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标签： AI技术

  • 把手机举到耳边就能实时翻译：Google把70种语言塞进了你的电话

    把手机举到耳边就能实时翻译：Google把70种语言塞进了你的电话

    Google Translate刚上线的时候，你把一句话敲进去，等两秒，它给你吐出来一段有时候对有时候不对的文字翻译。二十年过去，Google的翻译引擎已经每个月为几十亿用户处理超过一万亿个单词。现在他们想把「实时语音翻译」也做成每个人随手就能用的东西。

    不等你说完就开始翻

    Gemini 3.5 Live Translate是Google最新的语音翻译模型，支持70多种语言。最关键的部分是：它不像老一代翻译App那样等你把一句话说完才开工。它是连续生成的，边听边翻，延迟只有几秒钟，语气和节奏都尽量贴合说话的人。

    Google Gemini 3.5 Live Translate实时翻译概念图
    把手机举到耳边，就像接电话一样听翻译 (图片：AI生成)

    最有趣的功能是Android上的「聆听模式」：你把手机举到耳边，就像接电话一样，翻译好的语音就从听筒里直接出来。不用戴耳机，也不用举着手机让别人看到屏幕。Google说这个功能在你想快速听翻译、又不想让别人听见的时候特别有用——比如在国外旅游听到导游讲解，或者在异国他乡的商店里和店主砍价。

    「只需把手机举到耳边，就像一通普通电话，翻译好的语音就直接流进你的耳朵。」

    从5种语言到70种

    Google Meet也在用这个模型。以前Meet的翻译功能只支持5种语言，而且只能译成英文或者从英文译出。现在换成3.5 Live Translate之后，一口气的70多种语言、2000多种语言组合都能在会议里实时互译。这个功能这个月开始向部分企业Google Workspace客户开放私测。

    Grab也在测试这个模型。他们平台上每个月有超过1000万通语音通话，主要是司机和乘客之间的。两边经常说不同的语言，实时翻译能直接帮上忙。

    所有生成的语音都打了SynthID水印——这是Google开发的一种几乎听不出来的音频水印，用来标记这段内容是AI生成的，防止被人拿来造谣。

    在哪里能用？

    • Google Translate App（Android和iOS）——已全球推送
    • Gemini Live API —— 开发者公测版
    • Google Meet —— 部分企业客户私测中
    • Android「聆听模式」—— 正在逐步推送

    这篇文章其实没什么深奥的道理可讲。就是Google把一样东西做得更好、更顺手了。你要真想知道它翻译得准不准，最好的办法是找个说外语的朋友，面对面试试。

  • AI Agent正在变成员工，这家公司拿了6600万美元帮企业管「数字员工」

    AI Agent正在变成员工，这家公司拿了6600万美元帮企业管「数字员工」

    Goldman Sachs去年把AI编程代理Devin当作新员工来测试，McKinsey今年早些时候说他们已经有25000个AI代理和60000名人类员工一起工作。当AI代理真的变成「员工」，一个没人认真想过的问题就摆在了桌面上：你怎么给一个软件发工牌、管权限、还能在它出错的时候把它「开除」？

    从stealth模式走出来的NewCore

    纽约网络安全创业者Zohar Alon认为，现有的企业身份系统撑不住这个未来。他创办的NewCore今天从stealth模式走出来，拿了6600万美元种子轮融资，估值3亿美元。领投的是专注网络安全的风投Cyberstarts，Index Ventures和Evolution Equity Partners跟投。

    AI Agent身份管理概念图
    AI代理身份管理正成为企业安全新前线 (图片：AI生成)

    Alon不是第一次创业。他之前创办了云安全公司Dome9，后来卖给了Check Point。他说，AI代理的规模和复杂度会把那些用了15到20年的老身份平台「撑爆」。

    「我们很确定，AI代理给那些15年、20年历史的身份平台所增加的规模和复杂度，会把它们搞崩。」Alon对TechCrunch说。

    AI代理也该有「工牌」

    NewCore的平台把人类员工和AI代理放在同一个系统里管理。他们的核心论点是：AI代理应该被当作「一等公民」来对待——有自己的权限、生命周期控制和撤销机制，而不是混在传统的服务账户或机器凭证里蒙混过关。

    他们的「分键」架构把关键身份凭证分成两份，分别存在客户和平台那里。这样做的目的是消灭单一泄露点——就算平台被攻破，攻击者拿到的也只是不完整的一半密钥。

    NewCore还给Claude Code、OpenAI Codex、Cursor这些编程助手提供了「Agentic Skill」集成包，让AI工具以受管理的身份访问企业系统，而不是靠人工分发的凭证来凑合。

    更实用的部分是一个移动App：人类员工可以用它来审批、查看和撤销AI代理的权限。Alon把它叫做「人类监督层」。当公司有几十个甚至几百个AI代理在自主运行的时候，总得有人能随时拔插头。

    AI代理数量会超过人类员工？

    NewCore目前在美国和以色列有50多名员工，平台有不到10个付费客户和10多个设计伙伴。今年夏天开始收费。

    TCS董事长最近说，AI代理的数量最终可能赶上这家印度IT服务公司的人类员工总数。Alon预测，在科技公司里，AI代理在几年内就会超过人类员工的数量。

    「这是不可避免的。问题是我们要不要在来得及的时候把护栏建好。」——Zohar Alon

    Okta和微软的Entra这些老牌身份提供商也在往自己的平台里加AI代理功能。但Alon认为那些都是在为人类员工设计的平台上打补丁，而NewCore是从零开始为「人类+机器+AI代理」混合 workforce 建的。

    • NewCore种子轮6600万美元，估值3亿
    • 平台统一管理人类员工和AI代理身份
    • 「分键」架构防止单一泄露点
    • 移动App让人类监督AI代理权限
    • 今年夏天开始向客户收费
  • 白宫怀疑中国碰了Mythos，Anthropic模型安全再爆争议

    白宫怀疑中国碰了Mythos，Anthropic模型安全再爆争议

    白宫怀疑中国碰了Mythos，Anthropic模型安全再爆争议

    Anthropic的Mythos模型又出问题了。这次不是因为模型本身有多危险，而是因为白宫怀疑——一个有中国背景的团体，可能已经碰过它了。

    根据Semafor的报道，白宫之所以在6月初下令限制外部人员访问Anthropic的Mythos 5和Fable 5，部分原因就是对”中国获取模型”的担忧。如果中国政府真的拿到过Mythos 5或Fable 5的访问权限，这就是一个严重的国家安全风险——中方完全可以通过”蒸馏”技术，用这个强大模型来训练自己的”学生模型”，复制出类似的能力。

    Anthropic Mythos模型安全争议
    白宫怀疑中国访问了Anthropic的Mythos模型，模型安全再成焦点

    白宫没确认，但这件事已经够呛

    白宫到目前为止没有确认这份报道，特朗普的顾问David Sacks在X上发帖解释政府决定时，也没有提到中国，只说了Fable和Mythos存在被”越狱”的风险（这件事Anthropic自己是否认的）。Anthropic方面也没有回复媒体的询问，不过一个有意思的细节是：一位发言人对Semafor说，政府在与他们讨论出口管制时，并没有提起中国这件事。

    这就留出了一个解释空间：是中国真的访问过，还是这只是白宫内部某些人的担忧被泄露给了媒体？目前没有人知道确切答案。

    但这件事如果属实，那它不会是Mythos第一次在安全问题上报丑闻。Anthropic一直说Mythos太危险、太强大，不能对公众开放。但就在不久前，一个Discord群组被曝光曾经拥有Mythos的访问权限，而且持续了两周，Anthropic才发现并切断了访问。那次事件被媒体形容为Anthropic的” humiliation”——一家以安全为核心卖点的公司，自己的最强模型却被一帮网友先玩上了。

    Semafor报道称，白宫对Mythos的出口限制，部分原因是对中国获取模型的担忧。如果属实，这不会是Mythos第一次出现未经授权访问的安全事件。

    Anthropic在政府关系上越走越复杂

    把这两件事放在一起看，一个图案开始浮现：Anthropic在政府关系上越走越复杂。一方面，它要把模型卖给药企、能源公司这些受监管行业的客户，需要证明自己”安全可控”；另一方面，一旦牵扯上国家安全，它就得听从政府的出口管制指令，把大批海外用户挡在门外。上一次政府下令限制访问，印度科技圈炸了锅，不少人呼吁赶紧搞开源替代品。这一次如果”中国访问”的怀疑持续发酵，Anthropic面临的压力只会更大。

    对美国政府来说，这件事的底层焦虑很真实：AI军备竞赛里，模型能力就是战略资源，不能让别人轻易拿到。但Anthropic毕竟是商业公司，不是国家实验室，它要在全球市场卖产品，就得在”安全”和”开放”之间找平衡。这个平衡现在看起来越来越难找了。

    接下来值得关注的是，Anthropic会不会因为这件事进一步收紧模型访问政策。如果”中国访问”的怀疑被证实，那不只是Anthropic一家的事——整个美国AI行业都可能面临更严格的出口管制审查。而对于中国的AI实验室来说，这也是一个信号：想要拿到最先进的模型，不能靠”碰”，得靠自己做出来的。

  • AI管人这件事，终于轮到一线员工了

    AI管人这件事，终于轮到一线员工了

    AI管人这件事，终于轮到一线员工了

    大多数人听到”AI取代工作”这个话题，第一反应都是焦虑。但有一家叫Orbio的初创公司，思路正好反过来——它要用AI来管人，而且管的还是那些平时最不会被科技界注意到的群体：一线员工。

    Orbio的三个联合创始人里，CEO Sergi Bastardas在亚马逊和鲜花电商Colvin待了十年。他有一个反复出现的感受：背后支撑业务的那些人——在病房里、在餐厅后厨、在物流仓库里干活的人——一直缺乏高效的”人力基础设施”来管理。这些人有27亿之多，遍布医疗、零售、物流和酒店行业，大多数人连企业邮箱都没有，更别提被科技工具认真对待了。

    Bastardas在2025年拉着两个联合创始人Nacho Travesí和Antonio Melé，把这种感受做成了一家公司。Orbio做的事不难理解：用AI代理来帮企业招人、入职、管理一线员工。

    AI招聘代理管理一线员工
    Orbio用AI代理管理一线员工招聘与入职流程

    三个AI代理，管招人管入职还管日常

    具体是怎么做的？他们开发了三个AI代理，名字分别叫Maria、Daniel和Claire。Maria负责面试候选人，评估匹配度；Daniel跟进员工入职后的产出表现；Claire做日常打卡和沟通。三个代理不是孤立运行的——Maria面试时收集到的信号会反馈给招聘质量评估，员工离职面谈里透露的原因会重新校准招聘标准，日常参与度数据能提前识别离职风险。

    这个思路听起来有点赛博朋克，但实际落地已经有客户了。Orbio公布的信息显示，百胜集团（旗下有必胜客、塔可钟、肯德基）和餐饮品牌Poke已经在用这套系统来入职和管理一线员工。行为健康服务供应商The Stepping Stones Group更直接——Orbio现在跑通了它在美国的全部业务运营，而且入职成功率比以前高了20%。

    行为健康服务供应商The Stepping Stones Group现在用Orbio运行其全美业务，入职成功率提升了20%。

    2600万美元，盯上27亿人的”AI时刻”

    Orbio刚宣布完成2100万美元的A轮融资，领投方是Dawn Capital。加上这轮，公司总融资额已经达到2600万美元。Bastardas说，新钱主要用来招人和开发更多AI代理。

    这件事有意思的地方在于，它把AI应用的战场从”白领桌前”搬到了”一线现场”。之前AI招聘工具主打的是简历筛选、程序员笔试这类场景，对象是有邮箱、会用LinkedIn的白领。Orbio盯上的，是那27亿没有被传统企业软件覆盖过的人。

    竞争对手当然有。Paradox在做招聘自动化，WorkJam在做一线员工管理。但Bastardas觉得最大的对手不是某家初创公司，而是”老办法”——医疗、零售、物流这些行业里，管人的方式至今还是表格加电话，碎片化得厉害。

    接下来会怎么演变，现在还不好说。但Bastardas的一句话挺值得记住：”这是27亿人的AI时刻。”这些人撑着医疗、零售、物流和酒店行业在运转，之前从来没有被科技认真对待过。现在，AI终于轮到他们了。

  • 六月AI大模型”挤爆了”：GPT、Claude、Gemini、Grok扎堆发布

    六月AI大模型发布潮
    2026年6月，AI大模型迎来史上最密集的发布潮

    2026年6月，AI圈有点挤。往常一家头部公司发新模型，行业得消化好一阵；这个月倒好，OpenAI、Anthropic、Google、xAI四家差不多同时亮剑，GPT-5.6、Claude Sonnet 4.8、Gemini 3.5 Pro、Grok 5扎堆亮相，上下文窗口一口气推到150万Token。有人开玩笑说，AI圈的六月像双十一预售——不约而同，就怕自己晚一步。

    意外曝光的”后台日志”

    这一波发布潮，最早是从”泄露”开始的。今年4月下旬，有开发者发现OpenAI Codex的后台日志里短暂出现了一个陌生代号——GPT-5.6。没过几天，Claude Code的源码里也被人扒出了Claude Sonnet 4.8和另一个叫Jupiter V1的内部模型代号。

    两家公司都没官宣，但开发者社区已经炸了。评论区最高的赞只有一句话：”When launch？” 从GPT-5.5发布到5.6现身，中间只隔了一个多月。大模型迭代周期从”数月”缩短到”数天”，AI军备竞赛的节奏已经完全不一样了。

    四家同时亮剑，打的什么算盘？

    Google的Gemini 3.5 Pro走的是”长上下文”路线，150万Token的窗口意味着你可以把一整本书丢进去，还能接着对话。这个方向很Google——他们有搜索基础设施的底子，处理超长文本本来就是强项。

    Anthropic的Claude Sonnet 4.8继续在”安全”和”可控”上做文章，面向企业用户的味道很浓。OpenAI的GPT-5.6则更像在补全5.5没做完的事——据泄露出来的信息，5.6在代码能力和多模态理解上有明显提升。

    马斯克的Grok 5是最难预测的。xAI的数据中心折腾了好几个月（SpaceX的Colossus 1因为延迟问题租给了Anthropic和Google），但Grok 5如果准时出来，打的就是”实时信息”这张牌——毕竟Grok直接接Twitter/X的 firehose，这是其他家都没有的数据优势。

    国产阵营也没闲着。Qwen3.6、GLM-5.1、Kimi也在6月前后密集更新，而且走的是开源路线。国际市场打性能，国内市场打价格+开源，两边都在抢时间窗口。

    模型越强，商业越难

    密集发布背后有一个不那么显见的问题：模型能力越来越强，但怎么赚钱反而越来越难。Gemini 3.5 Pro的150万Token上下文听起来很厉害，但每次推理的计算成本也跟着涨。GPT-5.6能力更强，但不降价就没人用，降价就亏本——这是所有头部玩家都在面对的困局。

    一个正常的月份里，一家发新模型就够行业消化一阵了。但2026年6月，我们迎来的是四家同时发布。这不是巧合——大家都在抢同一个时间窗口，抢同一批企业客户，抢同一批开发者的注意力。挤就挤吧，用户倒是有的挑了。

    📎 相关信息：GPT-5.6与Claude Sonnet 4.8泄露分析、June 2026 AI Model Release Tracker

  • 科技公司利润创纪录却在裁人，AI成了最好的借口

    科技公司里正在发生一件很诡异的事情。一边是财报上的数字节节攀升，利润、营收接连创纪录；另一边却是成千上万的人被请出门，而官方理由清一色写着”AI”。

    求职平台TrueUp的数据很直观：今年以来科技公司已经发生了363起裁员，受影响的人接近15万，相当于每天近千人失去工作，速度比去年同期快了44%。上个月的单月裁员数更是创了两年来新高，接近4万人，而AI已经是全行业被提及最多的裁员理由，连续三个月都是如此。

    AI是真相还是遮羞布？

    越来越多的质疑声在问：AI真的就是那个原因吗？还是说，它只是一个特别好用的借口？

    支付公司Block的CEO Jack Dorsey今年早些时候裁掉了将近一半员工，随后被骂上热搜。他的解释是AI工具正在改变公司运作方式，但转眼又被网友翻出他在疫情期间过度招聘的证据——说白了，Block就是招多了，AI只是个好用的遮羞布。

    知名VC Marc Andreessen最近也忍不住说了大实话。他在播客里直言，几乎所有大公司都人满为患，至少多招了25%，有些甚至多了75%。以前没有办法，现在好了，有了AI这个”银弹借口”，裁人变得理直气壮。

    Uber本月初的小动作也很说明问题。他们裁掉了HR和招聘部门约23%的人，公司发言人赶紧出来澄清：这跟AI没关系。但就在一个月前，Uber的CTO还在内部会议上承认，公司2026年的AI编程预算在四个月内就烧光了，不得不给每个工程师设消费上限。你猜大家信哪个版本？

    造富与裁员的双重叙事

    这边厢大裁员，那边厢AI圈的钱却在以难以想象的速度聚集。

    Cerebras上个月上市，首日股价暴涨68%，两位联合创始人直接跻身亿万富翁行列。SpaceX上周五上市，市值站上2.1万亿美元，马斯克成了全球首位”纸面万亿富翁”，估计还造出了4400位百万富翁。Anthropic和OpenAI也在排队IPO，估值各自奔着1万亿美元去。

    扎克伯格今年3月花1.7亿美元在迈阿密”亿万富翁地堡”买了一栋豪宅，创下当地史上最贵房屋交易纪录。两个月后，Meta宣布裁员8000人，约占全部员工的10%。

    但这些极端财富故事出现的时候，普通美国人正在经历多年来最紧的日子。今年雇主医保保费涨了6-7%，是通胀速度的两倍多；私人医保费用自2008年以来翻了一倍；房价自2020年初涨了28%，房贷利率也翻了近一番。最新民调显示，76%的美国人把”生活成本”列为最担心的经济问题。

    这次跟2008年不一样

    这种贫富分化的剧本，上一次这么清晰还是2008年。那一次，华尔街搞出来的金融危机，最后结果是银行拿了救助，几百万人丢了工作和房子，愤怒在三年后凝结成”占领华尔街”运动。

    但如果眼下的趋势继续，2008年可能还算温和的。占领华尔街至少有个危机可以指——银行搞砸了，大家看得很清楚。这一回，没有崩盘可以怪。公司们在赚钱，AI本身在造富，裁员照样发生，理由就是AI。

    2008年的叙事是”我们救助搞砸经济的人，你却丢了工作”；这一回的叙事可能是”我们靠用来取代你的这项技术，赚到了前所未有的钱”。后者的火药味，显然要浓得多。

    很多公司——Block、Atlassian、Cloudflare——在提到AI时股价都会涨，所以这个策略能理解。但还是值得想一想：当你用AI当理由裁掉一批人时，你对外发出的信号到底是什么？

  • 企业AI账单揭秘：那1%”AI上瘾”公司，每月为每个员工花7500美元

    企业AI账单揭秘：那1%”AI上瘾”公司，每月为每个员工花7500美元

    Nvidia的一位高管前不久说了一句话，让不少人倒吸一口凉气：他们公司现在花在算力上的钱，已经比花在员工工资上的还多。紧接着，AI初创公司Mercor的CEO也出来爆料：他们内部用AI Agent花的token费用，已经超过了工资总额。

    两句话加在一起，一个很自然的问题就浮出来了：企业用在AI上的钱，真的快要超过用在人上的钱了吗？

    答案是否定的——但正在逼近

    金融支付公司Ramp发布了一份叫”Ramp AI Index”的研究报告，追踪美国企业对AI的采纳情况和支出数据。报告里有一个特别有趣的划分方式：把所有公司按AI支出强度排序，最顶尖的1%被称为”AI上瘾”（AI-pilled）公司。

    企业AI支出成本趋势
    企业AI支出正在快速上升，但绝大多数公司还在观望阶段

    这些”AI上瘾”公司每个月为每个员工花的AI相关费用，平均是7500美元。

    这个数字你怎么看，取决于你站在哪个角度。如果你是一个普通打工人，7500美元听起来像是个天文数字——这比很多人的月薪还高。但如果你把它和软件工程师的平均月薪比一下，就会发现AI还是便宜的：美国软件工程师的平均月薪大概是16000美元左右，7500连一半都不到。

    Ramp的报告揭示了一个两极分化的情况：极少数公司在大举押注AI，花起钱来眼睛都不眨；但大部分公司还在试试看的阶段，每个月的AI支出也就是一杯咖啡钱。

    绝大多数公司还在试试看

    当然，那只是最顶尖的1%。如果把范围扩大到前10%的AI采纳者，人均月支出就降到了611美元；而所有被调查企业的中位数，每个月每个员工只花11.38美元——差不多就是一个企业版AI助手订阅 seat 的价钱。

    所以这个数据其实告诉我们：AI的”贫富差距”在企业界也是真实存在的。少数公司在拼命用、拼命花；大部分公司只是开了一个账号，偶尔让它写写邮件或者总结一下文档。

    支出还在涨，而且涨得很快

    但有一个趋势值得注意：那些”AI上瘾”公司，上个月的AI支出环比又涨了14.1%。

    而且这些公司一般不全押某一个模型，而是在几个前沿模型之间反复横跳，有时候也掺一些开源模型来压成本。这种行为模式其实很符合常识：你现在如果真的在企业里推AI，很快就会发现账单是个问题。Token用量一旦上去，月底结算的时候数字会让你怀疑是不是哪里配置错了。

    这也是为什么最近一段时间，”AI成本管理”突然变成了一个热门创业方向——光是帮企业盯着自己的AI账单别爆掉，就能养活好几家初创公司。

    拐点什么时候来

    回到那个根本问题：AI什么时候真的会比人便宜？

    Nvidia高管和Mercor CEO的话，与其说是在描述现状，不如说是在描述一个他们正在主动推进的未来。当算力成本继续下降、AI能力继续提升，那个”AI比人便宜”的拐点，可能比大部分人预期的来得要早。

    但对于绝大多数企业来说，现在还远远没有到那个阶段。每个月11.38美元的中位数支出告诉我们：大部分人还在观望，或者只是浅浅地试了一下。

    那1%”AI上瘾”的公司，也许只是在替所有人探路——探完了，账单也会替所有人准备好。

  • 杨安泽的新赌注：当AI抢走工作，创业者的机会是帮人省钱

    杨安泽的新赌注：当AI抢走工作，创业者的机会是帮人省钱

    Andrew Yang最先被美国人认识，是在2020年总统竞选期间。他开着一辆SUV在全美到处跑，车身上贴着”人性至上”的标语，核心政见只有一条——全民基本收入（UBI）。很多人当时觉得这是个疯子的想法，但现在AI真的开始冲击就业市场了，回头看他的那些警告，突然就没那么荒谬了。

    从UBI候选人到移动运营商创始人

    Yang最近上了TechCrunch的Equity播客，聊的是他事后看来更紧迫的一个问题：AI正在吞噬大量的价值和工作岗位，普通人抬头一看，发现自己最基本的生存需求都快满足不了，这时候怎么办？

    他的答案听起来不像一个典型硅谷投资人的发言：他认为下一波创业机会，不在AI大模型，而在”降低生活成本”这件事上。

    这个想法其实来自Mark Cuban。不是因为Cuban的财富或者名气，而是因为他搞了一个叫Cost Plus Drugs的网站，直接按成本价卖药，把制药中间商的利润链全部砍掉。Yang看了之后列了一个清单：”住房、教育、食物、燃料、交通、媒体、无线通信”，这些都是普通人每个月必须花钱的地方。

    AI时代的生活成本与创业机会
    AI冲击就业的同时，创业者正在寻找新的机会方向

    他选了无线通信这个赛道，在2025年9月推出了Noble Mobile——一家移动虚拟网络运营商，资费比传统运营商低一大截，而且如果你用流量少，公司还会把利润分回给你。

    把利润还给用户，这能行吗

    这个模式挺反常识的。一般创业公司的逻辑是尽可能多收钱、尽可能少做事，但Noble Mobile的逻辑是：每赚一笔钱，就分一部分给客户。

    Yang说：”我们从单个用户来看是单位盈利的，但盈利的一部分会返还给订阅者，目的是让你开心、让你留下来，让你愿意推荐给朋友和家人。”

    Noble Mobile上线到现在，客户已经有”成千上万”，月收入达到”数百万美元”级别。这个规模当然还没到挑战Verizon或者AT&T的程度，但Yang想证明的是：你可以做一个有社会使命的公司，同时活下来，甚至活得不差。

    但这里有个尴尬的问题：投资人买账吗？答案是——看情况。Yang自己说，至少有一个投资人对他说过：”Andrew，我很想跟你合作——但如果你能把这公司做成一家AI公司，我们就投。”

    这句话其实把当下硅谷的资本偏好说得挺直白的：钱都在往AI里砸，而面向消费者、利润薄、还有社会使命的公司，讲起故事来没那么性感。

    财富集中对所有人都没好处

    不过Yang觉得风向可能会变。理由很简单：哪怕是最有钱、最会榨取价值的公司，也需要一个消费者有足够购买力的经济环境。如果AI把大部分人的收入都压垮了，谁还有钱买这些公司生产的东西？

    “价值集中在少数人手里，对所有人都没好处。”他说。他还提到，硅谷有些有钱人其实也意识到这个问题了——原因之一挺荒诞的，他们不想雇私人保安。

    Yang在节目里给创业者的建议其实挺朴素的：去做你真正关心的问题，别跟着群体思维走，外面的机会比你想的多。

    这话听起来有点鸡汤，但考虑到他已经从总统候选人变成了移动虚拟网络运营商的创始人，这种”不按常理出牌”的经历，至少证明他自己在按这个逻辑行事。

    AI会不会真的把UBI推上政策议程？Yang还在推动这件事，但他也承认，政府不一定是最好的再分配工具——钱收上来之后，说不定只是用来”堵一个窟窿”，干了些没什么生产力的事情。所以他更看重市场的作用：政策做不到的事情，市场激励机制也许能做到。

    不管你怎么看Yang的政治立场，他提出的这个问题是实的：当AI把成本压到接近于零、同时把财富往少数人手里集中，普通人要怎么活？创业者能在这件事上做什么？至少Noble Mobile给出了一个答案：你可以把本该属于股东的利润，直接分给你的客户。

  • AI公司IPO大爆发：SpaceX开路，OpenAI和Anthropic赛跑入场

    AI公司IPO热潮
    AI公司正在掀起一轮前所未有的IPO热潮 | 图源：AI生成

    SpaceX本周完成了史上规模最大的IPO，让马斯克一举成为全球首位万亿富翁。但这件事的意义远不止一个富豪榜单纪录——它揭开了一个更大故事：AI公司正在集体涌向公开市场。

    Anthropic和OpenAI已经秘密提交IPO申请，这个夏天很可能接连登场。在最新一期的TechCrunch Equity 播客里，几位记者聊了一个有意思的话题：这一波AI公司上市潮，到底会把市场带向哪里？

    “SpaceX不仅吸走了公开市场上大把的资金，还在极限测试一家上市公司能有多特殊、一个人能握有多大控制权。”——Sean O’Kane，Equity播客

    FAANG已成往事，现在是MANGOS的时代

    Kirsten Korosec在节目里提到了Julie Bort写过的一个标题：”不再是FAANG了，现在是MANGOS。”

    FAANG代表Facebook（现Meta）、Amazon、Apple、Netflix、Google（现Alphabet）。而这个新缩写——MANGOS——指的是Meta、Anthropic、NVIDIA、Google、OpenAI、SpaceX。

    Netflix被踢出去了，取而代之的是三家AI实验室。这个变化挺能说明问题：公开市场上的巨额资金，正在从消费互联网和社交网络，转向AI实验室和其他深科技，比如SpaceX。

    OpenAI和Anthropic，谁跑得快？

    这一轮里有个明显的竞速意味。分析师认为，OpenAI和Anthropic可能都想抢在对方前头上市，因为市场上的资金和注意力都是有限的。等估值开始回落的时候，谁先上谁就能拿到更好的条件。

    不过Korosec觉得这种想法太短视了。如果这两家公司聪明的话，应该更关心长期博弈，而不是IPO日历上谁排在前头。

    有意思的是，OpenAI最近已经在谈降价的事，显然在IPO赛道上也要打价格战。Anthropic还没推出低价套餐，在IPO前定价压力不小。

    涟漪效应：全市场都在蹭这波热度

    SpaceX的IPO不只是它一家的事。Korosec指出，有一批其他公司正在”蹭这波SpaceX IPO浪潮”——比如一家叫Quantum Space的公司正在通过SPAC上市，明显是在借SpaceX的热度。

    更值得注意的是，连福特和通用汽车这样的传统车企，也在把闲置的电池产能转向数据中心能源供应。福特宣布做储能业务的时候，股价直接涨了——虽然那个储能业务的规模跟特斯拉比起来真的挺小的。

    Sean O’Kane在节目里说了一句挺精辟的话：”硅谷的共识是AI正在重塑经济，但其实AI已经在重塑经济了——只不过是因为人们在建造它的方式，而不是因为人们在使用它。”

    这一轮AI IPO潮背后，是整个资本市场叙事的大转移。MANGOS能不能站稳脚跟，OpenAI和Anthropic谁先上市、定价如何，会在接下来几个月里见分晓。至于那些蹭热度的公司——福特做储能、Quantum Space走SPAC——是不是真的能从这个故事里分到好处，就是另一回事了。

  • Mistral融资30亿欧元，欧洲AI独角兽估值翻倍背后






    Mistral融资30亿欧元，欧洲AI独角兽估值翻倍背后

    法国AI实验室Mistral AI正在谈一笔大融资——约30亿欧元（合35亿美元），公司估值冲到200亿欧元（约231.5亿美元）。这个数字比它去年9月Series C融资时的117亿欧元估值，差不多翻了一倍。

    Bloomberg上周五放了这条消息，援引的是匿名信源，Mistral这边还没正式回应。如果这笔钱真落袋，Mistral手里攒的融资总额也才大约40亿美元——跟美国那帮巨头比起来，还是小巫见大巫。OpenAI融了约1860亿美元，Anthropic约1612.5亿美元，估值更是甩开欧洲这边好几条街。

    Mistral AI融资
    Mistral AI联合创始人兼CEO Arthur Mensch（图源：TechCrunch）

    开源路线是卖点，也是筹码

    Mistral 2023年成立，口号挺响——”把前沿AI交到每个人手里”。跟OpenAI、Anthropic那种把模型捂得严严实实的路子不同，Mistral走的是开源权重路线，几个基础大语言模型直接放出来，谁想定制随便改。

    当然它也没全开源，闭源模型也在卖，主打编程、语音克隆生成、光学字符识别这些场景。这种”半开源”策略在欧洲挺吃香，尤其是现在欧洲各国都在跟美国科技巨头保持距离的时候。

    法国最近都在 ditch Windows 换 Linux 了，减少对美国技术的依赖。Mistral适时把自己包装成”主权AI”的本土替代方案，这步棋走得准。

    欧洲各国政府买单了

    Mistral已经在巴黎附近建数据中心了，钱是去年3月融的8.3亿欧元债务。合作名单也挺好看：法国军方、卢森堡政府、ASML、欧洲防务AI公司Helsing——都是欧洲本地的”大客户”。

    这跟美国那边的打法不一样。OpenAI、Anthropic的企业客户遍布全球，营收规模和高管需求把估值顶到了天上去。Mistral目前的营收数据外界不太清楚，但估值涨成这样，投资方肯定是看到了什么。

    估值翻倍，钱够烧吗？

    40亿美元总融资，对标OpenAI的1860亿，差距不是一点半点。AI这行的烧钱速度快得离谱，算力、数据、人才，每一项都是天价。Mistral选的时机也有意思——正值欧洲”AI主权”情绪高涨，各国政府愿意掏钱支持本土选手。

    但估值200亿欧元这个数字，最终能不能站稳，还得看它能不能把模型做到真正跟美国巨头抗衡，以及能不能在欧洲之外打开市场。目前Mistral的模型口碑还不错，尤其是在开源社区里，但企业客户的买单意愿——尤其是美国企业——还是一个问号。

    这轮融资还在早期谈判阶段，条款随时可能变。Mistral拒绝置评，Bloomberg的匿名信源消息准确到哪一步，也得等官方宣布才知道。