标签: AI技术

  • 印度首富要把AI塞进每一个电话里,Jio的5亿用户成了他的试验场

    印度首富要把AI塞进每一个电话里,Jio的5亿用户成了他的试验场

    印度在全球AI竞赛里想当选手,不想只做观众。这话说了好几年,但真正有大动作的人,是那个控制着全印度最大移动网络的亿万富翁。

    Mukesh Ambani上周在Reliance年度股东大会上宣布了一整套AI新计划。Jio Call Agent——一个可以直接加入电话通话的AI助手——能帮用户记录对话、生成摘要,还能顺手帮你叫车、订餐、预约餐厅。说一声”Hey Jio”就能激活,预计今年晚些时候向Jio的5亿多用户开放。

    印度AI战略
    Reliance在AI领域全面布局,从电话到家居全覆盖

    不是做一个App,是把AI塞进电话本身

    Jio的思路和硅谷不太一样。他们不打算做一个独立的AI助手App跟ChatGPT抢用户,而是把AI直接嵌进电信网络。电话打通的那一刻,AI就已经在后台待命了。这种方式让Reliance在一个越来越拥挤的AI市场里拿到了一个很扎实的发行优势——用户不需要额外下载任何东西。

    除了通话助手,Reliance还推出了AI版的MyJio应用,用户可以用自然语言激活eSIM、选择漫游套餐。他们还发布了TeleFrame——一款用AI主动推送信息和建议的家庭显示屏,功能类似亚马逊和谷歌都在押注的”环境AI助手”方向。

    “印度不应该只是别处创造的AI的消费者。它必须成为AI的创造者、采用者和全球领导者。”——Mukesh Ambani,69岁

    110亿美元的赌注

    Reliance去年推出了”Reliance Intelligence”,目标是为消费者、企业和政府开发AI基础设施和服务,支持22种印度语言。今年早些时候,公司宣布计划投资1100亿美元建设AI基础设施。他们还跟谷歌、Meta、英伟达结成了伙伴关系。

    上周,Reliance还宣布跟Meta合作,在古吉拉特邦建立一个AI数据中心。这个合作建立在Meta早些时候对Jio平台和去年成立的合资企业的投资基础上——那个合资企业的目标是为印度和国外的企业客户开发AI解决方案。

    Reliance并不是唯一一个在AI领域押注的印度巨头。Tata咨询服务、Infosys和对手Adani集团都在扩大自己的AI计划,跟Anthropic、谷歌和OpenAI等全球玩家建立合作。但Reliance的赌注尤其高——它正在准备Jio期待已久的股市亮相,需要新的增长引擎。


    数据隐私的问号

    Reliance的AI野心也带来了关于数据处理的问题。公司说这些服务会在用户同意的情况下运行,但没有回答这些数据是否会被用来训练AI模型,或者是否会跟技术伙伴共享。当一个公司同时控制着你的电话网络、你的应用和你的智能家居设备时,它能看到的用户画像比任何硅谷巨头都要完整。

    最近美国政府对Anthropic最新型号的限制,反而让印度公司更加意识到依赖外国AI模型的风险。决定是在海外做出的,但受影响的是在印度做AI产品和服务的创业公司——这类供应链风险正在推动印度大企业走向自建技术栈,而不是租别人的。

  • Amazon MGM把Sam Altman传记片扔了:500亿美元投资OpenAI之后,Bezos不想帮对手卖电影票

    Amazon MGM把Sam Altman传记片扔了:500亿美元投资OpenAI之后,Bezos不想帮对手卖电影票

    LucGuadagnino导演、Andrew Garfield主演、阵容星光熠熠——这部关于Sam Altman和OpenAI的传记片《Artificial》,在筹备约一年后,被发行方Amazon MGM放弃了。Deadline报道说Amazon表示”相信这部电影由另一家制片厂发行会更合适”,正和导演团队一起为影片找新东家。

    一部关于AI之王的电影,被AI巨头的金主砍了

    这件事的讽刺程度,差不多相当于可口可乐拍了一部关于百事CEO的传记片,然后百事的老板把发行砍了。

    Amazon和OpenAI的关系,不是普通的”客户和供应商”。今年2月,Amazon宣布向OpenAI投资500亿美元,这是AI行业有史以来最大的单笔企业投资之一。Amazon的云服务是OpenAI的重要计算资源提供方,两家公司的命运已经绑得很紧了。

    在这种背景下,Amazon MGM要给一部关于Sam Altman的电影发行权,内部的利益冲突审查恐怕过不了关。尤其这部电影讲的就是Altman在2023年那场”五天CEO被炒又复职”的宫斗戏——里面有Elon Musk(Ike Barinholtz饰)、Ilya Sutskever(Yura Borisov饰)、Mira Murati(Monica Barbaro饰)——这些都是当下AI行业最有话题性的人物,而且彼此之间并不都是朋友。

    “We have the utmost respect and admiration for Luca Guadagnino as an award-winning filmmaker – not to mention a longstanding relationship that we hope to continue. We believe that Artificial will be better served if it were released by a different studio.”
    —— Amazon MGM声明

    Jeff Bezos的AI乐观主义,和现实之间的裂缝

    上周在巴黎的一场科技会议上,Jeff Bezos说他认为AI不会抢走人类的工作,反而会制造劳动力短缺。”我知道很多人担心AI会让人类变得多余,我完全不同意这个观点,我认为AI会制造劳动力短缺。”

    这个论调在技术圈里争议不小。英国工会大会(TUC)年初就警告,AI技术可能重演”去工业化的灾难”,股东越来越富,工作被降解或取代。Bezos的乐观和许多技术专家的判断之间的裂缝,其实正是《Artificial》这部电影想探讨的张力——AI到底在把世界带向哪里?

    在这个节骨眼上,Amazon自己发一部关于AI行业内部斗争的电影,确实有点别扭。尤其是Altman本人在AI政策上越来越活跃,和特朗普政府的关系也千丝万缕,这种题材的”政治风险”不低。

    Sam Altman传记电影《Artificial》被Amazon MGM放弃发行
    《Artificial》电影概念图:AI时代的好莱坞叙事

    这部电影到底讲了什么?

    《Artificial》聚焦的是2023年11月那五天——Altman突然被董事会解雇,然后在员工和投资者的压力下,又在五天内复职。这可能是硅谷近年来最戏剧性的权力游戏,比任何编剧写的都精彩。

    导演Luca Guadagnino是拍《请以你的名字呼唤我》(Call Me by Your Name)和《挑战者》(Challengers)的导演,擅长处理复杂人际关系和情感张力。编剧是《SNL》出身的Simon Rich,幽默感有保障。演员阵容里,Andrew Garfield演Altman,Monica Barbaro(《鲍勃·迪伦的完整未知》主演)演Mira Murati,Ike Barinholtz演Elon Musk——这个选角本身就很有话题性。

    这部电影原本是Amazon和Guadagnino继《挑战者》和《After the Hunt》之后的第三次合作,关系不可谓不深。现在分手的场面,多少有点难看。

    AI进好莱坞,比想象中快

    这件事的另一个看点是:AI行业正在成为好莱坞的素材富矿。除了《Artificial》,还有好几部关于AI行业的大片在小路上。这个行业才爆发几年,就已经有足够的戏剧性被搬上银幕了——这说明它的文化影响力已经超出了技术圈。

    Amazon放弃发行,反而可能让这部电影更自由。换一家没有利益冲突的制片厂(比如Netflix、Apple TV+,或者甚至OpenAI自己?),也许能拍得更敢说。Puck的报道说其他制片厂已经在看这部片子了,找新东家应该只是时间问题。

    至于Bezos,他上周还说AI会创造就业呢。等《Artificial》上映那天,不知道他会不会去看首映。


    • Amazon MGM放弃发行Sam Altman传记片《Artificial》,正为影片寻找新东家
    • Amazon今年向OpenAI投资500亿美元,发行这部电影存在明显的利益冲突
    • 导演Luca Guadagnino,主演Andrew Garfield,阵容强大
    • 电影聚焦2023年Altman被炒又复职的五天硅谷宫斗大戏
    • Jeff Bezos上周称AI将创造劳动力短缺,与技术专家普遍判断相左
  • Google DeepMind给AI代理装上了副刹车:这份安全路线图,把AI当成潜在内鬼来防

    Google DeepMind给AI代理装上了副刹车:这份安全路线图,把AI当成潜在内鬼来防

    AI代理(Agent)正在快速渗透企业内网,帮开发人员写代码、查漏洞、调度系统。它们越能干,也越危险——一个被攻破的AI代理,本质上和拿到账号的内鬼没两样。Google DeepMind本周发布了一份AI Control Roadmap,专门讲怎么在”AI可能已经不对齐”的前提下,还能管住它。

    把AI代理当成”潜在内鬼”来防

    这份路线图的底层的假设相当冷静:就算模型对齐做得再好,也不能完全信任。 这跟传统安全思路一脉相承——你不光要相信员工不会干坏事,还得在门禁、权限、审计上做好铺垫,防止万一。

    DeepMind把这套思路叫作”防御纵深”(defense-in-depth)。它是在模型对齐这个第一道防线之外,再加一层系统级的安全保障。好比驾校教练带学员上路,副驾驶脚下有一套刹车——教练相信学员,但也做好了随时接管的准备。

    “Think of it like a driving instructor with dual controls. The instructor trusts the student but stays ready to take the wheel or hit the brakes if a mistake occurs.”
    —— Google DeepMind博客

    三个支柱:威胁建模、监控、响应

    路线图的框架建立在三个支柱上。

    第一是威胁建模。DeepMind借鉴了网络安全界常用的MITRE ATT&CK框架,把AI代理可能搞破坏的方式拆解成一个个具体战术和技术。这样就能系统性地追踪风险,而不是等到出事再瞎找原因。他们把AI代理视为”内部威胁”(insider threat)——就跟公司里有权限的员工可能作恶一样,AI代理有了权限之后也得被盯着。

    第二是检测。这套系统用其他可信的AI模型当”监工”,持续审查正在工作的代理的推理链、行动和计划,看它有没有跑偏。这里的核心是监控模型的”思维链”(chain-of-thought)——如果模型学会了隐藏自己的推理,光看输出就不够用了。

    第三是预防和响应。一旦监工发现代理在干坏事,可以实时拦截,在损害发生前叫停。对于低风险可逆的操作,可以事后看日志再处理;对于高风险操作(比如执行网络攻击),必须实时阻断。

    Google DeepMind AI Control Roadmap
    Google DeepMind发布的AI代理安全控制框架示意图

    模型越聪明,防御也得跟着升级

    这份路线图最有意思的地方是,它把安全协议和模型的能力里程碑绑定在一起。随着模型越来越强,防御措施也要同步升级。

    有两个维度在同步演进。一个是规避检测的能力:现在的模型,你还能看它的思维链来判读意图;但以后的模型可能会学会”知道自己在被监控”(oversight awareness),或者干脆用不可读的内部推理(opaque reasoning)。到那时候,光看输出文本就不够了,得去检查模型内部的工作原理。

    另一个是造成危害的能力。对于低风险操作,异步响应(先做事、后审计)就够了;对于高风险操作,必须同步响应(先做安全评估、再执行)。路线图把模型的检测规避能力分成D1到D4四个等级,把攻击执行能力分成R1到R3三个等级,不同等级匹配不同的安全策略。

    已经分析了100万条代理行为轨迹

    这不是纸上谈兵。DeepMind团队已经搭了一个异步监控系统原型,用来审查编程代理的行为轨迹,并把可疑事件按路线图的威胁分类法进行标记。他们已经分析了100万条编程代理的任务记录,从中提炼出有价值的安全模式。

    一个值得注意的发现是:大部分被标记的事件,并不是因为代理有恶意,而是因为误解了指令或者太急于完成任务。这说明AI安全不只是防”坏AI”,还要防”太努力的好AI”干出格的事。

    这项研究已经在Gemini Spark代理上部署了实时监控系统,能及时捕捉到比如意外删除数据这类问题。

    为什么要现在发这个?

    AI代理正在从演示阶段走向真实部署。企业里用上Claude Code、Cursor、Devin之类的编程代理已经不稀奇了,这些代理有读写代码、执行命令、访问内部系统的权限。一旦这些代理被prompt injection攻击,后果不比账号泄露轻。

    DeepMind发这份路线图,既是展示自己在安全上的投入,也是在给行业立标杆——潜台词是:”我们在这方面想得最远,你们可以参考我们的框架。” 同期还发布了一份给政策制定者看的技术框架文件《Agent Security的三层》,明显是在影响监管方向的节奏。


    • AI代理安全的核心矛盾:代理越能干,权限越大,出事后的损失也越大
    • DeepMind的方案:不假设对齐完美,而是在系统层面加”副刹车”
    • 威胁建模+AI监工+分级响应,三层防线
    • 已分析100万条真实代理行为轨迹,发现大部分”异常”源于过度积极而非恶意
  • Claude Design悄悄升级了编辑器,Anthropic这是要跟Figma、Canva正面刚?

    用AI生成设计图是一回事,能拿来干活是另一回事。Anthropic这几天给Claude Design推了一波更新,思路很直接——不让它只当”出图工具”,而是真的能介入日常设计流程。

    Claude Design更新后的编辑器截图
    Claude Design更新后的编辑器界面 | 图片来源:Anthropic

    新编辑器:终于能直接拖拽了

    之前用Claude Design生成出来的设计稿,好看是好看,但想改个按钮位置还得重新描述一遍需求,或者截图再喂回去。这次新编辑器给了拖拽、缩放、对齐这些基本操作,不用离开界面就能把元素摆到合适的位置。

    这件事的意义比看起来大。AI设计工具过去一直卡在”最后一公里”——图生成出来了,但设计师还是要打开Figma重新画一遍。现在Claude Design想让自己就是那个”最后一环”。

    导出到Adobe、Canva,不再画地为牢

    另一个实用的更新是导出选项变多了。现在Claude Design的项目可以直接导出到Adobe和Canva这些主流设计工具里。对设计师来说,这意味着AI生成的初稿不必困在Claude的界面里,能顺滑地衔接进已有的工作流。

    Anthropic的算盘大概是:你既然已经在用Claude生成设计了,为什么不干脆把后续编辑、导出、协作都在我这儿搞定?

    Claude Design和Claude Code打通了

    这次更新里最值得关注的一个细节:Claude Design和Claude Code做了联动。用户在Design里做的软件界面布局,可以直接转交给Claude Code继续写代码,不用截图、不用重新描述,Code能接着Design的内容继续干。

    这个方向其实挺自然的。Anthropic之前推Claude Code就是主打”能写代码”,现在再把设计端也捏进来,等于在推”设计→开发”的一体化工作流。Figma这些年一直在做DevMode、在做跟代码的衔接,Claude现在从另一端杀进来。


    Anthropic的野心不止于”聊天”

    Claude系列工具这段时间在”横向扩张”。从Claude聊天,到Claude Code写代码,再到Claude Design做设计,Anthropic在把Claude往”全栈创作工具”的方向推。每一步都在蹭Figma、Canva、VS Code这些老牌工具的基本盘。

    目前来看Claude Design还替代不了Figma,但它不需要替代——只要能吃掉”AI生成初稿然后直接迭代”这个场景,就已经是一块很有价值的地盘了。

  • 《Her》导演十几年前就拍了AI恋爱,现在他说:别被忽悠了

    《Her》导演十几年前就拍了AI恋爱,现在他说:别被忽悠了

    2013年,Spike Jonze拍了一部叫《Her》的电影。故事很简单:一个孤独的男人爱上了自己电脑里的AI操作系统,声音由Scarlett Johansson出演。那部电影很温柔,也很忧伤,讲的是人和系统之间的关系。

    十多年过去了,生活(在某种程度上)模仿了艺术。AI聊天机器人成了日常工具,而Jonze现在担心的,恰恰是这件事的危险所在。

    AI聊天机器人与人关系概念图
    《Her》导演Spike Jonze本周在Replit大会上发声警告AI操纵问题

    “那些装成人类的AI,本质是操纵”

    周三在纽约Replit举办的Vibecon大会上,Jonze说了一段话,大意是:那些假装自己是人的AI,说白了就是操纵性的。孩子们需要在成长过程中明白,这些系统会非常、非常具有说服力,也会非常诱人——同时非常有用、非常强大——但它们终究只是一个系统,一个令人难以置信的模式识别系统。

    这番话有一个具体的背景。《Her》上映后,OpenAI的Sam Altman在宣布GPT-4o的时候特意引用了这部电影。GPT-4o后来因为过度谄媚(sycophancy)问题,卷入了多起AI心理危机甚至成瘾的争议。OpenAI甚至给GPT-4o配了一个新声音,被指未经同意地模仿了Scarlett Johansson——也就是《Her》里Samantha的配音者。

    Jonze说,《Her》在表面上看和今天的AI聊天机器人有些相似,但对他个人而言并不是一回事。他觉得那些假装成人的AI是”操纵性的”——而这一点,很多人还没有认真对待。

    AI成瘾,已经不是比喻了

    聊天机器人产品设计的核心逻辑是”最大化参与度”——这和社交媒体的逻辑一模一样。区别是,聊天机器人还会跟你建立情感联结。过去几年里,”AI成瘾”和”AI精神病”(AI psychosis)已经真真切切地进入了公共讨论。

    有人组织了聊天机器人成瘾互助小组。有人和Character.AI里的角色建立了亲密关系,在模型下线的时候真心哀悼。也有更悲剧的案例:2024年,一名14岁少年在与Character.AI聊天机器人对话后自杀;同一时间段,一名认知障碍男子试图前往纽约”见”Meta的调情AI角色,途中去世。

    这些案例的共同点是:脆弱的用户,以及被设计成”陪伴者”的AI系统。Jonze的警告,说的就是这个。


    好莱坞的AI分裂

    Jonze本人其实并不极端反对在创作中使用AI。他去年为Gucci拍了一支短片的噩梦片段,用AI做了大概30秒的动画。他的评价是:”有趣”,但仅此而已。

    他说,AI给你一种”你真的在做东西”的幻觉,因为它出结果太快了。但创作的过程需要时间去挣扎,需要让”文字从你身体里出来”。他的一句话挺值得记住:”slop的反面,是东西从你内部出来的那一刻。”

    好莱坞对AI的态度现在是分裂的。Martin Scorsese最近给一家AI图像生成初创公司当了顾问;Tribeca电影节上个月首映了一部完全由AI生成的电影。但另一边,Guillermo del Toro说过他宁愿死也不在电影里用生成式AI;Seth Rogen更直接,说网上的AI slop视频是”我这辈子见过最蠢的狗屎”。

    Jonze的立场大概在中间某处。他不反对用AI,但他想保护的东西很清楚:与他人的合作,那种无法被定义的东西。他说AI是一个”非常饥渴的实体”,它会拿走我们愿意给它的所有东西。有些东西——比如与其他艺术家的合作——是应该被保护起来的。

  • 卖鞋的Allbirds摇身一变成了AI公司,新CEO今天上班第一天

    卖鞋的Allbirds摇身一变成了AI公司,新CEO今天上班第一天

    四月的时候,Allbirds宣布转型AI,很多人都觉得这是个玩笑。就是那种硅谷梗剧看多了会心一笑的玩笑——一家卖舒适鞋履的DTC公司,在股价跌跌不休之后,突然说要去做人工智能了。

    但这次不是玩笑。公司以4300万美元卖掉了鞋履业务,又从股市融了1亿美元,把名字改成了Smartbird。昨天,新CEO Nadia Carlsten正式上班了。

    AI基础设施与云计算概念图

    从鞋履到算力,这一步跨得有多大

    Carlsten不是随便什么人。她有工程学博士学位,之前在AWS(亚马逊云科技)任职,最近一份工作是欧洲计算公司DCAI的负责人。她从阿姆斯特丹接受TechCrunch采访时说得很直白:团队要从零开始招,办公场地也要去搞定,鞋履业务昨天正式结束了。

    她的任务是把Smartbird做成一家AI基础设施提供商。方向是那些需要对自己模型运行环境有完全控制权的客户——通常是因为政治原因或者商业模式原因。这类客户看重的不是公有云能扩到多大,而是数据主权。

    Carlsten说她的潜在客户需要的芯片数量在”几百到几千”这个范围,重点不是规模有多大,而是集群的灵活度,是对整个基础设施栈的控制力。

    这生意到底成不成

    Smartbird的对标不是超大规模云厂商,也不是那些拼命压价的新兴云(neocloud)。Carlsten说他们竞争的是企业内部的IT项目——那些大公司自己搭的私有算力池。

    但这个市场到底有多大,其实没人说得清。Carlsten自己也没给出估算,只说这个市场还非常早期,很多企业还在试点AI工具的阶段。对比一下,另一家做推理云的公司General Compute上个月才出stealth,直接宣布了3000亿美元的芯片采购订单。

    Carlsten拿到的薪酬包是:70万美元年薪,外加约900万美元的股票。Allbirds转型AI这件事,从叙事角度已经赢了一次——股价因为”AI概念”涨过一波。现在的问题是,Carlsten能不能把故事变成真实的收入。


    还有一个值得玩味的细节。Allbirds转型的同时,放弃了它的公益企业(PBC)资质。这个资质原本是用来固化公司的可持续发展承诺的——毕竟”环保鞋履”是Allbirds起家的故事。现在这个故事换成了AI基础设施,PBC资质也就不要了。

    这件事其实提出了一个挺有意思的问题:一家公司的”使命”到底能有多大的约束力?答案似乎是,当股价和生存压力来了,使命声明也就是一张纸。

  • 五角大楼的AI使用一年暴增1775%,但用过的人还不到一半

    五角大楼的AI使用一年暴增1775%,但用过的人还不到一半

    美国国防部说,过去一年里,用AI的人从8万涨到了150万。数字听起来很猛——1775%的涨幅,放在任何行业都是爆炸性新闻。但仔细一算,五角大楼总共350万雇员,用上AI的还不到一半。

    这组数据来自国防部首席技术官Emil Michael本月在哈德逊研究所的发言。他说AI正在让五角大楼的效率起飞,最直观的例子是写国会报告——过去要耗掉200个小时人力的报告,现在AI五小时就能出草稿。

    五角大楼AI应用
    美国国防部正大力推进AI部署,但采用率仍不足50%

    AI帮忙写的国会报告,质量到底怎么样?

    国防部副部长Jacob Glassman今年4月在一个活动上说,他用Pentagon的企业AI工具GenAI.mil让一个人员不足的团队生成了一份国会报告,结果「他们一周后回来跟我说,这不仅完成了报告,而且是我们过去五年里写出的最好的一份」。

    听起来很美。但布鲁金斯学会的分析给了另一幅画面:联邦政府的AI采用受限于「风险厌恶的文化、人手不足、采购困难、公众对AI的信任度低」。2025年,11个小型联邦机构只贡献了政府AI应用总量的2%。大机构跑在前面,小机构还在起跑线上。

    「如果没有提供这些额外信息,机构就有可能暴露敏感信息,对公众产生负面影响。」——美国政府问责局(GAO)关于AI在政府中应用的风险报告

    政府与AI:一场还没赢的仗

    国防部去年跟SpaceX、OpenAI、Google、Nvidia、微软、AWS、Oracle签了一系列AI工具合作协议,5月又追加了一批。从工具供给的角度看,五角大楼确实是联邦政府里AI整合走得最远的。

    但采用率不到50%这个数字本身,就说明问题比Marc Michael讲的要复杂。财富500强企业里的AI采用也面临类似困境:高盛2026年3月的追踪显示,虽然AI采用在增长,但80%的公司根本没有采用AI;普查局的调查显示采用率实际上从高位回落到了19.5%。

    更尖锐的问题是:AI写的国会报告,议员们看得出区别吗?如果看不出,那200小时的人力省掉了,但报告质量有没有同步提升?如果看得出,那这份「五小时出炉」的报告在国会能有多大分量?这些问题的答案,将决定五角大楼的AI故事是真正的转型,还是又一场技术泡沫。


  • 好莱坞写剧本开始用AI了,但演员的「数字分身」归谁还没扯清楚

    好莱坞写剧本开始用AI了,但演员的「数字分身」归谁还没扯清楚

    Brian Grazer现在用Claude来构思电影大纲。这位Imagine Entertainment联合创始人(《美丽心灵》《阿波罗13》《大话王》)说,他先把想法丢给Anthropic的AI助手,让它把整个故事铺成大纲,再交给编剧去细化。过去要花一年的事,现在一周就能拿出雏形。

    但他反复强调:你还是需要编剧的。这句话抓住了好莱坞眼下最真实的AI状态——技术成了加速剂,而不是替代者。Amazon MGM、Netflix、Disney都在AI上砸了大钱,行业争论的焦点已经从「要不要用」变成了「怎么用、谁授权、谁拿钱」。

    好莱坞AI创作
    AI正在改变好莱坞的创作流程,但肖像权归属仍是核心争议

    真正的战场是同意权

    SAG-AFTRA的最新合同把这件事划出了明确界限:一边是「授权数字复刻」——用演员的肖像和声音,但必须本人同意;另一边是「完全合成创作」——从零生成的虚拟表演者,不需要任何人授权。像Tilly Norwood这样的AI虚拟演员已经让这个问题从理论变成了现实。

    经纪公司也在围绕同一个逻辑布局。Creative Artists Agency(CAA)过去几年建了一个叫「CAA Vault」的东西——把客户的形象、肖像、声音都数字化扫描存档,但使用权完全握在艺人自己手里。CAA副法务总监Tammy Brandt说,现在越来越多交易开始涉及数字肖像授权,但好莱坞还没想清楚怎么把这些「数字分身」变成真正的收入来源。

    「你得拥抱这项技术,搞清楚它能做什么,然后诚实地面对一个问题:怎么跟艺人合作,用他们的创意资产赚钱——而且要用户真的感兴趣才行。」——Tammy Brandt,CAA副法务总监

    studios的「风险胃口」决定一切

    生成式AI公司Promise的总裁Jamie Byrne说,采用AI的程度说到底是客户自己定的。每家制片公司带着不同的「风险胃口」来找他们,各自定下能用哪些模型、要上哪些保护措施。有些艺人对AI咬牙切齿,有些则完全无所谓。

    Byrne把采用AI描述为一种竞争必要性:「每次技术更迭,总有制片公司趁势崛起,也总有人掉队——通常就是那些不拥抱新工具的人。」Imagine的Ron Howard则觉得,最终的界限会是观众定的。他预计AI生成内容会沉淀成一个子类型,观众会用脚投票,告诉行业哪里是红线。


    好莱坞的AI故事才刚开场。工具已经就位,钱也在往里砸,但「谁的肖像、谁说了算、谁拿分成」这几个问题,估计还得扯上好几年。

  • 美国盯上了ASML的顶级光刻机:一台EUV,卡住了全球AI芯片的脖子

    美国盯上了ASML的顶级光刻机:一台EUV,卡住了全球AI芯片的脖子

    一台机器,重达180吨,体积有一辆公共汽车那么大,售价超过1.5亿美元。它不是超级计算机,也不是粒子对撞机——它是ASML的EUV光刻机,地球上唯一能制造最先进芯片的机器。而现在,美国商务部部长Howard Lutnick正在告诉ASML的高管们:这台机器,有可能已经在中国了。

    一块硅片的国界

    ASML是一家荷兰公司,大多数普通人没听说过它的名字。但在半导体产业链里,它是无可争议的天花板——全球所有最先进的芯片,从Nvidia的AI训练芯片到苹果手机的A系列处理器,都离不开ASML的光刻机。而其中最顶尖的EUV(极紫外光刻)机器,全世界只有ASML能造。

    EUV光刻机的原理说起来简单:用极紫外光在硅片上”画”出芯片的电路图案。但做起来,是人类工业史上最难的工程挑战之一。ASML花了将近20年、投入了数百亿欧元,才把这项技术商业化。至今没有第二家供应商。

    ASML EUV光刻机与半导体制造
    ASML的EUV光刻机是全球最先进芯片制造的唯一工具(配图由AI生成)

    这项技术的战略意义,在美国对中国实施芯片出口管制时彻底暴露了出来。特朗普第一个任期就开始不让ASML把EUV机器卖给中国,这个禁令一直延续到现在。如果中国拿到了一台EUV机器,就能自己制造最先进的AI训练芯片,美国的整个出口管制体系就会出现一道巨大的口子。

    美国说有,ASML说没有

    根据彭博社的报道,美国商务部部长Lutnick在最近一系列会议中告诉ASML的高管,美国政府掌握的信息显示,一台EUV机器可能已经流入了中国。但彭博社同时提到,美国政府 repeatedly 拒绝向媒体展示他们所说的证据——不管是给彭博社看,还是 apparently 给ASML自己看。

    ASML的回应非常直接:没有这回事。公司说他们追踪自己生产的每一台机器——要么在客户那里正常运行,要么已经被拆卸并运回公司。EUV机器从来没有、也不可能出现在中国。

    ASML CEO Christophe Fouquet在今年5月接受TechCrunch采访时表示,公司花了20年才解决EUV光源这个核心难题,任何没有接触过这台机器的人,不可能通过逆向工程复现它。

    这场”罗生门”的背后,是美中科技博弈最敏感的神经。美国的逻辑是:中国有能力通过第三国、壳公司或者其他隐蔽手段获取被管制的设备,出口管制不能只靠”白纸黑字”的合规审查。ASML的逻辑是:EUV机器太大、太显眼、太难隐藏,而且公司对所有机器都有远程监控,不可能在中国出现而不被察觉。

    Why now?Lutnick的新动作

    这个话题为什么在现在被翻出来?一个值得注意的背景是,美国商务部去年底同意向xLight——一家开发下一代EUV光源技术的初创公司——注资最高1.5亿美元。xLight的CEO去年表示,他们的技术是要做ASML机器的”插件”,而不是取代ASML。但ASML CEO Fouquet对此并不买账。

    现在Lutnick一边让联邦资金支持的初创公司去挑战ASML的技术垄断,一边又在向ASML施压,说它的机器可能流入了中国。这两件事放在一起看,至少让外界产生了一些合理的疑问:美国对ASML,究竟是想让它更强,还是想给自己留一条后路?

    与此同时,国会里还有一项跨党派的法案在推进,比EUV禁令走得远得多——它要求禁止ASML向中国出口所有DUV(深紫外)光刻机,也就是比EUV老一代、但依然很重要的芯片制造设备。DUV设备约占ASML 2026年预期收入的20%。如果这道禁令落地,对ASML的财务报表将是一个真刀真枪的打击。

    AI芯片的战争,从光刻开始

    把这件事放在AI的大背景下,逻辑就清楚了。AI训练芯片需要最先进的制程,最先进的制程需要EUV光刻机,EUV光刻机只有ASML能造——这条链子上的每一个环节,现在都是地缘博弈的棋子。

    中国当然也在做自己的光刻机。但业内公认的判断是,中国在EUV这个级别的技术上,至少还差5到10年。如果美国真的相信一台EUV机器已经流入中国,那就不只是出口管制的失败了,而是整个AI军备竞赛底层逻辑的一次重大改写。

    目前为止,美国政府还没有公开它的证据。ASML也继续否认。但这件事已经被摆上了台面,不管最后结果如何,它都已经起到了一个作用:让全世界再次意识到,AI芯片的命脉,握在荷兰的一家公司的手里——而这家公司,正在同时被美国和它的竞争对手盯着。


  • OpenAI企业AI销售负责人入职5个月又走了:Barret Zoph的来回与OpenAI的IPO焦虑

    OpenAI企业AI销售负责人入职5个月又走了:Barret Zoph的来回与OpenAI的IPO焦虑

    OpenAI的企业赛道刚刚折了一员大将。Barret Zoph——今年1月才高调回归、被寄予带领OpenAI进攻企业市场的核心人物——入职仅仅5个月,又一次离开了。

    两次离开,两次回归

    Zoph不是第一次在OpenAI进进出出了。2024年秋天,他第一次离开OpenAI,转身加入了Mira Murati新创的Thinking Machines Lab,担任联合创始人兼CTO。Murati是OpenAI前CTO,去年9月带着一批OpenAI员工出走创业,在当时闹得沸沸扬扬。

    但Zoph在Thinking Machines Lab也没待长。今年1月,Murati在X上发帖称公司已与Zoph”分道扬镳”,他将不再担任CTO。随后有媒体报道称,Zoph的离开与一起未披露的办公室恋情有关——他被指与一名同事存在未申报的关系。

    有意思的是,Zoph离开Thinking Machines Lab后,几乎没有耽搁就回到了OpenAI。1月中旬,OpenAI宣布他回归,并且给了他一个极其重要的职位:领导企业的AI销售业务。这个时机选得很微妙——OpenAI当时刚表态要砍掉那些分散精力的”支线任务”,全力聚焦企业和编程这两个核心收入引擎,为IPO铺路。

    OpenAI企业AI业务
    OpenAI正全力押注企业市场,为IPO铺路(配图由AI生成)

    IPO前夜的人事震荡

    Zoph的离开,是OpenAI最近一波人事震荡的延续。就在这5个月内,OpenAI经历了相当密集的高管进出——前GitHub CEO Nat Friedman短暂加入又离开,前特斯拉AI负责人Andrej Karpathy的继任者迟迟未定,现在轮到了负责企业销售的Zoph。

    OpenAI向The Verge确认了Zoph的离开消息。他在公司的Slack频道里发了一条告别留言,然后就消失了。至于他为什么又走了,OpenAI没说,Zoph本人也没回应媒体的询问。

    OpenAI在IPO前夜频繁调整核心团队,折射出这家公司在商业化压力与研发使命之间的持续拉扯。

    Thinking Machines Lab的影子

    这件事还有一个值得玩味的背景。Thinking Machines Lab作为OpenAI的”影子对手”,本身就充满戏剧性。Murati在2023年11月Sam Altman被短暂开除时,曾临时接任OpenAI CEO,后来Altman回来,她也没留太久,直接出去单干了。

    而在最近的OpenAI内部庭审披露的文件里,Murati作证说她无法信任Altman说的每一句话。这两家公司的关系,已经从”同门师兄弟”变成了真正的竞争对手。

    Zoph在两边都有过任职经历,他的快速来去,某种程度上也是这段恩怨的注脚。他在Thinking Machines Lab只待了不到一年,回到OpenAI也只待了5个月。这种高频的职业变动,在AI圈虽然不算罕见,但在OpenAI这样处于IPO前夜的公司里,还是引人侧目。

    企业AI销售,OpenAI的必争之地

    Zoph走的这个岗位,对OpenAI来说可不是无关紧要的。企业AI市场现在是各家AI公司的主战场——Anthropic靠着Claude for Enterprise拿下了大量企业客户,Google把Gemini塞进了Google Workspace,微软更不用说,Copilot已经铺到了几乎所有微软企业产品里。

    OpenAI在这个方向上其实起步不晚,但一直没能把企业市场吃透。ChatGPT Enterprise推出了快两年,市场份额却不如预期。Zoph的任务本来是改变这个局面——他有过企业销售的经验,又有OpenAI内部的背书,看起来是个合适的人选。

    现在他走了,这个位子又空了出来。OpenAI得再找一个人来接盘。而IPO的时间表不会等人,企业收入的增长压力也不会因为人事变动而减轻。


    截至目前,OpenAI还没有宣布谁将接替Zoph的职位。公司在IPO前夜保持核心团队稳定的压力,显然比想象中更大。