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标签： AI技术

  • 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。


  • 智谱GLM-5.2发布：MIT协议全面开源，跑分对标Opus 4.5

    从5.0到5.2，智谱只用了四个月

    智谱GLM-5.2开源AI模型
    开源AI模型正在快速追赶闭源商业模型

    2026年2月，智谱发布GLM-5，当时打出的旗号是”从Vibe Coding到Agentic Engineering”，代码和工程上下文能力被放到了最前面。不到三个月，5.1来了，主打智能体。又过了一个多月，5.2在6月13日凌晨推送，这次的亮点不是能力升级这么简单——是所有用户免费、API接口开放、模型权重以MIT协议全面开源。

    MIT协议意味着什么？简单说，你拿这个模型做任何事情，包括把它塞进你的商业产品里去卖钱，都不用给智谱交一分钱，只需要保留版权声明，不用开源你自己的代码。这是开源协议里最宽松的一种。

    智谱选择MIT协议开源GLM-5.2，等于把这个模型的使用权交给了所有人。开发者没有使用限制，可以用任何方式部署。

    跑分到底怎么样？

    消息发布几个小时后，已经有用户在社交平台上反馈：”跑分和Opus 4.5差不多，速度也够。”Opus 4.5是Anthropic的旗舰模型，能做到”跑分差不多”这个水平，加上MIT协议开源，这件事的意义不只是智谱又发了一个新模型。

    它意味着开源生态正在缩小与闭源商业模型之间的差距，而且缩小的速度比很多人预期的要快。几个月前，大家还在讨论开源模型能不能追上GPT-4级别的能力；现在，GLM-5.2已经把目标对准了Opus 4.5。

    开源之后的玩法变了

    智谱不是第一家把大模型开源的公司，但它是少数几家既做得出有竞争力的模型、又愿意用最宽松的协议开源的公司之一。Meta的Llama系列也是开源的，但Meta的开源带着自己的算盘——通过开源建立生态，巩固自己的地位。智谱的MIT协议，没有这些附加条件。

    这对开发者来说是个好消息。以前要用上Opus级别的能力，每月至少要掏几十美元订阅Claude；现在，懂一点部署的人可以把GLM-5.2跑在自己的服务器上，成本只是显卡和电费。

    当然，开源不等于每个人都能用上。部署一个大模型需要不少算力和技术门槛，这不是普通用户点个按钮就能搞定的事。但门槛在降低，这是确定的。智谱同时发布了ZCode 3.0，每天给300万token的免费额度，就是为了让更多人能直接体验到GLM-5.2的能力。

    从2月的5.0到6月的5.2，智谱的迭代节奏很快。这种速度能不能持续，模型能力能不能稳定地往上走，还需要更多时间验证。但至少现在，开源AI的版图里，又多了一个不能忽视的名字。

  • 前a16z合伙人发飙：硅谷富豪正在用钱堵住AI监管的嘴

    一个风投老人的”反水”

    AI监管讨论
    AI监管走向，谁说了算？

    约翰·奥法雷尔在安德森·霍洛维茨（a16z）干了七年，今年1月离开的时候，大概率没想到自己会在《纽约时报》上公开骂老东家。

    他写的那篇专栏，核心意思很直接——他的前同事们正在用巨额财富压制关于人工智能监管的公开讨论。”人工智能不只是另一种技术，”他写道，”它可能把生产力推到新高度，也可能让数百万人的工作被自动化取代；它可能找到癌症的治愈方法，也可能加速我们还没准备好应对的生物风险；它可能改变孩子的学习方式，也可能让他们分不清真假；它还可能以让’镀金时代’都相形见绌的方式，把经济权力集中到极少数人手里。”

    “我们需要一场严肃的公共讨论：如何让AI造福所有人，而不是仅为少数富人服务。但眼下，这场讨论正被有钱人的噪音盖住。”

    钱是怎么堵住嘴的

    奥法雷尔没有直接点名所有目标，但字里行间指向的，是那些正在用政治捐款、游说和法律手段把AI监管挡在门外的人。a16z本身就是AI领域最活跃的投资机构之一，它的合伙人本就是这场游戏里的核心玩家。一个前合伙人跳出来批评，多少有点”盗号”的意思——但也正因如此，他的话才值得听。

    这话出来的时机也值得玩味。眼下正是AI监管在全球范围内最关键的时间窗口——欧盟的AI法案已经开始落地，美国的监管方向却因为政治周期而充满变数。硅谷的科技巨头们很清楚，现在如果不把监管的口子堵住，等舆论和立法跟上来，就晚了。

    良心觉醒，还是另一次自我营销？

    奥法雷尔没有在这篇文章里给出具体的监管方案，他的目的更像是在敲警钟：别让几个人的财富决定了所有人的未来。这话从一个刚从硅谷核心投资机构出来的人口里说出来，分量不一样。

    当然，也会有人质疑他的动机。离开a16z之后，他是不是在借攻击老东家来建立自己的公众形象？这很难说。但不管动机如何，他提出的核心问题——AI的走向到底由谁决定——是真实存在的。

    这篇文章在《纽约时报》发表之后，科技圈的讨论并不算多。可能是因为周末，也可能是因为大家不知道该怎么接这个话。一个前a16z合伙人的批评，到底是良心的觉醒，还是另一次的自我营销，可能只有他自己知道。但可以肯定的是，AI监管这个话题，不会因为他这篇文章就变得简单。

  • 苹果AI照片编辑工具：好用，但让人困惑什么叫照片

    WWDC 2026上苹果给了iPhone用户三件新玩具：AI清理、AI扩展画幅、还有个听起来很玄乎的”空间重新构图”。官方演示看得人心痒，但实际用起来怎么样？我花了一周时间折腾iOS 27开发者测试版，说说真实感受。

    苹果AI照片编辑工具演示
    iOS 27 的 AI 照片编辑工具，好用，但也有点让人不安（图源：The Verge）

    清理工具终于能用了

    先说最实用的——清理工具。这个东西其实去年就有了，但去年的版本说难听点就是个摆设。它只在设备端跑模型，算力有限，移除一个路人之后，补出来的背景经常怪得离谱，有时候干脆留一块马赛克一样的色块。我当时试了几次就放弃了。

    今年苹果做了个关键升级：清理工具现在可以调用云端更强的模型了。这个打法其实谷歌Pixel很早就在用，人家Magic Editor一直比苹果能打，核心原因就是云端算力和设备端算力的差距。苹果终于想通了。

    实测下来，清理2.0确实能打了。孩子鼻子上沾了东西？修掉。背景里有个路人抢镜？去掉。处理完你看不出明显破绽，这就够了。这个功能我估计会是iOS 27里使用率最高的AI特性，没有之一。

    扩展画幅，比想象中克制

    第二个功能是”扩展”——你可以把它理解成反向裁剪。拍的照片构图太紧，主体快贴边了，以前只能裁小，现在可以用AI往外”撑”一点，让画面松快些。

    苹果在这个功能上出奇地克制。它不会像三星早期那样疯狂脑补画面外的内容，而是找对称性、延续纹理，能不加就不加。我试了几次，它会在边桌上”脑补”出一盆植物，看起来挺像那么回事，但我知道那张桌子原来没有盆栽。

    克制是好事。但如果我把这张照片发到朋友圈，我自己知道那是AI补的，别人不知道——这个问题，苹果也没给出答案。

    最野心也最让人困惑的：空间重新构图

    第三个功能叫”空间重新构图”，是我觉得最有意思也最”危险”的一个。它利用了照片中的深度信息，让你像移动相机一样，微调拍摄视角。比如你拍的时候站得偏了，主体被挡了一点，现在可以”虚拟移动”一下，换个角度看看能不能救回来。

    想法很好，但执行起来问题不少。AI需要脑补你没拍到的部分——就像你拍了一张侧面的合影，AI要帮你”猜”被挡住的那个人长什么样。离原拍摄位置越远，AI需要脑补的内容就越多，画面就越容易进入”恐怖谷”。

    我试了一张自拍，用空间重新构图微调角度，结果我自己的脸看起来有点歪，说不上来哪里不对，就是”不像真的”。这种感觉很微妙——照片里的人是你，但又不完全是你。

    有一个细节值得说：用这些AI工具编辑过的照片，会被打上一个”Synth ID”标签，标明这张照片被AI动过。但这个信息藏得很深，要在Instagram里点开照片的”AI信息”菜单才能看到。而且，大多数人刷朋友圈的时候，不会去点那个菜单。

    我们在失去什么

    iOS 27的这些AI编辑工具，单看每个都挺好用。但把它们放在一起看，有一个更大的问题浮出来了：我们以前默认”手机拍的照片是真的”，这个默认信任，正在被一点点吃掉。

    苹果不是最大胆的玩家，谷歌和三星走得更快。但苹果的用户基数太大了，一旦这些功能随着iPhone普及开来，”照片可以被AI随意改写”这件事，就会从”少数人的玩具”变成”所有人的日常”。到那时候，我们再看别人发的照片，第一反应会是”这是真的还是AI修过的”？

    这个问题没有简单答案。但至少，苹果给了你一个工具——那个藏得很深的”AI信息”标签。用不用，怎么用，是你自己的选择。

  • Anthropic一纸禁令，把印度AI圈打醒了

    Anthropic上周五突然宣布，按照美国政府的要求，暂停旗下最新两款模型Fable 5和Mythos 5的所有外籍用户访问权限。消息一出，印度科技圈炸了锅。

    事情有点讽刺。就在这份声明发布前几天，Anthropic刚高调宣布和印度IT服务巨头塔塔咨询服务（TCS）达成合作，要在印度大规模推企业级AI。结果话音刚落，政府一道指令下来，最新模型的外籍访问直接被切了。印度这边刚准备大干一场，发现自己连”入场券”都被别人攥在手里。

    印度真的是第二大市场，但话语权为零

    Anthropic和OpenAI都公开说过，印度是它们仅次于美国的第二大市场。这个数字不是随便说说的——印度有几百万开发者、几十万家初创企业，企业数字化意愿又强，确实是AI公司眼里的肥肉。

    但这次事件把一个问题摆到了台面上：肥肉归肥肉，命脉捏在别人手里。华盛顿一句话，印度用户就用不上最新的模型了。而且有报道说，这次是亚马逊CEO安迪·贾西先向政府”打了小报告”，理由是安全担忧。白宫私下还指责Anthropic自己对越狱漏洞的处理一塌糊涂。Anthropic当然不服气，但服不服气不重要，指令已经下了。

    印度AI创业平台Activate的创始人Aakrit Vaish说得很直白：”这彻底改变了现状。”他周六早上看到声明的时候，又震惊又困惑。改变在于，印度的初创企业需要认真想一想了——依赖别人的模型，这条路到底还能走多远？

    不是钱的问题，是”能不能做出来”的问题

    有人说了，那印度自己做大模型不就行了？钱到位不就好了？

    前Infosys高管、投资人Mohandas Pai在X上发文，呼吁政府每年拿出5000亿卢比（约50亿美元）搞AI和深度技术，再加2万亿卢比的信贷担保支持云基础设施和半导体。这个规模比印度现有的”印度AI使命”大了好几倍——后者五年总投入才120亿美元。

    但光速创投的合伙人Hemant Mohapatra直接泼了冷水：做前沿大模型，最大的瓶颈不是钱，是人才、算力和执行力。训练一个前沿模型，少则几亿美元，多则几十亿美元，而且要有能把这些钱变成实际能力的团队。印度目前在这方面的积累，说实话还不够看。

    眼下印度真正在做基础大模型的初创企业屈指可数。Sarvam算是其中一个，今年早些时候开源了模型。另一家曾经高调亮相的Krutrim，后来悄悄转型去做云和AI基础设施服务了——做大模型太烧钱，不如做基础设施来得实在。

    更多人开始认真看开源

    Zoho的创始人Sridhar Vembu的表态很典型。他在X上写：”技术就是终极武器。”他呼吁印度机构更多采用小型开源模型，包括印度本土的，也包括中国的开源模型。

    这个说法一周前可能还会有人质疑，现在质疑的人少了很多。Anthropic事件之后，不少印度创业者开始重新评估自己对少数几家美国前沿模型供应商的依赖程度。Atomicwork的CEO Vijay Rayapati说得更直接：如果你的AI团队不是全由美国公民组成，你在竞争上就是劣势。因为别人能用的最新模型，你可能用不上。

    这件事还牵出了另一个讨论。本周，美国房产科技公司Opendoor在落地印度不到两年后就关了印度办公室，CEO说要把运营团队搬到离美国客户更近的地方，同时转向更小、更AI化的团队。这件事在印度科技圈引发了不少讨论——AI到底是在创造机会，还是在重构全球分工的逻辑？印度作为”世界后台”的地位，还能稳住吗？

    新德里的科技政策专家Prasanto Roy说了一句话，在印度朋友圈里传得很广：”就算这件事后来被纠正或者逆转，它也已经说明了一个问题——不存在地缘政治中立的外国大语言模型。美国的AI模型，绑的就是美国的地缘政治。”

  • 2026世界杯用上AI裁判，越位判罚快了不止一点

    足球里的科技含量，比你想的多得多

    2026年世界杯这周就在美国开了，这届比赛有个跟以往完全不同的地方——AI技术渗透进了比赛的几乎每个环节。从球员踢出那一脚的精确毫秒，到越位线该画在哪里，再到你坐在沙发上看到的裁判第一视角画面，背后都有AI在跑。

    先说那个最显眼的变化：比赛用球。阿迪达斯这届的官方用球叫Trionda，里面塞了一个惯性测量单元（IMU）传感器，每秒采集500次运动数据。这个传感器的唯一任务，就是记录”球到底是什么时候被踢出去的”——精确到毫秒。

    为什么要这么精确？因为越位判罚的关键时刻，就是球离开脚的那一瞬间。以前的系统靠视频帧来估算，误差可能有一两帧，现在有了500Hz的传感器，这个时刻可以精确到单帧以内。有个有趣的副作用：这届世界杯的比赛用球，历史上第一次需要在开赛前充电。

    FIFA World Cup 2026 AI Technology
    2026世界杯首次大规模部署AI裁判辅助系统，覆盖越位判罚、球员追踪等多个环节丨来源：TechTimes

    越位判罚快了多少

    跟上一届（2022年卡塔尔世界杯）比，这届的半自动越位系统升级了不少。16座球场每座都装了大约12台专用高速摄像头，AI同时追踪场上每位球员的29个身体特征点——包括四肢、膝盖、脚趾——每秒扫50次。

    把足球传感器的触球时间戳，和这29个点的骨骼追踪数据叠在一起，系统就能自动画出越位线，几秒钟内给出判罚建议。2022年版的系统只能识别超出越位线50厘米以上的情况，这届能识别到10厘米。

    但有个很重要的界限：AI只负责”量位置”，不负责”判主观”。也就是说，系统能告诉你某个球员在触球瞬间是不是站在越位位置上，但这个球员有没有”实际参与比赛”——这是裁判的主观判断——AI不管。最终吹不吹越位，还是人说了算。

    这届世界杯的AI部署逻辑很清晰：客观、可量化的环节交给机器，主观判断的环节仍然留给人类。这是”半自动”这个词真正的含义。

    裁判的第一视角，你看得到

    另一个第一次是：这届所有104场比赛，裁判都佩戴了随身摄像头。你能在转播里看到裁判的第一视角画面——球滚到脚边那一刻，裁判眼里看到的是什么。

    原始的头戴画面其实抖得看不了，所以FIFA用AI稳定算法对视频做了实时平滑处理。这个功能的初衷是提高判罚透明度——有争议的时候，大家能看到裁判当时到底看到了什么，而不是只能听解说员猜。

    球员赛前还全部做了3D扫描，系统用这些数据生成逼真的虚拟形象，用来在球场大屏和电视转播里还原越位判罚过程。你看世界杯的时候看到那些动画越位线解释，就是这么来的。

    科技公司也没闲着

    谷歌和联想把这届世界杯当成了AI能力的展示舞台。谷歌把Gemini AI嵌进了球迷体验里，你可以在手机锁屏页面拿到实时比分和AI生成的赛事可视化内容。联想给16座球场都搭了数字孪生模型，用来做人群和安全管理，还给了48支参赛球队一套叫”Football AI Pro”的分析工具，基于2000多个足球专项指标训练出来的。

    这届世界杯也许是AI在体育赛事里最大规模的一次实地测试。技术能不能经得起全球几十亿双眼睛的检验，几周后就能看到。球迷关心的可能只是判罚公不公平，但背后那些数据——球员的3D扫描、每秒50次的追踪、每一次触球记录——归谁所有、怎么用，这些问题可能比越位线难画多了。

    • Trionda智能足球内置500Hz传感器，精确记录触球时刻，需赛前充电
    • 16座球场各部署约12台高速摄像头，AI追踪球员29个身体特征点
    • 越位判罚灵敏度从50厘米提升至10厘米，判罚建议直接推送到助理裁判耳麦
    • 首次在全部104场比赛中启用裁判随身摄像头，AI实时稳定第一视角画面
    • 谷歌Gemini、联想Football AI Pro同步亮相，AI全面进入球迷体验和球队分析