❯ Meta 发布 Muse Wonder 系列模型，第三方综合评分仅次于 Claude Opus 5.5，最强版本只对编程订阅用户开放
离榜首差两分Meta 10 月 12 日发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型，称它们是公司能力最强的模型。据 VentureBeat 整理的 Artificial Analysis 综合智能指数，Wonder Full 得 56 分，与 Claude Sonnet 5.5 并列，只低于 Claude Opus 5.5 的 58 分；Wonder 得 52 分，上一代 Muse Spark 1.3 是 48 分。
记得住，也盯得住Meta 重点介绍了两项能力。Active Memory 让模型跨对话记住用户的重要信息，并在当前任务里调出相关内容；Active Focus 让模型在难题上持续推进，遇到阻碍时换办法，需要时向用户确认，重要操作前先征求同意。两款模型都支持文字、图像、音频和视频输入，上下文窗口约 100 万 token，在 Meta 自建的 Prometheus 数据中心训练。
最强版本不卖 APIWonder 已上线 Meta Model API 和编程产品 Muse Code，每百万 token 输入 4 美元、输出 20 美元，与 Opus 5.5 同价，上一代 Muse Spark 1.3 是 1.25 美元和 4.25 美元。Wonder Full 没有按量计费的 API，只在 Muse Code 每月 50 美元和 200 美元两档订阅里提供。Meta 还说，Wonder 很快会用于消费级产品 Muse，先向订阅用户开放。
成绩单要分开看在 Meta 公布的对比表里，Wonder Full 在长时间编程测试 SWE-Marathon 上得 57.5，Opus 5.5 是 46.3；但 Terminal-Bench 和 HealthBench Pro 两项仍是 Opus 5.5 领先。VentureBeat 提醒，这张表混合了第三方结果和 Meta 自测结果，部分编程对比使用的工具并不相同。Meta 表示，包含更多安全评估的完整报告稍后发布。
▮ SIGNAL把最强模型只留给自家编程订阅，Meta 选的是先用模型带动产品，而不是先做大 API 生意；开发者能买到的那一档，价格已经和对手的旗舰一样。
❯ 微软发布第三代自研 AI 芯片 Maia 300，2027 年起以数吉瓦规模部署并承担自家产品的主要推理任务
自研芯片要当主力微软云与 AI 业务负责人 Scott Guthrie 10 月 12 日在官方博客宣布第三代自研 AI 加速器 Maia 300，并表示从 2027 年起，Maia 系列将以数吉瓦规模部署，成为微软产品和服务的主要推理系统。推理指模型训练完成后响应用户请求的计算，Copilot 每回答一次问题都要用到。
一个机柜 96 颗Maia 300 采用多芯粒设计，计算芯粒用台积电 N2P 工艺制造，每颗配 8 组 HBM4 高带宽内存，功耗 950 瓦。一个机柜装 96 颗加速器，总功率 167 千瓦。微软估算，它每兆瓦电力产出的 token 比主流 GPU 系统多 40%，整柜吞吐量最高是上一代 Maia 200 的 7 倍；这些是微软自己的数字。
上一代已经在跑 Copilot据微软介绍，Maia 200 已经投入生产，承接 Microsoft Copilot 等业务，运行 OpenAI 模型、微软自研的 MAI 模型和开源模型，部署在美国、欧洲和澳大利亚；GitHub Copilot 和 Microsoft Foundry 计划年底前接入。SiliconANGLE 提到，Maia 300 的内存容量与英伟达 Rubin 相同，内存带宽低约 20%。
省下的是每一次回答的成本微软的 AI 功能已经嵌进 Copilot、Teams 和 GitHub，用户用得越多，推理账单越大。自研芯片如果真能在同样的电力下多产出四成 token，受益最直接的是微软自己的产品毛利。Maia 300 明年才开始生产部署，微软说下个月的 Ignite 大会会公布更多信息。
▮ SIGNAL云厂商造芯片的目标已经从“有一颗备用”变成“让它当主力”，英伟达在推理市场面对的最大竞争者，正是它最大的几个客户。
❯ 微软 Copilot 改用多家模型，据报每年向 Anthropic 支付超过 20 亿美元
一年二十多亿美元The Information 10 月 12 日刊出微软新任 Office 业务负责人 Charles Lamanna 的人物报道。据 AI Weekly 转述，一名消息人士称，微软每年付给 Anthropic 的费用将超过 20 亿美元，用来为 Copilot 提供模型。这个数字只有一个信源，报道没有说明这笔钱买的是按量调用、专属算力还是长期合约。
从客户抱怨开始报道说，此前有客户抱怨 Copilot 毛病多，在 Excel 和 PowerPoint 里自动完成工作的能力不够。Lamanna 说服 CEO 纳德拉付费引入 Anthropic 的模型，当时公司内部担心成本更高。据转述，Anthropic 的模型在 Excel 高级财务函数和按指令生成 PowerPoint 上表现更好，微软现在在 Word、Excel、Outlook 和 PowerPoint 里混合使用 Claude 和 OpenAI 的技术。
想做“AI 界的 Costco”The Information 在官方帖子里说，Lamanna 希望 Copilot 在不牺牲质量的前提下，为每个任务选用能完成它的最便宜的模型，让更多人用得起。这意味着 Copilot 的竞争力不再绑定某一家模型公司，但每多引入一家供应商，就多一笔要算清楚的成本。报道还提到，多名微软高管把 Lamanna 视为纳德拉的潜在接班人。
▮ SIGNAL软件公司开始像采购零部件一样采购模型：哪家在哪类任务上更好、更便宜就用哪家，模型公司之间的客户关系会比过去松动得多。
❯ Anthropic 称小模型可能在数月内具备在廉价联网设备上自我复制的能力，建议运营商和厂商提前设防
不需要数据中心的复制Anthropic 前沿红队 10 月 12 日发表研究文章，研究的是一种特定风险：小型开源模型不依赖数据中心的 GPU，而是入侵便宜的联网设备，把自己的模型文件复制过去并运行起来。文章说，小模型可能再过几个月，就有能力在智能电视盒这类商用物联网设备上完成自我复制。
15 台电视盒跑一个模型研究人员把一个 260 亿参数的模型拆到 15 台杂牌安卓电视盒上运行，每台约 55 美元、内存 4GB，速度只有每秒 0.39 个 token。在一个由 8 台模拟安卓设备组成的封闭网络里，受测的开源模型中只有 GLM-5.2 能稳定完成全流程，5 次试验有 4 次扩散到全部 8 台。文章按小模型以往的进步速度推算，它们到 2026 年底可能达到 GLM-5.2 这一能力水平。
慢，而且前提很宽松文章列了不少限定条件。测试里的入侵环节几乎没有难度，目标设备的调试端口没有任何验证，所以结果是现实成功率的上限。复制速度也很慢，一个 90 亿参数的模型完成一次复制要 一到两天以上。研究人员按一个曾控制 200 多万台设备的僵尸网络估算，这类网络的总推理能力最多相当于约 40 块 H100 显卡。
该动手的是运营商和设备厂商文章给出的建议都落在网络和硬件一侧。运营商可以在流量数据里留意异常，比如设备之间持续传输数 GB 的模型文件；也可以布置诱饵设备，捕获复制程序来分析。文章引用清理 Mirai 僵尸网络的经验：隔离受感染用户并通知清理方法，14 天内清除了 92% 的感染。它还建议设备厂商出厂时采用更安全的默认设置。
▮ SIGNAL模型越做越小、越来越容易在普通硬件上运行，这通常被当成好消息；这项研究提醒的是同一趋势的另一面，防线得建在数以亿计的廉价设备上。
❯ DeepSeek 据报领投机器人 AI 公司 Winverse AI 种子轮，这家成立数月的公司投后估值约 4 亿美元
种子轮就到 4 亿美元据凤凰网援引彭博社 10 月 12 日报道，DeepSeek 领投机器人 AI 创业公司 Winverse AI 的种子轮融资，融资规模为数千万美元，完成后公司估值约 4 亿美元。美团旗下的龙珠资本已承诺参与。知情人士说，交易尚未最终敲定，估值和投资方仍可能变化；DeepSeek、龙珠资本和创始人都没有回应置评请求。
给机器人做 AI 的新公司Winverse AI 今年成立，目前没有公开亮相，业务是为机器人开发 AI。创始人胡瀚曾任腾讯首席科学家，负责视觉语言模型和具身基础模型团队；他是清华大学博士，此前在微软亚洲研究院和百度工作过。具身模型指让机器人看懂环境并决定怎么行动的模型。公司的产品、客户和收费方式都还没有披露。
融来的钱开始往外投报道称，这是 DeepSeek 规模最大的创业公司投资之一。DeepSeek 自己的最新一轮融资据彭博社此前报道将筹集至少 800 亿元人民币，资金原本主要用于模型训练和数据中心，也可能投向新一代创业公司并开展联合研发。在这之前，DeepSeek 已经在宇树科技的上市过程中认购了其 2% 的股份，以推进具身智能模型合作。
做语言模型的公司把手伸向机器人DeepSeek 的主业是大语言模型，机器人需要的是能理解画面、空间和动作的模型，两者的数据和训练方式差别很大。投资一支现成的团队，比自己从头组建要快，也给模型找到了工厂车间这类现实场景的出口。刚成立的 Winverse AI 找到的领投方，同时可能是模型和算力上的合作方。
▮ SIGNAL大模型公司手里有了大额融资之后，花钱的方式开始接近大厂：一边训练自己的模型，一边用投资去占下一个方向的位置。
❯ 腾讯拟发行约 50 亿美元债券，据报资金主要用于 AI 资本开支和采购芯片
公告加上路演腾讯 10 月 12 日公告，建议根据全球中期票据计划向专业投资者发行票据，能否完成取决于市场状况、公司需求和投资者兴趣。据香港 01援引彭博社报道，腾讯当天向固定收益投资者表示，计划发行约 50 亿美元债券。
美元和人民币各一部分报道援引知情人士称，这次发行包括 15 亿至 20 亿美元的美元债，以及 200 亿至 250 亿元的离岸人民币债，最早 10 月 13 日定价。募集资金用于一般企业用途，主要是与 AI 相关的资本开支，其中大部分预计用于采购芯片。腾讯在投资者电话会上还表示，目前没有发行股票或可转债的计划。
半年内第二次大额发债据 21 财经 10 月 8 日转述彭博社的报道，腾讯今年 6 月发行长期美元和人民币债券，筹集近 47 亿美元，是 2020 年以来规模最大的一次发债。截至 6 月的季度，腾讯用于 AI 项目和算力的资本支出同比增长 176%，达到 528 亿元人民币。
用债而不是用股腾讯在电话会上排除了发行股票和可转债，选择的是纯债务融资。发债不稀释股东，利息成本事先确定，适合用来买芯片这类一次投入、多年使用的资产。债券投资者要判断的是这些芯片带来的收入能不能覆盖利息和折旧。
▮ SIGNALAI 开支的钱越来越多来自债券市场，大公司的资产负债表正在变成算力竞赛的一部分。
❯ 腾讯元宝据报开发独立的个人智能体 App“元宝助手”，豆包的同类产品“小豆”也在内测
元宝之外再开一个 App据新浪科技转载 IT 之家 10 月 12 日的报道，科技媒体《读佳》从知情人士处获悉，腾讯元宝正在开发一款个人智能体产品“元宝助手”，计划推出独立 App。个人智能体指能替用户长时间执行任务、记住个人偏好的 AI 助手。腾讯方面没有公开确认这一消息。
为什么不放在主 App 里报道说，独立 App 会拥有不同于元宝主 App 的运行空间和权限，用来承载长周期任务和个人长期记忆这些智能体的核心能力。腾讯内部包括社交在内的多个业务部门，也在研发个人智能体相关的产品或功能。元宝是腾讯基于自研混元大模型开发的 AI 助手，2024 年 5 月 30 日上线，可以搜索、读文档、写报告和代码。
字节也在走同一条路同一报道提到，9 月 29 日有消息称豆包正在推进个人助理方向的产品，项目曾用代号 Spell，由豆包手机助手团队主导，产品名“小豆”，同样计划推出独立 App。小豆目前在内部测试，对外版本可能调整。两家公司都把个人智能体从聊天 App 里拆出来，用户之后可能要在聊天助手之外，再选一个替自己办事的助手。
▮ SIGNAL聊天窗口装不下需要长期记忆和系统权限的智能体，独立 App 是在为它争取手机上更深的入口。
❯ 东山精密据报启动港股上市预推介，拟募资 20 亿至 30 亿美元
开始接触投资者据东网 10 月 12 日报道，外媒引述消息人士称，已通过港交所上市聆讯的苏州东山精密启动了香港上市的预推介，预计集资 20 亿至 30 亿美元。据 Techmeme 转述的彭博社报道，公司最快本月在港上市。发行规模和时间都还可能变化。
做电路板，也做光模块东山精密已在深圳上市，是内地最大的印刷电路板制造商之一，产品还包括精密组件、触控面板和液晶显示模组，客户主要是消费电子、通讯设备和汽车行业的全球品牌。电路板是电子设备里承载和连接芯片的基板。公司去年 9 月通过收购索尔思光电进入光模块业务，光模块用于数据中心里服务器之间的高速数据传输。
上半年利润增近三倍报道援引的数据显示，公司今年上半年收入 277.98 亿元人民币，同比增长 63.95%；利润 29.85 亿元，同比增长 2.93 倍。据英文虎报 9 月底报道，中国证监会已批准其发行 H 股的计划，联席保荐人为瑞银、海通国际、广发和中信证券。
钱主要投向产能募集资金计划用于新建和升级生产设施，包括扩大高速 EML 芯片和光模块的产能，在珠海建设高端电路板新工厂，另有一部分用于潜在收购、偿还债务和营运资金。英文虎报提到，公司股价自 2025 年以来上涨到原来的 4.5 倍以上，推动因素是 AI 热潮。新增产能集中在光模块和高端电路板，这家公司接下来的业绩会更多取决于这两类产品的订单。
▮ SIGNALAI 带来的订单已经传到电路板和光模块这一层，供应链上的公司开始用新一轮上市融资来换产能。
❯ 月之暗面创始人据报与循环智能方面洽谈和解，对方的补偿诉求相当于 10.5% 的原始股份
双方正在谈据钜亨网编译路透社 10 月 12 日援引知情人士的报道，月之暗面 CEO 杨植麟和 CTO 张宇韬，正与 AI 软件公司循环智能（Recurrent.ai）及其部分投资人洽谈和解。报道称，目前不清楚双方是否即将达成协议。月之暗面拒绝置评，循环智能没有回复置评请求。
两家公司的关系杨植麟和张宇韬 2016 年共同创办循环智能，2023 年又创立月之暗面，两人目前仍是循环智能控股公司的董事。循环智能在月之暗面成立时取得 9.5% 的原始股份。报道称，循环智能及部分投资人提出的补偿相当于月之暗面 10.5% 的原始股份，按今年 6 月融资时 300 亿美元的估值推算，价值可能超过 7 亿美元。这一事项自 2024 年延续至今，目前在香港仲裁。
各方的说法杨植麟否认相关指控。代表两位创始人和月之暗面的律所 MinterEllison 在 2024 年表示，案件缺乏法律和事实基础。月之暗面开发 Kimi 聊天助手和大模型，投资方包括阿里巴巴、腾讯、美团和中国移动；据报道，公司 9 月已秘密提交香港上市申请。知情人士表示，这一事项预计不会影响上市计划。
▮ SIGNAL这条消息出现在月之暗面据报提交上市申请之后，双方目前选择的是坐下来谈。
❯ 全球智能手机三季度出货量同比降 20%，苹果份额升至 22%，存储涨价推高了整机售价
十四年来最弱的三季度市场研究机构 Counterpoint Research 10 月 12 日发布的数据显示，2026 年第三季度全球智能手机出货量同比下降 20%，是 14 年来最弱的三季度表现。据 Developing Telecoms 转述，这一降幅与 Counterpoint 此前的预测一致。
内存贵了，手机也贵了下滑的原因是存储芯片涨价。手机厂商把 DRAM 和 NAND 的成本上涨转嫁给消费者，今年以来手机平均售价已上涨 20%，消费者推迟换机，或者转向翻新机。Counterpoint 高级分析师 Shilpi Jain 说，市场才刚开始感受到存储危机的全部影响。高端机型受到的冲击相对较小。
高端品牌份额上升三星以 23% 的份额回到第一，出货量同比下降 3%。苹果份额从一年前的 18% 升至 22%，但出货量同样低于去年，Counterpoint 认为部分原因是今年没有推出标准版 iPhone 18，而且售价上涨。小米出货量下降 30%，份额从 14% 降到 10%；OPPO 和 vivo 的出货量降幅都超过 20%。
厂商先保利润Counterpoint 预计 2026 年剩余时间市场依然艰难，厂商会把利润放在销量前面，做法包括减产、精简产品线和更侧重高端机型。在零部件成本回落之前，出货量难以恢复，该机构此前预测改善可能要到 2027 年底才开始。存储芯片的产能分配，直接决定了中低价位手机还能不能按原来的价格做出来。
▮ SIGNAL存储芯片紧缺的代价正由手机这类消费电子承担，受影响最大的是靠低价走量的机型。
❯ 卡森伯格的新公司据报洽谈使用 OpenAI 已停止推进的 Sora 模型，面向电影人开发工具
Sora 可能换个地方继续据 PYMNTS 转述 The Information 10 月 12 日援引知情人士的报道，OpenAI 正在与一家创业公司洽谈，让对方使用视频生成模型 Sora，并在此基础上销售软件和服务。这家公司为电影人开发 AI 视频工具，名称尚未公开，谈判也还没有结果。
创始团队里有 Sora 的前负责人公司的联合创始人包括好莱坞制片人 Jeffrey Katzenberg、前 Sora 研究负责人 Bill Peebles 和前 Dropbox 首席财务官 Sujay Jaswa。报道说，目前不清楚对方能否拿到 Sora 的模型权重，也就是模型训练后得到的全部参数；但如果交易达成，它获得的访问权限足以对模型做大幅定制。
OpenAI 为什么放手OpenAI 在 2025 年推出 Sora，今年早些时候开始收缩视频方向的投入。按报道的说法，这是公司减少支线项目、集中做核心业务的一部分，背景是它计划以企业应用为重点上市。OpenAI 把模型交给熟悉它的原负责人去做电影行业的生意，前期投入不至于完全闲置；这家新公司省下的是从头训练一个视频模型的时间和算力。
▮ SIGNAL模型公司收缩战线时，被放下的模型未必消失，交给一个垂直行业的团队去经营，是另一种回收投入的办法。
❯ 杨立昆团队发布分层世界模型 H-JEPA，三层结构把迷宫任务成功率从 18% 提高到 73%
让模型分层做计划杨立昆等五位作者 10 月 5 日在 arXiv 发表论文 H-JEPA，提出一种分层的世界模型，用于让机器人根据画面做长程规划。世界模型指能预测“采取某个动作后环境会变成什么样”的模型。据 36 氪介绍，论文由杨立昆创办的 AMI 公司与纽约大学、法国国家信息与自动化研究所、布朗大学的研究人员共同完成。
高层定方向，低层出动作H-JEPA 把多个 JEPA 模型叠起来。每一层都不生成画面，而是在自己学到的抽象表示里预测未来，层级越高，预测的时间跨度越长。规划时从上往下进行：最高层决定朝目标推进的大致路线，它的预测成为下一层的子目标，逐层细化，直到最底层给出具体动作。论文说，高层会丢掉变化快、难以预测的细节，保留变化慢、与任务相关的状态。
迷宫里的成绩在四个模拟的导航和操作环境中，分层规划的表现都好于单层 JEPA。在 Visual AntMaze 迷宫任务上，三层结构把成功率从 18% 提高到 73%，规划用的计算量反而更少。层数并不是越多越好：据 36 氪转述，在 Push-T 任务上两层效果最好，加到三层或四层后成绩下降。团队已经公开了代码和预训练权重。
离真实机器人还有一段路论文也在真实机器人的视频数据集 DROID 上做了验证，分层结构提高了离线规划的准确度，但这仍是离线评估，不是让机器人实际完成任务。AMI 今年 3 月完成 10.3 亿美元融资，目前还没有公开的产品。这篇论文是它少数公开的技术进展之一，外界可以借此判断这条不走大语言模型的路线推进到了哪一步。
▮ SIGNAL长任务难在误差一步步累积，这篇论文的解法是先在更粗的时间尺度上定方向，再往下拆，而不是让模型一步一步试。
❯ 王兴兴在工博会上说过去十几年最大的错误是不够相信 AI，预计具身智能临界点快则一两年到来
“还不够相信 AI”第二十六届中国国际工业博览会 10 月 12 日在上海开幕。据第一财经报道，机器人公司宇树科技的创始人王兴兴在开幕式的对话环节说：“现在我个人对 AI 的信仰反而与日俱增，过去十几年我犯的最大错误就是对 AI 还不够相信。”
快的话一两年王兴兴认为，具身智能行业的临界点会来得比较快，快则一两年。具身智能指让机器人靠 AI 模型理解环境并自主完成任务。他提到，GPT-6 发布后对行业的认知影响很大，公司团队把它部署到机器人上做任务测试，效果还不错。他同时表示，机器人要大规模应用，还要解决泛化性和效率问题，预计未来几年可以解决。
先商业服务，后工厂和家庭据 21 财经报道，王兴兴认为商业服务场景可能比工业场景更快落地，居家场景相对靠后。同场对话的禾赛科技联合创始人向少卿则谈到数据：人类操作数据、仿真数据和真机数据三者要同步推进。机器人公司的判断变化，会直接影响它们把多少研发资源从本体硬件转向模型。
▮ SIGNAL硬件出身的机器人公司创始人公开调高对 AI 的预期，说明行业的瓶颈判断正在从“身体做不好”转向“脑子什么时候够用”。
❯ 库克到访广州，与广东省省长会面并表示愿意扩大苹果在粤业务
首站广州据 IT 之家 10 月 12 日报道，苹果公司董事会执行主席蒂姆·库克再次来华，首站是广州。这是他卸任苹果 CEO 之后的一次来华行程。据南方+报道，10 月 11 日，广东省委副书记、省长孟凡利在广州会见了库克一行。
愿意扩大在粤布局报道称，库克在会见中感谢广东省长期以来对苹果公司发展的支持，表示愿意进一步扩大在粤业务布局。双方会见的其他内容，报道没有进一步披露。库克此行在广州还去了 Apple 天环广场和 Apple 珠江新城两家门店。
门店、开发者和艺术家库克 10 月 11 日晚在社交媒体上分享了行程：与奥运选手苏炳添喝早茶聊天，到两家 Apple 门店看望团队，与思维导图应用 Xmind 的开发者交流，还欣赏了艺术家陈粉丸的创作。行程覆盖了地方政府、零售门店和本地开发者，这三者分别对应苹果在中国的投资、销售和应用生态。
▮ SIGNAL卸任 CEO 之后，库克仍然在做与中国市场的沟通，这部分工作在苹果的分工里没有随职位变动而中断。
❯ 谷歌发布 179.99 美元的 Fitbit Edge 手环，带屏幕和独立 GPS，电池可以更换
带屏幕的手环回来了谷歌 10 月 12 日发布 Fitbit Edge 手环，售价 179.99 美元，当天开始预订，10 月 27 日上市，另有 219.99 美元的斯蒂芬·库里特别版。谷歌把它定位在 Pixel Watch 手表和 Fitbit Air 手环之间。据 Techmeme 转述的彭博社报道，它将取代 Fitbit Charge 6。
不带手机也能记录跑步Edge 的屏幕可视面积比以往的 Fitbit 手环大 46%，内置 GPS，跑步或骑行时不带手机也能记录轨迹。它能持续监测心率、夜间皮肤温度和睡眠，支持心电图功能，续航最长 7 天，防水等级 5 ATM，有四种配色。谷歌称这是第一款可以维修的 Fitbit 手环，内部采用模块化结构，电池可以更换。
健康功能要订阅名为 Health Guardian 的功能会在后台监测血压趋势、胰岛素抵抗趋势和心率异常，谷歌说明这些功能用于一般健康参考，不用于诊断。个性化的健康指导 Google Health Coach 需要订阅 Google Health Premium，购机附送三个月。硬件一次卖出，后续收入来自订阅，买家要把长期订阅的费用也算进去。
▮ SIGNAL可换电池让手环能用得更久，持续收费的健康订阅才是谷歌在这件硬件上真正想卖的东西。
❯ 知名科技博主 John Gruber 称 X 重新成为科技和 AI 讨论最活跃的社交平台
一位老用户改了看法科技博客 Daring Fireball 的作者 John Gruber 10 月 11 日撰文说，X 已经重新站稳，现在是他看到最多有意思内容的社交平台。他写道，自己在 X 上看到的有趣帖子，比 Threads、Bluesky 和 Mastodon 加起来还多。Gruber 此前有几年没有使用 X。
他观察到的变化Gruber 说，当年离开的主要原因，是平台的推荐算法不断把马斯克本人的帖子塞进他的时间线，而现在这种情况已经没有了，时间线上主要是他自己关注的账号。他举的例子包括苹果新任 CEO John Ternus 开始在 X 上发帖，以及不少新应用只在 X 上展示和讨论。他也提到一个遗憾：很多人把长文章直接发在 X 上，没有 RSS 可以订阅。
对其他平台的评价在 Gruber 看来，Threads 的规模与 X 相当，但内容更像是为了博取互动；Bluesky 和 Mastodon 对多数人来说太小，谈到 AI 话题时，讨论容易被认为“使用 AI 都不道德”的人带偏。他为一处细节做了更正：韦氏词典在 Bluesky 也有账号，不过 10 月以来它在 X 上发了 45 条帖子和转帖，在 Bluesky 只有 10 条。这是一篇个人观察，没有平台整体的用户数据。
▮ SIGNALAI 行业的发布、爆料和争论仍然集中在 X 上，想跟上这个行业的人，换平台的成本比几年前预想的高。