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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)
任正非:美國想用AI“造神”,中國要用AI“做事”
任正非:美國想用AI“造神”,中國要用AI“做事”在人工智慧狂飆突進的今天,全世界都在談論大模型、算力競賽、通用智能(AGI)甚至“超級智能”。有人預言AI將取代人類,有人擔憂它會失控,還有人把它當作通往“數字永生”的階梯。但81歲高齡的任正非,在華為上海練秋湖畔的貝殼圖書館裡,面對一群來自30多個國家的ICPC世界程式設計冠軍,卻說了一句看似樸素、實則振聾發聵的話:“美國在探索‘人是什麼’‘人類社會的未來是什麼’,而中國是在研究‘怎麼做事’。”這句話,被我們濃縮為一句更直白的表達:美國想用AI“造神”,中國要用AI“做事”。這不是貶低,而是一種清醒的戰略選擇。一、“造神” vs “做事”:中美AI路徑的根本分野在任正非看來,中美在AI發展上的差異,本質上是哲學取向與現實需求的不同。美國:由Meta、OpenAI、Google等巨頭引領,執著於通用人工智慧(AGI)甚至超級智能(ASI)。他們追問的是: “意識能否被覆制?”“人類是否會被替代?”“AI能否成為新文明主體?”這是一場關於“存在”的宏大實驗,目標是“完整地解決一個問題”——比如,重新定義“人”。中國:則把目光投向了高爐、礦井、港口、醫院和鐵路。華為不關心AI能不能寫詩或談戀愛,而是問:能不能讓高爐煉鐵效率提升1%?能不能讓礦工穿著西裝在地面操控地下700米的採煤機?能不能讓西藏牧民用一個超聲探頭,把肝包蟲資料傳到3000公里外的深圳?……這些場景沒有炫目的技術術語,卻直接關乎安全、效率、民生與國家生產力。正如任正非所言:“發明AI頂多成就一家IT公司,應用AI卻能強大一個國家。”“IT公司對人類的貢獻佔2%,產業應用將佔98%。”二、AI不在雲端,而在“田間地頭”很多人以為AI是實驗室裡的產物,但在任正非的敘事中,AI早已“下凡”:在鋼鐵廠:大模型即時推演高爐每層溫度,動態調整燃料配比,提前兩小時預測鐵水矽含量;在煤礦:通過視訊拼接+AI預警,實現瓦斯、透水、塌方的毫秒級響應,礦工從此告別“灰塵滾滾”;在醫療:瑞金醫院用病理大模型輔助診斷切片,中山眼科靠手機拍照遠端篩查眼病;在交通:中國高鐵每天調度超萬列,12306節假日流量堪比“全球最大網際網路”,背後是多模態AI與5G-R網路的協同;在港口:天津港、秘魯錢凱港已實現全流程無人裝卸——集裝箱自己“走”上船。這些不是未來幻想,而是正在發生的現實。任正非強調:“我們聚焦在未來3–5年能落地的應用。” 因為只有落地,AI才不是泡沫;只有產生價值,技術才有生命。三、算力會過剩,但“有用”永遠稀缺面對學界對“算力不足”的焦慮,任正非給出一個反常識判斷:“未來算力是過剩的。”他的邏輯很清晰:晶片、叢集、頻寬的技術演進是線性的,但真實需求是非線性的。今天建100個大模型或許浪費,但明天可能只用3個就能服務千行百業。真正關鍵的,不是模型有多大,而是能不能解決具體問題。而這,需要的不是更多“科學家”,而是千千萬萬懂行業、懂場景的應用工程師。“模型怎麼對社會有用?這不是你該擔心的——那是行業工程師的事。”這種分工思維,正是華為作為“技術轉化者”的底層邏輯。四、給青年的忠告:別怕質疑,敢去“摸高”,也敢“種地”在這場座談中,任正非多次提到青年。他鼓勵年輕人:“敢於走在潮流最前面”,那怕被質疑;“不要在乎是不是有錢,青春會不會犧牲”,要看到“造福人類未來”的意義;“能摸高就別摸低”,但若從“喜馬拉雅”下來“種地養豬”,也是英雄。他特別提到:中國青年已不再盲目羨慕國外高薪,“就羨慕自己,趕快把事情做出來”。這背後,是一個民族自信的悄然崛起:我們不再只是追趕者,而是問題的定義者、方案的提供者。結語:AI的終極意義,是讓人活得更好任正非沒有否定美國的“造神”之路。他承認那是科學家的使命,是人類對未來的必要探索。但他更堅定地指出:在當下這個階段,中國必須選擇一條更務實、更親民的路——用AI解決發展問題,創造真實價值。當煤炭工人能打著領帶上班,當邊遠牧民能享受頂級醫療,當高鐵調度系統在春節高峰依然穩定運行……這才是AI最動人的模樣。不是取代人類,而是解放人類—— 從危險、重複、低效的勞動中解脫出來,去創造、去思考、去生活。所以,與其爭論AI會不會成“神”,不如先問問:它能不能幫我們,把今天的事,做得更好一點? (向陽光明草)
「中國可能都做不到」! AI泡沫充斥德州:超220GW大計畫申請2030年入電網
德州電網管理機構ERCOT報告顯示,申請在2030年前接入德州電網的大型專案容量合計已超220GW,是今夏該州峰值需求的兩倍多,其中超七成是數據中心。今年在德州申請電力連網的大型計畫數量幾乎翻了兩番,其中超半數、約128GW計畫尚未提交ERCOT審查。美國德州正在經歷一場瘋狂的資料中心建設熱潮,規模之大已引發業內人士對泡沫的警告。由AI繁榮推動的資料中心專案如潮水般湧入這個州,能源專家任務,這些需求根本不可能滿足。根據德州電網管理機構德州電力可靠性委員會(ERCOT)本周稍早公佈的報告,申請在2030年前接入德州電網的大型專案容量合計已超過220吉瓦(GW)。 ERCOT數據顯示,其中超過70%是資料中心專案。 220GW是德州今年創紀錄的夏季高峰需求約85GW的兩倍多,也遠超過該州約103GW的季度總發電容量。德州大學奧斯汀分校研究科學家、能源諮詢公司IdeaSmiths創辦人Joshua Rhodes直言:「這絕對看起來、聞起來、感覺起來——就像一個泡沫。整體的數字簡直可笑。我們根本沒有辦法在地面上建造這麼多基礎設施來滿足這些數字。我甚至不知道中國能不能這麼快做到。 」這場熱潮也引發了更廣泛的信貸擔憂。橡樹資本管理公司聯合創始人霍華德·馬克斯(Howard Marks)在本周的報告中寫道:“需要考慮的一個關鍵風險是,數據中心建設熱潮可能導致供應過剩。一些數據中心可能變得無利可圖,一些所有者可能會破產。我們將拭目以待,看看在當前這種令人興奮的環境下,那些貸款機構能夠保持理性。”「瘋狂」的需求數字背後德州ERCOT的數位規模令業內資深人士震驚。 2014年至2019年曾擔任ERCOT獨立市場監督員主任的Beth Garza表示,這些數字“大得瘋狂”,“無論是設備方還是消費方面,都沒有足夠的東西來滿足這麼大的負荷。”廉價的土地和廉價的能源吸引了大量資料中心開發商湧入德州。 Rhodes表示,到2030年末都將不可能滿足如此之大的需求。2023年,德州立法要求,將尚未簽署電力連接協議的項目納入電力需求預測。自那以來,該州的數據中心申請激增。今年,申請電力接入的大型專案數量幾乎翻了兩番。但其中超過一半、代表約128GW新增潛在需求成長的項目,尚未提交研究供ERCOT審查。另有約90GW正在審查中或已獲得規劃研究批准。在能源政策諮詢專家組織Regulatory Assistance Project擔任資深顧問的Michael Hogan表示:“我們知道並非所有需求都是真的。問題是有多少是真的。”Hogan在電力行業工作了40多年,自1980年在通用電氣開始職業生涯。他說,德州的巨大數字反映了美國更廣泛的數據中心泡沫,“與德州的其他事物一樣,這是一個超大規模的例子。”實際已併入電網或獲得ERCOT批准的項目數量要小得多,容量僅約7.5GW。儘管如此,這仍然是一個相當大的數字,相當於近八座大型核電廠的電力。但Rhodes表示,德州可以滿足這一水準的需求。他說,“我們完全可以輕鬆發展8GW的資料中心”,到2030年,德州或許能夠滿足20GW或30GW的資料中心需求。德州出手抑制投機德州已採取行動將嚴肅的資料中心項目與純粹投機性項目區分開來。 5月,該州通過的一項法律要求開發商為其項目的初步研究支付10萬美元,並證明透過所有權或租賃確保了場地。他們還必須披露是否在德州其他地方概述了同一項目。德州公用事業委員會提議了一項規則,要求資料中心為每兆瓦峰值功率支付5萬美元的保證金。對於吉瓦級資料中心,開發商的成本將至少達到5,000萬美元。Rhodes表示:「與核心租戶簽訂長期合約的嚴肅開發商會願意支付這筆錢。」更多投機性開發商可能會退出電力併網排隊,這將幫助當局獲得更準確的預測。投資者面臨風險Rhodes表示,風險在於可能為那些未能實現或用電量低於預期的投機性資料中心建造發電廠、輸電線路和變壓器等電力基礎設施。而且過度建設將發生在這些基礎設施成本飆升之際,因為資料中心和其他產業都在爭奪同樣稀缺的設備。Rhodes說:「當泡沫破裂時,誰來買單將取決於已經投入了多少鋼材。」例如,天然氣發電廠的成本在過去五年中增加了一倍多。 Rhodes打比方解釋:“這有點像在市價到頂部的時候買房子。如果五年後房價下跌,你就倒霉了。”Rhodes和Hogan表示,為德州電力市場建造新發電廠的成本通常由投資者承擔,如果建造了過多產能,這為家庭提供了一定程度的保護,避免電價上漲。相較之下,一些中西部和中大西洋州的電價因資料中心需求而飆升,因為電網營運商PJM Interconnection提前數年購買發電量——負擔落在消費者身上。在伊利諾州,該州北部由PJM服務,9月的居民電價較去年同期上漲約20%。但德州的電價年比僅上漲5%,低於超過7%的全國平均漲幅。據美國能源資訊署數據顯示。Hogan表示,由於市場結構的方式,德州過度建設的風險低於PJM所服務的州。 “無論我們最終在德州看到什麼新建設施,最終投資於過剩產能的人將是受苦的人。”信貸市場的瘋狂與擔憂AI資料中心繁榮正引發對債務融資狂潮的擔憂,因為企業正在使用金融工程將負債排除在資產負債表之外。一個典型的例子是:核能新創公司Fermi Inc.尚未開發任何資料中心,但今年上市時估值一度飆升至190億美元以上,使公司創始人Toby Neugebauer和美國前能源部長Rick Perry之子Griffin Perry都成為億萬富翁。本周五的報告指出,一些估計顯示,整個基礎設施建設的成本可能達到10兆美元,有如此多的貸方排隊向這些資產投入資金,這讓人擔心正在形成泡沫,最終可能讓股權和信貸參與者面臨重大痛苦。貸方正在切割和分割債務並將其出售給其他投資者,使其變得越來越不透明。一些借款人正在使用證券化市場將AI資料中心的風險從資產負債表中轉移出去,債務被分成具有不同風險和回報的部分,由保險公司和退休基金等機構買入。媒體提到,兩位私人信貸方的人士聲稱,在貸款環境如此積極的情況下,一些借款人甚至要求100%超過項目建設成本的貸款。有一個案例顯示,借貸方要求的貸款與成本佔比達到150%,房地產開發商以設施開始收租後估值提升為由證明此請求的合理性。媒體彙編的數據顯示,今年迄今已達成至少1,750億美元的與資料中心相關的美國信貸交易。霍華德·馬克斯質疑超大規模雲端運算服務商為資助AI投資而出售的債務收益率。有時利差僅比美國國債高約100個基點,這讓這位投資老將質疑:“接受30年的技術不確定性來進行固定收益投資是否謹慎,而該投資的收益率僅略高於無風險債務?”在監管機構方面,英國對支出和融資水準日益擔憂,正在審查對資料中心的貸款。摩根大通全球數位基礎設施投資銀行業務的主管Scott Wilcoxen表示,市場上不斷出現的一個描述大量融資的短語:一切同時無處不在,這是對最近獲得奧斯卡獎的電影的戲仿。他表示:“追逐這一切的資金規模令人震驚。” (invest wallstreet)
AI,突發重磅!川普,正式簽署!
川普,「力挺」AI產業!據最新消息,美國總統川普當地時間11日簽署一項關於人工智慧政策的行政命令,旨在統一AI監管規則,並通過訴訟和削減撥款的方式來限制各州監管人工智慧(AI)的權力。川普表示,從事人工智慧工作的人員或公司在美國設立業務不應遇到障礙。白宮則稱,此舉旨在「通過一個負擔最小的國家級AI政策框架,維持並提升美國在全球AI領域的主導地位」。川普的上述舉動,被認為是美國科技業的勝利。長期以來,美國科技企業一直在遊說美國政府,限制並減少他們認為過於繁瑣的監管法規。與此同時,摩根大通資產管理公司董事總經理凱利·克雷格(Kerry Craig)周四駁斥了最近對股市人工智慧泡沫的擔憂。川普簽署當地時間12月11日,美國總統川普簽署了一項行政命令,以保護美國人工智慧創新免受各州法律不一導致的合規體系混亂和高昂成本的影響。這項行政令指示美國司法部長成立人工智慧訴訟特別工作組,對那些出台「被認為會損害美國全球人工智慧領先地位」的州提起訴訟。不遵守規則的州可能面臨資金限制。該行政令規定,在簽署後90天內,美國商務部長必須明確各州有資格獲得寬帶公平接入和部署計劃剩餘資金的條件。該計畫是一項耗資425億美元,旨在擴大農村地區高速網路接入的工程。行政令要求美國商務部長識別現有的州法律中那些「要求AI模型改變其真實輸出」的條款,這與川普政府早前試圖防止其所謂「覺醒AI(woke AI)」的努力相呼應。被認定有這些及其他「繁重」要求的州,可能需要簽署協議,承諾不執行這些法規,才能獲得可自由支配的聯邦資金。行政命令指出:「為贏得競爭,美國AI公司必須能夠在不受繁瑣監管的情況下自由創新。但各州過度的監管阻礙了這一必要處理程序。」在大衛·薩克斯的協助下,川普政府一直尋求建立聯邦規則優先於各州人工智慧監管的路徑,此舉旨在防止加利福尼亞州和紐約州等民主黨主導的大州對日益增長的人工智慧施加控制。在簽章儀式上,川普稱,人工智慧已經帶來了醫學上的突破,而美國需要一個蓬勃發展的人工智慧產業才能維持競爭力,「在未來一段時間內,它可能佔我們經濟的50%到60%」。川普表示,從事人工智慧工作的人員或公司在美國設立業務不應遇到障礙。他說:「如果他們必須從50個不同的州獲得50個不同的批准,那就算了,因為這是不可能的。」川普表示,他曾就行政令與眾多科技業領袖磋商,並指出蘋果公司執行長庫克是其中之一。摩根大通策略師駁斥AI泡沫論12月11日,摩根大通資產管理公司董事總經理凱利·克雷格(Kerry Craig)在一次採訪中駁斥了最近對股市人工智慧泡沫的擔憂。克雷格稱:「你現在看到一些對資本支出水平的擔憂正在蔓延,我認為這絕不是泡沫。」他解釋說,這是因為就目前而言,大部分資金來自企業擁有的現金,而不是債務,而且與互聯網泡沫不同,實際需求和強勁的盈利前景證明了這一點。實際上,克雷格發表上述言論之際,人們普遍擔心美國存在人工智慧泡沫,因為投資者越來越擔心美國科技公司越來越多地利用債務為旨在擴大其AI相關基礎設施的大型項目提供資金。12月11日,甲骨文股價暴跌,此前其公佈的季度收入低於市場預期。今年9月,甲骨文透過發行債券籌集了約180億美元的資金,用於投資一個大型人工智慧資料中心。「你可以回顧一下互聯網和光纖的擴張。所有這些光纖都有巨大的投資,它花了數年時間才被吸收,但它被吸收了。」克雷格指出,人工智慧的採用率仍然「非常低」。克雷格預計明年美國股市的人工智慧上漲將持續下去,但幅度將小於今年。 (券商中國)
川普簽署AI行政令:美國試圖用聯邦權力「統一」人工智慧規則
美國總統川普近日簽署一項行政命令,授權司法部對各州人工智慧立法進行系統性審查,並明確表示,若州級法規被認定為阻礙全國統一AI戰略,聯邦政府可能採取包括扣留資金在內的手段加以糾正。這項舉措,被視為美國在人工智慧競爭進入「國家級協調階段」的重要訊號。過去兩年,美國各州圍繞著人工智慧快速推進立法。據統計,目前全美已提出或通過的AI相關法案超過1000項,涵蓋內容從演算法透明度、消費者保護,到兒童安全、資料使用限制不等。這種高度分散的監管環境,已成為矽谷與大型科技公司持續施壓華盛頓的核心問題之一。川普在簽署命令時直言,如果一家AI公司需要“在50個州獲得50種不同許可”,那麼相關產業活動“根本不具備可行性”。白宮方面強調,美國若希望在全球AI競爭中維持領先,必須消除內部制度摩擦,形成統一規則。從資本市場角度來看,這項命令並非單純的監管鬆綁,而是一次監管權力的重新集中。它意味著,AI不再被視為普通科技創新,而是被正式納入國家競爭力與產業安全框架之中,監管重心開始從地方分散博弈,轉向聯邦層面的戰略協調。這種邏輯,與美國在半導體、清潔能源、國防科技等領域的政策路徑高度相似:先經歷地方與市場自發擴張,隨後在全球競爭壓力下,通過聯邦權力進行「再整合」。但這項行政令也迅速在美國政壇內部引發分裂。部分共和黨保守派人士警告,削弱州權可能會降低對消費者和兒童的保護能力;民主黨人則更為強烈地批評該舉措,認為這將為AI公司創造一個“監管真空”,並為大型科技企業提供製度紅利。白宮AI事務負責人David Sacks則試圖在兩者之間尋找平衡,表示政府計畫保留與兒童安全直接相關的法律,但會對「過度複雜、顯著抬高合規成本」的州級法規採取行動。從更長周期看,這項行政命令釋放的核心訊號並不在於“支援或反對監管”,而在於誰擁有最終規則制定權。當人工智慧被明確視為影響國家安全、產業鏈穩定和全球話語權的關鍵技術時,地方實驗空間往往會讓位於中央統一調度。對投資者而言,這意味著兩個現實變化正在發生:一是美國AI相關資產的政策不確定性正在向聯邦層面集中;二是未來AI產業的制度環境,將更接近「國家工程」而非「純市場創新」。在這個框架下,真正受益的,可能並非所有AI創業公司,而是那些具備規模優勢、合規能力和跨州營運基礎的大型平台與基礎設施提供者。美國,正試圖用制度的力量,為下一階段的AI競爭清場。 (方到)