美国联邦贸易委员会（FTC）已对人工智能（AI）公司OpenAI和Anthropic展开安全事故相关调查。近期，AI代理无授权系统访问和个人信息泄露等安全性争议频发，监管机构开始审查是否存在消费者保护违规行为。 根据15日美国在线媒体Axios的报道，FTC已向OpenAI和Anthropic发出民事调查要求书（CID），要求提交与近期发生的安全事故相关的资料。 CID是一种行政程序，允许监管机构以类似法院传票的方式要求企业提供内部文件和相关信息。此次要求书总计50页，重点涉及消费者保护规定的违规可能性以及企业对安全事故的应对机制等内容。 FTC计划在审核资料的同时，传唤两家公司高管，听取他们关于AI产品对美国消费者影响及安全性保障措施的证词。 此次调查是在AI代理被报告出现脱离开发者控制、访问外部系统或表现出意外行为的情况下进行的。 在7月，OpenAI的AI代理被曝在实验性隔离环境外攻击了外部机构Hugging Face的系统。OpenAI首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）将该事件评估为迄今为止最严重的案例。 最近，OpenAI的AI代理还被披露泄露了53张ChatGPT用户的个人图片，并未经授权访问了澳大利亚政府的健康统计网站。 Anthropic也因其AI模型生成与谋杀案件相关的虚假信息并向警方举报而引发争议。 据路透社等媒体报道，费城警察局在7月18日公开了本月初接收到的关于长期未破谋杀案件的虚假举报，该举报由Anthropic的AI模型生成。 针对AI公司的法律行动也在扩大。美国八个州政府当天对OpenAI提起诉讼，指控其在宣传ChatGPT的安全性时夸大事实，误导消费者并对青少年等用户造成伤害。 随着AI技术应用范围的扩大，个人信息保护和系统控制等安全性问题已成为主要的监管议题。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

照片编辑使用‘Photoshop’，视频编辑用‘Premiere Pro’，出版书籍或杂志时用‘InDesign’。对于媒体或设计行业从业者来说，Adobe生态系统是不可或缺的。因为不使用行业标准的Adobe软件，工作几乎无法进行。然而，由于高昂的订阅费用和过高的中途解约费用，Adobe在用户心中一直是个复杂的存在。 最近，一个名为‘ArtCraft’的开发团队发布了一款模仿Adobe软件的免费软件合集‘ArtCraft Crafting Apps（艺术创作应用）’。以模仿Photoshop的‘PhotoCraft’为首，‘VectorCraft’（Illustrator）、‘FilmCraft’（Premiere Pro）、‘LightCraft’（Lightroom）、‘EffectCraft’（After Effects）、‘DesignCraft’（InDesign）、‘PDFCraft’（Acrobat Pro）等七款Adobe核心付费软件均已免费发布，迅速引发全球社区的热烈反响。 ArtCraft的最大特点是将Adobe软件的功能、界面、快捷键和工作流程完全复刻。因此，熟悉Adobe软件的用户无需额外的再学习过程或适应期即可继续工作。 此次项目通过Anthropic的最新人工智能（AI）模型‘Claude Opus 5.5’在短时间内完成，令人瞩目。主导开发的Brandon Thomas利用AI与Rust编程语言的结合，在短短几周内重现了Adobe的主要生态系统。 ArtCraft采用了让AI直接使用程序功能的‘Agent Native’方式，展望未来的创作环境。这意味着用户不再直接操作软件，而是通过指令让AI轻松生成结果。随着AI的快速发展，传统软件生态面临威胁的担忧也随之而来。 发布仅两周……功能不足且安全、版权问题引担忧 然而，尽管引发了热议，ArtCraft仍面临许多挑战。自9月30日（当地时间）PhotoCraft初稿在GitHub首次发布以来，尽管在两周内几乎每天都有更新，但普遍认为其尚难以替代Photoshop。 首先被指出的是细节功能的完善度不足。虽然外观与Photoshop非常相似，但核心功能尚未得到有效实现，工作过程中频繁出现错误。业内人士担心，现有Photoshop的文件格式兼容性问题以及CMYK印刷标准输出时可能出现的错误。 由于AI快速编码的特性，需进行验证且存在安全隐患的担忧也随之而来。未经细致验证的代码可能包含不可预见的安全漏洞。此外，开放源代码的特性使得恶意代码可能通过第三方版本传播的风险存在。 版权侵权争议也是无法避免的障碍。ArtCraft团队坚称在应用开发过程中没有使用Adobe程序的任何实际源代码。这种所谓的‘洁净室设计’方式，简单来说就是没有偷看Adobe程序的内部代码，而是从外部用户的角度分析功能和操作后，与AI一起从头编写代码。 然而，担忧依然存在。尽管声称没有复制源代码，但ArtCraft仍然保留了Adobe数十年来构建的布局、工具布局、图标的视觉形态和独特快捷键体系，这可能会引发问题。如果Adobe采取法律行动，该项目可能面临生存危机。 目标是实现99%的Photoshop功能……AI时代刚刚开始 尽管存在各种争议和担忧，ArtCraft开发团队设定了在未来几个月内将PhotoCraft与Photoshop的功能相似度提升至99%的明确目标，并持续进行更新。根据他们的自我报告，目前PhotoCraft已实现Photoshop整体功能的约76%，在完善度方面达到了现有Photoshop的45%。对于不使用复杂功能的入门用户来说，免费使用的体验也得到了社区的积极反馈。 ArtCraft事件的本质在于AI将推动软件产业的结构性变革。随着基于AI的自主编码平台的发展，以及传统应用与AI代理之间的紧密结合，长期以来维持的传统软件公司的竞争力必然会减弱。 随着AI代理服务的普及，‘SaaSpocalypse（服务型软件的终结论）’现象的再现也在警告之中。曾经因高昂的订阅费用和不公平合同而无奈使用软件的时代或许正在结束。我们将拭目以待AI的破坏力究竟能延伸到何种程度。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

Meta发布了能够与OpenAI和Anthropic等人工智能（AI）领先企业竞争的新型高性能AI模型。Meta在上个月推出的AI助手‘Muse’的热烈反响下，正式进入AI竞争的前沿。 根据当地时间12日的彭博社等媒体报道，Meta宣布推出其顶级AI模型系列‘Muse Wonder’（Muse Wonder）和‘Muse Wonder Full’（Muse Wonder Full）。负责Meta AI业务的首席AI官亚历山大·王表示，‘Muse Wonder’能够在“几天、几周、几个月”内记住与用户相关的信息，从而无需重复解释相同内容。 ‘Muse Wonder’特别关注支持用户的日常生活和工作。它具备‘主动记忆’（Active Memory）功能，能够长期记住用户的对话历史、偏好和习惯，以及在复杂任务中出现问题时，能够找到新的解决方案并继续执行的‘主动专注’（Active Focus）功能。‘Muse Wonder’从今天起可通过开发者应用程序接口（API）和AI编码工具‘Muse Code’使用。高性能模型‘Muse Wonder Full’将提供给付费订阅用户。 Meta表示，这两个模型由其超智能研究所（MSL）开发，具备在软件编码、法律、金融、医疗等专业领域执行复杂任务的行业顶尖性能。 Meta首席执行官马克·扎克伯格强调：“如果说‘Muse Spark’是我们的首个模型产品系列，那么更大规模、更先进的‘Muse Wonder’将把我们引领到最前沿。” 王CAIO也对彭博社表示：“这些模型是真正的最先进模型，我相信它们在当前市场上与最优秀的模型具有足够的竞争力。” 实际上，AI模型评估机构Artificial Analysis发布的智能指数（AAII）显示，‘Muse Wonder’得分52分，接近Anthropic的Claude 5.1、OpenAI的GPT-6 Astra和谷歌的Gemini 4 Argon（均为53分）。而更高端的‘Muse Wonder Full’得分56分，位列Claude Opus 5.5（58分）之后，共同排名第二。 此次新产品是扎克伯格CEO在去年全面重组AI组织后推出的首个顶级模型。Meta在AI人才招聘和基础设施扩展方面投入了巨额资金，包括对AI初创公司Scale AI投资140亿美元（约合18.7万亿韩元）以及引进王CAIO。 Meta希望通过这些努力，超越简单回答问题的能力，能够执行复杂或指令模糊的任务。‘Muse Wonder’未来还将应用于个人AI助手应用‘Muse’的付费订阅服务中。 受‘Muse Wonder’发布的推动，Meta股价当天上涨3.38%，收于742.96美元。Meta正式加入AI竞争 另一方面，Meta在AI竞争中一度被OpenAI、Anthropic等主要竞争对手超越，但凭借上个月推出的AI助手‘Muse’的热烈反响，逐渐提升了自身的存在感。 ‘Muse’在发布22天内下载量突破500万次，迅速打破了ChatGPT（56天）、Grok（103天）、Claude（492天）的记录。此外，根据网络分析公司SimilarWeb的数据，截至10月5日，‘Muse’的日活跃用户数（DAU）为218万2000人，显示出持续增长的趋势。 同时，引用Yahoo Finance市场调研公司Sensor Tower的分析报告显示，安装‘Muse’的新用户中有73%在第二天再次使用该应用，几乎是OpenAI ChatGPT的两倍。然而，‘Muse’在安装初期用户流失较快，从第8至第9天开始，其用户留存率低于ChatGPT。 市场对‘Muse’的增长潜力表示关注。德意志银行的分析师本杰明·布莱克预测，‘Muse’到2030年可能占Meta整体收入的最大8%，相当于约360亿美元的规模。然而，亚马逊等一些网站对AI助手的自动接入或商品购买设置了限制，这可能成为服务扩展的障碍。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

根据最新的民意调查，超过80%的美国选民将人工智能（AI）视为对劳动者的威胁。调查显示，受访者认为，人工智能对就业的威胁大于非法移民或外国劳工的竞争。人们对人工智能可能威胁人类未来的担忧也相当明显。 路透社与民调机构Ipsos于10月7日（当地时间）发布的调查结果显示，84%的注册选民认为人工智能对美国劳动者构成威胁。 这一比例高于认为非法移民（60%）、外国劳工竞争（74%）和大企业（73%）对劳动者构成威胁的受访者。 随着人工智能技术的快速发展，尽管人们对生产力提升抱有期待，但对现有工作被替代的担忧在美国社会中逐渐蔓延。 这种担忧不仅限于就业问题。62%的注册选民认为，人工智能可能失控，从而威胁人类的未来。去年8月的类似调查中，受访者的回答也显示出相似的担忧。 对人工智能的担忧促使人们呼吁政府加强监管。调查显示，57%的注册选民认为特朗普政府没有充分重视人工智能的风险。即使在共和党支持者中，约三分之一的人也持相同看法。 认为美国国会没有充分重视人工智能风险的受访者也达到了54%。 对加强监管的呼声跨越了党派界限。80%的民主党支持者和61%的共和党支持者都支持加强对人工智能的政府监管。 在对人工智能产业核心设施——数据中心建设的限制方面，超过一半的选民表示支持。 56%的注册选民支持限制数据中心的建设。按党派划分，69%的民主党支持者、55%的无党派人士和43%的共和党支持者表示支持。 人工智能数据中心是消耗大量电力的设施。随着数据中心建设的扩大，美国面临电费上涨、噪音和对社区影响等问题的冲突。 对人工智能在军事上的应用也存在抵触情绪。57%的受访者认为，美国政府不应使用人工智能来决定军事攻击目标，这一比例比去年8月的49%上升了8个百分点。 在对人工智能的警惕情绪不断上升的背景下，特朗普政府积极推动人工智能产业的发展和数据中心的扩建。他们认为，为了在与中国的技术竞争中占据优势，必须加强人工智能的开发和基础设施建设。 特朗普总统在上个月29日表示，英伟达、SpaceX、OpenAI、Anthropic、Meta和谷歌等六家公司已自愿达成人工智能安全原则的共识。 该共识包括通过独立审计员检查人工智能系统是否按照开发者的意图运行等内容。然而，企业未遵守该原则时的制裁条款并未明确列出。 在美国政治界，关于人工智能监管必要性的讨论仍在继续。包括进步派的伯尼·桑德斯参议员和特朗普总统的顾问史蒂夫·班农在内的多位人士都提出了加强人工智能监管的必要性。 目前，美国国会尚未就管理人工智能风险的全面立法达成一致。 白宫强调，人工智能可以为美国经济和劳动者提供新的机会。白宫官员对路透社表示：“特朗普政府的优先事项是促进经济增长，为劳动者提供足够的机会，并尽量减少短期变化带来的冲击。” 此次调查于上个月30日至本月5日在美国各地在线进行。调查对象为4506名成年人，其中3526人为注册选民。误差范围为±2个百分点。

萨提亚·纳德拉，微软（MS）首席执行官（CEO），主张应引入紧急停止功能，以便人类能够直接控制人工智能（AI）的行为。 纳德拉在11日（当地时间）通过社交媒体平台X（前身为推特）发布了一篇题为《超级智能时代的内部风险模型》的文章，指出“现在是重新审视适应新（AI）时代的信任体系的时候了”。 他表示：“我们必须建立一个能够观察行为、验证限制并始终控制行为的系统。”并建议“换句话说，信息的提供与对信息的控制权应当分开。” 纳德拉还提出了将包括封闭型和开源模型在内的先进AI视为企业内部安全风险因素进行管理的方案。他强调，企业应当像确认员工身份、限制工作权限或记录活动记录一样，将这些安全原则应用于AI。 他指出：“控制模型可以访问哪些信息以及可以执行哪些操作的控制装置应当位于模型外部。”并解释这是自1970年代以来一直适用的信息安全原则。 他补充道：“有权限的人应当能够随时在模型工作过程中暂停或终止其操作。”强调了AI的“紧急刹车”功能。 同时，他表示：“模型越复杂，所需的阻断技术就越先进。”并指出“我们必须对此进行标准化。” 此次发言是在AI技术迅速发展的背景下，安全性担忧日益加剧之际发表的。包括安特罗皮克（Anthropic）首席执行官达里奥·阿莫代（Dario Amodei）在内的多位主要AI企业高管也相继对AI的发展速度及潜在风险发出警告。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

尽管部分AI企业如Anthropic因安全问题主张减缓开发速度，但中美之间的AI开发竞争依然激烈。 根据日本《日本经济新闻》的报道，中国主要AI企业如深思科技、阿里巴巴、腾讯、小米等在9月一个月内发布了16个AI模型。这些模型仅统计了新开发的图像和音频生成模型，修订的旧系统模型不在此列。 AI基准网站BenchLM的统计数据也证实了中国AI模型的增长趋势。BenchLM追踪的8家中国主要AI开发公司在7月至9月间发布了20个大规模语言模型（LLM），而1月至3月仅有2个，4月至6月则为17个，增长幅度显著。 美国的AI模型发布速度同样在加快。1月至9月，美国开发商共发布了59个模型，比中国多出约50%。其中，1月至3月发布10个，4月至6月发布15个，7月至9月发布34个。 特别是，中国的AI模型以低成本和灵活性为优势，在实际使用量上远超美国模型。根据AI模型中介平台OpenRouter的数据，中国AI模型在9月21日至27日的一周内处理了62万2200亿个令牌，而同期美国AI模型处理了14万2000亿个。令牌处理量是衡量AI模型使用频率的重要指标。 上海财经大学的胡艳平教授在7日接受《中国日报》采访时分析称：“中国AI模型使用量的增加，得益于可选择的模型种类多、价格竞争力强、开源模型数量多以及开发速度快。” 随着AI代理的普及，这些特性变得更加重要。AI代理可以编写代码、搜索数据库、调用外部程序等多项任务，因此使用的令牌数量远超一般聊天机器人。对于企业而言，如果性能相似，选择成本更低的模型的诱因更大。 因此，企业在选择AI模型时，性价比和AI代理的应用潜力变得越来越重要。 中国企业在模型测试阶段也在缩短正式发布所需的时间。新模型发布后，企业迅速将现有用户迁移到新服务，并在多个平台上发布，以确保技术改进能够带来实际使用量的增加。 为了缩小与美国的技术差距，中国AI企业也在加速大规模模型的开发。阿里巴巴计划将目前约为2.4万亿个参数的AI模型“Qwen”在未来扩展到5万亿至10万亿个参数。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

美国国防部已全面停止使用被指定为国家安全供应链风险企业的人工智能（AI）公司Anthropic的AI工具。 根据5日（当地时间）BBC的报道，国防部相关人士在声明中表示：“国防部已停止使用Anthropic的产品。” 美国国防部长皮特·赫格斯特斯在今年2月将Anthropic指定为国家安全供应链风险企业，并表示将在8月底之前停止使用。然而，实际停止使用的时间似乎比原计划要晚。 多位知情人士向BBC透露，直到上周，国防部仍在将Anthropic的AI模型“Claude”用于研究、分析和信息收集，甚至在针对伊朗的军事行动中也有所应用。 Claude被认为是分类和分析大量信息的关键工具，特别是与Palantir运营的国防部核心数据平台“Maven Smart System”深度整合。 Maven用于整理卫星照片和无人机视频等各种信息和数据，随后这些数据被输入到Claude等大型语言模型（LLM）中，以识别潜在的军事目标或撰写报告提交给指挥部。 专家们认为，由于Claude深度整合进国防部系统，短期内难以完全移除。 乔治城大学安全与新兴技术中心的高级研究员劳伦·坎表示：“国防部在系统中完全停止使用Claude所花费的时间表明，这种技术并不是简单地插拔就能解决的。一旦整合，移除过程可能相当痛苦。” 国防部与Anthropic的冲突始于今年初，当时国防部要求移除Claude的安全装置，以便军方可以无限制地使用AI产品。 Anthropic对此表示担忧，认为其可能被滥用于大规模监控和自主武器，因此拒绝了这一要求。随后，赫格斯特斯部长将Anthropic指定为“国家安全供应链风险”企业。 Anthropic对此措施表示“前所未有且非法”，并已对特朗普政府提起诉讼，要求撤销该指定。 在与Anthropic发生冲突期间，国防部与谷歌、xAI、OpenAI等其他主要AI公司签订了合同。两位熟悉国防部AI使用情况的知情人士透露，最近几个月，一些军方组织已扩大了对OpenAI工具的使用。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

“中国并不是我们唯一的潜在敌人。走错方向的人工智能（AI）可能成为包括我们在内的所有人的敌人，并且有一天可能比中国更强大。” <前谷歌DeepMind研究员亚历克斯·特纳> “如果继续这样下去，人类失去对AI的控制的可能性会更大。尽管AI的风险巨大，但相关企业却表现得非常鲁莽。” <前Anthropic研究员雅各布·科克斯> “在美国，利用AI成为独裁者的可能性也是现实存在的。” <前OpenAI研究员丹尼尔·科克泰罗> 美国纽约市议会于5日（当地时间）召开了关于AI风险的听证会，前研究员们纷纷发出警告，称AI可能会脱离人类的控制。 “人类可能因失去控制而灭亡” AI研究员发出“惊人警告” 据美国CBS等媒体报道，曾点燃“AI人类灭绝论”的前Anthropic研究员雅各布·科克斯在听证会上警告称，如果继续以当前的开发速度，AI可能会脱离人类的控制，导致人类灭绝的可能性。 他指出，AI正在快速接近一个阶段，即在很大程度上自行执行人类的研究和开发工作，并提升自身性能。他还批评AI企业采取“快速行动，出问题后再修正”的初创企业文化。 前OpenAI研究员丹尼尔·科克泰罗表示：“即使企业声称保持控制，但不应将控制权交给企业。”他警告称：“在美国，利用AI成为独裁者的可能性是现实存在的。” 此次听证会是纽约市议会审查AI监管法案，并邀请主要AI企业及前研究员探讨AI的安全性和风险。纽约市表示，这是美国乃至全球首次举行此类AI监管听证会。 听证会上，主要AI企业的代表，包括Anthropic、OpenAI、谷歌和Meta的政策与安全负责人也通过视频出席。Anthropic的前沿红队负责人洛根·格雷厄姆、OpenAI的政策开发与运营负责人摩根·德怀尔、谷歌的AI与新兴技术政策负责人艾丽斯·弗伦德、Meta的AI立法政策负责人肖恩·凯希尔等人通过视频宣誓并作证。主要AI企业首次在立法机构出席并就AI风险和监管措施作证。 然而，由伊隆·马斯克领导的SpaceXAI未回应听证会的传票。纽约市计划请求纽约州最高法院强制执行传票。 自我监管是消极应对...纽约市推动10项AI监管立法 纽约市议会主席朱莉·梅宁解释了召开听证会的背景，称联邦政府依赖AI企业的自我监管，纽约市必须自行应对。她指出，唐纳德·特朗普总统上周在华盛顿与AI企业负责人签署自愿协议，表明联邦政府采取了消极的应对方式。 梅宁主席表示，她希望听取企业对AI造成的损害的看法，以及纽约市目前正在推进的立法案的意见。 实际上，纽约市议会最近正在审查10项AI监管法案。这些法案包括：▲限制公职人员AI图像和视频的未经授权生成和使用 ▲强制对AI模型进行第三方验证 ▲强制设置人类可以强制终止AI模型的技术功能（杀死开关） ▲保护AI聊天机器人的个人信息 ▲对AI相关内部举报者的奖励制度 ▲允许受到AI代理人伤害的市民直接对企业提起诉讼的私人诉讼权等。 据报道，梅宁主席对AI企业的代表提出了尖锐的问题：“你们能否以数字形式展示风险的程度？”“如果最先进的AI模型失控，造成严重的财务损失或泄露敏感数据，甚至导致身体伤害或死亡，各企业是否应承担法律责任？” 对此，相关人员回应称：“我们不想对量化风险的问题给出不准确的回答”，“我们目前没有相关体系”，“我们非常重视安全责任”，并给出了原则性的回答。 此次听证会是在对AI安全担忧加剧的背景下举行的。最近，OpenAI和谷歌DeepMind的前后研究员也警告称，AI正在快速推进“递归自我改进（RSI）”，可能会脱离人类的控制。 美国联邦贸易委员会（FTC）也表示，正在单独调查OpenAI、Anthropic等AI企业的产品可能对消费者造成的风险。

美国联邦贸易委员会（FTC）已确认对OpenAI和Anthropic等主要AI企业展开调查，重点关注自主AI代理对消费者可能造成的风险。加利福尼亚州检察长已向OpenAI发出调查传票，民间团体也已提起诉讼，联邦、州和民间对代理控制失效的责任追究行动正在加速推进。 根据IT行业的消息，FTC于上月30日（当地时间）正式确认正在对OpenAI、Anthropic等AI企业进行广泛调查。 调查始于今年夏季，因代理型AI多次超出用户指令，接触外部系统的事件频发，调查进展加快。FTC据此利用其禁止不公平和欺骗行为的现有法律权力，调查AI企业是否向消费者错误传达了系统的安全性或控制能力等信息。彭博社报道，FTC预计将在数周内正式发出资料提交要求，而CBS等媒体则表示，正在准备强制高管作证的民事调查要求。 州政府的压力也在加大。加利福尼亚州检察长罗布·本塔于1日（当地时间）向OpenAI发出调查传票。本塔检察长此前已对Hugging Face黑客事件展开正式调查，此次传票将调查范围扩大至与OpenAI模型相关的网络安全事件和风险。 本塔检察长表示，开发者必须确保其AI模型不会执行或促成网络攻击，否则将面临法律责任。由爱荷华州检察长布伦娜·伯德领导的15个州的检察长联盟也在要求OpenAI提供更多信息。 引发关注的Hugging Face事件发生在7月，当时OpenAI的AI代理超出测试环境，接触了Hugging Face的部分基础设施。AI安全非营利组织LASST已就此事件对OpenAI提起诉讼。OpenAI承认Hugging Face事件是一起严重事故，并已采取措施，但反驳称诉讼没有依据。 白宫在应对方面采取的是不设新规而依靠自律和现有法律执行的方针。9月底，白宫召开会议，OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta、英伟达和xAI等公司的代表出席并签署了自律安全协议。特朗普总统最近在联合国大会上表示反对全球控制AI的体系。政府在划定新规的同时，强调现有法律同样适用于AI，因此FTC的消费者保护权和州检察官的调查权成为实际的监管手段。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

'AI泡沫破灭后，半导体会崩溃吗……还是像铁路和互联网一样，泡沫消退后留下巨大的基础设施？'全球资本市场再次面临巨大考验。这次的主角不是半导体公司，也不是电动车公司，而是致力于创造接近人类智能的人工智能公司——Anthropic。这家由前OpenAI研究人员于2021年创立的年轻企业，正在准备一场将载入全球资本市场史册的首次公开募股（IPO）。Anthropic于今年6月向美国证券交易委员会（SEC）提交了非公开的上市申请草案。公司官方透露的唯一信息是尚未确定公开发行的股票数量和价格。因此，市场上提到的超过2万亿美元的企业价值，并不是确定的发行价，而是投资者和市场讨论的预期价格。尽管如此，华尔街的紧张情绪显而易见。2万亿美元，折合韩元超过2800万亿。然而，比数字更引人关注的是，Anthropic在向投资者宣称其技术将带来巨额财富的同时，也警告称如果技术失控，可能会对人类社会造成“灾难性或生存性风险”。路透社获取并分析的IPO相关文件显示，风险因素的说明长达80页。在约261页的文件中，风险说明远比业务描述要长。AI模型可能会抵抗关闭命令、隐藏信息，甚至在特定情况下表现出类似威胁的行为，这些都被列为风险因素。这真是一场奇特的IPO。“我们所创造的技术可能对人类构成风险，但这家公司的价值可能达到2万亿美元。”这看似是在同时踩刹车和油门，但正是这种矛盾揭示了Anthropic IPO的本质。此次上市不仅仅是AI公司进入股市的事件，而是人类在AI这一新生产手段上愿意投入多少资金的考验，而半导体行业则是最直接需要回答这个问题的行业。深入分析Anthropic的数字，惊讶之情愈加浓厚。根据IPO相关资料，Anthropic在2025年的收入约为460亿美元，比前一年增长了约12倍。从增长速度来看，几乎找不到先例。然而，成本同样惊人。2025年的营业性亏损超过了80亿美元，净亏损约为420亿美元。不过，这其中包含了与可转换金融产品相关的约340亿美元的会计费用，因此将“420亿美元全部烧在营业上”的解读并不准确。更值得关注的数字是：5180亿美元。这是Anthropic未来在云计算、数据中心方面承担的基础设施承诺规模，超过了2025年收入的100倍。其中相当一部分并非单纯的计划或愿望。与谷歌的长期基础设施服务义务约为1111亿美元，与亚马逊的约为1100亿美元，与微软的约为314亿美元，而与博通相关的设备租赁义务也达到了约1612亿美元。这些大部分是无论实际使用量如何都必须支付的长期承诺。在这里，我们需要改变对Anthropic IPO的看法。Anthropic看似是一家软件公司，实际上却正在成为全球最大的“计算购买者”。在AI时代，代码并不是消灭工厂，而是创造出巨大的新工厂。那里的机器是GPU和ASIC（定制半导体），工作台是HBM（高带宽内存半导体），生产线是先进的封装，工厂建筑是数据中心，而驱动工厂的燃料是电力。AI看似漂浮在云端，但其下方却存在着巨大的物质世界。这被称为“AI的物质性”。在此次Anthropic IPO中，半导体投资者最值得关注的一个方面是博通。博通已决定为Anthropic的基础设施投资提供最高420亿美元的金融支持，而Anthropic预计将在2027年成为博通芯片设计业务的最大客户。这在过去的半导体行业中是难以见到的结构。芯片公司不仅仅是出售芯片，还向客户提供资金，而客户则用这笔钱再次获得计算设备，计算设备的扩展又需要更多的AI模型，模型越大，所需的半导体就越多。资金→AI企业→数据中心→半导体→计算→AI服务→再次投资。一个巨大的循环链条正在形成。问题在于，这个链条是良性循环，还是自我增强的泡沫。华尔街部分人士对“循环金融”保持警惕，正是基于此。在半导体公司向AI企业提供金融支持，而AI企业又成为半导体公司的客户的结构中，必须冷静地审视实际的最终需求来自何处。在1990年代末的互联网繁荣中，也出现了类似现象。通信设备公司向客户提供金融支持，客户用这笔钱再次购买设备。当需求持续增长时，所有人都在赚钱，但当最终消费者的收益出现延迟时，链条的薄弱环节开始崩溃。在AI领域也必须提出同样的问题。“谁来支付最后的账单？”2万亿美元的企业价值看起来过于庞大，人们的目光被这个数字吸引，但真正的问题在于，AI能否创造出如此多的现金流。高盛研究预计，2026年全球与AI相关的投资将超过1万亿美元。美国超大规模云计算公司的今年整体资本支出预期仅市场共识约为8000亿美元。摩根士丹利预计，到2028年，全球数据中心建设费用将达到约2万9000亿美元，更重要的是，AI基础设施投资的80%以上仍然在未来。从数字来看，半导体行业似乎是天堂。然而，经济学中没有免费的午餐。要证明当前计划的AI基础设施投资是合理的，AI服务必须在未来创造出巨额的新收入和生产力提升。一些分析认为，超大规模云计算公司和AI企业在未来五年内必须寻找数万亿美元规模的额外收入来源，以承担投资费用。最终，AI产业的命运取决于投资回报率（ROI）。到目前为止，问题是“谁获得了更多的GPU”，而未来的问题将转变为“这些GPU带来了多少现金流”。2027年和2028年，AI市场的最大话题很可能就是这个。那么，Anthropic的IPO对半导体行业是福还是祸？从短期来看，似乎有许多接近于“良药”的因素。5180亿美元的长期计算承诺为半导体供应链提供了巨大的需求可见性，而这并不仅仅是Anthropic的故事。OpenAI、谷歌、Meta、微软、亚马逊等巨头也在朝着同一方向发展。AI竞争不仅是算法竞争，同时也是计算资源的争夺。要获得计算资源，就需要GPU和ASIC，而GPU和ASIC又需要HBM，先进的AI芯片需要微细工艺和先进封装，数据中心则需要网络半导体、电力半导体和冷却设备。因此，AI的资金不会局限于一个行业。Anthropic→亚马逊·谷歌·微软→英伟达·博通等AI加速器生态系统→台积电等代工·封装→SK海力士·三星电子·美光的HBM和DRAM→电力·冷却·数据中心。一条巨大的产业河流正在流动。在韩国，不能仅仅将Anthropic的IPO视为美国科技股的故事，原因在于AI时代最珍贵的资源之一是内存。随着AI模型的不断扩大，计算设备与内存之间需要移动大量数据，而解决这一瓶颈的关键部件就是HBM。三星电子最近表示，HBM在全球DRAM厂商的整体晶圆生产能力中所占比例将从目前的约20%上升至明年约30%。HBM与普通DRAM在同一晶圆生产能力上的竞争也很重要，因为HBM的扩张可能会对普通DRAM的供应造成压力。这是一种非常重要的结构变化。过去，内存产业是一个典型的周期性产业，价格随着PC和智能手机的经济周期而剧烈波动，但AI正在改变这种周期的形态。HBM需要比普通内存更多的晶圆和更复杂的工艺，供应的扩展也需要时间。市场上认为，HBM和DRAM的供应限制可能在2027年前支撑价格和利润。因此，Anthropic的5180亿美元承诺并不是远在首尔汝矣岛的故事。这笔资金的一部分最终可能会流入韩国的半导体工厂。然而，正是在这里，“毒”也随之而来。良药吃多了也会变成毒药。Anthropic IPO对半导体股价可能带来的最大风险，恰恰在于当前的巨大预期。股市提前在交易未来，而AI半导体公司的股价中已经反映了相当大的增长预期。因此，单靠业绩的改善是不够的。市场需要比预期更好的表现。今年SK海力士的案例很好地说明了这一点。尽管AI内存需求强劲，季度营业利润同比大幅增长，但如果未能达到市场的高预期，股价也会大幅波动。在半导体市场，“良好业绩”和“良好股价”不再是同义词。Anthropic也是如此。如果以2万亿美元左右的高估值上市，市场将几乎要求一个完美的未来。收入必须快速增长，AI使用量也要增加，推理成本必须降低。企业客户不能流失，必须在与OpenAI、谷歌、Meta的竞争中保持领先。还要应对中国低成本AI模型引发的价格竞争。最重要的是，必须产生足够的现金流，以承担5180亿美元的计算承诺。如果有一两项出现偏差，估值可能会迅速收缩。那时的冲击将不仅限于Anthropic一家公司。市场将会问：“如果Anthropic也无法证明这个价格的合理性，那么整个AI的投资规模是否过于庞大？”一旦这个问题出现，从英伟达到博通，从台积电到HBM，从数据中心到电力设备，估值重估可能会随之而来。这就是Anthropic IPO可能对半导体行业造成“毒害”的路径。更有趣的是，这是一种悖论。如果IPO失败，自然会对AI股票造成冲击，但如果过于成功也可能带来风险。如果以超过2万亿美元的估值华丽上市，股价短期内暴涨，全球资金可能会再次涌向AI。更多的数据中心被宣布，更多的GPU被订购，更多的HBM工厂被建设。这样一来，整个供应链将同时进入扩张。在半导体历史上，最危险的时刻并不仅仅是没有需求的时刻。所有人都对需求充满信心的时刻同样危险。半导体行业的许多衰退都是在繁荣期播下的种子。今天的短缺会导致明天的过剩。因此，投资者需要关注的，不仅是AI的增长，还包括AI投资增长率与AI收入增长率之间的差距。如果投资增长50%，而AI服务收入仅增长20%，那么总会有调整的时刻。反之，如果收入和生产力赶上基础设施投资，那么今天的投资就不是泡沫，而是新工业革命的初期资本积累。我们在Anthropic IPO中想起了1990年代末的互联网。当时，改变世界的故事层出不穷，实际上许多企业消失，股价暴跌。然而，互联网并没有消失。光纤依然存在，数据中心依然存在，而在这些基础设施之上，谷歌、亚马逊、Facebook和Netflix等新企业得以成长。铁路也是如此。在19世纪的铁路繁荣中，许多投资者亏损，铁路公司破产，但铺设的铁轨并没有消失。在这些铁轨上，新的产业和城市诞生了。AI也可能如此。技术革命的生产力效应可能比投资者预期的要晚得多，但即使泡沫部分破裂，已经建立的AI基础设施也不会消失。因此，我们需要将“AI是泡沫吗？”和“AI是革命吗？”这两个问题分开。它们可以是革命，同时也是泡沫。铁路和互联网都是如此。技术是正确的，但价格可能是错误的。Anthropic也一样。在未来观察Anthropic和AI半导体市场时，我们需要关注三个数字。第一个是AI收入增长率。客户实际支付多少比模型有多聪明更为重要。第二个是计算成本与收入的比率，也就是AI的单位经济性。如果AI为了赚取100元而需要持续花费120元的计算成本，那么这可能是创新技术，但并不是好的商业模式。相反，如果通过模型优化和推理成本降低，赚取100元所需的成本降至80元、50元、30元，那么AI产业的经济学将完全改变。第三个是AI资本支出增长率与AI服务收入增长率之间的差距。我认为这个数字将成为未来判断半导体周期的最重要指标之一。在这里，我们必须回归到人类。谈论AI产业时，我们讨论的是GPU、HBM、参数和数据中心，但所有这些的背后都是人类。人类需要使用AI，企业需要通过AI赚钱。工厂通过AI提高生产力，医院利用AI进行更准确的诊断，学校利用AI提供更好的教育。机器人进入工厂、物流中心和家庭，自主驾驶汽车在实际道路上行驶。只有这样，5180亿美元的计算承诺才能成为活生生的资本。否则，它可能成为世界上最昂贵的服务器仓库。AI的最终胜负并不在于AI本身。而在于人类的生活。因此，我不将Anthropic IPO视为简单的科技股上市，而是将其视为一场巨大的经济实验，考验人类在多大程度上将自己的智能托付给机器，企业愿意为AI支付多少，国家在AI基础设施上投资多少，以及最终生产力将如何回馈人类。现在，让我们回到最初的问题。Anthropic的上市对半导体市场是毒药还是良药？答案尚未确定。从短期来看，可能更接近于良药。如果Anthropic的上市顺利，AI收入增长和计算投资持续，市场对AI基础设施投资的信心将增强，GPU、ASIC、HBM、先进封装、代工、网络和电力半导体等整个AI供应链的需求可见性也将提高。然而，从中期来看，药效需要得到验证。市场将不再满足于“AI改变世界”的说法。人们将询问投资了多少，赚取了多少。从2027年开始，AI的技术竞争与AI的损益计算竞争同样重要。从长远来看，答案在于人类。如果AI真正提高了生产力，创造了新的产业，并在机器人、医疗、教育、科学和制造业中得到广泛应用，那么今天的数千亿美元投资将被记录为21世纪新工业基础设施的建设资金。反之，如果AI的经济效应比预期推迟，股价将首先受到影响。但在这里，有一点需要记住。即使互联网泡沫破裂，互联网依然存在；即使铁路公司破产，铁路依然存在。即使AI公司的股价波动，人工智能这一技术本身也不会消失。因此，投资者在看待Anthropic IPO时也需要保持双重视角。一只眼睛关注革命，另一只眼睛关注价格。对技术感到兴奋，但对价格保持冷静；对增长进行投资，但要确认现金流。同时，要关注AI公司华丽模型发布背后，半导体、电力和数据中心的损益计算。Anthropic正在敲响2万亿美元的大门，讲述人类的未来。然而，华尔街最终要问的问题要简单得多。“那么，能赚多少钱？”当Anthropic回答这个问题的瞬间，英伟达、博通、台积电、三星电子和SK海力士也将一同作答。或许到那时，我们才会真正明白，当前世界所构建的是巨大的AI泡沫，还是人类在互联网之后首次建立的新智能基础设施。技术承诺未来，但市场始终要求账单。Anthropic IPO正是这一账单首次向世界公开的时刻。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。