∞ 标着CCC认证却查无此证？起底廉价充电宝安全隐患
充电宝已经成为人们日常出行习惯携带的电子产品，根据相关规定，未取得CCC认证证书或未标注认证标志的充电宝，一律不得出厂、销售。CCC认证是充电宝必不可少的安全底线，目前市面上在售的充电宝是否都符合要求？来看记者的调查报道。
6月18日，南昌地铁发生充电宝自燃事件。4月16日、18日，上海地铁接连发生两起充电宝自燃事件。近年来，全国各地充电宝安全事件时有发生，对消费者和公众安全造成威胁。早在2024年，为保障充电宝安全，我国就将充电宝列为CCC认证产品，这是保证充电宝安全的强制性措施，没有CCC认证的充电宝不能出厂、销售，那么现在市场上销售的充电宝是否都经过CCC认证了？记者首先来到北京一家商品批发市场。
有商家透露无CCC认证充电宝销量不错
商家告诉记者，这些充电宝多是前期积压的库存老款，尽管没有CCC认证，但由于价格低，销量也不错。
记者调查7家商户4家销售无CCC认证充电宝
在记者随机调查的7家商户中，有4家在销售没有CCC认证标志的充电宝。目前，一些实体店仍在销售无CCC认证的充电宝，那电商平台上的情况又如何？
记者注意到，这家某平台舞莱3C数码店铺宣称所销售的充电宝能够带上飞机。
这款产品的详情页面标注了CCC认证编号，记者核对后发现，这一编号对应的证书已被注销，被注销的证书为东莞市常辉电子科技有限公司所有，这家企业也正是商品页面所标称的产品制造商。为进一步核实情况，记者以普通消费者身份，在这家店铺花费12.9元购买了这款充电宝。
但收到货后，产品上标注的制造商却是东莞市得伴智行新能源有限公司，记者查询发现这家企业对应的CCC认证证书均已处于注销状态。也就是说，这款充电宝并没有有效的CCC认证证书。
在某平台跨浩电子优品直播间，主播拿出CCC认证证书在直播间展示。
在这个直播间里，主播展示了CCC认证证书编号，记者随即登录全国认证认可信息公共服务平台进行查询，结果发现这款商品的CCC认证证书已被暂停。
某商城“羽能数码专卖店”销售的这款充电宝，页面显示的CCC认证证书编号对应的制造商为深圳晟铭创科科技有限公司。然而记者购买了这款产品后发现，产品外壳标注的制造商变成了“深圳市电巨人科技有限公司”，记者通过查询发现，这家公司对应的CCC认证证书均处于失效状态。
也就是说，深圳市电巨人科技有限公司生产的充电宝CCC认证证书已经失效，在销售过程中这款充电宝使用的是深圳晟铭创科科技有限公司的CCC认证证书编号。
记者联系商家客服，询问CCC认证证书相关情况。客服回复，“目前产品数据正在优化，不满意可退款。”
无CCC认证充电宝电芯没有标注产品信息
记者将多款没有有效CCC认证证书的充电宝，送到中国电子技术标准化研究院安全中心实验室进行检测，技术人员拆解发现，部分充电宝内部电芯没有按照要求印刷生产厂家的信息。
技术人员介绍，外壳阻燃性能是充电宝关键的安全性指标之一，试验中部分充电宝不但无法减缓燃烧，甚至可能成为“助燃物”。
技术人员介绍，取得CCC认证标志要经过一套极其严苛的审核流程。而不少劣质充电宝外壳易燃、电芯无标识，成本极低，安全性能完全不达标，只能冒用或者虚标CCC认证来迎合市场需求。
随后，记者在相应电商平台对本次购买的两款产品进行了投诉举报。截至发稿时，舞莱3C数码店铺的相关产品已下架，羽能数码专卖店的相关产品暂未下架。
专家介绍，CCC认证证书并非一经取得便永久有效。部分充电宝在证书被暂停、撤销或注销后，依然违规销售，是当前行业亟须整治的重点问题。
市场监管总局认证监管司消费品认证处处长 张威：自认证证书注销、撤销之日起，或者在认证证书暂停期间，不符合认证要求的产品，不得继续出厂、销售、进口或者在其他经营活动中使用。如果有平台商家对证书已失效的充电宝继续标称CCC认证并公开销售，致使不符合认证要求的产品进入消费领域的，县级以上市场监管部门按照未经CCC认证的情形，对该违法行为依法予以查处。
监管部门表示，没有有效CCC认证的充电宝安全性无法保障，严重威胁消费者人身安全。
张威表示，对擅自出厂、销售以及在其他活动中使用未经CCC认证充电宝的行为，出重拳打击；严厉查处伪造、冒用、倒卖、转让CCC认证标志的行为。
市场监管总局（国家认监委）近日发布公告，调整完善移动电源等产品CCC认证实施要求。对移动电源及配套锂电池产品的CCC认证依据增加GB 47372—2026《移动电源安全技术规范》，重点强化热滥用、针刺等关键安全指标检测。同步修订CCC认证实施规则，细化企业质量管控与产品一致性管理，加大获证后监督力度，压紧压实认证活动各相关方主体责任。2027年4月1日起，应当按照新版CCC实施规则开展CCC认证活动。按照旧版CCC认证规则，已获证的移动电源及配套锂电池产品，须在过渡期结束前完成证书转换。同时，市场监管总局已与主要电商平台建立了CCC认证证书联网核查机制。
张威表示，要求平台落实主体责任，加强CCC认证证书联网核查和比对，及时对网售的无证或者证书失效的CCC目录里的商品，进行拦截下架。
强制性产品认证，是守护大众安全、守住产品质量的底线，不应该沦为部分不良商贩用来装点门面、欺骗消费者的“幌子”。监管部门、电商平台和消费者应该形成合力，才能让CCC认证违规的产品无处遁形，真正筑牢充电宝安全的防线。
∞ 五个CEO在讲台上，没人敢说“会好起来”
前GoogleCEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）站在亚利桑那大学的讲台前，对几千名学生说，人工智能会触及每一个职业、每一间教室、每一家医院、每一个实验室。话音落下的瞬间，台下的嘘声响了起来。这已经是2026年5月以来，美国校园里第三场因为谈AI被喝倒彩的毕业演讲。
撰文 | 刘 颖
编辑 | 黄大路
设计 | 甄尤美
科技领袖看到的是新大陆，是效率，是投入产出比。年轻人先看见的，是自己尚未登船，船已经驶向新大陆。六月的阳光照常落在草坪上，学位帽照常被熨平，掌声照常按时响起，像一套运行多年从未出错的程序。只是今年，程序底下的地面在动。
技术不是第一次打翻饭碗。蒸汽机淘汰过马车夫，流水线压扁过手艺人的尊严，互联网摧毁过报纸，也制造出新的职业，历史总能在废墟上长出新芽，多年后告诉人们一切本来如此。
这一次不同的地方在于，过去的机器替代的是人的肌肉、脚程和记忆力。这一次，它触碰人的表达、判断与组织，这些原本被当作人之为人的护城河。
汽车行业正站在同一条断层线上。软件定义汽车、电动化、自动驾驶、机器人、Physical AI，诸如此类。旧秩序还在震荡，新秩序已经提前抵达，昨天的技术今天落后，今天的热门岗位明天从招聘启事里悄悄划掉。
于是，今年站在毕业典礼讲台上的人，没有再说那句老话：“只要努力，一切都会好起来。”那句话属于一个更慢、更稳定、更相信线性上升的年代。
他们改口了，也许努力不自动兑换安全感，才华不天然抵抗替代，学历不再是通往确定性的唯一门票。他们说的是另一件事：去解决最难的问题，允许迷茫，接受失败，保持真实。
黄仁勋：失败不是成功的对立面
黄仁勋（Jensen Huang），英伟达创始人兼CEO，2026年在卡内基梅隆大学毕业典礼上发表演讲。
9岁那年，他被父母送到美国，最终进了肯塔基州奥奈达一所煤矿区的浸信会寄宿学校，那里只有几百人。两年后，父母放弃一切来与他团聚。他的父亲是化学工程师，母亲在天主教学校做清洁工，凌晨四点叫他起床送报纸，哥哥替他在丹尼斯餐厅找了一份洗碗工的活，他当时觉得那是事业上的巨大进步。
17岁，他在俄勒冈州立大学的大二实验课上击败250个男生，赢得了后来做了40年妻子的洛丽。两人的两个孩子如今都在英伟达工作。
30岁，他与两位计算机科学家共同创立英伟达，想做一种能解决普通计算机解决不了问题的新型计算机。第一项技术没有成功，公司差点把钱烧光，他飞到日本，向世嘉CEO入交昭一郎解释合同做不下去，同时请求对方照样付款。他后来说，这是他做过最艰难、最颜面尽失的事情之一。入交昭一郎答应了。那笔钱重组了公司，绝境里发明出沿用至今的芯片设计方法。
33年里，英伟达一次又一次自我重塑，每一次都先问“能有多难”，每一次都学到比想象中更难。
他把这总结成一条原则，那就是永远不要把失败看作成功的对立面，挫折锻造的韧性，是再次出发的力量。今天，英伟达是一家拥有近5万名同事、全球市值最高的公司之一。
他在演讲里把自己经历过的每一次计算平台变革排了一遍，从大型机、个人电脑、互联网、移动设备到云计算。接下来要发生的，比以往任何一次都更宏大。人类编写软件、计算机执行指令的范式已经终结，取而代之的是机器理解、推理、规划、使用工具。
他给出的判断很直白：“人工智能不太可能取代你，但比你更会用人工智能的人，会取代你。”
任务会被自动化，使命不会。软件工程师的编码任务在自动化，但工程师可以借此把搜索范围拓展到更宏大的问题。放射科医生的图像分析在自动化，但医生的诊断能力被增强。
为了支撑AI基础设施，美国要在全国建芯片厂、计算机厂、数据中心。他也把这场技术革命落到了具体的工种上，包括电工、水管工、钢铁工人、技术人员、建筑从业者，他说：“属于你们的时代”。
卡内基梅隆有一句他喜欢的校训：“我心于业”，他把这句话原样还给了2026届的毕业生：“去帮助塑造接下来的一切，请奔跑起来，不要慢慢走。”
苏姿丰：冲向最难的问题
苏姿丰（Lisa Su），AMD董事长兼CEO，2026年在麻省理工学院毕业典礼上发表演讲。
1986年，17岁的她从纽约皇后区进入麻省理工，自信只撑了两周。当走进6.01和6.02的课堂，她发现这里很多人数学比她好得多，盯着第一份习题集的念头是“这些题真的太难了”。
本科生研究机会计划改变了她，第一个项目是在39号楼的实验室为研究生制作X射线光刻掩模版，在2英寸晶圆上做器件，大多数实验结果不如预期，于是不断调整、不断重试。
后来她跟随Dmitri Antonis教授读博，常常在无尘室花几周做器件，带到测试实验室却发现表现不如预期，再回到导师办公室讨论下一步。她说：“这是我在麻省理工成长最快的阶段，也是我真正学会如何解决问题的地方。”
她把麻省理工的校训“Mens et Manus”（手脑并用）当成自己职业生涯的底色。深入思考，也动手建造；测试想法，也在第五次实验失败之后继续坚持。
25岁进入有几十万员工的IBM，她意识到工程学不在乎年龄，只在乎想法。她的导师告诉她一句话，她从未忘记：“冲向最难的问题。”
十二年前，她接下AMD的CEO职位，公司刚经历几年低谷，一些导师认为风险太大。但这正是她说的那种工作，站在技术最前沿，解决真正重要的问题，把“工程师的直觉”练成一支团队共有的能力。
她把AI和此前所有技术浪潮区分开。互联网改变沟通方式，移动计算改变生活方式，云计算改变工作方式，AI不只是把事情做得更快的工具，它能加速发现本身。这句乐观的判断说出口时，台下也响起了零星的嘘声，和13天前施密特在亚利桑那遇到的一样。
她最看重的，是AI在医学领域可能带来的改变。把世界上最好的专业知识带给每一位患者，让所有人拥有最好的治愈机会。但她同时划清边界，AI不能决定哪些问题值得解决，数据缺失时它不能作出艰难判断，它也不能为结果负责。这些责任仍然落在人身上。
她最后留给毕业生的，不是祝福，是一句具体的建议：“运气不是出现在正确的时间地点，是冒险去研究真正困难的事，是选择自己还不知道答案的问题，是让自己身边围绕能让你变得更好的人。”
马拉乔夫斯基：动量比完美的第一步更重要
克里斯·马拉乔夫斯基（Chris Malachowsky），英伟达联合创始人、首席技术研究员，1993年与黄仁勋、柯蒂斯·普里姆（Curtis Prime）共同创立英伟达，2026年受邀在佛罗里达大学发表毕业演讲。
他在佛罗里达大学遇见后来结婚近45年的妻子梅洛迪，职业生涯始于惠普，在新泽西父母家的厨房里通过电话接受了第一份工作。他后来承认，当时几乎不记得自己接受的是什么职位，但那份工作教会他一种贯穿此后职业生涯的行为模式，那就是不只是完成任务，而是在每一项任务里做到出色。
从惠普到Sun Microsystems，从制造工业计算机到设计当时最复杂的半导体器件，这条路径不是事先计划好的，也不是线性的。他说，这正是重点。
他把自己的方法总结成两个词，在乎和动量。“在乎”是愿意把事情做好、持续学习、一旦承诺就不惜代价兑现；“动量”是开始行动之后积累起来的力量，即使前方不清晰也先迈出去。
英伟达最早的一些想法，是他和黄仁勋、普里姆在丹尼餐厅吃煎饼时草拟出来的，第一个产品彻底失败，他们没有认输。
英伟达市值突破一万亿美元时，记者问他是否欣喜若狂，他的回答是：“我感觉自己像是那个只用了30年，就一夜成功的人。”
他说，人们看到里程碑，却看不见那几十年。看见成功的公司，却看不见漫长的准备。看见结果，却忽略了坚持、挫折、学习和长期投入的关心。
他对AI的判断和苏姿丰相似但落点不同。人工智能不能取代你的判断、价值观和品味，它是放大器，是数字同事，正确的问题不是“我如何与它竞争”，是“我如何与它合作”。
他特别提到佛罗里达大学的做法，没有坐等AI时代到来，而是主动建设基础设施、提升全员AI素养，让AI触及每一个学科。他给毕业生的额外要求，是把这种素养教给别人。下一个时代的“在乎”，不只是关心自己的成功，还包括帮别人跟上。
他留给2026届的最后一句话是：“深切地在乎，然后开始行动。”
瓦格纳：只有坐到那个位置才会明白
里克·瓦格纳（Rick Wagoner），前通用汽车CEO，47岁成为通用历史上最年轻的总裁兼CEO，经历过金融危机、通用破产重组。他出生在弗吉尼亚州里士满，长期担任弗吉尼亚联邦大学（VCU）校董会成员，2026年在VCU毕业典礼演讲前接受了采访。
从J.R. Tucker高中到杜克大学，再到哈佛商学院，他说真正吸引他的不是“汽车行业”这个标签，而是一份具体的工作：纽约通用汽车财务主管。那个部门看重能力，任务完成得好就给更难的任务，他在没有精心规划的情况下，靠运气加努力，从纽约到圣保罗，又到圣保罗的财务主管职位。
他说，年轻时很多事情就是这样一步步发展下去的。他把在早期岗位最重要的收获总结为：高质量完成工作，和人有效互动，抓住每一个学习机会。
第一次真正感觉到“坐在那个位置”是什么滋味，是回到巴西担任通用汽车巴西公司总裁的时候。他对巴西并不陌生，懂语言、懂业务，两个大儿子还出生在那里，但坐上那个位置之后，感觉完全不同。
后来这种感觉在美国重演，他成为北美业务负责人，最终做到CEO，已经大致知道自己会面对什么。聚光灯本身他并不抗拒，但如果可以选，他说自己宁愿让别人去介绍一款新凯迪拉克。离开通用之后最让他高兴的一件事，就是不再像过去那样站在公众视野里。
离开通用之后，他在多个董事会任职，做风险投资，与初创企业合作。他参与的几家企业都在探索如何用AI改进具体业务，他也是杜克大学医疗系统董事会成员，由此看到AI对医疗行业的潜在影响。他说：“这件事非常吸引人，同时也极其复杂。”
数字革命是在他担任通用CEO期间开始的，他说，现在变化速度正在加快，跟不上就会很快落后，参与不同的商业项目是他跟上变化的方式。
对汽车行业，他的说法更具体：“自动驾驶和软件定义汽车的时代正在到来，对一个非常古老、非常成熟的行业，这些变化意义重大，接下来行业和消费者会如何反应，会很有意思。”
演讲当天，他把采访里说的预告变成了真话。瓦格纳告诉2026届毕业生，世界正在以令人头晕目眩的速度向前，AI和技术革命正在加速这个速度，不要害怕变化，要拥抱变化。
他鼓励毕业生拥抱意外：“未来的职业生涯会比父辈快得多，很多人会在不同机构之间辗转，做完多份工作，而不是像传统路径那样在一家公司干上几十年。”
他把自己离开通用之后的经历作为案例。退休不是终点，是换了一种方式继续跟着变化走，快速的技术与经济变革带来的是大量令人兴奋的新机遇，不是只有威胁。
最后，他不忘幽默地结束：“我参加过很多次毕业典礼，得出的唯一确定结论是，演讲最重要的一点，是要短。”
法利：艰难的问题是最大的礼物
吉姆·法利（Jim Farley），福特汽车CEO，2026年在乔治城大学文理学院毕业典礼上发表演讲并获得荣誉人文博士学位，典礼当天天气晴朗，约800名毕业生聚集在希利大厅前。
他外祖父埃米特·特雷西（Emmett Tracy）1913年进福特工厂做工人，编号389，工牌和照片至今摆在法利桌上。大学时，他开的是一辆1965年的福特Mustang，同一辆车，他十几岁时开着它横穿过美国。
接下来，法利澄清了一个外界的“误会”。很多人以为他做汽车是因为爱车，其实真正吸引他留在这个行业的，是这件事足够难解。他形容自己对解决问题的兴趣已经到了上瘾的程度。
在乔治城读本科的四年里，除了大一，他每周要打20到40个小时的工，其中一份在国会山，后来他把专业从政府学换成了经济学，也是在那时遇见后来的妻子科妮莉亚。
耶稣会教授教给他的不是答案，是辨别力。好的判断既来自信念带来的乐观，也来自犯过的错和算错的账，他把这套方法概括成一套以辨别和决断为核心的解决问题框架。毕业40年后，他仍和那群被他称作“我的团队”的朋友保持联系，去年刚庆祝过40周年重聚。
在乔治城，影响他最深的是讲授国际关系超过40年的波兰二战英雄扬卡尔斯基（Jan Karski）。卡尔斯基曾在地下抵抗组织服役，向西方盟军提供纳粹暴行的早期报告，2000年去世，2012年追授总统自由勋章。
法利说，他从未声称自己面对过卡尔斯基经历的问题，但从他那里学到了如何面对生活：“从根本上理解问题，反思它，享受理解的过程，祈求指引，考虑解决方案，再下定决心做决定。”
这套框架后来被他用在了职业生涯里。在丰田差不多20年，他做到雷克萨斯集团副总裁兼总经理，推动了Scion品牌的上市，后来又被派去负责丰田欧洲的产品规划。
他说，每次有人提醒他某个岗位大概率干不成，他反而会往那边跑，吸引他的始终是最棘手、最贴近现实的问题。2007年加入福特，先后做过新业务与技术战略总裁、全球市场总裁、首席运营官，2020年起领导这家公司。在底特律，他牵头筹款，为一家流浪者过渡中心“教皇方济各中心”募集了3000万美元。
法利对约800名毕业生说的最后一句话，没有“努力就会成功”这类安慰，而是把艰难和棘手本身定义成礼物：“能够谦卑地为他人服务，是一种荣幸。”
一年前，他在自己的高中母校也说过类似的话。也就是说，这已经不是他第一次站在曾经的校园里，对着比自己年轻几十岁的人，重复同一个判断。
没人再许诺安全感
五个人，三十年到五十年不等的职业跨度，讲的是同一件事。
黄仁勋说比你更会用AI的人会取代你，苏姿丰说运气是冒险研究难题换来的，马拉乔夫斯基说动量来自行动而不是完美的起点，瓦格纳说十年后还在同一份工作的概率很低，法利说艰难的问题才是最大的礼物。
《汽车商业评论》认为，五个人里，瓦格纳的态度最不确定——他说AI这件事非常吸引人，也极其复杂。
∞ 英伟达员工抛弃“金手铐”：为何我放弃数百万美元股票也要离职
英伟达股价自ChatGPT问世以来暴涨12倍，其普通岗位都被视作“金矿”。但一个反常识的现象正在硅谷上演，一批核心员工主动放弃数百万美元的未归属股票，选择解掉"金手铐"，转身投身AI创业浪潮。
英伟达的股票分批解锁机制是科技行业最有效的留才手段之一。它制造了一种永恒的期待，下一批股票永远在三个月后。这种移动的目标让无数人选择再等一个季度，再等一年。
2023年离职创办自动化编程公司SoftwareAgent.AI的阿德南・博兹(AdnanBoz)就坦言，他曾两次推迟离职，每次都是为了等待下一次股票归属。直到54岁的他意识到，如果一直等待"完美时刻"，那个时刻永远不会到来。
然而，对于这群创业者来说，AI革命带来的机会窗口比任何短期收益都更珍贵。他们在英伟达积累的AI基础设施、高性能计算等核心知识，只有在当下这个生态系统快速成型的阶段才能发挥最大价值。
2024年离职创办受监管行业AI代理公司Altrina的莫・纳西尔(MoNasir)说得直白："如果你真想有机会赚到十亿美元，作为员工几乎不可能做到。"他透露，若Altrina以当前种子前估值出售，回报已是他放弃股票的十倍。
更重要的是，大公司的层级结构终究无法满足真正的创造者。在英伟达任职近九年的安东斯・戴维斯(AntonsDavis)曾向黄仁勋(JensenHuang)提出教育生态系统的构想，得到的答复是"做出东西来我们再谈"。
这句话点醒了他，2022年，他放弃数百万美元股票离职，先创立人生教练服务Touch of Humane，后又推出面向专业教练的软件平台Osmo。
值得一提的是，英伟达的成功成了这些创业者最好的跳板。公司股价上涨让他们通过出售部分股票获得了3-5年的财务缓冲，而“前英伟达员工”的身份本身就是一张通行证，能迅速获得投资人与客户的信任。
多位创办人都表示，英伟达的名声有助于他们后续与投资人和客户建立信任，而黄仁勋的管理方式也深刻影响了他们的创业心态。
阿德南・博兹(AdnanBoz)形容，黄仁勋像一所学校，让员工学会接受失败，将挫折视为打造新事物的一部分，这种对错误的容忍，反而成了创业时最重要的养分之一。
事实上，这种人才流动并非英伟达的损失。这些新创公司最终都会使用英伟达的硬件和平台，反而在不断扩大整个AI市场的边界。当最优秀的人才愿意为了创造新事物而放弃最丰厚的薪酬时，恰恰说明这场AI革命还远未到达顶峰。
∞ 三天内连失两位传奇：谷歌的AI人才大坝正在决堤？
当定义了AI过去的公司，正在失去定义它未来的人。6月18日，Transformer论文核心作者、Google Gemini联合负责人Noam Shazeer在X上宣布离开Google，加入已向SEC秘密提交IPO申请的OpenAI。他是2017年“Attention is All You Need”八位平等贡献作者之一，该论文奠定了现代大语言模型的技术基础。Sam Altman随即转发并评论，“Noam是我自OpenAI创立第一天起最想合作的人之一。只用了十年。”
48小时后，6月19日，2024年诺贝尔化学奖得主、AlphaFold核心领导者John Jumper宣布离开工作近九年的Google DeepMind，加入Anthropic。
两起几乎同时发生的顶级人才离职，已经足够震动AI圈。而如果把时间线拉长，会发现一个更清晰的走向。5月19日，前OpenAI创始成员Andrej Karpathy宣布加入Anthropic预训练团队。他虽从未在Google任职，但他的选择同样说明了一件事，顶尖人才正在向OpenAI和Anthropic集中，而Google正在成为这场人才重组中最主要的输出方。
三起离职，非个例，是趋势
Jumper并非普通研究员。2024年，他因领导AlphaFold项目，利用AI在极短时间内预测蛋白质三维结构，攻克了困扰生物学界长达五十年的难题，与Demis Hassabis和David Baker共同荣获诺贝尔化学奖。
John Jumper(右)与Demis Hassabis同框合影
Shazeer则是现代AI发展史上的关键人物。他于2000年加入Google，2017年共同撰写“Attention is All You Need”，该论文提出的Transformer架构，是当前所有大语言模型的技术基石。2021年，因Google拒绝发布其与Daniel De Freitas共同开发的AI聊天产品，他选择离开，于2022年创办了Character.AI。三年后，Google以约27亿美元将其请回，任命为Gemini联合负责人。然而回归未满两年，他再次选择离开，此番前往OpenAI。
Noam Shazeer与另一位AI高管同框
而Karpathy的选择进一步印证了更大的趋势。2026年5月，这位OpenAI创始成员在结束其教育创业项目Eureka Labs后，宣布加入Anthropic预训练团队，负责“通过大规模训练运行赋予Claude核心知识与能力”。他从未在Google任职，但他的去向本身说明了顶尖人才正在向哪里集中。
Andrej Karpathy
将视野拉长，这一人才流动趋势早已显现。2023年4月Google Brain与DeepMind合并后，大量中坚研究者流向OpenAI、Anthropic和xAI。追踪ArXiv前沿AI论文的作者归属可以发现，越来越多的顶尖研究者档案页上的机构名称，已从“Google”变更为“OpenAI”或“Anthropic”。
OpenAI与Anthropic正在汇聚AI领域最具影响力的人才阵容。而Google，正成为这一人才流动的最主要输出方。
使命错位
这是最本质的分歧，其重要性超越薪酬与算力。
Google母公司Alphabet近80%的收入来自广告业务。这意味着AI领域的所有投入，最终都必须回答一个产品导向的问题，这将如何服务广告业务。
Shazeer在2024年回归后很快发现，Google的核心逻辑并未改变。他在Gemini面临的根本约束，追赶ChatGPT，在广告业务优先的架构下，始终是一个受制的任务。目标不是重新定义AI能力边界，而是守住广告市场份额。
对比之下，OpenAI的章程明确以AGI（通用人工智能）造福全人类为核心使命。Anthropic自成立之日起即围绕AI安全构建，注册为公益公司（PBC），在法律上有义务平衡股东利益与社会利益。在这两家公司，顶尖研究者无需回答“如何帮助广告部门提升收入”这样的问题。他们只需专注于一个目标，如何持续推进模型能力的边界。
多位从Google流向这两家机构的研究者，在事后访谈中反复提及同一个词，“专注”。在Google，关键绩效指标是搜索点击率、广告转化率和YouTube观看时长。在Anthropic，关键绩效指标是Claude在预训练和后训练中的性能表现。对于Jumper这样将九年学术与职业生涯投入蛋白质折叠问题的科学家而言，这种高度的专注具有不可替代的吸引力。在Anthropic，AI for Science不是边缘项目，而是核心研究方向之一。
使命是推力，而资本是拉力。在薪酬激励维度上，Google正处于结构性劣势。
OpenAI已于2026年向SEC秘密提交IPO申请，Anthropic同样处于IPO筹备队列中。两家公司的员工持有大量股权，有望在公开市场兑现。Jumper与Shazeer选择在这一窗口期前加入，时机并非巧合。相比之下，Google市值已超过两万亿美元，股价在短期内实现翻倍增长的空间有限，股权激励的爆发力与之相差至少一个数量级。
更值得关注的是资本市场对两家类型公司截然不同的定价逻辑。泄露的OpenAI审计财报显示，其2025年GAAP净亏损约385亿至390亿美元（含约300亿美元非现金转换费用），运营亏损从2024年的87.8亿美元扩大至约209亿美元，但资本市场反应依然积极。同期，OpenAI营收从37亿美元飙升至130.7亿美元，增幅达253%。2026年第一季度，公司营收57亿美元，运营支出37亿美元。投资者愿意为“以亏损换取增长”的战略买单。
而在Google，同等规模的AI投入在资本市场引发的提问却是，“这对利润率将产生什么影响。”同样在AI领域大规模投入，在OpenAI被称为战略性投资，在Google则被视为成本中心扩张。
站在顶尖研究者的角度，这一选择背后的逻辑并不复杂。一边是即将IPO、股权可能在两年内实现九位数价值的公司，全员围绕模型能力优化。另一边是市值两万亿的成熟巨头，研究者的工作需与广告和搜索团队的季度目标持续协调。
DeepMind合并催生新离心力
2023年4月，Google Brain与DeepMind合并为Google DeepMind，由Demis Hassabis统一领导。当时的官方叙事是“集中力量”。但三年后回顾，合并的实际效果存在明显争议。
合并未能根本解决研究成果向产品转化的话语权重构问题。
DeepMind的基础研究成果需要通过产品团队落地，而产品团队有其独立的时间线和优先级考量。Gemini是一个典型案例，Shazeer被任命为联合负责人，但产品发布节奏和商业化路径仍高度受制于搜索和云业务部门。这与OpenAI全员围绕同一核心产品目标运转的模式形成鲜明对比。
合并还引发了文化认同上的张力。Google Brain更偏工程和商业化落地，DeepMind更偏基础科学和长期探索。合并后，长期研究导向的文化被认为在“服务产品路线图”的压力下受到侵蚀。
一位前Google研究员在X上写道，“当我们被要求将研究方向与产品路线图对齐时，我就知道该走了。”
Jumper的离开，可被视为对合并后文化走向的一种表态。他在DeepMind工作了近九年，经历了独立研究时期、合并后的整合期，以及当前产品化压力持续上升的阶段。当研究环境越来越频繁地要求与搜索引擎的关键绩效指标对齐时，离开成为一个经过计算但不难做出的决定。
更深层的问题是，Shazeer回归后不到两年，AI产品的发布节奏并未显著加快。Gemini缩小了与ChatGPT的能力差距，但从未成为细分领域的领先者。他没有公开表达不满，在X上的声明是标准的职业化措辞，但行动本身已说明问题。
人才版图正在经历不可逆的重组
这场人才外流，早已不只是几个人换工作的事。
Google可以请回顶尖研究者，却改变不了最根本的那件事：它的核心商业模式是广告，AI是赋能工具，不是终极使命。钱能请回一个人，但钱无法让Google不再是Google。这意味着外流不会停止，它是一种结构性趋势，而不是几起孤立的离职。
而在另一边，OpenAI与Anthropic正在把各自的路走通。OpenAI拿下大语言模型研究的最强战力，Anthropic则把AI安全与科学应用捏在一起，两家公司边界清晰，各有护城河。Google卡在中间，既没有OpenAI的产品爆发力，也没有Anthropic在安全领域的品牌差异度。
真正让人才天平不可逆转地倾斜的，是IPO窗口期。当顶尖研究者可以在一两年内通过股权兑现获得九位数甚至十位数财富时，任何成熟巨头的薪酬体系都无法在同一个维度上竞争。2026年很可能被记住，不是因为某一项AI能力突飞猛进，而是因为人才版图在这一年完成了一次结构性的重组。这一轮竞争里，人才密度决定模型能力，模型能力决定市场份额，市场份额决定赢家名单。
Google并非没有翻盘的可能。它拥有全球规模最大的算力基础设施之一、最庞大的用户数据储备，以及AI学术论文发表量的持续领先。但所有这些优势都建立在一个前提之上，你得有足够优秀的人去使用它们。而Google正在失去的，恰恰是这些人。
这可能是Google成立以来最安静的一场危机，没有产品重大失误，没有监管重罚，没有财务爆雷。只是一群最聪明的人，一个接一个，选择了离开。在AI领域，真正的护城河从来不是数据，不是算力，甚至不是模型架构本身。是那些愿意留下来、日复一日推进技术边界的人。而Google正在发现，留住这些人，比训练一个万亿参数的模型，要困难得多。
∞ 2nm工艺还是有弱点 三星S26实测发热降频仍比骁龙严重
三星去年用2nm工艺量产了Exynos 2600处理器，号称全球首款2nm工艺手机SoC，还用上了HPB散热技术。Exynos 2600这次在三星的Galaxy S26旗舰机上大量应用，首发销量也不错，一度被视为三星2nm工艺崛起的希望，然而实测下来Exynos 2600的发热、降频问题还是比骁龙处理器差。
Androidauthority网站今天发了Galaxy S26手机的性能测试，对比了Exynos 2600与小米17U使用的骁龙8EG5处理器。
首先是单纯的游戏性能测试，单看数据没啥问题，帧率还挺稳，不过细究下来问题也不是没有，S26在使命召唤手游中锁帧60fps，友商的手机可以做到锁90或者120fps，而Asphalt Legends游戏中平均帧跟5% Low帧差距有点大，Androidauthority说这是发热导致的降频问题。
这个温度、性能测试更有说服力，S26哪怕是在没启动游戏的时候，温度也比小米17U的骁龙处理器高1-5度，不同游戏中最高温度甚至差距能达到7度，Androidauthority说这可能是内部散热问题，但更多的可能还是芯片的差异问题，S26的Exynos 2600只是翻阅菜单、屏幕时都能有30以上的温度，骁龙手机就不会这样。
此外，同样是3分钟游戏，Exynos 2600处理器的发热速度也比骁龙处理器更快，Asphalt Legends游戏中它的温度增加了6度，而骁龙处理器只增加了3度。
这里还要考虑到性能问题，S26手机在使命召唤手游中锁帧60fps，而友商的手机速度甚至做到了120fps，这两种情况下的温度竟然差不多。
在针对Exynos 2600的具体测试中，Asphalt Legends游戏中只要10分钟时间游戏速度就从113fps掉到了80fps，温度达到40度之后快速下降，性能差距大约是30%。
综合下来，Androidauthority认为S26的Exynos 2600处理器在低负载下还能保持清凉，但是一旦负载高了，发热提升的也非常快，之后就是降频，性能下降——当然游戏锁帧60fps的话也不是不能玩。
与骁龙甚至天玑处理器相比，Exynos 2600在这方面表现都不太好，如果考虑到三星宣传了2nm工艺这么久，那大家对这款2nm手机处理器显然是有所失望的。
之前的消息中很多曝料称三星在2nm工艺成熟之后能获得多家厂商的订单，但是现在来看这事也急不得，2nm还得练啊，好在三星也决定了1.4nm工艺推迟一两年，至少28年之前都会打磨2nm工艺。