文章來自一場 a16z 的播客，主持人是我很喜歡的科技博主 Packy。這場對談主要發生在兩位a16z的聯合創始人Ben和Marc之間。Marc關於技術改變底層供給模式，從而導致市場不是線性增長，而是跳躍式擴張的觀點很有啟發。視訊連結我放在文末的“閱讀全文”。01｜資訊環境：從“可控”走向“失控”Erik：今天我們想聊一件事：資訊環境變了，媒體變了，創業也變了。你們怎麼看這幾年媒體與資訊生態的變化？Packy：我最強的感受是：過去媒體更集中、更有門檻；現在更分散、更開放，也更混亂。Marc：我會用三個詞：中性一點叫“不可控”，負面一點叫“無政府”，正面一點叫“被解放”。你可以不喜歡它的樣子，但它確實在往表達更難被單點控制的方向走。Packy：你自己也經歷過很多平台階段。到底發生了什麼，讓風向變成這樣？Marc：我不想把自己講成某種英雄。我在很多平台時代都在場，也看過平台治理和內容邊界怎麼被拉扯。要說轉折點，馬斯克買下 Twitter 當然是一個巨大的事件，它把很多原本在後台發生的事，搬到了檯面上。Ben：但我想補一句：很多真正難打的仗，不是那些能靠注意力硬剛的仗。更像 Substack 那種，它是一個相對年輕的公司，面對的壓力很具體、很現實、也更系統性。他們做的不是短期公關動作，而是長期堅持一個底層原則：平台要有自己的完整性。Substack 是一個讓作者直接面向讀者寫作、通過訂閱獲得收入的內容發佈平台，常見訂閱形態是郵件+專欄。它特別之處在於把作者的成功和平台的成功強繫結：作者能建立獨立品牌、賺到錢、沉澱穩定讀者，平台才會變強，而不是靠演算法流量把作者當消耗品。02｜為什麼投 Substack：是商業與價值觀對齊Packy：所以你們投 Substack，底層邏輯是什麼？是價值觀驅動，還是商業判斷？Marc：投資永遠先是商業判斷。我們投 Substack，是因為它有機會成為一種很關鍵的基礎設施：讓一批寫作者把內容當成事業經營，而不是被迫依附在某個分發平台的演算法裡討生活。Packy：但內容平台太多了，憑什麼是它？Marc：因為它把內容創作者的成功和平台的成功繫結得非常緊：作者能建立獨立品牌、能有穩定收入，平台才強。它不是把作者當流量燃料的那種結構。還有一個更關鍵的點：很多人總喜歡用存量市場去理解媒體，覺得就是搶注意力、搶廣告。可 Substack 更像在做供給端擴張：不是把已有內容重新分配，而是讓更多原本不會出現的高品質內容出現。Erik：你說供給端擴張，能展開一點嗎？Marc：很多東西之所以不存在，不是因為沒人想看，而是因為創作者沒法靠它活下去。你把變現機制補上，就會有新人進來，就會出現新題材、新寫法、新的專業內容形態。供給上來以後，需求會被反向啟動。投資人如果只按今天看得到的市場規模去算，往往會錯過這種變化。03｜“市場規模”經常把投資人訓練成“看錯的人”Packy：說到市場規模會被低估，我想到你們聊過 Databricks：你們當時判斷它會變得比大家想像的大很多，甚至可能比 Oracle 還大。為什麼新一代公司總能變成上一代的 10 倍？Databricks 是一家做雲端資料平台的公司，核心是把資料儲存、處理、分析、機器學習、AI 的工作流整合到同一套平台裡，幫企業把資料真正用起來。它特別之處在於佔住了雲時代資料基礎設施的關鍵位置：當企業從本地遷到雲、再疊加 AI 對資料的依賴，這個底層平台的可服務市場會被放大很多倍，容易出現10 倍擴張。Ben：如果你把本地部署軟體換成雲軟體，很多品類天然就是 10 倍擴張。歷史上類似的事情反覆發生：上一代的企業軟體，到了雲時代會擴大很多倍。Databricks 站在資料與雲的關鍵位置上，本來就具備這種乘數效應。Marc：更要命的是：投資人很擅長做一件事，拿現有市場去做精確測算。但真正的 10 倍機會，往往發生在供給能力突然變化之後。Marc：比如，Uber 的市場不是計程車市場；雲軟體不是本地軟體市場；GPU 的市場也不只是遊戲顯示卡市場。技術一旦改變供給能力，市場會跳到 10 倍、100 倍，甚至更多。技術改變供給，市場就會不是線性增長，而是跳躍式擴張。你當下用傳統方法很難證明它，但它恰恰是超額回報的來源。Packy：所以“10 倍”不是一個修辭，而是一個結構性現象？Marc：對。只要底層供給方式變了，很多行業的“可服務規模”就會被重寫。你看到的不是更快一點、便宜一點，而是整個邊界被推開了。04｜ AI：不是某個行業升級，而是“我們重新發明了電腦”Packy：你們新基金規模很大。160億美金的體量，背後到底在押注什麼未來？Marc：一句話：我們重新發明了電腦。新的電腦比過去 50 年我們依賴的那套強太多了。幾乎所有你在新聞裡看到的難題，從癌症到交通、到各類欺詐等，你都能想像 AI 會參與解決。它不是某個行業的工具升級，而是“人類做事方式的重構”。Marc：更關鍵的是，它會讓從想法到產品的路徑變短。創業者會變多，因為實現成本下降了。AI 最擅長的事情之一，就是幫你把東西做出來。所以我們看到的是：機會變多、公司數量變多、世界被重做的速度變快。Ben：以前你遇到複雜問題要自己拆解，現在你可以直接讓 AI 給你一個 18 步的解決路徑，再讓它反過來採訪你，把你的盲點問出來。你會突然意識到：這和過去的電腦完全不是一類東西。05｜認為“有好技術就會贏”，這是錯覺Packy：AI 讓產品變得更容易做出來，那 VC 的價值在那裡？是不是就變成：幫好技術贏得更快？Ben：我們一直認為，VC 真正能做的，是讓創業者從“發明者”變成“能打的 CEO”。現實世界太大、太亂、太複雜，8 億人也好 80 億人也好，每個人都有意見，而且很多人還真的能左右你的命運：客戶買不買、監管怎麼管、對手怎麼打、輿論怎麼走。你可能不是被打敗，而是被忽視。Ben：所以平台的價值不是替你做產品，而是把你放進一個正向的信心循環：你要見關鍵客戶、挖關鍵人才、拿關鍵管道、搞定關鍵政策，如果你做成一次，你的決策會更快，組織會更穩；如果你連續做不成，創業者會進入自我懷疑螺旋。我們做很多事，本質是讓你能借到一股外部力量，快速滾起雪球。Marc：也順便解釋了外界一直對我們的誤解，“你們怎麼這麼愛發聲、這麼愛做品牌、這麼愛出現在公共場域？”因為我們從一開始就是這麼設計的：把 VC 品牌做成可轉移的勢能，讓被投公司在最關鍵階段借過去當彈弓。06｜文化與聲譽：“複利”的不是錢，而是“信譽”Erik：你們內部經常講文化，講“不要當夢想殺手”。怎麼把這件事做成體系？Ben：我們有一份文化檔案，加入前必須認真看、也要簽字。核心很簡單：我們要做的是幫助創業者把事情做成，而不是靠嘲諷別人來顯得自己聰明。我們可以不投，但不應該傷害一個認真做事的人。Packy：如果讓你們各自選一個最長期在“複利”的東西，會是什麼？Ben：兩個字：聲譽。我們從創立第一天就討論這個。聲譽很慢，但一旦建立就非常強。舉個最直觀的對比：第一期基金 3 億美元，我們募了大半年、見了無數人；這次 150 億美元，我和 Marc 各做了一場問答就差不多了，靠的就是過去積累的信譽。Ben：但聲譽也脆弱：一次錯誤的破壞力，遠大於很多次正確的累積。所以你得對內部行為極度敏感，不能容忍不誠實、傲慢、傷害創業者的事。07｜最後，對未來最興奮的是什麼？Ben：我其實最興奮的是我們可能會進入一個生活質量大幅提升的世界。就像你不會想回到沒電的年代一樣，AI 可能把很多“不得不忍受的糟糕事”幹掉。當然我唯一的擔心是：如果人類離真實的目標感太遠，可能會把意義寄託在一些很荒誕的東西上。但整體上，我更相信世界會變好。Marc：我最興奮的是 Z 世代。他們是在 2015–2024 那段很奇怪的社會氛圍里長大的“接收者”，反而更清醒：不沉迷道德表演、不習慣自責、不羞於成功，更直接、更愛表達、更有幽默感、更“AI 原生”。他們看起來更像一群要狠狠幹一把的人。這期聽下來，我反而更平靜了：未來不會按我們熟悉的節奏往前走。很多機會不是更用力搶出來的，而是你先相信它會變大，然後提前站到那個更大的世界裡。以上，祝你今天開心。 (Fun AI Everyday)

2026 年 1 月 9 日，a16z 在官網宣佈： 我們剛剛募了超過 150 億美元。這個數字佔到 2025 年美國全年 VC 募資總額的 18%。資金明細顯示：Growth 增長基金 67.5 億AI Infrastructure 17 億AI Apps 17 億American Dynamism 11.76 億其他早期策略 + BioHealth 近 37 億其中，AI 基礎設施和 AI 應用加起來 34 億，是單一領域投入最大的方向。但他們押的不是 AI 模型本身。傳統 VC 算市場規模、看產品競爭力、卡估值天花板。a16z 看的是：能不能創造不存在的市場，能不能讓供給側突破 10 倍、100 倍，能不能把不可能變成現實。（a16z創始人深度訪談：150億美元押注AI的邏輯）1 月 16 日，a16z 的兩位創始人 Marc Andreessen 和 Ben Horowitz 在一場深度訪談中，詳細解釋了這套投資邏輯。第一節｜押什麼：那些還沒出現的好東西Marc 說：真正有價值的，不是市場裡已有的東西，而是那些本來不會出現的東西。這就是他們投 Substack 的原因。Substack 是一個付費訂閱寫作平台，讓獨立作者可以直接向讀者收費。2017 年剛起步時，很多人覺得這產品沒必要存在。 寫作平台不缺，部落格時代已經證明大多數人不願為文字付費。行業普遍的看法是：這筆投資不會成功。但 a16z 從一開始就不是看平台現在能賺多少錢。 他們看的是：這個平台能不能讓創作者活下去，把那些原本不會出現的好內容寫出來。Marc 認為： 很多寫得好的人，不是離不開媒體機構，而是沒有獨立謀生的路。Substack 給了他們那條路。a16z 的邏輯很簡單：供給出來了，需求就會來。但什麼樣的供給值得押注？Marc 用貓咪視訊開了個玩笑：我喜歡貓咪視訊，AI 生成的更好看。他的意思是：娛樂內容有巨大市場，這個大家都看得到。但高品質、長篇、有深度的內容，同樣有巨大的潛在市場。只是現在看不到，因為寫的人養不活自己。換句話說：值錢的不是市場裡已有的東西，而是那些本該存在、卻還沒出現的東西。第二節｜押誰：能把想法變成公司的人但光有供給端的機會還不夠。Marc 和 Ben 更關心的是：誰能把這個機會變成現實？他們說： 我們不是先問產品有多好，而是先看這個人能不能把自己變成 CEO。這句話幾乎概括了 a16z 這輪 AI 下注的重點。因為在 AI 時代，做出一個看起來很厲害的產品越來越容易。真正難的，是把一個技術想法變成一家能長期跑下去的公司。Ben 舉了 Databricks 的例子。當年創始人 Ali Ghodsi 在招人時說，公司未來值 100 億美元。 Ben 聽完後直接給他發郵件：你低估了自己。你應該按 10 倍規模去想。這不是鼓勵吹牛。 而是在糾正創始人對市場天花板的認知。Ben 後來解釋說： Ali 這個人超級偏執，所以那個建議對他特別管用。你必須瞭解你的企業家，給他需要的那種推動力。在 Ben 看來，創業不是靠流程推進，而是一場長期的心理戰。你敢不敢招最頂級的人？你敢不敢打大客戶？你敢不敢公開說自己要做行業第一？每一步，拼的不是技術能力，而是這個人能不能持續向前走。Marc 指出：很多創業者以為，只要產品夠好，世界自然會接受它。現實不是這樣。現實很亂，很吵，有 80 億人，每個人都有意見。也就是說，技術只是起點。 真正的難關，在產品之後：誰能在混亂中持續向前？a16z 在選項目時，其實是在選一种放大能力。他們反覆強調“口碑”，不是為了面子，而是因為口碑會形成正循環：有口碑 → 更容易招到好工程師有口碑 → 客戶更願意試你的產品有口碑→ 後續融資更順所有這些 → 反過來又增強創始人的信心Ben 的總結是：“我們做的事情，就是在幫創始人建立一種向上的勢頭。”這也是為什麼 a16z 不滿足於當出錢的人，而是做播客、寫文章、參與公共討論，甚至介入政策話題。他們要做的不是投完就走，而是把創始人推到更大的舞台上。AI 時代，技術門檻在降低，產品窗口期在縮短。最後拼的不是誰先做出來，而是：誰能更快建立隊伍、跑通市場、撐過動盪。第三節｜怎麼押：讓文化傳下去Ben 說，a16z 的每個人加入之前，都要簽一份檔案。上面寫的不是規章制度，而是一套價值觀。比如：不攻擊創業者，不管投沒投；不貶低別人的技術路線；不站在上帝視角指手畫腳；不抱怨市場，而是站在想做事的人一邊。為什麼要立這種規矩？因為創業不是按部就班，而是需要有人相信你、推你一把。Ben 說：我們不是來挑毛病的，是來幫你把事業做成的。所以 a16z 的文化，不只是用來管自己人的，更要的能夠影響創始人。一個被他們投資的創始人能拿到什麼？借他們的品牌談合作；用他們的團隊補短板；用他們的信念穩住自己。Marc 認為：風投的品牌不是給自己的，是給創始人用的。這就是 a16z 看重人的原因：他們要的不是聽話的創始人，而是能把 a16z 的影響力用到極致的人。這就必須提到他們說得最多的一群人，Z 世代創始人。Marc 對他們的評價是： 我們這幾年接觸到的 Z 世代創業者，真的很猛。他們不裝模作樣，不迷信傳統經驗，也不羞於表達野心。他們從小在網際網路上長大，現在又是 AI 原生使用者。對很多技術、工具的使用，不用解釋，直接上手。Ben 說他最喜歡的一點是：沒有那個 Z 世代創始人會跟你說，我要一邊做好事一邊賺錢。這種空話他們不說。他們只說，我要把這事做成。Marc 也補了一句： 他們不糾結、不拖拉，有幽默感，有力量感。他們不是等認同，他們就是衝著要幹一票大的來的。這就是 a16z 今天真正要做的： 不是扶一個按部就班的團隊，而是找一群真想幹出點事的創始人。給他們機會，給他們支援，給他們舞台， 讓他們自己證明自己。他們不相信靠制度能塑造一個偉大的創業者，但他們相信：文化可以感染人，信念可以傳下去。歸根到底，a16z 這 150 億美元押的是：那些本該出現卻沒出現的好東西，那些沒被發現來的創始人，能讓他們撐下去的文化。少一個，都不成立。 (AI深度研究員)

在不久前結束的第一屆里根經濟論壇上，a16z 聯合創始人 Marc Andreessen 圍繞 AI 以及美國再工業化的戰略拐點展開了系統性討論。Andreessen 表示，我們正處於一個技術的深刻轉折點，尤其是 AI 的轉折點正在到來。AI 不再僅限於模型和雲端運算，還將走向“具身化”——也就是機器人。未來將出現 數十億台機器人在現實中運行、勞動、製造、服務，我們需要大力發展未來的製造業崗位，這些崗位將圍繞機器人系統的設計與製造展開。AI 正在從美國與中國之間的雙極對抗，轉向製造端的硬體之爭。中國實際上複製了“American System”的路徑，通過保護主義和產業叢集的方式重建其工業能力。美國是否希望繼續成為工業超級強國，是一個政策選擇，而非技術問題。未來 AI 驅動的經濟體將呈現出不同於以往服務經濟的結構，這將牽動貿易、移民、監管等多方面的政策安排。AI 和能源的崛起可能帶來一個新的產業時代，但美國當前政策在製造業和科技加速之間存在分裂。一方面是傳統製造業復興派，傾向通過關稅和產業激勵推動重工業回流；另一方面是技術加速主義派，更聚焦晶片、AI、能源驅動的新經濟。兩條路徑在川普陣營中也有所體現。“American System”的本質不只是關稅，而是通過整個產業生態來實現工業叢集與增長，包括主機廠與數千家零部件供應商共同組成的完整鏈條。英國產業崛起靠的是重保護、輕出口，隨後走向自由貿易。美國也曾由麥金利從高關稅走向“互惠主義”，先通過保護培育能力，再以關稅作為談判籌碼獲取外國市場。從 1870 到 1970，美國經歷了兩輪高速增長。第一輪靠第二次工業革命，第二輪則由太空競賽與電子、電腦技術推動。但自 1970 年代以來，美國經濟增速大幅下降，轉向服務業和金融化，並主動去工業化，這些都是一系列明確政策的結果。這套轉型雖然帶來矽谷、Austin 等地的知識密集型繁榮，但犧牲了更廣泛的經濟基礎。低增長與去工業化加劇了美國的民粹情緒，因為缺乏經濟增長時，社會資源分配就成為零和博弈，導致社會撕裂。這些問題在城市與鄉村之間的文化鴻溝中表現得更明顯：大城市成為高知識精英與服務底層的兩極結構，而中產階級被擠出城市，回流鄉村，卻發現鄉村早已沒有新的經濟機會。今天的城市病根在於“知識經濟”將所有增長集中於都市，造成極端不平衡。農業時代或工業時代資源是分散的，但知識經濟使得精英集中到矽谷、紐約等地，拉高城市生活成本，而中產家庭無法承受。最終導致的局面是：城市只剩下精英與低收入階層，真正維繫社會穩定的中產階層被制度性排擠。這是一場制度性重構帶來的地緣社會解構。無論是西雅圖的微軟、亞馬遜高管被本地政客要“國有化”，還是舊金山的系統性崩塌，都是“金融化 + 去工業化 + 知識工作極度集中”的直接產物。歐洲亦然，在巴黎、倫敦等地也出現了“高端精英 + 客戶底層”的結構，整個西方進入“中產出逃、城市失衡”的危險臨界點。這些都是選擇，而不是不可抗的技術力量或歷史命運。我們總是聽到製造業已經過時、沒必要再搞，但事實是，美國在過去幾十年內所經歷的去工業化和能源轉型，都是具體的政策選擇帶來的結果。比如 1971 年尼克松提出的“獨立計畫”（Project Independence），原計畫在 2000 年前建成 1000 座核電站，讓美國電網全面轉向核能，從而加速電動車普及並擺脫中東能源依賴，結果卻因他本人設立的 EPA 與 NRC 導致計畫失敗，這是一個典型的因監管政策逆轉而錯失產業轉型的案例。現在華盛頓正在重新評估包括核能、稀土、城市建設等一系列新政策選項。例如，在加州 Solano County，我們已經購入了相當於 4 倍曼哈頓面積的土地準備建設新城市，這些政策性工程的窗口正在重啟。AI 是一項關鍵變數，也是美國目前最強的戰略領先點之一。但這需要政策配合，否則會因各州的監管立法而被扼殺。比如加州差點在半年前立法禁止 AI，是典型的“自毀長城”。歐洲已基本通過過度監管把 AI 判了死刑，很多 AI 人才正因此遷移到美國。今天 AI 正在美國真實發生，機會窗口完全存在，關鍵是我們要不要抓住它，這是我們的選擇，而非命運安排。AI 本質是軟體，目前的應用，如 ChatGPT，本質只是移動應用，尚未創造實體就業大潮。但下一波轉折已經開始，那就是“具身化 AI”，也就是機器人。這個趨勢已經在無人機與自動駕駛領域實現：無人機已可自主飛行，自動駕駛汽車已實際運行中。未來十年將迎來人形機器人等通用機器人大規模落地，形成地球上最大的新型產業，可能比人類歷史上任何產業都大，且需要大量設計、製造、部署的中高端製造崗位。正確的路徑不是“把舊製造業拉回來”，而是“全力建構未來製造業”，打造超級自動化工廠與機器人供應鏈。Elon Musk 所說的“外星無畏艦（alien dreadnought）”式超級工廠將成為標準模式，背後是數以千計的新工業品類與地區級產能部署。這將帶來美國第三次甚至第四次工業革命，釋放全新層級的經濟增長，並從根本上回應“如何振興鄉村經濟”的問題。AI 只有從“軟體”邁向“硬體”，才能解決城市與鄉村之間的撕裂，真正實現廣泛就業與產業平衡。僅停留在軟體，結果只是讓舊金山、紐約、洛杉磯和 Austin 更加富裕，並不會為鄉村帶來新的發展路徑。新型工業革命不僅將重建美國製造體系，也將重構整個國防產業體系。從戰機、導彈、雷達到供應鏈體系，都需要 AI 驅動的系統重建，AI + 硬體結合帶來的產業級機會已經顯現。在移民問題上，需要將“低技能”與“高技能”移民完全分開討論。當前一些政策邏輯存在自相矛盾的荒謬，比如一邊說 AI 會替代大量就業崗位，另一邊卻要求再引入 1 億來自第三世界的低技能移民。在 AI + 自動化浪潮下，低技能勞動力的邊際效用正在降低，而我們更需要的是建構新產業的人才密度和研發能力。真正緊迫的是“高技能移民”政策的變革。AI、機器人、大規模系統工程所需的人才基礎極為稀缺，美國必須吸引全球最聰明的人來建造未來。而當前圍繞大學外籍生、簽證政策、affirmative action 等一系列制度，已在無形中對中產階級家庭產生極大擠出效應，尤其是那些來自非沿海、傳統白人社區的聰明孩子，已幾乎不可能進入頂級大學，這會進一步加劇社會撕裂。頂尖大學的錄取體系已經演變為“白人 DEI”（贊助人+體育特招）與“少數族裔 DEI”雙重傾斜的結構，中產階級在其中被徹底邊緣化。這背後既是移民結構的變化，也是政治正確驅動的制度性排他，正在深刻改變美國社會的機會結構。問題根源不是地域分歧，而是數十年來教育、住房、醫療等核心制度的結構性封閉與失能。但積極面在於，美國內部仍有大量人才長期未被教育系統、產業系統充分吸納。他們具備潛力，只是被系統性切斷了機會管道。AI 與機器人革命帶來的高生產率增長，若政策設計正確，有望重新吸納這些人群，形成廣義的“技術全民參與型增長”。當前真正的瓶頸包括能源（核電重啟）、晶片（產能與裝置）、關鍵礦產、過度監管體系等，這些都清晰明確，關鍵在於執行和政策共識。過去幾十年，凡是被科技深度觸及的行業——如電視、電子遊戲、電子消費品，成本都大幅下降，而住房、醫療、教育這三項美國夢的核心支柱卻持續價格暴漲，原因在於這三者都被高度監管、政府供給限制、需求端補貼三重機制所扭曲。他還表示，高增長環境讓政治問題更容易解決，讓國家更團結、更樂觀，也讓社會重新相信“下一代可以過得更好”這件事。而解決如醫療這類結構性失控問題，並非沒有案例。比如眼科手術（如雷射矯正術）作為醫療領域中少數非政府主導、非醫保覆蓋、由個人自費完成的服務，其價格曲線近似摩爾定律，技術快速迭代，價格不斷下降，服務質量不斷提升。這是技術觸達 + 放鬆監管的直接體現，也是醫療、教育、住房等領域可能實現變革的範式樣本這場戰鬥不在於“技術能不能”，而在於“社會是否願意”。國家必須重新集體選擇是否要推進真正的技術滲透與制度重構，以實現住房可負擔、教育可接入、醫療可普惠的“技術再工業化”未來。 (有新Newin)

近日，美國知名播客Invest Like the Best再次訪談了Andreessen Horowitz的聯合創始人Marc Andreessen，在訪談中，Marc和主播Patrick深入探討了AI正在重塑技術和地緣政治的重大變革，並討論了DeepSeek的開源人工智慧以及其大國技術競爭中的意義，此外，他們還分享了對全球權力結構的演變，以及對全球權力結構行業的看法。 「明亮公司」借助AI工具在第一時間整理了訪談中的核心內容，全文內容詳見文末「原文連結」。 以下為訪談內容（有刪節）： 談DeepSeek、AI贏家和輸家

12月6日-7日，2024 T-EDGE創新大會暨鈦媒體財經年會在北京市大興區舉辦。2024 T-EDGE創新大會暨鈦媒體財經年會以“ALL-in on Globalization ，ALL-in on AI”為主題，匯聚全球科技和商業領導者，共同探討人工智慧對全球各行業的巨大影響，以及企業全球化增長新格局新趨勢。作為鈦媒體集團每年年終舉辦的科技和財經領域的頂級盛會，T-EDGE一直代表了鈦媒體在科技與經濟前瞻性，以及推動國際創新交流上的高品質追求。 7日上午T-EDGE 全球AI論壇：All-in On AI會議上，人工智慧研究所執行董事、波士頓動力機器人創始人Marc Raibert（馬克·雷伯特）以“The Future of Dynamic Intelligent Robots（動態智慧型手機器人未來）”為主題，圍繞 AI、機器人和波士頓動力業務等相關話題進行演講。 雷伯特表示，AI 正在加速機器人技術發展，近兩年，中國、美國、歐洲都有非常多的相關的技術進展。在他看來，機器人未來有兩種“智力（智能）”：一是身體如何運作的動態智能，通過感官控制機器人本體，運動的時候保持正常的機能；二是認知智能，使用語言實現“腦中所想”。 “如今正是涉足機器人領域的絕佳時機，”然而，雷伯特也強調，相對於人類所做的任務，AI大語言模型（LLM）與人形機器人能做的任務之間，仍然會有非常大的差距。“因此，我真的很期待，縮小基於語言的認知智能，和我們動態智能之間的差距。”

機器人不需要追求完美，「缺陷」可能是件好事。 根據摩根士丹利6月24日最新發佈研究報告，美國約75%的職業和40%的員工有被人形機器人取代的風險。報告顯示，在20年內，每替代一名人類工人可節省約50萬至100萬美元以上。特斯拉在其Optimus Gen 2人形機器人項目上取得了顯著進展，OpenAI也於近日重啟了4年前解散的機器人團隊。 而提到機器人，就不得不提到美國的機器人製造公司波士頓動力。近日，波士頓動力公司創始人Marc Raibert（馬克雷伯特飾）接受訪談，分享了他對機器人技術未來願景的深刻見解。 從大狗（Big Dog）的穩健步伐，到阿特拉斯（Atlas）的驚人跳躍，再到Spot機器狗的靈活行動，波士頓動力的每一項創新都讓世界為之震撼。在這次訪談中，Marc Raibert向我們展示了他的機器人世界。他將帶我們回顧那些令人難忘的創造時刻，分享他對機器人形態與功能性的獨到見解，以及他在機器人技術發展過程中的心得體會。

這波AI浪潮興起後，我們經常會將其與之前的網際網路浪潮做對比，認為AI公司的興起就像網際網路公司的興起一樣。兩者其實還是有很大差別的，AI更加中心化，而網際網路則要去中心化一些。 最近a16z兩位創始人Marc Andreessen和Ben Horowitz剛好談到了這個話題，他們認為這種類比並不完全適用。從技術本質上來說，Marc Andreessen認為網際網路是一個網路，而AI更像是一個電腦。 01 技術性質方面的不同之處 網際網路本質上是一個連接許多現有電腦並促進新電腦建立的網路，它以網路效應為主導，隨著更多人加入，網路的價值隨之增加，並促使人們建構了更多新型電腦來連接網際網路。