經濟學人:AI 算力是新型石油,亟需新市場
《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。
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《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。
Cal AI 創始人 Zach Yadegari 在 TechCrunch Disrupt 上透露,這款 AI 熱量追蹤應用靠批次招募網紅髮帖,兩年營收超過 3000 萬美元,並於今年 3 月被 MyFitnessPal 收購。他的做法是與網紅按觸達規模談固定報酬,要求持續發帖直到達標,並優先挑選社群緊密、觸達可量化的帳號;早期一條網紅帖曾在兩天內帶來約 1000 名新使用者。
據 Axios 報導,OpenAI 正籌備美國中期選舉後的公關行動,其中一項是把資料中心重新包裝為「AI 計算園區」。首席全球事務官 Chris Lehane 同時提出為 AI 設「限速」、推動美國參與制定全球標準,並讓公眾更多感受到 AI 在日常生活中的作用。他把當前圍繞資料中心的爭論稱為「良性且健康」,認為社群應讓企業為這類專案負責。
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。
VentureBeat Intelligence 在 2026 年 7 至 9 月的三輪調研(385 名受訪者)顯示,79% 的企業表示其 GPU 至少一半時間完全閒置,這一比例三個月穩定在 77% 至 81%。但在這批企業中,70% 仍計劃未來 12 個月引入、擴充或更換 AI 計算平台;計劃採用新平台的受訪者中有 91% 拿不出經財務部門稽核的 ROI 資料。新採購意向中 90% 投向公有云與模型 API,僅 8% 考慮擴建本地私有叢集。
Cerebras 聯合創始人兼 CEO Andrew Feldman 在 TechCrunch Disrupt 2026 上稱,人人家裡都有一臺 AI 裝置的未來並不遙遠,個人 AI 助理會像手機一樣部分在本地執行、部分回到雲端。他預計這些助理會非常瞭解使用者、擁有獨立的安全邊界,還能接入信用卡代為購物。Feldman 自己已用一組 agent 整理日程、準備通話物件的背景資料,但他表示消費級創意留給其他創業者,Cerebras 只做平台。
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。
Hacker News 上一條 Ask HN 帖子的作者稱,AI 雖然讓產出變多,自己卻比過去更累。他把原因歸於需要並行跟進多件事、閱讀大量生成文字,以及不斷的護欄檢查、決策和上下文切換帶來的過載。他向社群徵集在不加重心理負擔的前提下繼續用 AI 的方法,該帖獲得 32 分、12 條評論。
Cal AI 聯合創始人 Zach Yadegari 為其新 AI agent 公司 Persona 融資 1000 萬美元,Vine Ventures 領投。Persona 是一款個人 AI 助理,配套 179 美元的可穿戴手環,靠按鍵或甩腕啟用而非全程錄音,預計 12 月發售;目前已免費 beta 形式在 iMessage 上執行,積累了數千名使用者,手環預售收入達五位數。
Google、淡馬錫與貝恩聯合發布的 e-Conomy SEA 2026 報告顯示,東南亞數字經濟 2026 年 GMV 達 3680 億美元,同比增長 17%,並有望在 2035 年突破 1 萬億美元。生成式 AI 已被 2.43 億人日常使用,佔勞動人口 58%,普及速度是移動網際網路的 4 倍。報告預計未來五年區域 AI 使用量將增長 60 倍,75% 使用者願意讓 AI 代理自主比價並完成交易。為支撐算力需求,未來五年資料中心容量需擴張約 3 倍。
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%。
8 月低調上線的 AI agent 產品 Instinct 靠簡訊式互動走紅,能代訂 DMV 預約、傳送跟進郵件,如今正面臨 Muse 與 Dots 的夾擊。Instinct 採用僅限邀請、不做營銷、幾乎不設官網的推廣方式,仍迅速成為 AI 圈最受關注的產品之一。隨後兩家實力強得多的公司先後推出功能大致相同的 Muse 和 Dots,這家初創公司能否延續熱度被打上問號。
Opera 發布名為 WebAI 的新網頁標準,讓使用者直接在瀏覽器內本地執行 AI 模型,不依賴雲端。該標準不繫結特定模型,官方以 Google 的開放權重模型 Gemma 為例,在 Mac 上還支援 Apple 的端側基礎模型。功能先在旗艦瀏覽器 Opera One 中以早期預覽形式提供,需使用者主動開啟,Opera GX 與 Opera Neon 隨後跟進。
Airbnb CTO Ahmad Al-Dahle 披露,公司目前 60% 的程式碼由 AI 生成,功能交付量同比增加近 80%,工程師人均 PR 吞吐量提升約 1.6 倍;約一半客服工單已完全由 AI 處理,與 Q2 財報中近 45% 的數字一致。內部上下文圖譜 Everest 幫助雜貨配送服務在 8 至 9 個月內上線,機場接送僅用約 6 周。Airbnb 採用多模型策略,至少部署 10 個定製模型,主要在開源模型上做後訓練和強化學習。
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。
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。
可直接發簡訊使用的 AI 助手正批次出現,其中 Instinct 在 9 月完成 10 億美元融資、估值達 100 億美元,併為助手提供專屬信箱。這些 agent 能記住上下文、連線日曆和信箱並代為執行任務;Ask Proxy 個人版 1 美元/天、企業版 15–23 美元/人/月,Caddy 走 iMessage/RCS,Comma 開源免費,Fambot 測試期免費、計劃收約 Netflix 訂閱費,Folk Pro 8.33 美元/月。
Ricursive Intelligence 兩位創始人在 TechCrunch Disrupt 上介紹,公司正開發能自行設計晶片、從每次迭代中學習並改進後續設計的 AI,目標是自動化並加速晶片設計流程。創始人 Anna Goldie 與 Azalia Mirhoseini 稱未來五年算力需求至少增長 10000 倍,與其建 10000 倍資料中心,不如讓晶片和晶圓用得更高效;
Anthropic 在提交給美國 SEC 的 S-1 上市檔案中承認,其 AI 資料中心正越來越依賴天然氣(主要成分是甲烷)供電。檔案稱,爭奪電力供應與電力充足的資料中心選址的競爭十分激烈,公司資料中心的建設因此容易受到燃料成本上漲和現有供應鏈約束的衝擊。這意味著生成式 AI 的算力擴張與化石燃料繫結,供電成本與穩定性風險已被寫進公開的上市披露。
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%;
NVIDIA Vera CPU 被 Nebius、Nscale、Verda 等歐洲 AI 雲服務商採用,用於搭建面向 agent 的基礎設施。Vera 承擔 agent 檢索資訊、執行程式碼與執行工具時的 CPU 計算,官方稱在同時執行數千個任務時仍能保持回應速度。Dell、HPE、Lenovo、Supermicro、Bull 將推出 Vera 系統;ClickHouse、SAP、Elastic 等稱早期測試中分析與 ETL 負載表現良好;
Anthropic 發布一套面向企業客戶的報表工具:管理者可以按時間段檢視團隊用 AI 做了什麼、產出多少、消耗多少 token、流程卡在哪裡,並獲得改進建議;這些資料預設不用於模型訓練。同時上線團隊共享預算池,用於管理 token 支出。Anthropic 披露 Claude Code 淨收入留存率達 900%;
輝達《State of AI in Telecommunications》報告顯示,89% 受訪者認為開源模型與軟體對公司 AI 戰略重要。運營商看重開源模型的可信任、可控與可定製,用於自主網路、客服等關鍵負載,並把閉源模型留給價值最高的場景;輝達同時發布 300 億引數的 Nemotron 3 Large Telco Model(由 AdaptKey 在開源電信資料集上微調),並提供基於 NeMo 的端到端微調流程。
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。
《Snow Crash》作者 Neal Stephenson 在 Core Memory 播客與 Ashlee Vance 對談約兩小時,坦言連自己都被這輪 AI 熱潮打了個措手不及。他討論奇點是否已經臨近、當下是否算 AI 的曼哈頓計劃時刻,並指出與中國的 AI 競賽存在熟悉的兩難:沒人願意在對手可能更快時放慢腳步。
越來越多 AI 助手不再需要單獨下載 App,直接用 iMessage、RCS 或簡訊就能對話並代辦任務。其中 Instinct 於 2026 年 9 月完成 10 億美元融資、估值達 100 億美元,並開始給使用者分配助手專屬信箱地址、上線代打電話功能,目前仍處私測。其餘選項裡,Folk 免費、Pro 訂閱 8.33 美元/月,Comma 開源且免費起步,Fambot 主打家庭日程並每晚推送次日摘要,Martin 訂閱 21 美元/月起。
OpenAI CEO Sam Altman 在 2026 年 10 月 1 日發帖表示,使用者應當能夠在任何需要的地方使用自己的 AI 訂閱。該表態未說明具體產品、實施方式或時間表,也未提及是否涉及跨平台或第三方應用。
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。
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」。
《The Verge》一名作者開始連載自己日常使用本地 AI 的體驗,此前他一直不願把最私人的資料交給雲端服務。他認為如今在本地執行較強模型已越來越可行,但不確定是否值得為一臺配了大容量、價格不菲記憶體的電腦或筆記本花大錢。文章還提到 Apple 對新款 Mac 桌面機的宣傳。他自認不是 AI 專家,會邊用邊寫。