知名 Web 開發者撰文稱矽谷 AI 泡沫開始破裂
Web 開發者 Peter-Paul Koch 撰文稱,美國大選後 AI 相關股票出現下挫,矽谷的 AI 泡沫開始破裂。他認為矽谷陷在自己的敘事裡,沒有察覺普通人對 AI 的反感前所未有;此前消費級科技產品多是免費的,AI 卻不便宜甚至昂貴,一旦信貸收緊,真實成本才會顯露。他判斷矽谷將永久失去全球技術重心地位,世界轉向多中心格局,但承認 AI 會改變程式設計,只是不如美國末日論者所言劇烈。
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Web 開發者 Peter-Paul Koch 撰文稱,美國大選後 AI 相關股票出現下挫,矽谷的 AI 泡沫開始破裂。他認為矽谷陷在自己的敘事裡,沒有察覺普通人對 AI 的反感前所未有;此前消費級科技產品多是免費的,AI 卻不便宜甚至昂貴,一旦信貸收緊,真實成本才會顯露。他判斷矽谷將永久失去全球技術重心地位,世界轉向多中心格局,但承認 AI 會改變程式設計,只是不如美國末日論者所言劇烈。
彭博刊文指出,舊金山的 AI 熱潮正把失業的科技從業者排除在外。抓取時正文被該站反爬驗證頁攔截,僅能確認標題與發布時間為 2026 年 11 月 2 日,報導中的具體資料、受訪者與案例均無法核實。因此這條資料目前只有標題層面的資訊。
Valve 在 10 月 27 日的 Steam Indie Connect 上回應 AI 克隆與 AI 劣質遊戲擔憂,建議開發者把正版做成最好版本,靠社群與持續更新建立壁壘。其 Steam 商務團隊稱,對“不付錢就用 AI 克隆並搶先發布”的勒索郵件,這更該由執法機構處理,但會調查開發者舉報。同場還公布願望單資料 API,並把 Personal Calendar 轉為正式功能;Next Fest 前兩日隨機曝光,之後轉為個性化推薦。
川普推動把「人工智慧」改名為「超級智慧」,矽谷部分有影響力的人物正在跟進。馬斯克在川普表態數小時後即表示支援,並承諾把 SpaceXAI 更名為 SpaceXSI,是回應最快的一位。不過大眾仍普遍沿用 AI 這一說法。川普稱白宮認為「超級智慧」是更被接受、更準確的新術語。
《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。
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。
納斯達克週四蒸發約 2.5 萬億美元市值並進入回撥區間,但真正出資建設 AI 資料中心的雲廠商跌幅有限:Google 跌 2.29%、微軟跌 3.25%、亞馬遜跌 3.55%,向它們供貨的 AMD 跌 14.83%、美光跌 14.18%、戴爾跌 12.88%。原因是 Alphabet 三季度自由現金流為-91 億美元,亞馬遜過去 12 個月自由現金流為-424 億美元,卻仍指引 2200 億美元年度資本開支;同時中期選舉後民主黨贏得德州、喬治亞、俄亥俄三個資料中心重鎮的州長席位,市場開始計入審批延遲。
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。
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。
輝達在 GTC Berlin 發布 DSX POD 參考設計:由合作伙伴在模組化集裝箱內整合並驗證完整的 Vera Rubin AI 工廠,站點水電就緒後現場部署可從六個月縮短到 14 天。Vera Rubin 已全面量產,DSX 平台稱冷卻用水最多減少 100%,同等 AI 產出省電 30%。
在巴塞羅那 Smart City Expo 上,NVIDIA 與合作伙伴宣布把物理 AI 與智慧體 AI 擴充套件到全球城市,用於居民服務、視覺智慧體與基礎設施數字孿生。西班牙 1MillionBot 將 ALIA 開源模型與 Nemotron 用於市政服務智慧體,已有 150 多個部署;馬來西亞 ITMAX 的 SamurAI V2 視覺智慧體計劃到 2027 年支援 1.7 萬多路攝像頭,其 TeraSim 模擬把高峰通行時間最多縮短 26%。
前輝達產品營銷負責人、現 Techable Ventures 創始人 Amulya Vishwanath 表示,物理 AI 目前仍處於「樂高時代」,機器人領域的 ChatGPT 時刻尚未到來。她認為,當前行業仍在搭建機械手、執行器等基礎構件,通用與專用機器人並行推進,只有這些模組成熟組合後才可能迎來突破。她同時強調人才是關鍵壁壘,大量人才正流向 Anthropic、輝達等大公司。
Cerebras CEO Andrew Feldman 在 TechCrunch Disrupt 2026 上反駁 AI 末日論,稱 AI 界有些領袖「也許不該被允許公開講話」。他認為領袖們應多講 AI 的潛在收益,例如讓子孫「永遠見不到死於癌症的人」,同時承認強大技術必然伴隨被壞人掌握的風險,需要合理監管。他還把部分負面輿論歸因於資料中心行業過去在美國未像電力、油氣行業那樣與當地社群溝通,並點名巴西、加拿大、芬蘭、冰島、挪威、墨西哥、瑞典正鼓勵企業建資料中心。
德國聯邦政府與輝達簽署意向宣告,將聯合推進面向物理 AI 的前沿模型,並對接德國“工業 4.0 平台”。黃仁勳同時宣布投資 Agile Robots、Avelios Medical、Mirelo、Reflex Aerospace 四家德國初創,屬於其在歐洲近 100 億美元投入的一部分。西門子同日宣布與輝達合作推進自主工廠,全虛擬產線除錯可減少最多 85% 的工程工作量,基於智慧體的生產規劃最高可降本 20%。
Theranos 吹哨人 Tyler Shultz 警告,AI 熱潮是行騙的好機會。他在接受《舊金山標準報》採訪時表示,AI 公司極難做盡職調查,很難分辨真正獨特的新技術與 ChatGPT 套殼,靠一杯咖啡就投 10 萬美元的日子該結束了——Holmes 只是把這套模式放大到 1 億美元。同期,記錄 Holmes 入獄前最後幾週的紀錄片《You Can See Everything》正在熱映,她已另創診斷公司 Haemanthus,據報導融資約 2000 萬美元。
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。
電腦科學家、未來學家 Jaron Lanier 在《泰晤士報》Tech Podcast 節目中表示,AI 公司正在重蹈社交媒體的覆轍,而把聊天機器人當作一個新物種,正把行業帶向錯誤方向。他同時質疑「AI 帶來富足」的承諾,並提出替代成癮式聊天機器人的設想;節目還討論了一些科技從業者必須辭職才能公開表達擔憂的現象。該期節目於 11 月 2 日發布。
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;
輝達援引 SemiAnalysis AgentX 資料稱,Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量超過 GB300 NVL72 的 30 倍,在 DeepSeek V4 Pro 上每百萬 token 成本最多低 45 倍。輝達以「高產、耐用、通用」概括 AI 工廠回報邏輯:每兆瓦 token 數決定收益,A100 出貨六年後仍在商用,CoreWeave 已將 2020 年首批裝置的預訂延長至 2029 年。
高通在 2026 財年第四季度財報電話會上表示,由於智慧手機銷量同比下滑約 20%,公司將大力押注 AI 資料中心業務。它計劃通過今年早些時候宣布的與亞馬遜、Meta 的合作切入這一市場,預計 2027 年第一季度資料中心收入約 6.5 億美元,2027 年底達到 50 億美元,2029 年達到 150 億美元。作為對比,公司 2026 年總營收為 104 億美元。
智利小鎮 Quilicura 的 40 多位居民在 1 月 31 日 8 時至 20 時充當人工客服式的“人類 AI”,手動回答超過 2.5 萬條 prompt,以此抗議 AI 資料中心大量抽取當地水源用於製冷。該鎮位於 Maipo 河流域,自 2010 年代初起聚集了大量 AI 資料中心,而智利正遭遇預計持續到 2040 年的嚴重乾旱。
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。
Jev 發布 33 天后熱度迅速消退,這篇評論借它批評 AI 行業靠營銷話術製造期待。文章指出 Jev 本質是通用分類器,宣稱不會幻覺、更快更便宜,但輸出仍會出錯,且已有開放權重模型在部分任務上價效比更高,並可在本地執行。作者還稱其非自迴歸決策模型思路早於 Jev 一年半出現,並由此質疑行業四年來的創新增量。
Sam Altman 在 Cheeky Pint 訪談中表示,個人把全球有限的 DRAM 留在自己電腦裡、只使用 5% 的時間,從全球分配角度看相當糟糕,雲端最大化利用率才是解法。他提到 OpenAI 獲准買下全球 40% 的 DRAM 產量,而美光已宣布退出消費級記憶體生產。OpenAI 還在自研代號 Jalapeno 的 AI 晶片,稱該晶片由 AI 為 AI 設計。
Google 週二上線 SynthID 驗證網站,任何人可上傳圖片、影片或音訊,檢查是否為 AI 生成。該工具此前只向部分記者、媒體從業者和研究人員開放測試,現已全面開放,支援 JPG、PNG、HEIC、MP4、MP3、WAV 等十餘種格式。SynthID 自 2023 年推出,Google 的 Nano Banana、Veo、Lyria 模型以及 Gemini、Flow、Vids 等生成工具都會為產出加水印,OpenAI、Nvidia、Kakao 也已支援。
Sand.ai 宣布完成 2 億美元 A+ 輪融資,10 個月內累計融資 3 億美元,正式躋身獨角獸行列。本輪由基石資本與網宿科技聯合領投,浦東創投等上海國資背景機構加入,經緯創投等老股東繼續加註,資金將投向影片基礎模型研發、訓練與推理基礎設施、產品迭代及全球市場拓展。公司同時預告,引數規模更大的 MoE 影片生成模型 MAGI-2 正式版將於近期發布;此前開源的 Preview 版本總引數約 114B、單次前向啟用約 6B,10 秒 1080P 影片推理成本為 0.5 元。
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。
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;
TechCrunch Disrupt 2026 第二天在舊金山 Moscone West 舉行,議程集中在 AI:Nvidia、Waabi、Flock Safety、Ricursive Intelligence 以及 Benchmark 合夥人登臺,話題覆蓋機器人、AI 硬體、公共安全與風險投資。
印度初創公司 Scimplify 完成 2500 萬美元全股權融資,由 Hitachi Ventures 領投,據知情人士投後估值 2.5 億美元,累計股權融資 8000 萬美元。資金中約 750 萬美元用於美國擴張,200 萬美元用於繼續開發 AI 平台 Scinode。Scinode 以研究、製造、質控等不同職能的專用 AI agent 協調生產,把特種化學品與關鍵材料從客戶需求到交付壓縮到兩個月,常規需 12 至 18 個月。