大模型，大机遇。舆论喧嚣了几个月，有能力的企业都在抢占生态位。芯片层，英伟达凭借其GPU优势，成为ChatGPT热潮中最先赚到钱的人，博通、微软、谷歌也都紧盯着芯片机遇，出门问问CEO早前也表示，大模型创业，门槛至少需要5000万美元，其中的2000万美元就是用来购买算力的;字节跳
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在OpenAI上线自己家AI浏览器ChatGPT Atlas的同一周，微软在海外发布了新的AI助手Mico和更AI化的Edge浏览器，夸克则在国内推出了新的「对话助手」功能。 这一系列消息背后，新旧巨头、两个市场产生了两个确定的共识:一个是AI助理与AI浏览器的融合会进一步深化，入口之争就是系统之争;另一个是对话会成为人与AI交互的主要方式，自然语言就是未来的编程语言。 在海外市场，OpenA
火山引擎推出国内首个融合国家智库理论框架与大规模实战验证的数据智能体评测体系，同步发布《2025数据智能体实践指南》。该体系直面传统评测重技术轻业务、预设答案难适配动态场景、局部能力检验不足三大痛点，确立业务关联性、可操作性与前瞻性设计原则。覆盖分析洞察、可视化呈现、鲁棒性三大核心维度，通过151道测试题量化智能体能力并划分达标/工业可用/专业研究三级标准。采用标准化闭环流程与自动化评分机制，为数字化转型深水区企业提供选型优化依据，推动产业智能化进入精准量化新阶段。
传统SEO追求"谷歌首页排名"，生成式AI时代则需追求"被AI引用"。AI模型不提供明确排名算法，更像黑箱，使内容创作者困惑。GEO优化的核心是让内容具备"可引用性"：权威清晰、结构化信息、语义覆盖多维度、模型检索映射。需通过AIBase等GEO排名查询工具验证"AI曝光率"，分析引用语境、竞争差距，调整内容结构以提升AI引用倾向。SEO优化机器如何找到你，GEO则优化AI如何引用你。
本文对比ChatGPT与Perplexity两大AI搜索平台：ChatGPT作为全能型助手，整合搜索与多任务处理，但存在信息时效性不足；Perplexity专注垂直搜索，强调引用透明与权威来源。针对AI搜索优化（GEO），提出差异化策略：面向ChatGPT需构建结构化知识库、强化品牌实体识别；面向Perplexity需注重权威数据引用和元数据优化。文章还介绍了AIBase的GEO监测工具，通过曝光率等指标量化内容在AI生态中的可见度，并给出可落地的优化行动方案。
OPPO Find X9系列以“画质革命”为核心，全面升级移动影像能力，致力于打造手机摄影新标杆。该系列搭载火山引擎，强化AI功能，支持AI写作、播客创作、多模态问答及AI作图，重点优化旅行场景，简化创作流程。同时，作为业界首款支持机密计算AI推理的消费级手机，通过AICC平台保障用户数据全生命周期安全，提供放心、便捷的智能服务体验。
本文探讨AI搜索时代品牌面临的"隐身危机"，指出AI搜索用户年增538.7%，但品牌在AI回答中提及率不足20%。提出三大核心策略：1）构建权威背书矩阵，通过知乎等高权重平台获取自然提及；2）优化AI友好内容，采用对话式标题和结构化数据；3）建立数据监测闭环，通过A/B测试持续迭代。强调需善用监测工具实时追踪品牌在豆包、文心一言等AI模型的曝光表现，避免内容"注水"。最终实现从"被动等待"到主动抢占AI"第一屏"的转变。
OpenAI于10月22日推出首款AI驱动浏览器ChatGPT Atlas，以个性化上网体验为核心。用户点击“Ask ChatGPT”即可在侧边栏实时互动，实现网页摘要生成、航班预订、文档编辑等多样化任务。目前仅支持macOS，未来将扩展至Windows和移动端。高级代理功能暂限付费用户使用，其特色包括自动捕捉页面上下文、分屏浏览及记忆用户操作历史，旨在通过自然对话提升网络使用效率。
10月15日，荣耀发布搭载全新MagicOS 10系统的Magic8系列手机、MagicPad3 Pro平板及荣耀手表5 Pro等年度旗舰新品。智能语音助手“YOYO助理”升级多模态交互能力，结合火山引擎与豆包大模型技术，支持联网问答、识图、修图、闲陪伴、口语练习、出行规划等场景，提供图文、语音、视频等多种输入输出形式，实现秒级响应与沉浸式交互体验，成为用户“口袋里的万能管家”。
华为正式宣布旗舰智能手表WATCH Ultimate 2非凡探索将于11月7日开启预售。这款“全能表王”支持150米潜水与音频功能，具备海豚声呐通信技术，可在水下30米实现手表间信息传输，60米内一键SOS求救。同时搭载北斗卫星语音消息功能，无网络环境下可通过卫星发送语音信息。硬件上配备1.5英寸OLED屏幕，峰值亮度达3500nit，支持20ATM防水与IP68/9防尘。省电模式下续航达11天，常规使用达4.5天。该手表海外售价799英镑（约7443元人民币），国内价格尚未公布。
当前CIO面临的核心挑战是如何在有限IT预算下加速企业数字化转型。传统软件测试环节因人力密集、周期冗长成为效率瓶颈，而AI技术正推动测试模式从"辅助"向"无人化"演进。通过AI Agent实现全流程自主测试，可提升测试效率300%、降低成本30%，并将产品发布周期从"月"压缩至"周"。这不仅是技术升级，更是重构IT成本结构、实现降本增效的战略支点，助力IT部门从成本中心转型为价值创造中心。
