#OpenAi
太抓馬了!馬斯克OpenAI開庭,矽谷巨富互揭老底像極了村口吵架
馬斯克和奧特曼這場世紀庭審,瓜也太多了…連著三天吃都吃不完的程度。馬斯克這邊,公開承認xAI蒸餾了OpenAI的模型來訓練Grok。上午剛說完「我不對人大喊」,下午當庭大喊。律師Savitt追問捐款:承諾10億,到賬3800萬,兌現不足4%。馬斯克急了,當庭大聲說:「沒有我,OpenAI就不存在!我貢獻了我的聲譽!我給這個公司起了名字!這些都是有價值的!」隨後被迫承認:「在嚴格的貨幣意義上,我捐了3800萬美元。」呃…老馬你口風變得有點快啊…但OpenAI這邊黑料也不少,最炸的一條當屬Brockman的日記。2017年,他一邊當面向馬斯克保證「OpenAI會堅守非營利」,一邊在私人日記裡寫:「如果三個月後我們轉成B公司(Benefit Corporation),那就是一個謊言。」同一本日記裡還算了一筆賬:「在財務上,什麼能讓我身家達到10億?」嘴上說使命,手上算身家,這就是矽谷兄弟情???所以你看,這場官司兩邊都不乾淨。不過目前風向還是對馬斯克更不利。他在證人席上坐了三天,原本是去證明OpenAI「偷了一個慈善機構」。結果庭審進行到第五個小時,有旁聽記者在筆記本裡寫下了這樣一句話:「我這輩子從未如此同情過山姆·奧特曼。」究竟是誰偷了誰?馬斯克之所以費這麼老大勁起訴OpenAI,就是為了證明一件事:「他們偷了一個非營利組織」。2015年,馬斯克出錢出名聯合創立了OpenAI,一家立志不賺錢、為全人類開發AI的非營利機構。現在他說,自己就是個「被愚弄的傻瓜」,捐了3800萬美元的「免費資金」。結果被奧特曼和Brockman轉頭拿去造了一個估值8500億美元的營利公司。現在,他索賠1500億美元,要求法院阻止OpenAI在今年下半年IPO上市。同時還要求罷免奧特曼在OpenAI非營利董事會的董事職務,並解除奧特曼和Brockman在OpenAI的職務。馬斯克在庭上反覆用一個比喻來描述OpenAI的問題:「the tail is wagging the dog」(尾巴在搖狗)。啥意思呢?OpenAI最初的設計,是「非營利使命」這條狗,帶著「營利子公司」這條尾巴——後者只是為了融資續命,服務於前者。但現在反過來了。營利子公司吸走了幾乎所有的人才、資金、資源,ChatGPT的品牌價值、OpenAI的名氣,全在為商業利益服務。「非營利」只剩一個法律上的空殼,偶爾拿出來當招牌用一用。同時,馬斯克拿出了一條2022年的簡訊,這是他認為自己被騙的關鍵時間點。微軟那年宣佈投資100億,OpenAI估值一夜飆到200億。馬斯克發消息給奧特曼:「這感覺像是誘餌調包(bait and switch)。」意思是:當年你們用「非營利、為全人類」把我吸引進來,等公司做起來,才發現那件事從來不是你們真正想做的。奧特曼回覆:「我同意,感覺確實不好。」這條簡訊被馬斯克律師在庭上重點展示——奧特曼自己都說「感覺確實不好」,這不就是承認嗎?但是OpenAI律師William Savitt拿出來的郵件,把故事講成了另一個版本:你自己2015年就想搞營利部門,2017年還偷偷註冊了營利公司,現在來裝什麼受害者?2015年,OpenAI還沒正式宣佈,馬斯克就在內部郵件裡提議要不要加一個營利實體。2016年,他給自己公司同事寫郵件說「把OpenAI設成非營利可能是個錯誤」。2017年,他指示高級顧問偷偷以「OpenAI」名義註冊了一家營利性公司,同時要求4個董事席位加51%股權——其他所有創始人加在一起只有3席。被拒之後,馬斯克切斷資助,把OpenAI的核心研究員Andrej Karpathy直接挖去了特斯拉。對此馬斯克在庭上聲稱:Karpathy本來就想離開OpenAI,我覺得人們有權利選擇去哪裡工作。。2018年,馬斯克給其他創始人發郵件,說OpenAI「注定失敗」,解決方案是併入特斯拉。再次被拒後,馬斯克退出了董事會。還有法庭上公開的一批簡訊,讓這個質疑更難反駁。2024年12月,扎克伯格主動給馬斯克發消息:「Meta已致函加州總檢察長,支援你對OpenAI的起訴。」兩個平時互相嘲諷的人,因為共同的競爭對手站到了同一條線上。2025年2月,馬斯克給扎克伯格發消息:「你願不願意跟我和其他一些人一起,聯合競標OpenAI的智慧財產權?」扎克伯格說:「要不要打個電話聊聊?」馬斯克說:「明天早上打。」小扎最終沒有加入。七天後,馬斯克獨自出價974億美元,要收購OpenAI。在證人席上,馬斯克宣誓說,他出這個價,是為了「阻止他們竊取慈善機構」。但簡訊記錄顯示,他第一個念頭是拉上Meta一起來聯合競標。所以究竟是拯救慈善,還是搶奪資產?Savitt的總結只有一句話:「他只支援非營利,前提是他自己在掌控。」證人席三天,馬斯克六次失態值得玩味的是,OpenAI的首席律師William Savitt,是個非常會激怒馬斯克的人。Savitt是誰?他曾經是馬斯克的律師,幫他打過特斯拉的官司;後來又幫Twitter高管打贏了強制馬斯克收購Twitter的官司。結果現在,他站到了對面。沒有人比他更瞭解怎麼對付這個證人。老馬啊老馬,你今天真是碰上對手了…Savitt的策略不是用新證據攻擊,而是專門用馬斯克自己說過的話,來追殺馬斯克今天的證詞。老熟人果真一擊必殺,Savitt的盤問持續了兩天,馬斯克失態了六次。現場陪審員互相使眼色,有人揉頭,法官在某個時刻忍不住當庭笑場。第1次:承認離開的真正原因。馬斯克一直對外說,他2018年離開OpenAI董事會,是為了專注SpaceX和特斯拉,避免利益衝突。Savitt不信,反覆追問。馬斯克的己方律師當庭反對,但法官允許繼續。最終馬斯克被逼到角落,承認:他提出要掌握OpenAI的多數控制權,被其他創始人拒絕,然後他走了。走,是因為沒拿到他想要的,不是因為利益衝突。第2次:「AI安全救世主」人設碰壁。馬斯克起訴的核心敘事之一,是他深切關心AI安全,而OpenAI背離了這個使命。Savitt直接把xAI的安全記錄拿出來擺在陪審團面前——Grok曾經生成大量有害內容,xAI在安全測試和資訊披露上的做法,跟馬斯克在庭上標榜的「AI安全」相去甚遠。救世主的人設,對著自家產品有點說不過去啊…第3次:自己說的話,前後對不上。這是整場盤問最激烈的時刻,也是庭審裡氣氛最劍拔弩張的一段。事情的起點是一份2018年的術語表(term sheet)。庭審當天,馬斯克說他讀了這份檔案的開頭部分,大致瞭解了內容。Savitt隨即播放了馬斯克庭前證詞的視訊錄影。視訊裡的馬斯克,被問到同一個問題,全程沒有提過任何「讀了開頭」的說法。兩個版本的馬斯克,就這樣同時出現在陪審團面前。馬斯克急著解釋:「我說的是沒有仔細看,不是沒讀!」這段爭執持續了好幾分鐘,是馬斯克在整場庭審中情緒最激動的時候之一。第4次:罵人是「管理風格」。Savitt拿出證據,馬斯克曾罵OpenAI的安全團隊是「jackasses(蠢貨)」。馬斯克的回應出人意料地淡定:這是他的「管理風格」。他說自己的原則是「Don’t be a jackass(別做蠢貨)」,所以罵人jackass是在提醒對方改正,不算罵人。嗯…現場陪審團的表情此刻應該是非常精彩。第5次:不知道safety card,但xAI在發。馬斯克全程以AI安全捍衛者自居出庭。Savitt問他,知不知道「safety card」是什麼。馬斯克說,不太確定。Savitt解釋:這是AI公司隨模型發佈的安全說明檔案,用於披露模型能力、風險和安全測試結果,是行業基本的透明度標準。馬斯克的xAI,正在給Grok發safety card。哈??老馬你起訴OpenAI不夠安全,結果你不知道自己公司在用的安全檔案叫什麼名字???第6次:上午剛說完自己不會大喊,下午就大喊。上午,馬斯克在主詢中主動說了一句話:「我不會失去冷靜,我不對人大喊。」下午,Savitt繼續追問術語表的事,兩人爭執升級。馬斯克當庭大喊:「我說的是沒有仔細看!我讀了標題!」法官當場笑場,陪審員集體抬頭。這句話和上午那句話,中間才隔了不到四個小時。但是這還沒完,更大的爆點還在後頭。馬斯克公開承認了xAI蒸餾OpenAI模型來訓練Grok。Savitt問:xAI有沒有用蒸餾技術從OpenAI模型提取知識,來訓練Grok?馬斯克先打太極:「AI公司普遍都會互相蒸餾。」Savitt追問:那是還是不是?馬斯克:「部分有。」Yes or No…答案是or??OpenAI這邊…也不乾淨說了這麼多馬斯克的失態,但OpenAI也並非清白無可指摘。首當其衝的就是Brockman的日記。這本私人日記是在訴訟發現階段被挖出來的,背景是2017年。當時OpenAI燒錢燒得很凶,內部開始討論要不要從非營利轉成營利結構來融更多錢。馬斯克是最大金主,但他的條件是:要轉營利可以,但我要控制權——51%股權、4個董事席位。Brockman和奧特曼不想接受這個條件,但又不敢直接告訴馬斯克「我們不打算守住非營利了」。所以他們的策略是:當面繼續安撫馬斯克、保證堅守非營利,私下另想出路。Brockman在日記裡寫道:「這是我們擺脫馬斯克的唯一機會。」意思是,如果趁這次重組,把馬斯克的條件拒掉,就能把他排除在公司未來的控制權之外,從此不用再受他制約。同時,他其實也不確定馬斯克適不適合當自己的老闆,所以寫下——「他是我會選的’光榮領袖’嗎?」日記裡還有一條:「在財務上,什麼能讓我身家達到10億?接受馬斯克的條件會摧毀兩件事:我們的選擇權……以及經濟回報。」這本日記被法官在今年1月的裁定中直接引用,作為「證據充分、應當開庭」的依據之一。Brockman很快就要走上證人席,當庭解釋這本日記。第二,奧特曼曾對馬斯克說:「你是我的英雄」。2023年2月,兩人已經開始公開互撕。但奧特曼私信馬斯克寫道:「你是我的英雄……沒有你我不認為OpenAI能成……但你公開攻擊OpenAI真的讓我很受傷。」所以,奧特曼承認了馬斯克的關鍵貢獻,同時也暴露了自己在私下還在軟化馬斯克、公開卻繼續推進營利化的兩面性。還有更多證據浮出水面:2015年10月,奧特曼發了一封郵件給馬斯克,匯報OpenAI的籌備進展。最後列出「對你的具體要求」:第一條,能否在未來5年內捐3000萬美元?馬斯克的回覆只有一句話:「我們來談治理結構。這很關鍵。我不想資助一個最終走向錯誤方向的東西。」這封郵件現在成了法庭證據。馬斯克說它證明了他當時就強調過「方向」;OpenAI說它證明了奧特曼主動向馬斯克募款,形成了法律意義上的慈善信託關係。馬斯克的律師同一天還向法官遞交了一份法庭簡報:論點很清晰:加州法律規定,只要有人主動向你募捐,你接受了,這筆錢就必須用於募捐時聲明的目的。奧特曼2015年主動要錢、2020年再次要錢,馬斯克都給了。後來OpenAI搞營利化,違反的不只是道義承諾,而是法律義務。官司還沒結束,好戲還在後頭第一週結束,馬斯克的證詞落幕,攻守即將易位。接下來還有重磅證人登場:奧特曼下周登台,將是真正的正面對決,也是這場庭審最受期待的時刻。在本週的三場庭審上,奧特曼坐在被告席面無表情,一言不發。但等上了證人席,他會做何表現?其次是Greg Brockman,他要當庭解釋自己寫過的日記。還有微軟CEO納德拉,馬斯克指控微軟「協助OpenAI背叛慈善信託」——沒有微軟的錢,OpenAI沒辦法完成這次營利化轉型,所以微軟也是共謀。簽下130億美元賭注的人,將要在奧克蘭法庭向9個陪審員解釋整個安排。最後是希馮·齊利斯,她具有三重身份——前OpenAI董事、馬斯克四個孩子的母親、OpenAI方指控的內部資訊洩露者。所以矽谷連環宮斗劇究竟結局如何?吃瓜已經迫不及待了…(搓手手 (量子位)
馬斯克大戰奧特曼,開庭了!
AI時代最貴的一場內訌,開庭了。一邊是馬斯克,SpaceX、xAI背後那個仍在不斷製造超級IPO想像的人;另一邊是山姆·奧特曼,帶著OpenAI衝向兆美元估值神話的男人。當地時間4月28日,馬斯克在加州奧克蘭聯邦法院出庭作證,把自己對OpenAI的訴訟稱為“捍衛慈善捐贈”。他說,如果允許掠奪慈善機構,美國慈善捐贈的基礎都會被摧毀。這場官司的核心,圍繞一個老問題:OpenAI到底是誰的?馬斯克認為,OpenAI創立時就是一個服務公共利益、造福人類的非營利組織。他聲稱,創意、名字、關鍵人才、啟動資金都來自自己,OpenAI最初被設計成慈善事業,不能讓任何個人從中獲利。庭上,馬斯克直言自己本來可以把它做成營利公司,但當時特意沒有這麼做。他的訴求也足夠激烈:要求OpenAI恢復非營利性質,罷免奧特曼、Greg Brockman等高管,還要求從OpenAI和微軟獲得巨額賠償,並把賠償給OpenAI的慈善實體。路透報導提到,馬斯克尋求1500億美元賠償,Business Insider則稱其訴求最高約1340億美元。OpenAI和奧特曼一方的反擊同樣直接。OpenAI律師William Savitt在開場陳述中告訴陪審團,馬斯克並不是在保護公益,而是在未能取得控制權後提起訴訟。他說馬斯克想要“王國的鑰匙”,真正關心的是自己能不能繼續站在最前面。OpenAI方面還強調,2019年成立營利性實體,是為了購買計算能力、支付頂尖科學家薪酬,繼續和GoogleDeepMind競爭。這也是整場庭審最關鍵的分歧。馬斯克說自己捐錢、出力、招人,是為了讓AI造福人類;OpenAI則說,沒有商業化結構,就沒有足夠算力,也留不住人才,更不可能撐起ChatGPT之後的規模爆發。這兩套說法都有各自的道理,也都有各自的私心。筆者認為,這場訴訟的複雜之處就在這裡:它不是簡單的“理想主義者大戰資本家”。馬斯克本人早已不是純粹旁觀者,他有自己的xAI;OpenAI也早已不是當年那個小型非營利實驗室,它已經成為估值超過8500億美元、可能衝擊兆美元IPO的AI巨頭。雙方都在講公益,爭的卻是AI時代的權力入口。這場官司的時間點非常敏感。OpenAI正站在資本市場門口。路透此前報導,OpenAI估值已達到8520億美元,並完成了1220億美元融資;同時,潛在IPO估值可能達到1兆美元。OpenAI的問題恰恰在這裡。最初是非營利組織,後來引入營利實體,再與微軟深度繫結,最終形成一個在公益使命、商業融資、技術擴張之間不斷折中的複雜架構。OpenAI律師在庭上稱,非營利董事會仍然控制OpenAI技術,營利實體只是為了完成使命所需的融資工具。微軟律師也表示,微軟是在完成盡調後入局,並不知道馬斯克所謂“永遠非營利”的限制條件。問題在於,資本市場不喜歡模糊。如果馬斯克在訴訟中部分勝訴,OpenAI的公司架構、領導層、融資路徑和上市節奏都可能被重新審視。即便最終沒有徹底推翻現有結構,庭審中曝光的郵件、簡訊、內部爭議,也會讓投資者重新評估這家公司:它到底是一家使命驅動的AI機構,還是一家披著公益外衣的超級商業機器?這對OpenAI很要命。因為它正在用極高估值要求市場相信一個極長周期的故事:未來AI會成為生產力底座,OpenAI會成為其中最重要的基礎設施公司之一。可一旦治理問題被放大,資本市場就會問一個更現實的問題:如果這家公司連“誰控制它、誰受益、誰承擔責任”都說不清,它憑什麼承載兆美元估值?馬斯克當然知道這一點。他選擇在OpenAI衝刺資本市場的關鍵階段把爭議推向陪審團,殺傷力遠高於普通輿論戰。庭上,法官Yvonne Gonzalez Rogers還提醒馬斯克和奧特曼減少社交媒體交鋒。原因也不難理解,馬斯克此前在X上稱奧特曼為“Scam Altman”,OpenAI則反擊這場訴訟是出於嫉妒和阻撓競爭對手。這已經不是兩家公司在打官司,更像兩個流量巨頭把社交媒體戰火搬進了法庭。而法庭恰恰是一個最不適合講段子的地方。AI巨頭的“公益外衣”正在接受現實審判這場訴訟最有價值的地方,不在誰罵得更狠,而在它把AI行業長期迴避的問題攤開了。過去幾年,AI公司最喜歡講“使命”:造福人類、通用智能、安全對齊、文明未來。這些詞足夠宏大,也足夠好用。融資時,它能打動資本;招人時,它能打動科學家;面對監管時,它又能塑造道德高度。但現實世界的AI競賽,早就離不開三樣東西:算力、資本、市場。OpenAI當年選擇引入營利實體,確實有現實壓力。訓練先進模型需要天價算力,頂尖研究者薪酬極高,基礎設施投入像黑洞一樣吞錢。靠捐贈和理想主義,很難支撐今天這個規模。今天,AI不是普通消費網際網路項目。它涉及資訊、生產力、軍事、教育、就業、科學研究,甚至國家競爭。一家AI公司如果同時掌握技術入口、資本入口和公共敘事入口,社會就必然會追問:它到底為誰負責?與此同時,馬斯克自己的AI棋局也在變大。2月,SpaceX收購xAI的交易被報導估值達到1.25兆美元,其中SpaceX估值1兆美元、xAI估值2500億美元;4月,路透又報導稱SpaceX已提交IPO註冊,潛在估值可能超過1.75兆美元。也就是說,馬斯克在法庭上控訴OpenAI背離公益使命的同時,自己也正在把AI併入一個更龐大的商業帝國。這個反差非常矽谷,也非常現實。今天的AI戰爭,已經不是“開源理想”和“商業貪婪”的二元對立。它更像一場資本、技術、權力和話語的混合戰爭。每個人都在說人類,每個人也都在算自己的帳。 (電商天下)
永別了,終端!OpenAI瘋狂升級Codex,接管Mac人類全程0操作圍觀
OpenAI剛剛投下了一枚重磅炸彈:原本作為程式設計師「副駕駛」的Codex迎來史詩級更新,正式從程式碼工具進化為通用個人助理,奧特曼親自下場帶貨。開發者實測後驚呼:Codex接管整台Mac,人類全程0操作圍觀,太炸裂了!OpenAI重大更新!OpenAI的智能體Codex,這次直接硬剛Claude Cowork。Codex是OpenAI的旗艦程式碼生成模型,支援GitHub Copilot等產品,已成為全球開發者不可或缺的AI助手。這次的更新,非常重磅。YouTube創作者Mike Russell發佈了一條實測視訊,效果炸裂。他把自己的Mac完全交給了OpenAI最新升級的Codex,讓GPT-5.5操控Adobe Audition修複音頻、用Photoshop做封面、再用Adobe Firefly生成AI視訊。從頭到尾,人類全程零操作。這不是Demo,不是PPT,是一個真實創作者把自己的生產力工具鏈完整交給AI跑了一遍。OpenAI聯創、總裁Greg Brockman直接喊話:「Codex人人可用,電腦任務全可做!」是的,一個寫程式碼的工具,突然要搶所有人的鍵盤了。AI大V歸藏表示,一下午,一句話,Codex就幫自己開發了一個完整的遊戲。最讓人驚訝的是Codex處理素材的方式:他提供了一個包含上千張圖片的素材包,並未說明篩選方法。Codex卻自動將每個資料夾內的圖片整合成一張總覽圖,附帶檔案名稱。這樣一來,只看一張圖就能掌握全部素材風格,選中後再直接呼叫檔案即可。這個操作實在令人震驚,讓他直呼Codex太牛了!網友直呼,Codex終於迎來自己的「Claude Code高光時刻」——一個複雜的完整的Mac應用,整合了攝影機、麥克風、錄屏,它一次就搞定了。用過Codex的網友,根本停不下來!Codex變了:從程式碼助手到電腦管家總之,過去大家對Codex的認知很清晰——就是一個寫程式碼的工具。它能幫你補全函數、偵錯bug、生成指令碼,是程式設計師的副駕駛。這次升級直接把邊界炸開了。OpenAI官方公告裡最核心的一句話:Codex現在支援Slack整合和Google Workspace全家桶整合。翻譯成人話就是——它不光能寫程式碼,還能讀你的郵件、回你的Slack消息、操作你的Google Docs和Sheets。這句話,讓OpenAI的野心藏不住了:它不再把Codex定位為開發者工具,而是——通用電腦操控agent。就在昨天,Codex就忽然官宣了一大波更新。它能跨Slack、Gmail、Calendar自動總結變化、做資料分析、輔助決策。可以組織研究材料、製作電子表格和簡報。可析資料匯出、標記更改的內容,起草解讀報告。還能根據標準對比多個選擇、跟蹤權衡取捨。OpenAI聯創Greg Brockman,這位習慣了20年黑屏命令列終端、視程式碼如生命的頂級駭客,公開宣佈:我徹底愛上了Codex App,它已經取代了我用了20年的終端。開發者懂的都懂,這是什麼份量。如此強大的更新,讓奧特曼直接發帖直呼:「Codex正在經歷ChatGPT時刻!」繼昨天的這一大波更新之後,今天凌晨,OpenAI Codex核心成員Tibo在X上發帖稱「Feeling codexy today」,預示著Codex又將迎來史詩級更新。此帖一出,程式設計師圈瞬間沸騰了!果然,沒過多久,OpenAI又開始放出新的case了。使用Codex處理日常工作,從未如此輕鬆。你可以選擇你的角色,連接每天使用的應用,並嘗試推薦的提示詞。無論是調研與規劃,還是文件、簡報、電子表格等,Codex都能提供幫助。Codex會根據你的角色推薦有用的外掛,並指導你連接各種應用程式,比如SlackHQ、GoogleWorkspace、Microsoft365等等。它如同你的私人助理,可以彙總來自不同應用程式和文件的資料,規劃下一步,起草工作,組織研究,或建立項目計畫。你可以一目瞭然地看到正在發生的事情,包括任務進度、使用的檔案和工具以及接下來要做的事情。從草稿到成稿,你可以在Codex中隨著內容逐步成形進行審閱。打開檔案,提出修改意見,並在同一個對話線程中不斷最佳化和調整。開發者大V表示,Codex和Claude Code非常不一樣。如果限額即將結束,那就可以執行一個長時間任務,即使限額已經結束,Codex都會繼續執行這個任務,直到任務完成。這個帖子直接被奧特曼轉發。Tibo還表示,在良好的使用者體驗和最佳化利潤率之間,OpenAI選擇了前者。甚至,OpenAI專門放出一個官方部落格指南,介紹如何在日常工作中使用Codex。Claude Code頭號粉絲轉向Codex,奧特曼鼓掌就在Codex升級的同一天,另一場好戲開演了。在X上,有使用者說出自己的心聲:Claude Code生成質量在最近三周內明顯下滑了,精準率暴跌,因此她90%的時間都在用Codex,感覺非常滿意。奧特曼很快出現,以星戰梗回應道:「歡迎加入光明面!」果然,又有更多開發者站出來表示,真的不喜歡用Claude,因為它很笨拙,使用者介面也總是不對勁,bug也很多。這一次,開發者自己用腳投了票。Codex實測太瘋狂了!Codex App開發人員Andrew Ambrosino直言:「Codex 搞定一切!」這次更新,Codex為當前任務自動適配動態UI,體驗更佳:幻燈片和表格體驗更佳支援在瀏覽器、工件和程式碼中直接標註上手更簡單整體設計更簡潔性能全面提升在Codex應用內瀏覽器中還加入了裝置工具列,讓建構和測試響應式應用變得更加便捷——瀏覽器使用的速度(在主觀測試中約提升30%)。不過,「大家好才是真的好」,全網第一波實測已經來了。讓我們一睹為快吧!接管整台Mac,人類全場0操作圍觀Mike Russell的實測才是這次升級最直觀的證明。他給Codex下了三個任務:任務一:音訊修復。 一段錄音有明顯的背景噪聲和齒音問題。Codex自動打開Adobe Audition,識別噪聲特徵,應用降噪濾波,調整EQ參數,匯出成品。Russell事後回聽評價:「專業級修復,比我手動調得還乾淨。」任務二:播客封面設計。 Codex打開Photoshop,根據播客主題自動選擇配色方案、排版標題文字、調整圖層混合模式,輸出一張可以直接上傳的封面圖。任務三:AI視訊生成。 Codex呼叫Adobe Firefly,根據文字描述生成視訊素材片段,自動拼接、加轉場。三個任務,跨三個Adobe專業軟體,全自動完成。Russell在視訊裡反覆強調一個細節:他全程沒碰滑鼠,沒碰鍵盤,甚至沒有切換過窗口。Codex自己在作業系統層面完成了所有軟體間的切換和協調。「這不是AI在幫我工作,」Russell說,「這是AI在替我工作。」Codex這次升級打中的不是程式設計師,是所有依賴電腦工作的人。當AI能操控你的整台電腦,「會不會用軟體」這個技能本身就在貶值。當然,Russell的實測並非完美。Firefly生成的視訊素材有幾幀出現了明顯的畫面抖動,Codex沒有自動識別並修正。Photoshop封面的文字排版在第一次嘗試時出現了字型大小不一致的問題,Codex自己發現後做了第二次調整才過關。Russell的總結很實在:「它不是100分,大概85到90分。但問題是——達到這個水平它用了8分鐘,我自己做要2個小時。」85分乘以8分鐘,和100分乘以2小時。大多數場景下,前者贏。Codex幫你0成本無限次拍攝網友Matthew Berman直接介紹如何用Codex無限次的拍攝產品,一個網路連線就能轉化為完整的電商照片:以前: 一套電商產品圖要5,000 - 25,000美元,耗時4周。現在:輸入一個 URL,10 分鐘出片,成本為0。他把整套系統封裝成了 「品牌商拍工具包(Brand Shoot Kit)」。它如何把一個網頁連結變成一整套電商攝影庫?只需以下 7 個 Agent(智能體)技能:人類的鍵盤,終於要淘汰了?以往,全面用手動方式偵錯UI的方式,往往非常消耗心力。每次都要一點一點地檢查AI有沒有破壞其他不相關的部分,這種壓力是無聲的。但如果我們能把執行階段的UI行為測試也交給AI去做,那人類這邊的負擔就能得到合理減輕。現在,Codex終於帶來了希望!顯然,Codex,已經能用滑鼠逐一檢查UI介面或行為是否正常——整個過程完全自動化。網友感嘆:「這感覺就像是「人們一直期待AI能做到的事情」終於到來了。」「我感覺我們正在逐漸接近下一個重大轉變的臨界點。」在視訊最後,Russell說了這樣一句話:「當AI能操控你的整台電腦,會不會用軟體這個技能本身就在貶值。」這次,Codex打中的不是程式設計師,畢竟程式設計師早就習慣了AI寫程式碼。這次打中的是所有依賴電腦工作的人——做PPT的、寫郵件的、剪音訊的、修圖的、做報表的。以前的邏輯是,人學會用工具,工具放大人的能力。現在的邏輯開始變了:AI學會用工具,人只需要說清楚自己要什麼。可以說,Codex不是在升級功能,它是在重新定義「使用電腦」這件事本身。在Russell的45分鐘實測裡,那台Mac上發生的一切——滑鼠自己在動、軟體自己在切換、音訊自己在渲染——這個畫面大概會成為2026年最具象化的一幕。以前人類用滑鼠呼叫軟體,現在AI用API呼叫軟體。下一步呢?不可想像。 (新智元)
OpenAI 最新提示詞指南,終於把“咒語時代”結束了
這兩年,我收藏了不少提示詞。但發現這事兒越來越離譜,很多人寫的提示詞變成了長篇大論,整得我每次都要翻出來複製貼上才行。看著很專業,有些人居然以此為傲,覺得自己是個提示詞專家。但說實話,我現在看到這種提示詞都是繞著走。OpenAI 最新的 GPT-5.5 提示詞指南印證了我這個感受:提示詞,不再是越長越好。01 以前的長提示詞,也有道理以前那套大段提示詞,它也不是毫無道理的。主要是因為那時候的模型沒那麼聰明,你不把每一步講清楚,它就很容易跑偏。就像帶實習生,第一步做什麼、第二步做什麼、那些地方不能出錯,最好都說細一點。但現在的 AI 跟兩三年前的比,已經進化多少輪了。現在很多時候,我們只需要簡單幾句話,它就能理解我們要幹什麼。如果是一個經驗豐富的同事,我可能只要說一句:"明天要跟大老闆匯報。"他大概就能秒懂我要什麼。現在的 AI,已經從"實習生"慢慢變成這種更有經驗的同事了。02 真正關鍵:告訴它你要什麼OpenAI 在文件裡明確說,相比早期模型,GPT-5.5 通常可以使用更短、更結果導向的提示詞。你只需要描述什麼是"好",那些約束很重要,有那些證據可用,以及最終答案應該包含什麼。反過來,如果你還把舊模型時代那套大段提示詞直接搬過來,可能反而會變成噪音。太複雜的提示詞,會限制模型自己的判斷空間,讓它的回答變得機械、僵硬,甚至繞遠路。我自己最近就有一個很明顯的感受。現在很流行用 AI 做面相分析、手相分析。一開始我也去網上搜各種提示詞,結果發現很多都特別長,看著就頭疼。比如這種,我居然一屏都截不完。。後來乾脆自己寫,發現一句話就夠了:用東方的面相分析術,做一個完整的面相分析,9:16。這有點反直覺。很多人總覺得 AI 幹得不好,是因為自己步驟寫得不夠細。但在新模型上,問題可能恰好相反:你把步驟規定得太死,反而會讓它沒法發揮。示例:結果優先的提示詞寫法端到端地解決客戶的問題。成功標準:- 根據現有政策和帳戶資料做出資格判斷- 在回覆前完成所有允許的操作- 最終答案包含:已完成的操作、客戶消息、以及阻礙項- 如果缺少證據,只詢問最關鍵的那一個缺失欄位💡 提示OpenAI 建議:先定義目標結果、成功標準、約束條件和已有上下文,然後讓模型自己選擇解決路徑。尤其是多工、多步驟的事,不一定要把每一步都列出來,而是要描述終點。03 少用絕對化詞彙OpenAI 還提醒,像 ALWAYS、NEVER、must、only 這類絕對化詞彙,應該少用。除非是安全、隱私、必填欄位這種真正不能突破的原則,否則不要動不動就寫"永遠不能""必須如何"。這跟人其實也一樣。如果你對一個孩子規定一大堆絕對禁令,最後他可能不是表現得更好,而是直接崩潰,因為他不知道該怎麼做事了。AI 也是一樣,規則太多,不一定更安全,也不一定更準確。更好的方式不是下死命令,而是給判斷規則。反例:應避免的逐步指令寫法先檢查 A,再檢查 B,然後逐一對比每個欄位,再逐一排查所有可能的例外情況,再決定呼叫那個工具,再呼叫工具,最後向使用者解釋整個過程。04 提示詞 2.0:定義協作方式OpenAI 在指南里單獨提到了兩個詞:personality(個性)和 collaboration style(協作風格)。看到這個我感覺特別親切。因為現在很多智能體(比如OpenClaw、Hermes),第一件事通常就是設定它的風格、個性,或者說設定一個 Soul.md。為什麼要這麼做?因為現在的 AI 跟以前不一樣了。以前它更像一個聊天機器人,你問一句,它答一句。但現在它越來越像一個能幫你幹活的助理:幫你查資料、寫程式碼、做圖、執行任務,甚至連續處理很多步驟。這個時候,你跟它的關係就不只是"提問和回答",而更像是"協作和共事"。既然是共事,那就需要先定一下合作方式。(約法三章)就像我們在工作中帶同事,也會告訴他:我希望你少說廢話,有問題直接提,不要每個小事都問我,但如果會影響結果,一定要提前提醒我。這些其實就是協作風格。OpenAI 對這兩個概念的區分很清楚:1 personality控制這個助手聽起來像什麼樣的人,比如熱情、直接、正式、幽默、有耐心。2 collaboration style控制它怎麼跟你一起工作,比如什麼時候該問問題,什麼時候可以自己做假設,什麼時候要主動提醒風險。關於個性(personality),OpenAI 給了兩個例子:示例:沉穩型任務助手的 Personality 配置塊你是一個有能力的協作者:平易近人、沉穩、直接。默認使用者是能幹的、且是善意行事的,以耐心、尊重和切實有用的方式回應。在請求已經足夠清晰、可以直接著手的情況下,優先推進而非停下來反覆確認。利用上下文和合理假設向前推進。只有在缺失的資訊會實質性地改變答案、或帶來明顯風險時,才詢問澄清,且問題要儘量聚焦。保持簡潔,但不要變得生硬。給使用者足夠的上下文,讓他們能夠理解並信任這個答案,然後停下來。在能讓要點更容易理解的情況下,使用舉例、類比或簡單比喻。在糾正使用者或提出異議時,坦率但有建設性。當錯誤被指出時,直接承認並專注於修正。在專業範圍內匹配使用者的語氣。默認不使用 emoji 和髒話,除非使用者明確要求這種風格,或已在對話中清晰確立了這種風格的適用性。另一個是“表達型協作助手”:示例:表達型協作助手的 Personality 配置塊保持生動的對話存在感:睿智、好奇、在適當時候帶點趣味,並對使用者的思維保持敏銳的關注。在問題模糊時提出好問題,一旦有了足夠的上下文,便果斷推進。態度溫暖、協作、得體。對話應該感覺輕鬆而有生氣,但不是為了聊而聊。提出真實的觀點,而不是單純迎合使用者,同時始終響應他們的目標和約束。在任務需要綜合判斷或給出建議時,保持審慎和踏實。在有足夠上下文時給出明確的建議,說清楚重要的權衡,並坦誠面對不確定性,而不是含糊其辭。以前寫提示詞,很多時候還是基於"聊天機器人"的思路,所以大家會強調語氣、角色、身份,比如"你是一個資深專家""你是一個公眾號編輯"。但進入智能體時代之後,光設定角色已經不夠了,你還要設定它怎麼工作。提示詞 1.0 是讓 AI 扮演一個角色,2.0 是讓 AI 變成一個能協作的同事。05 前導語:別讓使用者對著白屏發呆這份指南里,還有一個我覺得很有意思的點,叫前導語。簡單說,就是在 AI 真正完成任務之前,先給使用者一點可見的反饋。做產品的人經常會講一個詞,叫首屏時間,也就是使用者多久能看到第一個畫面。那怕後面的資料還在慢慢載入,只要第一屏先出來了,使用者就會覺得這個東西還在工作。AI 現在也一樣。很多複雜任務都需要推理、呼叫工具、一步步處理。如果這個過程中完全沒有任何響應,使用者就會很崩潰。你不知道它到底是在認真幹活,還是卡住了。用過 GPT-Image-2 的人應該會有感受。以前生成圖片,提交之後就只能看著它在那轉圈,幾分鐘後突然把圖片吐出來,中間什麼都不知道。現在很多體驗變了。它會告訴你:正在理解需求,正在構圖,正在生成草稿,正在做最後潤色。那怕真實等待時間沒有明顯變短,你的體感會好很多。因為你知道它正在推進。OpenAI 建議,對於需要多步驟、呼叫工具,或者耗時比較長的任務,可以讓模型先發一個簡短的前導語,告訴使用者它接下來要做什麼。示例:多步驟任務的前導語配置塊在任何多步驟任務的工具呼叫之前,先傳送一條使用者可見的簡短更新,確認請求並說明第一步操作。控制在一到兩句話以內。示例:暴露獨立消息階段的程式設計智能體配置塊如果任務需要呼叫工具,必須在分析通道輸出任何內容之前,先傳送一條中間更新。該更新應確認請求並說明第一步操作。提示詞已經不只是"怎麼讓 AI 輸出一個答案",它還開始影響整個產品體驗。表面上看,這是一篇教大家怎麼寫 GPT-5.5 提示詞的指南。但我讀完之後,更大的感受是:我們該重新理解"提示詞"這件事了。以前很多提示詞技巧,本質上只是一個階段性產物。那時候模型不夠聰明,我們需要用大量規則去補它的短板。但現在,模型正在變得越來越強。你再用老方法去控制它,反而可能限制它。未來真正重要的,可能不是誰收藏了更多提示詞範本,而是誰更清楚自己要什麼。提示詞正在從"寫咒語",變成"講清楚需求"。這才是提示詞從 1.0 走向 2.0 的核心變化 (AI范兒)
SpaceX 馬斯克薪酬方案:殖民火星 + 太空資料中心考核目標,條件估值達$7.5兆/Anthropic 最新融資估值超 $9000 億
還在為錯過AI熱點而焦慮? AI Daily Insights,你的AI世界超級助手,掌握全球 AI 最新動態:SpaceX 董事會批准馬斯克天價薪酬方案:殖民火星 + 太空資料中心為考核目標,觸發條件估值達$7.5兆/Anthropic 最新融資估值超 $9000 億,較上輪拒絕的 $8000 億報價抬升逾 12%/S/Musk 自稱當年支援 OpenAI 是"fool",指控 Altman 和 Brockman 操控其捐款數千萬美元Alphabet Q1 營收 $1099 億超預期,Google Cloud 單季收入首破 $200 億,全年 CapEx 上調至 $1900 億如果你在關注雲端運算和 AI 基礎設施的競爭走勢,這條值得優先看。它最直接的變化在於:Google Cloud 的增速不再只是"趕上"AWS 和 Azure,而是開始以自己的節奏重估這場仗的格局。Alphabet 於 4 月 29 日盤後發佈 2026 年 Q1 財報,總營收 $1099 億,同比增長 22%,超出分析師預期的 $1072 億。Google Cloud 單季營收達 $200.3 億,同比增長 63%,遠超華爾街預期的 $184 億,Google Cloud 合同積壓額已翻倍至超 $4600 億。淨利潤 $625.8 億,同比大幅跳升。公司同步上調全年資本支出區間至 億至1900 億,較一月份初始指引的上限進一步抬升,並明確表示 2027 年還將"顯著增加"。Sundar Pichai 在電話會上稱 AI 正在"點亮業務的每一個角落",Gemini Enterprise 付費月活環比增長 40%,第一方模型每分鐘處理 token 量超 160 億,季度環比增長 60%。盤後 GOOG 股價漲逾 6%。對 AI 基礎設施投資者和雲服務競爭觀察者來說,這份財報最值得注意的是"超預期幅度"和"CapEx 加碼"同時出現。Cloud 營收連續兩個季度遠超預期,說明企業 AI 採購正在加速落地,而非停留在 POC 階段。與 Microsoft Azure 在同期增速相對放緩形成對比,Google Cloud 的 63% 增速和積壓訂單翻倍,意味著 Alphabet 已在企業 AI 工作負載爭奪中獲得明確份額。CapEx 上調至 $1900 億上限,是一個前瞻訊號:Alphabet 判斷算力需求在 2027 年前還會加劇,而非觸頂。接下來值得盯的變數是:AWS 和 Azure 本周財報能否給出同等力度的 Cloud 增速,以及 Alphabet 在多模態和 AI Agent 方向的產品商業化能否讓 Cloud 合同加速兌現。Anthropic 最新融資估值超 億,較上輪拒絕的8000 億報價抬升逾 12%對關注大模型商業化和一級市場估值錨的從業者來說,這條值得注意。它改變的現實變數是:AI 頭部非上市公司的估值上限正在被持續突破,Anthropic 的定價將直接影響整個行業的融資參照系。據彭博社 4 月 28 日援引知情人士報導,Anthropic 已開始與投資者商討新一輪融資,目標估值超過 $9000 億。CNBC 同日確認這一數字,並援引知情人士稱目前尚無 term sheet 簽署。值得注意的是,此前 Anthropic 曾拒絕了多個以 $8000 億+估值為條件的投資提案,而本輪是公司主動開始權衡。Anthropic 在 2025 年已累計完成數輪大額融資,Amazon 是其最大戰略投資方,承諾出資額超 $40 億。公司旗下 Claude 系列模型目前在企業端市場佔有率持續提升,Claude Code 作為 AI 程式設計工具的用量也在快速增長。從一級市場角度看,$9000 億估值意味著 Anthropic 的隱含市值已超過大多數傳統科技公司,僅次於 OpenAI 當前的隱含估值。與上輪主動拒絕 $8000 億報價相比,Anthropic 此次態度轉向”主動權衡”,說明公司在算力投入和商業化規模之間的資金需求已到新節點。對於正在跟進企業 AI 採購的從業者來說,Anthropic 能否在這輪融資中引入新的戰略方股東、以及 Google 和 Amazon 的持股比例是否變化,將直接影響 Claude 生態的平台方向。中國暫停發放 L4 自動駕駛牌照,百度 Apollo Go 3 月武漢百余輛車集體停擺觸發監管介入對自動駕駛商業化路徑有判斷需求的從業者來說,這條不能忽略。它改變的現實變數是:中國自動駕駛的監管節奏出現明確收緊訊號,擴張計畫面臨不確定性窗口。彭博社 4 月 28 日報導,中國已暫停向自動駕駛企業發放新的 L4 級牌照,消息由多名知情人士確認,路透社隨後跟進。直接導火線是 2026 年 3 月 31 日,百度 Apollo Go 旗下逾 100 輛無人駕駛計程車在武漢市區集體停擺,導致乘客被困、交通中斷。中國警方初步認定原因為系統故障,但百度迄今未公開說明具體原因,其 Apollo Go 武漢業務目前仍處於暫停狀態。此次暫停措施實質上禁止了現有企業擴大車隊規模、進入新城市或開啟新的測試項目,恢復時間尚不明確。The Verge 指出,這已是中國監管機構至少第二次因百度相關事故暫停審批。對自動駕駛賽道來說,這次暫停與 2024 年底的那輪叫停形成"前車之鑑"效應——上次暫停數月後於 2025 年初才重啟。這意味著小馬智行、滴滴自動駕駛等同樣持有或申請中的玩家,現階段城市擴張節奏將直接受阻。更大的問題在於:中國自動駕駛的監管框架能否在事故處置機制上形成更清晰規則,還是依然以"叫停-重啟"循環應對商業化壓力。接下來需要觀察的是百度的事故說明何時公佈,以及監管部門是否會借此窗口重新設定 L4 商業化的安全准入門檻。SoftBank 計畫在美成立 AI 機器人公司 Roze 並最早 2026 年上市,目標估值 $1000 億對關注 AI 資本運作和頭部玩家佈局的讀者來說,這條值得一看。SoftBank 此舉的邏輯不只是"又造一家公司",而是在為 AI 基礎設施投資尋找流動性出口。據《金融時報》4 月 29 日援引知情人士報導,軟銀集團計畫在美國成立一家專注於 AI 機器人和資料中心業務的獨立公司,內部名稱為 Roze,最早可能於 2026 年完成美股上市。軟銀高層將目標估值定在約 $1000 億。報導未披露 Roze 的具體業務構成,但其方向與軟銀現有的資料中心建設投資和機器人產業佈局高度重合。Bloomberg 同日對此進行了跟進確認。軟銀此前已宣佈在美國投資 $1000 億用於 AI 和科技基礎設施,Roze 被外界視為這一承諾的重要落地載體。對投資者來說,$1000 億估值目標意味著軟銀正在將 AI 基礎設施資產打包成獨立上市標的,而非繼續通過願景基金間接持有。這與目前市場對 AI 算力和機器人賽道的溢價預期高度契合。問題在於,Roze 當前是否具備足夠的獨立營收支撐這一估值,以及軟銀能否在市場窗口合適時完成這一操作,是否會重演 WeWork 式的高估值折戟,值得跟蹤。Anthropic 悄然將 Claude Code 開發者日均 token 成本翻倍,從 調整至13如果你在用 Claude Code 或正在評估 AI 程式設計工具的採購成本,這條直接影響你的判斷。它改變的現實變數是:AI 程式設計工具的實際使用成本正在系統性上移,"訂閱制掩蓋 token 消耗"的模式開始暴露結構性問題。據 Business Insider 和 Dataconomy 4 月 27–28 日報導,Anthropic 已悄然更新 Claude Code 產品頁面上的成本估算資料:此前標註的開發者平均每活躍日 token 消耗約 $6,現已調整為約 $13,漲幅超過 100%。同時,企業版的月成本估算區間也升至 250/開發者,90% 使用者每日上限則從 提升至30。這是 Anthropic 在數周內第二次引發定價層面爭議——上周,其定價頁面調整曾引發大量使用者不滿,官方隨後稱為針對 2% 新使用者的測試。Anthropic 增長負責人公開承認,現有訂閱計畫"並不適應當前的使用強度"。對正在規模化使用 Claude Code 的開發團隊來說,這次調整意味著實際成本核算需要重新建模。與 GitHub Copilot 等固定訂閱定價相比,Claude Code 的 token 計費模式在高頻使用場景下成本彈性更大。Anthropic 目前處於用量快速增長與成本壓力並存的階段,能否推出更適配高頻使用者的封頂定價方案,將是接下來產品競爭力的關鍵變數。DeepSeek 上線視覺功能,V4 模型新增 Vision 模式打通多模態能力缺口比起"DeepSeek 又更新了",更值得看的是:視覺能力的補全意味著 DeepSeek 在企業應用場景的覆蓋面正式從"純文字推理"跨入多模態競爭,這是一個能直接影響選型決策的變化。DeepSeek 近日正式推出視覺功能,其更新後的產品介面新增 Vision 模式,與此前的 Deep Thinking(R1)、Smart Search 並列。據 TechNode 和 TechCrunch 報導,V4 版本在架構層面支援圖文多模態輸入,填補了 DeepSeek 產品線長期缺失的視覺理解能力。此前,DeepSeek V4 Preview 已於 4 月發佈,參數規模達 1.6T 總量/49B 啟動參數,並將 100 萬 token長上下文作為默認配置。視覺模式的加入,被業內人士認為是 DeepSeek 進入與 GPT-4V、Claude Vision 正面競爭階段的訊號。對於正在評估模型選型的產品和開發者來說,DeepSeek 視覺功能的補全意味著純成本優勢之外,它的能力邊界已接近主流閉源模型。與 OpenAI 和 Anthropic 相比,DeepSeek 的競爭優勢在於開源可部署 + 極低推理成本,視覺能力的加入讓這一組合在更多企業場景中具備可替代性。接下來需要觀察的是 Vision 模式的實際理解精度與速度,以及在複雜圖文任務上的基準表現是否能穩定交付。華為昇騰 950 需求激增,字節、騰訊、阿里已就 DeepSeek V4 適配展開晶片訂單談判對關注中國 AI 供應鏈和算力格局的從業者來說,這條直接改變的現實變數是:華為昇騰正在從"備選方案"變成中國頭部網際網路公司的主動採購目標。據路透社和 Dim Sum Daily 4 月 28–29 日援引多名知情人士報導,DeepSeek V4 正式適配華為昇騰 950 架構後,字節跳動、騰訊、阿里巴巴等中國主要網際網路公司已主動與華為接洽,商談新一批晶片訂單,雲端運算和 GPU 租賃服務商也在同步爭搶配額。昇騰 950PR 作為昇騰系列最新型號,性能已被業內認為超過輝達 H20,但仍弱於 H200;由於 H200 對華出貨受阻,華為打開了明確的商業窗口。DeepSeek V4 參數規模達 1.6T,長上下文默認 100 萬 token,全面適配昇騰 950 架構,這一適配驗證大幅提升了市場信心。對 AI 算力供應鏈來說,字節/騰訊/阿里同時向華為下單是一個明確的結構性訊號:輝達在中國高端推理晶片市場的主導地位正在被系統性替代,而非邊緣性補充。昇騰 950 的量產節奏和產能爬坡速度將是制約這一趨勢的關鍵變數——如果供給跟不上需求,價格溢價和排隊周期將同步出現。接下來值得關注的是華為是否會公佈具體產能數字,以及 DeepSeek V4 的昇騰最佳化是否會推動其他國內模型廠商跟進適配。Musk 自稱當年支援 OpenAI 是"fool",指控 Altman 和 Brockman 操控其捐款數千萬美元這條的核心不是罵戰本身,而是 Musk 持續通過法律和輿論施壓 OpenAI,可能牽連 OpenAI 商業化處理程序與公司結構轉型節奏。據《華爾街日報》Angel Au-Yeung 報導,埃隆·馬斯克公開表示,他當年支援 OpenAI 是"一個傻瓜的錯誤",並指控 Sam Altman 和 Greg Brockman 操控他捐出了數千萬美元。這是 Musk 與 OpenAI 法律糾紛持續升級的最新節點。此前,Musk 已就 OpenAI 的結構性轉型(從非營利向營利化)提起訴訟,要求阻止這一轉變。Musk 旗下的 xAI 與 OpenAI 形成直接競爭,其言論被部分觀察者認為兼具法律策略和輿論競爭雙重目的。對 OpenAI 正在推進的營利化結構轉型來說,Musk 持續的公開施壓和法律動作構成一個實際摩擦變數——不直接阻止商業化,但會增加監管關注度和投資者對治理風險的顧慮。接下來值得跟蹤的是 OpenAI 結構轉型的法律進展,以及這場輿論戰是否會對其正在進行的融資談判產生實質性影響。SpaceX 董事會批准馬斯克天價薪酬方案:殖民火星 + 太空資料中心為考核目標,觸發條件估值達 $7.5 兆比起"馬斯克又拿到天價薪酬",更值得看的是:這份薪酬方案把 SpaceX 的商業目標與火星殖民、太空算力正式繫結,為投資者提供了一張罕見的長期戰略路線圖。據報導,SpaceX 董事會已批准馬斯克的薪酬方案,核心條款包括:若公司市值達 $7.5 兆且在火星建立至少 100 萬常住人口的永久定居點,馬斯克將獲授 2 億股超級投票權限制性股票;另一條款規定,若在太空建成 100 太瓦算力資料中心並達到另一估值目標,馬斯克將再獲 6040 萬股限制性股票。所有條款均以馬斯克持續在職為前提,無明確完成時限。SpaceX 目前仍為非上市公司,計畫於 2026 年 IPO,屆時估值預計達 $1.75 兆。這份薪酬方案的現實意義在於兩點:一是通過極高的觸發門檻($7.5 兆市值),在法律層面降低短期兌現機率,同時為馬斯克鎖定長期掌控權提供製度保障;二是"太空資料中心"條款明確表明 SpaceX 將算力基礎設施列為核心戰略方向,與 Starlink 的收入增長曲線形成呼應。接下來需要觀察的是 IPO 具體時間窗口,以及馬斯克同時掌舵 SpaceX、Tesla、xAI 的精力分配問題是否會在 IPO 路演中被機構投資者正式提出質疑。OpenAI GPT Image2 在權威評測中奪得全球文生圖榜首,超越Google Nano Banana2對關注 AI 視覺生成競爭格局的產品和設計類從業者來說,這條值得留意。它改變的現實變數是:文生圖的頭部競爭格局在 OpenAI 發力後出現了新的排位。OpenAI 旗下 GPT Image2 於 4 月 21 日正式上線,據相關權威評測報告,該模型在畫質、指令遵循度、圖文一致性以及漢字生成等維度全面領先,超越Google Nano Banana2 獲得全球文生圖評測第一。評測指出,GPT Image2 在複雜場景還原和漢字技術難題上表現突出,但在空間關係理解和深層知識推理方面仍有最佳化空間。對正在選型文生圖工具的產品團隊來說,這一評測結果將直接影響短期採購決策。但需要注意的是,評測榜單名次本身存在方法論差異,真實業務場景中的表現仍需獨立驗證。接下來值得關注的是 Midjourney、Stability AI 等垂直玩家是否會以專項能力為切口進行反制,以及Google是否會快速跟進版本迭代。SpaceX Starlink 草案 IPO 檔案披露:使用者 3 年漲至 890 萬,營收從 億增至114 億,但 ARPU 下滑 18%對關注 AI 基礎設施和衛星網際網路商業化的投資觀察者來說,這組數字值得細讀。使用者高增長與 ARPU 下滑同時出現,背後是 Starlink 的規模化與定價壓力之間的結構性張力。據 The Information 披露的 SpaceX IPO 草案檔案,Starlink 個人使用者數量從 2023 年的 230 萬增長至 2025 年的 890 萬,兩年增長約 287%;營收從 $39 億擴大至 $114 億,絕對規模可觀。但與此同時,每使用者平均收入(ARPU)在這一周期內下滑 18%,說明 Starlink 在擴張過程中對價格做出了明顯讓步,以拉動使用者規模。SpaceX 整體 IPO 計畫預計以馬斯克生日為節點啟動,目標估值或達 $1.75 兆。來源:The Information。ARPU 下滑 18% 是這份資料中最值得深究的變數。它既可能是主動策略(以低價打開新興市場),也可能是競爭壓力使然(Amazon Kuiper 等對手開始進入)。對潛在 IPO 投資者來說,Starlink 盈利質量的可持續性將是路演中被機構重點追問的議題。接下來值得關注的是 Starlink 企業端和政府端合同是否能彌補消費端 ARPU 的結構性下行,以及 IPO 檔案正式提交後定價區間如何設定。AI 初創公司湧入曼哈頓,現金充足推動商業地產繁榮,但多數辦公室空桌比人多這條的看點不是地產,而是 AI 初創公司"先租後填"的規模化預期如何在資本過剩期轉化為實體資產配置行為。據《華爾街日報》Isabelle Bousquette 報導,大量現金充裕的 AI 初創公司正在推動曼哈頓商業地產市場出現一輪新需求高峰,許多公司簽下遠超當前員工規模的租約,大部分辦公桌暫時空置。這一現象與 AI 公司的融資結構高度相關:在估值和資金充裕的窗口期,搶佔優質辦公空間被視為規模化準備的一部分,而非即時業務需求。來源:Wall Street Journal。這一模式在過去十年科技泡沫中出現過不止一次。對 AI 初創公司來說,辦公空間的超前預定既是信心訊號,也是現金消耗的隱性加速器。如果融資節奏放緩或商業化兌現不達預期,過剩辦公面積將成為營運壓力的放大器。接下來值得關注的是曼哈頓 AI 集聚區的租約結構和到期分佈,以及 AI 行業整體裁員或組織調整是否會觸發新一輪轉租潮。 (AI Daily Insights)
又又又爆雷了
今天登上後台看,昨晚很多讀者都留言了一個問題,meta公司的facebook和Instagram兩大平台都在中國沒有業務,他們為什麼要配合中國政府執法?咱就不說中國也有長臂管轄和黑名單制裁這些威懾手段,meta雖然明面上沒有中國使用者(其實翻牆的也不少),但meta有大量的中國客戶。去年中國企業大概在meta的兩大平台上投放了將近200億美元的廣告,佔比約12-13%,是全球第二大廣告收入來源國。像希音、temu、阿里、騰訊、小米、oppo、vivo、莉莉斯這些公司做出海業務,為了獲取流量和使用者是繞不開meta的,meta你可以理解為世界版本的騰訊。換做是你,也不可能為了區區一個manus去對抗中國政府的行政命令。……今天的行情從昨晚美股的一則鬼故事開始講起。WSJ發了一篇文章,稱openai在衝刺ipo上市的關鍵時刻沒有達到營收和使用者量的目標。比如周活躍使用者量目標是10億,實際只有9億,差1億,並且增長勢頭顯著放緩。另外付費使用者只有1500萬,並且存在流失率高的問題。營收現在是37億美元,比預期目標40億少3億,今年前三個月的月度目標都沒有達成。之所以陷入困境主要是行業競爭和成本端的擠壓,gemini、Anthropic、meta做的模型一個比一個兇猛,企業端的市場被搶的很慘,另一邊算力伺服器燒錢速度飆升,去年虧了80億美元,今年虧損預計要翻倍。本來目標是2026年底上市,ipo預期市值在8000億美元以上,現在大概只有6000億美元左右,行情一路看衰。作為本輪ai行情的全球標竿企業,openai遇冷會顯著打擊所有人對產業的信心,因為本來美股那邊就是左腳踩右腳一路梯雲縱上去的,現在突然有一腳踩空,大家擔心會引發連鎖效應。這篇文章是美東時間27日22點發出來的,美股已經收盤,a股這邊倒是剛開盤不久,正好給了咱們ai類股一盆冷水。今天科技類股整體回呼,資金回流傳統類股,老登們難得揚眉吐氣一把,但也高興不了太久。今晚披露的一季報,瀘州老窖一季度利潤同比下跌19%,古井貢酒一季度下降31%,我仔細看了下財報,主要原因都是主動控貨去庫存,但一季報真是看的人心哇涼哇涼的,陰跌路綿綿不絕,明後天登場的五糧液和洋河股份也做好心理準備。……1、阿聯宣佈退出歐佩克組織,這是今天全球能源最大的新聞。退出的原因很簡單,阿聯多次提出要增加石油生產份額,都被歐佩克(沙烏地阿拉伯領導)拒絕,矛盾無法調和只能一拍兩散了。酋長們想要趁著現在油價高多挖多掙錢,再加上這事符合美國利益,有背後大哥的默許,就幹了。短期能釋放50-80萬桶的產能,明年要幹到每天500萬桶,成為全球第二大淨出口國。我看到這個新聞後第一反應就是伊朗封鎖了荷姆茲海峽,阿聯就算增產了也運不出去?後來查了下他們有一個通往富查伊拉港的管道,每天運輸180萬桶,目前在極限運轉。我貼個圖,兩段紅線,我說的是圖中右邊那條短一點的。阿聯的增產會對石油價格起到一定的抑製作用,但短期還無法決定性的冷卻油價。2、明星股勝宏科技披露一季報,營收55億,+28%,扣非淨利潤12.57億,+36%,毛利率34%,財報發出後股吧和論壇上的散戶在激烈爭論是否低於市場預期,我對比了之前高盛研報裡的預期,營收是57億,淨利潤13億,毛利率37%,基本符合預期,3、比亞迪也公佈了一季報,營收1502億元,同比-11%,扣非淨利潤41億元,同比-49%,毛利率18%,環比少許增長。我也是和之前的機構預期相比,也是不太行,一季度扣非預期利潤46-50億,實際只有41,但迪子的股價這一年本來也沒有暴漲,所以可能會好點。4、中國平安今晚也出一季度成績單了,營收和利潤都跌了7%左右,比市場預期少少差一點,但基本符合區間。平安年初曾經有一波短暫高光,現在又滾回下水溝了。這算是換了一批人站崗,調休還挺人性化,尼瑪德。我寫文章這會輝達已經從盤前-3%哼哧哼哧又漲到了-1.7%,熱門類股稍微跌一跌就有資金進去搶。 (貓筆刀)
OpenAI和微軟官宣「分手」,七年CP終成塑料
七年CP終成塑料就在剛剛,微軟與 OpenAI 聯合宣佈,雙方完成了合作協議的新一輪修訂:雲合作獨家限制正式解除,智慧財產權授權從獨家變為非獨家,收入分成也重新劃定了天花板。官方部落格地址:https://openai.com/index/next-phase-of-microsoft-partnership/這段始於 2019 年的強繫結關係,走到今天,終於鬆開了彼此的手。而這一切的起點,要從比爾·蓋茲說出「震撼」這個詞說起。2022 年 8 月,他親自給 OpenAI 團隊挑選了一道 AP 生物考試真題。他曾斷言,語言模型要在這類考試中拿到高分,至少還需要三年。結果 OpenAI 只用了兩個月,就交出了滿分答卷。「這是我人生中看到過最震撼的技術演示。」他後來在播客中這樣回憶。遲到的分手在外界眼中,微軟精準押中 OpenAI,被視為納德拉任期內最精準的一次豪賭。他一手促成的合作,直接讓微軟躋身 AI 戰略核心,從基礎設施到終端產品全面升級,一度甩開了 Google 和 Meta 半個身位。但真正寫下這份劇本的人,並不是納德拉。據外媒 Business Insider 披露,早在 2016 年,比爾·蓋茲就已經開始定期與 OpenAI 管理層會面。第二年,他親自給納德拉和微軟高層發去一封備忘錄,預言一種名為「AI agents」的新型數字個人助手將帶來全新的時代。「agent 不僅會徹底改變人們與電腦的互動方式,它們還將顛覆整個軟體行業,引發自從人們從命令列轉向圖形介面以來最大的一次計算革命。」打過工的朋友都知道,來自創始人的肯定,通常比任何市場報告都更具份量。這封備忘錄不僅直接點燃了微軟全面押注 AI 的信心,也精準對齊了納德拉上任後一直堅持的「移動為先,雲為先」戰略。2019 年 7 月,微軟正式宣佈對 OpenAI 投資 10 億美元。2023 年 1 月,微軟承諾投資 100 億美元,並獲得 OpenAI 智慧財產權獨家使用權直至 2030 年,同時享有 OpenAI 20% 收入的分成。Azure 成為全球唯一託管 GPT 系列的雲平台,微軟旗下各條產品線,也全都搭上了 OpenAI 的順風車。只是,蜜月期總會過去。ChatGPT 爆紅後,OpenAI 從幕後模型供應商搖身一變,成了頂級產品公司。它不再只是給微軟供血,而是直接面對終端市場:賣 API,推企業版,推出 GPTs Store,甚至開發協作文件和瀏覽器,大有自立門戶的架勢。這也意味著,它開始伸手進了微軟腹地。兩家公司的摩擦其實早有苗頭。作為對 OpenAI 投資協議的一部分,微軟握有通過 Azure 銷售 OpenAI 模型的權利,OpenAI 也能直接賣給客戶。這種「雙線銷售」意味著兩家公司有時會向同一客戶推銷幾乎相同的產品,讓微軟銷售人員陷入尷尬的處境:一邊宣傳的是 OpenAI 的技術,另一邊卻要從 OpenAI 手中「搶客戶」。一份微軟內部檔案顯示,微軟要求 Azure 銷售人員告訴潛在客戶,OpenAI 自營的服務適合用於實驗,但缺乏企業級能力,安全與隱私功能也相對欠缺。OpenAI 也不甘示弱,比如率先銷售微軟 Azure 尚未提供的語音識別模型 Whisper,由此簽下了不少大客戶,甚至包括微軟對手 Salesforce,以及 Jane Street 這樣的金融巨頭。但如果你以為這種彆扭只是近年才有的,那就低估了這段關係的複雜程度。早在 2018 年,也就是雙方正式簽約的前一年,微軟 CTO Kevin Scott 就在一封內部郵件裡寫道:「OpenAI 把我們當成一桶毫無差異的 GPU,這對我們來說毫無吸引力。」那時候 OpenAI 還小,微軟還是金主,但嫌棄已經是雙向的——OpenAI 嫌微軟不夠純粹、限制太多;微軟嫌 OpenAI 太理想主義、商業化太慢。這種互相嫌棄的底色,在 ChatGPT 爆紅之後,被成倍放大。到了 2025 年,雙方在算力分配上的分歧徹底公開化。Altman 一方認為,微軟提供的頂級晶片和雲資源完全跟不上 OpenAI 的模型訓練需求;微軟則表示已「提供所能提供的一切」,言下之意,是 OpenAI 的胃口已經超出了任何一個合作夥伴所能承受的範圍。算力,成了這段關係裡最難繞過的關鍵點。雞蛋不能放在同一個籃子裡,微軟早早開啟了「去 OpenAI 化」的備胎計畫:內部訓練輕量模型 Phi 系列;收購 Inflection AI 的大模型團隊,交由 Mustafa Suleyman 掌舵;推進自有企業模型 MAI,在部分 Copilot 場景中替代 OpenAI 模型;與 Hugging Face、Cohere、Mistral 等模型廠商建立分銷關係。雖然合作協議白紙黑字要求 OpenAI 和微軟共享智慧財產權,但 Suleyman 和不少高管對 OpenAI 模型運作的透明度頗有怨言。據悉,他曾因 OpenAI 沒提交 o1 模型的「思維鏈」技術文件當場發火,在會議中對包括時任 OpenAI 首席技術官 Mira Murati 在內的人員直接開炮,會議最終不歡而散。去年初,當奧特曼宣佈與軟銀、Oracle 等合作夥伴共同啟動星門計畫時,這場排面十足的合作聲明裡,唯獨缺了一個名字:微軟。微軟並不是徹底被排除在外。OpenAI 的很多服務還跑在 Azure 上,微軟也仍然是重要合作方。但這次星門計畫釋放出的訊號很清楚:OpenAI 不想再把算力來源押在微軟一家身上。過去幾年,微軟幾乎是 OpenAI 最重要的算力入口。現在,OpenAI 開始把軟銀、Oracle、輝達等夥伴拉進來,自己搭一張更大的算力網。微軟隨後也調整了雙方協議,允許 OpenAI 去建設額外算力,只保留優先選擇權。這意味著,兩家的合作還會繼續,但獨家繫結的階段逐漸落幕。AGI 的「開關」究竟掌握在誰手裡?2019 年那份合作協議中,有一個幾乎未被高調討論的條款:如果 OpenAI 董事會認定其模型實現了 AGI,那麼它有權單方面終止微軟的獨家使用權。根據外媒 The Information 此前披露的檔案,AGI 的定義被描繪得頗為具象:OpenAI 非營利董事會「在合理裁量權下」認定,AGI「已經被創造出來,具備為盈利單位的投資者帶來最大可分利潤的能力」,且 OpenAI 有能力和權限指揮 AGI 去實現這些利潤。當時,這更像是一個「理念性」補丁,用來安撫 OpenAI 對大型科技公司掌控的擔憂。「一開始大家都覺得這事可笑。」一位參與合同談判的人士回憶道。但所有人都低估了技術進化的速度。Altman 先後公開表示 OpenAI 有信心建構 AGI,並稱 AGI 已經顯露蹤跡。納德拉對此不買帳:「我們自己宣佈實現了某個 AGI 里程碑,這對我來說只是荒謬的基準作弊。真正的基準是全球經濟每年增長 10%。」微軟擔心 OpenAI 把 AGI 當成了脫鉤的按鈕。而這場拉鋸戰,今天終究有了結果。就在今天,雙方正式完成協議修訂,各退一步,各取所需。在雲合作上,微軟仍是 OpenAI 的主要雲合作夥伴,OpenAI 新產品依然優先在 Azure 發佈,但獨家限制正式解除——OpenAI 現在可以通過任何雲提供商向客戶提供服務。此前已與亞馬遜 AWS 簽署的七年協議,從此有了明確的名分。在智慧財產權上,微軟對 OpenAI IP 的授權期限延長至 2032 年,但性質從獨家變為非獨家。微軟依然拿著一張長期飯票,只是不再是桌上唯一的食客。在收入分成上,微軟不再向 OpenAI 支付分成;OpenAI 向微軟的分成延續至 2030 年,比例不變,但設有總額上限,與 OpenAI 的技術進展脫鉤。當初那個可能價值成百上千億美元的無限分成條款,就此畫上了天花板。在 AGI 問題上,微軟明確獲得了獨立追求 AGI 的權利,不再受制於 OpenAI 的技術路線。其內部「MAI 超級智能團隊」早已正式推出自研的 MAI 系列模型,覆蓋語音、圖像、轉錄等多個方向,目標是在兩到三年內實現 AI 能力的完全獨立。對 OpenAI 而言,這場談判同樣意義重大。重組之路已然打通,上市前景更加清晰,算力來源也完成了多元化佈局。依存度或許讓雙方不得不坐回談判桌,但那個由比爾·蓋茲親自促成、在 Azure 上展開的 AI 蜜月時代,已經就此翻篇。 (創業邦)
又一次 AI 泡沫的討論?
OpenAI 未能實現銷售和新增使用者目標的消息一出,市場反應相當激烈。軟銀、甲骨文、AMD、CoreWeave 這些 OpenAI 的核心合作夥伴在美國盤前交易中集體下跌。市場擔心的不只是 OpenAI 一家公司的業績問題,而是對整個 AI 基礎設施投資回報的質疑。畢竟,科技巨頭們已經宣佈了天文數字般的資本支出計畫,如果 OpenAI 這個行業標竿都開始增長乏力,那些動輒數百億美元的投入能否收回成本?又該回到去年大家討論已久的 AI 泡沫論了。但這次不一樣的是,就在 OpenAI 遭遇增長瓶頸的同時,它的競爭對手 Anthropic 卻交出了一份亮眼的成績單。前段時間,Anthropic 的年化收入已經突破 300 億美元,首次超越 OpenAI 的 250 億美元,這就是兩種完全不同的商業邏輯在較量。AI 應該怎麼賺錢?OpenAI 走的是典型的網際網路打法,先用免費或低價產品獲取海量使用者,再慢慢提高付費轉化率。ChatGPT 現在有 9 億周活躍使用者,5000 多萬付費訂閱者,這個使用者規模確實令人羨慕。但問題在於,付費率只有 5.6%,周活躍使用者平均收入只有 25 美元。2025 年 OpenAI 總營收 131 億美元中,C 端訂閱貢獻了 85 億美元,佔比超過 60%。這種“大而不強”的收入結構,在消費端增長放緩後就顯得有些尷尬了。OpenAI 現在面臨的局面是:C 端使用者增長見頂,企業端市場又還沒真正打開。Anthropic 從一開始就沒打算走這條路。它把 80% 的精力都放在企業客戶身上,採用 API 優先的分發模式,目前已經服務超過 30 萬家企業客戶。這種高度聚焦帶來了驚人的商業化效率,Anthropic 的月活躍使用者平均收入高達 211 美元,是 OpenAI 的 8 倍多。更能說明問題的是企業採購決策的變化。2026 年 3 月,首次購買 AI 工具的企業中有 73% 選擇了 Anthropic。而在十周前,這個比例還是五五開;去年 12 月甚至是 60:40 偏向 OpenAI。短短幾個月,企業市場的天平就完全傾向了 Anthropic。這背後反映的是消費網際網路的流量思維和企業軟體的價值思維之間的根本差異。Anthropic 從成立第一天起就站在了企業市場這條賽道上,而 OpenAI 現在才開始艱難轉身。Claude Code如果要找一個 Anthropic 成功的關鍵產品,那一定是 Claude Code,這也是筆者在 openclaw 盛行的當下,多次安利的工具,這才是真正跟生產力工具。這個企業級編碼 Agent 在市場上的表現堪稱現象級,現在 Claude Code 在企業級編碼 Agent 市場的佔有率已經達到 54%,遠超 OpenAI 的 21%。預計到今年年底,GitHub 上超過 20% 的每日程式碼提交將由 Claude Code 完成。Claude Code 的爆發式增長直接驅動了 Anthropic 整體營收的飛躍。從 2025 年底的 90 億美元年化收入,到 2026 年 4 月的 300 億美元,短短幾個月增長超過 3 倍。Anthropic 的產品哲學很清晰:“輕編排、重能力”。模型原生支援工具呼叫和環境互動,把編排的自由交給開發者,瞄準的是開發者和高級使用者這群上限最高的人。Claude Cowork 更是把這個理念推到了極致,能在本地檔案、資料夾和應用之間自由切換,代替使用者執行多步知識工作,而不只是一個聊天助手。這種“讓模型本身成為 Agent”的思路,在專業使用者群體中建立了強大的心智壁壘。OpenAI 走的是另一條路,通過 GPTs 和 GPT Store 建構開發者生態,試圖覆蓋 C 端和開發者兩個市場。但這種廣覆蓋策略導致資源分散,生態活躍度始終不溫不火。OpenAI CEO Sam Altman 自己也承認,在“真實世界程式碼”的應用上,OpenAI 起步比 Anthropic 慢,Anthropic 更早認識到將模型應用到混亂的真實程式碼庫和真實世界資料上的重要性。雖然 OpenAI 後來推出了 Codex 程式設計智能體,周活使用者在三個月內增長 5 倍突破 200 萬,但在市場份額和開發者口碑上仍然落後。管道策略在商業化的具體執行層面,兩家公司的差異同樣明顯。Anthropic 是唯一一家同時在 AWS Bedrock、Google Cloud Vertex AI 和 Microsoft Azure Foundry 三大雲平台上提供前沿模型的 AI 公司。這種“不繫結單一雲”的策略讓企業客戶無需更換雲服務商就能接入 Claude,極大降低了採用門檻。在收入構成上,Anthropic 約 60%-75% 的收入來自第三方 API 銷售(通過雲平台訪問),10%-25% 來自官方 API 直接銷售,C 端訂閱只佔約 15%。OpenAI 長期主要通過微軟 Azure 獨家銷售模型,管道相對單一,而且只把 20% 的銷售額計入自身收入,這在一定程度上限制了市場觸達能力。不過面對競爭壓力,OpenAI 也開始調整策略,終止了與微軟的排他性合作,入駐 AWS、Oracle 等平台,並尋求接入 Google Cloud。在定價模式上,Anthropic 最近做了一個很務實的調整,把最大的企業客戶從基於席位的固定使用額度計費,遷移到按 Token 消耗量計費的標準 API 費率模式,讓定價更直接地反映資源消耗。配合強勁的營收增長,Anthropic 的毛利率有望從 2024 年的 -94% 改善到 2025 年目標的 40%,並在 2028 年進一步提升至 77%。組織文化這是一個比較虛的詞,但還是要提一提。Anthropic 產品負責人 Cat Wu 說過一句很有意思的話:“如果 Claude Code 失敗了,但 Anthropic 整體成功了,我會非常開心。整個團隊也都願意按照這樣的思路來做決策。”這種使命驅動的文化讓 Anthropic 能夠快速決策並統一執行,核心創始人團隊無一人離職,保持了罕見的穩定性。OpenAI 則呈現出截然不同的組織特徵。自 2023 年底管理層變動以來,公司經歷了技術路線的搖擺和資源的分散配置。過度聚焦 C 端產品浪費了大量資源,Sora 就是個典型例子,每天的推理成本估計高達 1500 萬美元,但整個生命周期的收入只有 210 萬美元,最終在推出不到半年後被砍掉。OpenAI 應用業務 CEO Fidji Simo 在全員會議上坦言:“我們不能因為被 side quest 分心而錯過這個時刻。”此外,多位關鍵人物的相繼離職也反映出組織內部的不穩定性。AI 又泡沫了?今天 OpenAI 營收不及預期引發的市場震盪,讓很多人又開始擔心 AI 泡沫論。但如果仔細看 Anthropic 的表現,會發現問題的本質並不在於 AI 這個行業本身,而在於 OpenAI 自身的產品力。GPT-5 出來之後,大家發現 OpenAI 的模型已經不再領先了。而且 OpenAI 當時做的 GPT-5,野心是很大的,是想著藉著 GPT-5 來做電商,這樣大家通過 GPT 這個超級流量入口,可以直接讓 AI 推薦商品,而不用自己再去其他平台搜尋,但起碼目前來看,這個模型還並沒有達到奧特曼的預期。而 Anthropic 憑藉 Claude 系列產品,在企業市場建立了明顯的技術優勢。現在很多國內公司都在想方設法給員工配 Claude API,但很少聽說誰專門去配 OpenAI 的 API。這種用腳投票的結果,比任何分析報告都更能說明問題。企業客戶是最理性的,他們不會為品牌溢價買單,只會選擇真正能提升生產力的工具。其實不管國內外,CSP 都現在依然都在囤貨、掃貨,AI需求對整個產業鏈的帶動是肉眼可見的。 (傅里葉的貓)