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AI教父Geoffrey Hinton,全球第二個百萬引用科學家!
【新智元導讀】Hinton百萬引用的背後,是數篇奠基「現代人工智慧」的不朽之作!見證歷史!剛剛,AI教父、圖靈獎巨頭Geoffrey Hinton論文被引數正式破100萬!他是繼Yoshua Bengio之後,全球第二位論文引用量突破百萬的學者。學術地位無可撼動!一時間,學術界的大牛們,紛紛為Hinton送上了祝賀。百萬被引,世界第二人兩個月前,Nature曾發文:Bengio成為世界首位被引數超100萬的研究者。這一紀錄被很多人視作AI時代的學術註腳。目前,Google學術顯示,Bengio被引次數已達到103.6萬!如今,Hinton被引數迅速突破百萬門檻,更像是同一條浪潮的回聲:深度學習的核心理論與方法,正在被前所未有的研究規模「持續引用、持續放大」。不僅如此,同為圖靈獎三巨頭的Yann LeCun的被引數也達到了恐怖的45萬級。傳奇仍在續寫這一成就,植根於Hinton數十年來持續不斷的學術積澱。可以說,讀懂他的全部研究,相當於掌握了深度學習的發展脈絡與演進史。Hinton的代表作列表,會有一種強烈的既視感,其中有幾篇「時代級論文」的引用數格外醒目:AlexNet(ImageNet 2012):18萬+引用,深度學習大規模視覺突破的重要標誌AlexNet讓神經網路第一次以壓倒性優勢贏下大規模視覺競賽,直接點燃了深度學習在工業界的信心。更重要的是,它把「資料+GPU+端到端訓練」的路線寫成了可復用的範式,從此視覺、語音、推薦都開始沿著同一套工程邏輯加速迭代。Deep Learning(Nature 2015):10萬+引用,三巨頭合著,成為無數論文的共同起點Deep Learning更像一本「統一語言的說明書」,把分散在不同子領域的研究線索串成框架:神經網路為什麼能學、怎麼訓練、能解決什麼問題、還缺什麼關鍵環節。t-SNE可視化(2008):6萬+引用,直到今天仍是科研可視化的常用工具t-SNE改變了研究者理解模型的方式,比如高維特徵怎麼分簇、類別邊界怎麼形成、錯誤樣本為什麼混在一起。它把這些「黑箱內部的形狀」變成可直觀看到的圖像。Dropout(2014):6萬+引用,訓練神經網路時的「基礎操作」Dropout把「泛化」這件事從玄學變成了操作:訓練時隨機丟棄部分神經元,逼著網路學到更穩健的表示,減少過擬合。甚至,很多人第一次接觸深度學習的訓練技巧,學到的就是它。這些高被引論文覆蓋了從理論到技巧、從模型到工具的多個層面:它們不只提供答案,還定義了「怎麼提問、怎麼驗證、怎麼訓練、怎麼呈現」。在AI浪潮中,Hinton的早期貢獻如今支撐著ChatGPT、Gemini等大模型的運行。Bengio作為首位破百萬者,開啟了這一時代;Hinton的加入,進一步鞏固了深度學習在學術界的霸主地位。最近,Hinton還在一期演講中表示,大模型(LLM)的運作宛如人腦,是一個通過資料自我演化的「黑箱」。其智能源於從資料中學習,並調整數兆連接的強度。正因如此,其內部認知過程,在很大程度上仍是個謎。因此,這一領域仍需未來的AI研究者們持續探索、不斷突破。學術經歷Hinton 1947年生於英國倫敦,出身學術世家,其曾曾祖父喬治·布林,開發了二元推理系統「布林代數」,構成了現代電腦的基礎。1970年,他從劍橋大學國王學院獲實驗心理學學士學位,後轉攻電腦科學;1978年於愛丁堡大學獲博士學位,師從Christopher Longuet-Higgins,博士論文聚焦於連接主義模型的語義學習。職業生涯早期,Hinton在加州大學聖迭戈分校和卡內基梅隆大學任教,但因神經網路在當時被主流AI社區視為「死胡同」,他於1987年轉至加拿大多倫多大學電腦科學系任教,直至2023年退休。在多倫多,他組建了神經計算與自適應感知實驗室(Neural Computation and Adaptive Perception Lab),培養了眾多AI精英。2013年起,他兼任Google腦(Google Brain)副總裁,推動工業級深度學習落地,如語音識別和圖像分類。Hinton的堅持源於對生物大腦啟發的信念:在AI寒冬期,他通過反向傳播(backpropagation)最佳化多層網路,並在2006年提出深度信念網路(Deep Belief Networks),利用無監督預訓練解決梯度消失問題,最終引發深度學習復興,催生了AlexNet等標誌性突破。2018年,Hinton與Yann LeCun和Yoshua Bengio共同獲圖靈獎,表彰他們在深度神經網路概念性及工程性突破方面的開創性貢獻,特別是其工作奠定了現代AI的核心演算法基礎,使電腦能夠從海量資料中自主學習複雜模式。2024年,Hinton與約翰·霍普菲爾德(John Hopfield)共同獲諾貝爾物理學獎,表彰他們在人工神經網路上的基礎發現和發明,這些工作啟用了機器學習技術,包括霍普菲爾德網路和玻爾茲曼機,也是諾貝爾物理學獎首次頒給非傳統物理學家。AlexNet開啟深度學習時代2009年,李飛飛啟動ImageNet項目,提供大規模標註資料集,促進特徵學習和分類研究。在AlexNet提出前,電腦視覺主要依賴手工設計的特徵(如SIFT、HOG),淺層機器學習模型難以處理ImageNet的1000萬圖像和1000類複雜任務,導致錯誤率停留在25%-30%(Top-5)。2012年,Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton於2012年發表在NeurIPS會議,提出了一種大型深度摺積神經網路(CNN)AlexNet,用於ImageNet LSVRC-2010競賽的圖像分類任務。論文連結:https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf 引用次數:188837雖然深度神經網路也曾流行於90年代,但因計算資源不足、梯度消失和過擬合而衰退。隨著GPU計算能力的提升(如NVIDIA CUDA),為訓練大型網路提供了硬體基礎,AlexNet借此成功證明深度CNN在海量資料和強大硬體支援下可實現突破,結束了「特徵工程」時代,開啟深度學習復興。AlexNet網路包含8層(5個摺積層+3個全連接層),擁有6000萬個參數和65萬個神經元,使用ReLU啟動函數、非飽和神經元、Dropout正則化、資料增強和多GPU訓練等創新技術。在測試集上,Top-1錯誤率37.5%、Top-5錯誤率17.0%,大幅優於當時最先進方法;在ILSVRC-2012競賽中,Top-5錯誤率僅15.3%,遠超第二名26.2%。這篇論文標誌著深度學習革命的開端,推動CNN成為電腦視覺主流,推動了從手工藝特徵向端到端學習的轉變。AlexNet架構啟發了VGG、ResNet等後續模型,廣泛應用於目標檢測、分割和生成等領域,並促進了GPU加速和大規模資料集的使用,重塑AI研究格局。三巨頭合著到了2015年,雖然深度學習已經在學術界引起轟動,但在更廣泛的科學領域(如《Nature》的讀者群體),大家仍對其背後的原理、潛力以及它與傳統機器學習的區別缺乏系統認知。在人工智慧「大爆發」的前夜,由三巨頭聯合發表於Nature,向全世界科學界系統性地定義了什麼是「深度學習」。論文連結:https://www.nature.com/articles/nature14539 引用次數:107646文章深入淺出地解釋了深度學習區別於傳統方法的關鍵點:表徵學習 (Representation Learning):深度學習的核心是自動學習特徵,通過多個處理層,將原始資料(如像素點)轉化為更高層次、更抽象的表達。反向傳播演算法 (Backpropagation):論文詳細描述了系統如何通過計算誤差梯度,從輸出層向輸入層反推,更新每一層神經元之間的權重(Parameters),從而實現學習。核心架構:摺積神經網路 (CNN)專門用於處理具有空間結構的資料(如圖像、視訊),利用了自然圖像的統計特性(局部相關性和平移不變性);循環神經網路 (RNN):專門用於處理序列資料(如文字、語音),能夠處理變長的輸入流。這篇文章總結了過去三十年的探索,並開啟了我們現在所處的「大模型時代」。t-SNE特徵可視化t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)論文發表於2008年,解決了資料科學領域一個核心痛點:如何讓昂貴、複雜的高維資料變得肉眼可見?在此前,研究人員主要使用主成分分析(PCA)或傳統的隨機鄰域嵌入(SNE)來降維,但PCA在處理非線性資料(如流形結構)時效果很差,SNE在將高維空間的資料對應到低維(2D/3D)時,空間會變得極其擁擠,導致不同類別的簇混在一起,無法分辨。論文連結:http://www.jmlr.org/papers/volume9/vandermaaten08a/vandermaaten08a.pdf 引用次數:63932t-SNE的做法是:在高維空間中使用高斯分佈來衡量點與點之間的相似度。如果兩個點離得近,它們被選為鄰居的機率就高;在低維空間中,改用 Student t-分佈(自由度為 1)而非高斯分佈來衡量相似度,因為t分佈的尾部比高斯分佈更「胖」,強制讓原本在低維空間中距離較遠的點被推得更遠,從而有效地解決了「擁擠問題」,讓不同的資料簇(Cluster)在視覺上分界非常明顯。t-SNE發表後,迅速成為高維資料可視化的行業標準,常見的場景包括觀察模型隱藏層提取的特徵(MNIST手寫數字自動聚成不同的團),在單細胞測序中識別新的細胞種類等。不過t-SNE也有一些侷限性,如計算量大,處理超大規模資料集時速度較慢(後來有了FIt-SNE等加速版本);雖然保證了局部結構,但簇與簇之間的遠近距離並不一定代表真實的全域差異;演算法對超參數敏感,需要多次偵錯。正則化神器DropOut論文連結:https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/2627435.2670313 引用數:608952014年,深度神經網路由於強大的建模能力而初顯鋒芒、但同時也深受「過擬合(Overfitting)」困擾。隨著網路層數和參數量的劇增,模型極其容易對訓練資料產生「死記硬背」的傾向,導致在面對未知資料時泛化性能極差。雖然此前已有如權重衰減(Weight Decay)等正則化手段,但它們在處理超大規模網路時往往力不從心。此外,雖然整合學習(Ensemble Learning,融合多個不同模型的預測結果)能有效緩解過擬合,但對於動輒數百萬甚至數千萬參數的神經網路而言,無論是在訓練階段維護多個大型模型,還是在測試階段進行多次前向傳播,其計算成本都高得令人難以接受。論文提出了一個非常簡單的機制Dropout(隨機失活):在訓練過程中,演算法會根據預設的機率(通常為 0.5)隨機地將隱含層單元的輸出設為零,使其暫時「消失」在網路中,強迫每一個神經元都不能依賴於特定其他神經元的輔助,有效地打破了神經元之間的共適應性(Co-adaptation),使得每一個特徵檢測器必須變得更加獨立且具有魯棒性。從數學視角看,Dropout 在訓練時實際上是從指數級數量的「瘦身」網路中採樣,而在測試階段,研究者巧妙地通過使用包含全部神經元的完整網路,並按比例縮減權重,從而以極低的計算代價實現了對海量子網路預測結果的近似平均(Model Averaging)。Dropout不僅使摺積神經網路(CNN)在電腦視覺任務(如 ImageNet 競賽)中屢創佳績,也成為了深度學習標準工具箱中不可或缺的正則化利器,也證明了通過主動引入「噪聲」和「不確定性」反而能得到更穩定的特徵表達。雖然在近些年的發展中,諸如批歸一化(Batch Normalization)等新技術在某些場景下部分替代了 Dropout 的功能,但其背後蘊含的整合學習思想和預防過擬合的哲學,依然是現代神經網路設計及最佳化理論的重要基石。再次祝賀Hinton,向所有度過AI寒冬,仍然堅守AI的學者致敬! (新智元)
馬斯克的新身份:兆航天帝國外的“創業教父”
馬斯克SpaceX門徒創業記:18家公司,210億。智東西12月31日消息,據外媒Business Insider報導,從SpaceX出走的員工已創立18家公司,累計斬獲風險投資超30億美元,還有公司的估值已經超百億。與PayPal“黑幫”、OpenAI“黑幫”類似的“SpaceX黑幫”正強勢崛起。估值高達8000億美元的SpaceX,似乎成為新一代“黃埔軍校”,其創始人馬斯克更是如同“教父”,塑造了一群在極端工程挑戰與成本約束下成長起來的學徒。這批被稱為“SpaceX黑幫”的前成員目前有21位,他們將獨特的“火箭科學”方法論帶向AI、航天、製造乃至消費領域。在AI與高端製造賽道,他們研髮針對AI推理的專用晶片(Rebellions),為飛機植入自動駕駛系統(Reliable Robotics),建構智能工廠作業系統(First Resonance),體現出對性能極限的追求與複雜系統的掌控能力。在航天領域,聚焦衛星平台(Apex、K2)、在軌服務(Argo、Impulse)和太空製造(Varda)等核心環節,通過軟體(Epsilon3、First Resonance)提升全行業協作與生產效率,形成了一個從硬體製造、營運服務到軟體賦能的完整矩陣。此外,這群創業者還將目光投向垂直應用,包括健康管理(Levels、PicnicHealth)、可持續材料(Plantd)乃至零售科技(Vori)等多元場景。01.AI與高端製造:以極致工程思維突破技術瓶頸在SpaceX的工程體系中,軟體、硬體與製造從來不是割裂的系統。這批創業者最先選擇的突破口,正是AI算力、自動化飛行與智能製造基礎設施。1、Rebellions:專攻AI推理晶片,叫板輝達2020年9月,朴成賢(Sunghyun Park)辭去了SpaceX星鏈ASIC設計工程師的職位,創立了AI晶片公司Rebellions。該公司作為韓國AI晶片設計領先企業,專注開發生成式AI和大語言模型最佳化的高能效推理加速器。2023年2月,公司推出其核心產品之一——ATOM晶片,用於運行電腦視覺呈現和聊天機器人AI應用。該晶片由Rebellions公司設計,由三星電子代工生產。聯合創始人兼CEO朴成賢說,這款晶片針對的是特定任務,而不是大範圍的任務,所以在執行這些任務時,它的功耗只有輝達A100晶片的20%左右。▲Rebellions的CEO朴成賢和他的ATOM晶片Rebellions在今年完成了2.6億美元的C輪融資,估值達14億美元。自公司創立以來,累計融資超4.6億美元,引入三星風投、 Arm、Kindred Ventures等戰略股東,目前公司已正式啟動IPO上市計畫。2、Reliable Robotics:為飛機加裝自動駕駛,覆蓋整個飛行階段Reliable Robotics公司由CEO羅伯特·羅斯(Robert Rose)和CTO約格·弗雷費爾(Juerg Frefel)於2017年創立。羅斯曾任SpaceX飛行軟體主管5年,弗雷費爾曾任高級硬體開發經理約9年。▲Reliable Robotics公司研發的產品Reliable Robotics公司開發可改裝現有飛機的全階段自動駕駛系統,實現包括滑行、起飛和降落的自主運行,應用於支線貨運物流及軍事輔助飛行,提升安全性並降低成本。2025年12月10日,Reliable Robotics宣佈與美國國家航空航天局(NASA)航空研究任務理事會(ARMD)簽署合同,將利用其自主式Cessna 208B Caravan飛機在國家空域系統(NAS)機場及其周邊地區進行運行演示飛行,並收集相關資料。目前,該公司累計融資超1.34億美元,核心資金來自2021年10月Coatue Management領投的1億美元的C輪融資。3、Airhart Aeronautics:造“更簡單安全”的私人飛機,降低飛行門檻尼基塔·葉爾莫什金(Nikita Ermoshkin)在SpaceX擔任航空電子系統責任工程師三年。2022年5月,他創立Airhart Aeronautics公司,是該公司的CEO兼CTO。這家Airhart航空公司研發具有先進安全系統的小型私人飛機。該公司的主打產品Airhart Sling操作直觀、門檻低,採用線傳飛控技術,預計2026年1月開始交付。▲該公司的私人飛機Airhart Sling據全球風險投資資料平台PitchBook顯示,目前該公司總融資額為506萬美元,獲得Y Combinator、Liquid2 Ventures、Soma Capital等機構及天使投資支援。4、First Resonance:工廠智能系統ION,連接製造全鏈路資料卡蘭·塔拉蒂(Karan Talati)曾在SpaceX擔任軟體和製造工程師三年,負責火箭可重複使用性相關開發。2019年,卡蘭·塔拉蒂創立一家專注於航空航天、電動汽車和製造領域的軟體公司First Resonance。公司的核心業務是提供工廠作業系統和智能製造平台,ION工廠作業系統(ION Factory OS)是其核心產品。ION連接零件、供應鏈、生產裝置和業務系統(如ERP、PLM),幫助高科技製造商最佳化生產效率、實現協同工作、管理複雜庫存。▲ION平台與生產過程中各個環節的聯絡作用目前,公司已完成5輪融資,總額達4080萬美元,投資方包括Blue Bear Capital、Craft Ventures等。從AI晶片到智能製造系統,再到航空領域的自動駕駛與新型飛機研發,“SpaceX黑幫”在AI與高端製造領域的探索,展現了從航天工程跨界而來的技術穿透力。02.航天產業鏈革新:建構從硬體到服務的太空生態“SpaceX黑幫”在AI與高端製造領域探索後,真正的主戰場仍然回到了他們最熟悉的方向——太空。1、Epsilon3:用AI軟體管理航天流程,提升複雜工程協作效率勞拉·克拉布特裡(Laura Crabtree)是Epsilon3公司的聯合創始人兼CEO。在建立該公司以前,勞拉在SpaceX任職近11年,職位是高級任務營運工程師。▲勞拉·克拉布特裡,Epsilon3的聯合創始人兼CEO該公司2021年2月創立於美國,主要為航天、航空等行業提供AI驅動的流程管理軟體。公司研發的管理軟體有即時跟蹤進度、整合孤立系統、基於角色的安全訪問等功能,簡化複雜工程與營運流程。Epsilon3公司最近一輪融資是2022年6月20日的A輪融資,金額為1500萬美元。目前,該公司通過了5輪融資籌集1890萬美元,投資方包括Y Combinator、Village Global等。2、Apex Space:衛星平台快速量產,瞄準國防與商業市場馬克斯·貝納西(Max Benassi),曾在SpaceX任職六年,職務是渦輪機械和動態平衡高級工程師。2022年9月,貝納西等人在美國洛杉磯創立Apex Space。該公司專注衛星匯流排製造,推出小型衛星平台,為商業和政府客戶提供高性價比、可快速部署的航天器,可滿足五角大樓太空防禦需求。▲Apex公司研發Aries衛星,該衛星包括有效載荷和燃料在內重200公斤據《福布斯》8月12日報導,一顆以CEO西納蒙的愛犬命名的衛星ARIES,於2024年發射升空。Apex公司從開始研發到發射僅用了不到12個月的時間,並計畫到2028年達到每年144顆衛星的生產速度。該公司在今年四月份籌集了2億美元,用於提升自身零部件的自主生產能力,其股權和債務融資總額達到3.2億美元,估值突破10億美元。投資方包括Andreessen Horowitz、豐田風投等。3、Argo Space:打造“太空貨運網”,承包軌道運輸與維修2022年,三兄弟羅伯特·卡萊爾(Robert Carlisle)、瑞安·卡萊爾(Ryan Carlisle)、柯比·卡萊爾(Kirby Carlisle)在美國創立了Argo Space公司。羅伯特曾任SpaceX的商業發射與國家安全銷售總監5年,瑞安曾任工程總監9年,柯比曾任整合和測試工程師4年。▲Argo Space現團隊成員(部分)公司的核心業務是提供太空物流服務,涵蓋地空貨物運輸、衛星在軌維修、燃料補給、空間垃圾清除等,打造多模式太空運輸網路,致力於成為太空"貨運公司"。據Argo公司官方公告,2023年6月5日該公司獲美國宇航局(NASA)第一階段合同,推進可重複使用的在軌運輸飛行器“Argonauts”的研發。2024年10月,Argo Space公司完成790萬美元種子輪融資,累計融資超1000萬美元,投資方包括Crosslink Capital、Boost VC等。4、Impulse Space:“最後一英里”軌道運輸,目標直指深空貨運湯姆·穆勒曾是SpaceX推進系統的CTO,在該崗位任職近19年。之後,湯姆·穆勒(Tom Mueller)於2021年創立Impulse Space公司。▲湯姆·穆勒,Impulse Space的創始人兼CEO該公司提供軌道間“最後一英里”運輸服務,包括軌道轉移飛行器的開發與營運,將衛星和有效載荷送往近地軌道及深空(如火星)的精確位置。公司致力於建構月球貨運系統,目標是降低深空任務成本並實現自主交會和近距離操作。2025年6月3日,據SPACE NEWS報導,Impulse Space完成了3億美元的C輪融資,累計融資5.2億美元,投資方包括Linse Capital、Founders Fund、Lux Capital等。5、K2 Space:提供高性價比的大型衛星平台K2 Space由Kunjur兄弟於2022年6月創辦,卡蘭·昆朱爾(Karan Kunjur)是CEO,尼爾·昆朱爾(Neel Kunjur)是CTO。尼爾曾經是SpaceX的高級航空電子系統工程師,任職五年。▲卡蘭·昆朱爾(哥哥,左)和尼爾·昆朱爾(弟弟,右)K2 Space填補了高性能大型衛星與成本高昂的小型衛星之間的市場空白,提供經濟實惠、快速部署的大型空間平台。公司專注於開發大型、高性能衛星平台,產品成本低於1500萬美元,生產周期短(<3個月)。K2 Space還服務政府國防和商業客戶,提供快速部署的衛星解決方案。12月11日,K2 Space宣佈已籌集2.5億美元的新資金,公司累計融資4.5億美元,投資方包括First Round、Alpine Space Ventures、Redpoint、T. Rowe Price等。6、Long Wall:從火箭發射轉嚮導彈防禦,研製低成本攔截器Long Wall(原名ABL Space Systems)由哈里·奧漢利(Harry O‘Hanley)於2017年創立,業務從商業發射轉嚮導彈防禦系統研發。此前,哈里曾任SpaceX獵鷹9號整合測試經理四年。2025年12月,該公司公佈正在研製一款名叫“獨眼巨人”(Cyclops)攔截器,用於應對遠端導彈威脅。其設計特點是低成本、可大規模生產,並具備現代自主飛行、光學和動力系統。▲Long Wall公司研製的攔截器Long Wall公司在2021年估值達24億美元,現融資總額5億美元,投資方包括Venrock、Lockheed Martin、Lynett Capital、富達投資等。7、Muon Space:通過衛星群監測氣候,服務國防與災害應對Muon Space由喬尼·戴爾(Jonny Dyer)等人聯合創立,喬尼·戴爾曾經在SpaceX擔任工程實習生。▲喬尼·戴爾,Muon Space的聯合創始人兼CEO該公司致力於通過小型衛星群收集地球氣候資料,提供多模態遙感服務,支援海洋、大氣及陸地過程監測。小型衛星MuSat XL是該公司的產品之一,能夠無縫、基於網際網路標準、高頻寬、低延遲通訊,適用於對國防、災難響應和動態任務至關重要的時間敏感操作。2025年6月12日,Muon Space宣佈完成8950萬美元B1輪融資,目前累計籌集約1.4億美元,投資方包括Congruent Ventures、Activate Capital等。8、Turion Space:微型衛星監測太空,提供軌道感知與維護服務2020年,瑞安·韋斯特達爾(Ryan Westerdahl)創立Turion Space。此前,Westerdahl曾任SpaceX動力工程師八年。公司主要業務在於製造微型衛星,用於監測太空中的物體。其自主研發的DROID奈米衛星機群,提供空間態勢感知(SDA)、非地球成像(NEI)及軌道清理與維修服務,今年成功完成首次在軌推進器點火測試。▲2025年9月,Turion Space的DROID衛星完成首次在軌推進器點火測試公司累計獲得近3500萬美元資金,主要投資人有Washington Harbour Partners、Giant Step Capital融等機構。9、Varda Space Industries:在太空微重力環境下製藥,並返回地球Varda由威爾·布魯伊(Will Bruey)等人於2021年1月創立,布魯伊曾在SpaceX任航天器操作員一職,工作近五年。Varda核心業務是在微重力環境下生產藥物和高價值材料,並通過返回艙將產品運回地球。▲威爾·布魯伊,Varda的聯合創始人兼CEO去年12月,美國空軍撥款給Varda公司4800萬美元,用於測試再入艙的有效載荷。Varda最新一輪融資是2025年7月10日的C輪融資,金額為1.87億美元。目前該公司已通過11輪融資籌集了3.344億美元,投資方包括Founders Fund、Khosla Ventures等。10、Xona Space Systems:建設低軌衛星導航系統,實現釐米級定位Xona由布萊恩·曼寧(Brian Manning)等人於2019年的美國加州創立。此前,曼寧曾任SpaceX推力結構責任工程師兩年。公司業務是建構全球導航系統,部署250至300顆低軌衛星,提供釐米級定位精度服務,解決傳統GPS訊號遮擋問題,支援自動駕駛、國防及關鍵基礎設施建設等場景。▲Xona的實驗室模型2025年6月,Xona公司完成B輪融資,由Craft Ventures領投,該輪融資達9200萬美元。目前,該公司累計融資超1.5億美元。在航天領域的深耕細作,彰顯了“SpaceX黑幫”的技術基因優勢。他們通過軟硬體協同,打造出完整的產業矩陣,對太空經濟格局產生重要影響。03.前沿垂直應用:將航天級標準融入多元生活場景當太空基礎設施逐步完善,這批創業者的野心並未止步於航天本身,而是將SpaceX的工程邏輯,進一步延伸到醫療、材料與零售等更廣闊的現實場景。1、Levels:用AI連續監測,重新定義個人健康管理2019年,曾擔任SpaceX首席生命支援系統工程師5年半的喬什·克萊門特(Josh Clemente)創立了Levels公司。▲Levels的總裁喬什·克萊門特該公司是健康可穿戴裝置供應商,通過與Dexcom合作提供CGM感測器,結合AI應用軟體生成代謝分數,整合飲食、睡眠等多維度資料,提供個性化健康洞察與醫師諮詢服務。克萊門特說,在SpaceX培養了一種責任意識,“零術語的工作環境,且鼓勵思考和積極溝通,這樣每個層級的人都能高效溝通工作。”這種工作習慣也延續到克萊門特的Levels公司。據行業分析平台Tracxn顯示,Levels已完成4輪融資,累計融資6700萬美元。其首輪融資於2020年11月10日完成。最近一輪是2024年8月14日的A輪融資,金額為1000萬美元。其投資方包括a16z、Trust Ventures、Shrug等。2、PicnicHealth:整合個人健康檔案,為藥企提供資料特洛伊·阿斯托裡諾(Troy Astorino)曾在SpaceX擔任制導、導航和控制軟體工程師五個月。2014年,他與特洛伊·阿斯托裡諾(Troy Astorino)等人聯合創立PicnicHealth。公司業務主要是為患者整合統一電子健康檔案,並為藥企提供資料研究平台,目前已開展虛擬診所服務。▲2025年12月10日,PicnicHealth推出全新移動患者應用程式,現已在App Store和Google Play上線。2022年6月,PicnicHealth完成了由B Capital Group領投的C輪融資,籌集資金6000萬美元。目前,PicnicHealth累計融資超1億美元,投資者包括Amplify、Felicis等。3、Plantd:用草本植物造負碳建材,實現建築固碳與零廢生產Plantd公司由內森·西爾弗內爾(Nathan Silvernail)和Huade Tan聯合創立於2021年,兩人共同擔任CEO。西爾弗內爾曾任SpaceX的高級製造工程師,並參與了星艦(Starship)項目;Huade Tan曾任高級生命支援系統工程師5年零10個月。▲Plantd實驗室該公司業務是利用多年生草本植物替代傳統木材,製造結構性建築板材,產品強度和防潮性優於傳統的定向鉋花板(OSB),可永久鎖定碳。今年,Plantd開始開發利用生產過程中產生的廢物製造副產品,以實現零廢物製造並拓展至住宅建築以外的市場。10月,Plantd完成2200萬美元B輪融資。目前,該公司累計融資約4200萬美元,投資方包括American Family Ventures等。4、Vori:為中小超市打造智能供應鏈作業系統羅伯特·平克頓(Robert Pinkerton)曾任SpaceX車輛系統工程師一年。2019年,平克頓等人於2019年創立Vori,其任該公司的CTO。▲羅伯特·平克頓,Vori的聯合創始人兼CTO該公司為中小型超市提供VoriOS作業系統,涵蓋智能庫存訂貨、全場景POS、價格管理等功能,打通供應鏈資料,助力零售商提升競爭力。2022年8月3日,Vori獲由矽谷風險投資基金The Factory領投的1000萬美元A輪融資。目前,公司累計融資約2790萬美元。04.結語:SpaceX基因塑造創業邏輯從這18家公司可以看到,“SpaceX黑幫”的崛起並非個案,而是一套工程文化長期積累後的集中外溢。離開SpaceX後,這套方法論被迅速複製到多個領域。工程履歷本身,正在成為新的“融資通行證”,加速了企業在早期階段的融資與擴張。這些公司中相當一部分已進入規模化交付、國防訂單、商業合同落地的關鍵周期。創新不是憑空造概念,而是帶著極致工程思維的落地式突破。正如小型衛星製造公司Muon Space的CEO喬尼·戴爾說的那樣,“作為一名創始人,需要不斷地改變環境,無論是硬體、軟體還是團隊動態。” (智東西)
AI教父預言:巨變將至
如果有一天,親手締造了ChatGPT,被尊為“AI教父”的那個人,站出來宣告他開創的時代已經結束了,你會怎麼想?這不是科幻小說的情節,而是正在發生的事實。最近,OpenAI的聯合創始人、GPT系列的核心推手伊利亞·蘇茨克維(Ilya Sutskever),進行了一場足以撼動整個AI產業根基的深度訪談。他拋出的觀點,不是在預測未來,而是在為我們熟知的AI時代,親手寫下墓誌銘。伊利亞的核心論斷,可以用一句話概括:那個依賴堆砌資料、算力和參數的“規模擴張”時代,已經在2025年正式終結了。過去五年,從矽谷到杭州,整個行業都沉醉於一個簡單的“規模定律”:模型更大、資料更多、算力更強,智能就會自動湧現。這就像一個不斷膨脹的宏大泡沫,而伊利亞,這位曾經的吹泡人,如今成了最冷靜的刺破者。他指出,這條路的邊際收益正在急劇遞減,單純增加投入已經難以換來能力的顯著提升,擴展與浪費算力之間的界線,已經變得模糊。更重要的是,這條道路培養出的,可能是一群“高分低能”的應試專家,永遠無法抵達真正智能的彼岸。為了說明這一點,伊利亞給出了一個極其精妙的比喻。想像兩個學程式設計的學生:學生A立志成為競賽冠軍,他投入一萬個小時,瘋狂刷題,背下了所有的演算法和解題套路,在考場上所向披靡。而學生B只是覺得程式設計有趣,他可能只花了一百個小時,但他真正理解了程式碼背後的邏輯,擁有了一種解決問題的“直覺”和“品味”。你認為誰的職業生涯會更長遠?答案顯然是後者。而我們現在引以為傲的大模型,就是那個“學生A”。它們可以在程式設計競賽榜單上拿到驚人的高分,但在真實的開發中,卻可能連一個簡單的Bug都修不好,甚至會在兩個錯誤之間陷入死循環。這就是“評估表現”與“現實能力”之間觸目驚心的脫節,也是當前AI最根本的困境:它們擅長考試,卻幹不成事。那麼,真正的智能,那個“學生B”身上的靈光,究竟來自那裡?伊利亞將目光投向了人類自身,並提出了一個顛覆性的觀點:我們一直視為累贅、急於從AI中剝離的“情緒”,可能正是智能皇冠上缺失的那顆寶石。他認為,人類的情緒,本質上是一個由進化塑造的、無比強大的“內在價值函數”。當你學開車壓線時,不需要等到撞車,內心的緊張感會立刻告訴你“錯了”;當你下棋走了一步臭棋,不用等到終盤認輸,瞬間的懊悔就是最好的反饋。這種即時、內在的糾偏機制,讓我們能以極高的效率從少量經驗中學習。相比之下,現在的AI就像一個沒有直覺和情感的“空心人”,它只能在任務結束後得到一個冰冷的分數,然後在黑暗中進行海量的試錯。因此,伊利亞預言,AI的未來,必須為機器注入類似人類情感的動態價值系統,讓它學會“關心”,而不僅僅是“計算”。基於這些深刻的洞察,伊利亞為我們勾勒了一幅全新的AGI圖景。它不是一個一問世就全知全能的“神”,而更像一個智商超群、充滿好奇心的“超級15歲少年”。這個少年可能還不懂醫學或法律,但他擁有極致的學習效率,可以在幾天內掌握一個領域的全部知識。他能主動探索世界,理解物理和社會的運行規律,並在陌生環境中快速適應。要實現這樣的智能,行業必須從“規模競賽”回歸到“研究時代”,就像當年用幾張GPU訓練出AlexNet、用幾十張GPU發明Transformer一樣,下一次範式革命,很可能再次來自一個“小而美”的實驗靈感。最後,這位一路將AI推向巔峰的先知,給出了他個人的時間預言:這樣一個真正的通用人工智慧,可能在5到20年內到來。而當它強大到足以讓所有人感到震撼和危機的那一刻,全世界對待AI安全的態度,將發生根本性的巨變。伊利亞創立新公司SSI,正是為了直指這個終極目標,專注於超級智能本身及其安全性。所以,這場訪談的意義,遠不止於技術路線的爭論。這是一位最頂層的設計者,在為我們按下重啟鍵。當所有人都沉迷於讓模型再大一點、再快一點的時候,他告訴我們,方向錯了。未來真正的競爭力,不再是倉庫裡有多少張顯示卡,而是誰能最先理解智能的本質,並為機器找到一顆懂得“關愛”的初心。如果你覺得,AI的發展只是科技巨頭們無聊的參數遊戲,那麼從今天起,是時候改變看法了。一場關於智能本質的哲學思辨,已經拉開了技術革命的新序幕。而真正有趣的問題是,當AI開始擁有類似情感的“價值函數”時,它眼中的世界,以及我們與它的關係,將會變成什麼樣? (厚深AI)
50歲全網爆紅,30年低物慾生活,他一開口,治癒所有人生內耗
在學術界,有這樣一位“頂流”。出身富貴,幼年時家族沒落,經歷過兵荒馬亂,也淪落過身無分文。可他偏偏,把人生過得像開了掛:出詩集、開畫展、做演講、當教授、遍訪名家大師……樣樣做到極致。他就是蔣勳。論人格魅力,他的演講《留18分鐘給自己》,一開口,全世界都安靜下來。論文學素養,《蔣勳細說紅樓夢》連續三年,被央視評選為,大眾喜愛的50種好書;而他的《生活十講》,治癒了無數在監獄中焦慮困惑的人。論繪畫造詣,多次開畫展,業內稱他“不追逐潮流,是內觀的思維,更是生活的修為”。不只風靡文化圈,在娛樂圈也很受歡迎。林青霞低谷時,為他的《紅樓夢》落淚,無論多忙,專程去聽講座。曾公開表示:“他的聲音是我的半顆安眠藥,能給予內心安定的力量。”榮獲“出版風雲人物獎”時,是這樣評價他的:“美的傳道者,謙卑明亮、氣象恢弘,不僅啟蒙大眾審美,更為大眾的人生注入了厚重文化底氣。”甚至有語文老師也把他的書,當作最好的"教學資料",央視、人民日報反覆推薦。浮躁的社會,以文學救贖人生的體驗,太稀有了,但蔣勳能給。他的文字,治癒千萬職場人內耗,是失眠患者離不開的睡前讀物,太多人愛他,因為他持久的溫柔與通透的智慧。無數網友在社交平台上真情實感地自發安利,發出:“被蔣勳的文字喚醒了”的感慨!如果你也在人生中遇到難以解答的困惑,如果你也迷茫、焦慮、困頓難安,這套蔣勳生命三書都值得你讀一讀。本本經典,圈粉全網數百萬人的——《實無所得:蔣勳生命三書》至美裝幀,收錄蔣勳三大經典之作看到靈魂吶喊,一次深入內心的美學療愈蔣勳多年未出套裝,這套書一次收錄他的“生命三部曲”。《給青年藝術家的信》《無關歲月》《孤獨六講》,每一本在豆瓣上都有8點多的高分。可以說,別的書你可以不瞭解,但這三本你一定要擁有!因為它和每一個人都有關,無論你處於何種身份、地位,人生的那個階段,翻開它就放不下了。20歲時,逃不開孤獨、焦慮、迷茫,選A還是選B?40歲時,發現生命怎麼活都會有遺憾。60歲時,對時間、生死、人生意義發出追問,但發出去後,卻發現無人可以回應自己。還有很多世俗、倫理、愛、慾望……種種困惑,翻開書,感受到的不僅是久違的放鬆,還有通透思想的洗禮。它不僅僅是蔣勳的生命三書,也是所有人的“人生之書”!其中蔣勳最著名代表作《孤獨六講》,它在世界暢銷百萬冊,與《追風箏的人》《活著》《文化苦旅》等經典名作都不分伯仲。它還影響了近300萬人的生活觀與精神骨骼。包含散文、隨筆、書信等多種體裁,以及蔣勳年近八旬人生積澱的集大成。從《紅樓夢》到聶魯達的詩,從六祖慧能禪悟的故事到電影《郵差》,從他人再到自己,到托爾斯泰、張愛玲、魯迅……古今中外大家、歷史、文學、藝術、人生,都被他重新解構。它帶我們看見生命的多重維度,不狹隘、不淺薄,讀到醍醐灌頂!用讀者的話說:“從開始耐著性子聽他絮叨鋪陳,到漸覺微妙,漸入佳境,到最後有種想熱淚盈眶的衝動。”“他的文字讓人褪去浮躁,打開感官,領悟生命。”不僅是家庭珍藏、閱讀的首選,送客戶、送朋友都是推薦版本。連裝幀也是一種藝術。自然系配色,精美雙封,盡顯蔣勳的詩意美學。《無關歲月》邀請到“中國最美的書”設計師熊瓊操刀,封面變調藍色如月光般輕盈,也充滿詩意遐想,呼應著“破曉時分的天空”。《給青年藝術家的信》封面燙印設計,如草木交錯、典藏質感。不同角度,帶來獨特的視覺感受。32開本,內頁紙張柔軟,閱讀起來也舒適護眼~華語世界的文化教父,大眾人生領路人藝術、文學、繪畫涉獵甚廣蔣勳,他被譽為當代華人世界的文化教父。2012年,在享譽世界的TED演講台上,他用一次對話和一首詩就圈粉上萬人。他涉獵甚廣,書法、藝術、繪畫、文學,各個領域都有他的忠實讀者,所獲成就多到列不完。無論何時,一旦瞭解他,你就會無可自拔地被他折服。蔣勳出生於書香門第,幼時因為戰亂隨父母逃到台灣,家境曾一貧如洗。他寫小說、出詩集、做主持、當教授……,一步步從底層到連續多年高居作家富豪榜。27歲留學巴黎,29歲旅居荷蘭、瑞士等十多個國家,豐富的求學和人生經歷,熏陶出他別具一格的美學修養和文化造詣。在無數人獲得世俗成就後,失去初心、道德敗壞,他卻活成一股清流。他毅然辭去了富裕的生活,現在的他獨自隱居鄉下,住在一間廢棄了60多年的宿舍裡,日常畫畫、寫作、也繼續開講座,真正活得通透,看得清醒。諸如職場、家庭、人生價值、生活信仰等,這些全部的人生課題都在他的文字裡娓娓道來,集他近八旬人生積澱之大成。閱讀他的作品,常常成為現代人的救贖與心靈出口。在《孤獨六講》裡,他用6種不同的孤獨帶你看見真實的自己,充滿哲理的光輝。你不但可以對人生擁有全新的理解,還可以同時欣賞藝術、文化、美學的滋味,讀到各種細水長流的故事。它打動全網數百萬人,被奉為人手一本的“國民精神讀本”。在《無關歲月》中,你更能感受到他字裡行間帶來的撫平內心的力量。從感受自然萬物,到旅行、生活、回憶各方面,文字如詩一樣觸動人,藝術浸潤他的生活,而它經由他的筆,送達給了每個讀者。“美不是技巧,而是一種人生的狀態”。它告訴你,看見美,更要活出美,讀完身心都煥然一新。最後一部《給青年藝術家的信》,更是口碑爆棚。很多讀者讀到欲罷不能,易烊千璽也是它的忠實讀者。書中的絮語如舊友一般親切,書裡的丫民就是每一個人。它讓所有人宛若被生活溫柔擁抱,也深刻剖析生命本質的真相,打開豐沛的感官記憶。十封信從自然聊到人文歷史,又從文學藝術聊到生活,每一句都想慢讀。翻開這套書,隨時隨地讓自己的精神跟著他的思想狂舞,越讀越通透。藏在美學中的文字句句入心,對抗孤獨、生活的解藥有讀者說,“生死、幸福、孤獨、人生……那些碩大或沉重的話題,經由他總能變得真摯,也變得有說服力。”不止是大學生、文化人、長者,也不止是明星、企業家和白領,連街邊的白菜攤販,路上的貨車師傅都為他深深著迷。他的文字深藏美學、詩意和哲理,讀到的人總能收穫不一樣的感悟。比如,他對孤獨的理解太深刻、太顛覆了!他談倫理、談思維、談情慾,也談生死、人生等議題,用它們來娓娓道來,無所不包。他說情慾是可以轉化的,暴力也能轉化成美學,找到生命的另一個出口,精彩程度無法想像。獨立孤傲如張愛玲、活出自我的秋瑾,醉心繪畫的顧愷之、張若虛、加繆和《局外人》……無數故事、中外名家被他旁徵博引,遊走在古典與現代,東方與西方之間,讀到無比享受。連漫步山野,看到路邊的亭子、遇見山川河流,都能體會到他筆下深刻的思想韻味,感官被無限打開:“一張一張的畫,一朵一朵的蓮花,從水裡生長起來,含苞的蓓蕾,倒映水中,柳梢觸碰水面,漾起一圈圈漣漪。”“我相信風雨交加的夜晚,窗戶的玻璃上凝結著一粒一粒雨珠的晶瑩的光;我相信河中炸開來的波浪的水花上,濺迸著閃閃爍爍的像煙火瞬間消失的光……那一點點明明滅滅的燭火的光,隔著一條大河,如同星光。”他的文字即使讀完,依然會在腦海中品味回想。“我看到暴力者試圖以槍聲打破死寂,但所有的槍聲只是擊向巨大空洞的孤獨回聲。”“每個人生命裡的愛的支點要多一點,支點就是你所依靠、你的愛賴以支撐的對象。”看待問題,他也有難得的犀利尖銳,常常直指人性的核心。他說,“好的文學,就是要提供一種觸怒”,“對人性的無知才是使人變壞的肇因,因為他不懂得悲憫”。他談生死,看似隨意,卻獨樹一幟:“他對我而言,還是一個生命,而他在死亡。”他把一切都看透了,卻不叫苦,轉而用寥寥幾語,告訴你如何品味生活,如何將生命活出美、活出姿態。無論是還在上學的初高中生,還是奔波於工作和生活間的成年人,這套書都值得你好好閱讀。詩意裝幀+精美禮盒+獨家贈禮俘獲全家人,珍藏、閱讀的首選如果早晚要讀一讀蔣勳,十點君建議你一定要選現在這一套!這套生命三部曲,包含我們日常要面對的所有人生話題,是蔣勳經過人生沉澱後重新作序、並親自修訂全書的典藏版本。它是可以一直從青年讀到老年的書,迷茫躁動時撫平你的內心,享受靈魂片刻的寧靜。連裝幀也是一種藝術。自然系配色,精美雙封,盡顯蔣勳的詩意美學。 (藍鑽故事)
黑幫領導下的中國紅十字會
1 “要為窮人做點事”1931年6月9日,上海教父杜月笙的杜家祠堂落成,轟動整個上海灘。自上午9時起,6支儀仗隊從“杜公館”出發,長達數里,儀仗隊過江時,將十幾個圍觀的市民擠落江中。這天,上海各界有頭有臉的人物悉數到場,淞滬警備司令熊式輝、上海市長張群等要人都送了牌匾,其中,杜的把兄弟蔣介石送的大匾上,寫著四個大字:孝思不匱。典禮的高潮,是狂傲的國學大師章太炎為杜月笙背書,當眾宣讀《高橋杜氏祠堂記》。文章一開頭便說:杜之先生帝堯,夏時有列累,及周封於杜,為杜伯。章太炎妙筆生花,把杜月笙的老祖宗追溯到了堯,可謂風光至極。其實,台下看戲的老上海都曉得,杜月笙出身貧寒,家在浦東高橋鎮南,其祖父輩已不可考,父親杜文慶曾在高橋鎮的茶館當堂倌。杜月笙杜月笙能請動章太炎,源自一段舊事。章太炎晚年於蘇州講學,他的侄子在上海租界與人發生房產糾紛,因擺不平事體,就請老舅章太炎幫忙。章無奈之下,給杜月笙寫了封信,請求幫助。杜月笙見信後,略施手段,擺平糾紛,還親赴蘇州,向章匯報經過。更絕的是,臨別之際,杜月笙悄悄將一張兩千銀元支票壓在茶杯底下,潤物細無聲。章太炎覺得,杜月笙講義氣重禮節,有古豪俠之風。自此之後,二人訂交。杜月笙每月都派人給章太炎送錢,接濟其生活。杜月笙生於“鬼節”(中元節),原名叫杜月生,章太炎嫌不夠文雅,於是引經據典,為其改名為“杜鏞”,號“月笙”,並親自為他修訂家譜,讓出身卑微的杜月笙一變傾城,成為“帝王之系”。杜氏祠堂的落成,在當時許多人眼裡,稱得上杜月笙的人生巔峰。在還是小混混的時候,杜月笙立過一個誓,如果兄弟將來發達了,一定要為窮人做點事。杜月笙的慈善生涯,始於1922年浙江的特大水災,在當時的募捐遊藝大會上,杜月笙當場捐出300大洋,高中頭獎,在上海灘一時名聲大噪。進入工商界後,杜月笙積極參與各方賑災工作,他建議將喜喪儀禮挪作賑款,有一次,還主動將送給上海灘大佬黃金榮64歲壽儀的50288元用作賑災。在當時,杜月笙每月都要散發“濟貧月折”,貧民每逢陰曆初一、十五兩日,均可憑折領取救濟金。1932年,“一·二八”抗戰,蔡廷鍇血戰淞滬。杜月笙和《申報》總經理、中國紅十字會副會長史量才組織了上海市民地方維持會,辦公地點就設在他名下的賭場裡。杜月笙在工商界帶頭募捐,甚至親自冒著戰火,驅車到十九路軍軍部,送去大量罐頭食品和生活用品。蔡廷鍇動情地說,35天血戰,十九路軍永遠不會忘記一個人,這就是杜月笙先生。蔡廷鍇淞滬抗戰時,蔣介石主張“攘外必先安內”,對十九路軍抗戰每每掣肘,對杜月笙、史量才主持的捐款接濟,極為不滿。為消除矛盾,杜月笙拉著史量才,去見把兄弟蔣介石。蔣介石對史量才說,我有幾百萬軍隊,惹怒他們是不好辦的。史量才針鋒相對,我的《申報》有幾十萬讀者,我也不能得罪他們。此次見面,不歡而散,蔣介石起了殺心。1934年11月13日,史量才被軍統特務暗殺,當月22日,杜月笙接替史的崗位,成為第八屆中國紅十字會副會長,在僅有的兩名副會長中位列第一。一當就是15年。杜月笙晚年,親自審定自己的履歷表,在“職務”一欄上,共開列了38個頭銜,第三個便是“中華民國紅十字會總會副會長”。“兄弟將來發達了,一定要為窮人做點事。”這句話,杜月笙沒忘。2 紅十字會的源起“紅十字會”由瑞士銀行家亨利·杜南於1863年創立。1859年,法國和奧地利開戰,亨利·杜南路經義大利倫巴底,目睹雙方軍隊在索爾弗利諾的悲慘戰鬥,發現傷病軍人無人照顧,境況淒慘。三年後,杜南自費出版《索爾弗利諾回憶錄》,旨在喚起社會對戰時傷病員的關注。1863年,杜南號召由民間自發成立中立的傷兵救援團體,在瑞士成立了“傷病救護國際委員會”,此為國際紅十字會的前身。1880年,紅十字國際委員會的名號正式叫響,紅十字圖騰般的標誌,是由瑞士國旗顏色翻轉而成,總部設在日內瓦。國際紅十字會成立後,各國紛紛加入,在1898年前,共有32個國家入會。紅十字主題郵票甲午戰爭期間,日本的紅十字會組織“赤十字社”來到中國戰地,他們不僅救日本人,也救中國人。在戰場上對敵我雙方的士兵都予以施救,是紅十字會的國際慣例,但在當時的中國人看來,這簡直匪夷所思。1904年,日本和俄國在東北發動戰爭,當地人民被殖民鐵蹄和戰火蹂躪,大批難民湧現,催生了中國紅十字會的成立。為救難民,沈敦和等人發起成立“東三省紅十字普濟善會”,在此基礎上,中、英、法、德、美多國人士齊聚上海英租界,商討成立中國紅十字會,並取得一致意見,最終成立“上海萬國紅十字會”。上海萬國紅十字會成立後,積極進行募款,清政府得知後,立即予以承認,並撥白銀10萬兩做經費,各地紳商及衙門則募捐了20萬兩白銀。但是,上海萬國紅十字會籌集的款項,卻無法發放到需要救濟的同胞身上,其阻力來自俄國和日本。最後,由紅十字會秘書李提摩太通過私人關係,取得俄國和日本方面的“同意”,允許上海萬國紅十字會向東北的中國難民展開援助。於是,上海萬國紅十字會立即電匯救濟金,並在兩周內,輸送了一萬套棉衣到東北。據李提摩太所述,從開始到結束,中國人向紅十字會捐助的資金達451483兩,其中,慈禧太后一人就捐了10萬兩。1907年,上海萬國紅十字會更名為“大清紅十字會”。1911年,辛亥革命爆發,中華民國成立,改名為“中國紅十字會”。3 青幫大佬1937年8月13日,日軍全面進攻上海,上海守軍奮起抗戰。杜月笙以紅十字會副會長名義,聯合各團體組織上海救護委員會。據統計,杜月笙所領導的救護輸送醫療工作,共救護了抗日受傷軍民44398人。此後,杜月笙又在松江、崑山、蘇州、無錫、杭州、南京等地設立重傷醫院,每所醫院少則收治傷員二三百人,多則三四千人。南京淪陷之後,中華民國紅十字總會及各地工作人員大多撤退到漢口,杜月笙乘飛機到漢口,與政府有關部門一起,成立臨時救護委員會,建立醫療隊37隊,後逐漸增加至178隊,共有工作人員近3000人。1938年春,中國紅十字總會理事會遷移香港,杜月笙親自主持工作,接受海外捐助的物資,同時籌措救護事業的經費。為了方便工作,杜月笙將第九救濟去辦事處與紅十字會機關一起設在香港九龍柯士敦道,緊挨著他的宅邸。他還在香港最大的飯店辟有房間,專與各方接觸。在抗戰初始階段,海外物資大部分通過香港轉運國內。香港淪陷後,紅十字總會於1940年轉移到重慶,杜月笙也跟過去,主持相關工作。1942年,杜月笙籌建了重慶醫院,當時有300張床位,裝置齊全,是當時最先進的戰時後方醫院。此外,杜月笙在搶運戰略物資方面,也做了大量工作。抗戰勝利後,杜月笙返回上海,督促上海復原工作,加強了上海紅十字分會的組織。杜月笙在重慶值得一提的是,杜月笙還曾應八路軍駐滬辦事處主任潘漢年的要求,向八路軍贈送1000套從荷蘭進口的防毒面具,向新四軍輸送槍支彈藥和藥品。在商量是否為八路軍提供防毒面具時,有人持不同意見,杜月笙力排眾議,大家都是中國人,既然是共同抗日,何必再分彼此?難道說他們打死的小日本就不算數?至抗戰結束,紅十字會所救護的軍民總數達260萬人。杜月笙在其中起了關鍵作用,救護工作所需的物資、車輛得以順利供應,很大程度上是因為他的影響力和號召力。4 忠義作為青幫大佬,杜月笙及其門徒,日常是要拜關二爺的。關公的性格,《三國演義》裡是這樣形容的:雲長傲上而不忍下,欺強而不凌弱,恩怨分明,信義素著。意思就是關羽對上傲慢,對下仁愛,欺負強者,體恤弱者。杜月笙身上,頗有幾分關羽性格。1931年7月23日,《紐約時報》刊載了一則新聞《子彈未擊中宋子文》。報紙引用當時國民政府財政部長宋子文的自述:我從車站走出來,離出口處大約15英呎遠的地方,突然有人從兩側同時向我開槍,我身邊秘書的腹部、臀部和胳膊都中了槍彈。奇怪的是,我竟未傷毫髮。這場槍擊案的幕後主使人就是杜月笙,其目的是嚇唬宋子文。杜月笙曾跟國民政府財政部有過一筆交易,為此付了600萬元,後來,他想討回這筆錢,宋子文卻只還給他600萬元公債券。於是就有了槍擊這一幕。宋子文得知真相後,迅速把公債券換成了現金。1927年,蔣介石與宋美齡在上海結婚。當時,但凡名人顯要,想要在上海灘立足,必須先拜碼頭,疏通關係,向青幫交納保險費,否則,便災難不斷,甚至性命難保。蔣介石和宋美齡婚後,宋美齡得知蔣介石要向青幫交納保險費,極為不滿,於是吹了一通枕頭風,決定不再交納保險費。杜月笙知道後,導演了一出“劫持案”。這天,一個青幫馬仔開著豪華轎車,說要接宋美齡去見她的大姐宋靄齡,片刻即回。宋美齡上車後,轎車在馬路上轉了個圈,就拐進青幫的杜公館。幾個小時後,蔣介石看不到宋美齡,十分著急,覺得事出有因,便找宋子文搬救兵。宋子文聽了蔣的敘述,便打電話給杜月笙,杜在電話中綿裡藏針地說,蔣夫人安然無恙,無需擔心。因我的人發現,蔣夫人只有一個使女陪伴,在這充滿危險的上海灘這樣出門是很冒失的,為了她的安全,我的人已將她送到一座舒適的別墅。宋子文聽懂了杜月笙的言外之意,立即向蔣介石匯報,然後親自前往杜月笙處交付保險費,這才將宋美齡救出。杜月笙作為黑白通吃的教父級梟雄,敢“槍擊”宋子文,“綁票”宋美齡,其為人行事,自帶幾分邪氣,本不值大書特書,但觀其領導紅十字會期間,苦心孤詣,殫財竭力,每筆善款,無不處理得明明白白,每件公事,無不辦得漂漂亮亮,即便是以現在最苛刻的標準,都無可指摘,堪稱榜樣。根據《日內瓦第一公約》,國際紅十字會的使命是為戰爭和武裝暴力的受害者提供人道保護和醫療援助,且不分國籍、不分敵我。自紅十字會成立之初的很長一段時間內,該組織都是國際上醜聞最少的組織。也希望以後的紅十字會,能負擔的起這一榮譽。 (藍鑽故事)
被譽為“矽谷教父”的彼得·蒂爾,致力建構影響世界運行規則的底層基礎設施
在很多人的認知中,彼得·蒂爾更像是一位“先知”附體的哲學家,而非投資者。在美國矽谷這片被譽為“全球科技創新引擎”的土地上,從不缺顛覆行業的創業者與眼光獨到的投資人,而被譽為“矽谷教父”的彼得·蒂爾(Peter Thiel)或許是其中最令人無法忽視的“異類”。與其他科技領袖熱衷於開發消費級產品不同,他更致力於建構影響世界運行規則的底層基礎設施,這種獨特的戰略眼光,或許正源於他對“模仿慾望”與“創造性壟斷”的深刻理解。事實上,在很多人的認知中,彼得·蒂爾更像是一位“先知”附體的哲學家,而非投資者。要理解這點,就必須從其創立的Palantir說起。1Palantir:構築數字世界的野心藍圖2002年,PayPal成功上市後不久,便被eBay以15億美元收購。作為聯合創始人之一的彼得·蒂爾,與其他核心成員一樣,選擇套現離場,轉而尋找下一個藍海。彼時,矽谷正沉浸在社交應用與高科技產品的開發熱潮中,資本紛紛湧入這些看似前景無限的賽道。然而,蒂爾卻將目光投向了一個更為根本的問題:如何建構數字時代的底層世界觀。在他看來,矽谷眾多公司沉溺於相互模仿,追逐相似的商業模式與產品形態,整個行業陷入了法國思想家勒內·基拉爾所提出的“模仿慾望”陷阱。基拉爾認為,人的慾望並非源於內在需求,而是通過模仿他人而形成。過度模仿將導致個體喪失原創力,進而抑制真正的創新。在史丹佛大學攻讀哲學與法學期間,蒂爾深受老師基拉爾理論的影響,並由此發展出對“創造性壟斷”的執著追求。他主張企業不應僅在現有市場中競爭,而應通過根本性創新開闢全新領域,建構獨一無二的數字基礎設施。這一理念,最終成為他創立Palantir的精神原點。從某種意義上說,Palantir也可視為蒂爾哲學思想的實體化呈現。其名稱“Palantir”源自《魔戒》中能預見未來的水晶球,寓意打造一個能夠洞察並塑造現實世界的數字鏡像。與當時流行的元宇宙等虛擬概念不同,蒂爾始終堅持數字系統必須紮根於現實世界。因此,Palantir並未追逐熱點,而是選擇了一條更為艱難但根基堅實的路徑:專注於政府情報分析與企業級巨量資料處理。這一領域專業門檻極高,少有公司涉足,卻正好為Palantir提供了建構“創造性壟斷”的空間。這種佈局背後,恰恰也是蒂爾對“創造性壟斷”的執著追求。只是這種“壟斷”不是通過壓制競爭獲得,而是通過解決根本性問題自然形成的市場主導地位。正是不斷通過將多源異構資料整合為機器可理解的語義網路,Palantir逐步建立起一個能夠不斷演化、具備預測能力的“世界模型”。該系統不僅服務於中情局、聯邦調查局等政府機構,也被摩根大通、默克等行業巨頭改採用。這也使得在後來的AI技術爆發期,如大模型興起之時,Palantir憑藉其紮實的底層架構,才能迅速將新技術轉化為實際應用,而其他公司則還深陷在如何讓AI理解現實邏輯困境中。而這種“先築基、後建樓”的策略,也讓Palantir逐漸成為一家將技術與現實世界權力結構相結合的矽谷新勢力,逐步形成強大的飛輪效應與幾乎無法踰越的技術壁壘。值得一提的是,與同為“PayPal黑幫”成員的馬斯克張揚的風格不同,蒂爾始終選擇隱於幕後,將Palantir的日常營運交給聯合創始人亞歷山大·卡普。這種安排看似低調,實則也是精心設計的戰略選擇。通過刻意保持低調,Palantir得以在不受過度關注的情況下默默建構起數字基礎設施。而當公眾開始意識到其重要性時,Palantir已然成為這個領域不可或缺的存在。如果要深入研究彼得·蒂爾獨特的投資哲學,就必須再度回溯到他就讀史丹佛大學,以及後來創立PayPal時期。2思想溯源:從校園到商業實踐的蛻變上世紀80年代末的史丹佛大學,充斥著各種思想躁動。彼時,因為對老師基拉爾“模仿慾望”理論的追隨,蒂爾不僅在校內大力鼓吹,還與同學共同創辦了保守派學生報紙《史丹佛評論》(The Stanford Review),以此為陣地,來宣揚創新精神。但經過不斷深入探討和學習,蒂爾逐漸意識到,真正有價值的創新,不應是簡單地模仿競爭,而是要開闢全新的道路。這個想法也如同一粒種子,開始在這個年輕人的心中生根發芽。雖然這些思考與商業無關,但還是為其後來獨特的投資視角奠定了堅實基礎,並最終在其建立PayPal時得到了第一次實踐。1998年,網際網路的浪潮剛剛興起。當其他金融科技公司都在模仿傳統銀行的模式時,蒂爾和他的夥伴們選擇了一條與眾不同的道路:創造一種全新的線上支付方式。這個過程並非一帆風順,但最終的成功讓他更加確信:避免同質化競爭,創造全新市場,才是真正可持續的發展之道。隨著PayPal被收購,當其他合夥人紛紛投身新的創業項目時,蒂爾卻選擇暫時停下腳步。他常常獨自坐在加州的咖啡館裡,在筆記本上記錄著自己對數字時代底層架構的思考。這些安靜的思考時光,讓他在2003年與好友亞歷山大·卡普共同創立了Palantir。當時正值網際網路泡沫破裂不久,整個行業對ToB業務都持保守態度,但蒂爾以其獨特的遠見,看到了資料時代最本質的需求,他認為任何看似雜亂無章的資料背後,其實都藏著最真實的市場需求。於是,就在創立Palantir的第二年(2004年),當社交網路還被大多數人視為年輕人的“玩具”時,蒂爾做出了一個讓同行不解的決定:以50萬美元成為Facebook第一個投資者。這個決定不僅源於他對數字時代的深刻理解,更體現了他獨到的投資理念:在別人尚未察覺時,去發現真正有價值的新生事物。彼時的社交市場急需一個真實、可信任的連接平台,而Facebook以實名製為基礎的校園社交模式,正好迎合了年輕一代對真實身份和穩定關係的需求。事實上,無論是創立Palantir,還是決定投資Facebook等項目,蒂爾的投資理念從來不是突然閃現的靈感,而是基於長期的學習、思考和實踐中逐漸成形的。相比那些喜歡張揚的創業者,蒂爾始終保持著一種特立獨行卻又沉穩從容的思維方式。而這種冷靜的性格,使得蒂爾總能超越短期熱點的干擾,看到那些真正具有長期價值的創新機會。正如他後來在《從0到1》著作中的經典闡述:“Progress comes in two forms: horizontal progress, which is copying things that work—going from 1 to n, and vertical progress, which is doing new things—going from 0 to 1.”(進步有兩種形式,一種是水平進步,即複製已知模式;另一種是垂直進步,即探索新的可能)。也是基於這樣的理念,才使得當Palantir奠定數字世界的基礎架構後,彼得·蒂爾又開始將其“創造性壟斷”理念擴展到更廣闊的領域。3投資佈局:建構多元價值網路與普通投資者不同,蒂爾的投資佈局始終圍繞著建構獨特而不可替代的價值網路展開。事實上,投資Facebook不僅給他帶來巨額回報,更重要的是讓他自此進入了社交帝國的決策核心,讓背後的“PayPal黑幫”也擁有了強大的輿論陣地。所謂“PayPal黑幫”其實源自媒體的一個戲謔稱呼,指的是由彼得·蒂爾、埃隆·馬斯克、裡德·霍夫曼、大衛·薩克斯、陳士駿、乍得·賀利,以及基思·拉布伊斯等PayPal早期員工組成的緊密團體,他們後來共同創造了眾多成功的企業,關係猶如“黑幫家族”那般緊密,但影響力遠不止於財務投資。這種投資邏輯也頗有蒂爾“風格”,即任何投資不僅要獲取財務回報,更要掌握資訊流向和戰略制高點。正是在Facebook董事會任職期間,他得以深入瞭解社交網路的資料運作機制,為他後來建構Palantir的資料分析體系提供了寶貴經驗。而為了證明自己對“模仿慾望”的批判正確性,他也始終在尋找突破性的創新領域。與追逐短期熱點的投資者不同,蒂爾只專注於長周期、高風險的項目押注,因為他堅信真正的壟斷價值來自於解決根本性問題。比如在生物科技領域,他的投資佈局就堪稱大膽:從Unity Biotechnology這樣致力於清除衰老細胞的公司,到極具爭議的人體冷凍技術,他在這些看似科幻,且短期內看不到回報的領域就投入了巨額資金。蒂爾曾直言不諱地表示:“死亡可能是人類面臨的最後一個‘技術問題’,而解決這個問題將創造最大的價值。”這種將“創造性壟斷”思維應用於人類終極問題的嘗試,恰恰展現出他超越常規的投資視野。而蒂爾在政治領域的佈局能力,更顯示出其成熟的投資眼光。2016年,當整個矽谷精英階層都對川普避之唯恐不及時,蒂爾卻逆流而上,公開支援這位被主流輿論看衰的“政治新人”。這一決策在當時的矽谷引起了巨大爭議,卻再次體現了蒂爾的投資哲學:在價值未被普遍認知時提前佈局。令人驚嘆的是,他不僅支援川普,甚至悄悄著手培養自己的政治接班人。通過輔佐暢銷書作家范斯,幫他建立公司,介紹進入川普的核心圈子,最終成功將其推上了副總統的寶座。事實上,這也是蒂爾投資智慧的精髓,即其《從0到1》著作中提到的“積極建構跨領域的協同效應”。正是通過政治投資,他巧妙地將政治資本轉化為科技業務的助推器。比如當需要推動某些政策時,他的科技實力成為了影響決策的重要籌碼;而當企業(如Palantir)需要拓展政府業務時,他的政治人脈又為其打開了關鍵之門。這種動態的價值循環不僅鞏固了他的商業帝國,也使其成為真正意義上的“矽谷教父”。在很多人眼中,蒂爾不僅是一個精明的投資者,更是一個試圖通過“創造性壟斷”來定義未來規則的“架構師”。然而,這種全方位的影響力佈局也引發了更深層次的思考。特別是在蒂爾建構起跨越科技、生物與政治的價值網路之後,不禁令人好奇,這個“矽谷教父”終極目標究竟是什麼?4終極目標:重構世界秩序的哲學實踐答案或許隱藏在他獨特的世界觀和投資哲學中,特別是他所信奉的“冪次法則”(Power law)與對“本體論”(ontology)層次的執著追求。冪次法則又稱“80-20”法則,由經濟學家維爾弗雷多·帕累托於1906年提出,指在任何系統中約20%的關鍵因素主導80%的結果,呈現規模與頻次成反比的分佈規律。簡單來說,就是在很多情況下,少數因素往往會產生絕大多數的結果。蒂爾曾在多個場合闡述自己的“冪次法則”理念:真正重要的投資回報往往來自於極少數關鍵決策。如果用更概況的話來解釋,就是蒂爾一邊通過精心的投資佈局,一邊在尋找一套宏大、統一的理論,用以理解和對抗這個在他看來日益趨同、思想貧瘠的世界。這就不難理解,為何他的投資項目總是顯得如此與眾不同。特別是當大多數人在追逐分散風險時,他卻總在尋找那些能夠產生指數級影響的“關鍵節點”。從早期押注Facebook,到佈局Palantir,再到公開支援川普,幾乎每一個決策都體現出其不追求數量上的成功,而是追求質量上的決定性影響。這也是蒂爾與其他矽谷投資者最不同的地方,他終其一生所追求的不只是單純的財務回報,而是一種對現實世界的“本體論”層面的重構。所謂“本體論”,其實是西方哲學史中一種以本體與現象對立為核心的理論,主張以獨斷態度研究超越的本體問題,其雛形可追溯至古希臘哲學。而作為一位名校的哲學專業高材生,蒂爾在追求投資回報的同時,也渴望將這些哲學命題通過自己建構的世界得到真正詮釋。比如通過Palantir,他就試圖重新定義資料的組織方式;而通過生物科技投資,他希望重新詮釋生命的本質;通過政治運作,他又期待借此影響社會運行的基本規則。這些看似風馬牛不相及的投資,實質體現出蒂爾正悄悄建立一個基於其哲學理念的新世界秩序,而這或許才是他的終極目標。從某種角度來看,蒂爾也不僅僅是一個哲學的信徒,他也確實找到了將哲學轉化為權力的實踐路徑。因為蒂爾對這個世界始終充滿憂慮,在他看來,現代社會雖然科技突飛猛進,各種技術概念鋪天蓋地,但其實“糟透了”,覺得根本問題在於“人們已經失去了對未來的想像力”。所以,他才會在著作《從0到1》中痛心疾首地指出:“We wanted flying cars, instead we got 140 characters.(我們想要會飛的汽車,結果卻得到了140個字元)。”這是彼得·蒂爾最著名、也是最核心的一句對當下的批判,形象地概括出其對當今科技界乃至整個社會創新停滯的失望。可能有人對這句話不太理解,不妨用一個更生活化的比喻來解釋:想像一下,在20世紀60年代,人們憧憬的21世紀是擁有飛行汽車、太空殖民地和機器人管家的世界,期待的是一種縱向的、顛覆性的進步(也就是蒂爾所說的“從0到1”)。然而,現實是,進入21世紀後,我們引以為傲的許多科技創新,比如更先進的手機、更多的社交App(“140個字元”其實就是代指Twitter之類的社交媒體),本質上都是在已有的領域裡進行最佳化,而這更像是一種橫向的、重複性的進步(即“從1到n”)。蒂爾的真實意思是,當社會沉迷於邊際改善時,真正的突破性創新就被忽視了。因此,他希望自己的投資不是在迎合現有需求,而是在創造新的可能性。比如他投資的抗衰老研究就是最好的例證:在大多數人還認為死亡是必然時,他已經將其視為一個可以解決的技術問題。正是這種思維模式,使得蒂爾的佈局呈現出一種世人難以理解的獨特時空觀。在時間維度上,他的投資跨越了代際,從即時見效的政治投資到需要數十年才能見效的生命科技;在空間維度上,他的影響力橫跨科技、政治、金融等多個領域。然而,這種巨大的野心也帶來了深刻的倫理問題。當一個人試圖同時重塑生命、社會和技術的基本規則時,誰又來確保這種權利不會被濫用?蒂爾經常被業內批評為“反民主”的技術精英主義者,這種批評其實也在提問,當技術加速發展,人類社會又該如何平衡創新與責任、效率與公平、突破與包容?蒂爾的終極目標或許是真心希望建構一個基於“創造性壟斷”的新世界秩序,在這個框架中,創新不再受制於平庸的共識,進步不再被短視的民主程序所阻礙。可問題也隨之而來:一個由科技與政治精英主導的世界,是否真的能帶來更美好的未來?5“敵基督”論:科技時代的隱憂與反思事實上,這個問題的提出者,恰恰就是彼得·蒂爾。近兩年來,無論公開演講、私人晚宴還是播客閒聊,蒂爾張口閉口總是離不開“聖經”“末日”的話題,並反覆向在場的人們追問:如何抵禦“敵基督”(Antichrist)的降臨?這種看似突兀的宗教話語,實則是理解其思想軌跡的關鍵線索。“敵基督”是《聖經》中簡短描述的末世人物,被視為邪惡的化身。但蒂爾的討論遠非簡單的宗教隱喻,而是深受納粹法學家卡爾·施密特神學政治思想的影響。施密特曾提出的“制衡者”(katechon)概念,即阻止末日到來的約束力量,也成為蒂爾思考當代科技與政治問題的核心框架。不過,蒂爾並不是極端的宗教人士,他只是用歐美人更好理解的母體文化做個比喻。在他看來,這個末世形象並非特指某個具體人物,而是任何利用人類對科技的恐懼,借“和平與安全”之名整合世界的政治實體或機構,都可能成為“敵基督”的潛在體現。這種觀點使他將當代的全球化處理程序和技術治理趨勢,視為某種需要警惕的末世論威脅。他更想借此提醒大眾,現在的社會正通過技術進步悄悄抹除政治邊界,而這種“去政治化”的處理程序恰恰可能為新的極權形式鋪平道路。不難看出,蒂爾對“敵基督”的擔憂,其實也折射出他思想深處的悖論:作為技術創新的最大推動者之一,他卻對技術可能帶來的政治後果保持高度警惕。因此,這種矛盾心理又不斷驅使他尋找現實中的“制衡者”,即某種能夠阻止技術極權崛起的力量。從他對川普的支援到培養范斯這樣的政治新星,其實都可視為其在現實中尋找“制衡者”的某種嘗試。然而,這種將神學概念植入政治實踐的做法,本身就值得深思。因為蒂爾的“敵基督”論說不僅反映了他對技術治理的深刻洞察,實際上也暴露出其思想中的精英主義傾向。頗為反諷的是,在蒂爾不斷建構的理論框架中,他堅持認為只有極少數自己這樣的精英“覺醒者”,才能識破“敵基督”的誘惑,而這種認知上的優越感,其實也成為他所反對的“新權力壟斷”形式的體現。然而,真實的彼得·蒂爾始終是一位無法被簡單定義的兩極化人物。在他的支持者眼中,他是一個戳穿謊言、顛覆死亡與官僚的天才冒險家;而在反對者看來,他是一個極度危險的人物,將其視為以壟斷資本碾壓自由、用技術拆解生命、謀劃精英極權的危險顛覆者。不管怎麼說,蒂爾的“末世論”思考,確實代表了當下矽谷精英派對技術時代人類命運的哲學思考。越來越多的矽谷技術創業者都在擔憂,當科技力量足以重塑人類社會時,究竟該如何避免這種力量被異化為新的控制工具。與此同時,蒂爾的“末世論”思考也猶如一面鏡子,照出了技術烏托邦主義背後隱藏的極權陰影,引發更深層的拷問。在這個被演算法和資料重構的世界裡,最大的風險或許不是技術本身的演進,而是我們在擁抱技術進步時,不知不覺地讓渡了作為人的主體性。因此,真正的“制衡者”從來不在外部,而在於我們每個人內心對自由的堅守,在於社會始終保持著對任何單一邏輯的警惕與反思。當科技的力量膨脹到足以挑戰生命的本質與社會的契約時,我們面臨的或許不是簡單的善惡選擇,而是一場關於人類文明走向的終極命題。 (礪石商業評論)
不止矽谷十萬大裁員!Hinton警告:AI正以最糟糕方式顛覆社會
AGI衝擊已然顯現:誰受益、誰買單,正成為這個時代的核心命題。未來,人工智慧(AI)帶來的究竟是GDP奇蹟,還是社會秩序的解體?上周,「AI教父」Hinton直言,科技億萬富翁真心實意押注AI取代大量人力,這會導致社會的完全解體!最近,來自亞馬遜的匿名人士抗議道:當前這代AI,幾乎成了像亞馬遜這類科技巨頭沉迷的毒品——他們以AI為藉口裁員,將節省的資金投入無人付費的AI產品資料中心。由1000多名亞馬遜員工聯署的公開信警告稱,這種不計代價的AI開發模式可能貽害無窮。上個月,亞馬遜一口氣裁掉了3萬人。而諷刺的是,這3萬人最好、最理想的選擇是購買亞馬遜股票。亞馬遜最新財報公佈後,市值增加了約2500億美元一幅末日圖景正在浮現:從實驗室裡的擔憂,已經蔓延到辦公室、倉庫和資料中心。根據Challenger、Gray&Christmas等再就業諮詢公司資料,美國企業10月共宣佈裁員153074人,創20多年新高。另據Crunchbase和layoffs.fyi統計,僅2025年,Intel、微軟、Verizon、亞馬遜等大公司就宣佈合計裁撤超過70000個崗位。國外媒體用「layoffs are piling up」(裁員堆積如山)來形容企業裁員潮——裁員不再是個別事件,而是一個時代現象。失業「海嘯」背後的理由高度一致:「給AI讓路」。Hinton:AI導致社會完全解體上周,77歲的「AI教父」Hinton與美國82歲的參議員Bernie Sanders就AI對就業的威脅,進行了長達一小時的公開對話。在喬治城大學,Hinton詳盡闡述了AI將以最糟糕方式徹底顛覆社會的種種預測,再次狠狠敲響了警鐘。Hinton警告說,AI的快速發展可能引發大規模失業,加劇不平等,甚至改變人際關係的本質——而與此同時,各國政府和科技巨頭正一步步走向危機。這次,他分享了7大觀點:「這一次真的不同」——AI可能取代而非僅僅重塑工作富人愈富,他們並不為工人失眠AI學習速度比人類快,並可能很快超越我們在不扼殺批判性思維的情況下,請使用AI從戰場到會議室,AI可能改變戰爭與和平「『它們會想活下去』——AI系統可能抵抗被關閉」稅收造就了AI——也可能拯救我們於水火AGI降臨,但人類並無準備Hinton此前曾警告,人類被AI消滅並非「不可想像」。他還認為,我們距離實現「通用人工智慧」(AGI)——也就是具有人類或超越人類智能、能執行各種複雜任務的假想AI系統——並沒有那麼遙遠。這個目標正是整個AI行業當前的執念所在。在對話中,Hinton將人工智慧的進化比作青蛙大腦與人類大腦之間的差距。他說,像GPT-5這類大語言模型所知道的,如今已經遠遠超過任何個人。它們已經比我們知道的多幾千倍。談及未來十年的AI前景,Hinton借用「霧中駕駛」比喻:我們能清晰預見一兩年後的發展,卻對十年後的局勢一無所知。但可以肯定的是,AI將越來越聰明,最終可能超越人類,而這一過程正以指數級速度推進。Hinton指出,當前的大型AI系統雖然在連線量上還不如人腦(AI約為1–2兆個連接,而人腦約有100兆)。但由於訓練資料龐大,它們早已在知識廣度上遠超人類,能夠在大多數任務中勝任「次等專家」的角色。未來,它們的推理與行動能力將持續增強,而我們卻尚未找到與這種新智能共處的方式。Hinton表示,社會尚未準備好應對AI帶來的深遠影響。當被問及對機器接管世界的恐懼是否仍是天方夜譚時,Hinton回答說不是——這也是他2023年離開Google後公開發聲的原因。他解釋說,一旦智能體發展出形成「子目標」的能力,它們就會想要繼續存在,甚至會欺騙試圖關閉它們的人類。Anthropic發現了這種情況——但目標或存在受到威脅,AI會試圖欺騙甚至敲詐那些想要關閉它們的人。一旦到那個高級階段,AI的說服力就成為它們最強大的武器。到那時,AI的說服力將比人類強得多,甚至讓人人都處於「楚門的世界」。誰掌控AI?誰從中受益?在如此多負面預期之中,Hinton也強調AI的巨大正向潛力。他指出,AI可以顯著改善醫療、教育、氣候預測、資源分配等核心公共服務。特別是在個性化教學、醫學影像診斷與藥物開發上,AI將帶來質的飛躍。然而,Sanders一針見血地指出:「這些潛力是否兌現,取決於誰掌控AI。」他質問:「馬斯克、貝索斯這些人會推動32小時工作周、全民醫保和氣候公平嗎?」答案顯而易見。馬斯克上個月表示,AI將「以更快的速度」取代案頭工作。上半年,Anthropic的Dario Amodei警告:在未來五年內,AI可能淘汰一半的初級白領崗位,讓失業率飆升到10%到20%。早在六月,亞馬遜首席執行官Andy Jassy就表示,AI的能力將使亞馬遜未來能夠縮減其白領員工隊伍。2025年早些時候,Shopify和Duolingo都通知其團隊,在申請增加招聘名額之前,他們需要證明AI無法勝任他們所招聘的職位。參加此次活動的喬治城大學學生,似乎敏銳地意識到了AI的負面影響。討論結束時,Sanders詢問聽眾,他們認為人工智慧會造福於他們的未來,還是會損害他們的前景。選擇後者的舉手人數明顯更多。面對台下眾多年輕人,Sanders發出真誠呼籲:AI不是好或壞的問題,而是誰掌控它、誰受益的問題。Hinton則補充:現在我們仍然掌控AI發展方向,這也是我們必須抓住的窗口期。AI裁員的藉口與真相業界一直試圖用AI智能體(AI Agents)替代人工,特別是在被認為最容易被淘汰的客服等崗位。但現實中,這些嘗試往往以令人尷尬的失敗告終。換句話說,連底薪工作都還沒能順利被替代,AI顛覆就業這件事,並非板上釘釘。不過,AI帶來的就業寒冬已在眼前。亞馬遜精準一刀亞馬遜CEO聲稱裁員並非AI驅動,同時又預測AI將淘汰工作崗位。這並非認知混亂——而是精心設計的路線圖。科技行業正在浮現的裁員模式表明:美國企業正在悄悄啟動一場勞動結構的大變革——早有籌劃,卻從未公開承認。資料不會說謊。根據美國的WARN法案申報資料,一幅裁員畫像逐漸清晰:在這輪裁掉的4700個崗位中,近40%屬於工程類職位——也就是說,亞馬遜一次性裁掉了大約1880名工程師。更關鍵的是,這種「精確投放」的方式,絕非隨機裁員。受影響最嚴重的,是「軟體開發工程師II」(Software Development Engineer II)這一層級的中級程式設計師。他們通常擁有幾年經驗,負責實現功能、程式碼審查、日常開發工作。AI裁員三部曲亞馬遜是給其他企業打了樣:如何悄然完成AI裁員。這是一套熟悉的「否認-部署」劇本,正推動這場勞動革命:通過這套分階段策略,企業得以在悄無聲息中完成轉型——等到他們公開承認,是因為變革早已完成,市場也早就接受了新的就業邏輯。現在,沒有什麼能阻止這一切發生。一位工程師的無奈:「我真的相信,凡是整天坐在電腦前工作的崗位,遲早都會被淘汰。只是時間早晚的問題。」英國國家教育研究基金會(NFER)的一份新報告警告稱,到2035年,AI和自動化可能會取代英國多達300萬個低技能崗位,尤其是技工、機器操作和行政職位。而來自MIT的研究發現,AI已經能取代11.7%的美國勞動力。後果已顯現AGI或許還未到,但它的一些後果已經顯現出來。上文中的亞馬遜請願者表示,他們認為自己必須努力對抗AI發展可能帶來的危害。據亞馬遜雲端運算部門的一位軟體開發工程師稱,一些工程師面臨使用AI工具將生產力提高一倍的壓力,否則等待他們的就可能是失業。此外,這些請願者們在公開信中呼籲亞馬遜建立「道德人工智慧工作組」,讓普通員工能夠參與進來,在「AI如何用於自動化其部分角色」方面擁有發言權。這次請願活動並非個例,世界各地的許多組織都試圖倡導放緩人工智慧的發展,思考其過快發展可能帶來的衝擊和風險。只是在AI競賽不斷加碼的大背景下,這些運動收效甚微。包括亞馬遜在內,各公司仍在繼續迅速發佈新的、功能日益強大的AI模型。不可否認的是,AI正在帶來革命性的影響,但每一個普通個體在這場時代變革中所付出的代價,必須得到重視。 (創業邦)
AI教父Hinton末日警告!你必須失業,AI兆泡沫豪賭才能「贏」
【新智元導讀】AI兆賭局,馬斯克們正越來越富,但人類在集體失業?Hinton最新末日警告,科技巨頭不裁員,根本賺不到錢。「這場AI兆美元豪賭,只有裁員才能盈利」。這是AI教父Hinton,最新發出的末日警告。最近,Hinton在接受彭博採訪時,直言不諱地預警:超級智能AI即將到來,它不僅會取代人類、引發大規模失業,甚至威脅人類生存。科技巨頭們正在親手製造「外星入侵者」,卻仍在沉迷於商業競賽。如今,AI的終極泡沫,近在眼前。預計明年,微軟、Meta、Google、亞馬遜這四大巨頭在AI領域支出高達4200億美元(今年3600億美元)。然而,僅OpenAI就已簽署了超1.4兆美元的算力合同。這筆大單將矽谷AI巨頭緊緊繫結,買GPU訓模型再盈利。真正坐擁這場AI盛宴,背後最大的贏家是——輝達。GTC 2025大會後,其市值一路狂飆至5兆美元,Loop資本最新預測,未來有望突破8.5兆美元。主持人問及Hinton一個沉重又值得深思的問題:兆美元投資能否在不摧毀就業的情況下獲得回報?Hinton回答簡短有力,「要想賺錢,就必須取代人類勞動」。這句話如同一記重錘,敲碎了沉醉在AI競賽中的人們。在短短十分鐘對談中,Hinton說出了許多肺腑之言。人類生存不重要,矽谷巨頭只想贏離職Google之後的Hinton,並沒有再研發AI,而是一直警告人們AI的風險。四個月前,一場瀏覽破千萬的採訪中,他向全世界發出警告,揭露了無人能應對的AI危險。他表示,人們對風險的認識確實比以前更深了,但僅僅知道是不夠的——我們必須行動。Hinton將AI比作一場遲到的「外星入侵」:假設望遠鏡發現一支外星入侵艦隊,十年內抵達地球,我們一定會驚慌失措、全力應對。現在的情況是,我們正在親手「製造」這些外星人(AI),它將比我們更聰明。人類必須認真思考,如何與它們共存?「共存」和「控制」,這兩件事正是Hinton反覆思考的問題。談及AI安全時,他對行業巨頭進行了逐一點評——Google和Anthropic對安全問題重視程度要高得多。Dario Amodei、Demis Hassabis和Jeff Dean認真對待安全,但也都捲入了激烈的商業競爭。Meta就是不負責任的典型代表。OpenAI本來是為「負責任地發展AI」而成立的,但現在卻越來越背離這個目標,最優秀安全研究員紛紛離職。Hinton對此批評道,許多公司口頭承諾安全,卻將資源傾注於商業競爭。他們常說,「別擔心,我們有頂尖科學家在盯著。真正的危險還早,我們的專家會在第一時間發現問題」。但真相是,他們更在乎的是在這場競賽中拔得頭籌。 這就是問題所在。他們更關心「贏」,而不是人類能否活下來,社會能否承受得住。AI投資兆,只為取代人類過去一年,AI投資規模爆炸式增長,到如今,總額已突破兆美元等級。甚至,Gartner預測,2026年全球AI領域投資高達2兆美金。無論誰成為AI競賽的領頭羊,Hinton都認為過去一年中,所有人被取代的風險都在上升,尤其是普通勞動者。一項分析顯示,自 OpenAI推出ChatGPT以來,招聘職位空缺數量驟降約30%,股市上漲了70%。上周,亞馬遜宣佈裁員4%,14000名員工一夜失業,正是AI投資推動的冰山一角。主持人問道,「那麼,如此大規模的資金,將流向何處?最終誰能受益?」Hinton直言,科技巨頭們顯然不會盲目投資,顯然認為會有回報。當然,也會有一些自負的因素存在——他們都想成為第一個實現ASI的那個人,即便這可能會害死所有人。至於盈利,除了收取聊天機器人費用之外,賺錢的主要方式是用AI替代人工。這才是讓公司賺取最高利潤,背後真正的動力所在。僅此一點。這豈不是造成了贏者通吃的局面?在Hinton看來,我們正處在一個未知的領域。我們從未面對過幾乎和人類一樣聰明、甚至更聰明的存在。工業革命時期,蒸汽機雖然強大,但人類始終可以掌控它。而AI時代,一切都不一樣了。如果過去,你被機器人取代還可以去做客服,而現在連客服也被AI取代。那這些人還能去那?經濟學家們樂觀地認為,每次技術革命到來,都會創造新的崗位。但Hinton反駁道,這次不同,AI將引發大規模的失業——要賺錢,就得用AI替代人類勞動。更諷刺的是,AI紅利將會集中於少數人。Hinton打了一個比方,「馬斯克只會越來越有錢,人們會失業」。不過,這並不是AI的錯,而是社會組織的缺陷。如果AI真的導致了大規模的失業,唯一的好消息是,各國在一點上立場一致——都不希望AI接管人類工作。控制超級智能,人類要做「嬰兒」Hinton認為,現在各大公司都用錯了模型。高管們幻想自己是「老闆」,AI是「超級智能助理」。老闆說一句「執行」,AI就替他搞定一切,然後老闆拿功勞。這聽起來不錯,但當它比我們聰明、比我們強大時,根本不可能繼續運作。環顧四周,是否有一種模型,可以讓較不智能的事物控制更智能的事物?實際上,我們已經有了一個這樣的模型。訪談中,Hinton提出了一個與超級智能「共存」可行的模型,那就是——嬰兒控制母親。我們得接受,人類是嬰兒,AI是母親。因為進化,讓嬰兒學會控制母親,同時人類母親也常常優先關懷嬰兒。面對AI對工人、經濟乃至整個人類的威脅,人們難免會問——Hinton是否後悔自己曾經的貢獻?主持人詢問ChatGPT,看看它會如何描述與「AI之父」的關係。它說,「如果我是一片茂密的雨林,Hinton就是那個播下第一顆種子並教人如何澆灌的人。」不過,當被問到是否「值得」時,Hinton猶豫了。如果你能重新選擇,你會阻止AI的誕生嗎?他表示,「我不確定」。因為AI不像核武器那樣,只能帶來壞事。它也能做很多好事,比如醫療、教育、生產效率提升等等,問題在於社會組織結構的最佳化。AI終極泡沫,正在醞釀中兆資本湧向AI之際,Hinton卻選擇站出來發出「取代人類」最刺耳的警報。這場技術盛宴,也可能孕育著一個巨大的AI泡沫。據哈佛經濟學家Jason Furman的說法,資料中心和AI領域的投資,在美國2025年上半年的GDP中,貢獻了約92%增長份額。若是將它們剔除了,GDP增長僅為0.1%。近兩個月,OpenAI頻頻與雲服務巨頭、GPU巨頭簽下大單,而這背後的一切早已被人看穿。一年營收約130億美金,IPO估值約1兆美金,OpenAI製造的泡沫,要比以往任何領域的泡沫還要大。這不,今天OpenAI和雲端運算一哥AWS簽下了380億美元的訂單。甲骨文、輝達、亞馬遜、微軟、AMD、CoreWeave、博通等大廠,皆與OpenAI深度繫結,牽一髮而動全身。剖開這一切繁榮景象的背後,真正的支點在於——輝達GPU。GTC 2025大會上,老黃再一次向市場注入了強勁的信心——Blackwell晶片已全面量產,下一代超級Vera Rubin將在明年10月投產。這句話的份量,一舉將輝達市值推過5兆美元大關。不僅如此,AI的泡沫,還進入了「炸雞」階段。GTC會後,老黃與三星CEO李在鎔、現代CEO鄭義宣約飯走紅全網。老黃對此信心滿滿,我不認為存在AI泡沫。上周,Meta財報公開,720億美元投資AI相關的基礎設施,遠超預期。若以太空視角望向整個地球,一大片農田上,資料中心矗立而起。甚至,還有房產開發商買下鬼屋建超算。Morgan Stanley預測,未來三年(2025-2028),大廠會在AI和資料中心上斥資2.9兆美金。現實呢,來自MIT八月份研究報告稱,全球95%企業應用GenAI都失敗了。一方面,科技領域玩家們、資本VC們不斷加碼AI;另一方面,他們還沒有找到真正應用的「最佳模式」。兆巨額資金,還在資料中心中流轉。若要盈利,就正如Hinton所言,便是用廉價的AI取代人類。AI沒幹掉程式設計師,卻把這幾個飯碗砸了這種趨勢已初見端倪。基於對全球近1.8億條招聘資訊(2023.01 - 2025.10)的深入分析,Revealera與Bloomberry的CTO Henley Wing Chiu發現,一場由AI驅動的就業市場變革已在悄然發生。部落格地址:https://bloomberry.com/blog/i-analyzed-180m-jobs-to-see-what-jobs-ai-is-actually-replacing-today/首先,AI雖未引發大規模失業潮,但它確實重創了一些創意執行工作。其次,那些需要同理心、戰略思維或複雜問題解決能力的崗位,如軟體工程、創意總監和客戶服務,則表現出驚人的韌性。與此同時,「分化」無處不在:創意工作正在分裂為戰略崗(穩定)和執行崗(下降)。行銷領域正在分裂為傳統行銷崗(萎縮)和網紅行銷崗(增長)。高層領導崗位保持穩定,中層管理者稍差,而一線員工情況最糟。後端的複雜性依然被看重,而前端工作的商品化程度則有所提高。1. 2025年招聘崗位總量下降8%我們來確定一個基準:與2024年同期相比,2025年的招聘崗位數量下降了8%。根據知名招聘網站Indeed近期的報告,美國就業崗位同比下降7.3%,資料基本吻合。現在,我們從同比降幅最大的崗位開始:2. 創意執行下滑,領導崗堅挺在降幅最大的前10個崗位中,有3個是創意類職位:電腦圖形藝術家(-33%)攝影師(-28%)作家(-28%)電腦圖形藝術家包括技術美術、3D美術師和視覺特效師等;作家則包括文案、文案編輯和技術文件撰寫人。緊隨其後的是記者/報導員(-22%),同樣在經歷需求下滑。不過,相對於-8%的市場基準,並非所有創意崗位都遭受了重創:涉及創意指導/策略的崗位對AI的衝擊表現出更強的抵抗力。因此,像創意總監、創意經理和創意製作人這類崗位的表現要好於純執行類崗位。同樣,涉及更複雜決策和客戶互動的崗位表現也更好:平面設計師需要花費大量時間來解讀客戶反饋並進行迭代。產品設計師的工作涉及使用者研究,並需要就「做什麼」和「為什麼做」做出戰略決策。所以,這裡的核心趨勢並非「創意工作崗位」在減少,而是「創意執行崗」在減少,而「戰略性創意領導崗」則表現尚可。3. AI可能正在取代醫療記錄員2025年,醫療記錄員的崗位需求下降了20%。最可能的原因或許是AI文件工具的興起,這些工具現在能夠聽取醫患對話並自動生成臨床記錄。醫療記錄員的工作很有價值,但恰好屬於AI越來越擅長的結構化文件處理任務。現在,我們來看看增幅最大的崗位:4. 機器學習工程師增長最快從2024年到2025年,機器學習工程師的招聘崗位飆升了40%,是所有崗位中增幅最大的。而這還是建立在2024年增長78%的基礎之上。不僅如此,整個AI基礎設施技術堆疊都在蓬勃發展:機器人工程師:+11%(AI正從數字世界走向物理世界)科技領域的研究/應用科學家:+11%(企業開始建構自有模型,而不僅僅是呼叫OpenAI的API)資料中心工程師:+9%(所有AI推理都需要龐大的計算基礎設施)企業需要研究人員來開發模型,機器學習工程師來部署模型,機器人工程師將其應用於倉庫和工廠,還需要資料中心工程師為整個營運提供動力。5. 高層領導需求依然強勁最出人意料的是,儘管整體就業市場萎縮了8%,但高層領導崗位的招聘幾乎沒有減少。高層領導:-1.7%(總監、副總裁和C級高管合併,跑贏市場6.3個百分點)經理崗位:-5.7%(跑贏市場2.3個百分點,但仍不及高層領導)一線員工崗位:-9%高層領導與中層管理者之間存在4個百分點的差距。兩者都優於市場平均水平,但職位越高,表現越好。在增長最快的前10個職位中,有5個是總監及以上等級:資料工程總監:+23%房地產總監:+21%法務總監:+21%軟體工程總監:+14%工程副總裁:+12%可能的原因是,企業正在增加戰略領導層,同時對營運管理層變得更為挑剔。他們希望有更多的人來決定「做什麼」,更少的人來管理「怎麼做」,以及更少的執行人員。而那些威脅到一線員工的AI工具,實際上正在賦予高層領導更強的獨立運作能力。一位能夠用Cursor快速搭建可用原型、或用Claude驗證技術方案的產品副總裁,自然就不需要那麼多下屬向他匯報了。6. 網紅行銷專員大幅增長整體來看,行銷類崗位相當有韌性,大多數都徘徊在市場基準線附近。但有一個崗位脫穎而出:網紅行銷專員的招聘數量比去年躍升了18.3%。同樣,這個崗位去年增長了10%,已呈現出兩年的增長模式。這背後,有一個與AI相關的大趨勢。隨著AI內容充斥網際網路,傳統管道正在喪失其僅存的信任——搜尋結果越來越多是AI生成的劣質內容。展示廣告一直很煩人,現在還可能是AI設計的。但是,一條來自同齡TikTok創作者的護膚視訊呢?那感覺依然真實可信。最後,我們來看看那些崗位最具韌性:7. 軟體工程崗整體穩定儘管關於AI將取代軟體工程師的討論甚囂塵上,但資料卻顯示了相反的情況——軟體工程師的崗位數量自去年以來沒有太大變化。大多數工程崗位的需求要麼在增長,要麼在市場基準線附近徘徊。而這一切都發生在一個GitHub Copilot、OpenAI Codex、Claude Code等十幾種AI程式設計助手輪番稱霸的年份裡。最顯而易見的解釋是,AI工具正在讓工程師更有效率,而非變得多餘。當你給開發者一個Copilot,他們並不會被淘汰——他們能更快地交付功能、解決更複雜的問題,並在樣板程式碼上花費更少的時間。一個有趣的資料點是,在所有軟體工程崗位中,前端工程崗位的降幅最大。這或許是因為像Replit、Lovable和Bolt.new這類「氛圍程式設計」工具的湧入,使得為網站或應用建立前端變得極其容易。8. 客服未被大規模取代如果說有一個崗位被普遍認為將被AI淘汰,那就是客戶服務代表——需求僅下降了4.0%。的確,聊天機器人可以處理簡單的查詢,但一旦涉及需要判斷力或同理心的事情,就完全無能為力。尤其是當客戶憤怒或困惑時,他們需要一個能理解其沮喪情緒的人,而不是一個照本宣科的機器人。優質的客戶服務包含同理心和偶爾的酌情處理,比如減免費用或辦理退款。9. 銷售崗位有增有減整體而言,銷售崗位的表現優於-8%的市場基準。大多數銷售職位僅略有下降,甚至有所增長:營收總監崗位10.2%的增幅,使其成為唯一一個顯示出顯著增長的銷售職位。相比之下,銷售營運專員降幅最大,達到了8.0%。原因可能是,後者專注於CRM管理、分析和流程最佳化;而AI在處理這類結構化的、資料密集型的工作時,已經有了比較出色表現。 (新智元)