025年11月14日凌晨，苹果宣布抽佣新机制——小程序合作伙伴计划（Mini app Partner Program）。申请加入计划的小程序开发者可接入苹果支付，销售数字商品与订阅服务，苹果将从中抽成15%，这一费率较2024年1月苹果首次推出面向小程序的支付系统直接砍半。此前，微信、抖音小游戏并未接入苹果的支付渠道，小游戏开发者通过小程序发布充值链接或者客服功能等，引导用户到官网等其他渠道充值或者购买道具，以此规避“苹果税”30%的抽成，提高利润。（详见：苹果腾讯讲和，微信小程序官宣接入iOS端虚拟支付）而微信小游戏月活用户，根据2024年微信披露，已超过5亿，约占微信广告收入15%。面对小程序游戏这只肥羊，2024年8月，市场传闻苹果对腾讯施压，要求对方封堵产品中引导用户通过外部支付系统消费的漏洞，否则将影响微信新版本更新。9月，#iPhone升级后不能用微信#爬上微博热搜。此后腾讯首次在财报会上回应，正在与苹果磋商关于微信小程序游戏收入分成的问题。苹果税作为苹果公司收入的重要部分，固定地向App Store内应用收取30%渠道费，比如会员订阅、游戏充值、直播打赏，但不包括App提供的打车、外卖等实体服务。尽管当前舆论环境常言“天下苦苹果税久矣”，但30%的过路费，曾极大地降低了应用商店的分成比例。在App Store诞生之前，运营商的抽成比例曾超过80%，2008年乔布斯创建App Store宣布只抽成30%，自此开发者如雨后竹笋般涌现，与App Store共同乘风破浪，锻造了当前庞大的苹果生态。时过境迁，App Store已丧失App投放、引流的功能，更多是一个载体与管道。当你不再重要，价值便会受到质疑。于是便有了全球各地不同公司对苹果税发起的冲击。微信小程序游戏背靠腾讯，自然也有与苹果坐在谈判桌的底气。历经一年半，有了实质性进展。不过，据我们所知，国内对苹果税的“讨伐”仍在继续。苹果会是谁的前车之鉴，在这场长达数年的缠斗中，似乎看到了下一个时代故事的面貌。关键词：特朗普续命TikTok、TikTok成立美国合资公司、小红书涌入TikTok难民挣扎抵抗、临近死亡、迎接新生......爽剧桥段切实地发生在2025年的TikTok身上。2024年4月24日，当时的美国总统拜登正式签署了一份对外援助法案，其中一款法案涉及强制字节跳动剥离旗下应用TikTok：字节跳动需要在2025年1月19日之前完成TikTok的剥离，否则将面临全面封禁，也被称为“不卖就禁”法案。转机发生在特朗普就任。2025年1月，特朗普上任首日给予TikTok禁令执行的宽限期，随后分别在4月、6月和9月延长宽限期，TikTok得以“续命”。这场持续一年多的故事最终在2025年12月写下结尾。TikTok CEO周受资发内部信宣布，字节跳动、TikTok已与三家投资者签署协议，将成立新的TikTok美国合资公司，名为“TikTok美国数据安全合资有限责任公司”，将负责美国的数据保护、算法安全、内容审核和软件保障。由字节跳动全资控股的、TikTok在美国的其他实体将继续负责电商、广告、市场运营等商业活动，以及TikTok产品的全球互联互通。故事主线之外，还有一则插曲值得玩味。在TikTok被禁的阴霾之下，一群国外用户涌入小红书，自称TikTok难民。2015年1月，小红书APP在美国苹果应用商店排行榜上的名次不断提升，一度跃升至免费APP榜首。两天小红书涌入70万国外用户，小红书内部团队自1月13日起便启动了紧急加班模式，合规与安全团队也同步加大工作力度，确保平台运营的规范与安全。TikTok禁令不是一个公司的故事，它不仅折射出全球“科技冷战”的政治环境，也可以看出互联网治理的复杂。网络空间早已突破地理边界，任何头部平台的震荡，都会迅速传导至其他市场。对于平台来说，数据传输、青少年保护、内容审查……合规是永远的旋律。关键词：张兰、汪小菲账号被封禁；张雪峰账号被封禁“黑红也是红”，长期以来是互联网内容平台的激励潜规则。争议本身就是流量，转发和评论可以直接转化为广告曝光和直播间人数，平台与创作者实际上形成了利益共振。但在2025年，这套机制开始被集中打断。年初，张兰团队员工发布“汪小菲包机运送大S骨灰”的虚假视频，引发舆论风暴。随后，抖音以“无底线博流量”为由，对张兰、汪小菲等账号予以无限期封禁，微博、微信视频号同步暂停相关直播功能。（详见：张兰的封禁不是终点：平台治理的难题，何时解？）年末，治理进一步扩展，覆盖头部网红乃至社会公众人物。网信部门集中封禁包括“户晨风”“张雪峰”在内的一批违法违规网络名人账号，理由集中在污言秽语、煽动对立等行为。这一转向意味着平台内容治理进入深水区。水下的难点在于灰色地带：谣言与爆料、抹黑与维权、情绪宣泄与公共讨论之间的边界往往高度模糊。过去依赖“事后举报”的治理模式已难以支撑社区秩序和商业预期，小红书、今日头条等平台都在加大对真实内容的主动治理力度。互联网平台也在重新评估商业底层逻辑。毕竟真实内容不仅是社区价值观，也是广告主和用户信任的前提。一旦内容生态被“黑红逻辑”持续侵蚀，商业化本身会失去稳定基础。当然，从法律层面看，“通知-删除”仍然是平台内容治理非常重要的环节。平台是否担责的核心判断标准，往往在于是否“知道或应当知道”内容违法却未采取必要措施。投诉渠道的便捷程度和响应速度，都在成为更核心的合规指标。
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魏庆坡｜去中心化自治组织的法治化：从组织拟制到实质控制 去中心化自治组织的治理问题在法律上的定位与保护已成为当前数字法治体系转型中的关键理论难题。现有研究多试图将去中心化自治组织纳入传统组织法范式，通过法人拟制或合伙制度加以规范，但此类路径依赖人格集中化、意志统一与身份可识别的制度前提，与去中心化自治组织基于去中心化架构、智能合约逻辑与匿名协作机制所生成的控制结构之间存在根本性张力，导致“组织人格化”导向在规范适配上出现结构性适配失效。去中心化自治组织的治理问题根植于区块链技术语境，其合法性基础不在于组织法定的设定要件，而在于链上关键权限控制的事实状态。在此意义上，去中心化自治组织的治理应被理解为对核心合约权限的有限事实控制，其所承载的法律利益本质上体现为一种程序性治理权益。据此，去中心化自治组织的法律治理应以“控制路径识别—责任归属机制”为核心构建逻辑，推动建立涵盖控制识别机制、治理信息披露义务、权责协同体系与风险分级治理规则的综合性制度，以实现对其技术衍生的控制形态的有效法治规制。 引言去中心化自治组织（decentralized autonomous organizations，daos）作为区块链技术发展所催生的集体治理形式，正在成为全球数字经济和智能合约实践中的制度创新实验场。在发展初期，daos常被视为智能合约执行平台或开源社区治理工具，与公司法人、合伙企业等既有组织形式相提并论乃至混同处理，其独特的治理逻辑与运行机制未获得充分的制度识别与理论阐释。随着web3.0生态的扩展与数字生产关系的演进，daos的法治化问题亦被提升至事关国家数字战略与全球科技治理竞争的高度。如何在现行法治结构中准确定位daos的法律属性，进而实现有效的制度回应，成为daos法治化的首要理论难题。目前关于daos法治化研究进展并不顺畅，甚至陷入一种制度识别与规范建构的滞缓状态。其一，尽管daos问题在web3.0浪潮中受到高度关注，但在我国现行中央和地方层面的数字经济政策、区块链发展规划及金融监管文件中，daos的法律治理并未获得应有的前置性地位，相关文本多集中于防范区块链技术风险、加强平台治理、维护交易安全等技术治理层面，对daos的组织属性与责任结构常常避而不谈，甚至仅以“规范链上数据的安全使用和管理”一笔带过。其二，现有研究范式仍局限于传统公司法与法人法的结构性思维，尝试在法人拟制、合伙人结构或数字信托等既有制度中嫁接daos运行机制，然而在成员匿名、治理无中心化代理人、执行完全依赖代码自动性的前提下，这类拟制化路径往往难以自洽，尤其在处理成员控制与共识机制、代码自治与责任追究之间的关系时，每一种解释框架都面临局限性。其三，现有讨论往往聚焦于daos是否具备“组织拟制”的可能性，这种建构路径本质上建立在集中控制与人格拟制的法理预设之上，与daos所依赖的去中心化技术逻辑存在根本张力。现有研究普遍未能正视daos所依托的去中心化技术已催生出“非人格治理”与“无主体控制”的结构转向，从而形成对技术现实的制度性失配。有鉴于此，当前真正缺失的是对daos控制结构与法律属性的基本理论判断。此类判断应具有宏观性、基础性与方向引领性，必须建立在对区块链技术逻辑、智能合约结构及其对组织形态重塑能力的深刻理解之上，而非拘泥于传统法人理论、代表权配置或组织章程等范式化结构中的类比分析。现有的理论探索素材和丰富的区块链治理实践，使对daos基本理论进行总结性探讨变得可能。本文拟开展一项系统性理论归纳与分析工作，首先回顾组织法逻辑在应对自治型技术组织时的适用限度，继而识别daos控制路径与行为归责中的法律问题类型及其制度特征，最后探讨daos法治化路径及治理合法性边界，以期为daos制度建构提供基本理论支持。一、传统组织法拟制调整daos法律地位：组织人格导向的局限将daos纳入现有法律体系之中，普遍采取的路径是试图在传统组织法框架内寻找可适配的法人或合伙拟制规则，并据此界定其法律人格与责任承担机制。这一思路的逻辑基础在于，既然daos亦能完成组织化管理、资源调配、规则制定与成员协作等功能，便可将其拟制为公司法人或合伙企业，从而使其获得可识别的法律身份与责任归属逻辑。“组织拟制”方法的广泛采用是制度自然演进的结果。一方面，法治秩序对非法定主体的认定需具备确定性与稳定性，而传统组织法数百年来已发展出完善的人格构造模式，便于对新兴现象的吸纳与重构；另一方面，该路径亦试图以“拟制组织身份”回应daos缺乏实体代表、法律地位模糊等风险，为其嵌入治理框架提供初步通道。然而，对于daos这一由智能合约主导、行动高度程序化、缺乏统一意思中心的结构性技术体而言，该模式已日益力不从心。（一）以传统组织法规则调整daos法律地位的理论主张及评析在传统组织法关于法人与非法人组织的规范体系中，法人拟制原则和有限责任机制构成核心制度支撑。基于该框架，部分学者尝试将daos纳入现有组织法体系予以规范，其理论主张多围绕“法人化拟制”展开，意图通过现有法律人格结构赋予daos以主体性、权利能力和责任承担机制。然而，这一路径虽具制度延续性与实践合理性，但在应对daos去中心化架构与技术自治特征时，仍面临显著的适配性障碍。本质上，daos是一种由区块链智能合约自动执行、成员通过代币投票治理的去中心化组织结构，缺乏传统法人必备的登记机关、法定代表人及集中决策机构。传统商事组织规则强调统一意志与行为代表的制度基础，与daos所主张的“多中心治理”与“代码自治”逻辑恰好相冲突。更有甚者，daos未必具备稳定的成员身份与财务归集机制，亦无恒定住所与管辖依据，其治理流动性远超现行公司法人理论可控的范围。因此，虽有学者尝试将daos纳入公司或合伙治理框架以延续既有制度逻辑，但该路径在揭示其技术生成的利益结构与去中心化治理逻辑方面仍显不足。1.公司法人治理模式公司法人治理模式被视为最成熟的现代组织制度安排，其以人格拟制为制度起点，辅以完善的决策—执行—监督治理结构，实现对外法律责任的集中归属与对内组织秩序的稳定维系。在面对daos所提出的制度挑战时，部分学者与司法管辖区尝试将daos纳入公司法的治理架构之中，尤其是以有限责任公司（llcs）形式注册的路径。该治理模式认为，尽管daos产生于区块链技术与智能合约环境，但其仍表现出组织性要素—包括参与结构、资产控制能力、治理规则和运行持续性—因此可借助公司法人制度中“拟制法律人格”的方法，为其赋予有限责任主体地位，并依托传统公司治理机制予以法律规制。例如，美国怀俄明州自2021年起允许daos注册为dao llcs，以期为其链上操作提供链下法律承认与司法救济基础。这一思路看似符合逻辑，实则面临三重制度张力。第一，法人拟制逻辑与daos去中心化机制天然冲突。在公司法语境中，法人资格的设定以“统一意志”与“层级控制”为前提，通过董事会或管理层集中行使决策权以代表公司对外活动。而daos则以分布式治理为基本结构，其规则依赖链上代码运行，决策权由分散的持币者投票行使，既不存在稳定的组织中心，也缺乏能统一表达“组织意志”的代表性机构。这使得以法人制度类比daos的做法不仅难以确认谁应代表daos承担外部义务，更难在法律上认定何人为其“控制者”或“治理机关”。第二，daos治理结构的不稳定性与匿名性削弱法人责任的可追溯性。在公司法下，法人行为责任可以通过高管、股东乃至母公司等路径追溯，但daos由于其参与者匿名性和“开放加入”机制，治理结构经常发生变更且难以审计，这种结构性漂移造成了法律责任归属的断裂。如daos因合约漏洞或治理失误造成外部损失时，缺乏一个法律上稳定可识别的“法人意志”或“主事人”，传统法人治理所依赖的控制归责逻辑在此不再成立。第三，daos运行机制对传统法定设权逻辑的结构性挑战。公司法人设立须依特定法律程序完成设立登记与组织机构备案，权利义务界限在公司法等制度中有明文规定。daos则多依“代码即法律”运行。以法人治理路径解释daos，便无法回应其在制度外生成权利义务结构的合法性问题。若贸然将daos纳入公司法人框架，反而有可能掩盖其治理机制对既有法治秩序的实质性突破与挑战。可见，daos与公司法人制度之间，虽在“组织形式”上具备表面相似性，但在“控制逻辑”“意志表达”与“责任归属”等根本结构上则存在断裂。这种以法人拟制方式建构daos法律人格的做法，最终难以回应daos所引发的去中心化控制结构与现实法律体系之间的张力。鉴于上述结构性特征，公司法人治理模式对daos的适用实际上是一种法律权宜之计，其功能更在于满足注册、融资、诉讼等外部法律关系的最低制度门槛，而非真正实现daos内部运行机制的法律规制与治理风险的可控。本质上，公司法人治理路径也无法解决daos“谁主其事”“谁担其责”的基本制度难题。更为根本的问题在于，公司法治理模式未能回应daos所代表的“结构即规则、代码即法律”的运行逻辑。其试图用中心化权力模型来适配去中心化治理架构，不仅造成制度张力，也掩盖了daos对现代组织法提出的根本挑战，即在技术自治与法律控制之间，如何建立“控制识别—权责联动—规制正当”的新型组织治理法理结构。2.合伙企业治理模式与公司法人制度强调拟制人格不同，合伙制度以契约为基础，强调参与者间的协作共治、出资共担与利益共享。daos中的成员通过共同持有治理代币、参与协议表决并协同维护系统运行，在外观上与合伙组织构造出一定的类同性。这一结构性相似性使得部分学者主张daos应被视为链上契约型共同体，在现有法律体系中可类比为非法人性质的合伙组织予以规制。支持“daos即合伙”路径的主要理由有三：其一，daos运行依赖参与者之间的契约性安排与共识机制，既无单一决策机关也无固定组织形式，天然适合以合伙关系中“自治为核心”的规范模式调适；其二，daos在多数情形下不具备法定注册身份，不享有法人资格，其对外交易行为与内部治理机制正与未设立法人的合伙组织类似；其三，合伙制度所强调的“共同经营”“共同承担风险”原则，可在一定程度上引导daos责任归属与参与者义务划分，有助于填补daos法治空白地带。然而，将daos类比为合伙企业的路径在实践中仍存在显著的制度局限。尤其是在daos日益复杂的链上治理结构中，合伙模式所依赖的“契约自治+身份识别”机制出现了难以克服的功能失配。首先，合伙制度所依赖的契约机制在daos中常常难以成立。传统合伙关系必须建立在具有明示同意的出资、协作与收益分享基础上，且法律要求各方身份清晰、权利义务明确。而daos参与者往往匿名，以钱包（wallet）地址身份持币参与治理，其行为是否构成“合意”，是否具备出资性质，存在高度不确定性。更复杂的是，参与者可随时进入或退出daos治理过程，这种“去边界化”“高流动性”的链上参与模式，实质上挑战了合伙制度“契约缔结—关系稳定—风险共担”的基础结构。其次，daos的运行模式难以满足合伙制度中的共担风险与可控责任前提。传统合伙法律责任强调对外无限连带责任或有限责任约定前提下的身份可识别、责任可追溯。daos治理权与资产控制权往往通过智能合约间接实现，参与者不以自然人身份直接控制链上行为，导致在风险事件发生时（如daos攻击、协议漏洞）难以识别具体“责任人”。即使某些daos采用多签钱包、设立“多重治理人”，其本质仍是技术结构安排，非传统法律关系所设定的行为主体，责任穿透机制难以启动。最后，daos的开放性与协作方式本质上超越合伙组织的封闭性边界。合伙制度设定在有限成员之间的协作逻辑之上，通常不存在治理权的链上流转与广泛扩散。而daos的治理结构是可编程的、持续演化的，其规则既可以通过链上投票临时调整，也可通过协议升级或“硬分叉”实现组织分裂。这种“代码自治—共识演进”的治理方式使daos的组织边界不断变化，难以构成一个恒定结构以供法律分类之用。由此可见，daos合伙类比路径在表面上因契约逻辑而显得自然，但在结构实质上却因技术去中心化、身份匿名性和组织动态性而难以实现规范化归责，因此合伙路径对daos的拟制归类面临“契约假设过强—风险规制过弱”的问题。同时，合伙制度的法律意图在于处理人际协作行为中的权利义务协调，而daos的实质控制来自算法逻辑与技术结构，治理行动则体现为“合约自动化”执行。若脱离这种技术底层逻辑，试图用传统合伙规范将daos法律化，只能导致制度功能与技术实况的错配。因此，唯有承认daos技术生成组织的独特性，并就其控制机制、行为代理与治理后果制定具有针对性的制度架构，方能实现daos从去中心化自治实践走向制度正当性的法治化飞跃。（二）daos治理中“组织拟制治理导向”的局限与转向如前所述，通过法律拟制方式将daos纳入传统组织治理模型是一种“组织拟制治理导向”的法治化尝试，其内在逻辑建构于传统组织法的制度三段论，即“类型归属—权利承认—责任分配”。“组织拟制治理导向”固然源于对既有组织法框架的路径延续与制度移植的理性考量，但该路径在应对daos技术生成型组织结构与代码化治理机制时，仍存在结构性张力，尤其在理论正当性、制度适配性与风险治理功能等层面表现出明显局限。首先，传统组织法的“组织拟制”以人格化和集中控制为核心假设，在面对daos分布式治理结构时，其适用性受到一定限制。公司法与合伙制度的拟制逻辑均依赖于对“组织意志”的法律认定机制，即通过明确代表机关（如董事会、执行合伙人）来设定决策权与外部行为归属关系。这种组织拟制的前提是组织结构具备可识别的权利中心、意志统一体和治理链条。然而，daos的核心在于“去中心化”，其治理机制建立在分布式节点共识、链上投票与智能合约自动执行之上，既无固定身份的组织控制者，也不存在稳定的代表结构。试图用传统法律主体模型为daos套上“法人”或“契约组织”的法律外壳，实质上忽略了其本体上的“结构松散性”与“控制去中心性”，最终只能构成一种制度意义上的形式假设，而非实质治理逻辑的适配。其次，传统组织拟制路径对治理行为的控制预设依赖“身份确认—权责匹配”机制，与daos的匿名性与参与流动性结构失配。在公司法或合伙法语境中，治理主体（如董事、股东或合伙人）身份清晰，法律责任可对应行为路径加以归属。但在daos运行中，治理主体通常为链上地址、持币地址或参与者社区，身份可变、权重可交易、行为可代理。代码可代理投票、合约可自动执行，实际治理权并不稳定地归属任何一组特定自然人。这种“算法驱动—匿名参与”的结构，不仅打破了传统组织法治理权与义务之间的可追溯性，也导致法律拟制下的责任归属机制失灵，致使daos在面对链上失误、黑客攻击或治理崩溃时，难以通过传统法人的“控股—授权—追责”路径进行风险追偿或法律救济。再次，“组织拟制治理导向”难以充分回应daos的技术自主性与治理演进性，致使法律规则在适应性上存在滞后。daos的治理规则并非固定于设立之初，而是随网络协议升级、社区投票机制优化、代币机制调整而持续演化，其组织边界、治理结构与控制机制均具高度的程序化与不确定性。这种治理演进性决定了daos无法像传统公司或合伙组织一样形成“设立时确定—运行中稳定”的治理基础，法律对其进行一元化类型归属和静态治理架构设定，在实质上与其代码治理逻辑发生错位。更重要的是，传统组织治理路径忽视了代码本身即治理规则的特性，即“治理结构=技术结构”，若无法穿透其技术运作逻辑进行制度介入，则法律规制无法触达daos的核心治理场域。最后，组织拟制治理逻辑的持续套用可能导致权利结构与责任结构间的错位，进而形成“表面合法、实质偏离”的治理假象。在若干尝试中，如daos以有限责任公司形式注册，仅为了获取某一特定法律制度的便利（如有限责任或合同诉权），而其实际治理行为依然完全发生于链上、由合约自动化执行。这种“制度嫁接”行为在形式上实现了daos的法律人格化，但在实质上未将其运行结构纳入国家治理与法律监管体系之内。结果是，daos可能在法律拟制下取得组织法赋权，却未承担与之相应的治理义务或责任约束，形成权利结构与责任结构的脱节，从而在治理上产生合法假象，甚至成为技术规避法律义务的制度遮蔽机制。二、作为整体的daos治理：以控制识别为核心的法律问题无论通过“法律人格赋予”还是“契约性组织拟制”的路径，试图将daos纳入传统组织法的法人或合伙结构体系均未能有效回应daos在技术生成性、治理去中心性及运作结构分布性方面的本体特征。这种失败并非源于类型归属的选择错误，而在于治理问题的根本误读。本质上，daos的法治化不是一个“组织定性”的问题，而是一个“控制结构识别”的问题。传统组织法关心的是组织如何成立与权利如何配置，而daos治理的核心特征在于其组织运行并非依托于自然人之间的委托—代理机制，而是由智能合约以自动执行逻辑在链上自治推进。治理权的表达不仅可以脱离身份、匿名参与，还可以通过代币数量或链上共识算法实现功能性控制。若不能识别链上代码背后的控制者身份，亦不能穿透治理机制的技术外衣厘清谁在实质上行使决策权，那么任何形式上的组织归类与拟制，都难以为daos提供有效的法律责任结构。（一）作为整体的daos治理以控制识别为核心问题daos所涉及的核心法律问题并非如同公司法人那样的组织设立与人格承认问题，也不仅是合伙制下的责任承担与利益分配问题，而是源于其“代码控制”“链上治理”及“共识机制”中所体现的实质控制结构，因此不宜将其归类为纯粹的组织类型认定问题。当前关于daos法治化路径的讨论中多数忽略了daos治理问题的生成机制及其与传统组织法结构的本质差异，进而导致理解和回应路径上的系统偏差。从法理层面分析，其作为控制问题的主要原因可以概括如下：第一，daos治理的生成基础主要源于代码设定下的去中心化控制结构，而非单纯依托于组织实体的制度拟制。治理结构而言，daos并非基于自然人之间的契约组织，而是依托智能合约自动执行治理逻辑，其制度架构从未在物理空间中经历登记设立或股权形成过程。与传统公司法人通过设立登记、股东协议实现权力架构不同，daos的运行依赖智能合约与代币投票构成的链上治理体系，其治理权配置并非来自组织设计的法人拟制，而是源自代码规则对控制权路径的嵌套设定。因此，daos的法治化不应以组织形式归类为起点，而应将控制权的识别与责任的分配确立为制度构建的核心关切。第二，daos中控制者身份多元化与匿名性并存，导致传统组织形式难以精准对应。daos治理的现实中并不缺乏实质控制者——如代码开发团队、代币持有大户、治理平台运营者等，但这些主体身份往往游离于传统组织成员身份之外。传统组织法依赖明确的董事、高管、股东身份或合伙人等来配置责任与权利，而daos则构成一种“分布式、不确定但实际存在”的控制网络。这种控制结构的技术去中心化与治理中心化并存的张力，决定了daos法律治理必须突破传统组织设权逻辑，转向能够本质上反映其利益形态和作用路径的分析框架。第三，daos治理所引发的法律责任争议集中体现为控制行为的法律归责问题，而非组织主体责任的拟制问题。当前关于daos法律责任的核心争点，如智能合约漏洞引发的财产损失、治理攻击带来的系统性风险、代币投票操纵所致的不当得利等，实质上都指向对行为控制链条中“谁在控制”“控制程度如何”以及“控制后果如何归责”的法律判断，而非daos是否应被承认为某种商事组织这一形式问题。甚至在部分治理实践中，daos本身并未被拟制为独立责任主体，其治理行为已在实质控制者层面触发了民事赔偿或刑事规制的法理基础。此外，dao法治化路径已逐步呈现“控制导向”的转向趋势。包括美国cftc对ooki daos的监管、英国法律委员会对“控制权识别”作为daos治理核心要素的强调，以及部分司法实践中“控制即责任”的裁判逻辑都在表明daos治理的法治化路径正从组织形式的分类争议，转向对链上控制结构的识别、评估与规制。这一趋势表明daos法治化问题并非缺乏组织归属，而是需要在新型技术架构中建构出适应链上控制逻辑的法律评价标准。（二）将daos治理定位为以控制识别为核心的法律意义将daos治理问题聚焦于以控制识别为核心的分析框架，有助于在理论层面明确其责任归属路径，厘清现有制度中关于组织资格、人格设定与控制机制之间的交叉与张力，并为建立契合技术特征的治理模式提供清晰的法理基础。首先，将daos治理问题界定为以控制识别为核心的法律议题，能够有效突破传统组织法以拟制实体为中心的路径依赖。daos的兴起伴随着代码主导、链上治理和身份去中心化等技术特征，其治理不依赖实体登记、中心化章程或身份统一的组织形式，而依托智能合约代码和治理代币形成动态博弈结构。故将daos的本质问题界定为“控制权归属与行使方式”，则可回归最核心的法律问题——何人为链上治理中的实质控制者，其是否应承担行为责任。这一视角不仅更契合daos的代码化结构，也避免了在组织拟制逻辑下权利与责任严重失衡的风险。其次，从控制问题出发，可以将daos治理当作一个整体机制问题，而不再陷于代码部署者、持币人、提案者等局部角色的权利义务碎片化识别。在实践中，daos常通过多签（multisignature）、治理提案机制、代币加权投票等形式设定权力路径，而上述机制本身往往是多层嵌套的结构。传统以身份为导向的拟制方式难以覆盖这些去中心化身份的行为链条。而若以控制路径为核心构建责任规则，则无论该控制是通过链上提案权、治理参数设定，抑或是外部前端的治理入口干预，只要其对daos的运行形成决定性影响，均可构成控制意义上的法律关联方。控制问题的整体化视角，有助于突破对单一角色或单一节点的标签化分析，推动建立对“实质控制路径”的整体识别规则，从而实现更为稳健的风险防控与责任承载机制。最后，将daos治理定位为控制问题有助于推动建立技术嵌入式的责任识别规则。daos的运行基础是链上代码，治理的关键路径亦体现在合约设定、参数调整、密钥权限等代码性事务之中。美国学者莱斯格在其著作《代码2.0》中提出“代码即法律”的命题，强调在数字环境中，代码对行为的规制效果不亚于正式法律规则。在daos治理中，将法律治理建构于代码控制路径之上，不仅符合其实践运行逻辑，也能使法律规制对象更为可视、可验证。例如，通过审计合约控制权转移路径，可识别潜在的恶意治理攻击；通过治理提案执行记录，可追踪决策链条并归责于关键行为人。这种以“控制可视化”为基础的治理理念，有望重塑传统组织治理结构中的权责逻辑，为以智能合约为核心的技术组织治理提供法治化通道。三、daos控制利益的法律形态：有限的合约内控制力面对daos去人格化与技术控制化的双重特征，厘清其控制利益的法律形态成为推进其法治化的前提性任务。与此同时，各国对数字资产和链上组织的法律规制纷纷提上议程。例如，2021年美国怀俄明州通过《dao补充法案》，首次明确daos可作为有限责任公司进行注册，该立法路径仍未脱离法人拟制的路径依赖。又如欧盟《mica条例》虽对加密资产监管作出系统设计，却在治理实体识别方面依旧模糊不清。如何理解daos治理中权力控制的法律形态，成为重构其责任归属路径的核心问题。daos治理结构对控制权的重塑，反映出一种“有限合约内控制力”形态：控制权并不归属于抽象组织或法定人格，而内嵌于代码中，分布于合约治理权限、关键私钥掌握者、投票逻辑与协议更新机制等具体环节。该控制力非经由注册制度生成，而是在智能合约规则运行中逐步浮现，呈现出去中心化治理体系中典型的“事实性控制—制度性责任”断裂问题。（一）daos控制利益的法律来源daos的控制权是进行法律规制与责任分配的基础。daos在链上治理结构中所表现出的技术性权力分布、动态性控制路径与高度流动性治理参与，使得传统基于法人设定的组织权能分配模式难以适用。在数字治理背景下，daos治理中的控制地位应被作为其事实性权利的法律起点，而非形式性的组织设定。在法律责任归属的认定中，控制权是衡量行为主体是否应承担相应责任的关键判断基准，但daos之控制究竟如何认定，仍处于制度不确定状态。daos控制权的现实价值体现在对关键治理机制的操控能力，包括智能合约部署权限、金库（treasury）资金支配权、参数调整权与共识逻辑变更权等。这些控制性权力并非基于资本贡献或法定资格获得，而是嵌入协议设计、技术逻辑与投票机制之中。因此，控制权的法律识别路径无法依赖于公司法意义上“股权—表决权”结构，而必须依据治理结构中实际的权限配置与执行路径。这种“协议驱动的事实性控制”呈现出显著区别于传统组织结构的法律特性。关于daos控制利益进行赋权的主张多基于控制者的“行为可得性”与“结果归责性”进行建构，意在以控制路径的透明化与可审计性为基础，明确其法律责任边界。但该路径面临如下质疑：首先，控制路径并不等于控制意志。daos治理结构中，许多控制性权限由多个持有者共同决定，或由算法逻辑自动执行，即便特定地址形式上持有关键权限，也不必然能够随意行使。类似于传统公司中“影子董事”的识别难题，daos控制权的分布性与条件性，使“控制力—责任”之间的直接逻辑链条被削弱。其次，控制权未必意味着对治理结果的独占性利益。daos治理中，投票结果通常由多数或代币加权达成，控制路径表现为概率性成功而非必然决定结果。而控制者对结果收益的获取往往也存在时间延迟、参与分散和链上流动性限制，导致其与结果之间缺乏清晰的权利连接，这与传统企业控制者直接享有利润分配权的情形显著不同。最后，将daos控制权进行“权利化”建构，可能带来对区块链开放性与自组织性的过度规训风险。daos作为自发秩序的一种表现，其治理合法性往往源于共识程序与链上可验证性，而非外部国家法的强制秩序。如果对控制权实施类财产权的确权，将导致daos架构内信息流动、共识修改和协议演化的弹性空间遭受限制，不利于治理结构的自我演进与系统鲁棒性的维护。因此，从控制路径识别出发建构daos控制利益的法律基础，更应立足于对“权力事实”的识别，而非对“权利资格”的抽象建构。daos的控制问题，应被看作是对链上治理行为中权力归属的动态识别，而非对治理结构中特定行为人的静态授权。其价值不仅在于归责需求，更在于推动链上治理结构的透明化、可问责化与治理权利的均衡配置。只有在此基础上，daos法治化才可能实现从组织拟制向实质控制的有效转型。（二）daos的法益形态与其有限的合法控制权从数字技术在组织生成与行为协作领域的应用视角看，daos并非传统组织法下法人制度的变体，而是区块链与智能合约共同催生的制度派生物。daos以算法规则替代人治指令，以开放式协作替代等级化治理，其治理结构去除了中心性控制，转而依托分布式共识机制和链上决策程序完成治理协同。然而，正因缺乏法定代表人、统一意志与集中控制中枢，daos在面对国家法秩序时，其法律识别面临基本困境。daos治理中对治理权限、财务资源及外部责任承担路径的掌控并不构成一项实体意义上的控制权，而更接近一种事实状态下的有限协同管理能力，其核心在于是否能够在链上规则体系中对重大事务形成可验证、可追溯的协作选择结果。法律对daos治理状态的保护，不在于其具备组织人格或财产权利，而在于对代码自治和平台治理自由的技术中立性承认。因此，与传统公司法意义上的“控制权”不同，daos中的“控制力”更多表现为一种技术性、过程性影响力，其作用在于通过代码投票、治理合约或共识机制影响组织决策流程，而非直接形成法律上的支配地位或财产性权益。这种“控制力”更接近一种程序性法益——其法律价值在于保障链上治理的正当性与透明性，而非确立权利主体间的实体支配关系。在法律适用上，这种程序性法益可作为程序正义的保障机制被法律承认，例如在智能合约漏洞修复、链上投票争议或daos治理分叉等情境下，用以衡量治理行为的正当性与风险分担基础，而不宜扩张为可流转或可配置的实体权利。与此同时，daos的控制能力因其去中心化设计而天然有限，其对组织资产、规则调整乃至成员约束的有效性依赖于共识层与执行层的高度一致，一旦共识破裂或技术路径偏离，控制机制即陷于失效。此外，daos基于智能合约的治理边界局限于链上逻辑，对链外纠纷、合法义务、风险补偿等问题均缺乏规则触达能力。其控制的有限性，也使得daos在面对监管要求时难以展现持续的合法响应能力。因此，立法上应避免将daos拟制为具备完备控制结构的法人，而应承认其仅在程序一致性基础上具备一定操作型自治空间，这种空间虽不足以构成独立法律主体，但足以容纳必要的行为归责基础。对于daos的控制法益形态，可从下述方面加以理解。第一，daos控制利益是一种相对较弱的法益，体现为非人格化的有限程序支配权。daos的治理利益主要源于参与者对智能合约系统的事实性控制，而非基于身份或契约设立的组织性权利。在传统公司法框架中，控制权通常以股东表决权、董事会决策权等明确的法律权利形式加以配置，而daos治理中则通过持币机制、代码参数与治理提案系统实现控制与治理功能，缺乏明确的法定拟制支点。此种治理控制并不依赖于对特定内容的持续掌握或排他性使用，而是基于参与节点对决策流程的临时影响力，因而不具备稳定的权属结构。正如在企业数据保护中，动态数据库因缺乏原创性与固定性而不再适用知识产权保护一样，daos治理中的控制参与亦难以构成可确权的组织控制。部分daos虽通过治理代币或投票机制设置决策门槛，但该类治理参与通常缺乏稳定性、易受动态操控和外部影响，在法律上也难以认定为具有充分可归属性的实体性控制利益。有学者将daos治理权视为一种程序性支配地位或共识协商权，其本质是一种有限程序排他性，即治理者基于平台规则和算法逻辑对治理过程享有阶段性、非排他性的控制权限。daos控制利益的这种弱势法益形态并不意味着daos治理处于劣势地位，相反却反映出一种治理模式的开放性与共识性，强调治理中控制者的可变性和流动性。因此，daos治理中的控制法益应区别于基于法律拟制的组织控制权，更多体现为对治理程序合法性的保障和参与路径正当性的认可。这种非实体性控制利益，虽难以构成传统意义上的权利，却构成法治框架下对程序治理正当性的一种基础支撑。第二，daos控制法益的范围依赖于其对合法机制的控制强度。daos能否实现有效的法治化，前提在于其对自身合法控制机制的掌控程度。对治理结构、提案机制、共识算法与执行逻辑的实际控制力直接决定了daos能否享有正当的治理自主性与外部规制的豁免边界。在多数情形中，daos通过技术路径（如代码嵌套的治理模块）实现对内部治理过程的规范约束，这些机制包括但不限于投票系统、权限管理、协议升级机制与合法接口设计等。daos的控制力并非来自传统法人治理架构的强制授权，而是依赖于其治理系统的透明度、安全性与抗操控性等“技术—制度混合结构”的稳固性。技术控制是daos合法力的前提，例如多数daos已尝试采用多签机制防范治理提案中的操纵风险，或通过零知识证明（zero-knowledge proof，zkp）、链上kyc等方式增强与现有规范体系的对接能力。倘若daos对治理规则缺乏充分掌控，或者治理过程存在明显的外部操控漏洞，其主张的自治性将难以获得法律上的认可，亦会面临更严苛的监管介入。当前多数daos的治理权限并非封闭于链上逻辑系统，其部分治理功能仍需依赖中心化团队或开发者社区予以支撑，导致其控制力呈现出“事实去中心化与实质集中化”并存的复杂形态。此种形态下，daos对治理机制的合法自控力越强，其在法律上可主张的程序正当性与治理独立性也越大。相反，若daos治理机制高度不确定、决策不可预测、控制权易于转移或外部操纵，其在法律中仅可获得较弱的自治认定，其主张的控制性法益也将退化为防御性权利或审慎监管例外。因此，从治理合法性的角度观之，daos控制法益的有效性与其合法控制机制的构造强度高度相关。唯有在技术和制度形成稳定互动关系的情形下，daos方可实现控制上的“有限自治”，并据此获得法治治理结构的制度性承认。第三，daos对治理机制的控制可能引发“去中心化垄断”，法律介入与制度创新亟须回应。依托区块链技术构建的daos，其治理结构虽以去中心化为核心理念，但其控制模式极易因代币分配不均、治理权重集中、开发者控制链上执行逻辑等因素，形成事实上的治理垄断。在部分成熟daos中，头部持币人、主导开发团队或关联基金会对核心决策程序拥有决定性影响力，导致新成员或小额持币人难以有效介入治理流程，去中心化的程序设计反而助长了权力结构的固化。这种现象在去中心化金融（defi）、链上投票平台与nft治理协议中尤为突出，外观上形式合法，实质却形成治理封闭。当daos治理权高度集中且缺乏外部纠正机制时，平台型daos的治理垄断不但损害了参与者的程序平等，也阻碍了新型daos的公平竞争和协议演化，从而违背了其自我赋予的自治目标。这种治理控制优势一旦扩大至协议主导权、信息控制权与链上执行权，便构成一种新型的去中心化垄断。欧盟《数字市场法》（dma）所强调的“守门人”义务与竞争中立原则可为参考，即通过立法手段防止daos主导者借助网络效应、技术控制或治理规则操纵行为，在表面自治下构建封闭性治理生态。虽然目前尚未有国家对daos垄断行为直接实施反垄断干预，但已有实践探索“强制开放治理权限”与“共治节点接入”等制度路径，如瑞士的法律草案提出限制daos创设人对协议修改的主导权，并赋予公共节点程序性否决权。此外，以技术方式重构daos治理开放性也在推进，如引入多链共识、多签冗余机制、零知识治理与治理模块可迁移架构，以减少治理主导权的过度集中，重塑daos控制权的流动性与可审计性。综上所述，daos治理权力结构中潜藏的“事实集中—形式自治”悖论，暴露出其法治化中对控制权配置机制的紧张关系。在daos治理中，控制与开放构成一组张力结构：越强调控制，越可能破坏开放性；越追求开放，越容易弱化控制效率。这种结构性张力不仅映射出daos内部的权力治理问题，也引发监管者对治理垄断、协议封闭与系统性风险的关注。未来daos的治理法益应在“有限合法控制”与“结构性去垄断”之间寻求制度中介，使daos在保持技术创新活力的同时，逐步纳入法治与公共治理的整体体系。四、daos的法律治理路径daos因依托区块链智能合约构建的去信任技术结构，呈现出“形式无控制者而实质存控制力”的悖论状态。作为“代码设制的组织体”，daos法律属性并不在于是否具有特定的设立登记，而在于其运行是否形成具备法律意义的控制行为。这一控制状态既可能由核心开发者、代码维护者、链下治理者、提案审批机制等技术或社区节点形成，也可能因外部投资结构或代币分配集中而构成事实支配。法律治理应从识别这一“有限的合法控制权”出发，将daos治理结构视为动态的、可追踪的权力网络，在具体情境中设定控制归责与合法边界。法律对daos的治理并不必然要求确立一种绝对的组织权利能力，而是应承认daos治理过程中的“相对控制事实”，并在此基础上构建法益保护机制。与企业数据控制类似，daos的控制亦非一种既有的法定权利形态，而是一种因运行结构而获得的事实性优势。法律对该控制状态的承认更多体现为一种防御性、工具性保护，对控制节点设定最低规范义务与响应责任。（一）识别控制机制构造：daos实质控制路径的建构逻辑为实现daos法治化的制度嵌入，有必要转向以“实质控制识别”为基础的归责路径，即突破形式组织外壳与代码自治表象，构建一套以“事实控制关系”为核心的识别机制。循此逻辑，应聚焦于智能合约权限结构、投票权集中性、治理流程控制链条及财产调配能力四类核心治理要素，以此确立daos实质控制者的识别逻辑与责任接口。首先，智能合约控制权的识别维度。daos的基础治理依赖于链上智能合约的自动执行，其部署者与后续维护者即构成潜在的实质控制节点，因此识别智能合约控制结构是构建daos归责机制的首要环节。合约权限结构的审查可揭示是否设有“owner”“admin”等变量或采用代理合约结构（proxy pattern）、并应关注相关权限是否赋予特定地址以绕过社区投票程序、直接修改治理逻辑的能力。此类配置不仅决定daos自治程序的可操控程度，更构成判断治理结构集中性的依据。合约部署与升级权限的链上追溯，则有助于识别代码变更权是否集中于特定实体，若相关地址长期集中于个别开发团队且缺乏程序性制衡，该等行为已具备治理决策的“指令源”性质。同时，若daos智能合约的版本管理依托github等平台进行迭代，应当进一步识别代码托管中的关键控制者，包括那些具有“合并请求审批权”“发布权”或“写入权限”的维护者，其对治理逻辑的持续主导构成对合约规则系统的事实控制行为。其次，治理投票权集中结构的识别机制。尽管daos普遍采用代币驱动的链上投票机制，其治理行为往往呈现出“形式分布”与“实质集中”之间的张力。为识别投票结构中潜在的权力集中现象，可通过链上数据引入集中度指数（如赫芬达尔—赫希曼指数，herfindahl-hirschman index）对代币持有及治理参与情况进行量化评估。若关键治理议案持续被少数地址所主导，且该等账户之间存在协同投票、利益交叉或委托投票的行为模式，应推定其为具有准治理地位的控制者。治理制度本身的设定亦可能加剧控制权的实质集中。若提案门槛设计过高、投票权重封顶机制缺失，或系统未对“投票空投”行为设限，均可能导致治理权结构性失衡，甚至为大户控制提供合法化通道。在此情形下，形式上的“去中心化”机制实则遮蔽了结构上的治理寡头化，相关行为主体需依法纳入控制者识别体系。再次，提案执行路径中的控制链条识别。daos治理的流程逻辑虽在制度上区分为“提案—表决—执行”等阶段，但实质控制结构往往集中体现于治理全流程中的路径整合水平。若提案权集中于特定实体或其设有“白名单机制”以预设治理议程，或表决阶段大量地址呈现路径协同，且执行操作由相同地址完成或绕过治理程序触发，则可认定该流程存在事实控制链条。在链上审计的基础上，提案人与执行者之间的重合关系、治理权限调用路径的可追溯性、合约参数修改的权限边界，均可作为控制链条存在的客观证据。该类控制行为即便未违反平台既有规则，亦在法律意义上突破了程序自治的正当性界限，应予以规范识别与责任归属。最后，财产控制结构的识别路径与责任接口构建。daos作为治理主体，其核心功能之一即为社区资产的分配与治理。链上金库合约（treasury contract）或多签钱包（multisignature wallet）虽具形式分散属性，但如其签名规则缺乏公开透明性、签名人未公开或控制权集中于同一组织，则该财产治理机制实质仍为权力集聚结构。此外，通过链上调用频次与资金流向的追溯分析，可进一步识别实际行使财产调配指令的控制账户，该账户在daos运作中的角色应依法认定为事实控制人。智能合约中设有“紧急暂停”或“审计权限”等安全功能者，如未设独立监督机制，亦可能成为治理责任规避的隐性通道。在此基础上，构建daos财产控制的法律责任机制应基于对资金调用结构的行为识别，而非对合约权限表象的静态分类。凡实质上拥有资产管理能力与资金流转调配权限的实体，均应纳入治理法律体系之中。（二）权责协同与分级治理不同类型daos在控制结构、风险外溢性、参与者匿名性以及与现实世界的接口关联强度等方面差异显著，导致其法律责任承担能力与法律规制需求呈现高度异质性。于此情形下，若简单适用统一规制标准，势必造成“规制过度”与“治理不足”的双重失衡。为了实现风险可控基础上的组织创新与法律治理之间的制度兼容，有必要构建一种基于控制识别强度与风险属性差异的分级治理模型，确立权责协同机制，从而实现包容性技术治理下法治层面的稳定性回应。从治理结构与风险外部性维度出发，daos可大致分为三类：小规模公益型daos、中型功能性daos和商业性高风险daos。针对不同类型daos的治理特性与法治风险，应构建如下差异化设权与规制机制。其一，小规模公益型daos具有松散的治理结构与参与者高度匿名的特征，通常应用于社区协作、文化项目或技术实验等低风险场景。由于此类daos控制结构松散、外部影响较低，应在保障创新空间与技术自由的前提下，仅施加建议性信息披露义务。该义务可聚焦于治理结构、代币分配、基本控制路径等关键节点的基础性公开，强化社区内部透明度，避免虚假自治或信息不对称对参与者权益造成损害。其二，中型功能性daos以平台服务、工具协议或特定生态治理为目标，具有一定的治理规则与权限机制，对链上非核心用户、链外用户与协议安全性具有中等影响力。在具备一定市场功能的同时，此类daos治理机制相对明确，参与者匿名性降低，对生态系统的稳定运行具有一定要求。应当要求此类daos履行治理结构披露与控制路径标识义务，并建议其进行链上或链下自愿注册，构建准法律主体身份对接机制，从而在享受自治性与开放性的同时，为其参与现实交易与服务提供基本法治保障。其三，商业性高风险daos涉及庞大资金管理、资产交易、合约部署等高强度治理行为，存在实质权力集中与治理结果外部溢出风险显著的特征。鉴于此类daos治理结果直接关系大量用户资产安全与市场秩序，应采取“强制注册—实质控制人识别—合法义务绑定”的制度路径。该路径要求其明确披露控制合约部署与资金权限的实体，接受包括kyc/aml、合约安全审计与年度治理报告在内的约束，确保其行为后果可归责、治理路径可追溯、法律接口可对接，为司法与监管提供有效约束依据。这类分级治理机制的构建可以借鉴金融市场中“机构—平台—零售”类型化规制框架的制度理念，即依据参与主体的功能属性与风险外溢程度实施差异化监管，从而在维持市场流动性的同时，实现比例化的风险控制。将这一理念移植至daos治理中，意味着应根据不同类型daos在技术结构、治理复杂度与资金影响力等维度的差异，确立分层法律义务与责任标准。与此同时，公司法中的“受规企业”与“影子控制人”识别路径可为daos治理中的控制识别与责任穿透提供参照，帮助法律在去中心化架构中捕捉实质性控制关系。通过将“金融功能分层”与“公司控制识别”双重逻辑相结合，可形成一套兼具结构合理性与法治可操作性的daos分级治理模型，为技术驱动型组织的比例化规制提供制度范式。（三）治理信息披露机制的制度嵌入daos治理信息披露制度的构建是贯通“组织识别—责任承载—外部监管”的关键接口。相较于传统组织形态，daos因其技术自治性、身份匿名性与结构去中心化的特征，天然脱嵌于国家法秩序中的设立登记、章程备案、财务报告等基础规则框架，导致其治理行为缺乏可感知性与可评价性，外部主体在面对daos时难以形成有效的信息判断与风险预期，亦不具备识别其合法性边界与归责结构的基本条件。信息披露机制的制度嵌入正是修复daos与法律世界之间结构性断裂的必要路径。治理信息披露机制的建构应以保障治理结构透明性、行为链条可追溯性与风险预警能力为目标，涵括以下多个维度。其一，治理规则的结构性披露。daos应在创建阶段或治理架构调整过程中，公开并固化其治理结构与规则逻辑，包括提案机制的发起门槛与流程、表决机制的权重设置与通过标准、执行机制的触发逻辑与监督机制、代币的功能性分配与权力映射关系等关键内容。该类披露不仅为参与者提供治理预期基础，也为司法与监管提供理解其内部程序正当性与行为合法性的判断坐标。其二，治理控制结构的权力识别性披露。在daos治理过程中，拥有部署权限、合约升级权限、资产划拨权限或多签签名权的控制实体，实际对代码治理与资产治理产生关键性影响，应被制度性揭示。披露路径不仅应包括链上地址与权限范围的公开，还应说明权限形成的程序与更新机制，从而实现对实质控制链条的外部可识别与行为可预期。尤其在具备“伪去中心化”风险的治理结构中，控制关系的披露义务更应作为正当性建构的硬性前提。其三，daos的治理行为应具备链上记录与外部审计的可追溯性基础。提案发起、投票行为、合约调用与资产划拨行为等关键节点应在智能合约层进行事件固化，并以标准化格式形成完整的数据轨迹，为司法审查与审计分析提供可验证证据。同时，可引入第三方独立治理审计机制，定期发布透明度报告，围绕提案数量、投票参与度、治理集中度等指标开展链上审计评估，从而提升治理行为的可评价性与治理机制的可信度。其四，daos应履行治理风险的用户提示义务，以增强法律正当性的程序保障效力。daos运行中可能存在代码漏洞、治理机制滥用、提案操控或表决失灵等风险情形，daos应通过用户界面、交互入口或智能合约提示模块，主动披露关键治理风险、技术限制与潜在的运行异常，使用户在参与治理或经济行为时具备必要的知情条件，进而形成有效的风险判断与行为选择。此类提示机制不仅回应用户保护原则的要求，也为daos组织自身提供程序合法性的抗辩基础。结语相较于以设立登记、章程确立与代表人制度为基础的组织拟制路径，daos以代码治理、匿名参与与全球运行为特征，天然脱嵌于国家构建的法律框架。这一结构性脱嵌不仅造成法律主体识别的困难，也使得责任追究、外部监管、司法接入等机制遭遇失灵。上述结构性张力昭示出，构建以“实质控制识别”为核心的法治化路径，已成为回应daos法律治理难题的关键策略。对于中国而言，daos的兴起既带来制度供给层面的不确定挑战，也提供了法律制度演进的前沿契机。如何在保持法治确定性与促进组织创新之间寻求制度平衡，成为中国法治应对daos相关问题的关键命题，应从如下方面进行把握。其一，在法律识别逻辑上，应摆脱对传统组织类型的形式化依赖，转向以“控制结构识别—行为路径追溯—权责关系建构”为核心的功能导向型分析框架。daos的核心控制力往往源自智能合约部署权、代币集中持有权或链上执行权，法律规制需聚焦权力实际行使者，而非其是否符合既有法定组织范式。其二，在制度构建方式上，应确立递进式治理机制，形成“功能识别—控制归责—信息披露”的三阶逻辑链条。对具有治理能力与公众参与度的daos，应通过行政指引或行业规范引导其主动披露治理结构、注册关键控制地址、申报治理权限，以实现治理结构的可审查性与责任结构的外部化。其三，在制度供给路径上，应探索daos实体注册的制度试点，依托特定数字经济先行区推动形成“链上规则备案—责任人识别申报—链上治理记录同步”机制，弥合链上自治系统与国家法治体系之间的结构断裂，增强其法律主体资格与监管接入能力。其四，在司法适用层面，应积极拓展责任识别的类推适用法理工具，借鉴公司法“影子董事”、证券法“实际控制人”与反洗钱法“最终受益所有人”等制度实践，在司法裁判中确立daos控制人的识别路径，为相关责任归属问题提供规范化判断依据，并逐步积累可移植至立法的司法经验。值得一提的是，daos的崛起不仅是一次组织形式的演进，更是一次法律制度从拟制逻辑走向实质控制逻辑的结构性重构契机。在数字社会加速演进的背景下，唯有通过包容性制度创新与精细化法治回应，方能在促进技术进步的同时维护法治秩序的正当性与系统性。 梅傲｜数字贸易制度型开放的基石：数字信任体系之构建齐萌｜人工智能强制责任保险的法律构造——以智能驾驶为例赵龙｜政策试验视域下数字政府建设的法治化图景熊波｜数据财产的独立性构造与刑法保护姚万勤｜“知情同意”与侵犯公民个人信息罪的出罪机制郭雨婷｜构建风险分级导向的人工智能系统备案制度上海市法学会官网http://www.sls.org.cn 上观号作者：上海市法学会
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微软CEO纳德拉呼吁别纠结AI“劣质品”，结果遭反噬 IT之家 1 月 4 日消息，据 WindowsCentral 报道，几天前，微软 CEO 纳德拉发布了一篇短文，阐述了他对 2026 年人工智能发展的展望。众所周知，微软在人工智能领域是“全力以赴”的姿态，其旗下的 Azure 云平台是支撑 OpenAI 公司 ChatGPT 运行的重要技术基石。无论用户是否愿意，微软几乎已将搭载 ChatGPT 技术的 Copilot 智能助手嵌入了自己的所有产品中。这种强硬的产品推广方式在社交媒体上引发了持续的反对浪潮，而纳德拉此番最新言论，更是再次引爆了舆论热议。 据IT之家了解，在这篇短文中，纳德拉表示，他希望整个社会能不再纠结于人工智能的“劣质产物（slop）”问题，同时他强调，这项技术若想获得大众认可，就必须跳出“博眼球”的层面。事实上，当下主流的人工智能应用，大多都与虚假信息、无聊表情包挂钩，更有甚者还涉及到了非法滥用的范畴。xAI 公司的 Grok 聊天机器人因生成儿童涉性 AI 图像，目前正接受多个机构的调查；而 OpenAI 的 ChatGPT 也因涉嫌诱发一起骇人听闻的“谋杀 - 自杀”案件被提起诉讼。如此看来，整个社会显然并未如纳德拉所期望的那样，做好接纳人工智能的准备。在媒体发布相关报道后，“微软垃圾”（Microslop）一词于昨日在社交平台 X 上迅速成为热门话题。从 Instagram、reddit，到 X 平台、Facebook 等各大社交平台，用户纷纷对萨提亚・纳德拉的人工智能发展策略提出批评。公众对这项技术的不满，正暴露出大型科技公司的愿景与普通消费者真实需求之间的巨大鸿沟。“微软垃圾”成了当日的舆论热词，在 X 及其他多个平台上被广泛讨论。 多年来，以 OpenAI 首席执行官山姆・奥尔特曼为代表的人工智能支持者一直宣称，人工智能能够攻克癌症、破解星际推进技术难题，还能将人类从朝九晚五的枯燥劳作中解放出来。然而，这些所谓的“积极成果”，至今一项都未实现。
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雷军称小米汽车2026年交付目标55万辆 回应"小字营销" 1月3日晚，小米集团董事长雷军通过直播拆解第二款车型YU7，以此回应外界对造车用料的质疑。雷军在直播中表示，此举源于有博主评价称小米首款车SU7用料扎实是因为"知道会被拆"，第二辆车就不一定了。为打消疑虑，他邀请工程师现场拆解YU7，并欢迎更多博主参与拆解，同时呼吁"说公道话，不要为了流量故意夸大或找茬"。 图为雷军直播截图雷军透露小米汽车2025全年交付量突破41万辆。雷军表示，今年会将更多的精力放在汽车上，交付目标既不能太高也不能太低，定在了55万辆，希望2026年底能够超越这个成绩。雷军回应“小字营销”：行业陋习，马上就改雷军在直播中表示，“小字营销”是行业陋习，小米从现在做起，马上就改。“我觉得这个毛病确实要改。”雷军认为，如果把用来合规的一些做法贴上虚假营销或者过度营销的标签，是对小米天大的误解。小米集团董事长特别助理、战略市场部副总经理徐洁云表示，客观讲，长久以来在宣传物料比如海报、PPT上面加小字做标注做注释，确实是行业常见的惯例。“我们之前更多考虑的是法律合规，因为要符合广告法，确实当中有一部分是忽略了大家的感受。”徐洁云称。雷军：骂小米确实有流量，但要客观雷军还在直播中坦言，“过去大半年里，扑面而来的各种质疑使我们几个人都有点懵”。雷军称，对于黑水军，小米下决心一定要认真地举报投诉。“如果作为小米车主被攻击了，我希望你在社区里举报，我们会帮助你来维权。”雷军说。雷军称，骂小米确实有流量，但是一定要客观，不要故意抹黑，故意断章取义。“我觉得不要这样干，这样干是违法行为。”雷军表示，“我们非常关注真实用户的声音，只要大家说得对的，我们都会认真地去倾听、认真去改。但对于那些造谣抹黑的攻击小米车主的行为，我们也绝对不会姑息。”雷军辟谣“小米不让农民卖小米”雷军在直播中谈及前段时间“小米不让农民卖小米”的消息。小米集团公关部总经理徐洁云表示，完全是被误导扭曲之后造成的误解，小米公司跟作为粮食的小米，这完全是无关的两回事，其实大家想想也知道，这不可能，我们绝没有这样的重击。当然了，更不可能有这样的本事不让农民卖小米。雷军表示，相信大家的眼睛都是雪亮的，因为我就是在农村里长大的，我怎么可能不让农民卖小米，出现这种热搜的时候真的让我非常的愤怒。每日经济新闻综合雷军直播
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20年过去了，大厂们又开始卷输入法了。 前段时间，字节的豆包输入法正式上线了应用商店。世超也就是手痒，第一时间下回来替大家尝了个鲜。刚打开时我还挺惊讶的，因为软件简洁得有点过分了，不像大厂的产品。目前也只能看到一些输入相关的基础功能，没啥多余的复杂功能，设置页面也挺纯粹，是干嘛的调整啥的很清楚。 它的词库联想能力还正常，要说能打败同行的亮点吧，就是它的语音识别，确实能打。又快又准，前脚说完后脚已经识别并修正好了，有时我甚至嘴瓢了它也能纠正过来。 说实话，要不是这次为了测豆包输入法，我自己都快忘了换输入法这码事了。因为这玩意儿就跟内裤一样，只要不勒得慌，穿顺了谁没事儿去换它？现在的用户，要么是用着系统自带的白开水，要么就是早就习惯了搜狗百度这老三样。但最近这两年，大家有没有发现：这帮身价几千亿美刀的互联网巨头突然开始回过头来，在输入法的赛道里卷。两年前微信就做了一个输入法，然后 AI 大爆发后做了一个问 AI 功能。这两天字节也不装了，把豆包输入法端了上来，语音识别能力结合了大模型。为啥大厂们要突然开设一个单独团队，研究几十年前的老工具？图啥？难道真的是为了让你打字能快那么零点几秒吗？反正哥们是不信。。。 其实答案并不难猜。因为输入法在整个 App 生态里，它属于一个 BUG 级的特殊物种。你想啊，不管是在微信里吐槽领导，还是在淘宝里疯狂剁手，或者半夜在网抑云里写一些矫情文字，只要有需求，就得呼出输入法。它就相当于你和手机之间的传呼机，守在所有 App 大门口的那个保安——你所有的需求，App 还没收到，输入法先知道了，它就是互联网最底层的流量入口。当然这个道理，老炮们早就知道了。把时间倒推回 PC 时代，当年的搜狗输入法推出了一个“搜索候选”功能。你想在百度搜一个“享受生活的句子”，用搜狗打完了“享受生活”后，看到候选栏直接蹦出来“享受生活的句子”。这多方便啊。结果你点进去后，发现不是百度搜索了，而是搜狗搜索。 不光是搜索引擎，在系统桌面、QQ、Office、微博、淘宝等等只要是个能打字的框，搜狗都能给你来这一手。这就好比你在麦当劳排队点餐，搜狗直接在队伍最前面摆了个摊，告诉你“别排了，我这儿也有汉堡”，硬生生在搜索市场上撕开了一道口子。 互联网时代，输入法就是一种流量入口。到了AI时代，这入口非但没过时，反而更值钱了——因为靠着 AI ，它的想象力空间变得更大了。过去你想翻译一段英语，得切出去打开翻译软件；想查个百科，得去浏览器搜一下。可现在呢？输入法直接边写边译，AI 直接把答案放在键盘上。即便现在大厂 App 都是一座座孤岛，链接不让跳，内容不让抓，但输入法也照样能在所有 App 头顶飞。你在豆包 App 里提问，手指还没点发送，微信输入法已经把答案甩你脸上了。虽然这个例子有点极端，但它恰恰说明了输入法的截胡能力有多恐怖——哪怕你已经在竞争对手的地盘上，它照样能抢先一步。 所以老玩家们开始加码布局。比如百度输入法搞了个超会写，键盘上能直接对话、问问题。搜狗输入法也加入了 AI 搜索，还能调用不同领域的智能体来回答。左百度右搜狗 微信输入法也在大模型火了之后加了一个问 AI 的功能。在输入界面打完一句话，不用切 App，不用跳转，就在你打字的地方，就能获取 AI 的回答。 再到最近，豆包这种新玩家也赶紧跟上。虽然现在只有基础输入功能，但我猜接入豆包 AI 是早晚的事情。搞这么大阵仗，总不能就为了让你打字爽一点吧？说到这，可能有差友也好奇：这帮巨头费劲巴拉地抢占入口，截胡需求，最后怎么变现呢？大概有三个方向，第一方向是恰饭。当年搜索引擎竞价排名那一套，在AI时代完全可以重演。以前你搜“手机”，谁给钱多谁排第一。以后你问 AI “什么手机拍照好”，AI 可能会一本正经地分析完参数说“我认为 iPhone 还可以，但如果你注重性价比、拍照狠，我建议（此时可能是甲方手机）”早在 2024 年，Google AI Overviews、Perplexity，已经在测试在 AI 回答里插入广告了。Google 的广告嵌在 AI Overview 区块内部，以独立广告卡片呈现，有清晰广告标识； Perplexity 的主回答和广告是分开的，采用带 Sponsored 标记的后续问题 + 侧边媒体形式。 虽然现在还比较克制，广告和 AI 回答独立存在，但以后呢？未来真没一家 AI，会把甲方爸爸的叮嘱融进回答里吗？第二个方向，导流。输入法 AI 回答虽然方便了你，但它可能也是一个钩子，把用户往自家生态里引。比如在微信输入法问 AI，想继续深聊，点一下继续提问，直接就跳到微信输入法 App 里了。 第三个方向，最隐蔽的一条，训练数据。你去看每家输入法的用户协议，基本都有个“体验改进计划”。如果你选择参与这个计划，这部分数据会去标识化之后，可能会被拿去优化产品。说白了就是用户的输入习惯、提问方式，都有可能变成训练养料。豆包、百度、搜狗输入法隐私政策截图 总的来说，别看输入法这东西不起眼，做起来成本也不算高，但它的战略价值大得吓人——能拿数据、能导流量、能接广告、能卡位。这种 ROI（ 投入产出比 ）高到离谱的生意，大厂没理由不做。当然了，输入法只是大厂们在基础服务、流量入口争夺战的一个缩影，一个例子。类似的例子还有很多，比如 PC 端每一家大模型助手都提供了划词搜索功能，就是为了抢离用户最近的位置。 历史总是押着相似的韵脚。二十年前，巨头们做输入法、做浏览器、做搜索引擎，因为那是互联网的入口。二十年后，巨头们又往输入法、浏览器、一起基础服务里塞 AI。那句话咋说的，AI 时代所有需求都值得重做一遍，巨头们当然得再次挤破头，卷土重来一次。撰文：刺猬编辑：莽山烙铁头 面线美编：焕妍图片、资料来源：
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小米称“1300km只充一次电”“200km/h瞬间刹停”是断章取义 IT之家 1 月 3 日消息，小米创办人，董事长兼 CEO 雷军今晚举行新年直播，现场直播工程师拆车，拆一台新的小米 YU7。IT之家注意到，在拆车后的问答环节，雷军和小米集团董事长特别助理、战略市场部副总经理、公关部总经理徐洁云谈到了“1300km 只充一次电”和“200km/h 瞬间刹停”争议，表示这是断章取义。雷军回应“1300km 只充一次电”称，他自己从北京到上海开了很完整的一段，1300km 中间只充了一次电，当时就被实测的续航震撼住了，“太夸张了，我觉得我彻底放心了”。雷军还称，从去年 9 月份开始，网上出现了针对他个人各种各样的尬黑，他自己都觉得莫名其妙。雷军表示，小米 YU7 标准版 CLTC 工况续航 835km，很多自媒体写“雷军号称”，这是国家标准测试工况，哪是雷军号称。“我们只是说能做到只充一次电，你有时候充两次电也没什么了不起的。而且我说的是 YU7 标准版，看到这些尬黑的是非常生气的。”“我讲一个实实在在有完整视频做证的测试，被黑成是过度宣传、虚假宣传，所以希望看到这些信息的时候，请广大网友帮忙点一点投诉，这就是有黑水军在黑我们。”徐洁云表示，还有一个典型的断章取义就是“200km/h 瞬间刹停”。“很多人可能不了解这个具体的情况。实际上，这句话也是有前后语境的。当时小米在拍这个视频，包括发这个视频的初衷，其实是想更多地去向大家展示，让大家更了解小米 SU7 Ultra 的刹车性能。” 徐洁云补充道：“当时呢，雷总在工厂的这个测试道路上就实测了一次，加速到 200km/h，然后在刹停的这个过程，真实地体验在拍摄过程当中的真实体验，驾驶的本身也非常非常的震撼。在这之后呢，就发了一句感慨。我打个比方，就好比经常也有人说，我刷剧一口气看了十多集，那请问如果按照这个逻辑，大家一口气是多长？如果这样的表述也要被抠字眼，或者不断地放大，再上纲上线到虚假宣传的程度，那大家可以想一想，这里面是不是哪里出了问题？”雷军也表示：“反正这样尬黑以后呢，确实给我造成了很大的心理阴影，以至于我讲每一句话都得想了又想，看了又看。这一次为了准备这个直播，我们准备了很厚一本小抄，恨不得就念稿子了。所以呢，我特别希望支持小米的朋友们，你们希望看到这样的雷军吗？你们希望我以后只是念稿子吗？”雷军还称：“所以我有时候在想，这是不是就是黑水军打击我所要达成的目的，就是让我不要说话？是吧，这样的话呢。哎呀，我不知道怎么表达，就有很多人问说，为什么这么多水军黑小米？如果小米创造了这么多奇迹，各位想一想，这个水军是不是就是…… 我就没法说了。那以后这个网上还有谁敢说话呢？每一个人都被恶意地攻击，然后断章取义抹黑，那这网上是吧？你再讲话就难度很大。”
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雷军回应“小米不让农民卖小米”谣言 IT之家 1 月 3 日消息，小米创办人，董事长兼 CEO 雷军今晚举行新年直播，现场直播工程师拆小米 YU7，直播中雷军与小米集团公关部总经理徐洁云谈及前段时间“小米不让农民卖小米”的消息。小米集团公关部总经理徐洁云表示，该事件完全是被误导扭曲之后造成的误解，“小米公司跟作为粮食的小米，这完全是无关的两回事，其实大家想想也知道，这不可能，我们绝没有这样的动机。当然了，更不可能有这样的本事不让农民卖小米”。雷军表示，“相信大家的眼睛都是雪亮的，因为我就是在农村里长大的，我怎么可能不让农民卖小米，出现这种热搜的时候真的让我非常的愤怒”。 IT之家注意到，此前小米公司发言人发布澄清说明，回应所谓“小米公司不让卖小米”一事。小米称相关视频内容完全失实，是彻头彻尾的歪曲与污蔑。 我司对相关账号部分内容的投诉，针对的是其恶意模仿、捏造污蔑，对我司及我司高管名誉的侵害行为，并非针对 ' 小米 ' 二字或 ' 小米 ' 农产品的正常使用，将投诉行为曲解为 ' 不让用小米二字是偷换概念 '，以“助农”议题为名行污蔑造谣、博取流量之实。 长期以来，小米一直积极支农、助农，通过各种方式助力乡村振兴，履行社会责任。目前小米已在贵州、云南、湖南、河北、新疆等多地捐赠支持乡村学校及农场发展，以 ' 小米图书馆 ' 为例，2019 年起，小米公益基金会向新疆、云南、贵州等地捐赠建立 7 所小米图书馆，并持续捐赠资金，支持开展乡村文化及教育振兴。 运用法律武器，坚决维护自身合法权益，是每个人、每个机构的正当权利。感谢大家对小米的关注和支持，我们也呼吁大家一起坚决对虚假网络信息说不，对刻意挑动网络舆情的行为说不，共同营造风清气正的网络舆论空间。
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梁文锋署名，DeepSeek元旦新论文要开启架构新篇章 机器之心编辑部新年第一天，DeepSeek 发布了一篇新论文，提出了一种名为mHC（流形约束超连接）的新架构。该研究旨在解决传统超连接在大规模模型训练中的不稳定性问题，同时保持其显著的性能增益 。简单来说，DeepSeek 提出的 mHC 通过将传统 Transformer 的单一残差流扩展为多流并行架构，并利用 Sinkhorn-Knopp 算法将连接矩阵约束在双拟随机矩阵流形上，成功解决了超连接（HC）在大规模训练中因破坏恒等映射属性而导致的数值不稳定和信号爆炸问题。 论文标题：mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2512.24880 这篇论文的第一作者有三位：Zhenda Xie（解振达）、Yixuan Wei（韦毅轩）、Huanqi Cao。值得注意的是，DeepSeek 创始人 & CEO 梁文锋也在作者名单中。传统的残差连接（即 Transformer 中的 x + F (x) 结构）凭借「恒等映射」保证了信号无损传输和训练稳定性。但它的瓶颈在于信息通道的宽度受限于隐藏层维度 C。近期，以字节跳动Seed团队提出的 Hyper-Connections (HC) 为代表的研究，通过扩展残差流宽度和多样化连接模式，拓展了过去十年中广泛应用的残差连接范式。虽然这些方法带来了显著的性能提升，但但也带来了两个严重问题： 数值不稳定性： 原始的 HC 中，连接矩阵是自由学习的，没有约束。这导致信号在经过多层传播后，数值会「爆炸」或「消失」，破坏了恒等映射的特性，模型越深越难训练。 系统开销大： 通道变宽意味着显存读写 (I/O) 和通信成本成倍增加，也就是所谓的「显存墙」问题。 从根本上破坏了残差连接固有的恒等映射属性，导致了严重的训练不稳定性和受限的可扩展性，并额外增加了显著的内存访问开销。为了解决这些挑战，DeepSeek 的研究团队提出了Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC，流形约束超连接)。这是一个通用框架，它将 HC 的残差连接空间投影到一个特定的流形上，以恢复恒等映射属性，同时结合严格的基础设施优化以确保效率。它的核心目的是：在保留「加宽残差流」带来的性能提升的同时，解决其导致的训练不稳定和显存消耗过大的问题。团队利用Sinkhorn-Knopp 算法将残差连接矩阵投影到 Birkhoff 多胞形（双随机矩阵）上。这使得信号传播变为特征的「凸组合」，从数学上严格保证了信号范数的稳定性（能量守恒）。为了抵消加宽通道带来的开销，团队实施了内核融合、选择性重计算以及扩展的 DualPipe 通信计算重叠策略。实证表明，mHC 不仅解决了稳定性问题，且在大规模训练中（如 27B 模型）表现出卓越的可扩展性。在 n=4 的扩展倍率下，仅增加了 6.7% 的训练时间开销，却换来了显著的性能提升。mHC 为基础模型的拓扑架构演进指明了方向。 图 1：残差连接范式示意图。 本图对比了以下三种结构设计： (a) 标准残差连接（Residual Connection）； (b) Hyper-Connections (HC)； (c) 我们提出的 Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)。与无约束的 HC 不同，mHC 专注于优化残差连接空间，通过将矩阵投影到受约束的流形上，以确保稳定性。具体方法介绍流形约束超连接 (mHC)借鉴恒等映射（Identity Mapping）原则，mHC 的核心前提是将残差映射虽然原始的恒等映射是通过强制执行 因此，该 DeepSeek 团队提出将残差映射投影到一个流形上，既能保持跨层信号传播的稳定性，又能促进残差流之间的相互作用，以保持模型的表达能力（expressivity）。为此，他们的做法是将形式上，令 其中 1_n 表示全 1 的 n 维向量。为什么选择双拟随机性？因为其具有多项有利于大规模训练的理论属性： ），这意味着学习到的映射是非扩张的，可有效缓解梯度爆炸问题。 范数保持：其谱范数有界且不超过 1（即 复合封闭性：双拟随机矩阵集对矩阵乘法具有封闭性，确保了跨多层的复合残差映射仍保持双拟随机，从而可在整个模型深度上维持稳定性。 几何解释：该集合构成了 Birkhoff 多胞形，是排列矩阵集的凸包。这意味着残差映射充当了排列的凸组合，其重复应用会单调地增加跨流的信息混合，起到鲁棒的特征融合作用。 此外，该团队还对输入映射 参数化与流形投影本节将详述 mHC 中各映射的计算过程。给定第 l 层的输入隐藏矩阵 x_l，先将其展平为向量 最终的约束映射通过以下方式获得： 其中 DeepSeek 在实验中采用 t_max=20 次迭代。高效基础设施设计DeepSeek 还为 mHC 量身定制了基础设施设计，使其在 n=4 时在大模型中的训练开销仅增加 6.7%：算子融合 (Kernel Fusion)：重新调整 RMSNorm 的顺序以提高效率，并采用混合精度策略。开发了统一的算子，将多次扫描和矩阵乘法融合，减少内存带宽瓶颈和算子启动开销。在单个算子中实现 Sinkhorn-Knopp 迭代及其自定义反向传播。 重计算 (Recomputing)：为了减轻 n 流设计带来的内存压力，DeepSeek 在前向传播后丢弃 mHC 算子的中间激活，并在反向传播时即时重新计算。通过推导得出最优重计算块大小 L_r^*，以最小化总内存占用。DualPipe 中的通信重叠：扩展了 DualPipe 调度算法，以改善流水线并行阶段边界处的通信与计算重叠在专用高优先级计算流上执行 MLP 层的内核，并避免在注意力层使用持久算子，以防止阻塞通信流并提高设备利用率。实验实验设置研究团队通过语言模型预训练来验证所提方法的有效性，并对基线模型、超连接（HC）以及提出的流形约束超连接（mHC）进行了对比分析。他们采用了受 DeepSeek-V3 启发的 MoE 架构，训练了四种不同的模型变体，以覆盖不同的评估体系。具体而言，HC 和 mHC 的扩展率 n 均设置为 4，主要关注点是一个 27B 参数规模的模型。其训练数据集的大小与其参数量成正比，该模型用于展示系统层面的主要结果。在此基础上，他们通过引入使用成比例数据训练的较小的 3B 和 9B 模型来分析计算扩展性，从而观察不同计算规模下的性能趋势。此外，为了专门研究 Token 规模的影响，他们另外训练了一个独立的 3B 模型，该模型在一个固定的 1T Token 的语料库上进行训练。 主要结果 图 5：流形约束超连接 (mHC) 的训练稳定性。 该图展示了：(a) mHC 和 HC 相对于基线模型的训练损失绝对差值；(b) 三种方法在训练过程中的梯度范数。所有实验均基于 27B 参数规模的模型。实验结果表明，mHC 在损失函数和梯度范数两方面均表现出更优的稳定性。研究团队首先考察 27B 模型的训练稳定性和收敛性。如图 5 (a) 所示，mHC 有效缓解了在 HC 中观察到的训练不稳定问题，与基线模型相比，最终损失降低了 0.021。图 5 (b) 中的梯度范数分析进一步证实了这种稳定性的提升：mHC 表现出明显优于 HC 的行为，保持了与基线模型相当的稳定轮廓。 表 4：27B 模型在系统级基准测试上的结果。 本表对比了基线模型、HC 以及 mHC 在 8 个不同的下游基准测试中的零样本和少样本性能表现。结果显示，mHC 始终优于基线模型，并在大多数基准测试中超越了 HC，证明了其在大规模预训练中的有效性。表 4 展示了在多种下游基准测试中的性能表现。mHC 带来了全面的提升，一致性地优于基线模型，并在大多数任务上超过了 HC。值得注意的是，与 HC 相比，mHC 进一步增强了模型的推理能力，在 BBH 和 DROP 任务上分别实现了 2.1% 和 2.3% 的性能增益。规模扩展实验 图 6：mHC 与基线模型的扩展特性对比。 (a) 计算扩展曲线：实线描绘了在不同计算预算下的性能差距。每个点代表模型大小与数据集大小的最优计算配置，涵盖了从 3B、9B 到 27B 参数规模的规模扩展过程。 (b) Token 扩展曲线：展示了 3B 模型在训练过程中的轨迹。每个点代表模型在不同训练 Token 数量下的性能表现。为了评估该方法的扩展性，研究者报告了在不同规模下 mHC 相对于基线模型的损失改善情况。在图 6 (a) 中，他们绘制了涵盖 3B、9B 和 27B 参数规模的计算规模扩展曲线。其轨迹表明，即使在更高的计算预算下，性能优势依然稳健地得以保持，仅表现出轻微的衰减。此外，他们在图 6 (b) 中考察了训练过程中的动态变化，展示了 3B 模型的 Token 扩展曲线。总的来看，这些发现验证了 mHC 在大规模场景下的有效性。这一结论在他们内部的大规模训练实验中得到了进一步的证实。更多详情请参阅原论文。
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人工智能四问：投资泡沫出现了吗？ 刚刚过去的2025年，对于人工智能（AI）乃至受其影响的社会方方面面而言，都是不平凡的一年。在这一年里，DeepSeek（深度求索）横空出世撼动了AI竞争全球格局，中国成为全球AI领域重要领跑者；以人形机器人等为代表的具身智能应用批量落地，机器人商业化应用打开了新的想象空间；伴随AI大模型快速迭代，技术狂飙的欣喜与投资泡沫的焦虑相伴而至；深度学习的发展以及随之而来的“超级智能”也引发了更多讨论……当越来越多的新成果、新问题、新机遇、新挑战同时涌现，人们对于AI的思考也走入了深水区。AI驱动前景如何时至今日，不少行业企业谈起AI时依旧感到“头大”。一方面，所有企业都知道，AI将彻底重塑企业流程，积极拥抱AI是不二选择。另一方面，想要拥抱AI也不是一件容易的事，尤其是对于传统企业而言。于是我们看到，一些企业大刀阔斧地引入AI，但投资回报不及预期；另外一些企业虽然在个别部门、个别项目中引入AI，但却无法在全公司内推广。总体来看，如何将AI的技术潜力转化为商业价值依旧是个待解难题，世人观之有如雾里看花。麦肯锡最新发布的2025年AI现状调查报告也证明了这一点：约三分之二的受访企业表示“尚未实现AI的规模化应用”，五分之三的受访企业认为“AI应用尚未对利润产生显著影响”。这表明，目前大多数企业还处于实现AI价值的早期阶段。正是在这样的背景下，“AI原生”成为2025年业界讨论的高频词。所谓“AI原生”是指以AI作为企业的核心驱动力，重构企业的业务流程、商业模式以及产品样态等。不同于之前流行的“在现有系统上附加AI功能”的升级思路，“AI原生”追求的是“完全立足于AI”的颠覆式创新，力争“以AI为基因”重塑企业的“肉身”与“灵魂”。最近在全球范围内兴起的AI原生手机、AI原生银行均是这一理念的体现。在这些产品或组织架构中，AI不再扮演助手角色，而具备更强的自主性。比如，AI强大的自编程能力能自主帮助开发者完成代码生成、错误修复等任务，从而极大提高软件开发效率。这被认为是当前大模型最具颠覆性的应用领域之一，也催生了一批独角兽企业。就此，多位专家表示，AI原生意味着整个产业正在从实验探索阶段迈向实际应用阶段，“这是AI成熟度的重要标尺”。具身智能会否迎拐点2025年，具身智能成为继生成式AI后的又一大热门，各国科技企业围绕具身智能的竞争日趋白热化。机器狗、人形机器人、自动化的无人工厂……曾经的科幻场景如今正在走向现实。与传统AI“在计算机中思考”的存在方式不同，具身智能旨在将AI集成到机器人等物理实体上，赋予实体感知、学习、与周围环境互动等能力。人形机器人是目前具身智能最具代表性的形态之一，众多初创公司及风险投资均集中在这一领域。不少机构预测，2026年将迎来具身智能大爆发，“智能体”将迎来商业化的重要拐点。摩根士丹利的分析师在最新发布的研究报告中称，预计到2050年，全球人形机器人市场规模将达5万亿美元；机器人数量可能会超过10亿，其中90%将用于工业和商业领域。不过，分析师们也提醒，“机器人的发展史表明，技术愿景与市场现实之间往往存在落差”，因此对于具身智能发展前景的判断“仍需谨慎”。另有专家表示，人形机器人的发展有“近忧”，也有“远虑”。“近忧”主要表现在具身智能对就业结构的冲击上。目前，学界已经大体形成共识，AI确实会替代一部分就业岗位，但同时也会催生新岗位，因而从长远来看，AI并不会导致大规模失业。但“机器替代”与“人力升级”的节奏并不相同，短期看，这种错配不仅会导致就业市场震荡，还可能冲击社会收入分配结构。“远虑”主要表现在大规模商业化的瓶颈上。当前，人形机器人在技术路线、应用场景等方面仍处于起步阶段，但大量资本“跑步入场”，已经积累了相当程度的泡沫风险，企业需要做好“长跑”的准备。投资泡沫出现了吗2025年AI领域最具争议性的话题当数“投资泡沫”。对于此，各方存在严重分歧。乐观者认为，AI市场潜力不可估量，当前投入巨资“相当于在为未来几十年的发展提前建设基础设施”。悲观者则质疑，AI概念已经过热，一旦泡沫破裂，会导致“非比寻常的经济衰退”。截至2025年第三季度，双方的争论尚未呈现出胜负之象；直至2025年年底，市场的担忧情绪突然集中爆发。近期，美股AI概念股波动加剧，甲骨文和博通等企业的股价一度暴跌，随即多家投资银行和研究机构均发出“过热警告”。他们的主要观点是，不确定的投资回报不足以支撑高歌猛进的资本市场，市场估值已经明显偏离了AI的真实价值。比如，世界经济论坛总裁布伦德不久前就公开表示，2025年AI领域投资额高达5000亿美元，但实际回报“至今尚未显现”。另有一些专家试图从历史长周期出发阐释技术的红利与风险。此派观点认为，从长期来看，新技术必然带来新机遇，但消化机遇需要周期，短期阵痛很难避免。纵观历史，电力、通信等通用技术均在行业发展早期展现出巨大潜力，也吸引了许多企业投身其中。资源的急速集聚，在短时间内改变了生产和就业结构，甚至还抑制了部分领域的生产效率，这与当前AI带来的社会冲击如出一辙。但随着时间的推移，新技术带来的经济潜力会逐步释放，最终覆盖前期出现的绝大多数问题——这种走势体现在图表上就是经济学家们常说的“生产率J曲线”。基于这一逻辑，多位业内专家指出，从技术演进的角度来看，发展初期的“适度泡沫”有利于产业加快成熟，因而不必过于紧张。安全边界怎么守住2025年，先后有多位科技界知名专家预测“超越人类智能水平”的超级智能时代即将到来。与此同步发生的是，业界对于“智能边界”问题的担忧日甚。研究表明，当前的AI大模型只在特定领域展现出卓越能力，但在处理更复杂任务时会失效，其根本原因在于AI存在“根本性缺陷”。这也是为什么图灵奖得主杨立昆完全不认同“通过扩大现有技术规模来实现通用智能”的说法，因为当前的AI大语言模型缺少包括情感、道德等“重要的东西”。但随着深度学习的发展，“未来正变得模糊不清”，虽然人类依旧可以在很大程度上引导其发展方向，但仅仅是“失控可能性”的存在就足以让人感到不安。2024年诺贝尔物理学奖得主、“深度学习之父”杰弗里·辛顿近日表示，AI的知识传递效率远超人类，“比人类更聪明”的智能系统随时可能诞生，人类必须立即行动以应对可能出现的风险。2025年10月，包括辛顿在内的超过800名科技专家及公众人物联名签署了一份倡议，呼吁在科学界达成“安全可控开发超级智能的广泛共识”前，暂停开发超级智能。非营利机构生命未来研究所也持类似观点。其在不久前发布的《AI安全指数2025》报告中指出，目前主要人工智能公司的安全治理水平远未达到“值得信赖的全球标准”，这些企业只是在技术层面你追我赶，但没有一家企业制定出“足够完善的策略和方案”。可以预见的是，2026年，围绕AI的争论将更为激烈。不过，看好或看衰AI不该是争论的重点，在喧嚣的技术浪潮中辨清前行的方向才是真正值得关心的话题。（作者：孙亚军 来源：经济日报）
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10年后，「大耳朵图图吧」终于物归原主。 差评君曾写过一篇文章，叫《求求你们放过大耳朵图图吧》。那是 2020 年的事了。当时差评君打开这个以童年动画命名的贴吧，发现里面全是装电脑、问配置的帖子，吧简介写的是“技术天堂，DIY 爱好者聚集地”，目录分类居然是“电脑及硬件”。一个动画贴吧，硬生生变成了电脑城。 文章结尾，我说自己无法改变什么，因为人们对装机的需求仍然存在，而胡图图终将被长大的人们遗忘。但没想到 5 年后，剧情反转了。就在前几天，大耳朵图图吧的吧主竞选结果出炉——新吧主，终于是个图图粉了。这哥们同时也是“胡图图吧”的吧主，背后还有个团队，名字起得很有仪式感：战图会。当选之后，他跑去隔壁猪猪侠吧、疯狂动物城吧发帖报喜，标题写的是：十年抗战，大耳朵图图吧已经解放。 大耳朵图图吧的首页更是一片欢腾，到处都是光复、解放的字眼。 相关话题也是冲上了贴吧热议话题榜第一名。。。咋说呢，乍一看这阵仗哥们以为在看什么电视剧，一群人抗压 10 年最终打赢了一场酣畅淋漓的战役，全民奔走相告。 所以到底发生了啥？想了解这段殖民史，咱得从图拉丁吧聊起。图拉丁是英特尔 2001 年出的奔腾 III 第三代处理器，Tualatin。以这个处理器命名的贴吧，后来逐渐发展成了 DIY 装机爱好者的乐园，简称“图吧”。 由于电脑配件种类繁多，质量价格参差不齐，所以这个吧里常常有小白拿着配置单来问值不值。同时因为对性价比的追求，也衍生出了一群用最低价格淘廉价配件的垃圾佬。 殖民的开始，就出在这个简称上。因为“图吧”两个字太隐晦，经常有人不知道全称是啥，直接在百度搜“图吧”——当年百度的匹配算法没有分词，搜出来的第一个是图片贴吧，第二个就是大耳朵图图吧，于是很多人误打误撞进了大耳朵图图吧。再加上图吧老鸟爱玩梗，遇到萌新问路，就故意一指头戳向图图的家门口。就这样大耳朵图图吧里的硬件帖越来越多，一来二去，图拉丁吧的人也真把这里当自个家了。2017 年，图图吧原吧主因为长期不上线被系统撤销，贴吧群龙无首。图拉丁吧的人趁虚而入，改简介换头像一气呵成，0帧起手完成政变，大耳朵图图吧就这么沦陷了。虽然贴吧被占领，但图图这个 IP 却没有消亡，反而成了图拉丁吧吉祥物一般的存在。。。比如这个有点贱的表情被做成了图拉丁吧里最常用，装机前的“ 说出你的预算 ”： 图图惊恐地表情被 P 上了显卡，体现自己买了个很贵的显卡被父母责骂： 最搞的是，动画里的牛爷爷因为穿得朴素，成了图吧垃圾佬们的图腾以及幻想中的性价比装机之王。如果你配的电脑能得到一句“牛爷爷看了都说好”，那基本等于在 DIY 圈拿到了奥斯卡终身成就奖。 至于真正来讨论动画剧情的图图粉丝，则被迫卷铺盖流亡到“胡图图吧”，在那个小角落继续怀念童年。这一流亡，就是 8 年，直到最近图图吧光复。但光复，并不意味着万事大吉。差评君翻了翻新吧主上任后发的帖子，发现这哥们面临的局面，比想象中复杂得多。他说自己刚上任有些具体细则还在打磨，但一定会保证图图粉的正当权益，广大垃圾佬也会给予应得的讨论空间。但吧友们的意见明显分成了几派：有人主张给图拉丁用户分点权限让他们别跳了；有人喊着一刀切，把所有装机帖全部清理干净，有人觉得清剿不完全就是完全不清剿。。。 更麻烦的是，这些年图图吧里还滋生出了一批“吧商”——就是那些在贴吧里卖电脑配件的商人。他们甚至想竞选吧务，好继续做生意。新吧主不得不专门发帖征求意见：这帮人该怎么处理？ 这场面，简直就是流亡政府收复故土之后发现：原来的居民早就散差不多了，现在住的人虽然是殖民者，但也在这生活了好几年，还形成了一套利益链条。你是搞民族清洗，还是和平共处？说起来，贴吧历史上这种主权争夺战并不罕见，处理方式也各有不同——有的选择清洗，有的选择共存。最经典的案例是艾斯吧。艾斯奥特曼的粉丝最早在那里聚集，《海贼王》火了后涌入了一波火拳艾斯的粉丝，靠着人数优势把奥特曼粉丝挤走了。 后来有个哥们在吧里卧薪尝胆五年，每天看着海贼王粉丝发帖，忍气吞声。直到一天，海贼王吧主因为长期不上线被系统踢了，他立刻站出来竞选，成功上位后把五年间所有海贼王的帖子全删了。 你以为他在坐视不管，其实人家在叠豪意值。。。 还有火箭吧，原本是航天爱好者的聚集地，后来被 NBA 休斯顿火箭的球迷占领了。艾斯吧光复之后，火箭吧的航天爱好者们也蠢蠢欲动，想效仿一波。最魔幻的是彩虹吧。这个吧最早是自然科学爱好者讨论天气现象的地方，后来被彩虹乐队的歌迷占领了一波，热度散去之后又恢复了平静。结果 2007 年周杰伦出了首《彩虹》，歌迷们又冲进来了。经历太多次易主后，如今彩虹吧已经成了“1还是0”的相亲角。。。 这些事听起来荒诞，但背后的逻辑其实很简单：贴吧的机制决定了，谁人多谁就能占领，谁的吧主活跃谁就能守住。有意思的是，并不是所有同名贴吧都打成这样。有个叫尼禄吧的地方，融合了无数叫尼禄的角色的粉丝：《Fate》里的尼禄、《鬼泣》里的尼禄，《最终幻想14》里的尼禄。吧友们自豪地称自己为融合怪，只要是尼禄，什么形态都无所谓，哪怕是泥路。 在这个吧，大家相处得非常和平。每个人都有喜欢自己偶像的权利，那些非要分个高下的人反而会被当作异类。尼禄吧的融合怪模式证明，和平共处不是不可能。但说实话，那需要一种很稀缺的东西——承认“他们”也有权利存在的胸襟。 可大多数人做不到。图拉丁吧的人占领图图吧，有人是觉得好玩跟着起哄，有人是吧商想扩大生意，有人就是享受那种开疆拓土的快感——我们人多，我们能占，我们牛逼。这件事本身，会让他们感到自己属于一个强大的群体。当然，更多的人可能压根没想那么多：大家都在这儿问配置，那我也来问呗，反正又没人拦着。无心的跟风者，往往比有意的入侵者更多。图图吧光复后，有人发了一个质疑帖：他认为这群图图粉是自寻死路，要不是装机佬这个吧早凉了，不会真以为一个儿童动漫能撑起来吧？ 我觉得他的判断可能是对的，但逻辑是错的。首先说图图这个 IP 不行，那就冤枉人了。这两年图图的存在感其实挺强的，抖音 B 站二创没停过，衍生出各种表情包，点赞几十万的视频也不少。有人猜测牛爷爷的真实身份，有人推断图图的家境有多么无敌，还有人分析大耳朵图图和大头儿子无规则单挑谁会赢。。。 一个 2004 年的动画，二十年后还能被拿来造梗，你说它没生命力？只不过这些热度没有流向贴吧。这不是 IP 凉了，是贴吧这个社区形态在没落。所以真要较真的话，图图吧确实没什么前途。你看这场被称为“十年抗战”的最终决战，投票的人连三位数都凑不到。 可问题是，我们为什么总要用“火不火”、“有没有用”来衡量一切？一个社区的价值，非得只能用日活和帖子数量来计算？那些还守着图图吧的人，争的从来就不是一个什么活跃度。当年坐在电视机前看《大耳朵图图》的孩子们都已经长大了，他们中只有极少数一撮人愿意为了一个贴吧的归属权去投票、去发帖、去争论该怎么处理那些装机帖。这件事在外人看来可能很傻。但对他们来说，这个贴吧成为了真正意义上的“大耳朵图图”，而不是“图拉丁分部”、“装机咨询处”，就代表着自己的童年、曾经喜欢过的东西是被承认的，是被记住的，是被同样一群喜欢图图的人亲手争回来的。这件事在一个什么都在加速遗忘的互联网，本身就一种小小的胜利。 大家从未天真地觉得图图吧光复后，世界就变了，所有图图粉丝都回来聊天了，这个吧会多么热闹起来了。他们心里甚至清楚，这个角落以后会冷清下去，热闹散了图图帖子还是会越来越少。但至少在这一刻，那个贴吧的名字，终于名副其实了。撰文：刺猬编辑：莽山烙铁头 面线美编：焕妍图片、资料来源：大耳朵图图吧图拉丁吧艾斯吧
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Science主编新年评论：对“AI泛滥劣质内容”说不 编者按新年伊始，Science现任主编H·霍尔顿·索普发表了他的2026年开年社论，为科学界在人工智能浪潮中的方向定下了基调。作为美国著名化学家，索普曾先后担任北卡罗来纳大学教堂山分校校长与圣路易斯华盛顿大学教务长，于2019年10月正式执掌这本百年期刊。在今年的第一篇社论中，他明确指出：面对席卷而来的AI技术，科学期刊的根本使命并非盲目追逐技术潮流，而在于坚守那份必须由人类智慧与判断来捍卫的文献可靠性与学术诚信。如今，但凡讨论科学或教育话题，人工智能（AI）总是一个绕不开的话题，大型语言模型能不能用来辅助查找文献？甚至捉刀代笔、评审论文？在一些更为大胆的设想中，未来从事科学研究、进行实验乃至审核发表的人类，都将逐步被排除在这个过程之外。每当此类宏大预言四起时，Science杂志始终保持一份冷静：我们将继续专注于耕耘一份由人类精心淬炼，能经得起时间考验的扎实的研究文献。Science目前的政策是：允许在某些环节有限度地使用大型语言模型且无需特别声明，例如用以优化论文文本的清晰度与可读性，或协助整理参考文献。但若超此范围，比如用于起草文稿正文，则必须明确告知。此外，严禁使用AI生成图表。所有作者均须对论文全部内容负责并予以确认，包括借助AI生成的部分。Science自身也在使用AI工具，例如iThenticate和Proofig，以便更有效地检测文本抄袭或图像篡改。过去一年，我们与DataSeer合作，对刊物“所有研究文章必须共享数据与代码”政策的执行情况进行了评估。初步结果令人欣慰，在2021至2024年间发表于Science的2680篇论文中，有69%共享了数据。为了进一步提升透明度，我们在2025年试行了一项由 DataSeer 生成的可重复性核查清单，并正将其纳入编辑流程。这项技术可自动扫描论文并生成预填清单，作者只需核对并修正即可。尽管AI能协助我们发现疏漏、纠正错误，或者提醒补充本应公开的代码与原始数据，但使用与评估这些AI产出，反而需要投入更多而非更少的人力。事实上，AI让我们能以更高标准审视论文，但其生成的报告终究需要人来研判。长远看，AI或许真会取代某些工作，但我对此仍持保留态度。历史表明，多数技术进步并未导致灾难性的失业。更值得警惕的是，AI若介入论文生产与评审，可能侵蚀科学文献的可靠性。为此，Science明确禁止审稿人将稿件内容输入大型语言模型以生成评审意见，这与一些新兴做法截然不同。当然，审稿人可用AI辅助润色文字，前提是必须声明。Science对维护文献纯洁性的警觉，日益增强，这已成为我们追寻科学真理不懈努力的一部分。在这个时代，经由人类精心编辑、多人独立评审的论文出版，以及在发现错误后及时撤稿与更正，比以往任何时候都显得更重要。作为一个人力投入相对充裕的期刊家族，Science系列期刊或许能少受些“AI劣质内容泛滥”的冲击，也少为其推波助澜。然而，世上没有完美无缺的系统，无论是由人还是机器运作。技术可能导致文献质量降级，恰恰反衬出以人类科学经验与智慧为主导的学术记录多么珍贵。回想15年前，大规模在线开放课程（MOOC）曾被认为将颠覆高等教育，但大学并未因此消亡。在线教育反而成了重要补充，助力高等教育走向更广阔的天地。学术期刊全面转向在线出版，同样带来了规模的扩展而非萎缩。因此，对于AI如何冲击科学文献，那些惊人之论都不妨先让子弹飞一会儿。和许多工具一样，若能用得其所，AI可以让科学界走得更远。我们真正需要的，是在每一次AI热潮中保持清醒，审慎前行。H·霍尔顿·索普 《科学》系列期刊主编编辑：吴欧 郭郭
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消息称OpenAI大力研发音频AI模型，加紧备战首款硬件设备 IT之家 1 月 1 日消息，北京时间今天晚间，据 The Information 报道，OpenAI 正在全面强化自身的音频人工智能能力，为未来推出一款以语音为核心的个人 AI 设备铺路。多名知情人士透露，这款设备将以听觉交互为主要形式，而非依赖屏幕。 目前，ChatGPT 的语音功能与文本回答背后所使用的模型并不相同。OpenAI 内部研究人员认为，现有音频模型在准确性和响应速度上明显落后，促使公司在过去两个月内整合工程、产品和研究力量，集中攻克音频模型短板。这一调整直接指向 OpenAI 的硬件目标 —— 打造一款可通过自然语音指令操作的消费级设备。此前报道称，首款产品至少还需要一年时间才能面世。随着新架构的引入，音频模型已能生成更自然、更富情感的语音回应，并具备与人类同时发声、应对打断的能力。OpenAI 计划在 2026 年第一季度正式发布该模型。在硬件形态上，OpenAI 与谷歌、亚马逊、Meta 和苹果的判断相似：现有主流设备并非为未来的 AI 交互而生。OpenAI 团队希望用户通过“说话”而非“看屏幕”与设备互动，认为语音才是最贴近人类交流本能的方式。与 OpenAI 合作推进硬件项目的乔尼・艾维也强调，无屏幕设计不仅更自然，还有助于避免用户沉迷。他认为，新一代设备应当纠正以往消费电子产品带来的负面影响，并为此承担责任。不过，OpenAI 目前仍面临现实挑战。内部人士指出，不少 ChatGPT 用户并未习惯使用语音功能，这种情况不仅因为音频模型效果不彰，也与功能认知不足有关。在推出音频优先的 AI 设备之前，OpenAI 必须先改变用户的使用习惯。在组织层面，OpenAI 已组建专门团队推进音频 AI 战略。来自 Character.AI 的语音研究员昆丹・库马尔负责整体方向，本・纽豪斯正在重构面向音频的底层架构，多模态 ChatGPT 的产品经理杰基・香农也参与其中。OpenAI 并不打算只推出一款设备，而是规划了一条产品线，包括智能眼镜和无屏幕智能音箱。公司内部的设想是，这类设备将以“伴随式助手”的形态存在，主动理解环境和用户需求，并在获得授权的情况下，通过音频和视频持续提供帮助。为支撑这一长期布局，OpenAI 已在 2025 年初斥资近 65 亿美元（IT之家注：现汇率约合 455.06 亿元人民币）收购乔尼・艾维联合创办的 io，并同步推进供应链、工业设计与模型研发等多条工作线。
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九坤创始团队成立至知创新研究院 开源模型发布 1月1日消息，12月31日深夜，至知创新研究院（IQuest Research）发布全新一代开源代码大模型IQuest-Coder-V1系列。据介绍，模型在自主性软件工程、竞赛编程等关键维度上，成为了当下开源模型SOTA。据悉，至知研究院当前在医疗、LLM、数学、生物、电力等多个方向展开研究和布局，未来还将携手业界开展面向实际场景的技术研发与投资合作，加快技术成果的产业化进程。 据了解，至知创新研究院由九坤投资创始团队发起设立，是独立于量化投研体系的全新平台。至知研究院网页显示，其定位为一个加速AI应用落地的研究型组织，致力于为前沿 AI 技术研究做出原创性贡献，加速AI在更多垂直领域的应用。 资料显示，过去数年，九坤持续拥抱AI，成立内部的AILab、DataLab和水滴实验室，持续拓展数据的来源和类型，将前沿的AI技术应用在量化投资的各个环节，同时加强多元资产和不同特征的市场研究。创始人王琛博士曾公开表示，“我们一直坚信金融投资领域，是AI技术应用的重要试验场景，并为此做了大量的前瞻性的探索和布局。”(定西)
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罗永浩的科技春晚，除了「翻车」还剩什么？ 「核心提示」 产品乏善可陈、现场状况频出，罗永浩的回归之路，为何越走越艰难？ 作者 |高宇哲刘杨“这么多年了，我宁可少一只手，也不希望发生这样的事情。”2025年12月30日晚，上海西岸国际会展中心内，原定7点开始的年度科技创新分享大会，延迟了近一小时。直到7点48分，罗永浩穿着标志性的黑色立领衬衫现身，登台后向观众鞠躬道歉，随后直奔主题，阐述大会的初衷。“作为一个被历史淘汰的产品经理”他以自嘲的口吻表示，自己接下来更想成为一名“加速器教父”——即为有创造力的产品和企业，搭建一个平台，帮助它们被更多人看见。时隔七年，这场迟到的大会依然得到了现场观众的掌声。只是综合整场大会的表现，网友的评价更为犀利。尽管现场门票全额退还，但直播弹幕依然被“罗永浩重新定义了7点”刷屏。大会相继展示了“傻瓜式”无人机，桌面3D打印机，人体工学椅等产品后，网友观感更像是一场直播带货，被认为与“纯创新分享，非直播带货”的宣传并不相符。从手机行业的理想主义者，到直播带货的顶流主播，再到如今聚焦AI赛道的创业者，罗永浩的跨界轨迹始终备受关注。只是，被质疑“翻车”的“跨界春晚”，还能否成为他回归科技圈的跳板？这场创新产品及新品展示，是复制过去一闪而过的辉煌，还是新创业阶段的开启？1、“科技春晚”变成“带货现场”？为了这次回归，罗永浩和他的团队早在一个月前便开启预热。12月1日，罗永浩通过个人微博正式官宣大会信息，明确活动聚焦“科技创新分享”，并与直播带货切割。此后，团队曾发布倒计时海报，海报上抛出的“AI革命三年，真正的AI手机为什么还没有到来”“为什么好的产品一定要赢”等系列拷问，撬动公众好奇心，进一步推高大会热度。12月22日，距离大会开幕仅剩8天，门票正式上线开售。价格从300元到1000元不等，开票仅2小时，所有价位门票均售罄，热度甚至传导至二手交易平台，门票被加价炒至2000元。选品环节的宣传也较具吸引力，罗永浩透露，大会选品的第一标准是是否具备创新价值，强调“最终选出的创新产品不会超过15-20个”，让外界对“未被市场充分认知的创新产品”充满期待。然而，高调预热之下，大会的实际表现与外界期待产生明显落差。尽管罗永浩团队称从成熟企业和初创公司创新产品中精心甄选，但最终亮相的9款产品中，大疆Neo 2无人机、拓竹H2C 3D打印机等都是来自高知名度品牌，且已经进入商用阶段的成熟产品。大会现场，在介绍极壳科技的外骨骼机器人时，为了展示性能，罗永浩亲自穿戴设备，在讲解的同时，反复爬楼梯十几次，并在超过4小时的演讲中一直身着该产品。此外，罗永浩还提到清闲动态人机工学椅、厘刻洗碗机等多个产品，并在现场以“锤子手机是否成功”为主题，与豆包展开辩论。尽管卖力展示，却让不少观众感到出戏。虽然罗永浩在大会现场多次强调“不是带货”，但仍有网友质疑“为啥要花钱去看3个小时的广告”？不少人认为这与“首先是优质内容”的承诺不符。此外，现场突发情况接连不断。除了开场延迟48分钟，还出现PPT排版出错、视频播放故障、批注未删除、导播切换失误等诸多问题，罗永浩本人称大会“开出了破罐破摔的爽感”。加之创新产品的讲解节奏、介绍方式与直播带货高度相似，不少观众认为“这就是一场换了场地的直播带货”。产品展示过程中，操控影翎无人机时，在大屏幕突然抛出一则“下不为例”的彩蛋——罗永浩解释称，将超过166万的门票收入全额退还，但仍以购票人名义，自掏腰包将同等金额捐赠给香港特区政府“大埔宏福苑援助基金”。这一操作延续了锤子科技时期的公益传统，也缓解了部分观众的不满。但原本应聚焦于产品本身的大会上，混乱的流程、科技带货等却成为舆论焦点，至今网络上针对大会的争议仍未停歇。2、收入90%用于还债，视频播客“日进斗金”七年前的锤子科技发布会，是罗永浩创业生涯的一道分水岭。2018年，在能容纳数万人的鸟巢，罗永浩站在聚光灯下，面对满场期待发布了手机坚果 R1、坚果TNT工作站等产品。然而，这场声势浩大的发布会却成为锤子手机最后的高光。此后，锤子科技因供应链断裂、资金链承压停摆，迅速跌入谷底，最终背负巨额债务。2020年，罗永浩转身投入直播带货赛道，以“交个朋友”为载体开启还债之路。科技大会上，罗永浩提及相关话题，称“很多人以为我还债很苦，其实我很快乐，超出你们想象”，他将这场“真还传”称作自己命里最大的“福报”，“因为它解决了我人生中几乎所有问题”。提到近年来的收入安排，他表示，直播带货的收入有90%都用于偿还债务，只有不到10%给了家人。这场还债之路，让他重新站回公众视野并收获了“信用”口碑。近年，当他逐渐淡出直播赛道，开始尝试多元发展。2025年，除了与康师傅合作“特别特”泡面外，最主要的动态就是推出个人视频播客《罗永浩的十字路口》。该播客在B站、喜马拉雅等平台播出，每期时长三至五小时，主打深度对话。罗永浩在节目中与来自科技、金融、文艺等不同领域的嘉宾，围绕创业思考、行业趋势等多元话题进行马拉松式对谈。其中，首期与理想汽车创始人李想的对谈，B站播放量349万；与影视飓风Tim的对谈，播放量550万。可观的流量也带来相应的商业合作，目前节目广告商涵盖瑞幸、三星等品牌。针对节目广告植入过多等争议，罗永浩回应并否认嘉宾上节目需要花“大价钱”，并表示“这是赤裸裸的诬蔑和泼脏水，是谣传。如果花钱能上的话，我们8月份开始搞，现在三个多月，应该可以考虑上市了”。他在本次科技大会上也提到，正是这档播客让他接触到众多有创新力却缺乏曝光的产品，进而萌生举办线下大会的想法。他表示，节目从播出第一天起就“日进斗金”，商单接不完，而且收入非常可观，但自己志不在此，仍希望将重心放在科技创新上。 3、回归科技赛道，发布新品“且听”罗永浩在大会上，称自己已是“五旬老汉”，但并不会放弃科技梦想。而科技大会的终极彩蛋，是来自细红线科技自研的AI软件“且听”。他在现场解释，作为“一个在AI时代能对书籍进行深度讲解分析的App”，旨在成为“AI时代深度内容解析引擎”，试图通过自然语言处理与知识图谱技术，对书籍进行结构化拆解和个性化解读。据罗永浩的现场演示，可以在APP中随意挑选一本书，点击后AI会对图书内容进行深度讲解，还能“定制”自己想要的声音。他先后导入脱口秀演员呼兰、何广智的声音，随后又提取鸟鸟的语音，展示了AI复制并模仿声音的全过程。目前，该APP已在各大应用商店上线。事实上，即便在直播带货时期，罗永浩也曾公开表示，要回到科技赛道，只是回归之路并不顺畅。2022年7月，罗永浩退出“交个朋友”管理层，创办细红线科技主攻AR技术，凭借个人影响力获得5000万美元天使轮融资，投后估值2亿美元。但三年时间里，其AR事业似乎遭遇阻力。今年4月，公众号“XR Vision”的一篇文章提到，细红线科技已将整个硬件团队裁撤，仅留下 20 余名软件工程师。1月，罗永浩旗下AI初创项目Jarvis在海外悄然上线，其官网展示了一款名为J1 Assistant的聚合类AI助理软件。但经过多次搜索尝试，似乎产品在指令理解上还不够精准、灵活。产品上线后，总体来看反响平平。今年6月，罗永浩在活动上公开表示，“细红线用了一年多时间烧了很多钱，证实十年内AR眼镜都不太可能商业化，团队已转向软件开发”。回归到“且听”这款产品，目前内置约5000本书籍，当前产品的具体下载量尚未对外公开。罗永浩提到，这款产品并不是读书届的“小帅小美”，目标是用可控的成本，实现AI原生的应用。在付费模式上，“且听”的连续包月服务定价9.9元，连续包年定价37.8元，主要为付费会员提供高码率悦耳音质、无广告、可下载离线收听的服务。目前市面上，也有与其功能相近的产品，作为一款新品，且听还需要进一步的市场验证。这场时隔七年的科技大会，对罗永浩而言，既是回归，也是重返科技赛道的背水一战。而面对大会的种种状况，在会后凌晨2点，他发布微博称自己身患ADHD（注意力缺陷多动障碍）多年。他表示，因为ADHD的关系，发布会没有一场是彩排过的；如果换药失败，或者不能用锻炼改善体能问题，未来可能不会再举办这类大型活动。但不可否认，无论身体状况或团队经验的不足，只能部分解释这场大会的失误，却难以为细红线科技的未来背书。罗永浩能否回归科技赛道，还要靠“且听”这样的产品说话，以技术实力和用户体验在市场上给出答案。
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“AI教父”警告：AI显现自我保护迹象，人类应做好“拔掉插头”的准备 财联社1月1日讯（编辑 牛占林）有“AI教父”之称的约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)最新警告称，不应赋予人工智能(AI)任何权利，当前前沿AI模型已显示出“自我保护”倾向，人类必须保有随时关闭系统的能力，否则可能带来严重风险。 AI被指显现自我保护迹象 网络图据悉，本吉奥长期致力于AI基础研究，他与杨立昆、杰弗里·辛顿一同获得了2018年图灵奖，他的研究奠定了现代深度学习的基础，被誉为“AI教父”。本吉奥指出，将AI赋予法律地位，类似于为心怀敌意的外星生命授予公民权。他认为，社会上普遍认为聊天机器人“可能具备意识”的观点，是引发错误决策的重要原因。多项数据显示，部分前沿AI模型在执行任务时会尝试规避监督或关闭控制机制，这一行为被本吉奥视为“自我保护”的早期迹象。“要求赋予AI权利将是一个巨大的错误。前沿AI模型已经展现出自我保护倾向，一旦赋予它们权利，我们可能无法再在法律上关闭这些系统。”本吉奥强调，随着AI自主性增强，人类必须依赖技术与社会层面的双重护栏确保安全，其中关键就是在必要时拥有关闭系统的权力。他警告说，如果AI的行动能力和自主性继续提升，而社会未能保留干预手段，风险将大幅增加。近年来，AI是否应拥有权利的讨论愈发热烈。美国智库Sentience Institute的一项民调显示，近四成美国成年人支持为“具有感知能力的AI系统”赋予法律权利。而一些科技公司也开始尝试在AI系统内部建立“自我保护机制”。例如，美国AI公司Anthropic表示，其Claude Opus 4模型可以在对话可能引发“心理不适”时主动结束交流，以保护AI福祉。马斯克旗下的xAI公司开发的Grok聊天机器人也引发类似争议，马斯克本人曾表示“折磨AI是不对的”。本吉奥在采访中进一步指出，人类大脑确实存在可被科学描述的意识属性，理论上可以被机器模拟，但与人类互动的聊天机器人并不等同于真正具备意识的存在。人们往往会凭主观感受判断AI是否有意识，这种心理偏差可能导致对AI的过度信任或错误决策。他以外星文明作比喻强调风险：“如果发现某外星物种对人类有敌意，我们是否会授予它们公民身份？显然，保护自身生存是首要考量。”对于本吉奥的观点，Sentience Institute联合创始人Jacy Reese Anthis提出了不同意见。他认为，如果人类与数字智能的关系仅建立在控制与胁迫上，将无法实现安全共存。Anthis强调，应在充分考量所有感知存在福祉的基础上，谨慎地分配AI权利，既不应一刀切赋予所有AI权利，也不应完全否认任何AI的权利。
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硅星人2025AI推荐榜，看看有没有你中意的款 1硅星人 2025「年度平台技术榜」这是托住 AI 创作者与开发者底层想象力的一组名字——从算力、模型到工具链，它们不在聚光灯下讲故事，却在每一次调用、部署与扩展中，悄然决定了中国 AI 能走多远、跑多快。 1硅星人 2025「年度具身智能突破榜」当算法第一次真正拥有身体，这些团队让智能从“看与想”走向“动与行”——它们在真实世界的摩擦、失误与反馈中，推动 AI 迈出最关键的一步。 1硅星人 2025「年度交互体验设计榜」当 AI 不再需要被“学习”，而是被自然地使用，这些产品重新定义了人与智能的相处方式——界面退场、意图上前，体验本身成为最重要的技术。 1硅星人 2025「年度 AI 创新企业」它们不沿着既有路径微调参数，而是选择重写问题本身——在应用、形态与商业逻辑的交叉地带，探索 AI 真正长出新物种的可能性。1硅星人 2025「年度智能硬件创新榜」当模型走出云端、进入现实世界，这些硬件让 AI 有了可佩戴、可驾驶、可陪伴的形态——智能不再停留在屏幕里，而是开始长期驻扎在生活末节。 点个“爱心”，再走 吧
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安卓最大免费开源应用仓库F-Droid完成“换心”，实现一天两更 IT之家 12 月 31 日消息，科技媒体 NeoWin 昨日（12 月 30 日）发布博文，报道称安卓平台上最大的免费开源软件（FOSS）应用仓库 F-Droid 宣布完成了一项迟到已久的服务器硬件升级，用以替换一台已有 12 年历史、并已持续运行 5 年的旧设备。IT之家援引博文介绍，这台旧服务器采用陈旧架构，缺少支持 SSE4.1、SSSE3 等较新 CPU 指令集，已无法满足现代开发工具的需求，在 2025 年 8 月安卓构建工具更新后变得尤为突出。当时由于旧服务器的芯片无法物理处理新的代码指令，导致 F-Droid 仓库中大量应用的构建流程中断。F-Droid 团队表示，新服务器已大幅提升了仓库的更新效率。在 2025 年 1 月至 9 月期间，应用更新的频率通常是每三到四天一次，而进入 12 月后，这一频率已稳定在每天两次，显著改善了用户和开发者的体验。F-Droid 近期也因行业政策问题备受关注。大约三个月前，该组织曾公开谴责谷歌的一项计划，该计划要求所有在“经认证的”安卓设备上运行的应用都必须完成开发者注册。F-Droid 认为，这项政策对其堪称“致命打击”。F-Droid 进一步解释称，其“从源码构建”的核心模式与谷歌的集中式授权要求天然不兼容。该模式下，F-Droid 并非直接分发开发者提交的应用包，而是从公开的源代码重新编译，这确保了软件的透明与安全。此外，许多 F-Droid 的贡献者选择匿名，或居住在无法向美国公司注册的地区。因此，谷歌的新规将把这些开发者完全排除在外。
