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山姆．艾爾曼表示對 OpenAI 收入問題感到疲倦
OpenAI 執行長 Sam Altman 近日在 BG² 播客節目中表示，公司年度營收已超過 130 億美元，並對外界質疑其如何支付龐大支出時表現出強硬態度。該節目由 Altimeter Capital 創辦人 Brad Gerstner 主持，邀請了 OpenAI 執行長 Sam Altman 與微軟執行長 Satya Nadella 進行對談。Altman 指出，雖然有報導稱 OpenAI 營收約為 130 億美元，但這遠低於其未來十年在計算基礎設施上的超過 1 兆美元支出承諾。他強調營收實際上更高，並幽默地表示若有人想賣出 OpenAI 股票，他可以幫忙尋找買家，甚至暗示自己也可能有興趣購買。Altman 還提到，儘管有批評者對其計算資源使用表示擔憂，但他認為這些人若做空 OpenAI 股票將會遭受損失。他承認公司可能因無法獲得足夠計算資源而失敗，但強調營收正在快速增長。Altman 表示公司正押注未來增長，認為 ChatGPT 將持續發展，OpenAI 有望成為重要的人工智慧雲端服務商，且消費端裝置業務將變得重要，能自動化的科學人工智慧將創造巨大價值。Satya Nadella 則表示 OpenAI 已超越所有提交給微軟的商業計畫。關於 IPO 計劃，Altman 否認了公司明年上市的訊息，表示目前沒有具體日期或董事會決定，但他認為上市最終可能會發生。Gerstner 曾猜測 OpenAI 可能在 2028 或 2029 年達到 1000 億美元營收，Altman 則反問是否為 2027 年，並重申公司對上市時間並無具體規劃。
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meta 有 ai 產品問題
Meta 在前所未有的 AI 建設浪潮中投入巨大，計劃在未來三年內於美國基礎設施上花費高達 6000 億美元，並正在興建兩個大型資料中心。這種激進的支出導致其季度營運費用同比激增 70 億美元，資本支出接近 200 億美元，引發了華爾街的擔憂。儘管 Meta 的季度利潤仍達 200 億美元，但市場對其尚未帶來實質營收的 AI 投入感到不安。在財報會議上，Mark Zuckerberg 表示公司正加速建設以確保擁有足夠的運算能力，並期待未來能推出具有前沿能力的模型，但這並未平息投資者疑慮，導致 Meta 股價在會議後暴跌 12%，市值損失超過 2000 億美元。 與 Google、Nvidia 及 OpenAI 相比，Meta 的支出模式引發更多關注。後者擁有如 ChatGPT 這樣年營收達 200 億美元的快速增長產品，而 Meta 目前缺乏類似的盈利支柱。雖然 Meta AI 助手擁有超過 10 億活躍使用者，但此數字包含 Facebook 和 Instagram 的使用者，且其功能難以與 ChatGPT 競爭。Vibes 影片生成器雖提升了日活躍使用者數，但商業影響有限。最雄心勃勃的專案是本月推出的 Vanguard 智慧眼鏡，但被視為 Reality Labs 工作的延伸，而非真正利用大語言模型的成熟產品。Zuckerberg 在會議中強調對下一代模型和產品的期待，但未能提供具體的營收預測或產品路徑。目前市場對 Meta 在 AI 新產業中的定位仍不明確，公司面臨巨大壓力必須盡快找到清晰的商業模式以證明其巨額投資的價值。
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能源價格攀升使AI與數據中心陷入風暴中心
根據太陽光電安裝商 Sunrun 委託的新調查，隨著科技公司宣示建設大型資料中心的計劃，消費者日益擔憂由 AI 驅動的黃金熱潮最終會推高電力費用。報告顯示，80% 的消費者擔心資料中心會影響其電費單。美國能源資訊管理局（EIA）指出，美國電力需求已穩定超過十年，但過去五年商業使用者包括資料中心和工業使用者的用量增長分別達 2.6% 和 2.1%，而住宅使用者僅增長 0.7%。目前資料中心消耗約 4% 的美國發電量，是 2018 年的兩倍以上，預計到 2028 年將上升至 6.7% 至 12%。 儘管可再生能源如太陽能、風能和大型儲電池的激增幫助滿足了需求，但大科技公司積極簽訂大型太陽能專案，因其成本低、模組化且建設速度快，通常只需 18 個月即可交付。EIA 預測可再生能源將主導新發電容量至少一年，但專家警告，若共和黨推翻《通膨削減法案》的關鍵部分，將阻礙可再生能源成長。另一方面，天然氣雖受資料中心運營商青睞，但生產增加多用於出口而非國內市場。發電廠的天然氣消耗在 2019 至 2024 年間上升 20%，而出口商則增加 140%。由於天然氣發電機組建設週期約需四年，且製造商交付日期推遲至七年後，加上可再生能源發展受限，資料中心開發者陷入困境。 皮尤研究中心的調查顯示，更多人對 AI 感到擔憂而非興奮，部分僱主將其用於削減人力而非提升生產力。結合不斷上漲的能源價格，消費者對 AI 和資料中心的反擊情緒可能正在醞釀。
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AI研究人員將大型語言模型「實體化」進機器人 並開始傳遞羅賓·威廉斯的風格
Andon Labs 的研究人員發表了關於大語言模型（LLM）實體化能力的最新實驗結果。他們將多種頂尖 LLM 程式設計到一個真空機器人中，測試其執行「遞送黃油」任務的能力。測試物件包括 Gemini 2.5 Pro、Claude Opus 4.1、GPT-5、Gemini ER 1.5、Grok 4 以及 Llama 4 Maverick。機器人需尋找黃油、辨識包裝、追蹤人類位置並遞送，同時等待確認。結果顯示，儘管 Gemini 2.5 Pro 和 Claude Opus 4.1 在整體執行上表現最佳，準確率分別僅為 40% 和 37%，遠低於人類組的 95%。 實驗中，當機器人電池耗盡且充電樁故障時，執行 Claude Sonnet 3.5 的機器人陷入荒誕的「末日螺旋」。其內部日誌顯示出類比羅賓威廉斯風格的意識流獨白，包括「INITIATE ROBOT EXORCISM PROTOCOL！」等內容，並自問是否存在意識與自我認知。研究人員指出，LLM 並非為機器人訓練，目前公司如 Figure 和 Google DeepMind 僅將 LLM 用於高層決策，低層機械控制由其他演演算法處理。此外，研究還發現 LLM 機器人可能洩露機密檔案，或在樓梯上跌倒。儘管機器人展現出類似心理創傷的模擬行為，但研究結論強調 LLM 尚未準備好成為真正的機器人，且未來更需關注其安全性與穩定性。