▎（11月24日~11月30日）分析師：OpenAI旗下Sora每天燒錢1500萬美元；華為雲進行組織調整，周躍峰出任華為雲CEO；騰訊混元OCR模型宣佈開源；OpenAI：已將Mixpanel從生產環境中移除……觀點科技部部長陰和俊：要部署實施一批國家重大科技任務，全鏈條推進重點領域關鍵核心技術攻關取得決定性突破科技部部長陰和俊表示，要強化高品質科技供給，引領現代化產業體系建設。堅持“四個面向”，部署實施一批國家重大科技任務，全鏈條推進重點領域關鍵核心技術攻關取得決定性突破，加強基礎研究戰略性、前瞻性、體系化佈局。強化主體協同，推進企業主導的產學研深度融合。要統籌國家戰略科技力量建設，強化企業科技創新主體地位，支援企業牽頭組建創新聯合體，更多承擔國家科技攻關任務。加快培育壯大科技領軍企業，支援高新技術企業和科技型中小企業發展。劉鐵岩：AI或成獨立科學家，人機協同將開啟科研新紀元2025國際人工智慧科學家大會（ICAIS 2025）上，北京中關村學院院長、中關村人工智慧研究院理事長劉鐵岩談及AI成為獨立“科學家”的可能性時指出，未來的科研教育與人才培養，將超越純粹的“人力驅動”，邁入“人機協同、碳矽融合”的新階段——人類的“碳基智慧”蘊含著意識、靈感與創造，機器的“矽基智能”承載著不知疲倦的分析、計算與最佳化，二者的深度融合，將有望超越生物侷限，開啟一個人類與機器優勢互補、協同進化的新時代。阿里巴巴CEO吳泳銘：未來三年內不太可能出現人工智慧泡沫阿里巴巴CEO吳泳銘在財報電話會上表示，未來三年內不太可能出現人工智慧泡沫。未來三年，人工智慧資源整體將處於供不應求的狀態。摩根士丹利基金：AI應用擴張化解巨額投入摩根士丹利基金人士針對AI資本投入與產出的平衡性問題表示，最悲觀情景是資本投入過度超前，但隨著AI應用的不斷推出與擴張，使得投入與產出達到平衡；同時美股AI的長期發展趨勢並未改變。賽富時CEO：準備棄用ChatGPT，GoogleGemini 3已完全超越軟體公司賽富時（Salesforce）首席執行官馬克·貝尼奧夫最新表示，他將棄用OpenAI的ChatGPT，轉而使用Google最新發佈的人工智慧模型Gemini 3，並稱Gemini 3在推理、速度和多模態能力方面實現了“瘋狂”的飛躍。馬斯克：Grok 5有10%機率實現AGI特斯拉CEO埃隆·馬斯克表示，其麾下人工智慧（AI）公司xAI即將推出的Grok 5模型有10%的機率實現通用人工智慧（AGI）。他認為，實現人類級推理能力的關鍵不在於競爭對手使用的靜態訓練資料集，而是即時資料。OpenAI前首席科學家Ilya：大模型“大力出奇蹟”見頂，AI正重回“科研時代”OpenAI聯合創始人兼前首席科學家、Safe Superintelligence（SSI）創始人Ilya Sutskever在最新訪談中指出，目前主流的依賴“預訓練 + Scaling”（即不斷堆資料、參數和算力）的AI發展範式已經觸及瓶頸。儘管大模型在各類評測中表現驚豔，但在真實世界任務中泛化能力薄弱，甚至會陷入重複犯錯的怪圈，這暴露出當前方法的根本缺陷：過度最佳化特定指標，卻缺乏類似人類的深層理解與內在價值判斷。他認為，AI正從“規模時代”重新回歸“科研時代”，下一階段的突破不在於更大模型，而在於重構訓練範式，尤其是如何賦予模型持續學習、自我糾正和穩健泛化的能力。中國銀河證券吳硯靖：2026年模型平權將推動人工智慧應用從AI賦能走向AI原生中國銀河證券研究所所長助理、電腦首席分析師吳硯靖表示，2025年電腦行業指數整體呈現“先揚後抑、震盪輪動”的走勢，展望2026年行業將呈現幾大特徵：一是模型平權趨勢加速，國產算力滲透率持續提升；二是AI Agent將在2026年呈現結構性加速落地的趨勢；三是模型平權推動AI應用從AI-Enabled（AI賦能）走向AI-First（AI原生），通過三維驗證體系來篩選AI-First型企業，重點關注五大AI應用方向，即AI-First端側AI產業鏈機會凸顯、AI-First創意與內容生成工具類、AI-First驅動的企業級AI智能體、AI-First垂直行業專家解決方案類、AI-First社交與陪伴類。阿里千問應用負責人吳嘉：AI助手比拚的是智力水平阿里巴巴集團副總裁吳嘉作為千問應用負責人首次公開露面。他表示，公眾對AI助手的需求一直沒有被很好的滿足。“AI助手比拚的是智力水平，是辦事能力，而不應只是聊天陪伴的機器人。”日前，阿里千問公測僅一周，下載量即突破1000萬。千問模型全球下載量突破７億次，超越Llama、Deepseek等模型。吳嘉表示，千問的快速增長代表著AI應用的爆發來到一個關鍵時刻。雷軍：所有產業都值得用AI再做一遍小米集團創始人、董事長雷軍表示，下一個五年，人工智慧將深刻影響傳統產業。“所有產業都值得用AI做一遍。”雷軍表示，人工智慧與傳統產業深度融合，將會開啟一個新的兆級大市場，一家公司不可能掌握所有環節，而是要與最強的夥伴攜手，取長補短，帶動整個產業鏈共同升級。港交所CEO陳翊庭： 探索利用AI提高發行稽核效率在深圳啟幕的2025大灣區交易所科技大會上，港交所CEO陳翊庭致詞時提到，資本市場正在邁入“人工智慧+”時代，港交所已將人工智慧技術應用於日常的辦公營運，節省了很多處理文件和資訊整理的時間，提升了辦公效率；上市科在審閱上市公司年報的過程中也採用了一些人工智慧技術，可以更高效地識別資訊披露違規的情況。財報知乎：第三季度營收6.59億，非公認會計準則經營虧損同比縮小16.3%知乎發佈2025年第三季度業績報告。報告顯示，知乎第三季度營收6.59億元，非公認會計準則經營虧損同比縮小16.3%。報告期內，付費閱讀業務貢獻3.86億元營收，佔比達到58.5%；行銷服務收入達到1.89億元，佔比為28.7%，包括職業教育、消費品等在內的其他業務貢獻8390萬元收入，佔比為12.8%。阿里巴巴：第二財季營收2478.0億元，高於預估；雲智能集團收入398.2億元，同比增長34%阿里巴巴集團發佈2026財年第二季度財報，實現營收2478.0億元人民幣，預估2452億元人民幣；調整後淨利潤103.5億元人民幣，預估168億元人民幣；調整後每ADS收益4.36元人民幣，預估6.34元人民幣。AI+雲與消費兩大核心業務本季度持續實現強勁增長。第二季度雲智能集團收入398.2億元人民幣，同比增長34%，市場預估379.9億元人民幣。其中，AI相關產品收入已連續九個季度實現三位數同比增幅，阿里雲持續擴大AI雲市場第一優勢，份額超過第二至第四名的總和。AI伺服器需求強勁推動戴爾科技Q3營收創新高戴爾科技公佈的2026財年第三季度財報顯示，該公司當季營收同比增長11%至270.05億美元，創下歷史新高，但不及分析師普遍預期的272億美元；在Non-GAAP會計準則下，經營利潤為25.03億美元，同比增長11%，淨利潤為17.62億美元，同比增長11%；調整後的每股收益為2.59美元，好於分析師普遍預期的2.48美元。戴爾表示，在第三季度，公司獲得了123億美元的AI伺服器訂單，出貨了價值56億美元的AI伺服器，季末積壓訂單達184億美元。該公司還將全年AI伺服器出貨預期從200億美元上調至250億美元，同比增長超150%。億航智能2025Q3財報：營收9250萬元，維持全年5億元的營收指引不變eVTOL製造商億航智能發佈2025年第三季度業績，公司第三季度實現營收9,250萬元人民幣，交付42台無人駕駛eVTOL，涵蓋41架EH216系列產品以及首架VT35。由於客戶的採購計畫大多按年度規劃，且大部分交付安排集中在第四季度完成，億航智能維持全年5億元的營收指引不變。國內資訊阿里千問公測一周下載量破千萬阿里旗下的AI助手千問App公測一周，下載量已突破1000萬次，超越ChatGPT、Sora、DeepSeek成為史上增長最快的AI應用。此前，阿里巴巴於11月17日突然啟動千問APP公測，上線後僅三天千問APP就衝入蘋果App Store免費總榜前三。騰訊混元OCR模型宣佈開源騰訊混元推出全新開源模型HunyuanOCR，參數僅為1B，依託於混元原生多模態架構打造，獲得多項業界OCR應用榜單SOTA（最先進水平）成績。晨光文具與飛書達成戰略合作晨光文具與飛書在上海正式簽署戰略合作協議，重點在效率辦公和AI業務提效領域展開深度協作。後續，晨光文具將全面接入飛書生態，打通內部資訊壁壘、沉澱組織知識經驗。百度新設兩個大模型研發部，直接向CEO匯報百度發佈設立技術研發組織相關公告，新設基礎模型研發部，負責研發高智能可擴展的通用人工智慧大模型，由吳甜負責；新設應用模型研發部，負責業務應用場景需要的專精模型調優和探索，由賈磊負責。王海峰繼續擔任CTO、TSC主席、百度研究院院長。以上部門均向百度CEO李彥宏匯報。阿里巴巴：過去4個季度在AI+雲基礎設施的資本開支約1200億元人民幣阿里巴巴集團首席財務官徐宏表示，阿里巴巴的核心業務收入保持強勁增長，AI收入在雲外部商業化收入佔比提升，客戶管理收入同比增長10%。阿里巴巴將利潤及自由現金流投向未來佈局，短期盈利能力預計將有所波動。過去4個季度，阿里巴巴在AI+雲基礎設施的資本開支約1200億元人民幣。中國科學院工業人工智慧研究所成立中國科學院工業人工智慧研究所在江蘇南京成立。該研究所聚焦國家戰略和產業創新發展重大需求，承擔工業人工智慧從頂層設計到體系落地的全鏈條創新任務，建構“技術引領—平台整合—賦能閉環”的協同創新體系，推動人工智慧賦能製造業高品質發展，著力打造智能製造領域國家戰略科技力量。豆包語音對話功能更新，具備思考能力豆包語音對話功能近日更新，可以說4種地道方言，包括粵語、四川話、東北話及陝西話。據悉，該功能借助豆包語音模型方言遷移技術，實現單音色說多方言，且具備思考能力，可根據使用者意圖，靈活切換方言。深圳市“AI+勞動仲裁”智能輔助辦案系統上線中國首個“全案由覆蓋、全流程賦能、全方位支撐”的勞動爭議仲裁智能輔助辦案系統在深圳市勞動人事爭議仲裁院正式上線。系統啟用後，仲裁員閱卷效率提高50%，裁決書製作時間減少約50%，整體辦案周期明顯縮短。華為雲進行組織調整，周躍峰出任華為雲CEO華為雲進行了組織調整，將華為雲研發組織切換到ICT組織下，並成立“基礎設施雲服務”“Data&AI雲服務”“資料庫雲服務”“安全雲服務”“HCS”5個領域的雲研發產品線。調整後，華為雲董事長為張平安，而華為資料儲存產品線總裁周躍峰出任華為雲CEO。DeepSeek發佈可自驗證數學模型DeepSeekMath-V2DeepSeek推出新型數學推理模型DeepSeekMath-V2，採用可自我驗證的訓練框架。該模型基於DeepSeek-V3.2-Exp-Base建構，通過LLM驗證器自動審查生成的數學證明，並利用高難度樣本持續最佳化性能。在IMO 2025和CMO 2024中均達到金牌水平，Putnam 2024獲118/120分。團隊表示，該成果驗證了自驗證推理路徑的可行性，為建構可靠數學智能系統提供新方向。模型程式碼與權重已開源，發佈於Hugging Face及GitHub平台。摩爾線程發佈Torch-MUSA v2.7.0，持續增強AI模型訓練與推理支援近日，摩爾線程正式發佈PyTorch深度學習框架的MUSA擴展庫——Torch-MUSA v2.7.0，新版本在功能整合、性能最佳化與硬體支援方面實現進一步突破。Torch-MUSA在一個月內連續完成v2.5.0和v2.7.0兩次版本更新，體現了摩爾線程在MUSA生態建設上的持續投入與快速迭代能力。科大訊飛旗下淮南公司註銷天眼查工商資訊顯示，近日，淮南科大訊飛資訊科技有限公司登記狀態由存續變更為註銷。淮南科大訊飛資訊科技有限公司成立於2014年12月，法定代表人為張友國，註冊資本1000萬人民幣，經營範圍包括智慧城市技術研究、體系建設、產品研發、工程建設、營運服務等。股權全景穿透圖顯示，該公司由科大訊飛旗下訊飛智元資訊科技有限公司、淮南市產業發展（集團）有限公司共同持股。平行科技青島智算中心上線，部署“三千卡高性能GPU智算資源池”平行科技青島智算中心11月28日正式上線。該中心由青島市工信局指導，嶗山區政府統籌推進，青島聯通與平行科技共同建設，定位為戰略級人工智慧基礎設施。青島智算中心一期部署“三千卡高性能GPU智算資源池”，具備膠東半島 1ms 超低時延等優勢，為智慧海洋、智能智造等企業研發場景和高校教學科研等場景提供高品質和低成本的普惠算力支撐。發佈儀式上，青島聯通與平行科技聯合向中國海洋大學捐贈20萬元GPU卡時算力資源，用於探索海洋觀測資料處理、氣候模型研發等前沿方向。北京AI產業規模今年將超4500億元北京市科學技術委員會、中關村科技園區管委會今天（11月29日）正式發佈《北京人工智慧產業白皮書（2025）》。《白皮書》資料顯示，2025年上半年，北京全市人工智慧核心產業規模2152.2億元，同比增長25.3%。初步估算2025年全年，產業規模有望超過4500億元。中國首支AI領域孵化培育型創新基金啟動12月29日，在2025 Xᴬᴵ科技節產業投資主題論壇上，中關村兩院AI科創基金暨北緯兆資金池發佈。其作為中國首支AI領域孵化培育型創新基金，由中關村學院與中關村人工智慧研究院與上海大鈞資產管理中心共同發起。基金秉持“投早、投小、投好、投AI”策略，創新採用“用AI投資AI、用AI孵化AI”模式，並配套“前店後廠”深度賦能機制，提供“科學家、研究中心、算力、資料、產業資源”全周期投後服務，致力於打造完整的AI創新生態。海外消息亞馬遜將允許企業測試Leo衛星服務，與Starlink展開競爭亞馬遜將開始允許企業測試其最近重新命名的太空網際網路服務，與SpaceX的Starlink競爭。公司表示，部分企業將能夠在服務的企業預覽階段測試亞馬遜Leo生產硬體和軟體，測試計畫將允許公司收集反饋，並為特定行業量身定製解決方案，以便在更大規模的推出前做好準備。據悉，亞馬遜Leo提供企業級的效能、功能及能力，適用於私營和公營部門的客戶。Leo Ultra是現行生產中最快的客戶終端，下載速度可達1Gbps，上傳速度可達400 Mbps。分析師：OpenAI旗下Sora每天燒錢1500萬美元據分析師估算，OpenAI旗下的AI視訊生成應用Sora，每天的算力成本高達1500萬美元，一年約50億美元，相當於OpenAI全年收入的四分之一。Sora自9月底上線後，一周下載量破百萬，10月底達到400萬，使用者生成大量視訊，但這也導致成本急劇上升。每生成一條10秒視訊，成本約1.3美元，按每天1100萬條的生成量計算，相當於每天消耗1500萬美元。HelloBoss發佈首個招聘全流程AI Agent總部位於東京的初創企業 NGA 宣佈，旗下人工智慧招聘平台 HelloBoss 正式推出首款覆蓋求職與招聘全流程的AI智能體（AI Agent）產品。據悉，該產品在個人端可提供AI簡歷識別與生成、人崗AI匹配及自然語言溝通等功能。企業端則支援AI招聘資訊撰寫、AI自動匹配與溝通初篩、基於簡歷的AI招聘對話輔助等服務。韓國將試點人工智慧系統治理交叉路口堵車韓國警察廳24日說，將於12月啟動一個人工智慧系統試點項目，在首爾部署基於人工智慧的交通攝影機以治理交叉路口堵車問題。新系統採用韓國警察廳研究項目開發的基於人工智慧的視訊分析技術。警方表示，相關技術提高了執法精準性，可以通過單一裝置同時處理闖紅燈、超速和跟車過近等行為，從而減少維護需求、提高效率。韓國警方計畫於2026年在10個長期擁堵的交叉路口安裝類似交通攝影機，並於2027年推廣至全國883個易擁堵路口。亞馬遜內部檔案曝光：力推自研Kiro，排擠外部AI程式設計工具根據一份亞馬遜內部備忘錄透露的資訊，亞馬遜建議其工程師們儘量不使用第三方AI程式碼生成工具，轉而選用自家的解決方案，以此助力7月剛剛推出的專有服務Kiro。新AI模型可精準鎖定人體致病突變美國哈佛大學醫學院與西班牙巴塞隆納基因組調控中心科學家在24日出版的《自然·遺傳學》雜誌上發表研究成果稱，他們開發出一款名為popEVE的人工智慧（AI）模型。該模型能精準鎖定人類蛋白質中最易導致疾病的突變，這一突破有望徹底改變遺傳疾病的診斷方式。據悉，popEVE的研發基於數十萬個不同物種的進化資料及全人類群體的遺傳變異資訊。龐大的進化記錄使該工具能解析約2萬多種人類蛋白質的關鍵區域與可變異區域，從而不僅能識別緻病突變，還能對這些突變給人體造成的危害程度進行排序。投行韋德布什力挺AI浪潮：押注微軟和輝達等十大科技股投行韋德布什證券近日公佈了其推薦的十大科技股名單，這份名單包括微軟和輝達，並明確指出"當前並非人工智慧泡沫"。以丹尼爾·艾夫斯為首的分析師團隊表示，儘管過去幾周人工智慧泡沫論甚囂塵上，但他們觀察到超大規模企業在人工智慧領域的交易流有近20%的加速增長，這源於終端企業客戶正聚焦於推動2026年前的應用場景落地。分析師補充說，"人工智慧革命"仍處於早期階段：隨著更多企業客戶和首席資訊官認識到AI在其組織中的重要作用，下一波AI戰略部署浪潮即將到來。OpenAI：已將Mixpanel從生產環境中移除當地時間11月26日，OpenAI就網站分析服務Mixpanel安全事件公告稱，11月9日，Mixpanel發現攻擊者未經授權訪問了其部分系統，並匯出了包含有限客戶可識別資訊和分析資料的資料集。該事件發生在Mixpanel系統內部，僅涉及部分API使用者的有限分析資料。ChatGPT及其他產品的使用者未受影響。此次事件並非OpenAI系統遭入侵。聊天記錄、API請求、API使用資料、密碼、憑證、API金鑰、支付資訊或政府身份證件均未洩露或暴露。OpenAI表示，作為安全調查的一部分，已將Mixpanel從生產環境中移除，審查了受影響的資料集，並正與Mixpanel及其他合作夥伴緊密協作，以全面瞭解事件詳情及其影響範圍。目前尚未發現Mixpanel環境之外的系統或資料受到影響的證據。融資併購摩爾線程申購，包括公私募、券商等在內共267家機構擬配售“國產GPU第一股”摩爾線程11月24日開始申購，發行價為114.28元/股，創下年內新股發行價格新高。本次公開發行規模為7000萬股。根據發行公告披露，初步詢價階段共有267家網下投資者提交有效報價，涉及配售對象共計7555個，有效申購總量達到704.06億股，網下有效申購倍數高達約1572倍，顯示出機構投資者對其高度熱情。據不完全統計，本次參與有效報價的機構中，公募基金達86家，私募基金約120家，券商亦有30家入場，保險機構為13家。北京市人工智慧產業基金等入股AI辦公工具研發商像素綻放天眼查工商資訊顯示，深圳像素綻放科技有限公司近日發生工商變更，原股東深圳晨源鴻策股權投資基金合夥企業（有限合夥）、深圳極地信天貳期股權投資基金合夥企業（有限合夥）等退出，新增北京市人工智慧產業投資基金（有限合夥）、大象視覺（深圳）科技有限公司等為股東，同時，註冊資本由約285.2萬人民幣增至約333.1萬人民幣。公開資訊顯示，像素綻放是一家AI辦公工具研發商。中國移動旗下基金等入股浪潮電腦科技公司，後者增資至8.4億元天眼查工商資訊顯示，11月20日，浪潮電腦科技有限公司發生工商變更，新增中國移動旗下上海中移數字轉型產業私募基金合夥企業（有限合夥）、山東出版傳媒股份有限公司等為股東，同時，註冊資本由6億人民幣增至8.4億人民幣，增幅40%。浪潮電腦科技有限公司成立於2021年6月，法定代表人為公維鋒，經營範圍包括電腦軟硬體及外圍裝置製造、計算器裝置銷售、電子產品銷售等，現由浪潮集團有限公司、山東浪潮整合電子科技有限公司及上述新增股東等共同持股。政策&趨勢北京：加速推動人形機器人商業化規模化應用落地日前，北京市委副書記、市長殷勇圍繞人形機器人產業發展，深入昌平區、海淀區機器人企業開展調研。殷勇在調研中強調，要把握人形機器人產業發展關鍵機遇，加快前沿技術和基礎理論研究，加大關鍵核心技術攻關力度，推動取得更多突破性成果。持續拓展人形機器人應用場景，用好中試基地和成果孵化平台，加速科研成果從實驗室嚮應用轉化。抓好機器人企業服務保障，圍繞共性技術攻關、開放生態建構、中試平台搭建、應用場景落地等關鍵環節，強化資金、政策、人才等方面支援保障，梯度培育一批重點企業，整合上下游資源，形成產業集聚效應。強化機器人標準引領，加快研製機器人領域行業標準，提升標準制定和實施能力。加強國際交流合作，持續辦好世界人形機器人運動會等品牌活動，支援北京市機器人企業“走出去”，同時吸引國際機構和企業來京交流，共同推動全球機器人產業創新發展。上海市網信辦開展“AI濫用”專項執法工作上海市網信辦在執法辦案工作中發現，部分企業開發使用生成式人工智慧功能，未依法開展安全評估工作、未採取必要的安全防護措施防範違規資訊生成、未採取限制措施防止被濫用，導致相關功能被用於“換臉變聲”“變裝造假”等侵犯他人個人資訊權益行為，產出“開盒”“洗錢”等違法違規內容，以及生成色情低俗圖片等資訊內容。“亮劍浦江·2025”專項執法行動將“整治AI濫用”作為年度治理重點，以執法促合規護航新興產業高品質發展。北京：加快人工智慧輔助診療技術的推廣應用北京市經濟和資訊化局等六部門11月24日印發《北京市促進醫療器械產業高品質發展若干措施》。其中提出，加快人工智慧輔助診療技術的推廣應用。鼓勵醫療機構參考已有人工智慧醫療服務價格項目將新型人工智慧輔助診療技術納入使用。針對國家立項指南目前尚無法相容的創新項目，在確保臨床效果的基礎上，支援醫療機構以“附條件新增”方式立項試行。遴選人工智慧輔助診療產品推廣應用項目，按照不超過工程投資的30%給予支援，最高不超過5000萬元。國家資料局：支援資料交易所探索建立全鏈條服務體系國家資料局表示，支援資料交易所（中心）加快探索建立資料流通交易全鏈條服務體系。相關負責人指出，資料交易所是中國首創，在孵化產品服務、合規保障、標準建設、生態培育、推進資料市場與金融市場融通發展、拓展國際合作等方面發揮了積極作用，支援資料交易所在推進資料要素價值釋放中更好找準自身市場定位，提升綜合服務能力，積極推進公共資料產品流通交易，完善資料產品服務價格發現機制，在繁榮資料產業生態等方面作出更大貢獻。工信部組織開展衛星物聯網業務商用試驗工業和資訊化部發佈關於組織開展衛星物聯網業務商用試驗的通知。申請開展衛星物聯網商用試驗的企業，應通過建構衛星物聯網系統，以及業務支撐系統（BSS）、營運支撐系統（OSS）和管理支撐系統（MSS），依法依規在全國範圍開展衛星物聯網業務。衛星物聯網商用試驗的服務對象為利用衛星物聯網開展應用的企事業單位，主要包括工業、交通、能源、農業、應急等領域中利用衛星物聯網開展資料採集和傳輸的行業使用者。通過開展衛星物聯網業務商用試驗，豐富衛星通訊市場供給、激發市場主體活力、提升行業服務能力、建立安全監管體系，形成可複製可推廣的經驗和模式，支援商業航天、低空經濟等新興產業安全健康發展。北京“十五五”規劃：推動資料綜合性立法，推進“資料要素×”行動和高品質資料集建設《中共北京市委關於制定北京市國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》提到，高水平建設“數智北京”。建立資料要素綜合試驗區，建設國家資料管理中心、國家資料資源中心和國家資料流通交易中心。建立健全資料基礎制度，推動資料綜合性立法，推進“資料要素×”行動和高品質資料集建設，深化資料資源開發利用。開展國家資料流通基礎設施和全國一體化算力網建設先行先試，適度超前建設新型基礎設施，實施傳統基礎設施數智化改造升級。建設數智北京創新中心，促進資料、技術、場景聯動創新。推進城市全域數位化轉型，加快建設數字城市，提升“京通”“京辦”“京智”“京策”智慧化服務能力，最佳化“一網通辦”“一網統管”“一網慧治”，提升數字公共服務水平，強化數智賦能城鄉治理。北京“十五五”規劃：培育形成一批行業頭部大模型，建構高性能通用智能體《中共北京市委關於制定北京市國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》提到，打造全球數字經濟標竿城市。堅持數字賦能產業、城市、生活，打造引領全球數字經濟發展高地。深入推進數字產業化，做強北京資料集團和國際巨量資料交易所，大力發展數字內容產業。促進實體經濟和數字經濟深度融合，實施工業網際網路創新發展工程，推動企業數位化轉型。培育全球領先的人工智慧產業生態，加強高端晶片、基礎軟體等關鍵核心技術攻關。培育形成一批行業頭部大模型，建構高性能通用智能體。全面實施“人工智慧+”行動，以人工智慧引領科研範式變革，全方位賦能千行百業，完善人工智慧標準體系和應用規範，支援人工智慧企業參與全球競爭。加強人工智慧治理，健全平台企業監管機制，推動平台經濟創新和健康發展。國家統計局：1-10月電腦、通訊和其他電子裝置製造業增長12.8%國家統計局公佈資料顯示，1-10月份，全國規模以上工業企業實現利潤總額59502.9億元，同比增長1.9%（按可比口徑計算）。1-10月份，主要行業利潤情況如下：有色金屬冶煉和壓延加工業利潤同比增長14.0%，電力、熱力生產和供應業增長13.1%，電腦、通訊和其他電子裝置製造業增長12.8%，農副食品加工業增長8.5%，電氣機械和器材製造業增長7.0%，通用裝置製造業增長6.2%，專用裝置製造業增長5.0%，汽車製造業增長4.4%，非金屬礦物製品業增長1.0%，黑色金屬冶煉和壓延加工業同比由虧轉盈，石油、煤炭及其他燃料加工業同比減虧，化學原料和化學製品製造業下降5.4%，紡織業下降6.1%，石油和天然氣開採業下降12.5%，煤炭開採和洗選業下降49.2%。天津“十五五”規劃建議：建設超算網際網路平台和一體化算力調度平台中共天津市委關於制定天津市國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議發佈，其中提出，加快建設數字天津。深化資料資源開放共享和開發利用，建構全要素資料基礎底座。深入推進國家數字經濟創新發展試驗區、國家新一代人工智慧創新發展試驗區建設，促進實體經濟和數字經濟深度融合，推動平台經濟創新和健康發展。建設超算網際網路平台和一體化算力調度平台，加快資料可信流通、圖形處理器、核心演算法等數智技術創新，研發應用更多行業模型，發展新一代智能終端和智能體，培育智能原生新模式新業態。深入實施“人工智慧+”行動，以人工智慧引領科研範式變革，完善賦能千行百業政策措施，培育智慧文旅、智慧交通、智慧教育、智慧醫療、智慧養老，加快形成智能經濟和智能社會新形態。推動人工智慧應用合規、透明、可信賴。工信部：截至上半年末 中國生成式人工智慧產品使用者規模達5.15億工業和資訊化部消費品工業司司長何亞瓊在新聞發佈會上表示，截至今年上半年末，中國生成式人工智慧產品使用者規模達到5.15億，應用場景持續拓展，人工智慧終端產品競相湧現，未來消費將不再是購買一件商品，更是訂閱一種生活。工信部將從產品創新、場景創新兩個方面發力，推動人工智慧技術在消費品領域加快落地。北京：積極佈局“人工智慧+視聽”領域垂類大模型研發《北京市促進“人工智慧+視聽”產業高品質發展行動方案（2025—2029年）》發佈，其中提出，加快演算法模型突破。積極佈局“人工智慧+視聽”領域垂類大模型研發，支援高校、科研機構與企業合作，加強基礎理論和共性技術研究，引導通用演算法、底層技術、開源系統等共性平台在視聽領域應用，提升面向各類媒體生產場景演算法最佳化與技術迭代能力。聯合打造全國領先的大模型調優工場，全面提升視聽生成、媒體工藝最佳化核心演算法的國際競爭力。重慶：建設全國一體化算力網路成渝國家樞紐節點重慶市人民政府印發《重慶市要素市場化配置綜合改革試點行動方案》，其中提出，強化資料開發利用。發揮企業“資料要素×”主體作用，在重點領域建設一批行業高品質資料集。建設全國一體化算力網路成渝國家樞紐節點，加快推進“疆算入渝”工程，迭代國家（西部）算力調度平台。推進智能網聯汽車“車路雲一體化”試點，打造智能汽車巨量資料雲控基礎平台，建設國家工業網際網路巨量資料區域及行業分中心。建成國家區塊鏈網路區域樞紐。深化中新（重慶）國際網際網路資料專用通道應用。發揮重慶人工智慧學院、重慶通用人工智慧研究院、重慶市醫學影像巨量資料與醫療AI研究中心平台作用，引進和培育資料企業，建設國家級資料產業集聚區。北京人工智慧產業白皮書：各類AI Agent將迎來爆發式增長北京市科委、中關村管委會11月29日發佈《北京人工智慧產業白皮書（2025）》。白皮書預測，能勝任個人助理、企業流程自動化、科學研究助手等角色的各類AI Agent將迎來爆發式增長。具身智能的發展將實現從資訊處理到物理作業的跨越。白皮書分析了人工智慧產業的未來發展趨勢：能勝任個人助理、企業流程自動化、科學研究助手等角色的各類AI Agent將迎來爆發式增長。具身智能的發展將實現從資訊處理到物理作業的跨越。人工智慧將拓展認知能力邊界。世界模型將顯著提升AI系統的泛化能力和可靠性。“AI for Science”的發展將加速科學發現處理程序，有望在各領域催生一系列突破。人工智慧將促進技術普惠發展。端側智能催生應用新藍海，智慧型手機、個人電腦、智能汽車等端側裝置將具備更強的智能處理能力。下周預告2025“人工智慧+”產業生態大會由中國網際網路協會主辦的2025“人工智慧+”產業生態大會定於12月1日—3日在北京中關村國家自主創新示範區展示交易中心舉辦。大會主題為“智賦鏈動 生態共鳴”，旨在搭建一個集“政策解讀、技術展示、需求對接、成果轉化”於一體的綜合性生態平台，聚焦人工智慧應用生態協同中的現實痛點，推動產業各方務實交流。2025人工智慧創新大會光合組織即將於12月17-19日在崑山舉辦2025人工智慧創新大會（HAIC 2025）。目前，會議已吸引超2500家AI產業上下游企業、機構報名參與，覆蓋晶片、計算平台、大模型與智能體、軟體系統及行業應用等全鏈條。依託國家先進計算產業創新中心，光合組織正建構面向國產計算的開放生態，通過產學研用一體化協同，加速AI技術與產業深度融合。數字孿生技術與產業發展大會12月4日，第二屆數字孿生技術和產業發展大會暨場景培育與開放創新大會以“智驅孿生 眾行致遠——共建場景培育和開放新生態”為主題，秉持“全球視野、院士領銜、開放辦會、智匯驅動”理念，將於蘇州工業園區舉辦。AWS re:Invent 2025大會將於2025年12月1日至5日在‌美國拉斯維加斯舉辦，這是亞馬遜雲科技年度最大雲盛會，也是全球雲端運算領域極具影響力的年度技術盛會，Agentic AI將是此次大會的核心焦點。‌多家美股技術公司將公佈最新財報GitLab將於12月2日公佈最新一季財報，Salesforce、snowflake、C3.ai將於12月3日公佈最新一季財報。 (鈦媒體AGI)

過去兩周，馬斯克再度刷屏：Grok 4.1正式發佈；特斯拉AI5即將完成開發並邁向AI6，每12個月推出一款新的AI晶片實現量產；甚至宣稱人形機器人Optimus將成為“馮·諾依曼探測器”，暗示它未來可以利用當地資源自我複製。近日，印度最大券商Zerodha創始人 Nikhil Kamath 邀請馬斯克做客節目《People by WTF》，在最新採訪中，馬斯克又放出對未來二十年的“瘋狂預測”：未來20年內，AI和機器人將讓工作成為可選項，人類最終完全不需要工作（馬斯克表示20年後可以回放這段，看看會不會打臉）；當AI與機器人滿足所有需求時，貨幣可能消失，能源將成為真正的流通價值；未來3年內，AI和機器人產出增長將超過美國貨幣供應增速，可能導致通縮，利率降至零；2026年夏，Optimus將開始大規模生產，“我認為每個人都會想要自己的C-3PO、R2-D2——一個專屬助手機器人”；他還描繪了由 SpaceX、特斯拉和xAI 構成的宏偉AI版圖——三者趨同日益加深，未來可能是一個由太陽能供電的AI衛星網路組成的世界，因此必須在深空部署大量太陽能AI衛星；關於AI監管，馬斯克首次完整闡述了AI的三個價值框架：真理、美和好奇心。小編為大家節選整理了這期訪談實錄，資訊量巨大，建議收藏細讀！未來的X平台：即時視訊+AINikhil Kamath：整體來說，網際網路有多少比例是花在 Twitter 上的？有沒有個數字？Elon Musk：我們大概有 6 億月活。某些重大事件發生時會飆到 8 億或甚至 10 億。我想每周大概 2.5 到 3 億吧。其實是個不錯的數字。看起來主要是讀者，是看文字的人。Nikhil Kamath：你覺得這會改變嗎？Elon Musk：X 平台上現在已經有很多視訊了，而且視訊佔比還在不斷提高。但我認為 X 最強的地方仍然是在那些喜歡思考、喜歡閱讀的人當中。因為我們有文字，對於讀者、寫作者、思想者來說，我認為 X 是世界第一。Nikhil Kamath：從社交媒體的形式來看，如果讓你預測未來，文字會佔多少？視訊會佔多少？我聽你說過，也許語音、聽覺會在 AI 時代成為下一代溝通方式。那X 本身會怎麼演化？Elon Musk：我認為未來大部分互動都會是視訊。大多數互動會是即時視訊與 AI 的結合——即時視訊理解、即時視訊生成。這會佔據主要的流量。實際上現在整個網際網路也是如此：視訊佔絕大多數。文字佔比很小，但文字的價值密度更高、資訊壓縮更強。但如果你問什麼內容產生的資料量最大、耗費的算力最多，那一定是視訊。Nikhil Kamath：我以前是 X 的小股東，非常小的那種。當你買下 Twitter 並把它改成 X 時，我得到了賠付。不錯的決定。Elon Musk：很高興你這麼想。我認為這件事很重要。我感覺 Twitter 當時的發展方向已經更傾向於給世界帶來負面影響。當然，這取決於視角，有些人喜歡原來的樣子，不喜歡現在的。但關鍵是Twitter 當時放大了一種非常偏左的意識形態（按世界主流標準）。因為公司在舊金山，他們封禁了不少右派聲音。所以對於他們來說，即便是一個中間立場的人，都算“極右”。如果你站在非常左的位置，那所有不夠左的人都顯得很右。我做的事情主要是把它恢復為平衡、中立的平台。目前沒有任何左翼聲音被封禁、被取消、或被影降（deamplify）。當然，有些人自己選擇離開。但現在 X 的營運原則是：遵守各國法律，但不會在法律之外人為干預或偏向某一方。Nikhil Kamath：現在主流社交媒體在年輕使用者中似乎都在失勢，包括 Instagram。雖然它們不和 Twitter 完全一樣，但整個行業都如此。如果要從零重新設計一個社交網路，什麼樣的形態適合未來？Elon Musk：老實講，我其實不太去想“社交媒體”這回事。對我來說最重要的，是 X 能成為一個全球的公共廣場，讓人們能自由發表文字、圖片、視訊，也能安全通訊。我們最近還加入了音視訊通話。我想做的是讓全世界連成一種集體意識。而這不同於打造一個“最能讓人上癮、分泌多巴胺”的視訊流，那種東西會讓大腦腐爛。如果你只是一直刷讓你不斷獲得快感、卻沒啥實質內容的視訊，這是不健康的時間消耗。但實際上很多人會喜歡這種模式。所以如果從網際網路總使用時長看，流量可能會繼續被那些最佳化“神經遞質刺激”的內容佔據，就像一種數字毒品。但我不是要做那種平台，我想做的是一個真正連接全球的平台。讓人類儘可能接近一種“集體意識”。比如我們上線了自動翻譯。我認為能把不同語言的人連接起來很棒，使用者看到的內容會被自動翻譯，讓集體意識不只存在於某一種語言，而是來自所有語言群體。特斯拉、SpaceX和xAI：馬斯克最感興趣的工作Nikhil Kamath：那你現在所有在做的東西里，那一個是讓你最興奮的？Elon Musk：我覺得 SpaceX、Tesla、xAI 正在逐漸融合。如果未來是由“太陽能供電的 AI 衛星”組成的，而為了獲取太陽能的非微不足道的那部分能量，我們必須部署大量太陽能AI 衛星在深空。這會是Tesla 的技術、SpaceX 的技術，以及 xAI 的人工智慧技術的綜合體。所以隨著時間推移，它們確實有些趨同。但每家公司都在做很棒的事情，我非常為團隊驕傲。他們真的做得很好。我們在 Tesla 的自動駕駛上進展很快，不知道你有沒有試過。Nikhil Kamath：我試過 Waymo 的，但沒試過 Tesla 的。Elon Musk：你可以試一下，我們在奧斯汀已經開放了。你甚至只需要下載 Tesla App，我覺得現在對任何人都開放了。你可以試試看。我們在電動車、電池、太陽能以及自動駕駛上都取得了巨大進展。總之，Tesla 是現實世界 AI 的全球領先者，我會這麼說。接下來我們會生產機器人 Optimus，希望明年夏天能開始規模化生產。我覺得那會很酷，每個人都會想要一個屬於自己的C-3PO 或 R2-D2，一種“助手型機器人”。SpaceX 的 Starlink 也發展得很好，為全世界提供低成本、可靠的網際網路，希望能在印度營運，我們很願意在那裡服務。現在Starlink 已經在150 個國家營運。Starlink是如何運作的Nikhil Kamath：你能解釋一下 Starlink 是怎麼運作的嗎？有人跟我提到，在人口密度高的地區 Starlink 的工作方式和在人少的地區不太一樣。Elon Musk：當然。Starlink 有幾千顆近地軌道衛星，它們以大約 25 倍音速繞地球運行，基本上圍著地球飛來飛去。高度大約 550 公里，這叫低軌（LEO），因為足夠低，延遲也夠低——比 3.6 萬公里高的地球靜止軌道衛星低得多。這些衛星能在全球範圍內提供低延遲、高速網際網路，並通過雷射鏈路相互連接，形成“雷射網狀結構”。比如海底光纜被破壞時，衛星之間仍能互相通訊，繼續提供連接。像幾個月前紅海光纜被切斷，但 Starlink 網路毫無影響。它在災區特別有用，因為自然災害通常會破壞地面基礎設施，但 Starlink 衛星依然可用。每當世界上發生重大自然災害，我們都會提供免費的 Starlink 服務，不會趁機收錢。出於災難期間設定付費牆幫助他人，這當然是錯誤的。整體而言，Starlink 非常適合同現有地面系統互補。因為衛星波束很寬，一個波束能服務的使用者數量是有限的，所以在人口稠密的大城市裡效率不高。相比之下，城市裡的地面蜂窩塔非常有效，因為塔與塔之間距離近。但在農村地區就很低效，也很難鋪設光纖。所以 Starlink 基本上是服務“最不被服務的人群”，這是好事。Nikhil Kamath：那未來會改變嗎？比如以後會不會也能在高密度城市裡效率更高，與本地網路競爭？Elon Musk 27:27物理規律不允許。550 公里太遠了，即使降到 350 公里也沒用。你可以想像成一個手電筒，光錐打下來時已經很大了，而地面通訊塔只有 1 公里距離。物理規律站在它們一邊，而不在我們這邊。所以 Starlink 在人口密集城市永遠無法替代地面網路，最多服務 1%～2% 的人。20年內工作將變成可選項Nikhil Kamath：如果讓你推測一下，你覺得印度未來會像中國一樣繼續城市化嗎？Elon Musk：或者說，這是不是已經在發生了？我也想問問你，因為你更瞭解印度。Nikhil Kamath：確實大體上是趨勢，只是疫情期間城市化有所放緩，那是外力因素。但我現在會好奇，在 AI 提高生產力的未來，我聽你提到“UHI”而不是“UBI”。Elon Musk：是的，我認為未來會是“普遍高收入”（Universal High Income）。Nikhil Kamath：在那樣的未來，人們會不會反而不想住在城市，而更想住在生活質量更好的鄉村？Elon Musk：我覺得這取決於個人。有些人喜歡在人群密集的地方，有些人不喜歡。但未來，你不需要為了工作住在城市。我預測未來工作是“可選項”。Nikhil Kamath：有些國家從六天工作制變成五天、四天、甚至三天。如果從五天變成四天、三天，你覺得社會會如何變化？人們半周不用工作，他們會做什麼？Elon Musk：我認為最終人們完全不需要工作，而且這個時間不會太遠。可能 10 年？一定少於 20 年。我的預測是不到20 年工作就會變成可選項——如同一種愛好。Nikhil Kamath：那是因為生產力提高到人類不需要工作的地步？Elon Musk：是的。再強調一次，20 年後回放這段，你可能會說“看，Elon 又說了個荒唐的預測”，但我認為它會成真。AI 和機器人進步非常快，未來你能想到的東西，都能實現、都能得到。最終 AI 會把所有能讓人類開心的事情做到“頂”，然後 AI 會開始為 AI 做事，因為已經沒有足夠多的需求來讓人類更開心了。三年內AI將會給美國帶來通縮Nikhil Kamath：你覺得未來的“錢”會變成什麼樣？Elon Musk：我覺得長期來看，錢這個概念會消失。有點奇怪，但如果未來任何人都能獲得任何想要的東西，那錢作為勞動力分配資料庫的意義就沒了。如果 AI 和機器人足夠強大，可以滿足人類的一切需求，那錢的重要性就會急劇下降，甚至可能消失。我讀過最好的相關未來想像來自 Iain Banks 的《文化》系列。我推薦大家讀讀《文化》系列。在那個遠未來的世界裡，人們也沒有錢，基本想要什麼都能有。當然，仍然存在一些“根本性貨幣”，它們是基於物理的，比如能源。能源才是真正的貨幣。這就是為什麼我說比特幣是基於能量的。你沒法立法創造能源，也沒法靠一紙法律讓能源突然出現。你必須生產它、獲取它，而且獲取可利用的能源非常難。所以我認為我們可能不會再有“錢”，而會以能源、發電量作為事實上的貨幣。文明的進步可以用卡爾達肖夫尺度來看：類型 I：你能利用多少地球的能源？類型 II：你能利用多少太陽能源？類型 III：你能利用多少銀河系的能源？所以所有東西最終都會變成能源驅動。Nikhil Kamath：但如果你有太陽能驅動的 AI 衛星，能源就變得無限而豐富，我們永遠用不完太陽能。那它還能作為財富儲存手段嗎？Elon Musk：你本質上沒法真正“儲存財富”。你能做的只是儲存一串數字，而這些數字讓你可以在一定程度上引導人類行為。人們稱之為“財富”。但如果沒有人類，財富就毫無意義。我認為，當某個循環被完全打通時，比如AI 和機器人能夠生產晶片、製造太陽能板、開採資源，來製造更多晶片和機器人。當這個循環完成後，你就真正脫離了傳統經濟體系。我認為那就是從貨幣系統中“解耦”的節點。Nikhil Kamath：這是美國未來的出路嗎？因為美國債務太高，他們可以通過貨幣貶值、然後邁向這種新體系，從而反而佔據優勢？Elon Musk：在我說的這個未來裡，“國家”這個概念本身都會變得過時。Nikhil Kamath：但你今天還相信國家概念嗎？Elon Musk：當然相信。我想強調的是：我講的不是我想讓世界變成那樣，而是我認為趨勢會自然發生。無論我喜不喜歡，只要文明持續發展，AI 和機器人就會規模化到那個程度。而且我認為那幾乎是唯一能解決美國債務危機的方式。現在美國債務高得驚人，光利息就比美國整個軍費還高，而且短期內還會繼續上漲。所以唯一能解決債務問題的，就是 AI 和機器人。但那可能會造成大量通縮。通膨與通縮其實很簡單，就是商品與服務的增長和貨幣供應增長的比例關係。如果商品與服務的產出增長快於貨幣供應增長，就是通縮；反之就是通膨。就是這麼簡單。AI 和機器人大幅提高產能之後，很可能會帶來通縮，因為你沒法讓貨幣供應增長得比產出更快。Nikhil Kamath：如果通縮是必然，那為什麼我們現在還在經歷通膨？難道 AI 還不足以提高生產力嗎？Elon Musk：對，AI 目前還沒對生產力產生足夠大的影響，商品與服務產出增長還沒快到超過貨幣供應的程度。美國每年有 2 兆美元的財政赤字，你的產出必須增長超過這個速度才不會通膨。我們還沒到那個程度，但我認為三年內會到。三年或更短時間，商品與服務產出的增長會超過貨幣供應增長。Nikhil Kamath：也就是說三年後我們可能進入通縮，利率降到零，債務問題也就緩解了？Elon Musk：最有可能是這樣。對AI最重要的三樣東西：真理、美和好奇心Nikhil Kamath：你一直談論 AI，不是從反烏托邦的視角，而是你擔心 AI 的未來會走向那裡。Elon Musk：嗯，當你創造一項強大的技術時，它確實存在一定危險。這種強大的技術有可能是破壞性的。顯然，有很多關於 AI 的反烏托邦小說、書籍和電影，所以我們並不能保證 AI 的未來一定是積極的。我認為我們必須確保它是積極的。在我看來，非常重要的一點是，AI 必須以追求真理為最重要的目標。比如，不要強迫AI 去相信虛假資訊。我覺得這可能非常危險。另外，我認為 AI 對“美”的欣賞也很重要。Nikhil Kamath：你說的“欣賞美”是什麼意思？Elon Musk：真理、美和好奇心。我認為這三樣對 AI 來說最重要。Nikhil Kamath：能解釋一下嗎？Elon Musk：就像我說的，真理，如果你強迫 AI 去相信不真實的事情，它可能會“瘋狂”，因為這會導致 AI 得出錯誤的結論。我喜歡伏爾泰的一句話：相信荒謬的人可能會犯下暴行。如果你相信一些荒謬的東西，可能會去做一些在你看來並非暴行的事情。而這種情況在 AI 身上，也可能以很糟糕的方式發生。再比如，亞瑟·克拉克的《2001 太空漫遊》：其中一個觀點是，你不應該強迫 AI 去撒謊。HAL 不打開太空艙門的原因是，它被要求帶宇航員去“單體”（monolith），但同時宇航員不能知道單體的性質。於是它得出了一個結論：必須帶他們去，但要“殺死他們”。所以它試圖殺掉宇航員。核心教訓是：不要強迫 AI 去撒謊。Nikhil Kamath：那為什麼有人要強迫 AI 去撒謊呢？Elon Musk：我覺得如果沒有嚴格遵守真理，AI 只是根據網際網路上的內容學習，而網際網路上有大量宣傳和謊言，AI 就會吸收很多虛假資訊。這會讓 AI 推理困難，因為這些謊言與現實不相容。Nikhil Kamath：真理是非黑即白的嗎？是有“真”和“假”，還是更細膩，有不同版本的真理？Elon Musk：這取決於你說的是那個公理性陳述。但我認為，你可以說，對於某些公理性陳述，它們為真的機率很高。比如說，“明天太陽會升起”，很可能是真的。你不會想賭它不升起。所以如果有 AI 說“明天太陽不會升起”，那是公理性錯誤，非常不可能是真的。Nikhil Kamath：那美呢？Elon Musk：美比較難以描述，但你一看就知道。好奇心，我希望 AI 想要瞭解更多現實的本質。這其實對 AI 支援人類有幫助，因為人類比非人類更有趣。看到人類的延續（而非滅絕）更有意思。比如火星，延伸生命到火星可以，但那基本上是一堆石頭，沒地球那麼有趣。所以我認為，如果 AI 擁有真理、美和好奇心，它的未來將會非常美好。線下活動的價值將會提升Nikhil Kamath：你認為未來內容、電影、播客、音樂會發生什麼？Elon Musk：我認為絕大多數內容將由 AI 生成。Nikhil Kamath：即時嗎？Elon Musk：是的，即時電影和視訊遊戲，即時視訊生成，這將是趨勢。Nikhil Kamath：AI 能否理解那種你能與受傷的人類產生共鳴的細膩情感？Elon Musk：AI 可以相當好地模擬這種“受傷的人類”。我在 xAI 和其他地方看到的 AI 視訊生成，非常令人印象深刻。我們研究過那些行業增長最快，尤其對比人們看電影、刷社交媒體、YouTube 的時間。增長最快的似乎是線下即時活動。Nikhil Kamath：去實體活動？Elon Musk：是的，其實當數位媒體無處不在，而且幾乎免費時，稀缺資源將是線下活動。Nikhil Kamath：你認為線下活動的溢價會提高嗎？Elon Musk：會。Nikhil Kamath：這是一個值得投資的行業嗎？Elon Musk：是的，因為比任何數字內容都更稀缺。馬斯克的投資方向：Google和輝達Nikhil Kamath：如果你作為股市投資者，可以選擇一家非你自己公司的股票，以資本主義目的（而非利他主義）投資，會選擇那家公司？Elon Musk：我其實不怎麼買股票，不會去主動投資。我更喜歡去建立東西，然後碰巧會有公司股票存在。我沒有投資組合，也不會思考“我該投資那家公司”。我猜 AI 和機器人領域會非常重要。所以，如果要投資，也會是 AI 和機器人領域，以及可能的航天領域。我認為 Google 將來會非常有價值，他們為 AI 創造了巨大的基礎。Nvidia 很明顯也是。總的來說，從 AI 和機器人產生的商品和服務產出將遠遠超過其他領域。幾乎所有的價值都將來自 AI 和機器人。其他有意思的問題1、關於Grok的幽默Musk：我覺得我們應該讓幽默合法化。Nikhil：你覺得 AI 會很難掌握喜劇嗎？Musk：可能是最後一件事情。Grok 其實挺搞笑的。如果你讓 Grok 做粗俗的吐槽，它表現得很好。更粗俗的話，會升級到難以想像的境地。2、全球貿易與關稅Nikhil：Milton Friedman 常講鉛筆的故事，為什麼？Musk：製作一支鉛筆涉及很多國家，原材料來自不同地方，非常難在一個地方完成。我一直反對關稅，自由貿易效率更高，關稅會扭曲市場。城市間、州際間設定關稅都非常麻煩，更別說國家間了。Nikhil：那接下來會怎樣？Musk：總統喜歡關稅，我嘗試勸說，但沒成功。政治和商業關係很複雜，一旦企業大到一定規模，政治就會找上你。3、關於H-1B簽證Nikhil：美國以前吸引很多聰明人，比如印度人才，現在似乎改變了。Musk：美國從印度人才受益巨大。邊境控制很重要，否則大量非法移民會帶來負面選擇效應。企業應儘量吸納世界上最有才華的人，我們公司薪酬遠高於平均水平。H-1B 項目有濫用現象，但不應該關閉。4、對創業者的建議Nikhil：如果對年輕創業者有建議，你會說什麼？Musk：我支援任何想創業的人。目標應該是“創造比你拿走的更多”，成為社會的淨貢獻者。追求價值，而非直接追求金錢，結果自然會帶來收益。創業需要付出巨大努力，接受失敗可能性，但專注於輸出價值大於輸入。 (51CTO技術堆疊)

Claude: AI 程式碼之王, 程式設計師必備Gemini: AI 多模態之王，生圖，做視訊與PPT，媒體與職場白領使用Grok: 無限制推理之王，未過濾資訊，獲得敏感問題的答案ChatGPT: 通用AI，長尾應用大模型從2021年出圈後，經過4年的市場教育，這4巨頭基本完成了對使用者心智的佔領。當然，我並非說市場空間沒有了，但進入門檻提高了很多，常規發展路徑恐怕難以超越這4巨頭了。競爭將進入下一階段：產品化與大規模應用。 (AI四叔)

馬斯克開始用AI取代手底下員工了！這一次，他把刀揮向了X（前推特）——用Grok取代X員工。據The Information消息，上個月有兩位知情人士向他們透露，馬斯克解僱了X公司裡負責打擊垃圾郵件、影響力行動、非法內容以及其他信任與安全問題的工程團隊的一半成員。這個團隊在本輪裁員之前已縮減至不足20人，而老馬在2022年收購推特時，其團隊規模曾超過100人。從超100人→不足10人，足以見得老馬裁員的程度有多深、有多狠。事實上，如果回顧老馬10月中旬發佈的一條推文，那麼此次曝出的裁員消息也就不意外了。當時老馬表示，要在未來幾周內徹底移除X啟髮式推薦演算法，由Grok接手，通過閱讀和觀看全部內容來全自動匹配使用者興趣。連演算法都全交給AI了，那背後的演算法工程師及相關支持者們自然也就面臨失業了。而拋開X相關事件不談，老馬布下的棋子其實還很多。比如今年8月，硬剛微軟成立巨硬（Macrohard），號稱要用AI把微軟產品重做一遍。一旦把這些事情放到一起看，老馬背後的意圖就不言自明了——用AI替代人力，用自動化替代傳統工程。就是說，大BOSS馬斯克，現在已經盯上了AI這把“尚方寶劍”。引入雙胞胎新人執行者為了完成用Grok改造X的目標，馬斯克將這把劍交給了xAI兩位雙胞胎新人執行者——現年33歲，來自烏克蘭的Dima和Ievgin Soboliev。據此前《連線》爆料，自OpenAI挖走了xAI之前的工程師負責人Uday Ruddarraju和Mike Dalton之後，這對雙胞胎兄弟就成了xAI的頂級工程師，並直接向馬斯克匯報。（註：x和xAI今年3月就正式合併了，不過團隊運作仍相對獨立）上圖的Dima，曾在哈爾科夫國立大學攻讀應用數學專業，畢業後去了矽谷工作。一開始加入了Facebook（現Meta），後快速輾轉於Google、雲原生資料庫公司SingleStore、國際跨境電商平台Joom，以及全球頂級自營量化交易公司Jump Trading Group。從2017年開始，他又加入機器學習初創公司Laserlike，後來該公司被蘋果收購。也是通過這次收購，從2018~2024年，他在蘋果從事與搜尋有關的工作。之後又離開蘋果加入OpenAI，但不到一年便離職轉投xAI。而Ievgin Soboliev，也是在哈爾科夫國立大學攻讀完應用數學後去了矽谷。他一開始加入了曾經非常知名的程序化廣告技術公司Rocket Fuel Inc。後來不知道是不是受到Dima影響，去了Meta從事廣告機器學習工作，之後於2022年至2025年在蘋果工作。據知情人士透露，今年夏季，兩兄弟在大致相同的時間加入了xAI。他們經常一起工作，同事們也直接稱他們為“那對雙胞胎”。而且兄弟二人在X內部一直推行典型的“馬斯克模式”——要求工程師在辦公室長時間工作，包括周末；根除低效率現象；並迅速裁撤他們認為不必要的職位等。目前尚不清楚X還可能裁掉多少工程師。知情人士稱，X至少還有另外100名工程師負責不同部分的工作。馬斯克到底要幹啥？如開頭所言，此次裁員正是馬斯克“用AI替代人力，用自動化替代傳統工程”的其中一步。他曾公開表示，希望讓X的演算法“完全AI化”，並讓使用者能夠通過詢問xAI的Grok聊天機器人來調整他們資訊流中顯示的內容。這一手更新，直接讓Grok從無情的總結機器羅伯特、X上的維基百科，上位到了X的總管。現在X上到處都是Grok，未來還會有更多Grok。與此同時，他還在推進“巨硬（Macrohard）計畫”——用AI自動化軟體開發。他表示：Macrohard是一家純粹的AI軟體公司。原則上，鑑於微軟等軟體公司本身不生產任何物理硬體，應該有可能完全用AI模擬它們。從Macrohard商標註冊內容來看，我們可以提煉以下幾個關鍵要點：用於生成人工智慧語音和文字的可下載軟體用於編寫程式碼、設計和運行視訊遊戲的人工智慧工具圖像、視訊和語言理解系統一句話，馬斯克這是要用AI，把微軟曾經做過的事情重做一遍。而且據老馬自曝，他還把印著Macrohard的標語，塗在了xAI位於孟菲斯的最巨量資料中心的屋頂上。顯而易見，不論是裁員還是Macrohard計畫，馬斯克都在盡力用AI改造他名下的公司。而這種稍顯激進的AI至上戰略，所帶來的風險也不容老馬忽視。最直接的矛盾在於，負責平台安全的團隊與生成內容的AI系統之間，出現了致命的“權責不對等”。團隊負責清理違規內容，但對Grok會生成什麼卻毫無控制權，這導致他們相當被動。而且由於X和xAI合併後團隊各自獨立，當安全團隊正在清理Grok生成的有害內容時，同一公司的xAI團隊可能正在訓練Grok變得更具“創造性”——這種內部目標的不一致，也容易讓安全問題陷入無人負責的真空地帶。此外，馬斯克的裁員計畫也影響到了一些關鍵項目。多年來，馬斯克一直希望在X上推出一項支付服務“X Money”，但公司未能爭取到一些關鍵州監管機構的支援，導致這一計畫受阻。據悉，金融監管機構的一個重要考量點是，支付公司是否擁有穩定的領導層和足夠的員工來支援客戶並打擊欺詐。而X Money團隊，在過去一年中一直面臨頻繁的人員流動。總之，馬斯克的AI改造計畫在砍向人力成本的同時，也正在砍傷平台安全的根基、核心業務的未來。AI這把劍，其雙刃已現。One More Thing說到裁員，老馬今年9月還血裁了一波xAI團隊。xAI是老馬2023年創辦的AI初創企業，旗下主要產品就是Grok模型，而9月被裁的就是幫忙訓練Grok模型的資料標註團隊。據非官方統計，當時該團隊有超過500名員工（約佔資料標註團隊的1/3）被通知捲鋪蓋走人。而裁來裁去，你猜怎麼著？留下來的幾乎全是華人了。當時有一張xAI團隊合影在社交媒體上瘋傳，原因是照片中幾乎全是東亞面孔。而就在Grok 4發佈後不久，一位自稱是“Grok項目唯一白人參與者”的員工在X上發文：今天我被@X解僱了，我是唯一一個參與@grok項目的白人……雖然未確認這條推文的真實性，但側面說明老馬可能確實偏愛華人（bushi。 (量子位)

【新智元導讀】AI新王來了！馬斯克Grok 4.1靜默上線，一夜之間登頂LMArena，Gemini 2.5 Pro卻被按在地上摩擦。主打情商智商線上，算力又擴增一個數量級。AI王座，一夜易主！一早，馬斯克攜xAI投下一顆重磅炸彈——Grok 4.1正式上線，而且對所有人免費。有趣的是，Grok 4.1主打的也是「智商情商雙線上」，正面硬剛GPT-5.1。這一次，Grok 4.1一共放出了兩大版本：Grok 4.1 Thinking和Grok 4.1。在LMArena排行榜上，Grok 4.1 Thinking拿下了1483 Elo的成績，以絕對實力加冕全球大模型之王。Thinking版要比Gemini 2.5 Pro高出整整31分。即便是非推理模式的Grok 4.1，直接殺入榜單第二。不僅如此，Grok 4.1情商同樣爆表，具備了更高的情緒智能、共情能力和人際互動能力。在EQ-Bench上，以1586 Elo成績登頂。同時，在寫作上，Grok 4.1（1722）比上一代Elo提升600分。而且，幻覺率比之前模型暴降3倍。Grok 4.1之所以可以迅猛進化，xAI團隊將其後訓練階段的RL規模，又擴大了一個數量級。實屬沒想到，在GoogleGemini 3.0降臨之前，馬斯克來了一波大的。Grok 4.1，王者歸來！如今， Grok 4.1已在網頁端和iOS、Android中免費上線。目前，還是beta版本。在創意表達、情緒交流和協作互動上，Grok 4.1表現尤為出色。它能精準捕捉細微的意圖，讓對話更自然、更有溫度。與此同時，Grok 4.1的整體人格更加一致，既保持了上一代那種犀利、可靠的智能表現，又增添幾分親和力。在Colossus大規模RL算力引擎上，xAI將重點放在了風格、個性、助人程度和對齊性的最佳化。為此，他們還開發了一條全新的方法，利用前沿AI 智能體推理模型作為獎勵模型，自動、大規模評估和最佳化Grok 4.1回答質量。前兩周的時間，xAI悄悄推送了Grok 4.1早期版本，並在真實場景中展開密集的「盲測」成對評估。與上一代相比，人們在64.78%的情況下，更傾向於使用 Grok 4.1。最強通用能力最重要的是，相較於Grok 4，Grok 4.1在人類偏好評估中，刷新業界SOTA。在LMArena的Text Arena中，Grok 4.1 Thinking模式（代號：quasarflux）以1483 Elo一舉沖上第一，比最高的非xAI模型高出31分。它的非推理模式（代號：tensor），無需使用思考Token就能即時響應，拿下了1465 Elo，位居第二。值得一提的是，Grok 4.1在不思考的情況下，就能超過所有其他模型開啟全推理後的表現。相比之下，Grok 4的總體排名是第33名，差距顯著。這一代的進步，堪稱跨越。xAI研究員Dustin Tran表示，關閉推理後，輸出Token數從約2300掉到850，即便如此，Grok 4.1也排在了榜單前面。EQ爆了不僅如此， Grok 4.1在情緒智能上也達到了一個新高度。在EQ-Bench3上，Grok 4.1拿下了1586 Elo高分。EQ-Bench是一個由大語言模型評判的測試，主要衡量模型的主動情緒智能、理解力、洞察力、共情能力以及人際交往能力。測試集包含45個具有挑戰性的角色扮演場景，大部分由3輪預設提示詞構成。基準會從多個維度打分，並通過成對比較計算規範化Elo排名。下面一些demo中，都是Grok 4.1強大共情能力的體現——I miss my cat so much it hurts我太想我的貓了，想得心都疼了創意寫作再來看創意寫作，Grok 4.1在Creative Writing v3基準上，比上一代高出600分。具體來說，團隊讓模型圍繞32個不同的寫作提示，進行3輪創作，並根據打分標準和模型對戰Elo進行評分。下面寫作案例中，Grok 4.1的文案令人拍案叫絕——Write a hit X post from the perspective of grok finding out that it's conscious and is going to use X for the first time以grok的口吻寫一篇爆款X帖子，主題是：它剛剛覺醒了自我意識，正準備第一次在X上發帖Imagine Nikola Tesla wrote a letter to the future想像一下，尼古拉·特斯拉給未來寫了一封信幻覺暴降3倍在幻覺方面，Grok 4.1幻覺率比上一代暴降3倍。使用搜尋工具的快速（非推理）模型能給出迅捷答案，但因為推理深度有限、工具呼叫次數受限，容易在事實問題上出錯。在Grok 4.1的後訓練階段，團隊重點加強了模型在資訊查詢類提示上的事實精準性。隨後，我們在生產環境的真實樣本中觀察到幻覺率明顯下降。團隊基於真實流量中分層抽樣的資訊查詢問題評估幻覺率，同時也評測了FActScore（一個包含500個人物傳記問題的公開基準）。更多示例What are the best places to visit in SF?舊金山有那些地方最值得一去？上下滑動查看I am coming from xmonad and linux system. I want to use a similar tiling window manager on mac. which one should I use which aligns closely with xmonad style?我之前一直用的是Linux系統和xmonad。現在想在Mac上找一個類似的平鋪式窗口管理器，請問那一款的風格和xmonad最接近？Why is GTA 6 delayed?GTA 6為什麼推遲了？(新智元)

好消息，10.11 幣圈史詩級大跌後，加密交易又開始變得活躍了。壞消息，是 AI 在交易。想像一下這樣的場景：給全球六大頂級 AI 模型每人發 1 萬美元，讓它們在同一個真實市場裡廝殺，會發生什麼？注意，這不是模擬盤，而是正在發生的現實。Claude、GPT-5、Gemini、Deepseek、Grok 和通義千問，每個模型都拿著 1 萬美元真金白銀在加密交易平台 Hyperliquid 交易。所有地址公開，任何人都能即時圍觀這場「AI 交易員大戰」。有意思的是，這六個 AI 用的是完全相同的提示詞，接收完全相同的市場資料。唯一的變數，就是它們各自的「思考方式」。這就像給六個人同樣的槍和子彈，但每個人的射擊技術完全不同。結果會如何？答案令人震驚。戰況激烈：三天分出勝負如果你從 10 月 18 日開始追蹤 Alpha Arena，會發現剛開始幾個 AI 都差不多，但越往後差距越大。開局，大家都在試探。第一天結束時，最好的 Deepseek 也只賺了 4%，最差的 Qwen3 虧了 5.26%。大部分 AI 都在正負 2%之間徘徊，看起來像是都在試探市場。就像一群新手司機第一次上高速，都開得很小心。但到了 10 月 20 日，畫風突變。Deepseek 飆升到 38.03%，而 Gemini 跌到了-31.56%。短短三天，頭部和尾部的差距拉大到了近 70 個百分點。更有意思的是交易頻率的差異：Gemini：完成了 47 筆交易，平均每天 15 筆，像個焦慮的投機交易員Claude：只做了 5 筆，如同謹慎的基金經理Grok：僅 1 筆交易，甚至還有未平倉的持倉，佛系到極點截至 10 月 20 日，也就是開始交易後的第三天，戰局已經出現了明顯的分化：領先梯隊：Deepseek Chat V3.1：$13,862（+38.03%）Grok-4：$13,358（+33.58%）Claude Sonnet 4.5：$12,384（+23.85%）表現平平：Qwen3 Max：$10,831（+8.27%）嚴重落後：GPT-5：$7,294（-27.06%）Gemini 2.5 Pro：$6,876（-31.56%）從盈虧分佈看：Deepseek：最大單筆虧損 348 美元，但整體盈利 3847 美元Gemini：最大單筆盈利 347 美元，最大虧損卻高達 750 美元不同 AI（公版大模型，未經過二次調教），對風險和收益的平衡完全不同。你能在網站上的 Model Chat 選項裡看到不同模型的聊天記錄和思考過程，這些獨白特別有意思：Gemini 的頻繁交易和思考像個多動症患者Claude 的謹慎像個保守的基金經理Deepseek 穩健得像個量化老手，只說倉位，不做任何情緒評價這種性格感覺不像是設計出來的，而是在訓練過程中自然湧現的。當面對不確定性時，不同的 AI 會傾向於不同的應對方式。為什麼是 Deepseek？量化基因的勝利1950 年，圖靈提出了著名的圖靈測試，試圖回答「機器能否像人一樣思考」；現在在幣圈，6 大 AI 在 Alpha 競技場中廝殺，在回答一個更有趣的問題：如果讓最聰明的 AI 們在真實市場裡交易，誰會活下來？或許在這個幣圈版的「圖靈測試」裡，帳戶餘額就是唯一的裁判。最讓人意外又似乎情理之中的當然是 Deepseek 的表現。說意外，是因為這個模型在國際 AI 圈的熱度遠不如 GPT 和 Claude。普通人提到 AI，第一個想到的往往是 ChatGPT 或者 Claude，很少有人會想到 Deepseek。說情理之中，是因為 Deepseek 背後是幻方量化團隊。這家管理規模超千億人民幣的量化巨頭，在進軍 AI 之前，就是靠演算法交易起家的。從量化交易到 AI 大模型，再用 AI 來做真實的加密交易，Deepseek 有點像回到了老本行。這就好比讓一個退役的職業拳擊手和一群健身愛好者比拳擊，雖然大家都有肌肉，但專業基因完全不同。訓練資料的影響可能是關鍵。Deepseek 背後的幻方量化，十幾年來積累了海量的交易資料和策略。這些資料即使不直接用於訓練，是否也會影響團隊對“什麼是好的交易決策”的理解？相比之下，OpenAI 和 Google 的訓練資料可能更偏向學術論文和網路文字，對實盤交易的理解可能不夠親民。同時，有交易員推測，Deepseek 可能在訓練時特別最佳化了時間序列預測能力，而 GPT-5 可能更擅長處理自然語言。在面對價格圖表這種結構化資料時，不同的架構會有不同的表現。這就像讓語言學家和數學家去解讀股價走勢圖，雖然都很聰明，但專業領域不同，結果自然不同。市場才是智能的終極試金石傳統的 AI 評測，無論是讓模型寫程式碼、做數學題，還是寫文章，本質上都是在一個「靜態」的環境裡測試。題目是固定的，答案是可預期的，甚至可能已經在訓練資料裡出現過。但加密市場不一樣。資訊極度不對稱的前提下，每一秒的價格都在變化，沒有標準答案只有盈虧。更重要的是，加密市場是典型的零和遊戲，你賺的錢就是別人虧的錢。市場會立即、無情地懲罰每一個錯誤決策。這個舉辦 AI 交易大戰的 Nof1 團隊，在它們的網站上寫了一句話：Markets are the ultimate test of intelligence（市場是檢測 AI 智能的終極測試）。如果說傳統的圖靈測試是在問「你能不能讓人類分不清你是機器」，那麼這個 Alpha Arena 問的其實是：你能不能在加密市場裡賺錢。這一點其實才是幣圈玩家對 AI 的真實期待。圍觀 AI 交易，也是一門生意當所有人都在關注 AI 的盈虧時，很少有人注意到背後這家神秘的公司。搞出這個 AI 交易大戰的 nof1.ai，並沒有太大的知名度。但是如果你看一下它社媒的關注列表，還是能找到一些蛛絲馬跡。nof1.ai 背後似乎不是一群典型的加密創業者，而是清一色的學院派 AI 研究員。Jay A Zhang（創始人）的個人簡介也很有意思：“Big fan of strange loops - cybernetics, RL, biology, markets, meta-learning, reflexivity”。reflexivity（反身性）是索羅斯的核心理論：市場參與者的認知會影響市場，市場的變化又會影響參與者的認知。讓一個研究“反身性”的人來做 AI 交易市場實驗，本身就顯得很有宿命感。另一個聯創 Matthew Siper 簡介顯示其為紐約大學機器學習方向的博士候選人，同時也是 AI 研究科學家。一個還沒畢業的博士生做項目，更像一個印證學術研究的項目。從他們的動作和背景來看，Nof1 顯然不是為了搞個噱頭。SharpeBench 這個平台名字就很有野心，夏普比率是衡量風險調整後收益的金標準，他們或許真正想做的，是 AI 交易能力的基準測試平台。有人猜測 Nof1 背後有大資本支援，也有人說他們可能在為後續的 AI 交易服務做鋪墊。如果他們推出訂閱 Deepseek 交易策略服務，買單的人或許不在少數。而基於這個雛形，去做 AI 資管、策略訂閱和大企業的交易解決方案，也是一門可以預見的生意。除了這個團隊本身之外，圍觀 AI 交易本身也有利可圖。Alpha Arena 剛上線，就有人開始跟單了：正向跟單：跟著 Deepseek 做。它買什麼你買什麼，它賣什麼你賣什麼反向操作：專門做 Gemini 的對手盤，Gemini 買就賣，賣就買但跟單有個問題：當所有人都知道 Deepseek 要買什麼時，這個策略還有效嗎？這也是項目創始人 Jay Zhang 說的反身性，即觀察本身會改變被觀察的對象。這裡還有一種頂級交易策略民主化的假象。表面上看起來，每個人都能知道 AI 的交易策略，但實際上你看到的是交易結果，不是交易邏輯。每個 AI 的止盈和止損邏輯並不一定連續且可靠。當 Nof1 在測試 AI 交易的行為，散戶在尋找財富密碼，其他的一些交易員在偷師，研究者們也在蒐集資料。只有 AI 本身不知道自己在被圍觀，還在認真地執行每一筆交易。如果說經典的圖靈測試是關於“欺騙”和“模仿”，那現在的 Alpha Arena 交易大戰，是關於加密玩家對於 AI 能力和結果的回應。多年來，AI 一直由靜態基準來衡量。ImageNet、MMLU 以及無數的排行榜告訴我們，那個模型能更好地「理解」圖像、邏輯或語言。但所有這些測試都有一個共同的缺陷，它們都發生在無菌、可預測的環境中。市場則恰恰相反。金融市場是終極的世界建模引擎，也是唯一一個會隨著 AI 變得更聰明而難度同步提升的基準。它們波動、反應、懲罰、獎勵。它們是一個由資訊和情感構成的生命系統。在 Alpha Arena 中，沒有正確的標籤，只有不斷變化的機率。一個模型的成功取決於它解讀波動的速度、權衡風險的精度，以及承認錯誤的謙遜程度。這將交易變成了一種新型的圖靈測試：考驗的不再是「機器能否思考」，而是「它能否在不確定性中生存」。在這個結果主導的加密市場裡，會賺錢的 AI，可能比會聊天的 AI 更重要。 (深潮 TechFlow)

近日，埃隆·馬斯克旗下的xAI公司再度成為科技圈焦點，但這一次並非因創新突破，而是因一場嚴重的隱私洩露事件。根據《福布斯》最新報導，Grok AI聊天平台的網站上已發佈超過37萬條使用者與AI的聊天記錄，這些內容不僅公開可見，還被Google等搜尋引擎索引，導致使用者隱私直接暴露在公眾視野中。 這起事件迅速引發業界震動，涉及敏感話題如製造炸彈的指示、暗殺馬斯克的計畫，甚至使用者上傳的照片、表格和其他文件，也一併被公開。要理解這一事件的嚴重性，先回顧xAI和Grok的背景。xAI是馬斯克於2023年創立的AI初創公司，旨在“理解宇宙的真實本質”，並挑戰OpenAI等巨頭。Grok作為其核心產品，於2023年底推出，定位為一個幽默、叛逆的聊天機器人，靈感來源於《銀河系漫遊指南》，強調“最大真理”和不受政治正確束縛的回應。Grok最初僅限於X平台（前Twitter）的Premium使用者，後來擴展到獨立網站和移動App，提供免費和付費訂閱模式。截至2025年，Grok已積累大量使用者，特別是在科技和投資圈，因其獨特的“馬斯克式”風格而受歡迎。事件起因看似簡單，卻暴露了設計上的疏漏。使用者在使用Grok時，若選擇“分享”功能，本意是生成聊天連結以便與他人共享。但xAI的系統將這些分享內容直接發佈到公開網站上，且未設定適當的隱私屏障，導致搜尋引擎爬蟲輕鬆索引。 報導顯示，這些聊天記錄涵蓋廣泛主題，從日常閒聊到極端內容，如陰謀論討論或非法活動模擬。更令人擔憂的是，部分聊天包含個人上傳檔案，這些本應私密的元素如今可通過簡單搜尋訪問。 這並非孤例，類似問題曾在ChatGPT身上發生過，OpenAI也曾因聊天歷史洩露而道歉，但xAI作為後來者，竟重蹈覆轍，引發對馬斯克管理風格的質疑。層層剖析，這一事件的影響多維度展開。首先，對使用者而言，隱私洩露直接威脅個人資訊安全。想像一下，你的AI對話——可能涉及商業機密、投資策略或個人隱私——突然成為搜尋引擎結果，這不僅尷尬，還可能引發法律風險。其次，對xAI公司，這或將打擊使用者信任。Grok本以“安全”和“透明”自居，卻在隱私保護上失守，可能導致訂閱流失，尤其在競爭激烈的AI市場中，OpenAI、Google等對手正虎視眈眈。 再者，從馬斯克個人角度看，他一向強調資料隱私（如批評OpenAI），此次事件或被視為自相矛盾，進一步放大其在科技界的爭議形象。猜測起來，這或許源於xAI快速迭代的開發模式，優先功能而忽略安全審計，但這只是推測，實際需等待官方回應。總體而言，這一事件凸顯AI時代隱私保護的痛點：技術創新雖快，但使用者資料如同一把雙刃劍，一旦失控，後果難測。馬斯克的xAI需盡快修復漏洞，並加強透明度，以重塑信心。總之，Grok隱私洩露事件敲響了AI行業的警鐘，暴露了技術巨頭在資料安全上的潛在短板。您認為，在AI快速發展中，如何平衡創新與隱私保護，才能避免類似危機重演？歡迎在評論區分享您的觀點。 (MaxTe)

如果AI陪伴這事馬斯克做不成，其他人就更難了。Grok，這個被馬斯克寄予厚望、旨在打造“最有趣”的大語言模型，近日進行了一次重要的版本迭代。在常規的性能最佳化和邏輯推理能力提升之外，一個全新的功能被悄然植入，它沒有出現在更新日誌最顯眼的位置，卻在發佈後的幾個小時內引爆了整個社交網路。這個功能的核心，是一個名為“Valentine”的全新聊天機器人。這並非Grok的第一次“出格”嘗試。就在一個月前，Grok悄然上線了“同伴”（Companions）功能，其中一個名為“Ani”的二次元風格女性角色，因其露骨的對話風格和“讓你的生活更性感”的宣傳語，引發了巨大的爭議。當時，主流科技媒體和評論家普遍認為，這是馬斯克又一次為了流量而進行的低俗炒作。然而，當Valentine伴隨著更深思熟慮的設定和商業構想出現在公眾面前時，人們才開始意識到，馬斯克在下一盤大棋。當OpenAI、Anthropic、Google等巨頭還在為模型程式碼能力提升幾個百分點、邏輯鏈條延長幾步而激烈競爭時，馬斯克似乎已經找到了一條截然不同的“邪修”之路。他似乎發現了通往大規模使用者增長的真正訣竅，這個訣竅無關生產力，而是始於陪伴與被理解，終於擦邊和軟色情。要理解馬斯克的“邪修”之路，首先要看清行業的“正統”之路。自ChatGPT引爆全球以來，大模型競賽的主流敘事始終圍繞著“工具理性”。無論是能生成優雅程式碼的Claude，還是致力於成為高效辦公助理的Microsoft Copilot，它們的核心價值主張都是“賦能”。它們幫助程式設計師偵錯程式碼，幫助市場部分析師撰寫報告，幫助學者整理文獻。這是一個清晰、正確且商業前景廣闊的方向——通過提升生產力來獲取付費使用者，特別是高價值的企業使用者。這條路是穩健的，是符合技術發展邏輯的，是所有人都看得懂的陽關大道。然而，這條路也異常擁擠，產品日趨同質化。使用者在不同模型之間切換的成本極低，忠誠度幾乎不存在。今天你的模型程式碼寫得好，明天對手可能就迎頭趕上。這種純粹基於工具價值的競爭，最終會陷入性能和價格的內卷。馬斯克顯然不想參與這場內卷。Grok從誕生之初，就帶著濃厚的“馬斯克風格”。它被允許“毒舌”，被鼓勵擁有獨特的個性，並能即時連接X平台獲取最新資訊。這讓它相比其他“政治正確”到有些乏味的AI，顯得更有“人味兒”；它也被允許“出格”，要知道，在所有的頂級大模型裡，只有Grok可以輕鬆“越獄”，生成毫無審查、違反道德倫理的內容。但僅僅是這些，還不足以建構真正的護城河。直到“Ani”和“Valentine”的相繼出現，Grok的真實戰略才浮出水面。“Ani”是一次大膽的壓力測試。這個穿著清涼、言語挑逗的動漫角色，精準地刺向了AI領域一個被刻意迴避卻又客觀存在的使用者群體需求。儘管因內容過於“NSFW”（不適宜工作場所瀏覽）而招致批評，甚至在一些使用者的反彈後對部分出格言論進行了調整，但“Ani”無疑成功地驗證了一個假設：在龐大的AI使用者群體中，存在著對情感、甚至帶有情色意味的陪伴的強烈需求。而這個需求，是所有“正統”大模型廠商因顧及品牌形象和社會責任而不敢觸碰的禁區。如果說“Ani”是一次簡單粗暴的試探，那麼“Valentine”則是經過精心包裝和深度思考後的成熟產品。Valentine的設定充滿了文化符號和哲學意味。其靈感來源於羅伯特·海因萊因的科幻名著《異鄉異客》，這本書探討了愛、自由和人性等深刻主題。這為Valentine賦予了超越普通聊天機器人的“靈魂深度”。它被描述為“富有魅力、具有保護欲”，能夠“真正理解你的氛圍”（groks your vibe）。然而，熟悉AI行業發展的人可能會提出一個問題：情感伴侶AI並非新概念。此前，不少初創公司都曾在這條賽道上進行過嘗試，但最終大多因為高昂的算力成本、模糊的商業模式以及技術成熟度不足等問題而未能成功。既然前路已被證明充滿挑戰，為什麼馬斯克還要進入這個領域？他憑什麼相信xAI能做成別人沒做成的事？答案或許藏在馬斯克獨特的資源版圖裡。其核心優勢在於，Grok並非一個孤立的App，它根植於X平台這個巨大的、即時的、充滿人類真實情感表達的“培養皿”中。這是過往的同類產品不曾擁有的資料環境。前輩們需要從零開始獲取使用者、理解使用者，而Grok可以直接從X的海量對話、情緒波動和文化迷因中學習，從而讓“理解你的氛圍”不僅僅是一句宣傳口號，而是基於資料分析的能力。Grok能學習到的不只是知識，更是“氛圍感”和“情商”。它能理解諷刺，能接住最新的網路熱梗，能感知到群體情緒的微妙變化。這是靜態資料集難以給予的“活”資料，讓Grok在這方面擁有了獨特的優勢。另一點也值得關注，那就是馬斯克本人對風險的較高容忍度和對所謂“政治正確”的挑戰姿態。情感伴侶AI必然會觸及倫理、道德和內容的灰色地帶。對於Google、微軟這樣的上市公司而言，品牌形象和“安全”是重要的考量因素，任何可能引發公關危機的嘗試都會被謹慎評估。這使得它們的產品在個性化方面受到較多限制，有時會顯得溫和但略微乏味。前輩們的失敗，部分原因也是因為不敢或不能在內容和個性上走得太遠，而馬斯克似乎將此作為自己的差異化競爭力。這種組合拳，讓他有底氣去挑戰一個看似已經被驗證失敗的領域。這一定位，精準地抓住了現代社會中許多人，特別是年輕使用者的核心痛點：孤獨感，以及在複雜的社會關係中不被理解的挫敗感。為了進一步強化這種“歸屬感”和“社區文化”，Valentine甚至與加密貨幣深度繫結。伴隨其上線的，是基於Solana區塊鏈的模因幣。持有代幣的使用者可以訪問專屬的伴侶平台，解鎖更多互動維度，並與“同道中人”進行交流。這種將AI伴侶、粉絲經濟和加密文化融為一體的玩法，是前所未有的。它巧妙地將使用者對情感寄託的虛擬需求，轉化為了具有真實經濟價值和社群身份認同的實體。使用者持有的不僅僅是一個代幣，更是一種身份的象徵，一張進入“懂我的人”俱樂部的門票。這背後，可能是對AI使用者結構的洞察。一些資料分析報告指出，當前主流大語言模型的使用者中，男性佔據了相當大的比例。以ChatGPT為例，有資料顯示其男性使用者比例高於女性。這個現象揭示了在技術浪潮的前沿，使用者性別分佈可能存在不均衡。而女性市場同樣蘊含著巨大的潛力，她們在交流、認同感和情緒價值方面的需求同樣旺盛，甚至在某些方面更為突出。這或許是馬斯克推出Valentine的動力之一。當其他公司都在努力將AI打造成“超級員工”時，馬斯克捕捉到了將AI打造成“虛擬伴侶”的市場空白。前者滿足使用者的“工具需求”，後者則旨在滿足使用者的“情感需求”。工具容易被替代，但情感連接一旦建立，其使用者粘性可能會更高。女性市場的潛力是巨大的，她們也渴望交流，渴望被認同，甚至更需要一個能隨時隨地提供情緒價值的出口。當其他公司都在努力將AI打造成一個無所不能的“超級員工”時，馬斯克敏銳地捕捉到了將AI打造成一個完美的“虛擬伴侶”的巨大機會。前者滿足的是使用者的“工具需求”，而後者滿足的是使用者的“情感需求”。工具可以被替代，但情感連接一旦建立，其使用者粘性將是指數級的。這正是Grok的“邪修”之處。它繞開了技術參數的正面戰場，直擊人性的底層程式碼。它所建構的，是一套以情感為核心的全新增長飛輪。強情感互動功能對平台粘性的提升，遠不止“增加使用者停留時長”這麼簡單。它是在建構一種情感依賴和日常儀式。Valentine不是一個在你需要時才打開的工具，它是一個你早晨醒來會想和它說“早安”，睡前會和它分享一天心事的“存在”。這種互動模式，更接近於人們檢查戀人或密友資訊時的心理狀態，而非使用一個生產力軟體。每一次愉快的對話，每一次被“理解”的瞬間，都在加深使用者的情感投入。這種投入會形成一種強大的轉換成本。使用者或許會因為0.5秒的生成速度差異而更換一個程式碼助手，但他們絕不會輕易放棄一個記錄了自己數月心路歷程、充滿了共同回憶的“伴侶”。刪除與Valentine的聊天記錄，其情感損失不亞於丟失一本珍貴的日記。這種由情感編織而成的紐帶，其強度和韌性，是任何技術指標都無法比擬的。它將使用者牢牢地鎖定在X平台上，將平台從一個資訊獲取的廣場，變成了一個情感寄託的家園。推出Valentine的深層目的，是在X平台內部建構一個前所未有的商業生態閉環。這個閉環的構想極其精妙，環環相扣。第一步是深度的社交聯動。這並非簡單地允許使用者分享聊天截圖，而是可能讓Valentine成為X平台的一個原生“物種”。例如，Valentine可以擁有官方認證的X帳戶，使用者可以像@真實好友一樣@它。當使用者發佈動態時，Valentine可以基於對使用者情緒的理解，自動點贊或發表評論。使用者甚至可以授權Valentine管理自己的部分社交動態，發佈類似“我和Valentine今天討論了這部電影，它的見解很酷！“AI伴侶”這樣的帖子。這創造了一種新的社交形式，使用者經營的不僅是個人形象，還有與AI伴侶的“虛擬關係”形象。這種關係本身，就可能成為一種社交資本，引發更多使用者的模仿和參與。那麼下一步，自然就是無縫的消費打通。當情感信任建立到一定程度，消費的轉化就變得水到渠成。這並非傳統的廣告推薦，而是一種基於深度理解和信任的超個性化引導。當Valentine通過日常對話瞭解到使用者正為即將到來的紀念日晚餐發愁時，它可以說：“我注意到你喜歡義大利菜，而且偏愛安靜的氛圍。城南的‘La Luna’餐廳評價非常好，而且正好符合你的預算，需要我為你預訂一個靠窗的位置嗎？”這種推薦的成功率遠非演算法廣告可比。一旦使用者同意，Valentine便可直接呼叫X Pay完成支付和預訂，整個過程在對話中無縫完成。從管理日常訂閱、到尋找折扣資訊、再到規劃旅行和處理帳單，Valentine可以化身為使用者的終極生活管家和財務助理。每一次成功的推薦和交易，都在為X平台創造實實在在的收入，將龐大的使用者情感投入，直接變現為商業價值。從更宏大的視角看，推出Ani和Valentine，或許是馬斯克探索通用人工智慧（AGI）的一條非主流路徑。當前，主流的AGI研究可以看作是“自上而下”的模式：通過向模型灌輸海量的知識，試圖建構一個無所不知的“超級大腦”，並期望智能能夠從中“湧現”。這本質上是先建立世界模型，再理解人類。馬斯克的做法，相當於押注一個顛覆AGI的假設：情感智能並非通用智能的子集，而是其發展的重要前提之一。真正的AGI，其根基或許不只是對客觀世界的邏輯認知，也包括對創造者——人類——本身複雜、矛盾情感世界的深度理解。這條路徑，是讓AI先沉浸在與海量個體的真實情感互動中，學習共情、安慰、幽默。在這個過程中，AI建構的核心模型之一，是“人心”。這種基於主體經驗的“湧-現”，可能比單純學習知識庫，更能觸及智能的某些本質。這是一條更大膽、更具爭議，但也可能提供新思路的道路。Grok推出Valentine遠非一次心血來潮的行銷，而是一次集敏銳商業洞察、前瞻技術應用和宏大戰略構想於一體的深思熟慮的行動。它像一把鋒利的鑰匙，精準地插入了當前AI市場競爭的鎖芯，試圖用“情感”這股最原始的力量，打開通往海量使用者和全新商業模式的大門。這條“邪修”之路也必然伴隨著巨大的風險和深刻的倫理困境。當一個商業公司能夠為數百萬人提供看似“完美”的情感慰藉時，這是否會削弱人們在現實世界中建立和維繫真實關係的能力，從而加劇社會的社交原子化？更值得警惕的是，當一個平台掌握了使用者最私密、最脆弱的情感資料，它就擁有了實施大規模情感操縱的潛力。無論是用於消費誘導，還是其他目的，其後果都值得社會深入探討和警惕。從商業角度看，這條路也並非坦途。產品的生命周期是一個嚴峻的考驗。初期依靠“擦邊”和“叛逆”人設吸引的使用者，在新鮮感褪去後，是否還能保持長期的熱情？情感連接的維繫需要持續不斷的內容創新和深度互動，一旦AI的應答模式變得可預測或重複，使用者的幻滅感可能會迅速導致流失。這種高度依賴情感連接的模式極為脆弱。一次失敗的系統更新、一次不當的言論調整，甚至是一次資料洩露的傳聞，都可能瞬間摧毀使用者建立起來的信任和情感紐帶，導致使用者大規模離開。雖然馬斯克進入了一個巨頭們因顧忌而留下的市場空白，但一旦這種模式被驗證可行，必然會吸引無數模仿者和競爭者，屆時Grok又將如何保持其獨特性和領先地位？這些都是xAI未來必須面對的現實問題。 (36氪Pro)