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近期，网络上有不少声音反映，部分影视内容中存在未经许可使用普通人肖像的情况，引发公众对肖像权保护的关注。,这个需求在过去几年一直被低估。AI的主流叙事是云端算力和大模型竞赛，本地设备只被当作接入终端。但模型的进化方向正在改变这一点。3月初，阿里千问开源了Qwen3.5小尺寸模型系列，最小的仅有8亿参数，却具备原生多模态能力，其中9B版本的性能甚至可以媲美千亿参数级别的模型。马斯克在社交媒体上评价了“令人印象深刻的智能密度（Impressive intelligence density）”。,另一款26B A4B MoE模型采用混合专家架构，总参数252亿但每次推理仅激活38亿，在保持接近40亿参数模型速度的同时，性能大幅超越同级模型，位列开源榜单第六，在需要低延迟的场景中性价比显著。

另一方面，Agent对算力的消耗远超人类用户。ArmCEO雷内·哈斯最近做了个计算，人类一两分钟生成100个token，而一个AI Agent能生成的数量是这个数字的15倍。Arm刚刚发布了一款专门为Agent设计的CPU，Meta和OpenAI都是首批客户。Agent7×24小时运行，token消耗是人类的十几倍，纯靠云端的成本会非常惊人。给AI一台本地电脑，反而是最经济的方案。,在文字与复杂内容渲染方面，该模型展现出显著优势。它能够高精度地处理包含长篇幅文字、表格及复杂公式的内容，支持多种语言输入，可生成适用于印刷品级别的图像，满足学术出版等专业场景的需求。

从底层算力（摩尔线程、沐曦、紫光展锐、爱芯智元），到中间的大模型能力(智谱AI、月之暗面、光年之外)，再到具身智能应用层(宇树科技、银河通用、星海图、自变量、Sharpa)、智能硬件和消费科技领域的其域创新、快造科技，延伸至自动驾驶与智能汽车(理想汽车、禾赛科技、九识智能、轻舟智航)，每一层都有核心玩家，层与层之间又能通过美团的场景形成协同。,谷歌 DeepMind 发布了 Veo3.1Lite 视频生成模型，以更低的成本和更高的效率满足市场需求，同时优化了开发者生态，进一步巩固其在视频生成领域的竞争力。

Felix Rieseberg负责Anthropic的桌面端产品，他说得很坦率，“如果你雇了一个开发者，却告诉他只能通过邮件收发代码，这有多荒谬?我们对待AI就是这么做的。”Cowork的做法是给AI一台完整的电脑，通过虚拟机让它像一个真正的同事一样工作，通过沙箱保障安全。,在国内，智谱推出AutoClaw，月之暗面推出KimiClaw，腾讯一天发布三款“龙虾”产品，火山引擎、阿里云争相上线一键部署服务。深圳腾讯大厦门口甚至排起了千人长队，从小学生到非遗专家都在等着免费安装“龙虾”。给AI一台完整的电脑，甚至成了一场全民运动。,今年3月，小米推出了新一代旗舰模型“MiMo-V2-Pro”。该版本被定位为面向复杂任务处理场景的核心技术底座。,恰在此时，OpenClaw横空出世，吹响了Agent时代的号角。短短两三个月，AI行业就从Chatbot时代跃入Agent时代，以编程为核心的“办事能力”成为新的竞逐焦点。