人工智能已经全面渗透商业与政治领域，但同时也开始在企业与投资者之间制造分歧。这是本周《The Information》WTF 峰会参会高管传递的核心观点 —— 这场峰会汇集了科技与金融行业的资深女性从业者。
高盛全球投行联席负责人表示，投资者正在越来越主动地筛选 AI 赛道里的赢家与输家，更加青睐能够自主训练模型、掌控底层芯片与数据中心的企业。“当下并不是市场对 AI 的情绪发生了转变，” 她说，“而是 AI 交易板块内部正在重新定价、分化加剧。”
与此同时，各大科技巨头开始围绕决定这项技术发展走向的关键政策展开博弈，芯片出口管制就是其中一例。谷歌全球数据中心能源负责人阿曼达・彼得森・科里奥（Amanda Peterson Corio）警示，发展迅猛的新兴云厂商，倒逼行业出台覆盖全行业的数据中心资源使用新标准与监管规则。
本次峰会的发言嘉宾来自上述企业、纽交所集团、高盛，还有 CBS 新闻相关负责人、Bumble 联合创始人等。
Anthropic 政策主管：希望芯片出口管制相关折中方案能够落地
Anthropic 公共事务负责人萨拉・赫克（Sarah Heck）称，该 AI 实验室一直在游说美国政府，希望把芯片出口管制条款纳入年度国防绶权法案法案，这是年底前通过这类管制规则的最佳窗口；但她同时强调，法案最终能否落地 “尚无把握”。
这家 Claude 开发企业一直呼吁收紧芯片出口管制，并警告，如果缺少这类管控，其他国家政府有可能借助美国技术发展 AI。
赫克表示，Anthropic 一直在和共和党、民主党以及白宫沟通，争取在《国防绶权法案授权法案》中形成各方都可以接受的文本。国会目前仍在商议，是否将三项限制向中国出售芯片与芯片制造设备的法案纳入其中。
这些法案也在科技行业内部造成分裂。9 月，Anthropic 退出了一家科技行业组织；该组织成员包含英伟达、OpenAI，当时该组织致信国会，反对在《国防绶权法案授权法案》中加入芯片出口管制条款。该行业组织认为，部分管控措施会拖累美国 AI 企业发展，还会促使一部分客户转向监管相对宽松的中国。
赫克谈及法案时补充：“目前已经出现一些折中空间，但如果最终有版本通过，载体只会是《国防绶权法案授权法案》。”
对于 “不使用美国芯片，中国也能追上甚至超越美国 AI 领先地位” 这一说法，赫克并不认同。“如果你认可中国相比我们落后 6–12 个月，那他们芯片自研的速度不足以填平这个差距。”
赫克承认，未来 Anthropic 和其他美国 AI 企业或许需要和中国在 AI 安全领域开展合作，但即便存在芯片出口限制，合作依然可行。“两件事可以并行，我们完全可以兼顾。”—— 杰迈玛・麦克埃沃伊
纽交所总裁：AI 正在加速交易模式变革
琳・马丁表示，AI 是又一项从根本上改变交易形态的技术。她回忆自己刚入行时，交易员的身体条件会直接影响交易大厅里的工作效率，和现在完全是两个时代。
“一个身高两米零三的男士，喊单声音远盖过一米六二的女士，在当时这确实很重要。” 电子交易兴起之后，这种优势不复存在，市场流动性和效率也随之提升。而 AI 正在进一步加速这个进程。
马丁介绍，纽交所每天要处理 1.2 万亿至 1.3 万亿条订单报文。她预判，AI 会让交易所需要处理的报文数量大幅上涨。虽然技术可以承接更大体量，但她认为，报文激增反而会让人工干预变得更加重要。
“如果模型和模型互相交易，这不是理想场景；或者模型代码出现漏洞，而模型本身没有判断和自主应变能力，这对市场是有害的。” 马丁说，“在我看来，AI 配合人工介入，才是最优的市场形态。”
马丁还提到，Anthropic 的 IPO 事宜一直压在整个 IPO 市场上空，拖累其他准备上市的公司。—— 安妮塔・拉马斯瓦米
谷歌数据中心能源负责人：“我的时间线是 2031 年”
谷歌全球数据中心能源负责人阿曼达・彼得森・科里奥表示，AI 服务器芯片的生产迭代周期，远短于配套供电基础设施的建设周期。这意味着，她现在就要规划那些 2031 年甚至更晚才建成、投产的数据中心。
电网配套电力建设周期长达 5–10 年，但谷歌的张量处理器（自研 AI 芯片）大约每年更新一代。“电力建设要 7 年周期，芯片却一年一迭代，二者天然错配。”
为解决这种错配、规避芯片过剩风险，科里奥预判，燃气发电机、数据中心就地配套清洁能源这类电源方案会增多，同时市场会加大前期资本投入，新建电网与输电设施。她刚从印度考察回来，调研抽水蓄能方案。
社区的本地诉求，也是数据中心能否按时建成、通电的关键变量。针对外界普遍的担忧，她反驳了 “数据中心耗水过多、创造就业不足、纳税太少” 的说法。她同时提到，不少新入局者仓促上马数据中心项目，不像谷歌拥有成熟经验，因此全行业监管至关重要。“我们非常支持行业统一监管。”—— 菲比・刘
高盛投行联席主管：AI 热潮中正在发生 “重新定价分化”
高盛全球投行联席主管金・波斯内特称，随着资本成本持续上行，广阔的 AI 市场内部已经开始显现弱势板块。她整体非常看好 AI，但投资者的筛选标准正在变得严苛。
波斯内特指出，如果利率长期维持高位，很多 AI 项目将达不到预期回报。“AI 本身不是泡沫，但 AI 内部可以滋生局部泡沫。”
她补充，投资者开始青睐垂直一体化企业：自研前沿大模型、落地行业应用、同时掌握 AI 芯片。本周多家头部 AI 企业重大交易的承销工作，高盛都深度参与，包括 Anthropic、Meta 等的融资与 IPO 相关事项。
被问及 AI 生态里的循环融资问题时，波斯内特说她更关注需求端，但也承认英伟达这类科技巨头投资上下游供应商和客户的模式自带风险。“它们想要建立更紧密的合作，这合乎逻辑；但这同时也放大风险，两件事都成立。”—— 劳拉・布拉顿
Flock 联合创始人：警方是否把录像移交给移民海关执法局，不由我们决定
车牌识别创业公司 Flock Safety 联合创始人、人力负责人佩奇・托德（Paige Todd）表示，运营这家公司最难的抉择，是早年确定不限制执法机构在合法范围内使用自家技术。
“我和所有人一样，对很多法案有自己的个人看法。但我们决定，不该由我们来决定法律如何借助我们的技术落地。如果在某个辖区，和美国移民海关执法局（ICE）合作是合法的，那就是他们的选择。”
这家成立 9 年、有风投支持的企业，主营车牌识别技术，供地方执法部门查处交通违法、追捕嫌犯。在特朗普政府派遣更多联邦特工在全国打击非法移民的背景下，当地居民担心这些摄像头会协助强制遣返。
托德说，公司并没有和 ICE 签署合同，但 “地方执法部门可以自行选择把录像分享给移民部门”。
“这事不由我们定，说到底，录像的所有权并不在我们手里。”
她还说，尽管 Flock 摄像头遭遇抗议，但公司内部氛围一直相对平稳。
9 月，公司向美国员工提供自愿离职补偿方案。原因是：“员工和家人吃饭、周末和朋友出门时，会被质问‘你居然在这家公司上班’。久而久之，无论员工多认同公司做的事，这种压力都会造成伤害。”—— 朱莉娅・霍恩斯坦
Arm、Nscale 高管：不存在芯片过剩
不少数据中心开发商、分析师和投资者越来越担心：受供电落地延迟、政治阻力、技术问题拖累，未来会出现大量专用 AI 服务器芯片闲置，找不到配套可用的数据中心。
Arm 首席营销官阿米・巴达尼称，她没有听说任何基于 Arm 架构的芯片，因为缺电而堆在仓库闲置。
数据中心与云服务商 Nscale 的 AI 基础设施总裁妮迪・查普尔表示，Nscale 也在持续监控供应链，避免供电和芯片供需错配。
近几个月，市场担心有电的数据中心供给不足，导致交付的芯片无法投入使用，英伟达也因此着手解决数据中心供电瓶颈。
巴达尼还说，客户现在对定制专用芯片（ASIC）的需求达到新高。Arm 为英伟达、苹果以及各大云厂商提供芯片设计支持。定制芯片前期投入更高，但企业能获得更强的掌控权。
查普尔与巴达尼提到，消费者 AI 使用习惯的变化，也在重塑芯片需求。一个趋势是数据中心内部各类硬件组件深度整合，不同芯片各司其职，优化资源利用；芯片本身也走向更细分的专用化，比如专门用于模型训练、专门用于推理。—— 李蒂芙尼
23andMe 创始人沃西基：AI 可以挖掘医学新发现
23andMe 研究院负责人安妮・沃西基表示，依托这家非营利机构庞大的 DNA 数据库，AI 可以挖掘全新医学线索，给出普通人能够落地的健康改善方案。“这就是规模的力量。”
沃西基回顾了 23andMe 的创业历程：这家公司曾是面向消费者直接提供基因检测的先行者，但始终没能跑通可持续商业模式，最终在 2025 年申请破产。去年，她自掏超 3 亿美元回购公司，转型为非营利研究机构。
在峰会上，她举了一项近期科研合作成果，证明数据库的科研潜力：库内包含超过 330 万自愿参与研究的受试者 DNA 样本。
波士顿达纳 - 法伯癌症研究所和 23andMe 研究院的研究人员共同发现一种罕见基因突变，携带该突变的人群肺癌风险极高。不吸烟但携带该变异的人，肺癌风险是普通人群的 60 倍。
沃西基的姐姐、前 YouTubeCEO 苏珊 2024 年因肺癌死了。“我非常关注这个方向。”
她说，她在学术会议上遇到达纳 - 法伯的研究者，对方当时正在研究这个突变，但只有 20 例样本，很难招募更多受试者。沃西基告诉他们：“我这里有 500 名携带该基因变异的受试者。” 现在 23andMe 可以联系这些人，建议他们做筛查，尽早排查癌症。“我有可能挽救这些生命。”
23andMe 研究院正在开发一个叫 “健康摘要” 的功能，借助 AI 挖掘用户 DNA 和其他健康数据之间的关联，输出健康建议。“拿到的数据越多，我们能给出的医学洞察就越多。”—— 埃米・多克瑟・马库斯
