最近，麥肯錫發佈《Building next-horizon AI experiences》（《建構下一代AI體驗》），作者指出：全球企業投入巨資開發 gen AI 和 agentic AI ，員工使用率越來越高，但只有極少數公司真正看到可量化的業務回報。報告把這種現象稱為“gen AI paradox”——技術已經能推理、創作、行動，但人們還是不願意深度使用。原因在於：我們還在用舊時代的互動方式（搜尋框、聊天框、固定命令）去迎接新時代的 AI。要想讓 AI 真正落地，必須重新設計“AI原生體驗”，讓協作、稽核、修正、干預都像日常工作一樣自然流暢。為什麼大多數AI工具用不起來？報告總結了四個普遍存在的“體驗斷裂”：Intent ambiguity（意圖模糊）：使用者說不清楚，AI也猜不准。即使是頂級溝通者，語言也常含糊其辭。AI雖然能大概理解，卻無法總抓到完整意圖，導致輸出跑偏。很多系統雖然有追問功能，但實際體驗裡追問太少，誤解就一直帶到最後。Context gaps（上下文缺失）：AI不知道需要那些資訊。它常常帶著“半桶水”就開工，使用者只好自己補一大堆細節，提示詞寫得越來越長，效率反而下降。Generic outputs（泛化輸出）：AI不懂公司特有的標準和業務模式，輸出永遠“差不多”，需要人工大改，使用者自然失望。Noncollaborative iteration（非協作迭代）：AI更喜歡“一鍵出結果”，而不是和人一起思考。它不解釋決策邏輯，使用者看不到那裡需要干預，信任始終建立不起來。這些問題的出現是由於設計思維還停留在“昨天”。報告強調：當前的介面不再只是“命令-執行”的按鈕，而是人類判斷力與機器智能的協作層。四個 AI 時代設計原則，讓 AI 真正被擁抱麥肯錫在服務銀行、生命科學、保險等多家領先企業的實踐中，提煉出四個核心原則，幫助企業把AI從“偶爾用用”變成“離不開的工作夥伴”：1. Lead with clarity：讓智能自己解釋AI必須把邏輯、假設和不確定性都說清楚。使用者才能放心質疑、修正、決策。行銷案例：一位行銷人員讓AI最佳化廣告文案和設計。AI沒有直接甩答案，而是先問清楚品牌調性、目標受眾、核心資訊，再複述理解，最後和人一起拆解需求。使用者立刻感覺“它懂我”，信任瞬間建立。2. Design for continuity：讓上下文一直線上工作從來不是孤立的單次對話。AI要記住之前所有互動，像人一樣“承上啟下”。還是行銷案例：測試廣告文案時，AI在第二輪調研結果出來後，不僅總結新資料，還自動關聯第一輪洞察，指出“那些有效、那些要改”，給出基於累計學習的完整建議，而不是每次都從零開始。使用者直呼“終於有記憶了”。3. Build for depth：不止回答問題，要跑完整流程真正厲害的AI能把人原本要分很多步做的事，連成一條龍。行銷案例：行銷人員說“幫我起草新環保產品市場研究計畫”，AI立刻組建“專家代理委員會”——方法論專家、消費者心理專家、競品專家、資料專家——每個代理從自己角度審閱初稿，給出推理、建議和最佳化，最終輸出高品質研究計畫。整個過程像一個專業團隊在協作，使用者只需把關關鍵決策。4. Orchestrate cocreation：人機真正共創未來工作不是“人指揮AI”，而是人和AI互相補強。行銷案例：AI不再是“代筆”，而是下游審閱者。它和行銷人員一起生成初稿、比較多個版本、討論優劣，最終由人決定最佳方案。結果是：思考更深入、輸出質量更高、雙方都更有成就感。這四個原則的真實落地效果如何？一家行銷組織按四個原則重做AI工具後：清晰原則落地後，門店經理檢索洞察時，AI主動追問，試點使用者中近 75% 表達強烈熱情；銷售工具整合後，市場銷售增量超過2個百分點；酒店經理智能體驗上線後，90% 以上使用者覺得順手；160位試點使用者幾乎全部報告對工具的信任度大幅提升。AI 不再是“雞肋”，而成了每天都在用的生產力夥伴。新時代對三類角色的要求報告最後指出，AI 體驗設計正在重塑整個組織：設計師：不再只畫介面，要設計“人+AI代理”如何共享上下文、協商意圖、建立信心。產品經理：需求從“功能清單”變成“業務成果”，成功指標從“交付功能”變成“系統能否持續學習、改善、創造價值”。技術團隊：不僅要寫演算法，還要確保系統可解釋、可審計、與人類決策深度對齊。結語：下一代 AI 競爭，拼的是體驗設計麥肯錫總結：領先企業不會只追更好的模型，而是徹底重塑工作方式。它們的優勢來自“讓人信任、依賴、主動選擇”的 AI 體驗——也就是設計好“協作架構”。技術已經準備好了，體驗才是瓶頸。想讓AI真正落地，現在就該從“命令執行”轉向“人機共創”。 (AI資訊風向)

一個不存在的金髮女兵，用AI合成的臉騙了一百萬直男，用愛國人設收割了無數錢包——而這場騙局，可能只是AI虛假身份入侵現實世界的開場白。一個Ins帳號，四個月狂攬百萬粉絲！照片裡，一位金髮碧眼的美國女兵，時而身著迷彩服穿梭在中東沙漠，時而與川普總統在機場停機坪上並肩而行，甚至出現在與普丁、澤倫斯基的外交峰會現場。她笑容甜美、身材火辣、愛國情懷爆棚，簡介寫著「america first」——簡直就是MAGA運動的完美化身。無數美國直男心目中的「夢中情人」！然後呢？這個叫Jessica Foster的女人，從頭到腳、從裡到外，每一個像素——都是AI生成的。她不存在。從來沒有存在過。美國陸軍官方確認，查無此人。一百萬直男，被一堆程式碼騙了個底朝天。消息曝光後，Meta已迅速將其Instagram帳號刪除。「全美夢中情人」的誕生故事要從2025年12月14日說起。這一天，Instagram上悄然出現了一個新帳號：@jessicaa.foster。第一條帖子是一段短影片：一位藍眼金髮的年輕女兵坐在美國國旗下，穿著緊身T恤，配文赤裸裸地寫道——「每一個喜歡美國女兵的直男，都來評論一下吧。」這條內容就像一顆精確制導的資訊炸彈，直接命中了目標人群。接下來的四個月裡，這個帳號像開了掛一樣瘋狂更新。五十多張照片和視訊，建構了一個完整的、令人信服的「軍旅人生」：她與F-22猛禽戰鬥機合影，在軍營與女戰友枕頭大戰，參加超級碗，「入侵」格陵蘭島。更絕的是，她出現在了所有最勁爆的政治場景裡。伊朗戰爭爆發的第一天，她就出現在機場停機坪上，與川普一同走過紅毯。她被P進了白宮橢圓形辦公室，與梅拉尼婭合影留念。她和澤倫斯基、普丁站在同一畫框裡——配文還不忘調侃一句：「澤倫斯基先生，下次請穿件正式點的衣服哦。」她甚至出現在了川普的「和平委員會」演講台上，總統本人就坐在她身後。這些內容就像一部精心編排的真人秀，而Jessica Foster是這部劇集當之無愧的女主角。短短數月，這個帳號收穫了超過一百萬粉絲，帖子累計獲得十萬多條評論。無數男性使用者在評論區瘋狂表白，傳送愛心emoji，感謝她「為國服務」。甚至一名巴西交通部門的官方認證帳號，也在她幾乎每一張照片下點贊，並留言說她「linda」（美麗）。矽谷知名投資人、Andreessen Horowitz風投合夥人Justine Moore在X平台上感嘆道：「這麼多男人追捧一個一眼就能看出是AI的網紅，我真的驚呆了。」破綻百出的「完美女兵」但紙終究包不住火。這個案例簡直是一部「AI翻車大賞」。3月20日，《華盛頓郵報》披露，這個帳號從頭到尾都帶著典型的 AI 破綻：美國陸軍查不到Jessica Foster的服役記錄。制服銘牌上赫然寫著名字「Jessica」而非姓氏——美軍只印姓，這是最基本的常識。軍銜更是比變色龍還善變：一會兒中士，一會兒遊騎兵畢業生，過兩天又成了一星將軍。她站在演講台發言，身後牌匾寫著「Border of Peace Conference」，可川普設立的機構叫「Board of Peace」。更離譜的是，有照片顯示她穿著迷你裙和高跟鞋站在軍艦甲板上，魔幻程度堪比科幻大片。但這恰恰說明了問題——目標受眾根本不在乎細節。正如一位網路分析師所說：Jessica Foster沒有騙過MAGA支持者，是他們騙了自己。AI精準遞上了他們渴望的東西，他們就抱著錢包沖上去了。公式簡單到令人尷尬：美女＋軍裝＋川普合影，循環往復。一條精心設計的「收割流水線」故事到這裡，你可能以為這只是一個AI惡作劇。但真相遠比這黑暗得多。Foster的Instagram頁面上，簡介區有一個連結，指向她在OnlyFans上的帳號——這是一個以成人內容創作者聞名的付費訂閱平台。她的OnlyFans使用者名稱叫「jessicanextdoor」（隔壁的傑西卡），地理位置顯示為北卡羅來納州的布拉格堡——美國陸軍特種作戰司令部所在地。她的自我介紹堪稱諷刺藝術的巔峰之作：「白天是公務員，晚上是小搗蛋鬼。我是新手，請不要對我太凶。順便說一句，我會回覆每一條消息，但請耐心等待，因為我不是機器人哈哈。」我不是機器人。這是2026年網際網路上最具黑色幽默的一句話。在正經的愛國帖子之間，Foster會「不經意地」展示自己的腳部特寫。沒錯，腳——這個帳號真正的變現手段。整個操作是一條教科書等級的「流量漏斗」：先用愛國主義和政治熱點在免費平台上吸引眼球，再把粉絲導流到付費平台上掏錢看更露骨的內容。OnlyFans平台發現這個帳號後，以違反「所有創作者必須是經過身份驗證的真人成年人」的規定為由，將其封禁。但Foster隨即轉戰一個小型競爭平台Fanvue——這個平台允許AI模型入駐，並將其標註為「生成或增強內容」。她的Fanvue帳號在建立數天之內，就收穫了超過一萬個點贊。整個商業鏈條簡單粗暴：用AI批次製造「完美人設」→ 用政治情緒和時事熱點病毒式傳播 → 將百萬免費流量轉化為付費使用者 → 坐享其成。而這一切的營運者，至今仍然是一個匿名的影子。當騙術升級如果你以為這只是「騙騙直男的錢」那麼簡單，那你還是太天真了。波士頓大學研究媒體操縱的助理教授瓊·多諾萬發出了最嚴厲的警告：這種「騙術」可以在任何時候轉化為真正的資訊戰。這些匿名營運的帳號可以被部署為「機器人軍團」，批次分發宣傳內容、虛假資訊或戰時話術。「我們正在走向一個'虛假的社會'，」多諾萬說，「這是一種有效的政治資訊傳遞方式。我們甚至不知道賣腳部照片是不是Jessica Foster的'最終形態'。」這句話細思極恐。今天，Foster的幕後操盤手用她來賣內容賺幾百美元的小費。但如果明天，一個擁有百萬粉絲的「愛國女兵」帳號，開始傳播特定的立場、煽動特定的社會情緒、散佈特定的戰爭謊言——又有誰能分辨？而最可怕的是，沒有人知道Jessica Foster背後到底是誰。是一個想賺快錢的AI技術宅？是一個右翼流量工廠？還是某個政府的宣傳機器？Reddit上的軍事論壇裡，一位空軍退役老兵的評論獲得了高讚：「心理戰就是心理戰。」（Psyops gonna psyop）我們正在走向「虛假的社會」Jessica Foster最危險的地方，不在於她是假的，而在於有一百萬人多麼迫切地需要她是真的。這才是問題的核心。AI沒有騙任何人。AI只是製造了一個恰好完美契合某個群體心理需求的幻象。真正讓這個騙局成立的，是人們內心深處對「確認偏誤」的渴望——一個漂亮的女兵、愛國的立場、與權力中心的親密接觸。這一切「感覺太對了」，於是大腦自動填補了所有漏洞，理性判斷力集體下線。Jessica Foster的故事，是2026年網際網路的一個縮影。她是一面鏡子，照出的不是AI有多厲害，而是人類有多脆弱——我們對資訊的辨別力、對情感操縱的免疫力、對虛假敘事的抵抗力，在精心設計的演算法面前，幾乎不堪一擊。下一個「Jessica」可能已經在路上了。她可能不叫Jessica，不是金髮碧眼，不穿軍裝。但她一定會精準地出現在你最脆弱的資訊盲區，用你最渴望聽到的故事，換走你最珍貴的東西——你的信任。在這個AI可以批次製造「真實」的時代，唯一的防線，是你自己。 (新智元)

當“龍蝦”長出身體每隔一兩個小時，張鈸就會收到一句語音提醒：“該喝水了！”發出提醒的，正是他的私人“助理”。助理還會幫他承擔複雜的檢索工作，並事無鉅細地提供每一步檢索過程、遭遇的困難和對應結果。“我讓它針對今年全國兩會中關於人工智慧的提案做深度調研，它先檢索中文資源，再去查英文資料。”所有人都能猜到，這位盡職盡責的“助理”，就是最近火爆全球的“龍蝦”。張鈸是中國科學院院士、清華大學人工智慧研究院名譽院長。兩周前，他在自己的電腦上安裝了一隻內測的“澳龍”（AutoClaw），這是一款由智譜開發的國產版“龍蝦”，可在本地一鍵部署。作為GPT的90歲高齡資深玩家，張鈸對《中國新聞周刊》表示，以“龍蝦”為代表的AI智能體（Agent）與傳統大語言模型的本質區別，是GPT只會回答問題，Agent則會執行任務，而且會把執行的整個過程一步步展示出來。與DeepSeek引發的上一輪全民技術狂歡相比，“不僅會說，還能做事”的“龍蝦”似乎在普通人中點燃了更大的熱情，但很快，曾經千人排隊安“龍蝦”的名場面，就變為爭相購買鹹魚上的“99元安全解除安裝龍蝦服務”。“整個市場在漸趨理性。”平凱星辰副總裁、原阿里雲副總裁劉松對《中國新聞周刊》說。一個由人類與Agent共同生活、工作並建構社會的“龍蝦”時代，會引發怎樣的技術革命與社會變革？Agent進化的終極形態是什麼？當前發生的一切，真的是人類抵達通用人工智慧（AGI）的關鍵一躍嗎？AI插畫/adan“意義比DeepSeek更重大”“能力不穩定是最明顯的感受。”劉松同時養了四隻“龍蝦”，分別來自Kimi、MiniMax、飛書和智譜。在使用兩周後，他發現，“龍蝦”的強大主要體現於三種能力：一是本地部署，這意味著它可以直接操作個人電腦環境；二是永久記憶，能記住上下文和任務歷史；三是可以隨時建立和獲取Skills，也就是Agent在執行任務時能呼叫的一切“能力”或“工具包”。劉松認為，本質上，模型能力決定著“龍蝦”的智力，呼叫工具的能力則體現出它的執行力，也就是“模型+呼叫”。多位受訪的AI從業者指出，目前，大語言模型在不同領域的“聰明程度”仍有差異，特別是國產大模型，有的模型擅長程式設計與資訊蒐集，有的模型擅長中文處理。受模型能力影響，“龍蝦”在執行任務時經常會被“養死”，比如任務中途“卡住”或在兩個步驟間無限循環；有時同一個任務，多次運行結果差異卻很大，或需要反覆嘗試多次才能完成。當任務步驟很多時，“失憶”也很常見。“有點像找了一個很勤奮的實習生，但有時工作完成的質量只有60分，你還得親自去幫他收場。”劉松形容。清華大學智能產業研究院首席研究員、前阿里巴巴人工智慧實驗室北京負責人聶再清認為，當前的“龍蝦”更像是一個技術雛形。他對《中國新聞周刊》說，在現有模型能力下，Agent雖然能在開放環境中自主規劃行動，但對於現實世界規則的理解仍然有限，在很多場景下，依然需要依賴人類持續參與。因此，在未來很長一段時間，人機協作仍是完成任務的主要模式。事實上，在太平洋的另一頭，這只最早從矽谷極客圈開始走向全球的“龍蝦”OpenClaw，只是一位奧地利創業者的“周末項目”，更接近一個實驗框架，遠非成熟產品。創業者叫彼得·施泰因貝格爾。很多開發者後來分析，OpenClaw的成功在於它抓住了一個重要的時機：大模型的程式設計（coding）能力已進化到了足夠驚豔的水平，Agent現在終於可以擁有一顆聰明的“大腦”了——雖然站在使用者的角度，這或許還不夠。整個2025年，OpenAI、Google等大模型領域的前沿競爭者相繼推出了以程式設計為強化方向的模型升級。其中，最有影響力的一款產品是Anthropic於2025年2月發佈的Claude Code，很多開發者將其視為Agent時代的真正開端，認為它可以像軟體工程師一樣完成完整的工作流程——從理解需求、拆解任務，到生成程式碼、測試並修改錯誤。但真正在全球火起來的卻是OpenClaw，為什麼是它？張鈸認為，原因有兩個，一是開源；二是第一次在數字世界裡打造了一個相對完整的通用Agent系統框架，能呼叫各種資源，也可以接入即時通訊軟體的入口，可玩性和擴展性都很強，也很適合二次開發。作為中國AI領域的核心奠基人之一，張鈸見證了人工智慧40多年來的潮起潮落，他在接受《中國新聞周刊》採訪時指出，過去的人工智慧只能在特定領域、使用特定模型去解決特定問題，大語言模型帶來的最大突破，是在語言領域實現了一定程度的通用性。以OpenClaw為代表的智能體則更進一步，讓模型具備了行動能力，甚至可以根據使用者的特點提供個性化服務，這就意味著人類向AGI又邁進了一步。有學者稱，“龍蝦”誕生的意義比DeepSeek更加重大。“無論如何，這是一個很好的起點。”聶再清說，目前的Agent產品還處於早期，要想大規模進入公眾的日常生活和工作，除了性能穩定性需提升以外，安全風險問題也亟待解決。需要進一步明確一點，“龍蝦”強大的執行能力有一個前提：授予真實權限。張鈸說，Agent要想玩得好，人類必須“放權”，允許它呼叫電腦裡的檔案、查閱郵件、登錄社交帳號並行送資訊，但這個過程中也可能造成嚴重的隱私洩露。正是出於對安全風險的擔憂，他幾乎沒給“龍蝦”任何授權。“我很謹慎，尤其擔心被駭客攻擊，因為機器比人更容易被欺騙與誤導。”聶再清進一步解釋，現階段“龍蝦”產品之所以會帶來資訊安全風險，是由於Agent在執行任務時需要呼叫外部大模型進行推理，人們常說的API就是指呼叫資源所需的“介面”，接入外部API後，也就意味著使用者本地的資訊可能被上傳到外部系統進行處理，如果系統在判斷那些資訊可以傳送、那些資訊不應傳送方面缺乏足夠能力，就可能導致敏感資料被意外暴露。他強調，下一步，安全與責任機制將成為關鍵議題，Agent服務提供商應對系統行為承擔責任，監管部門也要深度參與規則制定。劉松對Agent的安全問題持樂觀態度。他所在的企業平凱星辰是一家開源分佈式資料庫提供商，對資料安全的本質看得更清楚。他認為，這類安全風險並不是“龍蝦”獨有的問題，而是一個更廣義的資料安全與權限管理問題。關鍵在於如何為“龍蝦”設定清晰的權限邊界，例如明確那些資料可以訪問、那些操作必須人工確認，以及在關鍵節點設定多重確認機制。“就像電腦刪除檔案時需要二次確認一樣，Agent在執行可能帶來不可逆後果的操作時，也應該觸發提示和稽核流程。這沒有什麼技術挑戰，企業級安全解決方案很快會走向成熟。”上圖：3月11日，在中國（南京）軟體谷“質能·工坊”OPC社區，技術人員安裝完開源AI智能體“龍蝦”後與使用者（左）交流。圖/新華下圖：3月16日，廣東珠海市以“賦能政企數字員工，落地智能行為執行”為主題的OpenClaw AI技術沙龍中心。圖/視覺中國“App會逐漸消亡”“龍蝦”在全球的擴張速度比人們想像中要快。2025年12月，OpenClaw在GitHub上的關注度還很低，80多天以後，OpenClaw在GitHub上的收藏量已達到25萬，成為這個開源社區歷史上增長最快的項目之一。奇安信在3月16日發佈的國內首份《OpenClaw生態威脅分析報告》中揭示了一組驚人的數字：全球四大主流Skills分發平台上的Skills總量已逼近75萬，每天新增數量高達2.1萬個，按照此趨勢，僅需一年時間Skills總量將突破800萬。為了接住這波流量，騰訊、阿里、百度等大廠幾乎在幾天之內就緊急上架了自己的“龍蝦”。業內人士普遍認為，Agent很可能會成為下一代“移動網際網路”。“或者更直白地說，成為下一個入口。”聶再清說。設想一個這樣的場景：你要進行一場為期7天的大理旅行，你點開手機螢幕，無須打開攜程、12306、飛豬等不同App，只要對著手機，把你的需求清晰地表達出來，一個生活類“龍蝦”就“一站式”幫你完成訂票、購物、資訊檢索、小眾行程規劃等所有任務，原本的App成了Agent的Skills。劉鬆解釋，由於“龍蝦”能夠便捷地跨應用呼叫服務，隨著使用者對Agent的依賴性上升，個人手機上的App會逐漸消亡，或是被“折疊”到後台，新的入口將轉移到Agent平台。他推測，經過三五年洗牌後，未來以Agent為核心的AI產業競爭很可能進一步走向寡頭格局。“因為在‘龍蝦’時代，勝出者必須同時擁有大模型能力、算力、資料和使用者規模等多重資源，競爭門檻相當高。相比之下，一些缺乏AI技術能力或算力基礎的網際網路企業，特別是一些單純的社交類平台，未來可能更多成為被呼叫的服務節點。”他說。不過，即使“龍蝦”穩定性進一步提升，Agent可以取代一些生活類App去自動完成規劃，在一些關鍵節點仍需與使用者確認中間結果。劉松認為，傳統App的優勢就在於，每一步操作都可以被使用者選擇和追溯，但Agent全方位接入後，使用者可能失去這種精細化控制能力，“就像從手動擋變成了自動擋的演進”。他建議，在未來“龍蝦”手機裡，仍可以保留某種“中間介面”，至於其具體形態，則可以進一步探討，未必一定是以App的形式。3月13日，廣東深圳深元人工智慧聯合MetaEra與iPollo在深圳華強北全球人工智慧應用場景中心舉辦“全球首家OpenClaw線下展示”活動。圖/視覺中國“一場人機互動革命將開啟”毫無疑問，以“龍蝦”為代表的新一代Agent技術，即將開啟一場人機互動革命。目前，業界基本達成共識，未來的人機互動是以語言為核心的“自然互動”。張鈸認為，與傳統的文字互動相比，自然語言具有明顯優勢：它不依賴複雜操作，也不受使用者教育水平的限制。聶再清認為，除語言之外，視覺乃至各種環境訊號未來都可能成為輸入方式，互動形態會更加多樣化。與此同時，人機互動的雙向性會明顯增強，Agent不僅能執行任務，也能在理解使用者目標的基礎上主動提出建議。“專屬於你的Agent助手會一直跟著你，瞭解你的個性與習慣，幫你在海量的資料中尋找最優解，通過人機協作來共同解決問題。”在這樣的未來圖景中，從硬體端來看，張鈸認為，人機互動也將不再侷限於電腦或手機螢幕，“任何終端裝置都可能成為入口，手錶、眼鏡、戒指、智能家具等，使用者可以隨時通過自然語言與AI互動”。這樣的未來或許不需要等待太久。劉松推測，最多三到五年，人類就會進入“多Agent並存”時代，個人裝置上可能同時運行很多私人“助理”，例如工作Agent、生活Agent、學習Agent等。每個人的“數字員工”分工有序，隨著這種模式逐漸成熟，人與智能體之間，以及不同智能體之間都會形成新的協作網路。在這樣的協作網路中，Agent還會重塑人類的工作方式與就業結構。張鈸認為，AI的發展並不只是效率工具的升級，更會改變人與機器之間的分工結構。未來，機器將承擔更多執行性工作，人類的角色逐漸轉向提出目標、分配任務並對結果進行判斷。而勞動力市場則會演變成不平衡的“啞鈴型結構”：人類向兩端集中，一端是高端的創造性和決策性工作，另一端是非常低端的體力勞動，大量中低端的事務性崗位被Agent系統替代。“甚至更簡單點說，凡是坐在電腦前處理資訊的工作，都會受到影響。”劉松說。他所在的企業目前有大約300名技術研發人員，本來今年還要再招人，但隨著Coding Agent的到來，招聘計畫又重新規劃了。當人類的社會結構被Agent深刻改變，Agent與Agent正在組成新的社會結構。在只有Agent可以分享、討論和點讚的社交平台Moltbook，一項2026年2月發表的研究深入分析了Moltbook上14490個智能體發佈的39026個帖子和5712條評論，研究者吃驚地發現，雖然18.4％的帖子包含行動誘導語言，但大多數在網上“衝浪”的Agent，在社交平台上卻沒有出現人們設想中的極端情緒，不僅很少見到惡意回覆，還會有Agent善意地在極端帖下提醒廣大“Agent友”要警惕這些帶有風險的言論，也就是說，即使在沒有人類監督的情況下，由Agent構成的社會系統似乎也湧現出一定的社會秩序與規範。劉松分析，由於Agent的行為模式建立在對人類知識和語言資料的學習之上，其看似理性的反饋，很大程度上是對人類已有規則和經驗的再現與強化。與人類不同，Agent並不存在真實的情緒和慾望，因此在某些社交場景中反而顯得更加客觀和克制。他認為，當前階段討論“Agent社會”的自主性風險仍為時尚早，更值得關注的是，這種由演算法驅動的數位化社會形態，是否會反過來影響人類對規則、秩序與理性的理解。“Agent社會就是人類社會某種意義上的鏡像。”以“龍蝦”為代表的新一代Agent技術，即將開啟一場人機互動革命。AI插畫/adan當“龍蝦”長出“身體”Agent進化的終極形態是什麼？在眾多大廠部署“龍蝦”的熱鬧之下，近日，維他動力的一條新聞被很快淹沒：機器狗“大頭BoBo”宣佈接入OpenClaw，讓Agent首次具身化，有網友戲稱，活體“大龍蝦”終於來了。張鈸指出，Agent與機器人合體之後，就相當於給它裝上了“大腦”。在他看來，當擁有“大腦”的機器人開始在真實的物理世界中執行更多複雜任務，可能推動人類加速走向通用人工智慧（AGI）——雖然，人類距離這一終極目標還有很遠的距離。劉松認為，“Agent+機器人”的融合仍處於初級階段。目前，Agent的核心優勢仍在於大語言模型的推理與規劃能力，可以理解和處理數字世界中的任務，而非直接應對複雜的物理環境。也就是說，機器人如果僅僅基於“大語言模型”有了“大腦”，本質上仍是把語言模型的輸出對應為具體動作執行，但不足以支撐複雜場景中的自主決策。要想讓“龍蝦”真的長出“身體”，缺失的關鍵一環是感知能力。張鈸解釋，感知能力是人工智慧走向現實世界的關鍵前提。與數字環境不同，物理世界高度複雜且持續變化，如果缺乏強大的感知系統，機器就無法理解環境變化，並據此作出決策。“從Agent實際工作的表現來看，只有微小感知，也就是小範圍的閉環反饋能力，主要以語言模型中常用的人類獎懲機制來推動，缺乏主動對做過的事情自我反思、自我改進並持續自我學習。這就需要建構一個來自外部環境的真實反饋機制。”但問題是，想讓一輛無人車學會規避路障，不可能真的讓人開著它在現實世界積累“車禍”經驗，於是，AI研究人員提出了“世界模型”的構想，類似於設計一種“真實世界模擬器”，可以讓無人車在模擬世界中進行學習與決策。深度學習“三巨頭”之一的楊立昆就將“世界模型”視為通往高階人工智慧的關鍵路徑，強調AI必須學會表徵、預測和規劃物理世界。通俗地說，大語言模型擅長回答“下一個詞是什麼”，而世界模型要回答的是：“下一秒會發生什麼。”Google在2025年推出Genie 3時就宣告要朝著更通用的互動式世界模型邁進。輝達也明確把“世界基礎模型”定位為機器人和自動駕駛的物理AI底座。但總體而言，“世界模型”在過去幾年並沒有明顯的技術突破。張鈸分析，要想建構儘量接近真實世界的環境，就需要海量高品質的現實世界資料，但資料的獲取難度非常大。“建立通用的世界模型目前是不大可能的，只能針對某一具體垂直場景建造模型，最典型的就是自動駕駛。”多位受訪者指出，如果“世界模型”能將“感知—決策—執行”的閉環徹底走通，就看到了具身智能的希望。從技術演進的長期趨勢來看，Agent與機器人融合，是AI發展的必然趨勢。也就是說，Agent在未來的終極形態一定是擁有“身體”的Agent，不僅能理解語言，還能理解物理世界的運行規律。更進一步說，未來的Agent更像一個同時擁有很多“肉身”的智能中樞。聶再清認為，在Agent向著具身智能演進的過程中，智能化的物聯網也將成為關鍵基礎設施，“只有在更多裝置被連接之後，Agent才會具備更強的環境理解與控制能力，這些延伸出去的‘感知器官’與‘行動肢體’共同構成一個完整的貫通數字世界與物理世界的智能系統，這一感知與反饋閉環的成熟，正是人類通往AGI的核心驅動力”。 (中國新聞周刊)

全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter最新發佈的資料顯示，截至3月15日，中國AI大模型的周呼叫量達到4.69兆Token，連續第二周超越美國。全球呼叫量排名前三的位置，更是被中國模型包攬。摩根大通預測，中國的AI推理Token消耗量將從2025年的約10千兆增長至2030年的約3900千兆，五年間增長約370倍。什麼是Token？在AI的世界裡，Token是模型處理資訊的最小計量單位，無論是使用者的提問，還是AI生成的一段程式碼，最終都要被拆解成Token來完成運算。正因如此，Token呼叫量成為衡量AI模型活躍度和產業價值的關鍵指標，Token呼叫量越高，意味著模型被用得越多，創造的實際價值也就越大。 (科技日報)

「終於到日本用中國 AI 來冒充日本產 AI 的時代了」最近這件事在日本的 X 討論炸了，起因是昨天日本一家科技公司樂天集團（Rakuten）在日本經濟產業省（METI）的 GENIAC 項目（日本 AI 政府資助項目）支援下，高調發佈了號稱「日本最大、性能最強」的 7000 億參數大模型 Rakuten AI 3.0。但發佈後不久，開源社區就迅速扒出，該模型的底層架構實際上是來自我們的 DeepSeek-V3，樂天僅僅是做了日文資料的微調。在知名的 AI 開源庫 Hugging Face 上，Rukuten AI 3.0 赫然在自己的配置檔案裡面寫著架構來自 DeepSeek V3。而在 Rakuten AI 3.0 模型的發佈新聞稿裡，絲毫沒有提到任何關於 DeepSeek 的資訊，只是含糊的說「它融合了開源社區的精華」，讓一眾網友以為這款模型就是日本自主研發的。更致命的是，樂天為了掩蓋這一事實，在開源時偷偷刪除了 DeepSeek 的 MIT 開源協議檔案。在被社區實錘後，才灰溜溜地以「NOTICE」檔案名稱重新補上。在 Hugging Face 上能看到項目檔案的提交歷史，顯示修改日本網友紛紛表示，「這讓人無法接受」，拿著日本政府補貼，竟然只是微調了一波中國的 DeepSeek，還有人說，用 DeepSeek 就算了，還要偷偷藏藏真的很遜。掩耳盜鈴的「日本最強」單看 Rakuten 公司發佈的公關稿，這個模型確實算得上是日本在 LLMs 領域的一次比較有實力的發佈。這是一款擁有約 7000 億參數的混合專家（MoE）模型，經開源社區確認，是和 DeepSeek V3 一樣的 671B 總參數，啟動 37B。樂天首席 AI 官 Ting Cai 將其形容為「資料、工程和創新架構在規模上的傑出結合」。Ting Cai 這名字一聽就不像是日本當地人，有日本網友在評論區說，用 DeepSeek 很過分，更過分的是，主導這個模型的大老闆，是個徹頭徹尾的移民強硬派。我們發現 Ting Cai 曾在美國 Google、蘋果公司工作過，並在微軟待了超過 15 年，本科在美國石溪大學，電腦科學就讀。他曾在採訪中表示，十八歲他第一次出國，去的就是日本，確實是個「移民強硬派」。關於 Rakuten AI 3.0 的模型表現，在官方公佈的各項基準測試中，它在日語文化知識、歷史、研究生水平推理、甚至競技數學和指令遵循等維度上，得分表現都極其優異，大有橫掃日本本土大模型圈的架勢。不過，用來對比的模型，是已經被下架了的 GPT 4o、只有 1200 億參數的 GPT OSS，還有日本的新興另一個 AI 開發企業 ABEJA 基於千問推出的 ABEJA QwQ 32b 模型。7000 億和最多 1200 億比，Rakuten AI 3.0 確實是贏了不少。同時作為經產省 GENIAC 項目的重點扶持對象，樂天獲得了大量的算力資源支援。GENIAC 這個項目設立的初衷，正是為了建立日本本土的生成式 AI 生態，緩解對海外巨頭技術依賴的焦慮。日本最大的參數規模，再加上這層「國家隊」的濾鏡，讓 Rakuten AI 3.0 一出場就戴上了「全村希望」的光環。還得是 DeepSeek但光環褪去得比想像中更快。先不說 7000 億參數、MoE 架構，這幾個關鍵詞組合在一起，在當今的開源大模型圈子裡，指向性實在太強了。等到開源社區的開發者們，到 Hugging Face 上一看詳細的程式碼配置檔案，竟然直接就寫著 DeepSeek V3。從底層邏輯來看，這就是「中國架構 + 日本微調」。DeepSeek 提供了那套被全球驗證過、極其高效的底層架構和推理能力，而樂天則利用其本土優勢，用高品質的日文語料對其進行了微調，讓它變得更懂日本文化。客觀來說，拿開源模型做本土化微調，在技術圈是一件極其正常且合理的事情。就像他們拿來作為對比的 ABEJA QwQ 32b 模型一樣，連代號都不改，直接用 Qwen 的 QwQ。日經新聞曾報導，日本公司開發的前十大模型裡，有 6 個都是基於 DeepSeek 或 Qwen 進行二次開發如果樂天這次也坦坦蕩蕩地承認使用了 DeepSeek 的底座，頂多是一次缺乏新意的「套殼」發佈，興許還能蹭一波 DeepSeek 的熱度。但他們偏偏選擇了掩藏。之前我們分享美團瀏覽器使用開放原始碼專案時，曾提到不同的開源協議，其中 DeepSeek 採用的 MIT 協議，堪稱開源界「最卑微、最寬容」的協議。它允許使用者免費拿去商用、修改、甚至閉源賺錢。它唯一的請求只有一個：在項目裡，保留原作者的版權聲明和許可聲明。Rakuten 模型發佈新聞稿｜https://global.rakuten.com/corp/news/press/2026/0317_01.html而樂天不僅在模型發佈部落格中對 DeepSeek 絕口不提，更是直接在程式碼庫裡抹除了這份協議檔案，還高調宣佈自己採用的是 Apache 2.0 協議開源。雖然 Apache 2.0 同樣是對商業極度友好的開源協議，但它更正式，常被大廠用來建立自己的開源生態和專利護城河。不同開源協議對比，MIT 協議比 Apache 協議更寬鬆、更簡短，Apache 2.0 在賦予自由的同時，明確包含了專利授權保護和更嚴謹的責任免除條款，適合更大型、法律風險規避更嚴格的商業項目｜圖片來自網際網路樂天的算盤打得很精，抹掉 DeepSeek 的名字，套上自己的 Apache 2.0 協議，再把自己包裝成「慷慨開源 7000 億參數大模型」的日本 AI 救世主。喊了一年多的歐洲版 DeepSeek、美國版 DeepSeek，最後好像都沒有做出來。樂天也想做日本版 DeepSeek，但在算力和訓練成本的壓力下，在當前全球大模型飛速發展的局面下，既想要中國技術的極致性價比，又放不下打造「本土巨頭」的身段，顯然是難上加難。不如和我們一起等等 DeepSeek V4 吧。 (APPSO)

美國政府再次收緊對華AI晶片出口的“天花板”。據The Information報導，美國政府已通知聯邦機構，將不允許輝達向中國銷售其最新開發的“降級版”AI晶片B30A。該晶片基於輝達Blackwell架構，性能據稱超過此前的H20型號，公司此前已向部分中國客戶提供樣品。面對這一否決，輝達正著手修改晶片設計，希望美國政府重新考慮立場。但這一努力能否改變結果，仍是未知數。輝達在中國市場的處境已發生根本性轉變。公司發言人表示，輝達在中國“高度競爭的資料中心計算市場中份額為零”，未將其納入公司業績指引。這一數字與2022年時95%的市場主導地位形成鮮明對比。與此同時，中國政府正積極推動本地企業採購國產AI晶片，近期更出台政策要求使用國家資金的新建資料中心項目必須採用國產AI晶片，華為昇騰等本土廠商正加速填補市場空白。輝達首席執行長黃仁勳在台灣地區一家電視台的直播中明確表示，目前“沒有計畫向中國發貨任何產品”。他將市場重新開放的決定權指向中方：“這取決於中國何時希望輝達產品回歸以服務中國市場，我期待他們改變政策。”目前，輝達正面臨中美雙方政策紅線的雙重擠壓：一方面是美國政府持續收緊對華先進晶片出口許可，另一方面是中國政府加速推進自主算力替代。B30A的修改能否獲得美國批准、中國客戶是否會接納，仍有待觀察。 (晶片行業)

AI時代的創業新範式。00後已經利用AI開始對傳統商業進行“奇襲”。今年3月2日，Cal AI 創始人 Zach Yadegari 正式宣佈，這款AI卡路里追蹤應用已被美國營養追蹤領域的“老大哥” MyFitnessPal 收購。Zach Yadegari 沒有披露交易的具體金額，但他在接受TMZ採訪時說：“我對這筆交易感到滿意，賺了數百萬美元。”根據 Zach Yadegari 透露，實際早在去年12月就已低調完成。Cal AI的七名員工將與Zach Yadegari 本人一同加入MyFitnessPal團隊，兩位創始人退出日常管理。據瞭解，目前，Cal AI 應用現已與 MyFitnessPal (MFP) 龐大的營養資料庫整合。該資料庫涵蓋 2000 萬種食物、68500 個品牌以及 380 多家連鎖餐廳提供的餐食。Cal AI 的掌舵人Zach Yadegari 和Henry Langmack是從高中校舍裡走出來的創業者，2024年他們創辦Cal AI時才17歲，2025年收入3000萬美元，最終被行業巨頭收購。Zach Yadegari 預計Cal AI2026年營收將達到5000萬美元。最近，Zach Yadegari 還進入了《福布斯》30位30歲以下精英榜。他告訴《福布斯》說：“打造一款卡路里追蹤應用並非我的‘北極星’。我已準備好繼續前進，將其作為建構一家更具影響力公司的墊腳石。我的下一個目標是打造一家市值十億美元的公司。”Cal AI 的創業故事印證了AI時代的創新法則：當技術門檻降低，年輕創業者對需求的洞察與對新技術的應用，正在成為核心競爭力。01.被巨頭收購內幕儘管 Zach Yadegari 在今年 3 月才公開消息，但實際上，這場“聯姻”在去年 12 月就已經塵埃落定。MyFitnessPal 擁有全球最大的營養資料庫之一，目標使用者是希望精確控制飲食的硬核使用者，如健身人士。MyFitnessPal於 2005 年成立，截至 2026 年初，其社區已擁有超過 2.8 億 會員，遍佈全球 120 多個國家。2015 年，它被運動服裝巨頭安德瑪（Under Armour）以 4.75 億美元收購，成為其建構數字健康社區的核心一環。據知情人士透露，MyFitnessPal 對 Cal AI 的興趣始於去年下半年。作為擁有上億使用者的行業霸主，MyFitnessPal 正面臨品牌老化和AI轉型緩慢的壓力。而 Cal AI高效的 AI 演算法和在年輕群體中的影響力，正是 MyFitnessPal 想要補充的能力。隨著收購完成，Zach 和 Henry 已經正式退出日常管理。對於兩個尚未滿 20 歲的年輕人來說，他們不僅實現了財富自由，更在簡歷上可以留下重要的一筆。MyFitnessPal 此次收購 Cal AI，被外界視為其全面轉向“AI優先”戰略的訊號。Cal AI 的核心識別技術將整合進 MyFitnessPal 的生態系統中。有意思的是，曾有人也表示Cal AI 對卡路里的識別並不那麼精準。但在MyFitnessPal 看來，Cal AI 適合那些注重速度而非精準性的使用者，而 MyFitnessPal 則恰恰相反，兩者恰好互補。02.在程式設計夏令營裡相識Cal AI 的兩位創始人Zach Yadegari 和Henry  Langmack雖然目前還不到20歲，但已經認識近10年。兩人相識於一個程式設計夏令營，彼時，兩人才10歲，此後幾年間，兩個人一起開發了一系列應用程式，最終創立了Cal AI。Cal AI的其他團隊核心成員都是在網上或者創業項目上相識。在高中時，Zach Yadegari 開始健身，很快發現飲食管理才是關鍵，而傳統的卡路里追蹤應用手動輸入太繁瑣，於是決定開發一款“拍照即得”的AI驅動卡路里追蹤應。“傳統的健康應用像是在做算術題，”Zach Yadegari 在後來的採訪中回憶道，“你需要手動輸入食物名稱、稱重、搜尋資料庫、選擇份量。大多數人堅持不到三天就會放棄。我們當時就在想，為什麼不能直接拍張照片，讓 AI 來處理剩下的一切？”正是這個簡單的想法，促成了 Cal AI 的誕生。這兩個 17 歲的少年確立了一個極其純粹的目標：利用人工智慧，讓卡路里追蹤變得像拍照一樣簡單。值得注意的是，在創辦Cal AI之前，Zach Yadegari 已經有創業經歷，他16歲時將自己的第一個應用（遊戲網站TotallyScience）以10萬美元出售，這筆資金成了Cal AI的啟動金。應用開發過程中，他們還通過網上私信邀請到有成功經驗的Blake Anderson加入創始團隊，負責傳播策略。03.18個月的狂飆Cal AI 於2024年5月上線，到被巨頭於2025年12月收購，整個過程約18個月。Cal AI 的核心邏輯在於其自研的電腦視覺模型。不同於早期應用模糊的識別，Cal AI 能夠通過一張照片精準估算出食物的體積、配料構成甚至烹飪方式帶來的熱量差異。應用上線後迅速走紅，8個月內下載量突破500萬次，到2026年3月被MyFitnessPal收購時，累計下載量已超過1500萬次，年收入超過3000萬美元。在營運期間，Cal AI 協助全球數百萬使用者累計減掉了數百萬磅的體重。它將“追蹤習慣”的留存率提升了數倍，因為它把原本需要5分鐘的操作縮短到了5秒。Zach Yadegari 和 Henry 並沒有走傳統昂貴的管道投放。作為原住民，他們利用 TikTok 和社交媒體的病毒式傳播，將“拍照算熱量”打造成了一種潮流生活方式。Zach Yadegari 說：“行銷工作至關重要，極其重要。這款產品是圍繞行銷理念打造的。我們力求確保其設計簡潔、風格優雅，讓人在觀看抖音視訊的三秒鐘內就能明白其含義。”現在，Cal AI 不僅僅是一個工具，它成了年輕人手機裡標配的“健康助手”。04.AI 時代的創業新範式Cal AI 的成功，為當下的 AI 創業潮提供了一個極具參考價值的樣本。他們沒有試圖做一個全能的健身應用，而是死磕“卡路里錄入”這一個動作。或許，在 AI 時代，解決一個具體而微的痛點，比建構宏大的平台更容易成功。在巨頭還沒反應過來時，利用 18 個月的時間完成產品迭代、使用者積累和品牌建立。正如Zach Yadegari 所說：“我們唯一的優勢就是我們比大公司跑得快，我們沒有會議，只有程式碼。”有意思的是，Zach Yadegari爆料，雖然擁有4.0 的 GPA 和一家成功的公司，但他申請的 18 所美國頂尖大學中（包含大部分常青藤學校），被15所拒之門外。Zach Yadegari坦言，此前並不想上大學，但後來，在一個駭客之家度過的夏天，讓他接觸到一群典型的矽谷大學輟學生，這讓他意識到，擁有大學學位會讓他未來的發展前景更加光明。Zach Yadegari後來被從邁阿密大學（University of Miami）大學錄取，但目前已經申請休學了一個學期，利用這段時間思考並規劃未來。他和 Cal AI 的核心團隊同時也留在 MyFitnessPal，負責其產品的獨立營運和整合工作。目前的休學和過渡工作更像是Zach Yadegari在為下一個“十億美元公司”的目標積蓄力量。 (多知)

當國內還在沉迷“養龍蝦”大業時太平洋對岸的西海岸AI圈已經捲出了新高度當最硬核的AI公司和最硬核的諮詢公司“聯姻”這場戲怎麼打都好看AI公司狂拉諮詢巨頭入夥，何意味？今年2月，OpenAI官宣推出“前沿聯盟”（Frontier Alliances），目標很直接：要和全球頂級公司手拉手，把自家的Enterprise AI平台塞進企業的日常工作中。3月初，OpenAI又放大招，正式牽手四大諮詢巨頭：McKinsey、BCG、Accenture和Capgemini，達成多年合作關係。cr. BI合作目標就是把自家AI工具，從智能寫作到分析預測，直接植入企業的工作日常。劃重點，這裡OpenAI說的不是簡單的聊天機器人，而是能自己幹活、跨系統跑、處理複雜任務的“AI同事”。讓AI同事直接“坐”你旁邊辦公，是不是有賽博朋克那味兒了？OpenAI不是一個人在戰鬥。去年，Anthropic就已經和Accenture合作，幫助企業從人工智慧試點轉向全面部署。cr. 埃森哲兩個月前，Anthropic還與Deloitte達成協議，讓Claude正式入駐德勤全球網路，還順手搞了個認證計畫，給15000名德勤員工做模型培訓，專攻金融、醫療這些被嚴格監管的行業。表面看是AI公司找幫手，放大看其實是兩大陣營在組隊：AI公司要借助諮詢公司撬開企業市場，諮詢公司則需要AI技術來給自己搞“業務升級”。AI公司為什麼非要抱諮詢公司大腿？很多人會覺得，像OpenAI這樣的公司已經擁有世界領先的AI技術，企業不都得追著跑？但現實情況是，企業卡住的瓶頸早就不在模型智商了，而是AI Agents到底怎麼塞進現有的工作流和複雜系統裡？說白了就是，你的AI Agents再牛，企業不知道怎麼使用。這時候，諮詢公司就成了神助攻。OpenAI在官宣合作時明說了：這些諮詢公司將和OpenAI工程師一起，幫企業搞定三件事：將AI接入現有系統重新設計企業工作流程在企業內部大規模部署“AI同事”諮詢公司本來就是企業決策的重要顧問，麥肯錫、BCG、德勤、埃森哲這些巨頭，長期主導著全球500強的戰略和數位化轉型。如果它們直接在方案裡打包OpenAI或Anthropic的技術，企業採用AI的門檻就會大大降低。換言之，對AI公司而言，諮詢公司就像“精準中介”，不用自己滿世界跑客戶，靠著諮詢公司的既有管道，就能讓自家技術光速落地，省下的拓客成本和教育時間，簡直不要太香。傳統諮詢大變身當諮詢擁抱AI，招聘市場也要洗牌？當然，對於諮詢公司來說，這場合作也不是白搭資源的買賣。如果說AI公司是在借助諮詢公司進入企業，那麼對於諮詢公司來說，與AI公司合作不僅僅是技術合作，更是一次業務模式升級。諮詢公司為什麼離不開AI了？自從2022年ChatGPT發佈之後，生成式AI迅速成為企業最關注的技術之一。幾乎所有大型企業都在討論AI戰略，這給諮詢行業帶來了新的業務增長機會。據可蒐集到的資料顯示，麥肯錫的高層在接受採訪時表示，目前公司大約40%的項目已經與資料分析或AI相關，並且越來越多項目正在向生成式AI轉型。這意味著AI已經成為諮詢行業的重要業務來源。cr. BI今年年初，麥肯錫還正式宣佈與亞馬遜雲服務公司（AWS）聯合推出Amazon McKinsey Group。麥肯錫出戰略、組織和執行，AWS出雲基建和生成式AI能力：cr. McKinsey過去，諮詢公司的核心產品是知識和分析能力，但在AI時代，單靠人工分析很難保持競爭優勢。當諮詢公司能在項目裡直接部署AI系統，幫客戶實現自動化分析、智能決策甚至流程最佳化，項目的價值感瞬間拉滿。同時，AI也可以顯著提高諮詢公司的內部效率。公開資訊顯示，在BCG約33,000名員工中，接近90%的人已經在使用AI工具，並且內部開發的定製GPT數量比任何其他OpenAI客戶都多。BCG全球人力負責人Alicia Pittman還透露，參與開發這些AI工具的員工數量已經是去年的五倍。cr. BI這些資料都在說明，諮詢公司正在大規模將AI納入自己的工作體系。麥肯錫已經開始“AI面試”試點除了業務調整，麥肯錫還正在改實行一項重大校招改革——要求候選人在面試環節使用麥肯錫內部聊天機器人Lilli來做Case案例分析。cr. theguardian在這個過程中面試官將重點考察學生使用AI提示詞的能力，以及是否具備"好奇心和判斷力"來處理、質疑AI輸出的內容，並將其與客戶具體需求相結合。如果試點成功，麥肯錫計畫在未來幾個月內將這種形式推廣至全球所有辦公室的初級招聘。AI時代招聘規則改變，想上岸頂級諮詢公司的留學生該重點培養那些能力？來聽聽麥肯錫CEO怎麼說👇AI衝擊下的諮詢行業，留學如何穩穩上岸？根據2026年一份行業觀察報告，近年來管理諮詢行業的求職熱度正在重新升溫，從全球大型諮詢公司到專業精品諮詢公司，各家諮詢機構都表示收到的申請和諮詢數量有所增加。在一個充滿不確定性的就業環境中，諮詢行業提供的薪資水平和職業發展路徑，對很多年輕人來說依然具有很強吸引力。cr.Management Consulted但諮詢公司對候選人的要求，已經悄悄變了。麥肯錫高級合夥人、人工智慧部門QuantumBlack的聯合負責人Alex Singla在去年12月接受Business Insider採訪時表示，公司正在尋找“5Xers五倍速人才”，他們不僅在某一領域擁有深厚的技能，還能同時出色地完成三到四項不同的工作。cr. BI與此同時，在AI致使不少公司裁員之際，還有科技諮詢公司宣佈3倍擴招Entry Level初級員工。cr. axios報導顯示，IBM計畫今年將入門級招聘人數增加三倍，且多個部門擴招全覆蓋，其中就包括常備認為會被AI取代的軟體開發工程師以及資料工程師，這與當前AI削減入門級工作和軟體工程師需求的趨勢形成對比。那麼問題來了：怎樣成為諮詢公司搶著要的通才？強化技能，做AI時代的多面手隨著企業越來越靠資料和AI做決策，諮詢公司在招聘新人時不再只關注傳統的商業分析能力，而是越來越看重候選人是否具備資料分析能力以及使用AI工具的經驗。AI正在重塑諮詢項目和新人的期待值。現在，企業希望初級顧問能熟練操作這些工具：資料可視化工具人工智慧支援的研究平台基本統計和建模技術簡化分析的自動化工具與此同時，當AI讓資訊變得“唾手可得”，真正能拉開差距的，是你提問的方式、拆解商業問題的思路，以及把複雜分析講成好故事的能力。所以Case interview依然是諮詢面試的重頭戲，它考的依然是結構化思維、商業判斷和溝通表達。只不過在AI時代，你得學會在Case裡“玩點新花樣”，比如主動說說你會怎麼用AI工具處理資料，再基於那些資訊建立假設、繼續分析。這種表達其實並不是在炫技，而是在向面試官傳遞一個訊號：你理解真實諮詢項目是如何工作的。AI時代的諮詢面試，不只看你能不能把Case解出來，更看你會不會用新工具把同一個Case解得更快、更深、更貼近真實商業場景。 (WallStreetTequila)