外卖补贴大战重启；淘宝促夜经济发展；Kimi模型开源；华为云智算中心开服 | 7月13日互联网日报

外卖补贴大战重启 "免费奶茶"上热搜 小摩追问“值得吗”

今日，平台如美团和淘宝闪购再次引发外卖补贴大战，导致热门品牌订单暴增。尽管订单量提升，多家机构对其长期价值持怀疑态度，摩根大通指出，由于市场规模不确定性和当前高投资强度，短期盈利可能受损，并导致股价压力。报告还引用2021年社区团购经验，股价或因盈利预期下调而受影响。国内机构也担忧电商平台的利润释放将承压，显示对新业务的大力投入可能存在风险。

AI早报 | Manus多平台账号清空，官网显示"地区不可用"

7月11日，Manus的官方微博和小红书账号内容已被清空，官网首页显示"在你所在的地区不可用"。此前该公司因大规模裁员传闻引发关注，并对部分业务团队进行调整，将核心技术人员迁往新加坡总部。公司方面表示此举是基于经营效率的考量，并将继续专注于核心业务的发展和提升整体运营效率。

淘宝闪购加码重庆夜经济消费：免单、18.8元红包福利放送

近期，淘宝闪购开展活动以推动重庆的夜间经济发展。自7月11日起，不夜重庆生活节启动，淘宝闪购计划在重庆投入超1.3亿元，通过线上夜市和优惠券专栏促进消费。活动包含发放10万份免单及大量红包，以缓解商家竞争压力并刺激城市消费活力。此外，该平台旨在通过发放大额消费券实现消费者和商家的双赢。部分线下互动亦在杨家坪步行街等地展开，吸引市民参与。

Kimi首个万亿参数模型开源！免费可用，超强Agent推理，附实测体验

7月12日报道，月之暗面发布开源的Kimi K2模型，但实际测试中其生成的网页渲染效果和功能丰富度未达预期。在个人网站开发任务上，Kimi K2展现出一定规划能力，但UI审美水平进步有限。此外，该模型在某些基准测试中表现不及部分竞争对手如Claude 4 Opus和OpenAI GPT-4.1。

科技早报 | 乐视网新增被执行人信息，涉及金额超千万元

近日，乐视网信息技术（北京）股份有限公司新增一条被执行人信息，涉及执行标的超过1007万元，由浙江省杭州市中级人民法院执行。这一事件再次显示出乐视网目前面临的财务困境。该公司成立于2004年，目前存在多条限制消费令、失信被执行人和股权冻结信息。此次事件可能会进一步影响乐视网的信用状况和市场信心。

KDE ISO Image Writer 界面将焕新：迁移 QML、可直接下载ISO镜像

KDE ISO Image Writer的用户界面正在进行大幅重写以适应当前KDE设计语言，从QtWidgets迁移到更灵活的声明式QML工具包。然而，这一过渡过程中面临信息过载的风险。团队原计划列出超过100个镜像文件供用户选择，但资深成员Nate Graham指出这可能导致用户困惑。因此，现阶段路线图倾向于提供一个精选的流行发行版短列表，以帮助新手选择支持良好的选项，同时保留一定的探索空间。

快讯：美团订单量再创新高 微信社交裂变礼赠成为重要渠道

美团的即时零售订单量在7月12日再次达到新的高峰，其中神抢手项目的实时订单量接近4000万单，礼赠订单量也突破千万单。虽然整体订单数据亮眼，但报道中没有提及任何负面事件或挑战。这种订单增长部分得益于微信平台上的社交裂变效应，通过优惠券和礼物分享推动销售。微信赠礼已成为美团的重要营销渠道，而其他社交媒体如小红书和微博也发挥了积极作用。

谷歌安卓发展规划曝光：整合 ChromeOS、深度集成 Gemini AI

在近期的科技媒体采访中，谷歌安卓生态系统负责人萨米尔・萨马特透露了安卓系统未来的发展规划。虽然整体前景积极，但也存在一些挑战，包括如何在整合 ChromeOS 资源的同时，不破坏用户习惯，并为其提供现代而愉悦的操作体验。此外，萨马特强调将通过降低安卓与 iOS 系统的转换门槛，来应对平台迁移的难题。这些举措旨在推进 Material 3 Expressive 设计语言和统一操作系统平台，为用户带来更好的产品体验。

爆了！新一轮周末“外卖大战”又来了

近日，美团和淘宝闪购等平台再度发起大规模的“外卖大战”，通过发放高额优惠券吸引消费者。据媒体报道，7月12日这些平台提供了如"0元奶茶"等巨大折扣，推动了订单量猛增。美团即时零售当日订单超过1.2亿单，而淘宝闪购订单数突破8000万。此次激烈竞争主要由于淘宝闪购此前宣布的500亿元补贴计划，旨在未来几个月内与美团订单量持平。美团为应对这一挑战，也采取了相应的优惠措施。

华为云北方首批超节点 AI 智算中心开服

华为云在呼和浩特举办的2025绿色算力（人工智能）大会上宣布，和林格尔数据中心正式开服，并推出基于CloudMatrix384超节点的新一代昇腾AI云服务。负面事件包括：尽管该数据中心采用节能设计及"绿电"技术，其高达300万台服务器的装机规模仍可能带来巨大的能源消耗和环境压力。在提升智能算力服务的同时，如何平衡生态影响成为亟待解决的问题。