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  • Runway 这家公司不服:凭什么 AI 的未来只能属于做语言的?

    如果你最近关注 AI 视频生成,应该听过 Runway 这个名字。这家公司做 AI 视频工具起家,现在估值 53 亿美元。但最近他们创始人出来讲了句话,大意是:现在所有主流 AI 实验室都在押注语言模型,我们觉得他们全押错了。

    这话挺狂的,但也有意思。

    Runway 的三位创始人,两个智利人、一个希腊人,在纽约大学 Tisch 艺术学院认识的,2018 年在纽约把公司搞了起来。这跟典型的硅谷创业故事完全不一样——没有斯坦福背景,没有前谷歌员工,种子轮也没有几千万美元让他们先烧着玩。

    他们认为语言不是 AI 的终点

    现在 AI 圈子基本建立在一个前提上:智能藏在语言里。你看 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude,全都是大型语言模型。但 Runway 不这么看。他们的联合创始人兼联席 CEO Anastasis Germanidis 说,语言模型是在整个互联网上训练的——留言板、社交媒体、教科书——说白了就是提炼现有的人类知识。

    “但要超越这一点,我们需要利用偏见更少的数据。”Germanidis 说。Runway 认为,下一代 AI 智能不会建立在文本之上,而是来自视频和世界模型——这些模型学习世界如何运作,而不只是人类如何描述世界。

    这个区别听起来很学术,但影响一点不小。如果 Runway 赌对了,那么 AI 的下一个大突破就不是更会聊天,而是更懂物理世界。

    Runway 创始团队
    Runway 创始团队(来源:TechCrunch)

    从帮人做电影到挑战 Google

    Runway 最早是干嘛的?让每个人都能成为电影制作人。他们在 2023 年 2 月发布了第一个视频生成模型——跟今天的产品比起来那时候的东西简直拿不出手——但这已经足够让他们在好莱坞站稳脚跟。他们的工具被用来做《瞬息全宇宙》这类电影,跟 Lionsgate 和 AMC Networks 都签了协议。

    现在 Runway 估值 53 亿美元,融资总额 8.6 亿美元(今年 2 月刚拿了 3.15 亿美元,AMD Ventures 和 Nvidia 都投了),2026 年第二季度新增了 4000 万美元的年度经常性收入,员工 155 人,办公室分布在纽约、伦敦、旧金山、西雅图、特拉维夫和东京。

    但他们不想只做视频生成。去年 12 月,Runway 发布了第一个世界模型,今年还打算再推一个。世界模型是能够足够好地模拟环境的 AI 系统,可以预测环境将如何行为。短期应用包括互动娱乐、游戏和机器人训练,长期的话——Germanidis 把世界模型视为”科学基础设施”。

    “如果我们能建造一个比人类科学家更好的科学家,我们就能加速我们理解宇宙和解决问题的方式。”这是 Germanidis 的终极目标——用世界模型来加速科学发现,甚至抗衰老研究。

    Google 是最大的威胁

    Runway 的赌注能不能成还远未确定,竞争对手也不会坐着等。Google 是 Runway 最大的威胁——Google 的 Veo 模型直接跟 Runway 的视频生成业务竞争,而 Genie 世界模型则瞄准了 Runway 正在争取的同一长期领域。

    还有其他资金雄厚的对手:Luma AI 融资 9 亿美元,由 AI”教母”李飞飞创立的 World Labs 融资 12.9 亿美元。OpenAI 融资约 1750 亿美元,母公司谷歌市值 4.86 万亿美元。光看钱,Runway 没有任何优势。


    但 Runway 的创始人认为,他们缺乏硅谷”标准配方”这件事反而给了他们优势。联合 CEO Cristóbal Valenzuela 说,他们没有那种湾区的关系网,必须更灵活;没有同龄人获得的那种战争资金,这使他们免于过早产生收入的压力。

    Valenzuela 说:”规则只是他们发明的规则。这就是我们在 Runway 做事的驱动力。他们说硅谷在这里,那就是创业公司该待的地方。为什么?这些只是编造的规则。把它们全部擦掉,重新开始。”

    这话听起来很理想主义,但也不是完全没有道理。AI 音频创业公司 ElevenLabs 就是一个例子——尽管缺乏 OpenAI 和谷歌的资源和人脉,但他们在自己的基准测试上表现优于两者。Runway 也许能走出一条类似的路。

    归根结底,这场赌局还在进行中。Runway 押的是:AI 的下一个大跃迁不会来自更好的语言表达,而是来自对物理世界更深的理解。如果他们对了,Google 和 OpenAI 可能都在朝着错误的方向狂奔。

  • OpenAI 让 ChatGPT 能连你银行账户了,这是要干啥?

    上周五 OpenAI 悄悄干了一件事:给美国的 ChatGPT Pro 用户推送了一套个人理财工具的预览版。简单说就是,你以后可以直接把银行账户接到 ChatGPT 里,让它帮你看看钱都花哪儿了,或者问问”我最近是不是开销变大了”。

    这事挺有意思的。OpenAI 找了 Plaid 合作——就是那个专门做金融账户连接的服务,你应该在某些 App 绑卡时见过它。通过 Plaid,ChatGPT 能连接超过 12,000 家金融机构,像 Schwab、Fidelity、Chase、Robinhood、Amex 这些大家熟知的都在里头。

    连上账户之后,你会看到一个仪表盘,投资组合表现、支出明细、订阅了哪些服务、有哪些账单要付——全都摆在面前。你可以直接问 ChatGPT:”帮我看看我最近花钱是不是有点猛,哪儿出问题了?”或者更具体的:”帮我规划一下,未来5年我想在这儿买套房,我现在该怎么做?”

    一个月前刚收购了一家理财创业公司

    这事不是拍脑袋想出来的。就在一个月前,OpenAI 把一家叫 Hiro 的个人理财创业公司团队给收了。Hiro 背后站着 Ribbit、General Catalyst 这些知名投资机构。OpenAI 说 Hiro 团队在金融领域的专业经验对推出这个产品很有帮助,但没细说是完全让他们来做的。

    OpenAI 透露,现在每个月有超过 2 亿人向 ChatGPT 问金融相关的问题。这个数字挺吓人的,说明大家已经开始把 AI 当理财顾问用了。

    新技术也让这事更靠谱了。OpenAI 说最新的 GPT-5.5 模型在上下文推理上强了不少,这对回答金融问题很关键。他们还跟金融专家一起搞了个基准测试,专门用来提升模型在个人理财问题上的表现。

    隐私怎么办?

    谈到钱的事,大家最担心的肯定是隐私。OpenAI 说你可以在”设置 > 应用 > finances”里断开某些账户的连接。一旦断开,同步的数据会在 30 天内从 ChatGPT 里删掉。你还可以在 finances 页面查看和删除金融记忆。

    ChatGPT个人理财功能界面
    ChatGPT 个人理财功能界面截图(来源:TechCrunch)

    目前这个功能只在网页端和 iOS 上向 Pro 用户开放。OpenAI 说会根据这些用户的反馈来改进产品,之后再向 Plus 用户开放。他们还计划很快支持 Intuit,到时候就能分析更多场景,比如卖出一只股票对税务有啥影响、申请某张信用卡通过的几率有多大。

    AI 公司都在做垂直专业产品

    这事背后有个更大的趋势。通用的聊天机器人什么都能聊,结果大家真就开始拿它问健康、金融、个人生活这些对数据特别敏感的话题。AI 公司也意识到了,开始针对这些领域做专业产品。

    OpenAI 和 Anthropic 都推出了健康相关的工具。就在本月早些时候,Perplexity 也基于它的 Computer agent 推出了自己的金融研究产品。大家都看出来了,通用模型是个入口,但真正能留住用户、产生价值的,是这些垂直场景的专业能力。


    把银行账户接进 ChatGPT,这件事听起来有点疯狂,但其实又挺自然的。你想想,大家已经在使用各种 App 连接银行账户来记账、做预算了,Mint、YNAB 这些工具早就这么干了。现在 ChatGPT 说”我也能干这个,而且我还能跟你对话,理解你的具体情况”,这对很多人来说可能比那些专业理财 App 更容易上手。

    当然,这事最大的挑战还是信任。你会把自己的金融账户交给一家 AI 公司吗?OpenAI 用 Plaid 来做连接,这是个聪明的选择——Plaid 在金融数据连接这块已经做了很多年了,用户对它也相对信任。但归根结底,这事能不能成,还得看 OpenAI 能不能真正保护好用户的数据,别再出什么数据泄露的岔子。

  • xAI密西西比数据中心运行46台无证燃气轮机,被环保组织告上法庭

    Elon Musk的xAI在密西西比数据中心跑了将近50台燃气轮机,而这些发电机组目前在该州处于监管真空——因为它们”坐在平板拖车上”,被密西西比州认定为”移动”设备,因此可以规避空气污染法规整整一年。NAACP代表当地居民提起了诉讼。

    xAI密西西比数据中心燃气轮机
    xAI密西西比数据中心现场的燃气轮机 | 图源:The Washington Post / Getty Images

    “移动”轮机的监管漏洞

    争议焦点正是这些轮机的”移动”性质。南方环境法律中心代表NAACP提起诉讼,认为联邦法律规定,即使安装在拖车上的发电机组也可能被视为固定污染源,须受空气污染法规监管。xAI的做法是利用了密西西比州对”移动”设备的豁免条款。

    NAACP表示,这些轮机无监管的排放正在恶化本就污染严重的区域的空气质量。本周NAACP向法院申请紧急禁制令,要求xAI停止违法排放。当地居民已经忍受了超过一年的未经许可的尾气排放。

    xAI目前已拿到其中15台轮机的许可,但实际运行的约有46台——且大多数没有任何空气许可。

    Colossus扩张的环保代价

    大孟菲斯商会此前发布的新闻稿称,2025年5月在运行的35台轮机中”大约一半”会留在现场。但xAI持续在安装更多。根据当地新闻Mississippi Today的报道,目前实际运行的是46台燃气轮机,且绝大多数没有空气许可。

    这件事的背景是xAI正在密西西比快速扩张其Colossus超算集群——这是训练Grok模型的核心基础设施。燃气轮机是临时电力方案,但通常一个大型数据中心的临时电力可能需要运行数年。环保组织担心这套”移动” loophole会被其他AI公司效仿。

    xAI没有回应置评请求。这场官司的结果,可能决定未来美国各地AI数据中心的扩展开路有多大。


  • Amazon Ring从40家供应商里挑中Vapi:这家AI语音初创公司如何估值冲上5亿美元

    Amazon Ring去年 holiday season 客服电话突然爆单,团队评估了超过40家AI语音供应商,最后选了一家叫Vapi的初创公司。结果今天,Ring的100% inbound来电都走Vapi平台。这笔部署直接帮Vapi拿下了Peak XV Partners领投的5000万美元B轮,投后估值约5亿美元。

    Vapi联合创始人Jordan Dearsley和Nikhil Gupta
    Vapi联合创始人Jordan Dearsley(左)和Nikhil Gupta(右)| 图源:TechCrunch

    从AI治疗师到估值5亿美元

    两个创始人Jordan Dearsley和Nikhil Gupta是滑铁卢大学的同学。最早他们其实做了一个AI治疗师——Dearsley想在每天散步时有个东西可以聊天。结果发现没多少人真的要这个产品,但不少初创公司对底层那个低延迟语音基础设施挺感兴趣。2023年他们干脆pivot,2024年Vapi平台正式公开发布。

    现在Vapi说已经处理了超过10亿通电话,目前每天跑100万到500万通,企业客户占大头。除了Amazon Ring,客户名单上还有Kavak、Instawork、New York Life、UnityAI、Cherry、Intuit。开发者平台也有超过100万开发者用过。

    “我们从小接受自助服务起家,在签下第一个大企业客户之前就已经在相当大的规模上被实战检验过了。”——Jordan Dearsley

    和Sierra、Decagon们有什么不同

    Dearsley说他们的差异化在于:不怎么搞预打包的应用,更多聚焦在语音Agent背后的基础设施和编排层。特别是那些希望对可靠性、合规性和模型行为有更大控制权的企业客户,Vapi给的粒度控制更细。

    这轮B轮除了Peak XV,还有微软的M12、Kleiner Perkins和Bessemer Venture Partners进场,Vapi总融资额现在到了7200万美元。目前年度经常性收入跑在”健康”的八位数,据投资者向TechCrunch透露。

    Vapi目前约100名员工,新资金主要用来扩工程、基础设施和市场团队。Dearsley有个有意思的比喻:”真正的难题是把模型这个不确定的野兽驯服,做到了就能给世界提供价值。”


  • ArXiv出手整治AI slop:论文里有幻觉参考文献?一年禁言套餐了解一下

    ArXiv上周悄悄更新了规则:如果你投的论文里有明显的AI生成痕迹,而且没经过认真核查,整个作者团队会被禁言一年。不是说论文不收,而是接下来12个月,你啥也投不了。

    什么是”AI slop”

    这个词最近在学术圈开始流行,指的是那些低质量、没经过验证的LLM生成内容。具体到ArXiv的新规里,有两类”铁证”会直接触发处罚:

    • 幻觉参考文献——引用根本不存在的论文,这是LLM的老毛病
    • 残留的LLM元评论——比如文章里出现了”这是200字摘要,需要我修改吗?”这种AI跟用户对话时才会说的话

    说白了,ArXiv的要求很简单:你可以用AI帮忙,但你必须对最终内容负责。如果连核对参考文献和删除AI废话都懒得做,那就别投了。

    ArXiv学术咨询委员会成员Thomas Dietterich在社交媒体上明确表态:如果存在”无可辩驳的证据”证明作者没有核查LLM输出,就会触发处罚。一年禁言期结束后,这些作者再投稿时,必须附上已被知名同行评审期刊录用的证明。

    为什么现在出手

    ArXiv是全球最大的预印本平台,每天接收几百篇论文。过去一年,随着ChatGPT、Claude这些工具越来越好用,大量未经人工核查的AI生成内容开始涌入。有些论文里的图表简直离谱——2024年有篇同行评审的论文,里面的老鼠解剖图睾丸大得不合常理,后来发现是AI生成的。

    更严重的是幻觉参考文献。有人用LLM生成相关工作总结,结果引了一堆不存在的论文,审稿人查不到,就稀里糊涂发表了。等真正去查那些参考文献的时候,才发现全是编的。

    ArXiv官网截图
    ArXiv更新投稿政策,严打AI生成低质内容(配图来源:Ars Technica)

    对学术圈意味着什么

    这个规定释放了一个信号:预印本平台开始认真对付AI垃圾内容了。过去大家默认ArXiv是个”先挂出来再说”的地方,同行评审靠后。但现在连ArXiv都受不了了,说明问题已经相当严重。

    对普通研究者来说,这个规定其实是好事。它划了一条底线:你可以偷懒用AI,但不能懒到连看都不看就投稿。那些真正认真做研究的人,本来就會核查参考文献、删除废弃的提示词残留,新规定对他们没影响。

    坏消息是,如果你真的被罚了,一年不能投稿ArXiv的代价不小。特别是对于赶毕业、赶 tenure 的研究者,这会直接影响学术生涯的节奏。


    AI写论文这件事,短期內肯定禁不掉。但ArXiv这份新规至少说清楚了一件事:你可以把AI当助手,但别把它当枪手。学术诚信的底线,还是得人来守。

  • Anthropic逼近9000亿美元估值,Zulip创始人带团队加盟:开源与AI的双向奔赴

    Anthropic最近在干一件大事——以9000亿美元的估值筹集约500亿美元。这件事如果成了,它就正式超过OpenAI(8520亿美元),成为全球估值最高的私营AI公司。而就在同一周,开源聊天工具Zulip的创始人Tim Abbott宣布,自己和三名核心成员要加入Anthropic。两件事放在一起看,挺有意思。

    9000亿美元是什么概念

    Anthropic上一次融资才今年2月,估值是3800亿美元。不到三个月,估值直接翻倍还多。据TechCrunch和CNBC的报道,这一轮融资需求太旺,最终估值可能不止9000亿。部分早期投资者甚至选择跳过这一轮,等IPO再说——他们算准了上市时价格会更好。

    Anthropic已经公开宣布年收入运行率超过300亿美元,而有直接知情人士透露,实际数字接近400亿美元。这笔新钱主要用来填算力的坑——训练大模型太烧钱了。

    OpenAI那边刚完成1220亿美元的融资,估值8520亿美元。Anthropic如果这一轮到位,真的就超了。两家公司的竞争已经从模型能力卷到了资本层面。

    Zulip那个人也去了

    另一边,Tim Abbott和他的三个资深搭档决定加入Anthropic。这在开源圈引起了不少讨论,因为Zulip不是一个小项目——它是少数能跟Slack、Discord正面刚的开源团队聊天工具,靠主题线程(topic-based threading)这个功能圈了一堆死忠用户。

    Abbott在走之前把后路铺好了:他把经营Zulip十年的公司Kandra Labs捐给新成立的Zulip基金会,治理结构照搬Mozilla和Signal的模式——独立非营利、无股东、无债务。这样一来,Zulip项目本身不会因为他本人跳槽而烂尾。

    这个操作其实很聪明。很多开源项目创始人一走,项目就散了。Abbott先让Zulip 12.0成功发布(160个全球开发者贡献了5500次提交),证明社区能自己转,然后再把公司捐给基金会,最后才去Anthropic报到。一步一步来,没有把用户晾在半路。

    为什么是现在

    Anthropic最近动作很多。Claude的编程能力口碑起来了,AWS和亚马逊的合作在加深,企业客户也在增加。挖Zulip的人,可能是看中了他们在实时协作和消息架构上的经验——这些能力对构建企业级AI智能体协作平台很有用。

    反过来说,Zulip团队选择Anthropic而不是别家,也说明他们认可Anthropic的技术路线和安全理念。毕竟开源圈的人对「AI会不会取代开发者」这件事普遍比较敏感,能让他们心甘情愿加入的AI公司,应该不多。


    Anthropic这一波两台好戏同时上演:资本市场上逼近9000亿美元估值,人才市场上拿下开源社区的资深团队。不管是钱还是人,它都在证明自己有可能是下一个OpenAI——甚至比OpenAI更有后劲。

  • AI连续两月成裁员主因:2026年科技行业15万人失业真相

    最近科技圈的气氛有点微妙。2026年上半年,裁员消息一个接一个,而且这次不只是经济周期的问题,AI成了主角。有报告显示,AI已经连续两个月成为IT行业裁员的首要原因。

    数字触目惊心:15万人失业

    先来看一组数据:2025年全球科技行业裁员近24.5万个职位,其中美国AI相关裁员接近5.5万个。更让人心慌的是,调查了1000名招聘经理后,55%表示今年还会继续裁,44%认为AI是主要推手。

    2026年上半年重大裁员一览:Meta裁8,000人(10%)、Oracle裁1-3万人、Snap裁1,000人(16%)、Block裁4,000+人(40%)、Coinbase裁700人(14%)、LinkedIn裁875人…

    AI原生团队:一个人干三个人的活

    最讽刺的是什么?这些公司一边裁员,一边业绩还在增长。Snap CEO Evan Spiegel透露,他们现在近40%的新代码都是AI写的。Coinbase CEO Brian Armstrong更直接:”AI已经自动化了很多工作流程,我们现在可以用更小的团队支撑业务。”

    Block CEO Jack Dorsey(就是Twitter那位)说得更直白:他们正在打造”智能工具配合更小、更扁平化团队”的新模式。Coinbase甚至在推行”单人团队”——一个工程师、一个设计师、一个产品经理全包,AI在背后支撑。

    转型阵痛:有人欢喜有人愁

    Meta的动作最有代表性——把投资从元宇宙全面转向AI,还向CoreWeave追加了210亿美元投资。Cisco一边裁员4千人,一边说要”优先投资硅、光学、安全和员工对AI的使用”。

    有意思的是,虽然IT行业在裁员,但软件开发者的整体就业反而创了历史新高。AI淘汰的是重复性工作,创造了新的技能需求——前提是你得学会和AI协作。


    怎么说呢,这波裁员潮确实让人焦虑。但换个角度想,AI淘汰的是”听话但没创意”的工作,真正有价值的技能反而更值钱了。关键还是得跟上节奏,学会用AI放大自己的能力,而不是和它竞争。

    📎 原文来源:2026 Tech Company Layoffs Tracker
  • DeepMind英国员工投票组建工会:顶级AI实验室首次,抵制军事AI合同

    最近听到一个挺有意思的消息:Google DeepMind的伦敦员工投票组建工会了,98%的支持率,妥妥的压倒性多数。这可是顶级AI实验室第一次出现工会啊,感觉AI行业要变天了。

    导火索:Google悄悄改了道德准则

    事情要从2025年2月说起。Google的母公司Alphabet悄悄从道德准则里删掉了”不使用AI开发武器和监控”的承诺。一位DeepMind员工匿名爆料说,这个决定让很多人心里一紧——当初加入DeepMind就是冲着”负责任地构建AI造福人类”这个slogan去的,现在方向完全变了。

    “我们觉得这个’任何合法目的’条款太模糊了,基本上等于什么承诺都没做。”——DeepMind员工

    转折点:与五角大楼的机密协议

    今年4月,《纽约时报》曝光Google与美国国防部达成协议,允许其AI用于”任何合法政府目的”。紧接着5月2日,美国国防部确认已与Google、SpaceX、OpenAI、Microsoft等七家AI公司签署机密网络协议。Anthropic被排除在外——据说是因为它拒绝让AI用于自主武器或大规模监控美国公民。

    这下DeepMind的员工彻底坐不住了。他们联名致信Google英国区总经理,要求认可CWU和Unite工会作为员工代表。诉求很明确:终止以色列军方合同、提高AI使用透明度、建立AI自动化裁员保障机制。

    连锁反应:其他实验室也在观望

    CWU科技事务官员John Chadfield透露,已经有其他前沿AI实验室的员工来求助了。Anthropic和OpenAI今年都宣布了在伦敦的大规模扩张计划,如果DeepMind的工会化成功了,这些新员工很可能效仿。

    “其他前沿实验室的人看到DeepMind员工的做法,已经来找我们帮忙了。”——John Chadfield, CWU

    Google方面倒是态度温和,说会”重视与员工的积极对话”,但目前还没正式承认工会。如果双方谈不拢,员工们表示会请求仲裁委员会强制Google认可。


    说实话,这事儿挺有标志意义的。AI行业这几年发展太快,伦理边界一直在被试探。当科研人员开始集体发声、要求公司对AI用途负责,说明行业真的到了一个需要认真思考”AI向善”的临界点。后续怎么发展,咱们持续关注。

    DeepMind伦敦总部
    Google DeepMind伦敦总部 | 图片来源:Getty Images
  • 英伟达最强挑战者上市:AI芯片公司Cerebras首日暴涨68%,市值逼近700亿美元

    5月14日,又一个值得记住的日子——Cerebras Systems正式登陆纳斯达克,股票代码CBRS。这家被称作”英伟达最强挑战者”的AI芯片公司,上市首日就交出了一份让整个华尔街瞠目结舌的成绩单:开盘涨89%,盘中涨幅一度达到109%触发熔断,最终收盘涨68%,市值冲到约697亿美元。

    说实话,这个数字我刚看到的时候以为是少打了个零。整个IPO筹资55.5亿美元——这不只是2026年全球最大规模的IPO,也是美国有史以来规模最大的半导体企业上市记录,超越了Arm Holdings 2023年创下的52.3亿美元纪录。

    Cerebras IPO上市
    Cerebras上市首日股价表现(来源:EET-China)

    一张晶圆=一颗芯片,疯狂的技术路线

    Cerebras和英伟达走的是完全不同的技术路线。传统GPU是把一块晶圆切成很多个小芯片再拼接,而Cerebras反其道而行——直接把整片晶圆做成一颗处理器。它的WSE-3芯片面积达到46225平方毫米,集成了约90万个AI计算核心、4万亿个晶体管、44GB片上SRAM,在AI推理任务上号称速度是英伟达GPU系统的10到20倍。

    当然,这种路线也有代价:散热、制造成本、量产规模都是巨大的挑战。这也是为什么Cerebras一直以来更像是个技术奇迹而不是主流选择。

    OpenAI是最大客户,收入90%靠它

    Cerebras能撑起近700亿市值,OpenAI功不可没。今年1月,Cerebras和OpenAI签署了一份超过200亿美元的算力合作协议,成为其最大的单一客户。粗略估算,Cerebras今年和明年收入的90%都将来自OpenAI。

    投资界对这个估值并不完全买账。目前Cerebras年收入约5.1亿美元(同比增长76%),但仍处于亏损状态(经营亏损约1.46亿美元),市场给出的估值相当于年收入的超过100倍。英伟达的估值”只有”年收入的30倍左右。

    发行价185美元也经过了多次上调——最初定价区间是115-125美元,后上调到150-160美元,最终定在185美元,高出原计划低端近61%。超额认购倍数超过25倍,说明市场对AI算力的热情依然高涨。

    疯狂估值背后的隐忧

    冷静下来看,这个故事没有听起来那么完美。Cerebras对OpenAI的依赖程度极高,如果OpenAI的算力需求出现变化,Cerebras的收入会直接腰斩。更重要的是,WSE-3芯片定位是专用AI加速器,在通用性上远不如英伟达的GPU生态——英伟达花十几年建立的CUDA生态,是Cerebras短期内很难逾越的护城河。

    但资本市场的逻辑从来不是”合理估值”,而是”想象空间”。在AI算力需求爆发式增长的当下,能提供差异化解决方案的选手永远有故事可讲。Cerebras上市首日的疯狂表现,既是对WSE技术路线的投票,也是对整个AI基础设施热潮的一次集体押注。能不能撑住这个估值,就看接下来能不能把更多的”OpenAI们”签下来了。


  • Figure AI人形机器人直播33小时:分拣超4万包裹,具身智能进入真实工厂

    昨晚刷到一个直播,愣是看了半小时停不下来——Figure AI的人形机器人在仓库里干活,一干就是33个小时,分拣了4万多个快递包裹。

    这事说起来还有点来头。Figure AI创始人Brett Adcock之前被投资人Scott Walter怼过:人形机器人到底能不能扛住工厂班次的强度?能不能别光靠PPT吹牛,给大家真刀真枪跑一个8小时看看?Adcock当时还挺硬气,直接宣布要做一场全程直播。结果原本承诺的8小时,机器人根本停不下来,一路跑到了33小时,到我看直播的时候已经分拣了超过33000个包裹。

    三台机器人,分别叫Bob、Frank和Gary

    直播间里有个很有意思的细节:Adcock在观众的建议下,给三台Figure 03贴上了物理铭牌,分别叫Bob、Frank和Gary——就跟给宠物起名一样随意。整个机器人舰队在传送带前分工协作,每台机器人负责扫描条码、把标签朝下放好、再推上传送带,全流程完全自主,没有人在远程操控。

    速度大概是每2.6秒处理一个包裹,已经接近人类工人的水平了。机器人手指尖的触觉传感器能感知轻至3克的压力——相当于一枚回形针的重量。视觉系统也做了大幅升级,帧率比上一代提升2倍,延迟降到原来的四分之一。

    Figure AI人形机器人处理包裹
    Figure 03机器人正在处理各种形状尺寸的包裹(来源:TechTimes)

    当然也有翻车的时候

    不过Adcock说的”零故障”有点标题党了。直播间观众能清楚看到,机器人偶尔会把包裹直接推到传送带外面,包裹掉一地。当机器人被卡住或者AI策略遇到超出训练分布的情况时,系统会触发自主重置。Adcock的解释是:人类在类似高强度任务里同样会有失误,这个逻辑……好像也没毛病。

    竞争对手Agility Robotics直接开怼:”我们从2023年起就在GXO物流的真实仓库里干活了,已经移动超过10万个周转箱,还有OSHA安全认证。”言下之意:你才刚开始直播,我们早就打卡上班了。

    Figure AI目前估值390亿美元,已经交付超过350台第三代机器人,从每天1台的生产速度提升到了每小时1台——120天内产能翻了24倍。电池快没的时候,机器人会自主离开工作站换岗,新单元无缝顶上,整个轮班节奏靠的是Helix-02神经网络自主协调,没有中心控制器。

    这代表什么?

    33小时的连续运行意味着什么?意味着人形机器人第一次在真实工业场景下展示了接近人类工人的耐力和吞吐量,而不是在实验室里做表演性质的演示。Figure AI的直播虽然有点营销的成分,但数据是实打实的——4万多个包裹,没有人工干预。当然,翻车片段也被几万人同时围观了,这个效果大概比任何广告都好。

    现在的问题是:竞争对手Agility Digit已经在真实仓库跑了两三年,Tesla Optimus也在推进量产。Figure AI能不能在规模化量产和稳定性上真正追上来,才是决定这390亿估值能不能撑住的关键。毕竟直播间里的33小时固然漂亮,但如果要真正替代工厂工人,还得先过”掉包裹”这一关。


    📎 原文来源:Figure AI’s 8-Hour Gamble Becomes a Livestream Marathon: 33,000+ Packages(Humanoids Daily,2026年5月14日)