F1这几年的热度不用多说，美国尤其如此——Netflix那部《极速求生》把车手们的日常搬上屏幕，硬生生的把一项”有钱人的运动”变成了大众娱乐。tech公司当然也看到了这块肥肉：AWS、Oracle、Anthropic都在往车队里塞钱、塞技术。

IBM两年前突然意识到，自己在体育赞助这块有个巨大的空白：F1。于是他们找上了法拉利——历史上赢了最多比赛的车队，没有之一。

“他们是历史上最成功的车队。”IBM体育与娱乐合作副总裁Kameryn Stanhouse这么说。

不只是赞助，是讲故事

IBM跟法拉利的合作核心，说白了就是”用AI讲故事”。法拉利专门新设了一个职位——”粉丝发展负责人”，由Stefano Pallard担任。他的任务不是拉更多粉丝进来，而是让每个已有的粉丝都觉得”这支车队认识我”。

想法其实挺朴素的：比赛期间每秒钟产生数百万个数据点，车手和赛车的每一个动作都被记录。问题是，这些数据对普通粉丝来说就是天书。IBM的AI把这些数据变成普通人能看懂、愿意看的内容——这才是难点。

新App里有什么

旧的法拉利粉丝App基本上是个”查赛程工具”——查完就走，没人留下来。新版本不一样了：有AI写的比赛总结，有幕后故事，有预测游戏，还有一个AI伴侣可以回答问题。

甚至连”把App翻译成意大利语”这种基本功能，在IBM接手之前都没有——尽管法拉利是个意大利车队，意大利粉丝也占大头。你可以想象之前那个App有多”原始”。

Pallard说，他们用AI分析App里的互动信号——哪些内容受欢迎、粉丝发来的消息情绪如何——然后据此调整讲故事的方式和内容的分发策略。”这帮我们理解Tifosi（法拉利粉丝的昵称）真正想要什么，然后直接指导我们怎么呈现内容。”

粉丝变了，法拉利也得变

F1去年发布的数据有个有趣的发现：75%的新粉丝是女性，而且很多是Z世代。她们入坑的入口往往是F1学院——一个全女性赛车系列赛，目的是培养下一代女车手。

这些新粉丝和老粉丝要的东西其实是一样的——更多。更多数据、更多内幕、更多功能。Pallard说：”未来五年的愿景，是让每个粉丝都觉得这个体验是为他们量身定做的——不管他们跟了我们30年，还是30天。这才是持久忠诚度的来源。”

IBM进场之后，App的互动数据确实在往上走——比赛周末的互动量增长了62%。当然，这个数字是IBM自己给出的，但方向应该没错：当AI真的在帮你”讲故事”而不是”塞数据”的时候，人们是感受得到的。

当Google搜索变了味道

上周Google I/O开发者大会的一个宣布，让很多人突然意识到：那个熟悉的Google搜索可能真的不在了。Google表示要用车AI代理取代传统的蓝色链接列表，这个代理能回答查询、执行任务，还能在后台运行监控。

听起来很酷对吧？但现实中有人不这么想。TechCrunch记者上周无意中听到一位女性打电话说，她正在改用DuckDuckGo，因为那个平台可以”选择不使用AI”。

“Google已经不是原来的Google了，”她说道。看来持有相同想法的人不在少数。

反对声音有多大

这一改动引发的反对相当强烈。有人认为这会扼杀开放网络，还有人担心AI概览会返回不准确的回复，并且剥夺了不想使用AI的用户的选择权。

甚至有人发现，连搜索一个简单的词都变得复杂了——你可以试着在Google上搜索”disregard（忽略）”这个词看看会发生什么。

作为回应，许多人开始转投隐私导向的替代搜索引擎DuckDuckGo。这家公司此前一直未能突破Google的主导地位，仅占美国搜索市场约2%的份额。

DuckDuckGo的意外收获

DuckDuckGo首席执行官加布里埃尔·温伯格（Gabriel Weinberg）在声明中直接点名Google：”谷歌正在强制推送AI，且没有提供退出选项。结果就是，他们的搜索结果越来越差，而不是更好。”

数据显示，在5月20日至25日期间，DuckDuckGo在美国地区的应用安装量周均环比增长18.1%。更夸张的是，在5月25日达到了30.5%的峰值。在iOS平台上，安装增速更高，周均环比增长达到33%，峰值高达69.9%。

有意思的是，DuckDuckGo的”无AI搜索页面”（noai.duckduckgo.com）访问量也在增长。这个页面默认关闭所有AI功能，包括AI辅助回答和AI生成的图像。

选择权才是关键

DuckDuckGo当然也提供自己的AI产品Duck.ai，这个服务免费且不需要用户注册账户，支持访问多个模型，包括Anthropic的Claude 4.5 Haiku、Meta的Llama 4 Scout、Mistral的Small 3 24B，以及OpenAI的GPT-5 mini。

关键是，所有这些聊天都是私密的。DuckDuckGo会在请求到达模型提供商之前剥离用户的IP地址，在30天内删除对话，并且防止聊天内容被用于训练。

“我们不仅尊重用户的选择权，也尊重用户的隐私权，”温伯格说，”你在DuckDuckGo上做的所有事情都是私密的；我们不收集搜索历史或聊天记录，也不会将任何内容用于AI训练。”

DuckDuckGo还提供”搜索辅助（Search Assist）”功能，类似Google的AI概览，以及”AI图像过滤器”，可以从搜索结果中过滤掉AI生成的图像。

公司首席传播和政策官卡米尔·巴兹巴兹（Kamyl Bazbaz）说得很直白：”人们只是想要选择权。”

这件事其实反映了一个更大的问题：当科技公司认为”AI就是未来”的时候，他们可能忽略了一部分用户真正想要的是什么——选择权。不是每个人都需要或想要AI来”帮助”自己搜索。有些人就是想看到一个干净的、不受算法干扰的搜索结果列表。

Google当然有权利推进AI搜索，但当他们把这件事变成”强制推送”而非”可选功能”的时候，用户用脚投票也就不奇怪了。DuckDuckGo这波增长，本质上是用户在用行动说：”我们不想被代表。”

上周四，ClickUp的CEO Zeb Evans在X平台上扔了一颗炸弹：这家2021年最后估值40亿美元的协作软件初创公司，一次性裁掉了22%的员工。但Evans不承认这是「削减成本」，他的说法是——这是为了彻底拥抱AI。

他甚至写得很直白：「这次调整省下来的大部分成本，会直接流向留任的员工。我们要推出百万美元薪酬档位。如果你用AI创造了远超预期的价值，你的薪酬将不受传统档位限制。」

3000个AI agent已经上岗

根据《财富》杂志几天前的报道，ClickUp最近引入了大约3000个内部AI agent，代替员工处理各种复杂任务。现在的员工不需要亲自完成那些工作，而是需要「指导」这些agent，最后审查输出结果，确保符合公司标准。

Evans的目标是让AI把ClickUp打造成「100倍组织」——用更少的人，做原来100倍的事情。

「用AI自动化工作的人永远会有工作。」Evans在帖子里这么写道。但这句话的另一面是：如果你没法很好地让自己的工作被AI自动化，那你可能就不会有工作了。

Gartner的数据说出了残酷真相

Gartner最近的一项调查结果显示，大约80%使用了自主AI技术的公司已经进行了裁员。但这个研究同时发现，劳动力减少并不一定转化为有意义的财务回报。

换句话说，有些公司只是在拿AI当裁员的借口，并没有真的从AI那里获得效率提升。ClickUp坚称自己不属于这类公司——Evans通过邮件告诉TechCrunch，他们确实从AI agent那里看到了生产力提升，而且在内部衡量这些效率指标。

「Token消耗量」是错的衡量标准

近几个月来，越来越多的公司开始监控员工的token消耗量，把它作为衡量谁真的在用AI工具的指标。但批评者认为，「token maxing」是个错误的指标，因为它只会增加AI成本，不代表创造了实际价值。

Evans说ClickUp不玩那个游戏，他们衡量的是「创造的价值和节省的时间」。

单人运营估值2.5亿美元，这不是科幻

科技圈其实已经有了把AI自动化用到极致的超高关注度案例。Polsia是一家成立仅一年的初创公司，声称替单人创业者处理所有软件运营工作，而它本身就是「单人运营」的——只有其创始人兼CEO Ben Cera一个人。

这种极致效率显然正在获得回报：Polsia刚刚以2.5亿美元的估值筹集了3000万美元。

ClickUp的这次裁员，某种程度上是在提前适应那个「100倍组织」的未来。问题只是：当AI不断接管更多任务，ClickUp最终需要的人会不会越来越少？那些没法很好地将自己的职能自动化的员工，会不会逐渐被淘汰？

说美国政府在AI上”押重注”，已经不算新闻了。但最近这个数字还是让人倒吸一口凉气——《纽约时报》披露，白宫已经批准了一项高达90亿美元的预算申请，专门用来给CIA、NSA这些情报机构买最先进的AI芯片，以及搭建配套的基础设施。

情报机构的算力焦虑

事情的起因挺简单：CIA和NSA发现自己的算力不够用了。具体来说，他们缺乏足够的计算能力来运行最新的AI模型，导致在AI技术的推进速度上”跟不上节奏”。

这听起来可能有点反直觉——情报机构不是一向技术最先进的部门吗？但AI大模型对算力的需求是指数级增长的，顶尖的模型训练一次要烧掉数千万美元的计算资源。情报机构虽然有预算，但采购流程繁琐，等芯片到位，可能新一代架构又出来了。

据《纽约时报》报道，这项预算申请专门针对英伟达Grace Blackwell超级芯片的采购和配套基础设施建设。

Grace Blackwell是什么来头

英伟达的Blackwell架构是2024年发布的下一代GPU，专门为大模型训练和推理设计。Grace则是英伟达自研的CPU，搭配Blackwell GPU组成超级计算平台。这个组合是目前AI训练领域最顶尖的硬件配置，价格自然也不菲。

一块Blackwell架构的B200芯片，公开市场的单价就在3万到4万美元之间。如果按”90亿美元”的规模来算，这笔采购可能涵盖数万块芯片，加上数据中心制冷、供电、网络配套，确实是个天文数字。

钱还没到位，国会那关不好过

白宫虽然已经批准了这项申请，但钱还没法马上花出去——还需要美国国会点头。90亿美元不是小数目，任何一笔巨额国防或情报预算，在国会都会经历一轮激烈的辩论。

支持者会说，这是国家安全的必要投资，中国在AI领域的投入同样巨大，美国不能掉队。反对者则可能质疑：情报机构到底要用这些算力做什么？有没有监督机制？会不会进一步加剧AI军备竞赛？

这件事的另一层背景是，AI已经深度渗透进情报工作。从卫星图像分析、信号拦截解码，到开源情报的自动化处理，AI工具正在改变 spy game 的玩法。谁能拥有更强的算力，谁就能更快地从海量数据里捞出有价值的情报。

90亿美元买的不只是芯片，更是一张”未来情报优势”的入场券。这张入场券贵不贵？肯定贵。但这场竞赛里，不买票的人，可能连参赛资格都没有。

你大概没想过，有人会把自己用AI生成的歌循环播放两千多次，而对Spotify上真人歌手的作品完全失去兴趣。这不是科幻小说里的情节，而是The Verge记者Terrence O’Brien最近在Suno子版块（r/SunoAI）里亲眼看到的现象。

“我做了六百首，现在不听别的了”

Suno是一个AI音乐生成工具，用户输入几句提示词，它就能输出一首完整歌曲——有旋律、有歌词、有编曲，听起来像模像样。这本身没什么问题，很多人在用它做实验、找灵感，甚至作为创作辅助。

问题在于，有一群用户不只拿它做实验——他们真的在只听自己用Suno生成的歌。有人在Reddit上发帖问：”有没有人也像我一样，现在只听自己做 music，再也不听Spotify了？”跟帖的人不少，有人说自己已经这样好几个月了，有人说自己生成了六百多首，每天循环播放，还有人坦承：”Last.fm显示我过去365天里，听了自己AI生成的音乐2239次。”

“我生成音乐毫无疑问比大多数真实艺人的作品更符合我的口味。”——Suno用户在Reddit上的发言

“偏门流派找不到”？这个理由站不住脚

有用户解释说自己只听AI歌，是因为”Suno上才能找到那些很偏的流派融合”——比如乡村加说唱、电子舞曲加说唱。记者O’Brien对此并不买账，他列举了一长串真实音乐史里的例子：1980年就有乡村嘻哈作品《Blowfly’s Rapp》，Lil Nas X的《Old Town Road》把乡村和说唱送上了榜单冠军，还有hip house、electro rap、crunk这些本身就是融合风格的音乐类型，早就存在了几十年。

那么真正的原因是什么？O’Brien提出了两种推测。第一种是自恋——YouTuber、贝斯手Adam Neely认为，这种模式很大程度上是自恋驱动的，是过度个性化的副产品。你听的不是音乐，是你自己的”作品”，哪怕它其实是AI写的。第二种是懒惰——为什么要花几年时间练贝斯？为什么要花时间找符合口味的音乐？直接输入提示词，十秒钟就有一首”专属歌曲”。

为什么没人愿意聊这个？

O’Brien想做一件很简单的事：联系那些公开说自己只听AI生成音乐的用户，问问他们为什么。他联系了十几个人，结果没有一个愿意接受采访。没有人愿意公开解释，自己为什么更喜欢那些空洞又过度打磨的AI内容，而不去听真人音乐人花一生打磨的作品。

原因其实不难猜。Suno子版块是一个”安全空间”，里面的人都在做同样的事，互相点赞、互相鼓励，不会感到尴尬。但一旦走出来，面对外界的目光，”我每天听自己AI生成的歌两千次”这种事，确实不太容易解释得出口。

这个现象折射出一个更大的问题：当AI让”创作”变得零门槛，当”消费自己生成的内容”成为一种瘾，我们对音乐、对艺术的理解，是不是已经在悄悄发生变化？这个问题，可能比Suno本身值得更多人想一想。