如果你最近刷新闻，会发现一波影响我们出行、消费和工作方式的变化正在加速。
先说出行：特斯拉在德州超级工厂让人看到了未来出租车的模样。
首辆为无人驾驶出租服务打造的Tesla Cybercab已正式下线，它没有方向盘、没有脚踏板，也没有后视镜。
马斯克在当地时间2月16日表示，Cybercab将于4月开始生产。
回想去年，特斯拉已在得克萨斯州奥斯汀试运营Robotaxi，使用的是装有“完全自动驾驶”软件的Model Y，早期仍受地理范围限制，车内配备安全员；到去年12月，公司与AI团队称已在测试没有安全员的版本，马斯克称那次试乘是“完美驾驶”。
与此同时，特斯拉还公布了Cybertruck双电机全轮驱动版售价59990美元，马斯克称这个价格仅在10天内有效，之后会根据市场需求调整。
手机方面，有个让果粉期待的消息：苹果首款折叠屏iPhone Fold确认将于2026年秋季推出，已进入量产筹备。
它采用书本式折叠设计，折叠后厚度约9–9.5毫米，展开后约4.5–4.8毫米，机身框架与铰链大量使用钛合金以提升耐用性和折叠顺滑度。
在AI与资本的交织里，也有大新闻。
OpenAI向投资者更新长期算力支出规划，将到2030年的总算力支出目标下调为约6000亿美元，同时预计2030年总营收将超过2800亿美元，消费者与企业业务贡献大致相当。
公司正推进一轮可能超过1000亿美元规模的融资，约90%来自战略投资者。
英伟达正就最多300亿美元入股进行磋商，此轮融资或将使OpenAI在融资前估值达约7300亿美元，其他战略投资者还包括软银集团与亚马逊。
OpenAI计划把大量资金投入算力相关硬件采购，其中包括来自英伟达的芯片，用于数据中心和基础设施。
这些巨额投入背后，是更广泛的产业震荡。
SK海力士在与高盛的电话会上直言，存储市场已进入卖方市场：DRAM和NAND库存约剩4周，HBM产能售罄，导致供应短缺与议价权上升，且今年存储价格将持续上涨，几乎所有客户的需求都无法完全满足。
芯片、算力与数据中心的缺口，正推动企业签长期合同、扩产和抢资源。
与此同时，AI应用正向专业场景深入。
Anthropic发布了Claude Code Security，用于扫描代码库安全漏洞并提供补丁建议，已在企业版和团队版中向部分用户预览。
阿里也推出了Qwen Coding Plan，上新Qwen3.5-Plus与Qwen3-Coder-Next，推动更多工具与模型适配。
在国内外市场的其他变动里：泡泡玛特官宣新IP放学后的Merodi，单个盲盒售价69元，整盒828元，线上发售时间为2026年2月26日22:00，线下发售2026年2月27日；智谱就GLM Coding Plan道歉并公布补偿方案，承认规则透明度不足、GLM-5灰度节奏慢、老用户升级机制粗糙，Max用户已全面开放，Pro虽已开放但高峰期可能限流，Lite用户将在节后非高峰期逐步开放，受影响的Lite和Pro用户可申请退款；极智嘉聘请清华AIR的赵昊出任具身智能子公司首席科学家；丰田在美召回4374辆2025-2026款雷克萨斯LX600，因变速箱电磁阀故障可能导致变速箱ECU与发动机ECU通信中断，存在变速箱损坏风险，经销商将免费升级变速箱ECU软件；SpaceX用猎鹰9号从加州发射了25颗星链卫星；X公司已就欧盟委员会依据数字服务法对其作出1.2亿欧元罚款决定提起上诉，称调查不完整且存在程序性错误与偏见。
学术与市场数据也值得注意：清华智能产业研究院AIR团队在2026年2月发表研究，首次通过眼动追踪与算法对比，系统性拆解人类与自动驾驶算法视觉注意力的本质差异，提出人类驾驶注意力的三阶段量化划分框架，并指出算法核心缺陷是缺乏语义显著性提取能力，加入人类语义注意力可在不依赖大规模预训练的前提下，经济高效地弥补算法的语义鸿沟与大模型的接地鸿沟。
谷歌据悉在考虑将TPU部门重组为单独部门，并商谈向初创公司Fluidstack投资约1亿美元以放大其增长潜力。
南非百年糖企通加特·休利特面临清算危机，若救援失败，约30万个就业岗位或受影响，公司此前曝光约35亿兰特的财务造假，市值曾蒸发约120亿兰特。
杭州绿云软件向港交所递表，称在住宿业数字化服务中以PMS为核心，按销售额与覆盖客房数计，2024年市场份额分别为16.8%与16.3%，并在前五大服务商中是过去五年内唯一持续每年盈利且累计净利润最高的公司。
文化消费上，2026年春节档再一次说明了下沉市场的力量：档期总票房（含预售）破40亿，三四线城市贡献了53.72%的票房，春节观影已成为越来越多基层群众的新年俗。
迄今为止，2026年年度电影总票房（含预售）已突破70亿元，中国市场累计票房超过9.70亿美元，暂列全球单一市场票房第一。
在这些变化中，有一个问题原文没有深入回答，但对我们都很重要：当一家像OpenAI这样以巨额算力为核心、并且吸纳了大量战略投资的公司与少数芯片厂商深度绑定时，会不会形成对单一供应商的高度依赖，从而削弱行业的竞争与弹性？
答案不是简单的“会”或“不会”。
这种依赖确实存在风险，例如供应链受制、价格谈判力下降或对创新路线的被动适配。
但现实中的应对路径也很清晰：一是通过多渠道采购与长期合约分散风险；二是推动软硬件协同优化、模型压缩与算力效率提升，减少对原始芯片数量的绝对依赖；三是产业间的合作与并行投资，避免把全部筹码压在单一家供应商上。
这些策略不会在短时间内完全消除风险，但能显著提高抗压能力。
我们生活在一个更新换代速度极快的时代：自动驾驶从带安全员的试验走向无安全员的商业化探索；折叠屏从概念到爆发进入主流；AI从研究所走进企业核心系统并撬动巨额资本。
作为普通用户，你可能会思考：当这些新技术影响到你要买的车、要换的手机、要用的服务时，你该如何判断风险与收益？
你会更愿意相信品牌的长期承诺，还是更在意那一刻的价格与功能？
面对技术与资本的双重浪潮，你打算如何在信任与谨慎之间找到自己的平衡？
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