为什么山西人爱Perplexity AI

 


应该是数据统计偏差！

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

AI领域科技洞察[2026-08-19]

  洞察 01：美 MATCH Act 进一步并入 NDAA 推进，拟以 150 天机制推动盟友收紧半导体设备及存量维保管制，ASML 中国存量 DUV 设备服务风险显著上升 标题 ： 美国 MATCH Act 法案进一步并入 NDAA 推进，拟以 150 天机制推动盟友收紧半导体设备及存量维保管制，ASML 中国存量 DUV 设备服务风险显著上升 标签（分类） ：8. 地缘政治与国际关系 时间 ：2026-08-18 摘要 ：2026 年 8 月，美参众两院持续推进《多边硬件技术控制对齐法案》（MATCH Act）并入国家国防授权法案（NDAA）立法体系。该法案拟设立 150 天对齐机制，向荷兰与日本施压，要求其将半导体设备出口控制及存量设备售后维护标准与美方全面对齐；若盟友未按期对齐，美方拟单边动用扩大版“外国直接产品规则（FDPR）”进行管辖。此举导致 ASML 中国大陆存量 DUV 浸没式光刻机（如 1980Di/2050i 系列）的原厂维保、校准更新及零部件断供风险显著攀升。 【YorkII审计】 ： if(触发场景) ：当本土晶圆代工厂或芯片设计团队仍按“原厂维保可长期无缝延续”来规划 5nm-class 多重曝光产能与设备维护预算时； then(行动原则) ： 立刻启动“存量设备服务中断风险”压力测试。 在 150 天政策窗口期内，加速推动国产光刻机逆向备件重组与成熟制程（28nm）3D 异质集成预案，以物理架构冗余防范存量设备可能出现的维护延迟或断供风险。 逻辑支撑 ：此项立法推进标志着地缘博弈从“增量封锁”向“存量服务受限”延伸。虽然涉及多国外交拉锯与实施细节博弈，但原厂维保风险的上升，迫使本土代工厂必须对存量 DUV 设备的衰退曲线进行最严酷的物理测算，并加速去中心化独立维保能力与备件库的建设。 【穿透点评】 ： 物理/成本死限：光刻机反射镜组与光源腔体属于超精密耗材，满负荷运转下偏振良率寿命通常不超 18  个月。若维保服务出现物理中断或延迟，机台对准偏差（Overlay）突破 3nm  死线，将导致多重曝光（SAQP）工艺废品率呈几何级数暴涨。 底层逻辑增强：[地缘非对称]：面对 150 天机制带来的政策不确定性，国内代工厂正加快“去美化成熟制程（28nm）”产能池建设，并强化与 3D Packaging 接口的...
Read more

Google Search AI Mode：搜索范式与用户行为演进

Image
面对业务的自我蚕食危机，那么Google 能否在 AI 改变搜索价值链的同时，将“传统搜索流量优势”转换为“AI时代的意图、决策与交易入口优势”？                       根据 Google 官方 《Google Search – AI Mode U.S. Insights》 报告，该报告回顾了 AI Mode 自 2025 年5月在美国上线至2026年4月 期间的用户行为变化。报告明确指出，AI 正在推动 Google Search 发生其历史上最重要的变化之一；AI Mode 不仅改变了用户“ 如何搜索 ”，也正在改变用户“ 搜索什么以及如何与信息交互 ”。         注意： 报告的数据主体是美国 AI Mode 用户行为；“全球月活超过10亿”是 Google 对全球 AI Mode 的披露，不能与后面的美国 Trends 数据混为同一统计口径。 📌 核心数据与大势观察 全球月活突破 10 亿 ：AI Mode 的全球月活跃用户数（MAU）已超越 10 亿 。 搜索量与查询复杂度同步提升 ： 自上线以来，AI Mode 的搜索查询量 每季度翻倍以上 。 平均查询词长度是传统搜索的 3 倍 。 多轮追问（Follow-up queries）在美月均增长超过 40% 。 多模态搜索快速进入主流 ：超过 1/6（>16.6%） 的 AI Mode 搜索是非文本形式 。其中 图片输入 是增长最快的类型之一，月环比增长率保持在 40% 以上 。 搜索语言从关键词转向自然语言问题 最常见的查询开头 则是：What、How、I、Is、Can 最常使用的关键词 ：Top 关键词前五名为： Information（信息）→ Identify（识别）→ Find（寻找）→ Explain（解释）→ Summarize（总结）。   💡 AI Mode 的五大用户任务范式 Google 将 AI Mode 中正在出现的新型搜索行为划分为： Explore → Decide → Learn → Do → Create 报告明确表示，这些变化不仅是“搜索方式...
Read more

针对中国用户的基于MAU的模型排名

基于 QuestMobile 与《AI 产品榜》监测数据（基准：主要 AI 应用 MAU 加总规模约7.22亿（非去重）（非国内移动端 AI 应用总 MAU），以 MAU（月活跃用户数） 为统一指标重新校准的 Top 10 排名及占比统计如下： 排名 大模型 / 应用名称 所属厂商 开/闭源属性 移动端 MAU 规模 Top 10 内 MAU 份额 全国 AI 总 MAU 渗透率 1 豆包 (Doubao) 字节跳动 闭源 2.26 亿 41.4% 31.3% 2 DeepSeek 深度求索 开源 1.35 亿 24.7% 18.7% 3 腾讯元宝 腾讯 闭源 4,100 万 7.5% 5.7% 4 Kimi 月之暗面 闭源 3,600 万 6.6% 5.0% 5 蚂蚁阿福 蚂蚁集团 闭源 2,700 万 4.9% 3.7% 6 通义千问 (Qwen) 阿里巴巴 开源 +API 2,500 万 4.6% 3.5% 7 文心一言 百度 闭源 2,100 万 3.8% 2.9% 8 智谱清言 (GLM) 智谱 AI 开源 +API 1,500 万 2.7% 2.1% 9 讯飞星火 科大讯飞 闭源 1,200 万 2.2% 1.7% 10 海螺 AI MiniMax 闭源 800 万 1.5% 1.1% 注：Top 10 累计 MAU 约 5.46 亿。因部分用户同时安装/使用多款应用，占比存在重合度。 MAU 集中度与结构特点 双头部断层领先 ：豆包与 DeepSeek 两者合计占据 Top 10 整体 MAU 的 66.1% 。 原生 App 与 API 调用的统计差异 ：DeepSeek、通义千问（Qwen）与智谱（GLM）由于存在大量开发者通过 API 接口分流（集成至第三方 IDE、套壳 Web 及企业系统），其实际“全网真实使用人数”远大于单一 App 端 MAU 数据。 流量池导流效应 ：字节（抖音/头条）与腾讯（微信）生态向“豆包”与“元宝”进行巨量入口赋能，直接推高了 C 端原生 App 的活跃转化率。
Read more