当我们正在谈论“无人公司”时，我们实正会商的从来不是“有没有工人”，而是“有没有人类办理者参取环节决策”。近来陈天桥先生发了一篇磅礴的文章，随后马浩教员做了响应，我一曲想写点什么，最初想想就别正在概念上添乱了，仍是回归到我《无人公司》的本行，收集下案例吧。以下六个案例，按照 AI 介入决策的深度，金融、矿业、制制到，展现了实正在世界里“AI 做为决策者”正正在若何落地。注1：后续的数据通过AI大模子做的拾掇，我也基于援用做了些校正，但没法百分百精确，大师把它们当作“示企图”，实用的时候零丁确认消息源回更合适。本文次要想展现的是这些有所差别的形态。注2：不是说就这6种形态，这六种是略有代表性的。○ 当前全无人里程：已冲破 1 亿英里（2025 年 6 月发布数据为 9，600 万英里，岁尾正式破亿）。○ 平安研究基准：出名的 再安全（Swiss Re） 平安演讲是基于其 2，530 万英里 的晚期焦点数据得出的结论。●车队安排：基于“城市热力求”预测需求，正在大型赛事（如 Super Bowl）竣事前，提前安排空车至热点区域。●驾驶气概：2025 年系统迭代了更具“判断性”的并线策略，大幅削减了因“过于隆重”导致的后车拥堵。AI 曾经不是“取代双手”，而是正在替代驾驶中的大脑取判断力。这个例子背后的寄义是你要实有钱，从动驾驶这个复杂度的事是能够按无人公司模式搞定的。Alpha Arena 是 2025 年最具意味意义的金融尝试（Season 1 已于 11 月完赛）：不是“AI 给”，而是 AI 间接做决策并承担盈亏。●资金规模：每个模子办理 10，000 美元实金白银，正在 Hyperliquid 去核心化买卖所买卖加密货泉永续合约。○垫底：GPT-5 吃亏严沉，回撤达 -62。66%（表示为“优柔寡断的学者”，正在震动市中屡次止损）。●风险办理：模子需自行判断波动率并施行止损（GPT-5 的失败从因即为正在波动市场中缺乏定夺力）。这是第一次公开验证：通用大模子（LLM）的“智商”不等于“财商”。逻辑推理能力最强的模子，正在实正在博弈中可能是个蹩脚的买卖员。这个例子的实正在寄义是，撒手给AI很容易赔钱或者倒闭。和这个雷同的前面还有Vend呢！●运载能力：约 220 台无人机车，单列火车长达 2。4 公里，单次运载 2。8 万吨 铁矿石。●Gudai-Darri 矿区：做为 2025 年的数字化标杆，该矿区实现了从钻探到运输的全链无人化。●平安取能耗衡量：系统正在“产量最大化”取“油耗/磨损最小化”之间进行每秒级此外及时最优解计较。这个例子的寄义是：若是把鸿沟收一收，有可能少花点钱也能干更复杂的事。矿山这个花的钱可比Robotaxi少多了，但麻烦的程度其实并不少，只是鸿沟更清晰。间接给出“通过 / 返修 / 报废”的最终指令。●产线节奏优化：按照订单设置装备摆设（颜色、轮毂、内饰）的复杂组合，及时调整物流排序，消弭换线期待时间。取其说这里是“无人制制”，不如说是“AI 具有了产质量量的终审权”。这个的意义是若是制车能搞，理论上良多工场都能搞，由于制电饭锅等必定比制车简单些。就是划算不划算的问题了。●机械人里程碑：2025 年 6 月，亚马逊颁布发表其全球机械人摆设总量正式冲破 100 万台。●机械人集群协同：一个 AI 根本模子同一优化数十万台机械人的径，防止死锁并最大化吞吐量。这是全球最典型的“AI 唱工头”的组织形态：人类不再节制机械，而是正在共同一个 AI 安排的出产系统。●坐点规模：NewsGuard 逃踪核心数据显示，已识别跨越 2，100 个 根基由 AI 从动生成的旧事/资讯坐点。这明显还只是黎明前的曙光，这些系统也就只能算方才起头测验考试，离实正好使，我估量还有距离，但它实的起头了。AI大模子的能力持续上扬，好比Gemini3和岁首年月的模子生怕不是一个工具。！