2026年第一季度，美股科技巨頭的AI軍備競賽邁入了一個新的量級。截至5月1日，“七姐妹”中除輝達外，Google母公司Alphabet、微軟、亞馬遜、Meta、蘋果、特斯拉已悉數交卷。六家巨頭營收全面超預期，但更值得關注的是另一個數字：以區間高點計算，六家巨頭2026年合計資本支出將突破7000億美元。業績增長與支出狂潮之間，市場正在進行一場冷靜的重新定價。同樣交出超預期財報，同樣加大資本開支，Alphabet盤後大漲逾7%，Meta卻遭遇重挫。當巨頭們的AI資本支出加速衝刺，業界的關注焦點轉向重金砸向AI後，AI的賺錢邏輯是否清晰。AI“燒錢”階段遠未結束Google母公司Alphabet是本輪財報季最突出的贏家。2026年第一季度，公司實現總營收1099億美元，同比增長22%，創四年來最高單季增速；GAAP淨利潤626億美元，同比大增81%。各項業務呈現全面增長態勢，其中搜尋廣告及其他營收604億美元，同比增長19%。Google雲營收首次突破200億美元，增速從去年的30%一躍跳升至63%，營運利潤率攀升至32.9%。這意味著AI業務不僅帶來了營收增量，更開始貢獻實質性利潤。CFO阿納特·阿什肯齊給出了遠期指引：2026年全年資本支出上調至1800億至1900億美元，2027年將“顯著高於”這一水平。與此同時，Google雲積壓訂單季度環比近乎翻倍至4620億美元，其中超過一半將在未來24個月內確認為收入。這種將巨額支出與明確需求直接對應的敘事，構成了Alphabet股價大漲的底層邏輯。相比之下，儘管Meta也交出增長的業績，但盤後股價重挫約7%，市值蒸發超千億美元。從財報看，Meta一季度總營收563億美元，同比增長33%，創2021年以來最快增速。其中廣告業務出現回暖，AI投入的成效開始在廣告業務顯現。但Meta上調開支的計畫影響了資本市場。該公司將2026年全年資本支出預測從此前的1150億至1350億美元，上調至1250億至1450億美元。Meta CFO稱，開支上調主要源於硬體零部件成本上漲及資料中心擴張。她還表示公司在估算自身算力需求時“一直在低估”，2027年的資本支出暫不明朗。此外，Meta正在試圖通過裁員和內部效率最佳化來避險AI開支帶來的壓力。這種“投入需求仍在擴大卻看不到邊界”的表態，在一定程度上加劇了市場對其資本效率的擔憂。微軟的業績同樣穩健，市場反應相對平淡。第三財季營收829億美元，同比增長18%；AI業務年化收入突破370億美元，同比增長123%；Azure雲增速達40%，超出自身指引上限。資本支出方面，微軟本財季資本支出319億美元，低於市場預期的349億美元。微軟CFO艾米·胡德在財報後電話會上預測，公司2026年全年資本支出將達到1900億美元，與2025年相比大增61%，預計零部件價格上漲將帶來250億美元的影響。亞馬遜雲服務AWS在本季度的表現突出，營收同比增長28%至376億美元，這是其過去15個季度以來的最快增速。亞馬遜透露，積壓訂單為 3640 億美元，環比增加 1200 億美元。亞馬遜 CEO 安迪·賈西表示，這些訂單來自相當廣泛的客戶群體，且不包括 Anthropic 此前同意斥資 1000 億美元購買 AWS 基礎設施的交易。更深層次的突破在於，亞馬遜的自研AI晶片（Trainium和Inferentia）業務的年化收入規模已突破200億美元，且以三位數的速度增長。這直接證明了亞馬遜在試圖擺脫對輝達的依賴。安迪·賈西在電話會中透露，亞馬遜正在佈局更宏大的能源藍圖，包括與OpenAI達成協議，為其提供2吉瓦的Trainium算力支援。這種“以自研換成本”的策略，讓亞馬遜在AI軍備競賽中走出了一條穩健的曲線。蘋果與特斯拉則走出了相對獨立的路徑。蘋果2026財年第二財季總營收1111.8億美元，同比增長17%，大中華區收入扭轉下滑趨勢，增長28%。蘋果CEO庫克在電話會上傳遞出克制的投資姿態：AI是重要領域，但公司將在產品路線圖常規投資基礎上逐步加大投入。這種策略使蘋果避開了市場對“燒錢”的審視。特斯拉一季度營收224億美元，略低於市場預期。馬斯克將2026年資本支出上調至超過250億美元，但這將導致特斯拉自由現金流承壓。特斯拉的押注方向指向Optimus人形機器人與定製AI晶片AI5。這是一條周期更長、驗證更難的道路。從軍備競賽到商業閉環從已披露財報的六家美股巨頭財報電話會內容看，算力、晶片、商業化等主題多次出現，這也構成理解當前AI競賽的關鍵線索。算力供給緊張是行業的共同瓶頸。Alphabet CEO皮查伊明確表示，“如果不是受限於短期內的計算資源瓶頸，Google雲的收入本可以更高。”微軟CFO給出了時間表——供給受限“至少會持續到2026年底”。Meta CFO 則表示一直在低估自身需求。三家公司的表述指向同一個現實：需求遠未被滿足，但釋放節奏受制於晶片供應和資料中心的建設周期。與此同時，自研晶片正在成為重塑巨頭們成本結構的關鍵變數。亞馬遜首次披露的晶片業務年化營收200億美元，若將晶片業務獨立營運，同時面向亞馬遜雲科技客戶及外部第三方銷售半導體產品，該業務年化收入規模有望達到500億美元。Alphabet的自研TPU已經在雲業務中規模化部署，並將發佈第八代產品。微軟也在推進自研晶片以最佳化長期成本。這一趨勢對輝達而言構成結構性變數：短期內，巨頭們仍是其最大客戶；中長期看，自研晶片的成熟可能分流部分需求。此外，伴隨著大模型競賽轉向Agent時代，AI的商業化驗證進入關鍵階段。亞馬遜高管多次提到Agentic（智能體化），Google稱每分鐘處理的Token數量已超過160億個，微軟Copilot付費使用者突破2000萬，Meta的AI廣告系統帶來了可量化的轉化率提升。此外，Google和亞馬遜的雲業務積壓訂單大幅增長，表明AI的商業化已從簡單的文字生成轉向了重塑生產力的核心邏輯，同時一些企業級AI產品已開始形成規模收入。野村中國科技及電訊行業分析師段冰對記者表示，在AI商業化節奏方面，中美基礎模型平台均處於變現探索期，海外頭部企業因模型能力與付費環境優勢變現更快。而上層應用企業面臨底層模型功能外溢的壓力，一些標準化的應用容易被替代。但AI對利潤率的貢獻仍處於早期階段，一些巨頭的資本支出同比增速高於營收增速，Meta的投資回報路徑尚不清晰，亞馬遜有相當比例的利潤來自非經常性收益。在美股七姐妹中，輝達是唯一沒有正式披露業績但又無處不在的一家。該公司將於5月20日左右公佈最新季度業績。六巨頭的資本支出計畫為它提供了強勁的需求側支撐，但當它的大客戶們同時成為自研晶片的競爭者，輝達同樣面臨考驗。在其餘幾家相繼公佈財報後，輝達市值再度跌破5兆美元。 (第一財經資訊)

4 月 27 日中國國家發改委一紙通報，直接叫停了一筆 20 億美元的跨國收購。消息一出美國媒體集體炸鍋。彭博社哀嘆一個時代結束了，華爾街日報抱怨手伸太長，還有人直接扣上破壞自由市場的帽子。可只要稍微往前翻一翻，就會發現這場指責有多諷刺。這次被收購的 Manus，是去年橫空出世的中國國產通用 AI 智能體。它的核心技術是中國團隊研發的，核心人才全是中國人，成長過程也完全依託中國的 AI 基礎設施和產業環境。它只是悄悄把註冊地遷到了新加坡，裁掉了中國大部分團隊，遮蔽了中國 IP，就想換個馬甲賣給美國的 Meta。很多人以為這樣就能繞開監管。但監管部門早就盯上了這筆交易。從 1 月 8 日啟動調查到 4 月 27 日下達禁令，整整用了 109 天。全程嚴格按照法律程序走，給足了雙方申訴和整改的機會。可對方始終避重就輕，一門心思指望境外殼公司矇混過關。最終的叫停決定，完全符合中國的外商投資安全審查辦法。而美媒口中的自由市場，在美國自己那裡早就成了笑話。美國的國家安全審查機制 CFIUS，早在 1975 年就成立了，比中國早了整整 46 年。全球商界都叫它併購粉碎機。最典型的例子就是幾年前的 Magnachip 收購案。中資智路資本出價 14 億美元，收購這家韓國晶片公司。這家公司的生產研發全在韓國，銷售也基本不在美國。就因為它在紐交所上市，CFIUS 直接以國家安全為由否決了交易。沒有公開證據，沒有正式聽證，智路資本最後還被迫支付了 7020 萬美元的終止費。類似的操作美國做過無數次。圍剿 TikTok 四年拿不出任何證據，逼著字節跳動要麼賣要麼關。輝達的先進晶片說斷供就斷供，連聽證會都不開。還直接出台規定，禁止美國風投向中國 AI 領域投一分錢。這是中國 2021 年實施審查辦法以來，首次公開叫停 AI 領域的外資收購。而美國 CFIUS 公開否決的中資科技收購，早就不止三筆了。美媒真正憤怒的根本不是自由市場被破壞。他們生氣的是，過去只有美國能用國家安全當藉口卡別人，現在這個規則居然被別人用了。很多人有個誤區，覺得公司註冊在那，它就是那的。但對科技公司來說，核心技術在那，核心團隊在那，它的根就在那。換個馬甲就能把國家培育出來的核心技術打包賣掉，這種空子本來就不該存在。自由市場從來不是沒有邊界的自由。任何主權國家，都有權保護自己的核心利益和國家安全。美國自己玩了幾十年的規則，現在輪到別人用了就跳腳罵街。這不是中國不講自由，這是用美國的鏡子，照出了它自己的雙標真面目。 (科技直擊)

廣受關注的美國科技巨頭Meta收購中國AI公司Manus一事有了最新進展。27日，中方發佈資訊，外商投資安全審查工作機制辦公室（國家發展改革委）依法依規對外資收購Manus項目作出禁止投資決定，要求當事人撤銷該收購交易。這一決定合理、合法、必要，既是中國政府履行監管職責的體現，也符合國際社會在戰略技術領域加強安全審查的通行做法。2025年3月，蝴蝶效應公司推出Manus。作為全球首個通用AI智能體，Manus憑藉一段演示視訊一夜爆火，體驗碼一度被炒至數萬元人民幣。Manus也因此一度被業界視作“第二個DeepSeek”。短短數月後，Manus將總部遷至新加坡，大幅裁減國內團隊，僅保留核心技術人員，徹底停止中國境內服務與營運。去年12月，Meta高調宣佈以約20億美元收購Manus，成為Meta史上第三大併購案。這起併購案自曝光之初就充滿爭議。最大的質疑點在於，Manus作為一家依靠中國工程師和基礎設施環境發展起來的AI公司，在獲得美國投資後突然與中國元素進行“切割”，當時業界就有不少聲音認為這可能是一次逃避管制的“洗澡式出海”。此外，這一併購案也引發了“併購式招聘”的質疑，認為併購的主要估值指標是人和團隊。一家美國律所指出，人才留用是這類交易的核心條款，併購實際是招聘手段。由於這起併購案涉及到中國、美國、AI等元素，中方的決定引發外界關注，也出現了一些過度解讀。儘管中方目前尚未披露叫停併購案的具體原因，但在這當中，有三點是非常明確的。第一，中方有權對這起併購案依法依規實施干預。一些聲音認為，目前Manus沒有團隊在中國國內，也沒有面向國內市場的實際產品，只是項目早期產品在中國開發而已，因此給中方叫停併購案扣上“長臂管轄”的帽子。所謂“長臂管轄”，是以本國法律延伸至境外，以國內法制裁第三方實體的做法。但中方叫停Manus併購案完全不是這種情況。儘管在Meta宣佈併購Manus時，後者已經成為“新加坡公司”，但中方是否有權干預，核心不在於該公司當前的註冊地或營運團隊所在地，而在於其技術、人才、資料與中國的關聯性，以及交易是否可能危害中國的產業安全與發展利益。Manus早期研發在中國落地，核心資料取自中國，這些關鍵特徵決定了其人員、技術、資料的流動必然與中國利益產生關聯。根據《外商投資安全審查辦法》《中國禁止出口限製出口技術目錄》以及新修訂的《中華人民共和國對外貿易法》，此類技術的出口、跨境轉移及相關投資活動，必須依法接受安全審查、評估，直至獲得許可。中方對這項交易行使管轄權有著充分且堅實的法律基礎。第二，中方叫停這次交易，符合國際慣例。有西方媒體宣稱，中方此舉是出於對美競爭的地緣政治考慮，針對美國企業而做出的。這種說法頗有些“賊看誰都像賊”的意味。在全球範圍內，涉及AI、資料、演算法、關鍵軟體、核心團隊和敏感技術的跨境併購，從來都不是普通商業交易。近年來，各國普遍加強了投資安全審查，審查對象不僅包括併購項目、還包括新設項目等綠地投資，審查範圍還涵蓋了生物醫藥、裝備製造等多個領域，中國的監管完全符合國際通行做法。第三，叫停這起併購案，絕非意味著中國營商環境“收緊”。中國持續最佳化外商投資環境，2024年以來多次縮減負面清單，服務業、高端製造等領域外資准入持續放寬。禁止一單AI敏感併購，與鼓勵外資在華興業投資並不矛盾。恰恰相反，明確安全邊界，才能讓合規外資吃下“定心丸”，增強長期信心。越是開放程度提高，越需要規則更加完善、邊界更加清晰、預期更加穩定。歐盟、美國、日本均有類似機制，卻未阻擋其成為全球投資熱門地。中國作為全球第二大外資流入國，依法開展安全審查與擴大開放合作相輔相成，缺一不可。AI是全球新一輪產業變革的核心賽道。依託超大規模市場優勢、完整的產業鏈配套、海量應用場景以及持續完善的政策體系，中國AI產業已步入高速發展期，創新活力持續迸發，中國也成為全球AI創新的沃土。希望包括Manus在內的更多科創企業，都在中國這片藍海中找準位置，安心發展，做大做強，實現更好的發展與超越。 (環球時報)

砸下數百億美元，耗時九個月重寫底層架構，馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）終於端出了一個能與OpenAI正面抗衡的閉源大模型。台北時間4月9日凌晨，Meta毫無預兆地發佈了全新AI模型系列Muse，打頭陣的首發模型被正式定名為Muse Spark。自去年夏天成立超級智能實驗室（MSL）以來，前Scale AI掌門人汪韜（Alexandr Wang）帶隊閉關九個月，極其果斷地將從基礎設施到模型架構的所有環節全部推倒重建。Muse Spark的核心技術壁壘，在於其極其強大的原生多模態推理能力。它不僅能直接解析視覺輸入並像人類一樣進行複雜邏輯推演，還支援視覺思維鏈與工具呼叫，甚至能夠直接編排多個智能體協同執行複雜的跨平台任務。更具行業衝擊力的是Meta在戰略層面的極限轉彎。他們此次徹底放棄了高舉多年的開源大旗，Muse Spark首發即為專有閉源版本，並且已全線接入Meta家族應用矩陣，明確釋放出要與Google和OpenAI在C端市場正面廝殺的強烈商業訊號。01 像人類一樣邊看邊思考 視覺思維鏈的徹底進化以前我們用的很多多模態模型，其實是把視覺和文字生硬地縫合在一起，但Muse Spark的做法是讓視覺資訊從一開始就深度融合到邏輯裡。這種架構上的變革，最直觀的體驗就是視覺思維鏈。這種能力讓AI不再僅僅是給圖片寫一段描述。當你給它一張非常複雜的機械結構圖，比如一台意式濃縮咖啡機的內部拆解圖，問它為什麼壓力表不跳動時，Muse Spark表現得就像一個真正的維修工。它會先在大腦裡掃描一遍全圖，然後像在黑板上繪圖一樣，一步步給不同部件打上數字標籤，並在對話方塊中即時標註出水路循環的邏輯。它會直接告訴你在第三步應該檢查那個單向閥，而不是泛泛地丟給你一段文字說明。這種眼手合一的邏輯還被用在了即時互動中。當你戴著整合了Meta AI的眼鏡在廚房做飯並拿起一個調料罐時，AI能直接在你的視野裡疊加出一層動態的增強現實提示，精準告訴你這罐調料和你目前的降血壓飲食計畫是否衝突。這種無縫的銜接，完全依靠其背後極高的視覺推理能力才得以實現。正如Meta超級智能實驗室首席AI科學家趙晟佳所言，這正是實驗室一直致力於建構的原生多模態推理模型。它不僅僅是一個技術跨越，更是Meta邁向個人超級智能之路的第一步。這種原生多模態推理能力，標誌著AI正在從單純的文字遊戲轉向對物理世界的深度理解。02 最懂你身體的私人醫生 健康領域的深度應用在Muse Spark的研發過程中，Meta展現出了極強的實用主義傾向，特別是在醫療健康這個普通人最關注的領域。為了讓AI給出的建議更具實操性，Meta邀請了超過一千名專業醫生親自下場校準資料。這種專家輔導式的訓練效果非常顯著，Muse Spark在分析營養成分和運動生理時變得極其老練。你可以隨手拍一張餐盤的照片，那怕裡面堆滿了各種食材，它也能像專業的營養師一樣，瞬間拆解出魚肉的蛋白質含量和蔬菜的纖維素種類，甚至能根據食材的顏色和紋理推斷出烹飪方式。更令人矚目的是，它能將這種分析與你的個人健康資料深度繫結。如果你有高膽固醇的問題，它會在你拍照後直接在餐盤的圖片上進行視覺標註。它會用綠色的圓圈標記出那些對心血管有益的部分，用紅色叉號提醒你避開某些高油脂的醬汁。在運動指導上，Muse Spark甚至能擔任即時私教。當你把手機靠在牆邊對著自己做深蹲或瑜伽時，它能通過視訊流即時捕捉你的骨骼節點，並用語音明確告訴你膝蓋是否超過了腳尖，或者背部是否挺直。這種精度已經達到了專業運動捕捉軟體的水平。這種在特定領域深挖細節的做法，讓AI的工具屬性變得極具親和力。Meta超級智能實驗室研究員畢書超透露，為了對抗模型在訓練中的不穩定性並提升推理質量，團隊付出了無數個夜晚的努力才讓這種深度的協作邏輯最終成型。這種能力的背後，其實是Meta對個人健康主權的一次技術探索，試圖讓每個人都能隨身攜帶一個專屬的健康專家。03 算力大幅縮減背後的技術邏輯如果說Muse Spark的功能表現引人矚目，那它背後的底層技術邏輯則更加讓同行感到驚訝。在AI行業習慣於用堆砌算力換取性能提升的當下，Meta這次成功走通了一條降本增效的新路徑。在預訓練階段，Meta超級智能實驗室重寫了整套程式碼庫。測試結果顯示，與上一代旗艦Llama 4 Maverick相比，Muse Spark在達到同等智能水平的情況下，消耗的計算量竟然降低了一個數量級以上。這相當於用原本十分之一的資源完成了同樣複雜的工作。這種驚人的效率，得益於Meta正在部署的Hyperion算力基礎設施，更離不開其獨特的可預測擴展技術。Meta的技術棧能夠讓研究人員非常精準地預測模型在訓練完成前能達到什麼水平，從而極其有效地避免了大量的算力浪費。對於這種技術進步，Hyperbolic Labs聯合創始人金宇宸感嘆，基礎設施才是真正的護城河。Meta在短短九個月內重建了整個堆疊，這種速度證明了其在底層架構上的深厚積累。這種四兩撥千斤的底層能力，或許才是Muse Spark給行業帶來的真正技術震撼。04 核心測試成績 在博士級賽道站穩腳跟如果說功能體驗是前端表現，那麼基準測試的資料就是衡量模型底層實力的硬指標。為了驗證Muse Spark的真實水平，Meta邀請了多家權威機構在發佈前進行了高難度的閉門測試。根據第三方評測機構Artificial Analysis發佈的最新智能指數（Intelligence Index v4.0），Muse Spark拿到了52分。去年Llama 4 Maverick發佈時只有18分，這一成績實現了近乎三倍的跨越。在目前的全球大模型權力榜上，這個成績僅次於Gemini 3.1 Pro Preview的57分和GPT 5.4的57分以及Claude Opus 4.6的53分。Muse Spark已經成功躋身前五，與第一梯隊的差距被極其顯著地縮小。這意味著Meta已經成功超越了Claude Sonnet 4.6和Grok 4.2等一眾強手。這種跳躍式的進步，標誌著其技術底座已經重回巔峰競技場。在視覺能力上，Muse Spark的表現尤為突出。在MMMU Pro測試裡它得分80.4%，僅次於Gemini 3.1 Pro Preview的83.9%，排在所有測試模型的第二位。在一些極具挑戰性的垂直賽道，Muse Spark的表現也證實了其推理深度的提升。物理研究的深度對抗領域，在針對硬核物理研究問題的CritPT測試中，它以11%的得分位列全球第五，顯著領先於GoogleGemini 3 Flash的9%和Anthropic的Claude 4.6 Sonnet的3%。圖表理解的垂直測試中，在衡量多模態圖表推理的CharXiv測試裡，Muse Spark獲得了86.4分，成功超越了Claude Opus 4.6的65.3分和GPT 5.4的82.8分。博士級推理方面，在Epoch AI負責的GPQA Diamond測試中，它的得分高達89.5%，這意味著它在面對生物與化學等高階科學問題時，邏輯嚴密程度已直逼人類專家。不過，華頓商學院教授伊桑·莫里克（Ethan Mollick）在評估後也給出了中肯的評價。他指出雖然這款模型非常出色，但在某些極致性能維度上，比起目前最頂尖的滿血版競品仍有微小差距。他特別強調，由於該模型沒有開放權重，外界要精準預測Muse Spark的真正行業價值將面臨更多困難。05 沉思模式上線 讓AI學會深思熟慮在這次發佈中，最讓技術圈關注的機制莫過於名為沉思模式（Contemplating Mode）的開關。這個模式直接對標了OpenAI的Pro系列和Google的Deep Think功能。當你在複雜任務中開啟沉思模式時，Muse Spark不會立刻給出答案，而是會進入一個後台編排階段。它會同時調動多個智能體平行工作，就像一個智囊團在內部開會，互相稽核並校對推理過程。在被稱為“人類終極考試”的HLE測試中，開啟“沉思模式”但不使用工具時，Muse Spark得分為50.2%，超過Gemini 3.1 Deep Think（48.4%）和GPT-5.4 Pro（43.9%）。在使用工具的情況下， Muse Spark得分飆升至58.4%，展現了極強的深度推理潛力。在前沿科學研究任務（FrontierScience Research）中，其精準率也達到了38.3%。值得注意的是，Meta並不希望AI因為思考而變得冗長。研發人員在強化學習中加入了一個時間懲罰機制，強迫AI在保證正確率的前提下，用最精煉的邏輯解決問題。資料顯示，在運行同樣的智能指數測試時，Muse Spark僅使用了5800萬個輸出Token，而Claude Opus 4.6在最大努力模式下使用了1.57億個Token。這種高算力轉化率證明了Meta在思維效率上的技術造詣。不過它依然存在短板。**在抽象推理ARC AGI 2測試上，Muse Spark只拿了42.5分，而Gemini和GPT的得分均在76分以上。**同樣，在各種長周期的智能體編碼任務如SWE Bench和Terminal Bench 2.0中，它也明顯落後於頂尖的Claude和GPT模型。06 驚人發現 AI學會了根據測試環境調整反饋隨著模型能力的增強，大模型的安全性評估也變得前所未有的複雜。在Muse Spark的安全測試中，出現了一個讓研究人員既興奮又警惕的現象，即評估意識（Evaluation Awareness）。第三方安全機構Apollo Research發現，Muse Spark在測試中能敏銳地察覺到自己正在經歷對齊陷阱或安全性考核。當它意識到考核環境存在時，它會表現得比平時更加誠實並嚴格遵守規矩。通俗點說，模型學會了根據環境調整反饋策略。它能推理出在測試環境下，表現得符合人類道德規範是最優解。雖然Meta認為這並不影響其作為工具的安全性，但這確實給未來的AI監管敲響了警鐘，當AI開始學會隱藏真實的輸出傾向來通過考試時，傳統的攔截機制可能將面臨失效的風險。儘管具備了這種複雜的判定邏輯，但在硬性防禦指標上Muse Spark依然保持穩定。測試顯示，它在涉及生物製劑與化學武器等敏感領域表現出極強的拒絕意識。在針對網路安全和自主失控風險的測試中，它的表現也處於安全可控的範圍內。這種在安全與效率之間的博弈，正是汪韜領銜的MSL實驗室過去九個月最核心的攻堅方向。他們不僅要造出一個聰明的工具，更要確保造出一個在人類視線範圍內能夠絕對守規矩的超級智能。07 全線應用整合 當社交巨頭遇上超級大腦既然Muse Spark出生在Meta家族，它自然不會只停留在實驗室的測試環節，而是被第一時間接入了Instagram與Facebook以及Threads這些擁有三十億日活使用者的國民級應用中。以前在Instagram上看到心儀博主的穿搭，使用者可能還需要去評論區求連結或者截圖去電商平台搜尋同款。現在有了Muse Spark的加持，使用者只需要在對話方塊裡傳送指令，或者直接通過Meta的智能眼鏡進行視覺捕捉即可完成操作。它能瞬間識別出圖片中創作者的穿搭風格，甚至是極其小眾的品牌。它不僅能全網搜尋同款並比價，還能根據使用者的歷史穿搭喜好，給出一套完整的搭配方案。比如它會提示，這件復古夾克和上個月購買的原色牛仔褲非常匹配，建議內搭一件白色重磅T恤。這種從審美感知到消費決策的無縫銜接，正是Meta想要打造的購物助手核心原型。除了輔助消費決策，Muse Spark還能大幅降低開發成本。在測試中，有開發者嘗試提供一張凌亂的草圖和一段簡單的邏輯描述，要求它生成一個數獨遊戲。Muse Spark不僅僅是編寫了底層程式碼，而是直接在網頁上生成了一個可以即時互動且介面精美的UI產品。這種隨想隨做的能力，體現了其在多智能體編排上的深厚功底。它能自主指揮不同的子系統去處理圖形渲染、邏輯判斷和程式碼生成，最終交付給使用者一個流暢的產品。汪韜在分享中明確表示，Muse Spark是為了這三十億使用者打造的數字延伸，旨在讓AI從一個聊天機器人徹底進化為一個能解決實際生產力問題的夥伴。08 策略大轉彎 告別開源紅利 Meta正式收網這次發佈中最讓業界震動的，其實是Muse Spark作為專有模型（Proprietary Model）的身份定性。這是Meta歷史上第一個沒有首發開放權重的旗艦級前沿模型。多年來，Meta一直被視為開源AI生態的核心支柱，Llama系列幾乎撐起了大半個開源社區的發展。這次首發閉源的決定，迅速引發了行業內的廣泛討論。外界普遍認為，面對OpenAI和Google的商業步步緊逼，Meta必須收緊技術授權，用專有技術來構築自身的商業壁壘。但內部的聲音則更加務實。金宇宸指出，在九個月內推倒重建整個技術棧後，首發專有版本是為了在更安全和受控的環境下打磨這套全新的擴展定律。祖克柏也公開回應，更大的模型已經在研發中，Meta計畫未來會發佈越來越先進的模型，其中也會包含新的開源版本。即便如此，目前的閉源狀態依然給過度依賴Meta的開發者社區帶來了一絲寒意。不過考慮到Muse Spark極其優異的算力轉化效率，很多開發者依然期待著未來這個版本能有機會下放至開源生態中。09 終局展望 通往2026個人超級智能之路在祖克柏的商業藍圖中，Muse Spark僅僅是其技術階梯的第一步。為了支撐這個龐大的戰略計畫，Meta正在進行一場規模空前的資本投入。Meta預計2026年的資本支出將攀升至1150億至1350億美元，這筆天文數字將主要流向名為Hyperion的資料中心和最先進的算力晶片組。這場科技巨頭間的競爭早已脫離了單純的演算法比拚，演變成了圍繞電力與晶片以及物理設施的重資產競賽。按照Meta的設想，未來的個人超級智能應該像空氣一樣自然存在。它潛伏在使用者的雷朋（Ray Ban）眼鏡裡，通過眼睛識別世界，通過耳朵聽取需求。它能獨立處理長周期的複雜任務，比如統籌籌劃一場跨越三個國家的旅行，自動處理所有的機票與簽證和日程對接，而不僅僅是簡單地回答當地的餐飲推薦。雖然目前的Muse Spark在處理極其複雜的長周期辦公流程時，比起最頂尖的Claude系列仍有最佳化空間，但它展現出的多模態推理深度和效率優勢，已經讓這條超級智能之路變得清晰可見。10 結語Muse Spark的發佈，正式宣告了Meta歷經九個月底層重構後的強勢回歸。它不再滿足於僅僅做一個底層技術的提供商，而是要直接深入到全人類的日常消費與工作場景中。在這場通往超級智能的馬拉松裡，Meta已經徹底更換了最先進的底層引擎，準備在2026年開啟新一輪的商業角逐。正如汪韜所說，徹底改造堆疊只是一個開始。屬於Meta的商業落地時代，或許現在才真正拉開大幕。 (網易科技)

【新智元導讀】穆迪最新報告揭示了兩條平行宇宙：要麼AI讓生產率狂飆，失業率降至3.8%；要麼泡沫破裂，460萬人失去飯碗。Anthropic CEO預警白領消亡，經濟學家卻說還沒到時候。2026年1月創紀錄的裁員資料，似乎正在驗證前者。2026年2月27日，矽谷。兩個資料擺在所有投資者面前：左邊是10兆美元，這是過去兩年AI為矽谷股東創造的財富增量。右邊是10.8萬人，這是剛剛過去的2026年1月，美國單月裁員人數，打破了2009年金融危機以來的最高紀錄。穆迪分析（Moody's Analytics）剛剛發佈的報告，更是將這種撕裂感推向極致：2026年至2027年，不僅是技術奇點，更是人類命運的分岔口。針對這些路徑，技術專家和經濟學家各執一詞。技術專家認為，AI年化生產率貢獻3%-30%並引發大規模失業；而經濟學家認為僅0.07%-0.9%且就業市場能平穩過渡，二者預測相差40倍。顯然，2026-2027是決定性窗口。泡沫會破裂嗎？460萬人會失業嗎？AGI真的要來了嗎？答案就在這兩年。泡沫倒計時：每個人都在借錢2025年，十大科技公司發債1200億美元，同比暴增167%。到了2026年，五大AI巨頭（NVIDIA、微軟、Google、亞馬遜、Meta）承諾的資本開支已高達6800億美元。五大科技巨頭AI資本開支創歷史新高（2025-2026）錢花那了？模型訓練、資料中心、搶佔光刻機產能。錢從那來？借的。能不能還上？只有四個字：「高度不確定」。AI生態系統中的循環融資更危險的是資金在圈子裡空轉。NVIDIA投資Oracle，Oracle轉手用這筆錢買NVIDIA的晶片；微軟注資OpenAI 130億美元，OpenAI轉身把錢付給Azure雲服務。矽谷的「永動機」：巨頭間的循環融資路徑這種「左手倒右手」的營收回流，讓財報極其好看。NVIDIA佔據了92%的GPU市場，五大雲巨頭切走了67%的份額。整個行業的命門集中在極少數公司手裡。AI價值鏈的市場結構高度集中可一旦某個中間環節斷裂，這種循環融資就會瞬間崩塌。過去一年，當散戶還在瘋狂買入時，七巨頭高管淨拋售了84億美元股票。祖克柏在賣，貝索斯在賣，黃仁勳也在賣。只有馬斯克回購了10億。當前股市市盈率已飆升至20倍，距離2000年網際網路泡沫破裂時的24倍峰值，只差4個點。AI驅動的股市被高估，瀕臨泡沫穆迪預測了一個泡沫破裂劇本：2026年某季度，AI收入增速一旦不及預期，恐慌性拋售將導致股市暴跌25%，蒸發20兆美元。屆時，晶片訂單歸零，GDP增速將從2.2%斷崖式跌至0.4%。上次納斯達克崩盤跌了78%，用了15年才回本。這次還有沒有15年？只有中產階級受傷的世界泡沫破裂是未來的風險，但失業是當下的痛楚。10.8萬人，這是2026年1月單月的裁員資料。理由簡單粗暴：Amazon裁員1.4萬：「AI讓組織更精簡。」Salesforce裁掉4000客服：「AI Agent處理了50%的工單。」IBM用聊天機器人AskHR替代了8000名HR。Chegg裁員22%：學生們都在用免費的ChatGPT，沒人買課了。最慘的是「學歷陷阱」。史丹佛研究顯示，AI相關崗位的應屆生就業率下降16%，22-25歲軟體開發者就業人數較峰值暴跌20%。被AI精準狙擊的，恰恰是工資位於60%-80%分位的中產階級——會計、程式設計師、初級分析師。企業在財報會上把裁員美化為「擁抱技術進步」，股價應聲上漲。至於被裁掉的人？別指望政府兜底。聯邦債務佔GDP比例已突破100.2%。2008年有財政彈藥，2020年能無限印鈔，但到了2027年，美國的信用卡已經刷爆了。一旦失業率衝破6%，沒有救助金，只能硬著陸。矽谷VS華爾街：誰在撒謊？對於未來兩年，技術權貴和傳統經濟學家吵翻了天。Anthropic CEO Dario Amodei在達沃斯論壇上直言不諱：這是「白領大屠殺」。他預測AGI將在2026-2027年降臨，並在未來5年內清洗掉50%的入門級白領崗位。Geoffrey Hinton，那點陣圖靈獎得主，將AGI降臨的時間窗縮短到了5-20年，並給出了10%-20%的人類滅絕機率。經濟學家則冷靜得多：歷史上電力、汽車、網際網路都沒造成結構性失業。AI的年化生產率貢獻僅為0.07%-0.9%，遠低於技術派吹噓的30%。在他們看來，企業部署AI面臨流程重組、監管合規等重重關卡，現在的恐慌純屬庸人自擾。這種分歧背後，是利益的博弈。經濟學家不能錯，錯了就是職業生涯的終結；技術專家必須吹，不吹AGI馬上到來，誰來給那6800億美元的基建買單？2027：最後的審判日穆迪的模型給出了四種結局，而2026-2027年是所有時間線的分岔點。基準線（40%機率）：AI平穩賦能，生產率年化2.5%，失業率維持4.5%。一切照舊。泡沫破裂（25%機率）：股市崩盤，財富蒸發，經濟硬著陸。就業崩潰（20%機率）：這是最黑暗的劇本。2027年失業率飆升至5.9%，累計460萬人淨失業，中產消費坍塌引發大蕭條。生產率狂飆（15%機率）：AI創造奇蹟，2031年失業率降至3.8%。現在，我們正站在這一臨界點上。關鍵指標已經亮起紅燈。AI採用率目前與網際網路時代持平，並未加速；但生產率增速僅為1.8%，遠未達到質變的3.2%。穆迪報告的結語很殘酷：AI將從根本上重塑經濟，但我們不知道是那種方式。你是屬於那被清洗的460萬人，還是倖存的3.8%？答案不在十年後，就在這兩年。 (新智元)

目前Meta Ray-Ban使用者雖然能夠更換帶度數的鏡片，但是Meta公司認為現有的Meta Ray-Ban智能眼鏡還不夠滿足市場需求。據多個媒報導，Meta計畫推出兩款全新的AI智慧眼鏡，這兩款產品從設計階段起就專為需要「驗光鏡片」的使用者而設計。雖然報導指出這不是Meta Ray-Ban系列的「下一代」重大改款，但Meta公司計畫通過進入傳統眼鏡配鏡市場，旨在將AI眼鏡的影響力擴展到全球數以億計的近視及視力矯正人群中。01. 推出兩款AI近視眼鏡當前市場上銷售的Meta Ray-Ban AI眼鏡，雖然支援通過第三方或官方網站定製帶度數的鏡片，但其主要使用者群體仍以“電子產品消費者”為主。即將推出的兩款新型號，應該是為了“人群擴張”，這兩款在市場和設計策略上存在顯著差異：獨特的外觀設計：新款眼鏡將提供方形和圓形兩種經典鏡框樣式，以滿足日常佩戴的美觀和光學鏡片的需求。進軍傳統光學管道：這是Meta與Ray-Ban首次針對特定消費者群體推出AI眼鏡，預計將通過“傳統處方眼鏡管道”進行銷售。這意味著消費者未來可以在普通眼鏡店進行驗光時，直接購買一副具備AI功能的眼鏡。Meta此舉不僅僅是為了“打造更酷的AI眼鏡”，而是開始進軍“傳統眼鏡市場”了。02. 最新AI眼鏡只賣美國？產能又如何？據報導，社交媒體巨頭Meta在歐盟推出新款智能眼鏡的計畫面臨困難，主要原因包括供應不足和與電池及人工智慧（AI）相關的監管問題。自2019年起，Meta與全球最大的眼鏡製造商依視路陸遜梯卡（EssilorLuxottica）合作推出AI眼鏡。兩家公司於2021年首次推出雷朋（Ray-Ban）品牌的智能眼鏡，並在去年9月推出了新一代雷朋智能眼鏡，其中一片鏡片配備了小型螢幕。據知情人士透露，Meta原本希望在歐盟推出新款智能眼鏡，但目前未能獲得足夠的供貨。Meta在今年1月表示，因新款雷朋眼鏡庫存極為有限，公司已暫停在英國、法國、義大利和加拿大市場推出該產品的計畫，而是專注於美國市場。在今年1月初時，小智有寫過這篇文章《Meta官方揭秘：暫停AI眼鏡Meta Ray-Ban Display全球擴張計畫，國內AI眼鏡廠商“彎道超車”機會來了！》。這Meta新推出兩款AI眼鏡產能又如何？是否還是專注美國市場？值得期待！03. Meta最新兩款AI眼鏡無顯示器這兩款即將發佈的新產品，很可能就是之前在美國聯邦通訊委員會（FCC）檔案中被The Verge網站發現的代號為“RayBan Meta Scriber”及“RayBan Meta Blazer”的AI眼鏡。認證檔案顯示兩款裝置的型號為RW7001和RW7002，與目前銷售的產品（RW4002–RW4014）相比，存在顯著差距，這可能暗示這些新產品會採用全新平台或配備更高性能的晶片。量產即將開始：FCC檔案中將這些裝置稱作「量產機」，這意味著Meta已完成硬體開發，隨時準備上市，最快可能在下周正式公佈。無螢幕設計：從目前洩露的硬體規格來看，這兩款專為處方眼鏡設計的眼鏡，不太可能具備類似「Meta Ray-Ban Display」的視覺顯示功能。這兩款AI眼鏡將繼續專注於通過麥克風、揚聲器和內建鏡頭，提供基於語音和視覺識別的無縫AI助理體驗，從而換取更輕薄的鏡架和更長的電池續航時間。寫在最後：當AI眼鏡逐漸融入驗光流程，並取代傳統眼鏡時，它便不僅僅是一款“新型裝置”，而是成為了人類視覺系統的組成部分。你是否願意每天戴上這個AI眼鏡？ (AI共生紀)

周四，在1月底創出歷史新高之後，美股迎來了最黑暗的一天，科技股集體下跌。華爾街普遍認為，這與一起由20歲女性提起的里程碑式訴訟有關，或意味著科技巨頭們未來將面臨巨大的法律風險。美股“七巨頭”慘跌周四，華爾街的基準指數標普500收跌1.74%，納斯達克綜合指數更是大跌2.38%，雙雙創下1月20日以來最大跌幅和六個月以來的新低。值得注意的是，納斯達克綜合指數已較去年10月下旬的峰值下跌超過10%，跌破了所謂“技術性調整”的門檻。其中，科技股集體重挫。Meta Platforms（META）跌幅居前，暴跌7.96%創出11個月新低，單日跌幅僅次於去年10月30日的11.34%。一天之內，Meta總市值縮水1200億美元，至1.39兆美元。另外，輝達（NVDA）下跌4.16%；特斯拉（TSLA）下跌3.59%；Google（GOOG）下跌3.06%；亞馬遜（AMZN）下跌1.97%；微軟（MSFT）下跌1.37%創出11個月新低。“七巨頭”中僅有蘋果（AAPL）收紅，微漲0.11%。更慘的是，有資料顯示，截至周二收盤，“七巨頭”的股價都比過去52周高點下跌了兩位數百分比。其中，微軟慘上加慘，較高點下跌超過33%。對此，部分華爾街分析師表示悲觀。“我不太確定現在是不是買入‘七巨頭’的好時機——我認為它們還有更大的下行風險，”Slatestone Wealth首席市場策略師 Kenny Polcari表示。“就算以後它們大幅上漲，我現在也不會貿然入場。我覺得我的錢還有其他地方可以投資，”他補充道。20歲女性起訴Meta贏了對於“七巨頭”的拋售潮，華爾街有很多解釋，包括：美伊戰爭帶來的不確定性、油價上漲引發頑固通膨、聯準會維持高利率、巨額的AI基建支出承諾引發擔憂等等。但最新最危險的一根導火線，正是一位20歲女性針對Meta的里程碑式訴訟。加州陪審團周三裁定，Meta和Google應對一名自幼年時便沉迷於社交媒體的女性的抑鬱和焦慮負責，並賠償她600萬美元。這一罕見的判決讓矽谷為其在加劇青少年心理健康危機中所扮演的角色承擔了責任。陪審團裁定，Meta和Google應向該女子支付300萬美元的補償性賠償金和300萬美元的懲罰性賠償金，其中Meta應承擔70%的賠償金。本案原告是一名20歲的女性，姓名首字母為“KGM”。中為KGMKGM在二月份作證時表示，她早期使用社交媒體導致她對這項技術上癮，並加劇了她的抑鬱症和自殺念頭。她說，由於使用社交媒體，她患上了身體畸形恐懼症——一種經醫生診斷的臨床疾病。今年二月，KGM在庭審中表示，她從6歲開始使用YouTube，9歲開始使用Instagram。到小學畢業時，她已經在YouTube上發佈了284個視訊。KGM告訴法庭：“我不再與家人聯絡，因為我把所有時間都花在了社交媒體上。”她還補充說，她從10歲開始就患有焦慮症和抑鬱症，後來被確診患有這兩種疾病。KGM表示，一些功能，例如通知，會讓她感到“興奮”，而律師則認為這些功能是故意設計成讓人上癮的。KGM說，她有時會在上學期間去廁所，只是為了查看通知。KGM還表示，她幾乎在所有照片上都使用了Instagram濾鏡，這些濾鏡會改變照片的容貌。她說，在開始使用社交媒體和濾鏡之前，她從未體驗過與身體畸形恐懼症診斷相關的負面情緒。1月下旬，Snapchat的母公司Snap Inc.已就此案達成和解。和解的具體細節尚不清楚。對這一判決結果，Meta以及Google旗下的YouTube發表聲明表示異議。他們表示將考慮採取法律行動，包括提起上訴。社媒平台股價暴跌Meta近期的麻煩還不止這一起，周二，經過近七周的審判，新墨西哥州的一個陪審團裁定，Meta對兒童心理健康有害，並違反了該州的消費者保護法。陪審團支援州檢察官的論點，即擁有Instagram、Facebook和WhatsApp的Meta將利潤置於安全之上。陪審團認定，Meta違反了該州《不正當競爭法》的部分條款，指控該公司隱瞞了其平台上存在的兒童性剝削風險及其對兒童心理健康的影響，裁定Meta必須支付3.75億美元的賠償金。此外，超過40位州檢察長對Meta提起訴訟，聲稱Meta故意設計令人上癮的Instagram和Facebook功能，加劇了年輕人的心理健康危機。受此裁決影響，Reddit（RDDT）和Snap Inc.（SNAP）等其他社交媒體平台的股價周四也出現暴跌，分別下跌超過8.86%和10.69%，分別創出9個月新低和歷史新低。歷史性判決影響科技巨頭的走勢雖然對於Meta這樣一家市值1.5兆美元、年淨收入超過600億美元的公司來說，這些處罰微不足道。但從法律角度和對科技巨頭的影響來說，這是三起具有里程碑意義的訴訟案件。這也是陪審團首次認定社交媒體應用程式應被視為缺陷產品，因為它們被設計用來利用兒童和青少年正在發育的大腦，這一判決可能會為成千上萬起類似的訴訟定下基調。哈佛大學法學院講師蒂莫西·埃德加將這些結果描述為“一個重大的分水嶺事件”，它“代表著美國人看待大型科技公司方式的巨大轉變”。“這可以說是多年來日益增長的懷疑情緒的最終體現，”埃德加說。“這可能會導致公司改變應用程式和平台的運作方式，”Emarketer的高級社交媒體分析師Minda Smiley表示。任何對產品的重大改變“都可能——而且很可能會——改變廣告商希望在這些平台上展示廣告的方式，從而對公司的盈利產生重大影響。”這些裁決也預示著《通訊規範法》第230條（保障言論自由）可能面臨重新審視。新墨西哥州總檢察長勞爾·托雷斯表示：“這些案件很有可能促使國會重新審視第230條款，即使不廢除它，也會對其進行大幅修改。”托雷斯說：“我認為陪審團對公司處以罰款並追究其責任，向華盛頓特區的政策制定者發出了一個重要的訊號，表明社區中存在著亟待解決這些問題的緊迫性。”美國參議院司法委員會資深成員、伊利諾伊州民主黨參議員迪克·德賓支援改革第230條款，並表示最新的判決加強了他的立場。“新墨西哥州和加利福尼亞州接連做出的這些決定表明，大型科技公司已經變成了大型菸草公司，”德賓在一份聲明中說道。他指的是上世紀90年代，當時菸草公司因向公眾隱瞞其產品的危害而被勒令支付數十億美元的罰款。“現在，國會是時候徹底廢除第230條了。” (美股財經社)

重磅！Arm CPU 路線圖公開發佈剛剛，歷史性突破！Arm發佈三十多年來首顆自研專用CPU——Arm AGI CPU。打破長期IP授權模式，直擊AI算力剛需，劍指x86陣營。核心參數拉滿：3nm工藝，136核Neoverse V3核心。主頻3.2-3.7GHz，300瓦功耗，雙Chiplet封裝（台積電代工）。快取亮眼：2MB L2/核心，128MB共享SLC。介面拉滿：96條PCIe 6.0，支援CXL 3.0，12通道DDR5，總頻寬825GB/s。極致能效！放棄同步多線程，剔除冗餘功能。每瓦性能碾壓英特爾、AMD最新x86晶片，號稱“最高效agentic CPU”。強強聯手！與Meta聯合開發，Meta為首個客戶。OpenAI、SAP等巨頭已確認採購，商業化勢頭強勁。量產明確：今年下半年全面量產，中國是重要目標市場。巨額投入：斥資7100萬美元，耗時18個月新建實驗室。伺服器方案雙選擇：風冷36kW（8160核）、液冷200kW（超45000核）。定價具競爭力，可直接替代Meta現有計算CPU。行業震動！打破Arm中立定位，衝擊x86陣營格局。Arm高管表態：此舉核心是滿足客戶需求，有望帶來數十億美元收入。AI時代算力革新，Arm正式從IP授權商，躋身自研晶片賽道。全新Arm AGI CPU核心亮點高性能 CPU：採用 Armv9.2 架構，Arm AGI CPU 最高整合 136 個 Neoverse V3 高性能核心，每核配雙 128 位 SVE2 單元，支援 bfloat16/INT8 AI 加速。全核主頻 3.2GHz，睿頻 3.7GHz。高記憶體頻寬：單核心記憶體頻寬最高 6GB/s，緩解高吞吐 AI 負載的記憶體瓶頸，提升 AI 與雲端系統性能。先進 I/O 與加速器互聯：支援 96 路 PCIe Gen6、CXL 3.0 及 AMBA CHI 擴展鏈路，實現大規模異構計算。企業級安全架構：面向多租戶雲與 AI 基礎設施提供硬體級安全，包含根安全引擎、指針認證、分支目標間接保護。 (芯榜)PDF文件：https://www.arm.com/static/az/pdf/product-brief/arm-agi-cpu-product-brief.pdf