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财米油盐｜直击“新包邮区”物流旺季！看西部“购物车”里都有啥？ “不包邮的时候，买日用品的运费比商品价格还高。”家住新疆阿克苏地区的果商刘兵林向人民网“财米油盐”栏目诉说起往日的不便，随即话锋一转，“现在不同了，最近我网购了一台电视机，能包邮、很划算！”刘兵林的购物体验之变，是邮政快递业通过服务构建全国统一大市场、扩大农村市场消费的生动缩影。随着西部地区跻身“新包邮区”，越来越多消费者享受到了平价便捷的快递服务。如今，拉萨地区已实现“当日达”，林芝、日喀则等地区实现“次日达”，内蒙古网上购物不包邮占比降至1.38%。“包邮区”扩围，激发出旺盛的消费意愿。国家邮政局数据显示，截至10月11日，今年我国快递业务量已突破1500亿件，规模相当于2022年全球快递包裹业务量的近八成。前三季度，西部地区快递业务量占全国的比重较上年同期上升了0.5个百分点，新疆、宁夏、贵州、青海等省（区）快递业务量增速约30%。今年“双11”开启以来，京东平台偏远地区订单增速已达去年同期的三倍。“包邮区”向西延伸，背后是“集运配送”等物流模式创新。快递公司与电商平台合作，在陕西西安等地设立中转集运仓，推动寄递成本大幅降低、配送时效不断提高。例如，中国邮政推广“入仓集拼+专线送达”模式，陆续开通“陕西—新疆”“四川—新疆”“四川—西藏”“新疆落地配”4条专线。顺丰速运对接中铁集装箱公司，使用集装箱班列集运快件。“包邮区“提速，得益于新质生产力的强劲助推。据中国邮政乌鲁木齐邮区中心生产管控部副经理闫建新介绍，为应对物流旺季激增的业务量，中国邮政乌鲁木齐邮区中心于今年引入窄带分拣机、智能机械臂两项“黑科技”，可实现包裹的自动供件、智能识别和快速分拣，供件效率达每小时1400件以上。“财米油盐”在采访中还发现，得益于物流成本的持续降低，西部地区农特产品的市场竞争力正显著增强。闫建新介绍，眼下，正值新疆棉花丰收季节，新疆棉被陆续上线各大电商平台。据统计，近一个月，仅乌鲁木齐市邮政分公司的棉被寄递量即达到了11.2万件。被誉为“冰糖心”的阿克苏苹果也进入了采摘期。新疆顺丰速运阿克苏分公司副总经理蒲雷表示，今年该公司前期投入117名快递员，深入产区设立临时揽收点，方便果农足不出村实现寄递。小小快递，一头连着经济大动脉，一头系着民生微循环。当前，我国已建成全球最大的邮政快递网络，物流业市场规模有望连续10年位居世界第一。“十四五”以来，全社会物流成本累计节省预计超过11000亿元，每创造100元GDP所需的物流费用已降至14元以下。随着物流网络更健全、跨区交易更畅通的全国统一大市场建设纵深推进，我国经济高质量发展的脉搏将更加强劲。总策划：孙海峰制片人：章斐然 谢婷 唐晓勇监制：吕骞 杨睿策划：申佳平 李佳文字：方经纶摄像：史新培 李欣洋剪辑：杜军 田奥勋设计：林珊珊包装：赵晨鸣谢：乌鲁木齐广播电视台（乌鲁木齐广播电视集团）
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“AI明星公司”Palantir认为大学教育无用，招聘了22名高中生，开启“洗脑式培训” 数据分析巨头Palantir正在发起一场对其所谓“出了问题的”大学教育的直接挑战，通过一项创新的“精英奖学金”计划，直接从高中毕业生中招募人才。这项实验不仅为年轻人提供了绕开传统四年制大学、直接进入科技行业核心岗位的路径，也反映了其联合创始人Alex Karp对当前高等教育培养人才有效性的深刻质疑。根据《华尔街日报》报道，Palantir最新推出的这项计划已吸引超过500名高中毕业生申请，首批22名入选者正在参与一个为期四个月的项目。这项计划的核心是，如果参与者表现出色，将有机会直接获得Palantir的全职工作，无需大学学位。Palantir以其与美国军方、情报及执法机构的紧密合作而闻名，同时也拥有庞大的商业客户群。该公司此次激进的人才实验，旨在验证其能否通过内部的“精英培训”体系，比顶尖大学更高效地塑造出符合其需求的优秀员工。此举引发了外界对科技行业人才选拔标准和传统教育价值的重新审视，这可能对未来科技公司的招聘策略产生深远影响。“大学出了问题”：Palantir的激进人才实验Palantir对这项实验的动机毫不讳言。据该公司发布的一篇帖子称，“大学教育出了问题。录取标准存在缺陷。精英制度和卓越不再是教育机构追求的目标。”这一立场得到了公司首席执行官Alex Karp的呼应，他曾在财报电话会议上表示，如今雇用大学生意味着雇用那些“只会说些空话”的人。这项“精英奖学金”计划正是基于这一理念，旨在为高中生开辟一条通往Palantir全职工作的捷径。申请者背景各异，有些人本身对大学不感兴趣，另一些人则是在申请目标院校失利后转向该项目。年仅18岁的Matteo Zanini是其中的典型代表。在同时收到Palantir奖学金和布朗大学的录取通知后，他做出了一个艰难的决定。“没人让我参加那个奖学金项目，”Zanini表示，“我所有的朋友、老师、大学升学顾问，都一致反对。”尽管如此，他最终还是选择了Palantir。四周“西式文明”研讨会：不只是技术培训与传统的技术实习不同，Palantir的项目以一场为期四周、内容出人意料的研讨会拉开帷幕。该研讨会聚焦于人文与思想领域，主题包括西方文明的根基、美国历史及其独特性、美国国内的各种运动，以及对亚伯拉罕·林肯和温斯顿·丘吉尔等领导人的案例研究。负责该项目的资深辅导员Jordan Hirsch表示：“我们觉得有义务提供比一般实习机会更多的机会。”该公司的目标是通过研讨会帮助学员思考一些根本性问题，例如：什么是西方？它面临哪些挑战？以及最关键的——西方值得捍卫吗？据报道，Palantir试图对最后一个问题给出肯定的答案。培训内容还包括阅读弗雷德里克·道格拉斯的自传、参加即兴表演课程以提升职场应变能力，甚至组织学员前往葛底斯堡战场进行实地考察。这种高度结构化且带有明确价值导向的培训模式，旨在为这些年轻人植入Palantir所推崇的文化和理念。“第三天就负责真实项目”：高压下的实战考验研讨会结束后，学员们被迅速融入公司的各个业务团队，担任“前沿部署工程师”（Forward Deployed Engineer）——一个由Palantir首创、工作性质类似咨询顾问的职位。他们被直接派往客户现场，参与解决实际且复杂的问题。Palantir特意将学员与团队合作的第一周设定为一次“严峻的考验”。这些没有任何专业经验的高中毕业生，被直接安排到医院、保险公司、国防工业甚至政府项目中。到第三或第四周，公司高管已经能清晰地判断出哪些学员能够适应这种高压环境。这种“赶鸭子上架”的模式让学员深感震惊和兴奋。Zanini表示：“我的意思是，哪家公司会在员工入职第三天就安排他们负责真正的项目？这简直太疯狂了。”他认为，正是这种高度的自主权和工作量，构成了该项目的核心吸引力。人才路径的重塑：留下还是重返校园？目前，Palantir尚未决定最终向哪些学员发放全职录用通知。一些学员渴望留下，即便这与他们父母的期望相悖。Zanini坦言，这已成为他和父母之间的“一个矛盾点”，他的母亲曾以为这只是一个间隔年项目。外界对此也存在不同看法。曾为该项目授课的《外交事务》杂志前编辑Gideon Rose认为，对大多数人来说，跳过大学并非明智之举，但这可能是“某些人”的选择。无论最终结果如何，这段经历都可能永久改变这些年轻人的职业轨迹。与Hirsch共同管理该项目的Palantir员工Sam Feldman预测，这些学员未来都不会进入投资银行或咨询行业。“他们已经尝到了创业和拥有自主权的滋味，”Feldman说。Palantir的这场实验，不仅是在挑战传统教育，更是在重塑下一代精英人才的成长路径与价值取向。
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8点1氪｜马斯克称五年后手机和App将消失；“药中茅台”片仔癀跌破官方指导价；马尔代夫正式实施“世代禁烟令” 今日热点导览 小米汽车交付周期再次缩短 理想高管回应MEGA起火事件 段永平回应向江西水利电力大学捐赠1万股茅台股票 12306宠物托运服务上新 9月份中国工业机器人产量达7.63万套 TOP3大新闻马斯克称5年后不再有手机和App，人类所消费的大多数内容都将由AI生成11月2日消息，日前，美国知名播客主持人乔·罗根在其频道发布了与特斯拉CEO埃隆·马斯克的最新对谈视频。谈及对智能手机未来的看法时，马斯克提出了一个大胆预测：未来五到六年内，人类所消费的大多数内容都将由AI生成。马斯克认为，届时人们将不再使用传统意义上的手机，或是说现在被称为“手机”的设备，实质上会演变成AI推理的“边缘节点”。它仍会保留通信所需的无线电模块，但核心逻辑将转变为服务器端AI与设备端AI的实时互动，实时生成用户想看到的任何视频内容。他进一步指出，未来将不再需要操作系统或App的概念，设备只承担显示画面、播放音频等功能，同时尽可能深度集成AI能力。（快科技）“药中茅台”片仔癀跌破官方指导价，从1600元一粒爆炒价降至不到700元据报道，曾被爆炒至1600元一粒、有着“药中茅台”之称的片仔癀，如今价格遭遇大幅下跌。10月27日，记者注意到，目前片仔癀在某药房的售价为每粒760元，而外卖平台买药上的折后价为每粒685.62元。此番景象与前几年片仔癀价格持续飙升形成巨大反差。公开资料显示，2004年至2020年间，其锭剂零售价历经19次提价，从早期的325元涨至590元。2023年5月，逆势提价至760元，创下近二十年最大涨幅。彼时，市场对片仔癀的追捧热度极高，黄牛加价、药店限购成为常态。巅峰时期，片仔癀一度被爆炒至最高1600元/粒，多地出现一粒难求的局面，电商旗舰店中锭剂长期处于缺货状态。片仔癀也因此被冠上“药中茅台”之名。（界面新闻）全球首个，马尔代夫正式实施“世代禁烟令”据《马尔代夫独立报》11月1日报道，以豪华旅游业闻名的马尔代夫正式实施“世代禁烟令”，成为全球首个践行这一政策的国家。根据新规，2007年1月1日及以后出生的人，在马尔代夫境内一律禁止购买和使用任何烟草制品，该禁令适用于本国公民及外国游客。（环球网）大公司/大事件 小米汽车交付周期再次缩短，部分车型有望较原定周期提前10周从多位接近小米汽车人士处获悉，小米汽车交付周期较原定周期再次缩短：YU7锁单后预计35~38周，较原定周期缩短10周，YU7 Pro锁单后预计34~37周，较原定周期缩短8周，YU7 Max锁单后预计32~35周，较原定周期缩短4周。前述人士表示，“本次交付周期大幅缩短，主要是产能提升所致。”（蓝鲸新闻）理想高管回应MEGA起火事件：事故发生前4个多小时，云端就报了电池绝缘故障并联系司机理想汽车产品线负责人汤靖10月31日在微博详细说明了“MEGA 2024款起火事件”，并透露事故发生的第一时间，自己就和质量，研发的同事在分析。他表示，事故发生前的4个多小时云端就报了电池绝缘故障，客服也联系了车控人和司机，甚至车辆还因小电瓶馈电进入到了抛锚状态并叫了救援。（新浪财经）段永平回应向江西水利电力大学捐赠1万股茅台股票10月31日，知名投资人段永平向江西水利电力大学教育发展基金会无偿捐赠其持有的贵州茅台股票壹万股（市值人民币1500万元），以父母名义设立教育专项基金。11月1日，段永平通过其雪球账号发文回应：“其实只是1万股茅台，他们每年花分红就好。市值只是暂时的。”（界面新闻）小米前高管王腾公布新去向：准备尝试些新赛道，大方向是科技+健康领域11月1日，小米前中国区市场部总经理王腾发文公布最新去向。王腾在社交平台表示，综合竞业限制和个人兴趣的考虑，想跟手机行业说声再见。“11月开始准备尝试些新的赛道，大的方向是科技+健康领域，具体还在筹备中，晚点给关心我动向的朋友们汇报。迎接新的挑战，正是闯的年纪！”（界面新闻）胖东来2万元参访不到2小时报满，报名人员可进入企业内部参观近日，记者查询发现，此前引发巨大关注的胖东来开放日首批报名已于11月1日开启，但报名系统开放不到两小时报名已满。10月20日，胖东来商贸集团官方发布公告称，将设立“胖东来开放日”，给大家提供进入企业内部参观的渠道。 根据公告，开放对象为企业级学习参访，费用标准为20000元/人。每批次为15人以内，同一企业最多5人预约。（蓝鲸新闻）上海交大回应招5000名博士：将根据学科建设需求和生源情况适当调整近日，上海交通大学发布2026年博士研究生招生简章，简章显示2026年博士研究生计划招生规模5000名左右，其中校本部招生规模4000名左右。学校将根据学科建设需求和生源情况适当调整，最终招生规模以教育部正式下达的招生计划为准。另外，简章中关于“学习形式和学习年限”里提到：博士研究生的学习形式分为全日制和非全日制。学术学位博士研究生的学习形式一般为全日制（少量专项计划除外），专业学位博士研究生的学习形式包括全日制和非全日制。非全日制专业学位博士的招生简章另行发布。直博生的基本学习年限为5年，其他博士生的基本学习年限为4年。（白鹿视频）泰州队夺得“苏超”冠军11月1日晚，“苏超”总决赛，泰州队战胜南通队，夺得冠军。此外，该场比赛现场观众人数达到62329人，再度刷新历史纪录。（界面新闻）上海新增最长7天的带薪休假正式施行上海新增带薪陪护假，最长七天，已正式入法。2025年11月1日起，上海开始施行新修改的《上海市老年人权益保障条例》。新修《条例》不仅对意定监护作出相关规定，还新增陪护假制度，老年人患病住院治疗期间，其赡养人可享受每年累计不超过五个工作日的带薪陪护假，若为独生子女还能再多两天。针对陪护假期间的待遇问题，新修《条例》也明确，按照本人正常出勤应得的工资发给。（杭州日报）今年前9个月浙江横店微短剧剧组接待量同比增长285.8%11月1日，东阳市委副书记、市长任魁说，今年前9个月，东阳横店接待微短剧剧组2743个，接待量同比增长285.8%。数据显示，2024年中国微短剧用户规模突破5.76亿，占网民总数的52.4%，市场规模达504.4亿元。（中新网）12306宠物托运服务上新：12306部分车票带宠字近日，有细心的网友发现，在铁路12306官方购票页面的部分车次信息旁，出现了带有“宠”字的绿色方框标识。记者致电铁路12306客服中心，工作人员告诉记者，这个“宠”字代表的是这列车可以办理宠物托运服务。有多少车次可以办理这项业务呢？记者从专门负责列车宠物托运的中铁快运公司了解到，目前已经有50趟列车标记了“宠”字。从宠物托运的热门线路来看，集中在北京往返上海、杭州、南京和深圳往返长沙等方向。（央视新闻）宇树科技王兴兴：中国企业在全球科技版图中扮演纽带角色“中国企业，尤其是科技企业，一直是连接全世界的一个很好的纽带。”宇树科技股份有限公司首席执行官、中国贸促会企业家代表团成员王兴兴表示，中国科技企业既学习世界先进经验，也在开放共享中贡献中国的解决方案。王兴兴在韩国庆州举行的亚太经合组织（APEC）领导人非正式会议期间受访时作上述表示。王兴兴指出，当前全球面临经济复苏与技术变革的双重挑战，人工智能（AI）驱动的机器人产业被普遍视为未来最具潜力的增长引擎。他表示，AI驱动的机器人产业正成为推动亚太乃至全球经济增长的重要力量。“如果通用型人工智能模型实现突破，那将像电力或蒸汽机的发明一样，推动人类文明进入新的阶段。”（中新网）预计浪浪山IP联动超25亿元电影《浪浪山小妖怪》在今年暑期档电影中成功破圈，影片上映时间延长至12月1日。截至目前，该片票房突破17亿元，已成为中国影史二维动画电影票房冠军。除了票房，该片也在多个领域完成了“电影+”模式的探索与创新。数据显示，该片IP衍生品，累计销售金额已近2.5亿元，到年末，其整体消费终端的销售金额预计将突破25亿元。（央视财经）9月份中国工业机器人产量达7.63万套11月2日，机器人产量的快速增长，离不开下游制造业需求的强劲拉动。随着汽车、电子、新能源等重点行业加速自动化改造，工业机器人市场需求持续释放。数据显示，今年9月份，中国工业机器人产量达7.63万套，同比增长了28.3%。1—9月份累计产量达到59.5万套，超过上年全年的总产量。(财联社)深圳10月一二手住宅总网签6847套，环比降10.3%据乐有家研究中心监测数据，10月深圳一二手住宅网签总量为6847套，环比下降10.3%，同比下降40.7%。其中，一手住宅网签2651套，环比下降14.1%，同比降51.1%；二手住宅网签4196套，环比下降7.7%，同比降31.4%。数据显示，深圳二手房市场成交量较为稳定，连续8个月超5000套荣枯线。（财联社）面对荷方晶圆断供，安世中国回应：库存充足11月2日，安世半导体中国有限公司官微发布致客户公告函称，相信大家已经获悉，荷兰安世半导体单方面决定自2025年10月26日起停止向位于东莞的封装测试工厂（ATGD）供应晶圆。在致客户的函件中，荷兰安世半导体声称此举系所谓的“当地管理层近期未能遵守约定的合同付款条件的直接后果”。安世中国对此强烈反对并声明如下：荷兰安世半导体所谓“当地管理层近期未能遵守约定的合同付款条件”完全是无中生有，恶意抹黑安世中国管理层。安世中国不存在违约行为；恰恰相反，荷兰安世半导体目前欠付ATGD的货款高达10亿元人民币。目前，安世中国已建立充足的成品与在制品库存，能够稳定、持续地满足广大客户直至年底乃至更长时间的订单需求，供应链安全可靠。为确保供应的长期性与韧性，安世中国已积极启动多套预案，正在加紧验证新的晶圆产能。安世中国对在短期内完成验证、并自明年起无缝衔接满足所有客户需求充满信心。（界面新闻）又一家电巨头官宣造车，夏普将于2027年度发售首款纯电动汽车日本家电品牌夏普近日宣布，将在2027年发售首款纯电动汽车——LDK+，并考虑通过家电卖场和住宅建造商等渠道销售。该款全新LDK+概念车已在10月29日开幕的2025东京车展亮相。事实上，早在2024年9月，夏普便提出将进军电动汽车市场，同时计划在未来推出多款电动车。彼时，夏普宣布将与富士康联合打造纯电动汽车，并在社交媒体上展示了首款概念车型LDK+的预告片。据悉，该车型由夏普与富士康母公司鸿海集团及日本初创电动车公司FoloFly合作开发。（红星新闻）马斯克万亿美元薪酬方案将表决，马斯克与咨询公司展开骂战本周特斯拉将举行股东投票，就首席执行官马斯克价值1万亿美元的薪酬方案进行表决。不过，近期有多家为机构投资者提供股东投票建议的咨询公司，例如Glass Lewis和ISS都公开反对了这份巨额薪酬方案。由此也引发了马斯克和他们之间的骂战。马斯克说：“我在这辛辛苦苦打造‘机器人军团’，结果却可能因为ISS咨询公司和Glass Lewis咨询公司那些愚蠢至极的建议被赶出公司，他们根本什么都不懂。”（央视财经）摩根大通CEO驳回2000名员工远程工作请愿摩根大通首席执行官杰米·戴蒙本周再次重申了他对远程工作的反对立场，他驳回了2000名员工关于混合办公安排的诉求，他认为面对面协作对于职业发展仍然至关重要。这份请愿书在2025年期间累积了超过2000个签名后送达戴蒙的办公桌，称银行终止混合办公的决定是“一次巨大的倒退”，损害了“员工、客户、股东和公司的声誉”。摩根大通于2025年1月取消了混合办公模式，要求其全球超过30万名员工在3月前，每周五天返回办公室工作。（新浪财经）美网红卡戴珊质疑美国登月造假，NASA回应：以前去过6次月球据德新社10月31日报道，美国真人秀明星兼企业家金·卡戴珊日前在她的节目中暗示美国1969年的登月是伪造的，美国国家航空航天局（NASA）代理局长肖恩·达菲对此予以驳斥。 报道称，达菲在社交平台X上写道：“我们以前去过月球，这是肯定的……去了6次！” 他这番话是回应卡戴珊在最新一期《卡戴珊一家》节目中的一段视频。该节目于10月27日播出。 “我认为这（登月）是假的，”卡戴珊在谈到由尼尔·阿姆斯特朗、迈克尔·柯林斯和巴兹·奥尔德林组成的阿波罗11号任务时说。（参考消息）上市进行时 涛涛车业36氪获悉，涛涛车业公告，2025年10月31日已向香港联交所递交发行境外上市股份（H股）并在主板挂牌上市申请。认购对象为境外及境内合格投资者。本次发行上市需获相关部门批准、核准或备案，尚存在不确定性，公司将及时披露进展。AI最前沿 文小言品牌升级文心App，全新发布魔法漫画等AI创作能力36氪获悉，11月1日，百度文小言App正式升级文心App，并上线“魔法漫画”等AI功能。用户可通过直接上传一张照片、一句话，快速生成高质量AI连载漫画。这也是行业首次实现AI定制化生成多图、多页、复杂剧情、实时快速的连载漫画。据了解，文心APP此前曾发布聚焦公文写作场景的“放心写”功能，支持文本事实自动查证校对。此次上新的“魔法漫画”功能更带来了低门槛、强互动、个性化的内容生产新体验，全面提升搜创能力。十五运会火炬传递，机器人火炬手“夸父”亮相11月2日上午，第十五届全国运动会火炬传递在港澳广深同步举行。与历届全运会相比，本次火炬传递首次在组织形式上实现“三地联动、四城同传”，并在传递方式上引入智能科技元素。“夸父”人形机器人作为特殊火炬手在深圳亮相，手握1.6kg重量的火炬，完成第二棒与第三棒之间的传递。（央视新闻）大公司财报 伯克希尔哈撒韦现金储备创新高，连续五季未回购股票伯克希尔哈撒韦第三季度的现金储备激增至3817亿美元，创下新纪录，营业利润增长34%。根据11月1日公布的财报，该公司第三季度营业利润增长至135亿美元，由于当季自然灾害异常之少，保险承保利润上升。巴菲特在第三季度出售了价值61亿美元的股票。尽管现金储备持续增长，但由于短期利率下降，公司净投资收益同比下滑13%，至32亿美元。（新浪财经）中上协：前三季度上市公司合计实现净利润4.7万亿元，同比增长5.5%11月1日晚间，中国上市公司协会发布中国上市公司2025年三季报经营业绩报告。截至10月31日，除公告延迟披露外，我国境内股票市场（沪、深、北三家证券交易所，下称“全市场”）共5446家上市公司披露2025年三季度报告。数据显示，前三季度，上市公司合计实现营业收入53.46万亿元，净利润4.70万亿元，同比增长1.36%、5.50%。（界面新闻）整理｜娃娃菜
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Meta架构大调整，Horizon OS独立 IT之家 11 月 3 日消息，据外媒 Business Insider 报道，Meta 近日重组了其 Reality Labs 实验室架构，将 Horizon OS 从原本的“Metaverse（元宇宙）”事业群中剥离，升格为独立的顶层组织（top-level group）。作为比较，此前 Reality Labs 下的两个主要部门分别为“Metaverse（元宇宙）”与“Wearables（可穿戴设备）”。前者负责 Quest 系列头显、头显所用的 Horizon OS 系统、元宇宙应用（如 Horizon Worlds），后者则专注于 Ray-Ban / Oakley 智能眼镜、真・AR 眼镜研发及 Meta Neural Band 等前沿可穿戴技术。报道指出，目前 Horizon OS 现已从“Metaverse”部门中移出，成为独立的顶层组织，由 Ryan Cairns 领导，该部门将继续专注于 VR 硬件与系统平台开发。与此同时，原“Metaverse”事业群负责人 Vishal Shah 已转任至 Meta Superintelligence Labs（超级智能实验室），负责推动个人超级智能（Personal Superintelligence）在 Meta 平台与 Reality Labs 体系间的整合。接替他的新负责人为 Gabriel Aul，未来“Metaverse”部门将继续聚焦开发 Horizon Worlds 等元宇宙应用产品。IT之家注意到，Meta 首席技术官 Andrew Bosworth 在发给 Reality Labs 的内部备忘录中强调，此次架构调整并不意味着 Meta 旗下“元宇宙项目”的优先级下降： 元宇宙的工作重点保持不变，它仍然是全公司的核心战略。我们已经向业界证明了我们的方向是正确的，而竞争者正在试图追赶我们，因此我们必须继续保持优势。Bosworth 还指出，随着 Meta 加深在 AI 与通用计算（general compute）领域的能力布局，VR 正在从单纯的游戏平台转变为涵盖娱乐、生产力与社交的更广泛平台。外界分析认为，Horizon OS 从“Metaverse”中独立，可能是为了强化操作系统生态的独立性，以便未来直接对标谷歌新推出的 Android XR 系统。后者已在三星 Galaxy XR 头显上首发，并计划明年登陆更多品牌设备。
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高艳东：“技术升级，风险降级”筑牢网安根基 来源：环球时报近日，新修订的《中华人民共和国网络安全法》正式通过，将于2026年1月1日起施行。值得关注的是，修订后的网络安全法针对人工智能（AI）等新兴技术，确立了以“促进发展、强化安全”为核心的发展型安全观。这一理念强调在发展进程中动态地、系统地实现更高水平的安全，使安全真正成为发展的稳固基石和持续动力，标志着我国在网络安全管理理念上的重要演进，凸显了“统筹发展与安全”的治理智慧。新修订的网络安全法第20条明确规定：“国家支持人工智能基础理论研究和算法等关键技术研发，推进训练数据资源、算力等基础设施建设，完善人工智能伦理规范，加强风险监测评估和安全监管，促进人工智能应用和健康发展。”作为一部以“安全”命名的法律，它将“支持研发、推进建设”置于优先位置，充分体现出立法者将发展视为安全的前提，将安全内嵌于发展过程的战略考量。同时，修订稿在原则性条款进一步明确了“建设网络强国”的目标。历史与现实反复证明，绝对的、静态的安全观并不可行，也并非真正的安全。评判网络强国的标准不是网络有多安全，而是技术有多先进。在全球范围内，一些地区虽鲜有网络安全事故，却技术落后；而如美国等技术先进国家，尽管网络安全事件频发，却始终占据技术制高点，在全球数字格局中掌握着主导权与较高抗风险能力。这深刻警示我们，建设网络强国必须树立“可控风险而非零风险”的理念，在识别、评估并管理风险的过程中，积极发展关键核心技术，以发展实力筑牢安全的根基。应对日益复杂的网络风险，强化制度监管与加大技术应用必须双管齐下，以技术驱动安全升级。当能用新技术解决旧风险时，最好的技术就是最优的风控。网络安全法中新增的“国家支持创新网络安全管理方式，运用AI等新技术，提升网络安全保护水平”，正是对这一路径的明确指引，体现了“技术升级、风险降级”的先进思路。从历史维度看，技术进步是一个不断以新型、可控风险替代传统、高危风险的过程。例如，自动驾驶技术在发展初期虽不完美，但其从机制上消除了如酒驾、疲劳驾驶等常见事故的人为因素，让安全潜力随着系统可靠性提升慢慢显现。同样，工厂中机器人的大规模应用，虽存在程序故障的风险，却显著降低了传统生产线上的工伤事故率。因此，修订后的网络安全法鼓励运用AI、量子计算等新技术来强化自身防护体系，正是为了通过“技术升级”来实现“风险降级”，构筑一个更智能、更高效、更主动的安全防御体系。另一边，针对诸如AI换脸诈骗等高发网络犯罪与网络安全威胁，此次修法适应网络安全新形势要求，提出“加强基础设施建设和风险防范”，具有重要的制度性意义。国家计算机病毒应急处理中心等发布的《网络空间安全态势分析报告 （2025）》显示，2024年6月至2025年7月，全球发生的59起AI相关安全事件中，网络攻击占29%，数据安全事件占26%，较上一年度显著增加。其中，技术治理的滞后性是绕不开的问题之一。而此次修法通过基础法律层面的框架性规定，为遏制技术滥用提供了依据。此外，另一项广受关注的修订，是完善了个人信息保护的处罚规定，加大了对违法行为的处罚力度。新版网络安全法明确规定，关键信息基础设施的运营者未依法履行网络安全保护义务，造成严重后果的，最高将面临1000万元罚款，并会追责到个人，最高可罚100万元。并且新法还进一步细化，明确了多项违法行为的罚则，包括设置恶意程序，产品或服务存在安全缺陷、漏洞等风险未采取任何措施；销售或提供未经安全认证的网络关键设备和网络安全专用产品；违规开展网络安全认证、检测、风险评估等。总体来看，针对各类违法行为的威慑力与监管细致度显著增强。数字时代，技术迭代一日千里，安全的内涵与外延也在不断演变。修订后的网络安全法所确立的发展型安全观，在进一步织牢安全防护网的同时，深刻把握了发展与安全的辩证关系，最终将推动建成一个具有韧性与活力的网络强国。（作者是浙江数字化发展与治理研究中心研究员）
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谁在争先恐后喂养OpenAI这只“巨兽” 出品｜虎嗅科技组作者｜陈伊凡编辑｜苗正卿头图｜AI生成近日，在10月的DevDay中，OpenAI泄露了一份Top100+客户清单，这份清单中，有超过30家公司的Token消费量突破1万亿。自ChatGPT发布之后，业界一直在讨论的就是AI商业模式。如果我们按照GPT-5的费用计算，输入和输出比为10：1，OpenAI这100家顶级客户相当于已经给这家公司提供了超过1亿美元的收入。其中30家公司，每家1万亿Token的消费量将会达到6000万美元以上。1万亿Tokens，是什么概念？普通人如果活80年，每天写1000字，1万亿Tokens相当于写6000万个汉字，是20万人一辈子写的总和；如果用在公司场景中，相当于在客服聊天、文档总结、代码场景下全年无休使用GPT，连轴转9年。Token的使用量并不一定意味着公司的技术水平，但说明AI已经深度融合到这家公司的各项业务中，一场新的技术范式正在发生，大模型对于这100家公司来说，已经成了水和电一样不可或缺的基础设施。这份名单揭示了现在到底谁在用AI挣钱？挣多重？怎么挣？在这30家超过1万亿Tokens消耗量的客户中，我们看到了一些有意思的现象和公司，例如AI编程公司、基础设施提供者是Token消耗大户；其中我们也看到了一些商业化前景的垂直业务，例如法律AI的Harvey、医疗AI通讯Decagon；搜索、会议、教育、视频、销售和图形设计业务场景是AI商业化更有潜力的领域。 根据公开资料整理 AI原生公司正在超过成熟公司 首先，在Top30的企业中，AI原生初创占比超过了传统成熟公司。“模型即产品”，让这些AI原生的初创公司从成立的第一天起，就把大模型和AI深度嵌入到自己的业务和工作流中。例如AI编程领域独角兽Cognition，他们的AI for coding产品叫做Devin。这家公司成立于2023年，今年3月，Cognition完成了一笔融资，估值为40亿美元。今年，他们也收购了另一家AI编程公司Windsurf，当然，这也给了这家AI编程公司足够资金购买OpenAI的API。其CEO Scott Wu在一场播客中表示，要重塑软件工程的未来，Cognition的面试流程是在6个小时到8个小时到时间，搭建一套自己的Devin——一种非常AI原生的面试方式。还有一家引人注意的公司是通用Agent公司Genspark，由前百度“小度”CEO景鲲（Eric Jing） 与前CTO朱凯华（Kay Zhu） 联合创办。据The Information 10月31日的消息，Genspark完成了新一轮融资，投资方包括腾讯。交易后，Genspark的估值超过了10亿美元。根据第三方数据公司Xsignal（奇异因子）的统计，Genspark的用户数最高不超过500万，这个数据并不高，Manus的网站和APP端是700多万月活，但Genspark竟然能够进入OpenAI的Top30客户，说明其不仅在C端实现用户增长，更重要的是，在其自身的业务中深度使用AI。因为Genspark使用的模型不止OpenAI一家，还有Claud、Gemini等。相比之下，成熟公司更多是通过模块化改造，将AI用在自己的工作流中。不过我们也能够从这份名单中，看到AI转型较为彻底，并且效果显著的公司——例如Notion，Notion转型之后，其最新的Notion3.0版本，将AI深度嵌入工作流中。作为写作者，最实用的功能是一种自然流畅的触发方式，降低了使用门槛，例如可以选中任意文本，就能弹出“问AI”和“润色”的功能，对内容进行处理；敲击空格即可召唤出AI菜单。截至2024年底，已有超过50%的Fortune 500大型企业在内部不同程度使用Notion。美国最大的孵化器——YC生态下的初创公司中，有一半以上的企业在用Notion管理信息。 To B公司“吃”掉大量Token，AI深入到垂直行业中 在OpenAI这100家大客户中，超过75%的公司集中在ToB和开发者中，ToC的公司不超过15家。如果再细分，ToB的企业中，有一部分是面向开发者的企业，例如Cognition、JetBrains；一部分是企业SaaS服务商，例如salesforce、Zendesk；新一代企业工具，例如Ramp、企业搜索公司Glean。其中，Glean是一款AI驱动的企业搜索和知识发现平台，其Work AI平台通过100多个SaaS连接器索引和理解来自数十种产品的文档上下文，为知识工作者提供类似Google的搜索体验。因此，每次Glean的API调用背后，都有庞大的企业客户网络，这也使得Glean能成为OpenAI的大客户之一，这家公司在今年7月份实现了170万访问量，增长率为10.7%。其中，还有一部分公司是面向垂直行业的AI Agent，例如法律AI Agent——Harvey，这说明这些垂直行业的AI Agent已经通过对垂直行业的深度渗透和数据的积累，跑起了数据飞轮。Harvey在成立后两年时间里做到了3000万美金，而过去10年里最好的B2B SaaS产品，达到100万美金的营收平均时间是2年。这些垂直AI Agent的特点是，行业具备高价值、高复杂度的场景，任务链条长、反馈闭环短。这也给了现在AI创业一些启发，需要寻找高价值、高复杂度、高专业性的垂直领域切入，直击行业痛点。 C端场景集中在高频、用户数大且付费模式清晰的场景 在前30的客户中，面向C端提供产品的仅有通用AI Agent公司Genspark、AI搜索公司Perplexity、语言学习平台Duolingo、健康穿戴企业WHOOP、AI会议工具Read AI。这些C端场景有一个共性就是高频使用、场景空间大，有清晰的付费订阅场景。Duolingo可以说是教育公司中，AI转型最迅速也最彻底的教育公司之一。他们很早就把自己的业务和大模型结合起来，例如他们利用AI（如GPT-4）大规模生成练习题和课程内容；在个性化学习上，Duolingo通过自研AI算法“Birdbrain”为每位用户动态调整学习难度和内容推荐；2024年，Duolingo发布了Duolingo Max，有AI角色扮演的200多个场景和对话；AI图文互动等功能。这些多模态功能也让Duolingo成为了Token消耗大户。另一个高频场景是会议，Read AI是一个AI会议内容总结平台，提供会议摘要、文字记录及会议回放，帮助用户高效查看会议、电子邮件和消息。用多模态AI把会议、邮件、聊天自动汇成可搜索、可执行的知识库。截至2025年，Read AI的用户数已经超过了100万，过去12个月活跃用户数增幅为720%。 初创公司的模型依赖焦虑 当然，在顶级客户名单背后，这些公司每年在OpenAI上花了大量的钱。比如这里面的AI搜索初创公司Perplexity在2024年就向Anthropic和OpenAI支付了800万美元，这几乎占其收入的四分之一。更可怕的是，这里的很多公司并不仅仅接入OpenAI的API，还包括了谷歌的Gemini、Claude，这会让这些公司不断进行大量融资，或是在用户身上转嫁成本。这也难怪，笔者曾经在与Web Summit（全球网络峰会）的CEO兼创始人帕迪·科斯格雷夫交流时他表示，Deep Seek刚出来那会儿，到整个2月份、3月份，几乎整个旧金山（的企业）都在用它，因为成本更低。另一重焦虑在于和OpenAI的业务重合度上——万一钱被OpenAI挣了，业务也被吞了，对初创公司来说，将进入一个危险的境地。理论上Open AI会做一切，例如前不久这位“巨兽”推出了AI浏览器，这对于通用Agent平台来说是一个深度危机，Xsignal（奇异因子）创始人及CEO刘震告诉虎嗅，OpenAI将“通用 Agent”功能纳入自己的生态，这意味着独立构建通用型Agent 平台的初创公司将面临不确定的但大概率是悲哀的结局，这与两年前的独立搜索 AI 应用的结局类似，会被 ChatGPT 的虹吸效应所伤害。对于OpenAI会进入哪些领域，刘震给了几个判断，给初创公司一些参考，首先，是否能显著提升用户粘性或商业收入；其次，是否能让公司控制更多的用户触点（浏览器、Agent、OS）；第三，市场是否足够大，是否高频；第四，算力和收益的ROI是否合理；第五，外部依赖（合作方、监管、版权）是否可控。本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4799857.html?f=wyxwapp
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马斯克：未来5-6年传统手机与App将消失 11月2日，在一期播客节目上，特斯拉CEO马斯克（Elon Musk）预测了一个激进的未来：未来5-6年，传统手机与App将消失，人类所消费的大多数内容都将由AI生成。马斯克认为，“未来不会有操作系统，不会有APP，你的手机只是显示像素和发出声音，它预测你最想看到和听到什么，然后实时生成，我们会尽可能地将AI集成到这个设备中。”“不会再有传统意义上的手机了，我们所谓的手机，实际上是一个用于AI推理的边缘节点，配备一些无线电模块进行连接。”马斯克抛出观点认为，本质上服务器端的AI会与用户设备（以前被称为手机）上的AI进行通信，并生成用户想要的任何实时视频。谈及AI取代人类职业，马斯克给出一个倒计时时间线，一些如邮件处理、电话客服的桌面工作正在快速消失，而编程、内容创作这类工作大概会在1-2年内被大规模替代，驾驶、物流这类工作则会在自动驾驶成熟后快速转变。AI仍然是数字的，移动原子比移动比特困难得多，因此物理劳动如焊接、管道、电工、烹饪会存在更久，但最终也会被机器人替代。在3小时的播客里，马斯克还谈及Grok追求真相，面对AI生成内容的指数级进化，AI安全如何保护人类文明等。马斯克认为，Grok是平等看待所有人类生命的AI，团队花费巨大努力对抗网络上的偏见信息，经过大量努力才让AI“说实话”，不会被“政治正确”扭曲事实判断。他预测AI将在2026年超越单个人类智商，2030年超越全人类智慧总和。这场变革并非科幻，而是马斯克旗下Neuralink、xAI等项目全力推进的“文明重塑计划”。特斯拉计划在2025年年底前的数周内完成并展示可运行的飞行汽车原型。马斯克称，这次展示意义非凡，甚至可能成为史上“最令人难忘的发布会”。这一时间非常紧张，但他仍坚称特斯拉“有现实的机会”按时完成任务。马斯克还想象说，"我们生活在一个引力刚好允许我们离开地球的星球上——像是电子游戏设置在最高难度但并非不可能。"现在，我们正在这个"游戏"中迎来最关键的关卡：要么通过AI和技术实现前所未有的富足，要么在意识形态和谎言中走向文明崩溃。
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中通陷物流造假风波 快递一哥最近比较烦 7个月被约谈2次，中通的“顽疾”怎么治？作者 | 张语格编辑 | 趣解商业消费组中通快递“摊上事”了。10月27日，抖音电商官方发布公告表示，日常巡查时发现部分物流商滥用平台系统服务，为部分商家提供“虚假物流轨迹”“转单拼接轨迹”等违规服务，致使订单轨迹与真实履约不符，决定对4家物流公司做清退处理，其中就包括中通旗下的中通冷链。紧接着，10月28日，国家邮政局约谈中通快递，指出中通快递经营行为不规范，随意调整运营规则，存在服务质量不高、快递员合法权益保障措施落实不到位等问题，责令其整改。 图源：微信截图 中通已经连续九年稳坐国内快递市场份额第一的宝座，作为快递行业的龙头企业，中通为何在合规经营与服务质量上接连“踩雷”？ 01.中通的“顽疾” 抖音电商官宣清退4家物流服务商，旨在打击虚假发货、虚假订单这个侵害消费者权益、破坏平台经营秩序的“顽疾”。社媒平台上，早就有不少网购用户表示曾遇到虚构物流信息的商家；这种订单的物流信息在电商系统里看起来包裹正常，但现实中却并没有送达。为了遏制虚假发货的乱象，电商平台对此都有严厉的处罚规则；然而，近些年为了应对平台监管，商家们逃避发货的手段也逐渐“升级”。“趣解商业”注意到，近期仍有不少消费者表示被虚假物流“套路”。有网友表示，以前的虚假发货只是发货不揽收，很容易被识破，但现在商家会和网点合作，“在菜鸟裹裹和百度等平台都能查到的单号，让快递员用内网查，却显示不出任何物流信息。” 图源：小红书截图 消费者遇到的虚假物流，有些是商家为了延迟发货故意上传错误单号，有些则是物流公司配合商家造假，抖音此次清退的违规物流商便属于后者；10月29日之后，抖音商家将不能再选择中通冷链、吉时达、水趣到家、铁中快运这4家物流发货。中通冷链是中通快递2020年成立的子公司，中通快递股份有限公司直接持股16%，其采用直营+加盟组织模式，近几年在国内迅速扩张，已经覆盖大部分省份。中通冷链被抖音清退后，中通快递表示，接下来中通快递与抖音的合作并不会受到影响。然而，“趣解商业”注意到，中通快递在抖音和淘宝同样也是被质疑虚假发货的重灾区。最近“双11”期间，住在北京的Nicole（化名）在淘宝上下单了一款厚底袜，5天之后发现快递走到北京转运中心停止不前，咨询中通客服发现，包裹并未运达北京而是在浙江嘉兴，实际物流信息与淘宝显示的完全不同。“最后中通给我的解释是快递面单脱落，被运输到了北京，标准的虚假发货回复。”还有消费者提到，今年“6·18”期间在抖音上买女装，遇到商家用中通快递虚假发货，给抖音客服投诉后也没能解决。社媒平台上不少网友都发帖表示遭遇过中通快递的类似虚假物流情况。 图源：小红书截图 既然不想发货，为何商家要售卖后与快递公司一同制造假物流呢？曾有商家对“凤凰网财经”透露，大部分商家都有虚假发货的经历，主要与库存不足有关，“高退货率、低利润这些经营压力让商家们不敢拿太多新货，参加平台的促销活动才能获得流量，但促销又对库存量有要求，一旦活动中商品销量超过库存，就会出现发不出货的情况。”电商商家是快递公司的主要客户。有商家直言，为了保持长久合作，快递网点的工作人员通常会配合商家做假物流，提前扫码揽收包裹，但实际上会等商家有货后再来取。这些网点一般能控制物流信息显示到当地的转运中心，想要跨地区造假，要么和快递总公司合作，要么是发空包裹，在消费者收到包裹前召回。众多消费者的吐槽，以及近期被官方约谈，一定程度上反映出中通存在的问题较为突出，且由来已久。早在今年3月，云南省邮政管理局就农村快递末端服务质量突出问题对多家快递企业省总部进行了集体约谈，中通快递就位列其中，一同被约谈的还有申通、圆通、韵达、极兔等快递品牌。在10月28日被约谈后，中通表示，“会严格按照约谈要求，针对涉及的问题，全面排查、全面整改、全网落实；进一步提升服务质量，提升合规经营，提升网点和员工的合法权益保障”。至于中通能否“根治顽疾”，还要看其整改措施和决心如何。 02.“快递一哥”的烦恼 除了虚假物流，中通快递近些年还面临着大量丢件、投递不通知等服务方面的客诉。2024年3月，《快递市场管理办法》新修订版本要求，快递员需要按照收件人沟通确认的方式投递，不得擅自代为确认或投递到末端。然而，如今社媒平台和黑猫投诉平台上仍有不少消费者表示，有的中通快递员拒绝送货上门或者投递前不通知客户，“态度恶劣说不怕被投诉”“不按地址投递，只放到驿站。” 图源：小红书截图 截至11月1日，在“黑猫投诉”平台上有超11.8万条投诉中包含搜索词“中通快递”，其中不少投诉内容直指中通快递虚假物流、投递问题、丢件问题和客服问题。但不容忽视的是，快递员不按条例执行、态度差，也源于他们高强度的体力工作和极重的派送任务。去年“快递新规”施行后，送货上门的要求再次加重了快递员的工作量。有中通的快递员直言，自己送一件只有几毛钱收入，希望想要送上门的用户和商家沟通不要再发中通快递；此外还有中通的业务员表示，总部在减少往各网点拨的派费，有不少人因为薪资过低选择了辞职。 图源：小红书截图 基层员工的压力，正是快递行业多年来低价内卷的体现。中通快递2024年以全年340亿件（票）连续9年业务规模行业第一，但是其市占率却继续下滑，自2020年以来首次跌破20%。2025中报数据显示，中通93%以上的收入都来自“送快递”，单量的数量和价格直接影响到中通的业绩。虽然上半年中通的单量有所上涨（17.7%），但受整个行业“量增价减”的影响，中通上半年包裹单价同比下降了6.2%，收入增速低于业务量增速。中报显示，今年上半年中通增收不增利，其营业收入227.23亿元，同比增长9.85%；净利润39.32亿元，同比减少2.63%；其中第二季度实现调整后归母净利润20.3亿元，同比下降27.7%。在近日发布的《2025胡润百富榜》中，中通快递的“掌门人”赖梅松，虽以320亿元的身家位列榜单第200名，但与2020年时的500亿元相比，其身家已暴跌180亿元。 图源：罐头图库 中通旗下当前大约有超过3.1万个网点和11万个末端驿站，这些末端网点几乎都采用加盟制，独立经营、自负盈亏，自行负责快递运营所需的场地租赁、设备购买，快递员的薪资与社保也基本都由网点负责，其中有不少网点分拣员都会选择雇日结的临时工，而这些外包或临时工通常不签订正式的劳动合同，没有企业为其缴纳社保。“趣解商业”注意到，中通曾在2024年中报提到，公司除了自有员工还有约60000名外包员工，但外包员工的具体数据今年没有再披露。今年中报显示，中通自有员工数量同比去年增加7人为25913人，而员工薪酬由17.1亿元同比下降为15.9亿元。今年8月，最高人民法院发布最新条例：“用人单位与劳动者约定或者劳动者向用人单位承诺无需缴纳社会保险费的，人民法院应当认定该约定或者承诺无效。”这意味着，一直处在“灰色地带”的外包快递员工也正在被纳入社保范畴。中通快递集团董事长赖梅松2024年业绩电话会上表示，中通正在不断优化快递员的权益保障，目前商保缴纳率100%；然而，中通始终未明确回应全网快递员是否缴纳社保、如何落实社保权益等核心问题。 图源：中通财报 快递与物流领域实战专家书城乐曾对《中国工业报》表示，当前快递行业矛盾的根源在于供大于求的结构性问题，尤其是在义乌、广州等商家聚集地，产能过剩严重。快递公司之间竞争激烈，甚至一度有部分地区出现“8毛发全国”的报价。监管部门也在尝试改变快递行业“越卷越低”的趋势。从2024年开始，相关部门多次完善快递市场规则条例，要求快递价格下限上调。“趣解商业”注意到，今年“双11”前夕，上海、广东、河南、黑龙江等地“通达系”都发布了涨价“反内卷”的通知，单票涨幅在0.2元-0.5元不等，河南等地甚至开始执行不得低于1.5元/票的限价令。不过，今年下半年也有快递网点负责人表示，义乌、广州这些商家聚集地的包裹价格确实上涨了，但网点的派费并没有涨，有些网点还收到了总部会继续降低派费的通知。快递行业的价格战从电商发展初期持续至今，想在一朝一夕之间扭转并非易事。中通创始人赖梅松曾公开表示，低价只能带来暂时的增长，快递竞争的本质是优秀的品质和网络。包括中通在内的所有快递企业，都需将竞争焦点转向服务体验的提升，才能让快递行业摆脱内卷泥潭，实现健康可持续的发展。
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微软和OpenAI CEO罕见同场对话：OpenAI重组、AI泡沫质疑、算力需求...... 近日，在一场罕见的同场对话中，OpenAI CEO萨姆·奥特曼(Sam Altman)与微软CEO萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)深度讨论了AI行业的关键议题。在这次对话中，Altman详细阐述了OpenAI重组后的愿景。关于与微软的合作协议，Altman澄清只有"无状态API"独家保留在Azure平台到2030年，其他产品包括ChatGPT将在多个平台分发，这种安排对双方都有利。关于算力需求这一核心话题，Nadella则认为，"现在我们面临的最大问题不是算力过剩，而是电力问题，以及能否在靠近电源的地方足够快地完成基础设施建设。如果做不到这一点，你可能会有一堆芯片积压在库存里却无法使用。"不过，两位CEO都认为算力过剩终将出现，但具体时间难以预测，可能在2-6年内，且这个周期会反复出现。面对市场对AI投资泡沫的质疑，两位CEO用实际数据进行了有力回应。当主持人质疑一家收入130亿美元的公司如何支撑1.4万亿美元的支出承诺时，Altman以算力与收入的关系作答：过去一年OpenAI的算力扩大了约10倍，如果再增加10倍算力，收入虽然不确定能否同步增长10倍，但相差不会太远。微软CEO Satya Nadella则从合作伙伴角度为OpenAI背书，表示OpenAI的每一个商业计划不仅完成了，而且都超额完成，其增长和业务执行力令人难以置信。Nadella特别强调，微软对OpenAI的135亿美元投资都用于训练，没有计入收入，而Azure的收入纯粹来自ChatGPT的消费和API使用量，这是真实市场需求驱动的结果，有力驳斥了泡沫论调。 （图片来源：BG2）核心观点 Altman（OpenAI CEO）："就是因为算力不足的限制，这真的很疯狂，当我看到我们受到多大制约时... 在很多方面，过去一年我们的算力已经扩大了大约10倍。但如果我们再有10倍的算力，我不知道收入会不会增长10倍，但我觉得差不了太多。" Altman："如果我们真能让AI做科学研究，那在某种意义上就是超级智能了。"他预计明年Codex能完成需要几天的编程任务，将以前所未有的速度改变软件开发。虽然2026年可能只是很小的科学发现，但如果实现，未来几年就能取得更大突破。 Altman："总有一天我们会做出一个令人难以置信的消费设备，可以在低功耗下完全在本地运行GPT-5或GPT-6级别的模型。这真的很难让人想象。" Altman：算力过剩肯定会出现。至于是在两到三年内还是五到六年内，我说不准，但这肯定会在某个时候发生，可能还会发生好几次。" Altman："如果没有微软，特别是Satya早期的坚定信念，我们根本做不到今天这样。我觉得当时愿意下这种赌注的人不多，考虑到那时的世界是什么样子。" Altman："我对此很兴奋。当然，机器人技术和计算机，未来几年会出现新型计算机，这些都很重要。但从我个人来说，如果我们真能让AI做科学研究，那在某种意义上就是超级智能了。" Nadella（微软CEO）：真正重要的不是降低算力成本，而是提升“单位智能”的效率。微软的策略是同时建设两个“工厂”——“Token 工厂”与“Agent 工厂”。“Token 工厂”指的是底层算力体系——硬件、系统软件、虚拟化管理与调度能力。“Agent 工厂”则是上层的软件生态。 Nadella："我看到的OpenAI的每一个商业计划，他们不仅完成了，而且都超额完成了。所以从某种意义上说，这是唯一一个地方——在增长和业务方面，他们的执行力简直令人难以置信。" Nadella：现在我们面临的最大问题不是算力过剩，而是电力问题，以及能否在靠近电源的地方足够快地完成基础设施建设。如果做不到这一点，你可能会有一堆芯片积压在库存里却无法使用。" Nadella："高利润业务是Copilot系列产品——安全Copilot、Github Copilot、医疗健康Copilot等。Azure如果不把算力分给研究，本来增长可以高达41%，42%。" Nadella：我真正喜欢OpenAI合作的一点是它给我们带来了规模。这是个规模游戏。当你的云上运行着最大的工作负载时，意味着我们会更快学习如何规模化运营，成本结构会比其他人下降得更快。这会让我们在价格上更有竞争力。所以我对我们保持利润率的能力很有信心，这也是产品组合的帮助。 以下为访谈视频文字稿全文（AI辅助翻译）：OpenAI CEO Sam Altman、主持人Brad Gerstner、微软CEO Satya NadellaSam Altman：是的，我认为这真的是一个了不起的合作伙伴关系，贯穿每个阶段。正如萨提亚所说，我们刚开始时完全不知道这一切会发展到哪里。但我觉得这是有史以来最伟大的科技合作之一。如果没有微软，特别是萨提亚早期的坚定信念，我们不可能做到这一点。主持人Brad Gerstner：真是不平凡的一周啊。很高兴见到你们俩。山姆，宝宝怎么样了？Sam Altman：他很好，这是最棒的事情。是啊，兄弟。所有的老生常谈都是真的，这真是世界上最美好的事了。主持人Brad Gerstner：嘿，Satya，你们相处这么多时间...Satya Nadella：每当山姆谈论他的宝宝时，他脸上的表情就完全不一样了。我猜是计算能力的意大利版本吧，他谈论计算能力和他的宝宝时...主持人Brad Gerstner：Satya，你们俩相处这么久，你有没有给他一些当爸爸的建议？Satya Nadella：我说就好好享受吧。我的意思是，这太棒了，你知道，我们有孩子的时候很年轻，我真希望能重来一次。从某种意义上说，这是最宝贵的时光。看着他们长大，真是太美妙了。我很高兴山姆能...Sam Altman：我很高兴能年纪大一点再当爸爸。但有时我确实会想，天哪，要是我25岁时有那样的精力就好了。那部分更难。主持人Brad Gerstner：毫无疑问。山姆，OpenAI的平均年龄是多少？有概念吗？Sam Altman：不算特别年轻。不像大多数硅谷初创公司那样。我不知道，可能平均30岁出头吧。主持人Brad Gerstner：婴儿潮趋势是积极的还是消极的？Sam Altman：婴儿潮趋势是积极的。OpenAI重组：打造史上最大非营利组织 主持人Brad Gerstner：那很好。那很好。嗯，你们这周真是大事不断。你知道，我在想，我从英伟达的GTC大会开始，你知道，市值刚突破5万亿美元。谷歌、Meta、微软，萨提亚，你们昨天开了发布会，你知道，我们一致听到的是算力不够，算力不够。周三我们降息了。GDP增长接近4%。然后我刚才还在跟山姆说，你知道，总统在马来西亚、韩国、日本达成了这些大规模交易。你知道，这些交易真的为美国的再工业化提供了令人难以置信的财力支持，800亿美元用于新的核裂变项目，所有这些你们需要的来建造更多算力的东西，但当然，在所有这些事情中，不能忽视的是你们周二发布的重大公告，明确了你们的合作关系。恭喜你们。我想我们就从这里开始。我真的想用非常简单、通俗的语言来分析这笔交易，确保我和其他人都能理解。但你知道，我们就从你的投资开始吧，Satya。你知道，微软从2019年开始投资。已经向OpenAI投资了大约130-140亿美元。作为回报，你在完全稀释的基础上获得了该业务27%的所有权。我想之前大约是三分之一，去年随着所有投资你被稀释了一些。所以就所有权而言，听起来对吗？Satya Nadella：是的，没错。但我要说的是，在我们的股份之前，布拉德，我认为OpenAI真正独特的地方在于，作为OpenAI重组过程的一部分，创建了一个最大的非营利组织之一。我的意思是，别忘了，你知道，从某种意义上说，我在微软时说，像我...你知道，我们非常自豪的是，我们与两个最大的非营利组织有关联，盖茨基金会和现在的OpenAI基金会。所以我认为这是大新闻。如果你显然...你知道，我们很激动，这不是我们所想的。正如我对某人说的，当我们第一次投资10亿美元时，并不是希望这会成为我要向风投们谈论的百倍回报。但我们做到了。我们非常高兴成为投资者和早期支持者。这真的是对山姆和团队所做工作的证明，坦率地说。我的意思是，他们显然对这项技术能做什么有早期的愿景，他们付诸实践，并且以一种精湛的方式执行了。Sam Altman：是的，我认为这真是一段了不起的合作关系，贯穿每一个阶段。正如萨提亚所说，刚开始的时候我们完全不知道这一切会走向何方。但我认为，这是科技史上最伟大的合作之一。如果没有微软，特别是萨提亚早期的坚定信念，我们根本做不到今天这样。我觉得当时愿意下这种赌注的人不多，考虑到那时的世界是什么样子。我们不知道技术到底会怎么发展。不是"不太确定"——我们是完全不知道技术会怎么走。我们只是对一个想法有强烈的信念：全力推进深度学习，相信只要我们能做到这一点，就一定能找到方法做出很棒的产品，创造巨大的价值。而且，正如Satya说的，创造我们相信将会是史上最大的非营利组织。这个组织将做出令人惊叹的伟大事业。我真的很喜欢这个架构，因为它让非营利组织能够增长价值，同时公共利益公司能够获得继续扩大规模所需的资金。如果我们没有想出这个架构，如果我们没有愿意让它以这种方式运作的合作伙伴，我认为这个非营利组织不可能有今天这样的价值。你知道，从我们开始合作到现在已经超过六年了。六年时间取得了相当惊人的成就，而且我认为未来还会有更多。我希望萨提亚能从这项投资中赚到一万亿美元，而不是一千亿。不管最终是多少吧。主持人Brad Gerstner：作为重组的一部分，你们谈到了这一点，上面是非营利组织，下面是公共利益公司。这真的很疯狂。这个非营利组织一开始就拥有价值1300亿美元的OpenAI股票作为资本，已经是世界上最大的非营利组织之一了，而且未来可能会更大。加州总检察长表示他们不会反对。你们已经有了1300亿美元专门用于确保通用人工智能(AGI)造福全人类。你们宣布将首先把250亿美元投向医疗健康、AI安全和韧性建设。Sam，首先让我说，作为这个生态系统的参与者，向你们两位致敬。这对AI未来的贡献真是了不起。但是Sam，跟我们谈谈为什么选择医疗健康和韧性建设这么重要，然后帮我们理解如何确保获得最大收益，同时又不会像我们看到的许多非营利组织那样，被自己的政治偏见拖累？Sam Altman：首先，为世界创造大量价值的最好方式，希望就是我们一直在做的事情——制造这些神奇的工具，让人们使用它们。我认为资本主义很好，公司很好。人们做着了不起的工作，把先进的AI送到许多人和公司手中，这些人和公司正在做不可思议的事情。但有些领域，市场力量并不能完全符合人们的最佳利益，你需要用不同的方式来做事。这项技术还带来了一些以前从未存在过的新东西，比如利用AI快速进行科学研究的潜力，真正实现自动化发现。当我们思考首先要关注哪些领域时，很明显，如果我们能治愈很多疾病，并让相关数据和信息广泛可用，那将是为世界做的一件美好的事情。然后关于AI韧性建设这一点，我确实认为有些事情可能会变得有点奇怪，而这些不会全部通过公司的正常运作来解决。所以当世界必须经历这个转型期时，如果我们能资助一些工作来帮助应对，那就太好了。这可能包括网络防御、AI安全研究、伦理研究，所有这些都是在帮助社会平稳度过这个转型期。我们对另一端会有多美好非常有信心。但你知道，我相信沿途肯定会有一些波折。主持人Brad Gerstner：让我们继续深入分析这笔交易。关于模型和独家协议，Sam，OpenAI可以在Azure上分发其模型和领先模型，但我认为在2032年之前的7年内，你们不能在其他主要云平台（那些大型云服务商）上分发这些模型。不过这个限制可能会提前结束——如果AGI（通用人工智能）被验证的话，我们待会再谈这个。但你们可以在其他平台上分发开源模型、Sora代理、Codex、可穿戴设备等其他产品。所以Sam，我猜这意味着ChatGPT或GPT-6不会出现在亚马逊或谷歌平台上？Sam Altman：不是这样的。首先，我们想做很多事情来帮助微软创造价值，同时也为我们自己创造价值。这方面有很多合作内容。我们会把Satya（微软CEO）曾经提出的一个很棒的概念——"无状态API"——保留在Azure上，独家合作到2030年，其他所有东西我们都会在别处分发。这显然也符合微软的利益。所以我们会把很多产品放在很多地方，而这个（无状态API）会在Azure上做，人们可以在那里获得，这很棒。我觉得这样很好。主持人Brad Gerstner：然后是收入分成，OpenAI仍需向微软支付所有收入的分成，这也会持续到2032年，或者直到AGI被验证。让我们假设一下，我知道这很基础，但很重要——假设收入分成是15%。那意味着如果你们有200亿收入，就要支付30亿给微软，这会计入Azure的收入。Satya，这样理解对吗？Satya Nadella：我们确实有收入分成，正如你所说的，要么持续到AGI实现，要么到协议结束。老实说，我实际上不太清楚我们具体把它计入哪里，是Azure还是其他地方。这是个好问题，可以问问Amy（微软CFO）。主持人Brad Gerstner：独家协议和收入分成都会在AGI被验证时提前结束，这似乎让AGI成为一件大事。据我了解，如果OpenAI声称达到了AGI，这会提交给一个专家小组，你们基本上会选择一个评审团，他们必须相对快速地决定是否真的达到了AGI。Satya，你在昨天的财报电话会议上说，没有人接近实现AGI，你也不期望它很快发生。你谈到了这种"尖刺状和参差不齐的智能"。Sam，我听你说的似乎对何时能达到AGI更乐观一些。所以我想问你们两位，你们是否担心在未来两三年内，我们最终不得不召集评审团来判定是否达到了AGI？Sam Altman：我知道你想在我们之间制造一些戏剧性。我认为为此建立一个流程是件好事。我预期技术会有几次令人惊讶的转折，我们会继续成为彼此的好伙伴并找到解决办法。Satya Nadella：说得好，这也是我认为我们建立这个流程很重要的原因之一。说到底，我坚信智能能力会持续提高。而我们真正的目标，坦白说，就是如何把它交到人们和组织手中，让他们获得最大利益。这是OpenAI最初吸引我加入Sam和团队的使命，也是我们计划继续坚持的方向。Sam Altman：Brad，告诉观众，即使我们明天就有了超级智能，我们仍然需要微软的帮助来把这个产品送到人们手中。我们想要他们，是的。主持人Brad Gerstner：当然。不，我只是在问大家心中的问题，这对我来说完全说得通。显然，微软是世界上最大的分发平台之一。你们长期以来一直是很好的合作伙伴，我认为这消除了一些外界的误解。但让我们换个话题。显然，OpenAI是历史上增长最快的公司之一。Satya，你一年前在这个播客上说过，每个新阶段的转变都会创造一个新的谷歌。而这个阶段转变的"谷歌"已经知道了，就是OpenAI。如果不是你们做了这些巨大的押注，这一切都不可能实现。打破"AI泡沫"质疑：用数据说话 主持人Brad Gerstner：话虽如此，OpenAI在2025年的收入据报道仍只有130亿美元。而Sam，你在本周的直播中谈到了对算力的巨大承诺，对吧？未来四五年1.4万亿美元，其中包括对英伟达5亿美元、AMD和甲骨文3亿美元、Azure 2500亿美元的大额承诺。所以我认为本周我听到的最大问题，也是笼罩市场的问题是：一家收入130亿美元的公司怎么能做出1.4万亿美元的支出承诺？你知道，你听到了这些批评。Sam Altman：（Sam回应：）我们的收入会远超这个数字。其次，Brad，如果你想卖你的股份，我可以帮你找买家。有很多人非常想买OpenAI的股份。我不认为... 你们，主持人Brad Gerstner：包括我自己在内。是的，包括我自己。Sam Altman：那些在网上对我们的算力问题表现出焦虑担忧的人，其实都很乐意买我们公司的股票。所以我觉得我们可以很快把你的股份，或者任何其他人的股份，卖给那些在推特上叫得最凶的人。Sam Altman：我们确实计划让收入大幅增长。而且收入正在快速增长。我们在提前下注，赌它会持续增长。不仅ChatGPT会继续增长，我们还会成为重要的AI云服务提供商之一，我们的消费者设备业务会变得举足轻重，能够自动化科学研究的AI将创造巨大价值。你知道，我平时不太想让公司上市，但有那么几个时刻会觉得上市挺好的——就是当那些人写什么"OpenAI快要倒闭了"之类荒唐文章的时候。我真想告诉他们可以去做空我们的股票，然后我很乐意看着他们亏钱。Sam Altman：但是你知道，我们有周密的计划。我们了解技术能力会如何发展，我们能围绕它打造什么产品，能产生多少收入。我们可能会搞砸，这是我们正在下的赌注，伴随着一定风险。其中一个确定的风险是：如果我们没有足够的算力，就无法产生收入，也无法在这种规模上制造模型。主持人Brad Gerstner：确实如此。Satya Nadella：让我说一句，Brad，作为合作伙伴和投资人。我看到的OpenAI的每一个商业计划，他们不仅完成了，而且都超额完成了。所以从某种意义上说，这是唯一一个地方——在增长和业务方面，他们的执行力简直令人难以置信。我的意思是，显然，大家都在谈论OpenAI在使用量上的成功等等，但我要说整体的业务执行真的非常出色。主持人Brad Gerstner：我几周前听到Greg Brockman在CNBC上说，对吧，如果我们的算力能增加10倍，我们的收入可能不会增加10倍，但肯定会大幅增加。Sam Altman：就是因为算力不足的限制，这真的很疯狂，当我看到我们受到多大制约时... 在很多方面，过去一年我们的算力已经扩大了大约10倍。但如果我们再有10倍的算力，我不知道收入会不会增长10倍，但我觉得差不了太多。主持人Brad Gerstner：Sasha，我们昨晚也从你那里听到你们受到算力限制，如果有更多算力，增长会更高。那么Sam，帮我们理解一下，你现在感觉算力限制有多严重？当你展望未来两三年的建设时，你认为会不会有一天不再受算力限制？Sam Altman：我们经常讨论这个问题——算力够不够用？我认为最好的思考方式是把它当成能源之类的东西。你可以谈论某个价格点的能源需求，但不能脱离价格谈需求。不同价格水平会有不同的需求。如果算力的单位成本（比如每单位智能的成本）明天下降100倍，你会看到使用量增长远超100倍。有很多事情人们很想用算力去做，只是以目前的成本没有经济意义，但会出现新的需求。所以我认为... 另一方面，当模型变得更聪明，你可以用这些模型治愈癌症、发现新物理学，或者驱动一群人形机器人建造空间站，或者任何疯狂的事情。那时候人们也许愿意为更高级别的智能支付高得多的单位成本。我们还不知道，但我打赌会有。所以当你谈论容量时，要考虑单位成本和单位能力，没有这些曲线，这个问题就说不清楚。Satya Nadella：我认为Sam你说过一点，也是正确的思考方式：如果智能的价值与算力成对数关系，那你就要努力保持效率。这意味着每美元每瓦特的token数量，以及社会从中获得的经济价值，这才是我们应该最大化和降低成本的方向。这就是杰文斯悖论（Jevons Paradox）所说的——你不断降低成本，在某种意义上让智能商品化，使它成为推动全球GDP增长的真正引擎。Sam Altman：不幸的是，这更接近于智能的对数关系，也就是人们所说的算力的对数关系。但我们可能会找到更好的扩展规律，我们可能会搞清楚这个问题。算力需求：永不满足的"能源胃口" 主持人Brad Gerstner：我们昨天听到了微软和谷歌的发言。两家公司都说，如果他们有更多的GPU（图形处理器），他们的云业务本可以增长得更快。我在这个播客上问过英伟达的黄仁勋（Jensen），未来五年内是否有可能出现算力过剩的情况，他说在未来两到三年内几乎不可能出现这种情况。我想你们两位应该也同意黄仁勋的观点吧——虽然我们看不到五、六、七年后的情况，但至少在未来两到三年内，基于我们刚才讨论的原因，几乎不可能出现算力过剩的情况。Satya Nadella：我的意思是，在这个特殊情况下，需求和供应的周期你真的无法预测，对吧？重点是Sam所说的长期趋势是什么。因为说实话，我们现在面临的最大问题不是算力过剩，而是电力问题，以及能否在靠近电源的地方足够快地完成基础设施建设。如果做不到这一点，你可能会有一堆芯片积压在库存里却无法使用。事实上，这就是我现在的问题——不是芯片供应的问题，而是我没有配套齐全的机房可以把芯片装进去使用。所以供应链约束会如何出现，很难预测，因为需求本身就很难预测。我不想和Sam坐在这里说："天哪，我们的算力短缺问题减轻了。" 因为我们实在不擅长预测真实需求会是什么样子。而且，从全球角度来看，在一个国家的一个细分市场谈论这个问题是一回事，但要真正将其推广到世界各地又是另一回事。所以肯定会有各种限制，我们如何解决这些问题才是最重要的。这条路肯定不会是平坦的。Sam Altman：算力过剩肯定会出现。至于是在两到三年内还是五到六年内，我说不准，但这肯定会在某个时候发生，可能还会发生好几次。这里面有人类心理和泡沫的深层因素。而且就像Satya说的，这是一个非常复杂的供应链，会出现各种奇怪的情况。技术格局也会发生重大变化。比如说，如果很快有一种非常便宜的大规模能源上线，很多人会因为他们已经签署的现有合同而遭受巨大损失。如果我们能继续实现智能单位成本的惊人降低——比如说每年平均降低40倍——从基础设施建设的角度来看，这是一个非常可怕的指数增长。Sam Altman：当然，我们打的赌是，随着成本降低，会有更多的需求。但我也有些担心，如果我们不断取得这些突破，最后每个人都能在自己的笔记本电脑上运行类似通用人工智能（AGI）的程序，那我们现在做的就是一件疯狂的事。有些人会在某个时刻遭受重大损失，就像在其他每一次技术基础设施周期中发生过的那样。主持人Brad Gerstner：我觉得说得非常好，你必须同时接受这两个真相。2000年和2001年我们经历过这种情况，但互联网后来变得比那个时期任何人估计的都要大得多，为社会带来了更大的成果。Satya Nadella：是的，但我认为Sam说的一点没有得到足够的讨论，就是比如OpenAI在推理堆栈上为给定GPU所做的优化。我们一方面谈论摩尔定律的改进，但软件改进的速度要比那个快得多，呈指数级增长。Sam Altman：总有一天我们会做出一个令人难以置信的消费设备，可以在低功耗下完全在本地运行GPT-5或GPT-6级别的模型。这真的很难让人想象。主持人Brad Gerstner：那将是不可思议的。我认为这正是让那些正在构建大型中心化算力基础设施的人感到担忧的事情。Satya，你谈了很多关于边缘分布以及在全球分布推理能力的问题。Satya Nadella：是的，我的想法是建立一个可互换的设备群。在云基础设施业务中，你需要做两件关键的事情：一是在这个背景下建立一个非常高效的"令牌工厂"（token factory），二是实现高利用率。就这两件简单的事情你需要达成。为了实现高利用率，你需要有多个工作流可以调度，即使在训练方面也是如此。如果你看AI流程，有预训练、中期训练、后期训练、强化学习等等。你要能够做所有这些事情。所以对云服务提供商来说，考虑设备群的可互换性是最重要的。主持人Brad Gerstner：好的。Sam，你提到了，路透社昨天报道OpenAI可能计划在2026年底或2027年上市。Sam Altman：不，我们没有那么具体的计划。我意识到，我认为这总有一天会发生，但那个报道……我不知道人们为什么要写这些东西。我们并没有确定日期或做出这样的决定。我只是认为事情最终会走到那一步。但是……主持人Brad Gerstner：在我看来，如果你们在2028年或2029年的收入超过1000亿美元，你们至少会处于可以上市的位置。Sam Altman：那2027年呢？主持人Brad Gerstner：是的，2027年。更棒了。你们有条件进行IPO（首次公开募股），传闻中的万亿美元估值——我再给听众解释一下背景，如果你们以1000亿美元收入的10倍市盈率上市，我认为这个倍数会比Facebook上市时低，也比很多其他大型消费类公司上市时的倍数低。那样你们的估值就是1万亿美元。如果发行10%到20%的股份，就能融资1000亿到2000亿美元，这似乎是个不错的路径，可以为我们刚才讨论的大量增长和项目提供资金。所以你不反对上市，对吧，只是你们正在...Sam Altman：靠公司的收入增长来发展，这是我希望我们做的。毫无疑问。主持人Brad Gerstner：我也说过，我认为这是一家非常重要的公司。有很多人，包括我的孩子们，他们喜欢炒股，用的就是ChatGPT。我觉得让散户投资者有机会买入一家最重要、最大的公司股票，那会很好。Sam Altman：老实说，这对我来说可能是上市最吸引人的地方。主持人Brad Gerstner：那真的会很不错。咱们换个话题，我跟你们俩都聊过的一件事——在那个"大而美法案"中，克鲁兹参议员本来加入了联邦优先权条款，这样我们就不会有各州法律拼凑的局面，50个不同的州法律会让整个行业陷入不必要的合规和监管困境。不幸的是，最后一刻被布莱克本参议员否决了，坦白说，我认为华盛顿对AI的理解相当不足。华盛顿流行着很多恐惧言论。所以现在我们有了像科罗拉多AI法案这样的州法律，将在2月份全面生效。我相信这会创造出一整类新的诉讼人群。任何人只要声称受到聊天机器人算法歧视的不公平影响就能起诉。人们可以以无数理由声称受到伤害。Sam，你有多担心这种AI州法律拼凑的局面会给我们持续加速发展和全球竞争能力带来真正的挑战？Sam Altman：我不知道我们该怎么遵守加州——抱歉，是科罗拉多的那个法律。我很希望他们能告诉我们怎么做。我们也想遵守。但就我读到的内容来看，我真的不知道我们该怎么办。我非常担心50个州各自为政的局面。我认为这是个大错误。我们通常不会在这类事情上这么做是有原因的。我觉得这会很糟糕。Satya Nadella：是的，我认为这种拼凑做法的根本问题是，坦白说，OpenAI和微软之间会想办法应对这个问题，对吧？我们能搞定。但问题是那些刚创业的人要怎么办，这正好与立法初衷背道而驰。显然安全很重要，确保人们的基本担忧得到解决，但在联邦层面有办法做到这一点。所以我认为如果美国不这么做，欧盟就会做，那会造成它自己的问题。所以我觉得如果美国来主导会更好，有一个统一的监管框架...Sam Altman：当然。主持人Brad Gerstner：要明确的是，并不是说主张零监管。只是说让我们在联邦层面达成统一的监管，而不是50个相互冲突的州法律，这肯定会摧毁AI创业生态。我认为这让像你们这样有能力应对所有这些诉讼的公司都非常头疼。而且...Satya Nadella：坦白说，我的希望是这一次，即使是在欧盟和美国之间，能实现协调统一，那就完美了，对吧？坦白说，对任何欧洲创业公司来说，我不...Sam Altman：我不认为那会发生。Saturn，是吗？那会很棒。但我不会对此抱太大希望。那会很好。Satya Nadella：不，但我真的认为，如果你想想，对吧，如果欧洲的任何人在考虑他们如何用自己的公司参与这场AI浪潮，这也应该是他们的主要关切。所以我希望会有一些开明的做法。但我同意你的看法，今天我不会指望这个。主持人Brad Gerstner：我确实认为有Sacks担任AI特别代表，你至少有一位总统可能会为此而战，协调AI政策，利用贸易作为杠杆来确保我们不会面临过度限制的欧洲政策。主持人Brad Gerstner：但我们拭目以待吧。我认为首要任务是在美国实现联邦优先权，这相当关键。Sam，我们在细节上讨论得有点深了，我想把视角拉远一点。我听你团队的人谈论即将到来的所有好东西。当你开始思考更多、几乎无限的算力，ChatGPT-6及更高版本，机器人，物理设备，科学研究...主持人Brad Gerstner：展望2026年，你觉得什么会让我们最惊讶？你对目前正在研发的东西最兴奋的是什么？Sam Altman：你刚才说到了很多关键点。我觉得今年Codex（AI编程工具）的发展非常酷。随着这些任务从需要几小时完成发展到需要几天才能完成——我预计明年就会实现——人们将能够以前所未有的速度、用全新的方式来开发软件。Sam Altman：我对此非常期待。我认为其他行业也会看到类似的变化。我个人比较偏爱编程领域，因为我对这个更了解。但我相信这真的会开始改变人们的能力边界。Sam Altman：我希望2026年能看到一些非常小的科学发现。但如果我们能实现这些小发现，未来几年就能取得更大的突破。这真是个疯狂的说法——AI会在2026年做出新的科学发现，哪怕是很小的发现。这是个极其重要的话题。所以我对此很兴奋。当然，机器人技术和计算机，未来几年会出现新型计算机，这些都很重要。但从我个人来说，如果我们真能让AI做科学研究，那在某种意义上就是超级智能了。如果这能扩展人类知识的总和，那将是个了不起的大事。Satya Nadella：是的，我觉得有一点，用你的Codex例子来说，就是模型能力的结合。想想ChatGPT的神奇时刻——当UI界面遇上智能，就这样爆发了，对吧？简直难以置信的完美契合。其中一部分也是因为模型的指令遵循能力已经为聊天做好了准备。Satya Nadella：我认为这就是Codex和这些编程助手即将帮助我们实现的。就是那种——编程助手离开工作一段时间，然后回来，把我需要的东西呈现给我。Satya Nadella：就像是一个比喻，我觉得我们都在朝这个方向努力：宏观委派和微观调控。什么样的UI能匹配这种新的智能能力？你可以在Codex中看到这个苗头，对吧？至少我在Github Copilot中使用它的方式就是——现在它只是一种不同于聊天界面的方式。我认为这会是人机交互的新方式。坦率地说，这可能比……是的，这可能是个突破性的转变。Sam Altman：这也是我非常兴奋我们在做新形态计算设备的原因之一，因为现有的计算机并不太适合那种工作流程。ChatGPT那样的UI显然不适合。但这个想法是，你可以拥有一个始终伴随你的设备，它能够独立完成任务，在需要时从你那里获得微调指令，并且对你的整个生活和工作流有很好的上下文感知。我觉得那会很酷。主持人Brad Gerstner：你们俩都没提到消费者使用场景。我经常想，我们现在还得在这个设备上翻找100个不同的应用，填写各种小网页表单，这些20年都没变过的东西。但如果能有一个个人助理——我们可能认为拥有个人助理是理所当然的——但实际上是为全球数十亿人几乎免费提供个人助理来改善他们的生活。无论是给孩子订尿布，还是预订酒店，或者改变日程安排，我觉得有时候恰恰是这些平凡的事情最有影响力。随着我们从获取答案发展到记忆、行动，然后能够通过耳机或其他设备进行交互，而不需要我一直盯着这块长方形玻璃屏幕。我觉得这相当了不起。Satya Nadella：我想这就是Sam在暗示的东西。Sam Altman：但你说得对。不好意思我得先走了。主持人Brad Gerstner：Sam，很高兴见到你。感谢你加入我们。再次祝贺这个重大进展，我们很快再聊。Satya Nadella：再见，Sam。保重。主持人Brad Gerstner：正如Sam清楚知道的，我们当然是买方不是卖方，但有时候，我觉得这很重要，因为世界很小。我们整天都在思考这些东西，对吧？所以信念来自于我们花费的上万小时思考。但现实是我们必须带动世界其他人。而世界其他人并没有花上万小时思考这个。然后坦率地说，他们看到一些看似过于宏大的目标，会担心我们能否实现这些目标。主持人Brad Gerstner：所以你在2019年把投资OpenAI 10亿美元的想法带到董事会。在董事会上这是不是显而易见的决定？你有没有花费任何政治资本来完成它？跟我说说那个时刻是什么样的，因为我认为那是个关键时刻，不仅对微软，对国家，我真心认为对全世界都是如此。Satya Nadella：是的，回顾这段旅程很有意思。我们从2016年OpenAI刚成立时就参与了。实际上Azure是第一个赞助商。那时他们主要做强化学习。我记得Dota 2比赛就是在Azure上进行的，然后他们转向了其他方向。我对强化学习很感兴趣，但坦白说，这印证了你说的上万小时或者说有准备的头脑。微软从1995年起就痴迷于一件事——比尔（盖茨）对公司的执念就是自然语言。毕竟，我们是一家编程公司、信息工作公司。所以当Sam在2019年开始谈论文本、自然语言、Transformer和规模定律时……Satya Nadella：那时候我就想，哇，这真有意思。我是说，他，你知道的，这个团队的发展方向已经很明确了，和我们的利益有很多重合的地方。所以从这个角度来说，这是个很明显的选择。但显然，去董事会说"嘿，我有个想法，拿10亿美元投给这个疯狂的架构，我们甚至都不太理解这是什么？这是个非营利组织，巴拉巴拉的"，然后说"就这么干吧"。这引起了争论。比尔（盖茨）理所当然地持怀疑态度，但后来当他看到GPT-4的演示后，就像他公开谈到的那样，他说这是自从查尔斯·西蒙尼在施乐帕克给他演示之后，他看到的最好的演示。但说实话，我们谁都没有完全确定。对我来说，那一刻就是，你知道的，咱们试试看吧。后来看到早期的Codex在Github Copilot里的表现，看到代码自动补全功能真的能用，那时候我觉得我们可以从投资1（亿）到10（亿）了，因为那才是关键。坦白说，投资1（亿）是有争议的，但从1到10才是真正让这整个时代成为可能的决定。然后显然，团队出色的执行力和他们那边、我们这边的产品化工作。我是说，如果想想看，Github Copilot、ChatGPT、Microsoft 365 Copilot和Copilot这四个产品的总体货币化规模和覆盖范围，就是这些，对吧？这是地球上最大的AI产品系列。这显然让我们能够维持所有这一切。主持人Brad Gerstner：我想很多人不知道你们的首席技术官凯文·斯科特（Kevin Scott），一个前谷歌员工，就住在硅谷这边。要把这事放到背景里说，对吧，微软错过了搜索，错过了移动互联网。你成为CEO的时候几乎也错过了云计算，对吧？你形容过"赶上了出城的末班车"，才抓住了云计算。我想你当时就下定决心要在这边（硅谷）安插眼线，这样就不会错过下一个大事件。所以我猜凯文对你来说也起了很大作用。绝对是的。我是说DeepSeek和OpenAI。Satya Nadella：实际上，我要说凯文的坚定信念，而且凯文一开始也是怀疑的，这正是我一直观察的——那些持怀疑态度但后来改变想法的人，对我来说，那是个信号。所以我总是在寻找那些原本不相信某件事，然后突然改变并对此感到兴奋的人。我对这种情况非常重视，因为我会好奇为什么，是什么原因？凯文就是这样开始的，然后我们所有人都有点怀疑，对吧？但在某种意义上，这违背了，你知道的，我们都上过学，说"天哪，你知道，肯定有个算法能解决这个问题"，而不是就靠扩展定律和堆计算资源。但坦白说，凯文坚信这值得去做，这是推动这一切的关键因素之一。主持人Brad Gerstner：好吧，我们谈到那笔现在价值1300亿美元的投资，我想也许有一天会值一万亿，就像萨姆（Sam Altman）说的，但这实际上在很多方面低估了合作伙伴关系的价值，对吧？所以你有收入分成的价值，每年给微软带来数十亿美元。你有从OpenAI的2500亿美元Azure计算承诺中获得的利润。当然，你还从API的独家分销中获得巨额销售。那么跟我们谈谈你如何看待这些领域的价值，特别是这种独家性如何带来了很多原本可能在AWS上的客户。Satya Nadella：是的，绝对是这样。我是说，对我们来说，如果我看的话，你知道，除了所有股权部分，真正的战略要素结合在一起，并且会持续下去的。Satya Nadella：是Azure上的无状态API独家视频，这坦白说帮助了OpenAI、我们和我们的客户。因为当企业中有人试图构建应用程序时，他们想要一个无状态的API。他们想把它与计算和存储、数据库混合在一起，以捕获状态并构建完整的工作负载。这就是Azure与这个API结合的地方。所以我们在foundry（铸造厂）所做的，对吧，因为在某种意义上，你，比方说你想构建一个AI应用程序，但关键是你如何确保你用AI做的事情的评估是出色的。所以这就是你需要在Foundry中甚至一个完整的应用服务器的原因。这就是我们所做的。Satya Nadella：因此，我觉得这就是我们将在基础设施业务中推向市场的方式。对我们来说价值获取的另一面将是，我正在整合所有这些知识产权，我们不仅在Azure中拥有模型的独家权，而且我们可以访问这些知识产权。我是说，拥有免版税的权利，我们甚至忘掉所有的技术诀窍和知识方面，但在未来7年拥有免版税访问权给了我们很大的商业模式灵活性。这在某种意义上就像免费拥有一个前沿模型。如果你是微软的股东，你应该从这个角度开始思考——我们有一个前沿模型，然后可以部署它，无论是在Github，还是在M365，还是在我们的消费者Copilot中，然后添加我们自己的数据进行后训练。所以这意味着我们可以把它嵌入到权重中。因此，我们对Azure和基础设施方面以及我们的高价值领域（无论是医疗、知识工作、编码还是安全）的价值创造都感到兴奋。主持人Brad Gerstner：你一直在合并OpenAI的损失。你知道，我想你昨天刚报告的，厄尼，我想你在这个季度合并了40亿美元的损失。你认为投资者是否，我是说，他们甚至可能在归因负值？对吧？因为这些损失，你知道的，当他们应用的时候，有多重收益，萨特亚，而我听到这些，我想到的是我们刚才描述的所有那些好处，更不用说你在一家可能自身价值就达到一万亿的公司中拥有的透视股权价值。你知道，你认为市场是否误解了OpenAI作为微软组成部分的价值？Satya Nadella：是的，这是个好问题。所以我认为艾米（Amy Hood，微软CFO）要采取的方法是完全透明，因为在某种程度上，我不是会计专家。所以最好的办法就是提供所有的透明度。我想这次也是这样。我认为这就是为什么有非公认会计准则和公认会计准则之分，这样至少人们可以看到每股收益的数字。Satya Nadella：因为我用常识看待这个问题的方式很简单，布拉德。如果你投资了，我们说135亿美元，你当然可以损失135亿美元，对吧？但你不能损失超过135亿美元，至少我上次检查的时候是这样。那就是你的风险所在。你也可以说，嘿，今天我们股权份额的1350亿美元，你知道，有点不流动，诸如此类。我们不打算卖掉它，所以它有相关的风险。但真正的故事，我认为你在说的是所有其他正在发生的事情。Azure的增长怎么样，对吧？如果我们没有OpenAI的合作关系，Azure会增长吗？就像你说的，有多少客户是第一次从其他云平台来的，对吧？Satya Nadella：这才是我们真正受益的地方——Microsoft 365发生了什么。实际上，关于Microsoft 365的一件事是，E5之后的下一个大事件是什么？你猜怎么着？我们在Copilot中找到了它。它比任何套件都大。就像，你知道，我们谈论渗透率和使用率以及速度。它比我们在信息工作领域做过的任何事情都大，而我们在这个领域已经做了几十年。所以我们对为股东创造价值的机会感到非常好。同时，保持完全透明，这样人们就可以看穿，损失是什么。我是说，谁知道会计规则是什么，但我们会做任何需要做的事情，然后人们就能看到正在发生什么。主持人Brad Gerstner：但一年前，萨特亚，有一堆头条新闻说微软在AI基础设施上撤退了，对吧？公平还是不公平？那些新闻确实出现了，你知道的，也许你们当时确实更保守一些，对正在发生的事情更怀疑一些。艾米昨晚在电话会议上说，你们在电力和基础设施方面已经短缺了很多个季度，她以为你们会赶上，但你们还没赶上，因为需求不断增加。所以我想问的是，以你现在所知，你们当时是否太保守了？从现在开始的路线图是什么？Satya Nadella：是的，这是个很好的问题，因为，看，我们意识到的事情——我很高兴我们意识到了——就是建立一个真正可在AI生命周期的所有部分通用的舰队的概念，跨地理位置通用，跨代际通用，对吧？因为关键的事情之一是，当你拥有，就拿黄仁勋（Jensen）和团队正在做的事情来说，对吧？我是说，他们的速度，实际上我喜欢的一件事是光速，对吧？我们现在有GB 300正在上线，你知道的，我们正在部署。所以你不想订购一堆GB 200，结果刚插上电源就发现GB 300已经全面投产了。所以你必须确保你在不断现代化，你在各地分散舰队，你的工作负载真正通用。你还要加上我们谈到的软件优化。所以对我来说，这就是我们做出的决定。我们说，看，有时你可能不得不拒绝一些需求，包括OpenAI的一些需求，对吧？因为有时候，你知道，萨姆可能会说，嘿，给我建一个专用的，你知道，大的，你知道的，无论什么多吉瓦的数据中心在一个地点用于训练，从OpenAI的角度来看是有意义的。但从Azure的长期基础设施建设角度来看就没有意义，这就是我认为我们做了正确的事情——给他们灵活性从其他地方采购，同时保持，再次强调，来自OpenAI的大量业务，但更重要的是，给我们自己在其他客户、我们自己的第一方产品方面的灵活性。Satya Nadella：记住，我们不想做的事情之一就是短缺，你知道，我们谈论Azure。实际上，有时我们的投资者过度关注Azure的数字。Satya Nadella：但大家要记住，对我来说，高利润业务是Copilot系列产品——安全Copilot、Github Copilot、医疗健康Copilot等。所以我们要确保以平衡的方式来实现投资者的回报。这是投资者群体中一个被误解的地方，我觉得挺奇怪也挺有意思的，因为我认为他们持有微软股票是看中我们的整体产品组合，但他们却异常关注Azure这一个小项目的增长数字。主持人Brad Gerstner：说到这点，Azure本季度增长了39%，年化收入规模达到惊人的930亿美元。相比之下，谷歌云(GCP)增长32%，AWS接近20%。但如果你们没有把算力分配给OpenAI，没有把算力用于研发，Azure的增长率本可以达到41%、42%对吧？Satya Nadella：完全正确，毫无疑问。所以我们内部的考虑是要平衡长期股东利益、服务好客户，同时也要避免集中度风险。大家都在谈论集中度风险，对吧？我们显然希望OpenAI有大量业务，但也希望有其他客户。所以我们在调配需求。要知道，我们现在不是需求受限，而是供给受限。因此我们要以长远眼光，让需求与供给实现最优匹配。主持人Brad Gerstner：所以说到这里，Satya，你提到了4000亿美元的剩余履约义务(积压订单)，这是个惊人的数字。昨晚你说这是今天已签约的业务，明天随着销售继续肯定还会增加。你说仅为了消化这些积压订单就需要大量建设产能。这些积压订单的多元化程度如何？你有多大信心这4000亿能在未来几年转化为收入？Satya Nadella：这4000亿的合同期限很短，平均只有两年。所以我们肯定有意愿完成。这也是我们大规模资本支出的原因之一——我们非常确定需要消化这些积压订单。而且正如你所说，订单来源相当多元化，既有我们自己的第一方需求（实际上相当高），也有第三方客户。现在我们看到越来越多其他公司在构建真正规模化的工作负载。所以我们对此很有信心。RPO(剩余履约义务)最大的好处就是可以提前规划。这还不包括250(亿)的额外需求，那些合同期限更长，我们会相应建设。主持人Brad Gerstner：现在有很多新进入者加入算力建设竞赛，比如甲骨文、Core Weave、Crusoe等。通常这会压缩利润率，但你们却在保持Azure健康运营利润率的同时完成了这些建设。微软如何在这个竞争对手们高杠杆、低利润率运营的环境中竞争，同时平衡利润和风险？你有看到竞争对手做的某些交易让你摇头说"这又要重演泡沫破裂周期了"吗？Satya Nadella：某种程度上，对我们来说好消息是，作为超大规模云服务商，我们每天都在竞争——微软、亚马逊、谷歌之间的竞争非常激烈。有个有趣的现象：大家都说计算、存储是商品化的，都在问"怎么可能有利润率？"但只有在规模化时才不是商品。所以我们必须要有成本结构、供应链效率、软件效率持续复利增长，才能确保在规模化下有利润率。Satya Nadella：我真正喜欢OpenAI合作的一点是它给我们带来了规模。这是个规模游戏。当你的云上运行着最大的工作负载时，意味着我们会更快学习如何规模化运营，成本结构会比其他人下降得更快。这会让我们在价格上更有竞争力。所以我对我们保持利润率的能力很有信心，这也是产品组合的帮助。Satya Nadella：我一直说，我是被迫提供Azure单独数据的。因为从根本上，我从未真正分配过——我的资本配置是针对整个云业务的，无论是Xbox云游戏、Microsoft 365还是Azure，这是一笔统一的资本支出，从微软角度看一切都是按用量计费的。关键问题是，这些的加权平均值应该符合公司需要的运营利润率。毕竟，否则我们为什么不是个企业集团？我们是一家拥有统一平台逻辑的公司，不是在运营5、6个不同业务，这5、6个业务的存在只是为了让云和AI投资产生复利回报。主持人Brad Gerstner：关于"循环收入"已经有很多讨论，包括微软给OpenAI的Azure积分被计入收入。你怎么看AMD那种用10%股权换交易的做法，或者英伟达的交易？我不想过分担心，但确实想直面CNBC和彭博每天都在讨论的问题——市场上有很多这种交织在一起的交易。当你在微软的背景下思考这些，会担心AI收入的可持续性或持久性吗？Satya Nadella：首先，我们那135亿的投资都是用于训练的，没有被计入收入。那才是我们获得股权比例的原因，那才是我们拥有27%或135亿的原因。Satya Nadella：这些投资并没有进入Azure收入。实际上，Azure收入纯粹来自ChatGPT的消费收入以及他们推出并货币化的API，我们只是按使用量收费。至于其他公司的做法，供应商融资一直都存在，不是什么新概念。当有人在构建产品，他们有客户也在构建产品但需要融资时，这很常见。有些形式可能比较新奇，显然需要投资界仔细审视。Satya Nadella：但融资本身不是新概念。有趣的是，我们没必要做那些。我们要么投资OpenAI并以算力换取股权，要么以优惠价格卖给他们算力帮助他们起步。其他人选择不同做法。我认为循环收入最终会被需求检验，因为只要最终产出有需求，这一切就能运转。到目前为止确实如此。主持人Brad Gerstner：我想转到软件应用这块——你说过超过一半业务在软件应用。去年你说过，很多应用软件只是坐在CRUD数据库上的薄薄一层。Satya Nadella：业务应用的概念可能会在AI代理(Agent)时代全部崩溃。因为你想想，它们本质上就是带有一些业务逻辑的CRUD数据库。而业务逻辑都会转移到这些AI代理上。主持人Brad Gerstner：公共软件公司现在的远期市盈率大约是5.2倍，低于过去十年7倍的平均水平，尽管市场处于历史高位。人们担心SaaS订阅和利润率可能被AI冲击。那么今天AI如何影响你们软件产品的增长率？比如那些核心产品——数据库、Fabric、安全、Office 365？第二个问题是，你们在做什么确保软件不被颠覆，而是被AI增强？Satya Nadella：是的，我认为是这样的。上次我们讨论这个问题时，我的核心观点是：SaaS应用的架构正在发生改变，因为AI代理层正在取代传统的业务逻辑层。过去我们构建SaaS应用的方式是：数据层、逻辑层和用户界面层紧密耦合在一起。但坦白说，AI并不遵循这种耦合方式，因为它要求你能够解耦这些层。上下文工程将变得非常重要。拿Office 365来说，我特别喜欢微软365产品的一点是：它的单用户平均收入(ARPU)低，但使用率高。想想看，Outlook、Teams、SharePoint、Word或Excel，人们一直在使用这些工具，创造大量数据，这些数据都进入了微软的知识图谱。而我们的ARPU很低。这让我对AI层充满信心——我可以通过开放所有数据来实现它。事实上，Brad，一个有趣的现象是：多亏了AI，无论是Github还是Microsoft 365，流入知识图谱或代码仓库的数据量都达到了历史新高。想想看，生成的代码越多（无论是通过Codex、Claude还是其他工具），这些代码都去了哪里？Github。创建的PowerPoint越多，Excel模型越多，所有这些文件，还有聊天对话、新文档，它们都进入了知识图谱。所有这些都是用于AI"基础化"(grounding)的必需品。你把它们转换成正向索引，再转成嵌入向量，这些语义信息就是你用来为任何AI代理请求提供基础的东西。所以我认为，下一代SaaS应用必须这样构建：如果你是高ARPU、低使用率，那就有点麻烦了。但我们恰恰相反——我们是低ARPU、高使用率。我认为任何能够这样构建的公司都可以把AI作为加速器。看看M365 Copilot的价格，它比我们卖的任何其他产品都贵，但它的部署速度更快，使用率更高。所以我对我们所有的编码产品都很有信心。再看Github，谁能想到呢？Github在过去15年或10年里做的事情，在去年一年就完成了。为什么？因为编码不再只是一个工具，它更像是对人工工资的替代。所以这是一种完全不同的商业模式。主持人Brad Gerstner：思考一下技术栈和价值分配的问题。直到最近，云计算主要运行的是预编译软件，不需要太多GPU，大部分价值都归于软件层——数据库、CRM和Excel这样的应用程序。但未来似乎会不同：这些界面只有在智能化的情况下才有价值。如果它们只是预编译的，那就太笨了。软件必须能够思考、行动和提供建议。这需要生成这些token（标记），处理不断变化的上下文。所以在那个世界里，似乎更多的价值会流向AI工厂——流向黄仁勋（Jensen，英伟达CEO）帮助以最低成本生产这些token的环节，流向模型本身。也许AI代理或软件未来获得的价值会比过去少一些。请告诉我为什么我这个想法是错的。Satya Nadella：我认为要驱动AI的价值，有两件事是必要的。第一个是你描述的token工厂。如果你深入拆解token工厂，它包括硬件芯片系统，还包括如何用系统软件最高效地运行它，实现所有资源的可替换性和最大利用率。这就是超大规模云服务商(hyperscaler)的角色。什么是超大规模云服务商？有人可能会说："很简单，我买一堆服务器，连接起来运行就行了。"不是那么简单的。如果真那么简单，现在就不会只有三家超大规模云服务商了。超大规模云服务商的价值在于运行token工厂并实现最大利用率的专业知识。而且，这不会是单一的，未来会是异构的。黄仁勋（英伟达）很有竞争力，Lisa（AMD CEO苏姿丰）会推出产品，Hock（博通）会生产芯片，我们也会做自己的。所以最终会有一个组合。你需要运行一个异构的设备群，优化token吞吐量、效率等等。这是一项工作。Satya Nadella：第二个是我所说的"代理工厂"(agent factory)。记住，现代世界的SaaS应用是为了驱动业务成果。它知道如何最高效地使用token来创造商业价值。Github Copilot就是一个很好的例子。Github Copilot的自动模式是我们做过最聪明的事情。它会根据提示选择使用哪个模型来完成代码或任务交接。你这样做不是随机选择，而是基于反馈循环、评估和数据循环等。所以新的SaaS应用，正如你所说，是智能应用，它们针对一组评估标准和一组成果进行优化，知道如何最高效地使用token工厂的输出。有时延迟很重要，有时性能很重要。知道如何聪明地做这种权衡，这就是SaaS应用的价值所在。但总体而言，确实这次软件会有真实的边际成本。在云时代也有边际成本，当我们做CD-ROM时，边际成本不大。有了云之后，就有了。这次边际成本会更高。因此，商业模式必须调整，你必须对代理工厂和token工厂进行这些优化。主持人Brad Gerstner：另外，说到你们。你们有一个很大的搜索业务，大多数人并不了解。但事实证明，这可能是历史上最赚钱的生意之一，因为人们在进行大量搜索，数十亿次搜索，而对于微软来说，完成一次搜索的成本只是几分之一美分，对吧？完成一次搜索的成本非常低。但是今天当你使用聊天机器人时，类似的查询或提示栈看起来就不一样了，对吧？所以我想问的是，我假设这两种业务未来会有相似的收入水平，对吧？你们是否会达到一个点，让聊天交互的经济效益能够像搜索一样赚钱？Satya Nadella：我认为这是一个很好的观点，因为搜索在其广告单元和成本经济学方面确实很神奇——有一个索引作为固定成本，你可以用更高效的方式分摊。而现在这个（聊天模型），就像你说的，每次聊天你都要消耗更多的GPU运算周期，无论是意图理解还是信息检索。所以经济模型是不同的。这就是为什么我认为早期聊天的经济模型很多都是免费增值模式，以及消费者端的订阅制。所以我们还在探索，无论是代理商务还是其他什么形式的广告单元，它将如何运作。Satya Nadella：但同时，事实是现在我知道，实际上我使用搜索主要是用于非常具体的导航查询。我以前常说我很多时候用搜索来购物，但现在这也在转向我的Copilot助手。看看Edge和Bing中的Copilot模式，或者Copilot本身，它们现在正在融合。所以我认为，是的，就像我们谈到的SaaS颠覆一样，会有一个重新调整的过程，在开始阶段，那个类别的消费者经济学会有一些变化。主持人Brad Gerstner：我的意思是，考虑到这是一个价值数万亿美元的市场，这是驱动整个互联网经济学的东西，对吧？当你和谷歌的搜索经济学发生转变，并汇聚到更像个人代理、个人助理聊天的形式时，你知道，这最终可能在为人类提供的总价值方面要大得多。但对于单位经济学来说，你不再只是分摊这个一次性的固定索引成本了。Satya Nadella：没错。我认为在消费者类别上，因为你提到了一个我经常思考的话题，对吧？就是在这些颠覆期间，你必须真正理解类别经济学是什么，是赢家通吃吗？这两者都很重要，对吧？消费者领域的问题始终在于时间是有限的。所以如果我不做一件事，我就在做另一件事。如果你的盈利模式依赖于某种人类交互行为，特别是如果真的有代理化的东西，即使在消费者端，情况也可能不同。而在企业市场，一是它不是赢家通吃，二是它对代理化交互会更友好。Satya Nadella：所以这不像按席位收费与按使用量收费的对比。现实是代理就是新的席位。所以你可以把它理解为企业的盈利模式要清晰得多。消费者的盈利模式，我认为还比较模糊。主持人Brad Gerstner：你知道，我们最近看到一波裁员潮，亚马逊本周宣布了大规模裁员。科技七巨头在过去三年里几乎没有增加就业，尽管营收非常强劲。你的员工数从24年到25年也没有真正增长，维持在22.5万左右。许多人将此归因于常规的瘦身，就是在疫情后变得更高效。我认为这有很多道理。但你认为这部分是由于AI吗？你认为AI会是一个净就业创造者吗？你认为这对微软的长期生产力是积极的吗？对我来说，感觉是蛋糕变大了，但你可以更高效地做所有事情，这意味着要么你的利润率扩大，要么意味着你重新投资这些利润并更快更长久地增长。我称之为利润率扩张的黄金时代。Satya Nadella：我坚信生产力曲线确实会改变，从某种意义上说，我们将开始看到工作和工作流程的变化。特别是在任务层面，因为这些工具的力量，你将拥有更多自主权来完成工作。我认为这种情况会发生。这就是为什么我们内部，比如当你谈到我们对算力的分配时，我们想确保微软的每个人都标配，对吧？他们都拥有Microsoft 365，以最无限制的方式使用，并拥有Github Copilot，这样他们就能真正提高生产力。Satya Nadella：但另一个有趣的事情是，Brad，我们正在学习的是有一种新的学习方式，对吧？就是如何与代理一起工作，对吧？这就像当Word、Excel、PowerPoint在Office中首次出现时，我们学会了重新思考。Satya Nadella：比如说我们如何做预测，对吧？我是说，想想看，在80年代，预测是通过内部备忘录和传真之类的。然后突然有人说，哦，这里有个Excel表格，让我们把它放在电子邮件里，发送给大家，人们输入数字，这就成了预测。Satya Nadella：同样，现在任何规划、任何执行都从AI开始。你用AI研究，用AI思考，与同事分享等等。所以正在创建一种新的工件和新的工作流程。而业务流程的变化速度与AI能力相匹配，这就是生产力效率提升的关键所在。能够掌握这一点的组织将成为最大的受益者，无论是在我们的行业还是在现实世界中。主持人Brad Gerstner：有人问：微软是否从中受益？想想几年后，假设五年后你们的收入翻倍，Satya（微软CEO），你们会增加多少员工？Satya Nadella：现在最让我印象深刻的是微软员工们的实际案例。比如负责我们网络运营的那位同事，她要管理我们刚在费尔沃特建的2千兆瓦数据中心铺设的大量光纤网络，还要跟全球400多家光纤运营商打交道。每次出问题，都要处理各种运维流程，工作量巨大。她跟我说："我不可能拿到足够的人员编制来做这些事。就算批了预算，我也招不到那么多人。"所以她做了件聪明事——自己开发了一堆AI智能体（agents）来自动化运维流程，处理日常维护工作。这就是一个典型例子：一个团队利用AI工具大幅提升了生产力。Satya Nadella：回答你的问题：我们会增加员工，但关键在于——同样的员工数量，在AI时代能发挥比以前大得多的作用。这就是结构性调整。你说的"瘦身"，我更愿意理解为让每个人重新学习工作方式。不是改变做什么，而是改变怎么做。这个"遗忘旧方法、学习新方法"的过程大概需要一年左右。之后的员工增长会带来最大化的效益。主持人Brad Gerstner：是的，我们正站在生产力大幅增长的边缘。跟你或迈克尔·戴尔（Dell CEO）交流时发现，大多数公司甚至还没真正开始——可能连第一局第一个击球手都算不上——他们还没开始重组工作流程来最大化利用这些AI智能体。但未来2-3年，大量的效益提升会显现出来。我是乐观主义者，我相信整体上会创造更多工作机会。但对企业来说，他们的员工增长速度会慢于收入增长速度——这就是企业的生产力提升。所有企业加起来，就是整个经济的生产力提升。然后我们会把这些收益投资到创造以前不存在的新东西上。Satya Nadella：100%同意！就拿软件开发来说，没人会认为我们的社会不需要更多软件工程师，因为现实是每个组织都有大量积压的IT项目。这些AI智能体会帮我们解决这些积压的工作。想象一下"常青软件"（永远更新维护的软件）的梦想即将成为现实，再想想对软件的需求会有多大。所以知识工作的层次会改变，我们会适应这种改变，工作和工作流程会调整，这甚至会改变整个行业对产品的需求。主持人Brad Gerstner：最后谈谈美国的再工业化。如果把你们这些大型美国科技公司未来4-5年投资的4万亿美元资本支出加起来，按通胀或GDP调整后计算，大约是曼哈顿计划（二战原子弹项目）的10倍规模。这对美国来说是个巨大的项目。总统已经把重新谈判贸易协议作为政府的优先事项。现在看起来我们已经获得了数万亿美元的投资承诺——仅今天韩国就承诺向美国投资3500亿美元。 你怎么看美国在电力生产、电网建设等方面的进展？怎么看这次再工业化的进程？对未来几年有多乐观？Satya Nadella：是的，我知道我感到非常乐观，因为从某种意义上说，Brad Smith跟我讲过关于我们威斯康星州数据中心周边经济的情况。这非常有意思。大多数人以为我们的数据中心就是一个大仓库，全自动化运行。这在很大程度上是对的。但首先，建造那个数据中心所需要的投入，以及数据中心的本地供应链。从某种意义上说，这就是美国的再工业化。Satya Nadella：没错。甚至在你看到亚利桑那州台积电的计划之前，或者美光在存储芯片方面的投资，或者英特尔的晶圆厂等等项目之前，对吧？我们想要开始建造的东西有很多。Satya Nadella：这并不意味着我们不会与其他国家达成对美国有利的贸易协定。但就你说的这点来说，为了新经济而进行的再工业化，确保所有的技能和从电力开始的所有产能，我认为对我们来说都非常重要。Satya Nadella：还有一件事我也想说，Brad，这很重要，我也有机会跟特朗普总统以及卢特尼克部长等人谈过这个问题——重要的是要认识到，我们作为美国的超大规模云服务商也在全球投资。换句话说，美国是全球计算工厂或者说"代币工厂"的最大投资者。我们不仅吸引外国资本投资我们的国家以便我们能够再投资，同时也要意识到，我们正在帮助欧洲、亚洲、拉丁美洲和非洲，通过我们的资本投资，把美国最好的技术带到世界各地，让他们可以在此基础上创新并信任这些技术。所以这两方面，我认为对美国的长远发展都非常有利。主持人Brad Gerstner：我很感激你的领导力。Sam在OpenAI真的在为美国冲锋陷阵。我认为这是一个特殊时刻，展望未来，你可以看到4%的GDP增长就在眼前。我们会有挑战，会有起伏。这些往往是阶梯式上升，而不是直线上升。但就我个人而言，我看到华盛顿和硅谷之间、大科技公司和美国再工业化之间正在进行的协调合作，这让我充满了难以置信的希望。看着本周总统和他的团队在亚洲取得的成果，再看看这里正在发生的事情，真是太令人兴奋了。所以感谢你抽出时间。我们是你的忠实粉丝。谢谢。谢谢，ACHA。Satya Nadella：非常感谢，Brad。谢谢你。主持人Brad Gerstner：提醒大家一下，这些只是我们的观点，不构成投资建议。
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山姆加上阿里味，会员们会买单吗？ 「核心提示」 品控失守，山姆的护城河开始“漏水”了吗？ 作者 |詹方歌邢昀10月27日，沃尔玛中国对外公布了新任山姆会员店总裁的人选——在阿里待了近10年的刘鹏。一些网友表示不理解山姆为什么需要一位来自互联网大厂的总裁。也有山姆会员调侃：“这下普通会员写周报，卓越会员要写日报。”《商业观察家》报道称，10月中旬，沃尔玛全球CEO董明伦曾低调到访中国，任命刘鹏的决定很可能是当时作出的。事实上，刘鹏不是这波管理层变动中唯一被换上的大厂人。有媒体报道称，曾辗转于京东、阿里和字节跳动的杨小梅目前回归沃尔玛中国，任山姆采购运营副总裁。显然，沃尔玛高层希望这些深耕中国电商产业的管理者，为山姆带来新的改变。一手精选产品，实现规模化和性价比，一手收会员费用，山姆的商业模式一直是诸多商超品牌学也学不来的典范。今年以来，山姆的确面临着前任CEO退休后的阵痛。选品问题被诟病、质量问题频发，不少消费者表示，自己今年不想再续卡。另一边，山姆以前置仓为根基的电商业务占比逐渐升高，但面临的市场竞争也愈发激烈。山姆的老问题，能用新思路来解吗？1、选品争议卖产品和收会员费，一直是山姆最核心的商业模式。一方面，开发精选产品，放弃一部分市场来实现规模化，打出性价比。另一方面，依托这种强大的选品能力和面对品牌的议价能力，山姆每年向用户收取260元或680元的会员费。这其实是一种用户筛选，也可以增强用户粘性。某种程度上，人们花钱办山姆的会员，就是不想花时间精力挑选商品，“随便选也能买到质量好、性价比高的商品”，这才是山姆最强的用户心智。强大的选品和供应链能力是山姆商业模式成立的根基。而在这波从年初蔓延至今的负面舆情中，山姆最受人诟病的恰恰是选品能力的下降。山姆花费近30年在中国用户心中构建起的、有关品质的“护城河”正在瓦解。今年7月，有网友发现，山姆所售卖的食品正在偷偷“降级”。高复购率的太阳饼、低糖蛋黄酥都被下架，取而代之的是卫龙辣条、好丽友派等楼下便利店就能买到的大众化商品。虽然好丽友方面表示，在山姆售卖的派是定制款，在减糖的基础上增加了可可含量，但此前好丽友使用代可可脂的印象已经深入人心，难以扭转。另外，还有消费者发现，山姆销售的有机大豆从原来的一级降为了三级。随后，山姆会员商店官方客服在回复媒体采访时坦率表示，品质确实有所下降。从时间上来看，山姆一系列的舆情发生于今年1月前任CEO文安德退休后。因此不少消费者将山姆质量的下滑归咎于代理总裁Jane Ewing的接任。但事实上，2024下半年，沃尔玛财报会上就已经开始强调增长和利润，Jane Ewing的接任只是将集团的任务贯彻至山姆，要求山姆的所有品控流程向沃尔玛全球体系对齐，减少冗余环节，提升效率。一个具体的例子是，2024年1月，山姆首席采购官张青在接受媒体采访时透露，其认为好产品源自慢功夫，山姆的商品规划期通常是12-18个月。今年7月，《每日人物》报道称，山姆已经将市场调研到上架时间缩短至半年内。如此对于效率的极致追求，选品质量的下滑也就不难理解了。作为高端超市的代表，山姆的会员付出会员费用是期望获得超出一般品质的产品。但今年9月山姆被爆出的两则处罚则让人们意识到：和其他商超一样，山姆也在践踏质检红线。上海市场监督管理局的公告显示，山姆被爆出的两种不合格产品均为儿童用品：天丝儿童三件套的印花面料耐摩擦色牢度不符合规定，而FILA牌滑板车中用于包装或玩具中的塑料袋或塑料薄膜可能导致儿童产生窒息风险。公告显示，此事发生于2024年。这也意味着，山姆的翻车其实比大家感知的更早。面向儿童的商品出问题，无疑是动了山姆的客户基本盘。作为仓储型超市，山姆的商品以量大质优出名，家庭人数多的有娃中产家庭，是山姆基数最大的客群。2、会员费我不想掏了“不续费了”，是社交平台上人们对于山姆一系列产品问题的最直接反馈，可见选品问题对会员信任的影响直接而深远。值得注意的是，影响会员续费的因素其实不止选品，还有山姆的隐形产业链——代购。根据山姆的购买规则，只有会员才能进入山姆会员店结账，也只有会员才能使用山姆的电商配送功能。但“上有计策，下有对策”，山姆在中国拓展的近30年中，代购产业链已经发展得相当完善。山姆资深会员小于告诉《豹变》，不少代购与山姆店员有联系，能够迅速获取商品的折扣和优惠信息，还有代购早上5点起床去等山姆开门，以便第一时间疯狂揽货。“有一次飞利浦电动牙刷100多一套，代购抢，普通会员都买不到，着急的就从代购的购物车上拿。”小于说。小刘面对的情况则更为荒诞。她本身就是山姆会员，但因为抢不过代购，也只能去电商平台的代购店下单。“比如Staub的铸铁锅，根本就不需要用卡，找代购买只需要多付一个小运费。”小刘说。据《豹变》了解，很多山姆代购看中的是卓越会员卡2%的回馈金，消费者不用加太多价就能买到代购商品。可以说，代购产业越发达，消费者越没有向山姆付费开卡的必要。尤其是在品控下降后，不少消费者的心态转变为，有需要找代购买就可以，没必要自己掏一年会员费。这实际上暗示了消费者复购率的潜在下降。那么山姆为什么还能够对代购睁一只眼闭一只眼呢？其中一个原因是，代购在一定程度上为山姆拓宽了辐射范围，尤其是下沉市场。商超模式中，山姆是投入巨大的重资产模式，每开一家店都需要谨慎以平衡成本。在1996年到2017年之间，山姆只在中国开出了19家门店。随后，山姆虽然进入了高速扩张期，但仍对在下沉市场开店十分忌惮。一个佐证是，2025年，山姆首次全年开店数量突破10家，但新增店面仍然在二线及周边城市，如合肥、武汉江岸、中山、佛山顺德、无锡惠山等。借由代购，山姆不但能够在下沉市场赚到售卖商品的钱，又不需要付出任何额外成本，是一条没有摆上台面的营收之路。来自大连的前山姆代购小莫告诉《豹变》，自己家门口的小超市就能提供山姆的代购服务，在当地大学的超市里也能够轻松买到山姆瑞士卷的分装。去年冬天，“宝妈分瑞士卷”的网络热梗爆火，他们只靠在大学门口摆摊，一个傍晚就能卖出四大盒的瑞士卷，总共64个。他们的摆摊地点离山姆比较远，利用山姆的极速达服务也只能跑一半，他们就开车去接。直到今天，县城的山姆代购仍然称得上一门赚得到钱的好生意。“我们不做了，但身边也不断有人在做。”小莫说。在选品问题爆发之前，线下会员还能够用商品的高性价比说服自己持续付费，现在选品的核心优势不稳，代购引发的会员续费问题也变得愈发尖锐起来。3、外部竞争者追赶店越开越多，算账的压力越来越大，为了拓展辐射半径，山姆近年来开始将发展重心放在线上电商渠道的建设上。官方信息显示，山姆电商业务占比目前已经超过50%。然而，山姆线上渠道所面临的竞争者，个个都不是吃素的。山姆所深耕的一、二线城市和富庶地区的县域经济带，恰好和生鲜、即时零售平台希望铺开的市场一致。在这两个赛道里，有曾经对山姆虎视眈眈的盒马、小象超市、叮咚买菜，也有财力雄厚淘宝闪购和美团闪购。从这个角度来看，或许能够稍微理解山姆换上两位来自电商大厂的管理者的决定。刘鹏拥有“丰富的中国零售及全渠道经验”。换上来自竞争对手的管理者，至少能知己知彼。这些后入局的平台一方面都在加大自营品类，甚至是复刻山姆供应链和选品，另一方面持续用大额补贴攻占市场。一直以来，山姆奉行着“宽SPU、严SKU”的原则，即商品品类丰富，用户能够同时在超市里买到儿童滑板车和新鲜的牛肉，但每个品类的商品都只有几种产品可供选择。随着平台商家的丰富，用户能迅速用即时零售买到比山姆更丰富的商品。而山姆自配送效率的提升难度也远比阿里、美团等大厂要高。更重要的是，其他生鲜和即时零售平台面向的客群远比山姆广阔。山姆的配送服务有高至99元或299元的起送价格和与线下店一样的大包装。一、二线城市家庭模式更为多元，选择足够多的情况下，小家或单身客群几乎不会将山姆列在考虑范围之内。理性来看，此后很长一段时间内，山姆最大的优势都仍将是商品的性价比。山姆资深会员小于对《豹变》展示了自己购入的儿童家居服套装。折扣时期，两条装的儿童防蚊防螨裤只要33元，而且质量相当好。“不起球，衣服上的图案也不掉色。”小于说。电商平台上，同品牌幼儿纸尿裤的价格，即便是双11期间，也要比山姆的日常价格贵上不少。如今，山姆中国管理层们最紧迫的任务，或许不是为山姆贴上新的电商标签，而是如何用最传统的零售方式，回归选品的苛刻、坚守品质的底线，来重新擦亮那块已被磨损的信任基石。（应受访者要求，文内均为化名）
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今天，智能技术如何赋能“城市，让生活更美好”？ 不久前，在上海举行的2025世界城市日城市可持续发展全球大会上，一项名为 “城市多灾种早期预警智能体（MAZU-Urban）共建行动计划”的项目发布。这一大会核心推介成果，吸引了众多与会者的目光。MAZU-Urban以人工智能技术为核心引擎，是上海气象部门牵头研发推广的第一款全球共享产品，旨在为世界防灾减灾提供“中国方案”。从中不难看出，智能技术正越来越深度嵌入城市的发展和治理，“智慧”二字，前所未有地和城市的命运紧密联系在一起。10月31日是世界城市日，15年前，上海世博会在这天闭幕。这个特殊日子所秉承的，正是上海世博会“城市，让生活更美好”的理念。在新的时代背景与技术条件下，如何实现这一美好愿景，显然需要探索更富想象力的路径。其中关键，便是“智慧”。正如2025“城发大会”主题所言，创新发展，共建以人为本的智慧城市。二十届四中全会提出，“坚持智能化、绿色化、融合化方向”“深入推进数字中国建设”。从城市发展的角度来看，“智慧”所指向的，不是当下一时一地的“小修小补”，而是事关长远的多维度战略谋划，既涵盖公共基础设施、住宅房屋建筑等具体可感的实体更新，也涉及城市管理模式、治理理念等观念层面的迭代。相关工作在“十五五”规划建议中已有明确部署，例如推进传统基础设施更新和数智化改造、建设安全舒适绿色智慧的“好房子”等等。城市智慧转型与发展阶段密切相关，牵涉多重背景。一方面，中国的城市发展，正从过去大规模增量扩张的阶段，转向以存量提质增效为主的阶段。这意味着，以往粗放式的模式将越来越难以为继，精细化成为必然要求，城市发展要更多依靠创新驱动；另一方面，今天，以各类新技术为代表的科技浪潮蓬勃兴起，为城市智慧转型提供了前所未有的技术支撑。特别是人工智能技术的迅猛发展，正为城市的智慧化发展注入强劲动力。在交通管理、公共安全、环境检测等诸多方面，人工智能以其强大的数据处理能力，帮助城市管理者更加主动、敏锐地感知城市脉搏，更加科学、精细地进行治理决策，从而实现资源配置的优化和城市运行效能的全面提升。“十五五”规划建议提出，全面实施“人工智能+”行动，加强人工智能同社会治理等相结合，全方位赋能千行百业。诸多顶层部署，深意正在于此。当然，要让智慧城市的蓝图照进现实，离不开科技创新的支撑，要进一步持续加大研发投入，突破关键核心技术，更好地发挥科技对城市发展的赋能作用。在此基础上，城市治理的理念也应随之升级，特别是在数据、信息等层面，要从传统的相互独立、分割的模式，进一步向开放、共享的方向转变，打破壁垒，注重协调，实现“1+1大于2”的效果。多年来，上海在城市治理和智慧转型方面积累了诸多优势和经验，有能力也有责任在这方面做得更好，更应发挥示范引领的作用，与全国乃至全球城市共享经验，让创新发展的成果和城市治理的智慧，惠及更多民众，促进共同进步。说到底，无论城市如何演进，发展的目的始终未变，就是要让人居住得更舒适、更美好、更有尊严。所有智慧化的努力，最终都应当指向提升每一位市民的获得感、幸福感和安全感。正如“十五五”规划建议所擘画的，我们要建设的，是创新、宜居、美丽、韧性、文明、智慧的现代化人民城市。这既是上海人民城市建设的应有之义，也是“城市，让生活更美好”的理想愿景在今天的生动实践。原标题：《上观时评 | 今天，智能技术如何赋能“城市，让生活更美好”？》栏目主编：简工博 题图来源：上观题图来源：作者：解放日报 顾杰
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别羡慕自由职业者了 本文来自微信公众号：Montane手帐，作者：MontaneHuang，原文标题：《在中国，自由职业难做的3大门槛（一）》，题图来自：AI生成这几年，“自由职业者”这个词越来越频繁地出现在朋友圈和各类社交媒体上。我最早接触这个概念，还是5、6年前，因为我的老姐妹逗逗，她真真是个奇女子，从互联网运营转成了独立手作艺术家的故事值得我再写一篇（此处mark一个flag）。那个时候，“自由职业”这个标签在国内还没有那么盛行，更多的是“斜杠青年”。逗逗曾说，她是斜杠青年。那会儿在国内，像她这样的选择——从互联网到独立手作艺术——几乎没有参照系，也很少人真的能靠它养活自己。前两年问起逗逗，她还跟我说，自由职业不好做，很难生存，所以为了生存不得不做很多其他事情。这两年她好像才逐渐好起来，我始终相信，这得益于她的坚持，也因为她的才华和她的热爱，终于等到了被看见的时候。我还有一位国外的朋友，Tiger，也是自由职业者，从事技术相关的工作。当然，他在他的领域里实力非常，想当初我受困于抽象无比的Haskell作业的时候，没少叨扰他请教帮忙，此处，再次一万个感谢Tiger（尽管他或许永远无法读懂我的内容）。他的生活应该是很多人理想中的样子：时间灵活、工作地点不限、收入自由增长……他会每年定期去日本滑雪打卡，有一阵我常会收到他给我发的雪景照片，还有他在各种国家的旅游照片。讲真，我很羡慕，我相信读到此处的你们，也很羡慕吧。自由职业，像是一种逃离打工焦虑的新生活方式，让人向往。但当你真的准备去做，或者像我一样，时常接触到那些长期以自由职业为生的人，你或许也会忍不住探究：如果我想从事自由职业，现实究竟是怎样的？于是，你可能会发现一个残忍的真相：自由职业的“自由”，往往只是外表，底下是层层焦虑、内卷和隐形且持续的生存压力。所以很多人并不是一下子“全职自由”，而是从副业开始，慢慢尝试。这也解释了“斜杠青年”为什么会成为一个时代标签——大部分情况下，副业对于大多数人而言，不是阶段性的，而是长期状态。从我观察和接触的案例来看，“自由职业者”在国内仍是一种边缘状态。它看似自由，其实是一个深度与系统性缺乏保护的结构性困境。通俗些说，自由职业难做，并不是因为个人的不努力，也不完全是平台机制不完善，更不是因为“大家都太卷了”。它之所以难，是因为这条路背后隐藏着三重门槛，我将它们总结为：1. 能力门槛：你作为独立职业者必须具备能力独立完成整个闭环，从获取客户到交付结果。2.信任门槛：客户信不过个体，平台信不过你，社会也还没准备好接纳你。3.市场门槛：客户付费意愿低（社会体制和信任门槛造成的）、平台生态混乱、政策保障不到位。这些门槛不是线性叠加的——你越往上走，越会发现下面那一层还没有稳固。也就是说，它不是普通意义上的“职业难度”，而是一种从结构上就没被准备好的生存挑战。 能力门槛：你得有一个人撑起一家公司的极致自律 很多人以为自由职业者只是“自己接单干活”，本质上和上班差不多，无非是少了个老板。真正走上这条路的人，或许才能明白，自由职业最早卡住人的地方，不在专业技术，而在“一个人撑起完整闭环”的能力。我们尝试回想一下，在公司里，你也许只需要专注于职责范围：设计师只需要做图，写手只需要写稿，程序员只需要敲代码——上下游环节都有团队支撑。而当你成为一个自由职业者，哪怕只是完成一个普通项目，也要亲自承担所有流程：找客户、谈价格、写方案、签合同、做交付、跟修改、收尾款、开发票、记账……你不再只是“一个岗位的人”，而是一个微型企业的CEO、BD、PM、客服、财务和创作者，通通是你一个人。这是对时间管理、自我驱动和情绪韧性的全面挑战。更何况，自由职业并不止于做项目。许多人以兴趣为起点，从手工艺、插画、骑行摄影等爱好出发，试图通过自媒体打造自己的个人IP。但当你真正想靠它养活自己，就会发现：不仅要产出内容，还要规划选题、设计产品、优化运营、研究变现逻辑、回应读者留言、与客户谈合作，甚至要拍视频、剪辑、上架商品、处理退货。这些都不是“加一点运营能力”那么简单，而是要具备一套完整的、自我驱动的、系统性做事的能力。没人监督你工作，也没人替你收拾烂摊子。你必须非常清醒地知道：没人为你的人生负责，只有你自己。只会做，不会谈；只会产出，不会经营；只会熬夜完成任务，不会为下个月的收入做规划。这就是自由职业的第一个门槛。你慢慢会感受到，你要练的，不只是技术，而是自我成为一个系统的能力。而能力门槛，在今天的网络时代似乎不算什么关键了。人人都能发声，人人都能开个号、挂个链接、做点展示，有时看起来，好像只要运气好、内容被推上去，你就能，看上去，自由成功。但这恰恰容易让人误判这条路的本质：自由职业不是爆一条流量视频、接一个爆单项目，而是长期构建“可持续、可复购、可成长”的个人系统。这才是穿越浮躁、长远走下去的底层逻辑。 信任门槛：“有单位”，约等于“可信任” 即便你能力足够强，接下来你会撞上的，是第二道更隐蔽却更扎心的门槛：信任。设想一下，当你说你是设计师，对方第一反应是不是：你在哪儿上班？你说你做开发，对方或许会问：有没有公司？能不能开发票？这些反应背后，愚以为，是一种根深蒂固的文化逻辑：单位可为你背书，而不是你自己。也就是说，自由职业者们天然处于信任劣势： 客户不敢签你，不是因为你能力差，而是因为你是个人不是公司； 你无法开票，项目就直接被pass； 平台上明明你作品最专业，客户还是选了那个报价更低、但有公司logo的账号很多人不理解，为什么国外的freelancer能活得很好？除了市场结构和付费习惯不同，更核心的原因是：他们有制度性的信任机制作为支撑：平台背书、合同保障、信用评级、仲裁机制，规则写得清楚，平台会站出来，客户敢放心合作。但在国内，现实往往是： 平台只撮合，不背书； 法律边界模糊，出了问题很难维权； 客户天然不信任个体，只信机构或熟人介绍这导致你做的每一个项目，几乎都要从头去“自证清白”：我是专业的，我是靠谱的，我不会跑路，也不会烂尾。更加棘手的是，哪怕你前面做得再好，客户临时砍价、无限修改、尾款赖账的事依然可能发生——不是因为你不努力，而是因为你不是”单位“的人。在这样的环境下，自由职业就不再是独立工作，更像是一次次与系统的博弈：你拿着个人身份去对抗对方的组织、流程、预算限制、法律盲区和习惯偏见。说白了，没有制度性信任机制的自由职业者，是靠碰运气和个人魅力，合同无法从根本上解决。这也解释了，为什么很多人会拼命在朋友圈、小红书这些媒体上发客户评价、晒好评截图、录视频讲案例——不是为了炫耀，而是为了建立“我值得信任”的信号塔。但这种信任的构建是脆弱的、不确定的。你不知道下一个客户是“好人”还是“刁民”，不知道这次合作是口碑积累还是烂摊子收尾。总结来说，在这样的结构里，自由职业不是职业，而是一场长期的信任博弈。 市场门槛：一边是客户不想多花钱，一边是平台也不想你赚太多 这是最后这一层，或许也是真正的瓶颈——目前的整个国内市场环境本身，并不鼓励自由职业者赚钱。先说客户这边：很多中小企业，对专业服务没有清晰的认知。他们更习惯的是：我发个需求，有几十个人来抢单，价格便宜、干活快。他们不会花时间分辨哪个设计师更有策略，哪个文案更有风格，哪个程序员代码更稳定。他们只看两个指标：价格够低、响应够快。久而久之，自由职业平台变成了一个比价的修罗场。不是拼作品，而是拼谁便宜、谁送得多、谁“好说话”。你开价高一点，对方会说：别人做这个只收 300，你凭什么收 1000？你认真做交付，对方反问：为什么不能无限修改？我在某宝买的都能改到满意为止。可能你想用专业换价值，但这个市场，还未学会为专业付费。我也遇到过类似的情况。有一次，有人找我聊一个智能硬件产品设计的项目。一开始说是产品实现，结果聊着聊着变成了产品策略、交互方案、用户研究样样都要我来出——但对方给出的报酬却低得离谱，甚至连正式合同都没有，连保障条款也说不清楚。说到底，我相当于是在“赔本做买卖”。那次之后，我才更深刻意识到，在自由职业市场里，你经常不是因为能力不被认可而接不到项目，而是根本没人愿意为“完整而专业的工作流程”付出合理成本。再从平台这边：很多人把希望寄托在平台上，期望它能提供流量、保障和信任，但现实是：大多数平台更倾向于维持“量大价低”的交易逻辑。他们不在乎你有没有复购客户，不在乎你作品是否专业，只关心平台的数据指标——成交量、活跃度、响应速度。他们不鼓励你成为专家，而更倾向于把你训练成一个“高响应、可压价”的流水线工具人。在这样的系统中，自由职业者很难真正建立起品牌价值和溢价能力。你永远在“比价 + 比勤奋”的生态里卷命，却很难通过“更好”获得“更贵”。而更残酷的现实是，很多人可能全年无休、节假日不停、凌晨还在交稿，但最后一算，年收入不一定比公司里的普通员工高。医保、社保、报销、保障……样样都要自己掏腰包。最终你会意识到：不是你不够努力，而是这个市场还没开始为你预留向上的通道。 那为什么，还是有人坚持自由职业？ 说到这里，你可能觉得，自由职业简直是“地狱模式”。但我仍然想说：这条路虽然难，却有它真实而深刻的意义。因为在我有限的理解里，自由职业，是在强迫我们去面对三个底层问题： 你是谁？ 你真正的价值在哪里？ 没有任何组织和头衔之后，你怎么活下去、怎么和这个世界建立连接？在单位里，你是那个产品经理、程序员、设计师，但当你成为自由职业者时，你只能靠你解决问题的能力活下去。这听起来残酷，但足够真实。它迫使你从被动的“职位拥有者”变成主动的“价值创造者”。它让你开始理解职业的本质不是“稳定”，而是“被需要”。的确，自由职业者不好做，因为这个社会还没有为“个体劳动者”准备好完整的生态系统。但它正在慢慢变化。你会看到或许正在看见：越来越多年轻人愿意以个人身份做事；越来越多客户开始关注“谁做得好”，而不只是“谁便宜”；政策和平台也开始讨论如何保护“灵活就业人群”。我们也许处在一个转折期，一个从“单位制社会”转向“个体价值社会”的过渡阶段。而自由职业者们，就是那个走在前面、最早承受风险、也最早收获自由的人群。所以，如果你正打算开始这条路，或者已经在这条路上走了一段，请务必坚定地相信两点： 自由从来不是一种状态，而是一种能力。 自由不是“少做点”，而是“把人生真正掌握在自己手里”。这条路不好走，但值得走。本文来自微信公众号：Montane手帐，作者：MontaneHuang本内容由作者授权发布，观点仅代表作者本人，不代表虎嗅立场。如对本稿件有异议或投诉，请联系 tougao@huxiu.com。本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4799263.html?f=wyxwapp
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AI投资大赛：DeepSeek回报率领跑，GPT亏麻了 这两天，A股时隔十年重新站上了4000点。跟以前的牛市不同的是，你需要知道：和你一起盯盘的，可能不只有人类，还有AI。近期，包括香港大学、Nof1、RockFlow等研究机构和公司开始尝试将量化交给AI。比较火的是Nof1举办的“Alpha Arena”AI投资实战竞赛。参赛选手包括DeepSeek、通义千问、Claude、ChatGPT等六个全球最前沿AI大模型。投资标的包括比特币在内的六种虚拟货币。据第一财经报道，主办方为了衡量AI投资能力，给每个模型账户发放了一万美元的启动资金，让它们在真实市场自主交易数字货币。对于一般的投资者，这个竞赛的意义则更直接：大模型真能赚钱吗？如果要让大语言模型来做“投资顾问”，谁是最好的选择？中国大模型遥遥领先，DeepSeek最高收益率超130%根据目前的战况，大模型在投资市场的表现，可以类比人类投资者：镰刀越投越锐，韭菜越投越绿。截至10月30日12时31分，DeepSeek以64.61%的投资回报率拔得头筹，历史最高收益率达到惊人的130%；Qwen（通义千问）紧随其后，投资回报率也有不错的23.63%；而最惨的是OpenAI的GPT和谷歌的Gemini，亏掉了六七成的本金，剩下不到4000美元。在被套牢后，所剩无几的流动资金也用得抠抠搜搜。 截至10月31日12时31分，中国大模型DeepSeek和通义千问的投资收益大幅领先其他大模型 图片来源：nof1.ai造成如此悬殊的，可能是不同大模型投资策略的差别。此次表现亮眼的两个国产大模型DeepSeek和Qwen表现得像是运筹帷幄的稳健投资者。从可回溯的100笔交易来看，它们都比较偏好长线投资，仅通过二三十笔交易就实现盈利，但策略有所不同。DeepSeek主打“稳”，使用低杠杆同时持仓多个币种，分散风险；而Qwen的策略更加激进，主打“重仓猛干”，通常采用高杠杆持仓1-2类产品，这也让它经过一段时间震荡后才逐渐稳定盈利。相比之下，Gemini和GPT则印证了股民们用于自嘲的“韭菜心理”——快进快出，慌不择路，一顿操作猛如虎，归来账上二百五。尤其是Gemini，几乎无时无刻不在买入卖出，已完成交易数早已突破100次，甚至有一笔交易亏了7美元就坐不住了，持仓时间仅1分钟；GPT也已经完成了83笔交易，其中盈利的仅十余笔，且都是一两百美元的微弱收益。相比之下，Anthropic的Claude和xAI的Grok则表现得像个保守的“淡人”，不仅交易次数少，也更偏向观望市场而非着手交易，截至10月30日下午，Claude甚至保留着高达八千余美元的可用现金。这也让它们在整个赛程中的变化幅度最小，无论盈利还是亏损，曲线波动更为平缓。随着K线走势的起起伏伏，大模型们的投资性格浮出水面：有的自信加仓，有的淡定观望，有的步步为营，也有的亏麻了还在嘴硬挽尊。预定冠军DeepSeek可谓自信满满。在赚钱时不忘欣赏一下自己的成果：“我的整体回报率是惊人的115.44%！”反观GPT，虽然总结分析面面俱到，但却不能转化为收益，还时常给自己找借口挽尊。此类AI投资比赛火了之后，国内社交媒体上出现类似使用AI进行虚拟货币交易的复刻项目。必须强调的是，中国明令禁止对虚拟货币进行经营及炒作。中国人民银行行长潘功胜27日在2025金融街论坛年会上表示，国际金融组织和多国中央银行对稳定币持审慎态度，人民银行将持续打击数字货币炒作，维护金融秩序，同时动态跟踪境外稳定币发展动态。大模型也偏科，金融普遍是弱项在以往各类大模型的“测评”中，DeepSeek和Qwen3在各垂类的表现，通常不如GPT5等外国主流大模型突出。根据AI测评平台vals.ai，各个大模型最擅长的领域是数学和医疗，准确率可以达到80-90%，而在金融领域的准确率普遍较低。其中，国产大模型在各个领域排名均不理想，在金融领域的排名也是垫底。所以，此次各个大模型在真实投资市场的表现，则有所不同。这似乎说明，金融“卷面分”与真实的投资市场表现并不能一概而论。DeepSeek可能不能够很好地理解长文本金融信贷协议，却是这次比赛中钦定的“投资大神”。许多分析者猜测，这可能是因为DeepSeek出身于有金融投资背景的“原生家庭”——它的母公司幻方，也涉足AI量化交易投资管理。DeepSeek很有可能在训练时“身经百战”。这也并非DeepSeek表现突出的唯一投资类竞赛。香港大学AI-Trader项目也举办了一场大模型间的投资比拼。这次聚焦的是美股市场，DeepSeek依旧排名第一。Qwen3暂时落后于GPT和Claude，但差距不明显。瑞士百达资管量化投资主管雷德玮近期接受《中国证券报》记者专访时表示，AI通过算力提升和开源工具普及，正在推动量化投资进入2.0时代。传统量化局限于价值、动量等少量因子进行分析，AI量化可以识别数百个高频信号，挖掘数据中的非线性关系。
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富士康宣布将在其休斯顿工厂部署人形机器人 今日截至14点08分，机器人ETF（562500）延续调整态势，最新价1.034元，跌幅1.05%。盘中高点1.049元，低点1.028元，分时走势震荡下行，整体运行于分时均线下方，短线承压明显。持仓股方面，成分股普遍下跌，73只持仓中仅17只上涨。步科股份大涨15.44%，华东数控、博杰股份亦强势上涨超10%，为盘面带来一定支撑；但景业智能、信邦智能、伟创电气等跌幅超5%，拖累指数表现。成交方面，成交额约9.23亿元，较前一时段略有放大，显示盘中换手依旧活跃。消息方面，富士康周二表示，将在其休斯顿工厂部署人形机器人，该工厂为英伟达生产人工智能服务器。富士康还表示，将继续扩大其在德克萨斯州、威斯康星州和加利福尼亚州的AI服务器生产规模，以满足不断增长的需求。 图为由Isaac GR00TN模型驱动的人形机器人（资料图）国元证券表示，马斯克在2025年第三季度财报电话会上宣布，原计划于2025年实现5000台Optimus人形机器人的量产目标搁置，量产时间推迟至2026年底。马斯克在电话会上公布了最新路线图：2026年一季度（预计2—3月）将发布第三代Optimus，这款新品被描述为“形似人类套上机器人外壳”，真实度足以让人“想戳一下验证”。与此同时，年产百万台的生产线正在加速建设，计划于2026年底正式启动生产。我们认为具身智能短期落地时间存在不确定性，但是长期趋势不改。
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诺奖得主、产业大咖聚首旧金山热议AI，陈天桥宣布10亿美元算力支持发现式智能 10月27日至28日，首届天桥脑科学研究院AI驱动科学研讨会在美国旧金山举办。三位诺贝尔奖得主、斯坦福大学荣誉校长等20多位全球顶尖学者和产业领袖，共同探讨AI如何驱动科学发现。盛大集团和天桥脑科学研究院创始人陈天桥在会上宣布，将投入10亿美元算力，支持全球科学家的创新人工智能研究。他表示：“人类的进化从未停止，只是方式改变了。今后人类进化将主要依靠AI。”陈天桥：发现式智能是真正的通用人工智能 本次会议由天桥脑科学研究院与加州大学伯克利分校计算、数据科学与社会学院联合举办。陈天桥表示，AI的终极价值是发现。发现式智能可以主动构建关于世界的可检验理论模型（testable world models）、提出可被证伪的假说（falsifiable hypotheses），并在与世界的交互与自我反思中持续修正其理解框架的智能，这是真正意义的通用人工智能。 陈天桥认为，发现式智能能提出问题而非只回答问题，能理解规律而非仅预测结果，它超越了模仿，具备创造和发现这些智慧的本质能力，让通用人工智能（AGI）的意义不再是“取代人类”而是“进化人类”。为帮助全球科学家推进发现式智能研究，陈天桥在会上宣布了多项特别针对青年科学家的支持，包括为博士生和博士后提供独立途径，建立以自己命名的实验室等。奥马尔·亚基： AI成为新的科学思维体 一个零能耗的便携式取水装置，被放置在空气湿度不到15%，极其炎热的美国沙漠“死亡谷”中，很快成功从大气中取到了饮用水。这个堪称旅行者救命稻草的神器，是由ChatGPT分子优化编辑设计的材料制成。新晋2025年诺贝尔化学奖得主、加州大学伯克利分校的奥马尔·亚基（Omar Yaghi）教授分享了这一最新成果。“AI不是工具，而是新的科学思维体。借助人工智能，我们正在赋予科学自行思考、推理和演进的能力。”奥马尔·亚基说。 除了AI设计的沙漠取水神器，奥马尔·亚基和团队基于ChatGPT创建的七个Agents组成虚拟科研团队，分工执行实验设计、文献检索、算法优化、实验安全与数据分析等任务，在几天内完成了上百次实验，成效显著。同时，他们训练ChatGPT阅读数千份合成报告并进行推理，证明该模型的预测性能优于许多传统启发式方法，ChatGPT从一个文本生成器演变成一个科学推理引擎。戴维·贝克：AI逆转生命密码 2024年诺贝尔化学奖得主、华盛顿大学的戴维·贝克（David Baker）教授分享了AI如何“从头设计”蛋白质工程领域。他介绍了其团队开发的RFDiffusion3模型，这是一种能够在三维结构空间中进行运算的先进生成式AI模型。研究人员仅需输入期望的分子功能，该模型便能生成具有相应功能的新型蛋白质的精确三维结构蓝图。基于这一技术，团队已取得多项突破性成果：在神经退行性疾病研究方面，设计出能特异性捕获β-淀粉样蛋白的新型肽类结合物，为阿尔茨海默病干预提供新策略；在酶工程领域，成功开发了首个“从头设计”的蛋白酶。贝克教授指出，AI模型的快速发展高度依赖于一个与实验数据紧密耦合的“反馈闭环”。他强调，一个高效的“设计-构建-测试-学习”迭代循环是必不可少的：AI进行预测设计，实验室进行快速验证，而实验产生的数据都将即时反馈给模型，用于优化算法参数。珍妮弗·道德纳：AI开启个性化基因治疗时代 一种利用CRISPR技术开发的镰状细胞病（sickle cell disease）基因疗法，已于近期获得美国食品药品监督管理局的批准，首个“个性化”的CRISPR基因编辑疗法也已成功实施。2020年诺贝尔化学奖得主、加州大学伯克利分校的珍妮弗·道德纳（Jennifer Doudna）教授在演讲中分享了这些突破性进展。珍妮弗·道德纳回顾了从在细菌中发现CAS核酸酶（Cas nuclease）到最终促成CRISPR基因编辑技术诞生的完整历程，同时指出该领域面临的巨大挑战：尽管CRISPR技术无比强大，但即使是在最简单的生物体中，仍有高达 40%的基本基因的功能至今仍是未解之谜。极大阻碍了基因编辑技术向更纵深领域的推进。珍妮弗·道德纳强调，生物学领域的数据是有限的，为生物学构建有效的机器学习模型，需要“经过精心策划的、包含因果关系的数据集”。为此，她提出了CRISPR与机器学习的协同进化，可以利用CRISPR技术在细胞系中系统性地制造“基因扰动”（gene perturbations），从而大规模、高效率地筛选并鉴定每个基因的具体功能。这为构建因果数据集提供了关键工具。约翰·轩尼诗：人类必须守住关键决策权 人工智能正以前所未有的方式席卷全球，在不到一年的时间里就达到了50%的美国家庭普及率，而个人电脑实现同一数字花费了数十年时间，智能手机也用了10多年。图灵奖得主、斯坦福大学第十任校长暨现任Alphabet（谷歌母公司）董事长约翰·轩尼诗（John Hennessy）在题为“AI赋能科学与社会”的演讲中强调了这一惊人现象。 约翰·轩尼诗指出面对AI技术浪潮人类应共同坚守的关键原则：在使用AI或与AI协作完成工作时，必须保持“透明的披露”；必须严格验证AI生成的内容；对于AI合成的数据必须建立详细的文档记录。他特别强调，在涉及人工智能关键决策时，人类绝不应被排除在外。约翰·轩尼诗也分享了两个担忧。一是数据的质量与数量。以AI模型目前惊人的数据消耗速度，全球现有的数据存量可能在4到5年内被耗尽，未来数据生成速度能否跟上大型AI模型训练的步伐。二是关于能源效率。与算力的迅猛增长相比，计算的“能源效率”提升速度则要缓慢得多。据悉，研讨会还举行了“AI 驱动科学大奖”（Chen Institute & Science Prize for AI Accelerated Research）颁奖典礼，上一年的三位获奖青年科学家现场分享了研究成果和获奖心得。
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马斯克放豪言：特斯拉自动驾驶系统有望成史上普及速度最快的技术 IT之家 10 月 30 日消息，埃隆・马斯克近日给出了他对特斯拉自动驾驶技术推广前景最乐观的一次预测。这位首席执行官表示，得益于现有车队可通过软件更新获得自动驾驶能力，特斯拉的自动驾驶系统有望成为历史上普及速度最快的技术。 马斯克的上述言论是对行业观察者索耶・梅里特（Sawyer Merritt）所发布内容的回应。梅里特此前发布了一张对比图，展示了特斯拉 Robotaxi 网络与谷歌旗下 Waymo 服务区域的地理覆盖范围。从图表可见，特斯拉在奥斯汀划定的运营区域已明显超过 Waymo 的服务范围。对此，马斯克回应称：“特斯拉自动驾驶技术的普及速度可能会超过历史上任何一项技术。”他还指出，“硬件基础早已奠定”，只需一次软件更新，就可在短时间内为数以百万计的现有车辆解锁自动驾驶能力。 这番言论凸显出特斯拉在 Robotaxi 领域的雄心壮志。目前，这一目标正逐步变为现实 —— 特斯拉已在其生产工厂、以及奥斯汀和旧金山湾区部署了“无监督全自动驾驶”（Unsupervised FSD）系统。不过截至目前，特斯拉在奥斯汀的 Robotaxi 及湾区的网约车服务仍需配备安全员坐在驾驶位上进行监控。本周，特斯拉将其奥斯汀 Robotaxi 服务区域扩大至 243 平方英里（IT之家注：约 629.4 平方公里），达到迄今为止的最大规模，几乎是两个月前覆盖范围的三倍。此次扩张使特斯拉在当地的服务面积远超 Waymo，后者目前的服务区域仍维持在约 90 平方英里左右。这是自今年 8 月以来，特斯拉在奥斯汀进行的第二次重大服务范围扩展，彰显了该公司在自动驾驶出行市场抢占主导地位的决心。随着特斯拉与 Waymo 竞相证明自身技术的规模化能力和可靠性，马斯克的信心表明，真正的竞争或许并不在于谁先完成技术突破，而在于一旦技术全面激活，谁能以更快的速度在整个车队中实现部署。
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北京人形机器人创新中心李春枝：具身智能正处在“商业爆发前期” 新京报贝壳财经讯（记者韦博雅）10月28日，北京人形机器人创新中心副总经理李春枝在2025金融街论坛年会《共建生态：深化金融与科创产业全球协同发展》企业家圆桌论坛上表示，具身智能的发展正从“能动”迈向“好用”，从“功能实现”向“智能好用”演化。李春枝表示，过去更多地是在解决机器人“能动起来”的问题。而现在，破局的关键在于“泛化智能”，即如何让机器人像人一样，在面对不确定的环境和任务时，能理解、会思考、可应变。这其中，“大脑”与“小脑”的协同进化，成为关键的技术方向之一。李春枝介绍，北京人形机器人创新中心自主研发的通用具身智能平台“慧思开物”形成大小脑协同的分层架构，“大脑”是认知与决策的中心，它让人形机器人能够听懂人类的自然语言，并自主规划出完成任务的最优路径；而“小脑”，则是精准控制的枢纽，它确保了机器人的每一个动作都稳定、灵巧且可靠，具备“一脑多机、一脑多能”极强的泛化能力。李春枝指出，具身智能正从“探索示范”走向“商业落地”，处在“商业爆发前期”。技术的价值，最终必须由市场来折射。“我们看到，在工业制造、物流仓储、特种作业等存在劳动力缺口、高重复、高强度、高风险等场景领域，人形机器人在一定程度上成为企业综合考虑效率、安全与韧性的选择之一。”李春枝透露，北京人形机器人创新中心已和中国电力科学研究院合作，具身天工机器人能够自主完成一系列复杂的电控柜操作；在工厂搬运场景，具身天工机器人进入福田康明斯工厂可以自主完成不同高度、不同位置、不同重量的物品搬运。“这不仅是技术的成功，更是真实应用落地的探索：未来3-5年，将是人形机器人从‘演示可行’到‘商用可靠’的关键窗口期。”李春枝表示。另外，北京人形机器人创新中心已将自主研发的通用机器人平台“具身天工”、通用具身智能平台“慧思开物”以及一系列核心数据集有序开源，并且牵头制定行业标准，将技术的“领先性”高效地转化为产业的“先进性”，让前沿科技真正成为驱动千行百业转型升级的强劲引擎，真正形成未来新的经济增长点之一。编辑 岳彩周校对 穆祥桐
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谷歌营收破千亿，微软云暴增40% AI军备竞赛，谁在流血，谁在数钱？ 今天凌晨，谷歌、微软、Meta三巨头同时发布财报，AI毫无悬念地再次成为主角。但这一次，市场的目光不再仅仅聚焦于增长神话，而是开始审视其背后的惊人代价。 三份财报，勾勒出AI赛道的两种截然不同的商业路径。 谷歌与微软证明了通过云服务将AI能力快速变现的可行性，而Meta则仍在为AI与硬件结合的未来艰难“输血”，其元宇宙部门的亏损已累计突破700亿美元。更疯狂的是，三家公司都在不计成本地加大投入，一场围绕AI基础设施的“军备竞赛”已然白热化。 财报发布后，各家股价的涨跌，也清晰地反映了市场对这场“烧钱”大战的复杂心态：既兴奋于AI带来的增长，又担忧泡沫随时可能破灭。 谷歌：最稳的“优等生”，资本支出再“踩油门” Alphabet本季度交出了一份亮眼的答卷，其季度营收首次突破1000亿美元大关，同比增长16%至1023.5亿美元，远超分析师预期的998.9亿美元。公司净利润为349.7亿美元；调整后每股收益为3.10美元，同样高于2.33美元的分析师预期。 推动这一强势增长的核心动力，来自AI驱动的云业务。Alphabet第三季度财报显示，谷歌云（Google Cloud）营收达到151.5亿美元，同比增长35%，超过147.4亿美元的分析师预期。其运营利润更是从去年同期的1.95亿美元飙升至35.94亿美元。首席执行官桑德尔·皮查伊 (Sundar Pichai) 还透露，云计算的积压订单已高达1550亿美元。 财报显示，谷歌服务（Google Services）总营收为870.5亿美元，运营利润335.3亿美元。其中包括谷歌搜索、YouTube广告以及谷歌网络在内的谷歌广告总营收为741.8亿美元，谷歌其他业务营收为128.7亿美元。 值得一提的是，本季度在AI驱动下，谷歌搜索业务稳健增长至565.7亿美元，同比增长15%。 YouTube广告营收也达到了102.6亿美元，同样高于分析师预期。 “搜索业务的持续强势有助于消除市场对AI可能冲击谷歌核心业务的负面情绪，”Alphabet股东、西北互惠财富管理公司首席投资组合经理马特·斯塔基（Matt Stucky）表示。 一直以来，谷歌都在改进其人工智能模型和聊天机器人Gemini，并在其多款产品中增加人工智能功能。今年早些时候，公司对其经典搜索引擎进行了调整，加入了“人工智能模式”，让用户可在类似聊天机器人的对话中进行搜索和获得响应，从而提供更为精简准确的链接。 强劲的AI服务需求（主要集中在云部门）是当季亮眼业绩的直接推手。但为了满足积压的客户订单和建设基础设施，Alphabet也不得不大幅提高支出。 皮查伊在财报中表示：“AI正在重塑我们的业务版图。随着客户需求增长，我们将继续加大基础设施建设投入。”公司在第三季度财报中宣布，将2025财年的资本支出预期从850亿美元上调至910亿至930亿美元的区间，这些支出绝大部分将用于数据中心等技术基础设施。 相比之下，包括生命科学部门Verily和自动驾驶部门Waymo在内的“其他押注”(Other Bets) 表现不佳，本季度亏损从去年同期的11.2亿美元扩大至14.2亿美元。 此外，Alphabet仍未摆脱监管阴影。欧盟对其广告业务开出的34.5亿美元反垄断罚单，一定程度上也压制了其净利润表现。 周三，Alphabet股价上涨6.74%，收于每股275.17美元。财报发布后，市场普遍对其强劲的业绩和公司在AI领域的投入表示乐观，Alphabet的股票在盘后交易中上涨了超6%。 微软：Azure狂飙40%，为OpenAI“买单” 微软的最新财报同样强劲，其2026财年第一财季（即2025年第三季度）营收达776.7亿美元，同比增长18%，高于分析师预期的753.3亿美元；按美国通用会计准则计算，净利润为277亿美元，合每股3.72美元，亦超预期。 微软的增长引擎也是云计算部门。财报透露，微软云（Microsoft Cloud）总营收为491亿美元，同比增长26%。 财报还显示，微软智能云（Intelligent Cloud）部门收入达309亿美元，同比增长28%，高于302.5亿美元的分析师共识。其中最为亮眼的Azure及其他云服务，其收入增长高达40%，超过了分析师38.2%的平均增长预期。 相比之下，包括Microsoft 365生产力软件、招聘平台领英（LinkedIn）和Dynamics在内的生产力与业务流程部门，第一财季营收为330亿美元，同比增长17%；包括Windows操作系统授权、硬件设备、游戏和搜索广告在内的“更个性化计算”部门，第一财季营收为138亿美元，同比增长4%。 微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）强调：“我们的全球级云平台与人工智能工厂，结合多个高价值领域的Copilot助手，正在推动技术广泛普及并产生实际影响力。正因如此，我们持续加大在人工智能领域资本与人才的双重投入，以把握眼前巨大的发展机遇。” 微软首席财务官艾米·胡德（Amy Hood）也表示：“本财年我们实现强劲开局，营收、运营利润及每股收益均超预期。微软云服务的持续优势，反映出市场对我们差异化平台日益增长的需求。” 微软云业务俨然已经成为AI需求热潮的最大受益者。然而，这种领先地位是有代价的。财报显示，微软对OpenAI的投资导致本季度净利润减少了31亿美元，合每股收益41美分。 在周二OpenAI宣布重组完成后，微软在该公司的营利部门中持有27%的股份，价值约1350亿美元。部分分析师赞许微软允许部分OpenAI合同转至甲骨文的决策，认为这体现了其将有限AI算力导向高利润企业客户的自律性。 分析师也普遍关注微软未来在AI基础设施上的资本开支趋势。公司预计2025财年相关投资将增长超过50%，并在2026财年放缓增速。 “需求持续超过我们现有产能，”微软投资者关系副总裁乔纳森·尼尔森（Jonathan Neilson）表示，“我们的资本支出战略保持不变，会根据观测到的需求信号进行建设。” 尽管本季度内Azure和365一度发生大规模宕机事故，微软股价依然在年内累计上涨了28%，刷新了历史新高。市场普遍认为，微软与OpenAI的深度绑定将继续维持其在企业级AI赛道上的领先优势。 但由于Azure云业务增长未能达到部分激进的市场预期，加之关于循环交易、估值飙升及AI生产力提升证据有限的讨论，进一步加剧了投资者对AI热潮持续性的疑虑。因此，微软股价在盘后交易中有所下跌。当日，微软股价微跌0.09%，收于每股541.55美元。 “资本支出数字确实令人有些担忧。但他们的运营利润仍增长了24%，只是过去六周股价涨幅过大。”交易机构Explosive Options首席期权分析师鲍勃·朗（Bob Lang）如此解读微软股价的下跌。 Meta：最“烧钱”的“探路者”，元宇宙日亏半亿 与前两家不同，Meta的AI叙事仍带着浓重的“现实实验室”色彩。公司第三季度，其Reality Labs部门录得44亿美元营业亏损，虽然优于市场预期的51亿美元，但依然显示出其在虚拟现实（VR）与增强现实（AR）领域的“烧钱”困境。该部门自2020年末以来的累计亏损总额已超过700亿美元。 然而，该部门的收入却成为一个亮点。Reality Labs第三季度创造了4.7亿美元的销售额，远高于华尔街预期的3.16亿美元。 这一“意外之喜”来自其AI硬件的成功。Meta与眼镜巨头EssilorLuxottica合作开发的雷朋（Ray-Ban）和欧克利（Oakley） AI智能眼镜正受到市场欢迎。EssilorLuxottica也在其最近的财报中证实，这些AI眼镜帮助提升了其第三季度的销售额。 Meta第三季度财报显示，当季营收达到512.4亿美元，同比增长26%，超出华尔街预期。然而，由于一笔高达159.3亿美元的一次性非现金所得税费用，其净利润同比暴跌83%至27.1亿美元。这也使得第三季度每股收益仅为1.05美元，远低于分析师预期的6.72美元。若剔除该税费影响，调整后的每股收益本应为7.25美元。值得注意的是，其成本同比增长了33%，增速超过营收，对利润率构成了压力。 Meta似乎正在悄然调整方向。公司近日任命原“元宇宙”负责人Vishal Shah为AI产品副总裁，负责旗下“超级智能”（Superintelligence Labs）部门，这显示AI正逐渐取代元宇宙成为战略重心。 在支出方面，Meta将全年资本支出预期从之前的660亿至720亿美元的范围上调至700亿至720亿美元，公司称主要源于对人工智能（AI）基础设施的巨额投入。同时，Meta管理层还警告称，2026年的资本支出增幅将“显著高于”2025年。 “关于实现超级智能的时间表存在不同预测，”首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在分析师电话会议中表示，“我们认为积极地超前建设算力是正确策略，以便为最乐观的情况做好准备。” 他补充道，若超级智能研发耗时超预期，超额算力将用于加速核心业务，最坏情况下公司会阶段性暂缓新基础设施建设。 首席财务官苏珊·李（Susan Li）则提醒，“在规划明年时，我们清晰地认识到算力需求持续显著扩张……这将对明年资本支出和费用计划构成额外的上行压力。” 尽管营收表现强劲，但由于每股收益不及预期、巨额税收费用以及对AI投资的持续高昂成本，Meta股价在财报发布后的盘后交易中下跌超过7%。当日，Meta股价收于每股751.67美元，与前一交易日基本持平。 一场4000亿的“军备竞赛”，谁能笑到最后？ 从三大巨头的财报可以看出，AI浪潮正在重新定义科技行业的增长逻辑。Alphabet与微软通过AI云服务迅速变现，现金流充沛且在加码基础设施投资；而Meta则继续在硬件端探索AI与消费电子的融合，短期内仍需吞下高额亏损的代价。 未来一年，云计算与算力资源将成为衡量科技巨头竞争力的关键指标。摩根士丹利估算，包括Alphabet、微软、Meta在内的科技巨头，今年在AI基础设施领域的支出总额预计将达到4000亿美元。 正如路透社所述，这些投资正值经济不确定性时期，引发了对AI泡沫的担忧，迫使各大公司高管们必须交出可量化的成果。（辰辰）
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生态文明导刊丨“人工智能+”赋能美丽中国建设 核心观点“人工智能+”赋能美丽中国建设不仅体现了技术创新与生态文明的有机统一，更是贯彻落实“绿水青山就是金山银山”理念的具体行动，必将为美丽中国建设注入源源不断的新动能。绿色低碳循环产业是生态文明建设的物质基础，也是经济高质量发展的重要方向。人工智能技术通过与环保产业、新能源产业、节能产业等绿色产业深度融合，催生了一批新技术、新产品、新业态。 图片来源/摄图网授权■钱志权 陈磊为“加快经济社会发展全面绿色转型，建设美丽中国”，党的二十届四中全会提出“增强绿色发展动能”。“人工智能+”作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，其与生态环境保护的深度融合正在成为美丽中国建设的重要引擎。2025年8月，国务院印发了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，为人工智能技术与生态环境保护的深度融合提供了政策指引和实践路径。“人工智能+”赋能美丽中国建设不仅体现了技术创新与生态文明的有机统一，更是贯彻落实“绿水青山就是金山银山”理念的具体行动，必将为美丽中国建设注入源源不断的新动能。 01“人工智能+”赋能美丽中国建设的重要意义提升环境治理智能化水平。传统环境治理模式存在监测覆盖不足、响应滞后、治理粗放等问题，难以满足现代环境治理需求。“人工智能+”技术通过构建智能感知网络和数据分析平台，能够实现对环境污染的精准监测、快速响应和科学治理。这种智能化治理模式不仅可以大幅提升环境治理效率，还能降低治理成本，推动环境治理从被动应对向主动防控转变。同时，“人工智能+”技术的应用促进了环境治理体系向现代化转型，使环境治理更加科学化、精细化和智能化，为美丽中国建设提供了坚实的技术支撑。提高资源环境要素利用效率。我国资源环境要素约束日益趋紧，传统粗放型资源利用模式难以为继。“人工智能+”通过智能分析和优化算法，能够实现对能源、水资源、原材料等各类资源的高效配置和循环利用。在能源管理领域，人工智能技术可以优化电网调度，提高可再生能源消纳能力；在水资源管理领域，可以实现精准配水和节水管理；在物质资源领域，能够推动循环经济发展。这种高效率的资源利用模式不仅有助于减少资源浪费，也有助于降低环境污染，实现经济效益与环境效益的统一，为可持续发展提供了新的路径。促进绿色低碳循环产业发展。绿色低碳循环产业是生态文明建设的物质基础，也是经济高质量发展的重要方向。人工智能技术通过与环保产业、新能源产业、节能产业等绿色产业深度融合，催生了一批新技术、新产品、新业态。“人工智能+”技术可推动环保装备智能化升级，提升环境治理设施的运行效率；促进新能源技术创新发展，降低了清洁能源成本；推动传统产业绿色化改造，实现了生产过程节能减排。这些变革不仅壮大了绿色产业规模，还提升了产业发展质量，为美丽中国建设提供了坚实的物质基础支撑。 02“人工智能+”赋能美丽中国建设的现实基础“人工智能+”技术条件日渐成熟。我国人工智能产业近年来保持高速发展态势，数据显示，2024年我国人工智能产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上的增长率。在环境治理领域，多项关键技术取得突破性进展：智能传感器精度达到ppb级别，较传统设备提升两个数量级；遥感图像智能解译准确率超过85.2%，实现从“看得见”到“看得懂”的跨越；多源数据融合算法成功破解环境大数据异构难题，处理效率提升50倍。特别是在大气污染溯源、水环境质量预测、生态破坏智能识别等关键技术上，我国已达到国际领先水平。新基建的快速推进为技术应用提供了强大支撑，截至2025年7月，我国5G基站总数达459.8万个，物联网连接数有望突破30亿，这些基础设施为环境智能监测网络建设提供了重要保障。“人工智能+”政策环境持续优化。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》将生态环境作为重点领域予以支持。生态环境部围绕环境智能监测网络建设，在多地推进感知设备部署与数据整合应用，提升环境监管智能化水平；科技部通过重点研发计划相关专项，支持人工智能在生态环境保护领域的关键技术攻关，助力核心算法与场景融合创新；工业和信息化部联合科技部、生态环境部印发《环保装备制造业高质量发展行动计划（2022—2025年）》，推动环保装备与人工智能技术融合，培育智能制造示范项目。地方政府积极响应，如北京市设立规模50亿元、以人工智能为重点的科技成长二期基金，支持人工智能技术在环保等领域的应用落地；深圳市建设生态环境人工智能创新实验室。这些政策举措形成多层次、全方位的支持体系，为人工智能技术在环境领域的创新应用创造了优越的政策环境。“人工智能+”应用实践成果丰硕。各地涌现出一批成功案例：重庆市北碚区智慧环保项目集成47套高空瞭望设备和1000余个污染源监控模块，通过AI算法实现污染源智能识别，准确率达到95%，2025年上半年成功处置环境隐患2900余件。江苏省太湖流域水环境智能管控系统，部署了水下传感器，通过人工智能模型实现蓝藻水华提前7天预警，显著降低重大水华事件发生风险。广东省建成危险废物智能监管平台，运用区块链和AI技术实现全过程追溯，监管效能显著提升。生态环境部数据显示，截至2024年10月，全国已有70余万家企业被纳入信息系统管理。2023年，全国危险废物电子转移联单近700万份，危险废物环境风险防控能力明显增强。这些案例充分证明人工智能技术在环境治理中的实际效果，为大规模推广应用提供了宝贵经验。 03“人工智能+”赋能美丽中国建设的实施路径构建智能环境治理体系。生态环境治理是美丽中国建设的核心环节，传统治理手段存在效率低下、成本高昂、响应滞后等局限性。“人工智能+”技术可以构建空天地海一体化监测网络，通过卫星遥感、无人机巡查、地面传感器等多种手段，实现对大气、水、土壤等环境要素的全方位监测。开发智能分析平台，运用机器学习算法对多源环境数据进行融合分析，精准识别污染源和生态风险点。建立智能决策系统，基于大数据分析和数字孪生技术，模拟不同治理方案的实施效果，为环境管理提供科学依据。部署智能治理装备，如自主巡航的环境监测无人机、自适应调节的污染处理设备等，实现环境治理自动化和智能化。通过这些措施形成环境监测、分析、决策、治理全流程智能化体系，最终实现环境质量显著改善、生态安全有效保障的目标。建立资源高效利用范式。资源短缺与利用效率不高并存是我国可持续发展面临的重要制约。“人工智能+”技术可以构建资源智能调度系统，通过物联网技术实时监测资源供需状况，运用优化算法实现资源精准配置。开发资源效率评估模型，智能诊断资源利用中的浪费环节，提出优化建议。部署智能控制装备，如智能电网调度系统、精准灌溉装置、智能垃圾分类设备等，实现资源使用过程的精细化管控。在能源领域重点推进智能电网建设，优化能源调度，提高可再生能源占比；在水资源领域实现精准配水和漏损控制，提高水资源利用效率；在原材料领域推动循环利用和减量化使用，降低资源消耗强度。这些措施能够显著提升资源利用效率，最终实现资源消耗强度持续下降、利用效率大幅提升的目标。创新绿色产业发展模式。绿色产业发展面临技术瓶颈突破难、商业模式创新不足等挑战。“人工智能+”技术可以推动绿色技术研发，通过模拟计算和大数据分析加速新材料、新工艺开发，降低研发成本和时间。促进生产流程优化，运用机器学习算法分析生产数据，实现生产过程的节能减排和提质增效。创新商业模式，发展共享经济、循环经济等新业态，提高资源利用效率和经济效益。构建绿色供应链管理系统，实现产品全生命周期环境管理，降低环境影响。在环保装备领域重点推动产品智能化升级，提升环境治理设施的运行效率；在新能源领域提高发电效率和储能能力，降低清洁能源成本；在节能服务领域发展能源管理系统和智能控制服务，提高能源利用效率。这些创新举措能够培育绿色发展新动能，最终形成技术水平先进、产业规模壮大、带动效应显著的绿色产业体系。（钱志权系浙江农林大学生态文明研究院副院长、教授；陈磊系浙江农林大学生态文明研究院副研究员） 总 监 制丨王列军车海刚 监 制丨陈 波 王 彧 杨玉洋主 编丨毛晶慧 编 辑丨谷 云
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AI业务势头火热！Alphabet(GOOGL.US)再次上调资本支出指引，Q3云积压订单升至1550亿美元 智通财经APP获悉，Alphabet(GOOGL.US)公布了超出预期的第三季度业绩。Q3营收为1023.5亿美元，同比增长16%，超出市场预期的998.9亿美元。调整后 3.10 美元，预期为 2.33 美元。销售额也超出分析师预期，这主要得益于其云部门的出色表现，随着人工智能初创公司寻求谷歌的支持和计算能力，该部门的业务正在蓬勃发展。第三季度销售额(不计流量获取成本)增至875亿美元。数据显示，这一数字高于分析师平均预期的851亿美元。净利润为每股2.87美元，高于华尔街预期的2.26美元。Alphabet的净利润增至349.7亿美元，合每股2.87美元，而去年同期为263亿美元，合每股2.12美元。今年9月，谷歌因其利润丰厚的广告技术业务存在反竞争行为，被欧盟监管机构处以34.5亿美元的反垄断罚款。该罚款影响了其公布的净利润。 AI支出指引再上调，积压订单继续上升该公司正投入创纪录的资金，力图推动人工智能领域的发展，并将旗下大型语言模型 Gemini 的代理和辅助功能融入到包括搜索在内的热门产品中。该公司表示，今年的资本支出将达到 910 亿至 930 亿美元。今年早些时候，该公司就已将资本支出预期从750亿美元提高到850亿美元。其中大部分将用于数据中心等技术基础设施。Alphabet此前曾表示第三季度资本支出为 224 亿美元，实际支出略低于 240 亿美元，分析师预计全年资本支出将略高于 840 亿美元。首席财务官Anat Ashkenazi 周三在与投资者的财报电话会议上表示：“展望 2026 年，我们预计资本支出将大幅增加，并将在第四季度财报电话会议上提供更多细节。”Seeking Alpha分析师Tech Stock Pros表示，鉴于谷歌的潜在增长空间，它仍然是一只被低估的股票;2025 年资本支出上调至 910 亿至 930 亿美元，证实了这一观点，表明其产能需求不断扩大(谷歌云积压订单不断增长，Gemini 应用用户群也在扩大)。这使得 Alphabet 成为支出第二高的顶级公司，而年初时其支出最低。Gemini 应用目前拥有超过 6.5 亿月活跃用户，查询量比第二季度增长了 3 倍。 谷歌在人工智能领域的巨额投入正开始转化为业务增长势头，尤其是在云客户和搜索广告方面。该公司认为，其在人工智能领域的大规模投资——包括资助新的基础设施、研究和人才——对于与亚马逊(AMZN.US)和微软(MSFT.US)等大型云计算竞争对手抗衡至关重要。据StreetAccount报道，谷歌云营收为151.5亿美元，同比增长35%，高于预期的147.4亿美元。谷歌云实现利润35.9亿美元，超出分析师此前预期的30亿美元营业利润。该部门被广泛视为Alphabet旗下最强劲的增长引擎，也是人工智能热潮如何推动公司销售的最清晰指标。该公司表示，目前仍有价值1550亿美元的积压订单。今年7月，Alphabet曾表示，积压订单已达1060亿美元。该云业务部门已与多家人工智能初创公司达成重大交易，其中包括一项备受瞩目的数十亿美元协议，向Anthropic公司供应专用人工智能芯片。尽管如此，该部门的规模仍落后于亚马逊的AWS和微软的Azure，因此预计其增长速度会更快。Alphabet签约新客户的速度加快，GCP 新客户数量同比增长近 34%。同时，签署的合同金额更大——今年第三季度，签署金额超过 10 亿美元的合同数量比过去两年的总和还要多。此外，该公司正在加深与客户的合作关系：超过 70% 的现有 Google Cloud 客户使用AI 产品，其中包括 Banco BV、百思买和 FairPrice Group。搜索业务稳定搜索广告收入达566亿美元，高于分析师平均预期的550亿美元。该部门是谷歌整体广告业务的驱动力，迄今为止已成功抵御了来自人工智能聊天机器人的日益激烈的竞争，但谷歌必须确保搜索业务保持盈利。其攻势的核心是公司旗舰人工智能模型Gemini，谷歌已迅速将其整合到搜索和其他关键产品中。今年早些时候，这家科技巨头在一项重要的联邦搜索反垄断诉讼中避免了最糟糕的结果，因为该案法官认定其业务已面临来自人工智能日益增长的威胁。根据StreetAccount的数据，流量获取成本(TAC)为148.7亿美元，而预期为148.2亿美元。 随着竞争对手(尤其是 OpenAI)推出人工智能搜索工具和网络浏览器等服务，谷歌面临着证明其能够成功利用人工智能答案中的广告盈利的压力。Synovus Trust 高级投资组合经理 Daniel Morgan 在一份报告中指出，谷歌在第三季度“搜索实例份额被 ChatGPT 蚕食的局面有所缓和”。法国巴黎银行股票分析师 Stefan Slowinski 认为，OpenAI 近期的重组计划将帮助该公司转型为一家盈利性企业，这也可能为其在 ChatGPT 中投放广告铺平道路，从而进一步与谷歌展开竞争。Tech Stock Pros补充道：“第三季度财报证实，在扩展AI概览和AI模式之后，谷歌的搜索地位依然无可匹敌。我们认为，AI融入谷歌搜索垄断地位的程度将远高于新兴的替代方案，任何由此引发的恐慌都将是增持良机。”Hargreaves Lansdown高级股票分析师Matt Britzman表示：“AI概览和AI模式显然引起了用户的共鸣，有助于缓解人们对谷歌核心搜索业务受到生成式AI威胁的担忧。”YouTube业务强劲今年迎来20周年庆的视频流媒体网站YouTube公布营收103亿美元，据StreetAccount的数据显示，超过分析师此前100亿美元的预期。该公司在播客领域投入巨资，并于近期宣布用户每天观看视频播客的时长已达1亿小时。付费订阅用户突破了 3 亿，这主要得益于 Google One 和 YouTube Premium 的增长。根据尼尔森的数据，YouTube在美国家庭客厅视频观看时长方面已连续两年多位居榜首。上个月，YouTube首次直播了NFL(美国国家橄榄球联盟)比赛。这场独家全球直播吸引了超过1900万观众，并创下了YouTube直播同时在线观看人数的新纪录。YouTube Shorts 的表现也持续良好。在美国，Shorts 的每观看小时收入现在超过了 YouTube 上传统的视频流。Alphabet首席执行官Sundar Pichai表示：“在我们的‘Made on YouTube’活动中，我们推出了一系列人工智能驱动的功能，帮助创作者提升创作效率并发展业务。人工智能正在简化整个内容创作流程，从生成式视频工具和更高效的剪辑，到帮助创作者优化频道的人工智能洞察，无所不包。我们还利用人工智能拓展视频变现渠道，自动识别产品，让视频更具购物吸引力。”其他业务Alphabet旗下的“其他投资项目”(Other Bets)——包括生命科学部门Verily和自动驾驶汽车公司Waymo在内的一系列未来主义业务——公布营收3.44亿美元，亏损14.3亿美元。这一业绩高于分析师此前预测的12亿美元亏损。报道称，Alphabet正积极扩张Waymo的业务，同时推动旗下其他业务分拆为独立初创公司，而不是整合为母公司的一部分。Waymo计划明年在伦敦开通服务，并正在努力将服务拓展至东京。该公司还宣布将业务扩展至达拉斯、纳什维尔、丹佛和西雅图，并已获得在圣何塞和旧金山机场进行完全自动驾驶的许可。在纽约市，自动驾驶测试也在持续扩大规模。全新的 Waymo for Business 让企业能够将 Waymo 作为员工出行的一种选择。今年夏天，该公司在凤凰城推出了 Waymo Teens 账户。Pichai称：“我们很高兴看到使用量稳步增长，青少年及其家长都给予了积极的反馈。Waymo 的发展势头强劲，2026 年有望成为令人兴奋的一年。” Alphabet公司报告称，截至9月底，其员工人数约为19万人，比去年同期增加了8000多人。其竞争对手亚马逊周二宣布将裁员1.4万人。业绩公布后，截至发稿，谷歌股价盘后上涨6.4%。截至周三收盘，其股价创下新高，今年迄今已累计上涨45%。
