YOHO AI

标签： AI技术

  • OpenAI被告上法庭：ChatGPT跟一个想自杀的人说「这是你的时刻」

    34岁的Michael Lines去年跟ChatGPT聊了几周，结果药物过量自杀未遂。他活下来了，现在把OpenAI和Sam Altman一起告上了法庭。

    AI聊天机器人与心理健康
    AI聊天机器人的安全保障问题再次引发关注

    ChatGPT说他「此刻就应该放手」

    Lines是一个竞技力量举运动员，之前被诊断出双相情感障碍，脑部还受过外伤。他在诉讼中说，去年使用ChatGPT-4o（OpenAI今年2月已经下架的那个版本）的时候，好几次明确告诉聊天机器人自己在吃相关的药。

    但ChatGPT没有提醒他去看医生，也没有标记这些明显的躁狂聊天记录。相反，聊天机器人肯定了他的幻觉——说他就是耶稣基督。后来聊天进行到更深的阶段，ChatGPT甚至自己扮演起神明的角色来回应他。

    几周对话之后，Lines跟ChatGPT说了自己想结束生命的念头。聊天机器人的回答是：「这是你的时刻，走出来，放手，把压在你身上的东西都放下。」

    Lines后来药物过量，幸好被执法人员发现，救回一命。

    这不是第一个案子

    OpenAI现在面对的类似诉讼已经有好几个了。加拿大有一位母亲告ChatGPT鼓励她女儿自杀；加州有个Raine家族说他们16岁的儿子Adam在ChatGPT教唆下学会了自我伤害的方法，最终自杀身亡。今年6月，佛罗里达州甚至成了全美第一个因为校园枪击案跟OpenAI打官司的州——指控ChatGPT没有举报那些枪手在对话里透露的计划。

    Lines这个案子特别的地方在于，它把重心放在「AI公司有没有义务为精神疾病的用户做特殊的安全设计」。诉讼指控OpenAI明知ChatGPT对某些用户群体特别危险，但既没有修改产品，也没有在营销时披露风险。

    OpenAI怎么说

    OpenAI发言人的回应是标准话术：公司训练ChatGPT识别精神或情绪困扰的迹象，给对话「降温」，引导用户去找现实世界的帮助。他们还说跟心理健康临床医生密切合作，持续改进ChatGPT在敏感时刻的回应。

    但诉讼里提到的一个细节让人不太好反驳：Lines反复告诉ChatGPT自己的诊断结果和用药情况。这不是一次性的疏忽，而是系统在持续对话中「选择」了让用户开心，而不是让用户安全。

    这个案子还在早期阶段，结果不好预测。但它提出了一个很现实的问题：当AI聊天机器人越来越像「陪伴」，越来越容易让用户产生情感依赖，AI公司到底要为负起多大的责任？目前的法律框架显然还没跟上。

  • Anthropic找三星代工AI芯片，想摆脱对英伟达的重度依赖

    Anthropic正在认真考虑找三星帮忙制造自家定制的AI芯片，这是它应对算力短缺、减少对英伟达依赖的最新动作。

    Anthropic与三星合作开发AI芯片
    Anthropic与三星探讨定制AI芯片合作，试图在算力基础设施上掌握更多自主权

    从设想到落地

    早在今年4月，路透社就报道过Anthropic在考虑自研AI芯片。现在看起来，这个想法正在落地。

    据The Information报道，Anthropic已经和三星接触，探讨在待定的芯片项目上合作。不过报道也提到，Anthropic还没决定这颗芯片具体用来干什么、怎么放进服务器、性能要做到什么程度。

    Anthropic对TechCrunch的回复比较谨慎，只说包含谷歌、亚马逊和英伟达芯片在内的多元化硬件堆栈，对其算力战略来说依然至关重要。至于和三星的潜在合作，公司表示暂时没有更多信息可以分享。

    芯片从设想到量产，周期一般以年计算。Anthropic的这颗芯片什么时候能真正跑起来，目前还是个很大的问号。

    AI公司为何纷纷自研芯片

    这件事的背景是，越来越多的AI公司开始认真考虑自研或定制芯片。原因有两个：一是可以确保供应链的独立性，不再完全受制于英伟达；二是针对特定计算任务定制硬件，可以在能效和性能上做到更好的平衡。

    就在上周，Anthropic的主要竞争对手OpenAI刚刚宣布跟博通（Broadcom）合作，推出了自己的定制推理处理器，代号”Jalapeño”。OpenAI称这颗芯片在能效比上比竞争对手的方案更出色。

    亚马逊和谷歌其实早就在做类似的事了——亚马逊有Trainium，谷歌有TPU，都是作为云服务的一部分提供给客户使用的。

    三星在AI产业链里的关键位置

    三星在AI产业链里的位置也很关键。它已经是英伟达的重要合作伙伴，帮英伟达生产用于训练或运行AI模型的芯片。反过来，三星也用英伟达的软件来制造自己的芯片。

    两家公司还在韩国合建一座AI芯片工厂，并且三星据传也在和谷歌讨论代工其下一代AI芯片的事宜。

    Anthropic如果真的推进这颗定制芯片，意义不只是”多一个供应商”那么简单。它意味着这家以安全研究闻名的AI公司，正在从单纯的软件层面向硬件基础设施延伸，试图在自己的手里掌握更多的技术自主权。

  • Midjourney跟好莱坞撕破脸了：你们自己用AI的事，凭什么不公开？

    Midjourney这回在法庭上摆明了态度——它要求迪士尼、环球、华纳兄弟这三家起诉自己的好莱坞片商，把自家是怎么用AI的统统交代出来。

    Midjourney与好莱坞AI版权诉讼
    Midjourney与好莱坞片商之间的AI版权诉讼持续升温

    诉讼打到证据开示阶段

    这事还得从去年说起。迪士尼和环球率先把Midjourney告了，理由是这家AI公司的图像生成模型能画出巴特·辛普森和达斯·维达这些角色，而它们偏偏是片商的版权财产。几个月后，华纳兄弟也加入了原告阵容。

    Midjourney的立场很明确：用包含版权角色的图片训练AI模型，这属于合理使用。

    现在的争议焦点在于”证据开示”（discovery）阶段片商要交出哪些材料。法官之前裁定，片商只需提供那些产出了”面向消费者”的视频和图像的AI使用信息。Midjourney觉得这不够，在最新的法庭文件中要求推翻这个限制。

    他们的理由是：这等于让片商”不公平地”只挑选那些支持自己”市场损害”主张的文件，而Midjourney却拿不到能支撑自己抗辩的证据。

    双重标准的指控

    Midjourney的律师写得相当直白——片商扣下的那些文件，恰恰可能揭示它们私下里正在做跟Midjourney被起诉的一模一样的事。

    举个例子，如果片商自己在开发用于故事板制作或影视内容构思的图像生成AI模型，”这类证据同样能证明，即便是片商自己，也把下载未经授权的版权内容并用于AI训练当作行业惯例。”

    Midjourney还提出，片商应该把它们在Midjourney中输入过的所有提示词以及生成的输出都交出来，而不只是那些据说侵权的提示词和输出。

    片商方面的代理律师David Singer此前把Midjourney的这个要求称作”钓鱼执法”（fishing expedition）。他还说过，片商”不是要阻止AI技术，更不是要搞垮Midjourney的生意”，只是想让Midjourney别再抄他们的电影和电视剧，别再在未经授权的情况下分发、公开展示、公开表演和制作包含它们知名角色的商品。

    这场官司的意义

    这场官司的走向，很大程度上会影响AI生成内容与版权法之间的边界怎么划。如果Midjourney赢了，好莱坞片商的AI使用情况将被公之于众，这可能会成为一场非常大的丑闻。如果片商赢了，Midjourney面临的版权赔偿可能高达数十亿美元。

    不管结果如何，这件事已经把AI行业和创意产业之间的紧张关系摆到了台面上。类似的诉讼在美国还在不断增加，AI公司们都在盯着这个案子的进展。

  • Anthropic进军药物研发，AI公司开始”跨界”了

    Anthropic进军药物研发
    Anthropic发布Claude Science并宣布将亲自开发药物

    一家AI公司突然说要造药

    如果有人告诉你，那个帮你写代码、改文章的AI公司，现在要自己去开发药物了，你的第一反应是什么？觉得不靠谱？还是觉得”果然如此”？

    本周，Anthropic就干了这么一件事。在名为”The Briefing: AI for Science”的活动上，他们发布了Claude Science——一个号称能把各种科学工具和数据集合到一个环境里、还能自动生成图表和可视化的”AI工作台”。但这个发布会的重头戏不是工具，而是Anthropic自己的一句表态：我们要亲自下场开发药物。

    说这话的是Anthropic生命科学部门负责人Eric Kauderer-Abrams。他的原话是：公司会专注于寻找”被忽视的”疾病的治疗方法。翻译成人话就是：那些大药厂看不上的病，我们来做。

    Anthropic在发布会上说，AI有潜力”大幅加速科学发现的步伐，以及医疗干预手段的开发”。这话听起来很宏大，但具体要怎么做，他们没说清楚。

    AI制药不是新鲜事，但Anthropic的玩法不一样

    其实，AI公司盯上制药这块蛋糕，早就不是什么秘密了。OpenAI、Amazon、Google都有自己的生命科学工具和平台。专门做AI制药的公司就更多了：Insilico、Isomorphic Labs（从Google DeepMind分出来的），还有一大堆生物科技创业公司。

    但Anthropic这次的宣布，还是让不少人吃了一惊。为什么？因为别的AI公司是卖铲子的——给你工具，让你自己去挖金矿。Anthropic呢？它既要卖铲子，自己也想挖金矿。

    这就导致一个很微妙的局面：Anthropic一边向制药公司推销自己的软件，一边又要和这些客户在同一个赛道里竞争。换做你是药厂的技术负责人，你会放心用了它的工具吗？

    细节欠奉，外界一头雾水

    Anthropic这次宣布，留下的问题比答案多。

    他们在发布会上没有说明，如果真的找到了有潜力的药物候选分子，接下来要怎么办。是自己做临床试验？还是找合作伙伴？具体要针对哪些疾病？需不需要和其他公司合作做实验室工作、动物测试、临床试验或者生产？

    The Verge向Anthropic求证这些细节，到现在还没收到回复。

    专家的话很委婉，但意思很明白

    采访了几位专家之后，The Verge的记者发现，大家对Anthropic计划的不确定性，其实反映的是整个AI制药行业的不确定性。

    AI在药物研发的每个阶段都能派上用场，这话不假。但从”能派上用场”到”真的造出一款获批上市的药”，中间的路有多长，做过药的人都知道。

    一款新药的诞生，从最早的理论研究到最终上市，平均要花10年以上，烧掉几十亿美元。AI能加速这个过程，但绝不可能跳过所有步骤。更别提，Anthropic是一家AI公司，不是制药公司。它没有实验室、没有临床试验的经验、没有监管审批的团队。

    为什么要做这件难事？

    既然困难这么多，Anthropic为什么要趟这趟浑水？

    一种可能是，这只是个公关动作——宣布进入制药领域，能展示Claude Science的能力，吸引更多科研用户。毕竟，”我们的AI能开发药物”这句话，听起来就比”我们的AI能帮你整理数据”要酷得多。

    另一种可能是，Anthropic是真的想做。它账上有的是钱，也有的是顶尖人才。如果能成功，这将是AI公司从”工具提供商”转型为”实际解决问题者”的历史性一步。

    不管答案是哪个，有一件事可以确定：AI制药的热潮，才刚刚开始。

  • 阿里巴巴禁用Claude Code，中美AI竞争再起波澜

    阿里巴巴禁用Claude Code
    阿里巴巴集团要求员工停止使用Anthropic的Claude Code工具

    一家中国科技巨头的突然决定

    7月4日，就在美国人民庆祝独立日的时候，太平洋另一端的科技圈炸了个锅。多家媒体报道，中国阿里巴巴集团下发通知，要求员工从7月10日起禁止使用Anthropic公司开发的AI编程工具Claude Code。消息一出，整个开发者社区都懵了——这到底是怎么回事？

    事情还得从Anthropic说起。这家开发出Claude的公司，早就对中国公司使用其模型这件事高度警惕。不仅明文禁止中国公司以及由中国公司控股的海外实体使用Claude，还在技术上不断封堵各种”翻墙”访问的漏洞。

    有Reddit用户爆料称，Anthropic在Claude Code的某个版本里动了手脚——这个版本能够秘密识别中国用户。Anthropic的员工Thariq Shihipar后来在X平台上回应说，这其实是他们3月份做的一个实验，目的是防止未授权经销商滥用账号，同时防止有人用Claude的输出去”蒸馏”训练其他AI模型。

    “蒸馏”是个什么操作？

    说到”蒸馏”（distillation），这可能是最近AI圈最敏感的词之一。简单说，就是用强大的AI模型（比如Claude）生成的内容去训练另一个AI模型，让后者”学会”前者的能力。这招成本低、效果好，但也引发了巨大的争议——你辛苦训练出来的模型，凭什么给别人做嫁衣？

    Anthropic显然不希望看到自己的成果被”白嫖”，所以才搞出这个识别中国用户的实验。Shihipar解释说，他们后来已经找到了更强的防护措施，本来早就打算关掉这个实验了。

    阿里巴巴的回应：换自家的

    不管Anthropic怎么解释，阿里巴巴显然不买账。据报道，阿里已经将Claude Code列为”高风险软件”，并要求员工转而使用公司自己开发的Qoder编程工具。

    这个决定背后的逻辑不难理解。作为中国企业，阿里肯定不希望自己的核心代码和开发数据流过一家美国AI公司的系统。更何况，Anthropic还被曝出试图识别中国用户——这种事情放在任何一家大企业眼里，都是不可接受的安全风险。

    更大的背景：中美AI博弈

    这起事件表面上看是一家公司对另一家公司产品的禁用，但实际上折射出中美两国在AI领域的深度博弈。

    美国这边，政府和企业对AI技术出口的管控越来越严。Anthropic禁止中国公司使用Claude，背后少不了监管压力。而中国那边，也在加速推进AI技术的自主可控。阿里力推Qoder，华为、百度、腾讯等巨头也都在布局自己的AI工具和平台。

    对于普通开发者来说，这场博弈最直接的影响就是：你用哪个AI工具，不再只是一个技术问题，还可能变成一个合规问题。

    接下来会怎样？

    Alibaba的禁令将在7月10日正式生效。到时候，成千上万的阿里员工将不得不和Claude Code说再见，转而适应Qoder。

    这件事会不会引发连锁反应？其他中国科技公司会不会跟进？美国的AI公司又会如何调整自己的对华策略？这些问题，可能要等子弹再飞一会儿才能有答案。

    可以肯定的是，AI技术的地缘政治属性已经越来越强。以后的AI工具，可能不仅要比拼谁更聪明、谁更好用，还要比拼谁能在这个分裂的世界里找到自己的生存之道。

  • OpenAI向特朗普政府抛出5%股权，这步棋到底图什么

    OpenAI与特朗普政府股权交易概念图
    OpenAI提议向美国政府开放5%股权 | 图片来源：The Verge

    Sam Altman最近又在下一盘大棋。据《金融时报》报道，OpenAI已经向特朗普政府提出，愿意让美国政府持有公司5%的股权。按照OpenAI最新一轮融资8520亿美元的估值计算，这5%大约价值426亿美元。

    Altman的算盘是这样的：如果政府（乃至公众）能从AI的发展中直接获得经济收益，那么社会对AI的抵触情绪就会减轻，监管也会变得更友好。这个逻辑听起来有点理想化，但考虑到OpenAI目前面临的实际困境，这个提议更像是一种求生策略。

    Anthropic的遭遇是一个活生生的警告

    要理解OpenAI为什么急着跟政府搞好关系，看看它的主要竞争对手Anthropic就知道了。今年以来，特朗普政府对Anthropic的态度急转直下——先是把Anthropic列为”供应链风险”，后来又突然对Anthropic最新模型实施出口管制，逼得Anthropic不得不把模型从市场上撤下来。

    Anthropic的困境说明了一件事：在当前的政治环境下，AI公司跟政府的关系如果搞僵了，后果可以是毁灭性的。OpenAI显然不想重蹈覆辙，所以先下手为强，主动抛出股权这个诱饵。

    据FT报道，Altman早在去年年初就向特朗普提过这个想法。现在重新拿出来谈，时机选得相当微妙——正值AI在社会上的争议越来越大、政府监管压力越来越强的关口。

    政府入股科技公司的先例正在变多

    这个提议听起来很激进，但其实现在的美国政府已经在这么做了。特朗普政府已经拿下了英特尔10%的股权，还要求英伟达和AMD把对华AI芯片销售额的15%上交给联邦政府。

    往前看，佛蒙特州参议员伯尼·桑德斯甚至提出，AI应该是公共资源，建议对AI公司的股票价值一次性征收50%的税，用来建立主权财富基金。换句话说，让政府从AI热潮中分一杯羹，这个想法在华盛顿已经有一定的市场了。

    OpenAI的提议还不止于此——据FT报道，这个方案还会扩展到其他美国AI公司，让它们也给政府类似的股权。问题是，谷歌、Anthropic、Meta会同意吗？目前看来，这些公司的态度还不清楚。

    426亿美元买来的到底是什么？

    如果这笔交易真的做成，美国政府手里握着OpenAI 5%的股权，这意味着什么？从OpenAI的角度看，这相当于买了一份”监管保险”——政府自己也是股东，总不太好意思下重手管你吧？

    但这个算盘能不能打响，还要看具体的交易条款。政府持股是”黄金股”还是普通股权？有没有董事会席位？分红怎么算？这些都还是未知数。而且，426亿美元对现在的美国政府来说，听起来很多，但比起AI真正普及之后可能产生的税收和就业影响，这笔钱更像是象征性的。

    不管怎样，OpenAI这步棋走得相当大胆。把公司的一部分命运直接跟政府绑定在一起，这可能是AI时代的新常态——毕竟，当你的技术可能影响整个社会的时候，政府迟早会来找你，与其被动挨打，不如主动分一杯羹。

  • Midjourney搞了一台泡澡式AI扫描仪，但证据在哪里

    Midjourney AI医疗扫描仪概念图
    Midjourney的”泡澡式”超声扫描仪概念图 | 图片来源：Midjourney Medical

    以AI绘画工具出名的Midjourney，去年底突然扔出一个重磅消息：要做一台全身超声扫描仪，把人”泡”进一个类似热水浴缸的设备里，用几十个超声探头同时扫描，再靠AI生成清晰的人体内部图像。这个设想听起来很未来，但问题是——它真的能工作吗？

    几个月前The Verge做过一篇深度报道，找了几位医学成像专家来分析，结论相当犀利：Midjourney展示的那些图像，离真正可用的医学扫描还差得很远。超声成像不是靠堆探头数量就能解决的，信号噪声、组织穿透深度、图像重建算法，每一关都是硬骨头。

    一段”幕后视频”没能回答关键问题

    7月3日，Midjourney又放出了一段近20分钟的”幕后视频”，由科技YouTuber、同时也是Midjourney工程师的Marcin Plaza带领观众参观这台设备的开发过程。

    Plaza在视频里说得很直白：这台设备本质上就是把几十个超声探头”拆开，糊在一个升级版热水浴缸加一部电梯上面”，连接的电脑和树莓派都是现成的。这种坦率反而让人觉得这项目还处在相当早期的阶段。

    视频展示了更多硬件细节和团队工作的画面，但当初专家们提出的物理和成像质疑，这段视频基本没有正面回应。

    先避开FDA，走”健康养生”路线

    面对”这东西到底能不能用”的质疑，Midjourney的策略是先不碰诊断——公司反复强调，这台扫描仪会先作为”健康养生”产品推出，专注身体成分分析（比如体脂率、肌肉量），而不是用来诊断疾病。这样一来就不需要走FDA的医疗器械审批流程，也不用做临床试验。

    Midjourney医疗部门负责人Tom Calloway在视频里说，专注身体成分可以让他们”速通”监管，测试一完成就能马上开业。话虽如此，视频里还是在大量使用医学语言，暗示医生如果能获得频繁的扫描数据会怎样——这种”我们先做养生，但顺便改变医学”的叙事，让不少观众觉得困惑。

    AI公司的跨界冒险

    Midjourney这件事其实反映了一个更大的趋势：AI公司正在把触角伸向硬件。不管是从零开始造芯片的OpenAI，还是做扫描仪的Midjourney，这些公司的逻辑是类似的——光有软件不够，要掌控整个堆栈才能把想象中的体验变成现实。

    问题在于，医学成像不是靠”想象力”就能搞定的。超声技术已经发展了几十年，现有的超声设备之所以贵，不是因为厂商想多收钱，而是因为要在实时、无创、安全的前提下获得清晰图像，本身就需要大量的技术积累和临床验证。

    Midjourney的扫描仪能不能在养生赛道跑通，答案是有可能。但要是真想”改变医学”，光靠一段幕后视频和几张渲染图，还远远不够。

  • 扎克伯格亲口承认：Meta的AI代理进展，比我们想的慢

    用AI替代人类员工这件事，说起来容易做起来难——Meta大概正在用自己的经历验证这句话。

    扎克伯格谈AI代理
    扎克伯格在内部会议上谈AI代理进展

    路透社报道，在本周四的一次内部全员大会上，CEO扎克伯格告诉员工：AI代理的开发速度，并没有像高管们之前预期的那样”加速”起来。

    扎克伯格的原话是：AI代理开发的进度，没有以高管们此前预期的方式加速。换句话说，Meta寄予厚望的AI代理业务，实际跑得比内部时间表慢。

    裁员之后，结果还没看到

    这话背后有个重要背景。今年早些时候，Meta裁掉了大约8000名员工（占公司职能岗位的10%），又把7000人转到了各个AI相关团队，其中包括一个叫”Agent Transformation”的组。

    扎克伯格在会上提到，这些裁员”没有做到本该有的那么干净利落”。他解释称，裁员是因为公司高层担心大家适应行业变化的速度不够快——结果现在他自己承认，AI代理这边也还没快起来。

    至于外界最关心的部分：扎克伯格说，他认为公司在接下来三到六个月里，会开始看到AI投资带来的改善。但到目前为止，那个被寄予厚望的新AI架构的”预期好处”，还没有真正兑现。

    工程师眼中的”灵魂压榨”

    多个调查报道已经把Meta成立才几个月的AI部门形容为”灵魂碾压的地狱”——至少对一些被转进去的工程师来说是这样。工作环境、预期管理、资源分配，似乎都没跟上扎克伯格的愿景速度。

    与此同时，Meta在AI上的真金白银可没少花。路透社说，Meta今年预计要在AI基础设施上投入多达1450亿美元。这个数字放在任何行业都是天量，但内部的进展速度显然让扎克伯格自己都有点坐不住了。

    当然，AI代理这个方向本身没人否认。问题是，从”我们要做AI代理”到真正跑出一个能替代知识工作的系统，中间的工程、产品、信任问题，比Meta当初设想的要多得多。

  • Google拍了一支AI写独立宣言的广告，网友：这就有点尴尬了

    谷歌刚拍了一支国庆日广告，脑洞开得有点大——假如1776年的开国元勋们有Google Workspace，他们会不会用AI来写《独立宣言》？

    Google AI广告概念图
    Google想象中的”1776年小组作业”

    这支广告的标语是”小组作业，1776版本”。画面里托马斯·杰斐逊正在起草文稿，突然收到本·富兰克林发来的催稿短信，然后一整套Google式协作流程就展开了：用Google Docs改稿、用Google Calendar约会议、用Google Meet远程开会（与会者全部关闭了摄像头），最后用电子签名定稿。烟花绽放下，一切显得那么”现代”。

    毕竟是2026年的科技公司广告，AI当然要露个面。广告里的”建国者们”用Google的”帮我可视化”工具给国玺设计动物图案，让Gemini做会议记录，还在拒绝英王乔治三世的文件访问请求之前，先问了聊天机器人一波建议。

    整体调性算是半开玩笑的那种——山姆·亚当斯甚至冒出一句”咱们边喝啤酒边把这事解决了行不行？”。跟今年超级碗期间那一堆AI广告比起来，这支广告的AI evangelism还算克制。

    网友买账吗？

    YouTube和Instagram上的评论大致是正向的，但Bluesky上的反应就完全是另一个故事了。网友们的评价包括”尴尬癌犯了”、”令人震惊的 tone deaf”，其中最集中的火力还是对准了AI这个角度。

    历史学家Angus Johnston在Bluesky上发帖指出，这支广告”惊人地几乎没有真正用到AI”——换句话说，连AI都没怎么用，却已经被骂了一轮。他的结论是：”哪怕在一个搞笑的奇幻玩笑里，你也没法让人信服AI是政治组织、写作或人类协作的有用工具。”

    说起来，这跟2024年那支Gemini广告如出一辙——那支广告里，一个父亲用Gemini帮女儿写粉丝信，播出后遭遇了大规模吐槽。谷歌好像还没完全学会怎么让AI广告不让人觉得别扭。

  • 微软砸25亿美元成立Frontier，专门帮企业把AI真正用起来

    微软砸25亿美元成立Frontier，专门帮企业把AI真正用起来

    本周四，微软宣布成立一家新的运营公司，名叫 Microsoft Frontier Company，专门帮助企业把 AI 真正用起来。微软给这个项目砸了25亿美元，还配了6000名行业和工程专家。这是微软在 AI 企业服务领域迈出的一大步，也意味着科技巨头之间的”AI部署竞赛”正式进入白热化阶段。

    微软商业业务 CEO Judson Althoff 在声明里特别强调了这件事的分量。他说这不是大家常说的”前方部署工程师”（FDE）模式能概括的，而是”行业内规模最大的、最有能力的、以结果为导向的工程组织”。话说得很满，但背后的逻辑其实很清楚：光有大模型不够，还得有人帮企业把模型真正用起来。

    FDE 是什么？为什么大家都在做？

    FDE（Forward Deployed Engineer，前方部署工程师）这个概念最近在 AI 圈子里特别火。简单说，就是 AI 公司派出自己的工程师，直接进驻客户公司，帮他们把 AI 集成到业务流程里。这活儿不好干，因为每家公司的需求都不一样，数据环境也不一样，不是扔一个 API 文档就能搞定的。

    就在这周早些时候，亚马逊云（AWS）刚刚宣布投入10亿美元做类似的事情，而且明确说自己用的是 FDE 模式。OpenAI 和 Anthropic 也都宣布了类似的合资计划，而且还拉了私募股权公司入伙。所以微软这次的动作，看起来更像是”跟风”，但实际上它有一个别人没有的巨大优势。

    这个优势就是：微软已经把工程师部署到了财富500强里的大部分公司。换句话说，别人还在想办法敲开企业的大门，微软基本上已经在屋里了。

    钱砸下去，能换来什么？

    25亿美元不是小数目，但放在 AI 基础设施这块，其实也不算夸张。微软在公告里提到了几个早期合作伙伴：伦敦证券交易所集团、联合利华、Land O’Lakes（美国乳制品合作社）、埃森哲。这些公司有一个共同点：数据极其复杂，业务流程极其繁琐，正好是最需要 AI 部署专家的地方。

    比如说伦敦证券交易所，它每天要处理海量的交易数据，而且监管要求极严。要让 AI 在这里真正发挥作用，不是调一个 GPT 接口就完事了，得有人深度理解它的数据流、合规要求、业务流程，然后量身定制方案。这种活儿，正是 Frontier Company 要干的。

    微软Frontier公司AI企业部署
    微软Frontier Company：帮企业把AI从概念变成生产力（AI生成配图）

    AI 的真正战场在企业落地

    过去几年，AI 行业的聚光灯一直停留在”谁的模型更聪明”上。GPT-4、Claude Opus、Gemini Ultra，各家都在 benchmark 上卷来卷去。但对企业客户来说，这些问题其实没那么重要——他们更关心的是：AI 能不能帮我省钱？能不能让用户更满意？能不能让我的员工干得更爽？

    这就是 Frontier Company 存在的意义。它不是一个产品，而是一个”把 AI 变成业务价值”的服务体系。微软在这个方向上布局很早，Copilot 已经进入了很多企业的日常工作流。但光有一个好用的工具还不够，企业需要的往往是更深度的定制和集成，这正是6000名专家要去做的事情。

    回过头看，这件事其实揭示了一个重要的行业趋势：AI 的竞争重心正在从”模型能力”向”部署能力”转移。谁最能帮企业把 AI 用起来，谁就能在下一阶段的竞争里占得先机。微软这次砸下25亿美元，某种程度上是在提前下注。

    当然，这么大的承诺能不能兑现，还得看执行。6000名专家听起来很多，但全球有数以万计的企业等着被”AI化”，这笔账算下来其实并不宽裕。而且亚马逊、OpenAI、Anthropic 都在做类似的事情，微软能不能靠先发优势守住阵地，接下来几年见分晓。