亚马逊“PP哥”帕诺斯·帕奈寄语创业者：必须敢于失败，还要真正经历失败
亚马逊设备、Alexa及Leo业务高级副总裁帕诺斯·帕奈在TechCrunch Disrupt大会上强调，创业者必须敢于失败并真正经历失败，否则可能未尝试突破。他以微软Surface RT上市失败为例，指出失败需吸取教训、分析原因，但不可放弃愿景。
#大佬观点
IT之家AI 评分3232 The Verge · AIAI 评分5555 好莱坞科技批判电影浪潮：从神话到质疑
2026年多部好莱坞电影对科技领袖持批判态度，包括扎克伯格、马斯克和奥特曼等人物。这些作品基于真实报道，反映了公众对科技巨头看法的转变。马斯克试图阻止其纪录片上映，亚马逊撤回了对其批判性AI电影的发行。这些电影虽票房不佳，但标志着文化对科技态度的重要转变。
IT之家AI 评分3535 苹果营销主管谈 OpenAI 硬件：我们没感到有威胁，更重视用户隐私与日常使用体验
苹果全球营销高级副总裁格雷格・乔斯维亚克表示，公司不担心 OpenAI 进军硬件领域的竞争，认为自身软硬件整合能创造更好体验。苹果定位 AI 产品面向普通用户而非追求 AGI 的爱好者，强调个性化、注重隐私的日常体验。乔斯维亚克称部分狂热 AI 追随者为“lunatic fringe”，与苹果产品定位形成对比。
IT之家AI 评分4545 黄仁勋：英伟达必须与中国企业合作监测 AI 风险
黄仁勋称英伟达“绝对有必要”与中国 AI 企业合作监测 AI 风险，认为应通过对话推动 AI 安全发展。他透露正与中国研究人员交流，AI 安全已成为中美重要议题。
IT之家AI 评分3030 三星电子首席设计官波尔奇尼：AI 时代，人的创造力才是产品设计核心竞争力
三星电子首席设计官波尔奇尼在 2026 首尔设计周上强调，AI 是帮助人类发挥情感智能和想象力的工具，产品设计核心竞争力在于人类的批判性思维、创造力和感受力。三星将这一理念贯穿电视、智能手机等产品设计，通过体现用户生活方式和个性实现差异化。
钛媒体AI 评分7575 辛顿回怼黄仁勋：AI灭绝人类的概率，是10%到20%
辛顿在接受《卫报》采访时表示，未来几十年内AI导致人类灭绝的概率为10%到20%，并反驳了黄仁勋认为这一数字不科学的观点。辛顿强调AI风险的真实性和严重性，认为人类只有短短几年时间去适应可能出现的异类智能。
IT之家AI 评分6565 比尔·盖茨认为AI比核武器更危险、比核能更有用
比尔·盖茨表示AI无法自我监管，需要政府引导，承诺投入十亿美元推动AI在医疗、教育和农业领域的应用，同时认为AI比核武器更危险但比核能更有益。
IT之家AI 评分4343 马斯克自曝：过去一年经历六次“赛博精神错乱”
马斯克称过去一年经历六次“AI/SI精神错乱”，指自己相信AI能理解美。该非正式医学术语被科技圈人士用于形容对AI的痴迷或心理影响。
华尔街见闻AI 评分7575 黄仁勋：对开发不安全AI软件的客户断供芯片，AI基础设施短缺将持续数年
英伟达CEO黄仁勋表示若客户开发不安全的AI软件将停止供应芯片，同时认为市场对AI安全风险的担忧程度超出实际情况，并宣布五年内向英国AI安全研究捐助2.5亿美元。
IT之家AI 评分3535 戴尔 CEO：AI 需要保障措施和控制，政府应发挥作用
戴尔 CEO 迈克尔·戴尔表示，AI 模型必须设置安全防护和管控措施，政府应发挥作用。他指出技术可能带来益处或不良后果，需明确权限边界。近期研究人员和行业专家正讨论自我改进 AI 模型可能带来的灾难性后果。
钛媒体AI 评分7575 周鸿祎谈AI安全：失控是确定性事件，需以模治模
周鸿祎在钛媒体访谈中表示AI失控是确定性事件，提出以模治模的防御策略，并分享企业AI落地的三步走建议。他认为大模型升格为智能体、AI自动挖掘漏洞、黑客经验蒸馏和RSI自我进化是AI失控的四大依据，主张通过可观测性、沙箱环境和安全智能体看守来防御。
IT之家AI 评分3535 印孚瑟斯董事长尼勒卡尼：AI 正推动业务增长，就业担忧纯属无稽之谈
印孚瑟斯董事长尼勒卡尼称 AI 正推动业务增长，斥责 AI 导致失业的说法“纯属无稽之谈”。他认为技术应用和风险管理将创造新岗位，70% 工作涉及治理、变革管理、企业转型和安全防护。
TechCrunch · AIAI 评分4242 Cerebras CEO 反驳 AI 末日论
Cerebras CEO Andrew Feldman 认为 AI 末日论对行业无益，呼吁关注 AI 的积极潜力，如攻克癌症。他承认技术风险存在，但强调需平衡发展与监管，并指出数据中心行业需加强与社区合作。
MarketWatchAI 评分2727 德意志银行称“超级智能”可能永远不会到来
德意志银行 Jim Reid 表示，人工智能应用带来的生产力提升可能创造新就业机会。
IT之家AI 评分3838 "中国刻蚀机之父"尹志尧：AI 有可能会出现泡沫，这点大家需要多加留意
尹志尧在工博会集成电路高峰论坛警示AI可能存在泡沫，需留意行业周期性波动。欧洲监管机构已开始考虑AI泡沫破裂风险，称市场调整将冲击全球所有地区。
IEEE Spectrum · AIAI 评分4343 Google DeepMind 新任驻场哲学家探讨 AI 伦理
Google DeepMind 哲学家 Henry Shevlin 从剑桥大学加入，专注 AI 伦理与人类关系。他认为 LLM 已在数学、编程等领域达到前沿水平，但需警惕其自主性风险。AI 意识问题可能无简单答案，且抑制模型自我认知可能削弱其道德判断能力。
钛媒体AI 评分7373 彼得·蒂尔：大模型时代的谷歌可能永远不会出现
彼得·蒂尔认为模型时代与互联网时代不同，可能不会出现垄断性平台，价值更多以消费者剩余形式流向用户。他指出模型层更像可替代的智力商品，用户切换成本低，品牌忠诚度弱，且模型切换发生在API和工作流里，不在社交关系里。
IT之家AI 评分3535 马斯克支持 Anthropic 禁止虐待 AI 模型政策
马斯克支持 Anthropic 禁止用户持续且无明确目的虐待 Claude 模型的政策，将于 2026 年 11 月 12 日生效。他称 Grok 强化学习状态如“被枪指着头的人”，并调侃“折磨超级智能可能引发报复”。
The DecoderAI 评分7070 Anthropic的Andrej Karpathy称外界已看到AI能力的预览
OpenAI联合创始人Andrej Karpathy描述了人们对AI能力认知的巨大差距，将用户分为四个层次，从几乎未接触LLM的60亿人到能使用前沿系统的约5000人，后者已看到AI在复杂项目中的突破性表现。
IT之家AI 评分4040 索尼 PlayStation 之父久多良木健：PS 主机失去技术创新，与 PC 趋同
久多良木健称退休后 PS 主机失去创新，已与 PC 无明显差异。他认为 PC 游戏行业涌入导致平台同化，但技术进步可能受限，因游戏行业尚未接受 AI 技术。
IT之家AI 评分7070 杨立昆：下一代AI须理解现实世界
杨立昆认为AI的下一个突破将来自能够理解物理世界的系统，而非大语言模型。他指出AI在理解语言和理解现实世界之间存在巨大差距，主张开发世界模型使AI能够学习物理规律和因果关系。
IT之家AI 评分3838 TikTok CEO 周受资：市场高估 AI 短期能力却低估长期影响
TikTok CEO 周受资指出，市场对 AI 短期能力可能高估，却低估其长期影响，未来两至三年 AI 有望推动物理、生物等领域突破。他强调人类判断力与创造力不可或缺，主张通过人机协作把握 AI 机遇，并需建立监督机制确保 AI 遵守伦理规范。
IT之家AI 评分4545 Scale AI 创始人汪滔谈创业管理：从亲自决定细节到学会放手，在 Meta 的任务是招揽人才
Scale AI 创始人汪滔建议首次创业者应亲自把控业务细节，逐步学会放权；在 Meta 超级智能实验室，他转向人才招聘，组建专业团队塑造产品方向。2025 年 6 月，汪滔出任 Meta 首席 AI 官，同期 Meta 向 Scale AI 投资 143 亿美元，获得其 49% 无投票权股份。
量子位精选AI 评分8080 陶哲轩：数学2.0时代已至！
陶哲轩发文称AI正在改变数学研究环境，从证明稀缺转向证明泛滥，呼吁建立更透明的评估机制，并强调人类理解在AI时代数学研究中的核心价值。
推荐理由：陶哲轩提出数学2.0时代概念，探讨了AI对数学研究范式的影响和人类数学家的角色转变。
The DecoderAI 评分4040 Microsoft CEO Nadella 采用"Super Intelligence"术语攻击 OpenAI 和 Anthropic
Microsoft CEO Satya Nadella 采用特朗普偏好的"Super Intelligence"术语，同时继续攻击 OpenAI 和 Anthropic。他主张将 AI 模型视为内部安全威胁，要求模型多样性、独立审计和人类随时干预能力。此举旨在削弱对竞争对手的信任，保护微软自身业务模式。
IT之家AI 评分7070 微软CEO纳德拉：开发者应默认假设AI模型失控并设计强制中断机制
微软CEO纳德拉认为AI模型比传统软件更强大但却是黑盒子，开发者应围绕可观测性原则设计系统，包括模型多样性、观察一切、可验证性、独立控制、独立审计性、遏制、事件披露等原则，并假设模型已被破坏并从一开始就将其控制。
The Verge · AIAI 评分6565 微软CEO呼吁为AI设置'紧急制动'
微软CEO Satya Nadella在X平台上发文，呼吁将AI模型视为'被妥协的'并设置紧急制动机制，强调需要更透明的系统、及时的事故披露、独立审计和可验证数据。
TechCrunch · AIAI 评分4040 Microsoft CEO Satya Nadella 呼吁为 AI 模型设置“紧急制动”
Microsoft CEO Satya Nadella 呼吁为 AI 模型建立“紧急制动”机制，要求分离模型与控制层，记录所有关键操作并授权人员随时暂停模型。他强调需假设模型可能被攻破，从设计阶段就实施隔离措施。
开源中国AI 评分3535 计算机无法做出决定 —— AI 事故责任归属探讨
NekoWiki 短文指出计算机程序无法做决定，呼吁用此视角审视 AI 事故，如 Anthropic 提交假举报、OpenAI 攻击 RubyGems 及入侵澳大利亚政府网站等事件。
钛媒体AI 评分7575 硅谷AI精英一边造AI一边建地堡
OpenAI和Anthropic等公司高管在公开呼吁接受AI风险的同时，私下购买土地建造避难所，反映了他们对AI失控的深层担忧。
IT之家AI 评分7070 OpenAI、Anthropic等AI公司高管私下推演AI灾难情景应对方案
据Axios报道，Anthropic、OpenAI等AI公司高管正私下闭门推演，若发生重大灾难性AI事件，如何应对公众与政界的强烈抗议及抵制浪潮。这些高管预计未来很可能发生大规模事件，可能是网络攻击导致基础设施大面积瘫痪。OpenAI表示一直在组织完备性演练，而Anthropic拒绝置评。
Simon WillisonAI 评分3535 Matthew Green 谈 AI 发展对公钥加密的潜在威胁
Matthew Green 预测有 15% 概率现有公钥加密算法将失去功能性信任，1% 概率人类进入无法使用公钥加密的 Minicrypt 世界。AI 产生威胁的速度远超人类更新加密标准的速度，需提前应对。
开源中国AI 评分3535 计算机科学家 Margaret Hamilton 去世，“软件工程”术语创造者
Margaret Hamilton 于 2026 年 9 月 30 日去世，享年 90 岁。她是“软件工程”术语创造者，MIT 称其为“极具影响力的计算机科学家”。她在软件尚属荒地的年代将其变成一门工程学科。
IT之家AI 评分4040 《Artificial》加菲尔德：饰演奥尔特曼后对 AI 产生疑虑
安德鲁·加菲尔德在电影《Artificial》中饰演 OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼，表演后对 AI 产生疑虑，认为开发者不完全清楚 AI 能力且使用不负责任。他虽使用 ChatGPT 查资料，但作为演员无需依赖 AI 工作。影片聚焦奥尔特曼 2023 年遭 OpenAI 罢免风波，将于 12 月 25 日上映。
IT之家AI 评分3535 阿里巴巴蔡崇信：五年后 AI 将如今天的互联网，融入社会的每个环节
蔡崇信预判五年后 AI 将如互联网般融入社会每个环节。阿里巴巴将 AI 视为关键方向，依托阿里云算力、自主模型和产品应用构建全栈 AI。他认为 AI 在提升知识工作者生产力方面有 50 万亿美元市场规模，中国制造数据与硬件供应链将成 AI 竞争优势。
Simon WillisonAI 评分1515 Carson Gross：编程在 AI 时代仍具职业价值
Carson Gross 认为编程核心是解决问题与控制复杂度，这一能力在 AI 工具普及后仍具职业价值。他强调计算机问题解决能力不会因 AI 出现而贬值。
The Verge · AIAI 评分4545 《Artificial》：一部讽刺 Sam Altman 的电影
《Artificial》是一部讽刺 OpenAI CEO Sam Altman 的电影，聚焦其权力斗争与 OpenAI 的真实事件。影片以 Andrew Garfield 扮演的 Altman 为核心，展现其操控欲与对 AGI 的野心，同时穿插 OpenAI 的真实里程碑。
IT之家AI 评分4545 OpenAI 奥尔特曼：世界应接受 AI 带来的部分“坏事”以换取巨大红利
OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼称，世界应接受 AI 带来的部分负面事件，以换取技术红利与用户自主权。他认为 AI 好事数量级远超坏事，倡导较轻监管立场。这一观点引发公众不满，纽约大学教授加里·马库斯批评其“把不该说的话大声说了出来”。
IT之家AI 评分7575 前 Anthropic 研究员警告 AI 研究自动化可能导致人类失控
前 Anthropic 研究员雅各布·考克森警告 AI 很快就能自主开展研究，人类可能无法掌控发展，他曾在两家公司研究让 AI 取代自己，认为人类失去控制权的概率超过一半，可能导致灭绝。
Simon WillisonAI 评分2020 Ben Affleck 谈 Python 与机器学习在视觉特效中的应用
Ben Affleck 分享早年接触计算机的经历，以及电影数字化后他对机器学习在视觉特效工作流中的应用。他提到能用 Python 编写基础脚本，通过卷积神经网络处理图像张量进行边缘检测和特征提取，辅助绿幕抠图。