一邊在體育館幫機器人加油，一邊把機器人塞進大砲
TL;DR
- 北京同週辦了世界機器人大會跟世界人形機器人運動會，五十一個項目、上千場比賽，兩項成績已經超過人類世界紀錄：百米 9.39 秒、原地跳高 2.88 公尺。
- 主持人 Jason 的判斷很直接：這不是科技展，是公關戰。中國在教人民「幫機器人加油」，美國則是把 AI 講成裁員預告。
- 他對 Optimus（Tesla 的人形機器人）下了一個極大的賭注：十年內全世界會有十億台。
- Hugging Face 傳出有神祕買家出價超過 130 億美金，節目拆解了誰該買、為什麼買威脅比買成長更划算。
- OpenClaw 的下場被拿出來當教材：Sam Altman 買走創辦人之後，那個產品就從對話裡消失了。
- Jason 公開反對 UBI（無條件基本收入），改主張全體企業一起慢慢調高最低工資，理由是資本主義的算盤。
- 伊朗駭客關掉英國一座小電廠四天，烏克蘭出現疑似全自主的殺人無人機，防禦手段之一是網子。
這集是誰在講
這集在 2026 年 8 月 25 日上線的 This Week in Startups（簡稱 TWiST），主持人是 Jason Calacanis。他是矽谷的天使投資人，經營創投機構 LAUNCH，投過超過一千家早期新創，最有名的一筆是 Uber 的早期投資；他同時也是 All-In Podcast 的四個主持人之一。這節目每週一三五從德州 Austin 直播，跑了五千多集，基本上是矽谷創投圈的日常廣播。
跟他對談的是 Lon Harris，LAUNCH 跟 TWiST 的編輯總監，也是節目的固定共同主持人。他在 Fandom 寫了將近十年的流行文化、遊戲跟影視內容，之前在 Screen Junkies 跟 What's Trending 當過寫手。所以這集你會看到一個很有趣的組合：一個滿腦子估值跟併購的投資人，配一個滿腦子星際大戰跟史匹柏的內容人，兩個人聊機器人運動會的時候，切角完全不一樣。
兩項紀錄，跟一個更值得注意的訊號
先講事實。北京上週辦了兩場活動，一場是從 2015 年就辦到現在的世界機器人大會，官方背書的年度旗艦展；另一場是世界人形機器人運動會，場地借用 2022 冬奧的國家速滑館，五十一個項目、上千場比賽。
節目上放的畫面很魔幻：機器人打拳擊、打桌球、跑田徑、做體操，有的跟人類對打，有的彼此對打。有一台跑一跑直接撞牆散架，被抬上擔架運走，看台上的人拿著加油棒鼓掌。
真正該記下來的是兩個數字。X-Humanoid 的機器人跑完百米只用 9.39 秒，比 Usain Bolt 的世界紀錄還快；另一台在原地跳高跳出 2.88 公尺，人類的紀錄是古巴選手 Javier Sotomayor 在 1993 年創下的 2.45 公尺。而且這些不是三公尺高的怪物，是接近成人身高的機型。
Jason 當場做了一個預測：五十一個項目裡今年破了兩項人類紀錄，明年會是四十八項。
我覺得這個預測方向是對的，但單看破紀錄其實有點失焦。人類跑百米要靠肌腱、乳酸、氧氣輸送，機器人靠的是馬達扭力跟電池放電曲線，這兩件事本來就不該放在同一張表上比。Lon 講了一句很到位的話：運動比賽好看，是因為你知道那個人練得多辛苦；機器人沒有紀律、沒有掙扎、沒有故事，看久了會膩。
那為什麼還要辦？
這是一場公關戰，而且中國正在贏
Jason 的解讀是這樣的：中國在做的事情，是讓人民在機器人取代工作之前，就先學會替機器人加油。
你去看那些畫面的設計就懂了。機器人會揮手，會做劈腿，跌倒了會被抬擔架，甚至有台落地的時候電池「剛好」爆出火花。這些都是刻意的擬人化（anthropomorphizing，把人的特質投射到非人物件上），目的是把「這東西會取代我」的恐懼，翻譯成「這東西好可愛我想幫它加油」。
對照組是節目後半段播的一段畫面：一群人在一個叫 Flesh Fair 的場子裡，把機器人塞進大砲射進火焰跟風扇裡，觀眾歡呼。那段其實是史匹柏 2001 年的電影《A.I.》（原始概念來自 Kubrick），但作為對照太精準了，精準到 Jason 直接拿它當「美國版的機器人 PR」。
一邊是體育館裡的加油棒，一邊是把機器人推進絞肉機。這兩種國民情緒的差距，會決定接下來十年誰的機器人先大規模落地。
Jason 的原話是美國在 AI 公關這件事上「爛到不行」。這點我同意，但我想補一個他沒說的角度：美國的 AI 敘事之所以變成裁員預告，不完全是因為公關做得爛，而是因為美國的 AI 公司要向資本市場交代「我能省下多少人力成本」。中國的機器人公司要向的是另一群人交代。目標函數不一樣，講出來的話當然不一樣。
至於 Jason 後面那段「一百萬台機器人正走在南海海底準備登陸台灣」的推演，他自己都笑稱是陰謀論角落，我就當娛樂看。但他點出的那個核心是真的：這種展演本身就是一種訊號發送，發給誰、想讓誰看到什麼，比技術本身更值得推敲。
Optimus：一個「十億台」的賭注
Jason 說他看過最新一代 Optimus 的 demo，不能講細節，但硬體比北京看到的任何一台領先一個半世代，「大腦」領先五個世代。他預測如果 Optimus 去參賽，五十一個項目能拿三十五項。
然後他丟出那句最大的：十年後，也就是 2036 年，全世界會有十億台 Optimus。他強調不是一百萬、不是一千萬、不是一億，是十億台。他認為這會超越 iPhone，成為人類史上最成功的產品。
我對這個數字持保留態度。iPhone 從發表到累積出貨破十億台花了大約十一年，而手機的邊際成本、供應鏈成熟度、以及「每個人都需要一支」的需求密度，跟人形機器人完全不是同一個等級的問題。機器人要進家庭，卡住的通常不是模型能力，是可靠度、維修、責任歸屬跟保險。一台會走路的東西在你家跌倒砸到小孩，這個責任誰扛，法規到現在都還沒有答案。
不過有一件事 Lon 講對了：Optimus 這個命名是滿分。用流行文化裡最善良、最受尊敬的機器人來替你的機器人取名，這是白送的公關資產。
Hugging Face 要賣了？節目算的是「買威脅」這筆帳
換個主題。Business Insider 報導 Hugging Face 被接觸洽購，估值超過 130 億美金，買家不明，但據說 Hugging Face 認真在評估，已經找了銀行看標。這家公司上一輪是 2023 年的 45 億美金投後估值。
對照組是 Stripe 前陣子用七十億美金買下 OpenRouter，這件事我之前寫過（Stripe 花七十億美金買下 OpenRouter），核心是它買的不是 AI，是聚合層。
Jason 的分析邏輯很簡單粗暴，但我覺得有道理：你永遠買的是威脅，不是成長。
他舉的例子是 Google 買 YouTube、Facebook 買 Instagram 跟 WhatsApp。這些收購的共同點不是「這東西會賺錢」，而是「這東西正在長得比我快」。開源模型現在對 OpenAI 跟 Anthropic 來說就是那個東西，而 Hugging Face 是開源模型的集散地。
他描述的「大師級操作」是這樣：如果 Anthropic 買下 Hugging Face，它就同時擁有兩條贏的路。你想用開源模型？來我這裡用。同時它看得到誰在用什麼模型、用多少量、付多少錢，然後它可以在選單上把自己插進去，說「我看你在用 Qwen，一美金一千萬 token，我便宜你兩成」。
這招在商業史上有個名字叫通路情報優勢。零售商看得到什麼賣得好，然後推自有品牌，Costco 的 Kirkland、Amazon 的 Basics 都是同一套。差別只在這次的貨架是模型 API。
Jason 覺得最後買家更可能是雲端業者，AWS、Google Cloud、Azure、NVIDIA、甚至 Salesforce。他對 Salesforce 的推論滿有意思：Benioff 現在被市場當成 SaaS 公司在殺估值，如果他手上有 Slack 加 Hugging Face，敘事就從「SaaS 末日的受害者」變成「AI 革命的基礎建設」。
估值敘事這件事，你以為它是結果，但它常常是決策的起點。
OpenClaw 的教訓：買走創辦人，就等於關掉那個產品
節目裡有一段很值得所有創辦人看。
Sam Altman 把 OpenClaw 的創辦人挖進 OpenAI 之後，Jason 當時就預測 OpenClaw 會消失。現在回頭看，他問 Lon：那之後你還聽過多少次 OpenClaw？答案是幾乎沒有。基金會還在，還在徵人，但它已經不在對話裡了。
Lon 的補充比較溫和：也可能只是競爭者太多。但他也承認，OpenClaw 是最早示範「agent 接上所有東西、掌握所有 context」這件事的產品，然後它就停在那裡了，沒有下一版把差距拉開。
我的看法是兩個都對，而且它們是同一件事。創辦人走了，產品不會當天死掉，但那個「敢做下一個賭注」的人不見了。維護跟迭代不一樣，前者靠流程，後者靠有人願意把整間公司押在一個沒人看好的方向上。
這也是為什麼收購創辦人（acqui-hire 的極致版本）從買方角度看報酬率高得嚇人。你花的錢可能只有直接收購的幾分之一，但效果一樣。
Sam Altman：我不想跟客戶競爭
同一週 Sam Altman 上了 David Senra 的 Founders Podcast，那集我單獨寫過（他手上有全世界最強的 AI，然後還是一封一封手動回信）。TWiST 挑出來討論的是他這段：
他說 OpenAI 不應該去做每一個產品類別，不應該跟所有客戶競爭，不應該試圖吞掉整個經濟。他要的是一個平台，讓一億家新創跟八十億人在上面蓋東西。
Jason 的解讀很直白：這是對 Anthropic 開的一槍。Anthropic 做了 Claude Code、Claude Design，直接踩進客戶的地盤。
然後他講了一個我覺得這集最好的比喻。Harvey（法律 AI 公司）把 Kimi K3 fork 了一份（fork 就是把開源專案複製一份自己改，從此走自己的路），跑在自己的伺服器上，模型的更新、使用數據、輸出結果、用戶按讚按噓的所有訊號，全部歸他們自己。這是他們的城堡。
而 Harvey 的客戶，那些律師事務所，各自是城堡外圍的小堡（keep）。事務所的文件留在事務所自己的環境裡，不會回流到 Harvey，更不會流到 OpenAI 或 Anthropic 手上。
這個結構解釋了為什麼開源會贏走大量 token 用量，即使它贏不走大部分營收。企業要的不是最強的模型，是能關在自己院子裡的模型。
Jason 順便講了一個很真實的財務痛點：他們公司開了 Claude 的整合，六週燒掉 2,400 美金，還沒算每個員工本來的訂閱費。乘以二十個人一年就是五萬美金。這種帳單震撼現在到處都是，之前 20VC 那集就在討論企業會開始用 token 預算換人力預算。
一個資本家為什麼開始講最低工資
節目後半 Jason 花了很長篇幅講一件跟 AI 不直接相關、但其實高度相關的事。
Sam Altman 在那集裡承認，這個產業沒有把 AI 的好處講清楚，也沒有好好解釋人為什麼在這場變化裡應該獲得更多權力跟自由，而不是更少。Jason 認為他該說的不是「我們」而是「我」，而且他該講的敘事應該是：無論你多窮，你都能免費得到全世界最好的家教、最好的醫療資訊，永遠免費，這是承諾。
而不是先講「五成的工作會消失」再叫大家來用 ChatGPT。
然後他講到 UBI，態度非常強硬：他不相信 UBI 會在美國通過，因為美國文化不吃這套；他也認為給人足夠不工作的錢會製造閒置的心智。
他的替代方案是最低工資。美國聯邦最低時薪還是七塊多，幾十年沒動。他引用的研究說法是，每次小幅調升最低工資，實際被自動化取代的工作大概只有一到兩個百分點，漢堡價格漲個兩三個百分點。他主張的作法是所有企業一起承諾每年調一美金、連調十年，這樣沒有任何一家公司會因為先動而吃虧。
最有意思的是他的理由，完全是資本家的算盤：底層那批人拿到錢會全部花掉，沒有儲蓄，所以那是最高的貨幣流通速度。而且時薪拉到二十美金、年收約四萬，那個人就跨過了福利懸崖，不再需要食物券跟住房補助。他直接點名 Amazon：公司把配送夥伴的薪資壓在低點，結果是納稅人在幫 Amazon 補貼員工的食物券。他自己是 Amazon 的大股東，還在加碼，但他說這件事就是不公平。
我不敢說這個方案在數字上一定成立，勞動經濟學的爭論從來沒停過。但他那句收尾我覺得值得留著：你是要多付十六美分買那杯拿鐵，還是要等到有人開始磨斷頭台。
你永遠買的是威脅，不是成長。
電廠、太陽能板，跟會自己選目標的無人機
最後兩則新聞比較短，但份量不輕。
七月英國一座小型電廠被關了四天，Telegraph 報導攻擊跟伊朗有關。英國政府的說法是規模很小、整體電網沒有風險。同時 FBI 警告至少七個州的供水設施遭到攻擊，同樣指向伊朗。
Jason 的回應不是講資安，是講冗餘。他說德州經歷過 2021 年的大凍結之後，中產階級開始自己裝太陽能加電池，理由講得很清楚：下次再停電，至少冰箱跟網路能撐住。有人在自家裝儲水槽，把屋簷落水管接進去。
他特別推了一個東西叫陽台太陽能（porch solar），IKEA 已經在賣，一組面板加一顆行李箱大小的電池，不用拆屋頂、不用找安裝商，插上去就能用，價格大概一千美金上下，跟一台一兩萬美金的燃氣發電機完全不是同個量級。
他的框架是：資本主義天生傾向蓋一套系統，因為那最便宜。所以藥品全在中國做、防護裝備全在中國做，直到出事那天我們才發現什麼叫沒有備援。個人層級的自給自足，其實是對這個結構性弱點的補丁。
另一則更沉重。上個月烏克蘭 Zaporizhzhia 東南部，一台俄羅斯的小型無人機本來要炸一座加油站，結果撞牆爆炸，碎片炸死三個人，其中一個是十九歲的大學生。無人機專家、烏克蘭軍方指揮官跟鑑識團隊檢視殘骸後認為，那是一台全自主無人機：俄軍只給了一個大概的區域，它自己導航過去，自己選定了加油站後方的瓦斯桶當目標，然後打偏了。
烏克蘭防空部隊上校 Sergei Minaev 的說法是：再過幾年我們就會活在魔鬼終結者的電影裡，機器正在自己做出攻擊的決定。
Jason 補充了產業面的觀察：烏克蘭現在是全世界人形以外無人機能力最強的國家之一，已經開始出口，Eric Schmidt 這種級別的人都進了無人機生意。防禦手段裡最有效的其中一種竟然是網子，城鎮在建築物上方架起像網球場那樣的網，無人機撞上去就報銷。另一種是用 AI 偵測，然後放出一群小型無人機去自殺式撞擊。
一邊是體育館裡拿加油棒的觀眾，一邊是烏克蘭小鎮屋頂上的網子。同一批技術，兩種現實。這集把這兩個畫面放在同一個小時裡播，我覺得不是巧合。
我從這集帶走的三件事
第一，敘事權是真的資產。中國辦機器人運動會不只是秀肌肉，它在建立一種國民情緒，而情緒會決定政策、決定採購、決定接受度。美國的 AI 公司花了幾百億美金做技術，公關預算大概不到零頭，然後很意外為什麼大眾對他們有敵意。
第二，開源的勝負不在模型排行榜上，在企業要不要把資料交出去這個選擇上。Harvey 的城堡跟小堡結構，會是接下來幾年企業 AI 的標準形狀。誰能讓客戶把資料留在自己家，誰就有機會。
第三，冗餘從企業層級掉到了個人層級。以前講備援是資料中心的事，現在是你家陽台的事。這不是末日準備者的偏執，是把單點故障的風險成本算清楚之後的理性決定。
我自己聽完最有感的其實是 Lon 那句話：機器人不用努力，所以它的比賽不好看。這句話反過來想有點寒。當努力這件事本身不再是差異來源，人剩下什麼可以拿出來交換？這個問題我還沒想清楚，但我覺得它比「哪家公司會買 Hugging Face」重要得多。
這類產業觀察我會持續整理，訂閱 wilsonhuang.xyz 就不會漏掉。
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