@信号与噪声：前几次我们聊了 Anthropic 怎么一骑绝尘、OpenAI 如何绝地反击、谷歌在后面紧紧追赶。今天来看看硅谷剩下的那些科技巨头在 AI 上都在干什么。
先说我的结论：一个能打的都没有。
两年前，硅谷这些大厂个个雄心勃勃，哐哐砸钱。现在回头看，谁还能在 AI 方面真正领先？几乎没有。
我把这五家排了个顺序，一家一家说。
🦕第一梯队：马斯克系
老马同志的 SpaceXAI+FSD，我给到一个夯。他可能是硅谷大厂里，唯一把身家性命押在 AI 上的人。
xAI 并入 SpaceX，成立 SpaceXAI 部门，正在准备超大规模 IPO。Colossus 1 超级计算机的全部算力租给 Anthropic，他自己还有 Colossus 2，硬的东西确实有了。
FSD 这边，自动驾驶大部分已经完成了，可以说自动驾驶的 AGI 基本实现了，FSD 的负责人和关键人物被调去支援 SpaceXAI；无人监督版 FSD 目标定在 2026 年 Q4，累计行驶里程已突破 100 亿英里。
特斯拉 + SpaceXAI 这三块拼在一起，算力、数据、场景都有了，故事是完整的。
在五家巨头里，马斯克系是唯一还让人有点悬念的。创始人赌身家押在上面，这是 AI 竞争中最稀缺的东西。
🦕第二梯队：Meta
大家可能有点意外，但我觉得，创始人在一线、组织在换血，Meta 的饥饿感还在。
小扎是这帮 CEO 里最特别的一个。 除马斯克之外，他是硅谷大厂里唯一一个创始人还在亲自当 CEO 的。
程序员出身，自己弄了台电脑，天天用 AI 写代码，这个底子就决定了他在 AI 上的投入是动真格的。
扎克伯格搞了一个叫 TBD 的豪华团队，大约 20 个人，年薪据说是天价。他把这些人直接调到自己办公室门口坐着，没事就跑出来问：这个能不能做？那个什么进度？
Meta 内部流传着一句话：
我们这里的 OpenAI 人，比 OpenAI 自己的 OpenAI 人还要多。
他们核心团队基本都是从 OpenAI 挖过来的，扎克伯格甚至亲自给看中的人才送汤，现实版的三顾茅庐。
Meta 内部还有个 Claudeonomics，是员工自己搞的内部 Token 排行榜。30 天内消耗超 60 万亿 Token，估值成本 90 亿美元， 前 250 名被授予 Token Legend、Session Immortal、Cache Wizard 这种称号，跟打游戏拿成就一样。
我滑雪摔伤静养的时候，废寝忘食地用，一天最多才消耗 1 到 2 亿 Token，已经觉得挺多了。你知道这个排行榜第一名一天消耗多少？十多亿 Token。没有炉火纯青的使用习惯，不可能做到这个量级，这是真重度用户。
当然，这个排行榜今年 4 月因为数据外泄被关了，但它存在过这件事本身，就说明 Meta 内部的 AI 使用浓度有多高。
从投入力度也能看得很清楚。Meta 宣布要裁员 8000 人，占总人数 10%。 裁的主要是传统业务线、运营岗和非核心部门。外界看是裁员，内部看是换血。换句话说，把旧业务的冗余清掉，专心搞 AI。
与此同时，资本开支定在 1150 亿到 1350 亿美元，全部投向 AI 基础设施。 这两件事是同一套逻辑：把人力和资金从传统业务往 AI 一线挪。
而且 Meta 是这些大厂里收入利润涨得最好的。有钱、有人、有决心、老板自己还写代码 —— 从创业者视角看，这几乎是最理想的状态。
🦕第三梯队：微软
微软可以说是起了个大早赶了晚集。
跟 OpenAI 的绑定让它比所有人都先拿到船票，但起得早不等于跑得快。
五年时间，对 OpenAI 的总投入超过 1000 亿美元。 这个数字放在整个硅谷科技史上都排得上号。
然后呢？2026 年双方重新谈了一个 380 亿美元的收入分成上限。 投资回报一下子被设了天花板。再怎么拼命卖，超过 380 亿的部分就没你的份了。这是微软和 OpenAI 博弈拉锯之后的结果，两家都在重新定义合作边界。
这还没完。微软跟 OpenAI 的关系肉眼可见地变差，从当年的独家代理变成了现在的多云协作。OpenAI 自己开始到处跟别人合作，微软也开始四处找 AI 初创公司收购，想减少依赖。
更尴尬的是，微软自己的模型一直没做出来。投了那么多钱，养了那么多人，自己的底牌始终没亮出来。Office Copilot 就更别提了，微软内部高管自己都对这个产品不满意，对外靠大量补贴在推，效果到底怎么样，用过的人心里有数。
还有一个容易被忽略的细节，微软总部在西雅图。远离硅谷，AI 人才市场一天一变，物理距离正在变成竞争距离。
所以微软现在困在一个两难里：被 OpenAI 绑着手脚自己做不了，脱离 OpenAI 又不敢。起了大早，赶了个晚集。
🦕第四梯队：亚马逊
亚马逊是全球第一大云厂商，按理说搞 AI 最顺手的就应该是它。AWS 上跑着全世界最多的企业负载，随便加个 AI 服务就能变现。
问题在于，大模型确实没做出什么东西。
但它有一个很务实的策略：做不了模型的创造者，就做模型的连接者。Bedrock 是亚马逊 2026 年的核心方向。
以前 Bedrock 就是个模型超市，你想用哪个模型就调哪个；现在不一样了，它更像一个智能装配车间：你把需求提出来，它帮你把不同模型串在一起、编排成一个能自己干活儿的 Agent，已经接入了近 100 款模型。
所以亚马逊未必能推出顶级大模型，但做最好的模型服务平台，这活儿它确实能干。
插一句：这两年大量中国企业出海，云服务和 AI 基础设施是绕不开的需求。我们是亚马逊在中国的认证代理。大家如果有出海需求，想要用亚马逊云上的各种 AI 接口，包括 Claude、ChatGPT、Gemini 等等，欢迎来找我们聊。
🦕第五梯队：苹果
平台路线的亚马逊至少还在找自己的位置，而最后这家，已经彻底不找了 —— 苹果直接躺平了。
其实两年前大家还抱有一点期待，毕竟 iPhone 是地球上最大的 AI 分发终端。但现在硅谷几乎没人再提苹果能在 AI 上做点什么了。
苹果对自己也很诚实：策略就是 on-device 小模型加外部合作，不做前沿大模型自研，安心做一个硬件分销渠道。库克也准备卸任 CEO，这个时代跟他关系不大了。
在 AI 这件事上，苹果认命了。
最后，五家说完了。
如果你按顺序看下来，可能会发现点什么 —— 从马斯克到 Meta，再到微软、亚马逊、苹果，越往后越没劲。
这恰恰说明一件事：创业公司才是最有创造力的。 大厂资源多、人脉广、光鲜亮丽，但真正改变行业的东西，往往发生在几十个人挤在一个小办公室里的时候。
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