AI已悄然接管互联网：人类流量正式沦为少数

这条消息本周在Reddit的 r/technology 板块引发了超过73条讨论，CNBC率先报道，多家科技媒体跟进——HUMAN Security发布的《2026年AI流量与网络威胁基准报告》揭示了一个令人震惊的事实：AI驱动的自动化流量已经正式超越人类流量。

一、互联网流量拐点：AI超越人类的三个关键数据

2025年，AI驱动的月度流量从1月到12月增长了187%——几乎是翻了三倍。自动化流量年增长23.51%，而人类流量仅增长3.10%。这意味着，自动化流量的增长速度是人类的8倍。

“互联网的运作方式发生了根本性转变。旧范式是区分’是人还是机器人’，新范式是判断每次交互是否可信——无论它来自人、AI智能体还是传统机器人。”
— HUMAN Security，《2026年AI流量与网络威胁基准报告》

更值得关注的是流量的结构变化。AI训练爬虫虽然仍占AI流量的67.5%，但其份额已从年初的90%急剧下降。取而代之的是AI实时爬虫（年增长597%）和智能体AI（年增长高达7,851%）。这标志着AI正在从被动地”读取”互联网，转向主动地”参与”互联网。

超过95%的AI驱动流量集中在零售电商、流媒体媒体、旅游酒店三大行业。这些行业拥有最丰富的结构化数据和最直接的商业转化路径，天然适合AI Agent介入。

Cloudflare CEO Matthew Prince在3月19日进一步印证了这一趋势，他预测到2027年，AI机器人流量将全面超过人类流量。但从HUMAN Security的数据来看，这个拐点可能比预期来得更早。

二、微软困境：AI从两个方向”咬噬”增长引擎

本周Reddit的另一条热门帖子引发了329条讨论——《Microsoft Set for Worst Quarter Since 2008 as AI Takes Two Bites》。这条来自Yahoo Finance的报道，用了一个极其精准的比喻：AI正在从两个方向”咬噬”微软。

第一个方向的”咬噬”是资本支出压力。据彭博汇编的分析师平均预测，微软在2026财年的资本支出（含租赁）预计将达到1,460亿美元，较2025财年的880亿美元增长约66%。这一数字预计在2027财年进一步扩大至1,700亿美元，2028财年达到1,910亿美元。然而，如此规模的投入尚未带来相应的营收加速增长。

第二个方向的”咬噬”更加致命——AI初创公司正在直接威胁微软的核心业务。来自Janus Henderson Investors的投资组合经理Jonathan Cofsky指出：”市场确实存在这样一种担忧：客户未来不是向微软付费，而是会更多地直接转向AI大模型供应商，这可能会冲击微软的核心增长业务。”

深度观点：微软的困境揭示了一个更深层的行业矛盾——AI基础设施的巨额投入与AI应用层对传统软件的颠覆性替代，正在同时发生。一个公司花费数千亿美元建设AI能力的同时，这种能力本身却在削弱其传统产品的竞争壁垒。这不是微软独有的问题，而是所有传统软件巨头面临的”AI悖论”。

经腾讯新闻援引财联社、智通财经等多家财经媒体交叉确认，微软股价在2026年第一季度累计下跌约23-24%，连续九个交易日下跌，高位回落超32%，确实有望创下自2008年第四季度下跌27%以来的最大单季跌幅。在”科技七巨头”中，微软以悬殊差距成为今年表现最弱的成员。

三、供应链震动：AI的蝴蝶效应传导至每个消费者

Reddit科技板块的另一条热门帖子（264条评论）指向了一个看似遥远、实则与你息息相关的变化：Google发布AI内存压缩技术突破后，Micron和SanDisk股价应声暴跌。

SandDisk（西部数据旗下）与Nanya达成10亿美元内存供应协议，本身就说明了AI需求对内存供应链的巨大压力。IEA报告指出，AI服务器年增长达30%，数据中心已占全球电力消耗的1.5%——能源正成为AI扩展的关键瓶颈。

与此同时，Reddit社区也在讨论索尼PS5/PS5 Pro涨价的消息（1,538条评论），这从侧面印证了AI繁荣正在推高消费电子产品的整体价格。正如Semafor报道所指出的，AI数据中心的巨大需求正在挤压内存等关键组件的供应，成本最终将传导给每一位消费者。

“桑德斯和AOC提议暂停新建AI数据中心，要求联邦先制定环保、就业等保障措施。”
— The Guardian 报道，2026年3月

四、AI Agent的崛起：从浏览网页到独立交易

如果说AI机器人的流量超越人类是一个”量”的变化，那么AI Agent（智能体）的崛起则是一个”质”的飞跃。

HUMAN Security的报告揭示了一个关键趋势：AI Agent不再只是浏览网页，它们正在开始执行真实的商业交易。2025年AI Agent的活动页面分布显示：

  • 77% — 产品页面和搜索页面（商品比价、信息收集）
  • 8.8% — 账户页面（登录、账户管理）
  • 5% — 认证流程（身份验证）
  • 2.3% — 结账页面（这意味着它们正在完成购买）

虽然2.3%看起来很小，但考虑到AI Agent流量的基数增长（年增长7,851%），这意味着“智能体商务”（Agentic Commerce）的时代正在加速到来。零售与电商行业首当其冲——该行业集中了AI Agent流量的46.6%。

趋势判断：未来12-18个月，我们将见证一个关键转变：企业的目标受众不再只是”人类用户”，还包括”AI Agent”。这意味着网站设计、SEO策略、定价逻辑都需要重新思考——当你的”客户”可能是一个AI Agent时，你的数字资产策略必须随之改变。

五、我们的判断：泡沫、拐点与新的竞争规则

综合以上热点分析，TriLight Lab提出以下几点核心判断：

第一，”死互联网”理论正在从阴谋论变成现实。AI机器人的流量已经超过人类，但这不一定是坏事。关键在于区分良性和恶意的自动化行为——HUMAN Security指出，两者之间仅有0.5%的行为差异。互联网的信任基础设施需要彻底重建。

第二，AI投资回报的”兑现期”已经到来。微软的困境是一个信号——市场不再接受”投入即正确”的叙事。投资者要求看到从AI投资到营收增长的清晰传导路径。那些不能证明ROI的AI项目将面临资金撤回。

第三，AI的蝴蝶效应正在重塑每一个行业。从内存芯片涨价到消费电子涨价，从能源需求激增到环保监管收紧，AI的影响早已超出了科技行业的范畴。理解AI的”供应链传导效应”将成为企业战略制定的关键能力。

第四，平台设计责任的边界正在被重新定义。从Meta和Google在儿童成瘾案中被判赔偿600万美元，到巴尔的摩起诉xAI因Grok生成虚假内容，AI生成内容的法律责任正在加速落地。Section 230的保护伞正在缩小，平台需要为产品设计承担更多责任。

参考来源

  1. HUMAN Security —《2026年AI流量与网络威胁基准报告》| humansecurity.com
  2. CNBC — “AI and bots have officially taken over the internet” | cnbc.com
  3. Reddit r/technology — 热门讨论帖汇总 | reddit.com/r/technology
  4. Yahoo Finance — “Microsoft Set for Worst Quarter Since 2008” | finance.yahoo.com
  5. 财联社 — “遭受AI双重压力 微软或创2008年以来最差季度表现” | news.qq.com
  6. IEA — AI数据中心电力需求报告 | via TechStartups
  7. Cloudflare CEO Matthew Prince — AI bot流量预测 | TechCrunch
  8. The Guardian — 桑德斯和AOC提议暂停新建AI数据中心 | via TechStartups
  9. MIT News — AI系统优化仓库机器人流量 | via TechStartups

本文所有数据来源包括：Reddit r/technology社区、HUMAN Security基准报告、CNBC、Yahoo Finance、财联社、腾讯新闻、TechCrunch、The Guardian、IEA等。

2026 年 3 月 AI 创作生态观察：当工具平台化，创作者该往哪走

写在前面

如果你过去两周一直在刷 Reddit 的 r/StableDiffusion 和 r/ComfyUI，大概率会有一种被信息轰炸的眩晕感。

3 月 10 日，ComfyUI 官方一口气扔出了 App Mode、App Builder 和 ComfyHub 三件套；3 月 12 日，Numonic 发了一篇深度分析，直言这是 ComfyUI 的”平台化时刻”；3 月 24 日，GAIR-NLP 团队联合 Sand.ai 开源了 daVinci-MagiHuman（arXiv: 2603.21986）——一个 15B 参数的音视频生成基础模型，在其论文和 GitHub README 中展示了超越 LTX-2.3 的基准测试结果。

而在更宏观的层面，Reddit r/artificial 版块上，用户们正在讨论一个更冷峻的话题：OpenAI 据传已放弃 Sora 视频模型与迪士尼的巨额合作，Arm 发布了 AGI 专用 CPU，三大公司同期推出桌面 AI Agent……整个行业正在以一种近乎失控的速度向前推进。

作为每天都在和这些工具打交道的人，我想把这些碎片化的信息拼成一个完整的图景——不是冷冰冰的资讯汇总，而是从一个创作者的视角，聊聊这些变化到底意味着什么。

一、ComfyUI 的平台化：从极客玩具到创作基础设施

发生了什么

3 月 10 日，ComfyUI 官方博客发布了一篇题为《From Workflow to App》的文章，宣布了三个核心功能：

  • App Mode：一键将复杂节点工作流转化为简洁的用户界面——隐藏所有节点和连线，只暴露创作者预设的输入参数和输出结果
  • App Builder：可视化配置工具，让创作者精确选择哪些参数暴露给最终用户，支持重命名、分组、排序
  • ComfyHub：类似应用商店的在线平台，创作者可以发布、分享自己的工作流 App，普通用户无需本地安装即可在浏览器中运行

用官方的话说，这套工具的目标是让任何人——”包括客户和团队成员”——都能使用 ComfyUI 驱动的强大功能，而不需要理解节点图是什么。

Reddit 社区的反应

社区的反应可以用两个字概括：分裂。

在 r/ComfyUI 上，App Mode 和 ComfyHub 的官方公告帖获得了 220↑ 赞，评论区主流声音是欢迎。但也有用户表达了强烈的担忧，一条获得 321↑ 赞的帖子配了一张梗图，标题直指痛点：

“Remember when it was just cache and cookies?”（还记得当初只是缓存和 cookies 的事吗？）

这条帖子嘲讽的是 ComfyUI 的安装目录和依赖关系已经膨胀到令人窒息——一个工具从”下载即用”变成”装完要配置半天”，这反映了社区对工具日趋复杂的普遍焦虑。

另一条获得 74↑ 赞的帖子更加直白：

“Devs are going too fast… + New version sucks”

用户抱怨频繁更新导致大量现有工作流失效，UI 改动体验变差，错误信息不明确。核心诉求很明确：求稳。

我的观察

作为一个游戏美术背景的 ComfyUI 日常用户，我对 App Mode 的态度是谨慎乐观。

乐观的部分：它确实解决了一个真实痛点。我自己的 Nano Banana Pro 插件工作流有 47 个节点，每次给同事演示都要解释半天哪个节点管什么。如果能把核心参数暴露成一个简洁界面，交付效率会大幅提升。这让我想起了当年 Unity Asset Store 的出现——开发者终于不用每次都从零搭建了。

谨慎的部分：平台化是一把双刃剑。Numonic 的分析文章一针见血地指出了问题——当产出量级倍增时，可查找性成了第一个被击穿的环节。他们引用的调研数据显示，团队目前约 25% 的时间浪费在寻找已知资产上。App Mode 会加速生产，但没有提供原生的”记忆层”。

更深层的隐忧在于合规性。欧盟《AI法案》最高罚款 1500 万欧元或全球营收的 3%，美国加州 SB 942 也对 AI 生成内容的溯源提出了明确要求。当工作流变成可分发的 App，生成资产的溯源链变得更长、更不透明。这不是危言耸听，这是每个认真对待 AI 创作的人都需要提前规划的问题。

二、AI 图像生成工具格局：没有赢家通吃，只有各有千秋

当前格局速写

综合 Reddit 社区讨论和多家评测数据，2026 年初的 AI 图像生成领域呈现出一个有趣的特征：没有一个工具在所有维度上都做到最好。

工具最强维度代价
Midjourney v7艺术美学和构图无 API，商用需订阅，速度较慢（消耗 2 倍 GPU 时间）
GPT Image 1.5提示词执行准确度、多语言文本渲染依赖 OpenAI 生态，定价偏高
FLUX 1.1 Pro速度（4.5 秒/图）+ 多风格价格中高
Imagen 3 / Gemini 生态文本渲染、上下文理解、免费使用受限于 Google 平台
Stable Diffusion 3.5完全开源、可本地离线运行技术门槛高
Recraft v3速度与质量平衡社区生态较小

Reddit 上一个被广泛认同的总结是：

“Midjourney for realism, GPT Image for text, Flux for consistency.”

翻译过来就是：要写实找 Midjourney，要文字渲染找 GPT Image，要一致性输出找 FLUX。

我作为开发者的感受

作为一个经常需要在游戏道具图标、角色概念图之间切换的人，我实际上不会只用一个工具。

比如用 Gemini 的图像生成能力做快速概念验证，用 Midjourney 出高保真效果稿，用 Nano Banana Pro + ComfyUI 做批量生产和精细化调整。这不是选择困难症，这是不同任务确实需要不同的工具——就像你不会用一把瑞士军刀做所有的木工活一样。

值得一提的是，越来越多 Reddit 用户也在讨论类似的”组合使用”策略。在 r/artificial 上，有人分享了自己的工作模式：Claude 写代码、ChatGPT 做头脑风暴、Perplexity 做研究。这种”多模型组合”的趋势在图像生成领域同样成立。

一个容易被忽视的信号

在所有工具的更新中，我最关注的是开源生态的速度。daVinci-MagiHuman 在 3 月 24 日刚开源，GitHub 上的论文显示它采用单流 Transformer 架构，能联合生成同步视频和音频——而就在几个月前，这还是闭源商业模型的专属领地。

Lightricks 的 LTX-2.3（22B 参数，支持原生 4K@50FPS + 同步音频）同样令人印象深刻，并且已经通过 ComfyUI 节点集成。NVIDIA 甚至专门发布了一套从 Blender 3D 场景规划到 ComfyUI 视频生成的完整工作流指南，建议 RTX 5070 Ti 以上配置。

开源正在快速追赶闭源的步伐，这是对创作者最利好的趋势。

三、AI Agent 本地化：一个可能被低估的趋势

现状

3 月，Perplexity、Meta、Anthropic 三大公司同期推出了桌面 AI Agent。Reddit 社区的讨论集中在一个关键点：这些 Agent 仍然缺乏持久记忆能力。

一个高赞评论指出：

当前产品最大的瓶颈不是推理能力，而是”会话模式”——每次对话都是全新开始。真正的 Agent 需要具备文件访问、应用控制，以及最重要的是，持久记忆。

对创作者的潜在影响

想象一下：一个能记住你所有项目文件的 AI Agent，能自动根据你的设计规范生成素材，能跨会话保持上下文理解。这会彻底改变我们使用 AI 工具的方式——从”每次手动输入 prompt”变成”设定规则后自动执行”。

r/ComfyUI 上已经有人在做类似的尝试——有人把 ComfyUI 工作流连接到了角色扮演聊天 App（PersonaLLM），让 AI 对话驱动图像和视频生成。还有人展示了 Deepy，一个基于 WanGP v11 的本地 AI 代理，可以理解自然语言指令自动执行图像生成、编辑、视频合成等复杂工作流，主打离线和隐私保护。

这些还处于原型阶段，但方向值得关注：当 AI Agent 获得持久记忆和文件访问能力后，工作流驱动的 AI 创作将从”手动操作”进化为”意图驱动”。作为创作者，我们需要思考的不仅是”怎么用这个工具”，而是”怎么定义自己的创作规则，让 AI 在规则内自主执行”。

四、值得警惕的信号

Sora 的传闻

Reddit 上的讨论称 OpenAI 可能已终止 Sora 视频模型的开发及与迪士尼的合作。如果属实，这传递了一个重要信号：AI 视频生成的商业化路径比预期更加困难。不是技术不够好，而是商业模式、版权问题、生成质量稳定性等多重因素叠加，让视频生成赛道的商业化门槛明显高于图像生成。

安全隐患

r/StableDiffusion 上有人提醒关注开源 AI 软件（如 ComfyUI）潜在的安全风险，提及了一个名为 GlassWorm 的恶意软件活动——据报道，该恶意软件通过伪装成自定义节点或第三方扩展包传播，可能劫持 Python 运行环境或窃取系统凭证。随着 ComfyUI 用户基数扩大（App Mode 的目标就是吸引非技术用户），安全风险只会增加。给新手的建议很简单：只从官方渠道和可信的 ComfyUI-Manager 安装节点和自定义节点，不要从随机链接下载 .py 或 .json 文件。

能源问题

r/artificial 上关于 AI 能耗的讨论从未停止。Arm 发布 AGI 专用 CPU 的新闻本质上是在回应这个问题——硬件层面的效率提升，或许是目前最务实的应对方案。但作为一个行业参与者，我们不能假装这个问题不存在。每一次大规模生成背后，都有真实的电力消耗。

五、我的判断：创作者应该怎么应对

基于以上观察，我给同在这个领域深耕的创作者们几点建议：

1. 拥抱组合工具策略

不要迷信”一个工具打天下”。根据任务类型选择最合适的工具，建立你自己的”工具矩阵”。这需要前期投入学习成本，但长期回报远大于效率。

2. 重视 ComfyUI 的平台化机会

如果你已经是 ComfyUI 用户，现在是一个关键时间点。App Mode 让你的工作流可以被更多人使用——这是建立个人品牌和影响力的机会。但要注意：提前规划资产管理。Numonic 说的 25% 资产查找时间浪费不是小问题，它会随着产出量级增长而恶化。

3. 关注开源视频生成

daVinci-MagiHuman 和 LTX-2.3 的开源，标志着视频生成正在走图像生成两年前走过的路。如果你是游戏开发者或动画从业者，现在就是入局的最佳时机。ComfyUI 节点已经就位，NVIDIA 也提供了官方工作流指南。

4. 保持对法规的敏感度

欧盟《AI法案》已经生效，加州 SB 942 也开始执行。无论你在哪里，溯源和合规都不是可选项。养成给 AI 生成内容标记元数据的习惯，至少不要在未来法规落地时措手不及。

5. 不要忽视安全

只从可信来源安装软件和节点。ComfyUI 的社区驱动模式是它的优势，但也是它的软肋。

小结

2026 年 3 月的 AI 创作生态呈现出一种矛盾的状态：一方面，工具能力在飞速进步——App Mode 让 ComfyUI 从极客玩具走向大众平台，开源视频生成模型快速追赶闭源竞品；另一方面，行业也在积累着隐忧——商业化困难（Sora 的传闻）、安全隐患、法规合规压力、以及社区对开发节奏过快的普遍焦虑。

作为一个既写代码又做美术的人，我的直觉是：最好的策略不是追最快的浪，而是建最稳的船。

工具会换代，模型会过时，但对创作质量和工作流效率的追求是永恒的。把精力放在理解工具的底层逻辑上，而不是追逐每个新发布的模型——建立自动化、可复用的工作流，才是信息过载时代真正的护城河。

本文信息来源：Reddit r/artificial、r/StableDiffusion、r/ComfyUI 社区讨论；ComfyUI 官方博客；Numonic、gradually.ai 等行业分析。所有观点仅代表作者个人判断。

2026 年 AI 图像生成趋势观察：工具如何重塑创作者生态

2026 AI Image Generation Trends

距离上一篇讨论 AI 行业隐忧的文章才过去两天，新的模型和技术又扎堆发布了。

AI 领域的节奏越来越快，快到让人有点喘不过气。但如果我们跳出来，从更宏观的角度看 2026 年上半年的 AI 图像生成领域，一些清晰的趋势正在浮现。

一、从”一张图”到”可控的每一帧”

2025 年初，AI 图像生成的核心叙事还是”谁能画出最好看的图”。到了 2026 年，叙事已经变成了”谁能最精准地控制每一帧”。

几个标志性事件：

  • Qwen Image Edit 2511（3月18日发布）实现了多角度图像编辑——上传一张产品图，通过可视化滑块控制摄像机角度，从任意视角重新生成
  • Wan 2.2（阿里通义万相，2025年7月开源）14B 参数的视频生成模型，支持图生视频（I2V）和动态人物驱动（Animate），2025年下半年陆续更新了 Animate 动作生成模型及高级 ComfyUI 工作流，实现了更长、更可控的视频生成
  • Gemini 3.1 Flash Image（2月26日发布）支持 0.5K 到 4K 的灵活分辨率，以及 1:4 到 8:1 的极端宽高比

这些技术的共同方向是：从”生成”走向”编辑”，从”随机”走向”可控”。

AI 不再是给你一个惊喜或惊吓的黑盒，而是一个你可以精确操控的创作工具。这个转变的意义比任何单个模型的画质提升都大。

二、ComfyUI：工作流成为核心竞争力

如果说 2025 年是 ComfyUI 的普及之年，2026 年就是它成为行业标准的一年。

ComfyUI 的核心优势在于节点式工作流——你可以把整个图像生成流程拆解成独立的节点（模型加载、提示词、采样器、后处理等），然后自由组合、保存、分享。

这意味着什么？

  1. **创作可复现** — 好的工作流可以反复使用，不用每次从头摸索参数
  2. **知识可传承** — 社区分享的 JSON 工作流文件，新人导入就能用
  3. **流程可自动化** — 将工作流接入 API，实现批量生成

    4. 2026 年初 ComfyUI 官方推出了 Comfy.org 平台，专门用于分享和托管工作流，进一步降低了使用门槛。越来越多的教程、模型、工具都以 ComfyUI 工作流的形式发布，它已经从一个”进阶工具”变成了”基础设施”。

    三、开源模型追平闭源

    2026 年的一个重要趋势是开源模型在图像生成领域追上了闭源模型。

    • Qwen Image Edit（阿里通义）在中文图像编辑场景表现突出
    • FLUX（Black Forest Labs）在一致性和物理准确性上保持开源标杆
    • Stable Diffusion 4.x 系列持续迭代

    与之对应的是，闭源模型的护城河正在从”画质”转向”生态”：

    • Google Gemini 3.1 依赖 Google Cloud 生态和搜索 Grounding
    • 即梦 3.0 依赖字节跳动的抖音/剪映生态
    • Midjourney 依赖其社区和审美调性

    这意味着，如果你只需要”画一张好看的图”，开源模型已经足够。闭源的价值在于它背后的生态整合——能不能无缝接入你的工作流、能不能和其他工具联动。

    四、视频生成进入实用期

    2026 年初，AI 视频生成真正进入了”能用”的阶段。

    Wan 2.2 的出现是一个关键节点：

    • 14B 参数开源模型，支持文生视频、图生视频和动态人物驱动
    • 双专家架构解决了视频生成的”运动模糊”和”细节丢失”问题
    • GGUF 量化让消费级显卡（16GB 显存）也能跑
    • 2025 年下半年 ComfyUI 工作流的成熟让整个流程可配置、可复现

    对于创作者来说，这意味着：

    • 产品展示视频可以 AI 生成
    • 短视频内容可以快速原型化
    • 传统需要摄像机的场景可以先用 AI 预演

    但需要注意的是，AI 视频生成目前还是”辅助工具”而非”替代方案”。在需要精确控制、真人表演、复杂场景调度的场景中，传统视频制作依然不可替代。

    五、行业观察：从”能力竞赛”到”商业落地”

    这是整个 AI 行业的大趋势，图像生成领域也不例外。

    2026 年 3 月，多个信号表明行业正在从”比谁参数大”转向”比谁赚钱”：

    • Google 推出 AI Pro / AI Ultra 分层订阅
    • OpenAI 测试广告管理平台（最低 20 万美元起投）
    • 企业从追求全自动 AI 转向”混合 AI”（人机协作）
    • 多家公司推出模型压缩方案（如 HyperNova 60B），在边缘设备上运行

    对创作者而言，这意味着：

    1. **免费午餐会越来越少** — 优质 API 和模型会越来越贵
    2. **选择比努力重要** — 选对工具栈比追最新模型更重要
    3. **效率是关键** — 能够利用 AI 工具高效产出内容的创作者将获得更多机会

      4. 六、创作者的机会与挑战

      机会

      • 工作流即资产 — 你搭建的 ComfyUI 工作流本身就有价值，可以教程化、付费化
      • 跨平台分发 — 一套内容适配博客、小红书、知乎、B站，AI 工具帮你加速这个过程
      • 垂直领域深耕 — 通用模型越来越强，但在特定领域（游戏美术、电商设计、摄影后期）有深度理解的创作者依然稀缺

      挑战

      • 内容同质化 — 所有人都能用 AI 画好看的图，如何做出有辨识度的内容是核心问题
      • 技术迭代快 — 今天学的工作流下周可能就过时了，持续学习的成本高
      • 版权与合规 — AI 生成内容的版权归属越来越模糊，商用需谨慎

      七、我的思考

      我之前写过一篇《AI 狂热的三重隐忧》，讨论了数据中心能耗、氦气供应链和 AI 取代治疗师的风险。这篇文章想补充一个更务实的观点：

      工具在变快，但好内容的本质没有变。

      AI 图像生成工具的进步速度令人兴奋，但最终决定一个创作者价值的，不是他能用多少个模型，而是他能不能用这些工具讲出有温度的故事、做出有灵魂的作品。

      ComfyUI 的工作流、Nano Banana 2 的分辨率、Wan 2.2 的视频生成——这些都是”术”。而”道”在于你对创作的理解、对审美的把控、对受众的洞察。

      术可以学，道需要练。 这大概就是 2026 年 AI 创作领域最朴素也最重要的建议。

      相关阅读：

      • *AI 狂热的三重隐忧：当数据中心吞噬星球，当氦气断供，当算法取代治疗师*
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AI 狂热的三重隐忧：当数据中心吞噬星球，当氦气断供，当算法取代治疗师

本周 Reddit r/technology 板块的热门帖子像一份诊断报告，揭示了一个正在加速失控的行业。

如果你在过去一周刷过 Reddit 的 r/technology，你会发现一种不安的共识正在形成：AI 的狂飙突进正在暴露出三根隐秘的裂缝，而大多数人的目光还停留在模型的参数量上。

一、数据中心军备竞赛：660 亿美元买一个「可能」

本周最令人震惊的数字不是某个模型的 benchmark 得分，而是来自俄亥俄州的 Piketon——一块 3,700 英亩的土地上，Softbank 计划建造一个 10 吉瓦 的数据中心。

这个规模的含义是什么？它需要配套一座 330 亿美元 的天然气发电厂，发电量相当于 9 座核反应堆。算上计算基础设施本身的成本，项目总价值超过 660 亿美元，预计本年代末完工。

这是美日之间 5,500 亿美元投资计划的一部分。作为基础设施项目，它令人叹为观止。但作为一笔投资决策，它让人脊背发凉。

DAME Magazine 本周发表的一篇文章直言不讳地将当前 AI 数据中心热潮比作 19 世纪的铁路泡沫。当年的逻辑和今天如出一辙：一种革命性技术即将改变一切 → 资本疯狂涌入基础设施建设 → 每个人都相信「只要建了，需求自然会来」→ 泡沫破裂。

铁路最终确实改变了世界。但在泡沫破灭的过程中，无数投资者血本无归。AI 也极有可能改变世界——问题在于，当前的 660 亿美元押注，是基于对 AI 推理需求指数级增长的假设。如果这个假设哪怕出现微小的偏差，这些巨型数据中心就会变成这个时代最昂贵的鬼城。

我的看法： 我们不是在否定 AI 的价值，而是在质疑当前这场军备竞赛的理性程度。当一家公司需要一座相当于 9 个核反应堆的电厂来训练模型时，「可持续」这个词就已经名存实亡了。更值得警惕的是，这些投资的退出路径极度依赖 AI 推理需求的持续爆发——而历史上每一次技术泡沫的破灭，都是因为现实增长未能匹配预期。

二、一根脆弱的供应链命脉：氦气

与此同时，本周另一条 Reddit 热帖（4,780 票）揭示了一个几乎被所有人忽视的致命弱点。

卡塔尔供应着全球约 30% 的氦气。 而氦气在半导体制造中不可替代——它的热传导性能使其成为晶圆蚀刻冷却过程中唯一可行的选择。三星、SK 海力士、台积电都依赖它。

3 月，卡塔尔的拉斯拉凡天然气出口设施遭到袭击并严重受损。QatarGas 宣布「不可抗力」，氦气生产全面暂停。约 200 个价值百万美元的液态氦运输容器被困在中东。

氦气现货价格已经翻倍。 真正的短缺预计将在 4 月上旬开始冲击市场。韩国芯片产业尤其脆弱——它约 65% 的氦气来自卡塔尔。

虽然三星、台积电目前声称库存充足，但全球芯片供应链的韧性正在被现实考验。关键问题在于：氦气没有替代品。这不是一个可以通过「快速切换供应商」来解决的问题。

我的看法： AI 产业的叙事是「算力为王」，但算力的物理基础——芯片制造——却依赖于一条极其脆弱的供应链。氦气只是冰山一角。从稀土元素到特种气体，从光刻胶到超高纯度化学品，半导体制造的每一个环节都存在类似的脆弱点。我们投入数千亿美元建设数据中心，却对这些基础材料的供应安全缺乏最基本的战略储备。这不是技术问题，这是战略短视。

三、当算法想要替代你的治疗师

如果说前两个隐忧是硬件层面的，那第三个则是人性层面的。

本周，北加州 2,400 名 Kaiser 医疗集团的心理健康专业人员罢工。原因不是薪资或工时——而是 AI。

工会担心的是：虽然 Kaiser 目前尚未用 AI 进行心理治疗，但公司可能在技术成熟后用算法替代人工治疗师。超过 23,000 名护士联合声援，共同呼吁确保「由人提供对人的护理」。

这件事的讽刺之处在于：心理健康恰恰是 AI 最不应该介入的领域之一。心理治疗的核心不是信息传递——如果只是传递信息，一本自助书就够了。治疗的核心是两个真实的人之间建立的信任关系，是共情、沉默、眼神接触中那些无法量化的瞬间。

Kaiser 否认会用 AI 替代人工评估，声称 AI 仅是辅助工具。但工人的恐惧并非空穴来风。当一家企业的底层逻辑是降本增效时，「辅助」和「替代」之间的界限往往只取决于算法能力的进展速度。

我的看法： 这场罢工是一个信号——不是关于 AI 能力的信号，而是关于信任的信号。当 2,400 名专业治疗师和 23,000 名护士因为恐惧 AI 而走上街头时，我们需要的不是更好的技术公关，而是真正的制度保障。技术进步的代价不应该由最脆弱的群体来承担。

写在最后

本周的 Reddit 科技板块像一面三棱镜，折射出 AI 时代的三个盲区：

  • **资本的盲区**：我们在用 19 世纪的泡沫逻辑为 21 世纪的技术下注
  • **供应链的盲区**：我们忽视了支撑 AI 算力的物理材料基础有多么脆弱
  • **人性的盲区**：我们在狂热追求自动化的同时，正在侵蚀人类最珍贵的互动形式

AI 无疑是改变世界的力量。但一个成熟的社会，不应该只看到力量，还要看到代价。

数据来源：Reddit r/technology 热帖、Tom’s Hardware、Fortune、AP News

发布日期：2026 年 3 月 22 日

我为 Comfyui 下的工作流开发的 Nano Banana Pro 图像生成插件

这个插件我基本上都用在日常的工作中，我是一个游戏美术设计师，使用它，给我在日常工作上带来了极大的便利。依托 apiyi ，它的生成速度 4k 画质基本上都在 30s-70s 之间。这得益于供应商的优质服务，让我对此很满意。同时他们提供的价格通常在 0.3 元人民币/张图像（4K）也是相比官方更加的划算。

对此价格下，你可以利用它做更多创意的事情，例如批量化的生成图像，在comfyui很容易实现。Gemini 3 的多模态特性也能在你不同的提示词要求下提供多种优秀结果，可以发挥你的脑洞做更多有趣的事情。

以上红色涂抹部分是将你的 apiyi 密钥放到这里即可。更多相关插件的使用，介绍请访问：https://github.com/yitao2020/comfyui_Nano_banana_pro_apiyi

以上是插件返回图像的日志耗时，供你参考。

2026-纪念新年第一拍-Nikon z5 ii

从深圳出发，仅需1.5小时高铁即可抵达潮州——一个非常适合短途散心、放松身心的城市。这里的街边小店琳瑯满目，佛手香橼和茶叶是本地特色，其中品质上乘的佛手香橼，每罐价格甚至可超过两百元。当地人常将老香黄（也称佛手香橼，由新鲜佛手加蜂蜜与药材腌制而成）、老药桔和黄皮果一同泡水饮用，称之为“三宝茶”，据说有理气化痰、生津止渴、清热健脾的功效。

广济桥

我向来喜欢在旅行中拍摄当地的文化与风景，也乐于漫步街头捕捉生活气息。潮州的广济桥，是一座自南宋时期开始修建的梁桥与浮桥组合而成的古桥，历代多有修缮。清雍正年间曾进行过修复，但我们现在所见的桥梁并非清代原貌，而是在1958年加固、2003年全面修复后形成的今日样貌。早期的广济桥并没有这么长，靠“十八梭船”连接通行，如今它已成为潮州的地标和“潮州八景”之一。

历史上不少文人曾在此留下诗词，描绘当年景象。比如桥上石碑所刻的这一首：

清·日昌撰 吴善璋书

风饱碟帆张 浪柔兰浆软

兰浆划在柔波里感觉很软，碟帆被饱满的风鼓起高张。

诗中描写的应是清代桥面仍以十八梭船相连时的画面——作者或许立于船中，望见海面上帆影往来运送货物，心有所感，意境很美。这块石碑也是后人为了铭记当年主持修桥者而立，以示感恩。

泰佛殿

开元泰佛殿建于1992年，与我同龄。1997年，泰国诗琳通公主曾来此参拜。其名“开元”取自唐玄宗“开元盛世”之寓意，一如潮州的开元寺始建于唐代，赋予这座泰佛殿更厚重的历史感。

潮州古城

潮州古城聚集了许多地道小吃，总体口味偏甜咸。卤鹅很美味，腐乳鸡翅则风味独特，不过我个人感觉存在些许乱收费现象。古城适合停留一两天，如果时间凑巧，还能欣赏到富有当地特色的英歌舞表演。

需要注意的是，古城内的厕所位置比较隐蔽，找起来可能需要多花点耐心哦。

你以为是AI智能体?其实只是”改了个名”——揭秘 AI 智能体营销骗局

上周,我的一位做企业服务的朋友兴冲冲地给我演示他们公司刚上线的”革命性AI Agent产品”。

“你看,我们的智能体可以自动处理客户咨询!”他骄傲地点开界面。

我随口问了句:”如果客户问的问题超出预设范围呢?”

他愣了一下:”呃……那会转人工。”

“遇到多步骤复杂任务怎么办?”

“需要用户自己配置每一步流程。”

“那它和你们之前的聊天机器人有什么区别?”

长时间的沉默后,他尴尬地笑了:”好像……就是改了个名字?”

这不是个例。2025年11月,当Gartner将”代理式AI”(Agentic AI)列为十大技术趋势之首时,一场名为“Agent Washing”(智能体洗白)的行业乱象正在上演。

🎭 什么是”Agent Washing”?

简单来说,Agent Washing就是给产品换个”AI Agent”的马甲,但内核还是几年前的老技术。

就像:

  • 奶茶店把”珍珠奶茶”改名叫”黑糖波波AI奶茶+”
  • 健身房把”私教课”改名叫”AI智能体健身方案”
  • 连卖煎饼果子的都想贴个”Agent”标签

Gartner研究总监闫斌一针见血地指出:

“目前多数所谓’Agent’实为’Agent Washing’,仅改名为Agent,而无实质升级。真正的AI Agent应具备感知、决策与行动的闭环能力,而目前大部分类似系统尚处初级阶段。”

说白了,现在市面上90%自称”AI Agent”的产品,其实都是”伪智能体”。

💰 为什么突然冒出这么多”假Agent”?

1. 市场疯了——2029年市场规模达50%

数据太诱人了:

  • Gartner预测,到2029年,代理式AI将占全球AI总投资的近50%
  • 投资人见面第一句话:”你们有Agent吗?”
  • 客户招标文件里必写:”要求具备智能体能力”

不贴个”Agent”标签,连PPT都做不下去。

2. 技术门槛太高——真Agent不是谁都能做

构建真正的AI Agent需要:

  • 强大的大模型基础(OpenAI o3、Claude 4那种级别)
  • 复杂的多智能体协作框架
  • 可靠的工具调用和环境交互能力
  • 完善的错误处理机制

这套技术栈的研发成本动辄数千万美元。

中小企业怎么办?改个名呗,反正市场定义也不清晰。

3. 定义模糊——谁也说不清什么算Agent

问10个专家”什么是AI Agent”,你会得到10个答案:

  • 有人说:”能自主决策就是Agent”
  • 有人说:”能调用工具就是Agent”
  • 有人说:”带个对话界面就是Agent”

定义越模糊,浑水摸鱼的空间就越大。

🔍 如何识别”假Agent”?五个问题见真章

别被营销话术忽悠,问这五个问题:

问题1:”它能处理没见过的新情况吗?”

真Agent:

  • 用户:”帮我订周末团建的餐厅”
  • Agent:自动查询天气→分析团队饮食偏好→筛选合适餐厅→比较价格→预订

假Agent:

  • 用户:”帮我订周末团建的餐厅”
  • Agent:”请选择:1.中餐 2.西餐 3.日料”(还是填表那一套)

问题2:”遇到错误会怎么办?”

真Agent:
订票失败→自动尝试其他平台→价格不合适就换方案→都不行就联系人工

假Agent:
订票失败→弹出错误提示:”操作失败,请重试”(然后就没有然后了)

问题3:”能自己规划多步骤任务吗?”

真Agent:

  • 给个目标:”组织一场50人的产品发布会”
  • Agent自动拆解:选场地→设计流程→邀请嘉宾→准备物料→媒体宣传……

假Agent:

  • 需要你手动设置:”步骤1:xxxx,步骤2:xxxx……”
  • 它只是按你的脚本执行,改一个环节就全乱套

问题4:”有记忆和学习能力吗?”

真Agent:

  • 记住你上次说”不喜欢香菜”
  • 这次订餐自动备注”不要香菜”
  • 还会推荐更适合你口味的餐厅

假Agent:

  • 每次都像第一次见面
  • 重复问同样的问题
  • 没有任何个性化

问题5:”能跨平台、跨工具协同吗?”

真Agent:
从企业微信查任务→到钉钉发通知→去飞书找文档→调用Office生成报告

假Agent:
只能在自己的系统里转悠,出了这个软件就抓瞎

⚖️ 真假对比:一个案例说明一切

让我们用一个真实场景对比真假Agent的差异:

任务:帮我安排下周出差到上海的行程

假Agent(实际上是规则引擎+API调用)

对话:

  • 用户:”帮我安排下周出差到上海”
  • 假Agent:”请选择出发日期”
  • 用户:”下周三”
  • 假Agent:”请选择返程日期”
  • 用户:”下周五”
  • 假Agent:”已为您找到3趟航班,请选择……”
  • 用户:”最便宜的”
  • 假Agent:”请选择酒店……”

特点:

  • ❌ 一问一答,像填表一样
  • ❌ 不会主动思考
  • ❌ 不考虑你的偏好和特殊需求
  • ❌ 出了差错就卡住

真Agent(具备感知、决策、行动能力)

对话:

  • 用户:”帮我安排下周出差到上海”
  • 真Agent:”好的!我看到你下周三上午10点有个重要会议,建议周二晚上出发,这样时间更从容。我查了天气预报,那几天上海有雨,已经在你的行李清单里加了雨伞提醒。”

自动执行:

  1. 感知环节:
    • 分析日历发现周三有会
    • 查询天气预报
    • 回忆你上次出差说过”不喜欢赶早班飞机”
    • 检查你的差旅预算
  2. 决策环节:
    • 制定方案:周二下午出发
    • 选择航班:不是最便宜但时间最合适的
    • 酒店选择:会议地点步行10分钟内
    • 预留备用方案:万一航班延误怎么办
  3. 行动环节:
    • 订票、订酒店
    • 自动填写报销单
    • 在日历里创建提醒
    • 发航班信息给秘书
    • 遇到订票失败自动换方案

特点:

  • ✅ 理解上下文和隐含需求
  • ✅ 主动规划完整方案
  • ✅ 考虑个人偏好
  • ✅ 具备应变能力

Gartner的预警:泡沫即将破裂

在2025年的技术成熟度曲线上,AI Agent正处于一个危险的位置:

当前阶段:期望膨胀期顶峰(Peak of Inflated Expectations)

这意味着什么?

短期(2025-2026):泡沫继续膨胀

  • 更多”伪Agent”产品涌现
  • 营销话术越来越夸张
  • 客户试用后发现”货不对板”
  • 市场信任度开始下降

中期(2027-2028):泡沫破裂低谷期

  • 伪Agent企业批量倒闭或转型
  • 投资人和客户变得谨慎
  • 行业标准和评测体系建立
  • 真正有技术实力的企业脱颖而出

长期(2029+):稳步爬升期

  • 成熟的Agent产品占据主流
  • 形成健康的商业生态
  • 真正实现50%投资占比的预测

历史总在重复:

  • 2017年的”区块链洗白”
  • 2019年的”大数据洗白”
  • 2023年的”大模型洗白”
  • 2025年的”Agent洗白”

每一次技术浪潮都会经历这个过程。

🌟 哪些才是真正的好产品?

国际标杆

1. Anthropic Claude “Computer Use”

  • 能力:真正能”看懂”电脑屏幕,控制鼠标键盘操作软件
  • 应用:自动填写表单、处理邮件、生成报告
  • 评价:这才是从”理解世界”到”操作世界”的跨越

2. OpenAI o3

  • 能力:在ARC-AGI复杂推理测试中达到87%准确率
  • 特点:能系统性分解多步骤任务,具备真正的推理能力
  • 意义:从”感知智能”到”行动智能”的里程碑

3. Google DeepMind AlphaFold

  • 能力:自主预测蛋白质结构,已帮助科学家解决数千个难题
  • 特点:不需要人工干预,自己规划实验和验证
  • 影响:推动生物医学研究进入新时代

国内优秀案例

1. 月之暗面Kimi K2 Thinking

  • 能力:长文本理解+多步推理
  • 特点:能真正”思考”而不是简单匹配
  • 战略:开源生态的重要补充

2. 阿里通义Agent

  • 应用:企业场景的复杂流程自动化
  • 案例:电商客服、物流调度、供应链优化
  • 优势:深度整合阿里生态

3. 字节豆包Agent

  • 能力:多工具调用+任务分解
  • 场景:内容创作、数据分析、运营自动化
  • 特色:结合字节的内容理解优势

💡 给你的三个建议

如果你是企业主

别急着追风口:

  • 不要看到”Agent”就兴奋
  • 深入了解技术实现
  • 要求看实际demo而非PPT
  • 试用期多测试边界场景

务实选择:

  • 先解决真实问题,再谈概念
  • 可能一个传统RPA就够用了
  • 不需要为”Agent”标签付溢价

如果你是开发者

扎实积累技术:

  • 不要盲目跟风改名
  • 专注核心能力建设
  • 真正实现感知-决策-行动闭环
  • 参考开源框架(AWS Multi-Agent、NVIDIA NIM)

长期主义:

  • 泡沫破裂后才是真正机会
  • 技术积累需要时间
  • 好产品终将胜出

如果你是投资人

保持理性判断:

  • 不要被营销话术迷惑
  • 深入调研技术团队背景
  • 关注实际落地案例
  • 参考Gartner等权威机构评估

识别真伪:

  • 要求现场演示复杂场景
  • 观察错误处理能力
  • 评估团队的技术积累

结语:泡沫之后,才见真金

2025年的AI行业,正在经历一场”Agent狂欢”。

有人真心在做技术突破,有人只是在蹭热点。

市场会用最残酷的方式给出答案:

  • 真正有价值的产品会沉淀下来
  • 徒有虚名的”伪Agent”终将消失
  • 用户会用脚投票

就像Gartner技术成熟度曲线所揭示的:
每一次技术浪潮,都要经历膨胀、破裂、爬升三个阶段。

我们现在正处于”膨胀期顶峰”,泡沫破裂不可避免。

但这并不可怕。

真正的创新者,会在泡沫破裂后的废墟上,建立起新的秩序。

问题来了:你遇到过哪些”伪Agent”产品?在评论区说说你的经历吧!

参考资料:

  • Gartner《2025年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线》
  • 闫斌(Ben Yan),Gartner高级研究总监访谈
  • 《2025 AI大模型开发生态白皮书》

[迭代] Vue 框架搭建 Gemini-nano-banana 支持图像比例输出

该工具已开源，可访问 Github 获取：https://github.com/yitao2020/Vue-AI-web-game-asset-generator

根据 Gemini 给出的 API 指导文档，我将 Vue 框架搭建的 Nano banana 进行了图片输出比例的迭代。基于 https://kie.ai/zh-CN 提供的接口，我只需要参考 Gemini 所列出的比例调用示例全部复制交给 Cursor claude 即可。

将前端的比例参数在文本输入框上进行添加，样式选择单选边框按钮。效果图如下：

输出一个 16:9 的生图效果

[迭代] 我用 Vue 框架搭建 Gemini-nano-banana

接上篇文字换成 Vue 框架来做前端搭建。Gradio 有个缺陷，没法灵活调整左侧任务栏卡片，因为涉及到删除管理操作，点击加载历史内容。框架存在局限，而Vue 能够很好的解决这个问题。

顺便一提，还是Cursor+Claude 好用，是真正再理解你的意思去解决问题，Qoder有点兜圈子，回头还是原地杵。

以下是效果图，比我预期完成的更好。这次的效果比 Gradio 完成度更高，之前存在卡片未对齐，文本摆放不美观的问题。

我实现了以下功能：

  • 添加了Nano banana edit 编辑模型API （触发条件就是只要用户上传图像）
  • 左侧列表排序逻辑最新的越靠前，可以删除任意卡片
  • 生成的效果图可以点击下载，显示图像分辨率字样
  • Canvas 原生局部重绘组件
  • 支持双图混合输入

图片局部重绘-Fabric.js

草图画板

知识点-使用图床将图像传入编辑模型

因为都在本地调试，除了接入好 Nano banana edit 编辑模型外，要接入图床，这样能够实现图像传输到编辑模型。图像的传输格式选择是 Base 64，同时接入Kie.ai 提供的免费图床 API 。对此，一个图像编辑需求功能才算正常跑通。

Cursor+claude 图片局部重绘遇到无法编辑图像

诊断为Canvas污染机制，当Canvas中绘制了跨域图片时，浏览器会将整个Canvas标记为”tainted”

我们的流程：AI图片 → 加载到Canvas → 用户涂抹 → 导出Base64 → 上传到图床

失败点：在导出Base64这一步失败了

Cursor+claude 是如何解决的

预防措施（图片加载阶段）

  1. 预处理图片：在加载到Fabric.js之前，先将图片转换为干净的Base64数据
  2. 避免污染源：不使用crossOrigin，通过Canvas重绘创建同源数据
  3. 完全控制：所有图片都经过我们的干净Canvas处理

兜底措施（导出阶段）

  1. 直接导出：先尝试正常的toDataURL()
  2. 重绘导出：如果失败，使用Canvas重绘技术
  3. 服务器端：如果还失败，发送数据到服务器合成（预留）

技术流程 

原始图片URL → createCleanImageBase64() → 干净的Base64 → Fabric.js

以上图片的局部重绘得以解决。

Fabric.js 会出现已知的画笔漂移

去掉Fabric.js，改用vue原生的 Canvas 局部重绘。

后续考虑后续增加 Seedream 的模型API、腾讯混元3.0 模型的API接入，这个后续再研究，相信是个更有意思的事情……

利用Gradio框架搭建Gemini-nano-banana

该工具流程主要是面向需求量集中，使用人群面向团队内部，小组群体。方便管理者统一核算成本。下面分享我使用的开发工具是阿里最近推出 Qoder（使用的是 Qwen 大模型），接入 Gemini-nano-banana的api ，并通过 Gradio 框架搭建一个简单的 web 界面。

1、通过Qoder编写一个简单的web文生图界面

新用户 1000 个积分，我的使用感受下来是能够满足基本的功能搭建，我是没有任何代码阅读能力的，所以全程都是从一个视觉设计师的角度来请求命令，产生的 bug 较多。当通过一条命令要求生成小猫图片后，1000 个积分已经消耗完毕。完成的界面效果图如下：

Gradio-框架搭建界面效果

这个界面左侧是任务列表，右侧是对话列表（上半部分是当前任务的生成记录，下半部分是输入框），可以上传图片、局部重绘，以及底部的提示词范本。这还是基本效果，细节布局还待优化，耗时1天搭建。

2、我是如何接入 Gemini-nano-banana 的 API ？

一开始我尝试使用 Google AI studio 获取 api，提供 api 的示例样本给到 Qoder，测试下来能够调用成功，但是会出现 404，通过排查发现是要升级到计费账户，也就是需要国外注册地的 Google 账号，同时你要使用到境外的信用卡才能订阅。

这一步就走不通。选择用了第三方的API接口，我使用的是 https://kie.ai/zh-CN ,一个中国人做的，包含了很多大模型的接口（Chatgpt、VEO3、midjourney、Runway、flux kontext……）最便捷的还是付款方式非常方便，支持支付宝…..

这是 Nano banana api 接口信息：https://kie.ai/nano-banana?model=google%2Fnano-banana-edit

它包含三个类型：生图模型、编辑模型、高质量模型，也就是说完成从生图需求到编辑图像需求，再到高质量图像的需求你需要接入这三个API的配置信息。

还有一个注意的地方，我使用的调用方式是 Query Task（Get），使用 Create Task（post）会遇到 404 问题。总的来说接入还算比较顺滑。

3、国产编程模型使用感受

使用过 Trae、Curse-Claude对比 Qoder 我觉得是体验感受是这样的，Curse-Claude > Qoder > Trae。我的命令请求都不是站在程序员角度发出的，这对大模型的中文的理解能力也有一定的挑战，我认为使用 Curse claude调试 bug 是最省心的，我用它来开发 iOS 应用程序，Trae 每次修 bug 都会说修正好了（实际上并没有），平均时间要花费3天。同样的问题，同样的提问请求下 Curse-Claude 能在1天就修完所有Bug。

Qoder 使用下来对文本理解能力很强，能够主动通过测试监控结果找到 bug，这点做的很赞。但是在每次调试 bug 过程中，总会请求不同的端口测试，上下文关联较弱。即使说清楚指定一个端口测试依然会在后续多轮测试中忘记，有待加强。附上我对它狂哄的交流记录：

就到这里，还有很多功能和 bug 需要修复。

我觉得正因为有了 Nano-banana、即梦 这类模型精准的修改能力，出错也越来越少。非常适合在游戏美术团队中使用，特别是前期的新项目筹备需要大量试错，尝试不同的风格。基于这个场景下通过 N8N.io 这类自动化工具接入 Nano-banana-API，并给场景原画、角色立绘、道具设计、图标设计等等进行一些批量生成的定制化工作流。甚至编写不同的需求信息，一并交给Agent 进行排序生成管理，设定命令触发时间，通过视觉大模型检阅生成效果，不满足要求继续触发生成，而设计师只需要在第二天打开云盘审核筛选，优化生成命令，这将会是一个游戏视觉设计师与AI新的协作方式。