以下文章来源于 AI 深度研究员 ，作者 AI 深度研究员

  导读   

AI 不再只是工具，而是操作系统。

企业、组织与岗位，必须重新定义 " 谁负责、谁决策、谁执行 "。

作者 | AI 深度研究员

来源 |AI 深度研究员  管理智慧 AI+

（视频来源：Bloomberg Tech 2025 峰会）

当地时间 6 月 4 – 5 日，在旧金山 St. Regis 酒店，一场没有模型发布的科技峰会，成了硅谷高管们确立 AI 新底层认知的关键节点。

这场由 Bloomberg 主办、持续 48 小时 的 Tech 2025 峰会，汇聚了包括 Google CEO Sundar Pichai、Meta CTO Andrew Bosworth、Adobe CFO Dan Durn、OpenTable CTO Sigar Mehta、Salesforce COO Madhav Thattai 等在内的 30 多位一线高管与决策者，现场议题围绕一个核心问题展开：

AI 不再只是工具，而是操作系统。

企业、组织与岗位，必须重新定义 " 谁负责、谁决策、谁执行 "。

与会嘉宾横跨搜索、社交、出行、机器人、企业服务、金融投资等多个核心战场，提出的不是模型快了多少，而是权力结构正在往哪转移：

Google 表态：仍将持续扩招工程师至 2026 年，因为 AI 会放大而不是削弱人类创造力；

Meta 认为：今年可能是 ' 技术史上最大拐点 '，我们正处在 ' 无界面时代 ' 的边缘；

Uber CEO 现场披露：在奥斯汀接入的 100 辆 Waymo Robotaxi 日均订单量已超过 99 % 的人类司机，并计划年内扩至数百辆；

Salesforce 与 OpenTable 已实测：AI 代理已接管大量标准化服务任务；

Figure AI 创始人展示：通用人形机器人因 AI 学习提速，预计 2026 量产验证。

我们从这次峰会中，提炼出 5 条最核心的 AI 技术与组织趋势。

这不是普通的行业报告，而是一次针对 2025 年下半年的 AI 走势深度解析。

接下来，我们将逐条拆解 ...

01

AI 不再等你操作，它自己开始动了

我们还会继续招很多工程师，因为 AI 能让他们干得更快。 

—— Sundar Pichai，Google CEO

在旧金山的舞台上，主持人随口问了句：" 你是坐 Waymo 来的吗？" Pichai 笑着接话：" 我希望明年能直接坐它从山景城开过来。"

他给出了一个更明确的说法：

AI 不会减少我们对人的需求，反而会让我们能做更多事。

我们未来会继续扩招工程师。

不是为了维持原样，而是因为我们做事的方式正在改变。

这个改变，不是你多了个 AI 助手，而是你原本一天要做的事，现在可以交给 AI 先跑一轮。

代码由 AI 起草，人类负责校对；

模糊目标先丢给 AI 试着分几步开始做；

AI 不用你一步步点击，它会自己先干一遍。

这其实是角色的彻底翻转：AI 从工具变成了搭档。

在此前的新闻报道中，Anthropic CEO Dario Amodei 在 Claude 4 发布现场的表态十分直接—— 他表示：" 我们不再教 AI 编程，而是让它自己写项目。

Claude 4 发布会现场，他演示了完整过程：

接收一个模糊目标 → 自主拆解为小任务 → 调用工具 → 写出多模块代码 → 自测上线，全流程无须人类介入。

这个案例恰好说明了 Pichai 提到的变化：

有了 AI，一个原本只能完成一个项目的工程团队，现在可以并行推进五个；

不是裁员，而是让老员工产出翻倍。

那为什么 Google 要持续扩招？为什么 OpenAI 也在大规模招传统运营、设计、产品人员？

因为他们看见了一个趋势：

"AI 正在成为那个先动手干活的。人的价值，不再是谁最会用工具，而是谁能想清楚要什么、看准做得对不对、把握大方向。"

这也意味着，人的位置在变——  

你不是那个 " 会操作工具的人 "，而是那个 " 定义目标和方向的人 "。

02

没有按钮、没有页面，" 界面 " 正被 AI 抹去

我们其实已经不太看手机屏幕了，我们在看眼镜、听声音，用说的完成很多事。 —— Andrew Bosworth，Meta CTO

在这场峰会的访谈中，Meta CTO Bosworth 被主持人问到：" 你对苹果的 Vision Pro 怎么看？"

他没有直接评价竞品，而是把话题带到一个更根本的方向：头戴设备的意义，从来不只是看清楚一点，而是让人从屏幕上解放出来。

他举了个例子：我们最新一代 Ray-Ban AI 眼镜，没有显示屏，没有音箱，也没有摄像头，但你可以用说的方式，让它查资料、发短信、播放音乐。更重要的是，这个设备不打扰你，不占用你视线。它只是随时准备好，听你说一句话，就替你去做。

这个产品发布前没有太多人关注，但一上线就供不应求。

Bosworth 说：" 第一代 Ray-Ban Stories 卖得一般，我们都差点放弃这个方向。第二代只是每一处都优化了一点点，就彻底热卖了。"

 操作越来越简化，AI 变成了幕后干活的。

他说得更直接：

AI 越往前走，它越是隐形的。

下一代用户体验，不会是多酷的界面，而是你根本不需要界面。

这句话，是对传统软件设计逻辑的彻底颠覆。

这正是我们在 OpenAI 收购 Jony Ive 所提到的趋势延续 ——不是做更好的入口，而是干脆让入口消失。

过去几十年，用户习惯是：

打开页面 → 找到按钮 → 点一下 → 触发操作

而 Bosworth 说的趋势是：

直接开口说一句 → AI 立刻听懂 → 马上去干 → 不打断你，不弹窗，不推送

这不是语音助手更聪明了，而是：

整个软件的入口从 " 眼睛 " 变成 " 嘴巴 "

过去是 " 点击页面 "，现在是 " 说一句话 "

主持人接着问：所以你觉得这就是智能手机的替代品？

Bosworth 回答得很明确：

" 在极限情况下，是的。我们终究会用眼镜、语音、感应这些方式，来完成我们过去用屏幕做的所有事。这不意味着手机马上被替代了，而是很多人的第一反应，已经从打开 App，变成说出一句话。"

更关键的是：

AI 不只是听你说一句，而是会自动接入不同工具，做事情。

比如你说：" 帮我订一张明天旧金山到西雅图的票 "，它不是打开页面让你自己选，而是：

识别出你说的是航班

获取偏好（比如时间、常用航司）

自动下单，并把信息同步到日历里

这就是去界面，不是把页面藏起来，而是根本不需要你看到它。

当 AI 开始用自己的方式去完成任务，人类那一套 " 靠点击理解流程 " 的使用习惯，正在慢慢被替换。

03

人还在工位，AI 已接手部分任务

我们不是在讨论‘ AI 会不会取代你’，而是你有没有意识到，它已经在帮你做事了。 —— Aneesh Raman，LinkedIn 副总裁

1、入门岗位消失了，升职路线也变了

在远程连线对话中，主持人抛出那个老问题：

AI 到底会不会抢走我们的工作？

LinkedIn 的 Aneesh Raman 给了一个不画大饼、也不吓人的回答：

AI 不是一口吃掉一个岗位，而是从岗位里的第一步开始动手。

他举了个例子：我们观察到，很多企业已经开始用 AI 来处理第一轮简历筛选、初步沟通邮件，甚至入职流程安排。

这些工作，本来是实习生、助理、人事的日常。现在，AI 工具就能替他们先干一遍。

Raman 说：你以为 AI 是老板买来替代你，其实它最先替代的，是你工作中最基础、最重复的那一段。

2、AI 抢的不是饭碗，是起跑线上的垫脚石

Raman 提出一个更核心的观点：每个职业都有入门的活儿，而 AI 正在接管这些最基础的工作。

举几个实际例子：

程序员第一天写的是基础代码，现在 Copilot 一键生成；

市场新人做的是表格和报告，现在 Notion 自动拉数；

内容编辑练的是润色写作，现在 GPT/DeepSeek 自带风格替你改。

这些都不意味着岗位消失，而是新手的活儿没了。

以前，从最简单的事干起是常态；现在，很多新人直接就得跳到下一层。

主持人问：那新人怎么办？

Raman 回答两个关键词：

- 再培训（reskilling） 

- 晋升加速（up-leveling）

换句话说：

公司要重新培训新员工，让他们直接对接更复杂任务；而个人，如果能熟练协作 AI，就能跳过琐碎、快速晋升。

AI 不是来添麻烦的，而是把培训新人最耗时的活儿都干了。

3、真正的革命，是自动闭环已经在现实中跑通

在 Bloomberg Tech 峰会上，Uber CEO Dara Khosrowshahi 给出一组极具冲击力的数据：Waymo 已在奥斯汀上线超 100 台 Robotaxi，订单完成率超过 99% 的人类司机 （busier than over 99% of all drivers）。

注意，他强调的不是 " 接近 "，而是真实地 " 超过 "。

更重要的是：这些 Robotaxi 并不依赖人类远程干预，而是完成了订单 → 接单 → 行驶 → 完成 → 反馈的全流程闭环。

Khosrowshahi 总结说：

AI 不再只是建议者，而是能真正把一件事从头跑到尾的‘执行者’。

这不是未来展望，而是现实数据；

不是技术演示，而是商业交付。

而在服务流程中，AI 正在大规模落地

OpenTable CTO Sagar Mehta 也用一句话概括这个转变：过去什么都要人干，现在常规工作交给 AI，人只管特殊情况。

在 OpenTable × Salesforce 的现场展示中：

AI 代理已能处理用户预订的标准流程——查时间、调座位、发确认，全部自动完成；

而真正需要人参与的，是那些特殊请求、冲突协调或高价值对话。

正如 Salesforce COO 所说：

不是在问 AI 能不能做整个服务流程，而是该让它先做哪一段。

AI 不是砍掉整份工作，而是精准承接那些重复、规则清晰的中间段任务。

这一节的核心在于：

AI 不会直接抢你饭碗，而是把新手的活儿都包了，刚毕业的人可能越来越难找到入门工作。

公司也不是直接裁员，而是调整工作方式，把重复的活儿交给 AI，把需要动脑的事留给人。

04

AI 不是烧钱风口，而是能让人效能翻倍的工具

"AI 的价值不是看估值，而是看它帮你省了多少时间。"  

—— Brad Gerstner，Altimeter 资本创始人

在很多外部人的眼里，AI 看起来像是又一波 " 烧钱浪潮 "：不断训练新模型、堆 GPU、抢顶级人才，像极了曾经的 Web3、元宇宙。

但在 Bloomberg Tech 2025 上，两位直接参与企业运营与投资决策的一线高管给出了另一种视角：

AI，不是花钱的玩具，是真的可以提效的生产工具。

CFO 的核心指标：有没有让人干得更快

Adobe 首席财务官 Dan Durn 在会上提出了一个非常 " 财务思维 " 的判断方式：

我们当然会继续加大 AI 投入，但我们只看一个问题：

用了 AI 之后，团队有没有更快交付？有没有减少流程反复？

他指出，Adobe 已在其 Creative Cloud 工具（Photoshop、Illustrator 等）中全面嵌入 Firefly 模型，过去需 3 – 5 小时设计初稿的任务，现在 1 小时内用户就能生成多个方案、直接讨论选稿。

Durn 的总结非常务实：我们不会去问这个模型参数有多大，而是问：有多少员工说，用这个工具后‘我干得更快了’？

这才是 CFO 眼中真正回本的信号。

投资人眼中：节省 20% 人力，就是硬价值

Altimeter 资本创始人 Brad Gerstner 在现场表达了对 "AI 泡沫论 " 的直接反驳：

我见过泡沫。但我也见过 AI 能把 10 人的工作压缩成 2 人 + 一个工具。

他曾投资过 Snowflake、Meta、Uber 等多家企业，他表示现在做投资最重要的评估标准变了：

以前看公司能不能规模化、快速增长；

现在看这家公司用了 AI 之后，是不是能更高效完成原来一样的事。

他直言：你给我一个能节省 20% 人力成本的 AI 工具，那我就知道它不是泡沫。

在 Brad 看来，AI 创业者不需要吹估值，更不需要靠讲故事，能让企业节省时间、节省人力，就是最硬的增长逻辑。

于是你会发现，过去评估一项技术，是看它能不能多赚钱、多吸引流量。而现在，更重要的问题变成：它有没有帮我们节省时间？有没有释放出人的精力？

这不是估值的游戏，也不是讲故事，而是每家公司都能在日常工作中看到的实实在在的好处。

当财务负责人和投资人开始用 "" 每个人能干多少活儿 "" 来衡量 AI，

说明这波技术已经不再是风口，而是真正嵌入组织日常、提升每一个人的做事方式。

这一节的结论不复杂，但很实在

从 CFO 到 VC，他们共同给出一个信号：

下一轮增长，不是靠规模扩张，而是靠每个人效能的重构。

05

连机器人都在学走路，谁还敢说 " 这事干不了 "？

当你还在犹豫 AI 到底能不能干这事时，硅谷已经让机器人自己站起来走了。

不是教动作，而是让它 " 自己学着动 "

Figure AI，一家硅谷专注开发通用人形机器人的创业公司，曾获 OpenAI、微软联合投资。其创始人 Brett Adcock 在本次峰会上展示了最新一代人形机器人的演示视频：机器人可以感知环境、保持平衡，能够完成垃圾分拣工作，还能听懂语言指令执行其他任务。

他说了一句非常关键的话：

我们已经将 Figure 01 从传统机器人升级为生成式控制。过去需要人类手动编程动作，现在 AI 可以根据场景自我学习动作，像人一样‘猜着’怎么做。

这背后是一个巨大的变化：

不是先教机器人每一步怎么走，而是把目的告诉它，由 AI 自己推演 " 怎么走 " 更合适。

Adcock 在现场解释，现在的机器人已经不再靠死板预设动作，而是通过大模型实时想办法完成复杂动作：

我们训练它的是模仿人类的能力，而不是单一动作。

比如拿一个杯子，它不再靠坐标定位，而是模仿人如何伸手、抓握、放下。

更重要的是迭代速度。

控制模型全面升级，通用执行成为新标配

Adcock 明确表示，Figure AI 预计将在 2026 年完成量产验证，并认为这比很多人预期的早两到三年。

这不只是一台机器的升级，而是整个 AI 能力版图的扩张。

我们在用的不是图像模型，不是语音模型，而是一个能把感知、语言、动作连接起来的通用控制模型。

过去是看图说话，现在是看场景动手。

人形机器人正在成为测试 AI 真正动手能力的标准平台。

而这个平台的飞跃，意味着一件事：我们对 "AI 做不到 " 的想象边界，可能正在迅速失效。

就像 Adcock 在台上说的：过去你会说：这事 AI 干不了。现在我们开始说：让它试试，看看能不能干成。

当 AI 已经从手臂进化到双脚，当机器人已经在办公室里学会走动、拿物、帮忙——还在说 "AI 只是个工具 "，可能已经落伍。

06

结语｜你看到的是新闻，还是你自己的转型时区？

这两天的 Bloomberg Tech 峰会，并没有带来全新技术。

它带来的是一个新现实。

在这个现实里，AI 不再是实验工具，而是一位员工、一个执行者、一种日常。

不是 "AI 能做什么 "，而是你要知道让它做什么。

最早行动的团队，已经开始盘点：还有哪些岗位、流程、服务可以交给 AI。

对今天的大多数组织来说，这已不是 " 观望 AI" 时代，而是一个新的选择题：  你，是还在等 AI 成熟，还是已经开始重新规划工作了？

决定你是否领先的，不是技术，而是你行动有多快。

（文章仅代表作者本人观点）

原文链接：

https://www.youtube.com/watch?v=Vl5oX185-0k&t=24337s&ab_channel=BloombergTelevision

https://www.youtube.com/watch?v=Rb0IPkc-qAc&t=130s&ab_channel=BloombergTelevision

https://www.businessinsider.com/uber-ceo-robotaxis-austin-are-busier-than-most-human-drivers-2025-5

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按俺是大标题哦，亲亲

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