AI頂流們正在加緊“梭哈”晶片。Meta、OpenAI和Anthropic等公司今年以來已簽下了數千億美元訂單。憑此賺得盆滿缽滿的，自然還是“賣鏟人”。在本周ASIC晶片龍頭博通公佈的財報中，一季度（2025年11月至2026年1月）AI半導體收入84億美元，同比大漲106%；Q2預期環比再漲27%達107億美元，同比將暴增143%。此前，輝達的業績更是炸裂，公司同期總營收已達681億美元，同比增長73%，新財季營收預期更是增至780億美元，預計同比增長77%。核心指標全都大幅刷新紀錄。這些公司的掌舵者也對未來一致樂觀。博通CEO陳福陽說，明年，公司光AI晶片營收就能超過1000億美元，比上個財年的公司總營收還高出至少五成。輝達CEO黃仁勳說，在截至2026年底的五個季度中，公司主力晶片Blackwell和下一代晶片Rubin的訂單至少有5000億美元，這個數字是輝達此前年收入的兩倍還多。表面上看，“狂飆突進”仍在加速，甚至每一次破紀錄都像是新的指數級增長曲線的起點。但在風光背後，從晶片到雲，從大模型到應用，一系列技術、產業與社會的變化正在發生，某種約束已若隱若現：Scaling Law（縮放定律）和通用GPU多年來的統治地位受到挑戰，雲廠商巨額Capex（資本開支）的驗證時間窗口縮小，“定製化”和“個性化”等分佈式需求愈發吃重，讓集中式的迅猛增長有落潮之虞。一邊狂賺千億，一邊“友誼破裂”作為AI大模型時代並駕齊驅的造浪者，今年以來，輝達與OpenAI之間的關係明顯鬆動。年初，媒體爆出輝達不滿OpenAI的商業策略，欲大幅削減投資。此後，又有消息稱，OpenAI對輝達最新晶片在推理環節的表現不滿，會繼續探索替代方案。傳言難以證實，但輝達在OpenAI新一輪融資中出資300億美元，相較此前的千億美元投資方案明顯縮水。在3月4日的摩根士丹利TMT會議上，黃仁勳親口表示，這次投資“可能是最後一次”，去年11月被他稱為“一代人僅有一次機會”的千億美元合作大機率會不了了之。為什麼會突然發生這樣的轉變？背後有些行業趨勢值得探討。首先是，Scaling Law和GPU性能提升飛輪，已有觸頂跡象。電腦科學家伊利亞·蘇茨維克（Ilya Sutskever）已表示，此前Scaling Law能夠主導大模型發展，是因為預訓練的道路走通了。誰的大模型喂得越飽，就顯得越聰明。但隨著大模型領域競爭白熱化，高品質、結構化的公開資料實際上已被吃盡。光有算力不足以支撐這條路走到頭。業界對Scaling Law的未來，有很多討論，比如轉向後訓練，轉向推理時擴展，或者改進Transformer核心架構。但拆解這些方法，其關鍵詞多與“提升效能”、“合理分配算力”和“特定領域針對性最佳化”相關聯，實際上，也意味著預訓練階段的性能躍遷不會再現。GPU面臨的境況是相似的。在Scaling Law時代，成熟度高、通用性和靈活性強、適合大規模平行運算的GPU，無疑是大模型的最佳搭檔。其性能在近十年間飛速進化，是大模型能力提升和規模化復刻的重要動力。所以，儘管輝達產品售價極高，毛利率常年在75%左右，還是屢屢供不應求。半導體行業知名研究機構SemiAnalysis分析稱，晶片領域先進製程的演進速度已明顯放緩，典型案例是台積電3nm帶來的性能增幅與成本增加已不成正比。全球計算聯盟GCC資料也顯示，摩爾定律放緩正導致AI晶片性能增幅下滑，2018-2022年間，AI晶片性能年均提升50%，到2023-2025年已降至20%以下（未計入尚未量產投入市場的新一代產品）。而就在2025年，追求特定場景下更極致的性能，功耗更低、體積更小、量產後成本更優的定製化AISC晶片強勢崛起。以GoogleTPU的市場良好反饋為標誌，其市佔比開始向GPU發起挑戰。而包括Meta、亞馬遜、微軟乃至OpenAI等都在加緊自研AISC晶片，2026年預計就將迎來量產和商業化的集中爆發期。資料來源：各公司官網、野村證券、公開報導；作者製表這條技術多元化路線的核心，又是“定製化”“高效能”“低延遲”和“性價比”，實際就是通用硬體效率狂飆的階段已經落幕。從這個視角再來看，OpenAI與輝達之間隱現的“友誼裂痕”，所謂不滿晶片推理表現，是因為GPU不再能通過“暴力破局”來“包打天下”。而所謂對商業策略有疑義，則是在大模型能力“無限增長”故事講不下去後，希望確證能有可觀商業回報維持其需求的穩定。是誰在給輝達們“潑冷水”？當然，性能增幅放緩絕不意味著需求會驟降，反而可能推動更加平穩、持續的增長。而在2025年“DeepSeek衝擊波”中，描述效率最佳化往往導致消耗總量增加的“傑文斯悖論”也屢被提及。不過，前提是盡快切換到更加“細水長流”的發展模式，而目前AI產業的慣性動能，卻與此存在一定錯位。最核心的，是拚命壓縮時間周期可能帶來的系統性病灶。早期以GPU為主的AI晶片，迭代周期約為18-24個月。隨著AI熱潮來臨，需求方競爭壓力加劇，對迭代速度的渴求愈發極端，這讓輝達和Google等將晶片迭代周期壓縮到“年更”。但即使這樣還是不夠。目前，頂尖大模型基本每三個月就要迭代一次。SemiAnalysis創始人迪倫·帕特爾（Dylan Patel）此前在參與The MAD Podcast with Matt Turck播客節目時表示，即使晶片廠商將迭代周期壓縮到半年，也無法很好適配模型進步的速度，也難言確保自身優勢。即使晶片和模型的性能增幅雙雙放緩，這種“賽跑”也未見稍顯的跡象。而考慮到前文提到的製程、技術演進等方面的瓶頸，以及美國能源供給方面愈發緊迫的硬性約束，結果可能演變成跑著跑著增長動能斷檔，甚至雙雙“撞牆”，讓原本可能在斜率放緩中更加平衡的供需被打破。更不可小覷的是這種“賽跑”對Capex的依賴。處在晶片與模型之間，被這種“你追我趕”來回拉扯的雲廠商，承擔了最集中的資本支出，他們往往同時也涵蓋AI業務，投資與回報都面臨風險和壓力。根據亞馬遜、微軟、Google、Meta和甲骨文這五大雲廠商披露的資訊，其2026年Capex總額將超過7000億美元。資料來源：公司財報及電話會議；作者製圖按照較為傳統的算力基礎設施五年折舊周期來計算，大約對應1400億美元的AI銷貨成本，這對AI行業目前的ARR（年度經常性收入）來說是天文數字。雖然OpenAI預計2026年ARR能夠突破450億美元，Anthropic也有望達到類似規模，但這兩巨頭本身的市佔比已接近八成，即使不考慮利潤，行業的淨收入也很難支撐資本開支。而正是由於晶片和模型迭代速度越來越快，市場對折舊周期的計算也產生了疑惑。知名投資人“大空頭”麥可·貝瑞（Michael Burry）自去年起，就一再“炮轟”當下的折舊周期不符合實際，認為如今AI晶片的實際經濟價值可能在2-3年內就會因技術過時而大幅衰減。雖然此類觀點爭議頗多，但如果大模型和晶片的“賽跑”繼續，甚至還要加速，那麼，有關折舊周期的質疑只會越來越多。而且，資本端的超額支出，往往以Scaling Law和大模型性能的繼續躍遷為由。從前文提及的趨勢來看，Scaling Law的退潮，也會讓Capex的狂飆不再“師出有名”。2025年下半年至今，雲巨頭的投資回報率（ROI）愈發成為市場矚目的核心指標，美股對缺乏利潤增長的Capex往往報以拋售，典型如微軟，其公佈的財報營收、淨利均超預期，但股價隨即暴跌10%。而晶片企業即使持續創造新的紀錄，但以去年11月輝達市值從5兆高點回落為節點，市場始終未給出匹配增速的估值溢價，空頭聲音反而愈發顯眼。這些，也構成了時下盛行的“AI泡沫論”的核心焦慮。不過，值得注意的是，相較於泡沫本身的存在與規模，人們看待和對待其方式，可能更加重要。當市場持續不給單純的拼規模、拼速度以正向反饋後，這一趨勢更可能會以幾次陣痛為代價放緩步伐。目前晶片大廠和部分大模型、雲廠商對未來兩年已有明確規劃，迭代速度和支出規模可能仍然維持高位，高盛也預測2025至2027年是AI伺服器出貨量增長最迅猛的三年，其中增速峰值出現在2026年。但在這之後，全產業鏈的增長可能都會面臨結構性放緩。如果只在商業和技術層面考慮，對AI增速形成影響的變數還有很多，但最近兩大標誌性熱門事件，為AI產業的發展，蒙上了一層不確定性陰影。其中一個就是，Citrini Research的《2028全球智能危機》（The 2028 Global Intelligence Crisis）。報告幾乎是以“近未來科幻”的方式，描述了從2025年末起Agent（智能體）登堂入室開始，直到2028年人類社會在新的AI時代可能面臨的窘境。圖片來源：CitriniResearch報告本身是虛構，且先進技術替代人類工作種類，也不是什麼新鮮論調，但是，當下的時點討論這個問題，卻意外引發空前共鳴。畢竟，就在2026年初，OpenClaw、Anthropic的Claude Cowork及一系列Agent外掛的出現，將AI的“替代力”十分直接地擺上了檯面。在種種預警和焦慮下，人類社會加以反制AI嗎？AI發展得越快，替代性危機的發酵就可能越快，但AI落地真實工作場景的實戰能力和可持續性，卻需要進一步探索，但顯然，我們正在看到的景像是，大小公司集體AI化的步調已經加快了。 (鈦媒體)

第一財季博通總營收同比增29%，AI收入同比翻約一倍至84億美元，高於公司指引，軟體業務收入僅增1%，第二財季AI收入預計107億美元，同比增143%。博通料第二財季總營收同比增47%至220億美元，較分析師預期均值高逾7%；電話會稱明年Anthropic將帶來3GW算力需求、OpenAI將批次部署晶片，Meta定製晶片路線圖進展不錯。盤後漲超5%。輝達的挑戰者、ASIC晶片大廠博通又一次交出兩位數大增的成績單，本財季的指引繼續穩健，體現人工智慧（AI）資料中心裝置的需求繼續強勁。博通同時推出高達100億美元的股票回購計畫，被視為該司利用企業客戶AI支出增長的戰略正在取得成效。美東時間4日周三，博通盤後公佈，截至2026年2月1日的公司2026財年第一財季（“一季度”），淨營收同比增長29%至193.1億美元，高於分析師預期的192.6億美元；非GAAP口徑下調整後每股收益（EPS）同比增長28%至2.05美元，也高於分析師預期的2.03美元。驅動博通增長的核心仍是AI相關半導體業務。包括ASIC在內的半導體解決方案業務一季度收入同比超預期增長超50%。其中，一季度AI半導體收入達84億美元，同比暴增106%，高於博通此前業績電話會提供的指引約82億美元，主要由定製AI加速器和AI網路需求帶動。博通CEO陳福陽表示，公司的AI收入將加速增長，預計第二財季（“二季度”）AI半導體收入將進一步升至107億美元。這意味著，博通本財季的AI晶片收入將環比增長逾27%，同比增長143%。博通同時給出了明顯高於市場預期的指引：二季度營收預計約220億美元，同比增約47%，較分析師預期的均值205.3億美元高約7.2%，和一些分析師的樂觀預期一致；調整後EBITDA利潤率預計約68%，持平一季度。同時，公司董事會批准新的股票回購計畫，授權到今年底回購額度最高100億美元。財報公佈後，周三收漲超1%的博通盤後股價先小幅上漲，曾小幅轉跌，後又轉漲、漲幅擴大到5%以上。股價加速上漲期間，博通高管在業績電話會上透露，預計公司客戶Anthropic將在2027財年帶來3 GW算力需求，OpenAI將在2027年批次部署晶片，還稱Meta的定製晶片路線圖“正在推進之中，進展不錯”。分析認為，股價起初轉跌的反應更像是高預期下的再定價，在AI主線擁擠、估值更敏感的背景下，除了一季度和二季度總體資料，部分源於博通一季度軟體業務收入僅小幅增長，投資者也會重新審視增長結構、現金與負債變化以及後續超預期空間，從而引發一定的獲利了結與波動。Q1總營收繼續加速增長 AI收入同比翻倍、Q2目標107億美元財報顯示，一季度博通的總營收刷新了前一季所創的單季最高紀錄，且同比繼續加速增長，增速由前一季的28%提升至29%。陳福陽在財報中強調，本季AI收入84億美元，同比增長106%，高於去年12月陳福陽在業績電話會上預估的82億美元。增長主要來自兩塊：定製AI加速器（custom AI accelerators）需求旺盛；AI網路（AI networking）持續放量。博通預計二季度AI半導體收入將達到107億美元，意味著AI業務仍在加速爬坡，並將繼續成為推動二季度營收躍升至220億美元的關鍵變數。半導體收入高增、軟體“穩而不長”按分業務看，一季度博通增長幾乎由半導體“拉滿”：包括ASIC在內的半導體解決方案業務收入125.15億美元，同比增長52%，增速較前一季的34.5%明顯加快，分析師預期123.1億美元，營收佔比從一年前的55%升至65%，高於前一季的61%。包括VMware在內的基礎設施軟體業務收入67.96億美元，同比僅增長1%，營收佔比從一年前的45%降至35%，前一季度同比增長19%、佔總營收的39%。這組資料體現，博通當前的增量主要來自AI相關半導體周期，而軟體業務更多體現“壓艙石”屬性——規模大、貢獻穩定現金流，但短期增速有限。也正因增長更集中在AI半導體，市場對其客戶集中度、訂單節奏和供需變化會更敏感，這類結構性關注點在財報後往往也會放大股價波動。股東回報加碼：單季回饋109億美元，新增100億美元回購授權博通繼續用真金白銀強化股東回報：董事會批准季度現金股息0.65美元/股，本季股息合計約30.86億美元。首席財務官（CFO）Kirsten Spears稱，公司一季度通過分紅+回購合計回饋股東109億美元，其中回購約78億美元。董事會又批准新的回購計畫：最高回購規模100億美元，有效期至2026年12月31日。回購與分紅對長期股東當然是利多，但在財報後的短線交易裡，市場也可能會同時關注：回購力度很大、現金餘額下降、負債水平不低——這些因素疊加時，股價的即時反應未必只看“回購利多”單一維度。EBITDA創新高、利潤率68% 自由現金流80億 利息支出仍高盈利能力依舊強勁。博通披露，一季度調整後稅息折舊及攤銷前利潤（EBITDA）同比增長30%至131.28億美元，刷新前一季所創最高紀錄，EBITDA利潤率約為68%，高於公司指引67%。。調整後淨利潤為101.85億美元，同比增長30%，前一季度同比增長39%。一季度調整後EPS同比增長28%，較前一季增速37%放緩，但還高於分析師預期。現金流方面，博通延續了“強造血”特徵：經營現金流82.6億美元；資本開支2.5億美元；自由現金流（FCF）80.1億美元，同比+33%，約為營收的41%。對投資者而言，FCF強勁意味著公司在高強度AI投入與股東回報之間仍有較大騰挪空間；但也會帶來另一個現實問題：當公司既要回購分紅、又要管理較高負債成本時，市場會更在意現金流的“分配優先順序”。截至一季度季末，博通資產負債表的幾個變化值得留意：現金及現金等價物141.74億美元，環比前一季末的161.78億美元下降約20億美元。應收帳款84.6億美元，庫存29.62億美元，均環比增長。在半導體快速放量階段，應收與庫存抬升並不罕見，但也會被市場用來觀察需求強度與交付節奏。債務端：短期債務22.52億美元、長期債務638.05億美元；當季利息支出8.01億美元。高利率環境下，利息成本的“粘性”也是科技硬體公司估值敏感點之一。 (invest wallstreet)

2月27日，美國金融科技公司Block宣佈裁員40%，約4000人，以全面轉型為AI公司‌。AI概念戲劇性地導致其股價暴漲超20%。這家在矽谷算不上舉足輕重的公司的案例，卻透露出AI快速發展可能引發的經濟連鎖反應。在這背後，有一個數字，在過去三年被改寫了四次。2023年3月，OpenAI說:美國約19%的工人會看到超過50%的工作任務被AI影響，這個過程需要十年。2026年1月，Cognizant說:這個比例已經是30%，而現在距離ChatGPT發佈才三年。同一個月，史丹佛數字經濟實驗室在分析了2.85億條招聘廣告後發現：AI高暴露度行業的入門級崗位招聘量下降了18%-40%，而資深員工的需求在上升。如果你還在用"AI會不會搶走人類工作"這個二元問題來理解這場變革，你已經落後了。真正在發生的不是崗位的消失，而是勞動力市場結構的熔斷：入口在關閉，中間層在塌陷，而站在塔尖的極少數"AI駕馭者"正在收割一切。更可怕的是，根據Citrini Research對2028年的推演，這場撕裂才剛剛開始。01. 2023年的刻舟求劍與2026年的凜冬驟至把時鐘撥回2023年3月，ChatGPT剛剛引爆全球。OpenAI的研究人員聯合多所大學發表了一篇里程碑式的論文、《GPTs are GPTs》（生成式預訓練模型是通用目的技術）。當時，OpenAI的團隊採用了一套基於任務暴露度（Exposure）的評分模型。他們得出的結論是：美國約80%的勞動力至少有10%的工作任務會受到GPT的影響，而約19%的打工人會看到超過50%的任務被波及。更有意思的是，他們發現了一個「高薪悖論」，與過去幾十年自動化技術（如機械臂）總是最先淘汰藍領工人不同，GPT時代，薪酬越高的認知型工作，暴露度反而越高。 在技能樹上，程式設計和寫作技能與AI暴露度呈強正相關，而科學和批判性思維則被認為是「安全區」。在那個時間節點，研究人員明確標註了一個侷限性：他們沒有將視覺等多模態能力計算在內。他們那時候甚至都沒考慮到工具使用能力。在2023年的框架裡，AI仍然是一個被困在螢幕裡、只懂處理文字和程式碼的缸中之腦。他們給出的上限預測是，這場重構可能需要長達十年的時間（到2032年）才會徹底展開。時間來到2026年初，全球IT服務巨頭Cognizant發佈了他們對2023年研究的更新報告《新工作，新世界 2026》。報告的開篇就表明「我們原本預測需要十年（到2032年）才會發生的事情，現在已經提前六年就在我們眼前上演了。」資料顯示，今天美國已有93%的工作受到AI不同程度的影響。Cognizant用了一個指標叫「速率得分」（Velocity Score），說白了就是你的職業被AI吃掉的速度有多快。如下圖所示，此前所有職業的AI暴露度年均增長2%，現在已經躍升到9%，相當於加速了4.5倍。這意味著，那些在2023年看起來屬於「AI動不了我」的職業，現在正以4倍速度被捲進來。具體到崗位上，任務暴露度超過50%的崗位比例從2023年的0%飆升至30%（原預測2032年僅為15%），而所有任務至少暴露25%的崗位則增長了17%，達到69%。Cognizant測算，僅在美國，這相當於將價值4.5兆美元的人力勞動成本轉移給了AI，約佔美國GDP的15%。這種加速是從那兒來的呢？報告用了一個很細的分類，描繪了不同暴露度的分層。E0 (No exposure) - 完全不暴露，32%的任務E1 (Direct exposure) - 直接用GPT就能省一半時間，10%的任務E2 (LLM+ tools) - 需要配套軟體但可行，17%的任務E3 (With image capability) - 加上視覺能力後可行，17%的任務Full automation - 完全可自動化，10%的任務（這是2023→2026最大的躍升，從1%到10%）從這個分類我們就可以看到，從E1到E3，也就是LLM加上多模態（眼睛與耳朵）和高級推理（大腦）以及隨之而來的Agentic AI 智能體（手與腳）帶來的改變最大。單純的ChatGPT其實影響有限（10%），但一旦Agent能使用專業工具，影響就擴大到27%，再加上視覺處理的範疇，則直接覆蓋到了44%的工作。比如一個修水管的工人，AI單獨看或想都替代不了他，但當AI能「看懂漏水的位置+推理出可能的原因+生成維修方案+自動下單配件」，那他的工作就被重構了。雖然還得他去擰螺絲，但前期診斷和後續報告都不需要他了。這種復合能力的爆發，導致了幾個在2023年無法想像的後果。第一，管理層不再安全。 曾幾何時，CEO和高管們認為協調、預算分配和決策是人類獨有的。但在2026年，Agent能夠自主安排日程、根據支出模式重新分配預算、追蹤項目進度。Cognizant的資料顯示，CEO的AI暴露度從25%飆升至超過60%。第二，藍領與物理世界的防線被滲透。 建築工人、機械師和水管工曾被認為是AI無法觸及的低風險區。但在多模態和AR穿戴裝置的加持下，AI現在能夠分析現場照片以診斷管道洩漏，或者讀取建築藍圖。建築業的AI暴露度從4%上升到了12%，交通運輸業從6%暴漲至25%。 一個水管工不會失業，但他未來的工作方式是被AI頭顯直接指揮的。按可由AI完成的任務百分比排名，Cognizant選出了受AI影響最大的六個職業。排在榜首的是財務經理，84%的工作內容可以被AI接手。換句話說，財務規劃、預算分析、風險評估這些核心任務，AI都能插上一手。電腦和數學相關職位緊隨其後，受影響程度達到67%。商業和財務營運、辦公室和行政支援這兩個大類都在60%到68%之間。法律職業63%，管理工作（包括高管層）60%。過去幾個月，軟體開發領域的變化尤其明顯。Anthropic的首席工程師鮑裡斯·切爾尼（Boris Cherny）今年1月透露了一個令人驚訝的數字：他們公司幾乎100%的程式碼，都是由自家AI產品Claude Code和Opus 4.5編寫的。「就我個人而言，我已經有兩個多月沒親手寫過程式碼了，連小修改都不做。」切爾尼說，「昨天我提交了22個拉取請求，前天提交了27個，每一個都是Claude寫的。」當然，他們發現34個職業完全沒有任何任務暴露。這些職業清一色是純體力、現場、手工活：砌磚工、屠宰工、洗碗工、石匠、輪胎修理工...這些變化，可能意味著勞動力市場的極化會加劇。高技能的人用AI變得更高產，低技能的人困在無法自動化的低薪苦活裡，中間那批能自動化但還沒完全自動化的中等技能白領工作最危險。而這正是在當下招聘市場中真實發生的事。02. 巨量資料不會撒謊：入口已經關閉，中間層正在塌陷預測看起來很緊迫，但在過去現實中的勞動力市場到底發生了什麼？當我們把目光轉向由Lightcast、PwC、Indeed、Stanford等機構彙編的過去三年（2023年-2026年）的線上招聘廣告巨量資料時，會發現很多符合預言的部分。報告當時預測，高工資職業普遍展現出更高的暴露度，並且暴露度與職業所需的程式設計和寫作技能正相關，與科學和批判性思維技能負相關。這些在招聘廣告資料裡都得到了驗證。而且方向也大體正確，即越是知識密集、文字密集、規則密集的工作，AI滲透越快；越是需要物理操作、現場判斷、人際互動的工作，暴露度越低。被超越的部分是速度。2023年的報告預測這些變化會在十年內展開，結果三年就看到了顯著的結構性變化。更重要的是，報告當時強調我們的暴露度測量不區分勞動增強和勞動替代，言下之意是技術可行不等於實際採用。但現實是，企業的採用速度比學術界預期的快得多。深入去看，我們會看到一幅被研究者命名為「混合轉型」（Hybrid Transformation）的圖景。這個溫和的學術術語掩蓋不了它的本質，即一場正在發生的階級重組。首先，在這個轉型中，得利最多的是AI使用者。截至2025年底至2026年初，純粹的「AI技能崗位」在整體招聘市場中佔比依然不高，大約在4.2%左右。 但它的增速是極其恐怖的，生成式AI相關崗位的提及率相比2023年增長了3倍以上。而且，從2023年低期，招聘開始分化，所有招聘在減少的情況下，提到AI的招聘卻在一路上行。市場對這極小部分掌握新生產力工具的人給予了極其豐厚的回報。PwC和Lightcast的資料高度一致：在同一職業中，包含AI技能要求的崗位平均能獲得15%到30%的薪資溢價，甚至在某些核心知識領域（如律師、金融分析師）工資差異能拉大到56%。這絕不是全體打工人的「共同富裕」，而是工資結構的劇烈分化。企業願意為能用AI十倍速提升產出的人付高薪，同時開始凍結那些只做傳統重複性腦力勞動的人的薪水。其次，是在這三年間，入門級白領崗位的「隱性死亡」。AI並沒有在宏觀層面造成總就業人口的斷崖式崩塌（目前招聘總數仍在疫情後常態波動），但在「新手村」，一場屠殺已經發生。史丹佛數字經濟實驗室結合ADP薪酬資料與數千萬份簡歷的分析表明，自2022年末ChatGPT爆發以來，在AI高暴露度行業中，22-25歲年輕人群的就業出現了顯著的收縮（下降約6%，軟體開發等領域甚至回落20%），而同行業的年長資深員工就業依然在增長。一篇基於2.85億條美國崗位廣告的因果識別研究估算，ChatGPT發佈後，高AI可替代性職業的崗位廣告數量相對低可替代性職業平均下降了約12%。而且這個效應對無需高學歷/無需更多經驗的入門崗位更強，分別達到18%和20%的降幅。行政支援類職位的降幅甚至接近40%。這被稱為「偏向資歷的技術變革」（Seniority-Biased Technological Change）。 過去，大公司需要招聘大量的應屆生和初級員工來做基礎的程式碼審查、資料清洗、草擬財報、整理法律文件。現在，資深員工借助幾個AI Agent就能搞定這些髒活累活。一項覆蓋6200萬勞動者的研究發現，從2023年一季度起，採用GenAI的企業初級崗位就業明顯下滑。企業不是在裁人，而是乾脆不招了。因為中級員工用上AI之後，能幹更多活。企業甚至懶得開掉初級員工，因為不招新人，讓老人自然流失就夠了。這種溫水煮青蛙式的裁員，連勞動法都管不著。年輕人進入職業階梯的「第一級台階」被AI抽走了。最後一個趨勢是，任務重寫（Task Rewriting）取代職業消亡。2013年牛津大學曾有過一個著名的恐怖預測，認為未來「47%的崗位會被自動化」。它為什麼至今沒有發生？因為職業是一個殼，裡面包裹著無數個「任務」（Tasks）。Indeed和Revelio Labs的資料顯示，崗位名稱沒有消失，但HR寫在招聘廣告裡的「崗位職責（JD）」被重寫了。 在財務、文書、初級程式碼崗位中，「日常對帳」、「生成標準程式碼」等容易被AI取代的任務佔比正在直線下降；取而代之的是，企業要求應聘者具備「複雜性管理」、「AI系統引導」、「邊緣案例解決」和「質量驗證與判斷」的能力。這印證了Cognizant的洞察。即使一個職位有39%的任務被AI接管，剩下的61%也需要人類把AI幹完的活整合起來，放入更大的商業語境中。 未來一兩年內的時代是「人類+AI」的重構，純粹的執行者被淘汰，留下的是審判者和協調者。但審判者和協調者也不需要那麼多。一個資深審判者+AI能幹過去10個初級執行者的活，企業只需要原來1/5的人就夠了。所謂的人機協作，本質上是用少數精英+AI，替代掉大多數普通人。03. 通向2028，Agent奇點與全球智能危機如果我們把當前招聘市場的「結構性擠壓」和Agent技術的進化曲線向前延伸，會發生什麼？在回答這個問題之前，先看看過去三年發生了什麼？2023年，OpenAI說改變職業結構需要十年，2026年，Cognizant說已經發生了巨變；2023年，完全自動化的任務佔1%，2026年，這個數字是10%；2023年，入門級崗位還在正常招聘，2026年，AI高暴露行業的初級崗位招聘量已經下降了18%-40%。如果這個加速度不變，2028年會是什麼樣？Citrini Research在一篇名為《2028年全球智能危機：來自未來的金融史思想實驗》的深度推演中，描繪了一個令人毛骨悚然的後奇點世界。在這個劇本中，時間線被設定在2028年6月。在2026年到2027年間，市場沉浸在一種荒誕的狂歡中。因為AI Agent的大規模部署，標普500指數和納斯達克一路狂飆，企業利潤屢創新高。勞動生產率達到了1950年代以來的最高水平。創造產品的Agent不需要睡覺，不需要醫保，也不會生病。但經濟學家們很快發現了一個致命問題，即幽靈GDP。它指的是那些在國民帳戶上閃閃發光、卻從未在實體經濟中流轉的財富。為什麼？因為北達科他州的一個GPU叢集完成了過去曼哈頓一萬個白領的工作，而機器是不會去買咖啡、交房租、看電影或者去度假的。佔美國經濟70%的消費主導型市場開始枯萎。如果我們把當前招聘市場的「結構性擠壓」和Agent技術的進化曲線向前延伸，這個詞很可能會從隱喻變成現實。過去的技術創新（如雲端運算、網際網路）大多屬於資本支出（CapEx），它創造了龐大的上下游就業。但Agent的引入是營運支出（OpEx）的直接替代。2026年，當Agentic工具（如Claude Code的進階版）迎來能力階躍時，企業CIO們發現，他們可以用內部的AI原型在幾周內替代掉每年幾十萬美金的SaaS服務。軟體公司（如ServiceNow）為了保住利潤，只能裁減自己15%的員工，並把省下來的錢投入到更強的AI工具中去抵禦競爭。這是一個沒有任何物理制動機制的負反饋循環： AI變強 → 企業裁員 → 用裁員省下的錢買更多AI算力 → AI變得更強 → 進一步裁員。被最佳化的白領們失去了收入，消費降級，導致企業收入下降，企業為了維持利潤率，只能更加激進地引入AI並裁員。財富以前所未有的速度向掌握算力資本的極少數人集中。2027年，危機的烈火將從軟體行業蔓延到了整個「中介層」。在過去五十年裡，人類社會建立了一個極其龐大的「利用摩擦力變現」的商業帝國。因為人類沒有時間、缺乏耐心、存在資訊差，所以我們願意忍受旅行平台、保險續保、房產中介的抽成。但在2028年的世界裡，消費者全面接入了個人AI Agent。這些Agent會在後台24小時不知疲倦地全網比價、自動退訂那些忘記取消的SaaS訂閱、瞬間完成房產交易的盡職調查和合同審查。傳統的訂閱經濟（賭你忘記取消）和中介經濟（賭你懶得比價）在一夜之間土崩瓦解。人類所謂的「商業黏性」，在冷酷的機器最佳化算力面前，被證明只不過是一層溫情脈脈的「摩擦力」外衣。04. 剩下的24個月幾百年來，面對盧德分子的恐慌，經濟學家總是用一句金科玉律來安慰大眾：「技術在消滅舊工作的同時，總會創造更多的新工作。」ATM機淘汰了部分櫃員，但銀行開出了更多網點；網際網路幹掉了黃頁，卻創造了電商和外賣。但這一次不一樣。因為過去的新工作，都必須由人類來做。 當AI進化為「通用智能體」（General Intelligence）時，它不僅能勝任舊工作，它在新工作上的學習速度和執行成本也遠勝人類。AI確實創造了新崗位（比如提示詞工程師、AI安全審查員），但每創造一個新崗位，就同時讓幾十個傳統高薪白領崗位變得多餘。而且，這些新崗位的生命周期極短，很快又會被下一代更強、更便宜的Agent自我迭代掉。所有的線索都在指向同一個結局。AI不會像終結者那樣在物理世界上消滅人類，但它正在以一種極其高效、極致理性的方式，重構人類社會的勞動價值網路。但這還只是問題的第一步。到了2028年，真正的問題是當一個社會裡,機器創造了99%的價值,但機器不消費、不買房、不看病、不交稅,這個社會的循環怎麼轉起來?我們可以嘲笑Citrini的2028劇本是危言聳聽,但過去三年的資料已經證明,技術的加速度遠超人類社會的適應速度。2023年,OpenAI說需要十年;2026年,Cognizant說已經發生了。那麼2028年,會不會真的出現那個GDP數字狂飆、但消費枯萎的時刻?也許答案不在技術本身,而在一個更古老的問題上，當生產力的主體不再是人類時,人類憑什麼分配財富?這個問題,亞當·斯密沒回答過,馬克思也沒回答過。因為在他們的時代,勞動永遠是人類的。Block裁掉的那4000人，華爾街歡呼的那20%漲幅，已經告訴我們資本選擇了那條路。問題是，我們選擇什麼？在2026年，我們必須回答這個問題。因為留給我們的時間,可能只剩下24個月。 (騰訊科技)

在越來越多的企業高管借助人工智慧縮減人員規模之際，這些一手推動人工智慧就業末日到來的首席執行長們卻聲稱：“品味”或許才是助你入職並保住飯碗的關鍵技能。OpenAI首席執行長山姆·奧爾特曼。圖片來源：Ruhani Kaur—Bloomberg via Getty Images在宣佈OpenAI最新一輪1100億美元融資的前一天，該公司的首席執行長山姆·奧爾特曼在X平台上發表看法：即便是非技術人員，也能夠為人工智慧發展貢獻力量，至少在他的公司是如此。奧爾特曼指出，非技術背景的求職者敲開公司大門的最佳途徑之一，便是通過科研招聘。他給出的建議是什麼？發揮人工智慧迄今仍然難以複製的能力：人類判斷力。他說：“我們相信組建頂尖研究團隊離不開三大要素：行業洞察、獨到品味，以及對領域未來走向的精準把握。”奧爾特曼暗示，招聘工作尤其適合擁有“品味”的求職者，因為他們在OpenAI的職責包括“發掘可以推動前沿領域發展的人才，而不僅僅是填補崗位空缺”。奧爾特曼是最新一位指出“品味”對求職者及越來越多受人工智慧就業焦慮困擾的職場人士而言是一項潛在優勢的高管。OpenAI的總裁格雷格·布羅克曼在今年2月也表達了相同的觀點。他在X平台發佈的一則帖子中寫道：“品味是一項新核心技能。”包括Y Combinator聯合創始人保羅·格雷厄姆在內的其他科技行業領軍人物，近期也紛紛呼應奧爾特曼的觀點，認為“品味”將成為下一個備受追捧的核心技能。以撰寫創業、經濟與科技領域深度長文著稱的格雷厄姆，早在2002年的一篇文章中就談及了品味的重要性，是最早就該話題發表相關見解的人士之一。他在文中提出，“品味”並非客觀標準，且“我們需要好品味，才能打造出優秀產品”。今年2月的早些時候，格雷厄姆在X平台發佈的一篇帖子中，進一步闡述了他二十多年前的觀點，並預測道：“在人工智慧時代，品味將變得愈發重要。當任何人都能製造出任何產品時，核心的差異化優勢在於你選擇創造什麼。”Cloudflare首席技術官戴恩·克內希特在格雷厄姆的帖子下留言表示，他認同格雷厄姆的觀點，並附上了他今年早些時候發佈的一篇帖子的連結。他在那篇帖子中聲稱，到2026年，品味將成為工程領域的核心競爭力。克內希特補充道：“如今開發本身已非難事，真正的挑戰在於明辨什麼值得開發、什麼應當捨棄。”但並非所有人都認同人類在判斷力或品味方面具有優勢。今年2月初，OthersideAI的聯合創始人及首席執行長馬特·舒默在關於人工智慧未來的爆火文章中寫道，至少在他看來，OpenAI的GPT-5.3 Codex模型首次展現出“某種近乎判斷力、品味的能力”。“我不明白，為什麼很多人說品味和方向感是人類獨有的能力。只要人工智慧可以基於相儘管如此，在當下許多職場人士都對人工智慧的未來及其對就業市場的潛在衝擊感到焦慮之際，這場關於“品味”的討論格外引人關注。2月26日，Block公司的首席執行長傑克·多爾西宣佈裁員4000人（公司總員工數逾1萬人），部分原因在於人工智慧的影響。據《連線》（Wired）雜誌報導，該公司自主研發的內部人工智慧體Goose可以相容多種人工智慧模型，直接接入電腦，呼叫本地檔案和資料夾資料，並訪問雲端儲存平台及線上資料庫。這款工具已經在公司內部助力程式設計師與非程式設計師構思方案，開發應用程式或產品原型。多爾西在2月26日的裁員公告中寫道：“我們已經看到，自研並投入使用的智能工具，配合規模更小、架構更扁平的團隊，正在催生一種全新工作模式，它將從根本上改變企業的建立與營運模式。這一變革正在加速推進。”（財富FORTUNE）

當OpenAI官宣下調千億級算力投資預算，市場一度嘩然：AI產業要踩剎車了？答案恰恰相反——這場看似的“收縮”，實則是行業從瘋狂燒錢的算力軍備競賽，邁入回歸商業本質、聚焦盈利的新階段。而隨著AI應用加速落地，算力需求的結構重構正在上演，推理算力成為新的增長風口，國產AI晶片更是借此迎來了前所未有的發展機遇。OpenAI的“預算下調”，實則是理性的戰略聚焦。此前其提出的2030年前1.4兆美元基建投入，是涵蓋晶片、電力、資料中心等的全產業鏈廣義規劃；而此次調整為6000億美元純算力專項支出，精準聚焦晶片採購與租賃，更與2030年2800億美元的營收目標相契合。這並非算力投入的降溫，而是從“盲目擴張”轉向“投入產出匹配”，就連高盛等機構也直言，這一調整讓訂單確定性更強，更利於行業長期發展。與此同時，全球算力產業鏈的高景氣度並未消退。Meta與輝達達成數十億美元晶片採購協議，大手筆拿下數百萬片最新AI加速晶片，還首次引入輝達CPU部署大模型；OpenAI仍在推進超千億美元融資，90%資金來自輝達、軟銀等頭部戰略投資者。北美雲廠與AI企業的資本開支援續增長，印證了算力需求的底層邏輯依舊堅挺，只是行業發展的重心，正悄然發生轉移。行業的核心變化，在於從“重訓練”到“訓練+推理並重”，推理算力成為新的增長引擎。如果說訓練算力是為大模型“打地基”，需要極致高端的算力支撐，那麼推理算力就是大模型落地應用的“毛細血管”，支撐著每一次使用者互動、每一個場景呼叫。隨著AI應用商業化拐點臨近，推理算力的需求爆發式增長，其市場規模更是被業內看好：2030年全球AI訓練算力市場規模約1兆美元，而推理算力市場將達到4-5兆美元，增速和規模均遠超訓練算力。更關鍵的是，推理算力的需求特性，為國產晶片打開了全新的發展空間。與訓練算力對高端GPU的高度依賴不同，推理算力更講究性價比，注重成本、效率與系統能力的平衡，定製化AI晶片成為破局關鍵。這恰恰是國產晶片的優勢所在——借助ASIC、全端最佳化等技術，國產晶片能在推理賽道建立獨特的競爭壁壘。市場的反饋已經給出答案：國內AI ASIC龍頭芯原股份2025年末在手訂單達50.75億元，較三季度大增54.45%，連續九個季度高位運行；寒武紀、摩爾線程等國產晶片企業紛紛登陸資本市場，壁仞科技、燧原科技加速IPO處理程序，百度崑崙芯也計畫分拆上市；海光資訊憑藉“DCU+CPU”晶片組合，與中科曙光形成產業鏈協同優勢，成為推理算力賽道的重要玩家。就連海外初創公司Taalas的ASIC晶片也印證了這一趨勢，其專為輕量級大模型最佳化的產品，能效較傳統GPU提升50倍，成本僅為1/20，讓定製化晶片的價值愈發凸顯。AI應用的商業化落地，更是為推理算力需求添上了一把火。這個春節，千問“一句話下單”近2億次，日活使用者達7352萬，僅用3個月就追上豆包3年的使用者規模；“AI+醫療”“AI+行銷”“AI+企服”等細分賽道加速落地，利歐集團等企業已打造專屬AI智能體矩陣，推動AI與主業深度融合。當大模型從“實驗室”走向“生活場”，從單一超大模型向“多模型+專用模型+MoE”演進，對推理算力的需求將滲透到千行百業，成為行業增長的核心驅動力。這場行業變革中，真正的機遇早已不再是單純的算力堆砌，而是能匹配商業需求、兼具性價比與實用性的算力解決方案。而推理算力的風口，不僅重構了算力產業鏈的競爭格局，更讓國產晶片擺脫了在高端訓練算力領域的被動局面，憑藉定製化、高性價比的優勢，在全球AI產業中搶佔了屬於自己的賽道。AI行業從未停下腳步，只是換了更務實的前行方式。當回歸商業本質成為主旋律，推理算力的爆發式增長已然開啟，而國產AI晶片，正站在這場變革的黃金風口上，迎來屬於自己的發展春天。 (元宇宙與人工智慧三十人論壇)

OpenAI 宣佈獲「亞馬遜+輝達+軟銀」1100 億美元新投資2 月 27 日晚間消息，OpenAI 宣佈完成新一輪融資，投前估值達 7300 億美元，融資總額 1100 億美元。其中包括軟銀投資 300 億美元、輝達投資 300 億美元、亞馬遜投資 500 億美元。OpenAI 表示，已與亞馬遜達成戰略合作，並與輝達敲定下一代推理算力支援。隨著本輪融資推進，預計還將有更多財務投資者加入。今年年初以來，Codex 周活躍使用者增長超兩倍，達到 160 萬。如今，更多人無需完整工程團隊，就能自主建立、自動化部署並行布軟體。超過 900 萬付費企業使用者依託 ChatGPT 開展工作，初創公司、大型企業和政府機構都在 OpenAI 平台上進行開發，重塑其產品與服務的設計、交付和營運模式。ChatGPT 成為大眾接觸人工智慧的起點，周活躍使用者超 9 億，目前消費者訂閱使用者已突破 5000 萬。年初以來訂閱增長顯著提速，1 月和 2 月有望成為公司歷史上新增訂閱使用者最多的月份。本輪融資後的估值，使 OpenAI 基金會所持 OpenAI 集團股份價值增至 1800 億美元以上。（來源：新浪科技）雷軍：新一代小米 SU7 內建機械結構，可電動也可以機械打開2 月 27 日，小米創辦人、董事長兼 CEO 雷軍在小米汽車工廠裡進行直播，與多位小米技術專家暢聊小米汽車的安全體系。雷軍表示，新一代 SU7 的氣囊從 7 個增加到了 9 個，可以給後排乘客提供更周全的保護。雷軍特別提醒，雖然我們做了這麼多安全氣囊，上車以後一定要系安全帶。如果不繫安全帶的話，安全氣囊的效果衰減很厲害，尤其是二排也要系安全帶。直播中，雷軍透露，新一代小米 SU7 在安全方面又做了非常多的升級。第一，應用了 2200 兆帕的小米超強鋼；第二，全系升級了 9 個氣囊；第三，電池包底部升級了防彈塗層；第四，全系標配雷射雷達，增強了安全冗餘。此外，小米 SU7 開車的穩定性和剎車性能都得到了升級。此外，小米 SU7 還全系標配了三重冗餘的車門把手，內建了機械結構和備用電源，車內車外都可以機械開門，以確保車輛開門安全，使得門鎖既可以電動打開，也可以機械打開。（來源: 新浪科技）寶馬德國工廠首次引進人形機器人打工！此前每周工作 5 天 每天 10 小時2 月 27 日消息，寶馬集團宣佈將在德國萊比錫工廠部署人形機器人，這是其首次在歐洲生產體系中引入此類具身智能技術。該項目旨在將類人機器人技術整合進現有的汽車批次生產中，並探索電池和零部件生產的進一步應用。此次試點與瑞士海克斯康機器人合作，採用其 2025 年推出的 AEON 人形機器人，主要承擔高壓電池裝配與零部件製造兩大環節。項目已完成理論評估與實驗室測試，2025 年 12 月啟動首輪產線實測，今年 4 月將開展二次測試，夏季正式進入規模化試點階段。AEON 憑藉類人化軀體設計，可靈活更換夾持器與掃描工具，適配多工序作業需求，並能實現輪端動態移動。據瞭解，寶馬此舉也借鑑了美國斯帕坦堡工廠的成功經驗，當地試點的人形機器人，曾在 10 個月內支撐 3 萬輛寶馬 X3 的生產，每周一至周五每天工作十小時。完成 9 萬次零部件精準搬運，持續運行 1250 小時。美國工廠的試點證實，類人機器人能夠安全地執行精確、重複的工作步驟——如以毫米級精度定位元件，並為物理人工智慧在生產中的進一步部署提供了重要見解。寶馬強調，部署機器人旨在承接高負荷、高風險崗位，提升生產安全性與效率，目標是減輕員工負擔，進一步改善工作條件。（來源：快科技）魅族科技宣佈戰略轉型，將暫停國內手機新產品自研硬體項目2 月 27 日消息，魅族科技發佈戰略轉型公告，宣佈將暫停國內手機新產品自研硬體項目。從公告獲悉，魅族將暫停國內手機新產品自研硬體項目，並在積極接洽第三方硬體合作夥伴，同時原有業務不受任何影響。魅族科技表示，魅族公司將積極地全面戰略轉型，在全新的 AI 時代，從過去以硬體為主導轉向為以 AI 驅動軟體產品為主導的發展方向，並打造以 Flyme 開放生態系統為基座的良性運轉的企業。（來源：IT 之家）影石 337 調查終裁：GoPro 六項指控均不成立2 月 27 日下午消息，影石創新發佈公告，美國 337 調查終裁落定：美國國際貿易委員會（ITC）維持初裁，判定 GoPro 六項指控均不成立。影石在公告中表示：「本次 337 調查未對公司生產、經營造成實質性影響。公司將持續不受限制地在美國進口和銷售現有產品。」資料顯示，337 調查源於《美國 1930 年關稅法》第 337 條款，是 ITC 審查進口產品是否侵犯智慧財產權的貿易救濟程序。一旦認定侵權，ITC 可發佈排除令，禁止侵權產品進入美國市場。因其審理節奏快、制裁力度大，337 調查長期被視為中國企業出海的主要法律壁壘之一。根據 ITC 終裁，GoPro 指控的六項專利爭議中，五項被裁定為不構成侵權或相關專利權無效；針對剩餘一項外觀專利，影石提出的新設計方案也獲 ITC 確認不構成侵權。影石創始人劉靖康曾表示「感受到了強烈的惡意」。他透露，公司為此支付的應訴成本超過 1000 萬美金，「很多公司不一定打得起這樣的官司」。但他同時強調，「我們從來沒想過要干死誰」，影石市場表現優於 GoPro，是產品定義好後自然發生的結果；另一半功勞則來自中國供應鏈的「斷崖式」領先。（來源：新浪科技）美團推出「飯糰漫社」，佈局漫劇賽道美團於近期在主 App 內上線了漫劇類股「飯糰漫社」，類股內不僅涵蓋常規漫劇內容，還同步上線了 AI 漫劇相關內容，且所有內容均面向使用者免費播放，這也意味著美團正式進入當下火熱的漫劇賽道，成為又一個佈局該領域的網際網路大廠。從飯糰漫社的內容佈局來看，其上線的漫劇作品覆蓋青春、古風、都市、末世等多個熱門題材，單部作品集數從數集到四十集不等，如《穿成廢柴公主我用化學知識煉出絕世丹藥》共有 40 集，《風速少年團》第二季也有 26 集，且部分作品已取得一定播放量，初步完成了內容池的搭建。類股介面還設定了點贊、評論、收藏等互動功能，同時支援彈幕傳送，貼合當下使用者觀看漫劇的主流使用習慣，整體產品形態已趨於成熟。（來源：新浪科技）米哈游回應員工意外離世：不存在春節加班，網傳 3 萬元撫慰金為不實資訊米哈游官方表示，近日確有一名同事在其居住場所不幸去世。經核查，該名同事不存在春節期間加班情況，復工返崗後下班時間正常。公司已成立專項小組，正全力協助家屬處理善後事宜，提供一切必要的支援與陪伴。另據接近米哈游相關人士透露，目前公司與家屬在積極溝通當中，網傳 3 萬元撫慰金為不實資訊。（來源：IT 之家）「前 R 星員工」爆料《GTA 6》遊戲細節：支援自訂文字對話 NPC2 月 28 日消息，自稱 2020 年入職、現已離職的前 Rockstar Games 員工 u/Disastrous_Suit5731 於 2 月 18 日在 Reddit 社區發佈長文，爆料了關於《俠盜獵車手 6》（GTA 6）遊戲的諸多細節。外觀在遊戲真實感與 NPC 互動方面，該爆料人聲稱曾近距離接觸過遊戲本體，並認為其在物理重量感與擬真度上足以媲美《最後生還者 2》。遊戲中的開放世界極具生命力，玩家不僅能使用基礎對話選項，還能通過「自訂文字」輸入內容，NPC 會根據語境、獨特的性格以及過往記憶做出即時回應。在場景探索與犯罪機制上，遊戲引入了高度寫實的「風險與回報」系統。玩家策劃盜竊後，目標價值越高，所需的準備工作就越繁瑣，且世界會根據玩家的行事風格做出動態反應。遊戲內的智慧型手機也經過了全面升級，玩家可以像在現實中一樣瀏覽社交媒體、管理聯絡人、給 NPC 發簡訊，甚至在社交帖子上留言互動。不過，對於這名「前員工」的爆料，一些玩家與社區評論者持嚴重懷疑態度。一方面，輸入文字與 NPC 對話的功能必然依賴生成式 AI 技術，而 Take-Two 高層此前已明確否認會在開發中採用該技術；另一方面，《GTA 6》首發平台為主機，頻繁使用手把打字不僅繁瑣，還會破壞沉浸感。（來源：IT 之家）阿里千問將推出多款 AI 硬體，含 AI 眼鏡、AI 指環等阿里巴巴旗下個人 AI 助手「千問」宣佈進軍 AI 硬體領域，今年將面向全球市場推出多款不同形態的 AI 硬體產品。千問將在西班牙巴塞隆納舉行的 2026 年世界移動通訊大會（MWC）上發佈首款同名 AI 眼鏡，並於 3 月 2 日開啟線上線下全管道預約。據悉，阿里正在將千問打造軟硬一體、跨多種終端形態的 AI 助手。跳出手機的千問將能夠捕獲更多物理世界的資訊，在複雜生活場景中理解使用者意圖，讓 AI 解鎖更多的可能性。千問 APP 點外賣、打車等能力，也將無縫連接到千問 AI 眼鏡等終端裝置。據阿里內部人士透露，除 AI 眼鏡之外，千問還會在年內陸續發佈 AI 指環、AI 耳機等產品，並面向全球市場發售。（來源：新浪科技）ChatGPT 成人模式「Naughty Chat」程式碼現身新版客戶端，需進行身份驗證據科技媒體 Android Authority 今天發文，OpenAI 旗下最新版 ChatGPT（v1.2026.055）出現了成人模式「Naughty Chat」（指挑逗、調情的性暗示話語）相關的字串程式碼。從程式碼可以看出，這一模式將放寬 ChatGPT 在語言和行為上的尺度限制，使使用者能夠在主動請求時使用更大膽的言語。同時這一功能只向 18 歲以上使用者開放，系統會結合多種因素判斷使用者年齡，如果默認判斷錯誤則可以請求第三方驗證服務 Persona 介入，手動完整驗證。OpenAI CEO 薩姆 · 奧爾特曼曾在去年 10 月表示，基於「把成年人當成年對待」的原則，公司計畫在 12 月推出年齡驗證功能，為通過驗證的成年使用者開放「成人話題」內容。（來源：IT 之家）佳能展示概念復古相機：仿中畫幅單反腰平取景設計，1 英吋 600 萬像素感測器2 月 27 日消息，據攝影媒體 Photo Rumors 昨天報導，佳能在 CP+ 2026 攝影展會上展示了一款概念復古相機，強調手動、類膠片拍攝體驗。據介紹，這款相機提供復古、現代兩種設計，前者的外殼棱角分明、質感類似上世紀的中畫幅膠片單反，後者則是更加圓潤。值得注意的是，佳能並沒有採用純數位濾鏡的方式呈現復古照片質感。而是為這套相機配備了一套較為複雜的光學系統，具體來說，光線首先會通過鏡頭進入機身，經兩面反射鏡重新引導：第一面鏡子將光線反射向上；第二面鏡子則將光線投射到腰平取景器。這一系統可以還原膠片中畫幅單反相機腰平取景器到磨砂玻璃觀感，能夠直接在取景器裡看到虛化、散景效果，但是僅支援手動對焦。拍攝時，使用者需要操作機身側面的撥桿。按下後機內的反光鏡位置將切換，光線被重新導向，使感測器捕捉到「投射在玻璃的圖像」（註：而非直接拍攝被攝主體），實現更具膠片風格的成像表現。此外，這款概念機搭載 1 英吋 600 萬像素感測器，後背帶有可翻轉的 LCD 螢幕，不支援更換鏡頭、提供基礎操作按鍵，配備 USB-C 介面。（來源：IT 之家）前 Meta 工程師讓小狗亂按鍵盤，只靠 Claude 就把亂碼做成了遊戲2 月 27 日消息，雖然目前有關「氛圍程式設計」的成功案例層出不窮，但之前恐怕沒人會想到有一天能親眼目睹一隻狗用「氛圍程式設計」開發出了自己的遊戲。這起案例出自 YouTuber @Caleb Leak（前 Meta 研究工程師，於去年年底被裁員）之手。要讓狗完成氛圍程式設計，首先需要一個藍牙鍵盤、一塊樹莓派、一台智能寵物喂食器、幾道 AI 限制，以及一兩個小時的空閒時間。Caleb 解釋稱，「過去幾周裡，我一直在教我 9 磅重的可卡布犬『Momo』通過『氛圍程式設計』做遊戲。」據介紹，其關鍵在於 Claude Code，他告訴 Claude 有一位只會說謎語的天才遊戲設計師正在給它下指令，同時還要設定嚴格的限制，並建構大量自動反饋工具。結果遠超其預期。在這裡，Caleb 讓 Momo 通過亂敲藍牙鍵盤（連接到樹莓派 5）進行輸入，然後按鍵訊號通過網路傳送到「DogKeyboard」（一個用 Rust 編寫的小程序，它會過濾掉特殊符號，將剩餘內容轉發給 Claude Code）。當文字輸入達到預設量後，DogKeyboard 即觸發智能寵物喂食器，吐出零食。隨後提示音響起，告訴 Momo Claude 已準備好接收更多輸入。如此循環往復。「結合強大的 AI 限制和自動反饋工具——截圖、試玩測試、場景檢查、著色器驗證——可以讓亂碼在 1 到 2 小時內變成真正可玩的遊戲。」Caleb 說道，「還有一些細節我略過了，但以上是整體框架。一款遊戲從 Momo 的第一次按鍵到可玩版本通常需要 1 到 2 小時。所有遊戲均基於 Godot 4.6 引擎製作，遊戲邏輯 100% 用 C# 編寫。」最終，Claude 成功將這些亂碼變成了多款實際可玩的遊戲，例如 Momo 最新一款作品被命名為《Quasar Saz》。在遊戲中，玩家需要扮演 Zara，揮舞著宇宙薩茲琴（註：游吟詩人常用的一種長頸絃樂器，流行於歐洲、中東和中亞地區）。遊戲共有 6 個關卡和一場 BOSS 戰，畫面精美，音效動感十足。（來源: IT 之家） (極客公園)

核心論點最近半年，OpenAI、Anthropic、Google這些AI巨頭正在與網際網路各垂直領域的玩家結盟，建構全新的競爭壁壘。這種"AI+盟友"的組合拳，對網際網路領域的競爭對手們形成了三重打擊：流量入口被截流、商業模式被替代、估值邏輯被顛覆。六大標誌性合作事件全景事件1：OpenAI × Stripe × Etsy/Shopify——AI電商閉環的誕生時間： 2025年9月29日事件： OpenAI在ChatGPT中推出"Instant Checkout"功能，與Stripe聯合開發"Agentic Commerce Protocol"（ACP），首批接入美國Etsy賣家，隨後擴展至超過100萬Shopify商戶（包括Glossier、SKIMS、Spanx、Vuori等品牌）。使用者可以在對話中直接完成從商品發現到支付的全流程，無需跳轉任何外部網站。股價衝擊：Etsy (ETSY)： 宣佈當天暴漲16%，但次日回吐大部分漲幅Shopify (SHOP)： 當天上漲超過6%最大輸家——Google (GOOGL)： Fortune雜誌將此事件定義為"對Google搜尋廣告的直接挑戰"。當ChatGPT的7億周活使用者開始在對話中直接購物，Google Shopping和搜尋廣告的商業邏輯面臨根本性威脅競爭分析： 這一事件的本質不是"AI幫你買東西"，而是OpenAI正在建構一個繞過Google搜尋、繞過Amazon商城的全新商品發現與交易閉環。Walmart隨後也在10月宣佈接入ChatGPT，Target緊隨其後。而Amazon採取了截然相反的策略——向Perplexity AI的Comet瀏覽器傳送停止侵權函，試圖阻止使用者通過AI平台購買其商品。事件2：OpenAI × Disney——AI內容帝國的IP聯盟時間： 2025年12月11日事件： Disney與OpenAI簽署三年期合作協議，Disney投資10億美元獲取OpenAI股權，同時將200多個迪士尼、漫威、皮克斯、星球大戰IP角色授權給OpenAI的Sora視訊生成工具。使用者可以在Sora中使用這些角色創作短影片內容，部分內容將在Disney+上線。協議第一年為OpenAI獨佔，此後Disney可向其他AI公司授權。股價衝擊：Disney (DIS)： 市場反應溫和正面，但DIS全年漲幅僅約1.4%，大幅跑輸標普500競爭層面衝擊最大的是AI視訊賽道： Runway、Midjourney等此前無法獲得頂級IP的AI視訊工具被OpenAI甩開。CNN分析指出，Disney選擇OpenAI而非Google（因"利益衝突太多，光YouTube的競爭就談不完"），也非Midjourney（"太小"），形成了一種精準的戰略排他競爭分析： 更深層的衝擊在於——Disney同日向Google發出停止侵權函，指控其"大規模侵犯迪士尼版權"。這形成了一個極具諷刺性的畫面：AI大模型不僅在搶內容平台的使用者，還在幫助傳統IP巨頭建構針對競爭對手的法律護城河。YouTube Shorts、Instagram Reels、TikTok的UGC內容生態，都將面臨來自"AI+正版IP"的降維打擊。事件3：Anthropic Cowork外掛——引爆"SaaSpocalypse"時間： 2026年1月30日發佈，2月3日市場暴跌事件： Anthropic為其Claude Cowork桌面端AI助手發佈11個行業垂直外掛，覆蓋法律、金融、銷售、資料分析、市場行銷、客服等領域。Cowork不同於傳統聊天機器人——它可以規劃、執行多步驟工作流，在本地檔案系統中操作，並通過Model Context Protocol（MCP）連接企業系統。股價衝擊（"SaaSpocalypse"——SaaS末日）：競爭分析： LPL Financial股票研究主管Thomas Shipp一語道破核心邏輯："如果內部開發用AI更省時間，我為什麼還要付軟體訂閱費？更重要的是，像Claude Cowork這樣的應用讓非技術使用者也能替代現有工作流。"關鍵的是，這次暴跌不僅僅打擊了直接競爭對手。金融資料提供商（S&P Global、Moody's、Nasdaq Inc.）、印度IT外包巨頭（Infosys、TCS、Wipro）、甚至倫敦證券交易所集團都被波及。市場的恐慌不是"Anthropic會替代Salesforce"，而是"AI正在從生產力增強工具變成軟體和服務價值鏈的直接替代品"。僅四天後（2月6日），Anthropic發佈Claude Opus 4.6——一個擅長金融分析和研究的高級模型，進一步衝擊FactSet、S&P Global等金融資料股票。Gartner在研究報告中試圖給市場降溫，稱"SaaS死亡論為時過早"，但也承認新模型"暴露了日常知識工作中仍有多少是手工的，因此極易被自動化"。事件4：Perplexity × Tripadvisor——AI搜尋重構旅遊發現時間： 2025年1月9日事件： Tripadvisor與AI搜尋引擎Perplexity達成付費資料授權合作，將其10億條使用者評論、AI摘要、Viator旅行體驗等資料接入Perplexity的對話式搜尋。這是Perplexity在旅遊領域的首個合作夥伴。三年期協議涵蓋資料授權費和佣金分成。競爭影響：Tripadvisor CEO Matt Goldberg在財報電話會中表示，通過Perplexity來的使用者是"增量的"且"高意向的"——轉化率高於傳統流量Tripadvisor月訪問量從2023年初的約1.6億下滑至2025年2月的1.2億，主要受Google AI Overviews衝擊合作的本質是Tripadvisor在"叛逃"——它在Google的生態中受損，轉而擁抱Google的AI競爭對手最大輸家——Google搜尋與Booking.com： 行業分析指出，如果AI對話成為旅行購物的主要起點，沒有原生、無縫交易能力的平台將處於顯著劣勢。Booking.com被迫向各AI平台提供庫存資料——這不是實力的象徵，而是話語權的喪失。每一個合作公告，都是在慶祝Booking.com角色的弱化。事件5：OpenAI × Oracle——3000億美元雲端運算協議時間： 2025年（多階段推進，Stargate項目框架下）事件： OpenAI與Oracle簽署多年期雲端運算和電力容量採購協議，規模達3000億美元。這一交易使Oracle幾乎在一夜之間從傳統資料庫廠商轉型為AI基礎設施的關鍵玩家。股價衝擊：Oracle在2025年9月簽約後股價暴漲約40%但隨後在12月財報後下跌10%，自簽約高點已累計下跌41%Nvidia與OpenAI的戰略合作估值約1000億美元，進一步鞏固了"AI算力聯盟"的格局競爭分析： 這裡的"AI聯手競爭對手"邏輯更為隱蔽——OpenAI同時與Microsoft Azure（2500億+美元）、AWS（380億美元）、Google Cloud建立了深度合作。三大雲廠商本應是競爭對手，卻都在爭當OpenAI的"基礎設施供應商"，形成了一種詭異的"共同依賴"關係。FTC對此發佈了專門的6(b)研究報告，調查Microsoft-OpenAI、Amazon-Anthropic、Google-Anthropic三組合作關係的市場影響。事件6：Anthropic × Snowflake / Accenture——企業AI代理的全面滲透時間： 2025年12月事件：Snowflake合作（2億美元多年期協議）： Claude模型深度嵌入Snowflake資料雲，12,600+客戶可通過AWS、Google Cloud、Azure呼叫Claude進行結構化和非結構化資料分析。複雜SQL查詢精準率超過90%Accenture合作： 成立"Accenture Anthropic Business Group"，約30,000名Accenture專業人員將接受Claude培訓，共同為金融、醫療、公共部門客戶部署AI競爭分析： 這兩個合作的可怕之處在於——Anthropic不是在和企業競爭，而是在通過管道合作夥伴"寄生"在競爭對手的客戶體內。當3萬名Accenture顧問開始向客戶推薦Claude而非Salesforce、ServiceNow或自研方案時，傳統SaaS公司的管道壁壘就被從內部瓦解了。競爭衝擊的傳導機制第一層：流量截流——"發現"環節被AI壟斷OpenAI的ChatGPT每周7億活躍使用者、Perplexity的AI搜尋、Google自身的Gemini——三者正在重新定義"使用者如何發現商品、服務和資訊"。當OpenAI通過Instant Checkout把購物閉環留在對話內，Google Shopping和Amazon的流量入口價值就被稀釋了。第二層：模式替代——SaaS訂閱邏輯被瓦解Anthropic Cowork外掛引發的"SaaSpocalypse"證明了一個殘酷事實：如果AI agent能直接完成法律研究、金融分析、客戶支援的全流程，那麼按座收費的SaaS模式就面臨存續危機。這不是"AI增強SaaS"，而是"AI繞過SaaS"。第三層：估值重構——從"增長溢價"到"替代折價"2025年全年，SaaS公司只有71%超出營收預期（全科技類股為85%）。市場正在為"AI替代風險"定價。Salesforce年初至今（截至2026年2月）下跌26%，是道指表現最差的股票之一。關鍵資料圖譜AI合作對不同類股的股價衝擊強度結論與前瞻核心洞察2025-2026年AI大模型的合作戰略，正在從"to B賣API"轉向"與B聯手改變C的行為"。這種轉變的可怕之處在於：你的競爭對手不需要自己建AI——它只需要和OpenAI或Anthropic簽一個合作協議，就能獲得對你的不對稱優勢AI公司不是中立的基礎設施——當OpenAI與Etsy/Shopify結盟時，它事實上成為了Amazon的競爭對手；當Anthropic發佈法律外掛時，它事實上成為了Thomson Reuters的競爭對手排他性正在成為新武器——Disney給OpenAI一年獨佔期的同時，向Google發停止侵權函。未來，"誰先和頂級AI結盟"將成為與"誰先上市"同等重要的戰略選擇前瞻性判斷Anthropic CEO Dario Amodei的預言——"AI可能在未來1-5年內取代半數入門級白領工作"——正在通過產品發佈逐步兌現。Gartner的安撫（"SaaS死亡論為時過早"）在短期內可能成立，但2850億美元的單日市值蒸發表明，市場已經在為最壞情況預先定價。對投資者的啟示： 在評估任何網際網路公司時，你需要新增一個分析維度——"這家公司是否有可能成為下一個被AI大模型'聯手競爭對手'打擊的對象？" 如果答案是肯定的，那麼無論當前財務資料多麼健康，都需要對估值施加一個"AI替代折價"。 (FinHub)

行業將關鍵詞從AGI（通用人工智慧）切換為超級智能：超級智能模型可在3個月內掌握全球藥物研發知識，能耗僅相當於藥物科學家20年消耗能源的1/50。圖片由AI生成“2028年底，人類將迎來早期形態的超級智能，資料中心承載的智能體量有望超越人類生物大腦總和。”近日舉行的新德里印度人工智慧影響峰會上，OpenAI CEO山姆·奧爾特曼（Sam Altman）表達了上述觀點。全球AI領域焦點正從生成式模型的迭代最佳化，逐步轉向超級智能的落地時間表與規則探討。奧爾特曼與Meta超級智能實驗室負責人亞歷山德·王（Alexandr Wang）同台定調：AI將從輔助工具，走向在推理、創造與問題解決上根本性超越人類的新階段。會上，奧爾特曼呼籲建立參照“國際原子能機構（IAEA）”模式的全球AI監管機構，以應對這一劃時代躍遷。當然，這並非空泛呼籲，此前IAEA通過全球協同監管，實現了核能技術的可控發展，奧爾特曼試圖將這一模式複製到超級智能領域，規避技術失控風險。亞歷山德·王則提出“個人超級智能”路線，地區性的人才與市場將成為普惠化超級智能的關鍵陣地，而中國電信此前推出的“星辰超級智能體”，已在信貸稽核、網路維運等場景實現自主拆解任務、協同完成複雜工作，成為“個人超級智能”落地的雛形參照。這場高調宣言，是全球AI產業、資本與技術研發深度繫結的集中亮相，標誌著超級智能競賽已進入規模化推進階段。超級智能時間表：技術迭代與產業佈局同頻當前，全球AI巨頭已全面轉向超級智能研發，核心目標是突破現有模型侷限，實現從“輔助人類”到“超越人類”的能力躍遷。OpenAI、Meta等頭部企業紛紛加大研發投入，放鬆內部技術迭代約束，優先保障超級智能相關技術的快速落地，其核心邏輯是搶佔下一代AI技術的話語權，避免在技術迭代中掉隊——這一點與此前AI企業在通用模型研發中的謹慎態度形成鮮明對比，也凸顯了超級智能在行業發展中的核心地位。從全球佈局來看，科技巨頭正加速推進超級智能技術的全球化落地，通過技術輸出、人才合作等方式，擴大自身技術影響力，搶佔全球市場份額。亞歷山德·王提出的“個人超級智能”路線，正是依託這一優勢，試圖實現超級智能的普惠化應用，打造差異化競爭優勢。這一背景下，資本已提前入場，成為超級智能競賽的重要推手。支援AI技術加速研發的超級政治行動委員會Leading the Future，2025年末手握約3900萬美元資金，來自OpenAI聯合創始人格雷格·布羅克曼（Greg Brockman）與風投家馬克·安德森（Marc Andreessen）等，核心用途是資助超級智能相關基礎設施建設與技術研發。典型案例便是該委員會重點支援愛達荷州資料中心建設，推動審批流程簡化，為超級智能所需的大規模算力基礎設施“開綠燈”。行業共識是：超級智能不只是演算法競賽，更是能源、晶片與物理基礎設施的軍備競賽，資本的持續注入的是技術落地的關鍵支撐。但行業內部並非鐵板一塊，關於超級智能的發展路徑與節奏，出現了明顯分歧。以奧爾特曼、薩克斯為代表的技術加速派，主張快速推進技術迭代與落地，將超級智能視為推動產業升級的核心引擎，舉例稱若超級智能落地醫療領域，可將新藥研發周期從10年壓縮至1年，帶動生物醫藥產業爆發式增長。以部分行業學者、環保人士為代表的謹慎派，則警惕技術落地帶來的就業衝擊、環境壓力與安全風險，拿出自動駕駛AI替代卡車司機、AI文案替代初級內容創作者的案例，質疑超級智能將導致大規模失業，加劇社會兩極分化。這種分歧也導致部分企業在技術推進中適當放緩節奏，兼顧技術創新與社會影響。從話語策略看，行業將關鍵詞從AGI（通用人工智慧）切換為超級智能。技術演進表述為“必然、不可逆、超越人類”，為下一代AI技術的商業化與產業化鋪路。一旦奧爾特曼的2028預言兌現，智力邊際成本將趨近於零，藥物研發、法律服務、內容生產等行業將被徹底重構。例如當前AI輔助律師處理案件檢索需數小時，而超級智能可瞬間完成案例匹配、法律條文解讀與辯護方案生成，直接衝擊初級法律從業者崗位。但高度集中的資料中心模式，也帶來能耗、供電與地方抵抗等剛性約束，亞利桑那州鳳凰城就因資料中心能耗過高、擠佔居民用電，引發當地民眾抗議，成為超級智能基礎設施落地的現實阻力。能耗正當化：AI訓練類比為“人類培育”峰會期間，奧爾特曼另一組引發爭議的表態，直指AI最敏感的能耗與水耗議題。他公開反駁“AI過度消耗資源”的批評，稱相關擔憂“過時或完全虛構”，並提出一套全新比較框架：不應只對比單次AI推理與人腦思考的能耗，而應計入人類成長、教育、生存所需的全生命周期成本。按此口徑，大規模計算叢集的能源投入，反而比培養同等認知能力的人類更“高效”——他舉例稱，培養一名資深藥物研發科學家需25年（從教育到成長為專家），消耗大量糧食、能源與教育資源，而超級智能模型通過訓練，可在3個月內掌握全球藥物研發知識，能耗僅相當於這名科學家20年消耗能源的1/50。他同時為資料中心用水辯護，稱現代閉式循環冷卻技術已大幅降低資源依賴，舊有蒸發冷卻系統的負面敘事與現實脫節，舉例說明OpenAI位於德克薩斯州的資料中心，採用閉式循環冷卻技術後，水耗較傳統資料中心降低70%，每處理1PFlops算力的水耗，僅相當於居民一天的用水量。這一修辭轉向，是OpenAI對“計算優先”模式的戰略性正當化：將AI訓練類比為“人類培育”，以此緩解行業與社會對資源消耗的擔憂、為GPT-6等下一代模型的巨量能源與資本開支鋪路。若AI被定義為“更高效的智能生產方式”，其高能耗便可被解讀為生產率淨增益，而非環境淨損失——這一點在OpenAI與微軟合作的Azure雲資料中心體現得尤為明顯，雙方宣稱，該資料中心的AI算力產出，相當於10萬名人類工程師的工作效率，而能耗僅為同等人力的1/10。但這套邏輯面臨現實與科學雙重挑戰。人類大腦功耗僅約20瓦，而前沿大模型一次完整訓練耗電量，相當於數千美國家庭一年用電——例如GPT-5模型訓練一次，能耗約為1.2萬兆瓦時，相當於美國一個3000人小鎮一年的總用電量。奧爾特曼強調的是資訊處理規模效率，而非熱力學效率——在物理底層，矽基智能仍遠落後於生物智能。Zoho CEO斯里達爾·文布（Sridhar Vembu）等業內人士直接反駁：將技術與人類等價，忽視了生命的內在價值與不可替代的社會需求，舉例稱AI可生成詩歌，但無法復刻人類詩人的情感體驗；可診斷疾病，但無法給予患者人文關懷。長期看，AI能耗與全球可持續目標的衝突將持續激化。預測顯示，2030年AI相關電力需求將大幅增長，老舊電網難以承接，最典型的案例便是美國加州，2025年夏季因AI資料中心能耗激增，導致多次電網負荷預警，加州電力公司不得不限制資料中心運行，這也印證了奧爾特曼的“能耗無害論”與現實的脫節。當前，全球科技企業正試圖通過技術最佳化、清潔能源應用等方式緩解這一矛盾，探索超級智能與可持續發展的平衡路徑。這或許也意味著，超級智能競賽正式進入技術與資本的主航道。奧爾特曼的2028時間表、科技巨頭的研發投入、資本的全力押注、能耗議題的話語重構，共同構成超級智能產業發展的完整圖景。未來24個月，AI行業將走向高度集中：只有極少數玩家能承擔超級智能的資本與資源門檻，中國電信“星辰超級智能體”的落地案例，也預示著超級智能的競爭已從單純的技術比拚，延伸到產業落地能力的較量。Meta力推的“個人超級智能”，則預示著巨頭將把頂級能力封裝進消費硬體，從對話機器人走向主動式智能體。超級智能究竟是產業升級的引擎還是社會發展的挑戰？這一命題將深度影響全球AI產業的發展走向，並決定下一代AI技術的治理模式。而OpenAI們真正需要回答的問題是：當智能可以被規模化生產，人類的位置，又該如何安放？ (鈦媒體AGI)