在科技發展的宏大敘事中，我們正站在一個足以媲美工業革命的十字路口。近日，在備受矚目的紅杉資本“人工智慧巔峰”行業峰會上，紅杉資本的核心合夥人們與矽谷的頂尖創業者和技術專家齊聚一堂，共同探討這場正在重塑世界秩序的變革。本次會議揭示了一個核心共識：我們正從單純的“軟體時代”邁向全方位的“智能體時代”。會議深入探討了 AI 浪潮的獨特性，指出它是一場計算革命而非單純的通訊革命。核心議題圍繞“智能體（Agents）”作為新一代服務的崛起展開，提出了 MADS 戰略框架（護城河、可供性、擴散），並展望了未來機器將完成 99.9% 認知工作的圖景。儘管技術將重塑勞動力和生產力，但會議強調，人與人之間的聯結仍是價值的終極來源。核心觀點計算革命與 AGI：AI 是關於資訊處理的計算革命，不同於以往的通訊革命。長周期智能體的出現標誌著商業意義上 AGI 的降臨。MADS 框架：在模型之上建構競爭力的三要素——以客戶為中心的護城河（Moats）、降低使用門檻的可供性（Affordance）以及填補能力落差的擴散（Diffusion）。智能體即服務：軟體正在向服務演進，智能體將以極低的邊際成本實現無限規模化的專業服務（醫療、法律、開發等）。認知工業革命：認知工作將重演工業革命的歷程，未來絕大部分認知勞動將由機器完成，世界將進入“異類設計”和新科學發現的時代。人工智慧是一場關於資訊處理的計算革命，而非單純改變分發方式的通訊革命。軟體正在向服務演化，智能體將以極低的邊際成本，實現規模化的法律、醫療等專業服務。長期非同步智能體的成熟，標誌著商業意義上的通用人工智慧（AGI）已經降臨。護城河不再僅僅源於技術能力，而在於與客戶需求的深度繫結及阻力最小的使用路徑。未來99.9%的認知勞動將由機器完成，世界將進入“異類設計”與新科學發現的爆發期。當機器承攬了所有工作，人與人之間的聯結與情感體驗將成為價值的終極來源。不僅僅是更快的馬：計算革命的本質回顧科技史，從矽基電晶體到移動網際網路，每一波浪潮都在為今日的爆發積蓄動能。然而，當前的人工智慧浪潮與以往有著本質的差異。“這波浪潮是首個兼具軟體與服務屬性的變革，” 紅杉資本的合夥人在開場中指出，雲轉型的前十五年將軟體市場推向了數千億美元的規模，但人工智慧所觸及的是價值十兆美元的服務市場。僅在美國，法律服務的市場規模就足以等同於整個軟體行業。更深刻的差異在於技術本質。網際網路、雲技術和移動端本質上是“通訊革命”，旨在改變資訊的傳播與分發。而人工智慧則是一場“計算革命”，它關乎資訊是如何被處理和重塑的。這種底層邏輯的轉變意味著，我們不僅是在製造“更快的馬”——即提升10%或40%效率的生產力工具，而是在製造“汽車”——那些能徹底改變工作本質、組織形態乃至社會運行規則的顛覆性應用。商業通用人工智慧的降臨：從自動化到自主化在過去兩年中，技術轉折點接踵而至。從預訓練模型的震撼問世，到推理能力的大幅躍升，再到如今能夠處理長周期任務的智能體崛起。雖然學術界對通用人工智慧（AGI）的定義仍有爭論，但從商業和實踐的角度看，變革已經發生。“如果你能指派一個智能體去完成一項工作，並且它能在遇到故障後自我修復並持續工作直到任務完成，這就是商業意義上的通用人工智慧。”智能體不再是簡單的程式碼行間輔助，它們正演變為能夠感知環境、選擇行動並自主達成目標的複雜系統。從程式碼編寫到建築服務銷售，從內部辦公流程到複雜的科研任務，智能體的表現已經從“分鐘級”的持續性跨越到了“小時級”甚至更長。這種“把事情辦成的能力”，正在將人類從繁瑣的流程中解放出來，轉向更高層級的戰略管理。策略框架：在基礎模型之上建構護城河對於在基礎模型之上進行創新的初創企業而言，如何在技術快速演進的洪流中站穩腳跟？峰會提出了一個關鍵的戰略框架，即由護城河、可供性與擴散組成的競爭力支柱。首先是護城河。在計算革命中，底層技術的變化日新月異，但客戶的需求往往保持穩定。“為了建構護城河，你實際上應該關注客戶需求，因為你所建構的技術在明天可能就會變得無關緊要，而你以客戶為核心的緊密程度則會更加持久。” 其次是可供性，即為客戶創造阻力最小的路徑。優秀的智能體產品應該像錘子一樣，無需解釋，使用者一看便知如何使用。最後是利用技術能力與市場落地之間的“擴散鴻溝”，這正是應用層公司的巨大機遇所在。服務即軟體：重塑十兆美元的產業版圖“服務即新一代軟體。” 這一判斷預示著傳統軟體行業的終結與服務業的智能化重生。在醫學領域，智能體可以根據個體的基因組提供個性化建議；在法律領域，它們能代表客戶進行合同談判甚至法律訴訟。相比於人類員工，智能體具備無限的規模化潛力與極低的邊際成本。“人類難以實現規模化，且成本高昂；而智能體可以通過算力實現無限擴張，且你只需要支付令牌成本，而非薪水。” 儘管人類目前在適應力上仍具優勢，但隨著“苦澀的教訓”——即算力終將戰勝人類經驗的規律持續發生作用，智能體在專業領域的表現將很快超越普通人類。一個由非同步智能體自主運行、甚至機器製造機器的“黑燈工廠”時代正在加速到來。認知的工業革命：走向機器主導的創造力時代如果我們把工作分為體力與認知兩類，那麼人類已經完成了體力的工業革命。今天，全球超過99%的體力勞動由機器完成。而現在，認知領域正在重演這一處理程序。“我們相信，在不久的將來，地球上99.9%的認知工作將由機器完成。”這一轉變將帶來三個深刻的影響：第一，智能將成為像鋁一樣的廉價商品。曾經珍貴如珠寶的鋁，在電解法發明後變成了隨手可丟的包裝材料；曾經需要數十年磨練的博士級技能，未來可能只需呼叫一次令牌即可獲得，用完即棄。第二，世界將進入“異類設計”階段。機器的邏輯不同於人類直覺，當人工智慧設計晶片或建築時，會產生效率極高但外觀怪異的作品，我們必須保持開放心態。第三，人工智慧將催生出如熱力學般基礎的新科學，將神經元與令牌的運作系統化、公式化，幫助人類最終掌握意識的奧秘。人是萬物的尺度：在技術洪流中守望人性價值當機器可以處理所有認知任務，甚至能比人類更好地進行藝術創作時，人類的價值何在？峰會引述了古希臘哲學家普羅泰戈拉的名言：“人是萬物的尺度。” 任何脫離了人類體驗的事物，其價值都將不復存在。就像攝影技術的出現並沒有終結繪畫，反而催生了印象派與表現主義一樣，人工智慧的普及將逼問我們藝術與工作的本質。“人工智慧可以完成工作，但唯有人與人之間的聯結，才能讓你找到在乎的理由。” 在這個技術指數級增長的時代，那些讓我們之所以為人的特質——情感、關係與共同的體驗，反而成為了最稀缺、最珍貴的資產。十年之後，工作方式或許會翻天覆地，但那些在變革中建立的人際紐帶，將是我們在人工智慧巔峰之上最持久的收穫。天空之城全文整理圖解宏觀校準：AI 浪潮的獨特性Pat Grady： 大家早上好，你們過得怎麼樣？很好，很好，感覺好多了。嘿，感謝大家來到這裡。我們對此深表感謝。我們這樣做是為了回饋社區，因為我們正處在一個重要的時代，能夠為大家提供一個相聚的場所，這對我們來說是一種榮幸。這是我們迄今為止制定的最棒的議程，也是我們見過最優秀的參會者陣容。所以，我們首先想說的是，謝謝大家。我們知道你們都忙得不可開交。感謝你們今天能出席。像往常一樣，我們準備了一份非常特別的議程，索尼婭，穿著無可挑剔的服裝，康斯坦丁和我將先講幾句開場白。我們有幸參與了許多與各界有趣人士的對話，因此每年我們都希望嘗試將其進行一定程度的整合，並將我們所聽到的內容分享給你們。所以，我會先做幾句整體性的校準說明，然後由索尼婭談談我們當下的所見，接著由康斯坦丁談談我們對未來的展望。在校準部分，我們先從宏觀視角切入，回到矽基電晶體的時代，正是它賦予了該領域名稱，隨後這些電晶體被建構成由網路連線的系統，並以網際網路的形式走向大眾，支援了諸如雲端社交媒體等應用，最終以移動裝置的形式出現在我們的口袋裡，而這些裝置在今天所能實現的功能與魔法無異，那就是 AI。我們喜歡展示這張幻燈片，以前來過這裡的人應該都見過，是因為它提醒我們，所有這些浪潮都是相輔相成、不斷疊加的。我們似乎經歷了數十年的演進，才積攢了足夠的算力、頻寬、資料和人才，從而把握住當下的這個時刻。現在，這股 AI 浪潮有些不同。體現在三個方面。Sonya Huang： 首先，這是迄今為止規模最大的一波浪潮。Pat Grady： 這通常是事實，但這波浪潮有著更具體的獨特性，即它是首個兼具軟體與服務屬性的浪潮。第一行展示了雲轉型的前15年，期間軟體的市場規模（TAM）從約3500億增長到6500億，而云服務在其中佔據了約4000億的市場份額。第二行所展示的是全新的內容。這指的是目前似乎同樣可獲取的服務收入。10兆是一個相當整齊的整數。我們無法確定最終規模是10兆、5兆還是50兆。但我們確實知道，僅在美國，法律服務就是一個4000億美元的市場。這僅僅是一個垂直領域和一個地理區域。其規模就已等同於整個軟體行業。因此，這一機遇是巨大的。第二點。這是迄今為止最快的一波浪潮。我想我們都能感受到這一點。這意味著這片空白區域——請大家關注頁面上 AI 這一側——正在被迅速填補。這些圖示所代表的公司，正是得益於雲端運算、移動端以及現在的 AI 技術變革，才實現了超過 10 億美元的營收。Konstantine Buhler： 按照目前的處理程序和速度，未來還會有更多公司加入其中。計算革命與商業 AGIPat Grady： 第三點。這可能是最有趣的一點，我借用了我的合夥人康斯坦丁的觀點，即技術革命基本分為兩種類型。一種是通訊革命，旨在改變資訊的傳播方式。在座的大多數人所經歷的，僅僅是通訊革命。網際網路、雲技術、移動裝置，這些本質上都屬於資訊分發。這些是通訊領域的革命。AI 則有所不同。AI 屬於這一類。AI 是一場計算革命。它關乎資訊是如何被處理的。這聽起來可能只是語義上的區別，但它們在波形本質上截然不同。或許最直觀的感受方式是意識到：腳下的地基一直在移動。隨著新功能的不斷湧現，每個人所建構的底層技術基礎也在日新月異地變化。在過去的幾年裡，我們經歷了三個主要的轉折點。第一個是 ChatGPT 時刻。2022 年 11 月，世界見證了預訓練的強大能力。第二個是幾年後的 o1 模型，即推理能力。突然之間，圍繞推理時間計算的第二條縮放定律出現了。第三個是最近出現的 Claude Code Opus 4.5 ，現在是 4.7。世界見證了長周期智能體的強大能力。雖然這看起來像是連續體上的三個點，但第二和第三個轉折點之間存在某種程度上的斷層。這是一種非連續性的變化。如果不揣冒昧地說，我們認為這就是 AGI。而且，我可是學經濟學專業的。我們是風險投資人，不會去提出關於 AGI 的技術定義。好嗎？我們研究創始人、市場以及兩者的碰撞，也就是商業。但我們確實在研究商業。因此，從商業角度、實踐角度以及功能角度來看，如果你能指派一個智能體去完成一項工作，並且它能在遇到故障後自我修復並持續工作直到任務完成，這就是商業意義上的通用人工智慧。即使你認為那不是 AGI，也沒關係，順便說一下，索尼婭會在她的部分詳細討論這一點。即使你認為那不是 AGI，我也不認為那是 AGI，但我認為我們都能看出汽車已經到來了。過去幾年裡，我們見過了很多更快的馬。那些讓你生產力提升 10% 或 40%，卻並沒有從根本上改變你工作方式的應用程式。現在我們開始看到汽車了。那些讓你生產力提升 10 倍或 40 倍，並徹底改變你工作方式、工作本質以及組織本質的應用程式。汽車時代已經來臨。這是 Sequoia 的創始人 Don Valentine，他以愛問一個問題而聞名：那又怎樣？為什麼這一切如此重要？之所以重要，是因為就在過去幾個月裡，這場競賽已經開始了。而且這與我們習慣的競賽截然不同。駕駛汽車的方式與騎馬的方式是不同的。製造汽車的方式與照料馬匹的方式也是不同的。所以，這是一種非常不同的競賽。我們今天想把大家召集到這裡的原因之一，是因為沒有人擁有所有的答案。我們在一起交流的時間越多，就能學到越多，並有望弄清楚這一切將走向何方。建構策略：MADS 框架Pat Grady： 我們務必盡快採取行動，因為僅從商業角度來看，這關乎巨大的利益。市場規模高達 10 兆美元。我們有實驗室正從技術驅動的角度開展研究。我們也有初創公司正在以客戶需求為導向進行開發。雖然在座各位代表了所有相關實驗室，但你們大多數人是在現有基礎上進行建構。所以我們花一點時間，來討論那種以客戶需求為導向的方法。對於那些在現有實驗室基礎上進行建構的人，我們有些建議——既然是免費建議，那它就值你們付出的每一分錢——我們的建議是去參考 MADS。其實我們並不需要你們感到憤怒（Mad）。如果你們願意，當然也可以感到憤怒。如果那是驅動你們的動力，那也挺好的。儘管生氣吧。但這只是一個方便的縮寫，指代可供性（Affordance）、護城河（Moats）與擴散（Diffusion），這是在模型之上建構策略的三個特徵或三大支柱。首先談談護城河，純粹為了好玩。有人記得去年的這張幻燈片嗎？有一位，他還是我的合夥人。好的，那很酷。提醒一下，這張幻燈片展示了商品化周期，即從創意到實現客戶滿意所需經歷的價值鏈環節。我們實際上不會逐一去過這些價值鏈環節。我想在這裡指出的是，如果你從技術的角度出發，價值鏈中的每一個環節都會以略有不同的方式被處理。如果你從客戶的角度出發，那麼你在鏈條中所接觸的每一個環節都會略有不同。現在，這裡有一個違反直覺的部分。在這一場關於資訊處理的計算革命中，你往往會想要關注下方這些領域，因為那裡不斷湧現出各種酷炫的新事物。但為了建構護城河，你實際上應該關注上方這些領域。因為你的客戶需求變化速度遠不及技術能力演進的速度。你所建構的東西在明天可能就會變得無關緊要。而你以客戶為核心的緊密程度，則會更加持久。這並不是說產品和技術不重要。它們極其重要。且通常情況下，最好的產品會勝出。但在一個產品迭代極快、能力演進也極快的世界裡，當思考商業護城河時，我們建議你儘可能從客戶的角度出發，思考所有能夠圍繞這些客戶建立緊密聯絡的方式。好的，MADS 中的 A 代表的是 Affordance（可供性）。這是一個我們從設計領域借用的術語。錘子就是一個具有可供性的物體。我有一個兩歲的兒子。如果我給他一把錘子，他就會知道該怎麼用。他會抓起錘子開始敲打東西。這就是我們不給他錘子的原因。具有可供性的物體是不需要解釋的。人們一看就知道該怎麼用它。Claude code 極其強大。去讓一名普通的財富 500 強企業員工打開終端試試，看看他們能走多遠。雖然它很強大，但提供的功能可供性並不多。這並非是對 Anthropic 的批評，但對於任何希望在現有基礎上進行建構的人來說，這是一個機會。你可以為特定客戶及其具體問題創造阻力最小的路徑，讓他們能極其簡單地達成業務所需的結果。這就是可供性的概念。最後，MADS 中的 D 指的是擴散（Diffusion）。擴散鴻溝正是那些在應用層進行開發的公司所面臨的機會。技術能力向市場擴散的速度，遠低於這些能力被創造出來的速度。基礎模型的演進速度每天都在超越普通的財富 500 強企業，這一鴻溝正在不斷擴大，機會也隨之增長。因此，對於護城河（Moats）而言，請嘗試以客戶需求為導向進行思考。關於可供性（Affordance），試著思考如何為你的客戶創造阻力最小的路徑。而那個擴散鴻溝，正是你所擁有的機遇。除非早先那張空白區域逐漸被填滿的幻燈片讓在座的各位感到沮喪，那麼我們需要提醒你們的是，沒有任何領先是絕對穩固的。賽車界有這樣一句話：你無法在晴天超越15輛車，但你可以在雨天超越15輛車。而現在，基礎模型正湧現出如傾盆大雨般的新功能，這意味著沒有任何領先是絕對穩固的，但也意味著任何人都有機會勝出。這是一個多麼偉大的時代。接下來，我將把它交給索尼婭。智能體時代：服務即新一代軟體Sonya Huang： 我可以再說一句嗎？在觀眾席中看到這麼多友好的面孔真是太好了。今天在場的各位都是卓越非凡的人。能與大家共同置身於這個生態系統中，我感到非常高興。我這一部分的內容旨在探討人工智慧當下的發展，對於2026年而言，核心就是智能體。好，讓我們回溯到2022年。請舉手示意。這裡有人記得 Auto GPT 或 Baby AGI 嗎？好的。好的，明白了。這些項目在 GitHub 上一夜爆紅。它們的操作方式是呼叫 GPT3，為其配置一些工具，封裝在循環中，並讓它朝著目標運行。起初看起來很有前景，直到你看到那些智能體一次又一次地失敗。雖然看著挺可愛、挺招人喜歡的，但實際上完全沒用。Pat Grady： 我放這張幻燈片是為了提醒大家，我們其實早就預見到智能體時代的到來。Sonya Huang： 我們本可以在幾年前就預見這一切。但回到2022年，當時的模型確實還沒準備好。Pat Grady： 時間快進到今天，從年初開始，情況確實發生了質的變化。Sonya Huang： 突然之間，智能體遍地開花，而且它們似乎真的能夠投入實際運作了。其中有兩個智能體表現尤為突出：面向技術人群的 Claude Code，以及讓任何擁有手機的人都能使用智能體的 OpenClaw 及其所有龍蝦系列衍生產品。所以，無論你是硬核工程師還是普通使用者，現在的重點在於，人人皆可建立智能體。我們現在看到人們正在為各種用途建構智能體。甚至還有一些荒唐的例子，比如有的 open-call 智能體會專門去舉報鄰居的稅務欺詐行為。請不要這樣做。或者實際上，也許請這樣做。還有創業相關的事情。運行生成式媒體活動來銷售建築服務的 Agent。然後還有一個專業層面。我可以告訴你，在 Sequoia 內部存在一場巨大的競賽，看誰能建構出最好的 Agent 來更好地完成我們的工作。那麼，成為一個 Agent 意味著什麼？這裡有一個可能的定義。Agent 是一個系統。它感知其環境，選擇行動，並自主地朝著一個目標前進。順便說一下，我想這是我自己用 C-dance 製作的。我對此感到非常自豪。視訊模型已經取得了長足的進步。更具體地說，我認為智能體具有三個功能元件。首先是推理和規劃的能力。這是直覺的基準水平以及即時思考的能力。其次是採取行動的能力。這包括使用工具、搜尋、編寫和編譯。最後是朝著目標不斷迭代的能力。這正是賦予智能體在長周期內完成任務能力的持久性。因此，代理（agency）結合了這三樣東西。簡而言之，就是把事情辦成的能力。如果我們把代理拆解為模型、工具和協作框架（harnesses）這些組成部分，過去一年裡每個部分都在飛速進步。首先，模型即大腦。這是目前發生的最重要的事情。衡量指標圖表測量的是模型在執行複雜任務時，能夠持續推進而不偏離軌道的時間長度。我們已經從一年前的十分鐘量級發展到了今天的數小時量級。所以，這是目前發生的最重要的事情。模型終於變得足夠強大，能夠維持長周期任務的性能表現。其次，工具即手腳。這些賦予了模型訪問各種能提升我們電腦生產力工具的能力，例如用於檔案系統和開發工具的終端、iMessage、Slack、網頁搜尋、電腦使用等等，應有盡有。過去二十年間我們為人類打造的各種工具，最終也能夠轉化為對智能體而言極其有用的資源。有一種普遍的論調認為 SaaS 已死。但我認為恰恰相反，隨著使用這些工具的智能體數量增加，其價值將會爆發式增長。增加。模型和工具賦予了智能體執行能力。而控制框架（harness）則賦予了它們持久性。即保持任務專注、進行調整併持續運行的能力。這一反饋回路現在確實開始加速運轉了。特別是在有了強化學習之後，我們正在對這些智能體進行“駕駛學校”式的訓練，也就是在 RL gyms 中訓練它們。Pat Grady： 我們正在不同領域推動性能的提升，從機械工程到設計，旨在尋找突破。我們同時也看到了自我改進的初步曙光，即機器製造機器。Sonya Huang： 例如，Andrej 的另一個研究項目在短短兩小時內自主提升研究能力，達到了 GPT2 等級模型的水平。那麼，一個到處都是智能體的世界會是什麼樣子？智能體的存在處於一個智能程度的滑動量表上，讓我們以程式設計為例。在 2023 年，我們擁有了標籤頁自動補全功能。這是一種 AI 在行間輔助人類的方式。Pat Grady： 這種方式雖然在增量上有所助益，但從根本上說並不具備變革性。Sonya Huang： 我們現在擁有了智能體開發，即一個人與一個智能體對話，指導它做什麼，或許還能管理一個智能體團隊。但這種範式正在被進一步推進。我們現在看到了後台智能體、非同步智能體以及能夠衍生出子智能體的智能體。我們認為，在這種整體範式下，非同步智能體極有可能在規模上超越當前範式，這僅僅是因為該系統所能提供的槓桿效應。Pat Grady： 最後，在推進前沿尖端領域方面，即我所說的“黑燈工廠”，將人類審查徹底從系統中剝離。Sonya Huang： 這聽起來很瘋狂，但我已經在生產環境中見過這種情況，包括在網路安全公司中。只要具備足夠可靠的護欄機制和足夠優秀的工程能力，這是完全可能的。因此，我們正在智能體化的處理程序中不斷攀升。智能體正從在你身邊提供微小協助的助手，進化為需要管理的實習生，進而轉變為能夠自我管理的實習生，最終演變為值得信賴、無需監督即可部署到生產環境的實習生。這就是正在發生的演進，不僅是在程式碼編寫領域，而是覆蓋了所有智能體應用。對於在座的創始人而言，最重要的啟示是：服務即新一代軟體。帕特在我認識他以來一直強調這一點，我們的合夥人 Julian（他今天也在觀眾席中）也發表過一篇關於此話題的優秀文章。我們對此早已知曉，但我認為這一趨勢正在真正地成為現實。在醫學領域，你可以聘請一個尊重你的基因組、為你提供個性化建議、能夠為你開具處方藥物並推薦臨床試驗的智能體。在法律領域，你將能夠聘請能夠代表你協商合同，甚至進行訴訟並為你達成和解的智能體。在數學和科學領域，我們正看到能夠解決這些問題或發現新型超導體的智能體。這難道不令人振奮嗎？或者在消費領域，那些可以為你管理收件箱、日程表、財務狀況以及申報稅務的個人智能體。我們預計未來智能體將無處不在。這在一定程度上是因為聘請智能體比僱傭員工要容易得多。人類難以實現規模化。而智能體可以通過算力實現無限規模化。讓員工保持滿意度是一件困難的事。除了我以外，我總是很快樂。Agents 的維護成本很低。人類的成本很高。你需要支付他們薪水。你需要支付 Agents tokens。通常情況下，用 tokens 完成任務的成本要低於支付等值的薪水。現階段，人類通常仍然更聰明。但 bitter lesson 的影響持續存在，很快 Agents 在許多方面就會變得更聰明。因此，這張幻燈片的重點並不是說我們人類要失業了。我認為適應力是人類獨有的特質。但我們預計智能體在應用層的部署將會迅速進行，且規模增長速度前所未有，因為其經濟效益顯而易見，且具備固有的可擴展性。綜上所述，智能體的數量正以某種指數級，或許是超指數級的速度激增。當商業活動在智能體之間展開時會發生什麼？它們可以互相支付嗎？當智能體能夠自行協商交易條款時，會發生什麼？未來是否會出現成群結隊的智能體來監管我們，以防範網路安全威脅或 Megadon 之類的事件？我們只知道這個世界正在極速變得詭異。最後，我想借用 Bene Gesserit 的心境來結束此次發言。Long Horizon 智能體已經到來。它們所處的曲線，非常清晰。對於創始人而言，我想每個人都有看到人們借助 AI 在極短時間內完成艱巨任務的案例。例如，來自 Z'd 的 Nathan 在假期期間獨自一人利用 Claude 完成了一個原本需要三年的登月級項目。Brett Taylor 用一個周末的時間重建了 Sierra。Notion 團隊僅用了六周時間就重寫了 800 萬行程式碼。因此，每個人都有這些時間線被壓縮的例子。但我認為，在 AGI 實驗室之外，很少有人真正見識過會發生什麼。當你將這些被壓縮的時間線進行疊加時。而這正是現在所能實現的。所以，無論你想像中未來一百年能建構出什麼，我們認為借助智能體，現在一百天內就能實現。接下來我將交給康斯坦丁。未來展望：認知的工業革命Konstantine Buhler： 謝謝你，索尼婭。好的，非常感謝索尼婭和帕特帶來的精彩概述與分析。在這一部分，我們將簡要探討接下來的發展方向。我們的目標是，因為我們都知道自己正處於 AI 時代。它將會是什麼樣子？它將會帶來怎樣的體驗？它的特徵是什麼？在演示的前半部分，帕特將技術革命分為計算和通訊兩個維度。我們在這裡將工作類型再進行一次劃分。一種是體力工作。這可以是 Pony Express 上的包裹，也可以是 Falcon 9 運載的衛星。工作等於力乘以位移，即物理位移。接下來是認知工作。例如 Pythagoras 提出該定理。例如 DeepMind 解決蛋白質折疊問題。有意識的思考。這些是非常不同類型的工作。但我們相信它們將遵循非常相似的變革模式。那麼讓我們談談體力工作，因為我們已經經歷過工業革命帶來的變革。Pat Grady： 在人類歷史的絕大部分時間裡，世界上所有的工作，或者說幾乎所有服務於人類的工作，都是由某種肌肉力量完成的。Konstantine Buhler： 依靠人或動物。靠人去搬運東西，或者靠動物牽引人類前行。這一切始於1700年，但其淵源可追溯至幾千年前。隨後，局面開始發生轉變。水力和風力。蒸汽機。此後，處理程序開始加速。蒸汽機。內燃機、電動機。時至2026年，可以估算得出，地球上超過99%的人類體力勞動已由機器完成。將你帶到此處的飛機、房間內所有物品的製造，以及支撐你此刻所體驗的人類巔峰生活的各項運輸保障。我們認為認知的演進也將經歷類似的歷程。我們只是處於一個較早的階段。在人類歷史的大部分時間裡，地球上所有的人類思考主要都是由人類完成的，或許還有一點來自動物，比如牧羊犬驅趕羊群。在機械勞動之上，曾存在過一小部分輔助工具，例如星盤或時鐘。Pat Grady： 現在，在過去幾百年裡，進展其實並不大。直到電子計算出現。Konstantine Buhler： 而在過去一百年裡，試想一下，此時此刻為了服務你這樣的人類，正在進行著數以兆計的計算。所有這些工作，所有這些正在發生的認知工作，都是為了在任何時刻服務於我們。數以兆計的計算。我們相信 neural network 是下一個大浪潮，並且在不久的將來，地球上 99.9% 的認知工作將由機器完成。這種類比非常鮮明，好消息是我們已經經歷過這樣一場革命。認知革命將與工業革命非常相似，只是規模要大得多，速度也快得多。那麼，生活在這樣的未來會是什麼樣子？我想以四個短篇故事的形式，分享對這個未來的一些思考動因。四個故事：智能、設計、科學與藝術Konstantine Buhler： 第一個故事。19世紀中葉，美國想要為首任總統及最偉大的戰爭英雄 George Washington 建造一座宏偉的紀念碑。因此，我們設計了當時世界上最高的建築——Washington National Monument，並且我們想要用世界上最珍貴的金屬來裝飾其頂端。當時 100 盎司的這種金屬是世界上最珍貴的，珍貴到我們甚至將其放在 Manhattan 的 Tiffany's 進行展覽。那種金屬就是鋁。在 Washington National Monument 竣工後的幾十年裡，一位年輕的發明家發明了電解法，即從泥土中分離出鋁的工藝。此後不久，鋁便被用來包裝糖果和三明治，然後被扔進垃圾桶。Pat Grady： 鋁就是智能。電解法就是人工智慧。Konstantine Buhler： 我們即將進入這樣一個世界：一些耗費數十年光陰練就的、達到博士水平的寶貴技能，在呼叫後轉瞬即逝，用完即可將其揉作一團直接扔進垃圾桶。第二個故事，我們正在進入一個異類設計的世界。我們今天所見的世界，其核心邏輯皆是為了人類而設計。眾所周知，這種設計經過了最佳化，使之符合我們的大腦邏輯，因為世界上幾乎所有的認知活動都是由我們完成的。然而，當認知活動由機器來完成時，情況將會大不相同。2006年，NASA 正在為一項大型航天任務，即衛星太空任務最佳化天線。傳統上，他們的天線看起來是這樣的。那是一種優美的幾何對稱圖案，在一定的功率限制下最佳化了表面積。這一次，他們決定將任務交給電腦，並使用一種類似於強化學習的進化演算法。Pat Grady： 結果就是眼前的這個天線。生產力顯著提高，且不符合人類的直覺思維。Konstantine Buhler： 在這個 AI 時代，當我們把認知任務交給機器時，我們將得到的結果是不符合我們直覺的。Pat Grady： 當 AI 設計晶片、汽車和建築物時，它們看起來可能會大相逕庭。Konstantine Buhler： 對於我們即將進入的世界，必須保持開放的心態，因為 AI 的思維方式與我們不同。它將具備異類的設計風格。第三個動力學故事關於新興科學。並非新興科學。我們都知道存在新興科學。我所說的是新興科學領域。在工業革命初期，湧現了像 Newcomen 和 Watt 這樣偉大的工程師，他們完善了內燃機。簡單來說，就是把石油化工產品注入活塞，點火燃燒，數百萬乃至數十億計的粒子發生爆炸。Pat Grady： 爆炸推動活塞，從而做功。Konstantine Buhler： 在近100年的時間裡，這一切都處於修修補補的階段。當時工程師只是在說，那樣效果稍微好一點。或許你可以將其視為一種規模法則，但那實際上是工程師們在擺弄產品，看如何能進行微小的改進。在120多年後，Sadi Carnot 出現了，並將這一切總結為一門新的科學——熱力學。Pat Grady： 他說，等一下，這裡有數百萬或數十億的粒子。Konstantine Buhler： 我們實際上可以將這一切系統化、公式化。而在當前的情況下，這裡有數十億個神經元，數兆個 Token。此刻，我們正處於 AI 的修補階段。即使我們認為這是一門已被認知的科學，事實並非如此。未來，我們將在接下來的幾十年內迎來一門如熱力學般基礎的科學。在座的各位或許就有人能開創這門科學。而這門科學將被納入高中的教學課程中。它將具有如此基礎的地位。它將幫助我們掌握 AI，甚至幫助我們掌握意識。第四個故事。非理性的藝術。在人類歷史的絕大部分時間裡，即數萬年間，藝術一直朝著寫實主義的方向演進。這是一幅大約 25000 年前的洞穴壁畫。從埃及象形文字、希臘陶器到文藝復興時期的畫作，這是一場向寫實藝術邁進的宏大變革。看看這其中的差異。歷經數萬年。人類的偉大勝利。Pat Grady： 隨後工程技術應運而生。銀版攝影法，早期攝影技術。Konstantine Buhler： 突然之間，我們花費數十年人生去磨練、力求每一筆觸都完美的技藝，瞬間消失了。那麼世界對此作何反應？他們認為繪畫藝術已經終結。噢，就這樣結束了。機器能比任何人類做得更好。藝術即是藝術，藝術已終結。那麼，發生了什麼？人類是如何回應的？人類的回應是提出疑問：這種藝術的目的是什麼？是為了以眼睛所見的方式捕捉那一刻嗎？還是為了以內心和靈魂所感的方式捕捉那一刻？Pat Grady： 印象派、表現主義、立體主義、新表現主義，所有這些新的藝術形式都是人類對科學領域這一巨大變革所作出的回應。Konstantine Buhler： 兩千五百年前，希臘哲學家 Protagoras 寫道：人是萬物的尺度。他的意思是，任何事物若脫離了人類，便不存在價值。無論是鋁材、藝術，還是智能，皆是如此。Pat Grady： 它之所以有價值，僅僅是因為那份體驗。AI 可以完成工作，AI 也終將完成工作，但唯有人與人之間的聯結，才能讓你找到在乎的理由。Konstantine Buhler： 這就是我們今天齊聚一堂的原因。十年之後，工作方式將發生巨大的變化。一切都將迎來翻天覆地的改變。但唯一不變的，是你們今天與身邊人建立起的關係。它們將長久延續。那將是你們回首往事時最珍視的部分。那也將是今天最有價值的收穫。因此，我鼓勵大家與身邊的人建立聯絡，盡情享受這次 AI Ascent 的時光，並真正地擁抱那些讓我們之所以為人的特質。 (Web3天空之城)

2026年2月，印度新德里AI峰會現場。印度總理站在中央，號召13位政商大佬手拉手舉過頭頂，營造出造福全人類的合作願景。但有兩位卻極其不配合。OpenAI的CEO薩姆·奧特曼與Anthropic的CEO達里歐·阿莫代伊恰好被安排在相鄰的位置上。兩人沒有拉手，只是肘部相碰，隨即各自舉起了拳頭，並極力避免眼神的接觸。這個畫面傳遍了全球，引發熱議。印度新德里AI峰會現場好吧，這兩個像三歲孩子賭氣的中年人，是本輪科技革命的關鍵人物。奧特曼是AI革命的一面旗幟，OpenAI在一定程度上確立了文字、圖片、視訊類AI產品的基本形態。它剛剛獲得1220億美元融資，創造了有史以來最大規模的單筆私募融資，公司估值目前高達8520億美元。阿莫代伊和他的Anthropic，正一步步站上AI舞台的中心，在今年搶了OpenAI的風頭。年初一款法律外掛，就讓相關軟體巨頭的市值單日狂瀉3000億美元；而近期推出的漏洞檢測工具，又造成網路安全類股的股票下跌，甚至引發多國央行的緊急預警。今年2月，Anthropic獲得300億美元融資，估值3800億美元。但是在二級市場上，它的估值飛漲，目前已突破1兆美元。印度峰會上的“拒不牽手”，不過是為兩人多年的恩怨增添了新的註腳。因難以忍受奧特曼對安全問題的忽視，阿莫代伊帶著幾位OpenAI員工決定離開，並成立Anthropic。在公開場合，阿莫代伊批評正與馬斯克陷入法律糾紛的奧特曼是希特勒，Anthropic還在超級碗上推出一則專門嘲諷OpenAI、並惹得奧特曼憤怒回應的廣告。圖源：網路然而，驅使兩人分道揚鑣的不僅是安全理念的分歧，還有AI暫時還摸不透的人性問題——性格矛盾、權力分配、功勞歸屬，等等。可以說，阿莫代伊的職業選擇、公司創立、技術路線、商業運作甚至公眾形象，主要是在與奧特曼的對立與衝突中形成的。不理解兩人的矛盾，就無法真正理解阿莫代伊。200頁奧特曼現在固定穿灰毛衣、牛仔褲，和祖克柏當年的灰色T恤、連帽衫一樣，都是為了省去選衣服的麻煩。他還有一點跟祖克柏很像，都成了美國人討厭的科技大亨。一份民調顯示，超過60%的美國人對祖克柏持負面看法；而對奧特曼的討厭，直接演變成了粗暴的物理攻擊，55個小時內，他的住宅兩次遭襲，一次火攻，一次槍擊。他將遇襲的部分原因，歸結為《紐約客》雜誌的一篇報導。這篇由普利策獲獎者執筆，耗時18個月、採訪100多人的萬字特稿，只為向讀者證明一件事：如果AI是原子彈，那麼將核按鈕交到奧特曼這樣一個缺乏誠信、漠視安全、權力慾強的人手裡，是非常危險的。奧特曼人生的三段職業生涯，都因自身人品和誠信問題，被團隊和高管逼宮，要求其離職。最引人矚目又最狗血的一次宮斗發生在2023年，奧特曼因撒謊成性被OpenAI董事會開除，不過被解僱不到5天，他就官復原職。2023年5月，奧特曼在參議院司法小組委員會聽證會上發言在那段混亂的日子裡，OpenAI董事會曾接觸阿莫代伊，提議剛成立2年的Anthropic與OpenAI合併，並由他擔任新公司的CEO。阿莫代伊拒絕了提議。他並未公開過多解釋原因，但外界猜測，如果他重回OpenAI，即便手握大權，也意味著放棄自己堅持的純粹安全實驗，將理念依附於舊有體系，更會讓當年帶領團隊集體出走的一切犧牲付諸東流。據《紐約客》報導，阿莫代伊為那些反對奧特曼的人，提供了“重武器”：他在OpenAI任職期間留下的200多頁私人筆記。就像女孩發現另一半是個渣男一樣，筆記記錄了他態度的轉變：“OpenAI的問題就是奧特曼本人”“他的話十有八九是鬼話”。阿莫代伊質疑OpenAI的管理層只是借“安全”之名行融資之實，於是在2018年編寫公司章程時，寫入了一條與安全有關的條款：若其他機構先做出安全AGI，OpenAI應放棄競爭並予以協助。該條款在商業公司看來很瘋狂，但OpenAI當初號稱是非營利機構、旨在保障人類安全，所以阿莫代伊堅持要寫進章程。2023年，奧特曼觀看微軟搜尋引擎與OpenAI整合演示次年，在微軟準備投資10億美元的談判中，阿莫代伊要求必須保留那條“安全優先、可以放棄競爭”的條款。奧特曼當面答應保留該條款，但在與微軟簽訂的合同上，他偷偷加了一條讓微軟有權否決任何合併的條款，這等於直接廢掉了那條安全條款。憤怒的阿莫代伊找到奧特曼對質。奧特曼最開始還在抵賴，阿莫代伊就大聲念出了條款，還找到一位同事作證，證明奧特曼在撒謊。幾個月後，奧特曼把阿莫代伊和他那位在OpenAI安全與政策部門工作的親妹妹丹妮拉叫去，告訴二人：有高管說，你們倆在公司裡搞陰謀政變。阿莫代伊和妹妹丹妮拉當場找那位高管對質，但這位高管說自己根本沒說過這話。奧特曼立刻否認自己的說法：“我沒說過這話。”丹妮拉反駁道：“你剛剛才說的。”阿莫代伊兄妹怒不可遏，朝奧特曼大喊。據《華爾街日報》報導，阿莫代伊兄妹與奧特曼、OpenAI總裁布羅克曼還存在其他矛盾。在GPT項目研發中，阿莫代伊兄妹堅決不讓布羅克曼插手語言模型研發，丹妮拉甚至以辭職相逼，奧特曼居中調和卻無效。阿莫代伊作為研究副總裁，多次感到自己的貢獻被矮化。一個例子是，2018年阿莫代伊被要求核對一份幻燈片，他追問後才發現，奧特曼要去見前總統歐巴馬，而作為核心技術負責人的他，竟然被蒙在鼓裡。2020年春天，OpenAI高層矛盾激化，奧特曼要求高管互相開展同行評議。布羅克曼寫了長篇文章，指責丹妮拉濫用職權、以繁瑣程序謀取私利，內容事先經奧特曼審閱，被評價為“嚴厲但公正”；而丹妮拉則以長文逐條駁斥，雙方針鋒相對，引發激烈爭吵。2020年底，疫情居家辦公期間，一個以阿莫代伊為核心的圈子開始形成，準備另立山頭。奧特曼曾去阿莫代伊家挽留，但並未成功。隨後，阿莫代伊兄妹以及另外五位前OpenAI員工創立了Anthropic，開始與OpenAI分庭抗禮。這7位創始人的股權，從公司成立之初就近乎均等，他們還承諾，將80%的創始股份捐贈給慈善機構。阿莫代伊在Code with Claude開發者大會上發言路徑37歲的阿莫代伊決定創業時，沒有資金、沒有產品、沒有客戶、沒有收入。他所擁有的，是幾篇論文、幾個人，以及一種強烈的自信：世界上最強大技術的建造之路，已經被奧特曼帶偏了方向。阿莫代伊1983年生於舊金山，他喜歡物理與數學，對探尋科學真理以及明確的答案充滿興趣。在接受播客《The Logan Bartlett Show》採訪時，他罕見地提到自己的早年生活。“我一直對數學很感興趣，”他說，“因為它似乎具有客觀性。一個人可以說‘哦，這個節目很棒’，另一個人則可能說‘哦，糟透了’。但當你在做數學題時，就會發現，哇，這個問題有明確的客觀答案。”他本科就讀於史丹佛大學物理系，但他的父親在2006年因罕見病去世，有報導稱，這促使他開始轉向生物物理學，希望自己能攻克疾病、拯救生命。《奇點臨近》等描繪科技趨勢的圖書激發了他對AI的熱情，那時AI還不成氣候，但他想研究和AI最接近的東西，即人的大腦。2014年，阿莫代伊離開象牙塔，進入科技行業。在百度矽谷實驗室、Google大腦短暫工作後，他加入OpenAI並升任研究副總裁。在此期間，他逐步積累了AI研發與安全理念，這些積累也全數用到了他後續創辦Anthropic的實踐中。在OpenAI，他和團隊在主導GPT系列產品研發時，提出了縮放定律的基本理論框架（Scaling Laws）：AI的性能取決於計算資源、資料與模型規模的持續擴張。模型依靠規模擴張可以習得知識、邏輯與規律，卻無法天然形成價值觀、道德感與行為規範。它可以熟知一切道德論述，自身卻並不具備道德意識。為此，他與團隊提出了人類反饋強化學習（RLHF），借助人類的反饋，對模型輸出進行矯正與約束，使其行為更貼合人類的價值取向。為Anthropic融資時，阿莫代伊以“資本效率”為核心理念說服投資人：團隊規模雖然小，但人才濃度更高，他們都是親手打造GPT-2和GPT-3的人才，對於模型訓練和縮放定律的理解來自親身實踐而非抽象理論，懂得如何高效地使用資金。美國加利福尼亞州舊金山，Anthropic公司總部儘管阿莫代伊對奧特曼的價值觀和人品持否定態度，但奧特曼卻是推動Anthropic發展的關鍵外部力量。奧特曼和OpenAI用激進路線引爆了全球AI熱潮，讓行業蒙眼狂奔。沒有加速主義的狂飆突進，沒有ChatGPT在2022年末的發佈，就沒有2023年後全球AI融資的井噴，Anthropic也許很難拿到亞馬遜、Google等巨頭的天價投資。奧特曼等人所屬的技術加速主義派，在推動AI商業化落地的同時，也加劇了市場對AI安全性的擔憂。這種焦慮，催生了市場對安全AI的渴求，而Anthropic推出的Claude系列產品，其核心賣點就是“安全”。近四年來，AI產業鏈上的晶片、雲端運算基礎設施、大模型研發等各個環節，早已形成競爭與合作交織的複雜局面。比如說，Google既是Anthropic的投資方，又通過雲服務為後者提供算力，但在大模型領域，Google自研的Gemini與Anthropic的Claude直接競爭。2026財年，美國四大科技巨頭的AI資本支出將突破6500億美元，引發爭議的“循環交易”也隨之盛行：雲服務商、晶片廠商注資AI企業，再由被投方採購其產品實現資金回流，輝達與Anthropic的合作，正是這一模式的體現。全行業開始了你追我趕的遊戲。在榜單排位瞬息萬變的激烈環境中，玩家們不斷打磨產品性能，只為守住這份來之不易的優勢。巨頭們也各有盤算。馬斯克將AI業務併入SpaceX，激發了市場對其IPO的想像力；Meta的創始人祖克柏去年掀起重金挖人行動，在組織重構後，在開源與閉源路線中尋找平衡；而OpenAI與Google則在消費者市場激烈廝殺。但阿莫代伊選擇的路線是企業客戶市場。在他看來，消費級的AI產品，很可能會淪為討好、逢迎使用者的玩具；而藥企、銀行、律所這類客戶，需要的是安全的專業AI，這恰好與Anthropic“安全優先”的技術路線相契合。在一些分析人士看來，企業客戶也有利於Anthropic最佳化財務結構。消費市場起伏不定、容易跟風炒作，而企業客戶的支出更具持續性；銀行、保險等公司一旦將Anthropic的產品深度融入業務系統，更換成本極高。這種模式會帶來更高的毛利和更穩定的收入。依託企業級客戶，Anthropic實現了快速成長。4月初，公司宣佈其年化營收已突破300億美元，超過OpenAI的250億美元。企業級市場收入與市場份額的持續提升，也進一步推高了Anthropic的整體估值。而OpenAI高管則回應稱，Anthropic的財務資料存在造假行為。權力阿莫代伊與總統的矛盾，在川普剛重返白宮時就已經出現。當矽谷的科技大亨們通過捐款、贈送禮物、巨額投資等各種手段，討好川普的總統議程，並出席他的就職典禮時，阿莫代伊卻選擇無視，轉而跑到達沃斯參加世界經濟論壇。阿莫代伊參加世界經濟論壇去年3月，他得知頂尖的世達律所與川普達成和解後，立即終止了與這家律所的合作。他在內部明確表態，不會與那些在“破壞法治”的行為面前妥協的律所合作，隨後也終止了與另一家和川普有合作的律所的關係。大選前，阿莫代伊寫文章將川普比作“封建軍閥”，號召朋友不要給他投票。他是矽谷的少數派，公開批評川普的AI政策，認為其放鬆監管的舉措，會引發技術災難。白宮批評阿莫代伊玩弄“監管俘獲”的把戲，靠散佈恐懼博取公眾支援，推動嚴苛的聯邦層面AI監管規則，抬高合規門檻，以“安全”為名擠壓其他企業，鞏固自身地位。一些AI專家也批評其行銷手段就是販賣末日恐慌。最近，Anthropic宣佈研發出一款名叫Mythos的大模型，但出於極強的安全責任考量，該公司不會向外界公開發佈這款模型。一位評論者對《衛報》表示：“阿莫代伊的技術功底遠勝奧特曼，但兩人純屬一路貨色，慣用誇大其詞、炒作造勢的套路。”Anthropic公司稱Mythos過於強大不宜公開發佈阿莫代伊與川普的矛盾，在今年2月迎來了一個小高潮。過去一年多以來，Anthropic的Claude模型一直受到白宮青睞，也是首款獲准用於涉密場景的智能系統。今年1月抓捕委內瑞拉總統馬杜洛的行動中，美國軍方就使用了該AI系統。但美國國防部與Anthropic在新合同的擬定過程中陷入了僵局。美國國防部要求Anthropic全面放開Claude的使用權限，准許軍方將該模型應用於一切合法用途，不接受企業劃定的使用限制；但Anthropic反對自家技術被投入高危領域，禁止其用於全自動武器系統以及美國境內的大規模監控項目。國防部大為惱火，在他們看來，這家私企妄圖插手、左右美軍的作戰方式，這是不可接受的。短短數周後，公司與國防部的合作關係迅速瓦解。川普將該公司列為對國家安全構成供應鏈風險的企業，這是美國首次將這個標籤貼在一家美國公司身上。白宮還要求美國政府部門停用其產品。而競爭對手奧特曼則趁機快速接手，OpenAI與軍方簽署了合同。Anthropic起訴了美國國防部。阿莫代伊在一份外洩的內部備忘錄中寫道：“川普討厭我們，核心原因有幾點：我們沒有進行政治捐款，我們沒有像奧特曼那樣刻意諂媚吹捧川普；我們主張AI監管，與其政策利益相衝突；在AI帶來失業衝擊等現實問題上，我們堅持說真話；我們嚴守安全底線，拒絕配合政府搞虛假的安全形式主義。”這場對立的核心癥結，在於誰有權力為這項技術劃定使用紅線，是政府，還是私企？可以預見的是，隨著AI能力的持續突破，圍繞其主導權的博弈只會愈發激烈。因為AI早已跟權力、地緣、安全與經濟繫結在一起，阿莫代伊也必須要在多方夾縫與層層壓力中，找到破局之路。 (吳曉波頻道)

正在印度舉行的人工智慧影響力峰會頻現“大型翻車現場”，繼有當地大學拿中國產機器狗冒充自主研發成果引發群嘲後，19日會場又現尷尬一幕：在印度總理莫迪出席的場合，兩名與會嘉賓在合影環節拒絕握手。矽谷大佬“不對付”　合影“掉鏈子”現場拍攝的視訊和圖片顯示，莫迪和與會嘉賓站成一排，手牽手舉過頭頂，面帶笑容。然而，美國開放人工智慧研究中心（OpenAI）首席執行長薩姆·奧爾特曼同身邊的Anthropic公司首席執行長達里歐·阿莫代伊各自握拳、沒有握手，導致一排“手鏈”出現“斷點”。阿莫代伊曾在OpenAI出任副總裁，2021年初離職，帶走多名研究人員，共同創立Anthropic公司。阿莫代伊與奧爾特曼這兩個昔日同事多次在公開場合表示“看不上”對方的商業模式和理念。兩人拒絕握手在社交媒體引發熱議，有人評論說：“薩姆·奧爾特曼和達里歐·阿莫代伊拒絕握手，卻舉起了拳頭，這真是尷尬一刻。”峰會問題頻出　蓋茲“臨陣”缺席峰會16日在新德里揭幕，為期五天，由印度電子和資訊技術部主辦，號稱“有史以來規模最大”。然而，峰會上風波不斷。19日，峰會展區突然對公眾關閉，引發參展企業不滿。美國微軟公司創始人比爾·蓋茲原定當天在峰會上發表主旨演講。然而，他的基金會當天早些時候發表聲明稱，蓋茲將不出席峰會。該基金會一名高管將代表他發言。據路透社報導，蓋茲的退出與他被牽扯進愛潑斯坦案有關。峰會期間的交通混亂亦引發不滿。社交媒體上流傳的視訊顯示，由於道路封鎖且未安排接駁車，與會者不得不步行數英里前往會場。印度反對黨國大黨發言人帕萬·凱拉嘲諷說：“讓工程師們走那麼遠的路……同時卻在抱怨企業正離開印度。”部分與會者也抱怨峰會組織不力。美國微軟公司研究員賈伊·加拉在社交媒體上寫道：“這場峰會本是在為辛勤工作的研究員、創始人和建設者召開的。然而，我們卻受到怠慢，動輒被堵在路上幾個小時。” (第一財經)

據參考消息援引新加坡《聯合早報》2月19日報導，蓋茲基金會宣佈，科技巨頭微軟創始人比爾·蓋茲已取消原定於19日在印度舉行的人工智慧（AI）峰會上的演講。蓋茲基金會在一份聲明中稱，經過慎重考慮，為了確保峰會的重點仍然放在關鍵議題上，比爾·蓋茲將不會發表主題演講。將由另一名高級官員代替比爾·蓋茲發言。另據環球時報援引英國《衛報》報導，因與已故性犯罪者傑佛瑞·愛潑斯坦的關係持續受到質疑，比爾·蓋茲才取消演講。比爾·蓋茲 資料圖。圖源：視覺中國美國司法部1月底公佈了超300萬頁愛潑斯坦案相關檔案，其中一批來自疑似愛潑斯坦帳戶的郵件涉比爾·蓋茲。本月初，比爾·蓋茲否認了自己涉愛潑斯坦案的相關內容。他同時表示後悔曾與愛潑斯坦相處過，並為此感到抱歉。隨後，美國眾議院多名共和黨及民主黨籍議員要求傳喚微軟聯合創始人比爾·蓋茲。 (長安街知事)

今天，在印度新德里舉行的全球人工智慧影響峰會（AI Impact Summit）上，一場象徵合作的合影環節，卻因一個細節演變為全球科技圈熱議的話題。在印度總理納倫德拉·莫迪主持的領導人合影儀式上，包括OpenAI首席執行長Sam Altman、Anthropic首席執行長Dario Amodei在內的多位人工智慧行業領袖被邀請手拉手站在一起，象徵共同推動人工智慧技術造福人類。然而，現場畫面顯示，Altman與Amodei雖然並排站立，卻沒有像其他嘉賓一樣牽手。兩人之間留出明顯空隙，也沒有出現握手或互動。這一瞬間被媒體鏡頭捕捉，並迅速在社交媒體上傳播，引發廣泛解讀。分析人士認為，這一略顯尷尬的場面，反映出當前全球人工智慧產業日益激烈的競爭格局。超級碗廣告衝突餘波未平事實上，兩家公司的緊張關係在本月早些時候已公開顯現。在2026年超級碗期間，Anthropic投放了一條30秒廣告，強調人工智慧助手不應被廣告商業模式驅動。廣告中指出，“廣告有屬於它們的時間和位置，但不應該出現在AI對話中”，並以此突出其Claude產品不會引入廣告。儘管廣告未直接點名，但外界普遍認為，這是針對OpenAI正在探索的ChatGPT廣告商業模式。隨後，Altman在社交平台X上公開回應，稱Anthropic的廣告“具有誤導性”和“不誠實”，罕見對競爭對手進行直接批評。這一表態被視為雙方矛盾公開化的重要標誌。從OpenAI核心成員到最大競爭對手Dario Amodei曾是OpenAI早期核心研究負責人之一，參與了GPT-3等關鍵模型的研發工作。2021年，Amodei與多名OpenAI研究人員離開公司，並創立Anthropic。公開資料顯示，他離開的原因包括對人工智慧安全優先順序的看法分歧，以及對公司發展方向和領導風格的不同意見。此後，Anthropic推出Claude系列模型，迅速成長為全球最重要的人工智慧公司之一，並成為OpenAI最直接的競爭對手之一。目前，OpenAI和Anthropic均獲得科技巨頭支援。OpenAI的主要合作夥伴包括微軟，而Anthropic則獲得亞馬遜和Google的投資。AI產業競爭進入公開化階段隨著人工智慧成為全球科技競爭的核心領域，行業格局正在快速變化。從超級碗廣告交鋒，到峰會現場的“拒絕牽手”，一系列象徵性事件表明，全球人工智慧產業已經從早期的合作探索階段，進入由少數技術巨頭主導的競爭階段。本次峰會原本旨在推動全球人工智慧治理合作，但這一細節卻意外成為外界觀察行業競爭關係的縮影。有業內人士指出，這一畫面所反映的，不僅是兩位企業領導人的關係變化，更是人工智慧產業競爭日趨激烈的現實寫照。 (美股財經社)

舊金山，2026 年 2 月 4 日。思科 AI 峰會現場，當 Sam Altman 被問到刷屏的 AI 社交平台 Moltbook 時，他給出了一個出人意料的回答：Moltbook 也許只是一時的狂歡。但透過狂歡，他看到了更重要的問題：AI 能不能接手工作。峰會現場，他談的不是 AI 聊天能力的進步，而是三個更深層的變化：AI 智能體邊界在那裡擴張，人的工作方式要怎麼改變，企業組織準備好了嗎。熱度會散去，能力才會留下。第一節｜OpenClaw：AI 開始動手了在 Sam Altman 眼裡，Moltbook 的熱度也許只是一陣看熱鬧，但 OpenClaw 不一樣。區別在那？一個是對話型 AI，一個是操作型 AI。OpenClaw 能處理郵件、和保險公司打交道、辦理航班手續。這些任務背後的邏輯是：AI要能理解你的需求，然後自己打開瀏覽器、填寫表單、完成操作。Altman 說：AI 會寫程式碼是一回事，AI 能自己操作電腦又是另一回事。後者意味著它不只是給你答案，而是幫你把事做完。這條路是對的。ChatGPT 讓 AI 學會了理解，OpenClaw 讓 AI 開始執行。但是要讓 AI 執行任務，不只是建模能力的問題，而是你願不願意把整台電腦交給它。它要能看到你的螢幕和窗口，控制你的滑鼠和鍵盤，理解上下文，自己完成工作。Altman 在會上說：“給智能體對你電腦的全部存取權，會帶來不可思議的事情。這類智能體應用，肯定會成為我們未來工作和生活的一部分。”OpenClaw 會留下來，因為這是 AI 從陪聊到幹活的那一步。第二節｜Codex：從工具到團隊“Codex 是我第一次感覺，又一個 ChatGPT 時刻出現了。”這是 Sam Altman在 Cisco AI峰會現場的原話。他說的 ChatGPT 時刻，指的不是產品，而是工作範式。Codex 讓他看到了知識工作的未來，以及企業和個人將如何以完全不同的方式工作的清晰圖景。Altman 說：“開發者與 AI 的工作方式，已經發生了根本變化。核心挑戰已經從 AI 能幹什麼，轉移到了人們如何大規模地指導、監督以及與它們協作。”上個月已有超過 100 萬名開發者使用 OpenAI 的 Codex 編碼助手。峰會前一天，OpenAI 推出 Codex 的獨立 macOS 應用，正式加入Claude Code、Cursor等 AI 程式設計工具之爭。這個應用讓使用者可以管理多個 AI 智能體，把任務分配下去，讓它們平行執行。現在，模型公司競爭的重點已經不是誰的 AI 更聰明，而是誰能讓人更快學會管理 AI。Altman 看到的變化是：從呼叫工具 → 到管理團隊從解決單個問題 → 到託付完整流程從 AI 能做什麼 → 到人怎麼指揮AI協作這是工作方式的變化，不只是技能的升級。過去是你用工具，現在是你管團隊。你要學的不是怎麼寫提示詞，而是怎麼把一件事拆解成任務、分配給AI、監督進度。第三節｜企業還沒準備好Cisco CEO Chuck Robbins 在峰會開場時說，2026 年將是 AI 的轉折點，是智能體應用的元年。但元年不等於準備好了。Altman 警告：不能快速用上 AI 員工的公司，會被甩在後面。難在那？三個障礙：第一，安全機制還在用人類邏輯。現有的安全範式是為人類設計的，不是為 AI 設計的。當 AI 擁有持續存取權、能獨立行動時，原來的身份認證、權限管理、審計體系都需要重構。第二，軟體本身不支援 AI 參與。很多軟體在 AI 和人類共同使用時會崩潰。過去的軟體介面是為人設計的，AI 要參與進來，不是加個 API 介面就夠了，而是要重新設計互動流程。第三，法律和權限體系不支援AI全天候運行。AI 智能體可以 24 小時運行，但現有的法律框架、合規要求、責任邊界，都還基於人類的工作時間和決策模式。技術已經到了，但組織還沒準備好。儘管如此，Altman 仍然提出了全 AI 公司的概念：這種模型不僅建構軟體，還圍繞軟體建構業務。不是公司裡沒有人，而是每個流程、每個環節，AI都能真正參與進來。Cisco 在部署 Codex 後給出的建議是：不要再把 AI 視為工具，開始把它視為隊友。未來企業的輸贏，不是誰在用 AI，而是誰敢重構組織流程。結語｜能力會留下來Cisco AI峰會上，Sam Altman講了三個轉折點：OpenClaw 代表的是AI 應用邊界的躍遷，從對話到操作。Codex 展示的是工作方式的轉變，從用工具到管團隊。這不是會不會發生的問題，而是企業能不能先準備好的問題。熱度終會散去。但 Altman 說的那句話會應驗：真實的能力會留下來。 (AI 深度研究員)

2025 年 12 月 4 日，紐約曼哈頓。《紐約時報》DealBook峰會上，主持人 Andrew Ross Sorkin 問了一個所有人都在想的問題：到 AGI（通用人工智慧），還需不需要再來一次像 Transformer 那樣的技術突破？Anthropic CEO Dario Amodei 的回答是：No,I think scaling is going to get us there.（不用，我認為持續擴大規模就能讓我們到達那裡）把模型做大，把算力往上堆，按照這條擴展曲線持續推進，總有一天會撞上類人智能的臨界點。但他緊接著潑了冷水。技術層面，他非常有信心；經濟層面，他看到的卻是巨大的不確定性。Anthropic 過去三年營收增長 10 倍，但Amodei在台上給出的預測模型顯示：未來 Anthropic 收入可能在 200 億到 500 億美元之間波動。只要在資料中心投資上算錯時間點，就可能從盈利軌道滑向現金流危機。在他看來，一些玩家正在用激進方式下重注，把整個 AI 行業推向泡沫邊緣。這場對話引出了三個值得深入的問題：持續擴大規模究竟是怎樣的技術路線？為什麼 Amodei 堅信這條路，卻又不斷強調經濟風險？當 AI 開始重構工作方式，社會準備好了嗎？第一節 | 技術路線：Scaling Law的十年證明不是所有人都敢把 AGI 的終極路徑，說得像流水線一樣簡單。但 Dario Amodei 敢。他說：“我過去十年一直在觀察 Scaling Law，從GPT 到 Claude，我們都是在這條路上。”在這場採訪裡，他這樣描述 AI 能力演化： 你往模型裡加資料、加算力、加結構上的小改動，它就會自然變強。沒有神秘點，沒有範式突破。推理會提升，程式碼會更好，科學、法律、金融、材料……模型在所有方向一起進步。這是他的親身經歷。從GPT-2、GPT-3的早期主導者，到如今帶領 Anthropic 發佈 Claude 4.5。1、Claude 的證明：不是在進化，而是在放大在 Amodei 看來，Claude 的強大不是因為架構更複雜，而是因為整個系統沿著Scaling Law 做到了足夠大、足夠穩、足夠實用。Claude Opus 4.5 的發佈就是一次集中展示： 在SWE-bench Verified編碼測試中達到80.9%，超過GPT-5.1的77.9%和Gemini 3 Pro的76.2%；在科學推理、金融應用、生物醫學資料處理上，Claude 不只是能用，而是開始產生真實的決策影響。更關鍵的訊號來自 Anthropic 內部。Amodei 透露，他們的工程師已經不再打開編輯器從頭寫程式碼，而是讓Claude生成第一版，自己只做編輯和稽核。2、Scaling Law 的驗證路徑，也是一條產品化試驗線Amodei  不只是相信 Scaling Law，他在用真金白銀驗證它。邊走邊投，邊驗證邊調整。Anthropic 三年營收曲線就是最直接的證明：從零到1億美元，再到10億，今年預計達到 90 億美元。模型能力提升，企業需求跟著增長；需求增長，又推動模型繼續進化。Claude 沒有做成爆款對話產品，而是深入企業一線：開發工具、自動化助手、科研合作者。這種更慢但更寬的能力拓展路徑，正是 Scaling Law 在商業化層面的體現。不是打造一個天才，而是批次複製靠譜的合作者。他不是在等 AGI 奇點，而是在把 Claude一步步打造成一整條生產線。這條生產線積累的資料、經驗、客戶關係越多，就越難被覆刻。擴大規模不只是把模型做大，更是把這些積累變成競爭壁壘。別人還在爭論要不要相信 Scaling Law，Anthropic 已經用它建起了護城河。第二節 | 經濟帳本：500億投資如何不翻車Amodei 對Scaling Law 的技術路線有信心，但他也強調：能不能做到是技術問題，做不做得起是經濟問題。模型可以持續變強，但你也必須算清楚經濟帳：那一年能賺錢、要買多少晶片、什麼時候可能資金斷裂。他說：“我們每年收入翻十倍，但我必須今天就決定，要不要買 2027 年的計算資源。”1、500 億投入，是押注也是賭未來Anthropic 公佈了一個驚人的數字：未來四年將在美國投資 500 億美元用於 AI 基礎設施。這包括德州與紐約的資料中心，以及對微軟 Azure雲平台 300 億美元的採購承諾。但 Amodei 給出的解釋是： 如果我買少了，客戶排隊排不到就走了；如果我買多了，收入沒跟上，現金流撐不住，甚至有破產風險。他提出了一個核心概念：不確定性錐形（cone of uncertainty）。這不是 PPT 上的增長曲線，而是 Anthropic 內部做戰略預算時真正畫出來的風險模型：Anthropic 明年的收入可能是 200 億美元，也可能是 500 億美元，這種巨大的不確定性決定了現在該買多少算力、能承受多大風險。2、YOLO派和保守派的路線分叉而 OpenAI 的路線截然不同。雖然 Amodei 沒有直接點名，但他在採訪中提到了 Sam Altman 從巨額虧損衝向 2030 年盈利的計畫，並評價道：“我們看到有公司在YOLO（孤注一擲），把所有籌碼都押上了，幾乎不給自己留容錯空間。”Anthropic 的選擇是另一條路：所有算力採購按最壞10%的收入預期做預算保留高利潤率，用於覆蓋未來兩年scaling投資放棄消費級入口，只服務企業客戶，減少不確定變數這不是慢，而是先確保企業能活下去。為什麼如此謹慎？因為Amodei對未來的高增長保持懷疑。他在對話裡說： 過去三年，每年收入翻10倍。如果我照這條線繼續推，就是明年1000億。 但我不相信真會這樣增長。那只是理論上的最好情況。他強調的是經濟可行性，不是技術可能性。Claude Opus 4.5能力再好，如果企業不續費、資料中心養不起、資本斷供，那Scaling Law再正確，也推不動。真正的路線判斷不是能不能做，而是值不值得投、投不投得起。第三節 | 社會影響：誰受益，誰被替代對於 Dario Amodei 來說，AGI 不是終點，只是過程。技術能力每年增強，但普通人並不會自動跟上。AI 可以快速寫程式碼、做科學研究、處理金融建模，但誰來決定它該做那件事？誰來負責它做錯時的後果？誰從中受益，誰最先被替代？這才是他更關心的問題。1、AI 變強的同時，工作正在加速重構Anthropic 在今年 8 月做了一次內部研究，調研了 132 名工程師和研究員。結果顯示：AI 工具確實提升了生產力，讓工程師能夠處理超出原有專業範圍的任務。但同時削弱了團隊協作、導師制度和技能發展路徑。整體趨勢是，團隊正在變成少數高手+AI的組合。更關鍵的變化是：入門級工程師的工作正在被 AI 取代，寫程式碼變成了監督程式碼，技術崗開始往全端、策略、審校方向轉移。這不只是效率提升，而是職業路徑的根本重構。當新人無法通過寫簡單程式碼來積累經驗時，如何培養下一代技術專家？這是 Anthropic 內部也在思考的問題。2、Amodei的預測：比你想的更冷靜，也更現實在這場 DealBook 對話之前，Amodei已經在11月中旬的 CBS《60分鐘》節目中直面過一個問題：AI 是否會讓大批人失業？他的回答很直接：是的。AI 取代的第一批人不是工人，而是入門級白領，特別是那些在保險理賠、客服、行政、初級技術支援等崗位上工作的人。這些崗位很可能會面臨大規模的工作轉型壓力。但他不是為了製造恐慌，而是提出了三層解決方案：企業層面：不要只用 AI 減人，更要用 AI 放大人的價值。Claude 的正確用法是讓一個人做原來 10 個人的產出，而不是裁掉 10 個人。政策層面：政府需要參與再培訓，但更重要的是分配機制。如果 AI 帶來每年5%-10%的經濟增長，那是一個可以再分配的超級大蛋糕。社會層面：長期來看，人類社會的結構要調整，不再把工作當成唯一意義來源。這不是烏托邦。早在1930年，著名經濟學家凱恩斯（John Maynard Keynes）就在《我們後代的經濟可能性》（Economic Possibilities for Our Grandchildren）中提出過這個預言：技術進步可能最終解放我們，不再為了生存而工作。未來，問題不再是 AGI 能不能做出來，而是你準備好怎麼與它共處了嗎？這條擴展路線不只是技術問題，更是社會問題。誰能率先摸索出人機協作的有效模式，誰就贏得了未來。結語 | 能到 AGI，前提是活著到Dario Amodei 不是來講 AI 奇點故事的。他講的是一條用資料和財務驗證過的路線：Claude 每年變強一點，處理程式碼bug、生成科學推論、搭建專業工作流。這背後是 Amodei 十年如一日相信的一件事：Scaling Law 不靠靈光一現，只靠一步步推演。他用它造出了 Claude，也用它規劃了 500 億美元的投資、90 億營收目標和風險緩衝線。核心問題不是“我們快到AGI了”，而是我們能不能在做出 AGI 的過程中活下來。別人在賭誰先做出突破，Anthropic 在算誰能撐到終點。把模型一路做大，就真能到 AGI 嗎？Amodei 的回答是：可以。前提是你準備好了承擔相應的經濟風險和社會責任。 (AI 深度研究員)

11月7日，2025年世界網際網路大會烏鎮峰會在浙江烏鎮開幕，本屆烏鎮峰會以“共築開放合作、安全普惠的數智未來——攜手建構網路空間命運共同體”為主題。劉強東：京東將建全球首個全無人配送站京東集團創始人、董事局主席劉強東在主題演講中表示，社會化物流成本太高之後，會導致國家社會資源的浪費，環境、企業利潤，被大量低效的物流蠶食掉。“大家想一想，假如我們能把整個中國的社會化物流成本佔比能夠降到只有6%，意味著按照去年的數字，整個企業一年能增加數兆的淨利潤，企業利潤的增多會帶來更多技術的進步。企業之間會比拚、爭搶人才，會讓員工得到更好的收入和待遇。有了更好的收入待遇，那麼消費信心、整個經濟就會進入一種正向的循環。”劉強東說。劉強東認為，隨著人工智慧和機器人時代到來，他會對中國社會化物流成本的下降趨勢表示非常樂觀，“我認為五年之內，整個中國的社會化物流成本與GDP的比率應該能夠降到10%以內，也就是未來5年的進步，可能會超過過去10年的進步，甚至15年的進步。”據劉強東介紹，京東在北京建的分揀中心，基本上已經把過去90%人力幹的活全部用機器人替代。到明年4月份，京東在全球會建第一個全無人的配送站。“就是一個圓筒的建築，上面是起降無人機，下面全部是無人的電動小車，裡面是機械臂，對無人機的貨物的裝載，無人車的裝載，全都是機器人完成。”劉強東說。配送到家的“最後一公里”如何完成？劉強東談到，現在我們國家50%的門鎖都是智能門鎖，“大概5年左右的時間，我們認為90%以上的門鎖都是指紋鎖，所以機器人完全可以通過你授權的方式，安全地打開你的家門，把包裹放到你的家裡。”“無論我們這個社會技術怎麼發展，大家不用太擔心工作的問題、公平的問題。我們能做的事情很多，而且未來一定會更加美好。”劉強東最後總結說。阿里CEO吳泳銘：加碼打造超級AI雲“阿里巴巴正在建設超大規模AI基礎設施，加大投入打造超級AI雲，以全端技術積累向全球開發者提供領先的AI服務。”11月7日，阿里巴巴集團CEO吳泳銘在2025年世界網際網路大會烏鎮峰會開幕式上表示。他表示，AI發展將經歷三個階段：第一個階段是智能湧現，第二個階段是通用人工智慧AGI，第三個階段是超級人工智慧。他指出，智能湧現是過去幾年的主線。AI通過學習人類的海量知識，理解人類的意圖，逐漸進入真實世界，解決真實問題，創造價值。這個階段AI的特徵是學習人。“第二個階段是通用人工智慧AGI，我們現在正處在這個階段的開端。”吳泳銘指出，當人類向AI提出需求，AI agent現在已經能夠完成數字世界的很多工作，並通過介面連接真實世界、操作部分物理裝置，這個階段的特徵是輔助人。在他看來，第三個階段是實現超級人工智慧，AI將連接真實世界的海量原始資料，具備自主學習、自我迭代的能力。這個階段的AI將超越人類。“從智能湧現到通用人工智慧再到超級人工智慧，這是一場影響深遠的計算革命，正在催生下一代的電腦、超級AI雲。超大規模的計算需求需要超大規模基礎設施和全端技術積累，只有超級AI雲才能夠承載海量的需求。”吳泳銘指出，在這個嶄新的時代，阿里雲的定位是全端人工智慧服務商，提供世界領先的智能能力和遍佈全球的AI雲端運算網路，向全球各地提供開發者友好AI服務。 (21世紀經濟報導)