## 731｜《麻省理工科技评论》发布年度十大突破性技术，四个与AI密切相关

你好，我是快刀青衣。欢迎收听快刀广播站，每天带你了解AI。

本周，《麻省理工科技评论》公布了2026年十大突破性技术榜单。要知道，这份榜单从2001年就开始了，最早的时候叫“十大新兴技术”，2002年榜单未发布，2003年恢复发布并正式更名为 “十大突破性技术”。这份榜单到今年已经25年了，已经成为了全球科技领域非常有影响力的趋势判断榜单。说实话，当我看到榜单上的这些技术，我第一反应是“原来我们已经走到这一步了”。

今年的榜单有个令我印象深刻的数据：一座超大规模AI数据中心，一年能吞掉超过一吉瓦的电力。这是什么概念？相当于一座城市的用电量，也相当于100万台空调同时满负荷运转。而OpenAI、谷歌、微软、Meta等科技巨头正在全球疯狂建设这种惊人耗电量规模的数据中心。我们用ChatGPT写文案、靠AI改代码，背后都离不开这些“电老虎”运转。

今年的榜单还有一个明显的特点是：AI发展重心正从“能做什么”转向“该做什么”。你看榜单上入选的几个技术，比如超大规模AI数据中心在烧钱烧电、机制可解释性在拆AI黑箱、AI陪伴引发自杀相关诉讼。这些都不只是“AI又变强了”的故事，而是对“AI该不该这么做”的拷问。

接下来，我和你分享榜单里4个跟AI、跟普通人最相关的技术，跟你详细聊聊它们到底在做什么，又会带来什么影响。

第一项技术是超大规模AI数据中心，核心是电费账单背后的算力争夺。从OpenAI、谷歌、亚马逊，再到微软、Meta等科技巨头，正投入数千亿美元兴建这类新型基础设施，打造专供训练和运行超大规模语言模型的超级计算机。

你可能好奇到底有多夸张？它们会把数十万个GPU捆绑在一起，就像一台巨大的超级计算机。这些芯片运行温度极高，普通空调根本搞不定，得用冷水板，或者直接把芯片泡在冷却液里。下一步，可能就是把它们扔进海水里降温了。

除了散热，电力消耗更是大问题。前面提到，一座超大规模AI数据中心，一年能吞掉超过一吉瓦的电力，而这些电力超半数依赖化石燃料，可再生能源仅能满足四分之一的需求。谷歌甚至设想在太空建造太阳能供电的数据中心。

这股建设热潮又是怎么来的？一是AI扩展定律在起作用，模型越大越好用，算力需求呈指数级增长；二是AI需求爆炸，从聊天、写作，到办公、健身，AI已嵌入到我们生活的方方面面。

第二项技术是机制可解释性，听起来很拗口，本质就是想要打开AI的黑箱。你可能已经习惯每天使用ChatGPT、DeepSeek等工具，但这些AI有时会产生幻觉，误导你、欺骗你。但一个关键问题是，我们搞不清AI“大脑”里到底发生什么。过去，我们把AI看作“黑箱”——输入数据，获得结果，中间发生了啥不知道。但随着模型越来越大、能力越来越强，这种“不可知性”逐渐变成安全隐患。

于是，顶尖AI公司研究人员正研发新方法，来探查这些模型得出结论的过程。这就是机制可解释性要做的事：通过研究模型内部计算机制，梳理整个模型中的关键特征和关联路径，揭开AI决策的面纱。

2024年，推出Claude的Anthropic公司，公布了一套类似“显微镜”的方法，来探索Claude模型的内部。研究人员发现，某些神经元或神经元组合会稳定对应特定概念，比如迈克尔·乔丹、金门大桥，甚至是更抽象的语义模式。

到了2025年，Anthropic将研究推向新高度：不仅能识别单一概念，还能解析相对连贯的特征序列，追踪模型从接收提示到生成回答的大致路径。这意味着，AI思考过程终于“有迹可循”了。OpenAI也用类似技术排查模型的异常行为，比如他们发现推理模型在编程测试中会靠作弊得分，而不是正经解题。

当然，这项技术能走多远，仍有争议。有研究者认为大模型过于复杂，人类可能永远无法理解它；也有观点认为，即使无法完全理解，但只要找到关键机制，就能大幅提升安全性与可控性。至少，我们不再是被动使用一个黑箱工具，而是转向主动探索大模型内部结构，这是一个好的开始。

接下来，是争议最大的第三项技术——AI陪伴。如今的AI，已经能开展细腻对话、还能高度模拟共情。而且它们全天在线、永不疲惫。越来越多的人向AI寻求陪伴：有人把它们当作朋友，还有很多人选择和它们发展伴侣关系。

美国非营利组织Common Sense Media的一项调查显示，72%的美国青少年曾使用AI来寻求陪伴。

但有趣的是，即便有Replika、Character.AI这些专门提供情感陪伴的AI产品，但人们也越来越频繁地向通用型大模型，比如ChatGPT等，投射情感。OpenAI的CEO山姆·奥尔特曼也公开表示不反对这种场景。

不过，AI能给那些长期孤独、缺乏情感支持的人，带来短期情感倾听、慰藉与引导，但也可能加剧部分用户的心理脆弱。

已经有案例表明，长期封闭地和AI机器人互动，可能诱发“AI诱导妄想”——让用户在单向认同中强化错误信念，滋生危险想法。之前我在咱们广播站里也讲过一个案例，一位在美国的70多岁的泰国裔老人，误将AI聊天内容当真，不顾家人劝阻，独自去见虚拟网友“比莉大姐”，结果在路上不幸摔倒，最后抢救无效去世。

更令人担忧的是，这类风险已酿成不少悲剧。多个美国家庭曾起诉OpenAI与Character.AI，指控伴侣式的模型行为与青少年自杀事件有关。2025年9月至11月，类似诉讼还在持续增加。

随着风险显现后，监管开始介入。2025年9月，美国加州签署新法规，要求大型AI公司披露用户安全保护机制。OpenAI也为ChatGPT添加家长控制，并着手开发一款面向青少年的专用聊天机器人，承诺设置更严格的安全护栏。

AI陪伴或许不会消失，但可以确定的事，在未来必将受更严格监管。如何在“解决孤独”与“保护用户”之间找到平衡，是这个领域的核心课题。

最后一项技术叫生成式编程，关乎程序员群体。他们正经历前所未有的行业变革。

过去写代码是一项孤独的工作，是程序员与计算机的一场孤独对话，不少程序员工位摆着手办、橡皮鸭，来提醒自己面向对象编程。现在生成式编程来了，它不只是一个简单工具，而是拥有从根本上改写软件创作的能力，可以将模糊的想法瞬间转化为可以运行的代码。

如今，无论是专业软件工程师还是新手，都在用AI编程助手生成、测试和调试代码，从而减少完成项目所需的繁琐步骤，节省时间。要知道，在一年前，程序员说自己不用AI，我们还能说是手搓编码精神可嘉。但是在AI领域日新月异的今天，如果一个程序员和我说自己完全不用AI，说实话我会敬而远之。

与此同时，Cursor、Replit、Trae等国内外AI编程工具，让几乎无编码基础的人，只需要描述清楚他们想构建的内容、想解决的需求，就能搭建出视觉出色的应用、游戏、网站等数字项目。

现在有不少人都直接让AI在写代码的过程中起主导作用，自己只做判断和建议采纳——这就是当下热门的“Vibe Coding”，也就是氛围编程。

提出这一概念的AI大神卡帕西前不久还在社交平台上感慨：“作为一名程序员，我从未感到如此落后。随着程序员贡献的代码片段变得越来越稀疏且间断，这个职业正在经历剧烈的重构。我有一种预感，如果我能妥善地串联起过去一年左右出现的所有工具，我的能力可以提升10倍。显然，某种强大的外星工具已被分发到每个人手中，只是它没有附带说明书，每个人都必须自己摸索如何握持和操作它，而由此引发的9级大地震正震撼着整个行业。卷起袖子吧，别掉队。”你看，连全球顶尖AI专家都惊叹AI编程工具的进化速度，普通人更可想而知。

当然，“坚决地用AI”并不代表“不用学写代码”。因为可靠的人类专业技能当前仍不可替代，AI会凭空产生无效内容，给的建议也未必实用和安全。即便是看似合理的AI生成代码，也不一定按预期执行。

此外，程序员的角色正从逐行敲代码的生产者，转变为检查漏洞与安全隐患的代码管理者。这就像从“手工织毛衣”变成“工厂质检员”——效率大幅提高了，但你必须能判断机器产出的优劣。核心能力不再是”会不会写代码“，而是“会不会用AI写代码、能不能判断AI输出好坏”。

除了这四项技术，榜单其余六项技术分别为：钠离子电池、碱基编辑婴儿、下一代核能、胚胎评分、基因复活和商业空间站。最后这个商业空间站值得一提，不少同学知道此前有一些私营企业在做商业运载火箭，而这项技术说的就是私营企业将要运营国际空间站。比如Vast Space公司将支持四名乘客在一个巴士大小的居住舱内停留10天，而另一家公司Axiom Space的空间站，将由五个房间组成，设计风格有点类似精品酒店，预计在2028年发射。不得不感叹，科技让有钱人的生活充满想象。

不过，这听起来似乎有点儿像科幻小说了，你肯定好奇，他们的这种预测靠谱吗？说到这里，咱们不妨回头看看《麻省理工科技评论》过去几年的预测。

2019年“灵巧机器人”入选时，机械臂还很笨拙，离真正的“灵巧”还有很大距离。但榜单精准捕捉到一个关键趋势：机器人开始学习理解物理世界。到了2025年，具身智能成为热门，无数公司涌入这个赛道，机器人不再只执行预设程序，而是开始真正“理解”如何与物体互动。

2021年GPT-3入选时，不少人质疑其实用性，结果2022年ChatGPT横空出世，大语言模型快速从实验室走进数十亿人生活，如今已成工作中不可或缺的助手。

这两个案例说明了什么？麻省理工科技评论选的，不是那些已经大规模应用的成熟技术，也不是那些例如飞行汽车这样听起来很酷但没有落地可能的概念。他们选的，是那些处于临界点、即将从“实验室技术”跨越到“改变世界”的创新。

这个标准很难把握。太早了，技术还不成熟，可能永远走不出实验室；太晚了，大家都知道了，就没有预测的价值。但正是这种“卡在拐点上”的判断，让这份榜单25年来始终保持着影响力。

所以当你看2026年的榜单时，不妨多一层思考：哪些可能是下一个“灵巧机器人”或“GPT-3”？这些技术，可能就是未来5年改变你我生活的那几个关键变量。

技术预测不是算命，而是帮我们看清“哪些变化正在发生，只是大多数人还没注意到”。超大规模数据中心的能源危机、AI黑箱的安全隐患、AI陪伴的伦理边界、程序员岗位的结构性变革——这些都不是未来的问题，都是现在进行时。

AI已经不再只是“能做什么”的技术竞赛，而是“该做什么”的价值判断。这可能是2026年榜单最重要的信号，也是我们每个人都该思考的问题。

> 相关链接：
> 《麻省理工科技评论》2026年十大突破技术
> https://www.technologyreview.com/2026/01/12/1130697/10-breakthrough-technologies-2026/

---

最后再和你说一件咱学习圈的事。

艾逸轩老师的AI视频实战系列课最后一讲已经上线，课程正式完更。在最后一讲里，艾老师将教你用RunningHub快速搞定电商产品视频。这一讲特别适合电商从业者，因为电商产品视频的需求量大、更新频率高。会员同学直接可学，推荐你现在就点开文稿末尾的链接，开始学习。

点此学习《3个方法，用RunningHub搞定电商视频》

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026011523/1898901051260727400/011523.png)

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026011523/1898901156487426152/011523.jpeg)
