Infinix与Snapchat在中东的AI营销合作展现了生成式AI在品牌推广中的巨大潜力。通过将产品特性转化为沉浸式、个性化的AI滤镜，该活动成功吸引了超过5200万独立用户，实现了用户驱动的病毒式传播，并大幅降低了营销成本。此次合作预示着营销范式正从单向展示转向以用户共创为核心的互动模式，为全球品牌提供了本土化策略和前瞻性AI运用的重要启示。

Meta公司近期从OpenAI苏黎世办公室挖走了三位顶尖视觉AI研究员，包括ViT论文核心作者，此举是其在AI领域加速人才布局的最新动作。面对此前模型表现不佳的挑战，Meta正以激进的资本投入（计划650亿美元资本支出）和高薪挖角策略，全力弥补其在多模态和视觉AI方面的短板，旨在与OpenAI、Google等巨头在通用人工智能竞赛中争夺先机，这标志着全球AI人才战和资本投入的白热化。

Cluely，一家由被哥伦比亚大学开除的21岁辍学生Roy Lee创立的AI作弊工具公司，在引发巨大争议的同时，获得了a16z领投的1500万美元融资，估值达1.2亿美元。这一事件不仅揭示了AI在伦理灰色地带的扩张，也体现了顶级风投机构在注意力经济时代对“争议即流量”的新型商业逻辑的追逐，引发了对AI伦理、未来社会信任与资本导向的深刻反思。

中国机器人公司宇树科技宣布年营收突破10亿元人民币并持续盈利，这在普遍亏损的机器人行业中极为罕见，主要得益于其在四足和人形机器人产品上的成功商业化及精准市场定位。然而，创始人王兴兴也指出机器人进入家庭场景面临巨大的安全与伦理挑战，预示着具身智能在技术进步的同时，需高度关注其社会融合中的复杂性与责任问题。

“AI潮玩”作为融合了AI大模型技术的新兴品类，正试图复制传统潮玩Labubu的市场神话，吸引了大量资本和创业者涌入。然而，其核心价值在于AI赋予的功能性陪伴，与传统潮玩赖以生存的稀缺性和收藏价值存在根本冲突。尽管AI潮玩在营销策略上借鉴了传统潮玩的套路，但其“硬件销售+软件订阅”的商业模式以及消费者对其“产品”而非“收藏品”的认知，决定了它必须在技术、用户体验和深层情感连接上走出一条独特之路。

AI玩具市场正经历爆发式增长，以BubblePal和FoloToy为代表的产品销量破亿，吸引了知名资本的密集投资，彻底扭转了此前“伪需求”的质疑。通过整合大模型和多模态交互技术，AI玩具不仅大幅提升了产品附加值，更在儿童益智启蒙和成人情感陪伴等多元场景中展现出巨大潜力，同时也在IP生态重构方面探索着新路径。

在AI浪潮席卷全球之际，传统上由财务背景CFO担任大型企业CEO的趋势正受到挑战。文章深入分析了CFO与CEO在决策“第一性原理”上的根本差异，指出AI时代需要的是具备技术远见、敢于冒险的领导者，而非仅追求短期财务确定性。通过英特尔错过OpenAI的案例与AMD的成功对比，强调了技术型领导力的重要性，并结合“战略节奏”模型，呼吁企业重塑领导力与组织模式，以迎接AI驱动的创新周期。

谷歌DeepMind推出的AlphaGenome模型在《Nature》上发布，它首次成功将基因组学的多任务统一于一个AI框架，能在一秒内精准识别并预测DNA序列变异及其功能影响。该模型借鉴U-Net和Transformer架构，在处理长达1兆碱基序列的同时，性能全面超越现有方法，在基因表达、剪接等22项基因组任务和24项变异效应预测基准中表现领先，有望极大加速疾病研究和精准医疗的发展。

蓝思科技正通过与Rokid合作开发AI+AR眼镜，积极寻求在AI硬件领域的新增长，以减轻对苹果供应链的长期依赖。然而，这家公司面临着巨额固定资产负担、新业务盈利能力不足以及全球供应链“去风险化”的挑战，其赴港IPO也暴露出资金管理和战略方向上的深层矛盾，揭示了传统制造业在AI时代转型升级的复杂困境。

谷歌DeepMind发布了其首个可完全在机器人本地部署的视觉-语言-动作（VLA）模型Gemini Robotics On-Device，标志着具身智能从云端依赖向本地自主运行的重大转变。该模型实现了低延迟、高效学习和跨形态泛化能力，并通过开放微调功能和SDK，旨在构建一个开放的机器人“安卓”生态系统，从而推动具身智能在隐私敏感和无网络环境中的应用。尽管其落地仍面临硬件碎片化、数据成本高昂以及在复杂真实世界中保持鲁棒性等挑战，但此次发布为机器人走向更广泛的实际应用奠定了关键基础。

Meta公司正斥巨资并由CEO马克·扎克伯格亲自带队，从OpenAI挖走三名关键AI研究员，以期强化其在超级智能领域的布局并缓解人才短缺。这一举动揭示了AI领域日益白热化的人才争夺战，以及科技巨头Meta通过大规模资本投入和人才吸纳来重塑AI行业格局的战略意图。此消彼长的人才流动，不仅将深刻影响各公司在AI前沿技术上的竞争力，也预示着人工智能未来发展方向和商业应用形态的潜在变化。

高考临近，“AI押题”热潮席卷社交平台和教育市场，但深入分析显示，AI在高考押题上的能力被普遍高估，其本质更多是市场营销手段，而非可靠预测工具，这背后是社会对高考的深层焦虑。尽管AI无法精准预测，但其在辅助教学、个性化练习和提升备考效率方面展现出巨大潜力，提示我们应审慎利用AI作为工具，而非盲目依赖其“预测”功能。