夜雨聆风01
DeepSeek把旗舰模型
V4-Pro 永久降价75%，
中国AI价格战进入新阶段
DeepSeek宣布将其旗舰模型V4-Pro的价格永久下调75%。根据报道，API价格从原来的每百万 tokens 约0.1—24元人民币，降到0.025—6元人民币，最低折合约0.0035美元/百万 tokens。报道同时提到，V4-Pro使用了华为Ascend 950芯片，价格下降可能与国产算力供应改善有关，但DeepSeek并未正式确认这一点。
为什么重要：
这不是普通促销，而是一次“基础能力降本”。模型价格一旦永久下降，意味着更多企业可以把AI从“试试看”变成“日常使用”。以前很多公司做AI项目，真正卡住的不是想法，而是调用成本、并发成本、长期运行成本。DeepSeek这次降价，会进一步压低中国大模型市场的使用门槛。
经营者视角：
对企业管理者来说，这件事最值得关注的不是“便宜了”，而是AI成本结构正在重新定价。过去一个部门要做AI应用，可能需要严格控制调用频率；现在一些原本“不值得自动化”的低价值、高频任务，也可能被重新纳入AI流程。比如客服初稿、素材标签、商品文案变体、内部资料检索、会议纪要清洗，这些任务的ROI会变得更容易成立。
普通人可以做什么：
普通用户不要只盯着“哪个模型最聪明”，而要开始关心“哪个模型足够便宜、稳定、可持续”。因为真正改变工作习惯的，往往不是最贵的模型，而是你敢每天大量使用的模型。
这波Deepseek的降价，我基本是受益者，结合Hermes agent，很多日常的习惯和需要做的事，都在几块钱内的成本被解决了。
02
阿里发布新AI芯片 Zhenwu M890，
AI Agent开始倒逼算力架构重做
阿里巴巴发布新一代AI芯片Zhenwu M890，由平头哥半导体团队开发。报道显示，M890性能约为上一代的3倍，面向高内存、实时协同、长时间运行的AI Agent工作负载。阿里还发布了Panjiu AL128服务器系统，每机架集成128个加速器，并公布后续芯片路线图：2027年的V900、2028年的J900。阿里同时提到未来三年在AI和云基础设施上投入约530亿美元。
为什么重要：
过去AI芯片主要围绕“训练大模型”展开，但现在AI Agent的需求不一样。Agent不是问一句答一句，而是要持续运行、调用工具、管理上下文、跨系统协作。它需要的不只是算力峰值，而是内存、吞吐、稳定性和长任务执行能力。
经营者视角：
这件事说明一个变化：Agent不是软件层的热闹，它会反向推动底层硬件、云服务、企业系统一起变化。对企业来说，未来采购AI服务时，不能只问“模型是什么”，还要问“它能否支撑长任务、多步骤、稳定执行、权限隔离和成本控制”。
普通人可以做什么：
你可以把AI Agent理解成“会自己跑流程的员工”。如果你只是让它聊天，价值有限；如果你让它持续处理一个流程，比如整理日报、监控数据、生成方案、检查文件，它才开始真正替代一部分重复脑力劳动。
03
Google I/O 2026
发布 Gemini 3.5 Flash 与 Gemini Omni，
Google全面进入“Agentic Gemini时代”
Google在I/O 2026集中发布AI更新，包括Gemini 3.5 Flash和Gemini Omni。Google称 Gemini 3.5 Flash 是新一代模型中第一个“结合前沿智能与行动能力”的模型，并已通过 Gemini API、Google AI Studio、Android Studio 以及其Agent开发平台Google Antigravity提供。Gemini Omni则强调从任意输入生成内容，尤其从视频开始，在世界理解、多模态和编辑能力上推进。
为什么重要：
Google这次不是只发布模型，而是在发布一个“AI行动平台”。AI正在从“回答问题”走向“执行任务”：理解内容、调用工具、生成结果、修改结果、进入开发环境。尤其是Google把模型接进Android Studio和开发者工具，说明AI正在成为应用开发的默认层。
经营者视角：
Google的打法是“模型 + 搜索 + 安卓 + 云 + 开发者工具”一起打。它不是单点突破，而是生态整合。对管理者来说，这提示我们：企业内部做AI也不能只做一个聊天入口，而要把AI放进真实工作链路里，例如设计、开发、运营、客服、数据分析、审批流。
普通人可以做什么：
以后AI能力会越来越多地藏在系统里，而不是只存在于一个独立App。你要培养的不是“会不会问AI”，而是“能不能把AI嵌入自己的工作流程”。
04
Google推出 Managed Agents：
一个API就能启动会推理、用工具、执行代码的Agent
Google在I/O开发者更新中介绍Managed Agents in the Gemini API。开发者可以通过一次API调用启动一个Agent，让它进行推理、调用工具，并在隔离的Linux环境中执行代码。该能力由Antigravity agent harness支撑，基于 Gemini 3.5 Flash，并通过 Interactions API 和 Google AI Studio 提供。
为什么重要：
这代表Agent开发正在“平台化”。过去开发一个Agent，需要自己处理沙箱、工具调用、代码执行、权限隔离、状态管理。现在大厂正在把这些复杂能力封装起来，让开发者更快把Agent放到业务里。
经营者视角：
企业AI落地的难点，往往不在demo，而在生产环境：权限、隔离、失败恢复、日志、审计、可控性。Google Managed Agents把这些能力产品化，说明下一阶段AI平台竞争的核心不是“模型分数”，而是谁能让Agent安全稳定地进入企业系统。
普通人可以做什么：
如果你做产品、设计、运营，不一定要自己写Agent，但你要能说清楚一个流程：输入是什么、工具有哪些、判断标准是什么、输出怎么验收。未来真正值钱的是“会设计任务系统的人”。
05
Google搜索默认接入 Gemini 3.5 Flash，
搜索正在从“找答案”变成“完成任务”
Google宣布在Search的AI Mode中升级为Gemini 3.5 Flash，并将其作为全球用户AI Mode的新默认模型。Google强调该模型具备持续的前沿性能，尤其适合Agent和编码场景。
为什么重要：
搜索入口一旦接入更强的行动模型，用户行为会发生变化。过去搜索是“给我网页”；后来是“给我总结”；接下来会变成“帮我比较、筛选、生成、执行下一步”。这会直接影响内容分发、电商流量、SEO、品牌曝光方式。
经营者视角：
这对内容和品牌是重大信号。未来用户不一定点击十个网页，而是让AI总结后直接决策。企业要思考：自己的内容是否足够结构化？产品信息是否能被AI准确读取？品牌优势是否能被模型识别？如果你的信息混乱，AI就不会替你说清楚。
普通人可以做什么：
以后找资料不要只输入关键词，而要直接给AI任务：比较三种方案、按预算筛选、列风险、给执行步骤。搜索能力越强，越考验你的问题设计能力。
06
OpenAI成立 Deployment Company，
并收购Tomoro，企业AI进入“前线部署工程师”时代
OpenAI宣布成立OpenAI Deployment Company，目标是帮助组织围绕AI建设和部署可靠系统。同时，OpenAI同意收购应用AI咨询与工程公司Tomoro，让新公司从一开始就拥有约150名 Forward Deployed Engineers 和 Deployment Specialists。
为什么重要：
这说明OpenAI正在从“卖模型”走向“帮企业把模型落地”。企业AI不是买一个账号就能完成，它需要流程梳理、数据接入、权限设计、业务改造、评估体系和持续迭代。OpenAI把FDE模式摆到台前，说明AI落地正在变成一门“现场工程”。
经营者视角：
这点非常关键。很多公司AI转型失败，不是模型不好，而是没有人把业务问题拆成可执行系统。FDE的价值就在这里：既懂技术，也懂业务现场。对管理者来说，未来组织里可能需要一种新角色：AI流程架构师、AI运营工程师、AI项目翻译官。这个在我昨日的日报我就提到了“前线”这个概念，这类人才目前在市场上都很稀缺。
普通人可以做什么：
不要只把AI当成个人助手。你可以开始训练自己描述流程：这个任务谁发起、资料在哪里、判断标准是什么、输出给谁、怎么复盘。能讲清楚流程的人，会更容易被AI时代需要。
07
OpenAI与Dell合作，
把Codex带入混合云和本地化企业环境
OpenAI宣布与Dell Technologies合作，把Codex带入混合云和本地部署企业环境。OpenAI新闻页将这项合作列为公司动态，指向企业在更安全、更可控环境中使用代码智能体的需求。
为什么重要：
越来越多企业不满足于把代码、数据、内部系统直接放到公网AI工具里。尤其是金融、医药、制造、零售集团、跨国公司，它们需要AI能力，但也要数据合规、权限管理和内网部署。Codex进入混合云和本地环境，意味着AI编程助手正在从个人开发者工具，升级为企业工程体系的一部分。
经营者视角：
这对企业IT和业务部门都有启发。未来AI工具采购会越来越像ERP、PLM、DAM、CRM这类系统采购：不仅看功能，还看部署方式、权限、安全、审计、和原有系统的连接能力。
普通人可以做什么：
如果你在企业里推动AI，不要只说“这个工具很好用”。你要提前准备三类答案：数据是否安全、权限如何管理、产出如何验收。这样你的AI方案才更容易被组织接受。
08
微软与EY投资超过10亿美元，
推动企业AI从试点走向全公司级改造
微软与EY宣布一项全球AI合作升级，双方将在五年内共同投入超过10亿美元，帮助客户实现企业级AI转型。EY作为“Client Zero”，已经把Microsoft 365 E7和Copilot扩展到全球超过40万人。微软披露，EY在财务运营中通过智能Agent让交付周期缩短95%，运营成本下降超过37%；在税务流程中，文档自动化让人工工作量最高减少90%；并将多Agent框架用于13万名审计专业人员和16万项审计业务。
为什么重要：
这是一条非常“企业级”的新闻。它说明AI不再只是某个部门的效率工具，而是在进入财务、审计、税务、咨询等核心业务流程。尤其EY这种专业服务机构，本质卖的是知识、流程和判断，它大规模使用AI，代表白领专业服务正在被系统性重构。
经营者视角：
这件事最值得看的是两个字：执行。很多公司做AI还停留在培训、试点、工具体验；微软和EY强调的是跨部门、跨流程、跨角色的规模化落地。企业AI真正产生价值，靠的不是“大家都试一下”，而是把流程重新设计成“人 + Agent + 数据 + 审批 + 复盘”的闭环。
普通人可以做什么：
你不要只学会用AI写一段话，而要学会用AI接管一段完整流程。比如：收集资料、生成初稿、校验事实、改成汇报版、沉淀模板。你能把一个流程跑顺，就比只会问AI强很多。
09
Anthropic的Claude进入百时美施贵宝，
3万名员工将使用AI处理药企核心工作
百时美施贵宝将Anthropic的Claude平台扩展给超过3万名员工使用，覆盖研究、临床开发和企业运营等场景。Claude将作为中央AI界面，连接公司内部不同数据源，辅助监管报告起草、临床数据分析等任务；该公司也使用Claude Code加速软件和AI开发。
为什么重要：
医药行业对准确性、合规性、安全性的要求极高。Claude进入大型药企核心流程，说明AI正在从低风险办公辅助，逐步进入高知识密度、高监管要求的行业场景。尤其在临床、监管、研发文件这些环节，AI如果能稳定辅助，会极大改变专业人员的工作方式。
经营者视角：
这件事提醒管理者：行业AI不是通用聊天机器人，而是“行业数据 + 合规流程 + 专业术语 + 权限管理”的结合。未来企业里的AI竞争，不是谁买了最强模型，而是谁把自己的行业知识库、历史项目、标准流程和审查机制整理得更好。
普通人可以做什么：
如果你在专业岗位，不要害怕AI“懂得比你多”。真正的机会在于：你用专业知识约束AI、审核AI、训练AI，让它成为你的放大器。专业判断不会消失，但低价值重复处理会被大量压缩。
10
Meta大规模组织调整：
裁员约8000人，同时把7000人转向AI项目
Meta在2026年初进行了大规模组织重组。据报道，公司裁员约8000人，约占员工总数10%，同时将约7000名员工重新分配到AI相关项目。Meta 2026年AI相关资本开支预计达到1150亿—1350亿美元，资金主要投向Meta Superintelligence Labs和核心业务发展。
为什么重要：
这条新闻不是简单的“AI导致裁员”。更准确地说，是大型科技公司正在为了AI重新配置组织资源：减少不再优先的岗位，增加AI基础设施、模型、平台和产品方向的投入。AI已经不只是产品功能，而是公司战略重心。
经营者视角：
这件事对所有管理者都有警示：当公司战略重心变化时，组织结构一定会跟着变。AI时代的组织，不会只是“原来的部门 + 一个AI工具”，而是会重新定义岗位价值。谁能把AI变成业务结果，谁就更接近核心；谁只是维持旧流程，风险会越来越高。
普通人可以做什么：
不要把AI理解成“会不会用一个软件”。你要思考自己的岗位中，哪些工作是重复执行，哪些工作是判断、整合、沟通、审美、决策。前者会越来越容易被AI替代，后者需要你主动增强。
讲在最后：
最后，我想简单说一下，为什么想做「AI战略情报日报」这个专栏。其实我的初心很简单：我希望能站在经营者，也站在普通人的视角，去看一看今天正在发生的AI变化。它不只是技术新闻，也不只是大公司之间的竞争，而是会慢慢影响我们的工作方式、学习方式，甚至是未来每个人的能力结构。
所以我想用比较容易理解的方式，做一些简短的分析，也加入我个人的一些思考。希望它不只是“资讯整理”，而是能帮助更多人更好地了解AI、理解AI，甚至慢慢掌握AI。
坦白说，做这样一期内容，对我自己也是一种训练。它让我在写作、信息筛选和思考深度上都有提升。这个过程本身，也正是我在深度使用AI的一个实践。
比如，我会用Agent帮我在晚上收集和汇总资料，再由我自己判断、筛选、整理和重新编写；我也会用豆包把内容进一步博客化，方便一些习惯听书、听内容的读者去理解。
这其实就是我作为一个普通人，正在尝试的AI使用方式。我不是单纯在讲AI，而是在用AI参与我的思考、写作和表达。也正因为如此，我才更想把这个过程分享出来。希望这个专栏，能对大家理解AI、使用AI，甚至建立自己的AI工作方式，有一点点帮助。
谢谢大家，也希望你们喜欢。
