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Gavin Baker：所有人都在等 AI 泡沫，但算力还是不够
都在等AI泡沫破裂，Atreides创始人GavinBaker却找不到恶化的经营指标。他把争论拉回需求侧：真正高强度用AI的人不到千万，企业内Token消耗呈幂律分布，最积极的工程师是中位数数十倍。文章据此判断算力到底够不够。
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抖音即将“上架”AI应用，大厂抢滩下一代分发入口
当AI应用困在流量闭环里，抖音、腾讯、小红书、B站几乎同时出手，用信息流卡片、一键上架、笔记挂载、视频导流等不同路径，为AI应用打开公域出口。与此同时，豆包、Workbuddy也在争当新型应用商店。这场分发权争夺战，正在改写下一代应用商店的底层逻辑。
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全民 AI+3D热潮！GPT-6 Astra 把 Blender 带火了，几条商业化路子隐现！
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DeepSeek V4.1 Flash上线，崔添翼加入“义父之战”
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GPT Image 2.5来了，OpenAI开始抄Banana的作业
GPT Image 2.5 把局部编辑、连续编辑与多轮一致性端上桌，可这套打法 NanoBanana 一年前就玩过——从连续编辑到圈选修改，谷歌早已把路走到相机与多主体控制。OpenAI 像补了课，但离毕业还差口气。
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不用刷照片，也不用聊天，这个 AI 每周三晚上 7点直接给你安排一场约会
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Meta新模型翻身，AI能替小扎挣钱了吗？
Meta 砸下千亿美元追赶 AI，新模型 Muse Spark 1.3 终于跻身第一梯队，但小扎的算盘不止于卖模型。本文拆解 Meta 如何用 AI 反哺广告业务、构建算力出租与硬件后手，揭示应用层公司 AI 投入的隐秘回报逻辑。
豆包工作之后，内容分发也要换战场了
AI工具越做越多，入口反而越分散。字节把TRAE、扣子、飞书Aily等能力并入豆包体系，实则是把AI工具入口、办公协作入口与内容分发入口放进同一条链路，争夺用户有问题先问谁的第一动作。
AI 接单最该补的，其实不是技术
那些真接到了第一单的人，往往不是工具最多的人。文章指出，做 AI 接单要先找到具体麻烦、做出能演示的最小成品、敢开口找客户，这三点才是拉开差距的关键，别陷入永远学习的拖延。
AI Coding的产品竟然卖了好几万，你咋搞的？？？
作者做了两年AiCoding，今年靠它实现商业化。文章结合个人经历，把这条路拆成三个阶段，先讲需求来源，强调要辨别真需求与假需求，真需求是客户愿意付费解决的痛点，并提醒MVP思想要贯穿做产品的全程，避免做出来没人买单。
