人工智能的崛起带来了大量新术语和行话。本文整理了一份常用词汇表，帮助你理解LLM、RAG、RLHF等关键概念。 ## 从AGI到AI Agent：核心概念解析 **AGI（通用人工智能）** 是一个模糊但重要的概念。OpenAI CEO Sam Altman将其描述为“可以雇来当同事的普通人类水平的AI”，而OpenAI的章程则定义为“在大多数经济价值工作上超越人类的高度自主系统”。Google DeepMind的理解略有不同，认为AGI是“在大多数认知任务上至少与人类能力相当的AI”。值得注意的是，即使是AI研究前沿的专家们对此也未达成共识。 **AI Agent（智能体）** 指的是能够自主执行一系列任务的工具——比如报销费用、预订机票或编写代码——远超基础聊天机器人的能力。不过，正如我们之前解释过的，这个新兴领域仍有许多不确定性，不同人对AI Agent的理解可能不同，其底层基础设施也仍在建设中。 ## 技术细节：API端点与思维链 **API端点（API endpoints）** 可以理解为软件后端暴露的“按钮”，其他程序可以“按下”这些按钮来触发功能。开发者利用这些接口构建集成，例如让一个应用从另一个应用拉取数据，或让AI Agent直接控制第三方服务。大多数智能家居设备和联网平台都有这些隐藏按钮，普通用户通常看不到。随着AI Agent能力增强，它们越来越能自主发现并调用这些端点，带来强大的自动化可能。 **思维链（Chain of thought）** 是一种推理方法，让AI像人类一样逐步思考问题。面对简单问题时，人类大脑可以不经思考直接回答；而复杂问题则需要分解步骤。思维链提示技术正是模拟这种过程，要求模型输出中间推理步骤，从而提升复杂任务的准确性。 ## 行业背景与术语价值 这些术语的涌现反映了AI行业的快速迭代。理解它们不仅是技术爱好者的需求，更是商业决策者和普通用户跟上时代的基础。例如，区分AGI的不同定义有助于评估AI公司的技术路线和商业承诺；了解API端点的概念则能理解为什么AI Agent正在成为自动化领域的热点。 本文作为一份活文档，将持续更新。建议读者重点关注**RLHF（基于人类反馈的强化学习）**、**RAG（检索增强生成）** 等后续会深入解析的术语，它们分别对应AI对齐和知识检索两大关键方向。
近年来，AI取代人类工作的论调甚嚣尘上，但Box创始人Aaron Levie却提出了一个令人警醒的观点：那些决定AI可以取代你工作的人，恰恰是最不了解你工作真正内涵的人。他将这种现象称为“AI精神病”（AI psychosis）。 Levie的这番评论并非空穴来风。项目管理平台ClickUp近期裁掉了22%的员工，理由是为了给AI代理腾出空间。更令人担忧的是，2026年的科技行业裁员人数已经几乎与2025年全年持平。这些数据表明，企业正在以前所未有的速度用AI替代人类岗位，但其中可能隐藏着巨大的认知偏差。 ### 什么是“AI精神病”？ Levie所描述的“AI精神病”，指的是企业高管和技术决策者过度沉迷于AI的潜力，以至于盲目相信AI能够解决所有问题，甚至在不完全理解业务复杂性的情况下，就贸然用AI替代人类员工。这种思维模式忽略了AI的局限性，也低估了人类在特定场景下的不可替代性。 例如，ClickUp的裁员决策引发了广泛争议。虽然AI代理在处理重复性任务上确实高效，但项目管理涉及大量的人际沟通、创意协调和战略决策，这些都是当前AI难以胜任的。Levie认为，这种“先开枪后瞄准”的做法，最终可能导致企业效率下降，甚至失去核心竞争力。 ### AI替代的隐形成本 事实上，AI替代人类工作并非简单的成本效益计算。当企业盲目追求AI化时，往往会忽略以下隐形成本： - **知识流失**：经验丰富的员工离开后，其积累的行业知识和隐性技能难以被AI复制。 - **创新停滞**：过度依赖AI可能导致团队失去主动思考和创新的能力。 - **客户体验下降**：AI在处理复杂、个性化需求时，往往不如人类灵活和富有同理心。 Levie的警告并非反对AI技术本身，而是呼吁企业保持理性。AI应当被视为增强人类能力的工具，而非完全替代人类的解决方案。 ### 行业趋势与反思 2026年的裁员数据令人震惊：科技行业的裁员人数已接近2025年全年水平。这背后既有经济下行的压力，也有AI技术普及的冲击。然而，Levie的观点提醒我们，裁员并非总是最优解。企业在推动AI转型时，需要更深入地评估岗位价值，避免陷入“为了AI而AI”的误区。 一些公司已经开始反思这一趋势。例如，部分企业选择通过再培训让员工与AI协作，而非直接裁员。这种“人机协同”的模式或许更可持续。 ### 小结 “AI精神病”是一个值得所有科技从业者警惕的现象。在AI浪潮席卷各行各业的今天，企业决策者需要保持清醒：AI是工具，不是万能药。真正的竞争力，来自于对技术与人类价值的深刻理解与平衡。
AI芯片初创公司Groq正计划从现有投资者处筹集6.5亿美元新资金，以加大对其推理云业务的投入。据Axios报道，这家公司正从硬件转向聚焦AI推理（inference）——即优化AI模型对用户提示做出响应的过程。 去年12月，Groq与英伟达达成了一项价值约200亿美元的“非收购协议”，涉及部分Groq高管跳槽至英伟达，以及Groq硬件技术的授权。这笔交易让Groq的投资者获得了现金回报，但如果当时是全面收购，它本将成为英伟达历史上最大的一笔收购。如今，这些投资者被要求再次出资，支持公司发展推理云业务，该业务允许开发者和企业托管其推理密集型应用。 目前，Groq由临时CEO Adam Winter和临时CFO Matt Eng领导。报道称，这6.5亿美元融资几乎已成定局——现有投资者Disruptive和Infinitium已同意，如果其他投资者不愿按比例认购，他们将补足剩余份额。 推理是AI提示之后发生的处理过程，目前在AI世界中，推理的需求远大于模型训练。Groq的转型反映了这一趋势：随着AI应用大规模落地，推理环节对算力的消耗正成为瓶颈，而Groq自研芯片在推理速度和能效上具有优势。 这轮融资距离英伟达的“非收购”协议仅半年，显示出Groq在获得资金和人才后，正加速向推理服务商转型。对于英伟达而言，这既是巩固其AI生态的举措，也间接扶持了一个潜在竞争对手。
据 Axios 报道，AI 芯片初创公司 Groq 正寻求从现有投资者处筹集 **6.5 亿美元** 新资金，以加大对推理（inference）云业务的投入。该业务依托 Groq 自研芯片和系统，为开发者与企业提供托管推理密集型应用的平台。 此前，Groq 在去年 12 月与英伟达达成了一项价值约 **200 亿美元** 的“非收购协议”（not-a-quisition），部分 Groq 高管转投英伟达，同时 Groq 将其硬件技术授权给英伟达。这笔交易让 Groq 的早期投资者获得了现金回报——如果该交易是完整收购，它本会成为英伟达历史上最大的一笔收购。 如今，这些投资者被要求继续注资，支持 Groq 的推理云业务扩张。推理是 AI 模型在收到提示后进行的处理过程，当前在 AI 领域的需求远大于模型训练。Groq 的新方向目前由临时 CEO **Adam Winter** 和临时 CFO **Matt Eng** 领导。 报道称，这轮融资几乎已成定局：Groq 的投资方 **Disruptive** 和 **Infinitium** 已同意，如果其他现有投资者不愿按比例认购，它们将补足剩余份额。 ## 行业背景 Groq 的转型折射出 AI 芯片赛道的显著变化。随着大模型从训练转向大规模部署，**推理效率** 成为关键瓶颈。Groq 凭借其低延迟、高吞吐的 LPU（语言处理单元）架构，在推理市场占据一席之地，但面临英伟达、AMD 以及 Cerebras 等定制芯片厂商的激烈竞争。 此次融资也凸显了 **“非收购式人才获取”** 模式的兴起。英伟达通过类似协议，既获得了关键人才，又避免了反垄断审查，而 Groq 则获得了资金和生态支持。不过，Groq 的核心团队流失后，能否独立推进推理云战略仍存变数。 ## 小结 Groq 的 6.5 亿美元融资计划，既是对其推理云业务前景的押注，也是对英伟达主导地位的一次挑战。在 AI 推理需求爆发的当下，这家初创公司能否借力此轮融资实现突围，值得持续关注。
近日，AI 编程助手初创公司 Cognition 宣布完成 10 亿美元融资，估值高达 260 亿美元。其核心产品 Devin 被公认为最成功的 AI 编程代理之一，但 CEO 吴浩（Scott Wu）明确表示，Devin 的设计初衷并非取代人类程序员。 ## 从“替代”到“伙伴” 在 Cognition 的官方博客中，他们描绘了一个“自动驾驶式软件开发”的未来。当被问及 Devin 是否会取代中级程序员（L4）时，吴浩给出了“是，也不是”的回答。他强调：“我们从未将其视为替代人类。我知道外界有这样的讨论，但这从来不是我们的观点。” 吴浩本人是一位资深程序员，9 岁开始编程，曾被誉为“有史以来最有成就的少年竞技程序员”之一。二年级时，他就在面向七年级学生的全国数学竞赛中获胜，并结识了 Scale AI 创始人 Alexandr Wang 等天才少年。正是这种背景，让吴浩对编程有着深厚的感情。 “我们开始构建 Devin 时，想法很简单：它就是你的伙伴，帮你构建更多东西。”吴浩甚至在自己的办公桌上放了一个 Devin 泰迪熊，作为这种理念的象征。 ## 保持编程的乐趣 吴浩不希望 AI 代理剥夺人们编程的乐趣。“大多数软件工程师热爱构建软件。如果你问他们为什么，他们会说：我可以从无到有创造东西，把想法变成产品，变成体验。”他认为，就像可视化开发环境将软件创建从机器指令中抽象出来一样，AI 代理是另一层抽象——介于构思软件产品和实际产出之间。 然而，值得注意的是，Cognition 内部确实使用 Devin 来完成几乎所有软件的交付。这种“自己用自己产品”的做法，一方面证明了 Devin 的能力，另一方面也引发了对程序员就业的担忧。 ## 产业视角 在 2026 年这个 AI 裁员新闻频发的年份，吴浩的表态显得尤为谨慎。他坦言：“我们不想让程序员失业。我们本身就是程序员。”这种立场与许多鼓吹“AI 取代人类”的科技公司形成鲜明对比。 但现实是，AI 编程代理的能力正在快速提升。Devin 能够端到端地处理任务，从需求理解到代码生成、测试、部署，几乎覆盖了整个开发流程。对于企业而言，这意味着更高的效率和更低的成本。 吴浩试图在效率与人文之间找到平衡。他相信，AI 代理可以解放程序员，让他们专注于更有创造性的工作，而不是被重复性劳动所困。但最终，这种平衡能否实现，取决于技术发展和社会选择。 ## 小结 Cognition 的案例表明，AI 编程代理的未来不是非此即彼的替代，而是人机协作的新范式。吴浩的“伙伴”理念为行业提供了一个值得思考的方向：AI 应当增强人类能力，而非取而代之。
**TechCrunch Disrupt 2026** 将于 **10月13日至15日** 在旧金山 Moscone West 举行，演讲申请窗口将于 **今晚（太平洋时间 11:59 p.m.）** 关闭。这场年度科技盛会预计汇聚 **超过 10,000 名** 初创企业及风险投资领袖，议题覆盖 **AI、金融科技、基础设施、机器人、气候科技** 等前沿领域。 ### 申请流程与演讲形式 申请者需提交议题，经编辑团队筛选后进入 **“观众选择”投票环节**，由 TechCrunch 读者决定最终登台阵容。演讲形式分为两种： - **分组会议（Breakout Sessions）**：30分钟演讲（最多4位演讲者，含主持人）+ 20分钟问答，容量100人。 - **圆桌讨论（Roundtables）**：30分钟引导式讨论（最多40人），无需幻灯片或音视频设备，侧重深度交流。 ### 为何不容错过 Disrupt 是科技界最具影响力的活动之一，过往参与者包括 **初创公司创始人、投资人、技术专家**。成功入选不仅能获得曝光，更能与行业决策者直接对话。 ### 行动提醒 申请截止时间紧迫，有意者需立即提交。更多细节可查阅 TechCrunch **Call for Content** 页面。 > 早鸟票优惠（最高省 $410）将于 **5月29日** 截止，注册请访问官网。
Box创始人Aaron Levie在TechCrunch的《Equity》播客中抛出一个尖锐观点：那些决定AI可以取代你工作的人，恰恰是最不了解你工作真正内容的人。他将这种现象称为“AI精神病”（AI psychosis）。 Levie的言论并非空穴来风。项目管理工具公司ClickUp近期裁减了22%的员工，理由是引入AI代理后不再需要那么多人力；2026年的科技行业裁员人数已几乎与2025年全年持平；而DuckDuckGo的安装量正在攀升，因为用户希望Google停止强制将AI塞进搜索结果，只想看到干净的链接。 本期播客由Kirsten Korosec、Anthony Ha和Sean O Kane主持，深入探讨了当“AI狂热派”和“AI怀疑派”同时正确时会发生什么。此外，还讨论了三个值得关注的交易：Waymo在凤凰城推出的全新Ojai机器人出租车及其盈利路径、云数据巨头Snowflake与AWS签署的60亿美元五年协议、反亚马逊的物流初创公司Stord以30亿美元估值融资2.5亿美元，以及AI代理浪潮如何真正重塑招聘格局，而非仅仅是裁员。 ## AI代理：效率提升还是岗位杀手？ ClickUp的裁员是AI替代人类工作的典型案例。该公司声称AI代理可以完成此前由员工承担的任务，因此决定削减22%的劳动力。然而，Levie指出，这种决策往往由高层做出，他们并不理解基层工作的复杂性和细微差别。这种“AI精神病”表现为一种盲目相信AI能解决一切问题的倾向，而忽略了实际业务中的人为因素。 ## 用户的反抗：逃离AI搜索 DuckDuckGo的崛起反映了用户对AI过度侵入搜索体验的厌倦。Google在搜索结果中强制集成AI摘要，导致用户无法获得传统的纯链接结果。DuckDuckGo强调隐私和简洁，正好迎合了这部分用户的需求。这表明，尽管AI技术发展迅速，但并非所有用户都买账。 ## Waymo的新车与盈利之路 Waymo在凤凰城推出了名为Ojai的新一代机器人出租车。Kirsten Korosec首次体验了这款车，并分享了她的第一印象。同时，团队讨论了Waymo如何实现盈利——随着车队规模扩大和运营成本降低，自动驾驶出租车业务有望在2026年实现正现金流。 ## Snowflake与AWS的60亿大单 云数据仓库公司Snowflake与AWS签署了为期五年的合作协议，总价值60亿美元。这笔交易表明，企业级云服务市场仍在快速增长，而Snowflake正通过深度绑定AWS来巩固其市场地位。 ## Stord：反亚马逊的物流独角兽 物流初创公司Stord以30亿美元估值融资2.5亿美元，其定位是“反亚马逊”——为中小电商提供灵活的仓储和配送服务，而非依赖亚马逊的物流网络。这反映了电商基础设施领域的新趋势：品牌希望摆脱对巨头的依赖。 ## OpenRouter：AI基础设施的“镐和铲” OpenRouter以1.13亿美元融资引起关注。作为AI模型路由平台，它帮助开发者选择最合适的模型来执行任务。这属于AI基础设施层，在热潮中往往能获得稳定回报，但长期兴趣能持续多久仍是未知数。 ## AI代理如何重塑招聘？ 播客最后讨论了AI代理对就业市场的实际影响。虽然AI取代了一些岗位，但也创造了新的需求，比如AI训练师、提示工程师和模型部署专家。Levie认为，企业应该更关注如何利用AI增强员工能力，而非简单地替换他们。 本期《Equity》播客已在YouTube、Apple Podcasts、Overcast、Spotify等平台上线，欢迎订阅收听。
## 倒计时开始：你的最后省钱机会 **TechCrunch Disrupt 2026** 的早鸟优惠即将结束。你仅剩今晚（太平洋时间 11:59 PM）之前锁定最高 **$410** 的折扣。如果你一直犹豫是否参加这场科技盛会，现在就是做出决定的最佳时机——一旦错过，票价将立即上涨。 ### 活动亮点 - **时间与地点**：2026 年 10 月 13–15 日，旧金山 Moscone West。 - **参与规模**：预计吸引 **10,000+** 创始人、投资人、运营者和创新者。 - **折扣福利**：携带同伴可享 **50%** 折扣，团体购票最高 **30%** 优惠。 ## 为什么 Disrupt 值得每年参加？ TechCrunch Disrupt 是创业加速器，汇聚了 AI、金融科技、SaaS、气候、网络安全、消费科技等领域的实干家。参与者可以： - **直接接触**正在行动的投资者、创始人和运营者 - **促成**合作、融资和招聘对话 - **获取**来自规模化公司领导者的实战洞见 - **抢先了解**即将主流的创新技术 活动包含 **300+** 家参展初创公司、**Startup Battlefield 200** 竞赛、精心策划的社交环节以及多个主题舞台，旨在帮助与会者建立有意义的联系并推动实际业务进展。 ## 谁应该参加？ - **创始人**：寻找资本和合作伙伴 - **投资人**：发掘优质项目 - **运营者**：学习规模化经验 - **创新者**：追踪技术前沿 ### 演讲嘉宾阵容 每年 Disrupt 都邀请数百位行业领袖。往届嘉宾来自塑造 AI、企业软件、金融科技等领域未来的顶级公司。今年将延续高水准，推出 **200+** 场会议，涵盖六大行业舞台，以及关于规模化、AI、基础设施、机器人等主题的圆桌讨论。 ## 立即行动 **最后提醒**：今晚 11:59 PM PT 前注册，即可享受早鸟价。之后价格将上调。点击下方链接，锁定你的席位： [立即注册](https://techcrunch.com/2025/06/13/final-24-hours-to-save-up-to-410-on-your-techcrunch-disrupt-2026-ticket/)
如果你喜欢用类似收集宝可梦的方式亲近自然、记录鸟类，这款智能喂鸟器值得一试。 本月早些时候，我拿到了 **Kiwibit Bird Feeder Pro 4K AI Camera**，它迅速成为我最爱的后院配件。安装过程相当简单：多种安装方式允许你将喂鸟器固定在杆子、窗台或树上；双种子仓设计便于加料和清洁；顶部的太阳能板确保无需担心电池耗尽。耐用性和摄像头质量也是亮点，其他规格包括支持 2.4 GHz Wi-Fi、云存储、内置带麦克风和扬声器的双向音频，以及 **130 度广角镜头**。 安装好后，我通过手机上的配套 Kiwibit 应用连接喂鸟器。在这里，你可以收到鸟类到访通知、观看录像并追踪所有访问记录。几周测试后，真正的乐趣开始了：每当有新访客出现，手机就会震动提醒，我发现自己会急切地等待更新。即使在暴雨天，我也成功吸引了几只鸟，包括一只美丽的 **北美红雀**，如今我每天早上都期待见到它。 截至目前，设备已成功记录 **六种鸟类** 的到访。我沉迷其中，每天早上都急切地查看应用，看看哪只羽毛小家伙来过，并几乎向所有认识的人炫耀视频，仿佛它们是我的宠物。一个有趣的提醒是“检测到有害动物”——当松鼠偷吃种子时（频率可想而知），应用会发出通知。 该喂鸟器使用 Kiwibit 专有的 **鸟类识别算法**，能识别超过 **10,000 种鸟类**，如蓝松鸦、渡鸦和哀鸽。**活动** 标签页尤其有用，可追踪捕获的“访问”次数、录制的视频和观察到的总物种数，你还可以通过日历查看特定日期的记录。**鸟类** 标签页则提供每种鸟类的详细信息，包含来自维基百科的详细描述。 不过，我也注意到系统偶尔在准确计数“访问”次数上存在困难。例如，如果一只家麻雀在镜头前进食几分钟，AI 可能会记录为多次访问，即使鸟并未移动太多。 总体而言，测试 Kiwibit Bird Feeder Pro 是一次愉快的体验。如果你正在寻找一种方式与自然连接，同时像收集宝可梦一样收集鸟类物种，不妨试试这款智能喂鸟器。
韩国芯片初创公司 **XCENA** 近日宣布完成 **1.35亿美元** 融资，其核心赌注是：AI 发展的真正瓶颈并非算力，而是**内存**。这一观点在当前算力军备竞赛的背景下显得独树一帜。 ## 为什么是内存？ 随着 AI 模型规模指数级增长，传统冯·诺依曼架构中“内存墙”问题日益突出——处理器与内存之间的数据传输速度远跟不上计算速度，导致大量算力闲置等待数据。XCENA 认为，未来 AI 推理和训练的关键在于如何高效存取海量参数，而非单纯堆叠计算单元。 ## 技术路线与市场机遇 XCENA 开发了一种新型**存内计算**技术，将计算与存储深度融合，减少数据搬运开销。其技术旨在降低大模型部署成本，尤其适用于云端推理和边缘设备场景。这轮融资由多家知名风投领投，资金将用于加速产品量产和客户拓展。 ## 行业背景与挑战 当前，英伟达等巨头主导的算力市场如日中天，但内存带宽瓶颈已成为制约模型规模扩展的硬约束。如果 XCENA 能提供高带宽、低功耗的内存解决方案，将有望在 AI 基础设施领域开辟新赛道。不过，存内计算技术仍面临工艺成熟度和生态兼容性等挑战。 ## 小结 XCENA 的融资表明，投资者开始关注 AI 基础设施中更细分的瓶颈环节。随着模型参数迈向万亿级，内存技术的突破可能成为下一波 AI 进步的关键。
企业 AI 搜索初创公司 Glean 宣布其年度经常性收入（ARR）已达到 **3 亿美元**，相比 15 个月前突破 1 亿美元里程碑时增长了 **三倍**。这一增速在 AI 创业公司中尤为亮眼——尤其是在谷歌、微软、OpenAI、Salesforce 等科技巨头纷纷涌入企业 AI 搜索赛道的情况下。 ## 从“唯一玩家”到“加速领跑” Glean 创始人兼 CEO Arvind Jain 坦言：“公司成立前四五年，我们几乎没有竞争对手。”但随着企业 AI 搜索的重要性日益凸显，“几乎所有大公司都想进入这个领域”。面对巨头围攻，Jain 认为先发优势固然重要，但更关键的是提供更优的产品。Glean 的核心竞争力在于其 AI 对客户业务需求的 **深度理解**，这得益于一个关键概念——**上下文图谱（context graph）**。 ## 上下文图谱：降本增效的秘密武器 Glean 的 AI 通过连接并学习企业的内部软件系统，构建出专属的上下文图谱。Jain 声称，这一机制不仅能提升搜索精准度，还能显著降低 AI 计算成本。他解释：“如果企业将 AI 系统直接接入 Glean，AI 只需执行更少的操作就能获取所需信息，从而大幅减少 token 消耗。”在当前许多公司因 AI 预算超支而苦恼的背景下，**token 成本削减** 成为 Glean 最有力的销售主张。“客户非常喜欢 Glean 的一点，就是我们能显著降低他们的 AI 账单。” ## 商业模式与客户生态 Glean 提供灵活定价：既有按使用量付费的消费模式，也有针对活跃用户的固定月费加模型消耗费的混合模式。其客户包括 Databricks、Reddit、Pinterest 和三星等知名企业。去年 6 月，Glean 完成了 **1.5 亿美元** 的 F 轮融资，估值达到 **72 亿美元**。 ## 行业启示 Glean 的逆势增长揭示了一个趋势：在 AI 投入日益膨胀的当下，能够帮助企业 **精准控制成本** 的解决方案正变得比单纯的功能堆叠更具吸引力。尽管巨头环伺，Glean 凭借对垂直场景的深耕和成本优化能力，仍在加速扩大领先优势。
随着AI代理从实验走向生产，AWS、Cloudflare等公司正在重新设计云基础设施，以适应机器生成流量主导的未来。传统互联网基础设施是为人类用户设计的，但AI代理的行为模式截然不同：它们可以瞬间爆发活动，启动多个子代理，在几秒内查询数百个数据库、搜索文档、调用API，然后迅速消失。AWS最新推出的OpenSearch Serverless下一代版本正是为此而生——这是一个专为代理工作负载设计的全托管搜索和向量数据库，能够随任务即时伸缩，空闲时自动归零。Cloudflare数据显示，过去六个月机器人流量占HTTP总流量的31%，其中AI爬虫、搜索引擎和助手占比约四分之一。Cloudflare高管预测，非人类流量将在2027年上半年超过人类流量。这一趋势迫使云服务商和基础设施公司重新审视为人类设计的系统，以适应AI代理不断自主检索信息、调用工具、生成机器间流量的新世界。谷歌在I/O大会上宣布用户可将购物、旅行预订等任务委托给AI系统，而企业也在内部和客户侧大规模部署代理，进一步催生了后台机器流量的新形态。AWS OpenSearch Serverless的发布正是这一行业变革的缩影——基础设施正在从“以人为本”转向“以机器为本”。
Asana 宣布以 **7500万美元** 收购无代码工作流自动化平台 **StackAI**，旨在将其 AI 能力从任务管理延伸至复杂业务流程的端到端自动化。StackAI 的两位创始人 Tony Rosinol 和 Bernard Aceituno 将加入 Asana，共同推进“人机协作团队”的愿景。 ## 收购背景与 StackAI 的价值 StackAI 是 Y Combinator 2023 年冬季批次成员，专注于构建可在 Salesforce、Slack、G Suite 等企业系统中自主操作的 **AI 智能体**。它允许用户通过无代码界面创建自动化工作流，直接对接现有业务系统，提取并处理数据。在竞争激烈的自动化赛道中，StackAI 曾面临 Zapier、OpenAI、Anthropic 等对手的挤压，但凭借对企业上下文（context）的深度理解，获得了包括 Gradient、Epakon Capital、Lobby VC、LifeX Ventures 及 Vercel CEO Guillermo Rauch 在内的投资。根据 PitchBook 数据，其总融资额接近 **2000万美元**，其中最近一轮 **1600万美元** 的 A 轮融资是关键支撑。 ## Asana 的 AI 转型与市场处境 Asana 近年来陆续推出 **AI Studio**（智能体构建器）和 **AI Teammates**（预构建自动化系列），试图将自身从“工作管理工具”重塑为“AI 原生办公平台”。然而，在 ChatGPT 引发的 AI 浪潮中，Asana 在公开市场表现挣扎——自 2023 年 3 月创始人 Dustin Moskovitz 卸任 CEO 以来，其市值已 **蒸发超过一半**。不过，新任 CEO Dan Rogers 认为，收购 StackAI 将显著加速产品路线图：“我们已经看到 AI Teammates 和 AI Studio 的初步势头，StackAI 能让它们走得更远——将最复杂的业务流程从头到尾‘智能体化’。” ## 差异化优势：企业上下文护城河 与通用 AI 实验室相比，Asana 强调其 **深度嵌入企业工作流** 的独特优势。StackAI 所擅长的正是从现有系统（如 CRM、协作工具）中提取上下文与训练数据，这些数据往往是外部 API 无法获取的。这种“内嵌式”智能体更符合企业对于数据安全与业务一致性的要求。收购后，Asana 计划将 StackAI 的能力整合进其 AI 工具套件，使企业用户能够以无代码方式构建跨系统的自动化流程，从而与 Zapier 等横向自动化平台以及 OpenAI 的 GPTs 等通用智能体形成差异化竞争。 ## 未来展望 尽管市场对 AI 办公赛道存在泡沫担忧，但 Asana 的营收仍保持稳定增长。此次收购传递出明确信号：Asana 决心通过“人机协作”叙事重获投资者信心。如果 StackAI 的智能体能够真正实现复杂业务流程的端到端自动化，Asana 有望在企业级 AI 应用领域开辟新战场，而非仅仅停留在任务管理工具的存量竞争。
Anthropic 宣布完成 650 亿美元的 H 轮融资，投后估值高达 9650 亿美元，这可能是这家 AI 初创公司在备受期待的 IPO 之前的最后一轮私募融资。本轮融资由 Altimeter Capital、Dragoneer、Greenoaks、Sequoia Capital、Capital Group、Coatue、D1 Capital Partners 等联合领投，Baillie Gifford、Blackstone、Brookfield、D.E. Shaw Ventures、DST Global 和 Fidelity Management & Research 等机构投资者参与。战略基础设施合作伙伴如三星、SK 海力士和 Micron 也加入了本轮。其中 150 亿美元来自此前超大规模云厂商的承诺投资，包括亚马逊在 4 月宣布的 50 亿美元。TechCrunch 上月报道称，Anthropic 接近完成一轮 500 亿美元的融资，投资者争相进入其股东名单。一位机构投资者甚至承诺出资 50 亿美元，只为与 Anthropic 首席财务官 Krishna Rao 会面。Anthropic 计划将新资金用于“推进安全性和可解释性研究、扩展计算能力以满足 Claude 日益增长的需求，以及扩大客户依赖的产品和合作伙伴关系”。本轮融资恰逢 Anthropic 发布新款 Claude Opus 4.8 模型，该模型在代理任务、高级编码以及诚实和自我修正方面能力更强。该公司还计划更广泛地发布与其强大的网络安全模型 Mythos 能力相当的模型，此前因潜在安全问题仅有限发布。自上一轮融资以来，Anthropic 增长加速，尤其是依赖 Claude Code 的企业客户。该公司本月早些时候表示，其年化收入已超过 470 亿美元，《华尔街日报》报道称，该初创公司预计收入将激增 130%，首次实现运营盈利。Altimeter Capital 创始人兼首席执行官 Brad Gerstner 表示：“Claude 的最新进展推动了全球最苛刻组织的大规模采用。这一势头使 Anthropic 能够引领 AI 创新的下一阶段，并抓住眼前的巨大机遇。”Anthropic 一直与 OpenAI 在融资和用户增长方面激烈竞争，为各自的 IPO 做准备。今年早些时候，OpenAI 在 3 月完成了高达 1220 亿美元的融资轮。
大型交易所正在围绕 AI Token 设计衍生品，这一被越来越多视为类似电力或带宽的原材料投入。 ## 从 GPU 到 Token：衍生品市场的新前沿 如果说黄金是工业时代的硬通货，石油是能源时代的血液，那么 AI 时代的“新大宗商品”很可能就是 **Token**——大型语言模型（LLM）的基本计算单元。据路透社报道，中国上海期货交易所正在设计针对 AI Token 的衍生品市场。与此同时，CME 集团（芝加哥商品交易所）和洲际交易所（纽约证券交易所母公司）也已分别表示，正在推出用于租赁 GPU 的期货合约。 GPU 现货市场已相对成熟，租赁价格通常按小时计算。根据 AI Mining Co. 追踪 28 个市场和云提供商的每日 GPU 租赁定价数据，Nvidia H100 GPU 的中位价格在 13 个市场中为每小时 **1.40 至 4.27 美元**，H200 GPU 在 10 个市场中为每小时 **2.34 至 5 美元**。过去七天，H100 平均价格在 2.79 至 3.33 美元之间波动。 然而，围绕 Token 本身的基础设施仍显薄弱。Token 是当代 AI 模型的基本构建块，主要 AI 公司的企业计划通常以 Token 计价：例如，OpenAI 对其最新 GPT-5.5 模型的 API 收费为每百万输入 Token **5 美元**，每百万输出 Token **30 美元**。甚至云提供商也开始提供按 Token 计费的选择，如亚马逊的 Bedrock 系统。 ## 为何 Token 期货至关重要？ 在 AI 基础设施空前建设的背景下，这一举措意义重大。云服务商、私募股权公司和基础设施企业已投入数千亿美元建设数据中心，预期对 GPU 和算力的需求将持续攀升。新兴的全球“新云”公司也在争夺这一需求，有的专注于推理，有的与 Oracle、AWS 和 Google Cloud 等云巨头竞争，为 AI 公司提供服务。 通过将衍生品与 AI Token 挂钩，上海交易所的产品将直接关联 AI 公司如何为其服务定价，为企业、投资者和数据中心运营商提供一种对冲计算成本的手段。这类似于石油期货帮助航空公司对冲燃油成本，或黄金期货帮助矿商锁定收入。 ## 市场展望与挑战 尽管前景诱人，但 Token 期货市场仍面临挑战。Token 定价受模型版本、使用场景和市场供需影响，波动性可能极高。此外，标准化问题——如何定义“一个 Token”在不同模型间的等价性——将是设计合约的关键。不过，随着 CME 和洲际交易所等巨头入局，以及中国监管机构的推动，AI Token 衍生品市场有望在未来几年内成形，成为 AI 经济中不可或缺的风险管理工具。 当计算本身成为可交易的商品，AI 产业的金融化或许才刚刚开始。
## 事件概览 **StrictlyVC 洛杉矶站** 将于 **2026 年 6 月 18 日** 在埃尔塞贡多的航空航天公司园区举行。这场闭门活动为投资者和创始人提供与行业领袖面对面交流的机会，主题涵盖国防科技、物理 AI 及前沿制造等领域。 ## 核心看点 ### 重磅嘉宾与议题 - **Ethan Thornton（Mach Industries 创始人）** 将分享如何在国防技术领域快速打造硬科技公司，探讨自主系统、制造业与国家安全深度融合带来的结构性变革。 - **Delian Asparouhov（Founders Fund）与 Saif Khawaja（Shinkei Systems）** 的炉边谈话将聚焦物理 AI 的前沿投资，讨论 AI、机器人与自动化如何重塑实体世界，以及将突破性技术从概念推向规模化部署的关键要素。 更多演讲嘉宾将在后续公布，活动议程持续更新中。 ### 活动价值 StrictlyVC 系列以“高信噪比对话”著称。本次活动不仅提供舞台上的深度分享，更注重**私密环境中的真实交流**。与会者可在轻松氛围中与塑造下一代公司的核心人物建立联系，将洞察转化为潜在机遇。 ## 行业背景 当前，国防科技与 AI 硬件正经历从“缓慢迭代”到“加速突破”的转变。Mach Industries 代表的硬科技初创公司，以及 Shinkei Systems 聚焦的自动化系统，均反映出资本与技术向“实体经济+AI”方向倾斜的趋势。StrictlyVC 洛杉矶站正是这一趋势的缩影——风险投资不再局限于软件，而是深入物理世界。 ## 报名信息 活动名额有限，现已开放注册。可通过文内链接锁定席位，及时获取最新演讲嘉宾与日程动态。
Anthropic 于周四推出了其最先进公开模型 **Opus 4.8**，距离上一版本 Opus 4.7 仅隔 41 天，升级节奏明显加快。新模型在保持标准定价不变的同时，带来了名为 **Dynamic Workflows（动态工作流）** 的研究预览功能，旨在协调数百个并行子代理完成复杂任务。 ### 快速迭代背后的竞争压力 Opus 4.7 发布后市场反响平淡，部分用户感到失望。与此同时，OpenAI 的 Codex 和 Google 的 Gemini Flash 模型相继推出重要更新，迫使 Anthropic 加快步伐。Opus 4.8 的迅速到来，正是对这种竞争压力的直接回应。 ### 基准测试与数据可靠性提升 Opus 4.8 在基准测试中继续保持领先，但更值得关注的是其对不确定数据的处理能力。据 Anthropic 介绍，早期测试者发现新模型“更倾向于标记工作中的不确定性，并且较少做出无依据的断言”。来自 Bridgewater 的反馈指出，Opus 4.8 最大的改进在于“主动标记分析输入和输出中的问题，而其他模型往往忽略这些问题，留给用户去发现”。 ### 动态工作流：协调子代理集群 Dynamic Workflows 功能允许像 Opus 这样的大型模型管理跨数百个并行子代理的复杂任务。Anthropic 举例说明：“Claude Code 配合 Opus 4.8，现在可以从启动到合并，在数十万行代码的规模上执行代码库迁移，并以现有测试套件作为衡量标准。”这标志着 AI 在自动化大规模工程任务方面迈出了重要一步。 ### 更强大的 Mythos 模型即将到来 Anthropic 此前预览的 **Mythos** 模型因网络安全担忧而暂未公开发布。但在 Opus 4.8 的发布公告中，公司暗示 Mythos 预览期可能很快结束：“我们在开发安全防护方面取得了快速进展，预计在未来几周内能够将 Mythos 类模型带给所有客户。” 总体而言，Opus 4.8 的快速发布和 Dynamic Workflows 的引入，展示了 Anthropic 在竞争激烈的 AI 市场中加速创新的决心，同时也为大规模自动化任务提供了新的可能性。
关于Anthropic与SpaceX之间的计算资源租约期限，近日出现了相互矛盾的说法。埃隆·马斯克公开将xAI与Anthropic的大额计算交易重新描述为短期且可取消的，然而SpaceX自己的S-1文件却显示付款将持续到2029年5月。 **租约期限争议** 马斯克在社交媒体上表示，xAI与Anthropic的协议是“短期的”，并且“可以随时取消”。但根据SpaceX提交的S-1注册声明，文件中明确提到“与Anthropic的付款义务将持续到2029年5月”。这一差异引发了外界对协议真实性质的猜测。 **背景分析** Anthropic作为AI安全公司，需要大量计算资源来训练其模型。此前有报道称，xAI与Anthropic达成了一项价值数十亿美元的协议，由SpaceX提供计算能力。但马斯克的最新表态似乎意在淡化这笔交易的长期约束性，可能与其对AI竞争格局的公开立场有关。 **行业影响** 这一争议凸显了AI行业计算资源合作中的透明度问题。如果租约确实如SpaceX文件所示是长期的，那么Anthropic将获得稳定的计算能力支持；但如果如马斯克所说可短期取消，则可能对Anthropic的模型训练计划造成不确定性。 目前，双方均未就具体的合同条款细节发表进一步评论。投资者和行业观察者正密切关注此事，以判断其对AI基础设施投资模式的影响。
由Oculus联合创始人创办的AI初创公司Sesame，近日正式向公众发布了其iOS应用。该应用搭载了Sesame自研的对话式AI代理，旨在提供比传统聊天机器人更自然、更接近人际交流的互动体验。用户可以通过语音或文本与AI进行流畅的来回对话，感受仿佛在与真人交谈般的自然感。 Sesame的AI代理在对话理解与生成上进行了深度优化，能够处理上下文、识别情绪并做出恰当回应，从而减少机械感。这一进展标志着对话式AI从任务型工具向情感化、人性化交互的又一次跨越。随着iOS应用的上线，Sesame将触达更广泛的用户群体，并有望在客服、陪伴、教育等场景中落地应用。 Sesame的创始团队此前在虚拟现实领域积累了丰富的人机交互经验，此次转向AI赛道，意图将沉浸式交互的理念融入对话系统。目前应用已可在App Store免费下载，用户可体验基础对话功能，未来或将推出付费增值服务。
随着iOS 27的临近，苹果在AI领域的野心逐渐浮出水面。近日，一组据称来自内部开发渠道的渲染图首次揭示了苹果对Siri的全面改造计划——不仅包括一个**重新设计的Siri交互界面**，还首次出现了一款**独立的Siri应用**。这标志着苹果正试图从底层重构语音助手的体验，以应对ChatGPT等对话式AI带来的竞争压力。 ## 独立应用意味着什么？ 目前，Siri作为系统级功能嵌入在iOS中，用户无法像打开其他App一样“启动”Siri。而根据曝光的渲染图，iOS 27将新增一个名为“Siri”的独立应用，其界面类似一个即时通讯工具：用户可以与Siri进行持续的文本对话，并随时查看历史记录。这一设计显然借鉴了ChatGPT的交互模式——**将语音助手从“一次性问答”升级为“可追溯的对话伙伴”**。 ## 界面大改：从悬浮球到全屏对话 除了独立应用，Siri的激活界面也将迎来重大更新。当前版本中，Siri以屏幕底部的彩色小球形式出现；而在新设计中，激活Siri后会弹出一个**半透明的全屏对话窗口**，支持文字输入、语音输入和文件附件。这种设计一方面减少了视觉干扰，另一方面为更复杂的多模态交互（如直接处理图片、文档）铺平了道路。 ## 苹果的AI策略：差异化竞争 苹果在这场AI竞赛中一直采取“后发制人”的策略：不急于推出大模型，而是专注于**端侧智能与隐私保护**。从渲染图推测，新版Siri很可能集成了苹果自研的大语言模型，但所有推理过程将在设备本地完成，而非依赖云端。这与ChatGPT的云端处理模式形成鲜明对比——苹果希望用“隐私优先”作为核心卖点。 不过，这也意味着Siri在复杂任务上的能力可能暂时落后于云端AI。苹果的突破口或许在于**场景化智能**：例如，Siri可以直接调用日历、邮件、健康等系统数据，完成“帮我整理明天会议的资料，并提醒我带上充电器”这类跨应用操作。而ChatGPT目前难以深度绑定手机系统。 ## 行业影响与展望 如果这些渲染图属实，iOS 27将成为苹果AI战略的关键转折点。独立Siri应用的出现，意味着苹果不再将Siri视为一个“功能”，而是一个**AI平台**——开发者未来可能为Siri开发专属的“技能”插件，类似当年的App Store生态。 但挑战同样明显：苹果需要在**端侧算力与体验**之间找到平衡。iPhone的神经引擎虽强，但运行大模型仍会带来功耗和发热问题。此外，用户是否愿意放弃ChatGPT的云端能力，接受一个“更隐私但更保守”的Siri，仍有待市场验证。 无论如何，这场AI语音助手之战正在进入新阶段。苹果的下一步棋，值得所有科技爱好者持续关注。