标签: AI技术

  • 我试了亚马逊的Bee可穿戴设备,既好奇又有点发毛

    我试了亚马逊的Bee可穿戴设备,既好奇又有点发毛

    说到AI可穿戴设备,最近最值得拿出来聊的大概就是亚马逊收购的那个Bee了。TechCrunch的记者Lucas Ropek前段时间专门测评了一番,写得挺真实的,我看完之后的感觉跟他差不多:有意思,但也有点不太舒服。

    Bee AI可穿戴设备实拍
    Bee AI可穿戴设备实拍(图源:TechCrunch)

    它到底能做什么

    Bee这个东西本质上是个”AI腕带”——戴在手上,可以全天记录你的对话,然后自动转录、生成摘要。如果你是个经常开会、但又记不住内容的人,这个功能确实挺实用的。把Bee跟日历同步之后,它还能全天给你发待办提醒。

    使用方式很简单:开机、戴上、跟手机App同步,再填一些基础个人信息就可以了。Bee自带录音功能,按一下设备上的按钮就能开关录音。录音的时候会闪绿灯,关掉录音绿灯就灭了——这个设计至少让你周围的人知道,现在正在录音。

    Lucas在测评里说,他在打商务电话的时候用了Bee,对方同意录音之后,App自动生成了对话摘要,还把每个部分都拆分好了。之后不用重新听完整段对话就能回顾内容,这确实很有用。

    隐私这道坎

    问题也随之而来。Lucas说自己是个”隐私爱好者”。在一个普通人时刻被数字监控包围的世界里,他很珍惜任何不被记录的机会。所以把这么个会”偷听”的小玩意儿24小时戴在手上,他一点都不觉得吸引人。

    这个感受其实很多人都会有。Bee要正常工作,需要开放大量手机权限:位置、照片、通讯录、日历、手机通知——甚至还可以共享健康数据。也就是说,你的线下生活和数字生活,基本上都被它获取了。


    实际体验有一些坑

    Lucas在测评中还提到,他带着Bee去参加了每周固定和朋友一起的电影夜,整晚都开着录音。当时他们看的是《落水狗》——昆汀·塔伦蒂诺的那部暴力美学经典。Lucas还担心Bee会把里面的粗俗暴力场面当成真实事件,说不定触发什么内部警报。

    结果Bee基本知道发生了什么,它判断出他们在看电影,事后的事件总结里,还把这次对话标注为”塔伦蒂诺电影场景分析”——这个结果倒是挺有趣的。

    但从产品本身来说,Bee的转录文本质量还不够稳定,有时候会漏掉对话片段,也不一定能够准确识别不同的说话人。至于职业场景,Bee确实有一定的潜力——如果你每天要开很多会,脑子记不住所有内容,Bee算是个还算称职的助手。

    数据存在云端,你放心吗

    更关键的是,Bee收集的大量数据都存储在云端。亚马逊跟很多大型科技公司一样,偶尔也会出现数据安全问题。公司在隐私政策里说已经”实施了技术和组织安全措施”,还进行了”严格的第三方安全审计”——这些话术我们都听了很多遍了,至于实际效果如何,只能说见仁见智。

    如果未来能推出完全本地运行的版本——也就是数据不用上传云端——可能会吸引到更多像Lucas这样的”隐私爱好者”。亚马逊去年收购了Bee之后,应该还会继续迭代这个产品,至于能不能在实用性和隐私保护之间找到平衡点,接下来几年会很关键。

  • OpenRouter估值翻倍至13亿美元,AI中间件赛道彻底火了

    OpenRouter估值一年翻倍以上,AI中间件成了最热门赛道

    如果你最近在关注AI行业的融资动态,OpenRouter这笔B轮融资绝对值得拿出来聊聊。这家做AI模型网关的公司,刚拿了1.13亿美元,领投方是谷歌母公司Alphabet旗下的CapitalG——也就是谷歌自己的成长型基金。

    《纽约时报》的报道给出了一个关键数字:这轮融资过后,OpenRouter的投后估值大约在13亿美元左右。要知道,就在一年前(2025年6月),他们刚完成4000万美元的A轮,当时投后估值才5.47亿美元。一年时间,估值涨了不止一倍。

    OpenRouter提供超过400个模型的访问权限,涵盖Anthropic、谷歌、OpenAI、xAI和DeepSeek等主流厂商的产品。平台目前拥有800万全球用户,每月处理100万亿个token。

    AI的玩法变了

    到底发生了什么?答案其实挺直观:AI的玩法变了。一年前,大家还在卷模型训练,比的是谁的模型更准、更大。后来进入了推理阶段,各家开始优化成本和响应速度。而现在,AI智能体(Agent)成了新的主战场。

    企业不再只用一个模型搞定所有事情,而是针对不同任务选不同的模型——写代码可能用Claude,搜信息用Perplexity,数据处理用GPT。这就是OpenRouter存在的意义:它相当于一个”AI模型超市”,企业用户可以在一个平台上按需切换,既控制成本,又提升特定任务的准确率。

    AI模型与云计算概念图
    AI模型正成为可替换的隐形基础设施(图源:TechCrunch)

    多模型并存的时代来了

    用户增长数据也很能说明问题。OpenRouter目前每周处理的token规模已达到25万亿个,而6个月前这个数字是5万亿——相当于5倍增长。这个增速比很多人的预期都要快。

    换个角度看,OpenRouter的成功其实揭示了一个重要趋势:AI模型正在变成一种”隐形基础设施”。企业不希望被某一家模型厂商锁定,就像当年大家不愿意被某一家SaaS供应商绑定一样。多模型并存的时代已经到了,而OpenRouter正好站在了这个趋势的风口上。


    谷歌为什么押注”模型中间件”

    硅谷的投资人们显然也看到了这一点。除了CapitalG领投,A轮时Andreessen Horowitz、Menlo Ventures和红杉资本都参与了跟进。有趣的是,CapitalG是谷歌的基金,而OpenRouter平台上也接入了谷歌的模型。谷歌一边自己做大模型,一边还通过旗下基金投资”模型中间件”——这个姿态挺值得玩味的。

    或许在谷歌看来,AI生态越繁荣,自己的模型也就有更多机会被用到。与其担心用户流向别的模型,不如让OpenRouter帮自己接触到更多开发者和企业客户。

    当然,OpenRouter也面临竞争。类似定位的公司还有Together AI、Replicate等,大家都在做”让企业更方便地用上各种AI模型”这门生意。但OpenRouter目前的增长速度,确实证明了这个方向的市场需求是真实存在的。对于普通开发者或者中小企业来说,这类平台的价值在于降低了试错成本——你不需要一开始就押注某一个模型,而是可以在不同模型之间灵活切换,找到最适合自己场景的那个。

  • 谷歌AI概览翻车现场:居然搞不清「明年是哪一年」

    如果你在谷歌搜索「is it 2027 next year(2027年是下一年吗)」,AI概览(AI Overviews)功能偶尔会给你一个让人摸不着头脑的回答:2027年是两年后

    现在是2026年。2027年明明就是下一年。

    Google AI Overview error screenshot
    谷歌AI概览将2027年错误标注为「两年后」(图源:The Verge)

    这个bug不是新出现的

    有意思的是,这个问题其实早就有人发现了。The Verge的记者Jay Peters测试时复现了这个错误,而AI概览引用的来源,居然是早前嘲笑该查询错误回答的旧Instagram帖子和Reddit帖子。

    换句话说,谷歌的AI不仅答错了,还把网上嘲笑它答错的内容当成了「权威来源」来引用。这个闭环有点讽刺。

    Reddit上早在2025年就有用户讨论过这个查询的错误回答。一年过去了,它还在犯同样的错误。

    「disregard」触发不了AI概览

    文章还提到一个细节:截至发文时,谷歌搜索「disregard」仍然不会触发AI概览功能。这说明AI概览的触发逻辑本身就有不完善的地方——有些查询该触发没触发,有些查询不该触发却给出了错误答案。


    AI概览的「可圈可点」

    谷歌在AI搜索赛道上跑得很猛,AI概览已经覆盖了数以亿计的搜索查询。但这次翻车让人不得不问一个问题:连「明年是哪一年」这种基础时间推理都会搞错,AI概览在更复杂、更模糊的查询上,到底能有多少可信度?

    当然,谷歌不是唯一一家在基础事实上翻跟头的AI公司。这类问题在大型语言模型中并不罕见——模型擅长生成看起来自信满满的文字,但在处理基础事实推理时,仍然会给出让人哭笑不得的答案。

    只是,当用户在搜索引擎里看到AI给出的「权威答案」时,大多数人会默认它是对的。这个信任成本,比ChatGPT聊天的出错成本要高得多。

  • ClickUp裁员22%背后:AI agent正在重新定义「全职工作」到底是什么

    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。」

    ClickUp AI workplace
    AI正在重塑职场规则(图源:TechCrunch)

    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?

  • 白宫申请90亿美元买AI芯片,给间谍们用

    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。

  • Suno用户上瘾了:他们不再听真人音乐,只听自己用AI生成的歌

    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。”

    AI生成的音乐内容示意图
    AI音乐生成工具Suno引发争议:用户开始只听自己生成的歌曲

    “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。

  • OpenAI秘密递交IPO招股书,目标估值1万亿美元

    OpenAI秘密递交IPO招股书,目标估值1万亿美元

    OpenAI在2026年5月22日提交了对科技企业、投资者和整个AI行业都具有历史意义的保密S-1招股书。这家运营着全球最知名AI产品的公司,终于要上市了。

    目标是估值超过1万亿美元。如果成功,这将成为2021年Coinbase上市以来最受关注的科技类IPO。

    OpenAI当前年化经常性收入(ARR)250亿美元,周活跃用户超过9亿。这些数字放在任何一家公司身上都足够惊人,但放在一家还在大幅亏损的公司身上,故事就变得复杂了。

    招股书里有什么

    招股书目前还处于保密状态,公众还看不到。按流程,OpenAI正在与SEC进行S-1文件的审核和修订,由高盛和摩根士丹利担任承销商。

    从已知信息来看,OpenAI2026年Q1披露的年化营收是250亿美元,对应月均收入约20亿美元。付费订阅用户(ChatGPT Plus/Pro/Team)超过5000万,企业付费用户超过900万。API业务规模是每分钟处理150亿个token。

    问题是盈利。OpenAI2026年预计仍运营亏损约140亿美元。亏损主要来自三个方面:算力采购、顶级AI研究员的人才保留(据报道单名人选签约奖金达1000万美元)、基础设施搭建。

    为什么现在上市

    时机选择值得玩味。Anthropic在2026年5月刚刚宣布首次实现运营盈利,Q2营收109亿美元,估值突破9000亿美元。两家公司的走向开始出现分化。

    OpenAI选择在这个时候递交IPO,可能有两个考虑。一个是锁定估值窗口。AI行业的热度还在,但竞争格局正在变化,越早上市越能锁定高估值。另一个是治理结构的调整。2026年4月,OpenAI与微软修订了合作协议,微软放弃部分独家合作权,换取收入分成,同时OpenAI可以更灵活地在AWS、谷歌云等平台销售服务。


    估值能不能撑住

    1万亿美元的估值目标意味着什么?按250亿美元ARR计算,市销率达到40倍。这个倍数高于所有规模化的上市SaaS公司。

    投资者会问两个问题。第一个是亏损什么时候能收窄。Anthropic已经证明了前沿AI实验室可以实现盈利,OpenAI的压力变大了。第二个是大模型性能优势能不能维持。竞争正在缩小差距,Claude、Gemini、Grok都在追赶。

    算力成本也是个挑战。OpenAI没有像Anthropic那样披露与算力供应商的长期协议细节,这部分成本在S-1文件中会有更清晰的呈现。

    行业影响

    OpenAI上市将成为通用人工智能领域的首个公开估值基准。后续Anthropic、xAI、Mistral等AI公司的估值都将参考它的公开交易倍数。

    季度财报披露也将首次让AI行业的成本结构、客户留存等核心数据公开化。这个行业过去太依赖融资和讲故事了,财务透明度提高对所有人都有好处。


    关键要点

    • OpenAI于2026年5月22日提交保密S-1招股书,目标估值超1万亿美元
    • 年化营收250亿美元,周活跃用户超9亿,付费用户超5000万
    • 2026年预计仍亏损140亿美元,盈利时间点不明朗
    • 由高盛和摩根士丹利担任承销商,预计2026年Q4上市
    • 与微软修订合作协议,为IPO扫清治理层面障碍
    • 上市后将成为通用AI领域首个公开估值基准,行业财务透明度将提高
  • Erin Brockovich出手了:她把美国AI数据中心地图画出来了

    Erin Brockovich出手了:她把美国AI数据中心地图画出来了

    提到Erin Brockovich,很多人脑子里会冒出Julia Roberts在电影里扮演的那个倔强女人的样子。她当年靠一己之力扳倒了太平洋煤气电力公司,帮加州小镇的居民拿到了3.33亿美元的赔偿。那是真事,不是编剧瞎写的。

    现在这位74岁的环保活动家又出手了,这次她的目标是一类全新的「污染源」——AI数据中心。

    一张地图,揭开AI竞赛的地面代价

    Erin新做了一个网站,叫「Brockovich Data Center Map」,把全美各地正在推进、已经落地、或者已经被社区抵制掉的数据中心项目全部标了出来。不只是标个点,她还同步收集各地居民对本地数据中心项目的具体投诉。

    她在网站上写了一段话,大意是:建设AI基础设施的竞赛正在美国一个城镇接一个城镇地展开。在某些地方,数据中心受到欢迎;在其他地方,它们被推迟、引发争议,甚至完全被放弃。这张地图捕捉了这场竞赛在现实世界中的足迹。

    「建设AI基础设施的竞赛正在美国一个城镇接一个城镇地展开。这张地图捕捉了这场竞赛在现实世界中的足迹——揭示了增长、冲突和不确定性的模式。」——Erin Brockovich

    这张地图的价值在于,它把平时只在当地新闻里出现的争议,汇总到了一个全国视角里。你能清楚地看到,AI这场盛宴的背后,哪些社区在买单。

    数据中心到底惹了什么麻烦

    数据中心本身不是新东西,但AI让它变了质。训练一个大模型需要成千上万块GPU同时跑,这意味着巨大的电力消耗和惊人的冷却水需求。

    一个大型AI数据中心的耗电量,差不多相当于一座小城市。用水量大到什么程度?有些地方的数据中心每天要消耗上百万加仑的水来冷却服务器。这些成本,最终都会转嫁到当地居民头上——要么是电费上涨,要么是水资源紧张。

    更让居民闹心的是,数据中心带来的就业岗位其实很少。建的时候有一批建筑工人,建完之后可能只需要几十个人来维持运转。相比之下,它被挡掉的那些产业发展机会和社区生活质量,是很难用数字衡量的。

    各地反应天差地别

    这张地图最有趣的地方在于,它显示了美国各地对数据中心的态度完全不同。有些州(比如得克萨斯和弗吉尼亚)非常积极,给了大量税收优惠,数据中心建得像雨后春笋。但在另一些社区,居民们组织起来,在镇议会上发言,写信给民选官员,硬是把项目拖黄了。

    这种分化背后有一个很现实的原因:数据中心带来的税收收益,跟它消耗的公共资源(电力、水、道路)相比,很多社区算完账之后觉得不划算。

    Erin的地图给这些分散在社区层面的抗争提供了一个「全国联动」的视角。以前一个小镇的居民可能会觉得自己是在孤军奋战,现在他们能上这个网站,看看其他地方的人是怎么跟数据中心打交道的。


    这件事跟我们有什么关系

    说回国内。中国在AI算力上的投入同样巨大,贵州、内蒙古、京津冀等地都在大力建数据中心产业园。Erin在美国做的事情,其实给我们提供了一个可以参考的视角:在拼命建算力基础设施的同时,有没有把社区的代价也算进去?

    AI公司喜欢谈「改变世界」,但真到了要建数据中心的时候,往往是离得最近的那些人在承担代价。Erin Brockovich把这件事摊开在地图上,至少让更多人开始问这个问题。

    这张地图目前只覆盖了美国,但它触及的问题是全球性的。AI的基础设施竞赛不只在加州或弗吉尼亚上演,它正在全世界每一个被选中建数据中心的社区里上演。那些地方的人,有权利知道他们要承接的是什么。

    • Erin Brockovich制作全美AI数据中心互动地图,收集社区投诉
    • 大型AI数据中心耗电量相当于一座小城市,日耗水可达百万加仑
    • 各地态度分化:得州、弗吉尼亚积极引进,部分社区成功抵制项目
    • 数据中心带来的长期就业有限,税收收益与公共资源消耗不成正比
  • ClickUp裁员22%背后:AI正在重新定义「谁还有工作」

    ClickUp裁员22%背后:AI正在重新定义「谁还有工作」

    上个周四,协作软件公司ClickUp的CEO Zeb Evans在X平台上发了一条消息,说他们刚裁掉了22%的员工。听起来是个坏消息,但Evans的话风很有意思——他说这次裁员不是为了省钱,而是为了激进地拥抱AI。

    这话不是修饰。Evans说他要把裁员省下来的大部分钱,直接回馈给留下来的员工,甚至要推出「百万美元级别」的薪资档位。意思很直白:如果你用AI做出了远超预期的成果,你的薪水就不该被传统档位限制住。

    「那些用AI自动化了自己工作的人,永远会有工作。」——Zeb Evans,ClickUp CEO

    3000个AI代理已上岗

    根据《财富》杂志的报道,ClickUp最近内部部署了大约3000个AI代理,用来代替员工处理各类复杂任务。现在的员工不需要亲自完成那些工作,而是负责指挥这些代理,最后审核输出结果是否符合公司标准。

    这个变化挺激进的。员工的核心技能从「把事情做好」变成了「把AI代理用好」。ClickUp把这个目标叫做成为一家「100倍组织」——用极少的真人,产出百倍于传统团队的产出。

    ClickUp不是唯一这么想的公司。Gartner最近的调查显示,大约80%正在使用自主AI技术的公司已经进行了裁员。但这里有个问题:裁员并不一定会转化为有意义的财务回报。也就是说,有些公司可能只是拿AI当裁员的借口。

    ClickUp坚称自己不是这类公司。Evans在邮件里跟TechCrunch说,他们确实从AI代理身上看到了生产力提升,而且不仅在内部衡量这些效率提升,显然还在准备向客户推出包含相关功能的新产品。

    ClickUp AI工作流程示意图
    ClickUp总部,该公司正大力拥抱AI代理技术(图源:Getty Images)

    「Token最大化」正在成为考核指标

    近几个月来,越来越多的公司开始监测员工的token消耗量,把它当作衡量员工是否真的在用AI工具的指标。但批评者认为这个叫「tokenmaxxing」的概念是错误的——它只会推高AI成本,而不一定带来实际价值。

    Evans的说法是:「我们不做token成本的游戏化,我们做的是创造价值和节省时间的游戏化。」这话听起来有道理,但实际执行起来,员工为了证明自己在用AI,可能会无意义地消耗更多token。

    这场实验的核心矛盾在于:如果AI不断接管更多任务,ClickUp最终需要的人就会越来越少。那些没能很好实现职能自动化的员工,最终还是会被淘汰。CEO说「用AI自动化工作的人永远有工作」,但没说这些工作将来还有多少需要真人来做。

    一个人估值2.5亿美元的公司

    科技圈已经出现了一个把AI自动化用到极致的极端案例。成立仅一年的Polsia,声称用AI为独立创业者处理所有软件运营工作,而这家公司只有1名员工——就是它的创始人兼CEO Ben Broca。

    这种效率显然带来了回报:Polsia刚刚以2.5亿美元的估值完成了3000万美元的融资。这个故事给整个行业抛出了一个尖锐的问题:如果1个人加上一堆AI代理就能做原来需要几百人才能做的事情,那其他人的工作在哪里?

    ClickUp的这次裁员,加上他们明说的「100倍组织」目标,本质上是在告诉整个行业:用AI极致提效不是未来,是现在。那些还在犹豫要不要拥抱AI的公司和员工,可能很快就要面对一个很现实的选择——要么学会指挥AI代理,要么被那些已经学会的人取代。

    这场变化的速度可能比大多数人想象的要快。ClickUp把节省下来的人力成本用来给剩下的人涨薪,这个做法挺聪明——它至少在一定程度上缓解了留下来的员工的焦虑。但整个行业能不能复制这个模式,还得看AI代理到底能不能真的交付它们承诺的那些生产力红利。


    • ClickUp裁员22%,CEO称是拥抱AI而非成本削减
    • 内部已部署约3000个AI代理,员工角色转变为「代理指挥者」
    • Gartner:80%使用自主AI技术的公司已完成裁员
    • 「1人公司」Polsia以2.5亿美元估值融资,AI极致效率的极端案例
  • Hark拿下7亿美元A轮:神秘AI通用界面公司估值60亿

    Hark拿下7亿美元A轮:神秘AI通用界面公司估值60亿

    Brett Adcock又融了一大笔钱。他创办的AI实验室Hark在周四宣布完成7亿美元A轮融资,投后估值60亿美元。这家公司外面的人几乎没听说过,但融资金额和估值已经把很多成名已久的AI公司甩在了后面。

    Hark AI interface concept
    Hark 正在开发通用AI界面 | 图片来源:Hark

    Hark在做什么?用创始人自己的话来说,是做一个通用AI界面——一个能帮普通人跟数字世界打交道的智能体系统。听起来有点抽象,但Adcock的履历让人不敢轻视:他之前创办了人形机器人公司Figure.AI,还创办了电动飞机公司Archer。这两家公司都还在跑,而且都融了不少钱。

    豪华融资阵容

    这轮融资的阵容也挺豪华:领投方是Parkway Venture Capital,跟投名单里出现了英伟达、AMD、英特尔资本、高通创投、Salesforce Ventures这些战略投资方。也就是说,Hark不仅有钱,还有算力供应链上的关键玩家的支持。

    公司目前有70名员工,运营着搭载英伟达B200 GPU的数据中心。Adcock自己先投了1亿美元种子钱,2025年末才正式启动这个项目。按照规划,今年夏天会发布第一款多模态模型,后续还会推出专门配合这个系统的硬件设备。

    产品设计负责人Abidur Chowdhury说:”我还没见过真正能帮到普通人的AI产品。现在很多产品都是帮人做软件的,但面向普通人的好产品还没出现。”

    还没解答的问题

    当然,挑战也明摆着。怎么在给AI助理提供足够多的用户上下文的同时,不让人觉得被监视了?可穿戴设备到现在都没解决这个问题。Chowdhury被问到这个时只是笑着说:”听起来这会是个很棒的产品。”

    Hark目前对产品的具体形态仍然守口如瓶。但从融资规模和团队背景来看,这家公司显然想在AI硬件和界面的交叉点上做点不一样的东西。能不能做成,可能今年夏天就能看到初步答案。