快手可灵AI融资近30亿美元、估值180亿:视频大模型打响商业化第一枪

快手可灵AI融资

2026 年 7 月 2 日晚,快手在港交所发布公告:旗下视频生成大模型可灵 AI(Kling AI)完成近 30 亿美元的独立融资,投后估值约 180 亿美元(约合人民币 1300 亿元),创下全球视频 / 多模态大模型单轮融资纪录。本轮由 CPE 源峰、国方创投、BlueFive、腾讯、中关村科学城基金(联合国科投资)、中信证券联合领投,阿里云、百度等产业资本,以及华策影视、芒果(厚为资本)等文娱产业方共同参与。据多家媒体报道,可灵 AI 已是全球少数实现规模化商业营收的 AI 视频产品之一。

为什么值得关注

这笔融资的信号意义,远不止”又一笔大额融资”那么简单。它至少揭示了三件事:

第一,AI 视频从”技术演示”跨入”商业决战”。过去两年视频生成模型层出不穷,但多数停留在 demo 与免费额度阶段。可灵 AI 凭 B 端 API 与 C 端会员双轮驱动,率先跑出真实营收,说明视频生成的付费意愿与场景已经成立——资本因此愿意用 180 亿美元为其未来定价。

第二,”BAT 同台”意味着大厂把 AI 视频视为必争之地。领投与跟投名单里同时出现腾讯、阿里云、百度,三家在模型路线上各有侧重,却在可灵这一票上达成罕见一致。这往往是一个赛道被确认为”战略级”的前兆:谁掌握下一代视频生产力,谁就掌握内容生态的入口。

第三,文娱产业资本入局,AI 视频开始向影视工业化渗透。华策影视、芒果等头部内容方的参与,不只是财务投资,更指向”AI 辅助影视制作”的真实需求。当内容公司亲自下场,视频生成就不再只是玩具,而会成为产能工具。

分角色实操建议

对内容创作者 / 短视频团队:可灵类视频生成 API 已能稳定产出可商用的营销短片。建议把”AI 生成 + 人工精修”嵌入工作流,先用它做脚本分镜、素材量产与多语言版本,把人力集中到创意与把关环节,单条内容成本可显著下探。

对影视 / 广告公司:别把这次融资只看作文娱新闻。它意味着”AI 视频产能”正在被资本快速武装,未来 12–18 个月可能出现产能碾压式竞争者。现在就该评估:哪些环节可被生成式视频替代、团队结构如何重排、以及如何把自有素材库训练成差异化壁垒。

对投资者:AI 视频是继基础大模型之后的下一个资本高地,关注”模型能力 × 算力供给 × 内容生态”的三角组合,而非单一模型参数。但也要警惕估值高企带来的泡沫——当一笔融资就能撑起 180 亿美元估值,赛道热度与真实现金流之间需要更严苛的折现检验。

对普通从业者:“会写提示词、懂镜头语言”正在成为新刚需。视频生成的竞争终局不是取代人,而是放大少数懂导演思维者的产能。趁工具还在红利期,先建立自己的 AI 视频工作流,比观望更划算。

结语:关注 AI 商业快讯,每天一篇深度解读

可灵 AI 的 30 亿美元融资,是 AI 视频商业化的一面旗:它证明”用 AI 生成视频”已经是一门能撑起千亿估值的生意,而不只是实验室里的炫技。对内容与文娱行业来说,真正的洗牌可能才刚刚开始。

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OpenAI GPT-6 曝光:传 10 万亿参数、8 月发布,大模型军备赛再升级

据 36氪、腾讯新闻、太平洋电脑网等多家科技媒体在 8 月 10 日—11 日集中报道,OpenAI 下一代大模型 GPT-6(内部代号 Astra)或将在 2026 年 8 月发布。据业内爆料,该模型参数规模约 10 万亿(约为 GPT-4 约 1.8 万亿参数的 5 倍以上),采用全新预训练底座(超越此前代号「Spud」、约 4T token 的训练基础),上下文窗口或达 1.5M token,并直接对标 Anthropic 的 Mythos / Fable 系列。需要说明:以上信息目前主要来自 AI 内幕爆料与匿名信源,OpenAI 尚未就具体参数与发布时间作出官方确认。

为什么值得关注:Scaling 叙事卷土重来

如果爆料属实,GPT-6 意味着大模型竞争重新回到「暴力堆参数 + 堆算力」的轨道,对行业的连锁影响很直接:

  • 算力与资本开支继续飙升。参数规模冲上 10 万亿级别,背后是天文数字的 GPU、数据中心与电力消耗——这与我们此前拆解的 腾讯 Q2 资本开支暴增 176% 至 528 亿 指向的是同一件事:AI 竞争正全面转入「重资产算力竞赛」。
  • 竞争维度从「能力」转向「规模 + 上下文 + 成本」。1.5M 上下文若落地,长文档理解、Agent 长程任务、企业知识库都将重写;而参数越大,推理成本曲线越陡,API 定价与开发者选型逻辑都会变。
  • 创业公司的危与机。底层模型越强,上层应用门槛越低、迭代越快;但同一时刻,通用能力越强也越容易挤压垂直小模型的利润空间——应用层必须往「场景深度」而非「模型能力」找护城河。

分角色实操建议

对开发者 / 技术负责人:先别为「10 万亿参数」盲目重构架构。真正该评估的是 1.5M 上下文带来的机会——长文档 RAG 是否可以大幅简化、长程 Agent 工作流能否落地;同时提前测算 API 成本曲线,避免发布即「用不起」。

对投资者:把目光放在「确定性两端」——上游算力供应链(GPU、数据中心、电力)与下游推理成本。模型越大,基础设施的确定性反而越强,相关赛道值得持续跟踪。

对普通从业者 / 内容创作者:把 GPT-6 当生产力杠杆,但保持多模型备份。Claude、Gemini 与开源模型(如我们实测过的 OpenCode Go 月付 $10 敞开用 DeepSeek V4 / Kimi K3 / GLM-5.2)都是对冲单点依赖的廉价保险。

结语

无论 GPT-6 最终参数是否真到 10 万亿,有一条主线已经清晰:2026 年的大模型战争,拼的不再只是「谁更聪明」,而是「谁敢烧钱、谁能把规模变成产品」。关注 AI商业快讯,每天一篇 AI 热点深度解读,帮你用最少时间抓住最值钱的行业信号。

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腾讯Q2资本开支暴增176%至528亿:AI算力军备竞赛进入“烧钱换增长”深水区

① 资讯摘要

8月12日,腾讯控股(00700.HK)发布2026年第二季度财报。据财报及新浪财经、21世纪经济报道等媒体披露,本季度腾讯营收 2047.9 亿元,同比增长 11%;Non-IFRS 经营利润 756.4 亿元,同比增长 9%。最引人注目的是资本开支:单季达到 527.8 亿元,同比大幅增长 176%、环比增长 65%,算力采购成为投入核心。受此影响,腾讯本季度录得负自由现金流 138 亿元(若剔除算力采购预付款项则为 +376 亿元),财报发布后股价盘中一度跌超 3%。

② 为什么值得关注(商业视角)

这份财报真正值得关注的,不是营收的温和增长,而是腾讯主动把利润”换”成了算力。当一家年利润数百亿的互联网巨头愿意承受自由现金流转负,也要把资本开支堆到 528 亿,释放出的信号很明确:AI 竞争已经从”模型参数竞赛”进入了“重资产算力竞赛”

对投资者而言,这意味着两条清晰的主线:一是上游确定性(芯片、电力、数据中心、散热)进入长周期景气;二是下游应用层(元宝、CodeBuddy、WorkBuddy 等)虽开始贡献收入,却仍在”用利润换规模”的早期阶段。对行业而言,”轻资产 SaaS”的叙事正在让位于”算力即护城河”的新范式——谁囤得住算力,谁就握得住下一轮 AI 应用的入场券。

③ 分角色实操建议

对投资者 / 产品负责人:把”资本开支强度”和”AI 产品收入占比”作为两条跟踪线。算力军备竞赛直接利好上游(算力、IDC、电力、芯片),但应用层要重点看留存率与付费转化率,而非单纯的用户增长。

对研发 / 技术负责人:腾讯总裁刘炽平明确提到正在打造参数规模更大的”混元4″,预计今年晚些时候发布。这印证了自研大模型已成为大厂标配;中小团队则应重新评估”自研 vs 调用 API”的成本拐点,避免在算力价格高位盲目下场。

对普通从业者:元宝、CodeBuddy、WorkBuddy 等 AI 工具已被写入腾讯财报的”新 AI 产品”清单,说明 AI 生产力工具正从尝鲜走向标配。尽早把 AI 工作流嵌入日常,是这轮竞赛里个人最确定的获益方式。

④ 关注我们,每天一篇 AI 热点深度解读

腾讯这份财报把”AI 重资产化”写得很直白:算力不再是成本项,而是新的护城河。想持续跟踪 AI 商业世界的头部动向,欢迎关注 AI商业快讯——我们每天基于最新热点,拆解一件事背后的商业信号。

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AI代码测试新贵Blacksmith估值一年暴涨10倍:测试自动化成投资新风口

据科技媒体TechCrunch报道,AI代码测试初创公司Blacksmith在不到一年的时间内,估值从约4000万美元飙升至近3.5亿美元,涨幅接近10倍。该公司于2024年10月完成A轮融资,又在2025年9月宣布获得3200万美元B轮融资,由a16z领投。其核心业务是利用AI代理自动生成测试用例、定位代码缺陷并协助修复,目前企业客户已覆盖多个行业,包括多家财富500强公司。这一增速在当下融资环境普遍谨慎的背景下尤为醒目。

商业机会在哪里

第一,AI代码生成工具的普及正在创造庞大的“后端测试”需求。随着Copilot等工具让代码产出速度翻倍,人工测试的瓶颈愈发明显,企业迫切需要能跟上生成速度的自动化测试方案。第二,垂直领域的深度测试存在差异化空间。Blacksmith目前的优势集中在通用代码测试,而金融、医疗、自动驾驶等高合规要求行业的专属测试方案仍有空白。第三,开发者工具链的“AI化改造”将成为常态。不仅测试环节,代码审查、安全扫描、文档生成等相邻环节都有可能涌现出类似的高估值标的,值得持续关注。

落地操作建议

  • 对于企业中正在评估AI测试工具的团队:建议选取一条核心业务链路,用Blacksmith或同类产品跑通“从代码提交到测试报告生成”的完整流程,与传统人工测试做3-4周的并行对比,以实际数据评估提升效果,而非仅看演示效果。
  • 对于计划接入此类工具的研发负责人:建议优先将AI测试与现有CI/CD流水线集成,设定明确的准入门槛,例如关键用例覆盖率需达到90%以上才能合并代码,避免AI生成的无效测试成为团队负担。
  • 对于关注该赛道的投资者或产品负责人:建议重点跟踪其在大型单体代码库上的表现与客户续费率,这是评估此类产品真实技术壁垒和粘性的核心指标。

需要提醒的是,该赛道壁垒并非单纯的技术领先,而是对开发者工作流的深度理解与数据积累。Blacksmith的快速估值增长势必吸引更多资本涌入,未来竞争将加剧。此外,AI生成测试代码本身也可能引入新的错误,企业应保持对AI产出内容的审慎态度,建议在关键模块保留必要的独立人工复核机制,不宜过度自动化。

OpenCode Go 实测:月付 $10 敞开用 DeepSeek V4 / Kimi K3 / GLM-5.2,开源 AI 编程 Agent 真香

AI 编程工具已经卷成了红海:Claude Code、Cursor、Copilot 各有拥趸,但订阅价格动辄每月 $20-200。今天实测的 OpenCode,走的是另一条路——开源 + 低价模型订阅,用两个月下来,我的结论是:对于重度 AI 编程用户,它是当前性价比最高的方案之一。

OpenCode 是什么

OpenCode 是一个开源 AI 编程 Agent(GitHub 上 19.6 万 star,MIT 协议),运行在终端、IDE 或桌面端,支持接入 Claude、GPT、Gemini 以及 DeepSeek、Kimi、GLM 等主流模型。它最大的特点是开放:不锁定模型,不锁定界面,自己掌控开发环境。

Go 计划:低价订阅的真实账

OpenCode 的 Go 计划(opencode.ai/go)定价策略很激进:首月 $5,之后每月 $10,对应的是约 $60 的模型用量额度。也就是说,月付 $10 相当于拿到了官方 API 六分之一的成本。

能用到哪些模型?DeepSeek V4 Flash/Pro、Kimi K3、Qwen3.7 Plus、GLM-5.2、GPT 5.6 Luna、MiniMax M3 等都在列表里——主流开源模型的「量大管饱」版本基本全覆盖。对于需要高频调用模型的开发者,这个价格几乎可以忽略成本顾虑。

两个月真实体验

我使用 Go 计划两个月,主要场景是日常开发。最满意的一点是 DeepSeek V4 Flash 的「量大管饱」:额度非常充裕,配合 Reasonix 这类智能代理,充分利用了模型缓存带来的低价优势,基本可以敞开使用,不用担心跑几个任务就烧穿额度。对于整天泡在代码里的开发者来说,「不用盯着用量」本身就是一种体验升级。

不足之处也很诚实:国内访问速度一般,受网络环境影响,响应延迟比海外用户要高一些——不过这是网络链路问题,不是产品本身的问题,用加速手段可以缓解。

适合谁

如果你是重度 AI 编程用户、独立开发者、或者想低成本搭建自己的 AI Agent 工作流,Go 计划值得一试;如果你只是偶尔用 AI 辅助写几行代码,免费模型额度可能就够用。

想试的可以直接通过我的推荐链接注册(首月 $5):https://opencode.ai/go?ref=ZAJTG2XCER

(本文含联盟链接,通过链接订阅我会获得返佣,但不影响你的订阅价格与使用体验。)

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成立仅2个月融资11亿美元:River AI引爆AI基础设施投资热

据 TechCrunch 报道,成立仅两个月的 AI 公司 River AI 完成了 11 亿美元融资,由 General Catalyst 领投。一家「新生儿」公司拿到十亿美元级融资,释放的信号非常明确:AI 基础设施赛道正处于资本抢筹期,投资人愿意为「关键卡位」支付超高溢价。

这一现象的背景是:AI 应用爆发后,算力调度、数据管道、模型评估、Agent 编排等基础设施层的需求远超巨头覆盖范围,细分缺口成为创业公司的主战场。「快」本身就是竞争力——先卡位的公司即使产品未定型,也能拿到天价估值。

商业机会在哪里

一是「AI 基础设施创业」窗口期:算力、数据、模型工具链的细分需求,正从「巨头的自留地」变成「创业公司的机会」。二是「周边服务」红利:融资热潮意味着大量新公司涌入,为他们提供合规、招聘、市场等服务的机构业务同步增长。三是「应用层缝隙」:资本集中押注基础设施,说明应用层淘汰赛已经开始,普通人更适合在应用层找「小而美」的缝隙市场。

落地操作建议

  • 关注 AI 基础设施公司的招聘和技术博客,早期加入团队是低成本参与方式
  • 做内容或服务的从业者,瞄准「AI 创业者的需求」——他们有钱、有痛点、缺时间
  • 理性看待融资新闻:融资不等于盈利,学习其技术路线比追逐估值更有价值

一句话总结:11 亿美元的融资敲响了 AI 基建竞赛的枪声,但这轮热钱的终点,一定是最落地的商业价值。

Anthropic给AI文本加「水印」:内容溯源时代来了,企业该如何应对

据 TechCrunch 报道,Anthropic 宣布将为其 AI 模型生成的文本添加水印标记,用于识别内容是否由 AI 生成。这是 AI 内容治理从「争论」走向「落地」的标志性事件——继图片(C2PA 标准)之后,文本也开始拥有可验证的来源信息。

对企业而言,AI 文本水印带来双重影响:一方面,依赖 AI 批量产出内容做 SEO 的团队将面临更高的检测风险,过去「AI 洗稿」式的灰色操作空间被压缩;另一方面,合规成为竞争壁垒——在教育、金融、医疗等强监管行业,「可证明的人类创作」反而成为差异化卖点。

对个人创作者意味着什么

水印技术让「原创价值」重新被量化:高质量人类内容在算法分发中的权重可能回升,真实性与独特性越来越值钱。内容型团队应建立「AI 辅助 + 人工深度改写」的标准流程,并留存创作过程证据;平台方则应提前评估内容溯源能力,把「AI 内容标注」从合规负担转化为产品功能。

落地操作建议

  • 内容型团队:建立「AI 辅助 + 人工改写」流程,标注 AI 生成内容,规避平台处罚
  • 创作者:重视原创性和个人风格——AI 越泛滥,真实与独特越值钱
  • 关注监管动向:国内内容平台对 AI 内容的标注要求也在收紧,早做准备

趋势判断:文本水印大概率会成为 AI 行业标配,早做合规准备的企业,将在内容信任竞争中占据先手。

AI智能体(Agent)从概念走向交付:中小企业自动化的下一站

如果说 2025 年是 AI 智能体的「概念年」,2026 年则是「交付年」:越来越多的企业不再问「Agent 是什么」,而是问「Agent 能替我们跑通哪条业务流程」。客服、销售线索跟进、库存对账、内容分发等重复性流程,正在成为 Agent 落地的第一梯队。

从行业观察看,Agent 项目成功的关键从来不是模型多聪明,而是「业务流程拆解得是否足够细」。把接待、分类、转接、升级、回访的每一步定义清楚,再决定哪些交给 AI、哪些留给人——这个「流程工程」能力,恰恰是多数企业欠缺、也是服务商最有价值的地方。

商业机会在哪里

一是「Agent 实施服务」:大多数中小企业没有能力自建 Agent 工作流,需要懂工具、懂流程的顾问帮他们落地,启动成本极低,一两个案例就能建立口碑。二是「垂直行业 Agent 模板」:针对餐饮、律所、外贸等行业打磨可复制的方案,产品化交付,边际成本趋近于零。三是「Agent 运维」:上线后的监控、调优、迭代需要专人,是稳定的续费型收入。

落地操作建议

  • 选一个熟悉的行业,找出 3 条重复性最高、规则最清晰的流程
  • 用主流 Agent 平台(如 Coze、Dify、n8n)搭出原型,先内部跑通再验证真实场景
  • 以「免费咨询 + 按效果收费」拿下第一个客户,沉淀案例后撬动更多客户

务实提醒:客户教育成本高,别把预期定得太高。先聚焦「能省多少时间、多少钱」这类可量化价值,比讲技术愿景更容易成交。

AI编程助手进化:从「帮你写代码」到「帮你管项目」,独立开发者迎来新红利

过去两年,AI 编程助手完成了从「代码补全」到「多文件代码生成」的跨越。而 2026 年的新趋势是:AI 开始参与项目全流程管理——从需求拆解、任务规划,到代码审查、测试覆盖,再到部署发布。对独立开发者和小微团队来说,这意味着一个人可以承担过去两三个人的工作量,交付周期大幅缩短。

这一变化的本质,是 AI 从「打字加速器」进化为「可指挥的初级工程师」:它理解你描述的目标后,自己拆任务、写实现、跑测试、报问题。开发者正从「写代码的人」变成「定义问题和验收结果的人」——这对会表达、懂业务的人来说是巨大的杠杆。

商业机会在哪里

一是「AI 开发服务」需求暴涨:大量传统企业想用 AI 重构内部系统但缺人,会熟练使用 AI 编程工具的开发者,接单能力是普通开发者的数倍。二是「AI 开发方法论」内容缺口:中文市场关于「如何用 AI 高效交付项目」的实操教程仍然稀缺,教程、模板、付费社群都有机会。三是「效率工具」缝隙:提示词管理、代码审查辅助、自动化测试等外围工具,每个痛点都是小生意。

落地操作建议

  • 用主流 AI 编程工具(如 Cursor、Copilot、Claude Code 等)重跑一个自己的小项目,建立「AI 辅助开发」工作流
  • 把工作流沉淀为可复制的 SOP,输出为教程文章或视频,既是内容也是获客渠道
  • 在自由职业平台开设「AI 开发」服务,用小而准的案例证明交付能力,再逐步提价

提醒:AI 编程工具迭代极快,保持学习节奏比掌握某个具体技巧更重要。这波红利的关键,是尽快完成从「手写代码」到「指挥 AI」的角色切换——越早切换,复利越大。

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