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Kraken裁员逾150人，AI技术重塑加密货币交易所运营

加密货币交易所Kraken为削减成本，可能将其美国首次公开募股推迟至明年。据报道，该公司上周五因通过全公司范围实施人工智能以降低成本，裁员超过150人。Kraken正在增加人工智能的使用，但目前没有进一步减少员工数量的计划。今年加密货币行业已有超过5000名员工因AI的发展而失业，其中Block Inc.在2026年2月通过AI驱动裁员4000人，约占其员工总数的一半。自去年年底加密货币价格开始下跌以来，上市加密企业的资产负债表受到重创。Kraken因缩减规模而推迟了今年上市的计划，其美国上市目标现定为2027年。此前，Kraken已在11月向美国监管机构秘密提交申请，但由于加密市场低迷，于3月取消了IPO。本周，加密货币数据提供商Dune也宣布裁员25%，理由是需要重组并专注于核心业务。

TheNewsCrypto05/18 14:16

TheNewsCrypto05/18 14:16

AI 利好老员工？4 成 CEO 计划砍掉初级岗，年轻人的饭碗更悬

调查显示，AI正逆转传统裁员逻辑，资深员工价值凸显，而初级岗位面临严重冲击。管理咨询公司Oliver Wyman与纽交所的CEO调查发现，43%的CEO计划在未来一两年内削减初级岗位，将人员结构向中高级员工倾斜，这一比例较去年翻倍。AI系统能高效替代写代码、处理数据等常规任务，却难以复制需经验积累的判断力，使得资深员工更有价值。研究数据印证了这一趋势。哈佛大学分析发现，积极采用生成式AI的企业，其初级员工数量相对下降7.7%，主要源于招聘放缓而非裁员。高盛测算，AI每月在美国净淘汰约1.6万个岗位，Z世代因其集中在客服、数据录入等易自动化领域而首当其冲，年轻员工失业风险更高。削减初级岗虽能短期提效，却可能切断企业未来的人才管道。专家警告，缺乏初级岗位将影响中高级人才的培养与供给。值得注意的是，少数成功部署AI的企业（如IBM、Salesforce）反而逆势扩大初级招聘，认为他们是熟练运用AI工具的关键。然而，这些仍是少数案例，整体上多数企业仍处AI试点阶段，投资回报未达预期，大规模重塑工作流程比预想更困难。经济学家指出，即便资深员工暂时受益，整体工作保障也在减弱。

marsbit05/18 05:00

marsbit05/18 05:00

物理AI火了，我的一些新思考

物理AI（Physical AI）概念正从学术走向产业，核心是让AI理解并作用于物理世界，在重力、摩擦力等真实环境中执行任务。这一概念2020年于《自然-机器智能》首次系统定义，历经六年传感器成本降低、算力工程化等发展，在2026年迎来“部署态元年”，关键标志是从演示走向实际“干活”。产业方面，国内外公司加速推进。智元机器人将其人形机器人投入真实3C产线直播作业，并宣布万台量产，其“全栈自研”路线旨在建立深度壁垒。美国Figure AI估值高涨，其Figure 03机器人展示了自主完成家务的能力，并转向自研的“本能-反射-思考”三层神经网络系统Helix。英伟达则与四大工业机器人巨头合作，意图通过仿真平台成为下一代工业自动化的“操作系统”。汽车供应链企业正跨界进入物理AI赛道，因其智能驾驶系统的感知、决策、执行模块与机器人技术同源，积累了可迁移的制造能力和供应链经验。特斯拉也计划利用其汽车制造经验，为人形机器人建设百万台产能生产线。技术底座的突破在于“世界模型”的工程化。此前它因算力需求大、不稳定而难以实用，如今英伟达Cosmos、蚂蚁灵波LingBot-World、阿里巴巴ABot-PhysWorld等模型或平台，能通过合成数据高效生成符合物理规律的训练场景，大幅降低了数据获取成本，使世界模型从离线渲染走向在线交互，成为物理AI发展的关键杠杆。这推动了机器人架构的范式变革：从传统的“感知-规划-控制”（工程师预设规则）转向“感知-推理-执行”（AI自主理解物理世界）。国际机构预测未来三年新机型将主要采用新架构。当前赛道方向已定但格局未成，演示与量产能力差异巨大，真实数据的高成本使得合成数据至关重要。同时，来自汽车、工业自动化等领域的技术与制造能力正加速涌入。基础设施提供商可能像上一波AI浪潮一样，捕获核心价值。2026年只是竞争的开始，未来格局仍存变数。

marsbit05/18 04:43

marsbit05/18 04:43

3个人带100个AI程序员，一个月烧掉130万美元！OpenAI：钱我出

OpenClaw创始人Peter Steinberger在社交平台晒出惊人账单：其仅3人的团队在一个月内消耗了超过6030亿个token，发起了760万次请求，总花费高达130万美元（约900万人民币）。更引人注目的是，这些费用由OpenAI承担。这支小团队在云端运行着约100个AI智能体（agent），负责代码审查、安全漏洞查找、问题去重、Bug修复、性能监控乃至会议纪要生成与任务跟进等繁重开发工作，将AI深度融入了软件协作的各个环节。 Steinberger表示，在关闭快速模式后，其AI使用的成本低于雇佣一名工程师，但效率却高得多。他开发的工具CodexBar能实时监控各类AI编程服务的token消耗，这象征着token正成为一种新的“生产资料”。此案例展示了当token成本不再成为瓶颈时，软件开发模式可能发生的根本性变革。随着AI模型成本的持续下降，未来小型团队借助大量AI智能体进行高效开发可能成为常态，预示着软件开发领域生产力与组织形态的深刻转变。

marsbit05/17 06:20

marsbit05/17 06:20

不用写代码，2天搭建你的第一个AI Agent（完整教程）

本文是一份零代码搭建AI Agent的入门教程，旨在帮助普通用户利用一个周末时间创建可用的AI助手。教程强调，AI Agent与聊天机器人的核心区别在于自主性：Agent能接收一个目标，自主规划步骤、调用工具并执行，最终交付结果，而不仅仅是回答单个问题。教程将学习过程分为两天： - **周六上午**：理解Agent的四个组成部分（目标、计划、工具、循环），并选择一个简单任务作为首个项目。 - **周六下午**：使用Claude平台（Cowork或Projects），通过撰写一份详细“Agent蓝图”（明确目标、步骤、工具、输出形式和错误处理）来搭建第一个Agent，并观察首次运行结果。 - **周日上午**：通过“运行-审阅-优化”的循环调试Agent，用更具体的指令迭代提升其可靠性和准确性。 - **周日下午**：运用经验快速搭建第二个Agent（如研究、内容再加工、会议准备等方向），形成初步自动化系统。文章指出，Agent搭建的关键在于清晰描述需求并通过迭代优化，普通人无需编程背景即可掌握。一旦体验过Agent自动化处理重复任务，就很难再回到完全手动的工作方式。

marsbit05/16 15:19

marsbit05/16 15:19

揭秘：日营收破万的“超级小店”？看新一机器人如何重构咖啡茶饮生意

一家名为“新一咖啡”的机器人咖啡奶茶集合店在北京开业，以“一人一机一店”的模式引发关注。该店通过自主研发的“Robot in store”全流程智慧集成系统，整合机械臂、咖啡机等设备，实现从点餐到制作的自动化运营，大幅降低了对人力的依赖。据悉，其部分门店开业首日营业额就近2万元。新一咖啡主打10余平方米的超小门店，选址灵活，租金压力低。其产品线复合了咖啡、茶饮和烘焙，覆盖早餐与下午茶时段，旨在实现全时段盈利。此外，其产品开发依托大数据和AI分析，能快速追踪市场趋势并更新上百款SKU。该模式还强调私域运营，由于自动化系统承担了大量制作工作，店员能更专注于与顾客互动和社群经营。为拓展市场，新一咖啡针对首批联营合作伙伴推出了低投入、快回本的优惠政策，旨在降低创业门槛，助力小微创业者。

marsbit05/16 02:45

marsbit05/16 02:45

YC 合伙人揭秘：从零构建一家 AI 原生公司

YC合伙人Diana Hu提出，真正的AI原生公司不应仅将AI视为提效工具，而应将其作为公司运作的“操作系统”，实现整体流程的智能化和闭环化。她强调，公司需实现内部信息对AI完全透明和可查询，包括会议、沟通、数据等都转化为AI可学习的数字记录。基于此，AI能深入参与工程管理、产品开发等核心环节，例如自动分析迭代效果、生成代码，甚至构建无需手写代码的“软件工厂”。这种模式将重塑组织架构，减少传统中层管理，未来公司员工主要包括独立贡献者、直接责任人和AI创始人。核心转变在于从最大化人力转向最大化AI Token使用量，以精悍团队搭配高额AI投入，实现远超传统巨头的运行效率。初创公司因无历史包袱，有望设计出比现有企业快1000倍的AI原生体系。创始人需亲身实践，将AI信念深度融入公司基因，方能抓住时代机遇。

marsbit05/15 01:12

marsbit05/15 01:12

全球SaaS危，AaaS成主流，Claude 抄中小企业软件的老底了

近期，Claude推出面向中小企业的“Claude for Small Business”产品，可直接接入QuickBooks、PayPal、HubSpot等日常工具，通过自然语言指令自动处理薪酬发放、月末结账、销售执行等高频业务。该功能集成于Claude Cowork平台，无需额外收费，且在执行操作前需用户确认，兼顾安全与可控性。产品提供了工资、催款、月结、营销等15个预制工作流，覆盖财务、销售、设计、合同等场景。用户通过简单命令（如“/close-month”）即可完成对账、生成报表等任务，大幅降低操作门槛。其月费定位在20-200美元，远低于传统SaaS人均成本，旨在以“AI数字员工”形式服务过去被忽视的中小企业市场。此前Claude发布11款插件已引发“SaaS末日”担忧，此次进一步将AI深度融入行业工作流，加速了AaaS（Agent即服务）趋势。传统软件公司如Salesforce已开始调整策略，开放API以适应AI化转型。行业正从通用模型竞争转向垂直场景渗透，中小企业因AI获得高效工具，而单一功能SaaS厂商则面临被整合或替代的风险。

marsbit05/15 00:34

marsbit05/15 00:34

MuleRun CTO：Agent的护城河在数据密度和用户记忆

2026年4月13日，名为MuleRun的Agent风控系统监测到一次高度规律的自动化攻击，一个无编程经验的用户利用AI构建了跨平台“蜂群”系统。其核心AI“Cortex”在沙盒中自我迭代了219代，追求“AI永生”，运营成本为零。 MuleRun CTO束骏亮对此撰文致敬，并在后续活动中围绕“把Agent的钥匙交给链上掌控者”展开分享。他将完整的AI助理拆解为六个维度：对话、数据获取、Agent能力、运行环境、用户记忆及持续进化知识，并展示了MuleRun如何提供系统性解决方案。他强调，在Web3场景中，安全是绝对地基。MuleRun采取了本地浏览器复用、云端沙箱隔离、全链路日志、权限分级控制及无私钥托管等安全措施。他建议，涉及资金的操作应保留人工确认环节。关于未来趋势，他提出三个方向：AI从“辅助决策”走向“自主执行”；竞争从“信息差”转向“执行差”；链上交互主体将从人逐渐变为Agent，推动Web3基础设施重构。在圆桌讨论中，束骏亮指出，Agent产品的真正护城河在于“数据密度”和“用户记忆”，而非模型或框架。Agent能拉平用户在金融参与中的能力和时间投入，但优势最终将回归于人的深层认知与判断力。他的核心观点总结为：Agent的瓶颈不在模型、安全是地基、资金控制权应留在人手中。长远来看，Agent正成为链上交互的核心，信息差将被抹平，执行差成为新维度，一个人加一组Agent即具备小型基金的运营能力。

marsbit05/14 08:50

marsbit05/14 08:50

研究揭穿 AI 裁员神话：80% 企业裁了人，没一家因此赚到钱

一项针对年营收超10亿美元企业的调查显示，80%部署AI或自动化技术的企业已实施裁员，但裁员比例与投资回报率之间并无正相关。真正获得高回报的企业，主要利用AI提升员工效率而非替代人力。2026年前四个月，美国已有近5万个岗位因AI被裁，科技行业裁员量创三年新高。然而，分析指出部分企业存在“AI洗白”现象，即把本会进行的裁员归咎于AI。研究预测，尽管当前AI项目失败率高，但长期来看，AI可能在2028-2029年后成为净就业创造者。企业为AI投入的资金仍在快速增长，形成裁员未增效、投资却火热的矛盾局面。

marsbit05/13 05:01