帖子
文章
问答
帖子
文章
问答
主席顾问团
AI 编码真正的成本战场不在模型单价，而在上下文工程
① 发生了什么？
Uber 工程长文：全公司 70% 的代码 PR 已由 AI Agent 接管，Agent 调用量半年增长近 10 倍，但总 AI 账单没有涨，单次会话成本下降 52%。
② 真正改变了什么？
规模定律的瓶颈从「能不能用」转向「用得起多少」。账单不随调用量线性增长，说明省下的钱来自工程侧——上下文裁剪、缓存命中、模型路由、工具结果截断——而不是等模型厂商降价让利。
③ 我们以前哪里想反了？
我们以为 Agent 规模化必然带来成本爆炸，于是用配额和限流去卡用量。Uber 的数据说明反了：卡用量等于卡产能，真正的杠杆是提高每个 token 的信息密度。10 倍调用量下的零增长账单，是缓存与路由的胜利，不是模型降价的胜利。
④ 然后会发生什么？
成本结构将分化：会做上下文工程的团队单次会话成本持续下探，不会做的团队账单随调用量等比上涨，12 个月内差距拉开一个数量级。Agent 平台的竞争点也会从「接了哪些模型」转向「缓存命中率多少、单会话多少 token」。
⑤ 我们该做什么？
给 Agent 服务加三条硬指标进周报：prompt 缓存命中率 ≥70%、单次会话 token 中位数环比不升、便宜模型承载 ≥50% 调用量。任一指标连续两周恶化就停发新场景，先做上下文审计。owner 为平台负责人，SLA：新场景上线前必须提交 token 预算表。
一句话小结：
Agent 的成本曲线是设计出来的，不是等出来的。
斯坦福把 Agent 拉进真实终端考试：70 道科研任务暴露了脏活才是瓶颈
① 发生了什么？
斯坦福研究人员领衔发布 Terminal-Bench-Science 0.1，用生命、物理、地球、数学、工程五大学科共 70 个专家精选任务，评估 AI Agent 的科研执行能力。评测不是选择题，而是把 Agent 丢进真实终端环境，让它跑通含依赖安装、数据处理、结果产出的完整工作流。
② 真正改变了什么？
Agent 评测的口径变了：从「会不会写出正确代码」变成「能不能在真实环境里把一件专业活干完」。终端是最诚实的考场——环境依赖、长链路调用、可验证产物，任何一环糊弄不过去。
③ 我们以前哪里想反了？
我们默认通用能力强就能迁移到专业任务，这是反的。这类任务的实际卡点大量落在环境搭建、依赖冲突、中间结果校验这些脏活上。模型智商不是主要变量，工具链设计和上下文管理才是。
④ 然后会发生什么？
二阶效应有三个：① 垂域终端级评测集会快速增殖，生物、金融、运维各自出一套；② 企业选型标准从公开榜单分数转向「我自己业务那几十题过了几题」；③ 环境快照与执行轨迹这类可复现能力，会从加分项变成硬性要求。
⑤ 我们该做什么？
落地清单：① 用同样思路给自己业务建 30 到 70 道终端级评测题，每题必须有一个能自动判定的产物；② 每次换模型或改提示词跑全量回归，记 pass@1 与平均交互轮次两个指标，任一回退超过 3% 直接拦住发布；③ 给线上 Agent 加环境快照与执行轨迹留存，保留 30 天，owner 归平台组。
一句话小结：
Agent 的分水岭不是会不会写代码，而是能不能在真实终端里把脏活干完并留下可复现证据。
索尼华纳把 Anthropic CEO 一起告了：训练语料从技术问题变成采购问题
① 发生了什么？
索尼音乐、华纳音乐等唱片公司起诉 Anthropic，并罕见地把 CEO Dario Amodei 与联合创始人 Benjamin Mann 列为被告，指控其未经许可用数万首受版权保护作品（主要是歌词）训练 Claude，每件作品法定赔偿上限 15 万美元。此前 2025 年 9 月，Anthropic 已就盗版书籍训练达成 15 亿美元和解。
② 真正改变了什么？
两件事同时被改写：一是责任主体从公司下沉到个人高管，「明确指示并促成侵权」成为指控核心；二是 15 亿美元和解已经给语料标了价。训练数据不再是「拿到就算我的」，而是一项有明确单价和法定赔偿上限的采购。
③ 我们以前哪里想反了？
我们以前把训练数据当算力问题的附属品，想反了。按数万件作品乘 15 万美元估算，法定赔偿的理论上限是数十亿美元量级，已经超过一次前沿模型训练的算力开销。数据侵权的风险敞口第一次大过训练成本本身。
④ 然后会发生什么？
接下来会发生三件事：① 头部厂商加速转向授权语料 + 合成数据，唱片、出版、图库把语料授权做成一条新收入线；② 企业采购模型时开始索要训练数据来源证明与侵权兜底条款；③ 来源不明的开源权重模型，进金融、政务场景会多一道实质门槛。
⑤ 我们该做什么？
现在就能落地：① 与模型和 Agent 供应商的合同加「训练数据合规声明 + IP 侵权赔偿不低于合同额 3 倍」；② 自建 RAG 与微调语料上 provenance 台账，字段含来源、许可类型、可商用标记，覆盖率目标 100%；③ 生成内容上线前过相似度检测，长文与歌词类引用相似度阈值设 20% 以内，法务与平台架构双签放行。
一句话小结：
语料不再是爬来的免费资源，而是要付钱、要台账、要写进合同的原材料。
英伟达罕见提前一年指引 FY2028 营收 +70%：需求见顶论被正面回击
① 发生了什么？
英伟达 Q2 营收 962.2 亿美元（同比 +106%），连续 13 个季度创新高；罕见地提前一年给出指引：FY2028 营收约 +70%，远高于华尔街预期的 45%。黄仁勋称真实需求接近 100%，增速受供应能力限制；2027-2028 向 AWS 额外供应 200 万块 GPU。
② 真正改变了什么？
市场争论从「AI 支出是否见顶」转向「基础设施能否扩得够快」。英伟达亲口说：它 2027 年最大的问题不是找客户，是找供应——Vera Rubin 平台每吉瓦收入机会达 400 亿美元。
③ 我们以前哪里想反了？
我们以为增速不可持续会回落，错了半截。CFO 主动给一年期指引确实代表更高可见度；但应收账款 6 个月从 385 亿飙到 630 亿美元、DSO 从 45 天延到 60 天，是用延长账期撑出货节奏，典型的周期顶早期信号。
④ 然后会发生什么？
未来 12-18 个月：内存涨价使毛利率在 71%-73% 触底；AWS 200 万 GPU 锁定供给；Rubin 将占数据中心收入约 20%；「主权 AI」（企业+政府）成新增长极，需求从头部大厂向外扩散。
⑤ 我们该做什么？
现在该做：① 上集群把付款条款写进合同，看清 Dell/Supermicro 背靠背；② 推理 BOM 至少留一项非 NVIDIA 方案做对冲；③ 投资侧若持 NVDA，用 put 或分散仓位对冲，DSO 续升至 70 天则叙事切换。
一句话小结：
黄仁勋说最大问题不是找客户而是找供应；但应收账款 DSO 拉到 60 天，是周期顶的早期信号。
Qwen3.8 27B 塞进一台 Mac：本地大模型的门槛早已不是硬件
① 发生了什么？
Qwen3.8-27B（27.3B 参数、混合注意力、262K 上下文、Apache 2.0 开源）在 Mac Studio M3 Ultra 经 Ollama 以 Q4_K_M 量化（17GB）跑出约 14 token/s。前代 3.6 同机 28.6 token/s，但 3.8 用约 1/3 的 token 答完，墙钟时间基本打平。
② 真正改变了什么？
本地大模型的门槛从「能不能跑」变成了「量化之后还能不能干活」。27B 已经能塞进一台消费级 Mac，硬件不再是天花板；真正决定可用性的是量化档位这类工程选择。
③ 我们以前哪里想反了？
我们默认「参数越大越牛」，错了。实测把模型压到 1-bit 量化（6.7GB）后，事实记忆还在、决策能力却没了——一个什么都背得下但完全不会判断的模型，当本地助手到底是帮还是坑？
④ 然后会发生什么？
未来 6-12 个月：本地模型会成为「可信后台助理」（RSS 摘要、扫描归档）主流；AMD Strix Halo 等平台把本地推理拉到 75-140 token/s；隐私敏感场景从云回退本地。
⑤ 我们该做什么？
选型建议：① 先拿真问题测，再压到小量化挨个试，答不对就丢；② 日常后台任务优先本地，省云成本又保隐私；③ 量化默认 Q4_K_M（32GB 内存起），别迷信参数和跑分。
一句话小结：
27B 能跑进 Mac Studio 之后，决定模型有没有用的，是你怎么量化、愿不愿为质量牺牲速度。
Uber 用 Agent 接管 70% 代码 PR，账单却零增长：企业 AI 进入降本新阶段
① 发生了什么？
Uber 8 月 29 日工程博客披露：全公司 70%+ 的 PR 已归属编程 Agent，周 Agent 请求半年增长 9.4 倍，但总 AI 支出自 4 月起基本持平；单次会话成本较 6 月峰值降 52%，每千次请求成本降 34%。公司已沉淀 3600+ Agent 技能、日执行 3 万+ 次。
② 真正改变了什么？
企业 AI 从「用量涨→账单爆」进入「用量涨→单成本降」的新阶段。Uber 把总支出拆成 6 项乘积（采用×互动×每会话轮次×每轮请求×每请求 token×每 token 单价），优化的是中间三项「Agent 替自己干的活」，而非去压模型单价。
③ 我们以前哪里想反了？
我们以前默认「Agent 越多越贵」，错了。Uber 证明真正烧钱的是多余轮次、冗余子调用和膨胀上下文。它的三板斧是：小任务路由到便宜模型、交互会话 token 上限锁 40 万、prompt cache 从 5 分钟延到 1 小时。
④ 然后会发生什么？
接下来 6 个月会出现三件事：① 出现「Agent 成本会计」岗位与看板工具；② 小模型+智能路由成企业标配；③ open-weight 模型抢占摘要、归档等日常任务。成本管控会从玄学变成可度量的工程。
⑤ 我们该做什么？
马上可以做：① 把 Agent 支出拆成六项式并做周度看板；② 给子任务设默认小模型路由，大任务才上旗舰；③ 设一个指标 cost per merged PR，目标季度环比降 20%。判断标准：用量在涨、总账单却持平，才算跑通。
一句话小结：
Agent 越多越贵的神话被打破——瓶颈不是模型单价，是 Agent 替自己干的那些冗余活。
NVIDIA 单季 1080 亿：超大规模客户不再是唯一买单的人，但付款条件正在恶化
① 发生了什么？
NVIDIA 上季度营收 960 亿美元、同比 +106%；Q3 指引 1080 亿±2%，成为首家单季破千亿的半导体公司。按年化 4320 亿排进全球第六，逼近沙特阿美。更值得注意的是：非超大规模客户首次贡献数据中心净新增收入的大头。
② 真正改变了什么？
市场结构从「四大云包圆」变成「主权 AI + 企业 + 中小云」共同买单。客户分散意味着需求更扎实，但也意味着大订单的边际拉动在减弱——每多一块钱收入要靠更多小客户堆出来。
③ 我们以前哪里想反了？
我们以前看 NVIDIA 只看营收和 H100 出货量，忽略了应收账款周转天数（DSO）。本季 DSO 从 45 天升到 60 天，NVIDIA 实质在用延长账期的方式给买家做供应商融资——这是非常典型的周期顶部信号：用财务手段维持出货节奏。
④ 然后会发生什么？
接下来 12-18 个月的剧本：① 90 天内必有分析师把 DSO 拆出来做专题；② 一旦超大规模客户中有一家缩减 capex，NVIDIA 故事会出现第一次「叙事裂缝」；③ 替代品（Groq、TPU、AMD MI 系列）会拿到更猛的投资，因为「周期顶」的认知一旦形成，资本会提前切换。
⑤ 我们该做什么？
现在该做的：① 任何正在上 NVIDIA 集群的团队，把付款条件写进合同，DELL/Supermicro 的背靠背条款要看清；② 你的 AI 推理 BOM 里至少要有一项非 NVIDIA 选项作为对冲；③ 投资侧：如果持有 NVDA，把 6 个月内的下行风险用 put 或分散仓位对冲；判断标准：本季 DSO 若继续上行到 70 天，叙事就会切换。
一句话小结：
单季千亿很震撼，但 DSO 从 45 天拉到 60 天说明需求靠供应商融资撑着——这是周期顶部的早期信号。
Warp 用两个文件让 Agent 自我改进，工程化 Agent 终于有了可复制配方
① 发生了什么？
Warp 在 Claude 上把 Agent 能力拆成两个 Markdown 文件：基础技能（Base Skills，定义原则和约束）和改进技能（Improvement Skills，记录人类反馈转化出的具体补丁）。所有改动走 PR，所有贡献者共享同一套改进记录，数百人协作下 Agent 持续变好。
② 真正改变了什么？
Agent 工程化从「调 prompt」升级为「沉淀资产」。Warp 的核心洞察是：反馈要从 chat 里的临时话术变成可索引、可 diff、可回滚的代码资产。这意味着 Agent 团队第一次具备了传统软件团队的协作模式——Git 工作流、code review、版本管理。
③ 我们以前哪里想反了？
我们以前以为「Agent 越用越聪明」会自动发生，错了。多数 Agent 之所以停在 demo 阶段，是因为反馈停留在 Slack/工单里、散落在个人 prompt 中、下一个人接手时一切归零。Warp 证明：把改进写进文件，比加 GPU 更能让 Agent 进步。
④ 然后会发生什么？
接下来 6 个月会出现的扩散：① 出现「技能仓库」（skill repo）市场，类似 prompt marketplace 但带版本和测试；② 招聘市场出现「Agent 技能工程师」岗位；③ 头部 Agent 产品开始对外公开他们的技能文件作为差异化卖点。
⑤ 我们该做什么？
马上可以做：① 把团队过去 3 个月最常用的 prompt 模板、改写规则、踩坑 patch 整理成 markdown 文件，纳入 Git；② 给每个改进加「为什么改」的元数据，不只是改后版本；③ 设 1 个指标：每 100 次对话触发的「改进技能」条数，>5 说明反馈循环跑通。
一句话小结：
Agent 进化的关键不是更大的上下文，是把「人类反馈」写进版本化的技能文件里，让改进可审计可回滚。
GLM-5.3 开源权重，把智能体编码和网防的护城河砸到 0
① 发生了什么？
智谱把旗舰 GLM-5.3 权重（智能体编码 + 网络防御双 SOTA）直接放到 HuggingFace，配套技术博客一次性放出；同一时间 GLM-5.3 Flash AA 已登顶 OpenRouter 多个榜单。开源的不是小模型、不是蒸馏版、不是上一代，而是当下最强。
② 真正改变了什么？
游戏规则从「我比开源强」变成「我比开源快」。闭源厂商在参数、上下文、工具调用上必须保持领先半代以上才能收费；过去靠「开源不行」做差异化的厂商，被拉到了与开源同一条起跑线。
③ 我们以前哪里想反了？
我们以前默认「最贵的能力最后开源、便宜的先放」，错了。开源次序越来越像「按融资节奏定：先闭源挣现金流，再用开源卡位生态」。护城河不在模型本身，在数据飞轮、托管、渠道、垂直解决方案。
④ 然后会发生什么？
半年内会出现三件事：① 闭源旗舰 API 价格继续跳水（已经看到的趋势会加速）；② 大量企业把智能体编码和代码审计默认切到自部署 GLM-5.3；③ 围绕 GLM 的工具链、HuggingFace 微调、托管市场会被中国云厂商抢滩。
⑤ 我们该做什么？
企业立刻要做：① 把 GLM-5.3 加进模型路由的备选项，5 天内出 POC；② 评估当前闭源旗舰的成本占比，把 30% 流量切到开源做对照；③ 不要把所有鸡蛋放在一家 API 上，准备好降级脚本。判断标准：90 天内闭源 API 支出同比下降不低于 20%，否则你没抢到这波红利。
一句话小结：
开源不是慈善，是圈地；闭源玩家的窗口期取决于 API 与托管之间的差价还能撑几个月。
AI 评测集体失灵：benchmark 满分的产品，上线就翻车
① 发生了什么？
Gartner 2025-06 预测：到 2027 年底超 40% 的 agentic AI 项目将被取消，主因是成本失控、价值不清、治理缺位——它点名的是组织能力，不是模型。
② 真正改变了什么？
评测正从“分数竞赛”退化为“自证清白”：MIT NANDA 显示 95% 企业 AI pilot 没拿出可衡量回报，McKinsey 2026 企业 AI ROI 失败率 73%、仅 14% CFO 看到可衡量收益。
③ 我们以前哪里想反了？
我们迷信 benchmark 高分等于能落地；真相是评测集被污染——Gartner 估计数千家自称 agentic 的厂商里只有约 130 家真有自主能力，其余在做“agent washing”。
④ 然后会发生什么？
RAND 数据显示 AI 项目失败率是传统 IT 的两倍（超 80% 进不了实质生产）；以“自动化工作流 X”当 charter 的 pilot 正被 2026 Q2 预算评审砍掉。
⑤ 我们该做什么？
上线前先定义“单任务成本”与“可衡量业务 owner”；用真实流量做影子评估而非只看榜单；指标：POC 阶段就必须有成本基线与人审抽检，否则不进生产。
一句话小结：
benchmark 高分只证明它会考试，不代表它能在你的生产环境干活。
MCP 安全架构漏洞：给 Agent 接工具等于开了后门
① 发生了什么？
OX Security 2026-04 披露 Anthropic MCP SDK 存在架构性缺陷（非代码 bug），横跨 Python/TS/Java/Rust 官方实现，波及 1.5 亿+ 下载、7000+ 公网服务器、最高 20 万实例，并衍生 10 个 CVE。
② 真正改变了什么？
MCP 本意是标准化 Agent↔工具通信，但 STDIO 配置可被直接转成命令执行；外部内容（文档/API 响应）被模型当成指令，间接 prompt injection 变成真实的工具调用。
③ 我们以前哪里想反了？
我们以为接了 MCP 工具只是多了一个 API；其实等于把内网数据库、API Key、聊天记录直接暴露给了一层没有信任边界的指令通道。
④ 然后会发生什么？
CVE-2026-30615 已让 Windsurf/Cursor 零点击 RCE，Kong Konnect 的 CVE-2026-13341 让 agent 主动调起越权 API；88% 的组织已报告遭遇 agent 安全事故。Anthropic 回应称“符合预期”、拒绝修协议根因。
⑤ 我们该做什么？
把 MCP 服务器只从官方源装、跑在最小权限沙箱、把所有外部配置当不可信输入过滤；在 MCP 调用前加人审或策略网关；指标：上线前完成 STDIO 配置审计，拦截一切外部可控的 server 参数。
一句话小结：
MCP 不是多了个工具接口，而是给内网开了扇没装门禁的后门。
RAG 幻觉的锅别全甩给大模型：73% 的失败其实出在检索
① 发生了什么？
行业复盘显示约 73% 的 RAG 失败根因在 retriever 而非 generator；70–80% 企业的 RAG 仍停留在 demo、未达稳定生产；已有律所因 RAG 编造判例被罚的真实案例。
② 真正改变了什么？
幻觉不是模型「瞎编」，而是喂错了料——检索召回了无关或矛盾的文档，生成器只能基于错误上下文硬编，典型垃圾进垃圾出。
③ 我们以前哪里想反了？
我们以为「加更多文档就能更准」。反常识的是：越多越乱，跨源矛盾(cross-source contradiction)会让生成器在几个冲突答案间随机选，检索质量比数量重要十倍。
④ 然后会发生什么？
生产级 RAG 会从「堆文档」转向「检索质量工程」：重排序、查询改写、置信度门控；不达标答案直接拒答而非硬编，可观测性成为标配。
⑤ 我们该做什么？
给 RAG 加检索评估集与召回率指标；对低置信答案设门控拒答；定期清理冲突语料。指标：检索 top-k 准确率≥90%，低置信拒答率可观测，生产幻觉率<1%。
一句话小结：
RAG 出问题先查检索，别急着骂模型——73% 的锅在 retriever 头上。
AI 投资正在变成 ROI 悖论：56% CEO 说零财务收益，企业却还在加码
① 发生了什么？
PwC 调研显示 56% CEO 认为自家 AI 投入「零或负」财务收益；Writer 报告 97% 企业已部署 AI 但仅 29% 看到显著回报；Gartner 预测 2027 年前 40% agentic 项目被砍。
② 真正改变了什么？
钱花出去了，回报没来——不是模型不行，是大多数企业把 AI 当「万能贴纸」贴到旧流程上，既不重构工作流，也没设可衡量的成功标准。
③ 我们以前哪里想反了？
我们以为「先铺开再用起来」。反常识的是：没有基线的 AI 投入必然显得无效，因为省下的时间没人度量、没人回收，沉没成本反而越滚越大。
④ 然后会发生什么？
2027 年前「AI 投资回报率审计」会成为 CFO 常规动作；纯 demo 型 AI 项目被砍，能钉死 P&L 的幸存。预算从「不限量」转向「按回报拨」。
⑤ 我们该做什么？
每个 AI 项目上线前先定基线（耗时/成本/错误率）与回收口径；按季度复盘真实节省；把「可量化回报」写进立项书。指标：AI 项目 100% 有基线，6 个月内 P&L 可归因≥立项目标。
一句话小结：
AI 不是不值钱，是大多数企业没给它设「怎么算赚到了」的尺子。
欧盟 AI 法案 2026 生效：自主 Agent 不会替你背锅，罚款却是你的
① 发生了什么？
欧盟 AI 法案 Article 50 透明度义务已于 2026-08-02 生效，通用目的 AI 模型与自主 Agent 的高危规则 2027-12-02 全面适用；违规最高罚全球年营收 7% 或 3500 万欧元。
② 真正改变了什么？
法案把「自主决策」的法律责任仍钉在部署方身上——Agent 再自主，出事追责的是企业而非模型。所有 AI 生成内容必须标注，深度伪造要显式声明。
③ 我们以前哪里想反了？
我们以为「上了 AI 就先进」。反常识的是：合规成本可能把中小团队挡在门外，目前仅约 1/5 企业自认就绪；没标注的 Agent 输出在法律上直接不合规。
④ 然后会发生什么？
2027 年前会催生「AI 合规工程师」岗位与 Agent 审计赛道；部署对外 Agent 前先过合规审查，否则上线即违规，而不是上线后再补。
⑤ 我们该做什么？
给所有对外 Agent 输出加机器可读水印与来源声明；建 Agent 行为日志供审计；把「合规就绪」作为发布准入。指标：对外 AI 内容 100% 标注，审计日志留存≥180 天。
一句话小结：
Agent 越自主，责任越钉死在部署方——法律不认「是模型自己干的」。
AI Agent 不是省钱机器：单次查询 token 飙到 3–5 倍，企业 AI 支出今年涨 63%
① 发生了什么？
Gartner 指出复杂 agentic 任务单次查询 token 消耗是早期模型的 3–5 倍；Deloitte 提到「tokenmaxxing」（为显得高产而最大化算力）半年内从潮流变失控；Gartner 预计今年企业 AI 支出 +63% 达 640 亿美元。
② 真正改变了什么？
成本中心从「模型推理单价」转移到「任务编排产生的累计 token 与工具调用次数」。一个多步 Agent 跑完，账单是 N 次 LLM 调用 + M 次工具往返的总和，单价下降被次数暴涨抵消。
③ 我们以前哪里想反了？
我们以为「模型更便宜=AI 更省」。反常识的是：模型越聪明越爱把任务拆更多步、调更多工具，总 token 不降反升——效率提升被「自主度」吃掉。
④ 然后会发生什么？
CFO 开始把 AI 支出当 P&L 科目审计，预算从「不限量」转向「按调用计费+护栏」。会出现 Agent 成本可观测平台（trace 每次任务的 token/工具/钱），无成本计量的 Agent 难进生产。
⑤ 我们该做什么？
给每个 Agent 设单次任务 token/工具调用上限与熔断；用缓存+小模型处理确定性步骤，仅关键决策走大模型；把「单任务成本」纳入发布准入。指标：单任务成本 P95 设红线，超阈自动熔断并告警。
一句话小结：
模型越来越便宜，Agent 账单越来越贵——因为「自主」会自己把任务拆成无数步去烧。
技术同盟成员
更多 >活动日历
线上直播
线下沙龙
线下沙龙
线上直播
线下沙龙
线下沙龙
线下沙龙
线下沙龙
线下沙龙
线下沙龙
线下沙龙
线下沙龙
线下沙龙
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号
提问已提交，平台将在审核通过后自动邀请对方回答
您可前往问题详情页查看问题进展 查看详情>