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微软

除了基础设施不完善,教育水平和语言也是令到AI无法普及的障碍。 在短短3年内,全球已经有超过12亿人使用AI,成为人类史上普及速度最快的科技,远远超过网络、个人电脑和智能手机。 微软在11月中旬发布《AI普及报告:人工智能(AI)使用最广、发展最强、建设最集中的地区》。报告显示,阿联酋(59.4%)、新加坡(58.6%)、挪威(45.3%)、爱尔兰(41.7%)和法国(40.9%)是全球AI普及最广的5个国家,而马来西亚的AI普及率为18.3%。 然而,各国的AI使用率有明显差异。北方国家的AI使用率是23%,南方国家则只有13%。在部分北方国家,有超过一半的劳动年龄人口已经在使用AI。相反地,撒哈拉以南非洲和亚洲的部分地区,他们的AI使用率却不足10%。这是一个很大的差距,而这个差距将决定未来几十年里面,谁能够真正从AI浪潮中受益。 至于要如何普及AI?需要依赖3个关键设施——稳定供电、可靠的网络和运算能力。如果有关国家地区具备这些基础,那么AI使用率往往会很高。反之,缺少一样,普及率就会受限。目前,全球有大约40亿人口缺乏这些基础条件,没有机会用到AI。 不会英语,AI普及率会受限 除了基础设施不完善,教育水平和语言也是令到AI无法普及的障碍。毕竟网络世界和的大语言模型内容主要以英语为主,如果无法掌握英语,就很难使用AI工具。 举一个例子,在马拉威,会说流利英语的人不到4%,大多数人还是讲齐切瓦语(Chichewa)、奇图姆布卡语(Chitumbuka)或奇尧语(Chiyao),但是在网络或大语言模型根本找不到这些语言撰写的资料。 另外,即使是斯瓦希里语,全球有超过2亿人在使用,人口规模和德语相近,可是网络内容却比德语少了500倍以上。换句话说,当人们无法用自己熟悉的语言和AI互动时,这项技术对他们来说几乎遥不可及。 推动AI普及的3股力量 根据报告分析,如果一项新科技要普及,背后需要依靠3股势力:❶前沿创建者,他们多数是研究人员或模型创建者,不断研究和突破AI的极限;❷基础设施建构者,主要是工程师、企业或机构,他们通过网络、工具和技能来扩大应用规模;❸用户,运用那些新技术来解决现实问题,并探索新的应用场景。 此外,报告里面还有一个有趣的现象,阿联酋、新加坡、挪威和爱尔兰并非传统AI强国,却拥有极高的AI普及率。至于AI强国美国和中国,AI普及率却分别只有26.3%和15.4%。 报告称,虽然阿联酋已经在开发自己的AI模型,但模型尚未达到先进的技术水平。不过,即使没有先进的模型,只要有强大的基础设施、政策协调到位和数码准备度(digital readiness),也能提升国民的AI使用率。 更多文章: 【科技Talk】原创惨遭搬运?Meta出招侦测盗版Reels 【科技简讯】谷歌地图测新功能,教你走“阴凉路”避暴晒
4天前
2星期前
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(纽约4日讯)微软与数据中心营运商IREN签署一份将近97亿美元(407亿令吉)的合约,将向这家澳洲公司采购人工智能(AI)云端运算能力,并成为这家公司的最大客户。 微软与IREN签署的这份5年合约,将提供微软部署在IREN得州数据中心的辉达GB300处理器使用权。IREN并表示,已同意向戴尔科技(Dell)采购58亿美元的必要图形处理器(GPU)和相关设备。 IREN首席执行员罗柏兹表示,一旦这份合约完全履行,预计每年可能带来19.4亿美元的收入。 这份合约只会用到IREN约10%算力,代表还有空间签署更多合约和产生更多收入。和CoreWeave、Nebius、Crusoe和Nscale等公司一样,IREN也是属于被称为新云端(neoclouds)的AI数据中心营运商,专供GPU算力给AI模型训练与推论,这些公司正竞相提供算力给Meta等超大规模云端服务业者(hyperscalers),以及OpenAI等AI公司。包括IREN在内,这些公司许多都是以比特币挖矿业务起家,并已分散部分算力投入AI。 IREN美股早盘股价大涨逾18%,戴尔涨2%,微软则上涨1%。截至上周五,IREN今年来股价已飙涨逾500%。 和其他公司相比,微软特别大量使用与这些公司的租赁合约,来支撑自身资源,以贩售更多AI服务,以及支援OpenAI等客户需求。微软上周在财报会上表示,正努力确保足够云端算力,以完全满足旗下Azure服务的需求。 不过美国顶尖避险基金的主管表示,科技大厂为了主宰AI而展开的竞赛,已演变成一场价格不菲的竞争,这可能使这些公司陷入类似赛局理论中的“囚徒困境”。
1月前
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究竟“全自动开发软件”是否真的可能出现?如果会,它何时才能成为现实? 作为专栏作者,我经常思考一个问题:在心中有几个不同的商业构想时,如果能够透过人工智能完全自动化地营运,将会是怎样的一幅景象?试想像,不再需要与软件工程师反复沟通、不必等待冗长的开发周期,也不必为调试或维护而烦恼。若人工智能能够全自动完成应用程式的开发与部署,这将彻底改变创业与创新的方式。于是,一个核心问题浮现:究竟“全自动开发软件”是否真的可能出现?如果会,它何时才能成为现实? ◢从“写程式”到“对AI讲话” 这个未来已经逐步成形。生成式人工智能工具,例如GitHub Copilot、ChatGPT、Claude,能够自动生成代码、修正错误,甚至完成简单的应用程式。根据GitHub的研究,开发者使用Copilot的情况下,编码速度提升高达55%,并有约30%的建议会被直接采用,而90%的开发者已经提交过包含Copilot代码的程式。到2025年,微软更宣布Copilot已有2000万用户,并推出能够执行多步任务的“Coding Agent”模式,让AI可以自动化处理更复杂的开发工作。这已经意味着,软件开发正从“人写程式”转向“AI主导、工程师监督”。 另一方面,“低代码╱无代码”平台则让没有技术背景的人,也能拖拉模组、输入简单指令,搭建业务流程或手机应用。这种趋势令数码化创新加速普及,技术门槛被进一步打破。 同时,新一代“AI程式代理”(AI Dev Agents),例如Cognition推出的Devin,已经展示出能自我规划与调试的能力:它能够自动撰写代码、执行测试,再反复优化。这家公司在2025年初更获得5亿美元融资,并得到Goldman Sachs、Ramp、Nubank等大型企业采用,显示资本与产业对这类自动化工具的高度信心。 ◢为何仍未能全自动? 虽然AI的进展惊人,但要达到“全自动”仍有三大难关: ●第一,规格差距(Specification Gap)。人类的需求经常模糊或矛盾,甚至在开发过程中随时改变。AI虽能生成代码,但未必理解背后真正的业务逻辑或市场意图。 ●第二,安全与可靠性。程式不仅要能运作,更要符合保安、合规、隐私与效能要求。今天的AI仍然会“幻觉”(hallucination),输出错误或不完整的代码。在医疗、金融等高风险行业,这种风险是无法接受的。 ●第三,社会整合。软件必须嵌入真实世界,涉及法律、文化与用户体验。AI可以模仿规范,但难以真正理解使用者情感、社会规范或组织内部复杂关系。 ◢产业观点与时间表 对于“程式设计将走向自动化”的未来,不少科技领袖已公开表态。NVIDIA CEO黄仁勋在多个场合表示:“未来的编程语言将会是人类语言”,甚至强调“每个人现在都是程式员,这就是AI的奇迹”。微软CEO Satya Nadella则直言,AI正在把“过去三十年的变化压缩到未来三年”,并预告AI代理(AI Agents)将重新定义SaaS和知识工作,从根本上改变应用开发的方式。 研究机构亦给出具体的时间框架。Gartner预测,到2028年将有三分之一的企业软件内建AI代理,约15%的日常决策会由系统自动完成。麦肯锡则指出,到2035年,自动化与生成式AI将可能影响高达55%的工作活动。这些数据与预测,为“2025–2035是自动化软件开发的关键十年”提供了清晰的佐证。 ◢能力曲线的突破 技术评测亦显示出飞跃式进展。以AI模型在SWE-bench(软件工程修Bug基准)上的表现为例,2023年初最佳模型仅能解决2%的问题;2024年Devin把正确率推升到13.86%;而在2025年,OpenAI GPT-4.1已能解决54.6%的任务,GPT-5更声称可达74.9%。虽然这些数据仍有争议,但整体曲线清楚显示:AI已经从“几乎无法处理”进入“能完成一半以上任务”的区间,逼近大规模实用的临界点。 ◢真正的挑战:想像力与治理 当“写程式”逐步被AI取代,最大的挑战反而不再是技术,而是“人类如何使用这项能力”。 未来任何人只需一句话,就能生成一个应用程式。这样的环境一方面可能带来“垃圾应用”泛滥,让市场被大量低质素的程式充斥;另一方面,也可能迎来一个全新的黄金时代,真正具备创造力的人能够即时将想法付诸实现,推动创业与创新以前所未有的速度发生。 因此,未来的竞争将不再是谁的技术最强,而是: ●谁的想像力更具价值,能提出对社会与商业最有影响力的构想。 ●谁能建立有效的治理与伦理框架,决定哪些应用应该存在,哪些应该被禁止。 这不仅是企业的课题,也是政府与社会共同面对的挑战。 ◢十年之内,定义将被改写 综合科技领袖的言论、研究机构的数据与产业现况,我们可以得出一个清晰的结论:2025至2035年将是程式设计从“人工为主”迈向“AI主导”的关键十年。 黄仁勋提出“人类语言就是未来的编程语言”,Satya Nadella强调“AI代理将重塑应用开发”;Gartner预测2028年三分之一的企业软件内建AI代理,麦肯锡则指出2035年一半以上工作活动将受自动化影响。再加上Copilot的普及、Devin的巨额融资,以及SWE-bench能力曲线的突破,这些都印证了自动化程式开发的未来已在眼前。 然而,这并不等于程式员将完全消失。程式的形式会被重新定义,人类的角色会上移到更高层次——规划规格、设计架构、把关合规、设定伦理与社会边界。 到那时候,真正的问题将不是“还需不需要程式员”,而是“人类要保留多少创造世界的控制权”。 在这个意义上,程式员或许会逐渐退居幕后,但“创造者”的角色,将永远不会消失。 更多文章: 【多点AI】在深圳设立AI办公室的数位北上体验 【多点AI】用AI强化ESG中被忽略的“G”──企业管治的新武器 【多点AI】AI重塑娱乐产业:虚拟歌手如何改写音乐与影视的未来?
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