今天咱们聊聊二零二六年第二季度的人工智能现状。AI每日简报是一个每日播客和视频节目，专门追踪人工智能领域最重要的新闻和讨论。你可以在斜杠sashAIdailybrief找到我们，或者在播客平台订阅收听。这周情况有点特殊，我正和家人一起旅行，所以没有像往常那样录制节目，而是启动了AI每日简报的Q构建周。我们会陆续推出更多实用内容，包括介绍我们新的成熟度路线图，开设使用Newfar Gas Bar技能的大师课，甚至制作一份终极AI入门指南，方便你分享给刚接触AI的朋友和家人。今天，咱们先从这个季度的人工智能大型报告开始，我一直想做这个。完整的八十七页幻灯片可以在q.AIDBled.com和play.AIdbrief.ai找到，这里咱们就挑重点说说。当然，核心主题还是我们整个季度都在探讨的“第二时刻”概念，以及它在能力差距不断扩大的背景下意味着什么。
咱们这些信息啊，来源可不少。有上个季度所有的事儿，有咱们的脉搏调查结果，还有开放研究团队一直在跟踪、讨论的四百多个信息来源。 这可不是小事儿。自从ChatGPT出来以后，就数这个季度对人工智能领域的影响最大。说实话，这正是我把它叫做“AI第二时刻”的原因。你想啊，第一时刻呢，是有了像ChatGPT这样的聊天机器人，让大家真切地体验到了AI助手。那这第二时刻，核心就全在能真正干活的智能体系统上了。 如今这第二时刻的赌注，可比二零二二年那会儿高多了。 能力方面是大幅提升。我们见证了有史以来增长最快的应用，头五周就拿下了一亿用户，现在跨平台每周都有好几十亿的活跃用户。经济上的赌注也变了，以前是投机性的风险投资，现在呢？光是今年计划中的资本支出就有六千五百亿美元，资产减值达到四千亿，单轮融资的规模动不动就是几百亿甚至上千亿美元。 企业的现实也彻底变了。从一开始试试看用AI，到现在变成了“AI优先”的硬性要求，伴随着百分之四十的人员裁减和整个公司的转型。当然了，我们也终于进入了一个AI政治波动更大的时期。 首先，咱们来聊聊这个转折点。就在假期前后，有些事情发生了根本的转变。一批新模型的出现，尤其是Opus，在这里面起了关键作用。
四点五和GPT五点二再加上Cloud Code和CodeDex最强大的功能这显然具有变革性但实际上人们需要跳出日常花点时间才能真正理解它带来的变化有多大我记得当我看到Mid Journey的CEO大卫霍兹说他在圣诞假期完成的人编码项目比过去十年加起来都多时我们就知道今年会带来巨大的转变如今这一切的核心毫无疑问是Claud Code尽管Claud Code早在去年三月就推出了但直到二零二五年我们才意识到Claud Code一直被根本性地误解至少从用户数量上看是这样甚至在这波热潮之前非技术用户就已经在各种非编码场景中使用Clad Code这其实预示了二零二六年第一季度的许多关键趋势在整个季度里Claud Code的收入惊人地从十亿美元增长到了年化二十五亿美元仅仅用了几个月但上一季度也是Claud Code式能力以Claud cowork的形式扩展到其他知识工作领域的时候一月份推出几周内它不仅吸引了大量技术用户甚至引发了显著的市场反应报告显示cowork在微软内部引发了紧急会议而当我们得知cowork完全是用Cloud Code构建时这才真正让人震惊
其实啊Softur工程的变化到底有多大这点咱们得好好聊聊虽然上个季度我们讲了很多关于怎么用模型来做产品比如云代码和云服务这些事但过去这九十天我们发布的新能力那可真不少比人工智能历史上任何一个季度都要多
我们接连拿到了INS 5.2 kdex g3的订单，这是他们世界模型4.6的第一个可玩版本。另外还有5.3 codedex sonne 4.6，以及3.1 PRO in a banana 2和5.4。有意思的是，现在情况很清楚了，没有一个模型能在所有使用场景里都胜出。你看很多常见的基准测试，比如GP问答、钻石基准、终端基准、长任务测试等等，最新的几个模型还在你追我赶，表现经常是伯仲之间。
说到市场啊，如果二零二五年第一季度，大家还在讨论人工智能是不是泡沫，那到了第二季度，话题就变成了云代码怎么把这个泡沫给戳破了。你看，连传奇投资人霍华德·马克斯这样的人物，都公开收回了之前对人工智能的怀疑。总的来说，现在关于人工智能的讨论，风向完全变了。以前大家担心的是，万一它不进步了，投那么多钱建基础设施怎么办。现在呢，大家更关心的是，这玩意儿会不会在短期内就把所有工作都给替代了。
现在这么多资源都涌进来了 等以后历史书一写 二零二六年 肯定会被叫做张开爪子的季度 这事一月份就低调开始了 先是收购了克拉德 中间短暂变成收购穆尔 最后才定型成张开爪子 没过几周就被招安进了开放AI 张开爪子成了GitHub上最抢眼的开源项目 黄仁勋他们都夸 说这可能是史上最重要的软件发布 确实啊 整个行业都在抢着加类似克拉德的功能 你看Notion就在它的自定义助手里面 搞了开放批次类型的功能 还有Perplexity和Perplexity电脑 发视频说搞了个叫尼莫爪子的开放低版本 说是企业级封装 人类学那边呢 也慢慢把张开爪子那些受欢迎的功能 都搬到自家原生的克劳德扣和克劳德扣生态里了 录节目之前这三十天 我们已经实现了远程控制 安排电脑使用 规划任务项目这些 在扣工作里还有一大堆别的功能 虽说张开爪子和克劳德 可能在AI圈里刷屏了 但不管怎么看 开放AI这个季度也真是特别特别亮眼 还记得去年十二月吗 萨姆·奥特曼公布了个内部代号
警报拉响 消费端Gemini和企业端Anthropic双双激增 正推动新模型快速迭代 同时也凸显出ASI对Kodexx的重视 本季度Kodexx始终是Clawd Code强劲的挑战者和竞争者 OpenAI成功从Open Clawus挖来了彼得·斯坦伯格 并加倍投入其新重点 应用部门CEO菲吉·西奥说 他们正在砍掉边角任务 其实在某些方面Anthropic和OpenAI正走向相似的核心 尽管起点完全相反 OpenAI始于产品螺旋 拥有多个独立产品 现在正把它们合并成一个超级应用 试图把所有功能整合到一个屋檐下 说白了就是从边缘往中心做 而Anthropic起步于其单一主导产品 使其核心可扩展 围绕它构建生态 这是从中心向外扩张
就像我一开始说的，这季度的重头戏之一，就是Claude Code戳破了泡沫，这标志着市场上关于AI的叙事彻底变了调。整个大环境就是“SaaS末日”，几乎所有上市软件公司都深陷其中，一片惨淡。大部分冲击其实早就大规模爆发了，导火索之一就是Claude宣布了针对协同办公的新行业功能——说白了，这背后反映的是投资者们普遍的担忧。
你看，咱们之前聊人工智能，总说它还不够成熟。可现在呢，风向变了，大家开始担心它是不是太强了。就拿二零二八年的一份研究报告来说吧，它就是个很好的例子。最近新闻头条上，总能看到裁员和砍岗位的消息。比如Block公司，一口气裁掉了百分之四十的员工。外界都说，这是他们人工智能战略搞得太激进了，现在得回调一下。当然啦，咱们之前节目里聊就业问题也提过，这里头可能也有不少是借着人工智能的概念在炒作。
然而在幕后，资本支出的增长势头一点都没减弱。那些超大规模企业啊，预计今年要在资本支出上砸进去六千五百亿美元。这数字可不得了，是几年前支出的三倍，甚至比美国当年修州际公路的投入，算上通胀之后还要多。
你看啊 现在大家不再说AI是泡沫了 反而开始担心AI太强了 这背后其实是因为AI公司的收入涨得太吓人了 就拿Claude Code来说吧 它作为一个独立产品 短短两个月就从十亿美元涨到了二十五亿美元 Kesher这个季度年化收入直接翻倍 从十亿冲到了二十亿 Runway的年化收入更是猛增到四亿美元 光是一个月就贡献了一亿的增长 还有Replit也透露说 他们一年内就能做到十亿美元的收入了
到了二零二六年底，整个故事的一个关键部分将是，Anthropic 实现了年化一百九十亿美元的营收规模。这自然就把我们带到了企业级人工智能这个领域。基于 Ramp 平台的数据，本季度一个核心且贯穿始终的主题就是，Claude 正在成为企业采购人工智能的新默认选择。首次采购人工智能的企业买家，选择 Claude 的比例已经跃升至百分之七十，而 OpenAI 占百分之二十五，其他平台加起来约占百分之五。虽然 OpenAI 目前仍以大约二百五十亿美元的年化收入领先于 Anthropic，但 Anthropic 正在企业市场迅速缩小差距。我们看到，企业正从试点阶段转向实际的生产部署，应用程度不断加深，并且更加注重实用智能体的落地。
其实啊，现在企业用智能体的能力越来越强了。高德纳公司就预测，到二零二六年底，会有百分之四十的企业，在生产环境里部署真正能运行的智能体。这多亏了像Ramp和Stripe这些平台，它们推出了“智能体信用卡”之类的新产品。这样一来，智能体就能干更复杂的活儿了，比如说，实实在在地去付钱。之前大家都觉得二零二五年会是企业AI智能体的元年，但现在看来，真正的实现之年，恐怕得是二零二六年了。
其实Vidado的Nemo Claw就是一个典型例子，你看今年会有很多这样的产品。说白了，它就是把现有的开源工具拿过来，做企业级的强化和改造。这样一来，它就能在企业环境里稳稳当当地跑起来，不管市场怎么变，都没问题。
你看，现在的情况确实在变。一方面呢，越来越多的公司开始面临实实在在的风险；可另一方面，代理技术又真能彻底改变公司的运作模式。就拿Pseo这家公司来说吧，它做全自动化业务，只有一位创始人，连一个员工都没有，可年收入已经做到了六百万美元。当然啦，这种模式能不能真正落地、长久发展，而不只是昙花一现的新鲜玩意儿，还得再看看。不过就像创始人本·萨拉说的，零员工公司已经不再是纸上谈兵了，它成了一个有每周数据、能实时查看的活生生的生意。
好了各位，咱们稍停一下，说个有点扎心的事实。如果你公司的人工智能战略，只是“我们买了些工具”，那其实你根本没啥战略。毕马威呢，他们选了一条更难走的路，把自己当成了第一个客户。他们把人工智能和智能体，深深融入到整个公司里，彻底改变了大家的工作方式、团队怎么配合，还有怎么做决策。这可不光是搞个技术项目，这是一次彻头彻尾的运营模式大转型。
真正的突破在于这种转型提升了人们的能力上限你看人类依然牢牢占据中心地位而人工智能呢它减少了摩擦提供了洞察还加速了发展势头这样一来我们就有了一个更有能力更受赋能的员工队伍如果你想知道这在现实世界里具体是什么样子可以访问k p m g点u s斜杠A I
随着二零二二年AI代码生成技术火起来，哈佛大学有位工程师大师，却持相反看法。他认为啊，解锁企业级高质量AI软件开发的关键，不在于预训练，而在于推理时的计算和智能体编排。他坚信，真正的突破不是代码生成多快，而是它有没有深度推理能力，能构建出企业级的应用程序。当大家都盯着Copilot的时候，他琢磨出了完全不一样的东西——Litzy，这是第一个自主软件开发平台，它用了成千上万个专门为企业代码库打造的智能体。现在，财富五百强的企业领袖们正用它，把工程速度提升了五倍，以前要干几个月的活，现在几天就能搞定，彻底改变了软件开发的方式。你可以去elitzi.com，也就是bLiTZy.com看看。其实有个公认的事实：如果你的企业AI战略，只是想着去买些合适的AI工具，那你就还没有一个真正的企业AI战略。事实证明，AI应用挺复杂的，不光是用例问题，还涉及到系统集成、数据基础、成果怎么追踪、人员技能和治理这些方方面面。我的公司Super Intelligent呢，提供语音智能体驱动的评估服务，能根据行业标准，来评估你组织的成熟度。如果你想知道更多详情，欢迎访问besuper.ai。
你好像想从成熟度地图重新聊起，这个思路特别符合超级点AI的理念。其实很多公司都不缺想法，难就难在怎么把这些点子变成真正能创造价值的AI系统。机器人铅笔公司就是为了填上这个空档才成立的。
他们专门设计并交付那些由生成式AI和智能体AI驱动的智能云原生系统，特别看重速度和明确的成果。机器人铅笔公司呢，是靠小型高效的团队来运作的，工程师、策略师、设计师还有应用AI专家，大家紧密协作在一起。他们的目标是从概念到产品落地，整个过程顺畅无阻，尽量避免不必要的麻烦。借助自家的机器人工作加速平台，团队能取得非常明显的成效。比如说，根据项目范围，最快能在短短四十五天里，就完成初步的上线。
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接下来咱们看看那些走在前面的人是怎么用AI的具体数据这些数据来自我们每月的AI使用调查情况挺明显的现在用AI的氛围很浓会写代码都快成基本要求了超过百分之七十一的受访者上个月都试着用AI写过代码而且生成式AI的应用也变多了具体用在哪些地方呢
现在啊，自动化或者智能体的应用，已经不只是辅助功能了，它覆盖了高达百分之六十二的用户。而且呢，这两种方式的使用率都在上升。但更有意思的是，它们带来的价值增长，甚至比使用率涨得还快。
虽然我们看到，在最前沿的那批用户里，有一种围绕单一主流模型来整合的趋势。但本质上，用户们用的其实是多元化策略。我们的调查显示，平均每个参与者会用到三点五个模型。这说明什么？说明大家正在采取一种组合方案，就是根据手头具体的任务，去挑选最合适的那个模型。
你看啊，从一月到二月，用上自动化和智能体的用户都变多了。咱们先说说这俩是啥意思。自动化呢，就是让人工智能从头到尾，自动跑完一个特定的工作流程。而智能体呢，就更进一步了，你给它一个目标，它自己就能规划出怎么实现这个目标的路径。
我们调查发现最明显的变化可能是人们从AI里得到的价值不一样了。二零二五年底那会儿大家用AI主要是为了省时间。可今年一二月情况变了省时间这个价值占比掉得挺厉害一月份还有百分之十九点九的用例是为了省时间到二月就只剩百分之十三点六了。这两个月里提升产量和效率一直是头号价值类型稳居第一而获得新能力这个价值排第二它的占比从百分之二十二一下子涨了四点六个百分点二月份已经覆盖超过百分之二十六的用例了。
其实啊，这基本上就是从追求效率的AI，转向了寻找机遇的AI。有一些实际数据能说明这个变化。
说到大家用AI遇到的障碍，问题主要就集中在时间不够、公司政策限制，还有技能跟不上这些方面。
现在呢，我们正处在一个关键的转折点上，正在迈进一个新的AI时代。这里头一个特别大的影响，就是“能力过剩”。简单来说，就是AI能创造的价值，和它实际创造出来的价值，中间这个差距啊，是越来越大了。
为了说得更清楚，我就不罗列一大堆具体数字了。但基本上，所有的调查都显示，AI的潜力，和它真正被部署、真正创造出价值之间，存在巨大的鸿沟。
不一样的是，随着各种新能力的出现，跑在前面的领先者和落在后面的落后者，他们之间的差距也在拉大。这种能力过剩的代价，也就跟着变高了。
从企业各个部门应用AI的情况来看，客户服务算是比较成熟的一个领域了。有百分之九十一的企业，至少都尝试过AI聊天机器人。
不过，关于客户到底喜欢什么，还有很多没搞清楚的地方。有一项调查就发现，百分之六十四的客户，希望在接受客户服务时，完全不用AI。但对他们来说，很遗憾，这可能已经做不到了。
再看看法律领域，Anthropic的研究发现……
其实啊，人工智能能干的事儿，和实际用起来的情况，中间差距还挺大的。差不多有八成的工作，本来都能交给AI，但真正用上的呢，只有百分之十五左右。不过你看，像Harveys这样的专用工具，估值和用户数倒是一直在涨。
金融行业这边，就暴露了今年企业在用AI时，最大的一个坎儿：高质量的数据不好找。金融业用AI本来挺积极的，可还是有百分之九十一的机构说，效果不大，头号难题就是数据质量。这跟金融业务的特点关系很大。
但说白了，这可不是金融行业一家的事儿。正因为这样，到二零二六年，大家讨论的焦点，肯定会集中在怎么把数据情境化这个领域。
人力资源呢，现在成了发展最快的领域之一，要知道以前这块可是有点落后的。有研究发现，HR部门部署AI的比例，十二个月里，就从百分之十九猛增到了百分之六十一，年增长率高达百分之三百二。而且啊，这也是AI政策开始显出效果的领域，目前已经有七个州，制定了各种关于AI招聘的法规。
销售职能，可能是企业里应用AI最成熟的一块了。在我们的研究里，我们把AI的用途分成了三类：一类是黄金期，适合大多数公司直接上手；一类是新兴期，需要一些基础准备，但多数公司也能获得价值；还有一类就是前沿期，那是更探索性的了。
其实这些技术都很有价值，但关键是你得在这个框架里搭好合适的组织架构。 在我们追踪的销售案例里，有百分之六十三都属于黄金时段这个类别。 说到营销这个类别，有意思的地方在于，它不光展示了现有功能怎么变化，还让我们看到人工智能会创造出全新的领域。 具体来说，就是生成式引擎优化这个方向，它帮企业研究怎么在AI聊天机器人的回答里，出现得更频繁、更积极、也更实用。 你看，如果用户习惯慢慢从传统搜索转向跟聊天机器人互动，那这事儿就越来越重要了。 早期的数据已经显示，AI推荐的转化率比传统搜索高得多，而且增长特别快，所以这个类别自然就吸引了很多市场关注。 生成式引擎优化市场，二零二五年还不到一百亿美元，但预计到二零三四年，能涨到将近三千四百亿美元。
你看啊，当我们开始展望未来的时候，上个季度有件最重要的事儿，就是人工智能的政治环境，突然变得特别突出，特别重要了。这跟过去人工智能的地位完全不一样了，但我觉着吧，这恰恰代表了人工智能的未来走向。这个变化的核心，说白了，就是五角大楼和Anthropic公司之间的那场较量。现在这个局势啊，升级得特别快，已经有报道说……
这次袭击委内瑞拉总统马杜罗的行动中使用了Claude，这件事好像惹恼了Anthropic公司的一批人。因为美国政府违反了使用条款，双方谈得挺僵的。Anthropic希望五角大楼承诺，不用Claude来开发自主武器，也不对平民进行监控。可五角大楼呢，却要求Anthropic同意让他们可以把Claude用于一切合法目的。结果没几天，局面就急剧升级了。国防部长彼得·赫格尔甚至发出了最后通牒，威胁说不仅要停止和Anthropic合作，还要把他们列为供应链风险——这种待遇，美国的公司以前可从来没遇到过。
他们一点都没妥协，直接被列为供应链风险，接着就被告上法庭，法律战打了好久。克劳德呢，还在伊朗战争里接着用，整个局面乱成一锅粥。这时候，T099插手了，宣布和战争部签了协议，巧的是，签约那晚正好是最后通牒到期的时刻。这对T114来说可不好受，T099的一星差评一下子暴涨了百分之七百七十五，而克劳德反倒头一回冲上了应用商店排行榜第一。
这事儿啊，还没完呢。不过你仔细看看，两边的政治立场，其实分得挺清楚的。
如今啊，人工智能问题又成了大家关注的焦点。这个季度，人工智能在数据中心政策上的影响力明显增强了。其实从去年年底，我们就看到了一些苗头。当时啊，州一级和国会那边，就有一些小规模的活动开始盯上了数据集和相关的问题。结果呢，就促使特朗普总统让所有大型科技公司都做出了承诺，要确保美国人承担基础设施建设的费用，不管是直接出钱，还是通过涨电费的方式。再说这个反人工智能的运动吧，它其实不算一个统一的运动，更像是一群有不同意见的人凑在一起。但现在它的影响力已经不小了，甚至都上了《时代》周刊的封面，标题就叫“人类对决人工智能”。
白宫最近发布了一个立法框架，这应该算是人工智能政策大讨论的起点。不过，咱们录这期节目的时候，国外还在打仗，政府差点关门，飞机出事故，过安检都得排三个小时队——这种时候，真还有心思好好讨论人工智能的规矩吗？我其实挺怀疑的。但有一点我很确定：随着中期选举越来越近，人工智能这个话题在政治上肯定会越来越重要。
总而言之，这季度的故事，可以说是最让人兴奋、但也最具破坏性的转型之一。
你看三月份的那个周末啊，卡里西刚把职位信息可视化地公布出来，LM对VA I各种岗位的评级一曝光，立刻就引发了一波恐慌。这正好赶上了Meta要裁员百分之二十的传闻满天飞。那边伯尼·桑德斯还在推特发视频，聊X平台面临的巨大压力呢。与此同时，你猜怎么着，一位澳大利亚的男子，正用AI设计癌症疫苗，想治好他心爱的狗狗。X平台上更热闹了，一下子冒出好几百篇文章，都在讨论什么“十二智能体协同团队”。各种新功能、新模型，就像打不完的强心剂一样，不断给我们赋能。说白了，这场大讨论的热度，已经冲到顶点了。
进入下一个季度，有几个值得关注的趋势，从竞争格局来看，焦点已经不再局限于模型本身，而是转向人们用来与AI互动的智能体平台。这季度最激烈的竞争，不是GPT-4和Claude 3的对决，也不是Claude Code和Codex的较量。有意思的是，就在这些对手打得火热的同时，我们看到了一股融合的浪潮，所有的AI产品都变得越来越像了。这个月，原本专注于环境编程的Replit和Cursor，都宣布了大规模的功能扩展，Claude Code和Kexs这类产品也在互相靠拢，而像Notion的自定义智能体这样的工具，也悄悄进入了同一个赛场。
就像彼得·杨说的，代码是所有知识工作的基础，如果智能体能写代码，那它就能做出应用、演示文稿、动画等等更多东西。 对企业来说，该怎么应对这一切呢？有一点很清楚：光省时间不是关键，真正重要的是，你得思考这些新能力能带来什么更高回报。可惜的是，对那些落后的企业，我觉得领先者和落后者之间的差距，眼下只会越拉越大。说白了，能力过剩这个现象，在它收敛之前，还会变得更严重。 反过来看，那些能挤进领先阵营的企业，会享受到极致的复合增长，这就形成了强大的追赶动力。下一季度，可能很难再像上一季度那样，冒出那么多原始变革，还获得大家一致认可，但在AI这个领域，啥事都有可能发生。 今天的AI每日简报就到这儿，这周我们期待为您带来更多深度内容。感谢您的收听或观看，咱们下次再见，祝您一切顺利。