人才流动 - Meta近期从OpenAI挖走4名顶尖AI研究员，均为华人背景，使Meta从OpenAI累计挖走人数增至8名[1][3] - 四位研究员分别来自清华、北大、浙大、中科大，均在OpenAI担任核心团队负责人或关键项目贡献者[6][13] - 四位研究员内部Slack账户已被OpenAI停用，显示人才流动已成既定事实[22] 研究员背景 - 清华校友赵盛佳全程参与从初代ChatGPT到o3的预训练开发，2022年斯坦福博士毕业后即加入OpenAI[7][13] - 北大校友任泓宇领导OpenAI后训练团队，是o3-mini核心贡献者，原计划负责今年夏季开源模型发布[9][10][13] - 中科大校友于佳慧为OpenAI感知团队负责人，曾担任谷歌Gemini多模态视觉联合负责人[13][16] - 浙大校友毕树超为OpenAI多模态后训练主管，曾任谷歌工程总监及Youtube Shorts联合创始人[13][20] 行业竞争态势 - Meta本月已向至少45名OpenAI研究员发出邀请，显示人才争夺战持续升级[25] - OpenAI被迫提高薪酬以挽留人才，反映行业人才竞争成本显著上升[4] - 人才争夺战实质是开源阵营(Meta)与闭源阵营(OpenAI)的正面交锋[26] 技术影响 - 被挖人才集中在多模态训练、强化学习后训练领域，均为带团队经验的专家级人才[27] - Meta可能加速开发具备多模态深度思考能力的开源Llama模型[28] - 北大校友任泓宇离职可能影响OpenAI原定夏季发布的开源模型计划[10]

微软产品替代趋势 - 德国石勒苏益格-荷尔斯泰因州计划在未来三个月内彻底淘汰微软软件，全面迁移至 Linux 与开源工具，影响约三万名政府工作人员 [1] - 丹麦数字化事务部宣布将在今年秋季前放弃微软全家桶，全面部署 LibreOffice 和 Linux [1] - 德国荷尔斯泰因州将分阶段迁移：第一步用 LibreOffice 替代 Word 和 Excel，第二步用 Thunderbird 替代 Exchange 和 Outlook，第三步将 Windows 替换为 Linux [2][3] 迁移原因 - 确保数据本地化，避免敏感信息外泄，后端云服务将从 Microsoft Azure 迁移到欧洲本地托管平台 [2] - 预计节省数千万欧元授权费和升级成本，绕过 Windows 11 升级带来的软硬件投入 [2] - Windows 11 升级门槛高，要求更高硬件规格并强制绑定微软账户，部分功能"默认云端优先" [2] 开源替代方案优势 - Linux 能兼容所有曾运行 Windows 10 的电脑，延长设备使用寿命 [6] - LibreOffice 以开放标准文档格式为基础，兼容微软专有格式，由全球社区持续维护 [7] - 无需支付许可费、无遥测监控、无供应商锁定，所有工作公开进行 [7] 迁移实施建议 - 个人用户可在电脑第二分区安装 Linux 和 LibreOffice 测试，企业可在非关键部门试点 [8] - 检查当前软件配置兼容性，整理说明文档或组织培训 [8] - 可寻求 Linux 专业协会或 LibreOffice 官方文档基金会认证专业人士协助 [8] 行业反应与争议 - LibreOffice 基金会发文呼吁在 Windows 10 支持终止后考虑 Linux 和 LibreOffice [4][5] - 开源软件是否能全面替代微软产品仍存在分歧，部分用户认为 LibreOffice 完全满足需求，也有用户吐槽其难用 [9] - 慕尼黑曾在 2004 年从 Windows 迁移至 Linux，十年后又回归微软生态 [9]

人工智能发展速度 - ChatGPT仅用17个月突破8亿用户，远超互联网时代任何产品的增长速度 [3] - ChatGPT不到三个月达到1亿用户，截至今年4月每周用户量达8亿，每年处理超过3650亿次搜索 [8] - 人工智能相关职位空缺自2018年起增长448%，显示行业对人才的强劲需求 [19] 技术成本与效率 - 模型训练成本高达10亿美元，但推理成本在两年内下降99%（按每百万token计算） [4] - 2022年至2024年期间，运行大语言模型的每个token成本下降99.7% [17] - 英伟达2024年Blackwell GPU的单位功耗较2014年Kepler GPU降低10.5万倍 [4][14] 开源与闭源模型竞争 - 闭源模型（如GPT-4、Claude）性能卓越但缺乏透明度，受企业和政府机构青睐 [6] - 开源模型（如Llama、Mixtral）低成本且功能增强，推动主权AI和本地语言模型发展 [10][13] - 中国在开源竞赛中领先，2025年将发布DeepSeek-R1、阿里巴巴Qwen-32B和百度Ernie 4.5 [12] 市场与应用 - 印度成为AI平台重要市场，贡献ChatGPT移动应用用户的13.5%，超过美国的8.9% [10] - AI应用拓展至汽车驾驶、工厂机器人、医疗保健等领域，成为职业"副驾驶" [18] - 行业从垂直SaaS转向横向整合，如微软集成Copilot、Zoom和Canva融入生成式AI [21] 基础设施与投资 - 云端芯片（谷歌TPU、亚马逊Trainium）规模化开发推动AI基础设施快速迭代 [7] - 风险投资加速流入AI领域，但企业与云服务商仍需高额基础设施投入 [7] - 全球范围内针对芯片、数据中心的争夺战激烈，堪比冷战时期太空竞赛 [21]

36氪「职场Bonus」（ID：ZhiChangHongLi） 大模型企业频繁被质疑的商业化问题正愈加凸显。从创始之初就对标OpenAI，商业化方向直指B端、G端的智谱AI，如今正面临这样的难题。 《职场Bonus》独家获悉，智谱AI COO张帆 [1] 将于6月底离职，在AI Agent领域继续创业。今年年初，智谱商业化部门曾发生过一次变化：进行了小规 模的"人员流动"，张鹏和张帆虽仍共同负责商业化，但各自手下管理的业务经历了打散重组，具体划分方式不再按照ToB/ToG的逻辑。 针对张帆离职创业一事，《职场Bonus》向智谱AI求证，其公关回应称："张帆离开后的创业项目也是智谱MaaS（模型即服务）平台生态的一份子，帮助 智谱模型完成最后一公里的转化，其新项目已获得智谱的投资支持。智谱目前将训练下一代基座模型视为最高优战略，专注于持续提升模型性能，并通过 MaaS平台向外输出模型智能及拓展商业化，重点培育MaaS平台的商业应用生态及创新的Agent生态。" 除了商业化侧的人事变动外，有信源指出智谱AI院负责人东昱晓 [2] 已于去年年底离职，且智谱AI院从按照大团队的整体技术规划，变成了以各自小单元 博士生 ...

AI行业趋势 - ChatGPT仅用2个月达到1亿用户，17个月后月活增至8亿，订阅用户超2000万，年营收近40亿美元，成为商业化速度最快的AI产品[5][6] - 2024年AI相关资本支出达2120亿美元，同比增长63%，为十年内最高[6][11] - AI模型训练成本8年内暴涨2400倍，单个模型训练成本可能在2025年达10亿美元，未来或突破100亿美元[6][20] - 开源模型如DeepSeek、Qwen等在推理和编程能力上已逼近顶级闭源模型[36][37] 基础设施投资 - 苹果、英伟达、微软、Google、亚马逊、Meta等科技巨头2024年AI相关资本支出达2120亿美元[11] - 英伟达占据数据中心投资预算的25%，成为AI浪潮最大受益者[12] - 英伟达GPU推理单个Token能耗10年间下降约105000倍，有利于规模化部署[27] 技术发展 - AI在图灵测试中表现超越人类，GPT-4.5被73%测试者误认为人类[43][46] - Midjourney图像生成质量从v1到v7显著提升，达到商品级水平[50] - ElevenLabs语音克隆技术月访问量从0飙升至2000万，音色克隆+实时翻译趋近商用级别[57] 应用场景 - Waymo自动驾驶出租车在旧金山市场份额已达1/3[59] - AI相关岗位2018-2025年增长448%，传统IT岗位需求下降9%[67][69] - AI Agent成为新型数字劳动力，能执行多步骤任务如在线购物、界面导航等[72][74] 区域发展 - 美国发布超100个训练计算量超10²³ FLOPs的大语言模型，中国紧随其后不断缩小差距[40] - ChatGPT北美之外用户普及率超90%，呈现全球同步爆发特征[9]

大语言模型的局限性 - 当前大语言模型仅擅长信息检索和已有解决方案的复述 无法进行真正的抽象思考、推理和规划 [3][5][6] - 模型通过统计规律生成答案 本质是模式匹配游戏 无法创造新事物或提出正确问题 [5][6][18] - 训练数据已达边际效益递减 天然文本数据接近耗尽 合成数据成本高且回报有限 [11][13][14] AI发展的新范式方向 - 未来AI系统需具备理解物理世界、持久记忆、推理和规划四大核心能力 [29][37][38] - JEPA架构通过非生成式方法学习世界抽象表征 可预测物理规律并实现真正规划 [44][47][49] - 视频数据训练比纯文本更高效 儿童通过10^14字节视觉数据即可掌握基础物理规律 [36][37] 开源与闭源竞争格局 - 开源生态创新速度显著快于闭源 全球协作可加速技术突破 [50][53] - DeepSeek案例证明中国团队具备独立创新能力 2015年ResNet论文成为全球被引最高单篇论文 [3][53] - 实际部署中开源模型成本更低且可控 Llama等开源引擎正被广泛采用 [51] 行业投资与商业化前景 - 当前AI投资主要用于推理基础设施扩建 而非短期技术突破 [19][20] - 消费级AI应用已获验证 Meta AI用户达6亿 但企业级部署仍面临可靠性挑战 [21][24] - 专家系统历史表明AI需避免过度炒作 新范式需3-5年才能成熟应用 [25][30]

作者｜杨睿琪 编辑｜刘毓坤 AI 行业正迎来前所未有的剧变。DeepSeek-R1 凭借大幅降低的推理成本，点燃全球 AI 价格战导火索， 而 OpenAI 近期宣布开源新模型并推出 "云端接力" 功能，将 "闭源 VS 开源" 之争推向高潮。 "普及度可能不是最准确的词。"OpenAI前商业化负责人Zack Kass强调，"但行业已达成共识——开放和 封闭两种策略在当下缺一不可。" 这场技术与商业的博弈背后，究竟藏着怎样的行业趋势？OpenAI 前商业化负责人 Zack Kass 在接受凤 凰网科技采访时，给出了深度解读。 "前沿模型的价值是有限的"，Zack Kass一针见血的指出。之所以有此判断，是源于今天开源社区展现 出惊人的技术复现能力，过去需要多年完成的技术突破，现在仅需 6 个月就能实现。这似乎意味着，闭 源商业模式曾引以为傲的技术护城河，正在被开源浪潮不断冲刷。 OpenAI的开源动作被解读为应对市场竞争的防御性举措。此前DeepSeek-R1大幅降低推理成本引发全球 价格战，"AI将和互联网一样廉价"的预言正在应验。"基础研究成本骤降是科技领域最美好的事。"Zack Kass指出，"虽然短期 ...

本文来自PRO会员通讯内容，文末关注「机器之心PRO会员」，查看更多专题解读。 微软在Nadella 上任后经历了哪些技术变革？微软现今在以什么理念转型？微软的产品在向哪里倾斜？... 01 AI 正在让文档、应用程序和网站之间的界限消失？ 1、LlamaCon 2025 是 Meta 于 2025 年 4 月 29 日举办的一场专注于生成式 AI 的开发者大会。[2-1] 目录 01. AI 正在让文档、应用程序和网站之间的界限消失？ Satya Nadella 如何描述文档、应用和网站间界限的模糊化？这种 AI 驱动的变化在如何改变生产力？... 02 . 为什么「蒸馏工厂」是开源最大的魅力之一？ 蒸馏工厂是什么？Meta 和微软从何时开始布局蒸馏工厂？构建蒸馏工厂需要哪些基础设施？... Meta CEO Mark Zuckerberg 和微软 CEO Satya Nadella 在 LlamaCon 2025 闭幕会议上进行对话，就人工智能 （AI）的发展及其对技术平台、软件开发、生产力提升等方面的深远影响展开讨论。 03. 从操作系统到技术平台，Nadella 与 Zuckerberg 如何评价 A ...

整理 | 华卫、核子可乐 4 月 30 日凌晨，Meta 举行了其有史以来的首届 AI 开发者大会 LlamaCon。现场，该公司宣布推出一 款面向消费者的独立 Meta AI 聊天机器人应用程序，这款应用将与 ChatGPT 展开竞争，同时还发布 了一个面向开发者的 API，用于在云端访问 Llama 模型。 这两项产品发布都旨在扩大 Meta 开源 Llama AI 模型的应用范围，但这一目标或许只是次要的， Meta 的真正动机是：击败 OpenAI。从大致方向来看，Meta 的 AI 野心正推动形成一个蓬勃发展的开 源 AI 生态系统，而这将对像 OpenAI 这样将其模型封闭在服务背后的"封闭式" AI 供应商构成挑战。 首先，Meta AI 应用几乎像是对 OpenAI 传闻中要推出的社交网络的先发制人之举。作为一款智能助 手，Meta AI 基于 Llama 模型构建，集成了图像生成和编辑功能，可以了解用户的偏好、记住上下 文，能根据用户在应用程序上的活动提供个性化回复。到目前为止，这些个性化回复功能将在美国和 加拿大地区提供。用户还可以向 Meta 提供更多关于自己的信息，以便在未来与 AI ...

埃里克·施密特（Eric Schmidt），前谷歌CEO，曾担任美国国家安全委员会AI事务负责人，现任 Relativity Space公司董事长，是全球AI战略与技术治理的重要声音之一。本次对谈录音于2024年在 YouTube频道《AI Founders Journey》发布，聚焦创始人心理、人工智能竞赛、中美开源博弈及超级智 能时代的社会挑战。分享给大家，希望对你有启发。 创始人心理：从天赋到验证机制 主持人：大家好，欢迎收听《AI创始人之旅》第一期节目。我是主持人Air。今天非常高兴邀请到我的 朋友Eric Schmidt。他曾担任谷歌CEO，现在是Relativity Space的首席执行官。嗨，Eric，很高兴再次见 到你。顺便祝贺你获得新职位。首先，你想怎么介绍自己？ Eric Schmidt：我曾是谷歌的首席执行官，现在担任Relativity Space的董事长，这是一家专注于大型火 箭的私营航天企业。很多人可能不知道，其实我并不是那种典型的创业者类型。 主持人：有趣，那我们就从这里聊起吧。作为创始人，最难的事情之一就是找到优秀的人才。但讽刺的 是，当你真的找到了，他们往往最后都会自己去创业 ...