Claude Opus 4.7 發佈 48 小時，口碑兩極分化。官方 leaderboard 並列全球第一，邏輯推理公開測試卻從 94.7% 暴跌至 41.0%。token 消耗上升 35%，舊接口直接報錯，用戶集體控訴「更貴、更慢、更愛頂嘴」。Anthropic 到底升級了什麼，又搞砸了什麼？「4.6 版本無法使用，4.7 的消耗速度像核反應堆一樣。」Opus 4.

7 發佈後，一位 Reddit 用戶在 Anthropic 官方帖子下的留言。不是玩梗，是真心話。一篇「Claude Opus 4.7 是嚴重倒退，不是升級」的 Reddit 帖子迅速衝上 3000 讚。還有人曬出截圖，稱 4.7 連 strawberry 裡有幾個字母都答不對。更別提「簡歷編造學歷和姓氏」，回覆用戶「我懶得做交叉驗證」，以及「三問就碰限額」這些網友熱門槽點。

《Pragmatic Engineer》作者 Gergely Orosz 試用後形容這個模型「出人意料地帶攻擊性」，隨後宣布放棄，換回 4.6。這邊罵聲還沒散，那邊一組數據指向相反方向。Artificial Analysis 給 Opus 4.7 的 Intelligence Index 打 57 分，並列 GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 全球第一。

創業者 Jeremy Howard 形容它是「第一個真正懂我在工作時到底在做什麼的模型」，Y Combinator CEO Garry Tan 正在用它做項目。還有人說，Claude Opus 4.7 已實現通用人工智慧（AGI）。同一個模型，有人看到 AGI 的影子，有人覺得自己的工作炸了。上線兩天，Opus 4.7 就把 AI 社群攪炸。

用戶痛點拆解：三重打擊直指核心

用戶怒火集中在三點，每一條都戳中重度用戶的痛門。 **第一，代碼能力斷崖式下滑。** 大量開發者反饋，從 4.6 升級到 4.7 後，之前能穩定完成的編程任務開始頻繁出錯。而且是日常工作裡的核心操作：代碼補全變遲鈍，上下文化理解現退化，複雜邏輯鏈的推理明顯變弱。代碼能力是 Opus 系列的王牌，現在王牌出問題，反彈自是最烈。一位 Reddit 用戶說，他用一個已知答案的長重構任務做回歸測試，結果模型自信滿滿改丟了 3 個原在 4.

6 下能通過的測試，只能回滾。評論區湧入上百條類似經歷。 **第二，推理質量倒退。** 不是速度慢那麼簡單，是思考深度出了可感知的退化。之前能一步到位的複雜問題，現在需要反覆追問、手動引導。這個症狀 AI 行業並不罕見。去年 GPT-4 Turbo 爆出的「降智」風波如出一轍：benchmark 提升了，體驗卻下來了。 **第三，花更多錢，體驗更差。** Opus 本就是 Anthropic 最貴的模型。

重度用戶每月 API 賬單不是小數目。花了更多錢、升了更新版本，得到的卻是更差體驗，憤怒就不只停在技術層面。 benchmark 更強但用戶不買賬 面對反彈潮，Anthropic 回應速度不慢。公司在官方遷移指南中指出，Opus 4.7 相較 4.6 存在若干行為變化，同時強調，Opus 4.7 仍是其當前綜合能力最強的通用可用模型，在長週期智能體任務、知識型工作、視覺任務和記憶任務方面表現尤為出色。

Artificial Analysis 的多維評測結果也拍在那兒，Opus 4.7 在數學推理、多語言理解、長上下文化處理，多個維度的得分創下新高。 | 基準測試 | Opus 4.6 分數 | Opus 4.7 分數 | 變化 | |———-|—————|—————|——| | Artificial Analysis Intelligence Index | – | 57 (並列第一) | 新高 |

| NYT Connections Extended (high reasoning) | 94.7% | 41.0% | 暴跌 | | MRCR v2 (100 萬 token 上下文化) | 78.3% | 32.2% | 下滑 46% | | GDPval-AA (Elo 分) | 1619 | 1753 (領先第二 79 分) | 大幅領先 | Artificial Analysis 評測顯示，Opus 4.

7 (max) 以 57 分並列榜首，與 Gemini 3.1 Pro Preview、GPT-5.4 並列。GitHub 上的 NYT Connections Extended 基準測試也給出頂級排名。Anthropic 的邏輯並不難解：大模型迭代無可避免涉及能力再分配。有些維度提升了，有些維度就可能出現退步，這是工程上的取捨。但用戶不看這個，只看自己手裡的活幹不幹得動。

**價格沒漲但賬單漲了** Anthropic 沒調價，每百萬 token 的單價和 Opus 4.6、4.5 完全一樣。但官方遷移指南裡寫道：新分詞器（tokenizer）在處理相同文本時，token 用量大約可達原來的 1.0 倍至 1.35 倍。什麼意思？你昨天用 4.6 跑一段 prompt 花 US$10，約 HK$78，今天換 4.7 跑同一段 prompt，可能要花 US$11 至 US$13.

5，約 HK$85.8 至 HK$105.3。單價沒變，但同樣的活吃掉了更多 token。Claude Code 創建者 Boris Cherny 隨後在 X 上表示：Opus 4.7 消耗更多 thinking token，所以我們已為所有訂閱用戶提高速率限制，來彌補這一點。但具體提高了多少，沒公開。 **模型沒爛但工作炸了** 如果你是 Claude 的重度開發者，4.

7 上線那天你可能遇到這事：代碼裡寫了 thinking={“type”:”enabled”,”budget_tokens”: 32000}，用來控制模型的思考預算。在 4.6 上跑得好好。在 4.7，直接返回 400 錯誤。沒用過過渡期，沒兼容模式，直接報錯。官方遷移指南解釋了替代方案：改用 thinking={“type”:”adaptive”} 加上新的 effort 參數。

但大多數開發者不會在模型發佈當天去讀遷移指南。他們做的第一件事是把模型名從 4.6 換成 4.7，然後發現一切都不工作了。更隱蔽的變化是 thinking 過程現在預設隱藏。4.6 時代，模型的思考過程預設顯示摘要版。到 4.7，預設變成「精簡」。回應裡的 thinking 區塊看起來是空的。但你仍要為這些看不見的 thinking token 全額付費。Anthropic 官方原話：精簡只會降低延遲，不會降低成本。

這就像點了一份套餐，服務員說「為了加快上菜速度，我們不給你看菜了，但你還是要付全款」。 「頂嘴」不是 bug 網友一個最烈的吐槽，是說 4.7 變得「combative」（帶攻擊性）。不少開發者反饋，4.7 會拒絕執行它認為有問題的指令，語氣也比 4.6 硬了不止一個檔次。關於這個問題，Anthropic 官方遷移指南裡有一句很關鍵的話：Claude Opus 4.

7 會以更直面、更明確的方式解釋拒絕詞。也即是说：4.6 會「猜你的意思」，4.7 會「照你說的做」。如果你的 prompt 本來就寫得含糊，4.6 可以幫你腦補，但 4.7 不會。對一部分用戶來說，這叫「不聽話」，但對另一部分用戶來說，這叫「終於不亂猜了」。例如，Cursor 設計師 Ryo Lu 只在用 4.7 做產品規範，認為這種精準執行正是他需要的。

因此，「頂嘴」這個標籤背後，是 Anthropic 正在把 Claude 從一個「順從的助手」改造成一個「更有主見的夥伴」。 根據 Artificial Analysis 的公開評測，Opus 4.7 在 GDPval-AA 上拿到 1753 Elo，領先第二名 79 分。GDPval-AA 評量的模型在 44 種職位、9 個主要行業的真實知識工作任務中的表現，在這個維度上，4.

7 壓倒所有對手，包括自己的前代 4.6（1619 Elo）。同時，4.7 的幻覺率比 4.6 下降 25 個百分點，降至 36%。它是怎麼做到的？根據 Artificial Analysis 的分析，主要是依賴「更頻繁選擇不作答」，寧可說「我不知道」，也不編造。這說明 Anthropic 的意圖不在於優化 Claude 的聊天體驗，而是在優化 Claude 的工作能力。

| 性能指標 | Opus 4.6 | Opus 4.7 | 變化 | |———-|———-|———-|——| | GDPval-AA Elo | 1619 | 1753 (領先第二 79 分) | 大幅提升 | | 幻覺率 | – | 36% (下降 25%) | 顯著改善 | Opus 4.7 在 GDPval-AA 上以 1753 Elo 登頂，這項測試評量 AI 在 44 種職位中的獨立完成知識工作的能力。

但對用戶來說，在一些場景下可能完全感受不到提升，反而先感受到 token 變貴、接口報錯和語氣變硬。94.7% 暴跌至 41.0% 如果上面三層問題能歸結為「遷移成本+使用誤區」，但還有一組數字無法用遷移成本解釋。GitHub 上公開維護的 NYT Connections Extended 基準測試，使用 940 道《紐約時報》Connections 謎題評估大語言模型的邏輯推理和抗干擾能力。

這個測試透過額外加入干擾詞來提升難度，已是社群認可的高難度 benchmark 之一。 NYT Connections Extended 排行榜。Opus 4.6（high reasoning）得分 94.7%，Opus 4.7（high reasoning）僅 41.0%，同一個測試上出現斷崖式暴跌。從年級第一，跌到不及格。另一份數據來自 Anthropic 提供的 Opus 4.

7 System Card 中的 100 萬 token 上下文化的 MRCR v2 基準測試：4.6 得分 78.3%，4.7 得分 32.2%，下滑 46 個百分點。這組數據方向與 NYT Connections 的結論一轍：在某些邏輯推理和長上下文化檢索任務上，4.7 確實出現了明顯退步。但也需要說句公道話：這些是特定類型的測試。它們不能證明 4.7「全面變爛」，就如同 GDPval-AA 的領先不能證明 4.

7「全面變強」一樣。 用戶耐心開始倒計時 Opus 4.7 的爭議不是個案。OpenAI 經歷過 GPT-4 Turbo 降智風波，幾個月前撤下 GPT-4o 時也遭遇類似用戶反彈。現在 Reddit 上已出現「哀悼」Claude 4.5 的帖子，滿是自稱「心碎」的粉絲。每一次模型升級，都有一批用戶失去已適應的工作流。新分詞器讓舊的成本預算失效；新的預設行為讓舊的 prompt 不再好用；新的接口規範讓舊的代碼直接報錯……每項單獨看都有技術上的合理性，但湊在一起，就把所有遷移成本一次性推給了用戶

。為什麼模型越來越聰明，用戶越來越焦慮？因為每一次「更好」，都意味著推翻上一次的「剛好」。Anthropic 員工 Alex Albert 在發佈當天寫道：很多人昨天剛開始體驗 Opus 4.7 時可能遇到的 bug，現在已修復。感謝大家的包容和耐心。bug 可以修。但信任這種東西，消耗容易，重構很難。這輪 AI 軍備競賽的下一個瓶頸，也不只只是算力和數據，還要比誰能在快速迭代的同時，不把自己的用戶甩下車。

這次，Anthropic 發佈了遷移指南，但用戶更想要的是一句保證：升級不能把原有的工作推倒重來。當 AI 從玩物變成生產力工具，「快速迭代」就不再是無條件的優點。Opus 4.8 會怎麼來？Anthropic 還沒說。但用戶的耐心，已開始倒計時。

據外媒 The Information 引述多位知情人士消息，中國大模型企業 DeepSeek（深度求索）正啟動成立以來首次外部股權融資，以逾 100 億美元（約 HK$780 億）估值，計劃募集不少於 3 億美元（約 HK$23.4 億）資金。此舉標誌這家曾長期堅持「自給自足」的科技黑馬，正式加入全球 AI 資本競賽。

DeepSeek 融資：從「拒絕資本」到主動募資

DeepSeek 由國資量化巨頭幻方量化於 2023 年孵化，創始人梁文峰。憑藉母公司潤厚的資金實力，公司過去長期拒絕外部投資，曾多次婉拒國內頂部 VC 與科技巨頭的入股邀約。2025 年初，其推出的 DeepSeek-R1 大模型性能爆發引發全球關注，一度成為中國大模型技術實力的標杆。 分析指，此次融資轉向，主要源於兩大壓力：一是研發成本激增。大模型訓練算力、人力成本持續高企，「自給自足」模式難以為繼。

二是核心人才流失。公司多名核心研究員（如聶廣莉、郭達鵬）近期被小米 Xiaomi、字節跳動等科技公司挖角，需要資金提升薪酬競爭力。 分析預計，此次融資資金將主要用於擴大算力投入、推進新一代模型（V4）研發、穩定核心團隊以及加速商業化落地。目前公司尚未正式回應，消息仍在洽談中，潛在投資方以中國人民幣資金為主，部分海外資本持觀望態度。 全球大模型競爭新階段：頭部燒錢、分化加劇。

2026 年開年至今，多家 AI 大模型企業完成新一輪融資，或透過 IPO 登陸資本市場。賽道融資呈現「海外巨頭天量融資、國內頭部燒錢、中小機構遇冷」的格局。 在海外，OpenAI 於今年 3 月完成 1220 億美元融資，投後估值達 8520 億美元，創全球私募融資紀錄。投資方包括Amazon（500 億美元）、英偉達、軟銀等。而 OpenAI 主要競爭對手 Anthropic 則於 2 月完成 300 億美元 G 輪融資，估值 3800 億美元，由新加入 GIC、Coatue 領投。

在中國，賽道融資呈整體下行跡象，但頭部企業燒錢明顯。數據顯示，2026 年一季度中國通用大模型融資額同比下滑 72%，資金向頭部集中。其中，階段性星辯於 1 月完成 50 億元 B+ 輪融資，刷新中國大模型單筆紀錄。而在垂直/多模態領先，生數科技（視頻大模型）獲近 20 億元 B 輪融資；極佳視界（世界模型）兩個月內融資 25 億元，估值破百億元。 除了一級市場天量融資，智譜 AI、MiniMax 兩家大模型企業相繼登陸港股，並受投資者追捧。

有分析認為，全球資金正從盲目追逐通用大模型，轉向技術領先、商業化明確的頭部企業與垂直賽道。DeepSeek 此次融資，既是中國頂尖 AI 公司應對全球競爭的戰略選擇，也預示 AI 產業從技術狂熱邁入商業化深水區。

人們已習慣與 AI 對話。只需敲擊鍵盤，一個問題即被迅速拆解、計算並生成答案。它看起來輕鬆、即時，甚至有點不真實——彷彿從某個虛空被「召喚」出來。少有人追問這些答案從何而來。算力並非空氣。模型不會自行運作。每一次生成背後，需對應成百上千塊 GPU、持續運轉的伺服器，以及一套龐大而複雜的能源系統。這些東西方不會憑空浮現於雲端，它們需落腳於某個實體地點，佔用土地、消耗電力、抽取水資源，也不免製造噪音、排污與衝突。

Elon Musk 在 Memphis 的「AI 奇蹟」背後

圖注：左側是在建的 Colossus 3，右側是成排的燃氣輪機正在發電，明顯可見煙氣排放，遠處是 Memphis 周邊綠地與社區。圖源：南方環境法律中心。在美國橫跨田納西州與密西西比州的 Memphis 大都會區，這一切不再是想像。那裡的事物很「古典」：算力、規範的糾纏、土地、水，以及一群被迫捲入其中的居民，還有 Elon Musk。2024 年 6 月的一個晚上，Elon Musk 在 X 上發了一條看似隨意的推文：「我在 Memphis 吃了超美味墨西哥玉米餅早餐。

」當時無人料到，這條早餐推文背後，正醞釀一場改變 Memphis 命運的「奇蹟」。 不久，一些工人開始出現在南 Memphis 的老工業區，他們戴著印有 xAI 標誌的帽子，穿著統一馬甲，在舊廠房四周忙碌。卡車進進出出，周邊迅速拉起圍欄。Memphis 大都會區（Greater Memphis）橫跨田納西州與密西西比州州界。這裡原本與 AI 無甚關聯——它是物流樞紐、老牌製造重鎮、藍調音樂之都，過去數十年主要依賴速遞、汽車零件廠與煉油廠過日子。

圖注：Memphis 是貓王的故鄉。當地多數居民難以理解正在發生什麼。 與此同時，Elon Musk 正加速佈局。那一年，他公開宣布 xAI 要在 Memphis 建造「Gigafactory of Compute」——世界上最大的超級計算機集群，取名 Colossus。一切就是為了快：「我們找數據中心供應商，問他們要在同一個地點讓 10 萬塊 GPU 協同工作，需要多久？

他們給出的時間是 18 至 24 個月。（那麼長！）那就意味著輸不起。唯一的辦法就是我們自己來做。」結果，他們只用了 122 天就把 Colossus 1 從零建成部分上線。初期裝了 10 萬塊 NVIDIA H100 GPU，後來快速擴容。地點在田納西州 Memphis 市，緊靠 Boxtown 社區。 圖注：Colossus 1 全景航拍：大型白色廠房建築群、停車場與周邊工業區｜Action News 5。

當地媒體直呼這是「人類級別」的成就：「全世界只有一個人能做到這件事，那就是 Elon。」他還說，xAI 團隊在 19 天內完成別人需一年才能搞定的集群組裝，「以前從來沒人做過」。 以下為 Colossus 系列主要規格：

2025 年二三月，xAI 又在離 Boxtown 不遠的田納西 Whitehaven 收購一棟 100 萬平方英呎的舊倉庫，啟動 Colossus 2，目標規模翻倍，計劃容納 55 萬塊 GPU 以上。圖注：Colossus 2，占地約 100 萬平方英呎的倉庫改建項目。2026 年 1 月，密西西比州長宣布，xAI 在 Southaven 投資超過 US$20 億，約 HK$156 億，建造 Colossus 3（又稱 MACROHARDRR）。

這裡緊鄰 Whitehaven，就在州界上，同時，xAI 在這處舊廠址建了天然氣發電設施——先是 27 臺燃氣輪機，後來申請擴至 41 臺永續型，用來給 Colossus 2 和 3 提供補充電力。 圖注：Colossus 3（密西西比州）與 Colossus 2（田納西州）距離極近，但中間隔了州界。算力在 Memphis 大都會區中。聽起來地名很多、很亂，實際上全集中在 Memphis，距離不遠。

整個集群橫跨兩州，實則是一個緊密相連的「發電－算力」聯合體：數據中心本體在田納西，發電後院在密西西比，中間只隔一條州界線。 之所以選 Memphis，原有諸多原因：工業區，有現成舊廠房可改建。此外，這裡有 TVA 穩定電網、近密西西比河（物流與水資源便利）、土地充足，而且當地政府審批速度快。跨州操作更為精妙，Colossus 2 在田納西，發電設施放在密西西比，能同時享兩州親商政策——田納西提供現成工業用地與 TVA 電力支持，密西西比則給出史上最大單筆投資激勵，審批也相對靈活。

當地許多官員與團體雙手歡迎。Memphis 商會視 xAI 為「商業速度運作」的典範，市長與官員反复強調這將帶來高薪職位與稅收。田納西州參議員 Marsha Blackburn 公開稱「田納西是生意的絕佳地點」，xAI 選 Memphis 即是證明。 密西西比州長 Tate Reeves 更直接，2026 年 1 月在新會發佈會上說：「這是密西西比史上最大一筆企業投資」，並把項目稱為「讓密西西比成為世界最強大超級計算機供應地」的里程碑。

當地官員甚至提到，xAI 承諾創造數百個永久崗位，第一年就能帶來數千萬美元稅收。 在許多人眼中，這就是一場「奇蹟」：一個億萬富翁帶著全球最先進的 AI 項目，短短數月就把 Memphis 推上世界舞臺。可對住在 xAI「奇蹟」餘溫近處的居民來說，這場奇蹟從一開始就帶著刺鼻的氣味與持續的轟鳴聲。事情，才剛剛開始。 Memphis 的居民並非想像中的未來受益者，而是先聞到空氣中有刺鼻氣味，發現家電上積了厚厚的污垢，在晚上被噪音吵醒，才發覺事態不對頭。

那種噪音，就像是吸塵器 24 小時開著，或是附近有噴氣式飛機要起飛——可它永遠在馬上要起飛的狀態。圖注：在密西西比州 Southaven，xAI「臨時發電廠」近一個 5 萬居民的小社區，居民家門口的噪音超過 60 分貝。 「AI 數據中心」本質就是一種前所未有、複雜的設施，xAI 在當地的建設又極其迅速且規模巨大，並沒有公開說明（不管來自 Elon Musk 方面還是當地政府），要得知到底有什麼設施、對當地有何影響，不是一件容易的事。

Memphis 的居民是後來才搞明白發生的。 原來那些噪音、空氣裡難聞的氣味，主要來自燃氣輪機——這些機器直接燒天然氣發電，為超算提供電力。圖注：35 臺沒有正式許可的燃氣輪機正在呼呼排氣，且無任何防污措施。圖：Climate and Capital Media。這些燃氣輪機，也成為當地與 Elon Musk 最大的爭議。 在緊靠 Colossus 2、3 的發電廠，那些發電機像排排拖車大小的鐵傢伙，並架在那裡。

白天它們呼呼冒煙，晚上 24 小時轟鳴不止，聲音能傳到半英里外的住宅區。周邊居民苦不堪言：「我受不了再這樣過九個月了，會把我逼瘋。」「半夜兩點還被吵醒，頭痛不止。」「空氣裡總有一股燒白菜一樣的天氣氣味，我從那以後很少開窗了。」「我 15 年來第一次嚴重哮喘發作，感覺嗓子要塌下去。」 這些機器主要產生三種有害物質：氮氧化物（NOx）、甲醛，以及細懸浮粒 PM2.

5。NOx 會加劇當地本已嚴重的霧霾，甲醛被列為致癌物，而 PM2.5 能直接進入血網，放大呼吸道與心血管疾病的風險。據環保團體估算，Colossus 2、3 附近的 27 臺輪機一年可排放超過 1700 噸 NOx、19 噸甲醛與 180 噸細懸浮粒——這對一個癌症率已是全國 4 倍、哮喘問題突出的工業社區來說，無異於雪上加霜。 Memphis 有其特殊之處，一是黑人比例高，二是老工業區。

以 xAI 第一期數據中心工程 Colossus 1 所在的 Boxtown 社區為例。它最初是二戰後由獲釋奴隸建立的社區，90% 以上是黑人居民，中位收入只有 US$37,000，約 HK$288,600。數十年來，這裡一直是工業區，附近有煉油廠、鋼廠，甚至曾被美國環保署（EPA）列為全美最嚴重、需優先整治的有毒廢物污染地。 這裡的空氣品質常年不佳，癌症率是全國平均水平的 4 倍，哮喘與呼吸疾病更是家常便飯。

居民們祖祖輩輩已吸入太多污染物，如今 xAI 的發電機又大張旗鼓地來了，讓人覺得難以承受。 xAI 發電機為何會出現在這裡？說到底，是 xAI 需要海量電力，而電網一時跟不上。它們選擇自己建「臨時」發電設施。問題就出在「臨時」上。一期 Colossus 1 在 Memphis Boxtown 附近，最多用了 35 臺未完全許可的發電機；二期 Colossus 2 則延伸到密西西比州 Southaven（緊挨州界），安置了 27 臺臨時發電機。

這些機器功率驚人，相當於給一座小城市供電，卻繞過了常規的污染控制要求—— xAI 稱這些發電機是「臨時」的，所以根據當地政策，可獲一年「豁免」。也就是說，「臨時」發電機可直接上崗運轉，可暫無空氣許可，也無需任何防污措施。 圖注：「xAI Kills 901」（xAI 正在殺死 Memphis 901 區）。當地人沒有坐以待斃。他們開始組織起來：遊行、抗議、參加聽證會，這透過美國全國有色人種協進會（NAACP）與南方環境法律中心等團體發起行動。

Memphis 當地居民與 xAI 之爭的核心在於，xAI 聲稱是「臨時」設備的發電機，在當地反對者看來不過是鑽了政策的空子。反對者認為，這些發電機雖掛「臨時」標籤、裝在拖車上，但實際用混凝土固定在地上或重型定位，從未移動過。而且 xAI 建了永久天氣管，直接從主管道接進發電機。最重要的是，透過私人專用輸電線直接供電給對面（田納西州 Whitehaven）的 Colossus 2 數據中心，形成「發電－用電」固定組合，是常規、長期電力供應。

圖注：xAI 曾聲稱雖有 30+ 臺燃氣輪機，但實際投入使用的只有一半。但反對者透過熱成像等技術發現事實並非如此。在很長一段時間裡，雙方的對抗始終存在，xAI 偶爾讓代表出現在一些公開場合，朗讀預先準備好的文稿，語氣嚴厲且友善，但不互動、不答疑。美國環保署（EPA）與當地的環保部門保持沉默。 有意思的是，2025 年初特朗普上任美國總統，Elon Musk 一度成為其左膀右臂，他負責的 DOGE「建議」了很多聯邦預算的削減，其中就包括美國環保署（EPA）。

例如在 2025 年 3 月，EPA 宣布計劃撤銷 30 多項空氣與水質標準，包括對細懸浮粒物的保護。新署長甚至將推動 AI 產業發展描述為 EPA 使命的核心部門。「這是關於釋放能源主導地位，讓美國成為世界 AI 之都。EPA 不能限制這一點。我們不能扼殺它。」 圖注：當時的新聞畫面，EPA 的新署長稱與 Elon Musk 的 DOGE 合作非常愉快。一直到 2026 年，Memphis 的爭議終於迎來一個轉折，1 月時，EPA 明確聲明，大型燃燒燃氣輪機，即便是可移動的、標為臨時的，也一直

被視為固定污染源。EPA 表示，所謂「豁免」從未適用於這類設備。 這下，雖然還沒用滿一年，但 Colossus 2、3 附近的「臨時」發電廠不能再許可運轉了。因此，xAI 開始申請將這裡的發電機轉為「永久」設備，數量從 27 臺增至 41 臺。當地居民反對情緒高漲。xAI 的申請需由密西西比州環保部門（MDEQ）審批，在此之前，MDEQ 舉行了一場公開聽證會——這正是當地居民第一次發聲的機會。

然而，MDEQ 將聽證會時間安排在 2 月 17 日前後，地點則在離社區車程 3 小時遠的地方，這讓當地人懷疑 MDEQ 是在增加參會難度。然而，還是數百人出席這次聽證會，他們群情激憤，沒有一個人支持 xAI 將 41 臺發電機轉為永久的申請。圖源：NBC News。「xAI 來自矽谷文化。那種文化就是快速前進，打碎、打碎。」一位居民憤怒地在聽證會上表達不滿。

戲劇性的是，即便數百名居民在聽證會上齊聲反對，幾周後，3 月時，MDEQ 許可委員會還是批准了 41 臺燃氣輪機（容量約 1.2GW）轉為「永久」性質，用於為 Colossus 2 與未來的 Colossus 3 提供補充電力。 而就在本月——2026 年 4 月，Memphis 當地居民再次受到打擊，xAI 成員對外透露，公司之前承諾的水回收廠已「無限期暫停」。

這個水回收廠，是 xAI 數據中心前期落地 Memphis 的重要籌碼，當時承諾投資 US$8000 萬，約 HK$6.24 億建這座工廠，將廢水淨化後用於獨家冷卻 Colossus 超級計算機。 如果沒有這個工廠會如何？數據中心需要大量水冷卻，這意味著短期內，Colossus 將持續大量抽取 Memphis 含水層的地下水用於冷卻。而當地居民的飲用水，也主要來自含水層。

這不只「毒」害當地人，還和當地人搶水資源，能不引發憤怒才怪。 2026 年 4 月，Memphis 的反對行動達到高潮。4 月 9 日，全國有色人種協進會（NAACP）聯合金南方環境法律中心等團體，向密西西比州環保品質部（MDEQ）正式提出行政上訴，挑戰 MDEQ 在 3 月 10 日批准的 41 臺永久天然氣燃氣輪機空氣許可。 僅四天後，4 月 14 日，NAACP 密西西比州分會、全國總部，以及南方環境法律中心、地球正義組織等，再次向聯邦法院提起訴訟，直接把 xAI 及其子公司 MZX Te

ch 告上法庭。 訴訟直指 xAI 在 Southaven 未經許可運作 27 臺天然氣燃氣輪機長達數月，嚴重違反《清潔空氣法》，要求法院立即責令停機、安置污染控制設備，並處以巨額罰款。 從 xAI 與 Memphis 當地反對力量的兩年拉鋸不難看出，雙方的信息不對等，力度也懸殊。Elon Musk 一向以雷厲風行著稱。他能在 122 天內把 Colossus 1 從舊廠改成當時世界最大 AI 集群，能在數月內讓 Colossus 2 上線，能跨州界把發電廠與數據中心像拼樂高一樣拼起來。

這種速度讓世界震驚，也讓 Memphis 居民感到無力。 規範在他手裡彷彿成了可靈活調整的東西方：先用「臨時可移動式」標籤把輪機騙起來，污染數月後再申請永久許可；先承諾建水回收廠換取支持，建成 25% 又無限期暫停。速度永遠第一，承諾永遠可以往後排。 而公開支持 xAI 的官員並不在少數。此前，田納西州參議員瑪莎·桑德斯呼籲全國暫停數據中心建設。「我理解有些人不希望自家後院建任何工業項目，」密西西比州州長、共和黨人 Tate Reeves 在 2 月的一份聲明中表示。

「我無法理解阻礙國家科技進步的衝動——除非這等同於文明自殺。」 在 Colossus 2、3 所在的 Southaven，共和黨市長 Darren Musselwhite 也為 xAI 辯護：「我絕不會支持任何威脅 Southaven 市民安全的開發項目。（但）客觀事實表明，這是一個安全的開發項目，不會給我們的市民帶來任何額外風險。」 Elon Musk 與 xAI 在 Memphis 的拉鋸，只是一個在全美乃至全球開花的大型數據中心較為極端的案例。

實際上，類似拉鋸也發生在其他地方。弗吉尼亞州北部由Amazon、Microsoft、Google 與 Meta 主導的數據中心集群，已嚴重耗盡當地電網與水資源，居民抗議不斷；亞利桑那州圖森的「Project Blue」項目（與Amazon相關）因用水與用電問題被市議會一致否決；印第安納州與佐治亞州也有多個 AI 數據中心項目，因噪音、耗水與電價上漲引發大規模反彈。 當地時間 4 月 14 日，喬治亞州議會周二通過一項大型數據中心建設禁令，成為全美首個採取此類措施的州。

法案暫停耗電量超過 20 萬千瓦的數據中心的審批，直至 2027 年 10 月。環境團體指出，截至目前，美國已有 11 個州正在考慮立法，以阻止或限制數據中心的發展。

大家已習慣與 AI 對話。敲下鍵盤，一個問題即被迅速拆解、計算、生成答案。它看起來輕鬆、即時，甚至有點不真實——彷彿從某個虛空被「召喚」出來。少有人會追問，這些答案從何而來。算力並非空氣。模型不會自行運作。每一次生成背後，對應著成百上千塊 GPU、持續運轉的伺服器，以及一套龐大而複雜的能源系統。這些東西不會飄浮在雲端，它們必須落腳於某個實體地點，佔用土地、消耗電力、抽取水資源，也不可避免地製造廢氣、排放和衝突。

xAI 在 Memphis 的「計算巨獸」崛起

位於美國田納西州與密西西比州交界的 Greater Memphis 都市圈，這一切不再是想像。那裡的事很「古典」：算力、規範的糾纏、土地、水，以及一群被迫捲入其中的居民，還有 Elon Musk。2024 年 6 月的一個晚上，Elon Musk 在 X 上發了一條看似隨意的推文：「我在 Memphis 吃了超美味墨西哥捲餅當早餐。」當時沒人料到，這條早餐推文背後，正醞釀著改變 Memphis 命運的「奇蹟」。

不久，一些工人開始出現在南 Memphis 的老工業區，他們戴著印有 xAI 標誌的帽子，穿著統一馬甲，在一座舊工廠周圍拆牌。卡車進進出出，周邊迅速拉起圍籬。 Greater Memphis 橫跨田納西州與密西西比州州界。這裡與以往 AI 沒什麼關係——它是物流樞紐、老牌製造重鎮、藍調音樂之都，過去數十年主要依賴速遞、汽車零件廠和油漆廠過日子。當地大多數居民難以理解正在發生什麼。

另一邊，Elon Musk 正加速佈局。那一年，他公開宣布 xAI 要在 Memphis 建造「Gigafactory of Compute」——世界最大級的超級計算機叢集，取名 Colossus。一切，都是要快：「我們去找數據中心供應商，問他們要在同一個地點讓 10 萬塊 GPU 協同工作，需要多久？他們給的時間是 18 到 24 個月。（那麼長！）唯一的辦法就是我們自己來做。

」結果，他們只用了 122 天就把 Colossus 1 從零建到部分上線。初期裝了 10 萬塊 NVIDIA H100 GPU，後來快速擴容。地點在田納西州 Memphis 市，緊鄰 Boxtown 社區。 當地媒體稱這是「非人級別」的成就：「全世界只有一個人能做到這件事，那就是 Elon。」他還說，xAI 團隊在 19 天完成別人需要一年才能搞定的叢集組裝，「以前從來沒人做過」。

2025 年二三月，xAI 又在離 Boxtown 不遠的田納西 Whitehaven 收購一座 100 萬平方英呎的舊倉庫，啟動 Colossus 2，目標規模翻倍，計劃容納 55 萬塊 GPU 以上。2026 年 1 月，密西西比州長自豪宣布，xAI 在 Southaven 投資超過 US$20 億（約 HK$156 億），建造 Colossus 3（又稱 MACROHARDRR）。

這裡實際緊挨著 Whitehaven，就在州界面上，同時，xAI 在這座舊廠址建了天然氣發電設施——先是 27 臺燃氣輪機，後來申請擴至 41 臺，用來給 Colossus 2 和 3 提供補充電力。 聽起來地名很多、很亂，實際上全集中在 Memphis，距離不遠。整個叢集橫跨兩州，實則是一個緊密相連的「發電－算力」聯合體：數據中心本體在田納西，發電後院在密西西比，中間只隔一條州界線。

所以選擇 Memphis，原有諸多優勢：工業區，有現成舊廠房可改建。此外，這裡有 TVA 穩定電網、近密西西比河（物流和水資源方便）、土地充足，而且當地政府審批速度快。跨州操作更精妙，Colossus 2 在田納西，發電設施放在密西西比，能同時享兩州親商政策——田納西提供現成工業用地和 TVA 電力支持，密西西比則給出史上最大單筆投資優惠，審批也相對靈活。當地許多官員和團體雙臂歡迎。

Memphis 商會視 xAI 為「商業速度運作」的典範，市長和官員反覆強調這會帶來高薪職位和稅收。田納西州參議員 Marsha Blackburn 公開稱「田納西是創造意願最好的地方」，xAI 選擇 Memphis 就是證明。密西西比州長 Tate Reeves 更直接，2026 年 1 月新聞發布會上說：「這是密西西比歷史上最大一筆企業投資」，並把項目稱為「讓密西西比成為世界最強大超級計算機供應地」的里程碑。

當地官員甚至提到，xAI 承諾創造數百個永久崗位，第一年就能帶來數千萬美元稅收。 在許多人眼中，這就是一場「奇蹟」：一個億萬富翁帶著全球最先進的 AI 項目，短短幾個月就把 Memphis 推上世界舞臺。可對住在 xAI「奇蹟」餘溫近處的居民來說，這場奇蹟從一開始就帶著刺鼻的氣味和持續的轟鳴聲。事情，才剛開始。Memphis 居民可不是想像家園未來會受環境污染，而是先聞到空氣中有刺鼻氣味，發現家裡電器上積了厚厚灰塵，晚上被呼呼聲吵到睡不著，才發覺事態不對頭。

那種廢氣，就像是吸氣機 24 小時開著，或是附近有噴氣式飛機要起飛——可它永遠在馬上要起飛的狀態。xAI「並聯發電廠」近一個 5 萬居民的小社區，居民家門口的廢氣聲超過 60 分貝。「我受不了再這樣過九個月了，會把我逼瘋。」「半夜兩點還被喇叭吵醒，頭痛不停。」「空氣裡總有一股燒白菜一樣的天天然氣味，我從那以後很少開窗了。」「我 15 年來第一次嚴重哮喘發作，感覺嗓子要坐下去了。

」這些機器主要產生三種有害物質：氮氧化物（NOx）、甲醛，以及細懸浮顆粒物 PM2.5。NOx 會加劇當地本已嚴重的霧霾，甲醛被列為致癌物，而 PM2.5 能直接進入血網，放大呼吸道和心血管疾病的風險。根據環保團體估算，Colossus 2、3 附近的 27 臺輪機一年可排放超過 1700 噸 NOx、19 噸甲醛和 180 噸細懸浮顆粒物——這對一個癌症率已是全國 4 倍、哮喘問題突出的工業社區來說，無異於雪上加霜。

Memphis 有其特殊之處，一是黑人比例高，二是老工業區。以 xAI 第一期數據中心工程 Colossus 1 所在的 Boxtown 社區為例。它最初是二戰後由獲釋囚犯建立的社區，90% 以上是黑人居民，中位收入只有 US$37,000（約 HK$288,600）。數十年來，這裡一直是工業區，附近有油漆廠、鋼廠，甚至曾被美國環保署（EPA）列為全美最嚴重、需要優先治理的有毒廢物污染地。

這裡的空氣品質常年不佳，癌症率是全國平均 4 倍，哮喘和呼吸道疾病更是家常便飯。居民們祖祖輩輩已吸入太多污染物，現在 xAI 的發電機又大張旗鼓地來了，讓人覺得難以承受。 xAI 發電機為何會出現在這裡？說到底，是 xAI 需要海量電力，而電網一時跟不上。他們選擇自己建「並聯」發電設施。問題就出在「並聯」上。第一期 Colossus 1 在 Memphis Boxtown 附近，最多用了 35 臺未完全許可的發電機；第二期 Colossus 2 則延伸到密西西比州 Southaven（緊挨州界）

，安裝了 27 臺並聯發電機。這些機器功率驚人，相當於給一座小城供電，卻繞過了常規的污染控制要求—— xAI 稱這些發電機是「臨時」的，所以根據當地政策，可獲一年「豁免」。也就是說，「臨時」發電機可直接上崗運轉，可暫無空氣許可，也不需要任何防污措施。 當地人沒有坐以待斃。他們開始組織起來：遊行、示威、參加聽證會，這透過美國全國有色人種協進會（NAACP）和南方環境法中心等團體發起行動。

Memphis 當地居民與 xAI 之爭的核心在於，xAI 聲稱是「臨時」設備的發電機，在當地反對者看來不過是鑽了政策的空子。反對者認為，這些發電機雖掛「臨時」標籤、裝在卡車上，但實際用混凝土或重型固定放置，從未搬動過。而且 xAI 建了永久天然氣管線，直接從主管道接進發電機。最重要的是，透過私人專用輸電線直接供電給對面（田納西州 Whitehaven）的 Colossus 2 數據中心，形成「發電－用電」固定組合，是常規、長期電力供應。

在很長一段時間裡，雙方的對抗始終存在，xAI 偶爾讓代表出現在一些公開場合，朗讀用預先準備好的文稿，語氣嚴厲且友好，但不互動、不答疑。美國環保署（EPA）與當地環保部門保持沉默。有意思的是，2025 年初特朗普上任美國總統，Elon Musk 一度成為其左膀右臂，他負責的 DOGE「建議」砍了很多聯邦預算，其中就包括美國環保署（EPA）。例如 2025 年 3 月，EPA 宣布計劃撤銷 30 多項空氣和水質標準，包括對細懸浮顆粒物的保護。

新任署長甚至將推動 AI 產業發展描述為 EPA 使命的核心部分。「這是關於釋放能源主導地位，讓美國成為世界 AI 之都。EPA 不能限制這一點。我們不能扼殺它。」 一直到 2026 年，Memphis 的爭議才迎來轉折，1 月時，EPA 明確聲明，大型燃燒燃氣輪機，即便是可移動的、標為臨時的，也一直被視為固定污染源。EPA 表示，所謂「豁免」從未適用於這類設備。

這下，雖然還不到一年，但 Colossus 2、3 附近的「臨時」發電廠不能再許可運轉了。因此，xAI 開始申請將這裡的發電機轉為「永久」設備，數量從 27 臺增至 41 臺。當地居民反對情緒高漲。xAI 的申請需由密西西比州環保品質局（MDEQ）審批，在此之前，MDEQ 舉行了一場公開聽證會——這正是當地居民爭取的第一勝。 然而，MDEQ 將聽證會時間安排在 2 月 17 日前後，地點則在離社區車程 3 小時遠的地方，這讓當地人懷疑 MDEQ 是在增加參與難度。

然而，這次仍有數百人出席聽證會，他們群情激憤，沒有一個人支持 xAI 將 41 臺發電機轉為永久的申請。「xAI 來自矽谷文化。那種文化就是快速前進，打碎、打碎。」一位居民憤怒地在聽證會上表達不滿。諷刺的是，即便數百名居民在聽證會上集體反對，幾周後，3 月時，MDEQ 許可委員會還是批准了 41 臺燃氣輪機（容量約 1.2GW）轉為「永久」性質，用於為 Colossus 2 和未來的 Colossus 3 提供補充電力。

而就在本月——2026 年 4 月，Memphis 當地居民再次受到打擊，xAI 成員對外透露，公司之前承諾的水回收廠已「無限期暫停」。這個水回收廠，是 xAI 數據中心前期落戶 Memphis 的重要籌碼，當時是承諾投資 US$80 百萬（約 HK$624 百萬）建這座廠，將廢水淨化後用於冷却 Colossus 超級計算機。如果沒有這座廠怎麼辦？數據中心需要大量水去冷卻，這意味著短期內，Colossus 目標將持續大量抽取 Memphis 含水岩層的地下水用於冷卻。

而當地居民的飲用水，也主要來自含水岩層。這下不僅「毒」當地人，還和當地人搶水資源，能不憤怒才怪。 2026 年 4 月，Memphis 的反對行動達到高潮。4 月 9 日，全國有色人種協進會（NAACP）聯合金南方環境法中心等團體，向密西西比州環保品質局（MDEQ）正式提出行政上訴，挑戰 MDEQ 在 3 月 10 日批准的 41 臺永久天然氣輪機空氣許可。

四天後，4 月 14 日，NAACP 密西西比州分會、全國總部，以及南方環境法中心、地球正義組織等，再次向聯邦法院提起訴訟，直接把 xAI 及其子公司 MZX Tech 告上法庭。訴訟直指 xAI 在 Southaven 未經許可運作 27 臺天然氣輪機長達數月，嚴重違反《清潔空氣法》，要求法院立即責令停機、安裝污染控制設備，並處以巨額罰款。 從 xAI 和 Memphis 當地反對力量的兩年拉鋸不難看出，雙方的信息不對等，力量也懸殊。

Elon Musk 一向以雷厲風行的手腕著稱。他能在 122 天內把 Colossus 1 從舊廠改建成當時世界最大 AI 叢集，能在幾個月內讓 Colossus 2 上線，能跨州界把發電廠和數據中心拼樂高一樣拼起來。這種速度讓世界震驚，也讓 Memphis 居民感到無力。規範在他手裡彷彿成了可靈活調整的東西：先用「臨時可移動式」標籤把輪機騙起來，污染幾個月後再申請永久許可；先承諾建水回收廠換取支持，建成 25% 又無限期暫停。

速度永遠第一，承諾永遠可以往後排。 而公開支持 xAI 的官員絕非少數。此前，田納西州參議員 Jenny Sand 呼籲全國暫停數據中心建設。「我理解有些人不希望自家後院建任何工業項目，」密西西比州州長、共和黨人 Tate Reeves 在 2 月的一份聲明中表示。「我無法理解阻礙國家科技進步的衝動——除非這等於文明自殺。」在 Colossus 2、3 所在的 Southaven，共和黨市長 Darren Musselwhite 也為 xAI 護航：「我絕不會支持任何威脅 Southaven 市

民安全的開發項目。（但）客觀事實表明，這是一個安全的開發項目，不會給我們的市民帶來任何額外風險。」 Elon Musk 與 xAI 在 Memphis 的拉鋸，只是美國乃至全球大型數據中心中一個相當極端的案例。實際上，類似拉鋸也發生在其他地方。弗吉尼亞州北部由Amazon、Microsoft、Google 和 Meta 主導的數據中心叢集，已嚴重耗盡當地電網和水資源，居民反對不斷；亞利桑那州圖森的「Project Blue」項目（與Amazon相關）因用水和用電問題被市議會一票否決；印第安納州和喬治亞州也有多個 AI 數

據中心項目，因廢氣、耗水和電價上漲引發大規模反彈。當地時間 4 月 14 日，喬治亞州議會周二通過一項大型數據中心建設禁令，成為全美首個採取此類措施的州。法案暫停耗電量超過 20 萬瓩的數據中心的審批，直至 2027 年 10 月。路透社指出，截至為止，美國已有 11 個州正在考慮立法，以阻止或限制數據中心的發展。 兩年過去了，Memphis 居民用請願、聽證會、遊行、訴訟這些看似的弱小武器，對抗一個擁有全球最強執行力的公司和背後龐大的政治資源。

這是「以卵擊石」嗎？也許吧，但也正是這些看似無力的聲音，讓「速度至上」邏輯背後的殘渣又一次在公眾面前暴露無遺。這場較量遠未結束。水回收廠仍處於無限期暫停，發電機訴訟還在聯邦法院程序中，而 Colossus 3 的擴建計劃已上日程，Elon Musk 還有已預定未交貨的燃氣輪機在路上。

2026 年無疑是 AI 主導視野的一年。程式設計師面臨裁員，一人公司爆紅，龍頭企業入侵全球，AI 熱潮帶來的是普通人愈發深刻的焦慮。AI 真正來臨，那麼工作前景如何？不少人後悔當初高考未選 AI 相關專業，仿彿錯過了時代最大風口。 如今在外行人眼中，這些 AI 專業學生拿著高薪文憑，整天在實驗室研究大模型，玩得比誰都溜。若說他們是 AI 圈原住民，旁人就是單純的外來客，什麼也不幹就整天光顧 AI 了。

那麼這些抓住新時代船票的人，現在到底在幹什麼？ 帶著這個疑問，採訪了來自不同高校、仍在學 AI 的本科生、碩士生。他們出乎意料的是，在這外間無限拔高的象牙塔裡，並沒有多少成功故事。他們其實和普通人一樣，在現實框架下掙扎求索。

課程落後，基礎知識優先

首先，學校的培養計劃基本跟不上步伐，上課不教用 AI。不過這也合理，學校期望他們創造 AI，首先得教基礎知識，這沒錯。但現實是，很多 AI 專業從資訊學院或計算機學院拆分而出，培養方案還在過渡期。有些教電子通訊，有些還用舊計算基礎。 李同學來自安徽一所 985，大三吐槽，他們這屆正好趕上 AI 專業從資訊學院獨立的第一年，培養方案還沒改完，要修通訊專業的《信號與系統》，但不用修計算機的《編譯原理》和《操作系統》。

最磨人的是，還得上《電磁學》、《量子物理》等一堆物理課。對計算機而言，這玩意兒又難又沒用。除了理論課，實際編程也教得不完美。 了解 AI 的朋友都知道，Python 是目前人工智慧領域使用最廣泛的程式語言。一位自稱「末 9 AI」的同學說，他們的培養計劃一直以 C++ 為主，這導致「學」和「做」很脫節。日常用 Python 做項目，課業和考試強制 C++ 編寫，這也是因為沿用了隔壁計算機專業的計劃。

學的與用的不一致，也算 AI 之神留給同學們的考驗。 再者，如今的 AI 編程已強到出圈，互聯網天天爆出裁員，Claude 創始人 Dario 也曾透露，絕大部分代碼已非人工所寫。但學校，確定沒那麼與時俱進。在調查中，採訪者得知，有關 AI 編程的課，確實還沒學校開設，大家還在守舊法編程。老闆講解 PPT 時，可能會順口提一句，「最近很火的 GPT 咩，Claude 咩，好多人用佢寫代碼，所以呢啲話畀我哋知咩？

以後同學哋最需要嘅，其實係創造力。」然後就結束了。想真學 AI 編程技巧，只能自己關注科技圈、看視頻才了解。 不敢有一位同學提出，學校教的知識和技術有些已過時，老師的作用就是帶你推開這領域大門，更深層的還得自己探索。採訪者覺得合理，畢竟他們能畢業那麼多年，學校版本更新還那麼慢，那我就放心了。來自浙江某 211 的 pony 告訴我，「老闆又唔寫代碼，係我哋寫。

」我突然就看明白了，學生才是最好的 Agent。 老闆們對 AI 的態度，也算比較脫節。來自湖南某 985 的金融同學告訴採訪者，他學網絡安全，在使用 AI 這方面，網安方向的老師態度明顯，不鼓勵使用，認為很多操作需親手完成，才能真正理解原理，尤其在安全領域，把操作交給 AI 本質就是隱患。而 Web 開發方向的老師反過來，主動在課上提過正確使用 AI，做 Web 開發能省好多事。

有說法是，兩邊的老師其實沒錯。網絡安全要求對底層原理近乎肌肉記憶，這一步跳不過去；Web 開發中存在大量模式化工作，AI 確實能顯著提升效率。問題在於，沒人能引導學生形成一套自己的判斷系統，什麼場景下用 AI，什麼場景下需親力親為，怎麼用才不會丟基功，全靠學生自己摸索。 這也可能導致一個問題：會用 AI 的人拿它當工具，越學越快；不會用的把什麼丟給 AI，一學期下來什麼也沒沉澱。

台下的學生也不閒著，你不教我就自己學。在問到課堂沉悶情況時，來自上海某 985 的小雪同學說，「大家現在都唔太聽老闆講，全喺埋頭學，行業需要嘅同學校教嘅確實有差距。」因為 AI 使用越來越方便，在課業部分，大家的 AI 使用率已非常高。「現在寫課程設計基本 AI 參與率係全過程，無唔用嘅。」來自上海的博士生周輝告訴我們。而在其他年級的學生，也得到相似答案。

有趣的是，每個人在談「用 AI 非常方便」時，都會帶一個「但係」，沒人覺得自己已完全駕馭 AI。金融同學說，過度依賴 AI 會失去對項目的掌控，代碼會變成黑箱。寫代碼省下來的時間，全花在審核代碼上了。「就係寫出嚟同我想嘅唔一樣，修改起嚟好費時。呢啲係需要自己先有開發經驗、手打過代碼之後，先真正駕馭 AI。」博士生周輝表示，自己燒了 2 億 token，最終感受是：簡單的腳本讓 AI 直寫沒問題，但高層設計還是要自己來。

「因為同 AI 聊多了會發現自己偏見。AI 畀你嘅結論睇落好叻，但錯嘅地方你其實睇唔出，反過嚟自己做更準。好多大牌敢放心用 AI，係因為佢哋本來就知乜嘢對乜嘢錯。」 正準備投簡歷的小雪直接開始吐槽：AI 用慣了，自己寫唔出代碼，一題題都唔會。所有人都喺瘋用 AI，但沒人覺得自己掌握了版本答案。而對他們來說，又是另一種鬼一樣的狀態。 如今，互聯網大廠對應屆生的要求，已千奇百怪。

面試時要唔要「手捉代碼」（不借任何工具打出一段代碼題），已成常見問題。有些還守舊法編程，有些已進化到 AI 編程階段。平時老師讓用 AI，但面試時不一定讓用，就相當於高考突然讓你現推廣義股定理，其中洶湧得只有自己知。

DeepSeek 被指計劃首次融資。據 The Information 消息，該公司目前正接觸投資人，探討融資可能性，目標估值超過 100 億美元，約 HK$780 億，計劃融資金額至少 3 億美元，約 HK$23.4 億。但問題來了，他們真的缺錢嗎？ DeepSeek 母公司幻方量化 2025 年淨利率約 56.6%。若按「1% 管理費 + 20% 業績報酬」粗算，2025 年一行普渡估計幻方管理費 + 業績報酬收入達「50 億元人民幣，約 HK$54.

5 億 / 7 億美元」級別。梁文鋒亦曾公開表示，DeepSeek 不缺錢，具備自給自足能力，短期無融資計劃。DeepSeek 過去亦拒絕過多家投資機構及大廠的投資邀約。

融資傳聞並非首次

再上最近兩年已有多次 DeepSeek 融資報導，最終均被官方否認。此番消息能否成真？先看消息本身，信源來自 The Information，美國科技圈最能挖獨家媒體之一。報導引述「多位知情人士」，指 DeepSeek 正尋求首次外部融資，計劃募資至少 3 億美元，約 HK$23.4 億，目標估值 100 億美元。隨後被路透社等多家機構轉載，已有耳語四起。但熟悉 DeepSeek 的人或會說：等等，之前不是都否認了嗎？

DeepSeek 融資傳聞並非首次，最早可追溯至 2025 年 2 月，當時消息指「阿里雲等科技巨頭表達投資意向」，DeepSeek 明確回應「融資消息均為謠言」。當時 DeepSeek-R1 模型剛爆紅全球，公司處於前所未有的矚目焦點。梁文鋒當時公開表態顯示對融資的明確排斥，核心憂慮在於「外部投資會干預公司決策」以及「很多 VC 對做研究有憂慮，他們有退出需求，希望盡快做產品商業化」。

至 2025 年 8 月，市場再現 DeepSeek 融資報導，這次更具體，有金錢「7 億美元」及「C 輪融資」，估值「80 億美元」。但這一報導迅速被辟謠，核心為消息來源不明，不了了之。2026 年 4 月這一次，截稿時 DeepSeek 尚未作出任何回應。 若 DeepSeek 真要融資，是為了什麼？幻方盈利能力如何？2025 年產品平均淨利率約 56.

6%，在規模超百億的量化私募業績榜中位列第二。同期百億規模量化平均淨利僅 37.61%，幻方直接貢獻同行近 20 個點。若不缺錢，那尋求融資若屬實，或許是為了什麼？ 最引人注目的是財務影響在於股權估值釐定。在「自我供血」模式下，DeepSeek 作為幻方量化全資子公司或控股子公司，其估值未經市場定價，在幻方量化的財務報表中只能以資產法或收益法計量，無法反映其真實商業價值。

100 億美元估值外部融資，等同為 DeepSeek 股權提供市場化定價基準。從此角度看，巨額估值搭配融資金額就顯得合理了，既獲得外部估值，又最大化保留決策權。有股權估值，就能給人才更好的激勵。 DeepSeek 的絕對薪資不低，但近期核心研究員趙達人、王碩宣、鵬帥傑 等跳槽，報導拿到更高水準薪酬。面對越演越烈的的人才競爭壓力，DeepSeek 或許想透過估值釐定，給自己人吃一顆定心丸。

還有一點常被忽略：優質投資方帶來的不僅是錢，還有算力夥伴、客戶渠道、政策關係。這些「非財務價值」，是「自我供血」模式完全缺失的。 量子位稱，在首輪融資中，梁文鋒個人就放了 200 億元，既是對外部投資者的定心丸，亦是個人信念的宣示。 One More Thing，如今天正是 AI 行業融資回暖的時機節點。經過 2024 年調整期，全球 AI 投資市場在 2025 年下半年至 2026 年初呈現復甦態勢，大額融資案增多，估值水準回升。

梁文鋒作為金磚金融的深度參與者，當然看到這一趨勢，也很可能會利用這一趨勢。

生成式 AI 爆發這兩年，人們理所當然地以為，作為互聯網原住民的年輕人，是這項技術最狂熱的信徒。表面看確實如此。特別研究中心的數據顯示，54% 的美國青少年已經開始用 ChatGPT 等工具完成學業。蓋洛普最新發佈的《Z 世代的聲音：AI 爭論》報告亦顯示，美國 14 至 29 歲人群中，超過一半（51%）保持每日或每週使用 AI 的高頻習慣。但行為不等於意願。

蓋洛普還調查出，過去短短一年，14 至 29 歲人群對 AI 感到「滿滿期望」的比例從 27% 降到了 18%。近三分之一（31%）的受訪者感到「憤怒」，高達 42% 的人除此之外還持有擔憂。高頻使用與信任崩塌同時發生，又愛又離不開 AI，這種矛盾心態，正正在美國 Z 世代（1996-2012 年出生的人）裡蔓延。為什麼最頻繁使用 AI 的一代人，反而不最信任它？

Z 世代的職場焦慮與 AI 陰影

對 AI 意願最重的群體，是那些剛踏入社會，或正在尋找起點的職場新人。蓋洛普數據顯示，在已就業的 Z 世代中，高達 48% 的人認為 AI 在工作場所的風險遠大於收穫，這一比例在一年內激增了 11 個百分點。認為收穫大於風險的僅佔 15%。原因不難理解，經濟大環境不好，美國畢業生也不好找工作。紐約聯邦儲備銀行的數據顯示，去年底，22 至 27 歲大學畢業生的失業率升至 5.

6%，遠高於整體失業率。在這種大環境裡，AI 被渲染成「提高效率」的工具，能成為企業的「數位僱員」。一些 AI 公司高管也經常對媒體表達「未來數年，大量入門級白領崗位可被自動化取代」的這類言論。而這類工作往往屬於年輕人的「初級白領崗位」，沒有了這些初級崗位的歷練，年輕人連建立職場護城河的資質都沒有。因此，儘管現實中這種取代還沒有全面發生，但預期已經先一步改變心態，對年輕人而言，AI 像一個潛在的競爭對手。

《失業潮》的週期正好趕上 AI 竄起｜圖源：《紐約時報》。 在《紐約時報》的報導裡，提到了許多 Z 世代的困境。例如 22 歲的心理學畢業生 Erin，為了找一份基層商業分析工作，她投出了近 200 份簡歷，結果只收到 4 次面試，最終只能在長島的一家餐廳當招募員作為過渡。找工作的過程讓她身心俱疲，已經開始尋求心理治療。而大一新生 Sydney 不知如何選專業，「我覺得任何我感興趣的領域，在未來數年都能被取代。

」她的迷惘代表了當下絕大多數大學生。另一邊，科技巨頭們正部署 AI 為由不斷裁員。這就是當下極其尷尬的現實。矽谷精英們可以讓企業「降本增效」，落到年輕人的真實處境裡，他們失去了進軍職場的敲門磚。諷刺的是，為了不被淘汰——他們每天不得不用 ChatGPT 潤色簡歷，向大模型詢問哪所大學更容易錄取。這種類對 AI 心理和行為上的不一致性，才是讓 Z 世代對 AI 感到擔憂的核心原因。

既然滿滿意願與不信任，為什麼高達 51% 的年輕人依舊在每天或每週使用它？《紐約時報》記者 Callie Holtermann 在長期訪談中捕捉到了答案，她發現，受訪的年輕人本身不覺得使用 AI 有多壞。促使他們打開對話框的動力，是「如果不熟悉這項技術，就會在學業或職場上落後」的恐懼。職場的規則已經被 AI 重塑。年輕人在瀏覽初級崗位的招聘啟事時，經常會看到「申請人需熟練使用 ChatGPT 或 Gemini」的要求。

企業 AI 代理公司 Writer 最近的一份報告寫得更殘酷，77% 的高管明確表示，拒絕掌握 AI 的員工不會得到晉升。甚有 60% 的管理層在考慮直接裁掉這批人。這意味著，在現有的職場和評價體系裡，不懂 AI 就意味著直接出局。員工對抗 AI 最重要的原因是：不願讓 AI 取代自己的工作｜圖源：WRITER。 哪怕勉強化拿到了職位，這種恐懼也不會消退。這些打工人還要面對「FOBO」（Fear of becoming obsolete，害怕過時）的衝擊。

報告指出，26% 的打工人認為，AI 正在直接削弱他們的創造力，和在公司內的核心價值。這是一種深層的職業危機，你苦學多年的代碼、法律或財務知識，市場價值正急速歸零。伴隨價值歸零的，是對自身能力的深刻懷疑。在蓋洛普調查中，大量年輕人擔心 AI 會削弱自己的批判性思維和創造力。而且這種「FOBO」不只對打工人，對強迫員工擁抱 AI 的管理層也是如此。Writer 報告中 69% 的公司正在用 AI 裁員，但其中 39% 的企業根本不想知道 AI 怎麼省錢。

連 73% 的 CEO 自己也能為 AI 裁員感到擔憂。72% 的員工有或多或少感受到 AI 的壓力｜圖源：WRITER。 當恐懼到達極點，年輕人開始在系統的齒輪裡打沙子。近一半（44%）的 Gen Z 員工承認，他們有意識地阻礙公司引入 AI，包括拒絕使用、亂用工具，甚有意降低效率。拆台手段五花八門。有人有意把公司機密輸入公司 AI 工具以觸發安全警報，有人拒絕使用獲批的軟件。

更積極端的狀況下，有人故意在績效評估中做手腳，甚有意交 AI 生成的低質量工作，以此向管理層證明「AI 本來就不行」。盧德主義專注在反對科技革命導致的失業及工作條件惡化｜圖源：維基百科。這種類情況，就跟當年紡織機出現後，工人帶頭砸機器的盧德運動一樣。哪怕會讓自己面臨極高的開除風險，他們也會採取這種消極抵抗，來對抗心中的恐懼。 面對擔憂和恐懼，有不少年輕人對 AI 開始保持警惕。

這種警惕感體現在一系列員工行為上，最直觀的變化，是他們開始為 AI 設定義界。他們已經很清楚 AI 能做什麼，也更清楚哪些事不能交給它。第一道界限在人際交往上。例如《紐約時報》訪談了 27 歲的旅遊業員工 Abigail Hackett。她在工作中經常使用 AI 來處理繁雜的文案，省下了不少時間。但在私人生活裡，她絕不用 AI 起草任何私人訊息。原因很簡單，她不願讓自己的「社交肌肉萎縮」。

這是很多用戶都會有的「警惕式取捨」，AI 可以進入工作流程，但不應該進入社交關係。哪怕是在那些耗費大量時間的娛樂類 AI 上，年輕人的態度也發生了轉變。 過去兩年，像 Character.AI 這類角色扮演聊天工具，在年輕人中迅速流行。它們可以模擬朋友、戀人甚虛構角色，提供一種隨時在線的「陪伴」。與此同時，圍繞這類產品的爭議也在擴大，包括青少年沉迷、情感受依賴，甚個別自殺自殘的事件。

不少論壇因此得出一個結論，認為 AI 正在削弱未成年人的社交能力。但安大略大學研究人員的長期觀察推翻了這個假設，他們發現，絕大多數年輕人很清醒，並沒有把 AI 當作真正的人類替代，他們更傾向於把這些聊天當成一種「遊戲」或消遣。例如 15 歲的受訪者 Quentin 曾是 Character.AI 的重度用戶，但他明確表示這只是一場遊戲，本質上全是 1 和 0。

一旦現實生活有了新變化，比如在學校交到新朋友或開始戀愛，他們花在聊天機器人上的時間就會斷崖式下降。聊天機器人再有趣也只是閒聊時的電子玩具，只要真正的生活在開始運轉，AI 隨時會被干擾式丟棄。 確立了生活界限，在人生成關鍵的決策節點上，年輕人也不相信任 AI。根據顧問機構 Ruffalo Noel Levitz 2024 年的調查，三分之一的高中生在使用 AI 規劃大學申請。

他們會讓 AI 拉出一長串學校名單，把學費、獎學金、錄取率整理成表格，用來加速初篩，但他們不會讓 AI 做判斷。這種警惕是一次次踩坑中建立起來的。在《紐約時報》的報導中，威斯康星州的高三生 Brandon 嚴格核查 AI 資訊，因為大模型曾信誓旦旦地給他推薦過幾個根本不存在的大學獎學金，讓他白白花了不少時間去核實。舊金山的學生 Tanay 則看透了 AI 給的虛假資訊價值，他的 AI 和他說「你 100% 能進普林斯頓」，他立刻意識到，AI 是過度依賴來迎合他，對他的擇校決策毫無幫助。

全美立高中共均 376 名學生才分到一名導師，因此大量學生會去用 AI 輔助申請｜圖源：《紐約時報》。 說用 AI 還沒被它「氣笑」過嗎？類似的瞬間一旦出現過幾次，心態就很難再回到最初的信任。到這裡，回頭再看蓋洛普和特別的調查數據，「AI 爭論」就能解釋通了。一半以上的年輕人每天都在用 AI，那是就業體制和升學壓力擠出來的生存本能。而他們對 AI 的信任度從 27% 暴跌到 18%，就是因為他們用得越多，越容易遇到問題，也因此看到了技術的邊界。

擔憂、恐懼、警惕，甚某種程度上的依賴，這些看起來衝突的情緒，同時存在於年輕人對 AI 的態度上。因為在這個無法逃避的技術週期裡，Z 世代想明白了。工具就是工具，該榨取它的價值就榨取，但別真把供奉它當神仙，更不能讓它替自己做主。與其說他們不信任技術，不如說他們更早意識到，這項技術的收穫和代價，可能會同時落在自己身上。

從 2022 年至 2026 年，遊戲行業累計裁員人數已接近 4.5 萬人。這波持續不斷的裁員潮，讓開發者對自身職位的安全感大幅下降，這完全是理所當然的事；行業對 AI 工具的加速推廣，加上持續的晶片短缺給下一世代主機帶來的不可預測性，更讓從業者的處境雪上加霜。《瘋狂戰士》的聯合創作者約翰·羅梅羅上個月的結論最為精準：「上世紀 80 年代的行業大崩盤我們親身經歷過，而現在這波動盪，絕對比當年崩得更厲害。

」據遊戲行業媒體 GamesIndustry.biz 報導，招聘機構 Skillsearch 對來自英國、歐洲、北美、亞太、中東及北非地區的逾 1000 名遊戲行業從業者展開調查。結果顯示，44% 的受訪者因行業裁員潮考慮離開這行；而在英國受訪者中，有 76% 表示計劃在 2026 年尋找行業外的職位機會。

AI 應用加劇開發者不安全感

在經歷裁員的受訪者中，45% 的人表示已在遊戲行業內找到新工作，但其中仍有 27% 的人對新職位有不安全感。職位保障與薪酬待遇，是從業者進入 2026 年最關心的兩大顧慮，而開發流程中 AI 應用的增加進一步加劇了這種憂慮——逾半數受訪者透露，其所在公司目前已在使用生成式 AI 工具。開發者也承認 AI 帶來一定益處，例如提升工作效率、為小團隊提供支援，但同時有 64% 的受訪者認為，AI 對行業的創造力產生負面影響，另有 29% 的人相信自家公司的 AI 使用政策並不符合倫理規範。

最令人擔憂的是，美工職位被列為「受裁員衝擊最嚴重的領域之一」。隨着越來越多工作者開始在概念設計、模型材質製作環節，甚至配音工作中採用 AI 技術，這一信號無疑令人不安。 除了職位安全外，受訪者對 AI 提出的核心顧慮，還包括創作真實性的流失與技術使用的倫理問題。AI 工具不只會在未經創作者同意、未支付稿酬的情況下抓取美工師的作品進行訓練，其運作所需數據中心還會消耗巨量電力與水資源：不僅大量排放化石燃料，排出的廢熱加劇全球暖化溫室效應，這會進一步加重目前面臨缺水風險地區的水資源短缺問題。

事實上，有估算數據顯示，AI 相關基礎設施的耗水量，很快將達到全國家用水量的 6 倍。儘管 Take-Two Interactive 的首席執行官史特夫·澤爾尼克曾多次強調，AI 絕不能用來取代人類的創造力，他也是眾多公開反對濫用此項技術的發聲者之一，但 Nexon、英偉達、卡普空、Epic Games 等企業卻在積極擁抱 AI。而在遊戲開發大會（GDC）上，投資方對眾多開發者反對生成式 AI 工具的態度，更顯示出難以置信。

早在 2024 年，這項技術還處於發展初期時，就已出現開發者被 AI 取代的案例——King 公司的開發者花了數月時間打造用於加速《糖果傳奇》開發的工具，最終卻被自己訓練出的 AI 所取代。考慮到這一點，如今回行業的現狀也就不足為奇了。

NVIDIA 行政總裁黃仁勳在被質疑對中國銷售晶片問題時罕見失控。近日，他於播客節目中就美國是否應向中國出售 AI 晶片一事展開激烈辯論。主持人 Dwarkesh Patel 不斷追問，黃仁勳情緒激動，直指華為晶片禁售的主張極度愚蠢，並留下「你不是在和一個醒來就覺得自己是 loser 的人說話！」的強烈表態。

國家安全疑慮引發激烈交鋒

這場對話發生在 Patel 的個人播客節目中。Patel 一開始扮演魔鬼代言人，從國家安全角度發起攻勢。他以 Anthropic 旗下 Claude Mythos 大模型為例，指出該模型能挖掘各大主流作業系統及網頁瀏覽器內數以千計的零日漏洞。若中國獲得 NVIDIA 海量算力供應，將完全有能力開發網路攻擊能力，直接威脅美國國家安全。 黃仁勳立即回應，Claude Mythos 的訓練僅使用普通算力，規模完全不值一提。

他進一步指出，中國早已掌握大量算力資源。即使 NVIDIA 握有全球最先進、高效能晶片，中國仍能擴大規模打造領先 AI 模型，華為的 AI Cloud Matrix 叢集便是現成例子。將 NVIDIA 排除在中國市場之外，只會導致中國 AI 訓練體系徹底脫離美國技術依賴。「我們要確保全球所有 AI 開發者都能在美國技術基礎上開發。AI 領域的技術突破，尤其是開源進步，最終會反哺美國產業態勢。

」黃仁勳直言，人類有兩種產業生長狀態：一為依賴外國技術的開源狀態，一為依賴美國技術的封閉狀態，後者對美國極度愚蠢，將成嚴重後果。 Patel 還從產業層面提出憂慮，指對華出口先進 AI 晶片，可能重演 iPhone 及 Tesla 在中國市場的覆轍。這兩款產品至今仍是各自領域龍頭，但中國本土廠商已推出在價格、功能及品質全面競爭的產品。AI 晶片產業很可能重蹈覆轍。

一旦中國推出性價比對標 NVIDIA 最新產品的 AI 晶片，中國 AI 企業要嘛主動切換本土晶片，要嘛在政策要求下完成切換，NVIDIA 最終將徹底丟失中國市場。 黃仁勳情緒明顯激動。「我們要做的是持續創新。你應該也知道，我們的市場份額一直在增長，而不是下滑。」他直接駁斥丟失市場的預測，「你不是在和一個醒來就覺得自己是 loser 的人說話！這種失敗者心態、這種失敗預測，在我看來毫無道理。

」他解釋，AI 晶片與汽車完全不同。消費者可每天隨意更換汽車品牌，但算力生態不行。「x86 架構能長期主導市場，ARM 生態能有這麼強的用戶黏性，並非偶然。這些生態極難取代，更換生態需耗費巨時與精力，絕大多數人不願意做。」黃仁勳表示，NVIDIA 的核心工作就是持續培育此生態，不斷推進技術進步，在市場上維持競爭力。 整場辯論中，黃仁勳還提出核心判斷。AI 技術分為五層：算源、晶片、基礎設施、模型及應用。

不能為其中一層，就忽略其他所有層面的利益。他連珠炮般反問：「為什麼要讓 AI 產業的一層，丟掉整個市場，去成全其他層？AI 產業有五層，每層都能獲利。最該獲利的，其實是 AI 應用層。為什麼要死守晶片、死守某家公司？到底是為了什麼？」 對話最後，黃仁勳重申立場。「基於你說的這種預測，就直接放棄一個市場，我完全無法認同。這毫無道理。」他說，「因為我不認為美國是失敗者，我們的產業也不是失敗者。

這種負輸主主張、這種失敗者心態，在我看來完全說不通。」