字节短剧出海继续放量，Epic 借 AI 重塑游戏开发流程，具身智能成为大模型公司新入口；同时，Meta、微软、千问分别从 Agent 模型、自研推理芯片、长程强化学习框架切入，蚂蚁、豆包则把 AI 助手推向“能办事”。整体看，竞争正从模型参数转向系统能力、算力效率与现实场景落地。

1. 字节海外短剧应用 PineDrama 累计下载破亿

据投资界原创报道援引 Sensor Tower 数据，截至 2026 年 9 月，字节跳动旗下海外短剧应用 PineDrama 累计下载量突破 1 亿，日活跃用户约 700 万，成为海外短剧市场中增长较快的产品之一。PineDrama 主要面向巴西、美国和印尼等市场，支持 TikTok 账号登录。它采用免费观看、广告变现模式：用户从 TikTok 短剧片段跳转到独立应用，观看广告后继续追剧，与国内红果短剧的商业路径相近。报道指出，巴西和印尼合计贡献约 82% 的新增下载，PineDrama 也在当地搭建制片网络、招募演员并制作本土故事。Sensor Tower 第二季度市场报告此前已将其列为下载增长突出的应用；此次破亿数据体现的是累计安装量，不等同于日活或付费用户数。

创新看点： “TikTok 引流 + 广告解锁 + 本土制片”的轻模式，正成为短剧出海快速复制区域市场的关键。

2. Epic 确认转向 AI 加速开发，迪士尼合作游戏或延期

Epic Games CEO Tim Sweeney 在 X 上表示，公司正在进行重大转型，调配开发者、重整工作方式，以加快 AI 辅助开发。他称，目标是让开发者制作更多、更好的内容，并将相关能力带给使用 Unreal 的团队。与此同时，彭博社记者 Jason Schreier 援引知情人士报道，Epic 与迪士尼合作的一款射击游戏已延期。该项目涉及漫威与《星球大战》角色，原计划于 2027 年 3 月推出，目前尚未向团队公布新的上线日期。Epic 传播负责人 Jake Jones 向彭博社回应，公司正在采用“AI 加速开发”，开发者仍负责创意方向。Sweeney 在同一帖子的回复中进一步解释，他看重的是缩短从产生想法到试玩测试的时间；他认为，游戏系统迟迟无法进入试玩，是近年部分大型游戏失败的原因。

创新看点： AI 提效的核心不是替代创意，而是压缩“想法—可玩原型”验证周期，降低大型项目试错成本。

3. 王兴兴：过去十几年最大的错误，是对 AI 相信得还不够

10 月 12 日，在第二十六届中国国际工业博览会开幕式的深度对话环节，宇树科技创始人王兴兴谈到自己对 AI 的判断：“过去十几年我犯的最大的错误，就是对 AI 的相信还不太够。”他表示，自己对 AI 的信心正在逐年增强。据《科创板日报》现场报道，王兴兴认为，全球 AI 技术每隔一两个月就有很大更新。GPT-6 发布后，团队将其放到不同机器人上进行任务测试，实际效果不错，这也改变了具身智能行业从业者对技术进展的认知。他据此判断，具身智能的临界点可能来得较快，快的话甚至一两年内就有可能。但在工厂大规模应用之前，机器人仍需要提高泛化能力和效率；宇树及其他机器人企业目前已在工厂开展试点，他判断，这些问题未来几年可能得到解决。对于落地顺序，王兴兴的判断是，商业服务可能比工业领域推进得更快，居家场景则相对靠后。

创新看点： 具身智能竞争从硬件本体转向“AI 信仰 + 快速迭代”，商业服务或成最先规模落地场景。

4. Meta 发布 Muse Wonder 系列模型，面向长时间 Agent 任务

Meta 于 10 月 12 日发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 两款模型，面向编程及个人、专业领域的智能体任务。Muse Wonder 已通过 Meta Model API 和 Muse Code 向开发者开放，Full 版本则供 Muse Code 订阅用户使用。两款模型加入 Active Memory 和 Active Focus。前者跨对话保留重要上下文，并在后续任务中检索相关信息；后者用于持续执行复杂目标，在遇到障碍时尝试其他方法、处理错误，并在必要时提出澄清问题、执行重要操作前向用户确认。Meta 展示的任务包括理解租约、处理保险理赔和生成可玩的 3D 游戏。公司称，模型在其吉瓦级 Prometheus 数据中心训练，训练任务包含需要长时间推进的软件项目；评估持续执行能力时使用了 FocusBench 和 SWE-Marathon 等测试。Muse Wonder 后续还将接入 Muse，率先向订阅用户推出，并用于生成应用等内容。上述能力与评测表现来自 Meta 自行发布的介绍。

创新看点： 从“聊天助手”转向长时程 Agent，记忆与专注机制将决定复杂任务的可靠性。

5. 微软发布 Maia 300，2027 年起扩至数吉瓦部署

微软公布第三代自研 AI 推理系统 Maia 300，计划于 2027 年开始生产部署，并将 Azure Maia 系列扩展至数吉瓦规模，作为微软产品与服务的主要推理系统。Maia 300 针对长上下文推理、低延迟对话及多步骤 Agent 任务设计。微软预计，相比主流 GPU 系统，其每兆瓦可处理的 token 数增加 40%；在完整的 96 加速器配置下，机架级 token 吞吐量最高为 Maia 200 的 7 倍。硬件采用多芯粒架构，计算芯粒使用台积电 N2P 工艺。每颗加速器配备 8 组 HBM4，峰值内存带宽为 18TB/s，TDP 为 950W；整机架在 167kW 功耗范围内容纳 96 颗加速器，总 HBM 容量为 27.6TB。上一代 Maia 200 已服务于 Copilot 等生产负载，并在美国、欧洲和澳大利亚部署。GitHub Copilot 与 Microsoft Foundry 计划于年底前接入。

创新看点： 自研推理芯片以“每兆瓦 token 吞吐”为指标，云厂商开始围绕 Agent 负载重构算力经济。

6. 千问介绍 QwenGyre：让数小时的 Agent 任务参与强化学习

千问团队 10 月 12 日介绍了面向超长程智能体任务的在线强化学习框架 QwenGyre，希望让生成代码仓库、复现系统和重构代码等持续数小时的任务，成为模型学习的训练材料。相关论文已于 9 月 27 日提交至 arXiv。这类任务可能包含数百轮相互依赖的模型与环境交互，任务结束时间差异很大，等待全部任务完成会让 GPU 闲置；历史压缩、子智能体和重试产生的分叉轨迹，又会带来重复计算。QwenGyre 将 GPU 划分为可切换用途的计算单元。在不打断正在执行的任务、保留工作区与工具状态的情况下，逐步将空闲算力转入训练。轨迹处理则保留每段输出生成时的真实上下文，对可检验的部分成果评分，并去除重复路径。团队在 Qwen3.8-2.4T 上进行实验，每次执行累计处理约 70 万 token。经过 48 步训练，NL2RepoBench 通过率从 52.48% 升至 58.54%；在相同 GPU 预算下，训练耗时从 Async 方案的 134.55 小时降至 75.42 小时，缩短约 44%。累计 token 包括各轮输入、输出和重复读取的历史上下文，并非单次上下文窗口长度。

创新看点： 把“等待任务完成”的空闲算力转成训练资源，为长程 Agent 强化学习提供更高 GPU 利用率路径。

7. 曝梁文锋密集接触具身智能创业者，DeepSeek 拟入局具身智能

据报道，DeepSeek 创始人梁文锋近期密集关注具身智能领域，并与多位该领域创业者交流，探讨机器人、大模型与现实世界交互等方向。据知情人士透露，梁文锋正在考虑 DeepSeek 进入具身智能领域的可能性，可能会亲自组建团队下场研发，也可能通过投资相关企业切入。此前，梁文锋已投资宇树科技，另据彭博社报道，DeepSeek 计划领投腾讯前 AI 科学家胡瀚创立的机器人公司 Winverse AI。

创新看点： 大模型公司向具身智能延伸，可能以“投资 + 自研”双线争夺现实世界入口。

8. 蚂蚁“灵光”开启小范围内测，新版对标“Meta Muse”

蚂蚁集团旗下 AI 产品“灵光”已于近日开启新版本的小范围内测，新版对标“Meta Muse”。公开信息显示，今年 9 月，Meta 推出个人智能体 Muse。该智能体可介入用户日常生活，并持续跟进用户交待的事宜。接近项目人士透露，灵光相关方向约半年前已开始筹备，期间迭代多个版本，计划本月全面开放。该人士还透露，此次升级的核心，是灵光从能聊天、能生成应用的 AI 助手，转向拥有长期记忆、可主动推进任务的 AI 原生个人智能体。灵光新版本还能通过调用 Skill 和 MCP，实现钉钉发信息、调用智能家居设备等功能。据悉，灵光 2.0 的内测用例集中在长程、变量多、普通人难盯住的场景，例如帮上班族跟踪市场异动、帮家长管理钉钉打卡、旅行中遇航班延误或景区限流重排路线等。

创新看点： AI 助手竞争转向“长期记忆 + 主动执行”，能否接入办公与生活工具链成为关键。

9. 豆包灰测生活缴费功能，回应正建设生活办事能力

豆包正在灰度测试生活缴费功能，部分用户可在豆包 App 上通过语音或文字发出指令的方式，缴纳水费、电费、燃气费等。据用户发布的截图显示，在输入相关指令后，豆包 App 会弹出“前往生活缴费”选项，用户点击后就能进入缴费页面。对此，接近豆包人士表示，豆包正在逐步建设包括出行服务、生活缴费等生活场景下的办事能力。

创新看点： 从问答到办事，超级 App 助手开始抢占高频生活服务入口。

10. 谷歌推出 Fitbit Edge 手环：支持心电图、GPS，179.99 欧元

谷歌宣布推出 Fitbit Edge 手环。新品采用 AMOLED 触控屏幕，内置 GPS 模块，续航可达一周，拥有银色、灰色、金色和黑色 4 种配色，定价 179.99 欧元（现汇率约合 1,350 元人民币）。据介绍，这款手环主打健身用户，它配备一块 1.34 英寸的 AMOLED 触控屏幕，支持全天候显示，让用户随时查看时间。规格方面，这款手环内置 GPS 模块，用户跑步或骑行时不用带手机，也能追踪运动轨迹。该机拥有心率传感器、血氧饱和度传感器、皮肤温度传感器和心电图。电池容量为 65mAh，支持 5 ATM 防水。此外，这款手表能够接收通知、控制手机音乐，以及设置闹钟和计时器，功能显然是比不上全智能手表。

创新看点： 在轻量手环中下放 ECG 与 GPS，谷歌以专业健康监测巩固 Fitbit 的细分运动市场。

结语

从本期动态看，AI 竞争正在呈现三条主线：一是 Agent 从“会聊天”走向“长时程、能执行、可确认”；二是具身智能成为大模型公司寻找下一入口的重要方向；三是算力效率、开发效率和真实场景闭环，正取代单纯参数规模成为落地关键。无论是短剧出海、游戏开发，还是个人助手与机器人，胜负都越来越取决于谁能把模型能力变成稳定、可规模化的产品体验。