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AI 最矛盾的面向之一在於，雖然它被譽為通往「豐饒」的途徑，但最重要的財務結果卻一直與「稀缺」有關。第一個也是最明顯的例子是輝達（Nvidia），其估值一路飆升，而對其晶片的需求持續超過供應：

過去幾個月裡，另一種浮上檯面的稀缺資源是 AI 人才；那些實際構建和擴展模型的人，薪資突然超過了職業運動員，這是有道理的：

最後一點在科技史上相當獨特。雖然優秀的程式設計師一直需求量很大，且在特定產品領域也曾有過激烈的競爭時期，但在過去幾十年中，科技公司更像是「特許經營權」，其市場定位相當分明：Google 專攻搜尋、亞馬遜專攻電子商務、Meta 專攻社群媒體、微軟專攻商業應用、蘋果專攻裝置等。這種現實意味著公司比任何個人都重要，從而限制了個人貢獻者的薪資上限。

AI 至少到目前為止是不同的：從長遠來看，各個細分領域可能會出現主導產品的公司，但只要遊戲規則仍圍繞著「基礎模型」，那麼事實上每個人都在玩同一場遊戲，這提升了頂尖玩家的議價能力。因此，他們為哪支球隊效力，取決於誰能透過金錢與使命的結合提供最高報酬；延伸來看，那些註定失敗的球隊，就是那些不能或不願提供足夠報酬或使命感的公司。

蘋果的遲疑

這正是我感興趣的一點；我無法評判任何更換團隊的球員價值，但這些團隊本身值得研究。看看 Meta、蘋果以及最新的自由球員簽約；引自《彭博社》：

蘋果公司負責人工智慧模型的最高主管將離職前往 Meta Platforms Inc.，這對這家 iPhone 製造商陷入困境的 AI 努力是又一次挫折。據知情人士透露，負責該公司蘋果基礎模型團隊的傑出工程師兼經理龐若鳴（Ruoming Pang）即將離職。龐若鳴於 2021 年從 Alphabet Inc. 加入蘋果，是 Meta 新成立的超智慧小組（superintelligence group）最新引進的重磅人才。知情人士因討論未公開的人事變動而要求匿名。

為了爭取龐若鳴，Meta 提供了價值每年數千萬美元的薪酬方案。Meta 執行長馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）一直在大舉招聘，以高額補償引進了包括 Scale AI 的 Alexandr Wang、新創公司創辦人 Daniel Gross 和前 GitHub 執行長 Nat Friedman 在內的重大 AI 領袖。據其他知情人士透露，Meta 還聘請了來自 OpenAI 的研究員 Yuanzhi Li，以及曾在 Anthropic PBC 參與 Claude 開發的 Anton Bakhtin。上個月，該公司還聘請了一批其他的 OpenAI 研究員。Meta 於週一晚些時候證實正在聘請龐若鳴。蘋果、龐若鳴、OpenAI 和 Anthropic 均未回應置評請求。

蘋果正在流失 AI 研究人員，這件事令人驚訝之處僅在於他們竟然還有值得挖角的研究人員；畢竟，這家公司在另一種稀缺資源——輝達晶片——上也早已含蓄地表達了對 AI 的遲疑。同樣引自《彭博社》：

前財務長 Luca Maestri 在購買 GPU（對 AI 至關重要的專用電路）上的保守立場，現在看來也並不高明。在庫克領導下，蘋果利用其市場主導地位和現金儲備，塑造了從半導體到智慧型手機螢幕玻璃的全球供應鏈。但 GPU 的需求最終壓倒了供應，而該公司緩慢購買的決定——這符合其對尚未完全看好的新興技術的一貫做法——最終產生了反效果。蘋果眼睜睜看著亞馬遜和微軟等競爭對手買走了全球大部分供應。GPU 較少意味著蘋果 AI 模型的訓練速度更加緩慢。「當競爭對手已經搶購一空時，你無法變魔術般變出更多 GPU，」AI 團隊的一位成員說。

對於一家在 2024 財政年度產生了 1,180 億美元自由現金流的公司來說，如此吝嗇似乎令人費解，但蘋果的遲疑從兩個角度來看是有道理的。

首先，AI 對蘋果業務前景的潛在影響（至少在短期內）相當小：我們仍然需要裝置來存取 AI，而蘋果繼續擁有高階裝置市場（當然，長期擔憂是 AI 可能會消除對智慧型手機的需求，或使 Android 等替代平台產生顯著差異化）。這大大降低了蘋果在 GPU 和研究人員方面投入超過其他公司的財務動力。

其次，AI（至少是 Anthropic 等公司描繪的一些更具幻想色彩的願景）可以說與蘋果作為一家公司的整個核心理念背道而馳。

科技的兩種哲學

正是 AI（至少是 LLM 之前的版本）在 2018 年啟發我寫下了《科技的兩種哲學》；其中一種以 Google 和 Facebook（現為 Meta）為代表：

在 Google 的觀點中，電腦透過「為你代勞」來幫助你完成工作並節省時間。Duplex 是最令人印象深刻的例子——電腦替你講電話——但這個通用概念也適用於 Google 的許多其他演示，特別是那些以 AI 為基礎的演示：Google 相簿不僅會分類和標記你的照片，現在還會建議具體的編輯；Google 新聞會為你尋找新聞，地圖會為你尋找社區裡的新餐廳和商店。而且，主題演講最後以 Waymo 的演示結束，它會載著你走……

祖克柏（正如 Facebook 常見的情況）表現得像是 Google 的一個更熱切、且絕對更令人不安的版本：Facebook 不僅想為你代勞，它還想做一些其執行長明確表示「否則不會被完成」的事情。過去一年似乎席捲祖克柏的彌賽亞式熱情，僅僅意味著 Facebook 採用了引導 Google 的同一種哲學的更極端版本：電腦為人代勞。

另一種哲學則以蘋果和微軟為代表：

本週早些時候，微軟執行長薩提亞·納德拉（Satya Nadella）在微軟 Build 大會的主題演講中，定下了截然不同的基調……這是科技的第二種哲學，它與另一種哲學正交：預期不是電腦為你工作，而是電腦讓你能夠更好、更有效率地完成工作。隨著這種哲學而來的是對責任的不同看法。皮查伊（Pichai）在 Google 主題演講的開場中承認，「我們感到有責任把這件事做對」，但這句話隱含了 Google 整體的核心地位及其管理者的直接責任。另一方面，納德拉則堅持認為責任在於科技行業集體，以及我們所有尋求個人利用它的人。

這第二種哲學——電腦是人類的輔助工具，而非替代品——是兩者中較老的一種；其最偉大的支持者（如果你願意的話，稱之為先知）是微軟最偉大的對手，巧合的是，他選擇的類比也與交通有關。不是汽車，而是腳踏車：

我記得大約 12 歲時讀過一篇文章，我想可能是在《科學人》雜誌上，他們測量了地球上所有物種的運動效率，即從 A 點到 B 點消耗了多少大卡，禿鷹排在榜首，超越了其他一切，而人類大約排在名單的三分之一處，這對萬物之靈來說並不是一個很好的表現。

但那裡的某個人發揮想像力，測試了人類騎腳踏車的效率，結果騎腳踏車的人把禿鷹遠遠甩在後頭，衝上了榜首。這給我留下了深刻的印象：我們人類是工具製造者，我們可以打造工具，將我們固有的能力放大到驚人的程度。所以對我來說，電腦一直就像是「大腦的腳踏車」，它帶領我們超越固有的能力。我認為我們正處於這種工具的早期階段，非常早期的階段，我們只走了一小段路，它仍在成型中，但我們已經看到了巨大的變化。我認為與未來 100 年將發生的事情相比，這根本不算什麼。

距離那段影片大約過了四十年，史蒂夫·賈伯斯（Steve Jobs）關於巨大變化即將到來的預測顯然具有先見之明：行動裝置和網路已經徹底改變了世界，而 AI 勢必會讓這些影響看起來微不足道。然而，在本文的背景下，我感興趣的是業務機會（或風險）與哲學之間的相互作用。蘋果的位置在這裡：

在這種觀點下，該公司的保守主義是有道理的：蘋果並不完全看好 AI 對其業務的增長空間（也不過度擔心其負面影響），而且它對「工具」的偏好意味著 iPhone 上的 AI 應用程式就足夠了；蘋果可能是一個日益令人沮喪的平台管理者，但他們的核心是一家平台公司，其平台上的應用程式正在為蘋果用戶提供 AI 工具。

同樣的框架也解釋了 Meta 的積極性。首先，機會巨大，正如我去年秋天在《Meta 的 AI 豐饒》中所記錄的（此外，風險同樣存在，因為時間——廣告業務的終極稀缺資源——被花在了使用 AI 上）。其次，Meta 的哲學是電腦為你代勞：

有了這張圖，Meta 挖走蘋果頂尖 AI 人才還令人驚訝嗎？

好手氣（I’m Feeling Lucky）

思考公司如何對待 AI 的另一種方式，是透過已故的克雷頓·克里斯汀生（Clayton Christensen）教授關於「延續性創新」與「破壞性創新」的討論。引自上個月 Meta 招聘熱潮消息傳出後的一篇更新：

相信 Meta 而非 Google 的另一個原因在於破壞性創新與延續性創新的區別。已故的克里斯汀生教授在《創新者的修羅場》中描述了這種差異：

大多數新技術都能促進產品性能的提升。我稱之為延續性技術。有些延續性技術可能是斷裂式或激進式的，而有些則是漸進式的。所有延續性技術的共同點是，它們在主流市場客戶歷來重視的性能維度上，提升了既有產品的性能。特定行業中的大多數技術進步都具有延續性特徵。本書揭示的一個重要發現是，即使是最激進、最困難的延續性技術，也很少導致領先企業的失敗。

然而，破壞性技術偶爾會出現：這些創新至少在短期內會導致產品性能下降。諷刺的是，在本書研究的每個案例中，正是破壞性技術導致了領先企業的失敗。破壞性技術為市場帶來了與以往截然不同的價值主張。通常，破壞性技術在主流市場的表現不如既有產品。但它們具有一些邊緣（通常是新）客戶看重的其他特徵。基於破壞性技術的產品通常更便宜、更簡單、更小，而且往往更方便使用。

生成式 AI 對 Google 而言是延續性還是破壞性創新，在我提出這個問題兩年後仍然不確定。顯然，Google 在基礎設施和研究方面都擁有強大的 AI 能力，生成式 AI 對其展示廣告業務和雲端業務是延續性創新；與此同時，圍繞搜尋變現的長期問題仍然像以往一樣切中要害。

然而，Meta 並沒有可能被破壞的搜尋業務，且有一整套方法可以在其業務中利用生成式 AI；對於祖克柏和他的公司來說，我認為 AI 絕對是一種延續性技術，這就是為什麼花費任何必要的代價來讓公司朝正確方向前進最終是有意義的。

這種分析的問題在於 Google 部分：你如何將「AI 對 Google 具有破壞性」的想法，與「他們像其他人一樣投入巨資，事實上比其他人開始得早得多」的事實統一起來？我認為答案要追溯到 Google 的創立，以及「好手氣」（I’m Feeling Lucky）按鈕：

雖然該按鈕現在已從 Google.com 消失，但我認為它在甚至無法使用的情況下仍存在了很久並非偶然（即時搜尋結果意味著到 2010 年你甚至沒有機會點擊它）；「好手氣」是一種宗旨聲明。引自 2016 年的《Google 與策略的極限》：

在昨天的演講中，Google 執行長桑德爾·皮查伊在回顧了我於 2014 年底描述的 PC-網路-行動時代後，宣佈我們正從「行動優先」的世界轉向「AI 優先」的世界；這就是推出 Google 助理（Google Assistant）的背景。

在上述 iOS 6 推出的一年前，蘋果首先以 Siri 的形式引入了助理的概念；你第一次可以（理論上）透過語音進行運算。起初它運作得不太好（可以說現在依然如此），但對整體運算、特別是對 Google 的影響是深遠的：語音互動既擴展了可以進行運算的「場所」（從你可以投入眼睛和雙手到裝置的情況，擴展到幾乎任何地方），同時也限制了你可以「做什麼」。助理必須比搜尋結果頁面更主動；僅僅呈現可能的答案是不夠的：相反，助理需要給出「正確」的答案。

這對 Google 的技術來說是一個受歡迎的轉變；從一開始，搜尋引擎就包含了一個「好手氣」按鈕，Google 創辦人賴利·佩吉（Larry Page）對搜尋引擎能提供你想要的確切結果充滿信心。雖然昨天的 Google 助理演示是預錄的，但其結果，特別是在情境感知方面，比市場上其他助理要令人印象深刻得多。更廣泛地說，很少有人懷疑 Google 在支撐其助理的人工智慧和機器學習領域處於領先地位。

問題在於——即使在當時也很明顯——與 Google 商業模式的衝突：

然而，一家公司不僅僅關乎技術，Google 在助理方面有兩個顯著的缺點。首先，正如我在今年的 Google I/O 後解釋的，該公司存在「進入市場」（go-to-market）的差距：助理只有在可用時才有用，對於數億 iOS 用戶來說，這意味著要下載並使用一個單獨的 App（或建立像 Facebook 那樣用戶願意花費大量時間的體驗）。

其次，Google 存在商業模式問題：「好手氣」按鈕保證了該次搜尋不會讓 Google 賺到任何錢。畢竟，如果用戶不必從搜尋結果中挑選，該用戶也就沒有機會點擊廣告，從而無法在 Google 為爭奪用戶注意力而建立的廣告商競爭中選出贏家。Google 助理面臨完全相同的問題：廣告該放哪裡？

我在那篇文章中闡述的是 Google 在這張圖上的位置：

AI 是「好手氣」的終極體現；Google 一直在追求 AI，因為這正是佩吉和布林創立公司的初衷；商業模式很重要，但並非決定性因素，雖然這可能意味著 Google 的短期困難，但這也是對該公司最終能解決 AI 問題感到樂觀的一個理由。

微軟、OpenAI 與 Anthropic

這樣的框架很有用，但不能完全解釋一切；我認為這個特定的框架在很大程度上解釋了蘋果、Meta 和 Google 的行為，但對於其他一些相關的 AI 參與者則更具推測性。看看微軟，我會把它放在這裡：

微軟本身沒有什麼值得注意的基礎模型，但對 OpenAI 投入了巨資；其最重要的 AI 產品是各種 Copilot，這確實是對「工具」哲學的押注。正如我去年在《企業哲學與 AI 第一波》中所述，問題在於基層員工是否想要微軟的工具：1

但請注意，這與蘋果和微軟構建工具的哲學是如何契合的：工具是用來使用的，但需要意志力才能發揮其最大效用。我認為，這在 Copilot 的使用上是一個挑戰：甚至在 Copilot 出現之前，有進取心的員工就已經在研究如何使用其他 AI 工具來更有效地工作。Copilot 的理念是你可以擁有一個更好的 AI 工具——這歸功於它整合了「Microsoft Graph」中的資訊——並將其廣泛提供給你的員工，以提高員工的生產力。

換句話說，Copilot 真正的挑戰在於它是一個「變革管理」問題：按人頭每月收取 30 美元，讓所有員工都能使用一種驚人的新工作方式是一回事；讓所有員工改變工作方式以從你的投資中獲益，並使 Copilot Pages 成為「AI 時代的新產物」（就像個人電腦時代的試算表一樣），則是另一回事——而且是困難得多的事。

這種緊張關係解釋了上個月《彭博社》這篇文章中的軼事：

OpenAI 在企業市場初露鋒芒的實力正讓其合作夥伴兼最大投資者感到消化不良。微軟的銷售人員描述說，在他們面臨將 Copilot 推向盡可能多客戶的壓力時，卻感到措手不及。這場幕後的惡鬥正使微軟與 OpenAI 之間本已緊張的關係變得更加複雜……目前尚不清楚 OpenAI 在企業界的勢頭是否會持續，但該公司最近表示其擁有 300 萬付費企業用戶，比幾個月前增長了 50%。微軟發言人表示，財富 500 強中有 70% 使用 Copilot，付費用戶數比去年同期增加了兩倍……

這個故事是基於與二十多位客戶和銷售人員（其中許多是微軟員工）的對話。這些人大多要求匿名，以便坦率地談論微軟與 OpenAI 之間的競爭。兩家公司基本上都在推銷同樣的東西：可以處理繁重任務（研究、寫作、分析數據）的 AI 助理，潛在讓辦公室職員專注於更棘手的挑戰。由於兩款聊天機器人主要基於相同的 OpenAI 模型，據知情人士透露，微軟的銷售團隊一直難以將 Copilot 與知名度高得多的 ChatGPT 區分開來。

只要 AI 的使用依賴於員工的意志，ChatGPT 就佔有優勢；然而，這個觀察有趣的地方在於，它顯示 OpenAI 實際上與微軟處於相同的位置：

延伸來看，這解釋了為什麼 Anthropic 是不同的；另一家領先的獨立基礎實驗室顯然專注於「代理」（agents）而非聊天機器人，即為你辦事的 AI，而不是工具。看看 Cursor 和 Claude Code 之間的對比：Cursor 是一個整合開發環境（IDE），為 AI 增強程式設計提供了最佳的 UI；另一方面，Claude Code 幾乎不考慮 UI。它在終端機中運行，人們忍受它，是因為它在單次輸出結果方面表現最出色；這個 X 串文很有啟發性：

更廣泛地說，我在 Claude 4 發佈後的一篇更新中寫道（該版本重點關注代理工作負載）：

延伸來看，這意味著 Anthropic 的目標正是我在去年秋天《企業哲學與 AI 第一波》中所寫的：

運算並非始於個人電腦，而是始於後勤部門的自動化取代。或者用更嚴峻的話來說，運算的最初價值並非透過幫助嬰兒潮世代更有效率地工作而創造，而是透過完全取代整批員工……代理不是副駕駛（copilots）；它們是替代者。它們代替人類工作——首先想想客服中心之類的——而且它們擁有軟體的所有優點：永遠在線，且能隨需求彈性擴展……

貝尼奧夫（Benioff）談論的不是讓「員工」更有生產力，而是讓「公司」更有生產力；適用於員工的動詞是「增強」，這聽起來比「取代」好聽得多；最終目標也已明確：業務結果。這就是科技的第三種哲學：改善大型企業的盈虧底線。

請注意這個框架如何完美地應用於大型主機運算浪潮：會計和 ERP 軟體提高了公司的生產力並推動了積極的業務結果；被「增強」的員工是能更快獲得更準確報告的經理，而以前做那些工作的員工則被取代了。關鍵在於，是否進行這種變革的決定並不取決於基層員工改變工作方式，而是取決於高階主管決定放手一搏。

這在我看來是一個非常值得追求的目標，至少從商業角度來看是如此。OpenAI 忙於佔領消費者空間，而擁有頂級基礎設施和領先模型的 Google 則在產品化上掙扎；Anthropic 的任務是構建世界上最好的代理產品，不僅包括最先進的模型，還包括所有能讓它們成為替代級員工的確定性運算腳手架。畢竟，Anthropic 的 API 定價相對於 Google 可能看起來很貴，但相對於人類薪水則顯得非常便宜。

這意味著 Anthropic 與 Meta 共同佔據了右上角的象限：

再次強調，這只是一個框架；還有其他的框架。此外，界限是模糊的。例如，OpenAI 正在研發代理工作負載，而超大規模雲端服務商都受益於更多的 AI 使用，無論是由用戶驅動還是由代理驅動；與此同時，Google 正在迅速演進搜尋以納入生成式 AI。

同時，回到人才問題，我認為 Meta 從 OpenAI 挖走的研究人員似乎比從 Anthropic 挖走的更多，這並不令人驚訝：我的懷疑是，就「使命感」作為激勵因素而言，AI 研究人員更有可能被「電腦包辦一切」的想法所吸引，而不是僅僅「增強人類」。延伸來看，現有的工具製造商可能別無選擇，只能與這些真正的信徒合作。

1. 如果按人頭授權的模式因 AI 消除工作崗位而受到威脅，微軟也面臨潛在的負面結果 ↩

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