∞ OpenAI人才流失加剧 三位高管同日离职
OpenAI正经历显著的战略转型。近日，该公司三位高级高管——凯文·韦尔、比尔·皮布尔斯、斯里尼瓦斯·纳拉亚南同日宣布离职，恰逢公司关停多项实验性项目，引发行业对其发展走向的关注。
这一离职潮延续了过去两年的趋势。目前，OpenAI的11位联合创始人中，仅剩山姆·奥特曼和格雷格·布罗克曼仍在职。
据悉，三位高管离职各有缘由：凯文·韦尔曾负责OpenAI的科学部门，其所在研究单元将不再作为独立项目存续；比尔·皮布尔斯作为视频生成模型Sora的研发者，称这段经历是“一生的荣誉与冒险”；斯里尼瓦斯·纳拉亚南则表示将离职陪伴家人，他曾助力ChatGPT及其API的规模化发展。
高管离职背后，折射出OpenAI战略重心的转移。曾备受关注的AI视频工具Sora将于4月26日关停网页及应用版本，后续也将停止API服务。
尽管Sora峰值时拥有约100万用户，但其使用率已大幅下滑，日均运营成本高达100万美元，同时还面临美国电影协会对其知识产权的质疑。
此外，OpenAI的科学部门也将被“去中心化”，其工作将重新分配至其他研究团队。
过去两年，OpenAI已遭遇多起核心人才流失，多位高管和研究员转投Anthropic、Meta等竞争对手或初创公司。
∞ 多个商旅平台订购火车票功能受限 携程等商旅关闭入口
近期部分用户在商旅平台订购火车票时，出现“12306请求异常”“占座失败”或“出票失败”等提示。对此，同程商旅、携程商旅、滴滴企业版等平台的客服均回应称，受12306风控策略升级及五一假期预订高峰期叠加影响，火车票出票系统出现异常波动或延迟，目前正在修复中。
携程商旅一位客户经理发送了《携程商旅火车票服务调整通知》。通知显示：“受相关系统风控全面升级影响，自2026年4月16日（五一假期票务开售首日）起，第三方平台火车票线上出票服务中断，我司平台线上自动出票功能同步受到影响，暂时无法稳定提供服务。自2026年4月17日12:00起，携程商旅APP将陆续关闭火车票预订入口。”
同程商旅客服则表示，受12306风控和五一高峰期影响，系统存在波动，部分用户订票受影响、出票延迟，但也有许多用户可成功预订，技术部门正在对接处理。
滴滴企业版客服回应称，由于12306修改了购票风控规则，其火车票出票系统出现异常，部分用户可能遇到无法提交候补抢票、出票延迟、无法取消订单等问题。不过，从4月18日起相关功能已在陆续修复恢复中。
此外，中国国家铁路局近日联合约谈了携程、同程、去哪儿、飞猪、美团、智行火车票、高铁管家等七家涉火车票销售业务的第三方互联网平台。
约谈要求，相关平台应严格落实网络安全相关法律法规，不得利用自动化程序实施大规模、高频次的抢票操作，不得干扰铁路12306平台的安全核验措施，也不得危害其安全稳定运行。
约谈消息还指出，“后续相关部门将加强技术监测”，如发现利用技术手段干扰、危害铁路12306平台安全的行为，将依据《中华人民共和国网络安全法》《关键信息基础设施安全保护条例》等法律法规严肃查处。
∞ IETF收到IPv8协议草案 提供1844亿个IP地址 100%向下兼容IPv4协议
针对 IPv6 推进缓慢的问题，日前有行业人士向互联网工程任务组 (IETF) 提交 IPv8 核心协议草案，该协议将 100% 向下兼容 IPv4 协议，所有现有设备都不需要更新即可无缝兼容 IPv8 协议。
目前在很多新兴市场 IPv6 的覆盖速度已经明显提升，不过从 IPv6 发展历史来看，该协议的推进速度可以说是蜗牛：自 1992 年开始讨论、1996 年逐渐标准化，到 1998 年 12 月才正式发布。
而直到现在 IPv6 的市场覆盖率刚刚突破 50%(以Google搜索数据参考)，全球互联网的发展受制于 IPv4 地址不足问题，IPv6 协议推进速度慢无法解决实际问题，所以当前很多网络都采用 CGNAT 技术进行 IP 共享。
IPv8 协议的核心亮点就是向下兼容：
IPv8 协议从设计就直接百分百向下兼容 IPv4 协议，草案也明确规定 IPv4 是 IPv8 的真子集，根据草案定义，IPv8 采用 64 位地址空间，格式为 r.r.r.r.n.n.n.n，这个格式由 32 位 ASN 路由前缀和 32 位主机地址组成。
当 32 位 ASN 路由前缀字段 (r.r.r.r.) 为 0.0.0.0 时，这个地址就会直接按照标准 IPv4 规则处理，例如 0.0.0.0.192.168.1.1 等同于 192.168.1.1，因此现有的所有支持 IPv4 协议的设备都可以支持 IPv8。
操作系统和应用程序也不需要进行大幅度改动即可直接从 IPv4 兼容到 IPv8，对整个行业来说这可以减少升级过程中的摩擦以及成本开支，让行业可以放心升级 IPv8 协议。
IPv8 地址数量仅为 1844 亿个：
与 IPv6 协议的让地球上的每一粒沙子都有自己的 IP 地址相比 (有 340 亿亿亿亿个地址)，IPv8 协议做不到这种情况，因为 IPv8 协议 64 位地址空间理论最大独立地址数量为 2^64 (约为 1，844 亿个)。
每个自治系统 (ASN) 持有者可以获得大约 42.9 亿个主机地址，可以满足各类组织的规模化需求，也不需要依赖用于解决 IPv4 地址不足的 CGNAT 技术。
IPv8 协议草案还规定，BGP8 路由表以 ASN 为单位进行绑定，结合 /16 最小化前缀原则可以有效抑制路由表膨胀，进而降低核心路由器的处理压力。
安全与管理平台也是亮点：
IPv8 协议重构网络管理与安全体系，通过区域服务器统一管理平台、整合 DHCP8 地址分配、DNS8 域名解析、NTP8 时间同步、OAuth2 JWT 身份认证、NetLog8 网络遥测、WHOIS8 路由验证等多项服务，解决传统网络服务碎片化的管理问题。
IPv8 协议还采用预设不信任的逻辑，所有向互联网传输的数据包，在出口路由处必须经过 DNS8 解析和 WHOIS8 路由注册双重验证，设备必须持有合法的认证令牌才能正常通信。
需要特别说明的是任何个人和组织都可以向 IETF 提交草案进行讨论，IETF 公布的草案不代表 IETF 官方、未获得 IETF 正式认可和采纳，IETF 发布草案后仅供行业进行讨论。
IPv8 协议草案的讨论截止时间是 2026 年 10 月，草案全文：https://datatracker.ietf.org/doc/draft-thain-ipv8/
∞ ASML：内存芯片EUV订单量首次反超
随着行业对逻辑芯片和存储芯片的需求持续旺盛，ASML继续加大对人工智能驱动型基础设施的投资。ASML表示，在可预见的未来，先进逻辑和存储芯片的供应仍将受到限制。
在 2026 年第一季度财报电话会议上，ASML 总裁兼首席执行官 Christophe Fouqet 强调，随着 AI 工厂规模扩大到下一个阶段，对先进逻辑和存储芯片的需求呈指数级增长，公司加大了对必要工具的投资，以加快 AI 生态系统中先进逻辑和存储芯片的生产。
客户正在积极增加产能，其背后的原因是解决包括人工智能、移动设备和个人电脑在内的终端市场面临的产能限制。
该公司公布了2026年第一季度按系统划分的销售额，其中51%的市场份额来自存储器相关终端应用系统，其余49%的销售额来自逻辑设计。EUV光刻技术仍保持领先地位，收入份额达66%，而DUV光刻机（ArF浸没式）的收入份额为23%。
韩国半导体工厂是全球最繁忙的地区，占比45%，其次是台湾（23%）和中国大陆（19%）。美国位列第四，占比12%（2026年第一季度）。ASML的大部分EUV/DUV系统供应给三星、台积电、中芯国际和英特尔。ASML目前被限制向中国大陆销售其高端EUV光刻设备，但DUV设备的销售不受限制。然而，由于美国立法者正计划禁止向中国大陆出口DUV技术，这种情况可能会发生变化。
ASML总裁兼首席执行官Christophe Fouqet表示：展望未来市场，半导体行业的增长前景持续稳固，这主要得益于人工智能相关基础设施的投资。这些投资正在推动诸多领域对先进逻辑芯片和存储芯片的需求增长。在可预见的未来，需求将继续超过供应。这将对从人工智能到移动设备和个人电脑等终端市场造成供应紧张，并促使我们的客户积极扩充产能。
随着DRAM制造商向更新的工艺节点转型，存储器领域对尖端EUV和DUV光刻机的需求也在持续增长。ASML的订单量持续增加，并表示正与合作伙伴携手满足其需求，同时提供“生产力升级”方案，以在短期内优化生产效率。
内存芯片需求的增长主要来自SK海力士、三星和美光等HBM厂商，他们依赖EUV光刻技术来制造HBM3E、HBM4和HBM4E等新一代标准芯片。这些新标准对于NVIDIA和AMD即将推出的加速器至关重要，而这些加速器的需求量将非常旺盛。
ASML总裁兼首席执行官强调，除了扩大产能外，先进的DRAM和逻辑器件客户在新工艺节点上持续采用EUV和浸没式深紫外光刻技术，这进一步增加了他们对光刻技术的需求。因此，ASML的订单量持续强劲，我们与客户保持紧密联系，以满足他们的需求。同时，我们还为客户提供现有设备的产能升级方案，以满足其短期产量需求。
展望未来，ASML正致力于研发升级版低数值孔径EUV光刻机，其每小时产量至少可达330片晶圆。该系统预计将于下一个十年之初交付。ASML还发布了新款NXE:3800E PEP-E光刻机，在套刻精度相近的情况下，晶圆产量从每小时220片提升至每小时230片。
ASML表示，在技术方面，我们持续取得显著进展，并在今年二月于圣何塞举行的SPIE先进光刻和图案化会议上重点展示了多项最新成果。会上，我们发布了更新后的低数值孔径EUV产品路线图，其中体现了我们对这些产品短期和长期计划的改进。这包括在下一个十年之初实现低数值孔径EUV每小时至少330片晶圆的加工能力，这主要得益于我们持续改进光源功率，正如我们近期演示的1000瓦光源所证明的那样。
根据ASML的路线图，该公司预计将在2029-2030年推出其先进的NXE:4200G低数值孔径系统，晶圆输出能力至少为300瓦/小时。与此同时，高数值孔径EVU系统将推出EXE:5200D，提供2纳米以下级芯片（A14及以下），晶圆输出能力至少为175瓦/小时。
ASML计划到下一个十年初将其芯片产量提高50%，方法是将其设备中光源的功率提高66%。虽然这要到2030年才能实现，但该公司正致力于通过升级现有和即将推出的设备，提高晶圆产量，来解决供应紧张的问题。
∞ 果然，最恨AI的人，是大学毕业生
生成式AI爆发这两年，人们理所当然地以为，作为互联网原住民的年轻人，是这项技术最狂热的信徒。表面看确实如此。皮尤研究中心的数据显示，54%的美国青少年已经开始用ChatGPT等工具完成学业。盖洛普最新发布的《Z世代的声音：AI悖论》报告也显示，美国14至29岁人群中，超过一半（51%）保持着每日或每周使用AI的高频习惯。
但行为不等于意愿。盖洛普还调查出，过去短短一年，14到29岁人群对AI感到「充满希望」的比例从27%跌到了18%。近三分之一（31%）的受访者感到「愤怒」，高达42%的人陷入持久的焦虑。
高频使用与信任崩塌同时发生，又恨又离不开AI，这种拧巴情绪，正在美国Z世代（1996-2012年出生的人）里蔓延。
为什么最频繁使用AI的一代人，反而最不信任它？
01
焦虑：把敌人留在身边
对AI敌意最重的群体，是那些刚刚踏入社会、或正在寻找起点的职场新人。
盖洛普数据显示，在已就业的Z世代中，高达48%的人认为AI在工作场所的风险远大于收益，这一比例在一年内激增了11个百分点。认为收益大于风险的仅占15%。
原因不难理解，经济大环境不好，美国毕业生也不好找工作了。
纽约联邦储备银行的数据显示，去年底，22至27岁大学毕业生的失业率飙升至5.6%，远超整体失业率。
在这种大环境里，AI被渲染为「提高效率」的工具，能成为企业的「数字员工」。一些AI公司高管也经常对媒体表达「未来几年内，大量入门级白领岗位可能被自动化替代。」这类言论。
而这类工作往往都是专属年轻人的「初级白领岗位」，没有了这些初级岗位的历练，年轻人连建立职业护城河的资格都没有。
所以，尽管现实中这种替代还没有全面发生，但预期已经先一步改变了情绪，对年轻人来说，AI像一个潜在的竞争者。
「失业潮」的周期刚好遇到了AI崛起｜图源：《纽约时报》
在《纽约时报》的报道里，提到了许多Z世代具体的困境。
比如22岁的心理学毕业生Erin，为了找一份哪怕是基础的商业分析工作，她投出了近200份简历，结果只收到4次面试，最终只能在长岛的一家餐厅当招待员作为过渡。找工作的过程让她身心俱疲，已经开始寻求心理治疗。
而大一新生Sydney不知道如何选专业，「我感觉任何我感兴趣的领域，在未来几年都有可能被取代。」她的迷茫代表了当下绝大多数大学生。
另一边，科技巨头们正以部署AI为由不断裁员。这就是当下极其割裂的现实。硅谷精英们可以让企业「降本增效」，落到年轻人的真实处境里，他们失去了进入职场的敲门砖。
讽刺的是，为了不被淘汰——他们每天不得不打开ChatGPT润色简历，向大模型询问哪所大学更容易录取。
这种对AI心理和行为上的不一致性，才是让Z世代对AI感到焦虑的核心原因。
02
恐惧：不得不用的AI
既然充满敌意与不信任，为什么高达51%的年轻人依然在每天或每周使用它？
《纽约时报》记者Callie Holtermann在长期的采访中捕捉到了答案，她发现，受访的年轻人根本不觉得使用AI有多棒。促使他们打开对话框的驱动力，是「如果不熟悉这项技术，就会在学业或职场上落后。」的恐惧。
职场的规则已经被AI重塑了。年轻人在浏览初级岗位的招聘启事时，经常会看到「申请人需要熟练使用ChatGPT或Gemini」的要求。
企业AI代理公司Writer最近的一份报告写得更残酷，77%的高管明确表示，拒绝掌握AI的员工不会获得晋升。甚至有60%的管理层在考虑直接裁掉这批人。
这意味着，在现有的职场和评价体系里，不懂AI就意味着直接出局。
员工对抗AI最重要的原因是：不想让AI替代自己的工作｜图源：WRITER
哪怕勉强拿到了工位，这种恐惧也不会消失。
这些打工人还要面对「FOBO」（Fear of becoming obsolete，害怕过时）的冲击。报告指出，26%的打工人认为，AI正在直接削弱他们的创造力，和在公司内的核心价值。
这是一种深层的专业剥夺，你苦学多年的代码、法律或财务知识，市场溢价正在迅速归零。伴随价值清零的，是对自身能力的深刻怀疑。在盖洛普调查中，大量年轻人担忧AI会削弱自己的批判性思维和创造力。
而且这种「FOBO」不只是对打工人，对强迫员工拥抱AI的管理层也是如此。Writer报告中69%的公司正在因AI进行裁员，但其中39%的企业根本没想清楚怎么靠AI赚钱。连73%的CEO自己都因为AI战略感到焦虑。
72%的员工有或多或少感受到AI的压力｜图源：WRITER
当恐惧到达极点，年轻人开始在系统的齿轮里撒沙子。
接近一半（44%）的Gen Z员工承认，他们在有意识地阻碍公司引入AI，包括拒绝使用、误用工具，甚至故意降低效率。
破坏手段五花八门。有人故意把公司机密输入公共AI工具以触发安全警报，有人拒绝使用获批的软件。更极端的情况下，有人在绩效评估中做手脚，甚至故意提交AI生成的低质量工作，以此向管理层证明「AI根本不行」。
卢德主义旨在反抗因技术变革导致失业及工作条件恶化｜图源：维基百科
这种情况，就跟当年工业革命纺织机出现后，工人带头砸机器的卢德运动一样。
哪怕会让自己面临极高的开除风险，他们也会采取这种消极抵抗，来对抗内心的恐惧。
03
警惕：越用越不信
面对焦虑和恐惧的情绪，有不少年轻人对AI开始保持警惕。
这种警惕感体现在一系列具体行为上，最直观的变化，是他们开始为AI设定边界。他们已经很清楚AI能做什么，也更清楚哪些事情不能交给它。
第一道界限划在人际交往上。
比如《纽约时报》采访了27岁的旅游业员工Abigail Hackett。她在工作中经常用AI来处理繁杂的文案，省下了不少时间。但在私人生活里，她绝不用AI起草任何私人信息。原因很简单，她不想让自己的「社交肌肉萎缩」。
这是很多用户都会有的「警惕式取舍」，AI可以进入工作流程，但不应该进入社交关系。
哪怕是在那些耗费大量时间的陪伴类AI上，年轻人的态度也发生了转变。
过去两年，像Character.AI这样的角色扮演聊天工具，在年轻人中迅速流行。它们可以模拟朋友、恋人甚至虚构角色，提供一种随时在线的「陪伴」。与此同时，围绕这类产品的争议也在扩大，包括青少年沉迷、情感依赖，甚至个别自杀自伤的事件。
不少舆论因此得出一个结论，认为AI正在削弱未成年人的社交能力。
但悉尼大学研究人员的长期观察推翻了这个假设，他们发现，绝大多数年轻人很清醒，并没有把AI当作真实的人类替身，他们更倾向于把这些聊天当成一种「玩法」或消遣。
比如15岁的受访者Quentin曾是Character.AI的重度用户，但他明确表示这只是一场游戏，本质上全是一堆1和0。
一旦现实生活有了新变化，比如在学校交到了新朋友或者开始恋爱，他们花在聊天机器人上的时间就会断崖式下跌。聊天机器人充其量只是无聊时的电子榨菜，只要真实的生活开始运转，AI随时会被干脆地抛弃。
确立了生活边界，在人生关键的决策节点上，年轻人也不相信AI了。
根据咨询机构Ruffalo Noel Levitz 2024年的调查，三分之一的高中生在使用AI规划大学申请。他们会让AI拉出一长串学校清单，把学费、奖学金、录取率整理成表格，用来快速做初筛，但他们不会让AI做判断。
这种警惕是在一次次踩坑中建立起来的。
在《纽约时报》的报道中，威斯康星州的高三学生Brandon养成了严格核查AI信息的习惯，因为大模型曾言之凿凿地给他推荐过几个根本不存在的大学奖学金，让他白白花了不少时间去核实。
旧金山的学生Tanay则看透了AI给的虚假情绪价值，他的AI和他说「你100%能进普林斯顿」，他立刻意识到，AI是用过度肯定来迎合他，对他的择校决策毫无帮助。
全美公立高中平均376名学生才能分到一个辅导员，因此大量学生会去用AI辅助申请｜图源：《纽约时报》
谁用AI还没被它「气笑」过呢？类似的瞬间一旦出现过几次，态度就很难再回到最初的信任。
到这里，回头再看盖洛普和皮尤的调查数据，「AI悖论」就能解释得通了。
一半以上的年轻人每天都在用AI，那是就业系统和升学压力逼出来的求生本能。而他们对AI的信任度从27%暴跌到18%，就是因为他们用得越多，越容易遇到问题，也因此看到了技术的边界。
焦虑、恐惧、警惕，甚至某种程度上的滥用，这些看起来冲突的状态，同时存在于年轻人对AI的态度上。
因为在这个没法逃避的技术周期里，Z世代想明白了。
工具就是工具，该榨取它的价值就尽情榨取，但别真把它当神仙供着，更不能让它替自己做主。
与其说他们不信任技术，不如说他们更早意识到，这项技术的收益和代价，可能会同时落在自己身上。