#AI 助手
它,正在成為國運之戰
政經哲思維筆記君說:這段時間,你是不是也被各種AI新聞刷屏了?它已經從能和你聊得有來有回的智能助手,到一鍵生成電影級畫面的視訊工具,再到寫程式碼、做設計樣樣精通的“全能選手”。更要命的是,這種力量不只用來寫文章、做圖、寫程式碼。它正在以我們看不懂的速度,攪動著國際局勢、地區安全、軍事對抗這些相當危險的領域。世界好像突然被拉上了一個陌生而高速的賽道,規則還沒定,但比賽已經開始了。就在這個節骨眼上,一本叫做《科技共和國》的書,讀起來格外扎心。它的作者之一,亞歷山大·卡普是“矽谷教父”彼得·蒂爾的密友,也是矽谷核心圈走出來的“叛徒”。他在書裡對所有矽谷科技精英階層發出警告:你們已經迷路了!這本書的核心觀點是:一個國家、一個文明的強大,從來不是只靠技術先進(硬實力)就行,它還必須想清楚“為什麼而強大”(軟信仰)。美國之所以曾經偉大,是因為它能把造原子彈、送人登月這樣的技術壯舉,和一個關於國家使命、人類進步的宏大夢想擰成一股繩。但現在,我們面對AI這個遠超我們人類智能的新物種時,尷尬地發現:我們的“硬實力”(技術)跑得飛快,但“軟信仰”(我們到底要用它來建設一個什麼樣的世界)卻嚴重掉隊,甚至一片空白。《科技共和國》就像一本在岔路口被重新發現的地圖。它提醒我們,在焦慮“飯碗”會不會被AI搶走之前,或許更該問一個根本問題:我們人類,究竟想借由這股力量,把自己帶到那裡?接下來我們就一起翻開這張地圖,看看歷史如何指引我們駕馭未來。一、硬實力和軟信仰這對引擎,是如何驅動黃金時代的?美國的科技黃金時代,就是造出原子彈、把人類送上月球的歲月,絕不是一群天才在實驗室裡靈光一閃的結果。那是一場“能幹的雙手”和“敢想的大腦”之間,一場持續了幾十年的、目標明確的“雙向奔赴”。1.硬實力:不只是“造出來”,更是“為了一個偉大的目標前進”讓我們先看看“硬實力”這雙手。很多人以為,當年的成功只是因為聚集了一堆頂尖的科學家。這只說對了一半。更關鍵的是,他們被組織起來去幹一件具體、宏大、且大家公認至關重要的事。比如,“曼哈頓計畫”。它的目標既簡單又殘酷:趕在納粹之前造出原子彈,終結戰爭。於是,政府、軍方、大學、企業擰在一起。物理學家、化學家、工程師、甚至冶金工人,從四面八方匯聚到荒漠中的秘密基地。《科技共和國》的作者卡普認為,這種模式不像自由散漫的“集市”,而像建造一座宏偉的“大教堂”。每個工匠都知道自己在建造“大教堂”的那一部分,並且深信這座“大教堂”是值得奉獻的。他們的協作,不是靠一份詳盡的中央指令,而是被一個至高無上的共同目標所牽引。科學家們各自埋頭苦幹,卻又通過共享的目標和緊迫感,神奇地協調一致,爆發出驚人的集體力量。再看“阿波羅計畫”。甘迺迪總統那句“我們選擇在這十年間登上月球,並非因為它簡單,而恰恰因為它艱難”,就是給整個國家“硬實力”引擎注入的最強燃料。它不再僅僅是一個科技工程,而是一個凝聚全國信念的文化符號。為了實現這個看似不可能的目標,催生出了數千項技術突破,從積體電路到耐熱材料,很多副產品至今仍在影響我們的生活。那時的“硬”,硬在組織能力、攻堅決心和使命感。2.軟信仰:給冰冷的機器,注入滾燙的靈魂光有能幹的“雙手”還不夠。如果方向錯了,或者內心充滿矛盾,力量越大反而越危險。這就是“軟信仰”這個“大腦”出場的時候了。美國在那個時代的“軟信仰”,可以概括為一種獨特的“工程思維”和“實用主義哲學”的混合體。什麼是“工程思維”?它很親民:盯著問題,別盯著論文:目標不是發表一篇完美的理論,而是解決一個實際難題。牆倒了?那就研究怎麼造一堵更堅固的。火箭飛不穩?那就一遍遍測試、修改,直到它能飛。別光聽權威的,用事實說話:在工程現場,一個年輕技術員基於測試資料提出的反對意見,可能比資深教授的理論推演更有份量。這種“建設性不服從”是創新的源泉。而“實用主義哲學”,則是這種思維在思想層面的昇華。它的核心很簡單:甭管你概念多漂亮,理論多高深,最後都得看實際效果。能解決問題、創造美好生活的,才是好東西。這種哲學讓美國社會對新技術有一種天然的開放和樂觀,因為它不問“這符合規定嗎?”,而是問“這能讓我們的生活更好嗎?”更關鍵的是,這種“軟信仰”不僅僅是口號,它實實在在地塑造了“硬實力”發展的軌跡和邊界。科學家們知道,自己辛苦研製的終極武器,是為了“以戰止戰”,保衛他們珍視的自由價值。這種道德上的自洽,是他們能全力以赴的心理基礎。儘管有冷戰對抗,但美蘇之間依然能達成一些核軍控協議,背後就有對“相互確保毀滅”這一恐怖現實的共同認知,這是一種基於後果評估的、粗糙但實用的倫理界限。登陸月球、探索深海……這些需要耗費巨資且沒有直接經濟回報的壯舉,之所以能獲得公眾支援,是因為它們契合了那個時代“開拓邊疆、挑戰未知”的美國精神敘事。所以,黃金時代的秘密,就在於“硬實力”與“軟信仰”這對引擎,轉速匹配、方向一致。那時的人們,手裡握著改變世界的力量,眼裡看著星辰大海的遠方,心裡相信自己在從事一項光榮的事業。這種身、眼、心的統一,造就了一個至今讓人懷念的科技英雄時代。然而,當冷戰結束後,技術發展的浪潮轉到了新的方向,這對黃金搭檔之間,開始出現了越來越大的裂痕。所以,我們有了今天在AI時代感到的諸多迷茫和焦慮。二、AI時代,最可怕的是閉著眼狂奔站在AI爆發臨界點的今天,我們卻更像是一場華麗而失控的“閉眼狂奔”。科技硬實力這雙“能幹的手”在演算法的加持下變得前所未有的靈巧和強大,但軟信仰這個“敢想的大腦”卻好像留在了上一個時代,甚至主動閉上了眼睛。這種失衡,非常危險。1.硬實力的“歧路”現在我們擁有的計算能力,已經超越了“曼哈頓計畫”時期全人類算力總和的億萬倍。但回頭看看,這些算力大部分去了那裡?答案可能就在你的手機裡。世界上最複雜的人工神經網路,可能正在為你計算“下一個應該刷到什麼視訊,才能讓你多停留8秒鐘”;最先進的自然語言處理模型,可能在幫行銷號生成一千條“震驚體”標題;背後支撐這一切的伺服器叢集,可能消耗了一個小城鎮的電力。矽谷掌握了堪比登月的技術力量(AI、巨量資料、全球網路),但其中大部分精英的雄心,卻收縮到了“如何更好地賣貨、送外賣”這個狹窄的賽道上。我們正在把最聰明的大腦和最強大的技術,鎖在“讓人上癮”的消費主義循環裡,這意味著它們一定會從那些真正艱難但重要的領域撤出。這可不是危言聳聽,而是正在發生的事實:模擬氣候變化、發現新材料、攻克核聚變控制……這些關乎人類長遠命運的“大問題”,需要長期、耐心且未必有直接回報的AI投入,它們在與“下季度營收增長”的PK中,常常敗下陣來。如何用AI最佳化城市交通、提升電網效率、預測公共安全風險?這些項目牽涉複雜的公共部門協作和資料開放,其“商業魅力”遠不如開發一款新的社交軟體。這種“歧路”的本質,是科技硬實力的發展,與國家及人類社會的脫鉤。它不再是建造“大教堂”的合力,而是變成了無數個自娛自樂、爭奪流量的“精緻小攤”。2.軟信仰的“真空”更深的危機還不止硬科技跑錯了方向,更因為我們的哲學與價值觀不僅沒有糾正它,反而在給它加油鼓勁,就像拆掉了一輛車上的方向盤。在今天的矽谷及全球科技圈,一種被稱為“有效加速主義”的思想,擁有大批信徒。它的口號聽起來很極客、很帶感:“加速!不顧一切地加速技術發展!”他們認為,技術尤其是AI的進步是一種如同自然規律般的必然趨勢,任何試圖規範、約束它的行為都是徒勞甚至反動的。最好的做法就是全力踩下油門,加速衝過當前的社會結構,抵達技術“奇點”後的新世界。為什麼說這很危險?它把技術本身當作了目的和新的“上帝”,但拒絕回答下面這些根本問題:我們加速,是為了奔向那裡?這個過程中,誰會被甩下車?抵達的“新世界”,是我們想要的嗎?這就好比說,“只要引擎夠猛,車開向懸崖也沒關係,說不定我們能飛起來呢!”這非常危險。在“有效加速主義”的影響下,科技行業形成了一種“技術中立”的傲慢和“為多元而多元”的虛無主義。工程師們常說“我的程式碼只是一把錘子,別人用它砸窗戶還是造房子,不關我事”。但設計演算法時嵌入的價值觀偏見(比如那些內容更優先),早就決定了“錘子”會揮向何方。而且為了避免爭議,一些科技公司往往在表面議題上追求“政治正確”,但在核心的“公司權力是否過大”、“演算法是否在操縱社會”這些實質性問題上卻避而不談。於是,我們進入了一個荒誕的境地:一邊,我們在以百米衝刺的速度,製造著智力上可能很快超越全人類的AI;另一邊,我們卻在用“加速主義”這塊布矇住眼睛,拒絕為它設計引導繩和監管紅線。這種手腦分離的失衡,讓AI的崛起不僅是一次技術變革,更可能變成一場社會風險極高的“裸奔”。三、AI時代,人類還有價值嗎?前面我們說,現在的狀況是“手腦分離”:硬實力瞎跑,軟信仰睡覺。但當AI這股力量真正站起來時,它帶來的衝擊,遠不止是“跑偏了”那麼簡單。它直接轉過身,對著我們人類“創造性”和“掌控力”這兩塊基石發起了直接挑戰。早晚有一天,AI會問我們:“你憑什麼當主人?”1.創造性危機長久以來,人類面對機器的優越感,建立在這樣一個信念上:機器負責重複,人類負責創造。但AI正在把這個信念砸得粉碎。一個苦練了十年繪畫的畫師,一個熬夜改了七八稿文案的策劃,一個花了半年譜出一段旋律的音樂人,他們都曾經相信,自己傾注心血、帶有個性和靈感的作品,是機器無法複製的“靈魂”。但現在,一個普通人,輸入幾行描述,點點滑鼠,就能在幾秒鐘內生成數十張畫作、幾十個文案、好幾段風格各異的音樂。雖然頂尖人類大師的作品目前仍有溫度和不可替代性,但對於行業中下游的廣大從業者來說,他們曾經安身立命的“手藝”,正在快速貶值。這個過程,可以分三步來看:① 從“輔助工具”到“創作夥伴”早期的PS幫我們修圖,Word幫我們寫文件,它們是聽話的工具。但今天的AI,能幫你做選題、給你做市場報告、甚至給你輸出思維模型。它從一個“執行者”,變成了一個能提供想法的“合作夥伴”。② 再到“潛在競爭者”當AI產出的設計稿、法律檔案草稿、行銷方案達到了“能用”甚至“好用”水平時,它就不再僅僅是夥伴。老闆和客戶會想:我是否還需要為一個良好的人類作品,支付遠高於良好AI作品的成本?這直接動搖了大量知識型、創意型職業的經濟基礎。③ 最終是“存在性挑戰”這引出了一個更哲學也更致命的問題:如果創作不再困難,那創造本身的價值是什麼?當人人都能“創作”時,“創作者”這個身份還意味著什麼?人類曾用“創造性”來定義自己區別於動物的高貴,現在,我們可能需要尋找一個新的、不會被機器輕易複製的“人性核心”。這種自我認知的動搖,是比失業更深的焦慮。2.秩序顛覆者上面說的創造性危機是在衝擊個人的價值和行業。但更讓人憂慮的是AI對全球秩序的挑戰,這是在動搖國家之間博弈的棋盤,而且把棋盤從明面挪到了暗處,規則全改了。過去,大國競爭的硬指標很直觀:你有多少航母,多少核彈頭,GDP多少。這些是“明牌的實力”。但AI帶來的,是一手“暗牌的破壞力”,它讓攻擊變得極其廉價、隱蔽且不可預知。① 全民皆可“搞破壞”的降維打擊以前,發動一場癱瘓城市電網的網路攻擊,可能需要一個國家級的專業駭客團隊。現在,一個技術團夥甚至個人,利用公開的AI工具輔助,就可能找到並利用系統的漏洞。AI極大地降低了進行複雜網路攻擊的技術門檻。它就像把導彈按鈕,分發給了無數看不見的手。② 讓社會“自我懷疑”的資訊瘟疫Deepfake(深度偽造)技術,在AI的幫助下已經真假難辨。它可以憑空製造一場政治人物的演講,一段能夠引發市場恐慌的CEO言論,或是一段發生在別國的“暴行”視訊。當我們沒辦法相信任何看到的東西,社會共同的“事實基礎”就會崩塌。這種攻擊不直接摧毀建築,卻能在更短時間內,摧毀一個社會賴以運行的信任紐帶,對手甚至不用派一兵一卒。③ 無法預測的“自主幽靈”想像一下,一個搭載AI的無人機群,被傳達“摧毀所有雷達站”的命令後,自行規劃路線、識別目標、發動攻擊,並在過程中自主應對突發情況。而且一旦部署,人類操作員可能無法即時干預。如果多個國家的自主系統發生意外對抗,它們可能會以人類無法理解的速度和邏輯,將世界拖入衝突。這不再是武器,而是被賦予了殺戮權力的自主幽靈。總結來說,這些威脅之所以“顛覆”,是因為它們讓傳統的防禦和威懾體系(如軍隊、邊界、核威懾)部分失效。一個普通人在自己的家裡,可能就對國家安全構成潛在威脅;一段假視訊的破壞力,可能超過一次真實的武裝衝突。AI的崛起,讓人類個體的“創造性”失效了,又讓國家間“硬實力”對抗的擂台,變成了一個規則模糊、暗器橫行的黑暗森林。我們面臨的,不再是如何使用一個好工具的問題,而是如何與一個能力上可能超越我們,而且行動邏輯不完全受控的“新物種”共處的問題。於是,我們被逼到了牆角,必須開始思考重建秩序的道路。四、軟硬結合,重建“科技共和國”面對AI,恐慌和抱怨沒有用,簡單地喊“停下”更不現實。這就像我們不可能因為汽車可能出車禍,就回到馬車時代一樣。問題的關鍵,不是丟掉引擎,而是我們必須以最快的速度,為它裝上我們丟掉的倫理與規則,還有目標與使命。重建“科技共和國”,就是要讓狂奔的硬實力,重新聽命於一個更新、更智慧的“大腦”。1.硬實力的轉向我們不能指望追逐利潤的市場,自發地把資源投向那些最重要但不賺錢的領域。這時,就需要找回一些“黃金時代”的組織智慧:由國家和社會凝聚共識,發起“使命導向”的超級項目。比如,集中頂尖AI算力與生物學家,目標是在10年內,建立能模擬所有已知病毒變異、並即時設計對應疫苗和藥物的預測系統。又比如,利用AI超強模擬能力,整合全球大氣、海洋、地質資料,目標不僅是預測氣候,更是精密模擬各類干預方案的全球連鎖效應,為全球氣候治理提供前所未有的決策依據。這些計畫的核心,是重新定義“科技硬實力”的賽場。攻克它們帶來的意義,遠勝於在“讓人上癮”的消費應用裡內卷。政府的作用,是成為最初的“出題人”和“天使投資人”,引導社會與市場的巨量資源轉向。2.軟信仰的重塑光有項目不夠,我們必須同時回答:這些強大的力量,應該在什麼樣的規則下運行?我們需要一場給AI時代訂立一份粗糙但必須有的初始社會契約。這份契約至少要回答三個問題:① AI是什麼?我們必須超越“工具論”和“物種論”的爭吵,達成一個務實的共識:AI是“具有自主性的新型行動者”。這意味著,我們必須像規範駕駛員、醫生或公司法人一樣,給它的行為建立可追溯、可問責的責任框架。比如,一個AI醫療診斷系統出錯,責任是開發者、營運商、稽核醫生,還是演算法本身?法律必須清晰。② 什麼是絕對禁止的?有些底線需要全球性的“技術禁忌”,就像禁止生化武器一樣。例如,“自動化致命武器系統”是否應被全面禁止?能否把深度偽造技術用於政治、司法領域?這些紅線需要公開辯論,並儘可能形成國際條約。它可能不完美,但劃了紅線,才有博弈的規則。③ AI發展的終點是“超人”,還是“超人化的人類”?這是最根本的哲學問題。科技加速主義的終點是模糊的“奇點”,但我們需要知道:AI發展的終極目的,應該是增強而不是取代人類。它應該讓人類醫生在AI輔助下成為“超級診斷專家”,而不是用AI淘汰醫生;讓每個孩子擁有AI導師因材施教,而不是用標準化教學AI製造教育流水線。這個目標聽起來不酷,但它確保技術發展的盡頭,依然是人。這份“契約”的制定過程本身,就是重建“軟信仰”的過程。它需要工程師、哲學家、律師、政策制定者和普通公民的共同參與,是一場全球社會的技術理性大啟蒙。3.新人類的培養最終的改變,要落在“人”身上。未來的勞動者,尤其是決策者,必須具備一種全新的素養。第一,要成為“提問者”和“批判者”,而不是“答題者”AI最擅長回答清晰定義的問題。因此,人類的優勢將在於發現和定義真問題。未來的教育,應大幅減少死記硬背和標準答案,轉而訓練學生如何從複雜現象中抽象出關鍵問題,並判斷那些問題值得交給AI去解決。同時,必須培養對AI輸出的健康質疑能力:這個結果背後的資料有沒有偏見?邏輯有沒有漏洞?第二,要成為“指揮官”和“翻譯官”。未來最稀缺的人才,是那些能站在人類需求與AI能力交界處的人。他們既懂醫療、法律、教育等領域的真實痛點,又懂AI的能力與侷限,能精準地將人類模糊的需求“翻譯”成AI可以執行的任務。他們不親手寫程式碼,但他們是AI團隊的指揮官。第三,要堅守“價值判斷”的終極權力AI能告訴你那條路最快、最省錢,但它無法告訴你“我們應該去那”。當AI給你10個最優的商業方案時,你最終選擇那一個,應該依據“它是否促進社會公平”、“是否環境友好”、“是否符合公司長期價值觀”等人類的價值準則。讓人類保持最終的價值判斷權,是我們防止被技術反噬的最後一道防火牆。重建之路總結起來,是一個“三位一體”的系統工程:用國家級“大項目”重塑硬實力的方向;用全球性“大辯論”和“新契約”重塑軟信仰的共識;再用面向未來的“新教育”重塑人類的自身能力。這條路並不容易走,充滿了利益博弈和觀念衝突,但這是唯一的路。這是為了開創一個全人類都能參與定義、並在AI賦能下共同繁榮的“新科技文明”。我們現在要做的,就是為這個充滿不確定的未來,儘可能多地埋下確定性的、向善的種子。結語:一萬年太久,只爭朝夕!站在AI時代的岔路口,我們面臨的是人類歷史上“一萬年未有之大變局”。我們必須想清楚:是讓技術成為放大分歧、製造失控的利刃,還是把它鍛造成拓展文明邊界的基石?在這場挑戰裡,主角不是只有美國,中國的作用也至關重要,且無可替代。中國不僅擁有全球最龐大的應用場景、最完整的產業鏈和強大的技術攻關能力,更擁有“以人民為中心”、“建構人類命運共同體”等深厚的治理哲學與文化理念。這為中國在AI時代探索一條發展與治理並重、效率與公平兼顧、技術向善與安全可控相結合的新路,提供了獨特可能。中國的責任與實踐,將不僅是發展自己的AI,更是與世界各國一起,為這個尚未定型的新世界,共同注入包容、負責、以人為本的價值觀。這或許正是在未來重建一個真正屬於全人類的、可持續的“科技共和國”最需要的關鍵拼圖。未來決定現在。看清未來將發生什麼,才能真正明白當下應該做什麼。我們認為,未來由四個關鍵領域塑造:哲學、AI科技、經濟與政治。為什麼是這四個?哲學是元起點,是意義與方向的錨點,為一切行動提供終極燃料;科技(尤其是AI)是文明進步的底座,是驅動世界向前的“發動機”;經濟是轉化器,它把科技力量轉化為真實的財富與市場機會;政治是適配性結構,它給哲學、科技與經濟提供運行框架與秩序。哲學為根,科技為器,經濟為用,政治為治。這四者環環相扣,層層支撐,相互交織,在動態的演進中共同推動現實走向未來。正是在這樣的時代背景下,筆記俠創立了中國首個面向企業家的PPE(政治、經濟、哲學)書院。我們致力於幫助大家回到決策的源頭,重構底層認知邏輯,掌握未來五年的核心判斷與決策能力。如今,眾多深耕於AI、全球化等前沿領域的優秀創業者,都已加入筆記俠PPE書院。未來已來,讓我們一起成為清醒而篤定的決策者。 (筆記俠)
年入千萬美元的獨角獸,竟靠創始人假扮AI接活起步
一種全新的創業“邪修”方式“AI原生100”是虎嗅科技組推出針對AI原生創新欄目,這是本系列的第「38」篇文章。有誰能想到,一個已經完成自動造血功能的AI應用,在最初的幾年,靠兩個人“偽造”AI,跑通了產品市場驗證,理解產品的真正痛點,還獲得了收入。它就是Fireflies。如果把目光放在 AI 會議這個細分領域,Fireflies.ai 是一家相當特殊的初創企業。僅從今天的產品形態來看,很容易把 Fireflies.ai 歸類為一家“典型的 AI SaaS 公司”: 會議自動記錄、轉錄、總結、搜尋,再疊加一點 Agent 能力,踩中了 ZOOM遠端辦公和大模型快速迭代的雙重紅利。北美投資機構UpscaleX合夥人Alan Zong告訴虎嗅,在增長和融資速度飛速的今天,初創公司的成長速度顯得格外重要,在美國市場,如果沒有進一步的業務數字證明其PMF,很難能拿到下一輪的機構的錢。與絕大多數 AI 創業敘事——先有模型突破,再有產品形態 ,最後才是商業化截然相反,Fireflies.ai 用了將近三年的時間反覆試錯、這三年裡,每一份Fireflies的會議紀要,都有兩位創始人的通宵達旦人肉整理,直到 2019 年底,產品才完成內測並正式推向市場,引入AI自動化,此後,產品的增長便迅速進入加速期。2025 年中,Fireflies.ai 已躋身估值十億美元的獨角獸行列,服務使用者超過 2000 萬,覆蓋全球約 75% 的《財富》500 強企業。比起規模,更令市場側目的是它罕見的資本效率。在同行依靠巨額融資燒錢時,Fireflies.ai幾乎完全靠“自我造血”支撐了近三位數的年增長。2025 年 6 月,Fireflies.ai 發佈了一篇官方部落格,透露它自 2023 年起一直保持盈利狀態,並且在 2021 年之後沒有進行新的主融資輪(primary raise),只靠既有業務增長支撐估值增長。據第三方諮詢公司Latka的一份資料指出,Fireflies.ai 的年收入從 2021 年的 420 萬美元增長到 2024 年約 1090 萬美元,並一直保持了約 88% 的年增長率。坦誠”作弊”經歷反而贏得投資AI會議助手的創業項目在矽谷屢見不鮮,但Fireflies.ai最具戲劇性的,是其建立故事——兩位創始人在前期用“偽AI”人工驗證了產品的PMF,實現了啟動。兩位創始人也非常”傳奇”。兩位創始人,左為克里什·拉米內尼,右為薩姆·烏多通克里什·拉米內尼(Krish Ramineni)和薩姆·烏多通(Sam Udotong),在 2016 年7月正式創辦 Fireflies.ai,但兩人的緣分其實要更早。他們在賓夕法尼亞大學相識,又一起去 MIT 深造;一個是擁有航空航天與電腦科學背景的美籍奈及利亞裔工程男,一個是來自印度、在微軟做過產品經理的”實幹型 PM”。看起來背景互補、能力可靠,但他們的創業路一開始並不順利。烏多通後來回憶,在創立之初,幾乎可以用”連續失敗”四個字概括。在找到會議筆記這個靈感之前,兩人前後折騰過六個方向,從各種看似新奇又完全不靠譜的點子開始,比如“加密貨幣+外賣”這種戲劇化的組合。資金越燒越少,2017 年前後的他們已經窮到連房租都快付不起,只能寄居在朋友家的沙發上,靠廉價披薩度日。那種”下一次失敗可能就真撐不下去了”的壓力,讓他們必須想出一個反常規的辦法來自救。於是,一個頗具傳奇色彩的決定誕生了:在產品尚未開發出來之前,先假裝它已經做出來了。烏多通最近在領英上的自曝了這段經歷,把這段往事推上了新聞熱榜:最初 Fireflies 賣給客戶的,並不是一個真正自動化運行的”AI 會議紀要服務”。所謂的智能助理 Fred,其實就是他們倆。烏通多的領英在客戶看來,一個名為“Fireflies Notetaker”的 AI 會自動加入會議做記錄;但實際情況是,每當客戶開會,兩位創始人就會悄悄撥入電話,戴著耳機從頭聽到尾,一字一句手動做筆記。會議一結束,他們立刻整理好內容,再以“AI 自動生成”的名義發回給客戶。為了維持現金流,他們向早期使用者收每月 100 美元訂閱費。靠著這些收入,他們好不容易付清了舊金山合租房每月 750 美元的床位房租。而他倆則幾乎把全部時間投入到“偽裝 AI”上,一個月連軸參加上百場線上會議,有時累到中途打盹。聽起來荒誕,但這段經歷成了創業轉折點:即便他們沒有告訴客戶“Fred 其實是人”,大部分客戶仍對筆記質量非常滿意,而且願意繼續付費。這意外證明了一個關鍵結論:市場真的需要這個東西。有了這幾千美元的救命現金流,兩位創始人終於得以“活”下去。更重要的是,這樣的“人工模擬”讓他們徹底理解了什麼是好用的會議筆記,也讓他們確信這是值得投入的方向。於是 2017 年下半年,他們停掉所有手寫服務,把所有精力轉向真正的自動化產品開發,這也為 Fireflies 之後的產品化奠定了基礎。當然,這種做法後來也引發不少爭議。不過,在他們正式尋求融資前,這種方式已經被停止,團隊已經進入快速研發真正AI 產品的階段。到了 2019 年底,Fireflies.ai 完成了可用的自動會議記錄平台,在內測後首次向投資人展示。令人意外的是,當他們坦誠講述早期“人工扮演 AI”這段經歷時,投資人非但沒有退縮,反而因為這種“先驗證需求,再進行自動化”的務實心態而增加了對團隊的信任。Fireflies 因此順利拿到了種子輪融資,並逐步成長為今天估值破十億美元的獨角獸。產品驅動的增長首先,Fireflies 做的事,用一句話概括,就是把說話變成資料,不僅記住了開會的結果,也留下了決策的來龍去脈,而這正是很多企業一直想要、卻遲遲沒找到好方法的東西。如果只把 Fireflies.ai 當成一款自動轉錄會議的 AI 工具,其實很容易低估它。真正讓 Fireflies 與其他 AI 會議助手拉開差距的,不是轉錄准不准、總結好不好,而是它從第一天起,就在解決一個更底層的問題:如何把“說過的話”,變成企業可以反覆使用、持續產生價值的資料資產。很多 AI 會議助手,本質上只做一件事:把會議內容壓縮成一份總結。但 Fireflies 是為了實現會議資料工作流的閉環,讓討論的上下文、分歧、取捨,都能被回溯、被查詢、被再利用。為此 Fireflies 嵌入了 AI Agent 等一系列功能。這正是 Fireflies 最大的差異點。一端,它能夠幫使用者全自動記錄、轉錄、搜尋和分析會議內容的平台;另一端,它又盡力變成企業內部的對話式知識庫,讓所有人說過的話不再只是飄在空氣裡的”即時聊天”,而是能被沉澱、被提取價值的資產。為了實現這種差異化優勢,Fireflies 設計了 3 層產品形態作為支撐,配合得非常緊密。首先,是那個以”Fireflies.ai  Notetaker”身份出現的Bot,內部暱稱叫 Fred。它像一個虛擬同事,被你拉進 Zoom、Google Meet、Teams 等各種會議裡,自動撥入、自動錄音、自動轉錄。來自Fireflies官網所有錄下來的東西,最後都會流進 Web 端的 Dashboard,可以把它理解成一個”會議收件箱”或者”Meeting Notebook”:使用者所有開過的會都放在這裡,隨時可以搜尋、回放、標註、協作。再往下挖一層,是外掛和整合層,通過 Chrome 外掛、API、Zapier 等方式,Fireflies 會主動把自己塞進 CRM、項目管理軟體、團隊協作工具裡,讓會議資料流向 Salesforce、HubSpot、Notion、Asana 之類的系統,變成可執行的任務和可查詢的記錄。支撐這一切的,是背後的”通吃一切會議場景”的技術架構。Fireflies 的第一個基本盤叫做”全平台通用捕獲”。它不和任何一家會議平台繫結,堅持做一個”平台中立”的會議記錄層。使用者只要把自己的 Google 或 Outlook 日曆連上來,Fireflies 就會自動識別日程裡的視訊會議連結,按時準點加入,不管用的是 Zoom、Google Meet、Teams,還是 Webex、Skype、RingCentral、Aircall 這種相對小眾的工具,它都能像真人參會者一樣撥入,把音訊流接走。會後,Fireflies 並不會只停留在會議轉錄,而是順著使用者連好的各種整合往外擴散。一場會結束,紀要可以自動丟到 Slack 頻道里給所有相關同事看,待辦事項可以直接推到 Asana 或 Microsoft To Do,通話記錄和關鍵要點則自動落在 CRM 裡,變成後續跟進的依據。有真實使用者分享自己一個月開了 30 多場客戶會,Fireflies 就默默把 20 多場會議紀要同步到了 Slack 和 Notion,他最後總結:最喜歡的不是轉錄本身,而是”我根本不用再操心這堆東西該去那”。在語音識別這一層,Fireflies 也沒有把寶全壓在一個供應商身上,而是做了一個“混合 ASR ”,在成本、速度和精準率之間找平衡。即時場景下,比如需要邊開會邊看字幕,或者在銷售通話中希望馬上看到對方說了什麼,它會用 Deepgram 這樣的即時流式轉錄方案。等到會後要存檔、要高精度版本的時候,則會換成 OpenAI 的 Whisper 做離線轉錄,這個模型在多語種、不同口音、專業術語上的表現更穩定,更適合生成可以直接拷進文件的轉錄稿。真正讓 Fireflies 從工具往AI 隊友升級的,是 AskFred 這個內建在會議記錄頁面裡的聊天窗口。它是一個由 AI 大模型驅動的對話方塊,你可以像和 ChatGPT 聊天一樣問它問題:“剛才客戶提到的預算是多少?”幫我寫一封會後跟進郵件,語氣正式一點。”關鍵差別在於,AskFred 是在瞭解整場會議上下文的前提下回答問題,它既能回顧(檢索和摘要),也能生成新的內容,還具備一定的推理能力。對很多使用者來說,這已經不只是”轉錄+搜尋”,而是一個懂業務背景的”會後 AI 助手”。圍繞著”會說話”這件事,Fireflies 還做了一層”對話智能”和”智能搜尋”。前者會把會議過程變成可量化的指標,比如發言比例、語速、情緒、填充詞使用頻率等等,對銷售團隊來說,這些指標直接關係到”話是不是說多了、有沒有好好聽客戶講”。除此之外,Fireflies 還允許使用者直接在平台內將會議視訊切片,通過信箱和 Slack 分享出去。產品層面打磨得這麼細,商業模式卻一點都不花哨,就是非常典型和乾淨的 SaaS 訂閱制,再疊加一層 PLG(產品驅動增長)的病毒式擴散。它的增長飛輪幾乎是肉眼可見的:當一個使用者先買單,把 Fireflies Bot 拉進會議時,同場的其他 5——10 個人(包括外部客戶)都會在參會名單裡看到 “Fireflies.aiNotetaker”,會後還會收到一份排版精緻的會議摘要郵件。很多人第一次接觸這個產品不是在廣告裡,而是在一封郵件或一場會中,這就是典型的 “Product as Marketing”:產品本身就是最好的廣告。相比 Google 那種年費很高的採購模式,Fireflies 把商業版價格壓在每月 19 美元,矽谷的單個員工刷個公司信用卡就能用,決策鏈條極度縮短,也就自然提高了滲透效率。將以上所有價值點結合來看,像 Khosla Ventures 這樣的機構會押注 Fireflies 就不難理解了。作為 OpenAI 的早期投資方,Vinod Khosla 一直強調”所有軟體都會被 AI 重寫”,在他看來,2021 年時間點下的Fireflies 就是 AI 在 B2B 協作領域的一個標本級案例:它改變了人們開會、記錄和執行的方式。Fireflies 率先展示出了企業智能協作助理的潛力,它的功能遠不僅僅限於記錄會議資料,從自動化整合資料到企業現有工作流、結構化輸出,再到智能協作助理,Fireflies 呈現的是一個 AI 會議助理的全景。同時,他們也非常看重 Fireflies 的 PLG (產品驅動增長)效率:極低的獲客成本、極高的病毒係數,讓這家公司有機會長成下一個 Slack 或 Dropbox。更重要的是,那一整座正在不斷累積的”資料護城河”:在使用者授權的前提下,Fireflies 已經掌握了數十億分鐘的會議資料,這些資料未來完全有可能用來訓練垂直領域的小模型(SLM),進一步強化它在特定行業、特定工作流裡的理解能力和自動化程度。對於任何一個想在 AI 時代保持差異化競爭力的 SaaS 來說,這種資料和算力結合起來形成的複利,才是最難被覆制的一部分。競爭紅海Fireflies 的賽道正在飛快膨脹,也在迅速變得擁擠。它幾乎橫跨 Conversational AI(對話式 AI)、Meeting Solutions(會議解決方案) 和 Sales Intelligence(銷售智能) 三個高增長領域,這讓它一開始就踏進了一個規模可觀、但競爭同樣激烈的市場。據多家研究機構預測,全球 AI 會議助理市場在 2025 年規模約為 32 億美元,未來十年還會繼續狂奔,到 2035 年有望突破73 億美元,CAGR 甚至達到 25%–35% 的高速區間。美國在這個領域遙遙領先,佔據近一半市場份額,而亞太地區,尤其是印度和日本,因為遠端外包旺盛、跨語言溝通頻繁,也正在成為增速最快的區域。但也正因為增長迅猛,AI 會議工具現在已經進入典型的紅海。巨頭的動手速度遠比想像中更快。微軟、Google、Zoom 等協作平台,不約而同把會議紀要 AI 做成了內建功能:Microsoft Teams 的 Copilot 可以自動生成摘要、提煉待辦事項;Google Meet 的 Duet AI 能即時翻譯、轉錄;Zoom 乾脆推出了 AI Companion,把自動摘要、關鍵點提煉做成默認配置。對使用者來說,這些功能幾乎是“順手就能用”的體驗,不需要額外安裝,也不需要學習成本,更不需要額外付費。它們直接打包在已有的訂閱中。從商業層面看,大公司動用龐大使用者基數和原生整合能力,的確在擠壓獨立產品的生存空間。在創業公司戰場上,競爭也同樣激烈。Fireflies 的最大對手是 Otter.ai:一個在功能上非常相似的“跨平台會議助手”。Otter 通過 Otter Assistant 搶佔了大量 Zoom 會議使用者,使用者數一度突破 2500 萬,ARR 在 2025 年初已超過 1 億美元。相比之下,同期 Fireflies ARR 約為 1500 萬美元,使用者規模在 1600 萬左右,兩者在數量級上還存在一定差距。此外,還有 MeetGeek、Avoma、Fathom 等定位各異的產品,有的專注中小團隊、有的專註銷售會話、有的深耕 CRM 同步。部分公司因為講得出“生產力故事”,融資金額也相當可觀,例如 Grain.ai 累計融了 2000 萬美元專做視訊會議剪輯內容。整體來看,創業公司群體並未出現統一贏家,但產品形態越來越像,差異化被不斷稀釋。與此同時,技術門檻也正在迅速降低。OpenAI 的 Whisper 等模型性能越做越強,Deepgram、AssemblyAI 等 ASR API 的價格一路下降,轉錄和摘要本身正在快速“商品化”。誰都能做、大家都差不多、成本還越來越低,導致市面上湧現了成百上千個會議助手工具(MeetGeek、Airgram 等只是一小部分)。當核心能力變成了門檻如此低的商品,Fireflies 想保住溢價,就必須證明自己在 AskFred、Agent 能力、跨系統自動化、深度整合上的價值不僅好用、而且不可替代,且不斷迭代自己的產品功能。否則,它很可能被捲進一場無休止的價格戰裡,被巨頭“順手”解決掉。 (虎嗅APP)
行啊AI PC!現在都能隔空測血壓、檢測皮膚了
AI PC能幹的事兒,終究是超出了我的認知。不是你以為的斷網跑大模型或是寫PPT,而是——隔空測血壓!操作方式是這樣的。首先,在這個名叫AI Camera的應用中心裡,找到AI生理檢測並打開它:然後,你只需要在AI PC上盯著螢幕片刻,其它的什麼都不用做,與你健康相關的指標“啪的一下”就全彈出來了:大到心率、血氧、收縮壓、舒張壓、血管硬化風險、血糖濃度,細到心率不齊、房顫、心肌缺血……甚至連呼吸波動都能即時被檢測。△測試者1這便是科思創動推出的個人健康助手,只需要再搭配一個攝影機(通過USB連接的匯博士攝影機),就可以在AI PC上實現這種非接觸式健康檢測。(感興趣的小夥伴可以再拿血壓儀等裝置對結果進行對比)但除了隔空檢查身體情況之外,科思創動還推出了一個利多女生的玩法——隔空皮膚檢測!操作方式依舊是讓AI PC“看看你”就OK:不大一會兒,一份基於你皮膚狀況的快速報告就生成了:從大致結果來看,敏感肌、油分過多和嚴重缺水,是相當符合被測者皮膚的狀態。並且點選查看掩膜圖,還會彈出一張標出具體皮膚問題位置的照片,例如痤瘡就出現在下圖中藍圈的地方:△測試者2不過說到精準,“膚質報告”裡的皮膚年齡34歲,這才是更加驚豔的結果;因為這個數字正是被測者的實際年齡。當然,除了檢測報告之外,AI美妝顧問還會基於你的膚質問題,提供一對一針對性的護膚方案和美妝方案:這兩套方案細到什麼程度呢?就連淚溝需要什麼牌子的精華、每個化妝步驟建議的化妝品都給你一步推薦到位了。而且不論是隔空測血壓還是隔空測皮膚,在AI PC這裡,統統可以斷網處理。那麼這一切到底是怎麼實現的呢?兩套AI演算法 + 一個算力新基因首先我們來看下AI演算法層面。科思創動在隔空健康檢測應用中採用的核心演算法是遠端光電容積描記術(rPPG),一種非接觸式生理訊號採集技術。它的原理是基於一個簡單的物理現象:當心臟收縮泵血時,血液會流經全身的毛細血管,導致皮膚表面的血容量發生微小的、周期性的變化。這些變化會改變皮膚對光線的吸收和反射特性。具體到科思創動的應用中,AI PC通過外接攝影機(如匯博士攝影機)持續捕捉使用者面部或手部區域的視訊流。演算法會精準分析每一幀畫面中像素點的亮度波動,這些細微的明暗變化正是由血流引起的。通過複雜的訊號處理和機器學習模型,系統能夠從這些微弱的光學訊號中提取出與心跳同步的波形,並進一步推算出心率、血氧飽和度、血壓(收縮壓和舒張壓)、血糖濃度等關鍵生理指標。除此之外,它還能通過分析血流動力學特徵,評估血管硬化風險和潛在的心肌缺血、房顫等問題。這一切都無需任何感測器貼附在皮膚上,真正實現了無感健康監測。而隔空皮膚檢測及情緒狀態分析,則依賴於光學成像技術和光譜分析技術,結合人工智慧演算法對皮膚狀態進行量化評估。它的精妙之處在於,攝影機會發射不同波長的可見光、紫外線(UV)或近紅外線(NIR)照射皮膚,再通過高解析度相機捕捉皮膚反射的光譜訊號。皮膚表面的油脂、角質會產生強鏡面反射,干擾皮膚深層資訊的採集。偏振光成像通過過濾掉鏡面反射光,只保留皮膚組織的漫反射光,從而更清晰地觀察真皮層的血管分佈、色素沉澱等細節,常用於檢測紅血絲、炎症、黃褐斑等問題。最終,AI美妝顧問會根據這份綜合報告,提供個性化的護膚和美妝方案,精確到推薦具體品牌和產品步驟。但如此複雜、即時性要求極高的雙演算法系統,是如何在一台AI PC上流暢運行的呢?答案就在於英特爾酷睿Ultra處理器內建的NPU(神經處理單元)。NPU是專門為加速人工智慧推理任務而設計的專用硬體引擎。與傳統的CPU和GPU相比,NPU在處理AI模型時具有無可比擬的優勢:超低功耗、超高效率、極低延遲。對於像rPPG和振動影像這樣的演算法,它們需要在短時間內處理海量的視訊幀資料,並進行複雜的數學運算和模式識別。如果僅依靠CPU或GPU,不僅會消耗大量電能,導致裝置發熱和續航縮短,還可能因為計算延遲而影響使用者體驗。英特爾酷睿Ultra處理器整合了強大的NPU,足以輕鬆應對上述兩種演算法的即時運算需求。這意味著,在使用者對著攝影機看的幾秒鐘內,NPU就能在後台高速完成所有圖像分析、訊號提取和模型推理,瞬間輸出結果。更重要的是,整個過程完全在本地裝置上完成,無需聯網上傳資料,完美保障了使用者的隱私安全。這種端側AI的能力,正是AI PC區別於傳統PC的核心價值所在:它讓更多的AI應用不再只依賴雲端,已然變成即開即用的日常工具。可以說,正是科思創動創新的AI演算法,與英特爾酷睿Ultra NPU提供的強大、高效、安全的本地算力相結合,才共同催生了這台能隔空“懂你”、“關心你”的AI PC。AI PC的應用已然是遍地開花不過有一說一,提到AI PC上好用、好玩的AI應用,科思創動的例子還只是冰山一角。事實上,隨著英特爾酷睿Ultra與AI PC的深度結合,越來越多ISV開發者正圍繞端側AI能力,打造只有在AI PC上才能高效運行的專屬應用。△酷睿Ultra AI應用體驗地址:https://intel.cn/aipc這些應用之所以能在AI PC上獨佔鰲頭,核心在於它們充分利用了英特爾全新的“xPU+”(CPU+GPU+NPU)異構計算所帶來的強悍算力,不僅保障了響應速度與能效比,更構築起一道堅實的隱私防線。總而言之,從健康管理到創意生產,從辦公提效到個性娛樂,AI PC正以端側智能重新定義人機互動的邊界。One More Thing細心的小夥伴或許在開頭我們展示隔空測血壓的案例發現了一個小端倪:被測的第一位小哥哥性別被識別成“女”。但這還真不能怪AI……因為這位小哥哥在機場男士安檢快速通道都會被工作人員提醒:你好,這裡是男士專屬通道……連人類有時候都分別不清,更何況是AI了… (量子位)
H200晶片銷往東村引猜想,大摩研報唱多台積電:存在一定可能拿下中國大陸AI GPU代工訂單
輝達H200晶片有望對中國出口,這條消息傳開後,引發了市場的無盡遐想。其中廣為流傳的一點猜測是,假如東村和西村關係因此緩和,東村的AI GPU代工業務,會否花落台積電。針對這個問題,摩根士丹利近日發佈研究報告稱,如果中國AI GPU代工業務真的落地,將成為台積電業績的重要增量。大摩在報告中明確重申其“首選股”地位,維持增持投資評級,目標價1688新台幣。Part.01 市場最關心的2個問題大摩認為,當前投資者最糾結兩個核心問題,其實也決定了台積電切入中國AI市場的節奏:西村考慮允許H200對東村出口,是要改善貿易關係嗎?東村AI晶片公司“降級設計”,能拿到台積電代工嗎?大摩的判斷是有機會!此前就有消息稱,中國晶片企業正通過聚焦“推理場景”(比如AI語音助手、圖像識別等輕量級應用)降低晶片性能,以符合代工要求。供應鏈調研顯示,壁仞科技等本土企業已在採用台積電工藝設計相關晶片,還能用LPDDR替代高端HBM記憶體,精準適配推理需求。Part.02 台積電的底氣很多人擔心台積電過度“依賴中國需求”,但公司自己的表態很有信心:在2025年第三季度財報電話會議上,管理層明確說,即便來自中國大陸的機遇有限,未來5年AI相關業務的復合年增長率也能達到40%左右或更高。這意味著,中國大陸市場對台積電是“錦上添花”而非“雪中送炭”:現有AI業務的高增長已能支撐估值,一旦政策放開,中國大陸AI半導體的龐大需求,只會進一步推高其業績天花板。Part.03 輝達B40遇冷,本土晶片補位大摩在報告指出,輝達B40產量低於預期,核心原因是“性價比對中國客戶沒吸引力”,這給本土晶片和台積電的合作留足了空間;目前中國AI推理計算主要靠三類晶片:5090遊戲顯示卡、改良版Hopper晶片,以及本土設計晶片;隨著中國LME衛星、AI大模型等需求爆發,推理晶片的需求還會持續增長,台積電的工藝優勢的會更突出。Part.04 對中國本土代工廠的影響如果台積電真的切入中國AI GPU代工,會不會分流本土代工廠的需求?大摩認為,中芯國際仍被看好:即便需求分流,其技術和產能優勢仍能穩住核心份額。但華虹半導體壓力較大:關聯公司HLMC的7nm業務可能首當其衝受到衝擊,因為其在高端製程的競爭力相對較弱。 (智通財經APP)
世界經濟論壇最新發佈《執行中的人工智慧代理:2025 年評估和治理基礎》:企業如何讓 AI agents 既強大又可靠?
在 AI 技術迅猛發展的當下,AI agents(人工智慧代理)正從實驗室原型走向企業實戰,成為提升效率的“數字員工”。然而,如何讓這些“智能助手”既強大又可靠?世界經濟論壇(WEF)與Capgemini攜手發佈的《AI Agents in Action: Foundations for Evaluation and Governance 2025》(人工智慧代理在行動:2025年評估和治理基礎)白皮書,給出了實用答案。這份報告為決策者、技術領袖和從業者量身打造的“行動手冊”,幫助大家從實驗到部署,一步步建構安全、可信的 AI agents 生態。AI agents:從“聊天機器人”到“決策夥伴”的躍遷在呼叫中心,過去是指令碼化的聊天機器人,現在是能理解意圖、動態決策的AI agents;在企業流程中,它不再是靜態工具,而是像人類同事一樣規劃任務、呼叫資源。報告前言中,Capgemini Invent首席執行長Roshan Gya和WEF人工智慧卓越中心負責人Cathy Li 表示:AI agents 的興起將帶來效率飛躍、人機互動革新,甚至催生全新數字生態。但機遇伴隨挑戰——目標錯位、行為漂移、工具濫用等風險,正考驗著傳統軟體治理的極限。這份報告的核心洞見是:AI agents 不是簡單升級,而是範式轉變。它借鑑人類入職流程——定義角色、測試表現、逐步授權——強調“最小特權原則”,即只賦予必要權限。報告調研顯示,目前多數企業還停留在規劃或試點階段,這正是“從小處起步、迭代謹慎、防護適度”的最佳時機。如果貿然推進,未經驗證的用例可能釀成信任危機。報告建議:通過跨職能協作和漸進治理,讓AI agents放大人類智慧,推動創新,提升生活品質。技術基石:建構可靠的 AI agents 架構AI agents的軟體架構、通訊協議和安全模型,直接決定了它們如何融入組織、與世界互動。就像招聘新員工,企業需為AI agents搭建“工作站”——清晰角色、防護機制、監督體系。AI agents的架構分為三層:應用層、編排層和推理層。簡單說,應用層是“門面”,通過使用者介面或API接收輸入,確保輸出符合業務需求,可在雲端或邊緣裝置運行。編排層像“項目經理”,協調工具呼叫、子代理分工,支援模型切換(根據任務複雜度選大模型或小模型),並通過Model Context Protocol(MCP)連接企業資源,如資料庫或CRM系統。這層讓AI agents擺脫供應商鎖定,實現多雲多邊環境的無縫協作。最有趣的是推理層:它驅動AI agents的“思考”——從規則邏輯到生成式模型,處理預測、分類或規劃。報告用圖示說明:這些層協同工作,形成動態邊界,確保AI agents在安全圍欄內行動。舉例來說,在多代理系統中,A2A(代理間協議)和ACP(代理連接協議)讓它們像團隊一樣協作,處理複雜依賴。報告強調,建構AI agents不止工程,還需orchestration(編排)。它融合四種範式:經典軟體的確定邏輯、神經網路的模式識別、基礎模型的上下文適應,以及自主控制的規劃機制。這讓AI agents從“執行命令”進化到“自主決策”,但也引入新複雜性——需結構化腳手架,避免行為失控。通訊與安全:讓 AI agents “對話”無障礙協議是AI agents的“通用語言”。報告重點介紹2024年底Anthropic推出的MCP,它標準化了代理與資料來源、API的連接。過去,每個代理任務需定製整合;現在,MCP如共享介面,讓代理輕鬆查日曆、讀郵件、更新資料庫。報告圖示生動:代理A發郵件更新記錄,代理 B 確認資料庫變更,整個過程高效模組化。MCP已獲主流框架支援,被視為連接代理與企業基礎設施的核心。它加速部署,支援即插即用,尤其在雲、邊緣和感測器資料場景。另一協議A2A則專注代理間互動,形成multi-agent systems(MAS)的互操作層。報告展望:這些協議將讓AI agents在雲平台、企業網和邊緣裝置間自由流動,開啟即時感測器驅動的智能時代。安全不容忽視。AI agents架構獨特,能越過組織邊界呼叫外部工具,這帶來網路安全新憂。報告建議:視AI agents為“擴展員工”,用人類治理邏輯——權限漸增、行為測試、人機環路——管理風險。傳統存取控制已不足,需關注自治、權威和上下文,確保可靠邊界。分類與評估:從角色定義到風險把控報告第二部分轉向實用:如何分類、評估和治理 AI agents?它提出功能分類框架,按角色、自治度、權威、可預測性和營運上下文區分代理。這不是抽象標籤,而是指導評估與防護的藍圖——任務範圍小、環境可控的代理,防護可輕;高自治、高影響的,則需嚴謹審查。評估是關鍵。報告建議:用驗證案例測試行為,在人機環路中運行,逐步擴展自治。風險評估聚焦新威脅,如目標錯位或協調失效,借鑑OECD、NIST、ISO/IEC框架,擴展自治與系統風險原則。報告強調漸進治理:從小規模起步,迭代最佳化,連接評估與防護,確保信任、安全與問責。展望未來:多代理生態的曙光報告結尾展望多代理生態:代理間協作將催生複雜生態,如分佈式決策網路。但需警惕 emergent risks(湧現風險)。通過 AI 治理聯盟的協作,報告建議:從小做起,建好基礎,為更廣闊應用鋪路。 (AI資訊風向)
高盛:中國網際網路行業策略大轉向,雲和資料中心成top pick,超越遊戲
高盛在3季度業績發佈及調研後,對中國網際網路行業策略大轉向:把“雲與資料中心”提到了首選類股,排到了遊戲和出行之前。AI帶來的算力需求和資本開支(Capex)擴張,已經是最確定的增長邏輯了。1、最大預期差:雲與資料中心成為“新王” ☁️高盛這次非常堅決,把雲和資料中心類股從原來的第三提升到第一。邏輯很硬:AI訓練和推理的需求持續爆發,加上巨頭們都在搞“多晶片策略”,資料中心的訂單量非常飽滿。核心邏輯:不僅是輝達,國產晶片的供應上來後,算力基建的利用率和回報率都在提升。2、AI助手的“入口之戰”是個大隱憂 🤖報告專門討論了一個長線風險:字節跳動的“豆包手機助手”。這東西能直接在作業系統層面(OS-level)幫使用者跨APP操作,比如比價、點外賣。這對現有的APP生態是個降維打擊。雖然目前微信等巨頭因為安全隱私原因封鎖了它的介面,但這種“超級AI代理”對使用者流量入口的爭奪,是未來幾年最大的變數。字節系App現在霸榜iOS免費榜前五中的四席,攻勢很猛。3、本地生活:燒錢該結束了,關注利潤修復 🛵外賣和即時零售打得太凶,三季度行業大概虧了700億人民幣,太誇張了。高盛判斷,這種非理性的補貼戰不可持續。格局推演:美團、阿里、京東的市場份額最終可能會穩定在 5:4:1。美團:雖然長期單均利潤預期被微調(從0.8元降到0.7元),但在這個價位,壞消息已經Price-in了,隨著補貼退坡,利潤修復是大機率事件。4、最新的“核心股票池”名單 📝根據最新的類股偏好,高盛更新了首選名單:雲/資料中心:阿里巴巴、萬國資料、世紀互聯。遊戲(防守反擊):騰訊、網易。出行(格局穩固):滴滴、滿幫。電商(新面孔):快手(新增為關鍵推薦,看好其AI模型Kling的突破和電商變現)。5、估值怎麼看? 📊現在中概網際網路類股的2026年預期市盈率(P/E)中位數大概是18倍。之前的上漲主要靠殺估值修復(Multiple Expansion),接下來的漲幅,必須得靠實打實的每股收益(EPS)增長來驅動了。所以,選利潤兌現能力強的公司,比單純博反彈要穩妥得多。總的來說,風向變了,硬科技基礎設施(資料中心)的優先順序在上升,而純流量變現的生意面臨AI新玩法的挑戰。 (硬AI)
進擊的AI手機,撞上隱私牆
未來,當手機AI助手,普遍性讀取整個螢幕,使用者對這類授權的警覺性就會下降。這就為金融詐騙打開了方便之門。近日,字節跳動發佈了全新一代豆包手機助理的技術預覽版。這款豆包手機助手,跟手機廠商深度融合,具備了視覺感知、長期記憶以及直接動手操作的能力。它在螢幕上產生一個懸浮窗,模擬你的一切操作,完成你的指令。你對著手機說完​​這句話,不用打開任何APP,後台已自動完成美團、淘寶、京東的比價,彈跳窗確認後直接跳轉支付。使用者詢問車停在那裡時,它能調出使用者上次拍攝的車位照片並附帶樓層指引;當需要取快遞時,它能讀取簡訊歷史並報出取件碼;甚至當使用者詢問高鐵座位號時,它能自動翻找12306的購票記錄並告知精準位置。消息發酵後,中興通訊A股強封板漲停,成交額超140億元。港股同步走強,盤中一度漲超10%。消費者對這款手機也非常有興趣,中興官方商城已經售罄,閒魚上二手售價4200~4999元,比官方售價高出上千。不難判斷,未來各家都會推出自己的AI助理。這種AI新入口,為未來的商業競爭,帶來了巨大的不確定性,機會和挑戰並存。要理解這一點,還得從底層技術談起。首先,AI助理的基礎,是大模型的分析資訊、與人互動的能力。這個能力可以讓AI根據使用者的指示去收集、分析訊息,透過文字、語音、圖片,給用語音、文字、圖片給出結論。其實,這些能力之前的手機也並不是完全不具備。如果價格、評分、評估等資訊標準化、結構化了,並透過API介面提供,那麼,無需大模型,也可以給出對比的結論。所謂API介面,指不同軟體系統間互動的標準協議,透過預先定義的通訊規則,實現功能呼叫和資料共享。但是,各家APP顯然不會通過API,提供這種標準化、結構化的API資料介面。剛好相反,各家會採取技術手段,避免自己的資料被「爬蟲」爬取。這也是為什麼消費者有時候會遇到真人校驗。而透過技術手段,破解API介面,繞過安全防護機制,非法取得他人電腦資訊系統中的資料(如使用者資訊、商業資料等),可能觸犯《中華人民共和國刑法》第二百八十五條,構成非法取得電腦資訊系統資料罪‌或‌提供侵入電腦資訊系統程式罪‌。而大模型的意義恰好就是能處理非結構化資料,理解複雜語境。一方面,當使用者說“找個安靜的咖啡館寫東西”,AI能結合位置、環境噪音、使用者習慣等多維度資訊進行判斷,並通過語音與使用者持續溝通。這就提升了人機互動的自然度與方便度。更重要的是,在另一方面,AI大模型與手機廠商合作,用系統金鑰打包並燒錄進手機ROM,獲得諸多底層權限,才可以像作業系統原生部件一樣,跨應用操作。再加上AI助理可以憑藉處理非結構化資料的能力,從螢幕取得資料,就可以讓AI助理繞過各家的API,直接取得這些APP的資料,並模擬使用者手指,操作這些APP。這是一個法律的新問題。也就是說,以前各個APP直接向使用者提供訊息,現在,使用者說:AI助手,你去幫我讀取,然後幫我決策。所以,AI手機助理的實質,就是有能力獲得「讀屏」「模擬手指」這類底層權限,進而繞過各家APP的屏障。這才是最關鍵的一點。有了這個能力,AI助理可以做很多事。例如,可以進行跨電商平台比價、各家電商之間,幫你算那個便宜,那家送得最快。顯而易見,在這些操作中,AI助手就可以在一定範圍內,引入自己的傾向性。 AI可以告訴消費者,這家便宜5毛,但另一家送得更快;它也可以反過來說,這家雖然送得更快,但另一家便宜5毛。它還可以說,這家便宜5毛,那一家送得更快,但有一家新開的,或評分不錯,你要不要嘗試一下?這種誘導,未必是侵害消費者利益,因為對消費者來說,便宜5毛錢;送得更快;嘗試一下新味道,三者是同等效用的,並沒有被損害。但這對整個外送、餐飲甚至電商生態來說,是顛覆性的。2013年上映的科幻愛情片《Her》,講述了未來世界中,信件撰寫人西奧多與人工智慧作業系統薩曼莎之間的情感故事。薩曼莎沒有實體,僅憑聲音與西奧多建立了超越傳統的親密關係。不難想見,一個和使用者有情感連結的AI助手,對未來的商業版圖的影響是巨大的。做一個有趣的比喻,如果說消費者是皇帝的話,各個APP的各種促銷、廣告、補貼就像臣子,臣子要影響到皇帝的心智,要見到皇帝,都得通過AI這個貼身太監的許可。但風險也隨之產生,例如,現在很多銀行的APP在偵測到讀取螢幕時,就提示使用者,手機開著螢幕分享,請關閉。銀行APP的這個提示,並不是提前做好,用來抗拒手機AI助理的,而是為了應對電詐的。AI要作為一個助理存在,必然要取得許多包括「讀屏」在內的高敏感權限。這就像現實中的助理一樣,要展開工作,必然需要瞭解僱主的許多敏感資訊。從這個角度,AI透過「讀屏」等權限,把所有APP連接在了一起,打破了沙盒機制。所謂沙盒機制,是電腦的安全機制,為運作中的程式提供的隔離環境。當AI助手,某種程度上打破了這個沙盒,成為一個“超級應用”,風險也由此產生。這相當於把所有資訊都放到了同一個籃子裡。大廠商當然會做到規範,但事情總有萬一,一旦洩露,就是系統性風險。以前金融、聊天、圖片、付款、健康等訊息,分別在不同APP,如今都在一個超級應用AI。除此之外,敏感權限的授權,也會造成消費者的警覺性下降。伴隨網路、智慧型手機的發展,這個趨勢其實一直都存在。例如,以前用數位相機拍一張照片,放到電腦上觀看,全過程相片不會被第三方看到。但現在,如果想用手機發一張圖,或修一張圖,或提取其中的文字,你就必須接受讓第三方讀取你的照片。手機作業系統也做出了相應的改變,設定了單次授權,App每次只能存取使用者主動選擇的單張照片,無法自動批次取得或遍歷所有照片。但這意味著你每次都得選兩次,這種不方便,最終就會讓使用者授權第三方讀取整個相簿。以前一個陌生人,翻你電腦上的相簿,你會高度敏感。但現在,當很多軟體都要求讀取相簿,讀取通訊錄的時候,使用者的警覺性就下降了,就會不假思索地同意第三方讀取整個手機相簿。未來,當手機AI助手,普遍性讀取整個螢幕,使用者對這類授權的警覺性就會下降。這就為金融詐騙打開了方便之門。讀屏和透過api獲得資訊不同,它覆蓋整個手機螢幕的全部訊息,這就意味著,AI手機使用者雖然授權,但他的聯絡人、聊天對象、快遞收件人,都一併被讀取了訊息。根據國家網路金融風險分析技術平台發佈的監測資料顯示,截至2020年2月底,已發現網路金融仿冒網站4.8萬個,受害使用者達12萬人,網路金融仿冒APP 2801個,下載量3343.7萬次。 未來AI手機助手普及,電詐份子只需做一個假的AI助手,使用者也會不假思索地進行各種高敏感權限授權,然後犯罪分子就能拿到受害者的全部金融資訊。 AI手機帶來方便、有效率的同事,也會提高黑灰產的效率。目前,消費者、監管、各家廠商,面對這即將到來的衝擊,還未完全準備好,有待未來在落地、普及的過程中,逐漸演化。圍繞著隱私、資料安全、商業利益,AI助理將成為各方博弈的焦點。AI助手,可以稱之為手機的靈魂,也是手機廠商由硬轉軟,更直接接觸整個行動網路商業生態的機會。手機廠商肯定不願意交給第三方。在2025年第39周,中興、魅族、努比亞、三星等品牌累計佔據5.66%的市佔率。由此可見,努比亞的市佔率已經很小了,所以,會選擇深度繫結。但其他手機品牌,絕對不願意輕易交出自己的靈魂。在應用層面,基於安全、商業利益等原因,「APP們」也會抵抗AI手機助理。例如,銀行APP,基於金融安全的需求,就拒絕「讀螢幕」。但是消費者仍然是巨大的推動力。例如,一個抗拒讀取螢幕的銀行APP,消費者可能就拒用,轉向另一家銀行。而對於提供同質化、標準化產品與服務的商業模式來說,挑戰就更大。《Her》這部電影,拍攝於2013年,電影設定的故事發生時間卻剛好是2025年,地點是上海。 12年前的科幻元素已成為現實。這使《Her》不僅是一部科幻片,更像是現實的預言。手機、網路公司、使用者、監管,即將迎來20年未有之大變局,而這個變局會決定今後更長時期的商業、經濟、社會面貌。 (FT中文網)
豆包手機助手正式亮相,字節跳動揭開AI手機生態戰序幕
字節跳動不造手機,卻可能重塑手機AI生態。12月1日,字節跳動豆包團隊正式發佈豆包手機助手技術預覽版,這款AI助手已在中興通訊聯合打造的努比亞M153工程樣機上落地,售價3499元 。儘管字節跳動明確表示“沒有自研手機計畫”,但這款與手機作業系統深度整合的AI助手,已經向市場展示了字節跳動進軍手機AI生態的野心。01 手機助手而非手機今天上午,字節跳動豆包團隊的技術發佈引發廣泛關注。這款豆包手機助手技術預覽版並非普通應用,而是與手機廠商在作業系統層面深度合作的AI助手軟體。中興商城已上線搭載該助手的努比亞M153工程樣機,配備6.78英吋螢幕和高通驍龍8至尊版移動平台,16GB記憶體與512GB儲存版本售價為3499元。中興特別提醒,該機“僅面向需要體驗豆包手機助手的行業人士”,定位為“工程樣機”,不承諾成熟產品的功能完善度,普通消費者需謹慎選擇。在資本市場,這一合作立即引發強烈反響。中興通訊A股今天上午觸及46.3元的漲停價,牢牢封板直至收盤,港股股價同樣大漲13.94%。02 智能助手的新形態豆包手機助手與傳統手機AI應用存在本質區別。它能夠深入作業系統底層,實現“像人類一樣操作手機”的複雜任務。使用者可通過語音、側邊AI鍵或配套耳機喚醒助手,無需切換介面就能直接針對螢幕內容提問。常用功能如語音通話、視訊通話和螢幕共享被嵌入其中,連按兩下側邊AI鍵即可快速呼叫。多模態場景中,助手打通了系統原生相簿,使用者通過語音就能下達刪除人物、清理雜物等修圖指令,無需跳轉第三方工具。在跨應用任務處理上,“全平台比價下單”“查票訂票”等需要多步驟操作的需求,助手可自動完成搜品、比價、領券或資訊查詢等流程。豆包手機助手還提供個性化記憶功能,支援使用者按需開啟。結合“操作手機Pro模式”呼叫系統工具,能減少重複互動——比如使用者提出“幫女兒選禮物加購物車”,若記憶中儲存了孩子的年齡、興趣,助手可直接匹配合適方案。03 曲線入局的戰略選擇字節跳動此次以AI助手而非自有手機的形式切入手機賽道,體現了其戰略考量。最初,字節的思路是立足AI技術供應商角色,將豆包大模型以系統級能力的形式嵌入頭部手機廠商的產品裡。但這一想法在落地時撞上了行業共識性壁壘——對頭部手機廠商而言,系統級AI被視作新一代手機的核心底座。全聯併購公會信用管理委員會專家委員安光勇指出,頭部手機廠商更願意通過自研掌握技術主動權,即便選擇外部合作,也更傾向於與體量較小的創業公司對接,以此避免核心能力受制於第三方。單看國內市場,從華為的小藝智能體、小米的超級小愛,到OPPO的小布助手、vivo的藍心大模型,再到榮耀的YOYO智能體,幾乎所有頭部廠商都在推進自研AI系統。在這種“以我為主”的佈局邏輯下,字節團隊直接向硬體大廠輸出技術的路徑註定阻力重重。在此背景下,豆包手機助手成為字節轉向生態合作的核心載體。與中興的合作成為字節展示其AI能力的重要契機,中興通訊旗下的手機品牌包括紅魔、努比亞和ZTE,在國內市場面臨較大競爭壓力,通過AI實現差異化競爭是其破局之道。04 AI終端之戰全面打響豆包手機助手的發佈,是AI終端之戰日益激烈的一個縮影。QuestMobile分析指出,AI手機、AI PC是個人場景的“超級入口”,AI穿戴裝置則是其延伸補充,共同構成以人為中心的立體AI終端網。當下,這場圍繞“AI時代個人入口”的終端之戰,從不同賽道同步打響。和字節跳動同屬網際網路陣營的百度、阿里近期相繼推出AI眼鏡產品,將輕量級硬體與AI等功能組合,在手機這個超級入口之外,搶佔貼近日常的場景盲區。手機廠商則在核心終端賽道加速收緊佈局:榮耀於2025年3月發佈“阿爾法戰略”,明確從手機製造商轉向AI終端生態公司;小米從2024年2月“反對AI手機概念化”到2025年8月宣稱推進“AI全生態”佈局,態度發生明顯轉變。字節跳動擁有龐大的使用者基礎——據QuestMobile 2025年三季度統計,字節豆包月活達1.72億排名第一。這一優勢為技術落地提供了土壤,也是其與傳統手機廠商談判的重要籌碼。05 未來前景與挑戰儘管豆包手機助手展示出強大潛力,但字節跳動也未迴避技術侷限,明確提及受大模型不確定性影響,演示場景無法保證百分百復現,產品實際可用性與預期仍有差距。豆包團隊在官方視訊的結尾特別提示,儘管演示內容均為真實錄製,但受限於大模型技術的不確定性,相關場景無法保證百分百復現。當前產品實際可用性與團隊預期仍有差距,未來仍將持續迭代最佳化。在AI終端賽道,消費者核心需求尚未完全爆發是行業面臨的共同挑戰。中國金融智庫特邀研究員余豐慧指出,要突破這一局面,一方面需要通過智能助理、高效辦公等實際應用場景加大市場教育力度,讓消費者直觀感受到AI終端的獨特價值;另一方面要持續技術創新,降低AI應用成本、提升功能實用性與便捷性。字節跳動的策略與華為的“鴻蒙智行”模式有異曲同工之妙——“不造車”的華為通過技術賦能成為汽車業多個頭部玩家的核心供應商;“不造手機”的字節,同樣希望成為手機行業技術和生態層面的全域贏家。未來,隨著豆包團隊與更多手機廠商達成合作,AI助手有可能成為智慧型手機的標配。字節跳動憑藉其月活1.72億的豆包應用和強大的演算法能力,有望在手機AI生態中佔據重要位置。AI終端不再是可選項,而是必答題。這場圍繞AI時代入口的競爭才剛剛開始,而字節跳動已經通過豆包手機助手給出了自己的第一個答案。 (吐故納新溫故知新)