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資料中心“急剎車”:從紐約到佛羅里達,美國為何集體對AI“發電廠”說不?
一場跨越紅藍兩黨的立法浪潮正在席捲全美,政客們罕見地達成共識:資料中心,該停一停了。紐約州議會大廈裡,民主黨參議員莉茲·克魯格站在麥克風前,語氣堅定:“民主黨和共和黨都在推動這類暫停令,紐約應該站在最前線。”就在前一天,佛羅里達州州長羅恩·德桑蒂斯在人工智慧政策圓桌會上毫不客氣地批評:“我不認為有多少人願意支付更高的電費,只為了讓某個聊天機器人能在網上腐蝕13歲的孩子。”這兩位政治立場迥異的政客,卻在同一個問題上罕見地達成一致:資料中心擴張必須放緩。01 暫停潮2025年2月,紐約州成為至少第六個考慮對資料中心按下“暫停鍵”的州。克魯格與共同提案人安娜·凱萊斯提出的法案要求實施為期三年的資料中心建設暫停期。在此期間,環境保護部和公共服務委員會必須評估資料中心對公眾和環境的影響,並提出新的監管措施。“我們的擔憂是,現有的監管措施不夠充分。”食品與水觀察組織紐約分部的資深策略師埃瑞克·韋爾特曼直言不諱。正是這個環保組織推動了紐約的暫停法案。這股暫停潮並非紐約獨有。根據科技政策出版社的報告,截至2024年12月底,全美至少有14個州的城鎮或縣已經暫停了資料中心的許可和建設。佐治亞、馬里蘭、俄克拉荷馬、佛蒙特和弗吉尼亞等州今年都提出了各種形式的暫停法案。值得注意的是,這股浪潮跨越了黨派界限——在俄克拉荷馬和馬里蘭,暫停法案主要由共和黨人推動;而在佐治亞、佛蒙特和弗吉尼亞,則是民主黨人在牽頭。02 能源黑洞資料中心為何突然成為眾矢之的?答案藏在電表裡。紐約州目前有130多個資料中心,多個大型項目正在規劃或建設中,其中包括一個位於舊煤電廠舊址的450兆瓦項目。該州一家公用事業公司透露,目前有10吉瓦的電力需求等待接入電網,其中主要驅動力就是資料中心——這一需求在短短一年內翻了三倍。“這相當於大約1000萬戶家庭的用電量。”能源分析師馬克·戴維斯在一份報告中指出,“資料中心正在吞噬我們的電網容量。”弗吉尼亞州的情況更為嚴峻。該州被稱為“資料中心的東海岸首都”,擁有全球最高密度的資料中心叢集。僅勞登縣一地,就有超過2500萬平方英呎的資料中心空間。“我們正在接近電網的物理極限。”弗吉尼亞州議員喬什·托馬斯坦言,“去年夏天,我們差點就因為電力需求激增而實施輪流停電。”03 帳單誰來付?德桑蒂斯州長的批評直指核心問題:更高的能源帳單。資料中心是能源密集型設施,一個大型資料中心消耗的電力相當於一個小型城市的用電量。隨著人工智慧的爆炸式增長,這一需求只會進一步飆升。“訓練像GPT-4這樣的大型語言模型,消耗的電力相當於100個美國家庭一年的用電量。”史丹佛大學人工智慧研究所2024年的一份報告顯示,“而這只是一個模型的一次訓練。”問題在於,這些成本往往被轉嫁給普通消費者。當公用事業公司需要升級電網以滿足資料中心需求時,升級成本通常會通過提高費率分攤給所有使用者。紐約州州長凱西·霍赫爾上個月啟動了一項新倡議,要求資料中心“支付他們應得的份額”,作為保護納稅人免受高能源成本影響的一系列行動的一部分。04 環境代價除了能源問題,資料中心的環境影響也日益受到關注。2024年12月初,由環保組織食品與水觀察召集的200多個國家和地方環保團體簽署了一封信,要求國會議員通過全國性的資料中心暫停令。他們稱資料中心擴張和人工智慧繁榮是“我們這一代人面臨的最大環境和社會威脅之一”。資料中心的用水量同樣驚人。一個中型資料中心每天可能使用30萬加侖的水進行冷卻——這相當於一個擁有5萬人口的城市一天的飲用水量。在乾旱頻發的西部地區,這種用水量引發了特別關注。亞利桑那州鳳凰城周邊地區已經因為資料中心的水資源使用問題爆發了多次社區抗議。05 行業回應面對日益高漲的反對聲浪,資料中心行業開始做出回應。微軟公司上個月在白宮的支援下,推出了一系列承諾,表示要在建設資料中心的社區中成為“好鄰居”。這些承諾包括提高透明度、增加社區參與度,以及更可持續的資源使用。資料中心聯盟副主席丹·迪奧里奧在一份聲明中表示:“我們認識到繼續努力通過社區參與和利益相關者教育來更好地教育和告知公眾關於這個行業的重要性,這包括提供關於行業負責任使用水資源和我們承諾支付所用能源費用的事實資訊。”但批評者認為這些承諾遠遠不夠。“自願承諾沒有法律約束力,”韋爾特曼指出,“我們需要的是強有力的監管和真正的問責制。”06 政治博弈資料中心暫停令的興起揭示了一個有趣的政治現象:在地方層面,實用主義往往超越黨派意識形態。在弗吉尼亞州,超過60項與資料中心相關的法案已在今年提出。托馬斯議員表示,自稱為資料中心“改革者”的議員核心小組已經從2024年的3人增長到現在的12或13人。“我的同事們現在明白,我們需要協商這些設施的去向。”托馬斯說。他提出的一項要求資料中心進行更深入的環境、噪音和社區影響評估的法案去年通過了立法機構,但被當時的州長格倫·揚金否決。新當選的民主黨州長阿比蓋爾·斯潘伯格在競選期間曾談到要讓資料中心“自付費用”,因此今年的法案版本更有可能獲得通過。“我對她簽署法案更加樂觀。”托馬斯表示。07 國家層面的呼聲這股地方層面的浪潮也正在向國家層面蔓延。2024年12月,佛蒙特州參議員伯尼·桑德斯成為第一位呼籲全面暫停資料中心許可的國家級政治家。這位獨立參議員表示,暫停令將“確保技術的好處為我們所有人服務,而不僅僅是那1%的人”。桑德斯的呼籲得到了環保組織的積極響應,但也遭到了科技行業的強烈反對。資訊技術與創新基金會主席羅伯特·阿特金森警告說:“暫停資料中心建設將嚴重阻礙美國在人工智慧領域的競爭力,最終將就業和創新拱手讓給中國和其他競爭對手。”這場辯論觸及了美國科技政策的核心理念:如何在促進創新與保護社區、環境之間取得平衡?08 尋找中間道路完全暫停資料中心建設是否現實?許多專家認為,更可能的結果是加強監管而非全面禁止。“我們需要的是智能監管,而不是全面禁止。”能源政策專家薩拉·約翰遜認為,“這包括要求資料中心使用可再生能源、實施更高效的冷卻技術,以及確保他們支付基礎設施升級的全部成本。”一些州已經開始探索中間道路。馬里蘭州的一項提案不是全面暫停,而是要求資料中心達到特定的能效標準才能獲得許可。俄勒岡州則考慮對使用非可再生能源的資料中心徵收額外費用。科技行業也在尋找解決方案。Google和亞馬遜等公司正在投資更高效的冷卻技術和模組化資料中心設計,這些設計可以更靈活地部署在能源過剩的地區。09 全球視角美國的這場辯論並非孤立現象。在歐洲,愛爾蘭和荷蘭等國已經因為電網限制而放緩了資料中心的批准。新加坡甚至實施了為期三年的暫停令,以評估資料中心的環境影響。與此同時,中國正在大力推進資料中心建設,但重點是將其導向可再生能源豐富的西部地區。根據中國工業和資訊化部的資料,2024年中國新建資料中心中,超過60%位於西部省份,這些地區有豐富的水電和太陽能資源。這種地理戰略差異凸顯了不同的政策取向:美國更注重地方社區影響,而中國更注重國家層面的資源最佳化。10 未來之路隨著人工智慧需求的持續增長,資料中心的能源消耗預計將在未來幾年內大幅增加。國際能源署預測,到2026年,資料中心的全球電力消耗可能比2023年增加一倍以上。這場辯論的核心問題是如何分配有限的資源——電力、水和土地——以及誰應該為基礎設施升級買單。“我們正處在一個轉折點。”托馬斯議員總結道,“我們可以繼續盲目擴張,也可以停下來思考:我們想要什麼樣的未來?我們願意為什麼樣的技術進步付出代價?”在紐約、弗吉尼亞和全美各地的議會大廳裡,這個問題正在被激烈辯論。而答案,將決定美國數字基礎設施的未來形態。 (跬步書)
馬斯克:沒有AI,美國經濟將崩潰!美元會被電力取代,你怎麼看?
馬斯克的作用不僅是作為”宇宙首富“帶領人類實現各類賽博夢想,以及作為共和黨最大讚助商幫助川普的”MAGA"計畫實現偉大復甦,其更現實的定位是作為美國三大概念和預期的引領人物之一帶領全球市場走向需要的路徑(另兩位是黃仁勳和川普),尤其是其周末的言論,往往是下周的市場主要熱點,至少對我們A股的影響非常大!但作為一名商人,那怕他感嘆“金錢買不到幸福”,但在利益面前,其天然會站在有利於自己產業的方向向輿論傳達商業敘事,其有這個影響力、也有這個資本、甚至還擁有自己的信徒,因此,無論怎麼說,他的話總會在全球範圍內引發強烈的討論,並在某種程度上引發全球政府的政策路徑向有利於其的方向發展,而他時不時為自己造一些競爭對手和誇獎其他企業的作法,更像是在為自己格式的估值和產業的升級,培養價值錨定的助推者!所以,大家可以有條件相信他的話,但需要理智的區別!接下去我們就來聊聊他的”瓦特幣和AI救國論“!一、美國的AI與機器人產業:重要,但不一定救命!在機器人和AI不能回答如何在資本主義市場裡實現大部分人的充分就業和商品供給的極大豐富前,我不認為其發展會拯救誰,但其一定有利於資本增長,因為成本更低,利潤更高!而且當前AI與機器人產業已成為美國經濟的關鍵增長動力,尚未達到“缺失即破產”的決定性地位不過2026年,亞馬遜、Google和微軟,這三家公司連同Meta就計畫在2026年投入6600億美元用於資料中心和專用晶片,這一金額超過以色列的GDP,較2025年的4100億美元激增60%,更是2024年2450億美元的165%。因此,AI的資本開支就像巨頭在向美國的金融機構抽取源源不斷的流動性供應,而GDP實際上就是交易的重複計算,因此在供應鏈金融放大下,AI投資對經濟的拉動作用一定會越來越高,但高投入,低回報之下,這個生意如何循環,失去的就業如何平衡,ETF靠誰的錢去持續供應等,都成了問題!其次,從AI產業來看,據MRB Partners研究,2025年一季度至三季度,AI相關支出(含軟體、電腦、半導體等)未考慮進口因素時,平均為美國實際GDP增長貢獻0.9個百分點,佔同期GDP平均增幅的40%,但如果計入進口抵扣後,淨貢獻降至0.4-0.5個百分點,佔比20%-25%。Bespoke Investment Group進一步指出,2025年二、三季度,AI相關支出僅佔季度GDP增長的15%,佔GDP總量比例不足5%,且核心貢獻來自軟體和電腦投資,而非資料中心建設。而機器人產業規模相對溫和,2024年北美智慧型手機器人市場規模達165億美元,美國佔比82%,約合135.3億美元,而全球機器人市場總營收為461.1億美元,美國位列全球主要生產商前列。目前美國機器人主要應用於工業場景,特斯拉Optimus人形機器人仍處於商業化初期,預計2027年底面向公眾出售,短期內難以形成大規模經濟拉動。整體而言,AI與機器人上下游產業(含晶片、軟體、應用服務)合計佔美國GDP比重約6%-8%,是重要增長極,但消費仍是美國GDP增長的核心驅動力,即便缺乏AI相關投資,依託強勁消費,美國實際GDP增長仍能維持在1.5%以上,馬斯克“1000%破產”的表述明顯誇大了產業權重,實際上不改貨幣和金融體系,機器人是不會吃飯、唱歌、逛酒吧的,社會真實需求端就是長期下降的。二、馬斯克產業佈局:說的話大部分都是生意馬斯克的言論是其商業帝國與資本佈局的精準背書,完美契合他正在打造的“能源-機器人-AI-晶片”閉環的核心戰略。我們看到,當前馬斯克已完成的兩個關鍵產業佈局是:(1)能源領域,特斯拉推進太陽能儲能項目,計畫三年內在美國實現每年100吉瓦太陽能產能,同時SpaceX探索太空太陽能利用,機器人領域,Optimus人形機器人已在特斯拉工廠試運行,商業化處理程序加速。(2)AI領域,SpaceX以全股票方式收購xAI,將其Grok模型與星鏈、火箭技術結合,建構“太空AI”生態;晶片領域,特斯拉自研FSD晶片,支撐自動駕駛與機器人AI運算。從資本邏輯來看,馬斯克深諳資本追捧“未來想像空間”的邏輯,2025年下半年開始,其不斷通過渲染AI、機器人的“決定性作用”,以及產業閉環的顛覆性價值,放大焦慮、突出供需矛盾,以此推高旗下企業估值,目前SpaceX與xAI合併後估值飆升至1.25兆美元,特斯拉也在汽車產量大滑坡下依託機器人與AI敘事維持高估值,惹得中國的一眾新能源汽車公司也著急的說自己是機器人公司!而這正是他撬動資本槓桿、質押股票套現支撐新業務的核心基礎。簡言之,馬斯克的言論的核心目的,是為其產業閉環吸引資本關注、降低佈局成本,實現“願景推高估值、估值支撐佈局”的正向循環。三、從經濟學怎麼看馬斯克的觀點馬斯克的話,其實還是有點水平的,他抓住了實體經濟的核心價值,經濟學中,產能與能源是經濟增長的物質基礎,AI與機器人能大幅提升全要素生產率,能緩解美國當前38.5兆美元國債帶來的債務壓力,這一邏輯符合經濟增長本質!其次,他預判了貨幣價值的底層支撐變化,雖然在數字貨幣領域其也是全球重要的玩家之一,只要他的產業閉環形成,就能操控能源與產能的水平,從而使其稀缺性與自己的產業繫結,而美元作為信用貨幣,其價值錨點(當前依託美國經濟實力與軍事地位)確實可能受到實體經濟結構變化的衝擊,不過,如果真的是這樣,這個蛋糕馬斯克能吃到嘴裡麼?但是,從另一個角度看,傳統貨幣(尤其是美元)的核心職能是價值尺度、流通手段與儲備貨幣,其背後是國家信用、軍事力量與全球貿易體系的支撐,發電量與產能無法替代貨幣的信用錨點,也難以承擔全球貿易的結算功能。所以,馬斯克忽視了貨幣的信用屬性與歷史慣性;從經濟學來看,他高估了產業閉環的實現速度與影響力,太陽能、機器人、晶片與AI的閉環涉及技術突破、產業鏈協同等多重難題,短期內無法顛覆現有經濟與貨幣體系,且過度強調技術作用,就忽視了消費、就業、全球貿易等其他經濟核心變數,說到底,你賺錢了,和大部分普通民眾的生活有什麼關係呢?我看,還是要對馬斯克的言論,剝離資本炒作的成分,去聚焦其背後的產業趨勢,方能客觀把握其價值,我也希望沒有貨幣的世界,也不用為生產和商品煩惱,孩子們每天不用內卷作業,去實現真正的人生,可問題是資本會給機會麼?(聞號說經濟)
中國發電增量達美國的7倍,AI競爭鹿死誰手仍未知
AI即人工智慧,被認為是掀開人類第四次工業革命的關鍵技術,某種程度上決定了未來幾十年的世界格上一輪工業革命即第三次工業革命,資訊技術革命中,由於蘇聯落後美國,最終兩國國力差距越來越大,一般認為這是蘇聯解體的生產力根原。人類經歷的4輪工業革命。2022年GPT3.5發佈掀開AI革命以來,全球AI產業呈現中美對抗之勢。AI技術要求強大的算力,算力的物質基礎是越來越強大的顯示卡,顯示卡的核心是高精度晶片。除算力外,AI的發展迭代需要海量的訓練,而這就要消耗巨量的電力。拿目前世界上最先進的AI,GPT4.0舉例子,4.0僅僅訓練一次就要消耗掉幾百萬度的電,相當於一座小城市一年用電量。中美兩國在支撐AI革命背後所需的能源增長示意圖。美國西方當然知道AI對中美大國競爭的意義,試圖讓中國變成下一個蘇聯一直是當前美國高層的共識。但面對中國這麼個龐然大物,顯然直接軍事對抗是打不垮的。全球化的今天,美國一時半會也無法擺脫對中國供應鏈的依賴,且經濟上中國正在全方位超過美國。那唯一的辦法就是技術封鎖,在半導體產業中國雖有巨大的產量,但技術上和西方國家差距太大,目前台積電已經可生產2nm晶片,中國還只能製造出7nm晶片。而小小的晶片卻是AI算力的物質基礎,這便是美國為什麼會在這塊封鎖中國。中美AI產業的優劣勢對比。不過即使缺乏高精度晶片,中國依舊有發展AI的優勢,其中核心的是中國有巨大且廉價的電力產量。2025年全年中國發電量破10兆度,佔當年全人類發電和的3分之1,是美國的2.4倍。更恐怖的是中國依舊在砸巨量資金建設電站,1.2兆元的雅魯藏布江水電站工程只是近年中國狂建電站的代表,中國還在大力推進核電、風電、水電、太陽能發電工程。中美發電能力對比。2025年中國新建發電站等的發電能力約為470吉瓦。美國能源資訊署的資料顯示,美國同期增加的發電能力為64吉瓦,中國的發電增量達到美國的7倍。由於摩爾定律的制約,極有可能未來不久晶片精度就將達到頂峰,而中國慢慢研發也將追上來,而那時AI競爭將不再是算力競爭,而是電力競爭。由於中國有巨大且廉價的電力生產,意味著中國可以訓練更強大的AI,而美國電力供應遠遠少於中國,意味著最終美國將在AI革命中輸下陣來。2024年以來中國AI正在逐漸追上美國。 (未音g)
美國碼農,正被AI「大屠殺」!Karpathy驚呼,26屆畢業生崩潰
美國碼農,正在經歷一場「大屠殺」,就業率已經暴跌27.5%,將近1/3的工作崗位在消失。2026年的CS專業畢業生,已無路可走。一位多年程式設計師說:這個職業要消失了,願我們能榮耀離場、玩得痛快。美國碼農這個物種,正在逐漸滅絕。這不是什麼危言聳聽的預言,而是正在發生的事實。由AI導致的全球大裁員,在2025年達到了117萬,這是自2020年以來的最高紀錄。2026年的電腦專業畢業生們,一畢業就得面對水深火熱的局面——根本找不到工作!而美國勞工統計局的資料顯示,美國程式設計師的就業率,已經暴跌了27.5%。也就是說,幾乎被砍掉三分之一。怎麼辦?「這場殘暴的歡愉,終將以殘暴終結。」美國碼農,已經快滅絕了?如今在美國,程式設計師的就業率已經暴跌。勞工局的資料,是跌了27.5%。而史丹佛大學的研究發現,自從2022年底AI工具的普及,22至25歲的程式設計師就業率下降了近20%。研究人員分析了美國最大薪酬公司ADP的工資記錄,追蹤了2021 年至2025年7月間數百萬名在數萬家公司工作的員工。資料顯示,年輕和年長開發者的就業情況直到2022年底是一致的。但從那時起,兩者開始分化——年輕開發者開始失業,而年長開發者則沒有。根據一家美國諮詢公司的統計,AI導致的裁員,對今年美國遭受的衝擊程度僅次於疫情。這家公司發佈的報告顯示,AI直接或間接導致了今年美國近55000人的失業!一位程式設計師在自己的部落格中寫道:「為什麼我認識的每一個人,都在被裁員?」如今美國的科技行業,想要安穩地工作真的很難。裁員和AI的陰影,正在每一個程式設計師的頭上籠罩著。該怎樣給這場災難命名呢。網際網路泡沫破裂?大衰退?獨角獸大屠殺?或者CrashGPT。這位程式設計師寫道:Meta裁員數千人,Google招聘凍結,這是一個集體幻覺的緩慢崩塌,FAANG的夢想從內部開始腐爛。AI裁員大災變AI不再是提升生產力的工具,而是直接替代程式設計師崗位的角色。史丹佛、多倫多CS畢業生求職陷入絕境而且AI,也沒有給年輕的CS畢業生們留下絲毫活路。史丹佛的CS畢業生們一畢業,就發現面臨的情況跟三年前完全不一樣,這讓他們很憤怒。因為找不到工作,很多人只能選擇自己多讀一年研究生。而三年前,很多人沒畢業,工作都已經找好了。Azka Azmi今年春天從多倫多大學電腦系畢業,至今還沒找到工作。她越找工作,越覺得沮喪,因為這個過程中,她幾乎沒有機會和真人交談!到處都是AI,所有的公司都在用AI取代真人招聘,你能做的,就是適應這個機器互相交談的世界。曾經,CS是所有人眼裡的香餑餑專業,動輒百萬年薪,還有高福利和充滿樂趣的工作環境。但如今,由於AI、經濟不確定性,以及大量CS畢業生進入職場,這些傳說中的完美職位,啪地一下全消失了。Azka Azmi說,很多學生依賴實習或co-ops的機會來找到工作,但現在可能只有百分之一的申請者,才能收到回覆。讀個研,發現更難找工作了2024年春季,Elliot Chen從多倫多大學獲得CS學位,然後投遞了幾百份簡歷。他沮喪地發現,給應屆畢業生的機會少得可憐。很多職位都要求至少一年的非實習工作經驗,可大多數應屆畢業生都沒有。很多人,甚至都無法通過簡歷篩選這一關。因為求職不順,Elliot Chen決定繼續攻讀CS碩士,好讓自己脫穎而出。結果讀研讀到一半,他發現,自己收到的僱主回覆,甚至比自己本科時還少!一位CS博士發現,這個專業的本科生們,面對當前的就業市場感到極度恐慌,甚至出現了心理健康問題。「競爭非常激烈,很多環境都變得非常不友好。這些孩子什麼都做。他們超越了以往任何人的極限。這對每個人來說都是殘酷的。」Chrisee Zhu也感覺到,自己的同學們異常焦慮。在小組課程中,他們常常心不在焉,無法做出貢獻,而是專注於求職申請和程式設計練習,為技術面試做準備。Karpathy 程式設計師,正在經歷一場9級地震感到AI恐懼的,不僅是小白,還有大佬。就在剛剛,前特斯拉AI總監、OpenAI聯創Karpathy表示,自己被強大的外星科技震撼到了!他口中這個「被遞到人類手中的強大外星武器」,就是AI。而且他直言——我從未覺得自己作為程式設計師,會如此落後。他深深感覺到,隨著程式設計師貢獻的程式碼越來越稀疏和零散,這個職業正在經歷劇烈的變革。他遺憾地表示,如果能妥善串聯起過去一年左右湧現的新工具,自己的能力本可以提升十倍;但如果無法掌握這種強化,那就是技能上的缺陷。Karpathy總結說:如今,我們面臨著一個全新的、必須掌握的程式設計抽象層(它疊加在原有的技術堆疊之上),其中涉及智能體、子智能體、提示詞、上下文、記憶、模式、權限、工具、外掛、技能、鉤子、模型上下文協議、語言伺服器協議、斜槓命令、工作流、IDE整合……更迫切的是,我們需要建構一個全域心智模型,以理解這些本質上具有隨機性、易出錯、難以捉摸且不斷演變的「智能實體」的優劣與陷阱。而現在,它們突然與傳統嚴謹的軟體工程交織在了一起。最後Karpathy驚呼:顯然,某種強大的「外星工具」已被交到我們手中,但它沒有說明書!每個人只能靠自己來摸索,該怎樣持握和操作這個工具。用他的話說,這個9級地震,正在撼動整個行業!擼起袖子吧,別被甩在後面。Anthropic工程師Boris Cherny在他的評論下說:自己現在每周都會這麼覺得。每當自己手動處理某個問題的時候,最後都會發現:Claude可能能搞定這個。Karpathy表示,自己也有類似經歷。你到處晃這個武器的時候,它可能會走火;但如果能握持得恰到好處,一道強大的雷射就會射出來,直接熔化你的問題!在AI製造的垃圾程式碼中程式設計師絕地求生「AI不會搶你的飯碗,但會用AI的人會。」自2023年10月以來,這句話幾乎成了輝達CEO黃仁勳的標誌性口頭禪。在隨後兩年的科技浪潮中,這句格言被無數次引用,成為了懸在每一位開發者頭頂的達摩克利斯之劍。時間來到2025年末,預言似乎正在以一種令人困惑且矛盾的方式應驗。一方面,Google的一項全行業調查顯示,高達90%的科技崗位現在都在使用人工智慧工具。而在2024年,這個比例僅為14%。但另一方面,IBM、亞馬遜等巨頭正在瘋狂裁員,而留下的倖存者們正被淹沒在一場由AI製造的、充滿了Bug與漏洞的「技術債務海嘯」之中。如今,我們要面對的可能不僅僅是就業市場的洗牌,更是一場關於軟體工程本質的危機。屠殺進行時:「碼農」的滅絕與「開發者」的倖存正如前文所說,如果你是2026屆的應屆畢業生,你面對的可能是幾十年來最嚴峻的就業市場。根據美國大學與僱主協會(NACE)發佈的《2026就業展望》,僱主們的悲觀情緒已達到2020年以來的最高點。https://www.naceweb.org/research/reports/job-outlook/2026/#data這裡有一個極具諷刺意味的資料對比,揭示了AI對行業的精準打擊。根據美國勞工統計局的資料,在2023年至2025年間:「程式設計師」(Programmers):就業率暴跌了27.5%。這類工作通常指根據既定規格編寫程式碼,工作性質獨立且高度結構化。「軟體開發人員」(Software Developers):就業率僅微跌了0.3%。這類工作更側重於設計、架構和解決複雜問題。與此同時,資訊安全分析師和AI工程師的職位出現了兩位數的爆發式增長。賓夕法尼亞大學職業服務中心的高級副主任Jamie Grant的分析一針見血。她警告那些追求軟體工程職位的學生:現在的職位不再僅僅是寫程式碼那麼簡單了。僱主要求的是更高階的思維能力、對軟體開發生命周期的掌控,以及那些AI無法替代的技能——比如理解客戶那些模糊不清的需求。AI程式碼崩壞:被神話的「屎山」製造機既然「程式設計師」的崗位正在減少,那是因為AI把活兒幹得更好了嗎?並沒有。真相令人咋舌。AI軟體公司CodeRabbit近期發佈的一份震撼報告,給盲目崇拜AI程式設計的行業潑了一盆冷水:AI寫的程式碼,簡直就是一個Bug滿天飛的爛攤子。CodeRabbit分析了470個程式碼合併請求(Pull Request),得出了一個量化的結論:人類程式碼:平均每個請求包含6.45個問題。AI程式碼:平均每個請求包含10.83個問題。換句話說,AI生成的程式碼出錯率是人類的1.7倍。https://www.coderabbit.ai/blog/state-of-ai-vs-human-code-generation-report更令人擔憂的是錯誤的性質。AI生成的程式碼中,「嚴重」和「重大」問題的比例極高。儘管AI在拼寫和語法上比人類強兩倍,然而一旦出錯,就會上升到那種——深層次的邏輯謬誤、功能正確性缺失以及程式碼可讀性災難。CodeRabbit的報告指出,這些問題正在像滾雪球一樣累積成巨大的「長期技術債」。此外,安全公司Apiiro的研究也補上了一刀:使用AI的開發者搞出的安全問題,是不用AI的同行的十倍。因為AI經常在處理密碼和敏感資訊時「降智」,導致受保護資訊洩露。貝恩公司(Bain & Company)在9月的報告中直言不諱:儘管程式設計是最早部署生成式AI的領域,但「成本節省並不顯著」,且「結果未能達到炒作的預期」。給AI擦屁股的荒誕現實這種「高產量、低品質」的特性,正在根本性地改變工程師的日常工作。CodeRabbit的AI總監David Loker表示:AI確實加速了產出,但也引入了可預測、可衡量的弱點。這種變化迫使人類開發者不得不承擔起一個新的角色——給AI「擦屁股」。7月METR的一項研究揭示了一個反直覺的現象:對於經驗豐富的開發者來說,AI工具實際上拖慢了他們的進度。為什麼?因為程式設計師被迫變成了全職的「找茬專家」。他們需要像拿著顯微鏡一樣,去審查AI生成的那堆看似完美實則漏洞百出的程式碼。只要漏掉一個隱蔽的邏輯Bug,整個系統可能就會崩潰。但這並不意味著我們應該拋棄AI。Jamie Grant將AI比作一套「外骨骼」:想像一下,它能讓你輕鬆舉起1000磅的重物。它應該是你工作的增強器,強化你更高階的批判性思維。NACE的資料支援了這一觀點:61%的僱主表示他們並未用AI簡單地取代入門級崗位,而是有41%的僱主計畫利用AI來增強這些崗位。晉陞階梯斷裂:底層煉獄中的職場新人與此同時,這場變革還帶來了一個更為深遠的危機:新一代工程師該如何成長?過去,初級工程師通過做簡單的、任務導向的「髒活累活」(gruntwork)來磨練技能,逐步成長為獨當一面的專家。但現在,這些活兒被AI包圓了。https://www.signalfire.com/blog/signalfire-state-of-talent-report-2025如今,應屆生們被迫捲入了一個「先有雞還是先有蛋」的死循環:如果基礎工作都被AI完成了,新人從入職第一天起就需要勝任更高階的工作。但如果沒有基礎工作的鍛鍊,他們又該如何獲得高級工作的能力?對此,Creating Coding Careers的創始人Mike Roberts警告說,許多公司目光短淺,只看重下個季度的業績,不願投資培訓新人。如果你不培訓市場上的新入行者,最終你就招不到中層骨幹了,這非常短視。談判桌上沒有AI到了2026年,無論是對於身經百戰的架構師,還是剛剛走出校門的畢業生,規則已經改變。依靠「默寫演算法」或「堆砌程式碼量」生存的時代徹底終結了。正如Jamie Grant所言,學生和職場新人必須認清AI幫不上忙的地方:在談判桌上或拓展客戶關係的關鍵時刻,AI未必能陪在你身邊。你依然需要展現出最高水平的個人能力。未來的工程師,註定不能只是那個在角落裡默默敲擊鍵盤的「碼農」。你必須進化,你必須成為懂業務的戰略家、嚴謹的安全審查官,以及那個能夠馴服「Bug製造機」的超級駕駛員。技術沒有淘汰人類,它只是殘忍地剝奪了平庸者生存的權利。參考資料:https://x.com/karpathy/status/2004607146781278521https://spectrum.ieee.org/ai-effect-entry-level-jobshttps://x.com/eudtoxic/status/2004421448849383489https://futurism.com/artificial-intelligence/ai-code-bug-filled-mess (新智元)
矽谷24巨頭“集體入伍”:美國啟動AI時代的“曼哈頓計畫”
前幾天,華盛頓傳出了一張耐人尋味的照片。美國能源部長、白宮科技政策辦公室主任,與二十幾位西裝革履的人站在一起合影。這些人不是什麼政客,而是微軟、Google、輝達、OpenAI、亞馬遜AWS等矽谷頂流的掌門人或核心代表。美國政府主導的“創世紀計畫”迎來重磅進展,微軟、Google等24家頂尖企業正式簽署協議加入。▲ 圖片由AI生成這張照片不是在慶祝某個商業合作,它宣告了美國AI發展主導權的微妙變化:從矽谷的董事會,部分轉向了華盛頓的會議室。簡單說,就是矽谷的“最強大腦”們,集體向美國政府“報到”了。這聽起來有點魔幻。要知道,這些公司平日裡在市場上打得你死我活,為挖一個人才能開出天價,為一點技術優勢恨不得把對方實驗室搬空。怎麼突然就手拉手,一起坐在了政府的會議室裡?因為,遊戲規則變了。AI的競爭,已經從公司間的“街頭鬥毆”,升級為國家層面的“星際戰爭”。“創世紀”計畫:不止是科研,更是國家AI基建這個“創世紀計畫”聽起來挺科幻,但它的算盤打得非常現實。明面上的目標很崇高:整合國家實驗室的超級算力和聯邦政府的獨家資料(比如能源、氣象、生物醫療),推動AI去攻克清潔能源、新藥研發這些人類的終極難題。但如果你只看到這裡,就天真了。這本質上,是美國在舉全國之力,搭建一套 “國家級AI基礎設施” 。你可以把它想像成AI時代的“州際高速公路系統”或者“國家電網”。過去,各家公司在自己的“小作坊”裡煉模型、跑資料。現在,政府要把最好的“煉鋼爐”(算力)、最稀缺的“礦石”(高品質資料)集中起來,建一個所有人都能用的“國家級鋼鐵廠”。這意味著什麼?意味著美國想從根子上,掌控未來AI革命的“生產資料”。以後誰能在這個“鋼鐵廠”裡高效生產,誰就能定義下一個時代的工業標準。這步棋,下得又遠又狠。巨頭們的“小九九”:上船的誘惑與無奈那麼問題來了,這些精明的矽谷巨頭圖啥?他們可不是來做慈善的。首先,是饞那些“獨家資料”。網際網路上的公開文字和圖片,已經被大模型們“吃”得差不多了。而政府手裡掌握的能源網路資料、全球氣象記錄、 anonymized(匿名化)的全民健康資料,才是更稀缺、更高品質的“頂級燃料”。拿到這些,就像給AI引擎加注了火箭推進劑,能實現能力的躍遷。這對任何一家AI公司來說,都是無法抗拒的誘惑。其次,是算不起的“天價帳單”。訓練尖端AI模型的算力成本,已經高到連巨頭都肉疼。而國家實驗室的超級電腦,其規模和成本是私人公司難以企及的。參與計畫,很可能意味著能以“內部價”甚至補貼價,使用這些國之重器。這不僅是省錢,更是拿到了通往下一代AI的“頭等艙船票”。最後,是一種“不得已的聰明”。AI的能力越強,引發的社會擔憂和監管壓力就越大。與其坐在外面,等著不知道從那裡砸下來的監管鐵拳,不如主動走進房間,參與制定遊戲規則。和政府綁在一起,成為“解決方案的一部分”,無疑是最高明的風險避險和商業遊說。所以你看,這根本不是誰服從誰,而是一場各取所需的頂級合謀。棋盤之外:中國AI面臨的新維度挑戰“創世紀計畫”的啟動,給全球AI棋盤投下了一枚重磅棋子。它清晰地傳遞出一個訊號:未來的AI競爭,將是“國家體系”對“國家體系”的較量。對手不再僅僅是某家耀眼的明星公司,而是一個由美國政府背書的、囊括了從晶片、雲端運算、模型到應用全鏈條的“超級聯合體”。這對中國的AI發展路徑提出了新的思考。我們擅長的是“市場牽引、應用驅動”,在龐大的國內市場快速迭代,打磨出親民的產品。但在這種由國家力量直接主導、瞄準基礎科學和長期戰略的“大兵團作戰”面前,我們需要找到自己的應對之道。我們的優勢在於完整的產業鏈、海量的應用場景和高效的執行能力。或許,我們可以更聚焦於將AI深度融入實體經濟的“血管”,在智能製造、智慧城市、產業升級這些能直接創造價值的領域,築起堅固的護城河。同時,對於志在出海的中國AI企業,未來的環境可能會更複雜。你遇到的將不僅是商業對手,還可能是一個受到政治和資本全方位庇護的“巨無霸”。合規的成本、競爭的維度,都將被重新定義。結語:當技術強大到定義時代“創世紀計畫”像一則現代寓言,它告訴我們:當一項技術強大到足以重塑國家競爭力、決定未來文明形態時,它就註定無法只停留在商業的範疇。它必然會走入聚光燈下,與政治、資本、倫理深度纏繞,跳起一曲微妙而複雜的雙人舞。這張華盛頓的合影,只是一個開始。它宣告了AI狂野生長的“西部淘金時代”正在落幕,一個由國家力量劃定賽道、巨頭們協同競合的新紀元,已經拉開序幕。 (AI財富經)
美國又現泡沫陰影!
當前,美國人工智慧(AI)投資熱方興未艾。綜合資料顯示,美國AI私人投資規模在全球範圍內遙遙領先,美國企業在AI研發方面普遍信奉以高投資“堆算力”的路徑,在海外的AI投資佈局以中東為重點,體現出較明顯的地緣政治考量。不過,伴隨著天量投資湧入美國股市下注美國AI企業,市場出現對美國經濟AI泡沫的關注和擔憂。一個最新動向進一步放大了市場對美國AI泡沫是否會破裂的擔憂。當地時間11月24日,美國白宮發佈聲明表示,總統川普簽署了一項行政命令,啟動一項旨在利用AI變革科學研究方式、加速科學發現的全新國家計畫“創世紀計畫”。目前分析人士對這項行政令的後續影響持不同觀點:有人認為,它可能緩解當前AI投資過熱的現狀;但更多人擔心,行政令可能放大泡沫,且至少無法消除泡沫風險。2025年7月23日,美國總統川普在華盛頓舉辦的人工智慧峰會上展示他簽署的行政命令美國領跑全球AI投資競賽美國在AI投資與生態建設方面保持全球領先地位。美國史丹佛大學李飛飛團隊發佈的《2025人工智慧指數報告》顯示,2024年全球AI領域的私人投資規模達2523億美元,其中美國以1091億美元的投資額位居全球首位。另據安永會計師事務所發佈的資料,2025年前7個月,元(Meta)、微軟、亞馬遜和Google四家科技巨頭的資本支出總額已突破1550億美元,甚至超過同期美國政府在教育、就業及社會服務領域的總支出。截至2025年11月1日,根據微軟、亞馬遜、Google、Meta和甲骨文五大科技公司在財報電話會議披露的綜合資訊,預計到2026年,這五家公司資本支出將超過4700億美元。即便保守假設亞馬遜和Google的資本支出僅維持2025年水平,2026年整體資本支出增速仍不低於26%。對比之下,2024年五大科技公司資本支出總額僅為2208億美元,不到2026年預測值(4700億美元)的一半。這是美國人工智慧公司OpenAI 標識和智能聊天機器人ChatGPT網站頁面此外,2025年年初,開放人工智慧研究中心(OpenAI)、甲骨文公司和日本軟銀集團三家企業宣佈啟動“星際之門”項目,計畫今後4年投資5000億美元,在美國建設支援AI發展的基礎設施。川普稱其為“史上最大的AI基礎設施投資項目”。儘管中國AI創業公司深度求索(DeepSeek)的爆火曾一度引發對大規模算力投資必要性的質疑,但美國科技巨頭依然堅持“大力出奇蹟”的戰略,即通過持續大規模投資算力和基礎設施來支撐大模型的技術迭代與商業化。美國銀行報告認為,與美國主要依靠私營企業和高端晶片驅動投入不同,中國更依賴政府主導,通過建設資料中心、能源基礎設施以及大規模資本投放來推動AI發展。但中美的這種差異並不是絕對的。美國剛剛發佈的“創世紀計畫”就是一種政府對AI產業的背書。這項計畫指示能源部建立一個AI實驗平台,整合美國超級電腦和獨特資料資產,以生成科學基礎模型並為機器人實驗室提供支援;指示總統科學與技術事務助理(APST)協調這項國家計畫,並整合聯邦政府各部門的資料和基礎設施。能源部長、總統科學與技術事務助理以及AI與加密技術特別顧問將與學術界和私營部門的創新者合作,支援並加強“創世紀計畫”。算力競爭成美企AI競賽核心戰場當前,全球各大科技公司紛紛加速建構能夠“媲美或超越人類智能”的系統,算力競爭已成為企業戰略的核心戰場。相關資料顯示,大型科技公司的資本支出中超過80%通常用於算力採購,包括建設資料中心,購置伺服器、晶片和儲存網路裝置等。近日,OpenAI與亞馬遜達成一項為期7年、價值380億美元的雲服務採購協議,這使得OpenAI將持續獲得數十萬塊輝達圖形處理器(GPU),用於訓練與部署先進AI模型。美國媒體認為,這項交易凸顯出AI行業對算力“永無止境”的追求。近年來,全球AI投資呈現規模空前、周期拉長、資本持續投入的鮮明特徵,資金高度集中於資料中心建設、圖形處理單元與加速器晶片、大規模電力與冷卻系統等底層算力基礎設施。這場資本競爭的底層邏輯在於,更強大的AI模型源於更多的資料和更強的算力。正因如此,持續擴建算力設施便成為競爭的關鍵策略。美國麥肯錫諮詢公司2025年4月底發佈的報告認為,生成式AI基礎模型的訓練與推理會產生巨大的工作負載,需要消耗大量計算資源,這推動了全球對資料中心和加速器容量的長期需求。到2030年,全球資料中心相關投資預計將達6.7兆美元,其中AI相關投資約為5.2兆美元,充分表明算力基礎設施已成為未來投資的核心領域。投資佈局中東AI體現地緣戰略考量近年來,美國大型科技企業的海外AI投資愈發呈現出明顯的地緣戰略屬性。微軟公司近日宣佈在阿聯AI和雲端運算領域投資152億美元。這些資金中約三分之二將用於在阿聯建設AI和雲資料中心,三分之一計畫用於當地營運支出。印度《一周》周刊刊文分析說,微軟在阿聯的巨額投資不僅獲得美國政府背書,更被視為美國在全球AI競爭中鞏固主導優勢的戰略舉措,而非單純的商業擴張。印媒認為,阿聯地緣位置關鍵、能源資源充沛、基礎設施完善,同時面向中東與全球南方市場,因而成為美國進行全球AI佈局的理想節點。作為海灣地區唯一獲得美國全面技術出口許可的非北約盟友,這筆交易被廣泛視為美國在中國影響力範圍之外建構新型AI中心的重要一步。除微軟外,Google也持續加碼中東市場。2024年11月,Google公司宣佈與沙烏地阿拉伯公共投資基金合作,在沙烏地阿拉伯設立新的AI中心,部署最新的Google雲基礎設施,包括張量處理單元和圖形處理單元。美國智庫中東研究所戰略技術與網路安全項目主任穆罕默德·索利曼認為,這類合作凸顯了AI與能源之間日益緊密的關聯。沙烏地阿拉伯和阿聯等海灣國家能夠利用能源富餘保障資料中心運行,而資料中心正是AI基礎設施的核心支柱。這種天然優勢正在吸引Google、微軟、輝達、亞馬遜等科技巨頭加速湧入,使中東逐步成為全球AI版圖中的關鍵增長極。市場擔憂美國AI投資熱醞釀股市泡沫隨著AI企業估值持續飆升(OpenAI的估值總額已超過5000億美元)以及大規模投資承諾不斷出現,市場開始擔憂當前AI熱潮可能形成資產泡沫。與此同時,各大科技企業在硬體和基礎設施領域持續加碼投入,AI競賽成為推高科技行業整體債務水平的關鍵因素。根據捷迅-輝盛工作站資料,全球1300家主要科技企業的有息負債總額已升至1.35兆美元,是10年前的4倍。其中,一些公司出現明顯的高槓桿跡象。例如甲骨文公司參與的“星際之門”項目將投資5000億美元用於在美國建設支援AI發展的基礎設施,但甲骨文公司目前負債已超過1110億美元,較10年前增長逾一倍。市場擔憂,若投資回報不及預期,可能引發財務風險甚至危機。OpenAI的巨額資本投入也引起華爾街關注,儘管消息人士預計OpenAI的年化收入將在2025年底達到200億美元,但該公司的虧損規模仍在擴大。分析師和投資者質疑這家仍處於虧損狀態的公司將如何支撐龐大的交易需求。業內人士認為,大規模建設AI實體基礎設施在相當程度上侵蝕了企業的潛在利潤。換言之,押注AI的公司普遍尚未實現盈利,反而背負沉重債務,而收入尚不足以彌補不斷擴大的資金缺口。美國富達國際公司宏觀策略師志賀洋一日前在接受《日經新聞》採訪時說,這種商業模式可能給科技行業埋下巨大隱患。“各家公司為避免在AI熱潮中落後,正積極進行前期投入。目前融資環境尚算寬鬆,但一旦出現任何環節卡頓,財務基礎薄弱的企業將最先被淘汰。”麥肯錫報告認為,企業在規劃AI基礎設施投資時面臨高度不確定性,主要包括:技術中斷風險(如模型架構或計算效率的突破可能顯著降低對硬體與能源的需求)、供應鏈限制(包括勞動力短缺、晶片供應瓶頸以及監管障礙可能延緩資料中心建設),以及地緣政治緊張(關稅波動或出口管制可能影響算力供應)。報告建議,企業在投資過程中應密切關注技術演進和市場動態,並通過靈活的分階段戰略規劃,主動應對多種潛在情景,以最佳化資本使用和降低風險。至於“創世紀計畫”,一些分析人士認為這很可能是一場豪賭。而且對於資本市場而言,“有政府支援的大規模計畫+國家資源+國家戰略導向”,往往意味著對相關產業的持續需求預期。而這樣的背景很可能被市場炒作放大——AI公司、科研服務公司,以及基礎設施提供商借勢湧現,造成估值嚴重脫離實際盈利的“泡沫型擴張”。 (環球雜誌)
蔡崇信港大演講爆火:中美AI競爭,從根本上就不是一個賽道
最近,蔡崇信在香港大學的演講刷屏科技圈,其中關於中美 AI 競爭的論述,精準戳中了當下行業的核心痛點。很多人跟著美國的節奏陷入 “比跑分” 的誤區,覺得 AI 比拚就是看大模型的參數多少、榜單排名高低,但蔡崇信直言:這場競爭的邏輯,從一開始就被搞錯了。真正的 AI 競爭,從來不是 “誰的模型更厲害”,而是 “誰能把 AI 用得更好”。中美兩國的路線分歧,本質是 “技術至上” 與 “實用為王” 的終極較量。美國跑偏“計分板”,中國緊盯“參透率”全球 AI 圈似乎默認了 “模型性能 = 競爭勝負” 的規則,美國陣營一門心思堆參數、拼跑分,把技術指標當成唯一追求。但中國的思路完全不同 —— 我們錨定 “滲透率”,早在規劃中就明確:到 2030 年,AI 代理和各類智能裝置要滲透到各行各業,覆蓋率達到 90%。道理很簡單:AI 再厲害,不能落地、不能普及,終究只是實驗室裡的 “擺設”。這正是中美 AI 競爭的核心分歧。中國四張底牌,美國短期難複製中國能在 AI 普及上佔據優勢,靠的不是單一技術突破,而是四大不可複製的生態優勢:訓練大模型、跑 AI 推理本質是 “燒電”,中國 15 年前就佈局電力基建,國家電網年投入是美國的 3 倍,電力成本比美國低 40%,充足且廉價的電力為 AI 普及築牢基礎;01電力優勢AI 大規模落地需要海量資料中心支撐,中國資料中心基建成本比美國低 60%,這一優勢直接加速了 AI 的落地速度;02資料中心成本全球近半 AI 科學家和研究人員擁有中國高校學位,無論他們身處何地,都是中國的人才儲備。更特別的是,中文成為 AI 領域的交流優勢,華人工程師間的順暢溝通的是其他國家無法比擬的;03工程師紅利美國不缺 GPU,習慣靠堆硬體提升性能;而中國 GPU 資源有限,反而倒逼技術團隊在系統最佳化上做到極致。阿里通義千問、DeepSeek 等在國際 AI 競賽中斬獲佳績,靠的正是這種系統級創新。04系統級創新開源VS閉源:中國彎道超車的關鍵如果說生態優勢是基礎,“開源模式” 就是中國 AI 彎道超車的核心抓手。蔡崇信判斷:開源模型遲早會擊敗閉源模型。美國的閉源模型(如 OpenAI)使用要付費,且資料全程黑箱操作,使用者無法掌控資料去向;而中國走開源路線,阿里通義千問等模型可免費下載,部署在私有雲上,資料完全自主可控,同時解決了成本、主權、隱私三大痛點。新加坡國家 AI 計畫棄用 Meta 模型轉投通義千問,就是開源模式硬實力的最好證明。終局:誰讓AI走進千家萬戶?中美 AI 競爭拼的不是單一技術強弱,而是生態支撐力與模式適配性。美國有頂尖模型,但電力成本高、資料中心建設貴、閉源模式限制普及速度,這些短板恰恰是中國的長板。中國的優勢,是電力、資料中心、人才、系統創新、開源模式擰成的合力,我們專注讓 AI 服務實體經濟。正如蔡崇信所說:AI 的價值在於使用,而非收藏。最終贏家,必然是能讓 90% 行業用上 AI、使用者用得放心低成本的一方。AI時代,年輕人該備那些核心能力?AI 普及浪潮已至,年輕人需做好接棒準備:學程式設計練邏輯、學統計應對資料爆炸、學材料科學助力硬體突破、學生物學理解人腦智能;而核心中的核心,是學會 “提出正確問題”——AI 能快速生成答案,定義問題的能力才不可替代。中美 AI 競爭的終局,是生態、模式與人才的綜合比拚。中國正以 “實用為王” 的路線,穩步走向 AI 普及的核心賽道。 (AI行銷峰雲)