48 小时、30+ 高管、5 大信号:Bloomberg Tech 旧金山峰会透视 2025 AI 走势
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  • 48 小时、30+ 高管、5 大信号:Bloomberg Tech 旧金山峰会透视 2025 AI 走势
    发布日期:2025-06-24 20:46    点击次数:175

    以下文章来源于 AI 深度研究员 ,作者 AI 深度研究员

      导读   

    AI 不再只是工具,而是操作系统。

    企业、组织与岗位,必须重新定义"谁负责、谁决策、谁执行"。

    作者 | AI 深度研究员

    来源 |AI 深度研究员  管理智慧 AI+

    (视频来源:Bloomberg Tech 2025 峰会)

    当地时间 6 月 4 – 5 日,在旧金山 St. Regis 酒店,一场没有模型发布的科技峰会,成了硅谷高管们确立 AI 新底层认知的关键节点。

    这场由 Bloomberg 主办、持续 48 小时 的 Tech 2025 峰会,汇聚了包括 Google CEO Sundar Pichai、Meta CTO Andrew Bosworth、Adobe CFO Dan Durn、OpenTable CTO Sigar Mehta、Salesforce COO Madhav Thattai 等在内的 30 多位一线高管与决策者,现场议题围绕一个核心问题展开:

    AI 不再只是工具,而是操作系统。

    企业、组织与岗位,必须重新定义"谁负责、谁决策、谁执行"。

    与会嘉宾横跨搜索、社交、出行、机器人、企业服务、金融投资等多个核心战场,提出的不是模型快了多少,而是权力结构正在往哪转移:

    Google 表态:仍将持续扩招工程师至 2026 年,因为 AI 会放大而不是削弱人类创造力;

    Meta 认为:今年可能是 ' 技术史上最大拐点 ',我们正处在 ' 无界面时代 ' 的边缘;

    Uber CEO 现场披露:在奥斯汀接入的 100 辆 Waymo Robotaxi 日均订单量已超过 99 % 的人类司机,并计划年内扩至数百辆;

    Salesforce 与 OpenTable 已实测:AI 代理已接管大量标准化服务任务;

    Figure AI 创始人展示:通用人形机器人因 AI 学习提速,预计 2026 量产验证。

    我们从这次峰会中,提炼出 5 条最核心的 AI 技术与组织趋势。

    这不是普通的行业报告,而是一次针对 2025 年下半年的 AI 走势深度解析。

    接下来,我们将逐条拆解 ...

    01

    AI 不再等你操作,它自己开始动了

    我们还会继续招很多工程师,因为 AI 能让他们干得更快。 

    —— Sundar Pichai,Google CEO

    在旧金山的舞台上,主持人随口问了句:"你是坐 Waymo 来的吗?" Pichai 笑着接话:"我希望明年能直接坐它从山景城开过来。"

    他给出了一个更明确的说法:

    AI 不会减少我们对人的需求,反而会让我们能做更多事。

    我们未来会继续扩招工程师。

    不是为了维持原样,而是因为我们做事的方式正在改变。

    这个改变,不是你多了个 AI 助手,而是你原本一天要做的事,现在可以交给 AI 先跑一轮。

    代码由 AI 起草,人类负责校对;

    模糊目标先丢给 AI 试着分几步开始做;

    AI 不用你一步步点击,它会自己先干一遍。

    这其实是角色的彻底翻转:AI 从工具变成了搭档。

    在此前的新闻报道中,Anthropic CEO Dario Amodei 在 Claude 4 发布现场的表态十分直接—— 他表示:" 我们不再教 AI 编程,而是让它自己写项目。

    Claude 4 发布会现场,他演示了完整过程:

    接收一个模糊目标 → 自主拆解为小任务 → 调用工具 → 写出多模块代码 → 自测上线,全流程无须人类介入。

    这个案例恰好说明了 Pichai 提到的变化:

    有了 AI,一个原本只能完成一个项目的工程团队,现在可以并行推进五个;

    不是裁员,而是让老员工产出翻倍。

    那为什么 Google 要持续扩招?为什么 OpenAI 也在大规模招传统运营、设计、产品人员?

    因为他们看见了一个趋势:

    " AI 正在成为那个先动手干活的。人的价值,不再是谁最会用工具,而是谁能想清楚要什么、看准做得对不对、把握大方向。"

    这也意味着,人的位置在变——  

    你不是那个"会操作工具的人",而是那个"定义目标和方向的人"。

    02

    没有按钮、没有页面,"界面"正被 AI 抹去

    我们其实已经不太看手机屏幕了,我们在看眼镜、听声音,用说的完成很多事。 —— Andrew Bosworth,Meta CTO

    在这场峰会的访谈中,Meta CTO Bosworth 被主持人问到:"你对苹果的 Vision Pro 怎么看?"

    他没有直接评价竞品,而是把话题带到一个更根本的方向:头戴设备的意义,从来不只是看清楚一点,而是让人从屏幕上解放出来。

    他举了个例子:我们最新一代 Ray-Ban AI 眼镜,没有显示屏,没有音箱,也没有摄像头,但你可以用说的方式,让它查资料、发短信、播放音乐。更重要的是,这个设备不打扰你,不占用你视线。它只是随时准备好,听你说一句话,就替你去做。

    这个产品发布前没有太多人关注,但一上线就供不应求。

    Bosworth 说:"第一代 Ray-Ban Stories 卖得一般,我们都差点放弃这个方向。第二代只是每一处都优化了一点点,就彻底热卖了。"

     操作越来越简化,AI 变成了幕后干活的。

    他说得更直接:

    AI 越往前走,它越是隐形的。

    下一代用户体验,不会是多酷的界面,而是你根本不需要界面。

    这句话,是对传统软件设计逻辑的彻底颠覆。

    这正是我们在 OpenAI 收购 Jony Ive 所提到的趋势延续 ——不是做更好的入口,而是干脆让入口消失。

    过去几十年,用户习惯是:

    打开页面 → 找到按钮 → 点一下 → 触发操作

    而 Bosworth 说的趋势是:

    直接开口说一句 → AI 立刻听懂 → 马上去干 → 不打断你,不弹窗,不推送

    这不是语音助手更聪明了,而是:

    整个软件的入口从"眼睛"变成"嘴巴"

    过去是"点击页面",现在是"说一句话"

    主持人接着问:所以你觉得这就是智能手机的替代品?

    Bosworth 回答得很明确:

    "在极限情况下,是的。我们终究会用眼镜、语音、感应这些方式,来完成我们过去用屏幕做的所有事。这不意味着手机马上被替代了,而是很多人的第一反应,已经从打开 App,变成说出一句话。"

    更关键的是:

    AI 不只是听你说一句,而是会自动接入不同工具,做事情。

    比如你说:"帮我订一张明天旧金山到西雅图的票",它不是打开页面让你自己选,而是:

    识别出你说的是航班

    获取偏好(比如时间、常用航司)

    自动下单,并把信息同步到日历里

    这就是去界面,不是把页面藏起来,而是根本不需要你看到它。

    当 AI 开始用自己的方式去完成任务,人类那一套"靠点击理解流程"的使用习惯,正在慢慢被替换。

    03

    人还在工位,AI 已接手部分任务

    我们不是在讨论‘ AI 会不会取代你’,而是你有没有意识到,它已经在帮你做事了。 —— Aneesh Raman,LinkedIn 副总裁

    1、入门岗位消失了,升职路线也变了

    在远程连线对话中,主持人抛出那个老问题:

    AI 到底会不会抢走我们的工作?

    LinkedIn 的 Aneesh Raman 给了一个不画大饼、也不吓人的回答:

    AI 不是一口吃掉一个岗位,而是从岗位里的第一步开始动手。

    他举了个例子:我们观察到,很多企业已经开始用 AI 来处理第一轮简历筛选、初步沟通邮件,甚至入职流程安排。

    这些工作,本来是实习生、助理、人事的日常。现在,AI 工具就能替他们先干一遍。

    Raman 说:你以为 AI 是老板买来替代你,其实它最先替代的,是你工作中最基础、最重复的那一段。

    2、AI 抢的不是饭碗,是起跑线上的垫脚石

    Raman 提出一个更核心的观点:每个职业都有入门的活儿,而 AI 正在接管这些最基础的工作。

    举几个实际例子:

    程序员第一天写的是基础代码,现在 Copilot 一键生成;

    市场新人做的是表格和报告,现在 Notion 自动拉数;

    内容编辑练的是润色写作,现在 GPT/DeepSeek 自带风格替你改。

    这些都不意味着岗位消失,而是新手的活儿没了。

    以前,从最简单的事干起是常态;现在,很多新人直接就得跳到下一层。

    主持人问:那新人怎么办?

    Raman 回答两个关键词:

    - 再培训(reskilling) 

    - 晋升加速(up-leveling)

    换句话说:

    公司要重新培训新员工,让他们直接对接更复杂任务;而个人,如果能熟练协作 AI,就能跳过琐碎、快速晋升。

    AI 不是来添麻烦的,而是把培训新人最耗时的活儿都干了。

    3、真正的革命,是自动闭环已经在现实中跑通

    在 Bloomberg Tech 峰会上,Uber CEO Dara Khosrowshahi 给出一组极具冲击力的数据:Waymo 已在奥斯汀上线超 100 台 Robotaxi,订单完成率超过 99% 的人类司机 (busier than over 99% of all drivers)。

    注意,他强调的不是"接近",而是真实地"超过"。

    更重要的是:这些 Robotaxi 并不依赖人类远程干预,而是完成了订单 → 接单 → 行驶 → 完成 → 反馈的全流程闭环。

    Khosrowshahi 总结说:

    AI 不再只是建议者,而是能真正把一件事从头跑到尾的‘执行者’。

    这不是未来展望,而是现实数据;

    不是技术演示,而是商业交付。

    而在服务流程中,AI 正在大规模落地

    OpenTable CTO Sagar Mehta 也用一句话概括这个转变:过去什么都要人干,现在常规工作交给 AI,人只管特殊情况。

    在 OpenTable × Salesforce 的现场展示中:

    AI 代理已能处理用户预订的标准流程——查时间、调座位、发确认,全部自动完成;

    而真正需要人参与的,是那些特殊请求、冲突协调或高价值对话。

    正如 Salesforce COO 所说:

    不是在问 AI 能不能做整个服务流程,而是该让它先做哪一段。

    AI 不是砍掉整份工作,而是精准承接那些重复、规则清晰的中间段任务。

    这一节的核心在于:

    AI 不会直接抢你饭碗,而是把新手的活儿都包了,刚毕业的人可能越来越难找到入门工作。

    公司也不是直接裁员,而是调整工作方式,把重复的活儿交给 AI,把需要动脑的事留给人。

    04

    AI 不是烧钱风口,而是能让人效能翻倍的工具

    " AI 的价值不是看估值,而是看它帮你省了多少时间。"  

    —— Brad Gerstner,Altimeter 资本创始人

    在很多外部人的眼里,AI 看起来像是又一波"烧钱浪潮":不断训练新模型、堆 GPU、抢顶级人才,像极了曾经的 Web3、元宇宙。

    但在 Bloomberg Tech 2025 上,两位直接参与企业运营与投资决策的一线高管给出了另一种视角:

    AI,不是花钱的玩具,是真的可以提效的生产工具。

    CFO 的核心指标:有没有让人干得更快

    Adobe 首席财务官 Dan Durn 在会上提出了一个非常"财务思维"的判断方式:

    我们当然会继续加大 AI 投入,但我们只看一个问题:

    用了 AI 之后,团队有没有更快交付?有没有减少流程反复?

    他指出,Adobe 已在其 Creative Cloud 工具(Photoshop、Illustrator 等)中全面嵌入 Firefly 模型,过去需 3 – 5 小时设计初稿的任务,现在 1 小时内用户就能生成多个方案、直接讨论选稿。

    Durn 的总结非常务实:我们不会去问这个模型参数有多大,而是问:有多少员工说,用这个工具后‘我干得更快了’?

    这才是 CFO 眼中真正回本的信号。

    投资人眼中:节省 20% 人力,就是硬价值

    Altimeter 资本创始人 Brad Gerstner 在现场表达了对" AI 泡沫论"的直接反驳:

    我见过泡沫。但我也见过 AI 能把 10 人的工作压缩成 2 人 + 一个工具。

    他曾投资过 Snowflake、Meta、Uber 等多家企业,他表示现在做投资最重要的评估标准变了:

    以前看公司能不能规模化、快速增长;

    现在看这家公司用了 AI 之后,是不是能更高效完成原来一样的事。

    他直言:你给我一个能节省 20% 人力成本的 AI 工具,那我就知道它不是泡沫。

    在 Brad 看来,AI 创业者不需要吹估值,更不需要靠讲故事,能让企业节省时间、节省人力,就是最硬的增长逻辑。

    于是你会发现,过去评估一项技术,是看它能不能多赚钱、多吸引流量。而现在,更重要的问题变成:它有没有帮我们节省时间?有没有释放出人的精力?

    这不是估值的游戏,也不是讲故事,而是每家公司都能在日常工作中看到的实实在在的好处。

    当财务负责人和投资人开始用" " 每个人能干多少活儿 " "来衡量 AI,

    说明这波技术已经不再是风口,而是真正嵌入组织日常、提升每一个人的做事方式。

    这一节的结论不复杂,但很实在

    从 CFO 到 VC,他们共同给出一个信号:

    下一轮增长,不是靠规模扩张,而是靠每个人效能的重构。

    05

    连机器人都在学走路,谁还敢说"这事干不了"?

    当你还在犹豫 AI 到底能不能干这事时,硅谷已经让机器人自己站起来走了。

    不是教动作,而是让它"自己学着动"

    Figure AI,一家硅谷专注开发通用人形机器人的创业公司,曾获 OpenAI、微软联合投资。其创始人 Brett Adcock 在本次峰会上展示了最新一代人形机器人的演示视频:机器人可以感知环境、保持平衡,能够完成垃圾分拣工作,还能听懂语言指令执行其他任务。

    他说了一句非常关键的话:

    我们已经将 Figure 01 从传统机器人升级为生成式控制。过去需要人类手动编程动作,现在 AI 可以根据场景自我学习动作,像人一样‘猜着’怎么做。

    这背后是一个巨大的变化:

    不是先教机器人每一步怎么走,而是把目的告诉它,由 AI 自己推演"怎么走"更合适。

    Adcock 在现场解释,现在的机器人已经不再靠死板预设动作,而是通过大模型实时想办法完成复杂动作:

    我们训练它的是模仿人类的能力,而不是单一动作。

    比如拿一个杯子,它不再靠坐标定位,而是模仿人如何伸手、抓握、放下。

    更重要的是迭代速度。

    控制模型全面升级,通用执行成为新标配

    Adcock 明确表示,Figure AI 预计将在 2026 年完成量产验证,并认为这比很多人预期的早两到三年。

    这不只是一台机器的升级,而是整个 AI 能力版图的扩张。

    我们在用的不是图像模型,不是语音模型,而是一个能把感知、语言、动作连接起来的通用控制模型。

    过去是看图说话,现在是看场景动手。

    人形机器人正在成为测试 AI 真正动手能力的标准平台。

    而这个平台的飞跃,意味着一件事:我们对" AI 做不到"的想象边界,可能正在迅速失效。

    就像 Adcock 在台上说的:过去你会说:这事 AI 干不了。现在我们开始说:让它试试,看看能不能干成。

    当 AI 已经从手臂进化到双脚,当机器人已经在办公室里学会走动、拿物、帮忙——还在说" AI 只是个工具",可能已经落伍。

    06

    结语|你看到的是新闻,还是你自己的转型时区?

    这两天的 Bloomberg Tech 峰会,并没有带来全新技术。

    它带来的是一个新现实。

    在这个现实里,AI 不再是实验工具,而是一位员工、一个执行者、一种日常。

    不是 "AI 能做什么 ",而是你要知道让它做什么。

    最早行动的团队,已经开始盘点:还有哪些岗位、流程、服务可以交给 AI。

    对今天的大多数组织来说,这已不是 " 观望 AI" 时代,而是一个新的选择题:  你,是还在等 AI 成熟,还是已经开始重新规划工作了?

    决定你是否领先的,不是技术,而是你行动有多快。

    (文章仅代表作者本人观点)

    原文链接:

    https://www.youtube.com/watch?v=Vl5oX185-0k&t=24337s&ab_channel=BloombergTelevision

    https://www.youtube.com/watch?v=Rb0IPkc-qAc&t=130s&ab_channel=BloombergTelevision

    https://www.businessinsider.com/uber-ceo-robotaxis-austin-are-busier-than-most-human-drivers-2025-5

      —— · END · ——  

    按俺是大标题哦,亲亲

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