全球AI行业领袖呼吁减缓人工智能（AI）开发速度，这一主张对半导体股造成了冲击。然而，深入分析讨论内容后发现，这并不意味着要停止AI开发。 达里奥·阿莫代（Anthropic首席执行官）在9月12日发布的文章《我们必须调整前沿速度》中指出，最先进的AI性能提升速度应调整到安全技术能够跟上的水平。 他解释说，随着AI在下一代AI开发中的应用，技术进步速度加快，而安全措施却未能跟上。萨姆·奥特曼（OpenAI首席执行官）、埃隆·马斯克（SpaceX首席执行官）和德米斯·哈萨比斯（谷歌DeepMind首席执行官）也对此表示认同。 市场对此做出了迅速反应。9月14日，韩国综合股价指数（KOSPI）下跌了3.26%，三星电子和SK海力士的股价分别下跌了4.05%和6.35%。在全球市场上，包括英伟达在内的AI半导体股也表现疲软。然而，股市的下跌不仅仅是由于AI争议，还受到国际油价上涨和利率压力等其他不利因素的影响。 阿莫代表示，速度调整并不意味着停止模型训练或技术进步。他建议，外部评估者应对AI公司内部的模型和训练过程进行验证，并确认模型能力是否达到必要的安全标准。奥特曼也指出：“当我们谈论速度调整时，并不意味着要‘停止’。发展一直在快速进行，并将继续如此，但应比没有任何干预时慢一些。” 半导体行业对此敏感反应并非市场的误解。阿莫代提到，作为速度调整的手段，可以考虑限制用于模型训练的计算资源和训练方式，以及利用AI进行AI开发的方式。他还提到，通过国家间的共识，可能会对AI发展速度进行大幅限制的“全面速度调整”或暂时中止也是长期选择之一。然而，他认为这种程度的共识在短期内实现的可能性较低。 最先进的AI模型训练需要大量的GPU和高带宽内存（HBM）。如果训练规模或次数受到限制，过去假设的AI半导体需求增长速度也可能会降低。路透社指出，如果速度调整成为现实，英伟达等训练用AI基础设施的直接受益企业可能会面临压力。 然而，目前尚未实施强制限制AI企业训练规模的共同法规。阿莫代提出的方案仍处于建议阶段。尤其是国家间限制AI开发速度，由于验证和国家间竞争问题，实施起来并不容易。 AI计算需求并不仅仅依赖于训练。AI计算需求分为新模型的训练和已开发模型的实际使用推理。麦肯锡预测，全球数据中心的AI推理需求将在2025年达到20.9GW，到2030年将增至93.3GW，超过同一时期的训练需求62.2GW。这是对数据中心电力需求的预测，并不是对特定GPU或HBM销售量的直接预测。 关键在于AI半导体需求在哪里减少，在哪里增加。如果AI速度调整论制度化，可能会对前沿模型训练用半导体需求造成压力，但随着AI服务的普及，推理需求仍将是一个独立的增长变量。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

生成型人工智能（AI）正在迅速渗透到各个行业，然而大企业与中小企业之间的AI应用差距正在加大。随着AI承担的工作从简单的日常事务转向软件开发、制造业供应链管理、市场营销等核心业务，企业面临的AI成本负担也成为了最紧迫的问题。AI本身正在演变为企业的“核心人才”，加速了管理结构的重组。 根据全球咨询公司麦肯锡公司最近发布的《2026年人工智能现状：通往投资回报率之路》报告，年销售额超过10亿美元的企业中，有40%表示使用至少一种AI代理。这一比例比去年（27%）上升了13个百分点。相比之下，年销售额不足10亿美元的企业中，AI代理的使用比例为22%，与去年持平。麦肯锡的分析显示，大企业与中小企业在AI引入速度上的差异愈发明显。 不同企业规模的AI代理引入阶段差异显著。年销售额超过10亿美元的企业中，40%处于全公司推广阶段，其次是未引入（27%）、试点引入（17%）、实验（16%）。而年销售额不足10亿美元的企业中，未引入的比例最高，达到41%，全公司推广（22%）、实验（19%）、试点引入（18%）依次排在其后。最常用的工具是AI聊天机器人（47%），其次是AI代理和软件编码代理，各占20%左右。 表示AI已进入全面扩展阶段的比例为44%，比去年上升了6个百分点，而企业规模对AI引入的感受差异较大。年销售额超过10亿美元的企业中，有54%感受到AI的影响，超出平均水平10个百分点，而中小企业的比例仅为33%，低于平均水平11个百分点。 按行业划分，IT、知识管理和软件工程等技术行业的应用比例最高，达到31%；其次是消费品和零售市场（15%）、汽车、航空航天和半导体等高端制造业的供应链和库存管理（14%）、制造业（14%）。麦肯锡指出：“在技术领域，AI被应用于编码；在消费品零售中，AI用于市场营销；在高端制造业中，AI则用于供应链和生产，这意味着AI正在被投入到成本最高的核心业务中。” AI代理也正在改变企业的IT预算分配结构。一个显著的领域是通过使用编码代理来降低软件采购成本。调查显示，五分之一的企业选择通过自主编码来构建软件，而不是直接购买软件。因此，表示“有过未实际购买任何软件产品经历”的比例也达到了32%。按行业划分，技术行业（41%）、医疗（39%）、服务（38%）、能源和材料（38%）的比例较高。 麦肯锡公司高级合伙人利文·范德贝肯表示：“随着软件编码代理的崛起，自主开发文化正在扩大，曾经重视外部合作伙伴关系的大企业的趋势正在发生变化。AI开始将企业从软件市场的消费者转变为生产者，IT预算的执行变得更加谨慎。” 企业面临的最大挑战是AI成本负担。调查显示，十分之二的企业表示，因包括令牌费用在内的AI运营成本限制了其AI应用。近期，AI代理的成本结构随着模型调用量和数据处理量的增加而演变。 尽管面临成本负担，仍有十分之六的企业表示将在未来一年增加对AI的投资。尤其是那些通过AI取得实际成果的“高绩效企业”（AI对企业息税前利润（EBIT）影响至少5%）更有强烈的投资扩展意愿。 然而，廷科夫高级合伙人指出：“80%的受访者感受到AI带来的提升，但实际上对企业息税前利润（EBIT）产生贡献的仅有37%。”他强调，企业需要基于AI建立一个根本重塑工作流程的运营模型。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

企业的人工智能转型（AX）正在加速，盈利能力的保障成为可持续性的关键变量。尽管个别员工的AI生产力有所提升，但仍未能有效转化为企业的财务表现。随着代币等运营成本的增加，各企业的AI应用策略显得尤为重要。 根据全球咨询公司麦肯锡发布的《2026年人工智能现状：通往投资回报率之路》报告，利用AI的企业财务表现并未改善。仅有37%的受访者表示AI对息税前利润（EBIT）有一定贡献，这一比例与去年持平。该报告针对全球97个国家的1719名企业和机构从业者进行了调查。 麦肯锡将EBIT增长超过5%的企业称为“AI高绩效企业”，但符合这一标准的企业仅占6%。虽然采用AI的企业数量在增加，但财务表现的改善却停滞不前。 因此，盈利能力的保障成为AX的最大变量。已有五分之一的企业表示受到代币成本等AI运营费用的压力。无论是AI聊天机器人，还是AI代理、软件编码代理等多种工具，均因成本问题限制了AI的使用。尽管单个代币的价格在下降，但开发高级推理和代理型软件所需的代币消耗和生成量却在快速增加。企业面临的新挑战是管理AI成本与投资回报率的“代币经济学”。 麦肯锡指出，企业盈利能力差异的关键在于AI的引入方式。高绩效企业不仅追求成本节约，还同时追求增长与创新。此外，这些企业不仅仅是在现有工作中添加AI，而是倾向于重新设计工作流程。实际上，高绩效企业中有四分之三表示已借助AI对工作流程进行了根本性重设计。 管理层的参与和绩效测量体系也在盈利中产生了差异。高绩效企业的最高管理层更频繁地直接参与AI项目，并拥有量化AI引入效果的流程。麦肯锡建议，企业应建立能够反复产生绩效的运营能力，而不仅仅是简单增加AI工具和试点项目。 最终，AX的胜负关键不再是“使用多少”，而是“如何有效使用”。麦肯锡认为，能够通过改变业务本身来寻找解决方案的企业，更有可能实现持续的财务表现。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

人工智能(AI)与数据专业公司优克利克斯宣布，引进了来自全球咨询公司麦肯锡与现代卡的金正仁总裁，以加强企业人工智能转型(AX)咨询业务。 优克利克斯于15日表示，将通过金正仁总裁的引进，全面扩展支持企业AI转型战略的咨询业务。 金正仁是一位在全球咨询、金融及企业管理领域拥有丰富经验的战略专家。他曾在麦肯锡担任合伙人，负责为亚洲金融机构、大型企业及私募基金提供企业战略、数字转型、风险管理、并购(M&A)及管理创新项目的咨询服务。 随后，他在现代卡担任运营总监、首席战略官(CSO)及卡务事业部部长，主导了业务转型、数字业务建设、运营创新、新业务开发及并购等工作。目前，他还担任SKC的外部董事，参与业务组合重组及管理战略的制定。 金正仁将负责优克利克斯的AI转型咨询品牌“艾菲(Aify)”，该品牌旨在为企业客户提供全面的AI服务，涵盖从AI引入战略制定到业务创新、组织运营、品牌战略及执行体系建设的全过程。 优克利克斯计划借此次引进，进一步提升其在企业管理整体AI转型支持方面的咨询能力。 金正仁表示：“AI不仅仅是简单的工作自动化工具，更是重新定义企业战略、运营方式及客户体验的核心动力。我将加强执行导向的咨询能力，确保企业的AI战略能够转化为实际的经营成果和组织变革。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

安特罗皮克通过650亿美元的H轮融资，企业价值达到9650亿美元（约1444万亿韩元），超越开放AI，成为全球最高估值的AI初创公司。 据IT行业消息，此次融资由艾尔提米特资本主导，德拉戈尼尔、格里诺克斯、红杉资本等共同参与，被认为是科技初创公司历史上最大规模的私募融资之一。开放AI最近的企业价值为7300亿美元，安特罗皮克领先约32%。业界普遍认为，此轮融资可能是安特罗皮克IPO前的最后一轮Pre-IPO融资。 安特罗皮克当天还发布了最新旗舰模型Claude Opus 4.8。这是自Opus 4.7发布41天后的快速升级，增强了在智能编码、金融分析和推理领域的基准性能，价格与之前相同。快速模式（速度提升2.5倍）相比于前一型号便宜了三倍，Claude代码还新增了多个子代理并行执行的“动态工作流”功能。 字节跳动考虑投资最多700亿美元用于AI基础设施 据彭博社报道，字节跳动正在考虑今年在数据中心和AI基础设施建设上投资最多700亿美元。这一金额是去年约250亿美元的2.8倍。字节跳动计划以2025年预计的500亿美元净利润为主要资金来源。虽然与亚马逊（年资本支出超过1300亿美元）和字母表（1850亿美元）相比仍有差距，但与中国竞争对手腾讯（120亿美元）和阿里巴巴（190亿美元）相比，字节跳动的投资规模显得非常庞大，显示出其在全球AI领域争夺霸主地位的决心。字节跳动自主开发的AI助手“抖宝”截至今年3月的月活跃用户（MAU）已达3.45亿。 开放AI成立400亿韩元企业AI咨询子公司 开放AI于11日从TPG、摩根士丹利、麦肯锡、贝恩资本、凯普杰米尼等19家公司筹集超过400亿美元，成立了独立子公司“开放AI部署公司”（DeployCo）。该公司采用类似Palantir的模式，直接派遣现场部署工程师（FDE）到企业内部，构建和运营AI系统。这被视为开放AI在其企业API市场份额从2023年的约50%下降到2025年中期的25%后的反击策略。德勤、普华永道、毕马威等四大会计师事务所中的三家已将安特罗皮克的Claude整合到其企业平台中，以加强与安特罗皮克的供应链合作。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。