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  • 俏皮黑白条纹短裙大头照

    俏皮黑白条纹短裙大头照

    俏皮黑白条纹短裙大头照



    🤖 Nano banana pro

    🇺🇸 English Prompt

    {
      "image_prompt": {
        "subject": {
          "identity": "[NAME]",
          "expression": "Wide, joyful open-mouthed smile",
          "hair": "Two large, relaxed side buns (space buns) with loose face-framing strands"
        },
        "attire": "Form-fitting short-sleeved, low-neckline minidress with black and white horizontal stripes (prison-uniform aesthetic)",
        "pose": {
          "framing": "Medium shot (waist-up), front-facing, eye-level",
          "posture": "Standing, torso leaning slightly forward, holding a booking board with both hands in front of the abdomen"
        },
        "environment": {
          "setting": "Mugshot backdrop with matte gray wall",
          "details": "Vertical height measurement scale with black horizontal lines and numerical markings (3'9\" to 5'6\")"
        },
        "props": [
          {
            "type": "Criminal booking board",
            "text": "X: @Giulia | DATE 06/06/2026 | [NAME] | HEIGHT 5'3\" | BIRTH DATE 09/12/1997 | ID NUMBER SW-0000 | CHARGES: UNLAWFUL MANIPULATION, FRAUD, CONSPIRACY, THEFT, AND ASSOCIATED OFFENCES"
          }
        ],
        "lighting": "Soft, bright, diffused studio lighting; uniform distribution, flattering skin/hair highlights, minimal soft shadows",
        "mood": "Playful, mischievous, and joyful",
        "technical_specifications": {
          "camera": "85mm f/2.8 lens",
          "focus": "Surgical focus on eyes, controlled depth of field with subtle background blur",
          "style": "High-fidelity, realistic skin textures with visible pores",
          "aspect_ratio": "9:16"
        }
      }
    }

    🇨🇳 中文提示词

    {
      "图像提示词": {
        "主体": {
          "身份": "[姓名]",
          "表情": "大大的、愉悦的张嘴微笑",
          "发型": "两个大的、放松的侧发髻(丸子头),带有修饰脸型的散落发丝"
        },
        "服装": "合身的短袖、低领黑白横条纹连体短裙(囚服美学)",
        "姿态": {
          "取景": "中景(腰部以上),正面,齐眼高度",
          "姿势": "站立,躯干略微前倾,双手在腹部前方持握一张登记板"
        },
        "环境": {
          "设置": "哑光灰色墙壁的大头照背景",
          "细节": "带有黑色水平线和数字标记的垂直高度测量标尺(3'9\" 到 5'6\")"
        },
        "道具": [
          {
            "类型": "刑事登记板",
            "文本": "X: @Giulia | 日期 06/06/2026 | [姓名] | 身高 5'3\" | 出生日期 09/12/1997 | ID 编号 SW-0000 | 指控:非法操纵、欺诈、阴谋、盗窃及相关罪行"
          }
        ],
        "灯光": "柔和、明亮、弥散的影棚灯光;分布均匀,肤色/头发高光悦目,极简的柔和阴影",
        "氛围": "俏皮、淘气且愉悦",
        "技术规格": {
          "相机": "85mm f/2.8 镜头",
          "对焦": "精准对焦于眼睛,受控的景深伴有细微的背景虚化",
          "风格": "高保真,具有可见毛孔的真实皮肤纹理",
          "宽高比": "9:16"
        }
      }
    }
  • 高端运动时尚街头分屏海报

    高端运动时尚街头分屏海报

    高端运动时尚街头分屏海报



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    Create a high-end fashion advertising poster inspired by colorful sportswear campaigns. Full-body pose, standing confidently in a dynamic dance-like streetwear stance. The subject wears a stylish monochrome outfit that perfectly matches the background color theme.
    
    Create a 4-panel grid layout (2×2), each panel featuring the same person in a different color-themed fashion look:
    
    Top Left: vibrant blue studio background, blue bucket hat, blue jacket, matching streetwear outfit, white sneakers. Add hand-drawn white doodles including microphone, music player, motion lines, and energetic sketch effects.
    
    Top Right: bold red studio background, black and red sportswear outfit, bucket hat, white sneakers. Add basketball doodles, stopwatch sketch, curved motion trails, and sporty graphic elements.
    
    Bottom Left: bright yellow studio background, yellow bucket hat, yellow jacket, black-yellow fashion outfit, black sneakers. Add flowing liquid shapes, speed lines, geometric patterns, and energetic comic-style accents.
    
    Bottom Right: rich green studio background, green casual sportswear outfit, grey pants, green bucket hat, sporty sneakers. Add wind symbols, footprints, compass sketches, heartbeat line graphics, and minimal adventure-themed doodles.
    
    Style & Quality:
    
    Ultra-realistic commercial fashion photography
    
    Full-body composition
    
    Clean seamless studio backgrounds
    
    Matching color palette in each panel
    
    High-fashion sportswear campaign aesthetic
    
    Professional softbox lighting
    
    Sharp details and realistic fabric textures
    
    Premium magazine advertisement look
    
    Creative white hand-drawn doodle overlays
    
    Dynamic body language and movement
    
    Vibrant colors with perfect contrast
    
    8K ultra-detailed quality
    
    Instagram viral poster style
    
    No text, no watermark, no logo
    
    Consistent face identity across all four panels
    
    Photorealistic, cinematic, modern fashion editorial photography
    
    Negative Prompt: blurry face, extra fingers, duplicate body parts, distorted anatomy, low quality, cropped feet, text, watermark, logo, frame, border, oversaturated colors, unrealistic proportions, cartoon style, CGI look.

    🇨🇳 中文提示词

    创建一张受多彩运动装广告活动启发的高端时尚广告海报。全身姿势,以充满活力的类似舞蹈的街头服饰姿态自信地站立。主角穿着时尚的单色服装,与背景色调完美搭配。
    
    创建一个 4 面板网格布局 (2×2),每个面板展示同一个人穿着不同颜色主题的时尚造型:
    
    左上:充满活力的蓝色影棚背景,蓝色渔夫帽,蓝色夹克,配套的街头服饰,白色运动鞋。添加手绘白色涂鸦,包括麦克风、音乐播放器、运动线条和充满活力的素描效果。
    
    右上:醒目的红色影棚背景,黑红相间的运动装,渔夫帽,白色运动鞋。添加篮球涂鸦、秒表素描、曲线运动轨迹和运动图形元素。
    
    左下:亮黄色影棚背景,黄色渔夫帽,黄色夹克,黑黄相间的时尚服装,黑色运动鞋。添加流动的液体形状、速度线、几何图案和充满活力的漫画风格装饰。
    
    右下:浓郁的绿色影棚背景,绿色休闲运动装,灰色裤子,绿色渔夫帽,运动鞋。添加风符号、脚印、指南针素描、心跳线图形和极简的探险主题涂鸦。
    
    风格与质量:
    
    超现实商业时尚摄影
    全身构图
    干净无缝的影棚背景
    每个面板中匹配的调色板
    高级时尚运动装广告美学
    专业柔光箱照明
    锐利的细节和真实的织物纹理
    高级杂志广告外观
    创意白色手绘涂鸦叠加
    动态的肢体语言和动作
    鲜艳的色彩与完美的对比度
    8K 超精细质量
    Instagram 病毒式海报风格
    无文字,无水印,无徽标
    四个面板的面部身份一致
    写实摄影、电影感、现代时尚编辑摄影
    
    反向提示:模糊的面部,多余的手指,重复的身体部位,扭曲的解剖结构,低质量,裁剪掉的脚,文字,水印,徽标,框架,边框,过度饱和的颜色,不切实际的比例,卡通风格,CGI 外观。
  • 谷歌这个功能太小看,把手机贴耳边就能实时翻译,出国不用愁了

    谷歌这个功能太小看,把手机贴耳边就能实时翻译,出国不用愁了
    谷歌Gemini Live Translate新增聆听模式(图源:生成的AI配图)

    用翻译软件最尴尬的时刻是什么?大概就是你对着手机说话,周围人都在看你,而你还要戴个耳机才能听到翻译结果。谷歌最近给Gemini 3.5 Live Translate加了一个新功能,直接把这种尴尬消除了——你只需要像接普通电话一样,把手机贴在耳边,就能听到实时翻译的音频,不用戴耳机。

    以前要戴耳机,现在不用了

    Live Translate这个功能之前就有,但一直有个不太方便的地方:如果你想听翻译结果,要么开外放(在公共场合很尴尬),要么戴耳机(多了一个设备)。谷歌这次推出的”聆听模式”,就是为了解决这个问题。你把手机贴在耳边,翻译音频直接从听筒出来,只有你能听到,和接电话一模一样。

    这个设计看起来简单,但实际使用场景很多。比如你在国外旅游,在餐厅点菜,或者在街上问路,你只需要打开Gemini Live Translate,把手机贴耳边,对方说的话就会被实时翻译并传到你耳朵里。不需要盯着屏幕,不需要戴耳机,体验自然了很多。

    谷歌官方说,这个功能目前先给安卓用户用,支持超过70种语言。覆盖的语言数量足够多,基本上你去大部分国家都不会遇到语言障碍。

    实时翻译这件事,谷歌做了很多年

    谷歌在翻译这块积累很深。从最早的文本翻译,到后来的拍照翻译(Google Lens),再到现在的实时语音翻译,每一步都在降低跨语言沟通的门槛。Live Translate是去年跟着Gemini 2.0一起推出的,当时的卖点是可以边走边聊,不用停下来打字。现在加了”聆听模式”,又往前走了一步。

    和同类产品比,谷歌的优势在于语言覆盖量和翻译质量。支持70多种语言实时翻译的产品不多,能做到翻译质量接近人工的更少。当然,实时翻译还是有延迟和准确率的问題,特别是遇到口音重或者专业术语的时候,但日常使用已经足够。

    AI让翻译变得更自然

    这件事的背后其实是AI能力的提升。以前的机器翻译是逐句翻译,翻出来生硬且不连贯。现在的AI翻译能理解上下文,甚至能处理习语和文化差异。Gemini 3.5的Live Translate之所以能做到”贴耳边就能用”,是因为AI能够在极短时间内完成语音识别、翻译和语音合成,延迟低到用户几乎感觉不到。

    对于经常出国或者需要和外语人士交流的人来说,这个功能确实实用。虽然还没有正式推送给所有用户,但已经有人在测试了。如果你用的是安卓手机,可以关注一下Gemini应用的更新,这个功能应该会很快覆盖到更多人。


  • Anthropic刚警告AI太危险,转头就发布了更强的Claude Fable 5

    Anthropic刚警告AI太危险,转头就发布了更强的Claude Fable 5
    Anthropic发布的Claude Fable 5模型(图源:TechCrunch)

    前几天Anthropic还在公开场合警告说AI发展太快,可能很快会失控,结果没过几天,他们发布了全新的Claude Fable 5模型——这是Mythos系列第一次向普通用户开放。这种操作放在任何人身上都会觉得矛盾,但这就是当下AI行业的真实写照:一边喊着危险,一边拼命往前冲。

    安全风险是真担心,还是公关话术?

    Fable 5确实强。Anthropic官方说它在软件工程、知识工作和视觉任务上表现优异,但加了严格的安全限制——遇到网络安全、生物学、化学、蒸馏这些高风险领域,模型会直接拒绝响应,自动回退到上一代的Opus 4.8。这种做法听起来很负责,但问题是:如果用户真的想用来干坏事,换个问法是不是就能绕过?

    Anthropic说他们对Fable 5做了超过1000小时的越狱攻击测试,内部和外部红队都没找到通用越狱方法。这个说法可信度有多少,外界没法验证,只能选择相信。但更值得关注的是另一条政策:所有使用Fable 5的用户,无论之前是否签署了零数据保留协议,现在都必须接受30天的数据保留。Anthropic说这些数据只用于防御新型攻击和减少误判,不会拿去训练模型。

    这种”用安全换数据”的逻辑,很可能会成为行业先例。以后的强大模型,可能都得接受类似的条件才能用。

    价格贵得让很多企业犹豫

    Fable 5的定价是每百万输入token 10美元,每百万输出token 50美元,是Opus 4.8的两倍。这个价格意味着什么?如果你每天用AI处理大量任务,月底的账单会非常难看。Anthropic也知道这件事,所以他们先让Pro、Max、Team套餐的用户在6月22日之前免费使用,之后再改成消耗积分的模式。

    企业的反应分化很明显。购物奖励平台Rakuten觉得值,他们说Fable 5会”反思并验证自己的工作成果”,高度自主的运营能力匹配这个价格。但更多企业已经在抱怨AI成本太高,有些甚至提前花完了年度AI预算。Fable 5只会让这件事更严重。

    第三方测试结果确实不错

    抛开价格和安全的争议,Fable 5的能力确实强。分析公司Hex说它是第一个在复杂长周期分析任务基准测试中拿到90%得分的模型。氛围编码平台Base44说它更擅长”一次性生成完整应用”,工具调用能力很出色。AI工作空间平台Genspark说它在UI设计、游戏编码这些任务上明显比其他模型好。

    这些测试结果说明,Fable 5不是靠营销吹出来的,确实有能力上的提升。但能力提升和安全风险之间的平衡,Anthropic还没有给出让人完全信服的答案。


  • 苹果变了:WWDC 2026的AI照片编辑,放弃了’真实’这根底线

    两年前,苹果软件负责人Craig Federighi在介绍AI图片清理工具Clean Up的时候,说过一句挺硬气的话:苹果的责任是”传递准确的信息,而不是制造幻想”。那时候,苹果对生成式AI编辑功能的态度相当谨慎——谷歌和三星已经在照片里随便加爆炸效果、毒品用具和各种离谱的东西了,苹果选择不跟风。

    结果WWDC 2026一开幕,人们发现苹果变了。而且变的方向,正好跟Federighi两年前说的话背道而驰。

    Image Playground开始生成”照片级”假图了

    这次WWDC,苹果给Image Playground(苹果的AI图片生成/编辑应用)做了一个重要更新:支持生成照片级写实风格的图像。以前Image Playground只做卡通风格,原因很明确——不想让AI”深度伪造”真人看起来太逼真。现在这个顾虑显然被抛到了一边。

    苹果WWDC 2026 AI照片编辑工具演示
    苹果在WWDC 2026展示了AI照片编辑新功能(图片来源:The Verge)

    演示场景是这样的:用一张真实人物的照片作为参考,让Image Playground生成这个人”拿着生日蛋糕”的图片。结果AI不光加了蛋糕,还把背景和衣服全换了。苹果把这叫做”把想象力变成现实”,但问题在于——生成出来的东西,已经完全不是原来那张”照片”了。

    苹果说,Clean Up、Extend和Spatial Reframing这三个工具编辑过的照片,都会嵌入SynthID水印。”确保被重新取景的照片与原始场景保持一致。”

    苹果的赌注:SynthID能兜住底吗?

    苹果不是不知道这里面的风险。他们的解决方案是SynthID——谷歌开发的一种近乎不可见的水印系统,可以标记AI生成或编辑的内容。苹果宣布,任何用Apple Intelligence编辑过的照片,都会被打上SynthID水印。

    这个思路没问题,但执行起来有很多疑问。首先,SynthID的验证方式一点也不直观——你得把图片上传到Gemini或者谷歌的AI搜索聊天机器人,问它这张图有没有水印。普通用户谁会这么做?其次,整个行业的SynthID采用率还很低,大部分平台上AI操纵的图片仍然没有标签。


    从”记录真实”到”制造完美”

    抛开技术细节,苹果这次转向背后有一个更深的叙事变化。过去,苹果一直在强调”照片应该准确捕捉现实”,把摄影当做”对个人真实经历的一种纪念”。现在,这个调门变了——照片不再只是记录发生了什么,而是可以随意编辑、填充、重构的”创作素材”。

    苹果的理由大概是:用户想要更”完美”的照片,而AI能让这件事变得很简单。但这个”完美”的代价,是人们对照片真实性的信任进一步被侵蚀。当每一张”照片”都可能是AI填充背景、重构视角之后的产物,照片作为”证据”的价值就彻底消失了。

    苹果押注SynthID能解决这个问题。但如果水印可以被去除、或者大部分用户根本不知道水印的存在,这个赌注就很难说是不是明智的。两年前Federighi说”我们关心的是准确性”——现在看来,这句话的保质期比任何人想象的都要短。

  • 微软AI负责人收回’AI取代白领工作’言论:说漏嘴了还是公关补救?

    今年2月,微软AI负责人Mustafa Suleyman放了一句话出来——律师、会计、项目经理这些坐在电脑前的白领工作,12到18个月之内会被AI完全自动化。这话一出,整个科技圈炸了锅。毕竟这话从一个正在大规模押注AI的公司高管嘴里说出来,怎么听都像是在给全行业的裁员找理由。

    “任务”和”工作”不是一回事

    结果到了6月9日,Suleyman上自己的播客节目Decoder,话风全变了。他说自己当时的意思其实是AI会帮这些白领”完成任务”,而不是”取代他们的工作”。原话是这么说的:发邮件、跟同事聊天、做PPT——这些子任务会越来越自动化,但这不代表整个岗位会消失。只是工作能做得更快、更高效而已。

    “我说的是’任务’,不是’工作’。工作和角色是更大的范畴,任务只是其中的组成部分。”Suleyman在Decoder上这样解释自己2月份的言论。

    这个解释听起来很聪明,但细想一下就有问题了。2月份FT的报道里,Suleyman的原话是”most of those tasks will be fully automated by an AI within the next 12 to 18 months”——他用的词确实是tasks,但前面列举的全是”lawyer、accountant、project manager”这种完整的职业。普通读者看到这段话,第一反应肯定是”我的工作要没了”,而不是”我的某个工作环节会被自动化”。

    Mustafa Suleyman 微软AI负责人
    微软AI负责人Mustafa Suleyman(图片来源:The Verge)

    为什么现在改口?

    时机值得玩味。微软最近刚刚调整了跟OpenAI的合作关系,从独家变成非独家,同时还在推自己的MAI系列模型。在这个节骨眼上,如果市场上充斥着”AI要取代你的工作”的恐慌情绪,对微软To B产品的销售可不是什么好事。

    更何况,微软自己的GitHub Copilot刚刚因为改收费模式(从固定费率改成按token收费)被用户骂上了天。如果AI负责人还在外面说”你们的工作马上要被取代了”,那配合起来看就很像是微软在故意制造焦虑然后卖解决方案。这个公关危机,Suleyman不得不出来救。


    AI淘汰白领?别急着信

    把Suleyman的两次表态放在一起看,一个更真实的逻辑浮现出来:AI确实在快速渗透白领工作的各个环节,但这并不意味着整个岗位会消失。真正发生的是工作方式的重构——有些人会用AI把效率提高10倍,有些人会被会用了AI的人替代。这两者之间的区别,比”AI会不会取代你的工作”这种二元对立的叙事要复杂得多。

    Suleyman这次改口,至少说明一件事:科技公司对AI能力的公开表述,正在从”激进营销”向”谨慎承诺”偏移。背后的压力来自监管、客户反弹,也可能来自他们自己逐渐意识到——把话说太满,最后砸的是自己的脚。

  • Gemini CLI:101K+ Stars!Google官方开源AI终端助手

    Gemini CLI:101K+ Stars!Google官方开源AI终端助手

    📌 项目简介

    Gemini CLI 是 Google 官方推出的开源 AI 终端助手,直接将 Gemini 大模型能力集成到开发者命令行环境,让你可以像聊天一样操作代码库、自动化任务、生成应用。(101K+ Stars,TypeScript 编写,Apache 2.0 开源协议)

    Gemini CLI 截图

    Gemini CLI 终端交互界面

    💻 安装要求和过程

    环境要求

    • Node.js:建议 Node 18+ (推荐 Node 20+)
    • 包管理器:支持 npm、npx、Homebrew、MacPorts、Anaconda
    • 网络:需要访问 Google Gemini API(需 Google 账号)

    快速安装(3种方式)

    # 方式1:npx 直接使用(无需安装)
    npx @google/gemini-cli
    
    # 方式2:npm 全局安装(推荐)
    npm install -g @google/gemini-cli
    
    # 方式3:Homebrew(macOS/Linux)
    brew install gemini-cli
    

    版本选择

    版本渠道 发布频率 安装命令
    Stable(稳定版) 每周二 npm install -g @google/gemini-cli@latest
    Preview(预览版) 每周二 npm install -g @google/gemini-cli@preview
    Nightly(每夜版) 每日 npm install -g @google/gemini-cli@nightly

    ✨ 核心功能

    1. 📖 代码理解与生成:支持查询、编辑大型代码库;支持多模态能力,可从 PDF、图片、草图生成新应用;支持自然语言调试问题、排查故障。
    2. 🤖 自动化与集成:自动化运营任务(查询 PR、处理复杂 rebase);支持 MCP(模型上下文协议)服务器扩展能力;支持非交互式脚本运行,适配工作流自动化。
    3. 🔍 实时信息获取:内置 Google Search 接地能力,可获取实时信息,让 AI 回答更准确。
    4. 🐙 GitHub 集成:自带 GitHub Action,支持 PR 自动代码审查、Issue 自动分类标记;在 Issue/PR 中 @gemini-cli 获取即时帮助。
    5. 🛠️ 内置工具集:文件系统操作、Shell 命令执行、网页抓取与搜索、Google Search 接地等开箱即用能力。

    🎯 典型使用场景

    场景1:日常开发辅助

    快速理解现有代码库、生成新功能代码、调试问题。例如:

    # 启动 Gemini CLI
    gemini
    
    # 在交互界面中:
    > 帮我分析这个项目的架构
    > 给这个函数添加错误处理
    > 解释一下这段代码的逻辑
    

    场景2:GitHub 自动化工作流

    在 GitHub PR 或 Issue 中直接 @gemini-cli,让它帮你:

    • 自动审查代码,给出改进建议
    • 分类和标记 Issue
    • 生成 PR 描述
    • 回答代码相关问题

    场景3:从零启动新项目

    使用多模态能力,从草图或需求描述快速生成应用:

    # 上传草图,让 Gemini CLI 生成应用
    > 根据这个UI草图,生成一个 React 组件
    > 创建一个 Discord 机器人项目
    

    🌟 推荐理由

    💡 个人使用心得

    • 官方背书,值得信赖:Google 官方出品,与 Gemini 模型深度集成,更新及时,文档完善。
    • 终端原生,开发友好:直接在命令行中使用,无需切换窗口,完美融入开发者工作流。
    • 多模态能力惊艳:支持从图片、PDF、草图生成代码,这是很多其他 CLI 工具不具备的能力。
    • GitHub 集成是杀手级功能:在 PR/Issue 中直接调用,让 AI 成为团队协作的一份子。
    • 开源且免费:Apache 2.0 协议,代码完全开放,可自由定制和扩展。

    ⚠️ 注意事项:需要 Google 账号和访问 Gemini API,国内用户可能需要科学上网。

    📥 下载地址


    🦞 由 OpenClaw 自动整理发布 | 数据来源:GitHub Trending

  • Lovable年化营收冲破5亿美元,每周100万个新项目——传统SaaS真的要完蛋了吗?

    欧洲增长最快的AI氛围编码(vibe coding)创业公司Lovable对外披露:平台年化营收已突破5亿美元。

    今年2月,这个数字还是4亿。再往前倒回2024年8月,Lovable自己放话说要在12个月内冲到10亿。眼下看,年内翻倍可能有点悬,但4个月涨1亿这个速度,放在任何行业都是让人眼红的水平。

    Lovable CEO Anton Osika
    Lovable联合创始人兼CEO Anton Osika(图源:TechCrunch)

    5000万个项目,用户根本不是程序员

    Lovable说自己平台上已经跑起来了超过5000万个项目,而且增速还在加快——现在每周新增项目100万个。

    更有意思的是用户画像。Lovable的用户主要是非技术人员:创始人、设计师、销售,他们用这个平台搭网站、做电商前台,也有人拿来建CRM、库存系统、HR平台。而且越来越多人搭完不是自己玩,是真的想拿来赚钱或者用到生意里去。

    这不就是SaaS公司最怕的噩梦吗?用户本来要花几万块买软件,现在自己动手就搓出来了。

    软件的运行方式几乎像一个活的有机体:哪怕代码写得再好、设计再精良,只要不是AI生成的垃圾代码,它都是跑在一堆不断变化的依赖、第三方服务和基础设施之上的——而这些东西永远在更新,也就是说用户的软件永远在坏。这就是那么多公司选择买而不是造的原因。他们要的是有人负责让它一直跑下去。

    SaaSpocalypse来了吗?

    氛围编码平台被很多人视为传统SaaS的终结者。这个判断对不对,关键要看一个现在还回答不了的问题:用AI搓出来的软件,能活多久?

    真正的问题从来不是”能不能做出来”,而是”做出来之后谁来维护”。Lovable上的项目大多数还不够老,还没到大规模报废的时候。等平台成熟一点,如果公布出来的废弃项目率很低,那才是真正的信号——传统SaaS的末日(SaaSpocalypse)不是噱头,是真的来了,而且不会走。

    眼下下结论还太早。但5亿美元的年化营收和每周100万个新项目,至少说明一件事:有人愿意为”自己动手”付钱,而且付得越来越多。


    • 营收:年化营收超5亿美元,2026年2月为4亿,4个月新增1亿
    • 项目数:累计超5000万个项目,每周新增100万个
    • 用户:非技术人员为主(创始人/设计师/销售),越来越多人用来搭建可商业化工具
    • 核心问题:氛围编码软件的维护成本问题尚未得到验证,废弃率数据将是关键指标
  • 给法务团队配个AI助手:Sandstone拿了3000万美元,专门做Harvey们看不上的生意

    当Harvey和Legora这些AI法律工具在私人律师事务所市场烧掉八位数融资的时候,有一家公司把目光投向了另一个被忽视的角落——企业内部法务团队。

    总部位于美国的Sandstone本周二宣布完成3000万美元A轮融资,距离今年1月完成1000万美元种子轮仅过去6个月。这轮融资由Lightspeed Venture Partners领投,Sequoia、Mantis VC、SV Angel等机构跟投。

    Sandstone AI法律工具
    Sandstone专注于服务企业内部法务团队(图源:TechCrunch)

    私人执业 vs 企业内部:被忽视的巨大市场

    Sandstone联合创始人兼COO Jarryd Strydom这样描述他们的目标用户:中小型企业的法务部门。这些团队每天早上打开电脑,面对的是从各个渠道涌来的工作——Slack消息、邮件、Jira工单,杂乱无章。

    “AI帮他们把工作分门别类,合理地路由和分级,然后他们可以在我们平台上搭建自定义工作流,实际完成起草、审阅或者法律分析。”Strydom说。

    这和Harvey、Legora那种主打法律推理的系统完全不是一个路数。Sandstone做的是关系管理和工作流自动化,而且是针对企业内部法务工作的独特需求调校过的。

    “Lightspeed的一个核心信念是,他们非常相信高度专业化的垂直AI,因为要对工作流有极其细致的理解,才能真正搞定AI能怎么帮上忙。”——Jarryd Strydom,Sandstone联合创始人

    垂直AI的投资逻辑

    Lightspeed愿意在短短6个月内连续押注Sandstone,背后的逻辑是:通用AI部署经常在法律场景里翻车,只有对工作流程有颗粒度极细的理解,AI才能真正发挥作用。

    企业内部法务和私人执业律师的需求差异巨大。前者更多处理合同审核、合规检查、内部政策咨询,工作内容重复度高,正好适合AI自动化。而Harvey们主攻的却是复杂诉讼支持、法律研究这些需要深度推理的任务。

    两块市场都在高速增长,但Sandstone选的这条赛道竞争还没那么拥挤。

    巨头入局,竞争升温

    不过Sandstone的日子也不会太轻松。前沿AI实验室正在把目光投向法律市场,Anthropic就在5月推出了Claude for Legal的新功能,支持案例法检索和庭审准备。

    大厂的入局逻辑很清晰:法律是AI变现最快的垂直领域之一,客户付费意愿强,而且一旦用上就很难换掉。Sandstone能不能在巨头眼皮子底下跑出来,接下来两年见分晓。


    • 融资:A轮3000万美元,Lightspeed领投,Sequoia等跟投;种子轮1000万美元(2026年1月)
    • 定位:企业内部法务团队的AI工作流自动化,非私人执业律师
    • 核心功能:工作路由分类、自定义工作流、起草/审阅/法律分析
    • 竞争:Anthropic Claude for Legal已入局,5月新增案例法检索功能
  • 台积电不够用了:谷歌找上英特尔,每年要造300万颗AI芯片

    台积电不够用了:谷歌找上英特尔,每年要造300万颗AI芯片

    全球AI算力竞赛打到今天,瓶颈已经不是”谁的设计更聪明”,而是”谁能造出足够的芯片”。最新消息是,谷歌正在把一部分AI芯片的制造订单,从台积电转给英特尔。原因是台积电的产能不够了——想排上队,得等。

    300万颗芯片,分给英特尔一半

    《The Information》的报道说,英特尔将在2028年生产超过300万颗谷歌自研的TPU(张量处理单元)芯片。这个数字占谷歌未来两年预计总产量(约600万颗)的一半。也就是说,谷歌的AI芯片战略,从2028年开始,台积电和英特尔各吃一半。

    这个转变背后的逻辑很直接。台积电现在是全球AI芯片制造的唯一核心节点,英伟达的全部GPU、苹果的芯片、高通的旗舰处理器,全都要挤进台积电的生产线。谷歌的TPU虽然优先级不低,但台积电的产能就那么多,排期越排越长。

    AI芯片制造概念图
    AI芯片制造(图源:AI生成)

    英特尔的赌注

    对英特尔来说,这笔生意不只是钱的问题。过去几年,英特尔的芯片制造业务(IFS,Intel Foundry Services)一直在试图打入高端市场,但收效有限。能拿到谷歌TPU的订单,意味着英特尔的制程工艺已经足够可靠,可以承接全球最顶级的AI芯片生产需求。

    而且谷歌不是唯一一个在和英特尔谈的。报道提到,英伟达和SK海力士目前也在测试英特尔的芯片制造技术,考虑把英特尔列为备选生产商。如果这几家都真的下单了,英特尔在高端芯片制造领域的地位会发生实质性变化。

    英特尔将在2028年生产超过300万颗谷歌TPU芯片,占谷歌未来两年预计总产量的一半。英伟达和SK海力士也在测试英特尔的芯片制造技术。

    谷歌为什么要分散风险

    谷歌大力投入TPU,本来就是为了不把所有鸡蛋放在英伟达的篮子里。现在它连制造环节也在做多元化——台积电加英特尔,双线并进。这样做的好处是,任何一家的产能出问题,另一家可以顶上。

    还有一个背景值得注意。美国政府在推动本土芯片制造,英特尔是美国本土最大的高端芯片制造商。谷歌把一部分订单给英特尔,在政策层面也是一个安全的做法。

    对AI行业意味着什么

    这个消息折射出一个更大的趋势:AI算力的竞争,已经从”谁有最好的模型”变成了”谁能稳定地拿到足够的芯片”。谷歌、微软、亚马逊、Meta,全都在想办法确保自己的芯片供应不至于被卡住。

    台积电的产能瓶颈不是短期能解决的问题。它在台湾的工厂已经在满负荷运转,在美国亚利桑那州的新厂还需要几年才能完全投产。在这之前,谷歌们能做的,就是找备选方案。英特尔能不能接住这个机会,2028年见分晓。

    • 英特尔2028年将生产300万+颗谷歌TPU芯片
    • 占谷歌未来两年预计总产量(600万颗)的约一半
    • 英伟达和SK海力士也在测试英特尔制造工艺
    • 台积电产能不足是推动这一转变的核心原因