未來十年，那些產業有可能會迎來真正的增長？倘若你對技術、經濟或者職業方向滿懷興趣，興許會心生好奇：在未來的十年當中，那些領域能夠切切實實地實現增長呢？答案隱匿於這四股力量之中——包括人口老齡化，能源轉型，人工智慧的滲透以及全球供應鏈的重構。它們共同促使著六個大方向向前邁進，除此之外，還有幾個疾速飛奔的小賽道。每個賽道方向本文僅關注三個核心問題：具體涵蓋那些領域（核心賽道），增長背後的硬驅動是什麼（驅動因素），實際的機會落腳點在那裡（主要機會）。下面逐一梳理，只說事實和邏輯。在面向2036年時，這六大具備高潛力的賽道，以及諸多新興領域，將會共同建構起未來十年的經濟全新圖景。不管是由技術驅動的算力革命和能源轉型，還是因社會結構變遷而催生的銀髮經濟與孤獨消費，全都指向一個更為智能、更為綠色、更為人性化中的時代。對於個體而言，關鍵並不在於去追逐所有的風口，而是在於精準找到自身資源與行業拐點的相契合之處，抑或是深耕於技術壁壘所在，或是精心打磨服務細節方面，又或是在產業鏈的縫隙裡發現價值。已經到來的是未來，唯一不變的是變化，只有順著形勢去做，並且早早佔據關鍵位置，才能夠在新的一輪增長的浪潮當中獲得一個立足的地方。 (TOP行業報告)

中國AI越來越強了！近日，《時代》雜誌公佈了2026全球十大最具影響力AI公司榜單，阿里巴巴、字節跳動、智譜AI三家中國企業成功上榜，和亞馬遜、OpenAI、GoogleAlphabet、Meta、Anthropic、Mistral、Hugging Face一起，站在了全球AI行業的第一梯隊。這也是這份榜單推出以來，中國企業第一次一次性拿下三個席位，足以說明中國AI早已不再是單純的追趕者，已經成長為能影響全球技術路線、搭建產業生態的關鍵力量。咱們一個個來介紹這三家上榜的公司，先說阿里。阿里能入選，靠的是從晶片、雲端、大模型到落地應用的完整全端AI實力，也是國內AI產業生態化發展的典型代表。在底層算力上，平頭哥自研的AI晶片已經規模化交付超47萬片，牢牢守住算力自主可控的根基；在模型層面上，千問大模型累計下載量突破10億次，衍生出的各類模型超20萬個，打造出全球規模頂尖的開源AI生態，就連Airbnb、Pinterest這樣的國外公司，都在把千問當作核心技術支撐；應用端更是深度融入淘寶、支付寶、高德等自家生態，企業級智能平台悟空也在加速落地，同時覆蓋普通消費者和各行各業的產業需求。這份實力也直接體現在資本與權威榜單上，目前阿里港股總市值約2.51兆港元，美股市值近2931億美元，是國內為數不多的兆級科技巨頭。在2025年《財富》世界500強中，阿里位列全球第63位，在全球網際網路科技企業中穩居第一梯隊，綜合實力和行業影響力毋庸置疑。接著說宇宙廠——按照《時代》的評價，字節早就不只是TikTok的母公司，已經徹底轉型成一家以AI為核心的科技巨頭。底氣首先來自硬實力與資本的認可度，據多家機構評估，字節跳動最新估值已突破6000億美元，穩居全球第二大獨角獸、中國第一獨角獸，僅次於 OpenAI，超過SpaceX，甚至高出阿里一大截、直逼騰訊，屬於是全球未上市企業裡的絕對頂流。而AI業務正是支撐這一估值的核心引擎，旗下AI助手豆包周活已經衝到1.55億，春節期間日活都輕鬆破億，也讓中國早早邁入AI助手大規模普及的行列。背靠抖音7.7億月活的龐大生態，字節把AI能力融入了內容創作、雲服務、智能互動等各個環節，打通了應用、大模型到底層基建的完整閉環，靠著億級使用者跑通AI商業化，這一點是很多海外同行根本比不上的。再來看智譜AI，今年1月在港股成功上市，也是國內第一家登陸港股的大語言模型企業，IPO一共募資5.58億美元，這次入選榜單，實打實撐起了中國AI 的硬核技術門面。智譜自研的GLM-5大模型足足有7440億參數，開源之後，多項專業測評裡直接超越Google Gemini 3 Pro，在程式設計和智能體任務上，性能已經逼近GPT-5.2 和Claude Opus 4.5。《時代》還特意提到，智譜不用依賴西方高端晶片，也能做出頂尖大模型，給全球AI發展走出了一條不屬於西方的全新路子。智譜港股總市值約3640億港元，上市僅三個多月股價較發行價暴漲超7倍，穩居全球上市純AI大模型公司第一、港股科技股第一梯隊，市值超越京東、百度等老牌網際網路巨頭，成為全球AI領域最受資本追捧的硬核技術標竿之一。《時代》選這份榜單，不只是看模型參數和技術硬指標，更看重產業影響力、技術路線影響力和實際社會價值。三家中國企業剛好形成完美互補：阿里專注全端佈局和產業賦能，字節主打消費端AI的大規模落地普及，智譜深耕基礎大模型的技術攻堅，一起勾勒出中國 AI“應用帶頭拉動、技術做硬核支撐、生態形成完整閉環”的特色發展模式。回想過去兩年前，全球頂級AI榜單裡，中國企業還只是零星出現，現在一次性拿下三席，背後是中國AI在技術、產業、資本、人才各方面都走向成熟的體現。 (BAT)

一、全球AI for Science發展進入國家戰略加速佈局新階段二、近五年各學科領域發文量變化趨勢圖三、主要國家AI for Science學術合作網路四、全球重點創新機構學術合作網路五、中國重點學科領域AI4S學術產出歷年趨勢六、AI for Science促進跨學科交叉融合創新七、前沿技術融入科研流程重構科研模式八、智能體技術在各學科領域的融合創新九、AI for Science關鍵資料類型十、AI for Science開放原始碼專案體系日趨豐富(材料匯)

OpenAI 未能實現銷售和新增使用者目標的消息一出，市場反應相當激烈。軟銀、甲骨文、AMD、CoreWeave 這些 OpenAI 的核心合作夥伴在美國盤前交易中集體下跌。市場擔心的不只是 OpenAI 一家公司的業績問題，而是對整個 AI 基礎設施投資回報的質疑。畢竟，科技巨頭們已經宣佈了天文數字般的資本支出計畫，如果 OpenAI 這個行業標竿都開始增長乏力，那些動輒數百億美元的投入能否收回成本？又該回到去年大家討論已久的 AI 泡沫論了。但這次不一樣的是，就在 OpenAI 遭遇增長瓶頸的同時，它的競爭對手 Anthropic 卻交出了一份亮眼的成績單。前段時間，Anthropic 的年化收入已經突破 300 億美元，首次超越 OpenAI 的 250 億美元，這就是兩種完全不同的商業邏輯在較量。AI 應該怎麼賺錢？OpenAI 走的是典型的網際網路打法，先用免費或低價產品獲取海量使用者，再慢慢提高付費轉化率。ChatGPT 現在有 9 億周活躍使用者，5000 多萬付費訂閱者，這個使用者規模確實令人羨慕。但問題在於，付費率只有 5.6%，周活躍使用者平均收入只有 25 美元。2025 年 OpenAI 總營收 131 億美元中，C 端訂閱貢獻了 85 億美元，佔比超過 60%。這種“大而不強”的收入結構，在消費端增長放緩後就顯得有些尷尬了。OpenAI 現在面臨的局面是：C 端使用者增長見頂，企業端市場又還沒真正打開。Anthropic 從一開始就沒打算走這條路。它把 80% 的精力都放在企業客戶身上，採用 API 優先的分發模式，目前已經服務超過 30 萬家企業客戶。這種高度聚焦帶來了驚人的商業化效率，Anthropic 的月活躍使用者平均收入高達 211 美元，是 OpenAI 的 8 倍多。更能說明問題的是企業採購決策的變化。2026 年 3 月，首次購買 AI 工具的企業中有 73% 選擇了 Anthropic。而在十周前，這個比例還是五五開；去年 12 月甚至是 60:40 偏向 OpenAI。短短幾個月，企業市場的天平就完全傾向了 Anthropic。這背後反映的是消費網際網路的流量思維和企業軟體的價值思維之間的根本差異。Anthropic 從成立第一天起就站在了企業市場這條賽道上，而 OpenAI 現在才開始艱難轉身。Claude Code如果要找一個 Anthropic 成功的關鍵產品，那一定是 Claude Code，這也是筆者在 openclaw 盛行的當下，多次安利的工具，這才是真正跟生產力工具。這個企業級編碼 Agent 在市場上的表現堪稱現象級，現在 Claude Code 在企業級編碼 Agent 市場的佔有率已經達到 54%，遠超 OpenAI 的 21%。預計到今年年底，GitHub 上超過 20% 的每日程式碼提交將由 Claude Code 完成。Claude Code 的爆發式增長直接驅動了 Anthropic 整體營收的飛躍。從 2025 年底的 90 億美元年化收入，到 2026 年 4 月的 300 億美元，短短幾個月增長超過 3 倍。Anthropic 的產品哲學很清晰：“輕編排、重能力”。模型原生支援工具呼叫和環境互動，把編排的自由交給開發者，瞄準的是開發者和高級使用者這群上限最高的人。Claude Cowork 更是把這個理念推到了極致，能在本地檔案、資料夾和應用之間自由切換，代替使用者執行多步知識工作，而不只是一個聊天助手。這種“讓模型本身成為 Agent”的思路，在專業使用者群體中建立了強大的心智壁壘。OpenAI 走的是另一條路，通過 GPTs 和 GPT Store 建構開發者生態，試圖覆蓋 C 端和開發者兩個市場。但這種廣覆蓋策略導致資源分散，生態活躍度始終不溫不火。OpenAI CEO Sam Altman 自己也承認，在“真實世界程式碼”的應用上，OpenAI 起步比 Anthropic 慢，Anthropic 更早認識到將模型應用到混亂的真實程式碼庫和真實世界資料上的重要性。雖然 OpenAI 後來推出了 Codex 程式設計智能體，周活使用者在三個月內增長 5 倍突破 200 萬，但在市場份額和開發者口碑上仍然落後。管道策略在商業化的具體執行層面，兩家公司的差異同樣明顯。Anthropic 是唯一一家同時在 AWS Bedrock、Google Cloud Vertex AI 和 Microsoft Azure Foundry 三大雲平台上提供前沿模型的 AI 公司。這種“不繫結單一雲”的策略讓企業客戶無需更換雲服務商就能接入 Claude，極大降低了採用門檻。在收入構成上，Anthropic 約 60%-75% 的收入來自第三方 API 銷售（通過雲平台訪問）,10%-25% 來自官方 API 直接銷售，C 端訂閱只佔約 15%。OpenAI 長期主要通過微軟 Azure 獨家銷售模型，管道相對單一，而且只把 20% 的銷售額計入自身收入，這在一定程度上限制了市場觸達能力。不過面對競爭壓力，OpenAI 也開始調整策略，終止了與微軟的排他性合作，入駐 AWS、Oracle 等平台，並尋求接入 Google Cloud。在定價模式上，Anthropic 最近做了一個很務實的調整，把最大的企業客戶從基於席位的固定使用額度計費，遷移到按 Token 消耗量計費的標準 API 費率模式，讓定價更直接地反映資源消耗。配合強勁的營收增長，Anthropic 的毛利率有望從 2024 年的 -94% 改善到 2025 年目標的 40%，並在 2028 年進一步提升至 77%。組織文化這是一個比較虛的詞，但還是要提一提。Anthropic 產品負責人 Cat Wu 說過一句很有意思的話：“如果 Claude Code 失敗了，但 Anthropic 整體成功了，我會非常開心。整個團隊也都願意按照這樣的思路來做決策。”這種使命驅動的文化讓 Anthropic 能夠快速決策並統一執行，核心創始人團隊無一人離職，保持了罕見的穩定性。OpenAI 則呈現出截然不同的組織特徵。自 2023 年底管理層變動以來，公司經歷了技術路線的搖擺和資源的分散配置。過度聚焦 C 端產品浪費了大量資源，Sora 就是個典型例子，每天的推理成本估計高達 1500 萬美元，但整個生命周期的收入只有 210 萬美元，最終在推出不到半年後被砍掉。OpenAI 應用業務 CEO Fidji Simo 在全員會議上坦言：“我們不能因為被 side quest 分心而錯過這個時刻。”此外，多位關鍵人物的相繼離職也反映出組織內部的不穩定性。AI 又泡沫了？今天 OpenAI 營收不及預期引發的市場震盪，讓很多人又開始擔心 AI 泡沫論。但如果仔細看 Anthropic 的表現，會發現問題的本質並不在於 AI 這個行業本身，而在於 OpenAI 自身的產品力。GPT-5 出來之後，大家發現 OpenAI 的模型已經不再領先了。而且 OpenAI 當時做的 GPT-5，野心是很大的，是想著藉著 GPT-5 來做電商，這樣大家通過 GPT 這個超級流量入口，可以直接讓 AI 推薦商品，而不用自己再去其他平台搜尋，但起碼目前來看，這個模型還並沒有達到奧特曼的預期。而 Anthropic 憑藉 Claude 系列產品，在企業市場建立了明顯的技術優勢。現在很多國內公司都在想方設法給員工配 Claude API，但很少聽說誰專門去配 OpenAI 的 API。這種用腳投票的結果，比任何分析報告都更能說明問題。企業客戶是最理性的，他們不會為品牌溢價買單，只會選擇真正能提升生產力的工具。其實不管國內外，CSP 都現在依然都在囤貨、掃貨，AI需求對整個產業鏈的帶動是肉眼可見的。 (傅里葉的貓)

中國AI圈近期傳出一個令人振奮的消息，兩家領軍級AI創業公司DeepSeek（深度求索）和Kimi（月之暗面），在底層技術的突破上打出了一套漂亮的“組合拳”，在一周內相繼發佈各自兆參數等級的開源大模型。老胡看到，有人把這比作中國AI界的“兩彈一星”時刻，當“人工智慧+”上升為國家戰略，兩家技術路徑各異卻節奏同頻的公司，確實正在共同揭示科技社會的一次深刻演進。兩家公司展現了一種難得的開源協作精神：Kimi模型參考了DeepSeek架構，而DeepSeek新模型則採用了Kimi大規模驗證的關鍵最佳化器技術，直接挑戰了西方壟斷十年的技術標準。這種“你中有我，我中有你”的超越零和博弈的協作關係，在高度競爭的科技圈並不多見。▲權威機構Artificial Analysis公佈的全球大模型“智能指數”老胡想說的是，這不僅僅是兩家公司的勝利。一方面，我們要看到，西方對華的技術封鎖緊鑼密鼓，試圖在算力和底層演算法上把中國困在“石器時代”；但另一方面，中國人的韌性和創新能力，往往也在壓力最大的時候爆發。這兩家公司把兆量級的開源模型做到了逼近美國頂尖閉源模型的效果，而且價格只有人家的不到十分之一，這說明什麼？說明中國AI正在形成一種基於成本優勢和技術迭代的“非對稱作戰”能力。Deepseek和Kimi的創始人梁文鋒和楊植麟，時隔一年先後參加了總理座談會。這釋放出的訊號非常明確：國家不僅支援創新，更支援那種能解決“卡脖子”問題的實戰派。他們不是在實驗室裡空談，而是實實在在地與中國國產晶片“共生”。DeepSeek研究在華為昇騰晶片上做推理，Kimi搞混合式推理架構，讓中國國產晶片和西方晶片能“同台競技”。這種現實主義的突圍路徑，正是中國科技產業最需要的底氣。同時，我們離全球最頂級的生態位還有一段路要走，美國人的先發優勢依然客觀存在。但老胡相信，只要不亂陣腳，堅持開源共享，堅持底層自研，那些試圖通過封鎖來遲滯中國進步的企圖，終將在歷史的洪流面前撞得頭破血流。輝達的黃仁勳在GTC演講中，用這兩個中國模型來給自家下一代晶片“驗貨”，美國的Cursor、日本的樂天都在套殼使用中國模型。那些希望技術封鎖者的“如意算盤”，恐怕要落空了。老胡最後想說，中國太大了，這種充滿活力的民間創新與國家意志的同頻共振，是任何力量都難以遏制的。讓我們給這些年輕人一點時間，給中國AI一點耐心。中國人的“AI核彈”已經造出來了，接下來的戲，一定會越唱越精彩。 (胡錫進觀察)

【新智元導讀】最近，AI教父Hinton發出最尖銳警告：不受監管的AI就是一輛沒有方向盤的高速跑車！全球只有1%的AI研究在做安全，4.8兆美元的巨獸正在失控加速。當78歲的Geoffrey Hinton坐在攝影機前，對著在場的幾百位代表說出這句話時，整個會場安靜了幾秒。「他們想要一輛沒有方向盤的超級快車。」最近，這位2024年諾貝爾物理學獎得主、被全世界叫了十幾年「AI教父」的老人，在全球數字世界大會上，再次向全人類拉響了警報。這位老人用幾乎是帶著懇求的語氣警告：「我們不知道人類能否與超級智能AI共存。」「但我們正在建造它。」只有1%在管安全，剩下99%在踩油門在發言中，Hinton給我們算了一筆很清楚的帳。全球AI產業正以人類歷史上前所未有的速度膨脹。UN貿發會議的資料顯示：2023年全球AI市場規模1890億美元，到2033年預計飆到4.8兆美元。也就是說，人類只用了十年時間，就從零造出一個比日本GDP還大的經濟體。這些錢，幾乎都用在了造更大的模型，跑更多的算力。至於安全呢？Hinton給了一個數字：大概1%。全球AI研發投入裡，只有大約1%花在了「怎麼讓這東西不出事」上面。對此，Hinton的評論是：It's crazy.「AI科技遊說集團正在花大價錢投廣告，想讓所有人接受一個類比——AI是油門，監管是剎車。他們的意思是，別踩剎車，會拖慢我們。」對此，Hinton表示，這個類比完全是錯誤的！「油門是進步，沒錯。但監管不是剎車，監管是方向盤。他們想要一輛極速狂飆的車，但沒有方向盤。」坐在他旁邊的Terry Sejnowski立刻接了一句：你開過一輛沒有剎車的車嗎？下坡的時候你就知道有多慘了。但更慘的是，我們連方向盤都沒有。油門踩到底，方向盤拆掉，這就是當下全球AI競賽的真實狀態。兩位老人的頒獎典禮怎麼變成了一場審判2026年世界數字大會的主題是「AI與社會發展」。這次大會給Hinton和Sejnowski頒了一個獎，表彰他們在1980年代發明玻爾茲曼機，它後來成了深度學習革命的催化劑。頒獎人是微軟的語音識別專家李登（Li Deng），他自己就是玻爾茲曼機的受益者。前半場，三個人聊的是科學往事，學術榮光和師生情誼。Hinton和Sejnowski回憶了1980年代在羅切斯特的一次會議上，他們是如何把Hopfield網路和模擬退火結合在一起，這個靈感迸發的瞬間。Sejnowski說，自己記得一清二楚——「我們坐在那裡，突然意識到可以把Hopfield網路加熱，讓它變成機率性的。」隨後，Hinton補了一個細節：那個時候他剛在聖地亞哥跟David Rumelhart一起程式設計反向傳播，用的是logistic單元。而給Hopfield網路加溫度之後，出來的恰好也是logistic單元。兩條完全不同的路，在同一個數學形式上匯合了。在科學史上，這種時刻被叫做「晶化瞬間」。值得玩味的是，Hinton至今仍然認為玻爾茲曼機比反向傳播更優雅。「它是一個好得多的想法。只是不太好用。」Sejnowski笑著附和：「它在生成式AI還沒流行之前幾十年，就已經是生成式神經網路了。」一個更優雅但不實用的想法，和一個沒那麼優雅但統治了整個時代的演算法，在科學史上，這種故事反覆上演。「AGI，是一個愚蠢的術語」但頒獎典禮的後半場，畫風急轉。當主持人把話題引向AGI和社會風險時，Hinton徹底切換了模式。李登問了一個很多人都想知道的問題：你們怎麼定義AGI？什麼樣的基準測試能說明AGI已經到來？Hinton毫不留情地表示：「AGI是一個愚蠢的術語。」理由很簡單：它假設智能是一維的，像溫度計一樣，數值越高越聰明。「但智能顯然是高度多維的。所以不存在一個點，AI在那個點上等於人類。它相對於人類的能力是鋸齒狀的——在某些方面已經遠遠超過我們，在另一些方面還不如我們。」他舉了個例子：你現在去問任何一個大模型，斯洛維尼亞的報稅截止日期是那天，或者怎麼給門廊做防潮處理，它都答得頭頭是道。在通識知識這個維度上，AI早就把人類甩了幾條街。但在某些推理任務上，它還沒完全追上。「所以，AGI這個詞沒有意義。」那什麼詞有意義？在Hinton看來，真正有意義的是「超級智能（superintelligence）」。它的定義很清楚——在幾乎所有人類能做的智力任務上都比我們強。我們相信它正在到來。接下來，就是整場對話最核心的段落。在場官員問：當超級智能到來時，人類還能保持對自己創造的系統的有意義的控制嗎？Hinton回答：「我們不知道能不能和超級智能AI共存。」但我們正在建造它，所以我們現在還有很多控制權。我們應該小心地建造，讓我們還能繼續存在，和它和諧共處。在已知的模型裡，遠比自己聰明的東西願意給遠不如自己聰明的東西自由——只有一個例子。母親和嬰兒。母親真的關心嬰兒。但現在的問題是，我們正處在歷史上一個緊迫的節點，必須嘗試解決這個問題，而投入的資源少得可憐。也許只有1%的工作在研究這件事。相比之下，99%的工作都在讓AI變得更聰明。 這簡直是瘋了。菸草和石棉Hinton把AI風險分成了三類。第一類：有人故意用AI幹壞事。比如，製造深度偽造視訊來腐蝕民主，製造致命病毒來引發大流行，發動網路攻擊。這是最直接的威脅。第二類：有人試圖用AI賺錢時產生的副作用。比如用AI把女性照片生成非法照片。比如推薦演算法不斷推送比你剛看過的更極端的視訊，最終製造出兩個完全沒有共同語言的群體。「他們只是在賺錢，但副作用就是撕裂社會。」第三類：AI自主接管的存在性威脅。Hinton認為，第三類威脅或許會得到國際合作，因為所有人都害怕。但對於前兩類，特別是第一類，則不會得到合作。各國會嘴上說要合作，但實際上都在互相攻擊，這就要難處理得多。Hinton講了這樣一個類比：看看菸草和石棉的歷史。「生產菸草和石棉的發達國家——比如加拿大——在本國引入了保護公民的法規。但它們繼續把這些東西賣給第三世界國家。所以我們真的要擔心：即使我們在開發AI的國家制定了正確方向的法規，這些國家仍然可能把AI賣到其他國家，在那裡產生惡劣後果——即使這些事情在他們自己國家是不被允許的。太陽底下無新鮮事，菸草和石棉的劇本，很可能會再次上演。關於LeCun，你怎麼看？LLM，究竟是不是死胡同？接下來，李登還帶來了一個尖銳問題：LeCun說大語言模型是通往超級智能的死胡同，你們怎麼看？Hinton把這個問題拆成了兩半。「首先，是一個哲學問題：一個只預測下一個詞的系統，能不能理解空間？答案是能。這非常令人驚訝。」「然後，有一個實際問題：這是理解空間的高效方式嗎？答案是不能。如果你有攝影機，能操控物體，你理解空間和基本物理常識的效率會高得多。」「所以在實際層面，一個多模態AI——有攝影機、能操控物體、還能說話——會比純語言模型用更少的資料更快地理解很多東西。但在哲學層面，純語言模型給它足夠多的語言資料，可能也夠了。」4.8兆美元的蛋糕，誰在切？這次大會暴露的另一個裂縫，就是「分配」的危機。UN貿發會議代理秘書長Pedro Manuel Moreno在同期舉行的科技發展委員會上直接點破：AI的建造能力和塑造權，集中在極少數經濟體和企業手裡。國際電聯秘書長Doreen Bogdan-Martin給出了一個刺眼的對比：發達國家對於AI的採用速度，幾乎是開發中國家的兩倍。「如果不解決這個問題，這將是第二次大分流。」造AI的國家和只能消費AI的國家之間，鴻溝正在以肉眼可見的速度撕開。4.8兆美元的市場，基礎設施、投資、人才全部集中在北半球那幾個點上。剩下的世界，甚至沒有資格參與規則制定。顯然，這個後果很可怕。方向盤在誰手裡？把時間線拉長一點就會發現，Hinton的這場對話，其實是他過去三年吹哨行動的一次集大成。2023年從Google離職時，他說的是「我為自己的畢生工作感到後悔」。2024年拿諾貝爾獎時，他在領獎台上呼籲重視AI安全。2025年他在多個場合反覆強調監管的緊迫性。到了2026年，他的措辭變得更具體了。而他在技術討論中展現的另一面同樣值得注意。這個78歲的老人，在聊完AI末日風險之後，能立刻切回去講受限玻爾茲曼機為什麼是正確的貝葉斯推理、為什麼當前的圖像生成模型只用了醒-睡演算法的一半、怎麼把生成模型和識別模型結合起來才是下一步正確方向。他同時住在兩個世界裡——一個在思考AI怎樣變得更強大，一個在思考人類怎樣不被更強大的AI毀滅。這兩件事在他的大腦裡平行運轉，互不矛盾。這大概就是為什麼他的警告格外有份量。這是親手造出這個東西的人在說：我知道它能做什麼，所以我知道該怕什麼。而Hinton提到的那輛車，現在油門已經踩到底了，4.8兆美元的引擎在轟鳴。方向盤在不在，取決於接下來的幾年裡，坐在駕駛座上的人——不管是政府、企業還是科學家願不願意伸手。如今，我們正站在一個極其特殊的時間節點上。在AI變得比我們聰明之前，是人類唯一還能決定遊戲規則的窗口。Hinton三年前從Google辭職時說的那番話，當時很多人覺得是杞人憂天。三年過去了，他還在說同樣的話。不過，現在已經有很多人，真實地理解了他的擔憂。只是，那輛沒有方向盤的車，還在加速。 (新智元)

該初創企業的盈利模式、產品落地時間及收益規模均尚不明確。編譯 |  劉煜編輯 |  陳駿達智東西4月28日消息，今天，據路透社報導，由前GoogleDeepMind首席科學家戴維·席爾瓦（David Silver）創立的英國AI獨角獸Ineffable，已完成11億美元（約合人民幣75.14億元）的種子輪融資，估值達到51億美元（約合人民幣348.31億元）。本輪融資由美國紅杉資本與光速創投領投，輝達、Google和英國國家AI風投基金Sovereign AI等企業和機構共同參投。Ineffable稱，該輪融資為歐洲迄今為止金額最高的種子輪融資。目前，這家初創企業的盈利模式、產品落地時間及收益規模均尚不明確。Ineffable成立於2025年11月，其目標是打造一個超級學習系統（Superlearner）。該系統無需依靠人類資料，將通過自主實踐探索一切知識，覆蓋基本的運動技能（motor skill）到高階智力突破的全部範疇。Ineffable的創始人兼CEO Silver最廣為人知的身份，是AlphaGo背後的核心研究員。他主導了AlphaGo、AlphaZero以及AlphaStar的研發，全程參與了DeepMind強化學習體系的搭建與迭代。Silver與GoogleDeepMind聯合創始人兼CEO德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）是大學同學，二人都曾就讀於劍橋大學。在劍橋學習期間，Hassabis教會了Silver下棋，其中包括圍棋。在拿到劍橋大學文學學士學位後，Silver前往加拿大阿爾伯塔大學攻讀電腦科學博士學位，師從圖靈獎得主、強化學習之父Richard Sutton。▲David Silver（圖源：Silver個人網站）本科畢業後，Silver於1998年與Hassabis共同創辦了遊戲公司Elixir Studios，同時出任CTO與首席程式設計師。之後，Hassabis與另外二人聯合創辦了DeepMind。在DeepMind成立之初，Silver便擔任該公司顧問，並於2013年正式加入，任職10餘年之久。在DeepMind任職期間，Silver的研究重點是深度強化學習，這是一個將強化學習與深度學習相結合的領域。他參與了多款智能程序的研發，其中，由Silver主導研發的AlphaGo，是首個在圍棋比賽中擊敗頂級職業棋手的程序。之後，他帶隊打造出AlphaZero，該程序依託同源AI架構從零自主研習圍棋，後續以相同訓練邏輯掌握國際象棋與將棋，綜合實力遠超同期所有同類程序。此外，他聯合主導了AlphaStar項目，該款程序能夠在高難度策略遊戲《星海爭霸Ⅱ》中，達到人類職業電競選手的競技水準。在工業界之外，Silver還在倫敦大學學院（UCL）擔任教授。創立Ineffable之初，Silver在該公司部落格發佈個人隨筆稱：“世界需要一個舞台，讓強化學習範式的雄心得以充分施展。在那裡，我們直面智能的根本命題：如何（讓AI）通過對環境的體驗，去發現未知的知識。”他還說道：“AI生成語言、視訊、程式碼等，已有完善生態持續發展，無需我再涉足。而Ineffable，是我畢生追求的事業。”據《連線》昨日報導，Silver稱：“我從Ineffable項目中獲得的所有收益，都將捐贈給具備高社會影響力的慈善機構，用以挽救更多生命。”結語：天價融資扎堆新銳AI企業非大模型賽道正加速突圍目前，Ineffable仍處於早期研發周期，其技術方案尚未成熟，商業化模式與落地規劃尚不明確。在巨額資本加持之下，該公司依託強化學習路線能否突破現有AI技術瓶頸、平衡前沿探索與商業可持續發展，或成為接下來行業關注的核心焦點。今年年初以來，各類新興獨立AI實驗室融資規模已達數十億美元。由圖靈獎得主、前Meta首席AI科學家楊立昆聯合創立的AMI實驗室，已於今年3月完成了10.3億美元種子輪融資，投前估值達35億美元。全球頂尖NLP學者理查德・索徹（Richard Socher）正為其個人實驗室接洽融資，該企業估值已達40億美元。此外，由前OpenAI高管米拉・穆拉蒂（Mira Murati）創立的AI初創企業Thinking Machines，正在洽談新一輪融資，預估估值約500億美元。一眾頂尖科研人才紛紛脫離科技大廠，扎堆創辦獨立AI實驗室，不同於當下主流的大語言模型賽道，這批新興研發團隊正跳出大模型的同質化競爭，轉向強化學習、現實場景感知等前沿方向，探索差異化的技術路線，正掀起新一輪AI浪潮。 (智東西)