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字节 AI 业务 2026 年硬件投入约 2000 亿；运营成本约 600 亿；总成本约 2600 亿人民币 2026 年 AI 业务收入：B 端收入（视频生成+大模型 API+飞书）约 300 亿人民币；C 端收入约 40 亿人民币 营收不到总投入的 15% 大模型发展火爆，但钱全都给硬件厂商（英伟达、海力士、长鑫）赚完了。。。

抖音口哨女装舞视频最近很火，很多电商朋友问我咋复刻 其实很简单，甚至都不用分析提示词，还可以几乎零成本生成 具体实现👇 1. 找到对标视频生成黑白深度视频，这一步非常快，可以让 codex 帮你生成或者让他写个 python 脚本给你都可以 2. 生成你自己的模特，最好给角色卡，当然单图也可以 3. 提示词生成视频：生成一段女装展示视频，人物参考图片一，环境使用纯白背景；视频只参考人物舞蹈动作，不要参考它的黑白画面、人物身份和原始场景。 我这个视频是 wan 生成的，几乎零成本 要是用 seedance 来生成，效果只会更好

2026年必备的50个AI工具，我挑了一遍 这些工具覆盖内容、设计、营销、代码各个领域，根据你的需求挑几个上手 1. – 啥都能搞定 2. – 视频制作和发布 3. – AI画图 4. – 营销合规检查 5. – 生成AI虚拟形象 6. – 几秒钟出音乐 7. – 谷歌SEO优化 8. – 长视频剪成短视频 9. – 自动生成演示文稿 10. – 快速修图 11. – 生成电子书 12. – 圣经学习助手 13. – 编程写应用 14. – 联盟营销平台 15. – 网络研讨会助手 16. – YouTube优化工具 17. – 写爆款评论 18. – 广告投放工具 19. – 设计一切 20. – AI证件照生成 21. – AI情感顾问 22. – 生成爆款Facebook帖子 23. – 前端原型设计 24. – AI音乐创作 25. – 提升广告转化 26. – 谷歌AI视频生成 27. – 设计精美演示文稿 28. – 一键去背景 29. – 草图转UI原型 30. – AI音乐制作 31. – 设计转代码 32. – AI陪伴机器人 33. – 任何内容转播客 34. – 照片转文字笔记 35. – 深度研究文章 36. – AI工具库 37. – ChatGPT接入白板 38. – 快速建应用和网站 39. – 模拟用户测试 40. – AI代理团队 41. – AI客户留存 42. – 流失率降低 43. – 产品视频快速生成 44. – 初创企业法律平台 45. – 自动化一切 46. – 创作者最佳通讯 47. – 隐藏敏感信息 48. – 最好用的AI搜索 49. – 网站访客转化为线索 50. – AI营销工具

GitHub上真的有堆免费项目能直接替掉你在用的付费软件 我挑了12个最实用的，都是能直接拿来用或者自己部署赚钱的 1. TradingAgents - AI多Agent量化交易框架 2. LibreChat - 一个界面聚合ChatGPT、Claude、Gemini 3. HyperFrames - HeyGen开源视频生成引擎，一句话生成视频 4. Nango - 开源API集成平台，连接数百个第三方服务 5. Agentic Inbox - Cloudflare的AI邮件助手，自动读邮件提炼要点 6. Fincept Terminal - 开源彭博终端，免费查股票和加密货币数据 7. MoneyPrinterTurbo - AI一键生成短视频，输入主题自动出片 Star 7.4万+，最容易上手的批量制作工具 8. Coolify - 开源自托管PaaS，帮别人省Vercel费用还能收管理费 Star 5.8万+ 9. n8n - 工作流自动化平台，给企业搭流程能收设置费+月维护费 Star 19.4万+，GitHub最火的赚钱项目之一 10. agent-skills - Claude Code技能库，把常用操作封装成可复用指令 11. Ghost - 开源付费通讯工具，创作者自建会员订阅平台不被抽成 自己部署也能帮别人装赚服务费 12. VoxCPM - AI声音克隆工具，几分钟样本就能生成逼真语音 与其每月交各种工具的订阅费，不如挑一两个自己部署 省下的钱能干更多正事 挑一个感兴趣的开始吧

赛博大善人又发福利了！🔥 Google AI Plus 免费 12 个月，实测已订阅成功，Google Play 官方确认邮件也到了！ 不是活动页面看看，也不是卡在付款界面，而是真正开通成功： ✅ Google AI Plus 免费用一年 ✅ 实付金额：NT$0.00 ✅ 有效期至：2027 年 7 月 26 日 ✅ 额外赠送 400GB Google One 存储空间 ✅ 更多 Gemini 使用额度 ✅ 支持 NotebookLM、Google Flow、图片及视频生成 ✅ 可在 Gmail、Docs、Slides 等应用中使用 ✅ 试用期内随时取消 领取地址： 操作步骤也很简单： 1️⃣ 注册 Internshala 账号 2️⃣ 完善基本个人资料和毕业信息 3️⃣ 找到 Google AI Plus 优惠活动 4️⃣ 点击领取，跳转 Google Play 5️⃣ 确认显示 12-month free trial 后订阅 需要注意： 页面显示主要面向 2026 年及以后毕业的 Internshala 用户，具体资格、地区及年龄限制以账号页面为准。 部分账户绑定付款方式时，可能会暂扣 2 印度卢比用于验证，预计 10 天内退回。 免费期结束后会自动续费，我这里显示 NT$165/月（因为我之前订阅的时候是台区IP，会员掉了可以继续试用），Google 会提前 7 天提醒，不想续费记得提前取消。 Google AI Plus + 400GB 存储，直接白嫖到 2027 年， 这次真的不是画饼！ 能领到的赶紧冲，晚一点可能又被赛博难民薅没了😂 #GoogleAI# #Gemini# #GoogleOne# #AI工具# #免费福利# #羊毛分享#

DeepSeek 老板梁文峰面向投资者内部的讲话实录文章，已经在网上疯传了一整天了， 下午在国内公众平台网络陆续被下架。 我看到是群友的文档，不过还是津津有味！ 42页文字稿里，谈了AGI、开源、商业化、算力、国产芯片，也谈了组织管理和人才。 信息很多，不过我觉得他反复讲的其实只有一件事：怎么提高最终把AGI做成的概率。 比如让我印象比较深的就是 DeepSeek 选择的不是四处进攻，而是不断做减法。 不急着抢用户，不做下一个超级App； 不为了收入，把C端和B端什么都吃下来； 视频生成、3D、世界模型再热，也不跟； 模型可以闭源多赚钱，仍然选择开源； 价格明明可以定得更高，也只赚自己认为合理的利润。 这不是因为他不想赚钱。 恰恰相反，是因为他知道，哪些钱可以赚，哪些钱现在赚了，反而会拖慢自己。 1️⃣克制是一种战略！ 有句话我印象很深：克制是一种战略。 很多人理解的商业竞争，是抢用户、抢入口、抢收入，凡是能拿到的，都先拿到手里。 但梁文锋的理解完全相反。 AI这件事足够大，大到没有任何一家公司可以真正独占。既然后面的西瓜足够大，就没必要为了眼前的芝麻停下来。 C端用户可以做，B端收入也可以赚，但这些都只是通往AGI路上的副产品，不应该反过来成为公司的目标。 这其实也是整场交流里最有哲思的地方： 你想要得越多，最后可能越难得到；你愿意主动少拿一点，反而更容易走到最后。 开源也是这个逻辑。 很多人认为开源就是放弃护城河，梁文锋却认为，只要DeepSeek在成本和效率上始终有优势，开源不但不会伤害商业，反而能吸引人才、建立生态、减少敌人。 他甚至判断，如果一家公司想拿走AI时代过多的利益，最终一定会被另一个愿意少拿一点的人打败。 拿得太少，公司活不下去； 拿得太多，又会被新的竞争者挑战。 最后能长期存在的，一定是那个“合理的利润”。 所以他的克制并不是佛系，更不是无欲无求。 而是一种极强的目标感： 利润可以少拿，热门业务可以不做，短期用户可以不抢，但真正不能失去的东西只有两个：AGI这条主线，以及核心团队的稳定。 这才是克制真正锋利的地方。 他不是没有欲望，而是把全部欲望压在了一件事上。 2️⃣技术路线 技术上，梁文锋给出的路线也很清晰： 语言模型之后是思维链，思维链之后是Agent，Agent之后真正需要解决的是“持续学习”。 现在的AI能力已经很强，但它仍然需要人类提供完整的上下文。它不能像一个新员工一样，进入公司学习两个月，理解这里的人、关系、规则和工作习惯，然后持续成长。 一旦AI拥有持续学习的能力，就可以开始帮助人类研究下一代AI，形成“AI加速AI”的循环。再往后，才是自我迭代和具身智能。 当然，他也非常诚实地承认： 持续学习现在还没有被真正解决，全世界都还在摸索。 这种坦诚也很难得。 一边相信AGI一定会发生，一边承认具体路径仍然充满未知。不是为了融资，硬给投资者画一个确定的时间表。 3️⃣中美差距 对于中美AI的差距，他的判断也很直接： 最大的差距不是人才，而是算力和资源。 在算力仍然存在数量级差距的情况下，中国不可能全面超越，只能靠更高的效率、更低的成本和更明确的取舍，在部分方向上追赶甚至领先。 他判断未来大模型真正的差距，也不会是什么永远无法复制的神秘技术，而是三件事： 成本、时间和用户体验。 谁能更早做出来，谁能以更低成本提供，谁的产品让人用得更舒服，谁就能留下来。 4️⃣长期主义 这场交流对我最大的启发，也不是应该去买哪一家AI公司，而是重新理解了“长期主义”这四个字。 真正的长期主义，不是嘴上说自己看得远。 而是当短期利益真的摆在面前时，你有没有能力拒绝。 投资也是一样。 每一个热点都想参与，每一段行情都想赚到，每一次上涨都害怕错过，最后资金、注意力和判断力全部被分散。 一个人真正的能力圈，可能不只是知道自己擅长什么，还要知道： 哪些钱，本来就不属于自己。 但是梁文锋的这套模式，也不能被简单浪漫化。 DeepSeek敢于克制，是因为它有技术效率、有团队、有资金，也相信后面的市场足够大。开源、不设KPI、让员工自由探索，并不是任何公司照抄都能成功。 梁文锋自己也承认，随着公司规模扩大，部分部门仍然需要更明确的组织结构；DeepSeek也必须依靠API和商业收入活下去。 所以真正值得学习的，不是表面上的“不赚钱”“不加班”和“不设KPI”。 而是先想清楚： 什么是自己绝对不能失去的，什么又是可以主动放弃的。 对DeepSeek来说，不能失去的是AGI和核心团队。 对普通人来说，可能是健康、家庭、现金流、判断力，以及那个自己真正愿意长期投入的方向。 今天所有人都在讨论怎么拥有更多，梁文锋却用了接近四个小时，讲自己为什么可以不要那么多。 我觉得这可能才是整场交流最有力量的地方： 不是抓住每一次机会才叫厉害，而是面对无数机会，仍然知道自己真正要去哪里。 很多人以为长期主义最难的是坚持。 其实更难的，可能一直都是放弃。

梁文峰胆子真大 四小时投资人会议实录流出，我发现他的预判真大胆： 1）英伟达那套生态一年内就废了，华为的卡一年后完全能平替英伟达，贵一倍两倍都无所谓。 2）谁想着靠AI暴利谁就死，拿得少的人一定打败拿得多的人，OpenAI就是因为想独占才被围攻。 3）奇点不是什么爆炸，是个漫长的温水煮青蛙过程，而且顺序不能乱——先解决持续学习，再到自我迭代，最后才做机器人。 4）Ai技术路线是这样：语言模型 → 思维链(CoT) → Agent → 持续学习 → 智能奇点(自我迭代) → 具身智能 现在处于Agent走一半，持续学习是下一个必须跨过去的坎，跨过去才能进入AI自己迭代自己的奇点阶段。 5）克制是核心战略，主动放弃C端流量争夺战，不做超级App，短期商业化只是保底，全部资源主线聚焦AGI。 6）中美AI差距就一年，但国内只用了人家二十分之一的算力，人才根本不缺，差的就是卡。 7）公司一半的核心研究员都在标数据，这就是现阶段最重要的事，高端数据瓶颈不是钱，是时间。 8）最坏情况技术冻结了，光卖API也够撑起一家上市公司，商业化根本不用愁。 9）不加班、没KPI、没组织架构，全靠愿景驱动，因为做研究就得松弛，逼太紧反而没用。 10）国产芯片产能问题今年明年后年都卡，但五年后肯定解决了。 11）国内几十家做基模的公司太多了，最后就剩三四家，而且谁也别想有暴利。 12）视频生成、3D、世界模型这些东西跟智能上限没关系，纯粹是商业噱头，坚决不做。 13）员工期权拿够、团队稳住，AGI（通用人工智能）就一定能成，其他全是小事，最多晚个一年半载。 14）中国AI最终拼的是“系统性便宜”，就跟制造业一样，成本优势是结构性的。 15）持续学习要是先做出来了，通用智能就很简单，让AI自己帮自己研究就行。 最后，梁文峰最大胆的判断： 「拿得少的人，一定打败拿得多的人。」 他说哪怕你还没赚到钱，只要脑子里想的是“我要垄断、我要暴利”，你就已经输了。OpenAI今天的困境就源于此，当初想独占AI，所以一定会被无数人围攻。反过来，DeepSeek主动放弃暴利、最强模型开源、不抢用户、不搞垄断，反而赢面最大。这套逻辑把整个商业世界的常识都翻过来了

梁文峰四小时交流会内容： 1，英伟达那套生态一年内就废了，华为的卡一年后完全能平替英伟达，贵一倍两倍都无所谓。 2，谁想着靠AI暴利谁就死，拿得少的人一定打败拿得多的人，OpenAI就是因为想独占才被围攻。 3，奇点不是什么爆炸，是个漫长的温水煮青蛙过程，而且顺序不能乱——先解决持续学习，再到自我迭代，最后才做机器人。 4，Ai技术路线是这样：语言模型 → 思维链(CoT) → Agent → 持续学习 → 智能奇点(自我迭代) → 具身智能，现在处于Agent走一半，持续学习是下一个必须跨过去的坎，跨过去才能进入AI自己迭代自己的奇点阶段。 5，克制是核心战略，主动放弃C端流量争夺战，不做超级App，短期商业化只是保底，全部资源主线聚焦AGI。 6，中美AI差距就一年，但国内只用了人家二十分之一的算力，人才根本不缺，差的就是卡。 7，公司一半的核心研究员都在标数据，这就是现阶段最重要的事，高端数据瓶颈不是钱，是时间。 8，最坏情况技术冻结了，光卖API也够撑起一家上市公司，商业化根本不用愁。 9，不加班、没KPI、没组织架构，全靠愿景驱动，因为做研究就得松弛，逼太紧反而没用。 10，国产芯片产能问题今年明年后年都卡，但五年后肯定解决了。 11，国内几十家做基模的公司太多了，最后就剩三四家，而且谁也别想有暴利。 12，视频生成、3D、世界模型这些东西跟智能上限没关系，纯粹是商业噱头，坚决不做。 13，员工期权拿够、团队稳住，AGI（通用人工智能）就一定能成，其他全是小事，最多晚个一年半载。 14，中国AI最终拼的是“系统性便宜”，就跟制造业一样，成本优势是结构性的。 15，持续学习要是先做出来了，通用智能就很简单，让AI自己帮自己研究就行。