最近几天的AI圈，每天都有爆炸性新进展：World Labs被收购、Muse及Grot Bot引领个人智能体赛道起飞、Anthropic公布招股书、Frontiar labs一边喊着“pace the frontier”一边疯狂发新模型...
这些事件中关键的声音与深度解读，你都可以在硅谷101今年的科技大会上听到。
10月10-11日，为期两天的Alignment 2026上，我们会用两天的时间，将来自OpenAI、Anthropic、Meta、Google、SpaceXAI、Nvidia等公司的核心决策者、科学家及一线明星创业者带到大家面前，以下是我们十余场panel的详细大会议程。
Alignment 2026，硅谷见！
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大会议程
Alignment Under Pressure: Can We Develop Superintelligence Safely?
9月底，特朗普在白宫会见了众多硅谷科技领袖，宣布达成原则性协议，将监管主导权交由行业自身。然而，科技巨头的“自我监管”真的是最佳选择吗？AI进入RSI加速周期，安全机制如何才能跟上呢？以及，当一个frontier model真正要进入数十亿人的产品，安全到底要怎么做？我们的开场panel，将直击这些最重要的议题。
这场值得听之处，是让做模型的人和研究风险的人聚在一起回答同一个问题：我们究竟有没有能力控制正在创造的intelligence？
Faster Than Ever, But What If No One Wins?
过去几年，我们习惯用一张leaderboard来理解AI：今天GPT第一，明天Claude第一，下一周Gemini又在某个benchmark上超过所有人；与此同时，DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen和越来越多的开源模型，不断把几个月前只有最顶尖闭源模型才拥有的能力，下放到整个市场。
于是一个越来越值得问的问题出现了：The Model Race，真的会有一个winner吗？
也许不会。
过去几年，市场上可以买到的模型和inference providers急剧增加；“intelligence”的价格已经下降了大约1,000倍；相近能力水平下，开源模型的价格平均比闭源模型低约90%。
没有任何一个模型能够在所有use cases上占据绝对优势，而领先者也在不断更替。那么对于模型竞赛的真正问题是：如果第二名永远只落后第一名几个月，那几个月到底值多少钱？
这是一个关于“下一代AI leader到底靠什么赢”的关键panel，Jiantao Jiao从技术，Jenny Xiao从经济角度，加入Caithrin Rintoul的现场对话。
The Billion-Dollar Bet on a Different Path to AGI
2026年最疯狂的AI现象之一，可能不是一个新模型，而是一批还没有成熟产品、甚至还没有清晰商业模式，就可以融资数十亿美元的新型研究实验室——Neolabs。
最近半年，这类新实验室就吸引了大约240亿美元的资金，接近OpenAI和Anthropic在ChatGPT之前多年融资总额的五倍。资本押注的不再是现成产品，而是背后的明星科学家们，以及“如果LLM走不通，也许这里会诞生下一条通往AGI的路线”。
这个panel，我们带来了三位硅谷聚光灯下的neolab创始人和明星AI科学家们，深聊他们所押注的路。
随着Thinking machines lab的联合创始人出走、李飞飞的World Labs被收购，外界对Neolabs的生存空间开始有更多质疑。这场panel将是一个很好的机会，听听创始人的信念和声音。
From Generating Pixels to Simulating Reality
9月底，AMD宣布以约82亿美元收购李飞飞创立的World Labs。
为什么一家芯片公司愿意花82亿美元买一家成立仅两年的世界模型公司？AMD明确把这笔收购与空间智能、机器人、模拟以及未来计算平台联系在一起。
世界模型，如今真的可以落地了吗？它在各个行业的应用到哪一步了？我们请到了四位很关键的研究员和创业者，分别来自Google DeepMind，英伟达，World Labs与VAST。
过去几年，我们让人工智能学会了描述世界。下一步，我们想知道的是：它能不能在脑子里真正拥有一个世界。
From Prediction to Discovery: AI Becomes a Scientist
就在本周，Anthropic宣布，Claude智能体在一个大规模基因组数据库中发现了一种具有类似CRISPR特征的新型酶系统：大约950个Claude智能体协作搜索了21.5小时。
但科学界很快提出了一个更关键的质疑——发现某种规律，并不等于完成了真正的科学发现。
这让一个新的问题成为争论焦点：AI到底是在更快地搜索已有知识空间，还是已经开始产生人类原本不会提出的 hypothesis？
这场由硅谷101创始人/CEO Jane Liu（泓君）主持，大家不要错过哦！
Agents That Actually Do the Work
在硅谷，个人AI助理又风靡了起来。Meta推出了个人助手Muse，SpaceX旗下的Grok Bot想打造一支数字同事团队。Instinct把私人助理放在了苹果imessage的对话里。连OpenAI也在刚刚过去的Dev Day宣布了自己的助理：Dots。Agent的问题已经从“能不能demo”快速变成：什么样的agent才真正是一门生意、谁能跑出来？这个重磅panel，我们请到了Grok Bot、Harvey、Creao、Pokee AI在内的agent赛道核心嘉宾。
硅谷最新讨论度最高的Personal Assistant趋势、也是下一场AI战，就在这场panel中，大家不要错过哦！
Has the Robot Scaling Law Arrived?
最近已经不止一家前沿机器人公司号称，“已经找到了机器人领域的scaling law”，真是如此吗？
2026年机器人行业越来越像2022年前后的LLM：大家基本相信foundation model路线成立，但还没人确定真正的scaling law是什么。但这个答案目前有些初见端倪，无论是机器人数据，还是模型，还是仿真上，都有着迅速的进展。
这个panel，我们从不同的层面，给大家带来机器人的最前沿讨论。
这场最大的看点，是模型、数据和灵巧操作三条技术路线同时在场，也因此能真正讨论清楚：机器人的下一次突破，究竟会来自哪里。
From Frontier Model to Production：Why AI Needs Engineers in the Room
AI最大的“deployment gap”已经发生变化。之前的问题是“模型能力”；今天的问题变成：模型已经够强了，为什么公司还是没得到ROI？
OpenAI在8月发布的企业数据表明，领先企业对人工智能的使用方式，正在从“辅助员工完成工作”明显转向“把任务直接交给人工智能执行”。而OpenAI新推出的Presence，更是直接把前向部署工程师引入真实业务的落地流程中，让他们深入客户现场，参与问题定义、系统搭建、评估和上线。
因此，FDE（前向部署工程师）正在成为2026年人工智能行业最值得关注的新角色之一。我们也请来了OpenAI的FDE核心嘉宾。
这场虽然会比较干货，但其实在回答最重要的问题之一：Frontier intelligence如何真正变成企业价值。
The Gigawatt Race: Boom, Debt, and the Cost of AI
2026年，人工智能基础设施最稀缺的资源，正在从GPU转向电力、并网能力，以及数据中心获得电力所需要的时间。
近日，路透社报道称，为了绕过漫长的电网接入流程，美国数据中心开发商正在大量采购可以更快部署的小型燃气轮机。预计到2030年，美国新增的“表后发电”能力中，绝大部分需求都将来自数据中心。
几天前，美国能源部还宣布投入20亿美元，通过升级输电网络、提高现有电网利用效率等方式，在不大规模新建输电线路的情况下，释放超过23吉瓦的额外输电能力。
这意味着，人工智能的竞争已经不再只是芯片和模型之间的竞争。
为了获得下一代算力，科技公司正在争夺电力、土地、电网接入和能源基础设施。人工智能的扩张，正在反过来重塑整个能源体系。
这场对话，可能是最“决定”AI未来的一场探讨。
Inside the Token Economies
人工智能基础设施的重心，正在发生一次非常重要的迁移：从过去关注“如何训练出最大的模型”，转向“如何用更低的成本、更低的延迟，让数百万个智能体持续稳定地运行”。
今年，NVIDIA向Nebius投资20亿美元。双方计划到2030年部署超过5吉瓦规模的NVIDIA计算系统，并明确把人工智能推理和智能体应用作为重点合作方向。
随着Agent时代到来，当AI从“一问一答”变成持续执行任务的系统，传统的模型服务架构也必须被重新设计。
未来AI竞争的核心，不只是“谁能训练出更大的模型”，而是谁能以更低成本、更高效率，让海量智能体真正长期运行起来。
The Autonomous Hedge Fund：From Quant Models to Market Agents
AI在金融领域的应用，已经从“帮助分析师阅读报告”，进入了一个完全不同的阶段。
9月29日，Robinhood宣布，AI智能体已经可以帮助用户制定交易策略，并在用户不在线时自动执行交易；目前已经有超过15万名用户开设了相关的智能体交易账户。
这意味着，我们正在真正面对一个过去听起来还很理论化的问题：当AI智能体不再只是提供投资建议，而是能够自己观察市场、进行推理、执行交易，并根据结果继续学习，它到底还是一个工具，还是已经开始成为市场参与者？
这场真正值得讨论的，是当AI开始自己观察市场、形成判断并执行交易之后，它究竟还是投资者使用的工具，还是正在成为一种新的市场参与者？
The Future of Creative AI
Generative content的问题已经不再是“AI能不能生成一张好图”。
多模态模型的进展，已经让creatives行业进入了一个更有意思的阶段：技术已经从生成asset，走向生成production；但商业、版权和创作者身份还完全没有稳定下来。我们这个环节集结了Runway（视频生成），Suno（语音生成），Utopai Studios（影视制作）以及谷歌（AI如何与人类创意协作）的重磅艺术参与者，聊聊内容生成市场的下一步。
这一环节会有与AI协作的现场表演哦，敬请期待！
The New Deal Between AI and Publishers
这是硅谷101团队很关心的趋势：AI正在如何改变新闻和内容业。
《纽约时报》与OpenAI、Microsoft之间这场具有标志性意义的版权诉讼，今年已经进入关键阶段。与此同时，Axios的一项分析发现：AI内容授权合作的增长速度，已经明显快于相关版权诉讼。这意味着，整个行业正在同时发生两件事：
一边，媒体和内容平台仍在通过法律手段追问——AI公司能不能使用这些内容、应该如何使用、是否需要付费；
另一边，一个新的商业市场已经开始快速形成——越来越多内容方开始直接与AI公司谈授权、定价和分成。
当互联网的主要使用者不再只有人类，还包括大量AI agent时，内容应该如何被访问、如何定价、如何授权，又应该如何在内容创作者、平台和人工智能公司之间进行收益分配？
未来需要重新定义的，可能不仅是“AI训练数据的版权规则”，而是：整个互联网的信息经济，应该如何适应一个由人类和AI智能体共同使用的世界。这场真正讨论的不是版权，而是AI时代information economy的下一套商业规则。
在10月11日下午的主会场，我们会公布AI视频黑客松“STORY101 LAB”的获奖选手及团队，除了放映部分获奖作品和颁奖典礼之外，我们还请到影视界权威的嘉宾们，加入我们探讨好莱坞的下一步将如何在AI的冲击下发展。
在过去两年的硅谷101科技大会及节目上，我们一直在追问“模型还能变得多强”。而在2026年，真正值得关注的问题已经变了。
我们希望用两整天的时间创造一个沉浸的场域，将真正站在AI一线的人聚集在一起回答一些真正重要的问题，以及一些还没有标准答案的问题。
研究下一代模型的人，正在造机器人和世界模型的人，把人工智能部署进真实企业的人，正在重新定义科学、金融、内容和基础设施的人——他们会在这里分享的不只是已经发生的变化，更是那些仍然存在巨大分歧、还没有被行业想明白的问题。
Alignment 2026不是来告诉你AI的未来是什么。
我们更想邀请你，和这些正在创造未来的人一起，亲眼看看答案是怎么被争论、被实验、被验证，最终被做出来的。
10月10日-11日，硅谷Sunnyvale。两天时间，走到AI最前沿。
Alignment 2026，现场见。
