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  • 英伟达GPU要上月球了:月球车用上Jetson芯片,先得熬过零下170度的月夜

    英伟达的GPU已经铺满了地球上的数据中心,现在它盯上了一个新地盘:月球。做太空机器人的初创公司Lunar Outpost上周四宣布,他们的下一台月球车将用英伟达Jetson芯片来驱动激光雷达系统。如果顺利落地,这大概率是第一块登上月球表面的GPU。

    Lunar Outpost月球车测试
    Lunar Outpost的月球车正在测试中,它将搭载英伟达Jetson芯片(图源:TechCrunch)

    Jetson:英伟达家不太出名却很关键的那块芯片

    说起英伟达大家想到的都是Blackwell、Vera Rubin这些数据中心里的算力猛兽,Jetson的名气小得多。但在物理AI的世界里,它是台柱子——体积小、功耗低,专门让机器人在本地实时处理传感器数据,不用把信息传回服务器再等指令。对一台在月球坑里爬行的月球车来说,这种“当场反应”的能力就是生死线。

    Lunar Outpost的CEO Justin Cyrus说:“五年前我们的自主系统还是纯确定性的,现在是确定性模型加物理AI的组合。两套并行跑,我们要做的就是搞清楚物理AI能在哪些环节帮我们做没人做过的事。”

    最大的敌人:月球的夜晚

    把GPU送上月球,难的不是发射,是活下来。目前太空里的GPU大多待在近地轨道,有地球磁场罩着,环境相对温和。月球就不一样了,宇宙辐射直接照脸,温度随月相剧烈摇摆。Cyrus的原话是:“你的系统必须熬过月夜,而且得用极低的功耗熬过去。”月夜长达14个地球日,温度能跌破零下170度,这对消费级架构的芯片是极限考验。

    值得一提的是,英伟达在月球的布局不止这一步。它还和Firefly Aerospace——第一家把机器人安全降落在月球上的私营公司——达成合作,让Jetson在绕月卫星上处理图像数据,一边帮科学家绘制月球地图,一边追踪月面上越来越多的机器人。

    从探索到定居,机器人先行

    这一切背后是NASA的大盘子:花钱请私营公司先去月球探路,为2028年前后宇航员重返月球做准备。Lunar Outpost这台月球车会搭乘Intuitive Machines的着陆器,钻进环形山这些轨道上看不清的地方;再下一次任务要去一个叫Reiner Gamma的区域,那里有个让科学家困惑多年的磁异常。两次任务都计划年内搭猎鹰9号升空。

    • 近期计划:多台小型自主月球车陆续发射,验证GPU在月面的生存能力;
    • 远期目标:大型载人月球车Pegasus,可以直接搭载宇航员;
    • 卡脖子环节:Pegasus在等贝索斯Blue Origin的火箭,但那枚火箭今夏出了事故,复飞时间未知。

    Cyrus把公司的终极问题概括成一句话:怎么从“探索月球”走到“常驻月球”。他的答案是确定性模型加物理AI组成的机器人劳动力——人类要在月球上住下来,得先让机器人把粗活干了。而无论是月面机器人军团还是更科幻的太空数据中心,眼下都卡在同一件事上:一枚足够大的火箭。

  • Monday.com裁掉600人还说“与AI无关”,这套说辞今年已经出现20多次了

    这周三,项目管理软件公司Monday.com向美国证监会提交了一份文件:裁员约20%,600多人要走。理由写得很官方——重组计划、精简运营,然后是那个熟悉的词组:继续投资“AI驱动的增长战略”。

    有意思的是联合创始人Eran Zinman在领英上给员工的解释。他说这次裁员“不是为了降本,也不是要用AI取代人”,而是为了配合公司一年前定下的“AI优先”愿景。这话你品品——不是AI替代了你,只是公司为了AI不再需要你,听起来好像也没好到哪去。

    AI与科技裁员潮
    2026年,“因为AI”成了科技公司裁员公告里的高频词(图源:TechCrunch)

    一年裁掉14万人,AI成了万能理由

    TechCrunch整理了一份清单,今年把裁员和AI扯上关系的科技公司已经有20多家。《金融时报》的统计更扎心:2026年以来美国科技公司裁员已接近14万人,光是亚马逊、甲骨文、Meta、微软四家就砍了近5万个岗位——与此同时,这几家往AI数据中心里砸的钱以千亿美元计。

    《金融时报》还发现一个反直觉的数据:把裁员归因于AI的公司,在公告后30个交易日内的股价表现平均跑输纳斯达克近10%。资本市场并不买“AI提效”这套叙事的账。

    清单上的案例一个比一个典型。甲骨文在年报里白纸黑字写着:“AI技术在运营中的采用和部署,已经导致并可能继续导致裁员。”这是少数把话说透的。Coinbase的CEO Brian Armstrong更直接:工程师用AI几天就能干完过去一个团队几周的活,所以砍掉700人。PayPal则计划未来两三年裁掉20%、超过4500人,还专门成立了一个“AI转型与简化”团队来执行。

    嘴上说“不是AI”,身体很诚实

    更多公司选择了微软式的表述。微软7月砍掉4800个岗位时强调,这些人“不是被AI取代的”,但紧接着补了一句“AI正在改变工作的完成方式”。Atlassian的CEO说得更绕:我们的思路不是AI取代人,但AI确实改变了我们需要的技能组合。翻译过来就是:你没被AI替代,你只是不再匹配AI时代的岗位画像。

    • Meta:裁8000人的同时,把7000人转岗到AI相关职位,据说员工怨声不小;
    • Cloudflare:一口气裁20%共1100人,CEO直言裁掉的大多是“度量者”——那些管理和统计别人干活的中层;
    • IBM:滚动裁员上万人,约200个HR岗位直接被AI接管,但声称AI和混合云的初级岗位招聘要翻三倍;
    • Block:Jack Dorsey砍掉近一半员工(4000人),说智能工具带来了“全新的工作方式”。

    回到Monday.com。这家公司预计为重组付出4500万到5500万美元的费用,但同时维持2026年营收增长最高20%的指引。裁员20%、增长20%,两个数字放在一起,其实已经把这个时代科技公司的算盘说明白了:营收可以涨,人不能多。至于这到底是AI真提效了,还是借AI之名行降本之实,恐怕只有财报会一季一季地给出答案。

  • 从盟友到对手:微软开始教销售怎么讲OpenAI和Claude的短板

    从盟友到对手,企业 AI 市场竞争正在升温(示意图)
    从盟友到对手,企业 AI 市场竞争正在升温(示意图)

    微软这回把矛头对准了几个老朋友。据 Bloomberg 报道,周二一场内部会议上,微软高管给销售团队定了个新调子:在客户面前,把 OpenAI、谷歌、Anthropic 这些公司的 AI 产品,跟自家产品做负面对比。这场会被包装成新财年的战略动员,核心就一句话——我们的自研模型更省钱、更高效。

    “别人卖的是零件,我们卖的是完整的端到端系统。这就是我们在 27 财年都得走出去讲的故事。”——微软执行副总裁 Jay Parikh

    曾经好得能穿一条裤子

    Copilot 业务的执行副总裁 Jacob Andreou 更直接,据说当场做了个演示,把 Copilot 和 Anthropic 的 Claude 摆一块儿比。他的说法是,在微软自家办公软件里跑,Claude”更慢、更不准,还缺合适的安全集成”。TechCrunch 说已经联系微软和 Anthropic 求证,有回应会更新。

    公司教销售怎么埋汰对手,这本身不新鲜。真正扎眼的是微软现在盯上的,正是它这些年一直靠着给自家产品供模型的那几家。要知道,微软和 OpenAI 曾经好得能穿一条裤子——微软出钱出算力,换来对 OpenAI 的 API 和模型的独家使用权。今年 4 月两家改了协议,独家条款没了,OpenAI 从此能自由地卖给微软的对手。

    醉翁之意不在模型

    这层关系一变,销售的新话术也就说得通了。而且这不是孤例。本月早些时候就有报道说,微软一直在把 OpenAI 和 Anthropic 的模型从 Word、Excel 这些王牌应用里换下来,塞进自家模型,图的就是省成本。

    说到底,企业客户买 AI,买的从来不只是一个 GPT 或 Claude 的接口。他们还要接数据、接权限、接 Office、接 Teams、接审计、接安全策略。微软最想讲的故事就是:单独的模型只是零件,Copilot 加上 Microsoft 365,再加上整套云和安全,才是企业真正需要的完整系统。

    OpenAI 和 Anthropic 的真实压力

    这也点破了模型公司面前那道坎。它们在开发者和早期用户心里分量很重,可大企业的预算不只看谁在社交媒体上更火。CIO 们真正在意的是身份权限、数据不出域、合规审计、服务等级和总拥有成本。过去一年微软股价被投资者用”AI 到底能不能赚钱”反复拷问,把产品竞争力讲响一点,多半也是想给这些疑虑吃颗定心丸。

    • 联盟没散,只是在商业化压力下重新分工:微软要证明自己的 AI 投入能变成可控的利润。
    • 企业 AI 的竞争重心,正从”谁的模型最强”,转向”谁能掌控整张账单”。
    • 模型公司若补不齐权限、合规、审计这些企业刚需,就容易被云和办公巨头压回单纯的供应商位置。

  • OpenAI 卖起了硬件:230美元的Codex键盘,重点其实不在键盘

    OpenAI 与 Work Louder 联名推出的 Codex Micro 键盘
    OpenAI 与 Work Louder 联名推出的 Codex Micro 键盘

    OpenAI 这回动真格进硬件圈了,第一件产品是一把会发光的键盘,售价 230 美元,专门配它的 AI 编程助手 Codex 用。这把键盘叫 Codex Micro,是跟小众键盘厂牌 Work Louder 联名做的,主打给那些手里同时跑着一堆 AI 编程智能体的 ChatGPT 用户。

    与其在手机或桌面 App 里一个个管你的智能体,不如把这把键盘当成”智能体工作的指挥中心”。

    这把键盘到底特别在哪

    它有一排会亮灯的”Agent 键”,用不同的灯光状态告诉你每个智能体现在在干嘛;还有一组可自定义的命令键,把常用的 Codex 操作设成快捷键;旁边配了个摇杆,用来一键启动常用工作流。最有意思的是那颗旋钮,拧一拧就能调节智能体的”推理强度”——说白了,就是让它在一个任务上多花点时间和算力,还是快点过一遍。所有设置都通过 ChatGPT 桌面端来调。

    OpenAI 跟 TechCrunch 说了句大实话:这是限量联名款。翻译一下就是,它更像个摆在桌上好看的新奇玩意儿,不是奔着走量去的大众产品。

    真正的大招是另一个设备

    就在键盘发布前一天,Bloomberg 抖了个更劲爆的料。OpenAI 还在憋一个没公布的设备,描述听着挺玄乎:便携、没有屏幕、像个智能音箱,还带着”能自己动的机械部件”。屏幕没有、能移动、还便携,这几个词凑一块儿到底会长成啥样,现在谁也说不清,OpenAI 自己也没松口。报道还提了一句,这东西没定型,随时可能改。

    这个新设备据说由几位前苹果工程师操刀,而苹果眼下正因为商业机密的事,把 OpenAI 告上了法庭。

    苹果上周起诉 OpenAI,指控对方高层有意套取自家机密信息,还说 OpenAI 把这些信息用在了自己的硬件开发上。OpenAI 矢口否认。所以这把小键盘看着热闹,背后其实缠着一场关于硬件路线的官司。

    为什么这事值得多看两眼

    抛开官司不谈,Codex Micro 自己不一定能成大生意,但它挺准地戳中了下一代生产力工具的痛点。AI 工具现在最头疼的不是”能不能做”,而是用户压根不知道它在后台干啥、什么时候该自己插手、怎么把好几个任务同时管起来。一颗告诉你智能体是开着、停着还是在等指令的灯,可能比翻软件后台的仪表盘直观多了。

    • 对开发者:AI 编程工具的竞争,正从比模型能力,扩展到比状态管理、工作流和人机协作界面。
    • 对企业:以后一个员工要同时调度好几个智能体,权限、审计、任务状态和人工确认会比”聊天框好不好用”更要紧。
    • 对普通用户:这不是非买不可的键盘,但它把 AI 工具从聊天软件走向”工作控制台”的方向,摆到了台面上。

  • 会写代码还会开玩笑:Cognition收购Poke,AI的“性格”成了新护城河

    你有没有想过,跟AI打交道时最打动你的,可能不是它有多聪明,而是它够不够”有意思”?做AI编程工具的Cognition显然是这么想的——它刚刚把Poke给收购了。Poke是那款”你可以像发短信给朋友一样使唤”的AI助手,背后公司叫The Interaction Company of California,这笔交易的估值落在”低九位数美元”区间。

    这笔收购透露出一个越来越被认同的判断:AI助手怎么跟人打交道,正变得和它底层模型有多强一样值钱。

    Cognition 收购 Poke
    Poke 以像朋友聊天的方式与用户互动(图片来源:Poke / The Interaction Company of California)

    买的不是技术,是”性格”

    Poke最让普通用户上头的地方,在于它回应请求的方式。它不像一个工具,倒更像个熟人——聊天时会用网络热词、开玩笑,语气随和得像老朋友。Cognition要把这套交互模式和”人格”搬到自家编程助手Devin身上;作为交换,Poke能用上Cognition的模型和基础设施,跑得更快、更稳。

    “如果同事都有点性格,总比一群只会干活的机器人强吧。”Interaction Company联合创始人Marvin von Hagen在接受TechCrunch采访时这么说,他也顺便确认了交易价格,”当你的同事同时还是软件工程师,他们也能抖个包袱,你会觉得挺有意思、挺开心的。”

    让Devin别那么像软件

    Cognition的算盘很清楚:让Devin用起来少一点”软件味”,多一点”同事感”。联合创始人Scott Wu在博客里写道,Interaction团队做出了一个”用户真心喜欢的智能体:它主动、懂你、聊起来还挺有意思,而这正是我们希望用户和Devin协作时的感觉”。他还提到,自己和另一位联合创始人Walden Yan早就是Poke母公司的天使投资人。


    用户很多,钱却不好赚

    Poke在2026年3月首次亮相,用户可以通过自己惯用的消息平台跟它对话,iMessage、短信、Telegram,部分地区还支持WhatsApp。大家用它处理旅行、健康、理财、日程、学习等各种琐事,其中最常见的还是管邮件、设提醒、列待办这类效率活儿。过去三个月,Poke上的消息往来超过了1亿条。

    但热闹归热闹,von Hagen坦言,尽管用户数已经到了几十万级别,Poke运行成本一直很高,赚钱并不容易。今年6月,它成了首个获准跑在苹果”Messages for Business”平台上的AI智能体——这个平台让企业能在苹果消息应用里用统一的方式处理客户沟通。

    明年才是真正的融合期

    短期内Poke不会有什么变化,今年内照旧留在苹果平台上。真正的动作要等到明年:Poke会开始用Cognition最新的软件工程模型SWE-1.7来处理部分任务,两款产品彻底合并的可能性也没被排除。

    • Cognition以”低九位数美元”收购Poke母公司Interaction Company
    • 看中的是Poke像朋友般会开玩笑、有人格的交互方式
    • Poke的”性格”将注入编程助手Devin,Poke则用上Cognition算力
    • Poke三个月内消息量破1亿条,但运行成本高、盈利难
    • 明年Poke将启用SWE-1.7模型,未来或由它编排多个Devin会话

    von Hagen还给出了一个更长远的设想:Poke擅长统筹调度,未来完全可以让它去编排多个Devin会话。要知道,现在Devin一次只能处理一个PR(拉取请求),而Poke还能帮它记住跨会话的任务。用他的话说——”有个记性好、一直在线的同事,挺好的。”

  • Anthropic半年连推五代模型:Opus 5比自家旗舰更便宜、限制更少还更好用

    Anthropic又出手了。上周五,它悄悄上线了Opus 5——旗下那条主力重量级模型线的最新一代。有意思的是,Opus 5比自家旗舰Fable 5个头更小,但价格更便宜、限制也更少,多数场景下反而更好用。

    Opus 5在官方给出的多项基准测试里,成绩甚至反超了体量更大的旗舰Fable 5。

    Anthropic Opus 5 发布
    Anthropic 上线 Opus 5 模型(图片来源:TechCrunch)

    半年连推五代,节奏快得有点吓人

    这个更新速度值得说一句。Opus 5距离5月28日发布的Opus 4.8才过了两个月。再往前看,Mythos 5、Fable 5、Sonnet 5全挤在6月上线。算下来,整个5系列里现在只剩最轻量的Haiku还没跟上,其余全部完成了换代。对开发者来说,这意味着几乎每隔几周就得重新掂量一遍:手头的活儿到底该调用哪个模型最划算。

    更会”自己检查作业”

    Anthropic在发布博客里反复强调,Opus 5″更擅长核验自己的工作成果,会耐心地反复迭代直到把任务做成”。他们举了个例子:给它一段并不完整的提示,让它写一条计算机视觉处理流水线,Opus 5能自己把缺的部分补齐、跑通。这种”不满足于交个半成品、会自己回头查漏补缺”的特质,恰恰是过去大模型最让人头疼的短板。

    松绑:隐私党最在意的那条限制没了

    Opus 5另一个卖点是”限制更少”。它摆脱了一直缠着Fable的不少束缚,其中最关键的一点:它和前代一样,不受那条针对Fable、Mythos的30天数据留存政策约束。这条政策此前让不少注重隐私的用户心里犯嘀咕,如今Opus这边算是给了个交代。

    当然,安全护栏没有完全撤掉,尤其是网络安全相关的敏感操作。比如,Opus 5会拦住你去扫描一个软件二进制文件里的漏洞,但允许你在源代码里找漏洞——因为后者更可能是出于防御目的。Anthropic预计,这套安全分类器在Opus 5上被触发的频率,会比Fable 5低大约85%,算是给能力稍弱的模型松了松绑。


    被护栏挡住时,不再直接报错

    针对护栏偶尔”误伤”正常请求这件事,Anthropic还顺手上了个新功能。用户可以选择开启一个叫”Automatic Fallbacks(自动回退)”的测试版特性:当某个提示触发了安全分类器,系统会自动把请求转给一个能力较弱、但不受限的模型来处理。这样一来,开启该设置的API用户拿到的就是一条能用的回复,而不是冷冰冰的报错信息。

    • Opus 5比旗舰Fable 5更小,却更便宜、限制更少,多数场景更实用
    • 距上一代Opus 4.8仅两个月,5系列只剩Haiku未更新
    • 更擅长自我核验与迭代,能从残缺提示补全计算机视觉流水线
    • 不受30天数据留存政策约束,安全分类器触发率比Fable 5低约85%
    • 新增Automatic Fallbacks测试功能,触发护栏时自动改用弱模型回应
  • 卡兰尼克带着17亿美元回来了,连赶走他的Uber都掏了钱

    特拉维斯·卡兰尼克又搞了个大动作。他的机器人公司Atoms刚完成一轮17亿美元融资,安德森·霍洛维茨基金(a16z)领投,本·霍洛维茨本人将加入董事会。贝恩资本、Fifth Wall等机构跟投。

    但这轮融资里最扎眼的名字,是Uber。

    Uber联合创始人特拉维斯·卡兰尼克
    Uber联合创始人特拉维斯·卡兰尼克 | 图源:Getty Images

    被赶走的创始人,等来了老东家的钱

    2017年,卡兰尼克因为公司内部性骚扰、歧视投诉和有毒的职场文化,被迫辞去Uber CEO。九年过去,当年把他赶下台的公司,如今掏钱投了他的新事业。这种和解方式,很硅谷。

    其实两边早有眉来眼去。去年就有消息说,卡兰尼克想在Uber的支持下收购中国自动驾驶公司小马智行的美国业务,虽然据The Information报道,那笔谈判今年3月已经告吹。

    Atoms到底是家什么公司

    说白了,Atoms是卡兰尼克把这些年的摊子重新打包后的控股公司。离开Uber后他一直在做幽灵厨房生意CloudKitchens,今年3月宣布改名Atoms时,还顺手收购了Pronto——一家做重工业自动化的公司,掌舵人是他在Uber的老同事、自动驾驶行业的传奇争议人物安东尼·莱万多夫斯基。

    他还放话要进军矿业,把Pronto在矿区车辆上的自动化能力再往外扩。至于Atoms具体要造什么,卡兰尼克没细说,只留下一个说法:要给机器人造「底盘」(wheelbase for robots)。

    「从很多层面看,这轮融资是一桩未竟之事。我们在Uber开启、在CloudKitchens延续的『从比特到原子』的故事,将在Atoms完成收官。」——卡兰尼克在X上写道

    他把自己的野心讲得更玄乎:16年前他开始尝试把物理世界数字化,用软件去理解、预测、控制物理世界;现在要造「基于原子的计算机」——制造业是CPU,房地产是存储,交通运输是网络。


    a16z赌的是人,不是产品

    本·霍洛维茨发帖只用了三个词:「Travis回来了」(Travis Is Back)。他的逻辑很直接:改造经济中那些老旧、笨重的部门,需要一种稀有的创业者——既有拼命的干劲,又能横跨软件架构到机械工程的多个领域。「Travis就是那个人。」

    霍洛维茨给Atoms定的方向是:让人们在物理世界里更有生产力,就像Uber之于交通、计算机之于数字世界那样。这轮钱据说很大一部分会花在招人上。

    几个值得留意的点:

    • 物理AI是当下最热的赛道之一,从人形机器人到工业自动化,资本正在集体下注。
    • Atoms手里有CloudKitchens的地产运营和Pronto的重工业自动化,路径和纯做机器人本体的公司完全不同。
    • 卡兰尼克的表达依旧中二感十足——他说建设者要对抗的「最终Boss」是大自然本身,以及它对变革的顽强抵抗。

    产品还没影子,17亿美元先到账。这个行情下,能靠个人履历融到这个数的创业者,全世界也没几个。至于「机器人底盘」到底是什么,恐怕得等他下一条推文了。

    📎 原文来源:Travis Kalanick’s robotics company raises $1.7B, led by a16z(TechCrunch, Sean O’Kane)
  • 不想用AI的人,把图书馆的「关掉AI」课挤爆了

    在美国费城南部的一家图书馆里,二十多个成年人挤在一间儿童教室,脚下是印着字母表的彩色地毯——M代表月亮,Z代表斑马。但他们不是来学字母的。馆员查理·贝利站在教室前面,让大家掏出手机,然后一步步教他们:怎么关掉苹果的Apple Intelligence,怎么关掉谷歌的Gemini。

    这堂课的名字叫「避开AI」(Avoiding AI)。它火了,火到要开第二场。

    图书馆举办的避开AI工作坊
    图书馆里的「避开AI」工作坊正成为一种新潮流 | 图源:TechCrunch

    没人报名的电脑课,换个名字挤爆了

    这个点子最早来自缅因州班戈公共图书馆的馆员汉娜·赛勒斯。她平时开「电脑入门」这类课,一场也就十来个人。可当她把课程换成教大家关掉AI功能之后,报名瞬间失控:30个名额切到上限,还得开候补名单,再加Zoom直播。前两场,每场大约来了70个人。

    她把经验写成论文发表后,全世界几十位图书馆员发邮件找她要课件。「这种事以前从没发生过,」赛勒斯说,「从来没人追着我要『电脑入门』的幻灯片。」

    贝利就是看了她的论文才在费城开课的。图书馆在Instagram上发的活动预告拿到了2000多个赞、220次转发——而这家图书馆平时的帖子,点赞很少超过几十个。第一场报名爆满,只好加开第二场。

    「我的灵感来自人们的那种挫败感:AI工具是被硬塞给我们的,我们没要过它,它却突然出现在生活的每个角落。」——查理·贝利

    一小时的课,到底教什么

    课程结构其实很朴素:先讲清楚AI聊天机器人和各种消费级AI功能的工作原理,讲讲为什么有人想用、有人不想用,然后打开投影仪,把主流平台和设备挨个过一遍,手把手教你去哪里找开关。

    现场还有种奇妙的互助氛围。有位参加者分享了一个小技巧:在谷歌搜索链接后面加上「&udm=14」,就能隐藏AI生成的搜索结果。贝利当场把这串字符写在了白板上,旁边就是青少年区Wi-Fi的登录密码。

    来上课的人各有各的理由:

    • 一位叫约翰尼的参加者担心的是房价之外的新风险:「你辛辛苦苦买了房,两年后你家隔壁可能就冒出一座数据中心。」
    • 另一位叫加布里埃尔的说,工作里AI天天被塞到眼前,「每次看到它我就想起环境代价」。但她也补了一句,自己并不反对AI用在医疗突破上。
    • 赛勒斯自己也承认,图书馆扫描旧文献用的OCR文字识别就是AI,好用得很。

    反的不是技术,是「没得选」

    这可能是整件事最有意思的地方:这群人并不是要把技术一棍子打死。他们要的是选择权——用不用AI,应该由自己决定,而不是被产品设计逼着接受。

    「AI被强行装进每个人设备里,可能就是压垮骆驼的最后一根稻草。大家早就意识到,这些产品和背后的公司对我们的影响力大得离谱,而我们并没有按自己想要的方式在使用它们。」——汉娜·赛勒斯

    贝利把这件事定义成图书馆员的本职:推进数字素养,帮人们拿回自主权。「作为信息从业者,看到人们对AI保持怀疑,感觉挺好的。看到这么多人有同样的感受,感觉真的很好。」

    科技公司花了几百亿美元把AI塞进每一个角落,而普通人用脚投票的方式,是去图书馆排队学怎么关掉它。这个画面本身,可能比任何行业报告都更能说明问题。

  • ChatGPT语音模式登陆桌面端:一句话让AI建PR、找bug、翻网页

    动动嘴就能指挥电脑干活这件事,OpenAI这周四又往前推了一步:ChatGPT桌面App正式接入了ChatGPT Voice语音模式。以后坐在电脑前,你可以直接跟它说话,让它调度AI智能体、在你的电脑上执行各种任务。

    OpenAI ChatGPT语音模式
    ChatGPT Voice登陆桌面端,动嘴办公又近了一步 | 图源:TechCrunch

    这次更新的底子,是OpenAI本月初发布的新一代语音模型家族ChatGPT-Live。当时手机版上线,主打的是对话更自然、打断更流畅——你插话它能接得住,不会自顾自说完。但说到底,手机版只是“聊得舒服”,并不能替你动手做事。

    桌面版不一样:一句话,建线程、发PR、找bug

    桌面版的能力明显上了一个台阶。OpenAI放出的演示视频里,一位开发者对着ChatGPT说了一句话,就让它连着完成了三件事:新建一个线程、提交一个pull request、顺便找出某个bug的根本原因。多步骤的复杂指令可以直接口述,中途ChatGPT需要你拍板时,你张嘴回应就行。

    • 语音模式同时支持ChatGPT Work和编程智能体Codex;
    • 能调用computer use能力,替你查网站、翻应用;
    • macOS上配合Appshots,它还能看到你屏幕上的内容,连图片的替代文本都读得到;
    • iOS用户可以通过远程访问,在手机上语音指挥Codex干活。

    语音不再只是聊天的另一种输入方式,而是成了指挥AI智能体的操作台——这才是这次桌面端更新真正的看点。

    对面的Anthropic,前脚刚更新

    巧的是,就在前一天,Anthropic也升级了Claude的语音模式:用户可以在Opus、Sonnet、Haiku三档模型之间切换,还能靠语音在Gmail、日历、Slack、Notion、Canva这些应用里直接办事。一边是OpenAI把语音接进桌面和编程工作流,一边是Anthropic让语音打通办公全家桶,两家几乎在同一条赛道上贴身互搏。


    从趋势看,“动嘴办公”正在从演示视频走向日常:过去语音助手只能设个闹钟查个天气,现在已经能建PR、追bug、跨应用干活了。键盘和鼠标当然不会立刻退休,但对开发者来说,一边喝咖啡一边口述需求、看着智能体把活干完的日子,确实越来越近了。

  • 一根电线倒下,半个美国的灯闪了:AI数据中心正在变成电网的隐患

    这周,华盛顿特区郊外一根输电线倒了。搁在平时,电网几秒钟就能缓过来,这次却折腾了十多分钟。原因说出来有点魔幻:超过3吉瓦的数据中心,几乎在同一瞬间集体停止从电网取电。

    美国电网输电线路
    一根电线倒下,从北弗吉尼亚到芝加哥的电压跟着起舞 | 图源:TechCrunch

    据初创公司Ting Labs的数据——他们在千家万户的电源插座里布了一张物联网传感器网络——这起事件让PJM电网的电压从北弗吉尼亚一路飙到芝加哥。没有引发停电,但整个区域的灯都闪了一下。要知道,北弗吉尼亚是全球数据中心密度最高的地方,而PJM是全美最大的电网运营商,覆盖新泽西到伊利诺伊,服务6700万用户。

    “这就是煤矿里的金丝雀。”储能公司ON.Energy的CTO里卡多·德·阿泽维多说,数据中心这类大负载引发的电网事件,“正在越来越频繁地发生”。

    30秒消失3.1吉瓦,电网懵了11分钟

    事情的连锁反应是这样的:电线一倒,附近的数据中心感应到电压波动,立刻切换到备用电源自保。按PJM的数据,大约30秒内就有3.1吉瓦的负载凭空消失。电网刚喘了口气,又有一批负载跟着掉线。最高峰时,PJM电网上凭空多出3.49吉瓦的电,又过了11分钟才稳住。路透社报道称,这些断开的数据中心约占PJM当时总需求的3%。

    3%听着不多,但电网这东西讲究的是供需近乎完美的平衡。供大于求,电压就飙;求大于供,电压就塌。波动小了大家都能扛,波动一大,电网和各家设施的保护机制就会触发断连——然后雪球越滚越大。这次就是典型:一根电线引发的小小供应缺口,被数据中心的集体避险动作放大成了更大的需求缺口。

    加拿大安大略省电力系统运营商IESO的高级市场模型专家阿里·扎因·巴纳特瓦拉给出了一个细节:数据中心都是毫秒级决策,这次断开的那批,彼此之间也就差了几秒钟。“我们得想办法让这些挨在一起的大负载,按顺序断开或者重连。”有了秩序,电网运营商才能提前做预案。

    另一条路:别躲,扛住

    排队断电是一种思路,还有一种思路是让数据中心别一有风吹草动就跑。ON.Energy正在做的,就是给整个数据中心园区装一套“全园区级不间断电源”——不只罩着服务器,连冷却系统等配套设备也一起罩住。整个园区藏在一排电池加精密电力转换设备后面,电网看到的不再是各个设备忽高忽低的用电曲线,而是一个平稳、规矩的负载。

    • AI训练负载想拉高拉低随意,电网完全无感;
    • 电网多出来的电,系统直接拿去给电池充电;电不够了,电池顶上给服务器供电;
    • 毫秒级跟随电网节奏,从源头掐灭这次PJM式的电压过山车。

    德·阿泽维多透露,ON.Energy正在四个数据中心园区安装总计3吉瓦的这类系统。监管也醒了:得州电网ERCOT准备强制要求数据中心这类大负载必须“硬扛”住电网扰动,不许说断就断。


    留给行业的时间不算多。2024年PJM电网上发生过类似事件,60个数据中心同时断开,拉走1.5吉瓦——这周的规模已经翻倍。据Synapse Energy Economics测算,2024年数据中心约占PJM负载的6%,到2040年这个数字预计会涨到24%。真到那天,如果问题还没解决,一根倒下的电线,代价可能就不只是灯闪一下了。