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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)
4/29盤後:OpenAI 業績未達標引發 AI 大逃殺?早盤 39000 點大關一度失守,全靠金融跟中小型股出來護駕?📊盤勢分析週二美股告別了近期的歷史高點,整體盤勢籠罩在濃厚的觀望與修正氣氛中。市場風向的轉變主要源自一篇關於 OpenAI 業績未達標的報導,這項消息猶如一盆冷水,瞬間引發市場對人工智慧(AI)投資熱潮是否過度擴張的疑慮,使資金迅速從原本炙手可熱的硬體「賣鏟股」撤出。同時,中東地緣政治持續緊繃,加上阿聯宣布退出 OPEC,推升布蘭特原油突破每桶 111 美元大關。高油價喚醒了市場對通膨的擔憂,也讓正準備展開利率會議的聯準會(Fed)後續動向更受矚目,促使投資人態度轉趨保守。在產業與個股表現方面,科技與半導體類股成為本波震盪的重災區。與 OpenAI 關聯密切的甲骨文(Oracle)重挫逾 4%;而過去引領大盤的 AI 晶片巨頭們也紛紛臉綠,超微(AMD)下跌 3.41%,輝達(Nvidia)亦下滑約 1.6%,導致半導體類股遭逢重擊。不過,科技巨頭並非全軍覆沒,蘋果(Apple)與微軟(Microsoft)雙雙逆勢上揚逾 1%,為科技板塊保留了一絲生機。另一方面,受惠於油價走揚,能源股展現出相對的抗跌韌性,英國石油(BP)繳出亮眼財報後股價穩步收紅;傳統產業中的通用汽車(GM)與可口可樂,也因第一季財報獲利優於市場預期而表現亮眼。道瓊工業指數下跌 0.05%,收在 49,141 點;標普 500 下跌 0.49%,收在7,138 點;那斯達克指數下跌 0.90%,收在24,663 點;費城半導體指數重挫 3.58%,收在10,035 點。今日台股盤勢經歷了一場劇烈的震盪洗禮。受到國際多重利空夾擊,中東地緣政治緊張局勢與阿聯退出 OPEC 等消息,推升國際油價突破每桶 111 美元,加劇了市場對通膨回溫的擔憂;同時,OpenAI 傳出營收未達標,引發投資人對 AI 資本支出回報的疑慮,導致美股科技股與費城半導體指數昨夜重挫。在外部龐大壓力的拖累下,台股早盤遭遇沉重賣壓,指數一度跳水大跌超過 600 點,不僅摜破 39,000 點整數大關,更短暫失守 5 日均線。不過,隨著逢低承接買盤積極湧現,盤中跌幅大幅收斂,甚至一度逆轉翻紅,展現出「被動跟跌、主動抗跌」的強大韌性。在資金輪動方面,雖然電子權值股普遍熄火休息,但中小型股與內需題材股挺身而出,成為穩住盤面軍心的關鍵力量。金融雙雄今日扮演撐盤要角,國泰金受惠於追平歷史新高的 3.5 元高配息政策,爆量大漲逾 5%,並帶動富邦金等金融股強勢走高。此外,光電與 LED 族群紅光滿面,搭上 CPO 題材的鼎元在出關首日便強勢亮燈漲停,帶動同族群的宏齊、一詮齊步上攻。化工族群亦有猛烈攻勢,台肥因順利拿下台積電廢硫酸再處理的循環經濟訂單,爆量鎖死漲停。另一方面,中國大陸自動化需求回溫,帶動工具機大廠亞德客-KY 飆出 1,500 元歷史天價;散熱族群的健策也受惠於 AI 晶片均熱片大單挹注,強勢攻上漲停板。記憶體族群則上演資金大亂鬥,旺宏挾帶首季轉盈的基本面利多飆出歷史天價,但首季獲利同樣亮眼的十銓與威剛,卻反遭外資獲利了結賣壓調節而回落。加權指數下跌 0.55%,收在 39,303.50 點;櫃買指數上漲 0.18%,收在 382.75 點。權值股方面,台積電下跌 1.58%、鴻海小跌 0.22%、聯發科下跌 1.53%。🔮盤勢預估台股等待美股財報季,以及接近連假成為量縮格局,盤面主流輪動到特化及部分工具機類股,3萬9到4萬點將成為族群輪動迅速節奏,若連續大漲2-3天族群勿追價可調節減碼,權值股都接近高位階,從3月低檔拉抬至4萬點超過8000點漲幅,目前僅從高檔拉回千點,加上近期融資增幅及ETF規模成長過快,等待急跌或過熱指標修正才形成較佳買點。👨‍⚕️我是股科大夫 容逸燊每天三分鐘,幫你的持股把把脈!【YT直播】週二 20:00 盤中直播【訂閱股科大夫YT】https://bit.ly/dr_stockYT【官方LINE @】https://line.me/R/ti/p/@dr.stock【專人服務諮詢】0800-668-568IG: https://www.instagram.com/dr.stock0/Threads: https://www.threads.com/@dr.stock0每天不到一杯咖啡 訂閱專家的腦袋https://www.chifar.com.tw/subscription/drstock/
馬斯克和奧特曼要上法庭了,OpenAI上市計畫新增變數
經過數年的法律拉鋸,馬斯克和奧特曼本周將在北加州對簿公堂,這場官司的結果可能影響深遠。OpenAI 正在籌備萬眾矚目的 IPO,而法院可能裁定這家公司是否被允許以營利性實體的形式存在,甚至可能罷免包括奧特曼在內的現任管理層。(來源:麻省理工科技評論)馬斯克起訴 OpenAI,指控奧特曼和 OpenAI 總裁格雷格·布羅克曼(Greg Brockman)在公司早期欺騙了他:先是承諾 OpenAI 將作為一家致力於開發造福人類的 AI 的非營利機構營運,誘使他出資支援,之後卻將公司改組,設立了營利性子公司。馬斯克在 2015 年與奧特曼等人共同創辦了 OpenAI,但在一場激烈的權力鬥爭後於 2018 年離開。馬斯克向 OpenAI 及其最大財務支持者之一微軟索賠高達 1340 億美元。他還要求法院罷免奧特曼和布羅克曼的職務,恢復 OpenAI 的非營利性質。馬斯克要求法院將所有賠償金判給 OpenAI 的非營利實體,而非他個人。九名陪審員將給出一份不具約束力的建議的諮詢性裁決,供法官在裁定馬斯克對奧特曼的訴求時參考。馬斯克、奧特曼和布羅克曼都將出庭作證。OpenAI 前首席科學家伊利亞·蘇茨克維(Ilya Sutskever)、前 CTO 米拉·穆拉蒂(Mira Murati)和微軟 CEO 薩提亞·納德拉(Satya Nadella)預計也將出庭。令人尷尬的簡訊、原始的日記內容、以及圍繞 OpenAI 創立和發展過程中沒完沒了的幕後算計,預計都會被曝光。在一個被保密文化籠罩的行業裡,這場審判將是一次罕見的機會,讓公眾得以看到幕後,瞭解那些正在打造人類有史以來最具變革性技術的公司裡到底在發生什麼。他們在爭什麼?OpenAI 最初作為非營利機構成立時,背後是馬斯克 3800 萬美元的捐贈。公司當時承諾開發開源技術造福公眾,不受追求財務回報的束縛;但幾年後公司開始認為,日趨激烈的競爭可能讓公開自身 AI 模型的開發方式變得危險,而非營利結構也無法籌集到足夠的資金繼續發展 AI。法院已查明,2017 年奧特曼和布羅克曼想要成立一個營利性部門,而馬斯克則提議將 OpenAI 與他的電動汽車公司特斯拉合併;當馬斯克威脅停止資助時,奧特曼和布羅克曼告訴他他們將繼續保持非營利性質;馬斯克指控他們在沒有通知他的情況下推進了轉型為營利性公司的計畫,而 OpenAI 的說法是,馬斯克當時同意公司需要一個營利性實體,甚至想要當這個營利性實體的 CEO。但即使馬斯克能證明自己被奧特曼和布羅克曼欺騙了,他是否有資格就公司改組設立營利性子公司一事提起訴訟,這本身就是個問題。一些法律學者對法官為何允許他提出這項訴求感到困惑。“馬斯克僅僅因為曾是捐贈者或曾在董事會任職就能起訴,這讓人相當費解,”西北大學研究非營利法的法學教授吉爾·霍維茨(Jill Horwitz)說,“通常來說,提起這類訴訟以維護慈善宗旨是總檢察長的職責。而且這件事已經在走那個流程了。”2025 年 10 月,OpenAI 總部所在地加州和註冊地特拉華州的總檢察長與 OpenAI 達成協議,在一系列條件下批准了公司的新架構。比如,非營利實體下設的安全與保障委員會將審查營利性子公司做出的安全相關決策。反對改組的人——包括馬斯克、AI 安全倡導者和民間社會團體——一直在試圖阻止這一轉變。加州總檢察長拒絕加入馬斯克的訴訟,表示看不出他的訴訟行為如何服務於公共利益。不過,這份協議是否能讓 OpenAI 真正恪守其非營利使命,仍然是一個未解之問。“馬斯克應該證明的是……OpenAI 與總檢察長達成的協議中存在那些不足,”加州大學洛杉磯分校法學院慈善與非營利項目主任羅斯·陳·路易(Rose Chan Loui)說。即使協議條款已經到位,能否讓 OpenAI 遵守“取決於執行力度,以及外界能在多大程度上瞭解 OpenAI 的運作情況”。更重要的是,法律專家認為這個案件適用的法律體系就搞錯了。馬斯克主張奧特曼和布羅克曼通過設立封閉原始碼的營利性子公司違反了 OpenAI 的慈善信託義務。因此法院一直在信託法的框架下分析這一訴求。“但 OpenAI 不是信託。OpenAI 是一家公司。所以他們真正應該依據的是慈善非營利組織方面的法律。”陳·路易說。賭注有多大?儘管法律層面一團亂麻,這場審判的結果可能顛覆整個 AI 競賽的格局。馬斯克提出的任何一項訴求如果得到支援,都可能在 OpenAI 衝刺年底上市的關鍵時刻重創這家公司。估值超過 8500 億美元的 OpenAI 已經在檔案中將與馬斯克的訴訟描述為一項潛在的業務風險。馬斯克旗下的競爭對手 xAI(開發了聊天機器人 Grok)預計最早在 6 月作為其火箭公司 SpaceX 的一部分上市。如果馬斯克勝訴,xAI 與 SpaceX 合計估值達 1.25 兆美元,可能在 AI 競賽中獲得巨大優勢。這場審判也暴露了馬斯克與他曾參與創辦的公司之間尖銳的裂痕。OpenAI 的發言人讓《麻省理工科技評論》參閱 X 上的一篇帖子:“這場訴訟一直是一次毫無根據的、出於嫉妒的企圖,目的是給競爭對手使絆子。”馬斯克的律師沒有立即回應置評請求,但他自己在 X 上發帖稱“騙子奧特曼撒謊跟呼吸一樣自然。” (麻省理工科技評論APP)
華爾街日報:人工智慧推動美國股市再創歷史新高
泡沫的跡象隨處可見,Anthropic 和 OpenAI 的 IPO 預計將是有史以來規模最大的,投資者們迫切地尋找入場機會。儘管一些與人工智慧關聯度較低的類股出現下跌,但大型人工智慧相關股票的上漲仍推動了指數走高。 邁克爾·納格爾/彭博新聞社人工智慧再次拯救了股市。許多投資者甚至央行官員都看到標普 500 指數創下歷史新高,並擔心股價已經脫離了每桶 100 美元的油價現實。但如果說存在問題,那不僅僅是,甚至主要也不是,未能認識到海灣停火的脆弱性。一切都取決於人工智慧熱潮是否只是泡沫。關於自2月底美國和以色列開始轟炸伊朗以來股市表現的討論中,經常會忽略以下幾個事實:標普500指數中,118隻股票跌幅超過10%,其中不乏面臨燃料、鋁和其他原材料成本上漲,或依賴受疫情重創的客戶(如農民)銷售的股票。相比之下,僅有82隻股票漲幅超過10%,且大多與人工智慧相關。如果剔除“七大巨頭”——博通以及Alphabet、亞馬遜、蘋果、Meta、微軟和輝達——標普500指數的市值實際上是下降的。換句話說,這七家公司拉動了整個市場的上漲。美國股票平均跌幅幾乎與剔除美國股票後的MSCI全球所有國家指數跌幅相當,因為標普500指數成分股中超過一半下跌。然而,美國股指卻上漲了4%,科技股為主的納斯達克指數上漲了8%,這是因為市值最大的股票規模龐大,足以抵消其他股票的跌幅。標普500指數一半的類股下跌。上漲的類股中,非必需消費品類股和通訊服務類股,與整個市場一樣,都由一家大型人工智慧公司主導。這兩個類股中的大多數股票都下跌了。那麼,真正重要的是過去一年多來市場上的每個人一直在爭論的問題:人工智慧領域是否存在泡沫。投資者押注資料中心建設將繼續快速發展,這提振了輝達等股票,儘管他們預計人工智慧開發商本身要到本十年末才能產生正的自由現金流。人工智慧領域泡沫跡象隨處可見。Anthropic 和 OpenAI 的 IPO 預計將是有史以來規模最大的,投資者們急於在上市前找到買入股票的方法。資料中心建設是經濟發展的重要驅動力。投資者已經證明,只要貼上“人工智慧”的標籤,他們就願意購買,無論是矽谷層出不窮的初創公司,還是曇花一現的運動鞋製造商Allbirds,以及與川普有關聯的支付公司、後轉型為加密貨幣金庫的Alt5 Sigma。就連網際網路時代的寵兒思科,今年也終於憑藉其在資料中心領域的銷售,突破了2000年3月的股價高點。而這僅僅用了26年時間。支援人工智慧的理由很簡單:這次不一樣了。人工智慧的影響將比以往那些導致泡沫的技術更大、更快,從運河和鐵路,到自行車和電力,再到網際網路泡沫,無一例外。它將徹底改變經濟格局。人工智慧公司的利潤將極其豐厚。而且,與網際網路泡沫頂峰時期相比,目前領頭羊股票的價格仍然很低。最終,只有在泡沫破裂後,我們才能真正瞭解它是否是泡沫。如果一項技術符合市場預期,那麼定價就是合理的,它就不是泡沫。但人工智慧行業仍有許多重大問題無法解答,而投資者似乎樂於相信一切最終都會好起來。需要記住的一個基本歷史事實是:網際網路最大的贏家——Google(現為Alphabet) ——在2000年網際網路泡沫破裂時甚至還沒有上市。同樣,鑑於人工智慧背後的技術存在不確定性,也不能保證今天的領導者最終會勝出。當時,電信公司就像是光纖和家庭、辦公室連接(網際網路運行的基礎)的承建商,他們竭盡所能地投入資金。人們對電信行業寄予厚望,就像如今那些賺得盆滿缽滿的晶片製造商和其他資料中心供應商一樣。然而,事實證明,當時的希望完全落空了。然而,如果那些聽起來天馬行空、堪比人類的人工智慧真的研發成功,這次的情況或許會有所不同。或者至少,泡沫在破裂之前可能會膨脹得更大。這就是泡沫的弊端:即便你精準識別出了泡沫,過早入場也等同於錯誤。2026 年 4 月 27 日印刷版。 (invest wallstreet)