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一項覆蓋美國經濟的基準地圖研究顯示，90% 的美國工作時間花在現有 AI 基準幾乎未覆蓋的任務上。研究把美國勞工部 O*NET 的 923 個職業、18797 項任務與篩選出的 29 個基準做對映，只有 208 個職業、924 項任務被至少 5 條基準提示覆蓋，22 個職業大類中有 6 類完全空白。覆蓋分佈並不隨機，偏向高工資、大勞動力市場：同樣被判定易受 AI 影響的律師任務覆蓋充分，法律秘書、法庭書記員的任務卻幾乎沒有對應基準。
軟體工程學者 Diomidis Spinellis 在部落格中判斷，AI 將接管大部分認知工作，思考會像狩獵、書法和木工一樣，從謀生手段變成休閒愛好。他給出三個驅動因素：效能更高、成本更低、可用性更高，並提到 OpenAI 內部模型已解決數百個此前未解的數學問題。文中還提到到 2030 年數萬億美元的資料中心投資將帶來更多算力，政府可能以監管和稅收限制 AI，但歷史上的類似舉措未能阻止技術革命；他建議保持靈活、跟上進展，並在工作之外建立有意義的生活。
Anthropic 於 10 月 16 日發布兩份報告：其內部 AI agent 工作時長在 2026 年 3 月已超過員工，到 8 月 agent 數量是員工的 6 倍，同期初級崗位與技術崗招聘佔比下降，人均程式碼、銷售與合同處理產出上升，瓶頸轉向人的注意力。第二份報告對比近 1.1 萬名美國成年人與 Anthropic 員工的調查：91% 的員工認為 AI 能在 2030 年前做出諾獎級發現，美國成年人中僅 39%；
美國創意產業過去四年流失超過 20 萬個崗位，近一年約 5 萬個，AI 造成多少仍難量化。影視與錄音業損失逾 10 萬個崗位、接近該行業三分之一，寫作出版減少逾 7 萬；數字藝術各子行業普遍裁員，而線下娛樂仍在增長。作者指出，媒體公司對 AI 使用諱莫如深，好萊塢整合、內容外包等影響也難以剝離。
Monday.com 委託 Nielsen 對七國 1700 名董事與高管調查顯示，超半數認為員工產出經 AI 打磨後難辨人機貢獻，近半數因此花更多時間審閱團隊產出。94% 仍對 AI 感到興奮，但 78% 已改變考核方式，更看重提示詞撰寫與任務分配能力；39% 用 AI 起草績效評估，46% 用 AI 輔助決策。57% 的組織在用的工具反而變多，僅 29% 稱 AI 基礎設施已集中最佳化；58% 預計一年內要監督的 AI agent 數量將超過人類員工。
Anthropic 與經濟學家聯合調查顯示，91% 的 Anthropic 員工認為 AI 到 2030 年能做出諾獎級發現，美國成年人中這一比例為 39%。員工預期 AI 屆時能完成自己 75% 的工作，美國工人平均為 28%；在使用 AI 的工作任務中，員工預期 2030 年有 65% 交由 AI 完成，美國成年人預期為 42%。
《經濟學人》商業版 10 月 22 日刊文，討論 AI 取代人類勞動者時，被替代者失去的不只是工資收入，還有薪酬之外的其他東西。該文在 Hacker News 上引發討論，但熱度不高：截至收錄時只有 5 分和 1 條評論。原文需訪問經濟學人網站。
Bold.org 技術 VP 用 GitHub 資料說明，同時執行多個 coding agent 後工作量不減反增：截至 10 月 27 日，2026 年已有 2102 次貢獻，超過 2021 至 2025 年的任何一整年，接近 2020 年同期 2371 次。8 月以 427 次成為全時段最高月，工作日貢獻中位數從 2022–2025 年的 3–4 次升至 7 次，單日 24 次以上的天數今年已有 16 天，此前每年僅 1 天。
布朗大學本科生 Cunyan Ma 製作了一張免費公開的互動地圖，把科技公司、其中介機構與全球資料標註工人對應起來，用視覺化呈現所謂“AI 殖民主義”。地圖彙總了已有的資料工人資料庫、他本人的資料收集以及新聞報導。資料工作包括標註影像與詞性、轉寫語音、為聊天機器人回覆打分、勾畫醫學影像中的腫瘤邊界，部分工人還需觀看令人不適的影像或文字以訓練模型過濾這類內容。
Hacker News 上有人發帖徵集討論：Agentic AI 進入生產的主要瓶頸在哪裡。發帖者引用兩項資料作對照——agent 產生的流量已超過人類流量，但已建置的 agent 中只有 10% 真正上線生產，他覺得這很諷刺。他由此追問是什麼卡住了這些 agent，以及要讓 agent 流量繼續增長還缺哪些基礎設施。帖子目前 3 分、5 條評論。
舊金山初創公司 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布與 BMW 集團技術辦公室合作，評估其 AI 靈巧操作技術用於製造。該公司由兩位前特斯拉工程師於 2021 年創立，做的是基於自研基礎模型的機器人工作站，把視覺、任務上下文與運動控制打通，用高保真模擬訓練，產線換型從數週縮短到數分鐘，無需傳統程式設計。其工作站已在某款熱門手機的生產中使用，負責柔性排線穿線、聯結器扣合等此前難以自動化的工序；
State of Devs 2026 調查於 2026 年 7 月 5 日至 9 月 5 日收集 5,463 名開發者的回答。近半數受訪者經歷職業不安全感與薪資不足，四分之一曾在職業生涯中被裁員，62% 曾出現職業倦怠，與去年持平。AI 使用普遍但態度兩極：49% 正面、42% 負面，近一半認為 AI 對自身心理狀態沒有正面影響。
Karpathy 在推文中估算，全球只有約 5000 人（約 0.00006% 人口）能直接使用最前沿的內部 AI 系統；約 2000 萬數學與程式設計專業人士在用前沿級 LLM 做專業工作，另有約 60 億人（約全球 75%）幾乎沒接觸過 LLM。他把這種分化稱為一條越來越陡的能力漏斗，成因是任務規模、能力鋸齒狀分佈（集中在可數字化、可驗證、商業價值高的領域）與存取權限分層。這些內部系統可讓成千上萬 Agent 組成叢集連續執行數週，推進大型軟體專案、發現零日漏洞。
OpenAI 新平台發布系列首篇隨筆《永恆的互補》，作者為 Hemanth Asirvatham 與 Elliott Mokski，文末註明觀點不代表 OpenAI。文章引用 Nick Bloom 等研究：維持摩爾定律所需研究人員數量是 1970 年代初的 18 倍以上，1930 年代以來全經濟有效研究投入增長 23 倍，而研究生產率下降 41 倍。作者據此提出「制度智慧」概念，認為前沿智慧與執行能力互為補充，超級智慧的價值可能更多體現在重複性執行工作上。
一篇部落格文章提出，軟體工程師可能一直屬於藍領技術工種而非白領：兩者的本質都是製造或修理東西，只是開發者面對的是位元而非原子。作者認為這一誤判部分加劇了開發者當前的 AI 身份焦慮，因為歷史上藍領工人更能消化技術變革，白領反而受衝擊最大。文章還稱，開發者享受了約 30 年被當作明星的高薪與話語權，如今如同紡織工面對織布機、伐木工面對電鋸，需要學會使用新工具繼續謀生，手工活雖難再賺錢但仍可出於興趣保留。
Anthropic 發布內部研究報告，稱初級技術崗位招聘佔比已從 27% 降至 9%，技術部門初級員工佔比自 2025 年初的 21% 降至 14%。報告顯示 AI agent 的工作時長與員工之比已達 6:1，員工人均產出隨之上升，非技術員工的程式設計類 agent 會話從 2025 年 8 月每月 2 次增至 2026 年 5 月的 90 次。招聘經理因此更看重自主性與判斷力，公司還建立了崗位中斷預警系統並優先內部轉崗。
亞馬遜在全球倉庫中執行的機器人已超過 100 萬臺，全天候支撐每天數千萬件當日達與次日達包裹，並計劃新建工廠進一步擴大機器人隊伍。即便如此，其 2025 年年報顯示公司仍是全球第二大企業僱主，擁有逾 150 萬名全職與兼職員工。高管稱機器人接管了最易導致疲勞和受傷的倉內任務，但勞工倡導組織與研究者指出，協作機器人與工人距離很近、還能決定工作節奏，AI 驅動的倉儲自動化對工人未必全是好處。
Tenex 聯合創始人 Alex Lieberman 與 CJ Hess 在 AIE New York 介紹，這家按交付產出而非工時給 AI 工程師付酬的公司已擴張到 75 人，客戶覆蓋財富 2000 與中端市場企業。其內部工具 MetaHarness 把技能、專案文件與 CLI 連同計劃和決策一併提交進 Git，agent 接手任務時能讀到「為什麼這樣建」。
OpenAI 開發者帳號宣布，工作區可使用自訂域名，把託管的 Sites 發布到組織已驗證的域名下，地址形如 support.sites.[yourdomain].com。同時提供私有隧道（Private tunnels），讓託管的 Sites 連線已獲批准的內部基礎設施與 API。
美國雜誌 Current Affairs 通過新的工會合同，實施出版業最嚴格的反 AI 政策：不刊登任何 AI 生成的文字，也不用 AI 生成插畫作為配圖。主編 Nathan J. Robinson 稱此舉是為抵制媒體用 AI 批次生產「內容」、以極低成本替換寫作者，並援引 Futurism 報導稱創意產業四年間流失逾 20 萬個崗位。他也承認無法保證 AI 投稿完全不會混入，但會保持警惕。
《經濟學人》金融與經濟版發文提出，AI 算力正像石油一樣成為基礎性戰略資源，但還缺少與之匹配的市場。文章的核心主張是算力需要一套新的市場機制來完成定價與配置，原文未披露更多細節。該文在 Hacker News 上獲得 15 點、7 條評論。
阿波羅全球管理首席經濟學家 Torsten Slok 稱，AI 對科技行業以外的美國大企業帶來「零財務回報」。他考察剔除 Alphabet、Amazon、Apple、Meta、Microsoft、Nvidia、Tesla 後的標普 493 成分股，發現其利潤率與人均營收基本持平，沒有證據顯示 AI 提升了生產率。Slok 認為企業很難把日益廉價的智慧轉化為更高的營收與利潤率，因為商業中的智慧更多是判斷力；近期多項研究也未發現 AI 帶來顯著生產力增益。
有人做了一款工具，追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態，並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei（累計 54 條）、Alex Karp（51 條）、Marc Andreessen（49 條）、Sam Altman（45 條）、Palmer Luckey（40 條）、Satya Nadella（23 條）、Elon Musk（21 條）、Yann LeCun（6 條）等人，頁面同時標註本週新增條數，例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
企業一度鼓勵員工儘可能多地使用 AI，即所謂的 #tokenmaxxing，隨後賬單隨之而來。報導援引一項針對近 400 家企業的調查稱，其中只有 11% 能準確預測自己的 AI 支出。AI 使用量以 token 計量，而企業發現 token 很難統計，這讓 AI 預算幾乎無法編制。
OpenAI 經濟研究的報告顯示，在歐盟 ChatGPT Enterprise 客戶中，Codex 與 ChatGPT Work 已佔輸出 token 的一半以上，AI 使用正從提問轉向由 agent 執行任務。2026 年 5 月以來，歐盟中小企業中這兩款產品的周活躍使用者增長超過 8 倍，覆蓋每個成員國；但國別差異明顯，其輸出 token 佔比從斯洛維尼亞的 22% 到立陶宛的 85%。
OpenAI 表示，歐洲企業正在迅速擴大 AI agent 的使用。在其歐盟企業及商業客戶中，超過一半的 AI 使用已涉及這類工具，小企業使用者數量在整個地區增長了 8 倍。其最新經濟研究報告探討歐洲向 agentic AI 的轉變，以及把更廣泛採用轉化為更深入使用的機會。
IBM CEO Arvind Krishna 在第三季度財報電話會上稱，開源權重模型現已能用前沿模型 10%–25% 的 token 成本實現約 90% 的效果。他回顧差距從 2024 年的 70 分對 20–30 分，縮小到 2025 年底的 70 分對 50 分，認為企業大多數任務（總結郵件、審查合同、客服應答）用便宜模型就夠。由此 IBM 看到本地部署 AI 需求升溫，稱兩三機架即可搭建，但企業缺核心、網路與 GPU 叢集調優人才；
Uploadcare CTO Alex Gusev 在 40 歲這年寫道，工程挑戰已經消失：他現在有時完全不看 agent 寫的程式碼，出錯由其他 agent 發現並告知。一年前他還花數月清理自己在 lettercarta.com 上 vibe-code 的程式碼，如今已習慣 agent 把任務做好。
Cloudflare 在生日周宣布，將歐洲兩個公共機構訓練的開源模型 EuroLLM 和 Apertus 引入 Workers AI，現已開放訪問申請。EuroLLM 覆蓋 35 種語言，含全部 24 種歐盟官方語言；Apertus 由瑞士 ETH Zurich、EPFL 等開發，訓練資料超 15 萬億 token、覆蓋 1500 多種語言，權重與資料全部公開。Cloudflare 同時啟動面向政府網路安全機構與關鍵基礎設施運營方的實操工作坊，首場 10 月在新加坡舉行。
Ai2 把原先基於優先順序的 GPU 排程器換成了由 GPU 時間預算、層級化公平分配和時間切片契約組成的新系統。它管理數千塊 NVIDIA H100、B200、B300，叢集規模從 88 到 1024 塊 GPU，服務約 150 名內部研究者，GPU 需求長期是供給的 2 到 3 倍。舊方案導致 GPU 蹲坑佔位、優先順序通脹（最終 100% 工作負載都標為 HIGH）以及值班工程師大量時間用於協商關閉不可搶佔任務。