馬斯克和奧特曼，又双叒叕撕起來了。今天凌晨，馬斯克轉網友推文稱，不要讓你的親人使用 ChatGPT。該推文顯示， ChatGPT 已被關聯 9 起與其使用相關的死亡事件，其中 5 起據稱是因 ChatGPT 的互動導致自殺，包括青少年和成年人。對此，奧特曼很快作出回應，順帶還將矛頭對準了馬斯克旗下的特斯拉和 xAI 旗下的聊天機器人 Grok，並嘲諷後者最近因生成不雅圖正被各國監管圍剿。但這倆人現在能在網上吵得這麼凶，歸根結底還是因為一場即將到來的世紀訴訟，日前，美國加州法院終於敲定了馬斯克訴 OpenAI 案的審判時間，預計將在 4 月下旬開庭，看得出，馬斯克這回也是真「破防」了，索賠微軟和 OpenAI 的金額高達 1340 億美元。檔案地址：https://www.courtlistener.com/docket/69013420/musk-v-altman/?order\_by=desc畢竟在他看來，自己當年出錢、出力、刷臉賣人脈，結果現在 OpenAI 估值飆到了 5000 億美元。自己不僅成了矽谷最大的「冤大頭」，還親手養出了一個最強競爭對手。也正是因為這場官司，一大批原本被封存的秘密檔案被迫公之於眾。這其中，一些重磅郵件和簡訊記錄，也把 2023 年那場著名的 OpenAI「宮斗大戲」的細節抖落得乾乾淨淨。根據外媒 GeekWire 的梳理，最讓人驚掉下巴的不是奧特曼被開除，而是微軟在那個周末的「鈔能力」：省流版如下：1. 當奧特曼被罷免時，微軟 CEO 納德拉雖不知情，但火速註冊了新子公司，並準備了 250 億美元（約 1700 億人民幣），如果奧特曼不能重返 OpenAI，就打包挖走 OpenAI 所有員工，覆蓋其薪水和股權。2. 雖然微軟對外宣稱「無控制權、無投票權」。但內部聊天顯示：在改組新董事會時，納德拉和微軟 CTO 話語權極高，曾直接否決奧特曼提議的董事人選（Strong strong no）。3.  OpenAI 成立初期使用 AWS，微軟根本排不上號。2016 年，因馬斯克討厭貝索斯（覺得他是傻瓜），親自建議奧特曼轉投微軟懷抱，助推了 OpenAI 與微軟的進一步接觸和合作。4. 2017 年微軟高管曾拒絕過 OpenAI 的 GPU 算力請求，認為「不划算」；比爾·蓋茲最初也反對微軟押注 OpenAI。直到被 Google 的 AI 進展嚇到， 納德拉才決定 All in。5.目前，OpenAI 與微軟漸行漸遠，微軟失去獨家控制權，但持有 27% 股權，鎖定未來 2500 億美元雲服務承諾，且 IP 授權續到了 2032 年（規避了 AGI 條款風險）。OpenAI 目前估值 5000 億美元，但也重新引入亞馬遜 AWS 合作，不再單純依賴微軟。附上參考連結🔗https://www.geekwire.com/2026/the-microsoft-openai-files-internal-documents-reveal-the-realities-of-ais-defining-alliance/一夜之間，微軟備好 250 億美元「贖身費」把時針撥回到 2023 年 11 月 17 日那個混亂的下午，OpenAI 董事會突然宣佈罷免 CEO 奧特曼，並解除總裁格雷格·布羅克曼的職務。面對奧特曼突然出局，微軟 CEO 納德拉其實也是一臉懵。直到事發前十幾分鐘，他才接到前 OpenAI CTO 米拉·穆拉蒂（Mira Murati）的通知。同樣地，董事會成員（Ilya Sutskever、Tasha McCauley、Helen Toner 和 Adam D’Angelo）在前一晚才通知 Murati，並只給了她不到 24 小時的準備時間。據微軟 CTO 凱文·斯科特（Kevin Scott）回憶，米拉當時的語氣「就像被卡車碾過一樣」。隨後就是那個著名的「瘋狂周末」。那時外界都以為作為最大金主的微軟在焦頭爛額，實際上，納德拉想的卻是，既然 OpenAI 董事會不聽話，那就乾脆另起爐灶。最新曝光的簡訊實錘了這一點。就在那個周六，微軟一方面利用媒體施壓 OpenAI 董事會，另一方面私下火速註冊了一家名為 Microsoft RAI Inc. 的新子公司（RAI 代表「負責任的人工智慧」）。微軟總裁布萊德·史密斯當時給納德拉發消息說：子公司已備好，周一就能提交檔案並注資，隨時可以接手山姆及團隊。奧特曼也回得很乾脆：「kk。（好的）」這可不僅僅是接手幾個人那麼簡單，微軟評估了一下，如果要把 OpenAI 的所有員工打包挖過來，得覆蓋他們的薪水和股權補償。這筆錢大概是 250 億美元，折合人民幣，大約 1700 億。到周日，Twitch 聯合創始人 Emmett Shear 接替 Murati，成為新的臨時 CEO。當天晚上，當董事會仍拒絕讓奧特曼回歸時，納德拉公開宣佈，微軟已準備好聘請奧特曼及其核心團隊成員。在證詞中，納德拉回憶說：「在一堆糟糕的選項中，這確實不是我最想要的那個。」但他補充道，這是「相對更好的選擇」。畢竟，最糟的結果將是這些人全部離開，然後投奔微軟的競爭對手。後面的故事大家都知道了，一大群 OpenAI 的員工紛紛聯絡奧特曼和 OpenAI 總裁格雷格·布羅克曼，表達對他們的忠誠，並在 X 等公開平台統一發出同一句話：「OpenAI Is Nothing Without Its People（沒有員工，OpenAI 什麼都不是。）」奧特曼也上演了「王者歸來」。而更有意思的是，雖然微軟一直對外宣稱自己不控制 OpenAI，甚至在新組的董事會連個投票權都沒有，主打一個人畜無害的投資人形象。但檔案裡的聊天記錄，可是實實在在地「打臉」了。在奧特曼回歸談判的關鍵時刻，雙方在討論新董事會人選。納德拉和 CTO 斯科特在群裡那是相當強勢，不僅直接否決了奧特曼提議的幾個人選，斯科特更是急得打出了：「Strong strong no」（絕對絕對不行）！甚至，斯科特還開玩笑說，要不我自己辭職去當個董事？納德拉回了他一個「👎」的表情。雖然是玩笑，但也分明可以看出納德拉在「垂簾聽政」這一塊可謂是手拿把掐。只要微軟不點頭，奧特曼想讓誰進新董事會都懸。馬斯克做夢也沒想到，微軟成最大贏家這次曝光的檔案裡，也有不少之前曝光的消息，其中最讓馬斯克心梗的恐怕不是錢，而是歷史的迴旋鏢。檔案顯示，最早和 OpenAI 合作的其實是亞馬遜 AWS。2015 年 OpenAI 剛成立時，用的就是亞馬遜的雲。當時的納德拉還在郵件裡酸溜溜地問團隊：「咱們被邀請了嗎？好像 AWS 偷偷插了一腳。」當時的 OpenAI，非常直白地將亞馬遜 AWS 列入了捐贈名單，微軟連個名字都沒混上。納德拉甚至在郵件裡酸溜溜地質疑：用亞馬遜的雲，還好意思說自己「Open」？OpenAI 成立當天的官方部落格🔗 https://openai.com/index/introducing-openai/沒想到的是，卻是馬斯克親自推動了微軟和 OpenAI 的進一步接觸和合作。🔗 https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.cand.433688/gov.uscourts.cand.433688.379.38.pdf2016 年，奧特曼問馬斯克，要不要從亞馬遜換到微軟雲？馬斯克當時正看亞馬遜的貝索斯不順眼。他在郵件裡回覆說：「我覺得貝索斯像個傻瓜，納德拉不是，所以我傾向微軟。」當然，微軟也不是一開始就這麼大方。2017 年，馬斯克興致勃勃地給納德拉打電話，提議搞個大項目：用 1 萬張 GPU 訓練 AI 打 Dota 2。奧特曼更是吹捧這是「AI 史上最震撼的成就」。🔗 https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.cand.433688/gov.uscourts.cand.433688.379.39\_1.pdf結果微軟高管算了一筆帳，結論就倆字：不值，高管 Jason Zander 在郵件裡直言：「這成本根本不具備可行性，我不會為了這個賠本。」，拒絕了。沒想到，OpenAI 在 2018 年發佈的 OpenAI Five，由五個深度學習神經網路組成，完全依靠自我對弈進行強化學習訓練，在不使用人類對局資料的情況下擊敗了業餘人類 Dota 2 隊伍，給 Google 狠狠地宣傳了一波。到了 2019 年，Google 的 AI 進展震驚微軟。這時候，納德拉才力排眾議決定 All in OpenAI。 重點來了：比爾·蓋茲當時是反對的！ 這位前世界首富明確表示：微軟應該自己搞 AI，別在外面瞎押注。甚至連微軟 CFO 艾米·胡德都覺得 OpenAI 設計的「利潤上限」是個笑話——「鑑於這個上限實際上高於 90% 的上市公司，我不確定它是否真有什麼約束力，也談不上多麼利他。不過，這取決於 Sam 自己對上限的決定。」事實證明，艾米·胡德還是懂 OpenAI 的。再後面的故事就是 ChatGPT 的橫空出世。和之前的爆料一致，OpenAI 的董事會竟然是刷 X 時才知道產品上線的，奧特曼壓根沒正式通知董事會，這也讓董事會成員 Helen Toner 後來吐槽道：「我都習慣了啥都不知道。」右為 Helen Toner作為最大投資方，微軟最關心的只有一件事：商業化。2023 年 1 月中旬，納德拉直接給奧特曼發去簡訊，詢問付費訂閱版本的具體上線時間。奧特曼無奈回覆：希望能在一月底前搞定，但目前最大的瓶頸是嚴重不足的算力和因此導致的糟糕體驗。在接下來的兩周內，奧特曼和納德拉進行了多輪對話，我們也能從中看到一些新的資訊。奧特曼：你們希望我們什麼時候上線？納德拉：總體來說，越早越好。在某種程度上，Bing 可以視為帶廣告支援的限定版，這樣我們就能在同一個基礎模型上，同時在市場中推出兩個版本兩周後：納德拉：順便問下……你們現在的訂閱使用者有多少？奧特曼：OpenAI 擁有 600 萬日活躍使用者，已經達到算力上限，同時還有 5000 萬人因為資源不足而被拒絕註冊。由於法律問題，我們不得不推遲收費，但應該會在下周上線。2023 年 2 月 1 日，定價 20 美元/月的 ChatGPT Plus 正式上線。緊接著，微軟向 OpenAI 注資 100 億美元，然而，誰也沒能想到就在這蜜月期過了不到兩年，這對 AI 圈的「最強 CP」的關係，差點就徹底崩盤。如今，OpenAI 與微軟漸行漸遠，但好在 OpenAI 終於完成資本重組，變成了估值 5000 億美元的 AI 巨無霸。 而微軟雖然失去了獨家控制權，甚至 OpenAI 又重新和「前任」亞馬遜 AWS 簽了 380 億美元的大單。但微軟手裡依舊捏著三張王牌：27% 的股權；未來 2500 億美元的雲服務承諾；拆除了「AGI 炸彈」：以前條款規定一旦 AGI 達成，微軟就沒權用了；現在新協議直接把 IP 授權續到了 2032 年。換句話說，微軟雖然沒能完全控制 OpenAI，但已經穩穩當當地把自己綁在了這艘 AI 巨輪上。無論 OpenAI 未來走向何方，微軟都能分到最大的一杯羹。只有馬斯克還在法庭上，試圖討回他當年的 3800 萬美元投資，以及那個「拯救人類」的非營利初心。 (APPSO)

據外媒報導，特斯拉CEO馬斯克和OpenAI CEO奧特曼又開始“打嘴仗”了，馬斯克讓大家別用ChatGPT，而奧特曼則表示，特斯拉Autopilot不安全。馬斯克首先“開炮”，他周二在社交網路上轉發了一條帖子，該貼文稱“自2022年發佈以來，已有九名兒童和成人的死亡與使用ChatGPT有關”。馬斯克還寫道：“別讓你愛的人使用ChatGPT”。奧特曼則回應稱，我們需要保護易受傷害的使用者，同時還要確保我們的安全防護措施不會妨礙所有使用者使用我們的工具。這確實很難。隨後，奧特曼開始抨擊特斯拉的Autopilot。他表示，“顯然，已有超過50人死於與 Autopilot相關的車禍。我之前只坐過一次搭載該系統的車，但我第一感覺就是，這個東西還遠算不上安全。馬斯克和奧特曼之間的矛盾由來已久。比如，去年馬斯克起訴蘋果和OpenAI，聲稱這兩家公司將ChatGPT深度整合進iPhone的做法扼殺AI行業的競爭。馬斯克旗下有AI初創公司xAI。OpenAI去年也對馬斯克提起反訴，稱其試圖拖慢OpenAI的發展。 (TechWeb)

【新智元導讀】4月27日，馬斯克訴OpenAI案即將開庭。OpenAI甩出重磅炸彈：馬斯克不僅支援OpenAI轉型營利，還索要OpenAI絕對控制權。這場官司表面是非營利vs營利之爭，實則是一場關於誰來掌控AGI的終極博弈。如果說科技界有什麼大戲能讓全球吃瓜群眾腎上腺素飆升，那絕對是奧特曼與馬斯克的世紀大決裂。剛剛，這場科技圈最吸睛的「豪門恩怨」，迎來了個大升級！先是法院一下子解封100多份訴訟檔案，爆出奧特曼竟然間接持有OpenAI的股份，他還同時擔任非營利組織的獨立董事和CEO！OpenAI總裁Greg Brockman也早就想把馬斯克踢出局，組建一家營利性公司。馬斯克稱，這些只不過是冰山一角。另一邊，OpenAI再也坐不住了，直接在其官網上甩出了一篇名為《The truth Elon left out》（埃隆遺漏的真相）的檄文。文章直接甩出了大量2017年前後的內部郵件、簡訊記錄，甚至還有聯創Greg Brockman的私人日記摘錄——這些都是在訴訟過程中被法院解封的證據。OpenAI的觀點簡單粗暴：馬斯克不是什麼「被背叛的理想主義者」，他才是最早喊著要把OpenAI變成營利性公司的人！只不過，當年談判破裂的原因是——他想要絕對控制權，而我們拒絕了。搞笑的是，奧特曼第一時間就跑到馬斯克的x上貼出了這篇文章。更加勁爆的是，奧特曼還在帖子中爆料了更多細節。他說，馬斯克的訴訟檔案是在斷章取義，專挑有利於自己的內容，不利他的都被忽略。奧特曼還爆出，馬斯克想要籌集800億美元在火星上建造一座自給自足的城市。最讓人震驚的是，馬斯克還出乎意料地提到要讓自己的孩子掌控AGI！讓我們把時間線倒回到2015年。那一年，馬斯克、奧特曼、Ilya等矽谷大佬成立了非營利的OpenAI，願景很「聖母」：開發安全AGI，造福全人類，不讓科技巨頭壟斷。馬斯克是OpenAI聯合創始人、董事會成員、最大金主，承諾投10億美元（實際到帳4500萬），和奧特曼一起四處宣傳，儼然是AI安全的守護神。但到2017年，殘酷現實來了：搞AGI太燒錢，非營利架構根本籌不到足夠資金。而GoogleDeepMind正瘋狂挖人砸錢。OpenAI不改結構，怕是活不下去。要不要轉型的討論由此開始。而這段時期的郵件記錄，正是如今這場法庭大戰的核心證據——也是雙方互指對方「撒謊」的戰場。馬斯克才是「營利化」的幕後推手？OpenAI最新發佈的博文，逐條反駁了馬斯克在訴訟中的指控。馬斯克的共識：「非營利」在馬斯克的訴訟敘事中，他是非營利主義的堅定捍衛者，而奧特曼等人則是叛徒。但早在2017年9月，OpenAI的創始人們就已經意識到，非營利組織是造不出AGI的。那個時候，不僅是奧特曼，就連馬斯克自己也同意：我們需要轉型。來看這份2017年9月的通話記錄，馬斯克說：「我們要弄清楚如何從非營利組織過渡到本質上是慈善事業的B-corp（共益企業）或C-corp（普通公司）……必須講好這個故事，不能失去道德高地。」也就是說，馬斯克也曾是轉型的推動者。更有意思的是，當時OpenAI的靈魂人物Ilya Sutskever提出，能否保留非營利組織，另設一個C-corp？馬斯克對此表示贊同，認為這聽起來是正確的一步。火星殖民的嫁衣？這可能是本次爆料中最勁爆的部分。也許馬斯克爭奪OpenAI只是為他的火星夢找錢包和引擎。在談判最激烈的階段，馬斯克提出了一個驚人的要求：他需要OpenAI的多數股權和完全控制權。為什麼？因為他想籌集800億美元的財富，用於在火星上建立一個自給自足的城市。馬斯克甚至提到未來可能由他的孩子們來控制AGI。甚至在OpenAI結構調整談判開始前，馬斯克就已經在把OpenAI當自家後院用了。2017年初，他要求OpenAI派團隊去幫特斯拉修補自動駕駛系統（Autopilot）。包括Scott Gray、Ilya、Greg以及Andrej Karpathy等大神，都曾耗費大量時間去幫特斯拉幹活。只有加入特斯拉才有勝算馬斯克在法庭檔案中最有力的一擊，是引用了Greg Brockman 2017年11月6日的一篇日記。日記中，Greg Brockman承認，他和Ilya「確實想要營利性的B型公司。」但OpenAI在部落格中給出的背景是，馬斯克給OpenAI下達了最後通牒：要麼給他更多董事會席位和控制權，並在一段時間內不准辭職；要麼他就走人，自己去搞競品。Greg和Ilya在糾結。他們想要保住這個非營利組織，但他們知道沒有巨額資金是做不下去的。他們擔心如果現在答應了馬斯克的要求（承諾保持非營利），但幾個月後發現活不下去必須轉為營利公司，那就是在撒謊。格雷格寫道：「如果我們現在承諾了非營利，三個月後卻做了B-corp，那就是謊言……那將是道德破產。」按照OpenAI的說法，正因為Greg和Ilya不想道德破產，不想欺騙馬斯克，所以他們拒絕了馬斯克的最後通牒！到了2018年初，分手已成定局。馬斯克告訴OpenAI團隊，你們想要募集幾十億美元？別做夢了。就算你們去做ICO（發幣），也搞不到這筆錢。他斷言OpenAI相較於Google，「正走在一條註定失敗的道路上」。馬斯克在離開時留下了一句殺人誅心的話：如果你們不想跟我幹，沒問題，但我給你們的成功率評估是0%。只有併入特斯拉，你們才有那麼一絲勝算。AGI控制權之爭撥開這些郵件的迷霧，表面上看，這是一場關於OpenAI是否應該營利的法律糾紛。馬斯克站在非營利的道德高地上，指責奧特曼變成了「叛徒」。但實際上，這更是一場關於AGI控制權的終極戰爭。馬斯克在郵件裡暴露出的核心邏輯非常清晰：AGI太危險也太強大了，所以它必須由我來控制。如果不能由我控制（比如在特斯拉旗下，或者由我控股），那麼它就不應該存在。奧特曼和OpenAI團隊的邏輯則是：AGI需要巨大的資源（算力、電力、資料），這需要巨額資本。為了獲得資本，我們必須妥協做一部分營利結構。但我們不能把控制權交給某一個獨裁者，不管是馬斯克還是OpenAI自己的領導層。這就是矛盾的死結。事實上，Ilya後來在2023年短暫領導了一場針對奧特曼的「政變」，把他趕下CEO位置（雖然幾天後奧特曼就在微軟的支援下回歸）。翌年，Ilya離開OpenAI，創辦了自己的AI安全公司。這說明對AGI控制權的擔憂，從來不只是針對某一個人。馬斯克擔心Google壟斷AGI，擔心OpenAI被微軟控制，擔心奧特曼變成「騙子山姆」（Scam Altman，這是馬斯克給他起的外號）。OpenAI擔心馬斯克變成「AGI獨裁者」，擔心任何個人獲得對最強大技術的絕對控制權。Ilya擔心的可能更多——他擔心整個行業在追逐利潤的道路上忘記了安全。尾聲：法庭見4月27日，馬斯克和奧特曼將在奧克蘭聯邦法庭上，在陪審團面前宣誓作證。這將是一場價值數千億美元的信用之戰。馬斯克將努力證明自己是被欺騙的受害者，奧特曼則要證明馬斯克只是一個輸不起的前合夥人——既然自己當不成「AI救世主」，就要把競爭對手拉下水。無論誰贏，這場官司都已經給全世界上了一課：當人類歷史上最強大的技術即將誕生，圍繞它的權力鬥爭會有多麼激烈、多麼醜陋、多麼……人性。畢竟，AGI可能改變一切——財富、權力、甚至人類的命運走向。在這樣的賭注面前，即使是曾經的朋友、曾經的戰友、曾經共同簽署創始檔案的人，也可以反目成仇、對簿公堂、在推特上互罵「叛徒」和「竊賊」。Ilya在2017年寫下的那句話，或許應該被刻在每一家AI公司的牆上：OpenAI的目標是讓未來變得美好，避免AGI獨裁。剩下的，就交給法官和評審團來評判吧。 (新智元)

矽谷最貴的一場官司，有了新進展。馬斯克訴OpenAI案，法庭一口氣解封超過100份證詞檔案，爆出太多猛料。奧特曼隱瞞他通過YC基金間接持有OpenAI的股份，並同時擔任非營利組織的獨立董事和CEO。OpenAI總裁Brockman早在2017年就承認他想把OpenAI變成一家營利性公司，而且要踢出馬斯克。馬斯克還放話“迫不及待想趕緊開庭了，庭審結果和證詞絕對會讓你大吃一驚”。OpenAI並沒有坐以待斃，在官網單開一頁專門用來反駁馬斯克的證詞，就很Drama。吃瓜群眾紛紛開啟畫線模式，在冗長的法庭檔案中發揮自己的注意力機制。還有人吐槽，奧特曼隱瞞的事簡直比GPT-5的隱藏層還多。奧特曼做ChatGPT是出於熱愛還是股份2024年，奧特曼曾在國會聽證會上一臉無辜的表示：我不持有OpenAI的任何股份，我做這件事是因為我熱愛。結果最新法庭檔案顯示，奧特曼早就通過YC基金間接持有OpenAI的股份。董事會後來還得知，奧特曼還秘密擁有OpenAI創業基金。與此同時，奧特曼還同時擔任OpenAI非營利組織的“獨立董事”和首席執行長。有投資者指出，嚴格地說奧特曼持有的股份通過SPV（特殊目的載體）實現，從法律意義上講確實不算OpenAI的股份。字面意義上他沒有撒謊，但他還是在某種程度上撒謊了。總裁私人日記，正經人誰寫日記啊？最具爆炸性的證據來自Greg Brockman 2017年9月至11月的私人日記，這些內容通過法律發現程序被強制公開，現在成了馬斯克手裡最鋒利的刀。日記裡，Brockman寫道：這是我們擺脫埃隆的唯一機會。他是我心目中的“偉大領袖”嗎？我們真的有機會實現這個目標。從財務角度來說，什麼能讓我達到10億美元的目標。接受Elon的條款會摧毀兩件事：我們的選擇能力,以及經濟利益。他甚至直接承認：”真實答案是我們想讓他（馬斯克）出局。”最要命的是2017年11月的這一段：從他（馬斯克）手中奪走非營利組織是錯誤的。未經他同意就將其轉型為B-Corp（共益企業）。這在道德上是極其敗壞的，而且他真的不是個傻瓜。”但幾天以後接著寫的這篇標題為“我們的計畫”（our plan）：“如果能賺到數十億當然很好，也許我們應該轉型做營利性公司。”而就在2017年11月，Sam Altman還在郵件裡向馬斯克保證”團隊仍致力於非營利結構”。馬斯克2015年到2018年間向OpenAI捐贈了約4400萬美元，當時OpenAI還是一家承諾”為全人類福祉開發AI”的非營利組織。如今這些日記條目被視為欺詐指控的核心證據，它們顯示OpenAI領導層一邊公開承諾非營利，一邊私下策劃完全不同的劇本。Replit創始人還發現奇怪的盲點，Brockman在2017年寫日記就用思維鏈了？OpenAI反擊：馬斯克才是想要控制AGI的那個人OpenAI這邊反駁的核心論點是：馬斯克在斷章取義。藍色為馬斯克在法庭上承認他說了什麼紅色為OpenAI補充馬斯克沒承認但當年也說了的。OpenAI稱2017年馬斯克已經同意盈利性結構將是OpenAI的下一個發展階段，他們之間的分歧只是在於控制權歸誰。更有戲劇性的是OpenAI透露的另一個細節：馬斯克曾要求獲得50%到60%的多數股權、初始董事會控制權，並親自出任CEO。當這些條件被拒絕後，他甚至談到要“讓他的孩子控制AGI”，這番話讓OpenAI其他創始成員相當震驚。OpenAI稱馬斯克不斷提起訴訟是為了拖延OpenAI的研發進度，給自己的xAI公司爭取更多時間。由於雙方各執一詞，給法官也整不會了。法官表示“存在大量有爭議的證據”適合由陪審團而非法院直接裁決。審判定於2026年4月27日開始，預計持續約4周。 (量子位)

周一，經過反覆權衡之後，蘋果公司終於做出了歷史性轉變，確認將尋求其長期競爭對手Google的幫助，以挽救其停滯不前的人工智慧計畫。對這兩大巨頭的合作，馬斯克頗有怨言，奧特曼的地位也頗為尷尬。聯手Google是蘋果無奈的選擇根據一項新的多年協議，蘋果公司支撐其生態系統的“下一代”人工智慧模型將基於Google的Gemini平台建構。蘋果和Google在一份聯合聲明中表示：“經過仔細評估，蘋果認為Google的人工智慧技術為蘋果基礎模型提供了最強大的基礎，並對它將為蘋果使用者解鎖的創新體驗感到興奮。”周一宣佈的這項交易標誌著蘋果對Google投下了一張重要的信任票。Google的技術已經為三星的“Galaxy AI”系統提供了大部分動力，而與蘋果達成的Siri交易則為Google打開了蘋果龐大的市場，蘋果擁有超過20億台活躍裝置。多年來，蘋果一直以自主研發硬體、軟體和晶片而自豪。然而，Apple Intelligence 2024年的發佈反響平平，以及隨後Siri升級的延遲，讓蘋果陷入了進退兩難的境地：要麼尋求外部幫助，要麼在日益激烈的AI競賽中被遠遠甩在後面。這項交易標誌著蘋果公司在面臨高管跳槽至競爭對手Meta的困境之際，採取了務實的調整，這也凸顯了蘋果公司面臨的挑戰，並使其不得不依靠競爭對手來推動其人工智慧戰略。這一轉變也使Google成為人工智慧軍備競賽中明顯的領跑者，超越了OpenAI。此前，蘋果公司將OpenAI的ChatGPT產品加入到iOS裝置中，為Siri增加了額外的聊天機器人功能。雖然官方條款尚未披露，但彭博社去年11月報導稱，蘋果公司將每年向Google支付約10億美元，以獲得Gemini項目的使用權。儘管依賴Google的技術，蘋果公司仍在努力向使用者保證，其嚴格的隱私標準依然不變。聯合聲明稱：“Apple Intelligence將繼續在Apple裝置和私有雲端運算上運行，同時保持Apple行業領先的隱私標準。”馬斯克吐槽，奧特曼地位尷尬市場對此次合作消息的反應立竿見影。由於這項交易鞏固了Gemini作為Android和iOS人工智慧引擎的地位，Google母公司Alphabet的股價盤中瞬間大漲，收盤上漲1.09%，再創歷史新高，總市值也首次突破4兆美元大關，達到4.02兆美元。蘋果股價小幅上漲0.34%，較上月高點下跌約9%，總市值3.83兆美元。不過，馬斯克對此頗有怨言。他在X上發帖稱：“考慮到Google還擁有Android和Chrome，這似乎對Google來說是一種不合理的權力集中。”馬斯克創立了自己的AI公司xAI，該公司一直試圖通過建構基礎模型和在龐大的基礎設施上投入數十億美元來與業內其他主要參與者競爭。同時，周一的合作很可能會引發人們對OpenAI與蘋果關係的質疑。據報導，為了應對Gemini 3項目，OpenAI首席執行長山姆·奧特曼去年底發佈了“紅色警報”，敦促各團隊加快開發進度。Equisights Research首席執行長Parth Talsania表示：“蘋果決定使用Google的Gemini模型來開發Siri，這使得OpenAI的角色轉變為輔助角色，ChatGPT將繼續用於處理複雜的、使用者選擇加入的查詢，而不是默認的智能層。”為了對抗OpenAI在業界的早期領先地位，Google一直在全力以赴，加倍投入前沿模型以及圖像和視訊生成領域。Alphabet起步晚但進展快Alphabet並非一直佔據人工智慧領域的主導地位。起步緩慢，加上ChatGPT的迅速崛起，一度讓一些人認為Google的霸主地位可能會被撼動。然而，Google已經顯著改進了Gemini，並再次穩坐搜尋行業的領導地位。Gemini不僅鞏固了Google的市場主導地位，還提升了Google搜尋引擎的性能。消費者可以獲得更高品質的搜尋結果，這可能會增加他們在網站上的停留時間。此外，Gemini與Google的介面無縫整合，使這家科技巨頭能夠繼續展示廣告。一些投資者認為人工智慧會顛覆Google的業務，尤其擔心像ChatGPT或Grok這樣的人工智慧模型會取代Google的地位。事後看來，這些擔憂顯然有些過頭，而去年那些堅持持有的投資者獲得了豐厚的回報。Alphabet擁有雄厚的資金實力，可以投入大量資源改進Gemini，從而進一步鞏固其在人工智慧模型領域的領先地位。它還可以將Gemini與其現有產品（例如YouTube和Google搜尋）進行整合。當新興人工智慧領導者依靠投資者和融資來應對虧損時，Alphabet可以直接從其利潤和資產負債表中調撥資金來改進Gemini。蘋果有望在AI領域站穩腳跟2010年蘋果公司首次收購Siri時，這款對話式人工智慧產品具有開創性意義，代表了人工智慧發展的下一個階段。它改變了使用者與裝置互動的方式，並引發了一波模仿浪潮。不幸的是，蘋果最大的優勢之一最終卻成了它最大的劣勢。該公司對隱私的重視以及其封閉的生態系統限制了可用於訓練大型語言模型（LLM）的資料量，導致Siri落後於包括亞馬遜Alexa和Google助手在內的競爭對手。作為其人工智慧戰略的一部分，蘋果公司一直在大力宣傳Apple Intelligence，該技術將“強大的生成式人工智慧模型置於iPhone、iPad和Mac的核心”。其人工智慧戰略的基石是正在進行的Siri升級。蘋果採用被譽為功能強大的頂級人工智慧技術Google Gemini，將有助於該公司實現其人工智慧願景。蘋果在iPhone上加強人工智慧的早期舉措已初見成效。許多華爾街人士認為，蘋果智能系統的成功開發對於支撐其未來股價上漲至關重要。韋德布什證券分析師丹·艾夫斯周一在給客戶的報告中維持了對蘋果股票的“跑贏大盤”（買入）評級，並給出了華爾街最高的350美元目標價。這意味著，與上周五的收盤價相比，投資者將有35%的潛在上漲空間。艾夫斯再次強調，這將有助於蘋果“加速其人工智慧戰略邁向2026年及以後”。艾夫斯還將蘋果繼續列入韋德布什最佳創意榜單和艾夫斯人工智慧30強榜單。蘋果公司在人工智慧領域站穩腳跟，有望在未來數月乃至數年內提振其業績。此外，該股目前的市盈率不到明年預期收益的29倍，估值頗具吸引力。摩根大通分析師對蘋果公司給予“增持”評級，他們表示，與Google的多年合作關係有可能發展成為更長期的合作安排，投資者可能會關注蘋果接下來是否會在中國宣佈人工智慧模型合作夥伴。 (美股財經社)

如果今年你只想花時間去真正搞懂AI到底是怎麼一回事，那我強烈、強烈推薦你去看科技分析師本尼迪克特·埃文斯的最新那場訪談。真的，我從沒想過一個長達一小時、資訊密度極高的對談，能讓我看得如此酣暢淋漓。在這個AI話題已經快被聊爛的時代，我們每天都被各種極端言論轟炸，不是“人類末日將至”就是“奇點臨近永生”。這種巨大的撕裂感讓人焦慮，你根本不知道該信誰。而埃文斯用商業的冷酷邏輯，把那些浮在天上的泡沫一個個戳破，讓你看清地面上到底在發生什麼。看完之後，很多糾結了很久的問題，瞬間就有了答案。下面就是我消化後，覺得最精華的一些想法，分享給你。他首先給我們拋出了一個坐標系，用來衡量這波AI浪潮的規模。AI很重要，重要到會在未來十年裡，像移動網際網路一樣，成為無數新產品、新商業模式誕生的土壤。他說，AI是自iPhone以來最重要的一次平台級變革，但它也僅僅是自iPhone以來最重要的一次變革。但這事兒還沒到工業革命那種改變人類文明形態的等級。它是有歷史先例可循的。有了這個坐標，你就不會輕易被那些極端言論帶跑偏，你能更理性地去審視，機會在那裡，風險又在那裡。而當我們談論歷史先例時，最常被濫用的就是那個關於柯達的陳年雞湯。我們總被告誡，柯達是因為無視了自己發明的數位技術，才被時代拋棄。但埃文斯告訴我們，這完全是胡說八道。事實是，柯達不僅沒有無視，反而是全身心投入，甚至一度做到了美國數位相機市場的銷量第一。真正幹掉它的，是兩個更殘忍的商業現實。第一，隨著智慧型手機和社交媒體的崛起，人們不再需要列印照片了，柯達最賺錢的印相紙業務瞬間歸零。第二，膠卷時代，柯達憑藉專利壁壘，享受著高利潤的壟斷地位；而數位相機，是一個誰都能做的低利潤紅海市場，柯達沒有任何優勢。所以，柯達的沒落，是因為商業模式的坍塌。這自然就引出了今天最大的一個問題：那些網際網路巨頭，比如Google，是不是因為擁有海量的使用者資料，就在AI時代擁有了不可撼動的護城河？埃文斯的答案是，未必。因為訓練一個強大的基礎大模型，需要的是覆蓋人類知識方方面面的、海量且高品質的通用文字。任何一家公司的自有資料，無論多麼龐大，都只是這個巨大知識庫裡的一小部分，甚至可能是質量不高的一部分。他那個著名的例子就是，Meta在訓練自家模型時，發現自己平台上的所有使用者資料還不夠用，甚至“不是AI想要的那種文字”，最後不得不去網上找盜版電子書的語料庫。這瞬間就把所謂的資料霸權拉下神壇，也意味著AI競賽的起跑線，比我們想像的要平坦得多，給了無數創業公司與巨頭同台競技的機會。既然大家用的基礎原料都差不多，那最終的產品，自然也難以形成本質的區別。所以今天市面上所有的AI聊天機器人，本質上都是同質化的商品。它們的使用者體驗都驚人地一致：一個輸入框，一個輸出框。這種產品形態的趨同，意味著目前還沒有那家公司建立了真正的產品壁壘。領先者之所以領先，更多是依靠品牌先發優勢和使用者心智的佔領，而不是產品本身有多麼不可替代。另外，它還沒有形成真正的網路效應。你用Google搜尋，你的搜尋行為會成為資料，讓搜尋結果變得更好。你用微信，是因為你的朋友都在上面。但你用ChatGPT，並不會直接讓我的ChatGPT變得更好用。這種網路效應的缺失，讓整個戰局充滿了變數。當產品本身高度同質化，且尚未形成網路效應時，我們就能理解為什麼AI的真實使用者普及情況，和媒體渲染的熱度存在巨大溫差了。資料顯示全世界只有大約10%的人每天在用AI聊天機器人，還有一大批人，在好奇心驅使下嘗試過一次後，就再也沒有打開過。這是因為在大多數人的日常工作生活中，根本就找不到一個足夠剛需、足夠高頻的使用場景。所謂的史上最快破億使用者，很大程度上只是因為它是一個免費的網站，點一下就能用，和當年需要花錢買電腦、買手機的平台遷移，完全沒有可比性。所以你看，把這些觀點串起來，一幅清晰的圖景就浮現了。AI的未來，主要還是看某個產品能不能找到一個真實的使用者場景，並建構起真正的商業壁壘。 (Meme知識)

在矽基文明的編年史中，2025年，AI晶片不再是孤立的矽片，而是一個主權與霸權的，生產永不停歇的貨幣替代品。前不久，《時代》雜誌年度人物出爐，授予了“人工智慧設計師”（the architects of AI）群體。封面上，輝達CEO黃仁勳、AMD CEO蘇姿丰、OpenAI CEO薩姆·奧爾特曼（Sam Altman）、諾獎得主同時也是GoogleDeepMind公司CEO的德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）、有“AI教母”之稱、同時也是World Labs創始人的李飛飛，擠坐在一條空中橫樑上，COS著1932年的著名照片《摩天大樓頂上的午餐》。圖片來自《時代》雜誌官網這張照片引發了巨大爭議。不少觀點認為，媒介視角已經從讚美普通勞動者到追捧億萬富翁，無異於在通膨高企，失業率攀升的當下，給大眾補了幾刀。但也有人覺得，科技發展一向是精英引領，作為一份商業期刊，評選這些人成為年度人物是應有之義。而更為促狹的解讀是，這張封面，正是當前AI產業的現狀——懸空而置、擠作一團。這就像是一種隱喻，也像是對“AI泡沫論”的一種迴響。但，投融資、產業的狂熱，競爭的白熱化，確是讓AI產業以驚人的速度改變著，從最重要的硬體AI晶片，到最主流的語言大模型和聊天機器人應用。輝達一度被認為是AI領域當之無愧的霸主，是為資料中心提供適配的高端晶片的唯一選擇，而現在，這種局面已經一去不復返。即使該公司交出一次更比一次好的財報，市場已不繼續買帳，因為競爭對手已經出現在人們的視野之中。而追趕者中，顯然不止照片中蘇姿丰代表的“GPU亞軍”AMD，Google、亞馬遜、博通甚至OpenAI、Meta等都在其列。或許，人們很快會見證一場AI晶片領域的權力鼎革。買家變成了“半個”競爭對手超大規模雲廠商已經縱向整合，亞馬遜（Trainium 3）、Google（TPU v6/Ironwood）和微軟（Maia系列）在2025年集體發力。根據JP摩根的研報，2025年全球AI晶片出貨預計會超過千萬張卡，輝達雖仍坐擁半壁江山，尤其在GPU領域市佔率仍超過90%，但背後的格局已經在隱隱改變。最明顯的，是受中國AI晶片市場的影響。輝達受地緣因素影響淡出後，中國市場“一英獨大”的時代徹底終結，國產替代進一步發展，本土AI晶片滲透率不斷提升。而且，中國市場的巨大潛力也備受重視。根據弗若斯特沙利文的預測，從2025年至2029年，中國AI晶片市場的年均複合增長率將達到53.7%，市場規模將從2024年的1425.37億元激增至2029年的1.34兆元。在美國大本營中，輝達的壓力也不小。根據野村證券的報告，2025年，Google和亞馬遜的ASIC晶片出貨量預計將達到輝達GPU出貨量的40%至60%。後來者追趕之勢頗為迅猛。在整體產業格局鬆動之際，三大趨勢隨之凸顯。首先，技術路線的分化已從架構之爭升級為系統之戰。輝達憑藉其全端解決方案，通過GPU架構、CUDA生態及高速互聯技術的閉環，持續鞏固在高性能通用計算領域的統治地位。然而，以GoogleTPU為代表的ASIC路線的崛起，競爭重心從比拚單卡峰值算力，轉向追求大規模叢集下的系統級效率與總擁有成本最佳化。兩種路線孰優孰劣，會持續受到客戶和資本市場的考驗。其次，行業競爭邏輯逐漸從產品供貨走向生態捆綁。輝達生態仍然大幅領先，黃仁勳在公司三季度財報電話會議上表示，輝達所有的投資都與擴展CUDA的覆蓋範圍、生態系統有關，今後也會繼續擴展生態系統覆蓋範圍。但包括AMD、博通在內的晶片製造商也都與OpenAI等大客戶達成合作，而Google、亞馬遜的自研晶片也在自用之外尋找到了新的市場，致力於成為新生態的重要組成部分。此外，地緣政治因素愈發影響到AI晶片的格局。今年，各國政策的變動，讓美國AI高端晶片淡出中國。中國本土，國產晶片則如火如荼地融資、擴產。中美AI競爭已癒發成為觀察AI產業鏈、供應鏈的重要視角，但地緣局勢卻變得更加難以預測。在權力格局的結構性變化和新趨勢的推動下，AI晶片領域主流玩家也祭出了不同的招數，迎來了不同的境遇。混戰不止，ASIC叫板GPU在這場AI晶片大戰中，各公司的策略與動作既來源於其行業生態位，也與其技術路徑高度繫結。大廠自研崛起並逐漸走向市場，其表現和成效是AI晶片領域最有看點的動態之一。輝達，絕對霸主面臨多方圍剿。2025年，輝達迎來了不少大里程碑事件。在資本市場，輝達全球首個市值突破4兆美元和5兆美元的企業。輝達的主力產品Blackwell也迎來了首個大規模量產年，下一代Rubin超級晶片完成首次流片，並進入工程樣品階段。GTC 2025大會上，黃仁勳系統性地闡述了從創造內容的生成式AI到自主行動的代理AI，再到能在現實世界行動的物理AI的人工智慧演化路徑。與之對應的，輝達發佈了GB300 NVL72系統和開源推理軟體Dynamo，適配代理AI對高性能、低延遲推理的需求，並降低其部署和運行成本。黃仁勳GTC DC 2025圖片來源：NVIDIA輝達中國在投資和生態建構領域，輝達可謂四處出擊，近兩年投資支出高增10倍有餘，今年接連對OpenAI、Anthropic、英特爾、諾基亞、Revolut、新思科技等用錢投票。其中，輝達對Anthropic的投資達到百億美元，對OpenAI的投資入股，未來總額更是可能累計達到千億美元。“一英獨大”的局面或許不可能永遠維持下去。衝向頂峰之際，淡出中國市場，“AI泡沫”的焦慮引髮質疑，及至年末，Google的TPU又掀起了“輝達晶片地位將被顛覆”的敘事。AMD，誓在GPU領域搶下更多市場。作為GPU領域的“亞軍”，AMD與輝達的市佔比總是停留在1:9的比例。在AI產業大爆發之際，AMD爭勝的慾望也愈發強烈。今年AMD發佈了基於台積電3奈米工藝的全新CDNA 4架構MI350系列AI晶片。蘇姿丰在發佈會上宣稱，新產品在運行AI軟體方面超越了輝達旗艦產品B200，且價格更低。在三季度財報發佈後，蘇姿丰還表示，AMD將全力爭取市佔率，盡快拿下兩位數的市場。AMD今年最引人注目的，是與OpenAI達成的戰略合作。OpenAI計畫未來數年內向AMD採購總算力達6吉瓦的AI晶片，硬體採購金額將超過數百億美元。作為交易的一部分，AMD將以象徵性價格向OpenAI發行認股權證，使OpenAI可能獲得AMD超過10%的股份。為打破輝達的軟體生態壁壘，AMD還推出了全新開發平台ROCm 7，以開源模式免費開放，並相容適配非AMD晶片。博通，定製化路徑走出獨立敘事。作為AI定製晶片領域的重要玩家，博通的業績在2025年實現快速增長，股價也表現突出。4月到11月末，博通基本每個月都能實現10%的漲幅，市值突破1.5兆美元，在最新公佈的Q4財報引發泡沫爭議前，其股價年漲幅一度超過75%，也被加入美股科技巨頭之列，讓“七巨頭”的稱呼升級為“精英八強”。Google和Meta等科技巨頭是博通定製晶片的主要客戶。摩根士丹利預計，到2027年，全球定製AI晶片市場規模將達到約300億美元，三年內幾乎翻了三倍。而博通顯然被視為這一增長中的重要得利者。不過，該公司的未來前景還是跟Google等甲方大客戶息息相關。Google，攜自研ASIC晶片搭建“Google鏈”。一度被認為在AI競賽中落後的Google，今年甩出了一系列“王炸”，先是Gemini 3挑戰GPT-5，接著是，AI圖像生成工具Nano Banana Pro備受好評。Google自研ASIC晶片TPU也迎來進展。Meta計畫於2027年在其資料中心部署Google的TPU，潛在交易規模或達數十億美元。此外，Anthropic等大模型廠商也都有採購GoogleTPU的意向或訂單。至此，Google在AI體系閉環下完成了全方位逆襲。根據Semi Analysis的報告，TPUv7伺服器的總擁有成本比輝達GB200低約44%，即便通過雲租賃，採用TPU的成本仍比採購GB200低約30%。有Google高管表示，隨著TPU採用率的擴大，公司有能力從輝達手中奪走約10%的年收入份額。Google意圖建構一個可與“輝達鏈”分庭抗禮的“Google鏈”。其核心是Google的TPU晶片設計與博通近乎十年的深度繫結，由後者提供關鍵的互聯與網路晶片，製造端依賴台積電的先進製程和Amkor等先進封裝，最後由Jabil、Celestica等ODM廠商完成整機整合。中國市場，國產晶片替代加速AI晶片不僅僅是資源，更是科技巨頭戰略競爭的核心。受地緣政治的影響，算力主權和國產算力資源的建設，在全球主串流媒體被反覆討論。中美科技博弈之下，2025年中國本土AI晶片市場發生巨大變化。4月，川普政府實施出口限制令，輝達、AMD等公司的晶片須獲取美國方面的出口許可證，才能向中國市場發貨。由此，國際巨頭開始逐漸淡出中國市場。8月，雖然美國政府限制令有所鬆動，提出晶片製造商繳納15%的銷售所得來換取出口許可證，但此後，輝達在中國面臨“安全後門”等爭議，從出到進的關口進一步縮小。年底，川普12月宣佈允許輝達的H200出口中國，但需繳納的收入所得上升到了25%，AMD和英特爾同樣適用相關規則。輝達和AMD迅速動作尋求重返中國。在此期間，中國晶片的國產替代早已經隨之潮湧。國家智算中心和信創領域AI的國產化率幾乎都超過90%，新建項目更是多為全國產。在推理晶片領域，國產晶片已經不輸於此前特供中國的“閹割版”晶片，只有網際網路資料中心仍對海外高端訓練晶片有較大需求。政策層面，晶片部署、資料中心用電補貼等均陸續釋放紅利，進一步推動國產化水平。產業基金、社會資本也蜂擁而至。多家機構資料顯示，2025年上半年國內半導體裝置國產化率就超過了20%，先進封裝替代率升至接近40%水平。中科院計算所估算稱，預計2027年國產晶片市佔率將突破45%。在這一背景下，國產晶片企業也成了產業甚至大眾關注的焦點。作為國產AI晶片龍頭，華為與寒武紀展現出了明確的技術演進路徑與強勁的市場勢頭。華為在2025年全聯接大會上公佈了昇騰AI晶片未來三年（2026-2028）的路線圖，宣佈將接連推出昇騰950、960及970系列，算力持續翻倍。更引人注目的，是華為推出的“超節點”叢集架構，這一系統級架構創新劍指輝達生態，著力建構獨立於輝達的AI算力基礎設施新範式。同時，華為也與DeepSeek等國產大模型深度耦合，全面開放靈衢2.0協議和超節點參考架構，並開源硬體使能套件CANN，意在引領一場生態突圍。寒武紀的2025年同樣精彩。截至2025年三季度，寒武紀營收同比暴增近24倍，並首次實現盈利。在資本市場上，寒武紀股價一度超過茅台，得到了“寒王”之稱。而在GPU初創公司領域，“國產GPU四小龍”摩爾線程、沐曦股份、壁仞科技、燧原科技都走向了公開市場融資。12月摩爾線程、沐曦股份先後上市，在資本市場創下數項新的紀錄，壁仞科技也在元旦之後登陸港股，吸引著市場的關注。12月，摩爾線程發佈對標輝達CUDA的架構“花港”，圖片來自：摩爾線程官方初創企業在生態變局中積極動作，摩爾線程有意通過MUSA挑戰輝達的CUDA生態，而壁仞科技等公司則更多選擇異構相容的路徑，以更低的開發成本和使用者遷移門檻做大市場。來年，國產晶片在性能參數上對領先者的追趕進度，與自主生態建構的新動作，尤其值得關注。寫給2026年：從“算力競賽”走向“生態之爭”AI晶片的市場仍將高速增長，主戰場在2026年可能出現轉移。在對2026年的展望中，德銀、花旗等機構都繼續看好AI晶片持續高景氣。世界半導體貿易統計組織（WSTS）在最新報告中給出預測稱，2026年，全球AI大模型訓練量同比或將暴增300%，受此推動，全球AI晶片市場規模或將同比增長45%，突破800億美元。與此同時，無論是巨頭之間的戰爭，還是國產替代的進階，都可能讓AI晶片產業從“算力競賽”加速走向“生態之爭”。2026年，至少有四大趨勢值得關注。一是，AI大模型的發展重心從訓練轉嚮應用推理階段，成本效率或將成為關鍵指標。DeepSeek、Gemini在2025年帶來的衝擊，已讓業界重新考慮大模型的發展路徑。2026年，包括OpenAI在內，主流大模型預計都會進一步聚焦性價比與實用性。隨著AI工作負載從訓練向推理傾斜，市場對高能效、低成本ASIC晶片的需求將爆發式增長。野村證券預測，2026年ASIC晶片的總出貨量可能首次超過GPU。這也會讓輝達與Google等不同技術路線龍頭間的競爭進一步白熱化。二是，GPU與ASIC的競爭很可能升級為“生態大戰”。正如上文提到的，輝達與AMD等，通過與OpenAI等頭部廠商、AI發展樞紐合作，鞏固GPU的生態與性能優勢。對於勢頭強勁的AISC來說，除了Meta、微軟等大客戶預計將更激進地部署ASIC外，Google、亞馬遜也在持續將自研晶片推向金融等專業用途的商用市場。而根據彭博社12月18日發佈的報導，Google正與Meta合作推進一項名為“Torch TPU”的計畫，繼續降低TPU成本並提升晶片架構的相容性，甚至採取開源策略，提升開發者的採用率，最終打造出能夠媲美輝達CUDA的生態。三是，供應鏈的角色仍十分關鍵，繼續成為被爭奪的對象。台積電CoWoS先進封裝等核心產能，可能會對2026年AI晶片市場的增長形成制約。而在路線之爭中，輝達、AMD和Google、亞馬遜等，很可能會通過搶佔上游供應擠壓對方產能放量的空間。另外，美國電力基礎設施瓶頸，複雜的地緣因素變動，都可能會導致新的博弈。四是，於中國市場，2026年也將是AI晶片生態建構的關鍵年。在架構創新、先進製程突破、性能提升等主流技術追趕敘事之外，自主生態建構已被提上日程。DeepSeek等大模型積極適配國產硬體，華為等巨頭積極推動軟硬體協同，產業聯盟加速全鏈路最佳化，生態突圍漸漸形成合力。國內市場關注的重點，也將逐漸移至如何推動國產算力從“可用”邁向“好用”，讓開發者從“能用”變成“想用”。在這場沒有終局的無限遊戲中，2026年，重構秩序與規則的漫長競逐，即將啟動。 (鈦媒體)

2025年的最後一個月，AI行業的巨頭們都試圖用驚人的成果重塑自己的“地位”。Google發佈Gemini3.0後，一向高調的塞姆·奧特曼在OpenAI內部拉響了紅色警報，隨後緊急發佈GPT5.2，不久前還承諾投入上兆美元擴增基礎設施。過去一年，巨頭和大廠們始終籠罩在“被超越”的危機感中。為了在模型能力上領先對手，各方從團隊配置到資本投入上，全面展開激烈競爭。保持穩定的迭代節奏，幾乎是AI行業巨頭們對外踐行的最鄭重的承諾。國內同樣如此。字節豆包先推出引爆社交網路的豆包手機，最近又宣告豆包大模型DAU超過1億，成為國內首個日活過億的原生AI應用。這讓投入巨大致力於成為超級入口的阿里千問APP，不免有些失落。反擊或許正在醞釀中。阿里系維持一貫的飽和式投入。聲勢浩大地上線千問APP後，接著螞蟻發佈靈光、阿福（一款AI醫療應用），從基礎模型到光譜最大的垂直應用領域，全面輻射使用者群體。作為國內的獨立模型廠商們，也加速了資本上市的戲碼，智譜、MiniMax先後遞交招股書，搶灘IPO。AI六小龍裡的另一位Kimi，也有傳出明年上市的計畫。2025年年末的AI敘事，全面進入資本比拚的加速期。在奧特曼和Big Technology的這次訪談中，奧特曼回溯了許多重要話題，比如OpenAI的戰略、產品目標、支付超過1兆美元基礎設施建設的能力、上市計畫、失業等。奧特曼的言論，對國內使用者和AI廠商而言，或許是個重要的參考。有趣的是，儘管奧特曼提到OpenAI將企業端作為戰略優先順序，但並沒有回答它和老對手Anthropic相比的優勢。大家傾向認為前者戰略更偏向C端使用者，後者更偏向企業端，今年營收50億美元，企業端收入遠超OpenAI。我們翻譯整理了這期視訊訪談，一些重要觀點如下：1、下一代模型ChatGPT6的時間表，OpenAI目前尚不清楚。2、C端消費者目前需要的並非更高的智能水平，B端企業才需要更高的智能水平，OpenAI會分化出兩條線，採取不同的方式改進模型。3、接下來的一年，企業端使用者增長將成為OpenAI重點方向。基於企業端使用者需求，OpenAI在開拓一種新的類似雲業務的軟硬一體的服務。4、關於OpenAI明年會上市嗎，奧特曼未給出明確答案，但暗示未來也會上市。5、OpenAI正在研發一系列小型硬體裝置，其中一個沒有螢幕，和手機大小差不多。為了文字閱讀方便，在不影響原意的情況下，我們做了適當處理和刪減。01. OpenAI下一年的優先順序，瞄準企業端主持人：Gemini 3 發佈後，OpenAI似乎拉響了紅色警報，據我所知，這是OpenAI 首次沒有明顯的領先優勢。你怎麼看？Sam：關於“紅色警報”，我們認為這類事風險相對低，但很常見。當出現潛在競爭威脅時，保持警惕並迅速行動是好事。今年DeepSeek出來時，我們也啟動了紅色警報。疫情時有句諺語，早一點行動，就比晚行動更有價值。到目前為止，Gemini 3並沒有產生我們擔心的那種影響，它和DeepSeek一樣，暴露了我們在產品與策略上的短板，我們正在快速補上。我們不會在這一緊急狀態里奇待太久，以往這種情況通常持續6-8周。我們剛剛上線了一個新的“圖像生成視訊”模型，上周發佈了GPT-5.2，我們會保持每年一次或兩次的大版本更新節奏。這也是確保我們能持續領先的部分原因。模型能力會變得更強，但人們選擇使用某個產品，不論C端還是B端使用者，遠不止模型本身。我們預期競爭會加劇，所以一直在搭建“讓產品真正好用”的能力，我相信企業端在未來幾年會成為重要增長點。人們最終會希望使用“同一個AI平台”。ChatGPT在消費端的強勢，也在反哺企業端。主持人：ChatGPT的周活使用者從年初約4億增長到8億，但另一方面，像Google這樣的公司有巨大的分發優勢。你認為模型會不會商品化？Sam：我認為，“商品化”不是理解這件事最合適的框架。在日常使用上，各家模型廠商會越來越接近，但在最前沿、最複雜的問題上，差距會非常明顯。真正的經濟價值，還是會由“處在前沿的模型”創造的。主持人：你上周末在紐約和一些新聞編輯、CEO吃午飯時說，企業端在明年會成為OpenAI的重要類股。為什麼？你們與 Anthropic相比如何？很多人會說這是OpenAI從消費端轉向企業端的“戰略轉向”。Sam：我們一直都在關注企業端，只是有幾個原因，導致節奏不同。第一，早期模型還不夠穩健，不足以滿足大多數企業場景，現在開始接近了。第二，我們當時看到一個很清晰的消費端機會，這種機會非常難得，如果在消費端獲得優勢，會讓企業端的勝利變得容易得多。今年我們的企業端使用者增長速度甚至超過了消費端。基於當前模型水平以及明年可能達到的能力，我們認為現在是建立一個非常重要的企業業務的時機。編碼是目前最大的企業應用，但也有其他垂直領域正在快速增長。我們也開始聽到一些企業說，想要一個統一的AI平台。主持人：那個垂直領域？Sam：金融......就我個人而言，科學領域最讓我興奮。主持人：你們有個指標 GDPval（一項全新評估指標，用於衡量模型在44 個職業領域中具有經濟價值的現實任務上的表現），根據你們自己公佈的結果，在知識工作任務上，GPT-5大約有38%的任務上和頂尖行業人士持平， GPT-5.2 Thinking 能實現 70.9%的任務。這意味著最新模型在很多知識工作上已經接近專家水平，這會帶來什麼影響？Sam：你問到垂直領域，我覺得這是個好問題。但我剛才有點停頓，是因為腦子裡閃過，企業要做的事情大概有四十多類——做 PPT、法律分析、寫各種文件……GDPval 的核心在於，在很多“小而清晰”的任務上，模型的輸出結果是否會被專家更喜歡。企業裡大量工作恰恰是這種範圍明確、可拆分的任務，它不是那種開放式、協作式，從零創造新產品的複雜活動。但如果你擁有一個“同事”，可以把數小時的任務交給它，然後7成機率下你更喜歡它的結果，成本也低。這已經非常驚人了。假如回到三年前（GPT-3 發佈時）讓人預測“三年後會到這個水平”，大多數人都會說絕不可能。現在企業要做的，是把這些能力真正嵌入工作流程，不只是寫程式碼，而是幾乎所有知識工作任務都可以“外包”給 AI。這需要時間，企業也需要摸索如何整合，但影響會很大。02. AI的終局是什麼？ChatGPT的介面變化應該更快主持人：假設 ChatGPT和Gemini使用者體驗相似，OpenAI最大的威脅是不是來自Google有無數入口，能把Gemini分發到各個介面上？Sam：Google仍然是一家強大的公司，如果Google在2023年真的下決心“嚴肅對待我們”，我們可能會處在非常不利的位置。他們完全有能力把我們打趴下。但當時他們的AI產品方向有所偏差。Google擁有科技史上最好的商業模式之一，很難主動放棄，把AI直接“擰”進傳統網頁搜尋裡，我認為很難像很多人想的那樣順利，當然我也可能是錯的。在即時通訊或郵件裡加AI，你可以讓它幫你總結資訊、草擬回覆，確實會更好一點，但我認為終局絕不是這樣。終局更像是，你有一個非常聰明的AI作為你的代理，它跟別人的代理溝通，決定什麼時候該打擾你，什麼時候不打擾。那些決定它能自己處理，那些必須來問你。搜尋、生產力工具也一樣。我認為，這些新產品會比我們想像中來得更慢，但我們會看到在主要領域裡出現一些徹底圍繞AI建構的新產品，而不是“加了AI的舊產品”。這也是Google的一個弱點，即便它有巨大分發優勢。主持人：我本來想問你，未來一兩年ChatGPT的形態會變成什麼樣，是不是就會朝這個方向？Sam：坦白說，我原以為，ChatGPT的“外觀”變化會更大。最初上線時，它更像一個研究預覽，並不是一個產品，現在雖然更精緻，但整體變化並不大。人們已經習慣用簡訊和朋友交流，這個介面天然好用。我低估了當前介面“通用性”的力量。不過我認為，AI未來應該能為不同任務生成不同的互動介面。比如你在聊資料，它就應該以不同方式把資料呈現出來，並讓你用不同方式互動。我們現在有一點點類似能力，比如Canvas，但應該更互動、更“對象化”，現在的體驗還是“你一句我一句”的對話。理想情況下是，你們圍繞同一個對象持續討論，介面隨著新資訊不斷更新，你提出更多問題、更多想法，系統也更主動。長期看，它可能會理解你一天要做什麼，並持續在後台為你工作。它在後台持續為你推進事務，並給你推送更新。你能從人們使用Codex的方式裡看到這種趨勢，這可能是今年最令人興奮的事情之一。Codex指向了我對未來互動形態的很多期待。不過說出來有點尷尬，過去三年 ChatGPT聊天介面基本沒變。03. “我不想成為一家上市公司的CEO”主持人：你們大約有1.4兆美元的承諾要投入算力基礎設施。你自己也公開說過，如果人們知道你們能用算力做什麼，就會想要更多。能不能展開一說下，這麼多算力用來做什麼？Sam：我們最興奮的一件事，就是用大量算力去探索新的科學問題。我相信科學發現是“讓世界對所有人變得更好”的最高階方式之一。如果我們能把巨量算力投入到科學問題上，發現新的知識，那怕現在才剛剛開始，都會非常重要。從歷史看，一旦趨勢線從x軸抬頭，我們就知道如何把它做得越來越好，但這需要海量算力。我們會加大投入，做新的科學發現，攻克疾病等。很難精準框定我們現在每天用多少算力去生成AI，但我想做一個很粗糙、不嚴謹的估算。假設一家前沿AI公司每天可能生成大約10兆token，有些可能更多，但我不認為有人達到了千兆等級。世界上有80億人，平均每人每天輸出的“token”數大約是2萬，這基本全是瞎估。那麼，如果AI模型每天輸出的token數超過全人類智能輸出的總和，再到 10 倍、100 倍……這當然有點荒謬，不過你也可以想像下，地球上的“智力計算”有多少來自人腦，多少來自AI，兩者的相對增長率多少。主持人：你知道現在對算力的需求有多大嗎？如果OpenAI把算力翻倍投入科學或醫學，一定會帶來突破嗎？Sam：從一些跡象來看，這種需求會發生。模型每提升一個台階，使用意願就顯著增加，每當把成本降下來，使用需求就會再躍升。所有這些都表明，人們會用這些模型去做很多非常棒的事情，未來的需求會沿著少數關鍵軸，能力、速度、成本、可靠性等持續上升。主持人：能否舉個例子，某個科學家有問題X，如果投入算力Y就能解決，但今天還做不到？Sam：今天早上 Twitter 上一個有趣的討論，一群數學家互相回覆，說他們原本非常懷疑 LLM 能在數學上真正有用，但GPT-5.2對他們來說跨過了一個邊界。它做出了小證明，發現了一個小結論，正在改變他們的工作流程。然後越來越多人跟帖，說“我也是”。這模型才發佈五天左右，但數學、科研圈裡似乎出現了某種“被點亮”的感覺。這會很有意思，值得看它接下來會如何發展。過去一年，我們把算力規模提高了三倍，明年還會提高大約三倍。之後收入增長可能會更快一些，但總體上確實與算力規模大致同步。我們從來沒有遇到過“算力無法變現”的情況，如果現在有兩倍算力，我們大概就能做出兩倍收入。主持人：既然你提到數字，我想聊聊財務。收入在漲、算力投入也在漲，但投入仍然跑在收入前面。外界有報導說OpenAI到2028、2029年可能累計虧損約1200億美元，之後才會實現盈利。這個轉折怎麼發生？Sam：隨著收入增長，推理會成為算力需求裡越來越重要的部分，並最終“蓋過”訓練消耗。我們確實會在訓練上花很多錢，但隨著規模擴大，推理會越來越主導。當然，我們仍會繼續擴充訓練規模。如果我們把訓練投入降下來，確實會更早盈利，但我們決定下注，非常激進地投入訓練更大的模型。主持人：全世界都在問，收入和支出怎麼平衡？今年收入可能200億美元，而長期基礎設施承諾達到約1.4兆美元。把這兩者放在一起，人們會有困惑。你能否把這套數學講清楚，終結外界的疑惑？Sam：這很難。人類對指數增長的直覺通常很差，你可以在腦子裡對很多數學問題有直覺，但“指數增長”往往做不好。這可能是因為進化過程並不需要這一點。我們的判斷是，我們的收入曲線還能在很長一段時間裡保持非常陡峭。我們現在仍然受制於算力約束，算力一增加，收入線就會被強烈拉動。只有當我們出現“有大量閒置算力，且無法在單位算力上盈利變現”的情況時，才會合理地說，好，我們可能超建了。但我們已經用各種方式做過測算，同時，硬體層面（flops/美元）也會繼續變得更高效。我們看到消費增長、企業增長，還會有許多尚未推出的新業務。算力是血液，我們會設定一些“檢查點”，如果和數學略有偏差，也有一定的調整空間。但直到今天，我們一直處在“算力赤字”。主持人：所以你的計畫是，訓練成本佔比會下降，而你們通過企業端、訂閱付費、API 等方式把收入增長到足以覆蓋基礎設施？Sam：目前計畫確實如此。主持人：最近市場似乎有點“失控”，我覺得一個恐慌的點是，通常公司會在有可預測收入時舉債，去建設，然後用穩定現金流償債。但AI行業收入不可預測，卻開始大舉債務，你怎麼看？Sam：首先，我覺得市場更早之前才是真正“失控”。今年早些時候，我們只是去見某家公司，第二天那家公司股價就漲15%～20%，這太瘋狂了，也很不健康。現在市場有了理性，我反而更開心，因為之前那種熱度讓我感覺我們正走向一個不穩定的泡沫。關於債務，我們確實知道整個行業在投入基礎設施，最終一定會有人從中獲得價值。雖然一切仍然很早，但我認為現在沒人懷疑AI會創造價值。從這個意義上看，用某些形式融資是合理的。我也認為未來會出現更多金融工具，其中可能有些很離譜，因為人們會不斷“創新”融資方式。但總的來說，讓金融機構借錢給資料中心建設這件事本身並不奇怪。主持人：市場的擔心在於，如果進展不再像現在這樣快，比如模型能力開始飽和，那麼基礎設施的價值可能低於預期，資料中心最終當然有人會用，但也可能被低價清算。Sam：我確實認為途中會出現一些繁榮與蕭條。不過在我看來非常清楚的一點是，模型會變得更好，這一點信心很高。即便模型不再進步，世界的慣性很大，人們適應新事物需要很久。就算把模型停留在GPT-5.2的水平，它所代表經濟價值的“潛能”（overhang）仍然巨大，這一點還遠沒有釋放出來。我以前可能默認，如果模型裡蘊含巨大價值，世界很快學會如何部署並釋放這些價值。但現在看起來，尚未開發的“潛能”會非常巨大。只有少數群體，例如一部分程式設計師，會迅速因AI工具提升生產力，很多人仍然在問和GPT-4時代差不多的問題。這個“潛能”會帶來很多後果，我們還沒完全想清楚它會怎樣展開，這與我幾年前的預期非常不同。主持人：模型能力已經強很多，但很多企業說他們在實際落地時並沒有得到預期回報，這讓我困惑，是不是因為組織慣有流程阻礙了價值的兌現？Sam：確實，人們改變工作流的速度遠遠比我想像的慢。很多人習慣了把某些任務交給“初級同事”去做，而非AI。我自己也仍然在用相當傳統的方式工作，儘管我知道我可以更深地使用AI。主持人：說到公司層面，明年會IPO嗎？Sam：我不知道。主持人：你們想成為上市公司嗎？在資金不足前會上市嗎？Sam：這裡面牽涉到很多因素。我確實覺得，公開市場能參與價值創造會很酷。相比以往的任何公司，我們會非常晚才上市，做一家私營公司固然好，但我們需要大量資本。我們遲早會突破股東人數限制。主持人：你個人想當一家上市公司的CEO嗎？Sam：一點也不想。不過，我對OpenAI成為上市公司，某些方面還會感到興奮。另外一些方面會讓人惱火。04. 別再盯著AGI這個詞了主持人：你們正在研發硬體裝置，我聽說它的大小和手機差不多，沒有螢幕。為什麼不能做成一個應用程式呢？Sam：首先，我們會推出一個小型裝置系列。我認為人們使用電腦的方式會逐漸發生轉變，從一種被動操作轉變為一種非常智能、主動的工具，它能夠理解你的整個生活、你的處境、你周圍發生的一切，並且非常清楚你周圍的人。螢幕的存在限制了你的操作方式，鍵盤的設計初衷就是為了降低資訊輸入的速度。這些長期以來都是不加質疑的假設，但確實有效。然而，隨著全新技術的出現，它開闢了新的可能性空間。主持人：你之前談到過建構雲平台。我們收到一位聽眾的郵件，內容如下：“我們公司正在從 Azure 遷移，直接與 OpenAI 整合，以支援產品中的 AI 體驗。我們的重點是將數兆個用於驅動AI體驗的token流插入整個技術堆疊。” 你們有計畫建構一個龐大的雲業務嗎？Sam：數兆枚token的確數量龐大。企業已經明確告訴我們，他們想從我們這裡購買多少token，而我們預計到2026年仍將無法滿足需求。但我們的策略是，大多數公司似乎都想找到像我們這樣的公司，說：“我想讓我的公司應用人工智慧。我需要一個為我的公司定製的API。我需要一個為我的公司定製的ChatGPT Enterprise。我需要一個能夠運行所有這些代理的平台，並且我的資料安全有保障。我需要能夠將數兆個token匯入我的產品。我需要能夠提高我所有內部流程的效率。”而我們目前還沒有一個完美的一體化解決方案來滿足他們的需求，我們希望能夠做到這一點。主持人：你的目標是讓它與AWS和 Azure等世界級服務並駕齊驅嗎？Sam：我覺得這跟那些不一樣。我並沒有打算提供所有服務。人們會繼續使用他們“網路雲”，我認為還會出現另一種情況，公司會說，“我需要一個人工智慧平台來處理所有內部事務，以及我想提供的服務等等。”從某種意義上說，它仍然依賴於物理硬體，但我認為這將是一種截然不同的產品。主持人：我最近在規劃一次包含很多細節的旅行，和ChatGPT連續聊了好幾周，我可以在新窗口裡說“我們接著聊這次旅行”，它就能自動接上文，記得我在做什麼，去那兒，甚至我在為旅行做體能計畫，它能把這些都綜合起來。Memory未來能強到什麼程度？Sam：現在還很難想像，因為人類的“記憶上限”很明顯。就算你有世界上最好的私人助理，他也不可能記住你說過的每一句話，不可能讀過你所有郵件和你寫過的每份文件，也不可能每天關注你所有工作，並記住所有細節。沒有任何人能以這種程度參與你的生活。但AI可以。我們內部經常討論，現在的Memory其實還很粗糙，很早期。大概相當於“GPT-2時代的記憶”。真正強的版本應該是，它能記住你生活中的每一個細節，並據此完成高度個性化。不僅記住事實，還能捕捉那些你自己都沒意識到的小偏好，AI會從互動裡學到這些。我認為這會非常強大，也是我最希望在2026年看到更大突破的方向之一。我們會和機器人建立真正的“關係”，這可能是被低估的一面。“關係”，“陪伴”可能也不完全貼切，但確實有很多人想和AI建立深度連，這超出了我之前的預期。即使有些人嘴上說不在乎，他們往往也會更喜歡“溫暖一點”的版本。主持人：所以你的想法是讓大眾自己來決定？Sam：對，但我們其實並不知道“應該走多遠”“應該允許到什麼程度”，會給人相當多的個人自由，不過也會設一些邊界。比如不會讓AI去勸使用者把它當作“排他性的戀愛對象”之類的。我確信別的服務會這麼做，因為它越有“黏性”，賺的錢越多。主持人：你曾說，GPT-5發佈後，在幾乎所有方面都比我們更聰明。那是不是AGI？如果不是，AGI這個詞是不是已經變得沒意義了？Sam：這些模型確實非常聰明。從原始智力角度看，最近也有很多說法， GPT-5.2 的 IQ 達到 147、144 或 150，總之是個很高的數字。很多專家說它能做非常驚人的事，在許多領域提高效率。我們也聊過它在知識工作上的表現。但你還沒看到一種關鍵能力，模型意識到“我不會”，然後自己去學習、去理解，等下次再回來把它做好，那種更像“幼兒學習”的能力。我覺得這是我們接下來需要建構的重要部分。AGI這個詞雖然我們很難停止使用，但它的定義非常模糊。有人認為已經達到了，有人認為還沒，隨後越來越多人認為達到了。我個人其實很希望我們能繞開這個詞，因為從來沒有一個讓我滿意的定義。一個我更願意討論的新詞是“超級智能”。超級智能的候選定義是，當一個系統能比任何人更好地勝任某些頂級複雜角色，比如當美國總統、大公司的CEO。主持人：我在Substack《Blood in the Machine》裡看到一句話：Chatbot來了以後，我的工作變成“管理機器人”，而不是管理一支人工客服團隊。這聽起來會很常，但他接著說：當機器人訓練得足夠好、能提供“足夠好”的支援之後，我就被裁了。這會不會越來越常見？Sam：我同意，短期內很多人會成為“管理一堆AI的管理者”。但就像任何一個好的管理者一樣，理想狀態是你的團隊越來越強，你自己會承擔更大的範圍與更多責任。我不是那種“短期就業末日論者”，但我確實擔心過渡期會在對一些行業的從業者來說非常艱難。未來的“工作”，或者說2050年我們每天在做的事情，肯定會和今天不一樣，但我也相信不會出現“所有人都無所事事、經濟徹底崩掉”的局面。我經常想，如果把 OpenAI內部的很多功能都自動化，甚至出現一個“AI 聯合 CEO”會怎樣？想像一下，世界上每個人都相當於坐在一家AI公司的董事會裡，告訴AI CEO該做什麼，如果它沒做好就把它“解僱”。這樣就有了治理（governance）與監督，而AI CEO的任務是執行董事會意志。對未來的人而言，這也許會被視為一種合理的組織方式。 (白鯨實驗室)