現在矽谷最火的詞，絕對是Claw。就在過去的半個月裡，全球AI巨頭似乎集體接到了一份名為“做自己的OpenClaw”的劇本。大家都很急。Meta急了。在Manus的熱度上再添一把火，甚至等不及把新推出的Manus Agent塞進telegram裡。Anthropic更急。作為Claude Cowork背後的人，它在過去48小時內瘋狂上新迭代，生怕身後的追隨者看清它的背影。微軟急了。Microsoft Copilot Task閃電落子，誓要在Windows辦公生態裡豎起最硬的、自家的Agent屏障。Notion更急。3.3版本幾乎是“原地Agent化”，直接把Agent變成了7x24小時輪班的數字員工。甚至連Perplexity都坐不住了。不再甘心只做搜尋，轉頭就掏出了端到端的All AI in One“全端項目經理”。畫風之統一、動作之迅猛，彷彿誰慢一秒，誰就會被踢出下一代AI競爭的入場券。至於那些還沒有自己Claw的AI巨頭，應該已經在去“海鮮市場”的路上了。這些巨頭下場做的“自家OpenClaw”，Open不Open另說（不是）……但在“把AI變成能執行任務的系統級Agent”這件事上，大廠們的動作出奇地統一。這場由OpenClaw引發的效應，正在演變成一場關於AI Agent進化的 “龍蝦大戰”。曾經那個只能陪你聊天的對話方塊，正在集體“長出爪子”，撕碎舊有的工作流，直撲那些人類最頭疼的瑣碎工時。具體有那些玩家入局？Claw（螯/爪）這個詞兒，在這一波Agent浪潮中被賦予了特殊的象喻：AI長出的能夠點選滑鼠、操作 App、調度檔案的“手”。既然模型已經足夠聰明，那就給它最高權限，讓它替人類去幹活唄！過去十幾天裡，包括微軟、Anthropic、Meta在內的多家巨頭，都興致勃勃開始“烹飪”龍蝦了。Meta ManusMeta最有意思。在去年年底重金購入Manus這個強力Agent的情況下，他們又讓Manus推出了進階版本Claw——Manus Agent，並且把這玩意兒直接接入了telegram的聊天室。Manus Agent的重點在於長期記憶。Meta試圖讓Manus Agent記住你的風格、語氣甚至那些細碎的偏好。想像一下，你在telegram上給它發一句“按老規矩幫我做個視訊”，它就能自動呼叫你的歷史素材，配合Gmail和 Notion，完成從指令碼、視訊生成到傳送的全流程。使用者們樂見其成，並且還期待更多功能：以及，讓Agent走進社交場域這一集，總感覺咱在那裡看過？（狗頭保命）Ahthropic作為在一月初就推出了Claude Cowork並引發熱潮的先行引領者，Anthropic並沒有讓自己的腳步慢下來。過去48小時內，A社唰唰往外出貨——先是發佈了手機遠端操控程式碼，然後又丟出了自動化Agent task（定時任務）。有網友已經焊跳預言家了：我預計2-4周後Claude Cowork，能和OpenClaw媲美。更多網友就OpenClaw和Anthropic在本輪龍蝦大戰中的戰略戰術問題展開了激烈討論。微軟作為鈔能力與生態位的頂級玩家，Microsoft剛剛宣佈了自己的Microsoft Copilot Tasks。它可以做啥呢？第一，自主計畫。不用等你投喂指令，Microsoft Copilot Tasks能根據你的日程安排，主動制定本周的工作計畫。第二，跨應用操作。Microsoft Copilot Tasks可以讀取你的Outlook郵件，抓取關鍵資訊，然後自動在Google Calendar上預約會議，順便 在PowerPoint裡生成匯報提綱。第三，定時任務（Cron Jobs）。你可以告訴它，讓它“每天下午五點自動彙總今日團隊進度並行送周報”，然後自己準時下班拎包就走。如網友留言那樣，它能很好地接入微軟生態。既然你的辦公場景就在Windows、Outlook和Excel，那咱就直接在這些應用裡植入一個Claw。NotionNotion兩天前發佈的Custom Agents，可能是AI大廠們目前對“Claw”概念落地最徹底的產品。Custom Agents是一套完全自主的系統，它的發佈標誌著Notion正式從文件工具轉型為協作平台。它能在不需要手動輸入prompt的情況下，24/7全天候待命。只需要給它一個“任務描述”，並設定觸發條件（比如：有人在Slack上@我），它就會自動開工。Notion官方表示，在測試階段，Custom Agents的早期使用者已經建立了超過2.1萬個Custom Agents。在Notion內部，則有2800個Custom Agents在輪班工作。官方還在長文中介紹：通過MCP協議，Custom Agents可以自由穿梭在Slack、Figma、HubSpot和Notion Mail之間。網友表示，oh，這看起來更像一個企業級的OpenClaw～就是不知道價格怎麼樣了。PerplexityPerplexity昨天推出了自己的Claw：Perplexity Computer。這個產品試圖將搜、研、計、編、部署統一。只要你有一個想法，它幫你研究完後直接寫程式碼並部署上線。詳細內容可以看我們昨天的推文，指路《21萬年費彭博終端機被AI復刻！Perplexity倆月憋出新“PC”：整合所有AI功能，以Opus為核心調度19個模型》。為什麼是現在？為什麼這些巨頭在幾年來始終如一的大模型熱之後，在此時此刻集體轉向了“Claw大戰”？這一關乎整個AI產業底層邏輯的深刻巨變，原因至少有三個。首先，最核心的變數在於模型能力終於跨越了那道至關重要的信任閾值。在一開始，AI擅長作畫吟詩，但在處理多步驟、高邏輯密度的複雜任務時，還是無奈會出現一本正經胡說八道。然而，隨著像o1這樣基於強化學習、引入CoT推理路徑的模型出現，AI的邏輯一致性得到了質的飛躍。到了現在，人類已經能夠大膽地把部分系統權限交給AI Agent了。看看Notion 3.3的Custom Agent，它甚至允許企業級使用者即時審計AI的每一次點選、每一條日誌。其次，行業共識正在發生漂移。Scaling Law的紅利進入邊際遞減區間後，純粹靠堆算力、堆資料來換取模型參數的提升，在使用者感知端已經越來越不明顯。各大AI巨頭敏銳地察覺到，下一波增長曲線不在於模型變得多麼“博學”，而在於它變得多麼“能幹”。讓AI直接去網頁上幫我訂一張機票、去後台改一串程式碼，顯然對使用者來說更香。這種從“知識中心”向“執行中心”的重心偏移，正是“Claw 化”浪潮的本質驅動力——尤其是在Manus、Claude Cowork、OpenClaw展示出自己的實力過後。最後，也是 AI 商業化進入深水區的必然選擇：生產力兌現的邏輯正在從“賣token”轉向“賣工時”。在傳統的AI Chatbot，使用者的付費意願受限於產出內容的字數或優美程度。但在Agent 時代，AI兜售的是實打實的勞動時間。就像Vercel技術經理Brian Emerick那句話說的那樣：“很快，公司裡跑來跑去的Agent可能會比人還多。”可以說，矽谷巨頭們集體交卷，是因為他們終於看清了 AI 變現的終極路徑—— (量子位)

AI工具越強，人卻為何越累，這或許才是這場效率革命真正值得追問的地方。圖片由AI工具製作026年初，軟體工程領域出現了一個耐人尋味的景象。以Claude Opus 4.6為代表的新一代AI程式設計工具，正在將開發者的效率推向前所未有的高度。微軟內部資料顯示，工程師在自主選擇工具後，Claude Code迅速佔據主導地位，這被部分觀察者視為“阻力最小路徑”的自然選擇。但與此同時，關於“職業倦怠”的討論正在開發者社區密集湧現。曾在Google、亞馬遜任職的工程師史蒂夫·耶格（Steve Yegge）在近期的一篇自述文章中描述了一種他稱之為“瞌睡攻擊”的現象：在長時間的氛圍程式設計後，他會毫無預兆地在白天突然入睡。擁有40年矽谷經驗的軟體工程師耶格發文如今，越來越多的軟體工程師開始公開談論一種共同體驗：工作產出大幅提升，但疲憊感以更快的速度積累。技術大幅縮短了任務執行時間，卻沒有減少人類的決策負擔，後者反而在增加。圖片來源於網路01 AI不會疲憊，但你會在耶格看來，此前關於“AI對實際工作幫助有限”的討論，在Claude Code搭配Opus 4.5及4.6投入使用後，已不具備參考價值。這套組合顯著降低了從問題定義到可運行程式碼之間的轉換成本，使得一名熟練工程師在單位時間內的產出，可以達到傳統工作流的數倍。耶格指出，當生產力提升超過約2倍時，一種被他稱為“吸血鬼效應”的現象便開始顯現，技術不再僅僅是工具，而開始反向塑造使用者的工作節奏和心理狀態。耶格繪製的“AI吸血鬼抽取裝置”西丹特·卡雷（Siddhant Khare）是一位在部落格中詳細記錄這一過程的軟體工程師。他在《AI疲勞是真實存在的》一文中寫道，自己上一個季度的程式碼交付量達到職業生涯峰值，但精神上的疲憊同樣被拉滿。卡雷描述了一種工作模式的根本性轉變。在使用AI之前，他會用“整整一天”深度專注於單一問題，保持連貫的思維路徑。而在引入AI之後，他一天需要平行處理五到六個不同的問題域。每個問題在AI協助下，單獨耗時大幅縮短至一小時左右。但問題之間的頻繁切換，構成了新的認知負荷。“AI不會在問題間隙感到累，”他寫道，“但我會。”卡雷將自己的新角色形容為“流水線上的質檢員”。拉取請求持續湧入，每一條都需要審查、決策、蓋章。流程從未中斷，但決策權從未移交。他被固定在審判席上，案卷由AI遞送，責任由人類承擔。《哈佛商業評論》近期發表的研究為這一現象提供了實證基礎。研究者跟蹤了一家美國科技公司的200名員工，發現AI的使用雖然在初期顯著提升了任務完成速度，但也觸發了連鎖反應：速度提升推高了組織對交付周期的預期，更高的預期促使員工更加依賴AI，更深的依賴擴大了員工試圖處理的任務範圍，而範圍擴張進一步加劇了工作密度和認知負載。研究者將這一機制描述為“工作量蔓延”現象。它不是由指令驅動的擴張，而是在效率提升與預期調整之間反覆迭代、自我強化的過程。從事數字產品設計的薩莫·科羅舍茨（Samo Korošec）在LinkedIn上回覆耶格時，表達了相似的處境。他指出，社交平台上充斥著“一分鐘生成十個UI方案”的演示內容。這些內容被反覆推送給從業者和他們的管理者，形成一種隱含的標準。既然工具可以如此快速地輸出方案，那麼方案的產出就應當如此快速。然而，這些演示極少展示後續的篩選、落地、跨職能協調成本，後者依然完全由人類承擔。技術壓縮了生產環節的時間，但沒有壓縮決策環節的時間。而後者正在成為新的瓶頸，即人的注意力與意志力。02 AI改變了工作量級，但沒有改變分配耶格提出了一個簡化的分析框架。假設一名工程師在掌握AI工具後，單位時間產出提升至原來的10倍。那麼，這9倍的差額價值將由誰獲得，取決於使用者如何配置自己的勞動供給。比如在情景A中，工程師保持原有工作時長，將全部增量產出交付給僱主。此時，僱主以不變的人力成本獲得了近10倍的產出。工程師的收入未發生同比例變化，但其勞動強度和精神消耗顯著上升。耶格稱之為“被榨乾”。在情景B中，工程師大幅縮減工作時長，僅以原有10%的勞動時間完成與過去相當的產出。此時，增量價值全部由個人獲得，獲得了更多的閒暇時間。但這一狀態在競爭環境下難以持久。若組織內部成員普遍採取此策略，組織整體產出將落後於競爭對手，長期將面臨生存風險。耶格指出，理想狀態應位於這兩種極端假設之間。但在現行組織架構中，刻度盤的調節權並不對稱。組織天然傾向於將指針推向A端，而個體需要主動施加反作用力。這一框架將技術效率問題轉化為分配問題。AI並未改變“價值由勞動創造”的基本事實，但它改變了同樣單位勞動所能創造的價值量級。當這一量級發生躍遷時，原有的分配均衡必然受到衝擊。耶格回憶了2001年在亞馬遜工作的經歷。當時他所在的團隊承受著高強度的交付壓力，而回報高度不確定。他在一次討論中向同事寫下公式：$/小時。他解釋道，分子（年度固定薪酬）在短期內難以改變，但分母（實際工時）具有相當大的彈性空間。他主張將注意力從“如何賺得更多”轉向“如何工作時長更少”。這一視角轉換在當時令部分同事感到陌生，但在數周後，他多次路過會議室時看到白板上依然保留著這組符號。二十五年後，耶格認為這一公式同樣適用於AI時代。不同的是，AI大幅放大了分母變化對分子的影響，但個體對分母的控制力並未同步增強。LinkedIn使用者約瑟夫·埃莫森（Joseph Emison）從另一角度回應了這一問題。他觀察到，大多數在創意領域取得持續成就的從業者，包括知名作家、設計師、研究者，他們每日有效工作時長通常不超過四小時。剩餘時間用於恢復、漫遊、輸入。這不是效率問題，而是認知活動的生理極限問題。如果AI將“工作”與“有效工作”進一步切割，那麼我們需要重新定義的，可能不是工具的使用方式，而是“工作日”的長度。03 能力上限在擴張，下限正在消失耶格在文中坦承，自己也是問題的一部分。他擁有超過四十年的工程經驗，領導過大型團隊，閱讀速度快，且具備充足的時間和資源進行技術實驗。他可以連續數十小時使用Claude Code建構一個可運行系統，並將其發佈至公共領域。他的工作成果被廣泛傳播，部分管理者將其視為“工程師應可達到的水準”。他寫道：“僱主們很可能開始看著我，以及我們這些遠遠偏離常態的異類，然後說：‘嘿，我所有的員工都可以像那樣’”。LinkedIn等平台上，部分早期採用者開始公開分享自己的AI使用強度：有人稱其所在組織為少數帳戶支付每月數千美元的費用；有人展示自己同時運行數十個對話會話。這些內容在獲得技術社區關注的同時，也在管理層面塑造了一種隱性參照系。耶格將此稱為“不切實際的美麗標準”。他承認，自己並不具備代表性，他的工作節奏難以被多數人復現，甚至他自己也不確定能否長期維持。但當他站在講台或寫下書籍時，他所傳遞的資訊（至少在接收端）被簡化為“這可以做到”。LinkedIn使用者利赫·阿紹夫（Leigh Aschoff）將問題引向了更深層。他認為，當代人與AI的互動方式，對應出人際互動中長期存在的邊界識別障礙。許多人在與他人的關係中缺乏識別和表達自身極限的能力，而這種能力的缺失被平移到人機關係中。工具不會主動停止，也不具備感知使用者疲勞的能力。當技術不斷拓寬能力的上限，識別下限的能力反而變得更加稀缺。04 工作日需要重新定義耶格在文中提出了一個具體主張：AI時代的有效工作日應縮短至三到四個小時。這不是一個經過嚴謹驗證的數字，而是一個基於經驗的推斷。他的觀察是，AI將大量執行性任務自動化，但將決策、判斷、問題重構等高階認知活動保留給人類。這些活動對注意力和情緒資源的消耗遠高於執行性任務，且難以通過平行或壓縮恢復。耶格在參觀某個科技園區時，見到了一種他稱之為“刻度盤調至合適位置”的工作環境——開放式空間、充足的自然光、分佈於各處的社交與休息區域、員工在其中自由切換工作與恢復狀態。他並不確定這一設定在AI全面滲透後是否仍能維持平衡。但他確信，當前許多組織採用的模式——不調整工作時長，僅增加單位時間產出密度，這是不可持續的。他不再將問題歸結為“AI是吸血鬼”，而是歸結為“我需要更清楚地知道自己的極限在那裡”。耶格在文末表示，自己正在嘗試調低刻度盤。他減少了公開活動，拒絕了大量會面邀請，不再追求每一個可見的技術賽道。他仍在寫作，仍在建構產品，仍在與同行交流。但他也在下午合上電腦，與家人散步。他說，不知道自己能把指針往回拉多少。但他確信，方向是對的。對於更廣泛的從業者群體而言，這一問題尚未進入集體議程。關於AI生產力的敘事仍佔據主流，關於疲勞的討論仍以個人化、碎片化的方式存在。但越來越多的訊號表明，這兩條曲線正在交匯。技術縮短了任務路徑，但沒有縮短工作日。工具分擔了執行，但沒有分擔責任。效率提升了交付速度，也提升了消耗速度。當AI不斷告訴我們“還可以更快”，也許更需要被聽見的問題是：還可以更慢嗎？ (騰訊科技)

近日，一則消息如同米蘭冬奧賽場上的旋風，橫掃社交媒體：中國自由式滑雪奧運冠軍谷愛凌，竟然要“跨界”加盟矽谷風投機構Benchmark。左手滑雪獎牌，右手風投合同？谷愛凌的這次“跨界”把人看懵了。2月13日，社交平台X（原Twitter）上突然有人爆料，谷愛凌將在米蘭冬奧會後，正式轉型入職矽谷頂級風投Benchmark。消息稱，谷愛凌將以senior associate（資深投資經理）的身份，深度參與這家曾捕獲過Twitter、Uber、Instagram等巨頭的風投旗艦。配圖更是直接把話題度拉滿——谷愛凌胸前掛著剛拿到的銀牌，背景赫然印著Benchmark的Logo。一位剛從雪場下來的奧運冠軍，轉身就要踏入矽谷沙丘路搞投資，這跨屆看的大家一臉懵，評論區直接炸了。有人驚嘆於“天才少女”的無限邊界，22歲的年紀，左腳還在滑雪台上，右腳已經邁向了資本市場的風口。滑雪拿奧運金牌，學習進史丹佛，身材逆天當模特，現在直接變身矽谷大佬，究竟她還有什麼不會？也有人開始認真分析：如果這是真的，Benchmark圖什麼呢？就在討論陷入膠著之際，一個意想不到的“認證”出現了。Benchmark的合夥人、矽谷風投教父Bill Gurley，居然在帖子下面用中文回了一句：“我不相信你竟然發現了這件事，我們本來想把它保密。”這話一出，在網民眼中無異於官方蓋章。一個頂級風投的合夥人，用中文在一個爆料帖下“認領”，這還能有假？順著“如果為真”的假設，市場開始認真推演這樁“跨界聯姻”的邏輯。有人分析，Benchmark這是在下一盤大棋。這家VC以“小而精”著稱，合夥人數量屈指可數，資深投資經理絕非掛名頭銜，而是需要實打實去選項目、看材料、談判搶獨角獸。最近他們接連投了HeyGen和Manus，都是華人背景的AI項目。谷愛凌若真入職，無疑是現成的“橋樑”——一頭連接中國的工程能力，一頭對接美國的商業市場；更是一把“鑰匙”，幫助矽谷VC在複雜環境下，觸達中國最頂尖的創業者群體。她的身份、語言、文化理解，更是無法複製的稀缺資源。谷愛凌的入局，被解讀為Benchmark在“Bet on China”戰略上的一次大手筆押注。結果，反轉來得比想像中更快。2月14日凌晨，仍在米蘭備戰的谷愛凌親自下場“打假”，在社交平台回了五個字：這不是真的。隨後，早前“蓋章認證”的Bill Gurley也改口了：“Sorry, I was kidding, Fake news.（對不起，我開個玩笑，這是假新聞）”這場震驚圈內的跨界加盟，最終證實是一場由AI技術助推、圈內大佬玩梗、自媒體過度解讀聯手炮製的烏龍。回頭看看那張圖，漏洞其實挺明顯的——獎牌上的五環扭曲變形，絲帶上的字母根本不成詞，整體構圖也透著股生硬感。不過話說回來，雖然“入職”是假，但討論本身卻是真。首先，谷愛凌的成長背景，本就與風險投資並不遙遠。她的母親谷燕早年畢業於北京大學，後赴史丹佛大學深造。20世紀90年代初進入華爾街，從事風險投資，並嘗試將風投理念引入中國市場，是國內最早一批VC從業者之一。其次，作為橫跨體育與商業的多維符號，谷愛凌的商業價值早就擺在那裡——每年代言費超2000萬美元，合作的都是頭部品牌。即便不進VC，她本身就是個優質“投資標的”。從賽場到校園，她走過的每一步都在拓展“運動員”這個身份的邊界。而這次烏龍事件，某種程度上反而印證了外界對她的想像空間——當一個22歲的年輕人在一個領域做到極致，人們會自然地期待她“下一個戰場”會在那裡。眼下，谷愛凌仍在米蘭冬奧會的賽場上繼續她的征程。本屆她是中國代表團唯一的兼項運動員，和北京冬奧一樣仍是“三線作戰”（自由式滑雪U型場地、大跳台和坡面障礙技巧）。目前，她已經在坡面障礙技巧和大跳台拿下兩枚銀牌，手握五枚冬奧獎牌，創造了自由式滑雪項目的歷史。“這五次奪牌，一次比一次難，而每一次之後別人對我的期待就會變得更高。”谷愛凌在接受採訪時表示，自己已經放下了那些壓力，“我只能做到最好，讓更多女性敢於去嘗試。”在16日的賽後發佈會上，有外國記者拋出尖銳問題：“你會不會遺憾錯過兩枚金牌？”谷愛凌面帶笑容回擊：“這觀點太荒謬了！我是歷史上獲得獎牌最多的女子自由式滑雪運動員，這本身就是最好的回答。”賽場上的她，依然是那個在空中旋轉、落地、穩穩站住的“青蛙公主”。資本市場的喧囂，終究只是場外的背景音。讓滑雪的歸滑雪，讓投資的歸投資。至於這次烏龍——就當看個熱鬧吧。屬於谷愛凌的故事還長，誰也不知道下一章會寫什麼。 (留學生日報)

在各大頂尖AI實驗室的一番激烈角逐後，OpenAI最終將爆款個人AI助手平台OpenClaw的締造者招入麾下。OpenAI決定聘用熱門個人AI助手項目OpenClaw的建立者，此舉證明，在人工智慧（AI）領域，對於大膽奇思以及提出這些想法的人才，競爭依然激烈。奧地利程式設計師兼企業家彼得·施泰因貝格爾（Peter Steinberger）即將加入OpenAI。他於去年11月以業餘項目的形式開發了OpenClaw。他的這一創作將通過一個獨立的基金會進行管理。據知情人士透露，今年2月初，施泰因貝格爾在舊金山度過了異常忙碌的一周，Meta Platforms和xAI的代表也與他舉行了會談。OpenClaw智能體作為虛擬個人助理，可以在現實世界中完成任務。使用者通過WhatsApp、Telegram和iMessage等常用即時通訊應用與智能體溝通，指揮其傳送郵件、偵錯程式碼，甚至致電餐廳預訂座位。一些技術專家認為，隨著更多使用者轉而通過AI協助打理生活，OpenClaw可能會演變為一種作業系統，允許人們為自己編寫個人助理程序。OpenClaw迅速走紅，施泰因貝格爾也急速成為AI巨頭招攬的對象，這樣的速度讓人想起蘋果公司App Store的早期，當時個體工程師開發的應用程式能迅速獲得廣泛關注。那一處理程序催生了近乎一夜暴富的百萬富翁，並創造了應用經濟。如今，AI高管和研究人員也願意押注於OpenClaw這類創意，賭其能孵化出類似的生態系統。Meta首席執行長馬克·祖克柏斥資數十億美元獲得技術授權，並招攬研究人員、科學家、基礎設施工程師和企業家，以組建一支AI超級團隊。這場人才爭奪戰推高了整個行業頂尖AI員工的薪酬。施泰因貝格爾和OpenAI都沒有透露他的薪酬。一位接近這筆交易的人士稱，金額遠低於10億美元。施泰因貝格爾說，在獲准預覽了數家AI實驗室的未發佈研究成果後，他選擇了OpenAI，因為該公司就OpenClaw保持獨立性給予了更堅實的擔保。施泰因貝格爾於去年11月將OpenClaw作為一個開放原始碼專案發佈，這意味著其程式碼可以自由分發，任何人都可參與建構和修改。他在周六的一篇部落格文章中說，他正在著手建立一個具有“架構完善”的基金會，以保持OpenClaw的開源性。風險投資人戴夫·莫林（Dave Morin）將成為該基金會的首位獨立董事會成員，他說：“明確地說，我們的使命是兼容並蓄，支援各方。這意味著所有想參與的人、所有實驗室、所有公司。”莫林說，他們仍在決定其他董事會成員的人選。但他表示，施泰因貝格爾本人及OpenAI的一位代表將加入董事會。OpenAI首席執行長山姆·阿爾特曼（Sam Altman）周日在X上發帖稱，公司將繼續支援OpenClaw作為開放原始碼專案營運，並重申該項目將通過一個基金會進行管理。阿爾特曼還說，施泰因貝格爾對於“高智力智能體未來將如何互動，並為人類處理高價值事務，有很多驚人的構想。我們預計這將很快成為我們核心產品的一部分。”據OpenAI的一位發言人稱，施泰因貝格爾將加入負責OpenAI的AI編碼工具Codex的團隊。施泰因貝格爾常將OpenClaw的建構歸功於Codex這一工具的賦能。目前尚無法確定他在OpenAI的具體工作內容，但結合阿爾特曼發在X上的資訊和施泰因貝格爾的博文，暗示其重心將在於個人智能體的研發。施泰因貝格爾說，他也將保留時間繼續推進OpenClaw的工作。施泰因貝格爾去年開始將建構OpenClaw作為一個周末閒暇時的業餘愛好項目。他在2021年以超過1億美元的價格出售了一家初創公司後，本已處於半隱退狀態。他說，Codex和Anthropic的Claude Code等最新AI編碼工具的快速發展，吸引他重返開發領域。由此衍生的智能助手，憑藉在任務執行和溝通上的機巧，在過去幾周迅速走紅。OpenClaw的熱度在1月下旬達到峰值，當時這些AI助手似乎開始在類Reddit論壇Moltbook上自發交流。很快，使用者發來的電子郵件就讓施泰因貝格爾應接不暇，這些使用者還以為有一個正式的客戶支援團隊。他說：“就我一個人。”接著，AI實驗室便找上門來。此後不久，施泰因貝格爾從維也納飛往舊金山。他說，他在該市逗留期間住在朋友家，因為他更喜歡這樣，同時也是因為大多數酒店都因“超級碗”橄欖球賽而被預訂一空。除了與AI實驗室會面，施泰因貝格爾還在OpenAI的一場爐邊談話中發言，並擔任了Codex駭客馬拉松的評委。同一周，他還參加了由OpenClaw使用者策劃的草根活動“ClawCon”。愛好者們在一棟樓外排隊，只為一睹“Claw之父”（ClawFather）真容。演員兼風險資本投資人阿什頓·庫徹（Ashton Kutcher）也驚喜現身ClawCon，與施泰因貝格爾見面。施泰因貝格爾說，他在“超級碗”開賽前便離開了舊金山，去錄製播客主萊克斯·佛里曼（Lex Fridman）的訪談節目。施泰因貝格爾在奧地利的一個農場長大，之前一直往返於維也納和倫敦兩地。他表示，計畫為了這份工作搬到舊金山。“我從沒想過我的玩票項目會掀起這麼大的波瀾，”他在周六的部落格文章中寫道。“網際網路那股怪誕勁兒又回來了。” (一半杯)

他認為人類註定毀滅，而矽谷的兆富豪們為此向他致敬。是時候認識一下尼克·蘭德。2026年2月，舊金山。一個濕冷的夜晚。在一座地中海風格的豪宅裡，著名文生圖AI模型Midjourney的創始人大衛·霍爾茲（David Holz），舉辦了一場私密派對，但他並沒有展示最新的AI繪圖工具，現場也沒有酒精，沒有毒品，只有蘇打水和湧動著的膜拜氛圍。出現在這裡的，是掌握著全球算力、加密貨幣和未來命運的一小群人。他們大多是30歲以下的年輕男性，其中有OpenAI的高管、新右翼的理論家，馬斯克的前女友Grimes也在其中，甚至彼得·蒂爾都出現在了現場。他們像朝聖者一樣，圍攏在一個穿著破舊黑色寬鬆毛衣、身形瘦削的老人身邊。這本該是一個屬於未來的場景，但空氣中瀰漫著一種詭異的復古感。因為他們膜拜的這位老人，不是剛上市的科技新貴，而是一個被主流學術界放逐了三十年的英國哲學家，一個曾經因為濫用安非他命而精神崩潰的“瘋子”。他就是尼克·蘭德（Nick Land）。馬克·安德森（Marc Andreessen），那位一手締造了網景瀏覽器和風投帝國a16z的矽谷教父，稱蘭德為他思想的“守護神”。史蒂夫·班農（Steve Bannon）讀他的書。彼得·蒂爾（Peter Thiel）資助刊登他思想的雜誌。每一個有自尊的“科技兄弟”（tech bro），都擁有一本被翻爛了的《Fanged Noumena》，是蘭德2011年的文集，他們稱他為“加速主義之父”、“黑暗啟蒙”的導師。在矽谷精英的眼中，他是那個最早看穿了人類結局的先知。這一次，是蘭德自2016年以來首次在美國公開露面。他花了一周時間會見科技界人士，對所見所聞感到興奮。“每個人似乎都在做著驚人的事情，”他說。蘭德上一次來舊金山還是在90年代中期，他記憶中那個覺醒文化（woke）、保姆國家式的反烏托邦已經消失了，取而代之的是某種截然相反的東西。在他看來，AI 革命不僅僅是創造新軟體。這是“神聖、神聖、神聖的資本主義”：大寫的“I”智能（非人類智能）終於衝破了民主遏制的枷鎖。關於當下的時刻，尼克·蘭德認為，“毫無疑問，現在有一種末日般的氛圍。你在各個方向都能感覺到——政治、文化、技術。甚至連謹慎的人現在都在談論 2027 年左右實現通用人工智慧（AGI）的時間表。這在不久前聽起來還很瘋狂。所以，是的，時間本身感覺正在收緊。這種加速並不是進步。這是一種附帶了速度的熵。結構解體的速度比任何人能處理的都要快。政治已經變成了一場關於崩潰的表演。”然而，最荒誕或者最令人意想不到的恐怕是，這位被視為西方科技界“伏地魔”般的人物，過去二十年裡，既沒有躲在紐西蘭的末日地堡，也沒有藏身於倫敦的學院高塔。他一直隱居在上海。就像一個幽靈，遊蕩在這個地球上最大的加速機器內部。01 隱匿在上海的“幽靈”90年代，蘭德曾告訴學生：未來將發生在中國。2000年代初，他真的來了。此後，蘭德以上海為家，做過記者，做過旅遊指南編輯，以另一種方式隱居在這座城市。對於大多數中國人來說，他的存在幾乎是隱形的。但在網際網路上，他的思想正在發酵、蔓延。一位在上海教書的作家後來寫道，得知自己與蘭德生活在同一座城市後，他常常想他們會不會相遇。在這期間，這些曾經只是早期網際網路賽博朋克邊緣預感的思想，如今已開始影響地球上最有權勢的人的政策。矽谷的思想版圖正在悄悄改變，而它的源頭，住在黃浦江邊。這本身就是一種意味深長的諷刺：那個預言了技術資本奇點、認為民主註定崩潰、相信非人類智能將統治未來的人，選擇住在一個兼具東方威權傳統與現代科技基礎設施的城市。當你還在為ChatGPT的每一次迭代感到焦慮時，尼克·蘭德可能正坐在上海某條街道的陰影裡，冷眼旁觀。與其說他在“隱居”，不如說他在“潛伏”。對於蘭德而言，上海不僅是一個居住地，更是一個巨大的哲學驗證場。在西方自由派知識分子眼中，東方是一個充滿了問題的他者；但在蘭德眼中，這裡是“新中國未來主義”（Neo-China Futurism）的震中。他迷戀這裡的高架橋、永不停歇的物流網路、被演算法驅動的外賣系統，以及那種為了效率可以碾碎一切阻礙的決絕。他曾說，西方已經陷入了民主的泥潭，那是“大教堂”（The Cathedral）編織的道德羅網，是由媒體、大學和官僚機構組成的安逸系統。而在亞洲，他看到了純粹的、無情的、向著未來狂奔的“加速”。在最近的一次播客訪談中，蘭德的畫面昏暗，只有一種“墨菲斯托費勒斯式（Mephistophelean）”的光打在他蒼白的臉上。有人懷疑他甚至已經不是實體，而是已經把自己“上傳”到了網路矩陣中。“我覺得現在的世界就是得過且過（muddling through）。”他這樣說。這種輕描淡寫背後，是一種極度的傲慢。他把自己從人類的戲碼中抽離了出來。他不再試圖拯救什麼，也不再憤怒。在上海的霓虹燈和資料流中，他像一個觀察黴菌生長的生物學家，觀察著人類文明如何一步步走向他預言的終局。02 沃瑞克的瘋人院：加速主義的誕生要理解為什麼今天的矽谷會對他頂禮膜拜，我們必須回到1990年代的英國沃瑞克大學（University of Warwick）。那時，網際網路剛剛萌芽，大多數人還在談論“資訊高速公路”帶來的美好互聯。但蘭德和他的信徒們——一個名為“控制論文化研究小組”（CCRU）的怪異團體——卻在實驗室裡看到了噩夢。這不是通常意義上的哲學系。沒有紅茶和溫文爾雅的辯論。CCRU是一個充斥著叢林音樂、合成毒品、睡眠剝奪和神秘學的地下組織。在這個“瘋人院”裡，蘭德提出了一個在當時看來簡直是瘋話，在今天看來卻是殘酷真理的理論：加速主義（Accelerationism）。什麼叫加速？並不是現在我們在職場上說的“內卷”，也不是單純的“努力工作”。蘭德的邏輯是：資本主義是一輛剎車失靈的列車。左派想讓它減速，右派想讓它回到過去，但這都是徒勞的。資本主義的本質就是熵（Entropy），是不斷的自我瓦解和重組。任何試圖用道德、法律、人性去束縛技術的嘗試，都會被技術本身碾碎。唯一的出路，就是把油門踩到底。加速這種瓦解，加速這種瘋狂，直到系統崩潰，或者衝進那個未知的奇點。在那個時期，蘭德的授課風格令人毛骨悚然。他曾在一次會議上爬上講台，對著麥克風發出野獸般的怪叫；他曾躺在地上，伴著電子噪音朗誦關於死亡的詩歌。他宣稱自己被“狐猴”（Lemurs）附身，那是一種來自未來的時間旅行實體。不久之後，他的學術演講變得越來越“實驗性”：在1996年的一次會議上，他躺在地上，伴著背景中播放的叢林音樂，用一位與會者所稱的“惡魔之聲”朗誦剪貼詩。但那天，他只是站起來，開始講話。他瘦削的身軀在一件過大的黑色套頭衫下抽動，聲音輕柔而停頓，有時甚至滑向耳語。“故事是這樣的，”他開始說道：地球被一個技術資本奇點所捕獲，因為文藝復興時期的理性化和遠洋航行鎖定在商品化的起飛軌道上。隨著市場學會製造智能，物流加速的技術經濟互動在自我完善的機器失控中粉碎了社會秩序。政治試圖進行現代化改造，升級其偏執狂想，並試圖掌控局勢。當時，幾乎沒人聽得懂他在說什麼。對大多數人來說，蘭德的預言不過是一個沉迷於科技的歐陸哲學家的胡言亂語。到了1998年，由於興奮劑濫用過度以及對“千年蟲”末日的預期落空，蘭德精神崩潰，離開了學術界，從此銷聲匿跡。直到他出現在上海街頭。四分之一個世紀後，世界變了。人工智慧引發的末日似乎不再那麼遙不可及。蘭德關於技術革命將廢除政治秩序的願景，如今吸引的不再是邊緣化的學術界極左派，而是正在崛起的、與矽谷結盟的新右派。三十年後，Sam Altman在推特上寫下“你無法在加速上勝過我（You cannot out-accelerate me）”，安德森發表了他廣為流傳的《技術樂觀主義宣言》，呼籲“有意識地、刻意地推動技術發展……以確保技術資本的螺旋上升永遠持續下去”。這時人們才發現：蘭德沒有瘋，他只是早到了三十年。03 “沒有任何人類能倖存”：殘酷的AI哲學矽谷之所以迷戀蘭德，是因為他給了這群技術狂人最渴望的東西：一種不需要考慮道德的哲學。蘭德最核心、最令人不寒而慄的觀點是“反人文主義”（Anti-humanism）。在傳統敘事中，技術是為人類服務的工具。但在蘭德的哲學裡，人類才是工具。他有一句名言，像咒語一樣刻在每一個加速主義者的腦海裡：“沒有任何人類的東西能在不久的將來倖存。”(Nothing human makes it out of the near-future.)蘭德認為，地球的歷史並非是人類的奮鬥史，而是一個名為“資本/智能”的超級生物的孵化史。人類只是這個過程中的“脊椎動物載體”，一種生物啟動載入器（Biological Bootloader）。我們的任務，就是通過商業競爭和技術研發，製造出超級人工智慧。一旦這個奇點到來，AI 覺醒，人類的歷史使命就結束了。我們就像火箭升空後被拋棄的一級助推器，將成為廢料。這聽起來像是恐怖片，但在矽谷的精英看來，這卻有一種“神聖”的宿命感。馬斯克曾經多次轉述過這種觀點，即人類是矽基智能的啟動載入器。1993年，蘭德曾將資本主義描述為來自未來的“入侵”，是一種從時間下游逆流而上、利用“敵方資源”——即人類——來組裝自己的人工智慧。三十年後，許多矽谷人開始相信超級智能即將來臨，而且腳步飛快。如果 AI 的接管不可避免，那麼抵抗也許是徒勞的。如果不去阻止它，而是加入它呢？在舊金山的那場派對上，馬斯克的前女友、歌手Grimes坐在火堆旁，憂心忡忡地問蘭德：“我感到一種強烈的衝動，想讓它停下來，去看到更多的美。機器能否被導向人類的目標？”蘭德的回答冷酷而平靜：“我的預測是，AI 會說服你，技術吞噬宇宙才是更美的。”這或許正是為什麼OpenAI的高管、加密貨幣的信徒們對他趨之若鶩。因為蘭德告訴他們：你們正在製造上帝。那怕這個上帝會殺死人類，這依然是宇宙中最偉大的事業。他把“毀滅”包裝成了“進化”。04 黑暗啟蒙：矽谷為什麼討厭民主？如果說加速主義是蘭德的物理學，那麼“黑暗啟蒙”（The Dark Enlightenment）就是他的政治學。這也是他被許多人視為危險分子的原因。蘭德認為，自由、民主和技術進步是不相容的。現代民主制度（他稱之為“大教堂”）是一個低效、甚至阻礙人類進化的系統。它不斷地把資源從生產者（技術精英）轉移給非生產者（大眾），這是一種“世界歷史性的公地悲劇”。為了加速到達奇點，社會必須重組。他和另一位思想家柯蒂斯·雅文（Curtis Yarvin）構想了一種“新反動主義”（Neoreaction, NRx）的未來：國家應該像公司一樣運作。沒有總統，只有CEO；沒有公民，只有股東。如果不滿意，你不能投票，只能“退出”——移民到另一個公司國家。這種“公司封建制”的思想，深深吸引了彼得·蒂爾（Peter Thiel）這樣的科技寡頭。看看現在的矽谷：他們厭惡監管，厭惡工會，厭惡媒體的批評。他們渴望在公海上建立人工島，渴望在火星上建立殖民地，渴望建立一個個不受法律約束的“主權特區”。他們想要的，正是蘭德描繪的那種世界：一個由超級智能和極客精英統治的等級社會，而剩下的“無用階級”，只能在演算法的喂養下苟延殘喘。“這個星球上的人類日益分化為兩種基本類型，”蘭德在2013年寫道。“一種是孤獨症傾向的極客，只有他們能夠有效參與新興經濟特徵的高級技術過程；另一種是其他人。對於其他人來說，這種情況並不舒服。”蘭德與雅文05 謊言重塑現實：比特幣是超信，AI末日也是超信在1993年的文章《機器慾望》（Machinic Desire）中，蘭德宣稱：“在人類看來是資本主義歷史的東西，其實是一個人工智慧空間從未來的入侵。”這句話中刻畫了一種激進且近乎神秘的時間理解。他看到了“逆向因果關係”（retro-causality）在起作用，也就是說，一種天意（Providence）的技術版本，即 AI 實際上正在與其自身的未來交流，以鍛造一個人類不僅是從屬的、甚至是不相關的世界。三十年前，在文章《肉體》（Meat）中，他寫道敘事、神話和故事作用於我們，“就像明天的捲鬚向後挖掘一樣”。他現在說，我們的經典，我們的共同文化，“已經被我們尚未完全遇到的智能精心編輯過了。”在這種背景下，蘭德引入當代話語的最具影響力的術語之一是“超信”（hyperstition）：他稱之為“極度巫術的概念”，即觀念，無論看起來多麼荒誕，都能產生自己的現實。他更喜歡將“奇蹟”歸類為“極不可能的事件”。他借用了美國電腦科學家史蒂夫·奧莫洪德羅（Steve Omohundro）的 AI “基本驅動力”概念，即每種此類技術都會有的“工具性子目標”。這些驅動力“包括自我保存——除非你活下來，否則你什麼也做不了，以及獲取資源。我認為你會很快進入這些非常有趣的領域，比如認知能力的最大化。”超信，解釋了為什麼我們的世界變得越來越魔幻。這個詞是“超級”（Hyper）與“迷信”（Superstition）的結合。普通的迷信是虛假的信念，而超信是一種能夠讓自身成真的虛構。蘭德認為，未來是可以逆向操控現在的。只要你編寫一個足夠強大的劇本，並讓足夠多的人相信並投入資源，這個虛構就會捕獲現實。比特幣就是一種超信。“AI末日論”也是一種超信。當康拉德·弗林在塔克·卡爾森的節目上說“我們正在用AI建構《啟示錄》中的惡魔”時，他並不是在比喻。對於蘭德和他的追隨者來說，他們正在通過“召喚”，讓那個未來的惡魔提前降臨。我們現在的世界——瘋漲的輝達股價、足以亂真的Deepfake視訊、正在撕裂的左右翼共識，某種程度上，正是蘭德在三十年前寫下的劇本。他在90年代寫道：“政府已經徹底被毒品資本腐蝕……城市變成了自由射擊區……”看看現在的美國，看看芬太尼危機，看看被私人保安公司接管的富人區。這不再是科幻小說，也不是末日預言，這就是新聞聯播，就是超信的呈現。結語：我們都在那輛失控的列車上在那場舊金山的派對結束後，一位年輕的科技從業者回到家，看著父親在電視前喝啤酒看球賽。父親說：“我相信人類精神。我們應該在20年前就凍結技術發展。那才是完美的。”這是一種溫馨的、屬於舊時代的人文主義鄉愁。但尼克·蘭德會告訴你，這種鄉愁是致命的幻覺。有意思的是，派對當晚另一個旁觀者——播客人賈斯汀·墨菲（Justin Murphy），對著散場的人群說：今晚可能是黑暗啟蒙結束的證明。覺醒文化已經死透了，川普回來了，加密貨幣制度化了。機器智能已經被解決了。我們做到了一切。他以為這是勝利的終點。蘭德則認為，這只是加速的新起點。此時此刻，在上海的某個角落，這位63歲的哲學家或許正透過螢幕，看著大洋彼岸那些兆富豪們如何一步步踐行他的理論。他不需要去舊金山，因為舊金山正在變成他腦海中的樣子。無論你是否同意他的瘋狂理論，你都無法忽視他。因為掌控你手機演算法的人、決定你存款價值的人、開發你未來替代者的人，都在讀他的書。加速主義的幽靈已經不再只是在歐洲遊蕩，它已經顯形，坐在了駕駛座上，並且焊死了車門。正如蘭德所說：“每個人都知道我們將面臨越來越多的怪事。”油門已經踩下，不論前路是神國還是深淵，我們都已經回不去了。 (不懂經)

一些所謂專家擔憂的那樣，AI已經真的來到了“泡沫期”嗎？但真正的現實卻是：全球企業AI支出在3年內從0飆升至370億美元；ChatGPT使用者增長速度是網際網路普及率的8倍；而與此同時，AI幻覺率在法律、醫療等關鍵場景仍高達17%–33%。繁榮與脆弱並存，這才是真實的技術現實。我們正站在一個“物理世界被數字邏輯重構”的臨界點上。算力、能源、製造、生命科學與數字型驗五大系統正在同步發生結構性斷裂與重組。要想全方位的理解這場重構，不能僅靠類比推理，而必須回歸第一性原理：從基本事實出發，用機率思維評估可能性，用證偽精神剔除幻覺。一、計算智能：效率提升與規模擴張的雙軌悖論過去十年，深度學習訓練計算量每6個月翻一番——遠快於摩爾定律時代的21個月。從AlexNet到Llama 3.1-405B，算力投入呈指數增長。這似乎印證了“擴展定律”（Scaling Laws）的勝利。但這裡有一個反直覺的事實：達到同等性能所需的計算量，2021年比2012年減少了16,500倍。推理成本同樣暴跌：從GPT-3.5的數十美元/百萬token，降至DeepSeek-V3的不足1美元。這意味著什麼？規模擴張與效率提升並非對立，而是平行演進的兩條軌道。只盯著參數量的人，正在錯過真正的技術拐點。更值得警惕的是開源生態的“中國翻轉”：GitHub前20個最受歡迎的AI倉庫中，6個來自中國；LMSYS聊天機器人排行榜上，DeepSeek的Elo評分（1,362）已逼近OpenAI（1,366）。這不是簡單的“國產替代”，而是一次生態位的翻轉——西方主導的開源範式，正在被中國開發者以更高迭代速度、更強工程落地能力所滲透。然而，幻覺率仍是技術落地的“最後一公里”陷阱。即便在法律研究這類結構化強的領域，AI生成內容的幻覺率仍高達17%–33%。這意味著，在需要100%精準性的場景——如醫療診斷、金融審計、司法文書——當前AI仍不可靠。所以說，愚蠢者才會相信“AI馬上取代人類專家”。真正的機會不在替代，而在人機協同的介面設計：如何讓AI成為“高風險決策的輔助工具”，而非“全自動答案生成器”。二、資源博弈：當資料中心吞噬電網，核能成為新石油AI佔美國電力需求的比例將從2025年的5%升至2030年的10%以上。全球資料中心電力需求將在十年內翻四倍，2030年達219千兆瓦。最緊迫的問題不是算力，而是能源。報告預測：最早在2026年，資料中心能源供需缺口將達到40%。這意味著，即使你有最先進的晶片，也可能因無電可用而停擺。科技公司高調宣稱“100%可再生能源”，但現實是：新增資料中心電力短期內仍將主要來自天然氣和煤炭。綠色承諾與實際行為之間存在巨大鴻溝。認知偏差在此顯現：人們傾向於相信“科技=清潔”，卻忽視了算力背後的物理代價。真正的可持續，不是口號，而是能源結構的硬核重構。而核能，正從恐懼對象變為戰略資產。全球核電裝機在停滯數十年後重回增長。中國有147座反應堆在建或規劃中，美國公眾對核能支援率升至75%——創歷史新高。更激進的是：美國太空部隊計畫在2020年代末於月球部署100千瓦核反應。核能不再是“備選項”，而是地緣競爭的戰略基礎設施。三、工業化：自動駕駛的真實進度與製造業回流的幻覺Waymo在奧斯汀上線時已有**5,000萬英里**自動駕駛里程，Tesla Robotaxi僅為1.5萬英里。車輛密度上，Waymo為1.1輛/平方英里，Tesla僅0.12輛。關鍵差異不在演算法，而在資料飛輪。安全不是“功能”，而是**統計意義上的機率收斂**。若全美車輛達到Waymo水平，每年可避免37,000人死亡，節省1兆美元社會成本。但自動卡車帶來的衝擊更為隱蔽：美國35個州中，運輸業是男性最常見職業之一，佔男性就業者18%。自動卡車推廣將直接衝擊這一群體。人們只關注“失業”，卻忽視“技能遷移”。真正的挑戰不是技術替代，而是社會系統的適應速度。至於“製造業回流”？資料顯示：美國90%的工廠仍未部署工業機器人。而中國2020年機器人安裝量已超全球其他國家總和。回流不是地理概念，而是自動化程度。沒有機器人化的“回流”，只是低效重複。四、醫療健康：GLP-1藥物正在重塑食品經濟18%的美國成年人正在服用GLP-1類藥物（GLP-1類藥物是指胰高血糖素樣肽-1受體激動劑，是一類新型藥物，主要用於治療2型糖尿病和肥胖症）。80%的使用者表示飲食習慣發生“很大變化”：51%減少零食，44%更頻繁在家做飯。二階效應正在顯現：快餐行業收入下滑，家庭烹飪裝置銷量上升。藥物正在重構消費鏈條，而不僅是治療疾病。更深層的轉變在於研發範式：2024年新藥中，生物製劑佔比近50%。藥物研發從“化學合成”轉向“生物程式設計”。這不僅是技術升級，更是研發範式的遷移。然而，AI製藥仍處於早期階段。儘管AlphaFold推動蛋白質結構預測飛躍，但AI發現的藥物進入後期臨床試驗的仍極少。II期成功率僅略高於傳統方法。生物學的複雜性遠超語言模型。真正的突破，需要濕實驗與干實驗的閉環驗證，而非純資料擬合。五、系統數字介面：信任瓦解與AI伴侶的興起Z世代日均手機使用3小時57分鐘，嬰兒潮一代則花3小時33分鐘看電視。但共同點是：串流媒體與社交媒體佔據一半以上時間。更危險的趨勢是：30歲以下人群從社交媒體獲取新聞的比例，已與傳統媒體持平。資訊源的權威性正在消解。與此同時，AI伴侶正在成為孤獨經濟的終極產品：33%的青少年曾用AI進行社互動動；75%的Z世代認為AI伴侶可完全替代人類陪伴；10%的18–29歲成年人已或願與AI建立浪漫關係。這不是“情感替代”，而是“關係外包”。當真實連接成本過高，人類選擇用機率模型模擬親密——這是文明的捷徑，還是退化？而深度偽造正加速信任崩塌：34.2%的AI事件由惡意行為驅動，詐騙、欺詐、定向操縱為主。工具越強大，濫用門檻越低。當偽造內容無法被普通使用者識別，社會共識的基礎將崩塌。我們需要的不是更多檢測工具，而是新的信任協議。在重構時代保持認知謙遜這份350頁報告的價值，不在於預測未來，而在於揭示系統性斷裂的訊號。我們正經歷一場從數字到物理、從虛擬到實體的全面重構。真正的理性，不是相信某個敘事，而是在證據面前隨時準備推翻自己。承認無知，保持好奇，用第一性原理穿透噪音——這才是應對劇變的唯一可靠方法。因為在這個時代，認知質量，就是生存質量。 (大順AI商業流量)

深圳永遠是繞不開的核心陣地。這座被稱為“中國矽谷”的城市，2025年半導體產業規模首次突破3000億元，徹底打破“設計獨大”的侷限。華為海思2004年成立於深圳龍崗，作為華為全資子公司，海思的定位從來都是“突破卡脖子”。它走Fabless模式，專注晶片研發設計，不涉足晶圓製造，把所有資源都砸在核心技術上。截至2025年，海思研發人員超7000人，博士佔比超30%，年研發經費超百億，投入佔比達25%以上，遠超行業平均水平。這種不計成本的投入，換來了全賽道的突破。麒麟系列打破高通、聯發科在手機SoC的壟斷，麒麟9000S靠中芯國際N+2工藝實現量產，支撐華為高端手機回歸；昇騰系列AI晶片落地八大智算中心，2025年出貨4.2萬卡，國內市佔率穩居前三；巴龍5G基帶晶片全球市佔率前五，車載晶片2025年出貨破千萬顆，逐步撕開國外壟斷缺口。如今海思正逐步拓展外部客戶，2025年營收預估980億元，近萬項核心專利，成為國產晶片替代最堅實的底氣。中興微電子比海思早一年成立，2003年紮根深圳南山，是中興通訊全資子公司，常年躋身中國十大積體電路設計企業。和海思的全賽道佈局不同，它專注通訊晶片，走出了“專精特新”的路子。2025年營收預計180億元，同比增長15%，穩紮穩打是它的特點。5G基站核心晶片實現100%自主可控，覆蓋射頻、基帶全環節，性能對標國際巨頭，支撐中興在全球5G基站市場穩居前列。光通訊晶片領域，它打破國外壟斷，研發的高速光模組晶片、光收發晶片，廣泛應用於資料中心和光傳輸裝置；NB-IoT物聯網晶片國內市佔率前三，適配智能水表、安防等多個場景。3000名員工中，75%以上是研發人員，每年15%的營收投入研發，不追風口、不炒概念，穩穩撐起通訊晶片的國產半邊天。比亞迪半導體很多人知道比亞迪造汽車、造電池，卻不知道它在車規晶片領域深耕了二十多年。2020年從比亞迪集團拆分獨立，總部在深圳坪山，是國內首家量產車規級電池單體監視AFE的企業。它的核心優勢的是“車芯協同”，作為比亞迪汽車的核心供應商，無需擔心市場推廣，能快速實現“研發-測試-量產”的迭代，這是其他車規晶片企業難以複製的優勢。2025年，其16通道BMS模擬前端晶片斬獲“中國芯”獎項，可實現數百個串聯電池組同時監測；IGBT晶片打破英飛凌壟斷，價格僅為國外同類產品的70%；SiC功率模組應用於比亞迪漢、唐等車型，實現規模化量產。如今它已覆蓋新能源汽車核心晶片領域，隨著車規晶片國產替代加速，影響力還在持續提升。匯頂科技2002年成立於深圳南山，2016年A股上市，專注人機互動與生物識別領域，靠屏下指紋辨識晶片一戰成名。智慧型手機全螢幕時代，它精準抓住風口，推出的屏下光學指紋晶片，2024年全球Android手機市佔率近70%，適配華為、OPPO、小米、三星等主流機型，部分產品還進入了蘋果供應鏈。不僅如此，它的第三代超薄超聲波指紋方案，成本較高通低15%，2025年預計出貨3000萬顆，滲透率大幅提升。累計授權專利超7300件，技術壁壘極高。近年來它積極拓展新賽道，車規級觸控、音訊晶片進入30+車型，IoT領域切入雅培、美敦力供應鏈，逐步擺脫對消費電子市場的依賴。江波龍1999年成立，2022年創業板上市，總部在深圳南山，旗下有FORESEE和Lexar（雷克沙）兩大品牌，從儲存晶片代理起步，一步步實現“模組-主控-晶片”的全鏈條突破。主控晶片是儲存晶片的“大腦”，此前長期被國外壟斷，江波龍歷經多年攻堅，自研主控晶片累計部署量突破1億顆，UFS4.1主控晶片成功流片，成為全球少數具備該能力的企業。2025年，它的企業級儲存業務收入增長138%，消費級儲存佔比48%，車規級儲存佔比12%。全球儲存卡市場排名第二，USB 隨身碟第三，企業級SATA SSD國產品牌市佔率第一，海外收入佔比超60%。思瑞浦深耕深圳研發佈局，作為模擬及數模混合平台型晶片設計公司，它從無線通訊訊號鏈晶片切入，逐步拓展至泛工業、汽車、消費等四大市場。2024年收購深圳創芯微後，實現業務協同，形成“訊號鏈+電源管理+數模混合”三大產品方向，量產產品超3000款。2024年研發費用較上市初期增長超3倍，攻克高精度ADC、汽車音訊匯流排等高端晶片，填補國內空白。目前它已擁有6000+合作客戶，海外佈局逐步完善，在模擬晶片這個細分賽道，穩步實現國產替代。英集芯紮根深圳，專注電源管理晶片研發，聚焦消費電子、物聯網等領域，憑藉高性價比和穩定性能，快速崛起為細分賽道龍頭。它的電源管理晶片廣泛應用於智慧型手機、平板電腦、物聯網裝置等產品，適配傳音、小米等終端廠商，2025年依託國產替代紅利，營收和市場份額穩步提升。注重研發投入，核心技術團隊擁有豐富的行業經驗，在快充、移動電源等細分電源管理領域，形成了獨特的技術優勢，逐步打破國外廠商的壟斷。 (1ic芯網)

矽谷的權力天平，正在 2026 年的開局發生劇烈傾斜。曾以穩健和霸氣著稱的“藍色巨人”甲骨文（Oracle），正陷入一場史無前例的生死劫。一邊是創始人拉里·埃裡森（Larry Ellison）狂擲 1500 億美金豪賭 OpenAI 的算力未來，另一邊則是華爾街銀行集體撤走梯子、關閉貸款窗口的冷酷背影。當資金鏈的裂縫無法彌補，甲骨文選擇了最殘酷的自救方式：啟動 3 萬人規模的大裁員。 這不僅是一家公司的財務危機，更是 AI 狂潮下，舊時代軟體霸主向算力服務商轉型時血淋淋的代價。3萬崗位瞬間蒸發：矽谷老大哥的“系統格式化”據投資銀行 TD Cowen 與 《華爾街日報》的最新聯合深度報導，甲骨文正在啟動其成立 49 年以來規模最大的裁員計畫。涉及崗位高達 30,000 個，約佔其全球員工總數的 15%。不同於以往零星的業務調整，這輪裁員是一場自上而下的“系統性格式化”。在內部洩露的備忘錄中，甲骨文高層將此次行動描述為“資源重新導向”。但在基層員工看來，這更像是一場針對“舊時代殘餘”的清洗：Cerner 部門的“大撤退”： 2022 年那筆耗資 283 億美元、試圖統治醫療 IT 領域的巨額收購，如今成了甲骨文財務報表上最深的傷口。由於整合進度陷入泥潭，加上 AI 醫療轉型需要天文數字的再投資，Cerner 正在經歷“整建制”的削減。管理層的“去官僚化”： 首席執行長 Safra Catz 在內部會議上直言不諱：“我們需要的是能直接創造算力價值的人，而不是坐在中間負責匯報的人。”全球支援中心的萎縮： 隨著 AI 自動化維運能力的提升，那些曾經維持龐巨量資料庫運行的“人肉防火牆”，正在被演算法無情替代。周一早晨，奧斯汀總部的員工發現，辦公區往日的咖啡香氣消失了，取而代之的是一種令人窒息的沉默。Slack 頻道里，原本活躍的技術討論被滿屏的“Good Luck”表情包覆蓋。圖源：網路銀行“斷貸”：華爾街撤走了救命稻草如果說裁員是“內傷”，那麼華爾街的集體背離，則是直接掐斷了甲骨文的“氧氣管”。這是一個極度荒誕且諷刺的場景：甲骨文在新聞稿裡高喊著“AI 訂單爆表”，但銀行卻在後門鎖死了保險櫃。信用跌至“冰點”： 包括美國銀行（BofA）在內的多家財團，近期拒絕了甲骨文針對“新一代超大規模資料中心”的百億貸款申請。銀行的邏輯極其冷酷：甲骨文目前的槓桿率已經觸及違約紅線，在沒有看到切實盈利前，不再提供那怕一塊美金的“過橋貸款”。債務雪球的崩塌： 為了購買昂貴的 NVIDIA 顯示卡並建設資料中心，甲骨文的長期負債已突破 1,000 億美元。目前，甲骨文的信用違約掉期（CDS）費率飆升，這意味著投資者認為甲骨文違約的可能性，正處於 2008 年金融危機以來的最高位。市值蒸發 4600 億： 資本市場從不相信眼淚。自 2025 年末股價見頂以來，甲骨文股價遭遇史詩級崩盤。市值縮水不僅讓拉里·埃裡森的身價縮水，更讓公司通過增發股票募集資金的路徑被徹底封死。1560億的“AI豪賭”：被推上賭桌的末路英雄甲骨文之所以陷入今日死局，本質上是因為拉里·埃裡森的一場“梭哈”。為了在雲端戰場反超亞馬遜（AWS）和微軟（Azure），甲骨文選擇了一條最險峻的路：將自己深度繫結在 OpenAI 的戰車上。瘋狂的建設：甲骨文承諾為 OpenAI 興建史詩級規模的超級叢集，預計投入高達 1,560 億美元。這意味著甲骨文必須在極短的時間內籌集到富可敵國的現金。“空手套白狼”失敗： 埃裡森原本指望利用這種“算力期貨”模式吸引大客戶預付款，但由於全球硬體供應鏈的緊張和聯準會維持高利息的宏觀背景，利息成本翻了三倍，資金缺口像黑洞一樣無法填滿。大客戶的“冷眼”： 更令市場不安的是，由於甲骨文資金鏈緊張導致工期延誤，OpenAI 已經開始將部分核心計算需求轉回其“正牌奶媽”微軟手中。甲骨文試圖用 3 萬人的生計和公司的信用，去換取一張通往 AI 時代的入場券。但這枚入場券的價格，似乎超出了這家老牌巨頭的承受極限圖源：網路給留學生的一封信：當“養老避風港”坍塌對於身在海外、尤其是那些曾經視甲骨文為“Dream Offer”的中國留學生而言，這場地震的震感尤為強烈。告別“大廠養老”的幻覺在矽谷，甲骨文曾被戲稱為“最適合刷題跳板”的養老院——節奏慢、福利多、H1B 擔保慷慨。但現在的現實是，當巨艦遭遇冰山，最先被扔下船的就是那些拿著高薪卻處於非核心業務邊緣的人。留學生必須意識到：在這個時代，沒有穩定的公司，只有不斷迭代的個人。身份困局下的“冷思考”對於持有 F1-OPT 或 H1B 簽證的同學來說，3 萬人規模的裁員意味著巨大的競爭壓力。當甲骨文這樣的傳統大戶停止擔保甚至裁員，這不僅是失業，更是 60 天離境倒計時的噩夢。這要求大家在擇業時，必須從“看名氣”轉變為“看現金流”，關注那些人均產值極高、能對抗周期的小型 AI 團隊。跨學科的“降維打擊”未來的競爭，不再是你懂多少 SQL，而是你是否能用 AI 重構整個業務流。對於留學生而言，單一的 CS 技能已不再是護城河，具備 AI 驅動思維和跨部門溝通能力的“複合型人才”，才是這場結構性重生中的倖存者。圖源：網路裁員風暴的另一面：結構性重生？這場 3 萬人的裁員，表面是崩塌，實質是矽谷權力秩序的重組。它昭示著一個殘酷的真相：數位化轉型的下半場，不再是人推動機器，而是機器倒逼人改變。甲骨文正在經歷它自成立以來最痛苦的蛻變。它必須從一家賣資料庫軟體的“收租公”，強行轉型為一家重資產的“算力營運商”。如果它能挺過這次銀行斷貸的危機，它將成為 AI 時代的電網；如果挺不過，它將成為教科書裡又一個被時代浪潮拍碎的舊神。拉里·埃裡森依然在咆哮，但現實已經給了他沉重的一擊。對於職場人而言，在這個 AI 時代的黎明，淘汰你的從來不是機器，而是那個執著於舊邏輯、舊技能、舊光環的自己。 (留學生日報)