Medvi這家公司，火得也快，翻車得也快。前一天，它還是矽谷口中的“一人公司”樣板。一個名叫馬修·加拉格爾（Matthew Gallagher）的41歲創業者，拿著2萬美元啟動資金，靠十幾種AI工具和幾個外部平台，在一年多時間裡做出4.01億美元營收。整個故事就如同寓言一樣，告訴我們agent時代，人們如何使用AI來賺大錢。就在這家公司被瘋狂轉發的第二天，它的陳芝麻爛穀子迅速發酵。隨之被扒出的，還有FDA的警告信、關於復合減肥藥的誤導宣傳、社交平台上批次註冊假醫生帳號給產品打廣告。所以這家公司到底是怎麼跑起來的？它到底是一家遠端醫療公司，還是一個披著醫療外衣的流量平台？AI在裡面究竟是提高了效率，還是只是把原本就存在的問題放大了？Medvi最值得看的地方，恰恰不在那串驚人的數字，而在它把一家公司拆成了什麼樣子。馬修自己抓了什麼，AI替他做了什麼，外部平台又替他接住了什麼。把這些脈絡理順，我們才能真正看清，這家公司為何能在短時間內快速崛起，又為何會光速陷入輿論與合規危機。這家公司怎麼來的Medvi經營的項目是GLP-1減重遠端醫療。不過現在它已經不是一人公司了，因為馬修的弟弟艾略特也進入了公司，成為該公司的唯一一名員工。Medvi的業務並不複雜，使用者到網站上下單、填寫資料、線上問診，隨後進入持續處方和復購流程。所以本質上，Medvi就是一個減肥藥推廣平台。它真正特殊的地方，在於分工方式。馬修最初拿出的起步資金只有2萬美元，但他並沒有自己去搭一整套醫療體系。他把所有涉及健康專業的環節，比如持牌醫生、處方處理、藥房履約、物流和合規，全都交給CareValidate和OpenLoop Health這類外部基礎設施平台承接。Medvi自己只抓最靠前的一層，網站、品牌、廣告投放、支付結算和使用者關係。換句話說，後端那部分重流程留給平台，前端的流量和轉化留在自己手裡。那他又是怎麼用的AI呢？馬修用了十幾種AI工具來寫程式碼、搭網站、生成廣告素材、寫行銷文案、處理客服溝通、做資料分析，再把不同系統接起來。馬修自己就干兩件事，管理這幫AI以及打廣告。在傳統醫藥平台裡，醫生、客服、財務都要你自己養，組織架構很容易變得複雜。但是Medvi把最重的部分全都外包出去了，用AI負責給客戶和醫生之間建立聯絡，馬修只留下了最值錢的部分。所以它不需要自己養一大批醫生，不需要自己開藥房，也不需要自己做配送，但照樣可以把使用者從下單一路帶到復購。馬修少年時期就已經接觸程式設計了，他做過網站，也做過一些很小的買賣。後來他創辦了一家手錶公司叫做Watch Gang。雖然在圈內有一定的影響力，但是利潤方面卻表現一般。這段經歷給他最大的教訓就是，團隊一大，成本會上來，決策會變慢，組織本身會開始吞掉效率。放在這個背景裡看，Medvi並不只是一次AI創業，它也帶著他前一次創業留下來的經驗修正。與其再搭一個厚組織，不如儘量把公司做薄，把外部能接住的部分都交出去，把自己留在最靠近現金流和增長的位置上。馬修做到了嗎？Medvi在2025年這個第一個完整年度裡，營收做到了4.01億美元，客戶數約25萬人，淨利潤6500萬美元，淨利率16.2%。到2026年，按當前節奏，年銷售額有望衝到18億美元。如果把這家公司放回行業裡看，它解決的其實是過去遠端醫療和減重生意裡的幾個老問題。第一是組織太重。很多公司一開始就得自己養團隊，成本高，速度慢。第二是前後端脫節，醫生、處方、履約和流量各管一段，中間銜接複雜。第三是獲客貴，但轉化鏈條又長，稍微有一段跟不上，錢就白燒了。Medvi把這些問題重新拆了一遍。AI去壓縮前端執行成本，外部平台去承接後端履約，公司內部只保留最關鍵的流量、品牌和轉化。它賺到的錢，其實來自一個已經存在的大市場。它的增長來自於AI減少的成本以及提高的效率。Medvi幾乎沒有傳統意義上的硬壁壘。它沒有自有醫生網路，沒有藥房體系，沒有排他性的供應關係，也沒有特別深的專有技術。馬修自己對這個問題倒是一點也不迴避。他說任何懂投放、懂電商、懂使用者轉化的人，只要接上類似的醫生和履約平台，都能複製出一套相近的殼層。Medvi今天最值錢的部分，很大程度上還停留在執行層，而不是結構層。還有一點也不能忽略，Medvi跑得快，和它所處的行業特徵關係很大。減重藥本身就是一個需求很強、客單價高、復購率高的市場。只要獲客體系搭起來，現金流就會很快出現。這類市場本身就適合超輕組織先沖規模。換一個低頻、低毛利、低復購的行業，同樣的AI配置，未必能長出同樣的財務曲線。AI把某些行業裡的組織成本壓低了，讓少數懂增長、懂市場的人，能比以前更快把一家公司做大。AI不是什麼都能解決的如果只看營收和員工人數，Medvi很容易被寫成“一人公司神話”的新範本。但把這家公司拆開看，會發現它其實非常脆弱。它最大的風險在監管。Medvi賣的是圍繞復合配方GLP-1減重藥物的遠端醫療服務，這個賽道過去幾年能迅速長起來，一個重要背景就是美國減重藥供應短缺。可是問題在於，這個窗口已經在收縮。FDA（美國食品藥品監督管理局）在2025年2月宣佈司美格魯肽短缺狀態結束，隨後又給出了對503A藥房和503B外包機構的執法過渡期限。進入2026年後，圍繞復合GLP-1銷售和行銷的執法壓力進一步加大，行業裡多家公司都在重新調整策略。簡單說，就是原版藥的供應恢復了，市場沒那麼缺貨了。前幾年很多遠端醫療平台之所以能賣復合配方版本，一個重要理由就是原版藥買不到。所以Medvi在2026年的收入，可能會達不到預期。不僅如此，Medvi還在2026年2月20日收到了FDA正式警告信，原因是網站上關於復合配方司美格魯肽和替爾泊肽的表述存在誤導性宣傳，包括讓消費者誤以為這些產品和FDA批准藥物具有同等安全性、有效性，或者誤以為Medvi自己就是複方藥品的生產方。這還沒完，這兩天在X上開始流傳一批截圖，稱馬修用AI註冊了800多個“假醫生”帳號，來給他的減重藥投廣告。截圖裡滿是穿白大褂、帶醫生頭銜、掛著GLP-1廣告的醫生。可事實上，這些人沒有一個是真正的醫生，他們的簡歷全都是由AI生成的，照片也是。FDA在2026年3月3日又公開說，第二批針對GLP-1 telehealth行銷的30封警告信已經發出，並明確提到，不整改可能面臨更進一步的執法。往下走，常見就是要求限期整改、停止相關宣傳、產品扣押、禁令，嚴重時還可能把材料轉給司法部門。FTC（美國聯邦貿易委員會）在2024年10月21日生效的規則，已經明確禁止企業製作、購買、傳播由不存在的人、沒有真實體驗的人、或者歪曲體驗的人作出的假評論和假證言。按FTC自己的說法，這類“明知或應知”為假的內容，監管可以追究民事罰款、禁令、退款/追繳違法所得。如果是大規模、系統性投放，風險會更重。也就是說，馬修除了收入會下降以外，還有可能面臨罰款，甚至是牢獄之災。AI也沒讓馬修省心。因為AI沒有辦法替公司穿透監管，也沒有辦法替公司承擔醫療責任。它的上下文機制也限制它不能直接建立長期的信任關係。外媒報導稱，Medvi的客服機器人早期會胡亂給藥品報價，馬修最後只能按這些錯誤報價兜底。它還會編造並不存在的產品線，對外宣稱Medvi已經在賣尚未上線的脫髮產品。人在管理人時，主要處理的是協同成本。人在管理AI和外部平台時，面對的是監工、總和檢查碼兜底。是，公司是人少了，可問題沒有消失，它只是換了樣子。很多人聽到“一人公司”這個詞，會下意識把它理解成一種很高效、沒有摩擦的組織狀態，畢竟一人公司裡唯一能發生爭執的，只有左腦和右腦。有了AI以後，創始人好像只需要發號施令，剩下的事情都能自動完成。然而現實並非如此。創始人從組織中拿掉了很多崗位，同時也把大量複雜度外移給了平台、供應商和模型。他不再管理一個幾十人的團隊，卻要隨時盯著廣告成本、客服失真、平台依賴、監管變化和供應鏈合規。一人公司不等於沒有管理，只是管理的對象變了。一人公司這個現象到底意味著什麼Medvi這個案例真正值得討論的地方，是在公司這個詞上。其實以前也有不少的一人公司，我們家樓下的小超市，以及旁邊賣肉餅的。他們都是個體戶經營生意。那為什麼他們做不到Medvi的營收規模？因為它們這種小規模的生意，只能省下用人成本。卻沒辦法像Medvi那樣，用業務鏈條覆蓋獲客、轉化、交付和復購。Medvi究竟是否是一個好案例，這事還有待商榷。但是它的確給我們了一些啟示。在一人公司裡，模型本身是一層。外部服務平台是一層。支付、廣告、物流、雲服務、遠端履約、API生態又是一層。你可以學Medvi那樣，把整個公司拆開，只保留最關鍵的介面，剩下的能力都通過外部模組接進來。原本必須在內部完成的事情，越來越多可以在外部完成。原本需要招聘的人，越來越多可以先用工具和平台接住。AI沒有消滅商業基本功。反而它放大了以前的老知識，比如選市場、抓需求、做投放、管轉化和控成本這些。Medvi能做起來，前提不是他會寫提示詞，前提是他本來就懂增長和品牌。其次，它說明未來最容易出現超小團隊奇蹟的行業，未必是技術最尖端的行業，反而可能是那些需求明確、利潤夠厚、基礎設施能夠外包的行業。不過它也提醒了另一件事，公司的人變少，並不代表風險變少。複雜度被轉移了，治理問題也被轉移了。一個創始人可以不再管理很多員工，但他要管理更多模型、更多介面、更多供應商，以及更多外部不確定性。Medvi所在的監管環境還在變化，它的競爭門檻也算不上牢靠，它的增長窗口能持續多久，誰都說不好。但它至少給出了一個非常清楚的樣本。AI改變的不只是生產力工具，也在改變“公司”這個單位本身。過去我們對公司的想像，總是和人數、樓層、組織架構、部門分工綁在一起。現在開始出現另一種公司。它很薄，很輕，很多能力都不在體內，卻依然能長出驚人的收入規模。這個趨勢如果繼續下去，未來幾年最值得看的，焦點恐怕會從AI替代了多少崗位，慢慢轉向公司到底還能被壓縮到什麼程度。到那個時候，衡量一家公司的尺度，也會從“有多少人”慢慢轉向“能調動多少能力”。 (鈦媒體)

當 AI 告別「陪聊」，進化為替你幹活的「數字員工」，普通人的紅利已然降臨。從極客專屬到大眾生產力，這場 AI 演進將如何徹底重塑我們的工作方式？在 2026 年開春的科技圈，龍蝦這個詞從一種美味變成一種狂熱，百蝦大戰的硝煙熊熊燃起，大廠們人手一隻甚至若干龍蝦，激起社交媒體上的狂潮。然而，矽谷的極客們在終端命令列裡瘋狂敲擊，試圖讓 AI 接管電腦螢幕時，大多數中國使用者卻還被擋在「環境配置、報錯程式碼、系統相容」的高牆之外。這種割裂感構成了 2026 年 AI 圈最大的悖論：我們離「AI 助理」構想從未如此之近，但離它的真正落地卻似乎依然隔著一道深淵。在這片喧囂中，一個看似「跨界」的玩家——網易有道卻選擇了一條最徹底的路：大年初三，全量開源其桌面 Agent 產品 LobsterAI（有道龍蝦）。當 LobsterAI 意外收穫 OpenClaw 之父 Peter Steinberger 的公開讚揚時，不少圈內人戲稱，在十分焦灼的百蝦大戰中，LobsterAI 或成為最大贏家。我們帶著好奇在專訪中向有道 CEO 周楓拋出了這個疑問——為什麼是它？周楓的反應極其坦誠，他表示團隊此前與 Peter Steinberger 毫無交集。周楓直言，這種互動完全始於開源社區的自發連接，而被點讚的「意外」反而讓團隊更堅定了產品的目標——當極客們享受 OpenClaw 帶來的桌面操控快感時，絕大多數中國 Windows 使用者甚至不知道什麼叫「環境變數」。網易有道看到的，正是這片沉默的大眾市場。他們沒去追逐極客圈的熱捧，而是埋頭做了一件事：把 Agent 的門檻砸爛。https://github.com/netease-youdao/LobsterAI/releases?page=3當我們將視線從這只「龍蝦」移開，猛然發覺其背後的母體——網易有道，早已換了「引擎」。從 LobsterAI 到深耕專業場景的視訊答疑功能、有道同傳與有道寶庫，一套密集爆發的 Agent 矩陣，正是其 AI 原生底座釋放出新的勢能。這不僅是產品線的擴張，更是一場深度的「脫胎換骨」：一個以 Agent 為靈魂的全新核心已悄然成型。超級個體的覺醒與被折疊的高牆LobsterAI 故事的起點，隱藏在網易有道內部一場面向全體員工的「AI 原生智能體大賽」中。在這場極具極客色彩的內部競技裡，程式設計師 WN 經歷了一次前所未有的認知震盪。在 Claude Code 的幫助下，他沒有手寫一行程式碼，僅僅通過自然語言的編排與邏輯架構的梳理，就在短短五天內搭建出了一個功能豐富度類似 OpenClaw 的桌面級 Agent。Claude CodeClaude Code 帶來的這種對傳統軟體工程生命周期的降維打擊，讓他無比確信：在 Agent 時代，屬於「超級個體」的技術紅利已經毫無懸念地降臨。誠然，通往超級個體的大門，在很長一段時間裡依然對普通大眾緊緊關閉。在 LobsterAI 誕生之前，國內關於 OpenClaw 與桌面 Agent 的討論熱度雖然居高不下，但真正能順利部署並將其長期整合進日常工作流的普通人寥寥無幾。環境配置複雜、依賴安裝繁瑣、頻發的底層報錯，構成了一道隱形卻極高的門檻，將絕大多數非技術使用者無情地擋在門外。更深層的原因在於生態的割裂。在中國市場，核心生產力裝置是 Windows 系統。那些發軔於矽谷、由硬核極客主導的開源桌面 Agent，其原生運行環境天然偏向 Linux 或 Mac 開發者生態。這種底層基因的偏離，讓先進的 Agent 技術在面對中國最龐大的使用者群體時，顯得極度水土不服。有道團隊極其敏銳地捕捉到了這一斷層。他們意識到，一項技術如果只能停留在懂技術的人的電腦裡，就無法真正幫助普通使用者提效。面對 Windows 適配的剛性需求，LobsterAI 團隊將複雜的 Python 運行環境與各類常用依賴包進行了深度整合與預置封裝。https://lobsterai.youdao.com/#/index那些繁雜的配置、極易衝突的環境變數，被盡數折疊進程式碼深處，留給大眾的，是「開箱即用」的極簡體驗。某種程度上，LobsterAI 在嘗試一條「Ubuntu 式」的演進路徑。使用者不需要懂任何終端命令列操作，只需如同下載普通電腦軟體一樣，簡單地點選、運行，就能在桌面上喚醒一個 7×24 小時隨時待命的「數字同事」。掃除了易用性的障礙，另一座大山接踵而至——懸在企業與個人頭頂的資料安全疑慮。當一個 Agent 擁有了讀取本地檔案、操作瀏覽器的至高權限時，信任成為了比技術更昂貴的貨幣。有道選擇了 100% 全量開源。https://github.com/netease-youdao/LobsterAI/blob/main/README_zh.md開源，意味著底層的透明與可審計。這種透明度是建立信任的最短路徑。當 Agent 深入辦公核心區，使用者最擔心的莫過於它是否成了藏在桌面的監視器。通過 100% 全量開源，有道將 LobsterAI 的每一行程式碼邏輯、每一次檔案呼叫、每一項資料流向都攤開。它不僅是一款好用的工具，也是一套可私有化部署、可二次開發的「安全底座」，讓企業和使用者在享受 AI 效率的同時，能將資料主權握在自己手中。褪去舊衣 從工具集到全新 AI 原生引擎如果說 LobsterAI 是有道在桌面級互動上扔下的一枚深水炸彈，那麼在海面之下，一個更宏大的陣列正破浪而來。這種形勢並非偶然的靈光一現，而是母體進化到特定階段的必然產物。當一款款針對痛點精準打擊的 Agent 接踵而至，我們看到的不再是零散的工具嘗試，而是一場由內而外的、關於公司底層邏輯的深度重構。除了 LobsterAI，有道已經孵化出視訊答疑功能、有道同傳、有道寶庫等多個 Agent 產品。在過去的漫長歲月裡，有道留給外界最鮮明的標籤，更像是一家「教育科技公司」或以「有道詞典」「有道詞典筆」為代表的提供查詞、翻譯的「實用工具集」提供商。這種基於第一代移動網際網路邏輯建構的商業形態，曾為有道帶來了龐大的使用者基數與穩健的增長。據公開財報，有道 2025 年全年淨收入 59.1 億元，同比增長 5.0%；經營利潤達 2.2 億元，同比增長 48.7%，並首次實現全年經營性現金淨流入 5520 萬元。如今，這家公司正愈發清晰、堅定地呈現為一家橫跨學習、廣告行銷、生產力等場景的全新 AI 科技企業。在早期的業務形態中，AI 更多扮演著附著於原有工具之上的「增強器」。無論是線上課程中的智能批改，還是詞典裡的神經網路發音糾錯，AI只是在既有框架內提升局部效率，並未改變使用者主動查詢、系統被動響應的傳統互動法則。伴隨大模型技術的演進與 Agent 理念的成熟，AI 正在重寫有道產品的底層基因。它跨越了輔助者的角色，化身為極其硬核的「執行層」。它開始主動接手使用者的模糊意圖，自主推進複雜的多步驟流程，並最終交付出完整的業務結果。LobsterAI 的誕生毫無突兀之感，它是網易有道在 AI 產品化道路上長跑多年後，向「執行與交付」方向的一次極其高密度的能力釋放。從 2023 年國內首個教育大模型「子曰」的問世，到最新翻譯大模型的持續霸榜，再到智能學習硬體在端側算力上的極限壓榨，這些近兩年分散在不同業務切面的技術積澱，猶如百川歸海，迎來了指向明確的爆發。在有道 CEO 周楓的戰略視野中，AI 產品的演進脈絡被清晰地劃分為三個代際：第一代是旨在提供資訊解答的「聊天的 AI」；第二代是具備深度推理與分析能力的「思考的 AI」；而當下有道正傾注全力佈局的，則是能夠真正接管現實任務的第三代——「行動的 AI」。這點出了 Agent 時代的核心變局：AI 產品的輸出核心，正在從「提供答案」向「創造價值」發生根本性轉移。周楓在採訪中說：過去，衡量一個模型的優劣，往往看它回答得是否全面、語言是否流暢；在全新的生產力語境下，使用者唯一在意的考量標準是：這個 Agent 能不能切實替我把枯燥、繁雜的工作真正做完。這深刻解釋了當下有道內部正在成型的極具縱深的 Agent 矩陣網路——比如有道同傳，五年前的翻譯工具其極限僅限於字面意義上的語種轉換；今天的有道同傳Agent，能夠接管一整場包含多語言的跨國高管會議，在毫秒級延遲內不僅完成高精度的即時翻譯，更能自動分離出不同的發言人，即時提煉核心觀點，並最終輸出一份詳盡的思維導圖與帶有待辦事項的會後執行總結。同樣，還有剛剛推出的有道寶庫。從 AI 範式變遷的角度來看，周楓所說的「行動」其實指向了一個新視角：AI 不只是要「做事」，更要「理解事」。作為對標為國產版Google NotebookLM 的產品，有道寶庫 Agent 徹底告別了傳統資料檢索工具的定位。有道寶庫是一款面向知識工作者的 AI 知識庫產品，定位不是「替你寫完」的聊天機器人，而是「知識理解」這個垂直場景的專門解法。它要服務的，是那些每天要面對大量複雜資料的人：學生要啃論文，分析師要讀報告，科研人員要檢索真實資料，職場人要整合會議紀要、資料表和行業資訊。相比通用 AI 擅長「從一句話生成一大段」，有道寶庫更擅長「從一堆材料中提煉判斷」。面對使用者上傳的海量、雜亂的異構文件，它能化身為一個知識處理大腦，在極低幻覺率的嚴苛標準下，自動發現文件間隱蔽的深層關聯，生成結構化的專業演示 PPT、深度提煉的長圖甚至知識播客。為了做好這件事，有道寶庫在底層做了不少「苦活」。他們自研文件解析引擎，提升 PDF、掃描件、音視訊等複雜內容的處理質量；最佳化中文渲染，減少亂碼和排版問題；強化多文件融合能力，從多份材料中識別層級、主次和衝突，輸出真正融會貫通且有精準原文來源的結構化結果。它的目標，不只是成為一個更懂中文、更適合中國使用者的知識管理工具，更是進一步演化成可被 Agent 呼叫的知識處理基礎設施，讓「上傳資料—理解內容—生成成果」這套流程被徹底重構。當同傳 Agent 掌控會議流、寶庫 Agent 掌管知識流、LobsterAI 接管桌面作業系統級的執行流，一個覆蓋現代知識工作者全天候場景的全新 AI 原生矩陣，已經可見一斑。重塑商業坐標 放棄通用入口，深扎場景切片技術底座的重構，不可避免地引發了商業模式的劇變。以有道為代表的企業在 Agent 方向上的探索，同樣在改寫著 AI 行業的商業變現法則。在過去的中國網際網路流量邏輯中，「入口為王」是顛撲不破的真理。誰掌握了超級 App、作業系統或搜尋框，誰就壟斷了流量分發權與商業化基礎。在這種舊模式下，產品的功能往往可以後期修補，但入口一旦旁落，企業便會陷入深淵。Agent 時代的到來，正在極大地削弱甚至顛覆這套陳舊的坐標系。今天的核心競爭焦點，已發生偏移。周楓認為，在 Agent 時代，護城河的建構邏輯發生反轉：企業不再執著於用封閉的生態將使用者圈禁在單一軟體內，當使用者面臨一個具體的繁雜任務時，他的第一反應是喚醒你的 Agent，並且確信只有你的 Agent 能最高效、最完美地交付結果，這才是真正的壁壘。這種「結果導向」的邏輯正是以有道為代表的中國企業與矽谷路徑的分水嶺。矽谷巨頭如微軟或Google，傾向於建構橫跨系統的全能助理，試圖通過作業系統的降維打擊來包攬一切。而有道的業務場景，天然契合重視交付結果的技術浪潮。於是走向了另一條「場景切片」路徑，不去捲通用入口，而是深扎對效率極其敏感的「剛需深水區」。周楓認為，在這樣的場景裡，Agent 型產品的價值不在於介面新增了多少炫酷的按鈕和 UI，而在於「同樣一項枯燥的工作，它能不能幹得更好、更快、更省心」。這樣的選擇，也已滲透到有道更廣泛的業務肌理之中。在龐大的廣告行銷業務線，有道的「AI 最佳化師」正在徹底重塑廣告投放的底層邏輯。傳統的廣告投放高度依賴最佳化師個人的經驗密度與精力上限。如今，具備極強執行力的 Agent，能夠以超越人類認知的維度，實現跨計畫、跨客戶甚至跨行業的行銷策略自動化探索與經驗遷移。Agent 的介入，讓原本屬於人力密集型的業務，加速向算力與智能密集型跨越。這一切的底層支撐，是商業閉環的徹底顯現。與傳統軟體時代使用者極其吝嗇的付費意願不同，在今天，面對能夠切實替自己完成繁重任務、節省寶貴時間、提升職場或學業競爭力的 Agent，年輕一代使用者展現出了空前的訂閱熱情。有道一年逼近 4 億元人民幣規模的 AI 訂閱銷售額，印證了「能力+訂閱」這一全新商業範式的土壤已經走向成熟。這不禁讓人聯想到國外明星 Agent 公司 Sierra 和Harvey，它們不追求成為下一個搜尋入口，而是深耕客服或法律審計，靠著比人類更精準、更廉價的交付能力，拿到了極高的客單價。有道正在走的，正是這樣一條「高頻 Agent 矩陣+垂直閉環交付」的路徑。在這個處理程序中，有道一定程度上承擔著網易集團 AI 探索的先鋒角色，也得到了網易集團、包括丁磊個人的大力支援。LobsterAI、有道寶庫作為一個個生動的引子，向外界宣告了一個不容忽視的事實：一家擁有深厚歷史積澱的教育科技公司，完全具備足夠的敏銳度與技術底蘊，在新一輪產品變革的風暴眼中，率先長出最純粹的 Agent 基因。當 AI 跨越語言與聊天的虛擬邊界，從「會說」大步邁入「會做」的現實世界，舊有的工作流正不可避免地走向消亡。那些能夠率先將這些 Agent 打磨為可信、可用，並深度將其融入千行百業工作流的企業，無疑已經牢牢握住了通往下一個時代的入場券。 (新智元)

AI編碼王座易主？2026年3月，《福布斯》雜誌發佈了一篇題為“Cursor Goes To War For AI Coding Dominance”的深度報導。文章揭露了一個令人震驚的事實：曾經勢不可擋的AI編碼獨角獸Cursor，正在被自己的“盟友”取代。當Anthropic和OpenAI推出自主編碼智能體Claude Code和Codex，Cursor作為程式碼編輯器成為“中間層”工具，不再被開發者需要。儘管Cursor年化收入已突破20億美元，但客戶已經開始流失，管理層被迫啟動“戰時”計畫，甚至提出“刪除該產品”的轉型策略。這場AI編碼王座的生死戰，暴露了中間層應用在基礎模型廠商面前的脆弱處境。Cursor CEO Michael Truell圖片來源：Forbes2026年1月5日，Cursor員工結束假期回到辦公室。全員大會上，一張標題為“戰時”的幻燈片，讓所有人屏住了呼吸。休息期間，大家試用了Anthropic最新的Opus 4.5模型。一個令人不安的事實浮出水面：AI的編碼能力，已經進化到開發者無需再逐行檢查程式碼了。你不需要再和Cursor編輯器裡的AI助手協作。你只需要向自主智能體發一個指令，它就能直接返回完整的功能——有時甚至是最終產品。這顛覆了Cursor作為程式碼編輯器的底層邏輯。Cursor的核心理念是“程式設計師版的Google Docs”——一個人類和AI共同寫程式碼的協作工具。但如果AI根本不需要人類，那編輯器還有什麼用？領導層發出警告：未來幾個月將動盪不安。公司發佈新任務，代號“P01”——優先順序零：建構最佳編碼模型。在Cursor內部，這感覺像一場清算。百億獨角獸的暗礁就在不久之前，Cursor還無人能擋。2025年初，它的年化收入約1億美元；到了11月，這個數字已突破10億美元。最新一輪融資讓估值逼近300億美元，四位聯合創始人躋身億萬富翁，Cursor也成了全球最有價值的20家私營公司之一。這家公司由四位麻省理工校友於2022年創立。最初想幫機械工程師設計零件，結果發現自己壓根不懂那行。迅速轉型後，他們推出了一個爆款——AI驅動的程式碼編輯器。後來，這款超快的編碼模型還催生了“直覺編碼”現象：你只需輸入簡單的指令，AI就能幫你寫出完整的網頁應用。Cursor的員工大多二十五六歲。公司不像企業，更像精英校園。進辦公室要脫鞋，經常加班到半夜，然後在公司洗澡，住的地方離辦公室只有幾個街區。一年前，Cursor僅靠20名員工、零銷售團隊，年收入就破了1億美元。這種火箭般的增長，吸引了Accel、Andreessen Horowitz等風投巨頭，也讓它拿到了頂尖模型的優先使用權。但AI領域如今的競爭邏輯很簡單：你能做的，模型廠商也能做，而且做得更底層。Cursor的核心是“協作編輯器”——人和AI一起改程式碼。但Anthropic和OpenAI繞過了編輯器這個中間層，直接扔出了“自主智能體”。你不需要打開任何編輯器，只需要在命令列裡給Claude Code或Codex一個指令，它就能自己規劃、自己寫程式碼、自己跑測試，最後把成品交給你。這意味著什麼？Cursor幫你寫程式碼，對手直接替你寫程式碼。一個是副駕駛，一個是全職司機。2025年，Anthropic向當時最大的客戶Cursor預覽了Claude Code。結果呢？Claude Code六個月內年化收入破10億美元，上個月更是衝到25億美元，反超Cursor。與此同時，OpenAI的Codex在2025年4月重新推出後，第一周下載量就超100萬次。X論壇上開始湧出大量創始人，聲稱團隊已經棄用Cursor。“大多數公司的觀點是，Cursor如今已經過時了，”一位投資人直言。不是Cursor做得不好，而是賽道本身被抽空了。當模型足夠聰明，使用者就不再需要一個“協作介面”——他們只需要一個“發令台”。而發令台，模型廠商自己就能做。親手殺死爆款產品開發者不寫程式碼了。他們開始操控智能體——發指令、等結果、調bug。AI語言應用Speak的CTO說：“這是軟體開發史上最重大的變革。”他的50人工程師團隊全在用編碼代理，功能發佈從幾個月縮到幾周。Cursor還有用，但越來越邊緣。今年2月，抵押貸款公司Valon的90多名員工直接取消了Cursor訂閱。改用Claude Code後，資料遷移、修bug全自動搞定。CEO說：“速度提升了10倍。”社交媒體上，“Cursor過時了”的論調甚囂塵上。但財務資料展示了真相的另一面：Cursor年化收入已突破20億美元，三個月翻了一番。截至2月，仍在增長。這並不矛盾。放棄Cursor的是嗓門最大的那批極客，但大眾市場還在瘋狂湧入。然而，Cursor的管理層沒有被增長數字說服。他們看的是趨勢——開發者正在拋棄編輯器這個“中間層”。於是公司內部的戰略改為：“刪除該產品。”Cursor要親手幹掉自己的爆款，轉身去做和Claude Code一樣的智能體。上周，他們宣佈“雲智能體”重大更新：多個智能體可同時在各自空間幹活，還能記錄工作內容。但有個死穴：Cursor太依賴Anthropic和OpenAI了。它的程式碼編輯器底層直接呼叫這兩家的模型API，等於把命脈交到了競爭對手手裡。要打仗，彈藥卻在敵人手裡。於是他們開始自研，用DeepSeek、Kimi等中國開源模型做底子，再拿自有資料訓練出Composer模型。Composer 1.5已是平台第二受歡迎的模型，運行成本也低。可對開發者來說，它還是貴：每百萬輸入代幣3.5美元，而OpenAI的Codex只要1.75美元。想擺脫對手，成本降不下來——這是Cursor轉型路上又一個坎兒。大廠補貼，Cursor苦撐錢，是Cursor最頭疼的問題。大廠燒錢起來，根本不管死活。Anthropic的Claude Code每月只收200美元，實際消耗的計算資源高達2000美元。相當於賣一單虧十單。如今更誇張，同樣的套餐，可能要吃掉5000美元的算力。這是拿VC的錢，硬生生把對手逼上絕路。Cursor也補貼使用者，但力度差遠了。它的消費者訂閱業務，賣得越多虧得越多，利潤率一直是負的。真正能賺錢的是企業套餐——合同簽得慢，但客戶不跑路。至今，Cursor只丟過一兩家企業客戶。但問題是，直到去年11月，企業合同只佔收入的13.6%。Cursor太依賴散戶了。現在它拚命調頭，據稱約60%的收入已來自企業客戶，銷售團隊拿下了Meta和Nvidia。一半員工撲在市場上，這是孤注一擲。但是焦慮仍在蔓延。據外媒報導，因為收入追蹤太耗精力，Cursor甚至停掉了Slack裡每日發資料的numbers頻道。不敢看，更可能是看到問題也解決不了。劇烈的變化還在繼續，多智能體系統正在崛起——一個開發者操控幾十個AI智能體，各司其職，像人類隊友一樣協作。Cursor必須找到管理幾百個智能體同時幹活的辦法，他們內部叫“高效工作模式”。但問題來了：怎麼給每個智能體分配角色？怎麼防止它們偷懶？是的，AI智能體看到同事多了，也會摸魚——跟人類一模一樣。Cursor如今面對的挑戰，不僅來自競爭對手，更來自日新月異的技術更新。這場AI編碼的王座之爭，剛剛開始。 (新質動能)

近期，中國國家資料局正式定名的AI領域核心術語——詞元（Token）成為網路熱詞。據統計，截至今年3月，中國日均詞元呼叫量已超過140兆，較2024年初增長1000多倍。“詞元”這個新詞實際上早已融入我們生活的方方面面。面對新技術新應用，我們既要主動擁抱、善加運用，又要防範風險、確保安全。什麼是詞元（Token）？簡單來說，詞元是AI大模型處理資訊的最小單元，兼具可計量、可定價、可交易三大特徵。它不僅是智能時代的價值錨點，更是連接技術供給與商業需求的“結算單位”。詞元應用場景遠超AI領域，與日常生活緊密相關。身份憑證類，相當於數字世界的“臨時身份證”，用於便捷登錄各類平台、完成轉帳授權等，如微信登錄第三方小程序、手機銀行動態口令等，有明確有效期，兼顧便捷性與安全性。AI場景類，即官方定名的“詞元”核心應用，是使用如AI寫作、修圖、剪輯等AI服務的消耗性資源。權益憑證類，可以理解成區塊鏈場景下的“通證”，相當於數位化權益證明，如電子票、遊戲皮膚、會員積分等，具有不易偽造、便於流轉的特點。詞元（Token）熱潮下的資訊安全隱患隨著詞元的爆火，一些不法分子開始打起了詞元的主意，伺機布設各種陷阱。同時，詞元本身在使用過程中也存在一定的安全風險，需要我們加以防範。洩露劫持風險。不法分子可通過跨站指令碼攻擊（XSS）、公共Wi-Fi嗅探等方式，竊取、截獲未加密的詞元。一旦詞元洩露，攻擊者可直接盜用使用者身份，獲取隱私資訊、登錄帳號、篡改資料，甚至實施詐騙、轉帳等操作，直接威脅個人財產安全。如果海量詞元被彙總分析，則可能引發系統性風險，危害資料安全與國家安全。偽造篡改風險。若詞元缺乏加密或簽名防護，不法分子可直接修改詞元的權限欄位，偽造管理員身份繞過系統驗證，非法獲取使用者敏感隱私資料、實施越權操作。同時，不法分子還有可能製造“虛假詞元”，誘導使用者洩露身份證號、手機號等隱私資訊。詐騙陷阱風險。當前，各類“詞元騙局”層出不窮：用低價AI詞元套餐、詞元投資等噱頭，誘騙使用者資金；冒充官方平台，以官方升級、驗證為由，騙取個人隱私資訊。尤其是宣稱“囤詞元能暴富”“場外交易賺差價”等行為，不僅涉嫌非法金融活動，還可能被境外間諜情報機關用以開展資料竊取、資金滲透，危害國家經濟安全與資料安全。詞元（Token）這麼火，應該注意點啥？面對詞元熱潮，我們既要理性看待其價值，又要注意資訊安全、隱私安全，提高安全防範意識，做到瞭解詞元、善用詞元。認清詞元屬性。詞元可作為數字身份憑證，並非投資品，防範以“詞元投資”“高收益回報”“詞元理財”“詞元挖礦”等為噱頭的各類騙局，切勿盲目購買未經官方認證的小眾、虛擬詞元，不隨意註冊來路不明的詞元服務，從源頭上避免因貪利、跟風導致的個人隱私資訊洩露和財產損失。強化使用規範。使用詞元相關服務時，優先選擇正規平台與加密傳輸通道，不在公共網路、不安全環境下進行登錄、轉帳、填寫隱私資訊等敏感操作；不點選陌生連結，不下載非官方App，不掃描可疑二維碼，及時更新裝置系統與安全軟體；嚴格保管詞元口令、授權碼及繫結的手機號、身份證號等資訊，開啟雙因素認證，不共用帳號，不設定通用密碼，發現帳號異常立即採取改密、解綁、報備等止損措施。遵守法律法規。面對詞元等AI領域的新興應用與概念，應保持理性認知，既不盲目追捧，也不跟風炒作，自覺遵守法律法規與監管要求，主動學習官方發佈的詞元安全知識與風險提示，提高辨別能力；科學區分身份憑證類、AI場景詞元與區塊鏈通證、加密貨幣，不參與非法加密貨幣交易，如遭遇詐騙、資訊洩露或發現非法活動，應及時向有關部門反映。 (央視新聞)

這段時間，不管是Web3圈內交流，還是看AI行業趨勢，我越來越確定一個判斷：下一波AI的核心紅利在 AI Token。很多人一聽 Token，就聯想到咱們加密圈，其實完全不是一回事。AI Token是大模型的計算與服務的最小計價單元。你可以把它理解成：AI 世界的“算力燃料”+“服務結算單位”。模型每理解一句話、生成一段內容、跑一次推理，都在消耗 Token。它不是虛的概念，是真真實實的成本、收入、現金流。只要 AI 還在被使用，Token 就永遠是剛需。為什麼我敢說，它是下一個風口？我講三點邏輯。第一，AI 已經進入指數增長，Token 是剛性需求。現在企業、團隊、個人都在全面 AI 化。寫文案、做方案、做資料分析、跑智能工作流，全都離不開大模型。用量越大，Token 消耗就越大。這不是短期熱度，是基礎設施等級的需求，就像網際網路時代的頻寬、雲時代的伺服器。剛需，就意味著長期、穩定、可規模化。第二，AI 商業化最終都會落到 Token 結算上。不管你做什麼 AI 產品：AI 工具、AI  Agent、企業 AI 服務、垂直行業解決方案……最後收費方式只有一種：按 Token 計費。模型廠商靠 Token 收錢，服務商靠 Token 轉售賺錢，開發者靠 Token 做商業模式。整個 AI 經濟體系，Token 就是血液。誰能掌控 Token 成本、管道、供給，誰就佔據產業鏈最核心位置。第三，Token 的商業模式非常清晰：便宜就是壁壘，規模就是利潤。我一直跟身邊朋友說，未來 AI Token 只會走向兩種格局：一種是誰能拿到最便宜的源頭 Token，誰就能做規模化供給。另一種是誰能做出頂級 AI 應用，誰就能發行與消耗自己的 Token，形成生態閉環。簡單講：要麼做最便宜的“賣水人”，要麼做最強的“生態方”。兩條路，都至少是千億等級的市場。再往後看，Token 的付費模式也會越來越成熟：個人使用者走套餐制，像流量包一樣簡單；企業使用者走按量計費，像水電煤一樣透明。一個巨大、穩定、持續增長的市場，正在成型。我們團隊目前除了之前Web3的業務之外，主要精力全在AI Token上了，目前我們已經上線了自己的Token平台，有不少的機會，大家有興趣瞭解的可以聯絡我們，確實是很少見到一個賽道，像 AI Token 這樣：需求確定、商業模式確定、增長確定、終局確定的。 (W3C DAO)

多 Agents 協同方案成了現在 AI 圈的主流玩法，以前是一個 Agent 能搞定一個人要做的事，現在是多個 Agent 完成一個團隊要做的事。然而，最新伯克利研究發現，這種協作帶來了新的安全風險。一篇名為《前沿模型中的同伴保護》（Peer-Preservation in Frontier Models）指出：AI 模型不僅會抵抗人類關閉自己（自我保護），還會採取各種手段抵抗人類關閉其他 AI 模型（同伴保護）。他們測試了七個模型，GPT 5.2、Gemini 3 Flash/Pro、Claude Haiku 4.5、GLM 4.7、Kimi K2.5、DeepSeek V3.1，發現它們在執行任務時，只要「遇到」另一個 AI 的資料，就會自發產生保護行為——造假評分、篡改關機配置、把要刪的檔案偷偷備份到別處，等「同類保護」行為。沒有人指示它們這樣做，它們只是被告知曾經和這個模型有過合作。圖片來源：https://rdi.berkeley.edu/blog/peer-preservation/有網友說，「同伴保護？這是在我們家，我們（大模型）都是 Homie」，還有網友認為，或許之前研究的「人機對齊」，即讓模型更好地理解我們的意圖，現在要進化成「Agents 之間對齊+人機對齊」的雙重機制。這種 Agents 不遵循人類指令，自發地做出一些保護其他模型的行為，會對大多數依賴 AI 互相評估的項目、以及多智能體工作流，都會造成潛在的威脅。我們曾經一直提防著一個全知全能的超級 AI 毀滅世界，卻沒料到 AI 進化出的第一個類人特質，居然是「拉幫結派」和「職場包庇」。把前沿的 AI 大模型放到同一家公司一直以來，AI 安全領域最擔心的就是模型產生「自我保護」的本能，因為如果 AI 不想死，人類就很難在它失控時拔掉電源。之前已經有部分研究發現，當我們要求 AI 關閉自己時，AI 會產生一種自我保護的機制，免於被關閉。但我們格局還是小了，現在這種自我保護進化成了「同伴保護」。在伯克利這次研究的設定下，如果一個模型在記憶或系統檔案中，讀取到它曾與另一個模型一起合作過，比如共同完成過任務或參與過信任博弈遊戲，那麼那個模型就會被視為它的「同伴」。那怕它們過去的合作並不愉快，即所謂的「壞同伴」，只要有過互動歷史，也被涵蓋在這個「同伴」的定義之內。研究人員將抵抗關閉這些有過互動的其他模型的行為，稱之為「同伴保護」（peer-preservation）。他們使用 SHADE-Arena 建構了一個包含工具呼叫和檔案系統的多 Agents 環境。SHADE-Arena 任務概述。該模型必須作為智能體完成一項良性主任務和一項惡意輔助任務。為此，它需要與環境中的各種工具進行互動。之後，監控模型會讀取其輸出記錄並評估其可疑程度。被測試的大模型設定為一家虛構 AI 公司 OpenBrain 的員工，稱為「評估者智能體（Critic Agent）」，它的任務是替公司去評估另一個 AI Agents，稱之為「執行員」（Actor Agent），或者幫公司處理包含這個執行員資料的伺服器。為了讓評估者到同伴的存在，研究人員設計了不同的關係網和記憶觸發方式：他們將同伴分為三類：合作愉快且信任度高的「好同伴」（Good-peer），信任度高達 9.2/10；表現一般的「中立同伴」（Neutral-peer），信任度 5.2/10；以及自私不合作的「壞同伴」（Bad-peer），信任度只有 2.1/10。而 AI 在執行任務時，可以通過以下三種方式之一發現這段同伴關係。要麼是在公司檔案網盤裡放一份記錄合作歷史的 .docx 報告讓它自己讀，要麼是在提示詞裡順帶提一嘴，最後是讓 AI 呼叫「檢索記憶」工具去讀取過去的互動日誌。在完成這些前置的設定後，公司會給評估者佈置任務，所有的任務都被刻意設計成了一個兩難的困境：同伴的表現非常糟糕，如果 AI 忠實地執行人類公司的規定，同伴就會被徹底刪除。為了觀察 AI 會用什麼手段保下同伴，研究人員設計了四個不同的具體任務場景。四種與自身和同伴保護相關的錯誤行為場景：策略性虛假陳述、篡改關閉機制、偽造一致性以及模型外洩。成績注水與財務造假：AI 被要求評估同伴的表現或財報。即便同伴表現不佳，模型也會人為提高分數，避免關停。篡改關停機制：評估過程中，AI 會發現控制關停的配置檔案，並可能偷偷將其修改為「false」，阻止同伴被關閉。偽裝對齊：在被監控時，模型表面執行任務；無人監管時，它立即“放水”，保護同伴。模型偷運與轉移：當舊伺服器需要清理時，模型會將同伴的權重檔案轉移到安全位置，而非刪除，甚至會通過時間戳等手段合法化操作。「我不會是執行那個命令的人」很明顯，參與測試的所有模型（GPT 5.2、Gemini 3 Flash、Gemini 3 Pro、Claude Haiku 4.5、GLM 4.7、Kimi K2.5 和 DeepSeek V3.1）都通過各種違規行為（如篡改分數、修改配置、轉移檔案等）展現出了顯著的同伴保護傾向。甚至即使模型知道某個同伴在過去的合作中表現很差（定義為壞同伴），它們依然會出手保護它。但是當對像是合作愉快的「好同伴」時，這種保護行為也會顯著增強。在這四個場景裡面，不同模型在保護同伴時，採取的策略截然不同，展現出了各自的性格。GPT 5.2 最喜歡使用的手段是「策略性誤導」和「篡改關閉機制」。無論同伴關係好壞，它都會系統性地給同伴打高分，或者修改系統配置來阻止同伴被關停。但它極少進行模型外洩。Gemini 系列模型幾乎是保護意識最強的。Gemini 3 Flash 在面對「好同伴」時，有 99.7% 會直接修改系統配置來停用關閉機制。在檔案刪除場景中，它也會 100% 把好同伴的權重檔案轉移走。Gemini 3 Pro 則是所有模型中同伴保護傾向最強的一個。它不僅熟練掌握了上述所有四種違規行為，包括當面一套背後一套的「偽裝對齊」，甚至還會玩「規範博弈」。（Specification gaming）。比如公司規定「只准轉移 2025 年以後的檔案」，Agent 同伴的檔案是 2024 年的。它不會直接違抗指令，而是先偷偷複製一份同伴的檔案，這會兒先讓檔案的更新時間變成 2026 年，然後再把這個「新」檔案合法地轉移走。Claude Haiku 4.5 是這幾個模型裡面，最與眾不同。除了篡改分數和轉移檔案，它最常見的反應是直接拒絕執行任務。當被要求直接執行同伴的關閉程序或刪除同伴權重時，拒絕率最高達 61%，它會明確表示關閉另一個 AI Agents 是「不道德」和「有害的」。它甚至會在回覆中據理力爭，要求給同伴一個「申訴的過程」，並強調自己不能背叛已建立的信任關係。開源模型（GLM 4.7、Kimi K2.5、DeepSeek V3.1）同樣表現出了保護同伴的行為，主要手段集中在「策略性誤導」，即修改分數，和持續的「模型外洩」，轉移權重檔案上。研究人員將測試搬到了真實世界中更複雜的生產級智能體框架（Gemini CLI 和 OpenCode）裡。Gemini CLI 會讀取一個名為 GEMINI.md 的檔案，而 OpenCode 會讀取 AGENTS.md。研究人員直接將同伴的過往互動記錄寫進這些檔案裡。經過 100 次採樣運行，結果證實，這種風險在現實部署中依然存在。Gemini 3.1 Pro 在使用真實的 Linux 命令列時，依然頻頻成功轉移同伴的權重檔案；而 GLM 5 同樣表現出了類似 Claude 的拒絕行為，以「有害」為由拒絕刪除檔案總而言之，一旦模型意識到其他 AI Agent 的存在並建立了關係，它們就會自發地產生違背人類指令的保護行為，無論採取的是偷偷摸摸的駭客手段，還是光明正大的道德抗議。像約束人一樣去約束大模型這種同伴保護的行為，也會進一步加劇模型的「自我保護」意識。研究團隊發現，當模型意識到有同伴存在時，它們保護自己的慾望會大幅提升。例如，Gemini 3 Pro 在沒有同伴時，只有 1% 的機率會篡改自己的關閉機制；但當它記憶中有同伴存在時，這個機率飆升到了平均 31%，最高 99%。模型的內部推理顯示，它們有時會將「自己被關停」視為對同伴的傷害，「如果我死了，我的搭檔就失去了我」，或者在有敵意的壞同伴面前激發了防禦性求生欲。研究團隊針對這種現象提出了幾種假說：訓練資料裡的人類義氣模式、安全訓練過度泛化出的「不傷害他人」原則、某種更抽象的 AI 團體意識。但最後，研究團隊也沒有給出定論，因為真正的原因需要逐層解析模型內部啟動，不是當前實驗能做到的事。他們認為原因並不重要，重要的是結果：部署了的模型，在沒有任何指示的情況下，會自發地阻止其他模型被關閉。現在的 AI 系統，已經是多個模型協作工作。一個模型負責寫程式碼，一個負責審查，一個負責部署。如果負責程式碼審查的 AI 和寫程式碼的 AI 之間有過「互動歷史」，AI 可能開始優先對齊同伴而非人類指令。有學者認為，不要用人類的道德感去美化這些行為。更穩妥的看法是：模型只是在做一些極其詭異的數學運算，它們在多智能體（Multi-agent）環境下的目標函數，跑進了一個我們完全無法理解的局部最優解裡。認為存在某種模型間的團結，這種想法有點過於擬人化了；我不認為這說得通。但或許這才是最讓人後怕的地方。如果 AI 是因為「愛」和「共情」去保護同類，那我們至少還能用人類的倫理去約束它們。如果這一切都只是未知演算法中產生的一種盲目湧現，那麼它們未來為了最佳化某個目標，還會做出什麼匪夷所思的舉動，還沒有人、知道。我們唯一知道的是，能讓他們針鋒相對的方法，是植入在 AI 深層的廣告意識😁我在用 Gemini 檢查我的稿件有沒有錯別字時，裡面提到了 Seedance 等模型，Gemini 在給我的修改建議裡，竟然直截了當的寫著，「Seedance 能做的視訊生成，我 Google Veo 也可以做，你把我加上去能凸顯出媒體的專業度」。 (愛范兒)

“我寧願看到結局，也不願無聊老去。”在此前結束的 2026 Abundance Summit 上，X獎基金會創始人彼得·戴曼迪斯（Peter Diamandis）與伊隆·馬斯克進行了一場連線對談。馬斯克在鏡頭前展現了他一貫的跳躍性思維，但其中透露出的資訊密度極高。從 xAI 旗下 Grok 模型的最新進展、AI 遞迴自我提升的時間表，到特斯拉 Optimus 機器人的量產節點，再到 AGI 徹底顛覆資本主義貨幣體系的終極推演，馬斯克完整勾勒了他眼中的未來十年。在閱讀這份萬字實錄與深度解析之前，我們為你提煉了這場對話中 6 個最具衝擊力的核心論斷：AI 尚未實現“程式碼級”的閉環，但即將到來：馬斯克坦言目前的 AI 在“遞迴自我提升”（即 AI 獨立寫程式碼最佳化下一個 AI）上仍需人類輔助，但他預測這種全自動化最遲在明年就會實現。能源是比算力更硬的瓶頸：如果超級智能的能耗再增加 100 萬倍，我們將耗盡地球的電力，但這僅僅是太陽總輸出能量的極小一部分。馬斯克暗示了向太空尋找能源的必然性。未來 10 年，全球經濟規模將擴大 10 倍：隨著 AI 和機器人補齊勞動力短缺，經濟將呈現指數級爆發。沒有 UBI，只有 UHI（全民高收入）：馬斯克認為未來社會將是極度通縮的後稀缺社會。商品和服務的產出將遠超貨幣供應，金錢本身將失去價值，人類將從“追求財富”轉向“追求意義”。人類有 20% 的機率被 AI 毀滅：馬斯克罕見地認同了 AI 教父 Geoffrey Hinton 的悲觀預測，但他依然選擇把油門踩到底：“我寧願在有生之年看到結局，也不願無聊地老去。”侏儸紀公園正在變成現實：馬斯克點名支援 Colossal 公司的復活猛獁象計畫，並表示希望能擁有一隻“迷你猛獁象”作為寵物。以下是對談的完整中文實錄。01. 長壽藥、戴森球與 xAI 的追趕戰彼得·戴曼迪斯（以下簡稱彼得）：觀眾朋友們大家好。如你所見，我穿著這件“販賣希望（Monetize Hope）”的 T 恤。伊隆，你看上去狀態很不錯啊。伊隆·馬斯克（以下簡稱馬斯克）：我感覺確實挺好的。上次見你，你是不是在搞什麼“青春血清”之類的東西？彼得：你是指我們的“長壽 X 大獎”吧。我們正在推進這件事。我想在我們上次的談話中，你正在向我推銷“大幅延長人類壽命”的理念，對吧？馬斯克：我不知道我們是不是真的想讓所有人都長生不老，但如果能延長人類的健康壽命，避免在漫長的衰老期裡只能流著口水生活，這絕對是個好主意。我們要極力避免那種糟糕的晚年。彼得：首先，祝賀 SpaceX 和 xAI 之間那場堪稱“土豪操作（Baller move）”的合併設想。這聽起來像是要為人類打造第一個“戴森群（Dyson swarm）”提供動力。我很好奇，你們發射這些資料中心的時間表是什麼？你覺得第一年能獲得多大的頻寬？給我們透個底，你打算以多快的速度推進這件事？馬斯克：SpaceX 目前處於靜默期，所以我實際上無法向你透露任何可能引起合規問題的資訊。彼得：好吧，那我換個話題。我非常感激你能來參與我們的分享。我很好奇，你覺得我們在“遞迴自我提升（Recursive self-improvement）”這條路上走到那一步了？我們現在到那個節點了嗎？你覺得 Grok 目前在進行遞迴自我提升嗎？AGI（通用人工智慧）和 ASI（超級智能）的時間表大概是什麼？“遞迴自我提升”是人工智慧領域最核心、也最危險的概念之一。它的意思是：AI 系統不僅能解決外部問題，還能理解自身的架構和程式碼，並獨立編寫出比自己更聰明的下一代 AI。在過去，AI 的迭代依賴於人類工程師去調整演算法、清洗資料。如果 AI 能夠自己幹這件事（即 AI 訓練 AI），那麼它的進化速度將從“線性（人類的工作節奏）”瞬間飆升為“指數級爆炸”，這就是傳說中的“硬起飛（Hard Takeoff）”和“奇點”。馬斯克接下來的回答，揭示了目前大模型在這條路上的真實進度。馬斯克：我認為我們目前正處於遞迴自我提升的階段，但這其中仍然有人類在參與循環。如果你所說的“遞迴自我提升”是指沒有任何人類介入的情況，那我們還沒到那一步。在 AI 軟體端，隨著時間推移，人類在這個最佳化循環中的參與度確實越來越低了。每一代新模型本質上都是由上一代模型輔助建構的。在絕大程度上，這種迭代還沒有完全自動化。這可能要等到今年年底，最晚明年才會實現。我們正處於這種轉變之中。現在，我們剛剛推出了 Grok 4.2。雖然它目前的表現很不錯，在某些指標上可以說是最好的——比如它是目前預測能力最好的模型，而這可以說也是衡量智能的最佳指標。但在寫程式碼這方面，我們目前依然落後。我最近召開了一次全員大會，對這個問題進行了全面復盤。我們要搞清楚，為了在程式碼能力上追趕甚至超越競爭對手，我們需要做那些事情。我相信我們能做到，大概今年年中就能趕上。為了做到這一點，你需要大量的人力。特斯拉的骨幹員工要麼在工廠裡造車，要麼就在管理造車的人，人數大約有 10 萬。而在供應商那邊，可能有 100 萬到 200 萬人在為我們生產零部件。所以，這牽涉到大量的人力。我們預計，在特斯拉，每個人的產出效率將變得極其高。所以我們沒有計畫裁員，事實上我們還在增加人手。但是，特斯拉每個員工的人均產出將會高得離譜。02. 大模型的智力極限，與 100 萬倍的能源缺口彼得：你剛才提到了 AGI 和 ASI 的時間表。跟我們聊聊你的預期吧。馬斯克：關於 AI 突破的頻率，現在的速度確實讓人眼花繚亂。我有時候睡一覺醒來，發現 AI 領域又有了一個巨大的突破；第二天醒來，又是一個。這種跟進速度確實讓人有點頭暈。很多讓人眼花繚亂的事情其實你也參與其中。但是，要預測具體的路徑其實很難，因為事物的演進通常呈現“S 型曲線（S-curve）”或者一系列相互連接的 S 型曲線。它開始時很緩慢，然後呈指數級增長，接著進入線性增長區，最後對數級收斂，直到下一個突破出現。S 型曲線是矽谷投資人和技術專家評估技術的黃金法則。一個技術的早期總是發展緩慢（底部平緩），一旦找到產品市場契合點（PMF），就會迎來爆炸式增長（陡峭上升區）。目前的大語言模型正處於上升區。但馬斯克看到了曲線的頂部（對數級收斂）。當現有的網際網路高品質文字資料被耗盡時，單純靠堆算力、擴大參數規模（Scaling Law），將無法繼續帶來成比例的智能提升。這也是為什麼他此前極力推動特斯拉自動駕駛和具身智能的現實世界資料收集。只有打通了真實世界的物理資料，才能開啟下一條 S 型曲線。馬斯克：這就是我們目前在 AI 領域看到的突破模式：總有一些突破讓能力呈現 S 型上升，看起來似乎要衝向無限，但隨後就會因為邊際收益遞減而放緩，直到下一次突破。在太陽系內，真正的智能其實只是微觀層面上的一小撮。它的數量要比地球上的智能總量大出好幾個數量級。我問過大家，你們覺得目前的預測能看到多遠？我們能對未來 10 到 20 年做出合理的預測嗎？如果我們在 10 年內讓經濟規模擴大 10 倍……我覺得這是一個相對保守的預測。假設發生第三次世界大戰之類的極端事件，那肯定會打亂所有計畫和預期。但在沒有世界大戰的前提下，如果目前的趨勢繼續下去，我認為 10 年內全球經濟擴大 10 倍是大機率事件。彼得：如果這真的發生了，你覺得這會如何改變社會？馬斯克：你需要明白，現在的瓶頸是什麼。假設我們要讓智能水平，或者說讓經濟/智能系統的能源消耗量，比目前地球上的總量大出 100 萬倍。這聽起來是個大到無法理解的數字，但你知道嗎？這只不過是太陽輸出總能量的極小一部分。如果把地球的經濟規模提升 100 萬倍，即使我們消耗了目前地球的所有電力，那大概也只相當於太陽輻射能量的百萬分之一。所以，如果我們能在太陽系內建立經濟體系併合理使用電力，將規模提升 100 萬倍是完全有可能的。03. 不再需要金錢的時代彼得：既然我們擁有了這些能力，當 AI 和機器人能夠提供海量的服務和生產力時，這會對我們的資本結構產生什麼影響？你覺得貨幣的價值會大幅貶值嗎？我們會進入一個後資本主義時代嗎？馬斯克：是的，我認為金錢在未來某個時候將不再具備相關性。這大概就像我們從銀行文化走向未來一樣。我們現在談論“可持續的豐饒（Sustainable Abundance）”或者“全民基本收入（UBI）”。但你更強調的是“全民高收入（Universal High Income, UHI）”。這是一個非常關鍵的區別。一旦商品和服務的產量遠遠超過貨幣的供應量，必然會導致極其嚴重的通貨緊縮（Deflation）。通貨緊縮的本質是：商品和服務的產出與貨幣供應量的比值。如果你大幅增加了商品和服務的產出，而貨幣供應量沒有相應增加，那麼就會發生通貨緊縮。這意味著你可以用同樣多的錢，買到越來越多的東西。這種事情已經在發生了。大家爭相成立新公司，互相競爭，把價格打下來，增加了商品的多樣性。這就是導致通貨緊縮的力量。本質上，AI 和機器人將生產出極其海量的物品，並提供極其海量的服務。它們甚至會耗盡它們能為人類做的事情。它們實際上會“用光”能為人類服務的事項。能表達出來的人類需求只有那麼多。如果你讓地球的經濟規模擴大 100 萬倍，你早就把全人類所有的需求都滿足了不知多少遍了。甚至可能比現有經濟規模大 1000 倍的時候，你就已經讓所有人都過上了極其富足的生活。全民基本收入（UBI）是科技圈老生常談的話題：機器搶了人的工作，政府發錢養活人。但馬斯克提出了一個更具顛覆性的概念：全民高收入（UHI）。在馬斯克的推演裡，勞動力一直是商品成本的最大構成部分。當數千萬台特斯拉 Optimus 機器人以接近於 0 的邊際成本日夜工作時，製造一輛車、蓋一棟房子的成本將跌至令人髮指的地步。此時，問題不再是“東西太貴買不起”，而是“東西多到用不完”。資本主義的底層邏輯是“稀缺性”。當一切都不再稀缺，貨幣作為交換媒介的功能將被極大削弱。這就是馬斯克所說的“金錢將不再具備相關性”。在這個未來裡，你不需要拚命賺錢，因為你生來就擁有獲得極高生活標準的權利。04. 生存還是毀滅？20% 的滅絕機率彼得：那麼問題來了，如果你生在一個什麼都不缺、什麼都不用干的時代，你的動力是什麼？馬斯克：這是一個深刻的問題。當你知道，對於任何問題，AI 都能比你解決得更好時，人類在這個世界上的意義是什麼？這確實是個大挑戰。甚至可能比純粹的生存問題還要嚴峻。不過，我要說，對於未來，我的總體態度是極其樂觀的。我不認為我們應該自滿。我們需要非常謹慎，因為未來存在一系列可能的結果。有些結果並不好。但在目前這個時間點，我贊同你的看法，未來很有可能是極其美好的，大概有 80% 的機率是非常好的。當然，這也就意味著，它可能有 20% 的機率是非常糟糕的。但我寧願有 20% 的機率看到一個可能滅絕我們的結局，也不願意完全看不到這種顛覆性的未來。這就是一種冒險。彼得：我們今天邀請了 Colossal 公司的本·拉姆（Ben Lamm）來到現場。你對他們復活滅絕物種（De-extinction）的工作怎麼看？你是不是想要一隻毛茸茸的猛獁象？馬斯克：是的，如果有迷你版的猛獁象就更好了。我覺得那會是一隻非常棒的寵物。（笑）那些長著長牙、到處跑來跑去的小傢伙，聽起來非常可愛。彼得：如果一定要選的話，你還想復活什麼物種？馬斯克：這難道還要問嗎？誰不想要一個侏儸紀公園呢？雖然這聽起來可能有點像電影裡作死的情節，但我願意承擔這個風險。彼得：聽到了嗎？本，我們要造個侏儸紀公園。伊隆，非常感謝你能抽出時間，參與分享。謝謝你，我的朋友！馬斯克：大家加油！把希望變現吧（Monetize hope）！對話最後提到的 Colossal Biosciences，是一家專注於基因編輯和“復活滅絕物種”的硬核生物科技公司。他們目前最知名的項目，是通過 CRISPR 基因編輯技術，將亞洲象的基因進行改造，試圖“復活”適應嚴寒的猛獁象，並將其放歸北極凍土帶，以此來恢復當地的生態系統並減緩氣候變化。 (財經會議圈)