貝索斯、楊立昆紛紛“出山”創業：AI黃金十年還是泡沫前夜？

當商業巨子與學術泰斗同時放棄“舒適區”，攜巨額資本與顛覆性野心殺回AI賽場，一場重塑全球科技格局的戰役已悄然打響。

貝索斯的62億美元“實體AI”豪賭，楊立昆的“強智能”終極探索——兩條截然不同的路徑，正共同撕開AI虛火下的真實瓶頸：如何讓技術從“紙上談兵”走向“創造真實價值”？

這場橫跨學術與商業的史詩級競合，不僅是個人野心的二次綻放，更將決定未來十年AI是淪為資本泡沫，還是真正成為驅動人類進步的引擎。

01 巨頭 “再創業”：AI 賽道迎來史詩級入局者

2025 年的 AI 行業，注定因兩位傳奇人物的回歸被載入史冊。當亞馬遜創始人杰夫?貝索斯卸下 “退休” 標簽，以聯席 CEO 身份執掌 AI 初創公司 “普羅米修斯項目”（Project Prometheus）。

當圖靈獎得主、AI “奠基人” 楊立昆宣布年底離開 Meta 自立門戶，這場橫跨商業與學術的雙重入局，恰似為炙熱的 AI 賽道投入了兩顆深水炸彈。

貝索斯的復出帶著鮮明的 “實干派” 烙印。據《紐約時報》披露，其創立的普羅米修斯項目已斬獲 62 億美元融資，成為全球資金最充裕的早期 AI 初創公司之一，這筆相當于 440 億元人民幣的資金，遠超多數獨角獸企業的融資總和。

更引人注目的是其團隊配置：近 100 名核心成員均來自 OpenAI、DeepMind、Meta 等頂尖機構，聯席 CEO 維克?巴賈杰更是谷歌 X 實驗室的 “登月項目” 核心參與者，擅長將尖端技術轉化為實際產品。

貝索斯明確將公司定位為 “面向實體經濟的 AI”，聚焦計算機硬件、汽車、航天等領域的工程制造優化，通過物理世界實驗與真實數據訓練，解決傳統大語言模型在物理因果推理上的短板。“我們要讓 AI 走出屏幕，走進工廠與實驗室，” 知情人士透露貝索斯的創業愿景，“將芯片設計、火箭制造的周期從數月壓縮至數天。”

幾乎在同一時間，楊立昆在社交平臺上的離職聲明引發行業震動。這位在 Meta 任職 12 年、一手打造 FAIR 實驗室的 AI 泰斗，宣布將創辦專注于高級機器智能（AMI）的新公司，而 Meta 將成為其戰略合作伙伴。

與貝索斯的工程化導向不同，楊立昆的創業方向帶著濃厚的基礎研究色彩：“推動下一場 AI 革命，讓系統理解物理世界、擁有持久記憶、具備推理與復雜規劃能力”，這正是他多年深耕的 “世界模型” 研究的延續。

在 Meta 內部 AI 戰略向商業化傾斜、600 個 AI 崗位被裁減的背景下，楊立昆的出走被視為理想主義對技術本質的堅守，其新公司將聚焦通用智能的底層邏輯突破，而非短期商業變現。

兩位巨頭的選擇看似迥異，卻共同指向一個清晰信號：AI 行業的競爭焦點，正在從表層應用的 “參數競賽”，轉向底層技術與垂直場景的 “深度攻堅”。

02 路線分野：工程賦能實體 vs. 深耕基礎創新

貝索斯與楊立昆的創業方向，勾勒出 AI 行業未來十年的兩大核心賽道，兩條路徑的差異化選擇，背后是對 AI 發展階段的深刻判斷。

普羅米修斯項目的 “物理 AI” 路線，精準切入了實體經濟的痛點。不同于依賴互聯網文本訓練的大語言模型，其技術核心是 “閉環模型與機器”：通過機器人實驗室進行高通量實驗，生成專屬物理數據集，讓 AI 學習材料應力、制造參數級聯效應等真實世界規律。

這種 “AI + 制造” 的垂直整合模式，已在多個領域展現潛力：在航天領域，AI 可優化火箭結構設計與太空制造流程，與貝索斯旗下藍色起源形成協同；在汽車行業，智能排產系統能將多品種小批量生產的交付周期縮短 30%；在芯片領域，AI 輔助設計可大幅降低研發成本與時間。

長江商學院的數據顯示，全球制造 AI 市場 2025-2030 年復合增長率將超 40%，市場規模有望突破萬億美元，貝索斯的入局恰好踩中了實體產業智能化升級的 “黃金窗口期”。

楊立昆的 AMI 研究則瞄準了 AI 技術的 “根問題”。當前主流大模型雖能實現語言交互與內容生成，卻缺乏對物理世界的深層理解和自主推理能力 —— 這正是高級機器智能要攻克的難關。其研究方向與 Meta 的商業利益既有重疊又保持獨立，這種 “半綁定” 模式為基礎研究提供了靈活空間。

從行業趨勢看，大模型已從 “參數競賽” 轉向 “效率競賽”，基礎層創新成為破局關鍵：混合專家（MoE）架構讓訓練成本降低超三成，“生成式數據 + 反饋優化” 使模型迭代周期從月級壓縮至周級，但這些進步仍未觸及通用智能的核心。

楊立昆的創業，本質上是用獨立身份繼續推動 AI 從 “弱智能” 向 “強智能” 的跨越，這種底層創新雖見效慢，但一旦突破，將為整個行業帶來范式級變革。

兩條路線的并行，印證了《2024 年人工智能產業發展白皮書》的判斷：AI 行業已從技術爆發期轉入產業深耕期，呈現 “頭部引領 + 垂直突圍” 的格局 —— 巨頭押注通用技術，創業公司深耕垂直場景，而底層創新與實體賦能正在形成雙向奔赴。

03 資本與人才重構：AI 生態的 “軍備競賽” 與新格局

貝索斯 62 億美元融資、楊立昆自帶的行業號召力，正在引發 AI 行業資源配置的連鎖反應。這場由頂尖人才與巨額資本共同驅動的變革，正從根本上重塑行業生態與競爭格局。

資本端的 “馬太效應” 愈發顯著。2025 年上半年，全球 AI 行業融資額已超過 2024 年全年，風險投資中每兩筆就有一筆流向 AI 領域，57% 的新晉獨角獸均為 AI 企業。

普羅米修斯項目的融資規模，刷新了早期 AI 初創公司的資金紀錄，而這種 “超募現象” 正在成為常態：前 OpenAI 首席技術官 MiraMurati 聯合創立的 ThinkinMachinesLab，未推出任何產品便以 120 億美元估值完成 20 億美元種子輪融資。

資本的狂熱背后，是對技術指數級躍遷的押注 —— 不再是漸進式改進，而是從任務執行到自主決策的跨越。但值得警惕的是，資本向頭部集中的趨勢明顯，“1% 頂尖項目拿走 99% 資源” 的現象正在加劇行業分化，中小初創公司面臨融資難的困境。

人才爭奪戰已進入 “白熱化”。Meta 為 OpenAI 頂級研究員開出四年 3 億美元薪酬包，個別簽約獎金高達 1 億美元，谷歌、微軟等企業將頂級 AI 工程師年薪推至 300 萬 - 1000 萬美元，應屆博士年薪也達到 200 萬 - 400 萬元人民幣。

除了天價薪酬，企業還祭出 “算力承諾”“虛擬股權” 等非薪酬手段：Meta 承諾 “無限 GPU 供應”，字節跳動推出 “豆包股”，小米為團隊配置 6500 張 GPU 集群。貝索斯與楊立昆的創業，進一步加劇了人才流動 —— 普羅米修斯項目已從頂尖機構挖角近百名核心成員，而楊立昆的新公司必然吸引全球基礎研究人才的關注。

這種流動背后，是全球 AI 權力格局的重構：Meta 通過挖角 OpenAI 核心成員組建 “超級智能實驗室”，蘋果卻因人才流失導致 AI 團隊規模僅 50-60 人，研發進度受阻。

競爭格局呈現 “多極分化” 特征。一方面，科技巨頭持續加碼基建投入，Meta 計劃投入 600 億 - 650 億美元打造 130 萬 GPU 集群，亞馬遜通過發行 150 億美元債券加碼 AI 基礎設施，谷歌、微軟等企業的年度 AI 投入均超千億人民幣；

另一方面，創業公司在垂直領域快速崛起，Anthropic 專攻 AI 安全，Perplexity 革新搜索引擎，普羅米修斯聚焦制造 AI，形成對巨頭的差異化競爭。

更重要的是，行業競爭從 “技術對標” 轉向 “生態共建”：Meta 成為楊立昆新公司的合作伙伴，科技巨頭向車企輸出智駕大模型，車企反哺場景數據，這種 “平臺 + 垂直” 的合作模式正在成為主流。

04 黃金十年還是泡沫前夜？AI 行業的機遇與隱憂

貝索斯與楊立昆的入局，讓 “AI 黃金十年” 的論調甚囂塵上，但狂熱之下，行業潛藏的風險同樣不容忽視。這場技術革命的最終走向，取決于創新質量與商業邏輯的平衡。

樂觀者看到的是 “技術賦能實體經濟” 的巨大潛力。AI 在制造業的應用已顯現實效：視覺檢測覆蓋 90% 以上的 3C、汽車產線，缺陷識別率達 99%；預測性維護減少設備停機時間超 40%；供應鏈需求預測模型使庫存周轉率提升 25%。

醫療領域，多模態 AI 模型將肺癌、乳腺癌診斷準確率提升至 95%，AI 輔助藥物研發使周期從 5 年縮短至 2 年，成本降低 60%。貝索斯的 “物理 AI” 與楊立昆的 “基礎創新”，分別從應用層和技術層推動 AI 與實體經濟深度融合，催生 “AI 原生” 產業 —— 如生成式設計、自主機器人服務，這些全新賽道有望創造萬億級市場空間。

長江商學院教授滕斌圣指出，AI 獨角獸的崛起不僅是技術勝利，更在重構創業組織形態，“人機混合” 團隊賦予個體創業者中型組織的生產力，推動 “AI 平權” 浪潮。

質疑者則擔憂 “資本過熱引發的泡沫危機”。歷史經驗表明，每一次技術革命的浪潮中，資本狂熱都可能催生泡沫：2000 年的互聯網泡沫、2018 年的區塊鏈泡沫，均源于估值與商業價值的嚴重脫節。

當前 AI 行業已出現類似跡象：部分初創公司估值遠超營收規模，ARR（年度經常性收入）突破 10 億美元的 AI 公司僅 3 家，多數企業仍處于 “燒錢換增長” 階段。

更嚴峻的是，人才供需失衡可能導致技術虛火：全球基礎研究型 AI 人才僅數千人，工程落地型與跨領域復合型人才供需比達 1:863，這種人才短缺可能導致大量項目 “同質化競爭” 或 “技術空心化”。

此外，監管政策的不確定性也暗藏風險：歐盟對高風險 AI 實施寬限期，日本要求 “AI 幻覺率” 低于 5%，中國推行全鏈條治理，政策差異可能塑造區域技術壁壘，影響全球協同創新。

但不可否認的是，AI 行業已進入 “不可逆” 的發展階段。貝索斯與楊立昆的選擇，本質上是行業從 “野蠻生長” 向 “理性深耕” 的轉折點 —— 當商業巨頭與學術泰斗不再追逐短期流量，轉而聚焦底層創新與實體價值，AI 技術的落地質量將大幅提升。

正如楊立昆在離職聲明中所言：“AI 的真正革命，不在于聊天機器人的話術優化，而在于讓機器真正理解世界、服務人類。”

05在狂熱中堅守理性，在變革中把握本質

貝索斯的 62 億美元融資，楊立昆的基礎研究執念，共同描繪出 AI 行業的未來圖景：這既是技術突破的黃金時代，也是大浪淘沙的殘酷賽場。

巨額資本與頂尖人才的涌入，如同為 AI 引擎注入了強力燃料，但能否推動行業駛向可持續發展的彼岸，關鍵在于是否堅守 “技術向善、價值創造” 的本質。

對于創業者而言，垂直領域的深耕比盲目追逐通用 AI 更具機會；對于資本而言，理性看待技術迭代周期比短期炒作更有價值；對于整個行業而言，平衡創新速度與倫理規范才是長久之道。

AI 的黃金十年并非注定到來，也不會輕易淪為泡沫，它將在巨頭與初創公司的競合中、在技術與商業的平衡中、在創新與監管的博弈中，逐步揭開神秘面紗。

而貝索斯與楊立昆的 “再創業”，正是這場偉大變革中最具標志性的注腳 —— 當最懂商業的人和最懂技術的人同時選擇躬身入局，AI 重塑世界的旅程，才剛剛進入真正的深水區。