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Anthropic内部报告出炉!揭示AI对工程师工作方式变革 Anthropic刚刚发布首份内部AI影响报告,通过对132名工程师的调查和53次深度访谈发现,Claude AI工具已重塑软件开发模式。工程师使用AI的工作占比从28%飙升至59%,生产力提升达50%,但这种效率飞跃伴随着显著的职业转型阵痛。 生产力革命与任务重构成为最突出变化。调试代码(55%)和理解代码库(42%)成为AI最常用场景,催生27%的"无AI则不会存在"的新增任务,如构建交互式数据看板和自动化测试工具。工程师日均合并请求量增加67%,8.6%的工作转向修复过去被忽略的"纸面划痕"问题,形成"小修复累积大效率"的新工作模式。 技能全栈化与深度空心化的矛盾日益显现。AI使后端工程师能独立完成UI设计,安全专家可分析陌生代码库,但41%受访者担忧"亲手编码能力退化"。典型现象是工程师从"代码编写者"转型为"AI管理者",70%工作变为审查和修改AI输出。一位高级工程师直言:"监督AI需要的经验,恰恰来自那些正在被AI取代的手动编码实践。" 职业身份危机与社交重构引发深层焦虑。83%工程师将Claude作为提问第一站,导致传统师徒指导减少,29%受访者感到"团队协作变得碎片化"。尽管短期生产力乐观,但65%的人对长期职业轨迹迷茫,有人坦言"每天工作像是在亲手砸掉自己饭碗"。报告预测,未来工程师角色将分化为"AI训练师"、"系统验证专家"和"跨领域架构师"三大新方向。 Anthropic的案例表明,AI正推动软件工程从"手工打造"向"人机协作锻造"转型。这种变革不仅是工具迭代,更是对工程师职业定义、技能结构和价值评估体系的全面重构。报告呼吁行业建立新的能力培养框架,在拥抱效率提升的同时,防范技术依赖带来的创新力衰退风险。
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AI颠覆者的班长独白:当短板被补齐,视野无限拓展​ 作为荣联科技集团董事长和四为AI二期班班长,王东辉亲历了AI对各行业的深度冲击。他分享心得时,热情洋溢:“ChatGPT出来后,AI影响远超想象,是颠覆性的。它补齐了我的个人短板,让能力范围彻底扩大。” 在“All in AI丨人工智能范式变革”课堂上,王东辉收获了比知识更珍贵的启迪: →课程覆盖面广,如GPU研发、核聚变等,师资力量高,加速知识更新(投资频率从半年变一季度); →系统学习让他鼓动投资项目用AI改变业务流程,强调“问题不在于缺AI人才,而在于能否提出好问题”。 当他把课堂星火点燃行业转型,AI正成为公司变革的催化剂。在算法重塑世界的十字路口,他选择做“能力扩增的倡导者”—— ✓推动AI应用:在ToB软件等投资项目中优化成本,让原不赚钱的项目盈利; ✓以跨界智慧赋能:结合数据中心算力和生命科学背景,驾驭AI在垂直行业的渗透。 毕业之际,他留下滚烫的信念:“这个时代,相当于每个人都有n个清华博士当助理!四为开了学习之门,常来上课,知识更新是关键。” 点击视频,聆听这位「AI+跨界」班长的声音:关于如何用智能补齐短板,关于在颠覆性浪潮中,那份让退休计划重燃激情的坚持。 #当终身学习者遇见AI #四为教育 #AllinAI毕业礼 #王东辉 #荣联科技 #AI颠覆 #跨界创新 #终身学习
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亚马逊造芯会影响英伟达和整个人工智能的市场吗 科技巨头自研AI芯片浪潮下的行业变革与影响分析报告 一、背景:AI算力需求激增催生自主造芯潮 随着生成式AI爆发,全球AI算力需求呈指数级增长。据IDC预测,2027年全球AI芯片市场规模将突破4000亿美元,其中云端训练/推理芯片占比超60%。传统通用芯片厂商(如英伟达)虽主导市场,但高算力需求与定制化场景的矛盾凸显——科技企业需更低成本、更高能效的专用芯片支撑业务。在此背景下,亚马逊、谷歌、微软等科技巨头加速自研AI芯片,试图打破“算力依赖”。 二、亚马逊造芯:从战略防御到生态重构 亚马逊自2013年起布局自研芯片,已形成覆盖训练(Trainium)、推理(Inferentia)、边缘计算(Graviton)的全栈产品矩阵。以Trainium为例,其针对AWS云服务优化,相比英伟达A100芯片,训练成本降低30%、能效比提升40%,已应用于Amazon Bedrock等核心AI服务。此举不仅降低了对英伟达的依赖(2023年AWS采购英伟达芯片占比降至35%),更通过“芯片+云服务”闭环强化生态壁垒——客户使用自研芯片可享更低价格与定制化支持,倒逼第三方云服务商跟进。 三、对英伟达的影响:短期承压,长期博弈加剧 亚马逊等巨头的自研芯片直接冲击英伟达的云端市场主导地位。2024年Q1,英伟达数据中心业务收入增速放缓至18%(2023年同期为279%),部分源于亚马逊等大客户的订单分流。但英伟达凭借CUDA生态(覆盖90%以上AI框架)与持续迭代能力(如H200芯片算力较H100提升2倍),仍占据高端训练市场70%以上份额。未来竞争将聚焦于“通用性能”与“垂直定制”的平衡——英伟达需在保持生态优势的同时,应对细分场景的定制化挑战。 四、行业启示:双轨并行成主流,生态协同是关键 科技巨头自研芯片的本质是“需求驱动创新”:通过垂直整合降低成本、提升效率,同时构建差异化竞争力。这一趋势将推动AI芯片市场形成“通用芯片(英伟达)+专用芯片(科技巨头)”的双轨格局。对行业而言,单纯依赖外部芯片的模式难以为继,企业需根据自身业务场景选择“自研+外购”组合策略;而芯片厂商则需加强与云服务商、软件开发商的生态合作,以应对定制化需求的挑战。
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