分析师 卡洛琳
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今天是2026年3月23日，今天值得关注的AI要闻有：特斯拉与SpaceX联合启动“Terafab”项目；MiniMax推出全模态Token Plan；阶跃星辰发布Step Plan包月方案；Google正在将搜索结果的新闻标题替换为AI生成的标题；亚马逊在开发预装Alexa并整合AI能力的智能手机；字节DeerFlow 2.0登顶GitHub。
基础
Terafab为马斯克生产机器人、AI及太空数据中心芯片
马斯克宣布特斯拉与SpaceX联合启动“Terafab”项目，在美国得克萨斯州奥斯汀建设2nm晶圆厂。该项目目标实现年产1太瓦（TW）的算力产能，约为当前全球AI芯片总算力的50倍。
Terafab内部将设两个晶圆厂：一个生产边缘推理芯片，用于特斯拉汽车和Optimus人形机器人；另一个生产太空专用的抗辐射高性能芯片，用于SpaceX的轨道AI数据中心。马斯克表示，80%的产能将投向太空AI基础设施，以突破地面算力的能源限制。
全球半导体供应链是一个难以撼动的系统，未来可见的对算力的需求催生了马斯克频繁的整合动作。通过将芯片制造、封装与自有业务垂直整合，马斯克试图摆脱对台积电等传统代工厂的依赖。
应用
Token Plan：MiniMax推出全模态Token Plan，阶跃星辰发布Step Plan包月方案
MiniMax宣布将其Coding Plan升级为Token Plan，推出全球首个支持全模态的订阅计划。Plus及以上用户可在保留编程模型用量的基础上，额外调用视频、语音、音乐、图像生成等全系多模态能力。
同日，阶跃星辰发布Step Plan包月订阅方案，主打OpenClaw及AI Coding场景，起步价49元/月，开发者社区限时半价，且全档位不设普通版与极速版区分，将高速推理作为标配。
Agent商业化在寻求成本破局之路。此类包月方案的推出使调用成本变得清晰且可负担，开发者才敢于将Agent真正推向生产力工具市场。其中MiniMaxToken Plan的打包订阅降低了构建多模态Agent的门槛；而阶跃星辰在OpenClaw等Agent产品爆发的前提下，将高速推理作为标配的策略更表明了对开发者的争夺。
分发权博弈：Google正在将搜索结果的新闻标题替换为AI生成的标题
Google正在传统搜索结果中测试一项新功能：利用AI改写新闻标题，替换掉媒体原本撰写的标题。此前，Google已在Discover中测试过类似功能，并在一个月内将其从小规模实验升级为正式功能。目前测试中，AI生成标题有时会改变原文的措辞甚至语气，且未向用户标注“已被AI重写”。
Google方面认为这样可以使标题与新闻结果更加相关，最终这项功能是否能推行得看可能要看Google、内容创作方与监管方之间的协议。但AI供应商对分发权的控制意图是显而易见的，不论目的是留住用户还是截流商业价值。
同时，是否所有功能都适合加上AI值得商榷。新闻标题的例子中，内容创作方已经开始担忧用户获取的信息有误会造成影响。
首批参与ChatGPT广告试点的广告主也反馈，OpenAI提供的AI广告效果甚微。尽管试点周期已过半，OpenAI没有足够的广告库存、广告排期的效率低下、也没有成熟的平台来追踪转化率等关键数据。少数拿到点击数据的广告主发现，用户对AI对话中的广告点击意愿目前还不到搜索的七分之一。
OpenAI等可能需要理解，用户在AI对话中咨询某一类产品，希望看到的不会是竞价排名。
亚马逊在开发预装Alexa并整合AI能力的智能手机
亚马逊正在研发代号为“Transformer”的新款智能手机，这距离其Fire Phone折戟已过去十余年。该项目由新成立的ZeroOne创新团队负责，核心是深度集成AI能力与Alexa语音助手。目前团队正在评估两种路线：传统形态的智能机，或是一款减少屏幕成瘾的极简功能机。
语音交互的可能性在Agent时代被反复提及。对于手机而言，触屏加应用商店、语音加Agent是两种不同的操作方式，Alexa的智能语音生态是亚马逊细数所有手牌后，最有可能打破苹果和谷歌应用商店的垄断壁垒的一张。
亚马逊对硬件念念不忘，还是因为数据。2014年推出Fire Phone时，贝索斯的核心思路就是用手机获取用户的使用行为、购买历史和内容偏好数据。当年Fire Phone搭载了一个Firefly功能，扫描线下商品码就能在亚马逊下单，亚马逊连这部分的消费数据也想占为己有。
过去两年，基础层亚马逊Trainium、Inferentia销售大涨，基于Trainium自研的大模型也帮助其摆脱第三方依赖，Rufus购物助手的应用效果可圈可点，Transformer手机就是提升转化和数据的闭环。但亚马逊无法让用户为方便它收集数据而买单，这也就是团队正在评估第二路线的原因。
字节DeerFlow 2.0登顶GitHub，已获35.3k Stars
字节跳动于2月28日开源的DeerFlow 2.0项目发布后迅速登顶GitHub Trending榜首，截至目前已累计获得35.3k Stars。该版本与DeerFlow的1.0版本不共享任何代码，由深度研究框架升级为给智能体提供基础设施的“Harness（运行时）”。
该框架下，每个任务在独立的Docker容器中运行，有本地、Docker、Kubernetes三种运行模式；主智能体可将复杂任务拆解，并行调度最多3个子智能体；内置的Skill包括深度研究、数据分析、图表生成，是前代DeerFlow的延伸；IM渠道原生适配飞书、Telegram、Slack。
Agent热潮中，能够真正落地到执行任务一环的框架受更多开发者好评。用户对OpenClaw这类Agent的预期不是简单的信息处理，还是需要完整的网页构建、音视频创作等具体成果。DeerFlow 2.0在底层为每个Agent分配了可独立操作的安全环境，并提供了相应权限，是它获得更多支持的主要原因。
需要提醒的是Agent任务拆解的质量还是依赖于底层的大模型，并且沙箱的安全性还仰赖用户自身的设置。
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