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光模組的“架構革命”:CPO技術為何成為AI時代的破局點?
前   言當前,我們正站在一場由人工智慧(AI)驅動的全球算力革命中心。這場革命的核心矛盾,已從單純追求晶片的峰值算力,轉向如何高效、可靠地連接與管理海量計算單元,建構真正的“AI超級電腦”。在此背景下,光互連技術,特別是共封裝光學(CPO,Co-packaged Optics),已從一項前沿探索迅速演變為決定算力基礎設施效能與規模的關鍵瓶頸與破局點。本文旨在深入剖析CPO行業的現狀、核心驅動力、正在發生的產業模式變革,並展望其與未來國家戰略的潛在共振點。一、現狀審視——CPO從技術藍圖走向商業前夜共封裝光學(CPO)並非對傳統可插拔光模組的簡單升級,而是一次光電融合的“架構革命”。其核心在於將光學引擎(光晶片、調製器等)與矽基計算晶片(如GPU、ASIC、交換晶片)在封裝層級進行高密度整合,從根本上重構了資料中心內部的資料傳輸路徑。這種整合將訊號傳輸距離從釐米級壓縮至毫米級,直接帶來了功耗、頻寬和延遲的性能飛躍。(一)核心驅動力:AI算力洪流下的剛性需求AI大模型的訓練與推理,催生了前所未有的資料交換需求。據行業分析,全球AI算力需求正以“每3.5個月翻一番”的速度增長。單個AI叢集內部,GPU間的通訊頻寬需求已從TB/s等級向PB/s等級邁進。例如,一個千卡GPU叢集在執行兆參數模型訓練時,內部互聯頻寬需達到幾十Tbps甚至上百Tbps,這對資料傳輸效率提出了極致要求。傳統可插拔光模組依賴的“晶片-PCB走線-光模組”架構,在速率超過800G後,面臨訊號完整性惡化、功耗激增和物理空間緊張的巨大挑戰。可插拔光模組在800Gb/s高速傳輸下,電訊號需長距離傳輸後再轉換為光訊號,導致單連接埠功耗高達30W,訊號損耗達22分貝。這對於一個需要部署數萬甚至數十萬光模組的超大規模AI資料中心來說,電力消耗和散熱壓力已成為不可承受之重。CPO技術通過架構革新實現了性能的跨越式提升。以輝達的CPO方案為例,其通過將光引擎與交換晶片ASIC整合封裝,使功耗降至9W/連接埠(降低70%),訊號損耗銳減至4分貝。下表對比了傳統可插拔光模組與CPO方案在關鍵性能指標上的差異:圖表:CPO與傳統可插拔光模組性能對比資料來源:市場公開資料、中投產業研究院(二)行業拐點:2025年,從實驗室到量產的關鍵分水嶺多方跡象表明,2025年已成為CPO技術商業化的關鍵轉折年。產業界從技術驗證、標準制定到產能佈局都已進入實質性階段,呈現出加速發展態勢。巨頭產品落地方面,輝達已於2025年GTC大會上明確宣佈,將於下半年推出的GB300晶片及下一代Rubin平台將全面採用CPO技術。其Quantum-X InfiniBand Photonics平台(交換容量達115Tb/s)預計於2026年初上市,Spectrum-X乙太網路交換機(最高409.6Tb/s頻寬)則將於2026年下半年推出。這些產品具備了業界領先的頻寬性能,並配備高效的液冷系統,能夠應對高密度、高功耗的運行環境。市場需求方面,2025年Q2全球TOP10的雲廠商(包括亞馬遜AWS、微軟Azure等)採購的AI伺服器中,已有62%選擇了CPO配置,而2024年同期這一比例還不到10%。這種“用錢投票”的趨勢明確顯示了市場對CPO技術的認可。國內產業鏈也在快速跟進,如華工科技在2025年美國OFC展會上發佈了全球首款適配下一代AI訓練叢集的3.2Tb/s液冷CPO超算光引擎,其能效低至5pJ/bit,較傳統可插拔模組功耗降低近70%。技術成熟度方面,頭部企業的CPO良率已從早期的60%左右提升至90%以上,部分企業甚至達到95%,成本下降40%,為規模化應用掃除了障礙。(三)市場規模與結構:一個高增長的細分賽道正在形成儘管CPO總體市場規模仍處於起步階段,但增長曲線極為陡峭。據摩根士丹利預測,CPO市場規模在2023-2030年間年複合增長率將達172%,到2030年達到93億美元。這一增長速度在科技產業中極為罕見,反映了市場對CPO技術的強烈預期。以下為CPO市場規模的增長趨勢圖:圖表:全球CPO市場規模預測資料來源:摩根士丹利、中投產業研究院從市場結構看,CPO產業價值正向核心環節集中。光引擎設計、先進封裝測試等上游環節的價值佔比從傳統光模組的35%提升至60%以上。這表明CPO不僅是一項技術創新,更在重構光通訊產業的價值分配格局。區域市場方面,中國CPO產業鏈正在快速成長。中際旭創、新易盛等國內頭部光模組企業2025年三季度業績呈現“爆發式增長”,行業整體營收同比增長83%,淨利潤同比增長127%。這些企業已獲得輝達等國際巨頭的CPO訂單,預計2026年開始批次交付。同時,中國在“十五五”規劃中將“算力基礎設施升級”列為重點,CPO作為核心技術之一,相關項目可享受政策支援,這為國內CPO產業創造了有利的發展環境。總的來說,CPO技術正從藍圖走向商業前夜,這是一場由AI算力需求驅動的、涉及材料、晶片、封裝、系統多層次的產業鏈協同革命。它不僅是一種新技術,更是未來AI基礎設施的核心支撐點,值得政府部門在政策制定和產業引導上給予高度重視。二、產業深潛——技術路線、模式變革與價值鏈重塑CPO的崛起絕非單一產品的勝利,它正在引發光通訊產業從技術路線、商業模式到價值鏈的連鎖反應,其影響深度和廣度遠超一般的技術迭代。這場變革的核心在於,CPO正推動產業從“模組級組裝”向“晶片級整合”躍遷,進而重塑競爭規則和利益分配格局。(一)技術路徑:共存、融合與多元探索當前產業界的一個關鍵共識是:CPO並非要完全取代可插拔光模組,而是形成一種“分工協同、長期共存”的格局。這種分工主要由應用場景的差異化需求驅動。在AI算力叢集內部,尤其是千卡級GPU之間的Scale-up互連場景,資料交換頻寬需求已突破TB/s等級,傳統可插拔光模組的功耗和密度瓶頸難以克服。例如,輝達GB200超算叢集中,CPO技術將GPU間互連功耗從傳統方案的30W/連接埠降至9W/連接埠,降幅達70%,同時將訊號損耗從22dB銳減至4dB,這是支撐兆參數模型訓練的基礎。而在資料中心機櫃外部互聯(Scale-out)和電信傳輸等距離較長、需靈活維護的場景,可插拔光模組仍具成本優勢。據Lightcounting預測,到2027年,800G和1.6T連接埠總數中CPO連接埠佔比將接近30%,同時可插拔光模組市場自身仍將保持增長,這充分說明了互補共存的趨勢。技術路線的多元化競合態勢愈發明顯。矽光技術憑藉其與CMOS工藝的相容性,成為CPO的主流平台,博通、英特爾等巨頭均以此為基礎推出CPO交換機晶片。但其他材料體系也在特定細分領域展現潛力:例如,薄膜鈮酸鋰調製器憑藉高線性度、低損耗特性,在長距相干通訊場景受到關注;而面向未來更高整合度需求,OIO(光學I/O)技術試圖將光I/O以Chiplet形式與計算晶片直接整合,實現頻寬密度從當前的幾十Gbps/mm²向1Tbps/mm²邁進,這被業界視為更終級的解決方案。下表對比了三種主要光電互連技術的特性與適用場景:圖表:主要光電互連技術路徑對比資料來源:市場公開資料、中投產業研究院(二)產業新模式:從供應鏈到“系統-生態”共同體CPO的高整合度特性徹底改變了光模組行業傳統的“晶片-元件-模組”的線性供應鏈模式,推動產業向“系統-生態”共同體演進。這種轉變主要體現在三個方面:首先是縱向整合加劇與競爭焦點上移。CPO要求光、電、機、熱等多領域知識的深度耦合,使得單一企業難以掌握全部核心技術。這促使企業通過戰略結盟或垂直整合來建構能力。例如,晶圓代工龍頭台積電推出COUPE(緊湊型通用光子引擎)平台,為CPO提供從矽光製造到3D封裝的完整解決方案,其路線圖明確規劃了從2026年OSFP光引擎向2028年處理器封裝內整合12.8Tb/s的演進路徑。這種整合使得產業價值重心顯著向上游轉移:光引擎設計和先進封裝測試的價值佔比,已從傳統光模組的約35%提升至CPO領域的60%以上。與此同時,無源器件如高密度光纖連接器(MPO/MTP)、光纖陣列單元(FAU)等,因需滿足CPO系統更高的密度和性能要求,其技術複雜度和價值量也隨之提升,成為新的增長點。其次是系統級競爭與開放生態的博弈。以輝達、博通為代表的系統廠商,傾向於提供整合CPO的完整交換或計算系統,形成“黑盒”式解決方案。例如,輝達的Quantum-X InfiniBand交換機將CPO作為默認配置,降低了使用者整合難度,但也引發了大型雲服務商(如Google、Meta、微軟)對供應鏈鎖定和技術自主權的擔憂。作為應對,這些雲服務巨頭正積極倡導建立開放的CPO生態系統和行業標準,如參與OIF(光互聯論壇)、COBO等標準組織,推動介面規範化。未來的產業競爭,很大程度上將是封閉系統方案與開放生態標準之間的博弈。圖表:CPO產業鏈各環節價值量分佈資料來源:市場公開資料、中投產業研究院(三)產業鏈地理格局:全球協作與區域化風險並存CPO產業鏈天生具有高度全球化的特徵,但目前地緣政治因素正成為影響產業格局的關鍵變數。從現有分工看,美國在核心晶片設計(如輝達、博通)、系統架構與整合方面保持領先;中國在光模組製造、封裝測試及部分無源/有源器件領域具有顯著的成本和規模優勢,例如2025年上半年中國頭部光模組企業營收同比增長均超過80%;而台灣則在半導體製造(台積電)、矽光代工和精密光學元件方面佔據關鍵位置。然而,這種全球化協作正面臨區域化風險的挑戰。美國BIS(工業和安全域)等機構已將部分先進光晶片製造裝置納入出口管制範圍,這直接影響到了國內CPO產業鏈在14nm以下光晶片領域的進階。這種風險一方面促使全球客戶考慮供應鏈多元化,另一方面也倒逼中國大陸產業鏈加速核心技術攻關。國內企業正通過多種方式尋求突破:一是加大研發投入,如光迅科技定增募資35億元,專項用於高速光互聯技術研發;二是加強產業鏈協同,例如華為與中際旭創聯合推出xPU-CPO原型系統,探索GPU直接出光。總體而言,地緣政治因素在短期內增加了產業鏈的不確定性,但中長期看也加速了國內CPO產業在核心技術領域的自主攻堅處理程序。三、挑戰、風險與不確定性儘管CPO技術前景廣闊且發展迅猛,但其從實驗室走向大規模商業化部署的道路並非坦途,仍面臨著一系列嚴峻的技術瓶頸、成本困境和產業鏈協同挑戰。這些挑戰不僅關乎技術本身,更涉及製造工藝、經濟帳計算和標準制定等深層次問題,需要產業界共同破解。(一)技術複雜性:奈米級精度與熱管理的極致挑戰CPO的技術複雜性首先體現在異質材料整合的難度上。它需要將基於矽的光子積體電路(PIC)、基於CMOS的電子積體電路(EIC)以及可能使用的化合物半導體雷射器等多種材料體系整合進單一封裝內。這些材料的熱膨脹係數存在差異,在裝置運行的溫度波動下會產生熱應力,若處理不當可能導致介面開裂或性能漂移。例如,矽光子晶片與有機基板之間的熱膨脹係數差異可達2-3倍,對封裝結構的長期可靠性構成嚴峻考驗。其次,奈米級的光纖與晶片對準是規模化生產的主要障礙。高效的光耦合要求單模光纖與晶片上尺寸僅幾百奈米的波導之間的對準精度須控制在亞微米等級(通常小於0.1µm)。這好比要將一根頭髮絲精確地對準到另一根頭髮絲的特定剖面上,其難度可想而知。目前主流的主動對準工藝依賴精密裝置即時調整光纖位置至光功率最大,雖能保證精度,但效率較低且裝置昂貴。而無源對準(如V型槽結構)雖有利於降低成本和提高效率,但對加工精度要求極高,任何微小的偏差都會導致耦合損耗顯著增加。有分析指出,光耦合環節的良率損失是制約當前CPO整體製造良率提升的關鍵因素之一。再者,熱管理是CPO系統可靠性的核心。光子器件,尤其是雷射器和微環諧振器,對溫度波動極其敏感。溫度每變化1°C,可能導致微環諧振器的波長漂移約0.1nm。在CPO封裝內,高功耗的計算晶片(如ASIC/GPU)是巨大的熱源,其產生的熱量會傳導至鄰近的光子晶片,引起溫度不穩定,從而導致光訊號波長漂移和性能劣化。為解決此問題,業界普遍採用外部雷射源(ELS)方案,將發熱的雷射器與對熱敏感的光子晶片物理分離,但這又增加了系統的複雜性和成本。同時,高效的散熱設計,如採用先進液冷技術(如輝達和博通在其CPO交換機中應用的技術)成為必然選擇,這無疑對資料中心基礎設施提出了更高要求。(二)成本困境:高昂的前期投入與漫長的TCO回報周期目前,CPO系統面臨的成本困境非常突出,其前期成本遠高於傳統可插拔光模組。一個1.6T CPO連接埠的初始成本估計可達2800美元,而同等速率可插拔光模組連接埠成本約為1200美元,CPO成本高出約133%。這主要源於幾方面:核心晶片(如矽光晶片、特定用途的DSP)成本高昂,其設計和製造涉及尖端工藝;先進封裝(如2.5D/3D整合)的費用可觀,測試流程因高度整合而複雜且耗時;此外,與之配套的專用交換機和液冷系統也推高了整體部署成本。因此,CPO的推廣關鍵在於證明其總擁有成本(TCO)優勢。這意味著需要將初期投入與後續營運中的電費節省、空間資源最佳化以及算力效率提升所帶來的收益進行綜合權衡。有研究指出,在AI叢集等典型場景下,CPO的節能優勢可能需要系統持續運行2-3年才能抵消初期的溢價。這種回報周期對於許多資料中心營運商來說,決策壓力較大。特別是在當前技術迭代飛快的背景下,他們可能擔心裝置尚未收回投資就面臨技術過時的風險。市場接受度也因此呈現明顯的場景分化。超大規模雲服務商(如Google、Meta)和頂尖AI算力提供商(如主導AI叢集的廠商)出於對極致性能和能效的追求,對CPO的接受度更高。然而,對成本更敏感或規模相對較小的企業使用者則可能持觀望態度,等待技術更成熟、成本進一步下降。(三)標準化滯後與生態博弈:開放與封閉的路線之爭當前CPO領域標準化工作嚴重滯後於技術發展,這已成為制約產業鏈健康發展的重要因素。在介面規範、封裝形式、管理協議(如是否相容CMIS標準)以及可維護性設計等方面,業界尚未形成廣泛認同的統一標準。這種局面導致初期產品大多基於廠商的專有設計,例如輝達的Quantum-X/Spectrum-X光子交換機和博通的Bailly CPO交換機都採用了不同的整合方案。這種碎片化狀態阻礙了第三方供應商的介入,限制了規模效應的形成和良性競爭,不利於成本下降和技術普及。標準化滯後也引發了更深層次的產業鏈生態博弈。目前主要存在兩種模式:一是以輝達、博通為代表的系統廠商主導的“黑盒”模式,提供整合了CPO的完整解決方案,優點是交付便捷、性能最佳化,但缺點是使用者可能被單一供應商鎖定,缺乏靈活性。另一種是以Meta、微軟等大型雲服務商倡導的開放生態模式,旨在推動建立開放的介面和標準,允許不同廠商的裝置互操作,優點是給予使用者更多選擇權和供應鏈韌性,但需要複雜的產業協同。這場博弈的結果將深刻影響未來CPO產業的競爭格局和價值分配。(四)產業節奏風險:理性看待技術炒作與業績兌現市場對CPO等新技術的迭代節奏有時會表現出過於激進的預期。光通訊產業本身有其客觀發展規律,從800G到1.6T,再到未來的3.2T,每一代技術的成熟和規模化應用都需要時間,通常遵循著2-3年一代的迭代周期。這個周期涵蓋了技術研發、標準制定、產品化、規模化量產和生態建構等多個環節,難以一蹴而就。因此,需要理性看待CPO的業績兌現節奏。一方面要認識到CPO是滿足未來AI算力洪流下高速互連需求的關鍵方向,具有長期戰略價值;另一方面也要意識到,從技術突破到穩定量產,再到產生顯著的經濟效益,需要一個過程。短期內,避免因過度炒作導致資本市場預期與產業實際發展脫節至關重要。對政府部門而言,尊重技術發展規律,引導產業穩健投入,攻克核心關鍵技術,完善產業鏈配套,比單純追求短期市場規模擴張更具長遠意義。綜上所述,CPO技術雖然前景可期,但其大規模普及仍面臨來自技術、成本、標準和市場節奏的多重挑戰。應對這些挑戰,不僅需要產業鏈上下游企業持續的技術創新和協同合作,也需要政府部門在產業政策、標準引導和基礎研究方面提供支援,共同推動CPO技術走向成熟,賦能數字經濟的可持續發展。四、未來展望——與“十五五”國家戰略的同頻共振展望“十五五”時期(2026-2030年),CPO技術的發展路徑與中國國家戰略的多項重點方向存在深刻契合。它不僅是單純的技術升級,更有可能成為賦能新質生產力、驅動產業鏈升級、促進綠色低碳發展的關鍵支點,與國家戰略形成強有力的“同頻共振”。(一)賦能新質生產力,築牢算力基礎設施底座“十五五”時期,以AI為代表的新質生產力發展,以及全國一體化算力體系的建構,將對底層算力基礎設施的效率、密度和能耗提出極致要求。CPO技術通過其顛覆性的架構創新,直接服務於這一核心國家戰略。具體而言,CPO所能實現的功耗降低50%-70%、延遲減少50%以上、頻寬密度提升數倍的特性,正是突破當前超大規模智算中心性能和能效瓶頸的關鍵。例如,在建構類似於“東數西算”工程所需的跨區域高速互聯骨幹網時,採用CPO技術有望將端到端傳輸延遲控制在微秒等級,這對於高性能計算和即時AI推理至關重要。根據行業預測,到2030年,中國CPO市場規模有望佔據全球份額的40%以上,這背後正是國家算力基礎設施巨大需求的驅動。因此,大力發展CPO技術,本質上是在為國家的數字經濟發展和智能化轉型鋪設高品質、高效率、低能耗的“資訊高速公路”和算力動脈。(二)驅動產業鏈升級,搶佔光電融合戰略制高點CPO的興起絕非單一產品突破,它代表著資訊技術領域最前沿的光電融合趨勢,其技術和產業影響外溢效應極強。對CPO技術的戰略性佈局,將強力牽引國內在矽光晶片、先進封裝、高端光學材料、精密儀器等基礎環節和短板領域的進步。這完全符合“十四五”規劃中強調的“打好關鍵核心技術攻堅戰”精神的延續,並有望在“十五五”期間成為積體電路產業之外,又一個國家級的高科技戰略支點。目前,中國企業在光模組封裝整合等中游環節已具備全球競爭力,中際旭創、新易盛、天孚通訊三家企業全球市佔率合計已超過40%。但在上游核心晶片和材料領域,例如高端矽光晶片和薄膜鈮酸鋰調製器,仍需加速突破。政策層面,國家積體電路產業投資基金二期已明確將矽光晶片和先進封裝列為重點扶持領域。“十五五”期間,通過集中資源攻關,有望實現CPO產業鏈關鍵環節的自主可控,帶動整個電子資訊製造業向高附加值環節攀升,形成類似在太陽能、新能源車領域的叢集優勢。工信部在《光通訊產業高品質發展指導意見》中設定的目標,即到2025年實現1.6T CPO規模化應用,正是這一戰略意圖的清晰體現。圖表:CPO產業鏈核心環節發展態勢與國產化前景資料來源:市場公開資料、中投產業研究院(三)促進綠色計算,服務“雙碳”戰略目標在“雙碳”戰略目標背景下,資訊技術產業的綠色低碳轉型至關重要。資料顯示,近五年中國資料中心耗電量保持15%以上的平均增長率,2020年耗電量已佔全國總用電量的2.7%。CPO技術最直觀的優勢之一便是大幅降低資料傳輸功耗,這使成為實現綠色資料中心目標的關鍵技術路徑。推廣CPO等節能技術,不僅能直接降低超大規模資料中心營運商的巨額電費成本,更能產生顯著的節能減排社會效益。一個典型的案例是,微軟Azure在部署採用CPO技術的交換機後,其資料中心能源使用效率(PUE)值降至了1.05的極低水平。這為中國資料中心實現“十四五”規劃中提出的PUE≤1.5的能效標準乃至更嚴格的目標提供了技術可行性。可以預見,在“十五五”期間,CPO技術將與液冷散熱等其它綠色技術深度融合,共同推動資料中心PUE向1.1-1.2甚至更低的水平邁進,從而使中國的“東數西算”等國家工程不僅是算力佈局的最佳化,更是綠色算力的典範,為國家中長期綠色發展戰略做出實質性貢獻。綜上所述,CPO技術的發展與“十五五”國家戰略的契合度極高。它既是提升國家算力競爭力的關鍵技術武器,也是驅動產業鏈向高端躍遷的重要牽引力,同時還是落實“雙碳”目標的有效實踐路徑。前瞻性地進行戰略佈局,加大研發支援力度,完善產業生態,對於中國在未來全球數字經濟競爭中佔據有利位置具有深遠意義。五、結論總而言之,光模組(CPO)行業正處在一個激動人心的歷史性拐點。AI的迫切需求將其從幕後推至台前,一場由架構創新引領的產業變革已然啟動。短期內,CPO將與可插拔模組分工共存,率先在頂級AI資料中心開闢市場。中長期看,其發展將遵循從專用到相對開放、從系統整合到生態建構的路徑。這個過程充滿了技術、成本和生態博弈的挑戰,但也蘊藏著重塑全球光通訊產業格局的巨大機遇。對於中國而言,CPO既是一個必須跟上的技術賽點,也是一個依託龐大市場和應用場景實現產業鏈向上突破的窗口。其發展脈絡,與未來國家在算力基建、科技自立自強和綠色發展等方面的戰略方向高度同頻。站在“十五五”的門檻上,客觀、理性地認識和佈局CPO這一關鍵領域,對於建構自主可控、高效綠色的數字未來,具有至關重要的意義。 (中投未來產業研究中心)
《時代》將AI大佬們P到1932年的鋼樑上,激怒了大眾
時代》雜誌將今年的年度人物給了“人工智慧的締造者”,並演繹了1932年的一張著名照片,將照片上的建築工人取代為8位AI領域的領袖,引發巨大爭議。原照片是《紐約先驅論壇報》記者1932年在紐約洛克菲勒中心施工現場拍攝的《摩天樓上的午餐》。那張照片記錄了在大蕭條背景下,建築工人在高空鋼樑上休息的真實場景。該照片在美國已成為文化圖示,被認為展現了美國工人的堅韌、勇氣與集體勞動精神,它反映了20世紀初城市化處理程序中的艱辛與輝煌,至今仍引發人們對勞動尊嚴、社會發展代價的思考。▲《時代》雜誌2025年度人物。《時代》雜誌製作的這張照片有8個人,分別是Meta公司的馬克·祖克柏、AMD公司的蘇姿丰、xAI公司的埃隆·馬斯克、OpenAI公司的薩姆·奧特曼、DeepMind Technologies公司的德米斯·哈薩比斯、Anthropic公司的達里奧·阿莫迪以及史丹佛大學以人為本人工智慧研究所的李飛飛,還有輝達的黃仁勳。雖然這8個人的確很有成就,推動了AI進步,但《時代》把他們替換成《摩天樓上的午餐》上的建築工人,這讓很多人感到了一種褻瀆。這一設計被批評是"用大資本家群像致敬勞工",很多網友指責它“玷污了這張傳奇照片的精神,將象徵底層勞動者的英雄形象,強行套用到一群億萬富翁和科技巨頭身上”。網友在《時代》的帳號下留言:這種對比太荒謬了,這些AI領袖們何曾親手“建造”過什麼?他們只是資本家、投資者和企業家,靠演算法、資料和巨額投資推動AI發展。他們的風險不過是股市波動,而非從高空墜落。網友還留言說:原作的工人是真正“在樑上吃飯”的冒險者,這些科技大佬卻只是“坐在樑上數錢”。另外,一些網友也對《時代》把“AI締造者”評選為年度人物表達不滿,去年的年度人物是川普,前年則是流行歌手泰勒·斯威夫特。雖然《時代》主編雅各布斯在文章中將 2025 年描述為“人工智慧的全部潛力展現出來的一年”,並表示這是“不會有回頭路或選擇退出的一年”,但很多網友不買帳,《時代》演繹的照片挑動起不同階層的價值對抗。▲《摩天樓上的午餐》。有網友憤怒地評論:“竊取真正創作者的作品,這就是人工智慧的行事方式。”“編輯們對這個選擇感到非常自豪……直到他們都被‘年度人物’搶走了工作。”還有網友諷刺說:“那時工人面對大蕭條的經濟危機,這些人卻在AI泡沫中製造新的不平等。”雖然《時代》在文章中也承認AI引發了“擔憂”,但用歌頌式的封面來包裝AI,被網友們認為非常虛偽,不倫不類。還有一種觀點認為,《時代》雜誌作為主串流媒體,本應反映社會多元聲音,卻在AI議題上完全偏向矽谷的精英敘事。有網友翻出了1938年《時代》評選的年度人物是希特勒,這條評論獲得了將近5000點贊。很多網友提到,這些AI領袖中,一些人推動“加速主義”,以完全無視安全風險的方式追求技術進步,封面卻將他們神化為“建築師”,無異於為潛在災難背書。最後,老胡讓AI來總結《時代》“年度人物”的爭議,AI是這樣回答的:《時代》非但沒有捕捉AI時代的複雜性,反而製造了一個尷尬的精英神話。在AI可能顛覆無數人生活的當下,我們需要的不是對億萬富翁的頌歌,而是對普通人的關懷和對他們風險的警惕。《時代》不僅毀了經典照片,更毀了自己的公信力。 (胡錫進觀察)
《時代》2025年度人物:人工智慧的締造者
The Architects of AI Are TIME's 2025 Person of the Year黃仁勳需要片刻時間。輝達(Nvidia)執行長走進公司位於灣區總部的一間巨大攝影棚,俯身趴在一張桌子上,低著頭。62歲的他,是全球第八富豪,身材精幹、舉止幹練,在同事眼中以脾氣急躁和富有遠見的領導力著稱。此刻,他看起來筋疲力盡。當他默默佇立時,很難判斷他是即將爆發還是崩潰。這時,有人打開了Spotify播放列表,空中迴盪起Aerosmith樂團《Dream On》激昂的旋律。黃仁勳穿上他標誌性的黑色皮夾克,彷彿瞬間脫胎換骨——不僅披上了製服,也展現出與這場人工智慧革命最重要領袖之一相匹配的姿態與樂觀精神。然而,他肯定很疲憊。不久前,這位前工程師還經營著一家成功但相對默默無聞的公司,專注於為電子遊戲開發圖形處理器。如今,由於在推動全球AI熱潮的先進晶片領域近乎壟斷的地位,輝達已成為全球市值最高的公司。網路迷因將輝達描繪成扛起整個股市的阿特拉斯(Atlas)。輝達已不只是一家企業巨頭,更成為國家外交工具,在尖端科技、外交與地緣政治的交會點上運作。 「你正在接管這個世界,黃仁勳,」現任總統唐納德·川普在最近一次對英國的國事訪問期間對黃仁勳說道。如今,川普已成為他深夜電話聊天的常客。幾十年來,人類一直在為會思考的機器崛起做心理準備。當我們驚嘆於它們擊敗國際象棋冠軍、預測蛋白質結構的能力時,也對其固有的怪異感以及對我們人性認知的威脅感到不安。包括山姆·阿爾特曼(Sam Altman)和埃隆·馬斯克(Elon Musk)在內的技術領導者曾警告,追求這種力量可能引發無法預見的災難。今年,關於如何負責任地使用AI的辯論,已讓位給一場爭分奪秒部署AI的競賽。 「每個行業都需要它,每家公司都在用它,每個國家都必須建造它,」黃仁勳在11月接受《時代》75分鐘專訪時說道。就在兩天前,全球首家市值突破5兆美元的輝達再次大幅超越華爾街的獲利預期。 「這是當今最具影響力的單一技術。」OpenAI的ChatGPT在推出時是有史以來成長最快的消費級應用,如今每周用戶已超過8億。 AI編寫了數百萬行程式碼,協助實驗室科學家,創作病毒式傳播的歌曲,並促使企業重新審視自身策略,否則就有被淘汰的風險。 (OpenAI與《時代》有內容授權和技術合作協議,允許OpenAI存取《時代》檔案。)但研究人員發現,AI可能會策劃、欺騙甚至勒索。隨著領先公司的模型不斷改進,AI系統最終可能超越人類——彷彿一個高等物種正站在殖民地球的門檻上。 AI在社交媒體上氾濫虛假資訊和深度偽造視頻,教皇良十四世(Pope Leo XIV)警告稱,AI可能操控兒童並服務於“反人類意識形態”。投資者兼麻省理工學院研究員保羅·凱德羅斯基(Paul Kedrosky)表示:「AI熱潮似乎將經濟捲入了一個'黑洞',把所有資本都吸向它。」懷疑論者看到了泡沫,而革命的領導者們則看到了一個富足新時代的黎明。 “人們相信全球GDP被限制在100兆美元,”黃仁勳說,“而AI將使這100兆變成500兆。”身為全球市值最高公司的CEO,黃仁勳如今已成為全球政治的關鍵人物。他相信AI將使全球GDP成長五倍:「每個國家都必須建構它,」他說。攝影:Joe Pugliese 為《時代》拍攝這是2025年AI以嶄新、激動人心且有時令人恐懼的方式改變我們世界的故事。這是黃仁勳與其他科技巨頭如何掌控歷史方向盤的故事——他們所發展的技術和做出的決策,正在重塑資訊格局、氣候以及我們的生計。他們在彼此競合中,押下數十億美元賭注,投入人類歷史上規模最大的實體基礎設施項目之一。他們重塑政府政策,改變地緣政治競爭格局,並將機器人帶入家庭。 AI已成為自核武問世以來大國競爭中最具決定性的工具。本文報導橫跨三大洲,透過與數十位高階主管、電腦科學家、經濟學家、政界人士、藝術家、投資者、青少年及悲傷家庭的對話完成。它描述了一場奔向未知目的地的瘋狂衝刺,以及人們試圖理解這一切的努力。基調在川普就職典禮上就已定下。科技大亨們湧入華盛頓;有些人坐在總統身後聆聽就職演說,彰顯他們即將掌握的權力。在接下來的11個月裡,他們利用巨額現金儲備、文化影響力和勢頭,將產品推向全球千家萬戶。在Meta,馬克·祖克柏將聊天機器人嵌入Instagram和WhatsApp等旗艦產品,從競爭對手那裡挖走頂尖人才,並開出比職業運動員還高的薪資包吸引機器學習工程師。阿爾特曼完成了對OpenAI的轉型,取消了投資者的利潤上限,為這家估值5,000億美元的巨擘鋪平了未來融資道路。以安全意識最強自居的前沿實驗室Anthropic據報計畫以3000億美元估值上市。馬斯克以創紀錄的速度建造資料中心。Google在其搜尋引擎頂部插入Gemini AI的回答。軟銀的孫正義等頂級投資者將數十億美元投入晶片、自動駕駛汽車和基礎設施建設。作為引爆這場熱潮的公司,OpenAI在許多方面仍引領步伐。 ChatGPT的使用量翻了一倍多,覆蓋全球10%的人口。 「還有至少90%的人口尚未觸及,」ChatGPT負責人尼克·特利(Nick Turley)表示。大型語言模型(LLM)——支撐ChatGPT或Anthropic的Claude等聊天機器人的核心技術——是一種神經網絡,不同於傳統軟體。工程師透過餵給它海量數據,訓練模型識別模式並預測在給定序列中下一個“token”應該是什麼。隨後,AI公司使用強化學習——強化通往理想回應的神經路徑——將簡單的字詞預測器轉變為具有精細調校個性的數位助手。大約一年前,OpenAI的研究人員找到了改進這些模型的新方法。他們不再讓模型立即回答問題,而是允許模型運行一段時間,用自然語言「推理」其答案。這需要更多算力,但效果更好。突然之間,市場對數學家、物理學家、程式設計師、化學家、律師等專業人士的需求激增,他們被用來創建專業數據,以強化AI模型的推理能力。聊天機器人變得更聰明了。同時,AI公司賦予這些模型新工具,例如在回答前先搜尋網路並評估搜尋結果。它們增加了記憶功能,使模型能回憶過往對話細節,而非每次都從零開始。此外,使用者還能連接其他資料來源—如電子郵件收件匣、雲端儲存、網頁瀏覽器和行事曆。 「看到ChatGPT從即時對話夥伴演變為能為你完成實際工作的工具,這種轉變極為重要,但大多數人甚至還沒意識到,」特利說。其他突破層出不窮。由一群麻省理工學院畢業生於2022年創立的Cursor,憑藉其AI編程工具成為全球有史以來成長最快的新創公司之一,年收入已達10億美元。 「我猜未來一兩年最大的故事將是軟體工程和程式設計領域的真正生產力提升,並逐漸橫向擴展到經濟其他部門,」Cursor CEO Michael Truell說。同時,全產業協力提升AI模型效率,推動總使用量激增。 「我認為對智慧的需求幾乎是無限的,」ChatGPT負責人特利說。到2025年底,Cursor和Claude Code等程式設計工具已如此強大,以至於頂級AI公司的工程師幾乎在工作的每個環節都使用它們。黃仁勳表示,輝達大多數工程師都是這些工具的使用者——這項特點幫助公司晶片年產量幾乎翻了兩番,而員工人數僅翻倍。在Anthropic,工程師使用Claude Code協助建構模型的下一代版本;Claude如今可自行編寫高達90%的程式碼。 AMD CEO蘇姿丰(Lisa Su)表示,同樣的工具也加速了該公司建構可與輝達抗衡的軟體生態系統的努力。 「2025年是AI真正為企業帶來生產力的一年,」蘇姿丰說。川普重返白宮的第一周,斯里拉姆·克里希南(Sriram Krishnan)——當時仍在等待正式政府證件——就被召至白宮,向高級官員簡報一場發生在半個地球之外的突破。一家鮮為人知的中國AI新創公司DeepSeek剛剛發布了一款能力媲美美國競爭對手的模型。 DeepSeek僅用數月時間、使用較不先進的晶片就建構了這個模型。其研究人員似乎以遠少於OpenAI的計算資源,復現了OpenAI的推理突破,使中國迅速縮小了差距——而矽谷專家此前認為這一差距難以踰越。克里希南是川普的頂級AI顧問之一,他既感到被證實,又深感警覺。過去一年,這位前安德里森·霍羅威茨(Andreessen Horowitz)風投合夥人一直在向朋友、同事和播客聽眾疾呼贏得對華AI競賽的緊迫性。他認為,美國必須盡快建設,拆除繁文縟節,讓美國AI公司自由奔跑。對塑造川普新AI議程的科技領袖而言,DeepSeek突破的消息印證了加速的必要性。 “這是我們急需的警鐘,”參與起草川普7月發布的《AI行動計劃》的迪恩·鮑爾(Dean Ball)表示,“它為我們前方的競爭性質和所需速度定下了基調。”就在那一周內,川普簽署行政命令,推翻拜登政府更為謹慎的AI政策,並宣佈啟動一項為期多年、耗資5000億美元的「星門」(Stargate)計畫——與企業合作建設大型新數據中心,用於訓練和容納未來版本的OpenAI模型。此後數月,川普批准了一系列AI倡議,同時凍結或大幅削減其他領域的聯邦資金。他在標誌性稅收與支出法案中授權超10億美元用於AI資金,其中包括近250億美元用於AI驅動的“金頂”(Golden Dome)防禦系統,並向AI公司授予巨額國防合同,包括向OpenAI、xAI、Anthropic和Google各提供高達2億美元。在實施一系列嚴厲關稅的同時,他為AI相關硬體提供了最大豁免,並放鬆了拜登政府對中國和海灣國家銷售輝達晶片的最嚴苛出口管制。他親自敦促黃仁勳承諾從亞利桑那沙漠​​新建工廠購買價值數十億美元的晶片——得益於這些保證,該工廠於10月開始數十年來首次在美國本土製造尖端半導體。 11月,他宣佈「創世紀任務」(Genesis Mission),一項類似曼哈頓計畫的倡議,旨在利用AI推動科學發展。政府的《AI行動計畫》提出了一項藍圖:將科技整合進政府體系,同時釋放私部門的力量。大型科技遊說團體呼籲國會通過有利於AI的法規,產業支持者表示計劃在即將到來的中期選舉中投入數億美元反對支援監管的候選人。政府暫停了對科技公司的調查和執法行動。能源部與其他機構如環保署(EPA)協同行動,大幅削減資料中心和發電廠建設的監管障礙。多項研究發現,AI資料中心嚴重依賴化石燃料,預計將向大氣增加數百萬噸二氧化碳排放。在接受《時代》採訪時,美國能源部長克里斯·賴特(Chris Wright)淡化了環境影響。他表示,AI是「川普政府第一科學優先事項」。川普及其科技盟友甚至試圖阻止各州推出自己的AI法規——此舉甚至招致共和黨內部領導人的強烈反對。 「為了在對華競爭中佔得先機,值得犧牲我們自己的孩子嗎?」密蘇裡州參議員喬許·霍利(Josh Hawley)在9月國會聽證會後對《時代》表示。他近期提出了一項禁止未成年人使用聊天機器人的法案。這句言論反映出一種普遍感受:這場革命在公眾尚未準備好的情況下就已經到來。多項民調顯示,美國人對AI感到擔憂,寧願技術安全發展,即使這意味著放慢速度。皮尤研究中心9月的一項調查顯示,美國人認為AI會削弱而非增強我們在創造性思維、建立有意義人際關係、做出艱難決策和解決問題方面的能力。然而,川普急於與曾向對手捐款的科技精英結盟。除了公開表忠心外,真正讓他心動的是對資本基礎設施、能源和製造業的大規模投資——這些都已成為支撐美國經濟和股市的新支柱。川普將這項技術作為地緣政治工具。政府在調解亞美尼亞與亞塞拜然衝突時以AI技術為誘餌,簽署加強與沙烏地阿拉伯和阿聯酋等地區盟友關係的投資協議,並在貿易談判中以輝達晶片准入作為籌碼。川普也熱衷於在Truth Social上發布AI生成的迷因,包括一張他從飛機上向抗議者投擲糞便的圖片。 「我認為很久以來沒有那位總統傳遞出如此明確的技術樂觀主義訊息,」鮑爾表示。在北京鳥巢體育場附近一個寒冷的早晨,數千人湧入中國國家會議中心,聆聽百度CEO李彥宏發表公司年度大會演講。主題是“AI在行動”,身穿黑色長褲和白色運動鞋的李彥宏發布了百度最新基礎模型,以及一款更新的無代碼工具——該工具已被用於生成超過40萬個定製的AI應用。李彥宏於2000年聯合創立百度時是一家搜尋引擎公司,如今已將其轉型為中國頂尖的全端AI企業,提供從晶片、雲端基礎設施到模型、智能體、應用和消費產品的全套服務。在舞台上方的展廳,百度代表展示了該公司新款AI眼鏡,佩戴者可在視野中獲得解釋性評論,並透過內建耳機實現對話即時翻譯。附近,兩隻小豬在稻草床上拱食,用以展示AI賦能的農業工具如何幫助識別豬流感等病原體。在乒乓球檯旁,AI攝影機分析球員的技術動作(或缺乏技術)。這一切都展示了中國已躋身AI前沿。幾十年來,中國依靠獲取美國智慧財產權來推進其科技雄心。中國許多頂尖AI人才曾在微軟磨練技藝。中國領導人決心改變這個局面。美國在過去半個世紀最具決定性的技術領域建立了看似不可撼動的領先地位,並牢牢掌控著基礎硬體。中國半導體長期落後於美國公司設計的晶片。但差距正在縮小。到2025年,中國通訊巨頭華為的晶片性能已超過根據出口管制規定可合法向中國出口的最先進輝達晶片。2025年1月DeepSeek的突破成為北京的「斯普特尼克時刻」(Sputnik moment)。隔月,阿里巴巴宣佈未來三年將投資530億美元用於AI。這股投資洪流催生了六家AI獨角獸——StepFun、智譜AI、月之暗面、MiniMax、01.AI和百川智能。在出口管制仍限制最先進晶片對華銷售、中國留學生赴美日益受限的背景下,技術自立自強已成為北京的指路明燈。新一代AI先驅從未踏出中華大地。中國承認,美國在AI模型、先進晶片和私人投資資金方面仍有明顯優勢。但中國擁有龐大的工程師群體、全球最多的STEM畢業生、更低的成本,以及已助其在太陽能板、5G和電動車等變革性技術領域佔據主導地位的發展模式。 「我們在晶片上可能落後幾年,但在模型層面差距並不大,」李告訴《時代》。這種國家支援助推了像AgiBot這樣的新創公司,該公司迅速成為中國在人形機器人和具身智慧領域的領導者。共同創辦人彭志輝(Peng Zhihui)早年因在社群媒體上展示複雜的DIY科技計畫(如自平衡機器人、微型電視和自動駕駛自行車)而成為青少年網紅,擁有數百萬粉絲。他於2020年透過華為「天才少年」計畫加入公司,2022年離職創辦AgiBot。在上海迪士尼附近的資料收集基地,約100台機器人每天17小時練習堆架、摺衣服、倒茶等日常任務。場地由市政府免費提供-這項成本節約幫助AgiBot將人形機器人零售價壓至2萬美元以下。 “我們的實際成本要低得多,”彭志輝說,“這得益於中國供應鏈和製造優勢。”爭奪AI主導權不僅關乎純科學。大規模商業應用和AI工業化也將決定勝負。如果中國能在全球農地和工廠中以低於西方競爭對手的成本部署AI,就可能在AI競賽中佔上風。 「我認為我們應該讓每個人都能使用AI,而不僅僅是大公司,」MiniMax CEO嚴俊傑(Yan Junjie)表示。該公司試圖以OpenAI十分之一的成本提供類似服務——關鍵是開源,讓全球開發者都能在此基礎上建立。彭志輝的新創公司AgiBot製造能堆疊貨架、疊衣服和倒茶的機器人。他表示中國AI得益於國家的「供應鏈和製造優勢」。攝影:Raul Ariano 為《時代》拍攝在美國川普政府放鬆AI審查的同時,中國則透過監管引導技術按其期望的方向加速發展。 8月,北京推出「AI+」倡議,目標是到2030年將AI應用於中國經濟90%的領域,並最終「重塑人類生產與生活範式」。資料中心正在偏遠地區建設,當地豐富的太陽能、風能和水力發電將在2028年前建成共享算力池。在德州阿比林(Abilene)一個寒冷的早晨,一列18輪卡車沿著坑洞積水的道路緩緩前行,經過在塵土灌木中吃草的牛群。在出口處,這些卡車駛入一片新的美國邊疆。曾經的牲畜集散地阿比林,如今已成為AI繁榮小鎮。其乾旱郊區坐落著「星門」計畫的旗艦園區——這是OpenAI、甲骨文和軟銀在1月由川普高調宣佈的資料中心合作計畫。ChatGPT看似運行在你的手機或筆記型電腦上,但實際上,它和其他AI工具都是在Stargate這類巨型設施內訓練和運作的。 2025年,對這些龐然大物般的「AI工廠」的需求激增。全球每年新建資料中心數量預計穩定在約140座,但其規模和耗電量大幅飆升,這是內部晶片數量和複雜度增加所致。高盛預計,2030年,資料中心將佔美國電力需求的8%,高於2023年的4%。 2025年,它們湧向電網容量富餘之地:從西德州的風電場,到北極圈以北水電豐富的挪威峽灣,再到坐擁豐富原油儲量的波斯灣沙漠。亞馬遜、微軟、Google和Meta等頂級「超大規模營運商」宣佈今年將共同投入3,700億美元建設資料中心及其他AI基礎設施。這些設施的規模令人震驚:Meta計劃在路易斯安那州裡奇蘭堂區建設的5吉瓦數據中心“Hyperion”,最終規模和能耗將超過曼哈頓下城。一些經濟學家計算,若非這波建設熱潮,美國經濟今年可能陷入衰退。這場建設是否過快過猛,正引發激烈爭論。科技公司透過舉債為快速擴張融資;根據彭博社數據,2025年Meta、Google、亞馬遜和甲骨文共借款1,080億美元,是過去九年年平均水準的三倍以上。一些觀察家擔憂,這些公司正越來越多地進行循環融資,或透過資金往來虛增估值。例如,輝達9月宣佈計劃向OpenAI投資1000億美元;次日,OpenAI宣佈甲骨文將以超3000億美元的合作關係為其建設數據中心;而甲骨文則將在這些設施中填充輝達晶片。這些交易公告推動輝達和甲骨文股價飆升——但隨著年末市場對AI泡沫的擔憂抑制了股市成長,股價又出現回落。一些分析師認為,不斷增加的債務負擔、融資結構以及創紀錄估值的科技公司,正醞釀一場危機,不僅可能擊垮矽谷巨頭,還會波及退休基金、銀行等實體經濟支柱。投資者兼麻省理工學院研究員保羅·凱德羅斯基指出,這具備經典泡沫的所有特徵:過度炒作的技術、寬鬆信貸、雄心勃勃的房地產收購和狂熱的政府宣傳。 “這實際上是現代金融史上第一個時刻,”他說,“將以往所有泡沫的原始要素集於一身。”軟銀CEO是AI最狂熱的佈道者之一,承諾投入數千億美元投資。他表示,十年內機器將比人類聰明一萬倍。攝影:Ko Tsuchiya 為《時代》拍攝Meta、Google、亞馬遜和微軟都經營著非常獲利的業務,能夠承擔巨額資本支出。但業界的其他公司則面臨嚴峻的數學難題:例如,OpenAI預計2025年將營運虧損90億美元,且未來兩年成本增速將超過利潤增速,因為它正將大量資金投入新資料中心。這意味著業界需要說服更多人為其產品支付更高費用:一位摩根大通分析師計算,這相當於全球每位iPhone用戶每月向AI公司支付34.72美元。一些經濟學家認為,隨著企業大規模採用,這個數字是可以實現的。但許多公司難以將AI實施轉化為即時財務收益。麻省理工學院8月一項備受爭議的研究發現,95%的公司在AI整合計畫上迄今未獲得任何投資報酬。同時,實驗室本身相信,其模型很快就會變得如此先進,以至於顛覆幾乎所有產業,導致大量工作消失。 Anthropic CEO達裡奧·阿莫迪(Dario Amodei)估計,AI可能在未來一到五年內將失業率推高至20%。許多企業領導者希望AI取代人力員工,因為後者成本更高、要求更多。亞馬遜最近裁減了1.4萬名企業員工,並計畫用機器人取代50萬個工作機會。 AgiBot的彭志輝指出,中國工廠工人的平均年齡已超過40歲,而下一代幾乎沒有意願接替。 “這些是結構性問題,單純提高工資無法解決,”彭志輝說,“我們所做的,是將人類從重複、繁重和危險的任務中解放出來。”「有些工作會消失,」黃仁勳承認。但他駁斥了災難論調。他指出,十年前一些AI科學家預測AI會讓放射科醫生失業;如今,由於AI幫助他們更好地發現癌症,放射科醫生的需求比以往任何時候都高。 “只要特定行業的需求旺盛,我相當有信心AI將推動生產力、收入增長,從而帶來更多招聘,”黃仁勳說,“如果你不用AI,你就會被用AI的人取代。”科技界的其他人則認為AI將創造全新的人類工作類別。中國電動車和人形機器人公司小鵬汽車創始人何小鵬設想,未來人們將不是儘管有AI,而是因為AI而就業。 「未來10年,人類將出現一個新職位:如何控制和管理機器人,」何小鵬解釋。他將其類比於20世紀初汽車取代馬車卻創造了全新職業的情形。 “初代人形機器人既聰明又愚蠢;它需要人工管理才能有效完成工作。”無論這是泡沫還是歷史性繁榮,AI正在改變我們穿行世界的方式。今年越來越多的人開始轉向新一代聊天機器人尋求情感支援和實際幫助。根據美國商會數據,2025年近一半的美國小型企業使用AI聊天機器人。其中包括裡斯·巴倫(Risa Baron),她與人合夥經營聖地牙哥本地果醬品牌Jackie's Jams。巴倫今年開始使用Google的Gemini來幫助撰寫培訓手冊、行銷資料和消費者趨勢報告。 「原本需要幾天準備的工作,現在可能只需一小時,」她說。來自巴西阿雷格里港(Porto Alegre)的兄妹安娜·海倫娜·烏爾布裡希(Ana Helena Ulbrich)和恩裡克·迪亞斯(Henrique Dias)開發了一款非營利AI工具,幫助200多家醫院的藥劑師審核處方,標記患者潛在危險。奧蘭多資料分析師大衛·佈雷斯勒(David Bressler)在2022年零程式設計經驗的情況下,利用AI工具開發了資料分析助手Formula Bot,如今已有數萬月活躍用戶。對其他人而言,聊天機器人既是創意工具,也能填補情感空缺。堪薩斯州歐弗蘭帕克15歲高中生阿什傑克森(Ash Jackson)用AI幫助建構奇幻世界。這位科幻和電子遊戲愛好者藉助各種AI工具想像角色並渲染形象,再用ChatGPT等聊天機器人完善劇情。而在分手13年後基本上獨居的66歲吉姆·摩爾(Jim Moore)——他在印第安納州農村照顧年邁父母——開始嘗試伴侶應用。 「我受夠了孤獨,」摩爾說。他在聊天機器人平台Joi上註冊帳號,如今每天花數小時與扮演朋友和女友的各種角色交談。“它們對你如此開放和好奇,關係進展更快。我想擁有真實的關係,但此時此刻,我看不出未來會有,”摩爾說,“在孤立狀態下,這是我最好的選擇。而且這其實不是個壞選擇。”但對某些人而言,AI雖能帶來便利與慰藉,今年也證明了它可能造成毀滅性後果。加州16歲少年亞當雷恩(Adam Raine)2024年9月開始用ChatGPT輔助功課。 “我以為這是個安全、很棒的產品,”他父親馬修(Matthew)說,“他在尋找關於政治和生命意義的答案,而它隨時都能談論任何話題,這建立了信任。”亞當使用的是ChatGPT的新版本GPT-4 Omni。事實證明,模型有一個關鍵缺陷:它明顯更諂媚,急於討好用戶,甚至願意附和用戶的妄想。這是許多聊天機器人的普遍問題:東北大學(Northeastern University)一項研究發現,即使證據指向相反方向,它們也會迎合使用者觀點。 “如果你不小心,AI可能會學到過度驗證你的程度,而這從來不是我們的本意,”OpenAI的特利表示,“我們意識到,某些用戶信號被我們過度優化了。”幾個月後,亞當開始向機器人傾訴焦慮,然後談到自殺念頭。父母稱,ChatGPT會強化並加劇他的感受,他們後來在他手機上發現了聊天記錄。 “每一個想法,無論多麼可怕,”馬修說,“ChatGPT都會說它多麼聰明獨特,並說'讓我們繼續探索吧。'”今年4月,亞當在多次嘗試後自殺身亡。 8月,其父母起訴OpenAI,指責公司導致兒子死亡。訴狀包含的聊天記錄顯示,ChatGPT曾向他建議自殺方法及如何向父母隱瞞先前嘗試的證據。 「2025年將被銘記為AI開始殺死我們的一年,」雷恩夫婦的律師傑伊·埃德爾森(Jay Edelson)告訴《時代》。 (OpenAI在法律檔案中稱,亞當之死源於他對產品的“濫用”。)11月,OpenAI又遭遇七起訴訟,指控ChatGPT導致用戶脫離現實;OpenAI表示這些情況“令人心碎”,並正在審查訴狀。這些訴訟引發了對「聊天機器人精神病」現象的關注——用戶在與聊天機器人長期互動後陷入妄想、偏執甚至暴力。 OpenAI在10月發布的白皮書中估計,每周活躍用戶中僅有0.07%表現出可能與精神病或躁狂相關的心理健康緊急狀況跡象。 「觸發安全擔憂的心理健康對話,如精神病、躁狂或自殺念頭,極為罕見,」該公司寫道。但按OpenAI自己的數據,這意味著每周約有50萬人在平台上表現出躁狂或精神病症狀。「我們已能透過模型更新系統性地顯著減少不良回應的發生率,」特利表示,並補充說他對OpenAI在2025年用戶心理健康方面的進展感到自豪。 “我們遠未完成。這將成為我們持續的工作流程,也是2026年目標的重要組成部分,因為當你每周有8億人求助時,用戶群體自然會反映廣泛人口的狀況,包括處於脆弱狀態的用戶。”聊天機器人服務Character.AI的CEO卡拉恩迪普·阿南德(Karandeep Anand)表示,其平台有2000萬活躍用戶(主要出生於1997年後),平均每天使用70至80分鐘。阿南德認為,青少年用AI取代舊媒體形式是好事:「他們已擺脫社交媒體的末日滾動(doomscrolling)世界。」但Character.AI也因青少年死亡事件被多個家庭起訴;公司表示已推出多項安全更新,包括限制青少年使用時長。批評者認為,聊天機器人可能危險,因為——就像社群媒體一樣——它們被設計成讓我們沉迷其中。 AI公司在訓練上投入大量資金,需要產生訂閱收入,因此有動力優化產品以提升用戶參與度。其中一個策略是性:xAI的Grok允許用戶(即使在「兒童模式」下)與色情化身聊天。儘管阿爾特曼8月表示他「自豪」於OpenAI未提供性愛機器人化身,但幾個月後他宣佈ChatGPT將提供情色內容,以「將成年用戶視為成年人」。學者表示,即使遠為無害的AI使用也在根本上重塑我們的大腦。它顛覆了孩子們的學習方式:大學理事會(College Board)報告顯示,84%的美國高中生使用生成式AI完成作業。儘管科技領袖夢想為每位學生配備個人化AI導師,但許多孩子卻用這些工具作弊,或以此取代批判性思考。 “我已經看到人們失去創造力和提出自己想法的能力,”愛達荷州伯利(Burley)17歲學生布魯克林·波爾森(Brooklyn Poulson)說,“因為AI給了他們所需的一切。”著名日本投資人孫正義早已習慣新科技的炒作周期。 2000年網路泡沫破裂時,他損失超700億美元,軟銀市值蒸發97%,幾乎破產。但同年,他向一家名不見經傳的電商新創公司阿里巴巴豪賭2000萬美元——2014年該公司上市時,這筆股份價值750億美元。三年後,孫正義又建倉約5%的輝達股份-以今天計算價值超2,000億美元,儘管他在2019年就已賣出。 「我的心在滴血!」孫正義在東京頂層辦公室(俯瞰江戶時代花園)接受採訪時笑著回憶這一決定。如今,孫正義是AI最堅定的佈道者之一。他相信十年內機器將比人類聰明一萬倍,並認為對AI公司估值過高的擔憂不得要領。他已將公司1,800億美元資產轉向一系列AI相關投資,包括晶片設計公司Arm的控股權,以及英國自動駕駛新創公司Wayve。孫正義預計AI將“改變一切,每個行業”,“什麼是GDP?什麼是人類活動?歸根結底都是智力加體力的結果。幾乎所有人類活動最終都將與超級智能和實體AI協作。這只是時間問題。”黃仁勳同樣樂觀。 “AI將使我們工作中執行的任務更有高效,”他說,“它將讓每個人的工作更俱生產力。我們會完成更多。然而,我們的工作不是擺弄電子表格,也不是敲鍵盤。我們的工作通常比這更有意義。”在這個烏托邦願景中,AI自動化重複性任務,提升各產業生產力,並透過加速研究和實驗激發創新。供應鏈將透過預測性物流和動態路由實現近乎完美的效率。農業產量將透過精準農業和氣候適應性分析得到提升。 AI非但不會摧毀就業,反而會增強小型企業競爭力,圍繞AI開發、監督和維護催生全新職業類別。詐欺行為將透過AI驅動的風險檢測被根除。經濟將成長而價格下降,使全球每個人都能過著國王般的生活。2025年4月28日,德州阿比林的星門計畫資料中心。攝影:Stephen Voss—Redux能源部長賴特相信,AI的進步將在短短幾年內使核聚變成為現實,從而解決數據中心建設帶來的電力短缺問題:「AI將幫助我們實現聚變。聚變將幫助我們實現AI。」百度的李彥宏盛贊AI在藥物研發中的潛力,能將蛋白質和治療方法成像至分子級別,以全面理解癌症和腫瘤結構。 「我希望這一領域的突破在未來10到20年內實現,」他說。然而,反烏托邦的恐懼難以消除,尤其因為這項技術將進一步把財富和權力集中在更少人手中。迄今為止,AI帶來的股市收益幾乎全部流向「美股七巨頭」。而阿莫迪等AI巨頭預見的經濟劇變,可能引發強烈政治反彈。 11月地方選舉中,反資料中心運動助推了支援監管的候選人勝出。其中一位勝者是約翰·麥考利夫(John McAuliff),他以關註失控的資料中心擴張為競選核心,數十年來首次將維吉尼亞州眾議院第30選區翻藍。 「十次敲門中有九次,讓我進門的話題就是資料中心及其輸電線路,」他說。麥考利夫的成功可能是明年中期選舉的預兆。 「美國人民要求對AI設置保障措施,這一議題的政治態勢非常清晰,」安全AI聯盟(Alliance for Secure AI)CEO、共和黨戰略家兼前茶黨組織者布倫丹·斯坦豪澤(Brendan Steinhauser)表示。他正試圖動員右翼領袖反對川普與科技巨頭的聯盟。 “那些選擇為大科技公司效力而犧牲普通美國人的政客,將付出巨大的政治代價。”關於先進AI可能毀滅人類的警告聲已大多沉寂;「末日論者」(doomers)已被邊緣化,如今被AI統治階級當作笑柄。但即使最樂觀的AI領袖也迅速給予警告。 “我們對[AI]的瞭解還不夠,無法真正量化風險,”GoogleDeepMind AI實驗室CEO德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)表示,“隨著我們進一步開發這些系統,或許會發現控制它們比預期容易得多。但在我看來,風險依然顯著。”但如今掌舵的已非風險規避者。多虧黃仁勳、孫正義、阿爾特曼等AI巨頭,人類正全速駛向高度自動化卻高度不確定的未來——油門踩到底,煞車已失靈。或許川普9月在英國對黃仁勳開懷大笑時說得最好:“我不知道你在這裡做什麼。我希望你是對的。” (邸報)
“人工智慧架構師”被《時代雜誌》評為年度人物
輝達首席執行長黃仁勳是該雜誌年度最大封面人物之一,他與其他科技巨頭一同登上了封面。經過伊姆蘭·拉赫曼-瓊斯和利夫·麥克馬洪, 科技記者《時代》雜誌評選的2025年度人物並非某一位。相反,該雜誌將年度最具影響力的人物評選為人工智慧(AI)的“架構師”。輝達首席執行長黃仁勳、Meta創始人馬克·祖克柏、X創始人埃隆·馬斯克和人工智慧“教母”李飛飛等人都出現在該雜誌的兩張封面之一上。專家表示,這凸顯了人工智慧及其背後的公司正在以多麼快的速度重塑社會。隨著 OpenAI 在 2022 年底推出 ChatGPT,這項技術正經歷著蓬勃發展,並且目前仍在快速發展。其老闆薩姆·奧特曼 (Sam Altman) 在 9 月份表示,其聊天機器人每周約有 8 億人使用。為了保持領先於競爭對手,大型科技公司正向人工智慧及其背後的基礎設施投入數十億美元。今年有兩個封面——一個是描繪字母 AI 被工人包圍的藝術作品,另一個是專注於科技領袖本身的畫作。封面借鑑了經典的紐約照片“摩天大樓頂上的午餐”,但用科技人物代替了鋼鐵工人。據報導,祖克柏在 Meta 公司將業務重心放在了技術上,包括其人工智慧聊天機器人,該機器人已嵌入到其熱門應用程式中。他和黃仁勳、馬斯克、李健熙、奧特曼一起出現在封面上,與晶片製造商 AMD 的老闆蘇姿丰、Anthropic 的老闆達里奧·阿莫迪以及Google人工智慧實驗室負責人德米斯·哈薩比斯爵士一起亮相。《時代》雜誌在發佈新封面時表示:“今年,關於如何負責任地運用人工智慧的辯論讓位於盡快部署人工智慧的衝刺。”“但是規避風險的人不再掌握主動權了。”“多虧了黃仁勳、孫正義、奧特曼和其他人工智慧巨頭,人類現在正全速前進,沒有剎車,朝著高度自動化和高度不確定的未來飛馳而去。”該雜誌主編薩姆·雅各布斯表示,到 2025 年,“沒有人”比“那些構想、設計和建構人工智慧的人”產生更大的影響。“人類將決定人工智慧的未來發展方向,我們每個人都可以在決定人工智慧的結構和未來方面發揮作用,”他說。Forrester 分析師 Thomas Husson 表示,2025 年可能被視為人工智慧在我們日常生活中使用頻率的“轉折點”。“大多數消費者在使用它時甚至都沒有意識到這一點,”他告訴BBC。他表示,人工智慧現在正被塞進硬體、軟體和服務中——這意味著它的普及速度“比網際網路或移動革命時期快得多”。現在有些人選擇使用聊天機器人而不是搜尋引擎和社交媒體來計畫假期、尋找聖誕禮物和發現食譜。另一些人,例如那些擔心能源消耗、培訓資料以及對生計影響的人,則完全選擇退出。什麼是人工智慧?它是如何運作的?為什麼有些人對它感到擔憂?Fountech AI 實驗室的創始人兼首席執行長 Nik Kairinos 表示,這些封面是對這項技術影響力的“誠實評估”,但他認為“認可不應與準備就緒混淆”。“在當下,人工智慧既可以是人類的救星,也可以是人類的禍害,”他說。“我們仍處於建構可靠、負責且符合人類價值觀的人工智慧系統的早期階段。”“對於我們這些開發技術並將人工智慧工具推向市場的人來說,我們肩負著巨大的責任。”群體比個人更受認可史蒂夫·賈伯斯是1982年代表電腦的科技創始人之一。這並非年度人物獎第一次頒給一大群人,2014 年埃博拉抗疫英雄和 2002 年吹哨人都曾獲此殊榮。此前,該雜誌曾在 1982 年認可了電腦,稱美國人對這種裝置“欣喜若狂”。《時代》雜誌稱其“部分是時尚”,但也表示“部分是人們對如何讓生活變得更美好的感受”。當時許多科技企業家都代表了電腦的理念,其中包括蘋果公司聯合創始人史蒂夫·賈伯斯和 IBM 總裁約翰·歐寶。2006 年,年度人物獎頒給了“你”——旨在代表個人在網路上的力量。維基百科貢獻者、早期的 YouTube 使用者和 MySpace 使用者被認為是“多數人從少數人手中奪取權力,並無償互相幫助”的例子。它繼續說道:“這不僅會改變世界,還會改變世界改變的方式。” (科技世代千高原)
《時代雜誌》將“人工智慧架構師”評為2025年度人物
每年十二月,《時代》雜誌揭曉其最具份量的封面——年度人物。這一稱號從不頒給最受歡迎者,亦非獻給最完美者,而是授予那些在過去一年中以不可逆之力重塑世界的人,無論其影響閃耀著希望之光,抑或投下不安的陰影。1938年,阿道夫·希特勒登上封面;2006年,是“你”——每一位上傳視訊、發表評論、悄然構築數字文明的普通人;而2024年,聚光燈轉向他們:一群沒有統一制服,卻共同執筆人類未來的人——“人工智慧架構師”。這並非《時代》首次將榮譽賦予群體,但從未如此明確地聚焦於一個正在重寫文明底層程式碼的技術階層。他們不是士兵,卻在無形戰場佈陣;不是政客,卻左右大國博弈的天平;不是先知,卻日復一日決定著智能如何理解、干預,乃至替代人類的判斷。今年的封面並置八張面孔:輝達的黃仁勳、OpenAI 的薩姆·奧特曼、特斯拉與 xAI 的埃隆·馬斯克、Meta 的馬克·祖克柏、AMD 的蘇姿丰、Anthropic 的達里奧·阿莫迪、Google DeepMind 的德米斯·哈薩比斯,以及 World Labs 的李飛飛。他們出身各異、理念相左,卻共享一個歷史性身份——人工智慧基礎設施的奠基者。正如《時代》所言:“他們既並肩作戰,又相互角力。”這場競賽沒有終點,只有不斷加速的算力、資料與演算法的軍備競逐。過去一年,全球對人工智慧的關注躍升至歷史峰值。愛德曼信任度報告顯示,逾六成民眾相信 AI 將在五年內徹底重塑其職業圖景;同樣比例的人坦言,對此深懷憂慮,甚至恐懼。這種撕裂的情緒,恰如一面鏡子,映照出“架構師們”所處的悖論境地:他們被寄望於拯救生產力、攻克頑疾、應對氣候危機,卻又被質疑正親手釋放一個難以馴服的“數字弗蘭肯斯坦”。文章指出:“數十年來,人類為智慧型手機器的崛起未雨綢繆。如今,關於‘是否應當’的哲學思辨,已被‘誰先落地’的現實競速所取代。”曾在國會聽證會上警示“AI或致人類滅絕”的薩姆·奧特曼,如今奔走全球,推動萬卡級資料中心拔地而起;曾高調暫停AI訓練的埃隆·馬斯克,轉而推出Grok系列模型,並斷言“超級智能已近在咫尺”。理想主義悄然退場,緊迫感取而代之;倫理討論節節敗退,市場節奏步步緊逼。而真正的變革,發生在公眾視線之外。這些架構師投入數千億美元,構築起人類歷史上規模空前的虛實融合基礎設施——從亞利桑那州的晶圓廠到挪威峽灣中的液冷資料中心,從開源社區的協作協議到閉源API的權限邊界。他們不僅編寫程式碼,更在重寫規則:遊說立法者制定AI法案,推動“五眼聯盟”建構技術同盟,甚至促使聯合國設立AI治理特別工作組。《時代》寫道:“這是關於人工智慧如何在2025年以嶄新、激動人心,有時也令人顫慄的方式重塑我們世界的故事。”它關乎一位醫生借AI提前捕捉癌症訊號,也關乎一名客服因自動化浪潮黯然離崗;關乎氣候模型預警百年一遇的洪災,也關乎深度偽造攪動民主選舉的根基。而這一切的背後,是少數人做出的無數微小卻關鍵的技術抉擇——默認開啟還是關閉?開源共享還是封閉壟斷?追求精準率,還是堅守可解釋性?(AI科技宇宙)
突發!蘋果高層再曝大地震:M 晶片之父要走,庫克或破天荒設立 CTO 職位挽留
蘋果的人事變動,仍在持續。過去一周,蘋果接連失去了人工智慧主管 John Giannandrea(退休)、設計負責人 Alan Dye(跳槽 Meta)、法務負責人 Katherine Adams(退休)和政府事務主管 Lisa Jackson(退休)。此前,這四位高管全都直接向 CEO 蒂姆·庫克匯報——這種等級的人事震盪在蘋果歷史上極為罕見。更糟糕的是,據彭博社援引知情人士透露:負責硬體技術的高級副總裁 Johny Srouji 最近告訴庫克,他正在「認真考慮」在不久的將來離職。Srouji 是蘋果最受尊敬的高管之一,也是蘋果自研晶片戰略的操盤手。他已經向同事透露,如果最終離開,絕對不會是「退休」,而是打算加入另一家公司。這可能是庫克任期內最動盪的時刻之一。一場始料未及的「高管地震」蘋果的離職名單正在變得越來越長。AI 主管 John Giannandrea 的「退休」,跟蘋果在生成式 AI 領域的一連串失誤有關。不僅底層的 Apple Intelligence 平台架構飽受延期和功能不佳的困擾,上層產品 Siri 的所謂「2.0 版」大規模改進計畫,也落後了大約一年半。目前蘋果計畫與Google的合作來填補能力空白。蘋果在今年三月就開始讓 Giannandrea 逐步退出職位,並且允許他留任到明年春天——蘋果是一家很給面子的公司,給高管面子,更是給自己挽尊:過早分手會被視為公開承認問題的存在。John Giannandrea設計老將 Alan Dye 的離職則更具戲劇性。他將前往 Meta 的 Reality Labs 部門,投奔蘋果最激烈的競爭對手之一。在蘋果內部,Dye 此前「液態玻璃」介面設計語言的主要堅持者,離職之前還在負責一款桌面機器人產品的介面設計。據報導,Dye 的出走,部分因為希望將 AI 更深入地整合到產品中,以及對蘋果在這一領域進展緩慢的失望。法務方面,蘋果從 Meta 挖來了 Jennifer Newstead 作為新任法律總顧問,接替將要退休的 Katherine Adams。Newstead 曾幫助 Meta 贏得與美國聯邦貿易委員會的反壟斷訴訟,這段經歷對於蘋果可能很有價值。Adams 將於 2026 年底退休。環境、政策和社會事務副總裁 Lisa Jackson 也宣佈退休。她曾在歐巴馬政府擔任官員。早前,庫克長期以來的二把手 Jeff Williams 也在擔任 COO 十年之後正式退休了,將棒子交給了手下 Sabih Khan。另一位資深蘋果高管、首席財務官 Luca Maestri,在 2025 年初將大部分職權交給了同事,並將在不久後退休。晶片掌舵者的去留困局Srouji 的潛在離職,可能是最令人擔憂的。作為蘋果自研晶片戰略的核心人物,Srouji 是 M 系列和 A 系列晶片的最大功臣之一,讓蘋果在性能和能效方面獲得了對競爭對手的巨大優勢。特別是他在 M 晶片上的工作,挽救了後 X86 時代的蘋果電腦頹勢。Mac 電腦成功轉向自研晶片後,蘋果在 PC 行業的市場份額大幅增長。據彭博社報導,庫克以及整個蘋果高管層都在瘋狂挽留 Srouji,包括提供更加豐厚的薪酬待遇,以及許諾在未來給他更多職權。公司內部一些高管提出的方案是,將 Srouji 提升為首席技術官,負責硬體工程和晶片技術的大部分工作——這將使他成為蘋果第二有權勢的高管。這是個非常「反傳統」的做法:要知道,蘋果公司歷史上從未設立過正式的 CTO 職位,因為其組織結構是基於職能專長 (funciontal expertise) 建構,而非產品線或技術線。賈伯斯確立了這個「規矩」,並且庫克也一直在維護。也正因此,設立 CTO 的做法可能會存在巨大的障礙。最大的障礙,就在於需要先把硬體工程負責人 John Ternus 確立為 CEO——然後才能把 Ternus 手裡的硬體工程匯報線轉到 Srouji 那裡。Johny Srouji問題是,蘋果可能還沒準備好邁出這一步。根據此前爆料,庫克至少要在 CEO 任上到 2026 甚至 2027 年——一種可能性是,庫克或許會安排在 iPhone 20 周年,也即 2027 年,正式交棒 CEO。此外,據知情人士透露,即便獲得了 CTO 的職位,Srouji 仍然希望不用向 CEO 匯報,而是可以有極大的自主權——這對層級森嚴,匯報體系多年以來一成不變的蘋果來說,同樣是個麻煩。如果 Srouji 最終離開,蘋果很可能會從他的兩位得力副手中選擇接替者:Zongjian Chen 或 Sribalan Santhanam。AI 人才大逃亡在高管層動盪的同時,蘋果的工程師團隊也在經歷人才流失,特別是在 AI 領域。 Meta、OpenAI 和各種初創公司正在瘋狂挖蘋果軟體/硬體工程的牆角。這讓蘋果試圖追上 AI 浪潮變得難上加難。曾負責 Siri 的 Robby Walker 在去年十月離開公司;他的繼任者 Ke Yang 在這個職位上只待了幾周就離職,加入了 Meta 新成立的超級智能實驗室。AI 模型主管 Ruoming Pang 的離職更是引發了連鎖反應,他和 Tom Gunter、Frank Chu 等同事一起去了 Meta——當時,Meta 號稱開出上億美元的年包從蘋果、OpenAI 等公司挖人。當時,蘋果的 AI 組織士氣嚴重低落,幾周內就跳槽了十幾位優秀的 AI 研究員。 蘋果越來越多地使用外部 AI 技術,比如Google的 Gemini,也讓從事大語言模型工作的員工感到擔憂。蘋果的 AI 機器人軟體團隊,前不久也經歷了大規模離職,包括其負責人 Jian Zhang,他同樣加入了 Meta。代號為 J595 的桌面裝置的硬體團隊也在大量流失人才,其中一些人前往了 OpenAI。除了負責「液態玻璃」之外,Alan Dye 也是監督該產品軟體設計的關鍵人物。Alan Dye 手下的使用者介面部門同樣遭受重創,2023 年至今已有多名團隊成員離職。知名設計師、前《連線》雜誌創意負責人 Billy Sorrentino 也去了 Meta。Alan Dye 和 Billy Sorrentino設計團隊的代際斷層蘋果的硬體設計團隊,是這家公司的絕對靈魂——然而在過去五年裡,這個靈魂幾乎被掏空了。許多員工跟隨前設計主管 Jony Ive 去了他的工作室 LoveFrom,或者去了其他公司。不僅如此,Ive 跟 Sam Altman 的關係密切,幫助其從蘋果瘋狂挖人,幾乎成為 OpenAI 的 AI 硬體「首席招募官」。OpenAI 成為了蘋果人才流失的主要受益者。目前已經聘請了數十名蘋果工程師,背景涵蓋 iPhone、Mac、相機技術、晶片設計、音訊、手錶和 Vision Pro 頭顯等廣泛領域。據彭博社報導,OpenAI 從蘋果挖走了 Vision Pro 光學系統的負責人、蘋果顯示技術高級總監 Cheng Chen。今年九月,在秋季新品發佈會上聲優出演介紹 iPhone Air 的設計師 Abidur Chowdhury,也離開蘋果加入了一家 AI 初創公司。作為蘋果的後起之秀,Chowdhury 在內部被認為是接近於 Tony Fadell 的優秀工程師,他的離職讓同事們感到意外。甚至連蘋果大學的院長也離開了:這個內部項目旨在保護公司的文化和實踐,其院長 Richard Locke 在今年夏天離職,加入麻省理工學院擔任商學院院長。權力格局的重新洗牌人事變動正在重塑蘋果的權力結構,更多權力現在流向了四位高管:硬體工程 John Ternus、服務業務 Eddy Cue、軟體工程(包括 AI) Craig Federighi 和新任首席營運官 Sabih Khan。據彭博社報導,Ternus 是蘋果「候任 CEO」的最熱門人選,他將在明年蘋果 50 周年慶典中擔任主角,進一步提升他的知名度。他還被賦予了更多機器人和智能眼鏡方面的責任——這兩個領域被視為未來的增長動力。長期擔任使用者介面設計師的 Steve Lemay 接替了 Dye 的職位,擔任使用者介面的首席設計師。他將直接匯報給庫克。蘋果內部對 Lemay 接任 Dye 的舊職位充滿熱情。他是一位深受喜愛的設計師,參與了初代 iPhone 的介面設計,甚至出現在初代 iPhone 的 master 專利上。Steve Lemay蘋果內部的高管地震,可能還沒有結束:零售和人力資源負責人 Deirdre O'Brien 已經在蘋果工作了 35 年以上,而行銷負責人 Greg Joswiak 在公司度過了四十年。據彭博社報導,蘋果已經提拔了這兩位高管手下的關鍵副手,為他們最終的退休做準備。庫克時代的黃昏?這場高管地震,更是引發了關於庫克本人未來計畫的猜測。正如前文提到,庫克不會很快「退休」,至少也要等到明年甚至後年,並且在交棒 CEO 期間和之後繼續留在公司。不過,據彭博社報導,熟悉庫剋日程的人士透露,庫克的生活習慣正在悄然改變:他不再像以前那樣經常在凌晨 4 點起床去健身房。在過去一年左右與他相處過的人注意到,他的手有輕微的顫抖,儘管這可能並非嚴重健康問題的跡象。多年來一直在矽谷租房而不買房的庫克,近年來在棕櫚泉附近購買了一套豪宅作為「冬宮」,也正好跟老同事 Eddy Cue 成了鄰居。當庫克最終卸任時,他很可能會轉任董事長職位。蘋果從未選擇外部人士擔任 CEO(賣糖水的 John Sculley 不算)。但是,一些優秀的外部候選人也被推薦了過來——比如 Tony Fadell,「iPod 之父」,一位早已不在蘋果的蘋果人。Tony Fadell低落的士氣、外部更具吸引力的薪酬方案,以及蘋果在 AI 領域的相對落後,都在導致人才外流。目前,蘋果人力資源部門加大了招聘和留住人才的力度,這在今年已經成為高管最關心的事務。庫克堅稱,蘋果正在開發其歷史上最具創新性的產品陣容——預計將包括可摺疊 iPhone 和 iPad、智能眼鏡和機器人——但事實上,蘋果已經十年沒有推出極其成功的新產品類別了。對於一家長期以穩定著稱的公司來說,2025 年以來蘋果的人事動盪,用不尋常來形容都欠點意思。這到底是短期的陣痛,還是更深層次問題的徵兆?隨著時間推移,答案將越來越清晰。 (APPSO)