#科技行業
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晶片營收，直達3.2兆

投資者權衡人工智慧(AI)發展潛在放緩的影響之際，一位分析師在展望未來幾年時卻感到更加樂觀。 美國銀行(Bank of America)分析師維韋克·阿里亞(Vivek Arya)目前預計，到2030年，整個半導體行業的潛在市場總額將達到3.2兆美元，這主要得益於記憶體晶片和資料中心需求的增長，以及汽車和工業領域更強勁的復甦。他預計今年該市場規模將達到1.7兆美元。 阿里亞表示，儘管近期市場出現波動，但他認為客戶訂單、長期協議、供應承諾和晶片定價“沒有放緩的跡象”。一些投資者此前擔心，如果Anthropic、OpenAI和其他AI公司放緩大語言模型的訓練，它們在硬體和基礎設施上的支出需求將會減少。 這位美銀(BofA)分析師在給客戶的報告中稱，對於算力、網路元件和記憶體晶片提供商而言，明年“很大程度上仍是訂單和合同排滿的一年”，並且預計2028年的供應也“將保持緊俏”。
晶片營收，直達3.2兆
科技#晶片#半導體#市場規模
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美股AI行情與蘋果股價背離 投資者重新審視其技術佈局

①蘋果股價7月28日創新高後已累跌約10%；同期微軟、亞馬遜等業績緩解了市場對AI過度支出的擔憂，晶片股明顯走強；②內存價格上漲推高蘋果零部件成本、侵蝕利潤率風險上升，越來越多機構下調其股票評級。 蘋果公司的「反人工智慧」屬性，曾幫助其股價在今年上半年一路走高，因為當時投資者開始對人工智慧（AI）交易產生懷疑。 但自7月28日收於歷史新高以來，蘋果股價已經下跌約10%，此前這家iPhone製造商公佈的業績令人失望。與此同時，投資者重新轉向被視為AI贏家的公司。 微軟、亞馬遜和Google的業績緩解了市場對於AI領域過度支出的擔憂，推動這些AI領域最大投資者的股價走高，同時也帶動晶片製造商以及其他受益於AI投資的公司整體走強。
美股AI行情與蘋果股價背離 投資者重新審視其技術佈局
美股#蘋果#AI資本#AI服務
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高盛5月最新研報：24倍AI智能體經濟，將如何重寫整個科技行業的利潤邏輯

高盛在5月5日發佈了一份重量級研究報告，題目叫《解碼智能體經濟》（Decoding the Agentic Economy）。 這不是一份普通的行業觀察，而是高盛科技研究團隊花了大量時間，真正去動手模擬搭建AI智能體，然後逐步驟計算token消耗量，從底層資料出發得出的一套完整預測框架。 結論非常激進，但邏輯鏈條相當嚴密。我們來一條條拆解。 先說最核心的那個數字
高盛5月最新研報：24倍AI智能體經濟，將如何重寫整個科技行業的利潤邏輯
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巨頭砸錢6500億加劇擔憂，黃仁勳發聲“滅火”

在科技巨頭不斷加大AI領域支出激化市場的泡沫擔憂之際，輝達CEO黃仁勳公開發聲“滅火”，為動輒數千億美元的投入背書。美東時間2月6日周五，黃仁勳在接受採訪時表示，科技行業激增的AI基礎設施資本支出是合理、恰當且可持續的，這場“人類史上最大規模的基礎設施建設”由“極高”的算力需求驅動。黃仁勳作出上述表態當天，本周五AI概念股全線反彈。尾盤刷新日高時，輝達股價漲至187美元，日內漲約8.8%，收漲近7.9%，扭轉五連跌，擺脫周四所創去年12月17日以來收盤低谷，本周仍累跌約3%。黃仁勳講話正值投資者對持續高投入下AI能否獲得可觀的回報產生嚴重質疑，並且由於Anthropic發佈的新工具引發了AI顛覆傳統軟體商業模式的恐慌，科技股慘遭拋售。高盛分析師甚至悲觀地將當前的軟體業與本世紀初被網際網路顛覆的報紙類比。周五的報導指出，過去兩周公佈的最新財報和指引以及此前公開的計畫顯示，2026年，輝達的關鍵客戶Meta、亞馬遜、Google和微軟的計畫資本支出將合計達到約6500億美元，較2025年增長約60%。6000多億美元的支出規模遠超全球多個中等經濟體的GDP，其中大部分資金將用於購買輝達的晶片。華爾街見聞稍早提到，過去一周，市場對AI投資效率的擔憂引發劇烈拋售。據FactSet資料，微軟、輝達、亞馬遜、Google母公司Alphabet、Meta及甲骨文等科技巨頭的市值累計蒸發約1.35兆美元。上周四，公佈第二財季資本支出超預期猛增66%後，微軟股價收跌10%，市值一日蒸發3570億美元，創美股史上第二大個股單日市值跌幅，本周四盤後公佈預計2026年資本支出較上年增50%後，亞馬遜周五逆市大跌，早盤刷新日低時跌約10%，收跌近5.6%。01AI公司正盈利 支出將持續增長黃仁勳周五表示，所有這些科技公司的現金流將開始上升，AI基礎設施的建設將持續七到八年。他強調，AI已經變得“非常有用且非常強大”，其採用率變得“極高”。黃仁勳說：“只要人們繼續為AI付費，AI公司能夠從中獲得利潤，它們就會不斷翻倍、翻倍、翻倍、翻倍。”他援引具體案例說明輝達客戶如何利用AI盈利。Meta正在使用AI將原本在CPU上運行的推薦系統轉變為使用生成式AI和智能體的系統；亞馬遜雲服務AWS對輝達晶片的使用將影響這家零售巨頭的產品推薦方式；微軟將使用輝達驅動的AI改進其企業軟體。黃仁勳特別稱讚了OpenAI和Anthropic這兩家領先的AI實驗室，稱它們都在"賺大錢"。輝達去年向Anthropic投資100億美元，黃仁勳本周早些時候還表示，將大舉投資OpenAI的下一輪融資。他說：“如果它們能擁有兩倍的算力，收入將增長四倍。”他還指出，輝達過去售出的所有圖形處理器（GPU）——甚至包括六年前的A100晶片，目前都在被租用，反映出對AI算力的持續需求。黃仁勳認為，與網際網路初期建設不同，現在沒有閒置的基礎設施。026500億美元支出創紀錄據周五報導，Alphabet、亞馬遜、Meta和微軟四家公司預計2026年的資本支出將達到約6500億美元，這是本世紀以來無可比擬的投資熱潮。每家公司今年的預算預計將接近或超過它們過去三年的總和，其中任何一家的支出都將創過去十年任一家公司單年資本支出的最高紀錄。具體而言，Meta表示全年資本支出將升至最多1350億美元，同比可能躍升約87%。在截至2025年12月末的公司第二財季，微軟的資本支出增長66%至375億美元，分析師預計，在截至2026年6月的2026財年，微軟的資本支出將接近1050億美元。Alphabet本周三公佈的資本支出指引高端為1850億美元，超出分析師預期以及美國大量行業的支出規模。亞馬遜周四宣佈計畫2026年投入2000億美元資本支出，同樣導致股價暴跌。媒體彙編資料顯示，相比上述矽谷巨頭，包括美國最大的汽車製造商、工程機械製造商、鐵路公司、國防承包商、無線營運商、快遞公司，以及埃克森美孚、英特爾、沃爾瑪、通用電氣分拆的子公司在內，21家公司2026年的合計支出預計僅為1800億美元。DA Davidson分析師Gil Luria表示，微軟等前述四家科技巨頭“將提供AI算力的競爭視為下一個贏家通吃或贏家拿走大部分的市場，它們都不願輸掉這場競爭”。03華爾街擔憂投資效率與產能過剩華爾街對如此龐大的支出反應不一。Meta和Alphabet股價上漲，但亞馬遜和微軟遭到市場懲罰。四家公司自發佈最新財報和展望以來，總市值已縮水超9500億美元。GAM Investments投資總監Paul Markham指出，當前市場正被“情緒傳染效應”籠罩。他說：“圍繞大語言模型建設所需的天量資本支出、最終回報周期，以及潛在的產能過剩疑慮，已成為持續壓制市場情緒的結構性問題。”Theory Ventures投資人Tomasz Tunguz表示，這些科技巨頭曾是“現金製造機”，可“現在它們突然需要那些現金，而且需要更多，所以它們在借錢”。據媒體統計，2025年，與AI相關的公司和項目從債務市場籌集了至少2000億美元，預計僅2026年的相關債券發行規模就將達到數千億美元。Tunguz曾發表部落格文章將AI熱潮與過去的投資狂潮進行比較，他說這些狂潮並不總是以好結局收場，但“在上升過程中，它們都是經濟的巨大催化劑”。幫助企業整合資料和軟體的公司Boomi的CEO Steve Lucas表示：“我不會質疑AI的潛力，但我絕對會質疑其發展的時間框架，而且我會強烈質疑其經濟效益。”目前尚不清楚這些公司能否執行其宏大計畫。隨著資料中心建設升級，它們已在爭奪有限的電工、水泥車和台積電工廠生產的輝達晶片。Luria表示：“已經存在瓶頸，未來也會有。”04黃仁勳周二曾為軟體股"滅火"這不是黃仁勳本周首次為市場焦慮“滅火”。周二晚間，在軟體股遭遇拋售後，他在思科系統公司的活動上表示，本周軟體股拋售是“世界上最不合邏輯的事”。黃仁勳說，軟體產品是工具，AI將使用這些工具，而不是重新發明它們。他反問：“有一種觀念認為工具正在衰落、並被AI取代。你會使用螺絲刀還是發明一把新螺絲刀？”他表示，輝達自身已經廣泛採用此類工具，因此員工能騰出時間更多地專注於公司擅長的事：設計半導體和電腦系統。周二軟體相關股票連續第二天下跌，投資者擔心Anthropic等AI模型開發商發佈的工具最終將使公司內部的大量工作實現自動化。一隻美國軟體股ETF當天跌幅達4.1%，至4月以來最低水平，AppLovin和Unity Software是類股最大跌幅股之一。摩根大通分析師Toby Ogg表示，投資者投資科技的意願仍然很低。他在報告中寫道：“我們現在所處的環境是，該類股不僅在被證明無罪之前就有罪，而且現在在審判之前就被判刑了。”不過一些分析師對拋售的嚴重程度提出質疑，稱製造公司營運必需工具的軟體公司很難被顛覆。Jefferies分析師Brent Thill表示，Intuit提供專有資料和幫助客戶處理複雜美國稅法的系統，相對於AI具有優勢。 (華爾街見聞)
巨頭砸錢6500億加劇擔憂，黃仁勳發聲“滅火”
美股#黃仁勳#輝達#科技行業
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高盛2026年科技行業十大趨勢預測：蘋果“折疊”救市、ASIC崛起與兆級光通訊盛宴

高盛Allen Chang分析師團隊在最新報告指出，AI伺服器出貨量將在2026年實現爆發式增長，ASIC晶片滲透率預計提升至40%，帶動800G/1.6T光模組出貨同比激增逾兩倍。ASIC專用晶片的加速滲透將推動AI伺服器與光通訊產業邁向兆級新高。消費電子方面，$蘋果 (AAPL.US)$即將推出的折疊屏iPhone有望成為智慧型手機市場的強力催化劑，成為市場關注焦點，PC市場仍面臨嚴峻挑戰，龍頭仍具備韌性。高盛強調，AI相關技術與高端硬體需求將持續驅動中國半導體、光通訊、PCB等產業鏈的業績增長。與此同時，智能駕駛、AI軟體、低軌衛星等新興賽道也在政策與技術突破下加速落地，為投資者提供多元化佈局機會。AI伺服器：ASIC強勢崛起與連接升級AI伺服器市場正在經歷結構性調整。高盛預計，機架級AI伺服器出貨量將從2025年的1.9萬架激增至2026年的5萬架。其中的關鍵趨勢是平台的多樣化與網路連線的增強。ASIC晶片憑藉在特定AI工作負載中的能效優勢，其滲透率預計在2026年達到40%，並在2027年進一步升至45%。這一趨勢將使得客戶更加依賴具有強大設計與製造能力的頭部供應商，如鴻海和$工業富聯 (601138.SH)$。光通訊：800G/1.6T光模組爆發光通訊類股將直接受益於AI基礎設施的擴張。隨著資料中心網路從400G向800G/1.6T升級，以及矽光子（Silicon Photonics）和CPO（共封裝光學）技術的應用增加，光收發器需求將呈爆發式增長。高盛強調，ASIC晶片滲透率的提升將進一步支撐光模組需求，因為ASIC更依賴網路能力來實現AI工作負載。散熱技術：液冷滲透率加速提升隨著算力密度的提升，散熱技術正面臨升級拐點。高盛指出，液冷技術的滲透率將顯著上升，特別是在ASIC AI伺服器領域。為了應對更高計算能力帶來的熱功耗挑戰，供應鏈將加速向液冷方案遷移，利多AVC、Auras等散熱元件供應商。ODM廠商：美國產能佈局成勝負手在ODM（原始設計製造商）領域，地緣政治與供應鏈韌性成為關鍵考量。高盛認為，那些在美國擁有堅定承諾或產能計畫的廠商將跑贏大市。具備強大研發能力、垂直整合優勢以及全面晶片組平台敞口的ODM廠商，如鴻海、Wistron和Wiwynn，將更受市場青睞。PC：市場挑戰嚴峻，龍頭具備韌性PC市場在2026年面臨多重逆風。高盛分析，Win10換機周期已近尾聲，AI PC的增長預期已被市場消化，且儲存成本上升可能導致產品規格下降或價格上漲。在此背景下，只有全球市場領導者（如聯想）憑藉更強的供應鏈議價能力和高端產品敞口，有望在充滿挑戰的市場中保持韌性。智慧型手機：蘋果折疊屏一枝獨秀？報告指出，蘋果將在2026年推出折疊屏iPhone，預計出貨量達1100萬至3500萬部，成為智慧型手機市場的強力催化劑。高端折疊機型滲透率持續提升，帶動相關零部件企業業績增長。高盛指出，iPhone的外形變化（Form Factor Change）將是核心驅動力，尤其是折疊屏iPhone的推出將吸引消費者並支撐終端需求。儘管儲存成本上升構成潛在風險，但高端品牌和折疊屏等新特性將降低消費者的價格敏感度。PCB：高端產能緊缺，量價齊升儘管市場對長期供需動態存在分歧，但高盛認為PCB（印製電路板）需求依然穩固。特別是高端CCL（覆銅板）和PCB供應商，受益於AI伺服器出貨量增長及ASIC滲透率提升，將面臨有利的供需格局。隨著CCL等級向M8+及M9升級，預計高端產品的平均售價（ASP）將在2026年和2027年每年增長20-30%。中國半導體：AI驅動新一輪擴張中國半導體行業將繼續保持增長態勢。高盛看好本土領軍企業（如$中芯國際 (00981.HK)$、鴻海）在先進製程上的擴張計畫，以及本土GPU供應商的崛起。AI技術創新和邊緣裝置（如AI眼鏡）的新需求將是主要推手。此外，半導體裝置和材料領域也將受益於供應鏈的本土化趨勢。L4晶片與Robotaxi：自動駕駛持續升級智能駕駛趨勢在2026年將持續深化。高盛預計，城市NOA（導航輔助駕駛）和Robotaxi（自動駕駛計程車）的普及將推動晶片組、軟體和感測器供應商的增長。Horizon Robotics等企業的解決方案正被更多車型採用，而$小馬智行 (PONY.US)$等Robotaxi營運商的商業化處理程序也在加速，這將為相關供應鏈帶來新的增長極。低軌衛星：發射加速與規格升級低軌衛星（LEO）行業將進入加速期。高盛指出，隨著火箭運載能力的提升和發射成本的降低，衛星發射將顯著提速。同時，衛星規格也在升級，頻寬將從單頻段向多頻段（Ka、E、V、W）演進。考慮到衛星5-6年的生命周期，換代需求最早可能在2026年啟動，這將推動星座網路基礎設施的建設。 (富途牛牛)
科技#高盛#2026年#科技行業
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矽谷程式設計師扎堆做醫美，月供一台特斯拉？

在矽谷，曾經以“程式碼能力”為唯一硬通貨的程式設計師們，正悄然掀起一場關於面容的極限最佳化。從漠視外表的極客文化，到如今成群結隊預約價值數十萬的面部手術，這一轉變背後遠非虛榮那麼簡單——它關乎年齡歧視、職業焦慮，更關乎如何使自己“看起來年輕”，從而不被淘汰。曾幾何時，矽谷的標誌性形像是連帽衫、牛仔褲、凌亂的頭髮與黑眼圈，相信“程式碼即正義”，信奉“實力至上”，對外表幾近忽視。在矽谷，頭腦才是唯一的通行證，容貌不過是隨時可被拋棄的“身外之物”。然而近年來，一場關於“臉面”的革命，正在科技心臟地帶掀起巨浪。曾經不修邊幅的矽谷精英，尤其是男性程式設計師與投資者們正瘋狂湧入整形外科。從數萬美元的“迷你拉皮”到堪位元斯拉首付的醫美項目，精英也逃不過用整容對抗“35歲焦慮”。（由本·塔利醫生提供的某位匿名患者術前術後對比照片，左圖為一名現年60歲，經營太陽能及科技企業的患者，右圖為一名近65歲的科技創業者、商業與財富顧問，兩人均接受了先進的面部和頸部提升術，並進行了SMAS最佳化）這場轉變背後，是矽谷文化深處一次冰冷而現實的校準。1. 科技行業的年齡歧視華爾街日報評論稱：“科技是年輕人的遊戲“。風險投資家彼得·蒂爾也曾揚言，“你不能僱傭任何超過30歲的人”，這種觀點雖顯極端，卻赤裸裸地揭示了科技行業心照不宣的青春崇拜。在飛速迭代的技術浪潮前，年輕普遍與“潛力”“耐力”“可塑性”直接掛鉤。當這種偏見根植於招聘與晉陞文化中，“看起來年輕”便不再是一種個人選擇，而成了一種生存策略。舊金山精神分析學家斯蒂芬·薩賓博士指出，他的客戶們普遍擔憂自己“看起來太老”而失去投資人或公司高層的青睞，因此整容成了一種對抗“職業性過期”的積極手段。2. 資本加持與“Zoom自拍效應”的催化矽谷的高收入為這場顏值競賽提供了彈藥。科技從業者資金充裕，能夠負擔得起數萬至數十萬美元的手術費用。與此同時，新冠疫情催生的遠端辦公常態，讓“Zoom自拍效應”凸顯——人們前所未有地長時間凝視螢幕上自己的面容，每一道皺紋、每一吋鬆弛的皮膚都被放大審視，再加上混合工作模式又恰好提供了隱秘的術後恢復期，讓醫美手術變得可行。3. 社會審美變遷“歷史上，如果男性有所成就，他們無論長相如何都會受到尊重，”舊金山整形外科醫生Timothy·Marten談到，“但現在男性覺得他們的成就不夠了，他們也必須看起來符合形象。” 傳統上施加於女性的容貌壓力，正在平等地降臨到男性身上。在矽谷這個崇尚“最佳化一切”的地方，外貌成為個人品牌與狀態管理中最後一個等待被最佳化的變數。4. 技術產品的“副作用”另一個意想不到的推手，是GLP-1類減肥藥物（如Ozempic）的流行。許多科技從業者借助這類藥物快速減重，卻導致面部皮膚鬆弛，從而被動地將醫美需求推向了拉皮手術等更複雜的領域，以解決“減了100磅後皮膚怎麼辦”的問題。圖源：網路矽谷人的醫美選擇，也深刻烙印著他們的職業思維。項目選擇重資料、看ROI（投資回報率）：眼瞼手術因能快速消除疲憊感，讓眼神“重新銳利”，成為最受歡迎的項目之一，因為它手術時間短、恢復較快，以較小的代價獲得顯著回報。追求“自然迭代”，厭惡“版本顛覆”： 他們普遍抗拒過去拉皮手術那種“緊繃”“不自然”的橫掃式效果，取而代之的是“迷你拉皮”或“短疤痕拉皮”，他們強調精細、隱蔽、漸進式改善，而非推倒重來。過程管理如項目管理： 他們會精確規劃手術與恢復期，利用遠端辦公的便利，將downtime無縫接入工作日程，如同處理一個需要短暫離線更新的系統。圖源：網路矽谷程式設計師扎堆走進整形醫院，可不是膚淺的追求。在矽谷，萬物皆可最佳化，演算法、產品、商業模式，乃至自己的身體與容顏。當“看起來更有活力、更可靠、更具備競爭力”與職業生命線深度捆綁，醫美便從一種簡單的消費行為，異化為一種特殊的職業投資。當對抗衰老的戰役從護膚精華延伸到手術刀下，當青春成為一項需要持續投入、月供償還的奢侈追求時，我們或許也該問一句：在矽谷這台永不停歇的“造夢機器”裡，被不斷最佳化和更新的，究竟是我們的能力，還是我們無法再從容老去的自由？ (留學生日報)
矽谷程式設計師扎堆做醫美，月供一台特斯拉？
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AI暴擊下，科技行業增長最快的新工作居然是這個

過去兩年裡，關於“AI 將導致大規模失業”的討論幾乎變成全民話題。在AI的發源地——科技行業，也普遍瀰漫著一種“被替代”的焦慮。根據美國專門報導失業資料的Layoffs.fyi追蹤顯示，2025年以來，200多家科技公司已經裁掉了12多萬名員工，其中不乏微軟、Google、亞馬遜等大廠的大規模裁員。高盛曾在一份研究報告中指出：全球3億全職崗位面臨AI替代風險，美國三分之二的職業可以實現部分自動化。惠普公司CEO恩裡克·洛雷斯也曾在財報會議上直言不諱地說："很多人工任務未來會由AI做得更好、更快。"如果根據這種趨勢線性外推，必然會進入一個絕望的死胡同：當AI 掌握了邏輯與算力，人類還能剩下什麼？當所有目光都盯著“演算法工程師”和“算力架構師”時，大洋彼岸的矽谷和華爾街，卻悄然開啟了一場反直覺的招聘狂潮。根據《華爾街日報》的最新報告，科技巨頭們正在以高達 27.4 萬美元（約合人民幣 200 萬）的年薪，瘋搶一種古老而感性的角色。這個職位不是“提示詞工程師”，也不是“資料標註員”。它是“故事講述者”（Storyteller）。一、公司正“瘋狂招募故事講述者”華爾街日報剛剛發表了一篇文章《Companies Are Desperately Seeking ‘Storytellers’公司正“瘋狂招募故事講述者”》，在外網引起了熱烈的討論。從中我們可以看到一種早期趨勢的痕跡，和經叔之前探討的、為什麼科技公司和風投都開始搞自媒體，其實是一個邏輯。根據報導，美國 LinkedIn（領英）職位發佈裡包含“storyteller”的比例，在截至 11 月 26 日的一年裡翻倍。更具體的數字是：在“行銷”類別下，提到該詞的崗位約5 萬條；在“媒體與傳播”類別下，超過2 萬條。不僅招聘在漲，連高管嘴裡這個詞也越來越多。FactSet 統計顯示：企業高管在財報電話會和投資者日裡提到“storyteller / storytelling”的次數，今年截至 12 月 11 日為469 次，而 2024 年全年359 次，2015 年僅147 次。更直觀的是案例，而且它們都帶著一種“急迫感”：•Google招“客戶故事講述經理”，說“講故事在推動客戶獲取與長期增長上不可或缺”•Microsoft的安全組織招“敘事與講故事”方向的高級總監，要求既懂技術又能溝通、又能行銷。•合規技術公司Vanta招“講故事負責人”，最高薪資可達27.4 萬美元。•Notion乾脆把傳播、社交媒體、網紅合作合併成一個 10 人的“講故事團隊”。•金融科技品牌Chime開出了首個“企業編輯與講故事總監”崗位。•USAA一年內從 0 招到第 4 位 storyteller，用來寫部落格、報告、指令碼、演講稿，把真實場景“帶入生活”。更重要的是，這不是“文案崗換了個潮一點的名字”這麼簡單。報導裡有一句話很關鍵：它不完全是編輯、也不完全是活動、公關或行銷，而是這些模組如何協同，最終匯入同一個更大的東西——你的故事。換句話說：企業在招的，不是“寫得多的人”，而是能把公司講成一個世界觀的人。二、為什麼會這樣？為什麼是故事講述者？某種層面，答案隱藏在經濟學的供需曲線裡：當某種資源無限過剩時，與之相對的另一種資源就會變得極度稀缺。AI 帶來了什麼？它帶來了人類歷史上最恐怖的“內容通膨”。資訊不再稀缺，邏輯不再稀缺，甚至平庸的創意也不再稀缺。但“意義”稀缺。“信任”稀缺。“把冷冰冰的技術轉化為人類願景的能力”，極度稀缺。我們可以從三個底層變化理解這件事。1）“贏得媒體”在縮小，品牌被迫“直接面向受眾”過去公司很依賴媒體報導（earned media）。但現實是，媒體行業在收縮：報導引用了美國勞工統計局資料——“新聞分析師、記者與新聞工作者”人數約4.9 萬，而 2000 年是65,930。地方新聞同樣萎縮：西北大學梅迪爾學院的《地方新聞現狀》報告指出，美國紙媒發行量較 2005 年下降70%，一些大報網站瀏覽量近年也顯著下滑。媒體變少、注意力變貴，於是品牌越來越像“媒體公司”：自己做帳號、做播客、做視訊、做 newsletter（比如 Substack）。這叫going direct——不再等別人替你講，而是自己講。但問題來了：你管道越多、觸點越碎，就越需要有人把它們統成一個敘事宇宙。否則你今天發一條“我們很溫暖”，明天做一個“我們很狠的增長”，後天講“我們有信仰”，觀眾只會覺得：你到底是誰？2）“AI 內容氾濫”製造了信任危機，真實敘事反而變貴報導裡有位傳播公司 CEO 講得很直白：“AI slop（AI 垃圾內容）製造了巨大不信任。”當每個人都能一鍵生成“像樣的文字”，文字本身就不再是價值。價值轉移到了更稀缺的東西：•立場是否清晰•語氣是否一致•敘事是否可信•細節是否來自真實世界•你是否能讓人感覺“這裡有個人”這也是為什麼很多公司更愛招前記者：記者訓練的核心不是“寫”，而是不斷追問：So what那又怎麼樣呢？讀者為什麼要在乎？這對他意味著什麼？這不是關於文采，而是“意義生產”。3）在過剩裡，人需要意義；在噪音裡，組織需要一致性講故事，就是在豐剩和過剩中強加意義、在噪音中建立連貫、在權力面前賦予正當性的唯一方式。沒有敘事控制權，戰略、營運、資本都不會長期立足。因為，資訊越多、選擇越多、管道越多，系統越容易走向混亂。混亂的代價是什麼？不是“看不懂”，而是不相信、不記得、不願意跟隨。所以 storytelling 的本質，不是“講得更動聽”，而是讓一個組織在外界的噪音裡依然能做到：•我們相信什麼•我們反對什麼•我們為誰服務•我們如何證明•我們要把人帶到那裡你會發現，這些問題回答不清楚，再多內容也只是“產出”；回答清楚，內容才會變成“敘事資產”。當AI生成一切，聰明人開始搶佔敘事資本和認知程式設計權為什麼AI 時代需要故事講述者？因為技術本身是冰冷的、理性的、複雜的。而人類的選擇是感性的、情感的、簡單的。當AI可以寫出完美的程式碼、生成精美的設計、做出精準的預測時，企業發現：技術不再是護城河。任何技術，都會被快速複製、快速迭代、快速商品化。但故事不一樣。一個好故事，可以建立情感連接，可以塑造品牌信仰，可以創造文化認同。它讓技術不再是功能，而是意義；不再是工具，而是身份。這不僅是行銷，更是生命的哲學。當我們說"講故事"時，我們說的不是"編個好聽的故事"。我們說的是：1. 賦義（Meaning-making）：把複雜的技術和價值，轉化成普通人能理解和感受的意義。2. 降維壓縮（Dimension Reduction）：把龐雜的資訊壓成一句可記、可講、可轉述的語言。3. 控制敘事主權（Narrative Control）：在資訊噪音中，主動定義自己是誰、為什麼重要、要去那裡。在AI時代，這三件事變得前所未有的重要。因為當AI可以生成無數內容時，品牌需要的是一個穩定的"敘事引力場"——讓別人遇到某類問題，就會想到你。當AI可以模仿任何風格時，品牌需要的是獨特的"聲音指紋"，讓讀者一眼知道"這就是你"。正如一位傳播專家所說："在一個產出無限的世界裡，'故事'才是稀缺的底層要素。誰能把混沌壓縮成一種人們能夠感受、記住、原諒並願意圍攏的東西，誰就真正運行著這個系統。"三、最高級的權力：重新審視賈伯斯的“現實扭曲力場”提到科技與故事，我們無法繞開史蒂夫·賈伯斯。很多人誤以為賈伯斯的成功在於“極致的產品”，或者“飢餓行銷”。但如果拔高一個維度，你會發現，賈伯斯一生都在踐行那個終極真理：“世界上最有力量的人是講故事的人。講故事的人決定了一個即將到來的世代的願景、價值觀和議程。”賈伯斯不僅僅是在賣手機或電腦，他是在建構一種“世俗宗教”。當 2001 年所有廠商都在比拚 MP3 播放器的儲存空間（是 64MB 還是 128MB）時，賈伯斯從口袋裡掏出 iPod，說了一句至今仍是經典的文案：“1000 首歌，裝進口袋。”請注意這其中的差別：• 平庸的敘事：參數（Storage）、功能（Play）、價格。• 賈伯斯的敘事：場景（Pocket）、體驗（Music）、自由（1000 Songs）。他沒有販賣硬體，他販賣的是“未來的生活方式”。賈伯斯最高超的地方，在於他把自己和蘋果塑造成了“反抗平庸的英雄”。從 1984 年那個對抗老大哥的廣告，到“Think Different”裡致敬愛因斯坦和畢加索，他建構了一個巨大的敘事引力場：購買蘋果產品，不是消費行為，而是一種身份投票——你投票支援創新，反對墨守成規。這就是為什麼今天科技公司瘋搶Storyteller 的根本原因：在技術同質化的時代，唯有敘事能建立“護城河”。四、普通人的“道”：AI 時代，成為自己敘事的主人當AI開始"最佳化"人類，當演算法開始替代工作，當效率成為唯一的衡量標準時，我們面臨一個選擇：是被動地接受被最佳化的命運，還是主動地建構自己的敘事？科技公司"瘋狂招募"故事講述者，不是因為他們突然變得文藝了，而是因為他們終於意識到：在AI時代，技術不再是護城河，敘事才是。在AI時代，普通人最需要學的不是提示詞，不是如何程式設計，也不是"如何講故事"的技巧，而是"如何建構意義"的底層邏輯。1）別把自己活成“功能集合”，要活成“意義坐標”AI 最擅長替代的，是可拆解、可複製、可規模化的輸出。人最難被替代的，是他所代表的意義：你站在那一邊，你相信什麼，你願意為什麼付出代價。當你能成為一種“坐標”，你就不再只是一個帳號、一份簡歷、一項技能，而是別人用來理解世界的一塊拼圖。2）在無限內容裡，稀缺的是“可被記住的解釋”今天內容最大的問題不是少，而是“太多且互相打架”。所以真正有價值的人，不是製造更多資訊，而是提供更少、但更穩定的解釋框架。能讓人記住、願意複述、可以傳遞的那種解釋，就是你的敘事力量。3）敘事主權決定你能走多遠賈伯斯極度在意發佈節奏、表達結構、本質上都是在守護一件事：解釋權。同樣，個人在 AI 時代最重要的能力之一，是不被平台、不被熱搜、不被他人的評價體系定義——你要能先定義自己。當你失去敘事主權，你就會被迫在別人的話語裡求生；當你擁有敘事主權，你才可能在變化裡持續生長。4）越是技術狂飆，越需要人文錨點AI 讓效率暴漲，也讓人更容易迷失。越是這種時候，人越需要一些“錨”——價值觀、願景、歸屬感、被理解的感覺。這就是為什麼科技公司會在最技術的地方，反而開始瘋狂招“講故事的人”。AI 會繼續加速，崗位會繼續重組。但《華爾街日報》這條趨勢至少告訴我們：當世界變得更像機器，人們反而更渴望“人”的東西——意義、信任、立場、連貫、被理解。所以，科技行業增長最快的新工作叫 storyteller，一點也不矛盾。它只是提醒我們：在過剩時代，能把混沌講清楚的人，才是真正稀缺的人。 (不懂經)
AI暴擊下，科技行業增長最快的新工作居然是這個
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Anthropic CEO：五年內，AI 會真正替人，誰是第一批？

上周，在 Dreamforce 2025 峰會，Anthropic 聯合創始人兼 CEO Dario Amodei 說了一句引發廣泛關注的話：我對短期內 AI 的互補性依然樂觀，但我也必須坦白:兩到五年內，真正的替代將開始出現。這不是科技行業第一次有人談“AI 替代人類”。不同的是，Amodei 說這話時，Anthropic 內部已經發生了翻天覆地的變化： 他們的團隊裡，超過 90% 的程式碼已由 Claude 自動編寫，Bug 定位、系統偵錯甚至產品重構都由智能體完成。人類工程師的角色，不再是寫程式碼的人，而是審查 Claude 工作的人。這意味著，“AI 替代”不再是科幻電影裡的威脅，而是從 Anthropic 辦公室裡的一行行程式碼開始，在真實的生產系統裡一步步落地。但 Amodei 的警告，不止是給工程師的。“這不會只發生在開發者身上，”他補充說，“保險、金融、醫療等行業的企業客戶已經在用 Claude 執行端到端任務。被替代的第一批人，往往是工作流程裡那些最容易被自動化的崗位。”“AI 取代人類”這件事，從理論進入了倒計時。接下來，問題不再是AI 會不會替你，而是誰會先被替？他們是怎麼一步步被替的？而你，又該如何重新定義自己的角色？第一節｜替人的起點：端到端能力今天很多人說 Claude 會寫程式碼，但 Dario Amodei 的重點根本不是寫程式碼，而是它能做完一件完整的事。他觀察到：以前 AI 只是幫你寫幾行程式碼，現在它可以偵錯系統、修復 Bug、完成整個部署流程。換句話說，不再是你寫主力、AI 輔助，而是 Claude 把一件任務從頭到尾做完，人來稽核修改。角色變了，關係也變了。在 Anthropic 內部，這個轉變已經開始落地。Dario 舉了一個他們真實發生的案例：我們最近發佈模型時，叢集出現 Bug，工程師找了好幾天沒找到。後來我們讓 Claude 去排查，它居然找出了一個大家都漏掉的隱藏問題。從 AI 按你指令做一件事，到 AI 自己能判斷、執行、修復，走完整個閉環。而且這不是偶發事件。Dario 明確說：“我們現在團隊裡的程式碼，90% 都是 Claude 寫的。人類的角色更像是編輯者、監督者。”實際上，工程師不再是執行者，而是把 AI 當成“實習生”或“外包員”來分配任務、檢視成果、保證質量。不僅是 Anthropic 內部，Claude 的企業使用者也在驗證這點。Anthropic 聯合創始人 Mike Krieger 在早前訪談中也透露：我們有客戶讓 Claude 連續運行 30 小時，完成了一項複雜的系統重構。30 小時，非人類值班，任務不中斷。這不再是對話模型，而是長期運行的虛擬執行者。它能記住目標、追蹤上下文、發現並糾正問題。做的不再是語言生成，而是任務交付。在10 月 20 日 與製藥巨頭禮來(Lilly)首席資訊官 Diogo Rau 的對話中，他說：“不要被我們能用 AI 做那些小事這種想法限制住。有一個現有流程，它有 20 個部分，你想在第 5 部分和第 12 部分引入 AI，這實際上很困難。但一年後，AI 可能就能從第 0 部分到第 20 部分端到端完成。”如果模型在一年後才足夠強大，而你那時才開始部署，就會再延誤兩年。要對技術進步的速度有信心，現在就開始為端到端變革做準備。這段話點破了替代的本質：因為替代不是某個時刻突然發生的，而是從“輔助”變成“交付”的那一刻開始的。當 Claude 不只是回答問題、生成文字，而是能：理解任務目標呼叫工具和代理自主運行並糾錯交付最終結果那你還需要幾個人做這件事嗎？我們過去總以為 AI 只是幫你快一點，但 Dario 的話意思很明確：Claude 能做端到端任務的那一刻，就意味著你不再需要中間這些環節。程式碼只是開始。真正替人的，不是 AI 變聰明了，而是它開始像系統一樣工作：持續執行、串聯流程、自主呼叫、糾錯最佳化。這套執行力，才是 AI 從工具向崗位躍遷的分水嶺。第二節｜第一批被替：中間環節的人我們常以為被 AI 替代的會是低技術、低學歷、低門檻的崗位，比如文員、助理、客服。但 Dario Amodei 給出的判斷恰恰相反。他說：不是說人類沒有事情可做，但兩到五年內，整個經濟體系都會被深度重塑。影響最大的不是個別崗位，而是所有環節都可能被壓縮、被替換、被重組。換句話說，AI 替代的並不是誰技術差，而是誰在流程中傳遞資訊、而不是創造結果。只要一份工作裡，沒有核心創造，而只是把資訊從 A 傳到 B，再從 B 整理成 C，那這件事 Claude 能替你做，而且可能還更快、更便宜、不出錯。你會發現，很多看起來有技術含量的中間環節崗位，其實只是資訊搬運工：把會議內容整理成報告把客服反饋總結成周報把資料填進表格，再匯出成 PPT把行銷計畫分解為具體工單，下發至不同部門這些工作的共同特徵是：資訊已有步驟明確不涉及複雜判斷成果可驗證而這正是 AI 最擅長的工作。Mike Krieger 補充了一個 Anthropic 客戶的真實案例：有客戶在財務部門用 Claude 自動生成分析 Excel 表格，Claude 會自己理解資料、做推導、畫圖表。不是把 Excel 做成工具給人類用，而是 Claude 直接接管整套流程。所以這不是一場程式設計師和 AI 的戰爭，而是“中間環節的人”和“做完整件事的人”之間的更替。再進一步看，只要一家公司使用 AI 來：審查合同 → 整合文件 → 寫會議紀要歸檔工單 → 生成 FAQ → 自動發郵件撰寫預算 → 分析花費 → 出年度報告那些專門做這些事的崗位，還需要幾個人？因為過去一項工作要三四個人輪流做，現在 AI 一步跑完。這，就是第一批會被替的現實依據。Dario 的判斷不是基於情緒，而是他們內部已經發生的變化：我們沒有解僱工程師，但我們團隊裡，每個人的角色都在重新定義。這句話的意思很清楚：AI 不是一刀切，而是讓原本的人力變得邊緣化。先被替的，正是那些沒有決策權和創造權的崗位。第三節｜新工作方法：不是幹活，而是指揮 AI 幹活AI 真正開始替人的那一刻，很多人最直覺的擔心是：那我們是不是要沒工作了？但 Dario Amodei 在 Dreamforce峰會上給出了一個出人意料的答案：你可能需要更多人，因為他們可以獲得更大的槓桿效應。工程師可以變得十倍更有生產力。AI 在替人，為什麼還需要更多人？IG Group 案例：他們的分析團隊每周節省 70 小時，但這些時間被重新投入到更高價值的戰略工作中。某些用例的生產力翻倍，3 個月就實現了 ROI。Cox Automotive 在 VinSolutions CRM 中使用 Claude 後，消費者諮詢響應和試駕預約數量翻了一倍多。Palo Alto Networks 讓 2500 名開發者使用 Claude，沒有任何 Claude 經驗的初級開發者完成複雜整合任務的速度快了 70%。這些案例的共同點是：人沒有被“替掉”，而是“角色”升級了。但這個轉變並不容易。一項針對 16 名經驗豐富的開源開發者的研究發現：當他們使用 AI 工具時，完成任務的時間反而增加了 19%。開發者預測 AI 會讓他們快 24%，結果卻慢了 19%。為什麼？因為有經驗的開發者有大量上下文，而 AI 沒有。他們需要把自己的問題解決策略改造成 AI 能理解的形式，還要花時間偵錯 AI 的輸出。但學會管理 AI，需要時間和練習。而時間，可能不多了。史丹佛大學的研究顯示，22-25 歲軟體開發者的就業率自 2022 年底以來下降了近 20%，因為 AI 工具正在接管過去分配給初級員工的常規編碼和資料任務。哈佛商學院教授 Christopher Stanton 警告說，隨著僱主重新定義早期職業角色，工資可能會下降。但與此同時，Salesforce 的首席人事官表示，公司正在大規模招聘新畢業生，2025 年夏天接納了 1000 名實習生。她指出，現在有很多 6 個月前根本不存在的新崗位。未來，不是所有人都會失業，是工作角色正在被重新定義。那麼，什麼樣的人能適應這種變化？真正高價值的人，能做到：清楚表達需求合理分配任務給 AI驗證 AI 的工作成果AI 出錯時知道怎麼糾正這，就是 “AI 統籌師”。Dario 在 Dreamforce 上明確表示：我很擔心，特別是人們適應的能力，因為工作變化得太快了。這不是危言聳聽，而是正在發生的現實。時間窗口，只有兩到五年。結語｜不是會不會，而是什麼時候Dario 說得很明白：“不是替代，是重排分工。”AI 不再是工具，而是能獨立完成工作的虛擬同事。它能端到端跑完流程，找出人類漏掉的問題，連續工作不停歇。真正被替的，不是崗位，而是那種只會做一環、不懂用 AI 的人。Anthropic CPO Mike Krieger 則表示：我們建構的是可信賴的虛擬同事。不是輔助，是上崗；不是幫你，是幹完你幹不完的。接下來兩到五年，變化可能會比大多數人預期的更快。 (AI 深度研究員)
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