你肯定听说过这两年很火 GLP -1 减肥药吧？ 今天说个真实的故事，可能会小小震惊你一下。 不久前，美国一个减肥临床试验里，有人退出了，不是因为药没用，不是因为副作用太难受，原因很简单——他们觉得自己瘦太多了…… 你可能觉得这是什么凡尔赛发言，说实话我自己一开始也觉得离谱，但这是2025年底真实发生的事。 礼来公司做了一款新药的三期临床试验，445个肥胖合并膝关节炎的患者，打了68周针，最高剂量那组人平均减掉了28.7%的体重，32公斤，是的，64 斤。 然后有人站起来说，够了，我不想再瘦了。 你肯定从来没想过，一种药的问题会是「太有效」吧？？？ 我们习惯的叙事是药不够好。 比如癌症药物五年生存率太低，阿尔茨海默没有特效药，抗生素耐药性越来越强。 突然有一天，有一款药跑得太快了，快到所有人都不知道该不该踩刹车。 1 这个药叫瑞他曲肽，Retatrutide。 你可能没听过这个名字。但你大概率听过司美格鲁肽，就是那个前两年火到断货的「减肥神药」，诺和诺德的Wegovy，或者礼来自家的替尔泊肽，商品名叫Zepbound。 这些药都属于GLP-1受体激动剂，通过模拟人体内一种叫胰高血糖素样肽-1的激素，让你不想吃饭，让你胃排空变慢，让你很快觉得饱了。 瑞他曲肽它不一样——在GLP-1的基础上，又加了两个靶点，GIP和胰高血糖素，三条通路同时打，少吃、存对、多燃，所以业界给它起了个外号叫「三重G」，Triple G。 人体的代谢系统本来就不是单一激素在调控，它像是一张网，GLP-1类药物只拽了网上的一根线，就已经能让百分之十几二十的体重掉下来，瑞他曲肽同时拽三根，效果直接跳到了另一个量级。 新英格兰医学杂志发的二期试验数据，12毫克组48周平均减重24.2%，而且体重曲线还没见底，还在往下走。 三期数据更夸张，68周，28.7%，近四成的人减掉了体重的30%以上。 作为参照，We

京东宣布今年618将于5月30日晚8点开启，除了众所周知"又好又便宜"，真正被推到C位的关键词是另一个——"首次全场景、全产业融入AI"。 这是一个很有意思的信号。 过去几年，电商大促的叙事主线一直是价格战：百亿补贴、低价战略、供应链，多维服务，似乎所有玩家在每次618和双11都在重复同一个剧本。 当折扣已经成为行业标配，继续在价格维度上做文章的边际效用越来越低，京东选择把AI推到前台，某种意义上是在重新定义618的竞争维度。 我看到的是，这是京东主动发起的一次叙事重心的转移——从"我又好又便宜"到"我又好又便宜，且更聪明"。 京东今年把AI的覆盖面拉得很开——3000多个应用场景，覆盖零售、物流、健康、工业、外卖、家政，AI研发投入增长超过200%，构建了从基础大模型到垂直领域模型的全栈矩阵。 这些数字的量级足够震撼，但量级本身不等于价值，真正值得深入讨论的是：这些AI能力在618中到底改变了什么？ 我们说说三个维度。 先看供给侧。 京东AI今年将直接参与超100万商家的经营决策，从经营诊断、商品运营到营销投放、直播转化，AI不再只是辅助工具，而是被定义为"经营的新基础设施"。 更具体的案例是数字人——京东的AI原生数字人从"会播会答"的AI主播升级为"会策划、会展示、会控场、会促单、会复盘"的AI直播增长中枢。 这组能力的进化方向很明确：把人从直播间的重复性劳动中释放出来，让AI接管从策划到复盘的全流程。 如果这件事真的跑通了，它改变的不是某一场直播的效率，而是商家运营直播间的成本结构。 再看物流侧。 京东物流的超脑大模型将在1000多个核心场景中大规模应用，为数千万订单动态规划最优路径，降低空驶和转运成本。 这比商家端的AI应用更容易量化——物流的核心指标就是成本和时效，AI优化的结果会直接体现在每一单的履约效率上。 公允地说，在所有电商平台的AI布局中，京东的物流场

2026年5月4号，星期一，硅谷发生了一件很有意思的事。 OpenAI和Anthropic，这两家在大模型领域打得你死我活的AI公司，在同一天宣布了一个几乎一模一样的决定——他们都决定「嫁入豪门」——跟华尔街的私募巨头们成立合资公司。 OpenAI那边，拉来了TPG、贝恩资本、布鲁克菲尔德等19家投资机构，凑了40多亿美元，成立了一家叫「The Deployment Company」的新公司，估值100亿美元。 Anthropic这边，拉来了黑石、高盛、Hellman & Friedman，估值15亿美元，成立了一家连名字都还没想好的新公司。 两家公司，同一个套路，同一个目标，叫「帮企业把AI真正落地到业务里」。 我当时看到这个消息，第一反应是：这剧情，怎么有点熟悉？ 1 先说说这两家合资公司到底要干嘛。 简单来说，他们不再满足于卖API接口、卖企业版账号这种「轻量级」的商业模式了。他们要干的是更「重」的事——直接派驻工程师到企业里，手把手帮企业把AI塞进业务流程。 高盛的全球资产与财富管理主管马克·纳赫曼说得挺直白：「现在最缺的不是技术本身，而是知道怎么把这些工具应用到真实商业场景里的人。」 这话是事实。 过去两年，AI行业有个特别魔幻的现象——一边是ChatGPT、Claude这些工具火得一塌糊涂，另一边是企业老板们看着自家员工用AI写周报、做PPT，心里却只想着一件事：这玩意到底能不能帮我省成本、提效率？ 换句话说就是，能不能我少花点人力成本，把事儿办成。 答案是，能，但很难。 难在哪？ 难在AI不是即插即用的，你想让AI帮你优化供应链，你得先让AI看懂你的供应链数据吧。 你想让AI帮你做客服，你至少得先让AI理解你们公司的产品逻辑和话术风格。 但这些都不是买个API就能解决的，需要大量的定制化工作。 而做这些定制化工作的人，恰恰是现在最稀缺的——既懂AI技术

前两天看到库克卸任 CEO，愣了一下。我们都知道库克要退休了，但没有想到是今年。 4 月 20 号，苹果宣布，蒂姆·库克将在9月1日卸任CEO，转任执行董事长。接替他的是约翰·特纳斯，那个在苹果干了二十多年的硬件主管。 不是哥们，库克要退了？？？ 1 说真的，这个消息来得有点突然，但仔细想想，好像又在情理之中。 库克2011年接替乔布斯，到现在整整15年。15年啊朋友们，这在科技行业是什么概念？ 一个产品周期大概是3到5年，库克经历了差不多三个完整的周期。从iPhone 4s到iPhone 17，从乔布斯时代的尾声到苹果成为第一家市值突破4万亿美元的公司。 4万亿。 这个数字太抽象了，我换个说法。2011年库克接手的时候，苹果市值大概3500亿美元。现在呢？4万亿。 翻了11倍还多。 很多人可能不知道这意味着什么。我跟你说，这意味着库克可能是商业史上最成功的CEO之一，没有之一。 但吊诡的是，提起苹果，大家首先想到的还是乔布斯。提起库克，很多人的第一反应是「那个接班的」。 挺唏嘘的。 2 回到特纳斯这个人。 如果你关注苹果的话，应该对他不陌生。iPhone、iPad、Mac，这些产品的硬件设计他都深度参与过。从乔布斯时代一直干到现在，二十多年的老臣。 苹果选他，我觉得挺有意思的。 一方面，这说明苹果还是想保持连续性。特纳斯是内部人，懂苹果的文化，人称“小库克”，懂那套「产品至上」的信仰，不是从外面空降一个职业经理人过来搞资本运作。 另一方面，这也说明苹果真的到了必须改变的时候。 你看啊，现在整个科技行业都在搞AI。OpenAI、Google、Meta，各家都在卷大模型。苹果呢？Siri还是那个Siri，智能化程度跟竞争对手比，说实话，有点尴尬。 咱们国区 iPhone 用户，甚至连个最基本的 AI 功能，等了两年还没等到。 特纳斯是硬件出身，而AI时代的竞争，硬件和软件的边

流媒体巨头Netflix发布2026年第一季度财报的同一天，创始人里德·哈斯廷斯宣布不再寻求连任董事席位。 季度收入122.5亿美元，同比增长16%，净利润53亿美元，超出华尔街预期——这组数字放在任何一家娱乐公司的历史上，都是值得庆祝的成绩单。 然而盘后交易里，Netflix的股价下跌了将近9%。 这就有意思了。 一家公司的基本面从未如此健康，市场却在"接收"这份财报的同时，给出了一张罚单。 如果说股价是对未来的投票，那么这将近9%的下跌所表达的，与其说是对哈斯廷斯离去的哀悼，不如说是对某种确定性消失的恐慌。 公允地说，哈斯廷斯的"实质性离开"早就不是今天的事了。 2023年1月，他把联席CEO的头衔移交给了泰德·萨兰多斯和格雷格·彼得斯，自己退到执行主席的位置，从那一刻起，Netflix日常运营的指挥棒就已经换人了。 今年6月的董事会退出，从法律意义上是正式的句号，但从经营意义上，这个句号在三年前就已经画上了。 那么市场在恐慌什么？ 答案可能藏在不久前那次没能成功的华纳收购案里。 哈斯廷斯是那场并购的主要支持者，他想做的事从来不只是提供更好的内容——他想重新定义媒体版图，把Netflix从一个发行平台变成一个真正意义上的内容帝国。 这个逻辑和当年他从百视达手里撕开口子时并无本质区别——用激进的战略布局，倒逼整个行业跟着他重新定义游戏规则。 结果大家都知道了，收购没能成功，哈斯廷斯随之宣布离开。 高管们表示两件事之间没有关联，这当然可能是实情，但市场向来对"没有关联"这种表述不怎么感冒。 从这个角度来说，哈斯廷斯的退出让投资人感到不安的核心，不是他的管理能力，而是他代表的那种进攻性。 萨兰多斯和彼得斯是出色的运营者——一个深耕内容多年，一个把产品机制做到极致精细——但"运营者"和"战略进攻者"之间的距离，正是市场试图用那几个百分点来计价的东西。 这倒不是说Netflix的

你敢信？？？ 今天上午，北京亦庄，一个人形机器人冲过了半程马拉松的终点线。 净用时，50分26秒。 人类半程马拉松世界纪录在一个月前刚被刷新，57分20秒。 “齐天大圣”队的"闪电"的机器人，来自荣耀，用了不到一年的时间，把自己的成绩从"龟速"跑进了"超越人类"的行列。 看到新闻的时候，整个人是懵的。 说实话，去年首届亦庄机器人马拉松的时候，我还觉得这事儿挺有意思，但最多的是"看个热闹"。冠军天工Ultra跑了2小时40分钟，这成绩放人类比赛里，连关门时间都勉强。 结果今年，直接50分钟了。 这个进步速度，估计超出很多人的预期。 1 你可能会说，马拉松而已，机器人又不是真的在"跑"，它又没有肌肉疲劳、没有心理压力、不会抽筋不会撞墙。 没错，你说得对。 但问题在于，人形机器人能跑完21公里这件事本身，就已经很难了。 我来给你拆解一下这个难度： 首先是运动控制。 你以为跑步就是两条腿交替迈出去就行了？太天真了。跑步涉及到重心转移、惯性补偿、关节扭矩实时调节、地面反作用力的感知与响应。 每一步落地，机器人要在一瞬间计算：我的重心偏了没有？地面软硬程度如何？下一步我该用多大力？这还是平整路面，要是遇到坡道、转弯、上下台阶，那计算量直接翻倍。 而且机器人不能"凭感觉"。 人类跑步的时候，脚底的触感、肌肉的张力、内耳的平衡感，这些感官信息会自动汇入大脑，帮你调整姿态。但机器人没有这些，它只能用传感器数据实时建模，毫秒级响应。 这背后是控制算法的硬功夫。 你可能听说过波士顿动力的Atlas，能后空翻、能跳舞，看起来比这个厉害多了——但Atlas那是表演性质的，它在实验室里跑过21公里吗？它在户外、非结构化地形上连续跑过2个小时吗？ 马拉松比的不是你能不能跳得高、翻得帅，比的是稳定性和耐久性。 这就要说到第二点，硬件可靠性。 21公里，不是21米。按"闪电"6到7米每秒的奔跑速度来算，它要