有錢真的比較長壽，趁早積累！

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有錢真的比較長壽？20年研究：中年財富較多、晚年死亡風險較低

財富除了影響生活品質，也可能與晚年的健康結果有關。美國一項追蹤近24年的研究發現，中年時期淨資產較高，與較低的死亡風險相關。

說到長壽，許多人會想到均衡飲食、規律運動、充足睡眠，以及定期健康檢查。但有一項經常被忽略的因素，可能早在中年時期就開始影響健康的長期條件：財富。當經濟資源較充足，人們可能更有餘裕安排生活、取得醫療照護，或選擇符合健康需求的居住環境。然而，財富與壽命之間的關係並不單純，也不能直接理解成「有錢就能活得更久」。

2021年發表於《JAMA Health Forum》的研究，追蹤5,414名美國成年人，分析中年淨資產與後續死亡風險的關係，觀察期間接近24年。研究發現，淨資產較高與較低的死亡風險相關；研究團隊進一步比較兄弟姊妹及雙胞胎，也觀察到相似方向的關聯。這項結果讓人重新思考：財富除了是經濟上的累積，是否也反映了一個人取得健康資源、承受生活風險與規劃未來的條件？想理解金錢與長壽的關係，必須先分清楚研究真正發現了什麼。

中年時累積的財富，與晚年壽命有什麼關係？

2021年，Eric D. Finegood、Daniel A. Briley、Nicholas A. Turiano 等研究者，在《JAMA Health Forum》發表論文Association of Wealth With Longevity in US Adults at Midlife。研究使用美國「Midlife in the United States」（MIDUS）計畫的資料，將參與者在中年時期的淨資產與後續死亡紀錄進行分析。

研究中的淨資產，指金融資產等資產扣除負債後的金額，而非單看年薪或每月收入。研究共納入5,414人，平均年齡為46.7歲，研究團隊追蹤參與者的死亡情形，資料觀察截止於2018年10月31日；期間共有1,010人死亡。

在調整年齡、性別、部分健康狀況、健康行為及父母教育程度等因素後，研究發現，中年淨資產每增加50,000美元，死亡風險的相對危險率約降低5%。

這裡的「5%」指的是統計模型估計的相對死亡危險率差異，並不代表每個人的實際死亡機率都減少5個百分點，也不是說多存50,000美元就能延長特定年數的壽命。研究呈現的是財富與生存結果之間的關聯，因此不能據此斷定財富增加本身就是降低死亡風險的直接原因。

為什麼研究還要比較兄弟姊妹與雙胞胎？

財富與健康之間可能存在許多交錯因素，例如成長環境、家庭資源、教育機會及遺傳特徵，都可能與一個人日後的財務狀況或健康有關。

為了進一步檢視這些因素，研究團隊另外分析了具有手足或雙胞胎關係的參與者，比較同一家族中淨資產不同的人，是否也呈現相似的生存差異。結果顯示，在2,490名手足與雙胞胎參與者的分析中，較高淨資產仍與較低死亡風險相關。

結果呈現財富與壽命的關聯，不太可能完全由家族共享的早期經驗或遺傳特徵解釋。不過，這項分析仍然無法排除所有混雜因素，也不能證明財富與壽命之間存在直接因果關係，且研究使用的是觀察性資料，並非將人隨機分配到不同財富條件的實驗。

財富如何影響健康？關鍵可能不只醫療費用

淨資產本身不會直接告訴我們，一個人為什麼比較健康，也無法單靠這項研究確認其中的作用機制。不過，從公共健康的角度來看，經濟資源與日常生活條件之間的關係確實值得關注。

例如，財務狀況可能影響一個人是否有能力負擔醫療支出、選擇合適的居住環境，或在身體不適時暫停工作、安排休息；經濟安全也可能影響人們如何面對突發支出，以及能否長期維持適合自己的生活安排。

這些都是理解財富與健康差距時可以進一步研究的方向，但不應直接當成Finegood團隊已經證實的因果路徑。該研究主要檢視淨資產與死亡風險的統計關聯，並沒有逐一證明上述每一項因素如何造成結果。

同時，財富也不是健康的唯一條件，吸菸、慢性疾病、生活環境、社會支持與醫療可近性等因素，都可能影響健康結果。因此不能只看一個人的財務數字，就推斷他會活得多久。

35,164人研究，再次看見財富差距與壽命差異

2024年，Kathryn E. W. Himmelstein、Alexander C. Tsai 與 Atheendar S. Venkataramani發表另一項研究，刊登於《JAMA Internal Medicine》，主題為Wealth Redistribution to Extend Longevity in the US。這項研究分析美國「Health and Retirement Study」的資料，納入35,164名50歲以上成年人，探討不同財富分位與壽命之間的關係。

研究發現，財富最高的十分位參與者，其死亡危險率約為最低十分位參與者的0.59倍；研究模型估計，兩組的生存年數相差約13.5年。

不過，這個數字反映的是研究樣本中不同財富群體的壽命差距，不能直接套用到每一個人身上，也不能解讀成富裕人士必然比經濟弱勢者多活13.5年。

研究團隊模擬不同的財富分配情境，模型估計，在假設財富完全平均分配的情境下，整體人口的中位壽命可能增加約2.2年。這是根據統計模型推算的假設結果，並非實際實施財富重分配政策後觀察到的壽命增幅。

這項研究的價值，在於把焦點從個人財富延伸到整體社會：如果財富分布與生存機會存在顯著關聯，如何改善經濟安全與健康機會，就不只是個人理財問題，也可能是公共健康議題。

想為長壽做準備，除了理財還能從哪些地方開始？

研究不能保證財富增加就會延壽，但提醒我們，健康與財務規劃不宜完全分開看待，若想為未來的生活品質建立更穩固的基礎，可以從以下幾個方向思考。

1. 把健康支出納入長期財務規劃

除了退休金與日常開銷，也要考慮醫療需求、保險保障及突發支出的承受能力。規劃的目的不是預測自己會生什麼病，而是降低健康事件對生活造成的財務衝擊。

2. 讓健康習慣成為可持續的日常

規律活動、均衡飲食、充足睡眠、避免吸菸，以及依個人狀況接受適當的健康檢查，都是可以持續關注的健康方向。財務資源或許能增加選擇，但無法取代日常照護，也不能保證特定壽命。

3. 不要忽略居住與工作條件

長期的工作壓力、居住安全、生活環境與取得健康服務的便利程度，都可能影響日常生活。若財務規劃能為更合適的工作安排、休息時間與生活環境保留空間，也有助於思考如何維持長期福祉。

4. 把個人健康放進更大的生活脈絡

健康不是只靠意志力或個人選擇決定，家庭支持、社區資源、醫療可近性與經濟安全，也可能影響人們維持健康生活的機會。當討論長壽時，除了問自己能做什麼，也值得關注身邊是否有足夠的資源與支持。

長壽就是吃對食物、睡滿7小時

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 真正的抗老從生活開始！醫師推薦8大長壽習慣，抗發炎、睡好覺

SANDY HSU, STEPHANIE ANDERSON WITMER（GOOD HOUSEKEEPING）

「長壽（Longevity）」無疑是當前最受矚目的健康趨勢之一，但它的核心概念其實很簡單：每個人都希望盡可能長久地維持健康、活力與自主生活的能力。儘管社群平台充斥著高價營養補充品、尖端健康檢測與繁複的抗老方法，專家指出，真正有助於延年益壽的關鍵，往往是日常生活中最基本的習慣。

全球的「藍色地帶Blue Zones」就是很好的例子。這些地區的居民經常活到90多歲，甚至超過100歲。他們不會一味追求極致的健康管理，也不需要每天花好幾個小時待在健身房，而是透過步行、園藝、烹飪等日常活動，自然而然地保持身體活動量。同時，他們也重視人際連結、均衡飲食，以及有助於調節壓力的生活作息。

生活型態醫學與整合醫學醫師、Lutanen Health 創辦人暨醫療總監 Jay Luthar 表示：「談到健康老化，持之以恆比運動或養生方式的強度更重要。每天實踐微小、可長期維持的好習慣，成效往往勝過短期且極端的介入方式。」以下整理8項有研究證據支持的健康習慣，幫助你不只活得更久，也活得更健康、更有品質。

1. 多攝取植物性食物。

多數人都可以在日常飲食中增加植物性食物的比例，包括水果、蔬菜、綠葉菜、全穀類、豆類、堅果與種子。Luthar 醫師指出：「以植物性食物為主的飲食模式，是跨越不同族群與文化、最獲得一致研究證據支持的長壽策略之一。」

植物性食物富含有助於健康長壽、預防慢性疾病的營養素，例如膳食纖維、多酚與抗氧化物質。Luthar 醫師表示，這些營養素有助於減少發炎反應與細胞損傷、改善胰島素敏感性，並維持腸道、心血管及代謝系統的健康。植物性食物對大腦健康也有益處。研究發現，莓果所含的多酚具有保護腦部神經的作用，而攝取綠葉蔬菜則與減緩隨年齡增長的認知功能退化有關。

也別忽略豆類的重要性。David Fein 醫師是普林斯頓長壽中心（Princeton Longevity Center）的創辦人暨醫療總監，他表示：「藍色地帶研究發現，飲食中攝取豆類，是預測長壽的重要指標之一。」豆類富含膳食纖維，有助於改善胰島素敏感性、降低膽固醇，並降低大腸直腸癌風險。

Luthar 醫師指出，以植物性食物為飲食核心的模式，例如地中海飲食，擁有最充分的長壽研究證據。其他類似的飲食方式，包括北歐飲食與沖繩飲食，同樣強調當季植物性食材、低度加工食品、健康脂肪，以及以魚類補充蛋白質與 Omega-3 脂肪酸。

2. 增加日常活動量。

Luthar 醫師表示：「規律身體活動，是目前已知最能有效延長壽命與健康壽命的方法之一。」運動有助於改善心血管健康、大腦健康及代謝健康，同時降低癌症風險，以及心血管疾病、失智症和憂鬱症的風險。

建議每週至少累積150分鐘中等強度有氧運動，搭配每週兩天肌力訓練，並加入瑜伽、皮拉提斯等能改善關節活動度與身體柔軟度的運動。此外，也應在生活中增加非正式運動的身體活動量，例如走路、做家事，讓身體持續保持活動。Fein 醫師指出，比起在健身房激烈運動一小時，接著卻久坐12小時，這樣的生活方式更有益健康。

3. 強化肌力，守住肌肉量。

肌肉能幫助我們維持力量、良好姿勢與日常活動能力，同時也是維持代謝健康的重要關鍵。Fein 醫師指出：「肌肉是調節血糖的主要器官。當肌肉量減少、身體又缺乏活動時，胰島素阻抗就會增加。這不僅會加速老化，也是影響第二型糖尿病發生風險的重要因素之一。」

大約從35歲開始，我們每年都會流失少量肌肉量。肌力訓練可以幫助增加肌肉、減緩肌肉流失，而且不必練成健美選手般的身材，也能獲得好處。Luthar 醫師表示：「對多數人而言，每週進行兩次阻力訓練，就足以帶來明顯效益。」不妨從自由重量訓練、彈力帶運動，或深蹲、棒式等徒手訓練開始。

大幅減少酒精攝取。

雖然不一定是大家樂見的消息，但研究顯示，飲酒可能沒有完全無害的安全量。Fein 醫師表示：「即使每天只喝一杯酒，也可能對健康造成負面影響。」酒精在體內代謝時會產生乙醛，可能損傷 DNA，並干擾其修復機制，進而提高某些癌症與其他疾病的風險。不僅如此，酒精還可能干擾睡眠、加速大腦老化，以及增加內臟脂肪。

飲酒與社交生活密不可分，因此想完全戒酒並不容易。Luthar 醫師建議，若想控制飲酒量，可以將喝酒留到特殊節日，或與親友相聚、悠閒共進晚餐等場合，減少平日飲酒的頻率。

學會管理壓力。

壓力對身心健康的影響不容小覷。Luthar 醫師指出：「慢性壓力會透過影響發炎反應、免疫功能、心血管健康與代謝調節，對長壽造成深遠影響。當身體長期處於壓力反應被啟動的狀態，可能加速生物性老化，並提高慢性疾病的風險。」

雖然我們無法徹底消除生活中的壓力，但可以透過健康的調適方式，避免壓力持續累積。冥想、呼吸練習、瑜伽、運動、創意興趣活動，以及親近大自然，都是有研究支持的

重點整理

醫學專家與研究結果一致指出，簡單的健康生活習慣，就有機會幫助我們延長壽命。關鍵不在於追求極端強度，而是長期持之以恆。從飲食著手，多吃植物性食物、減少超加工食品，並限制或避免酒精與添加糖的攝取；再搭配規律睡眠、適度有氧運動及重量訓練，都有助於延長壽命與健康壽命。此外，維繫良好的人際關係、妥善管理壓力，不僅可能讓人生更長久，也能讓每個階段都過得更健康、更有品質。減壓方法。

6. 維繫良好的人際關係。

與親友保持緊密聯繫，也可能是長壽的祕訣之一。研究指出，穩固的社交與家庭關係是預測長壽的重要因素；相反地，孤獨感與社會孤立則可能提高過早死亡的風險。

Fein 醫師指出：「豐富且穩定的社交生活，似乎與更高的長壽機率有密切關聯，也有助於在人生後期維持健康與良好生活品質。」與人互動能改善情緒、舒緩壓力，進而為全身健康帶來正面影響。此外，聊天與社交互動帶來的認知刺激，也有助於讓大腦保持靈活。

7. 減少添加糖與超加工食品。

Luthar 醫師指出：「高添加糖與高超加工食品的飲食模式，與肥胖、第二型糖尿病、心血管疾病及過早死亡的風險上升有關。」此外，這類食品往往營養密度較低，也可能加劇發炎反應。

Luthar 醫師表示：「從健康長壽的角度來看，減少超加工食品、優先選擇原型或低度加工食材，通常比嚴格計算熱量更重要。」日常飲食可以從留意食品成分標示開始，盡可能挑選當季、在地生產的蔬果，多在家烹調，並增加富含膳食纖維的植物性食物攝取量。

把優質睡眠放在第一位。

成年人應以每晚至少7小時的優質睡眠為目標。Luthar 醫師表示：「睡眠幾乎是所有健康與長壽關鍵要素的基礎。」

他進一步指出，睡眠品質不佳可能加速生物性老化。長期睡眠不足與心血管疾病、失智症、憂鬱症、肥胖及糖尿病的風險上升有關。這是因為我們入睡後，大腦與身體會啟動清除廢物與修復機制；如果睡眠不足，這些重要的修復工作就難以充分完成。

重點整理

醫學專家與研究結果一致指出，簡單的健康生活習慣，就有機會幫助我們延長壽命。關鍵不在於追求極端強度，而是長期持之以恆。從飲食著手，多吃植物性食物、減少超加工食品，並限制或避免酒精與添加糖的攝取；再搭配規律睡眠、適度有氧運動及重量訓練，都有助於延長壽命與健康壽命。此外，維繫良好的人際關係、妥善管理壓力，不僅可能讓人生更長久，也能讓每個階段都過得更健康、更有品質。

歐洲在機器人領域追趕中國

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「機器人健身房」：

JAMES PATON

2026年10月28日

RODERICK AICHINGER FOR THE NEW YORK TIMES

歐洲戰略的關鍵一環是慕尼黑機場邊緣的一座技術中心。設施之內，多達100台人形機器人及其他機器人已投入全天候訓練。不久前，雷格爾在柏林與商界領袖一道同德國總理弗里德裡希·默茨和英國首相安迪·伯納姆會談。第二天上午，他首次向一名記者開放了這座「機器人健身房」。他拒絕透露與政府領導人會面的細節。

現年38歲、身著黑色外套、襯衫和長褲的雷格爾介紹了團隊。機器人拿起汽車零件放入容器，堆疊箱體，並完成其他任務，模仿著遙控它們的人類訓練員的動作。一台機器人反覆練習握緊玻璃杯，學習杯中加水後該如何應對。

當一台機器人掌握新技能，數據會被送入一個雲端平台——或者說一個共享大腦——所有機器人便隨之變得更聰明。紐鼐已簽約數十家汽車、物流、製藥等領域的公司，讓它們在健身房中進行各自的訓練，但拒絕披露這些公司的名稱。紐鼐首席執行官稱，已有超過2600家企業申請在其中一個場地獲得空間。

紐鼐首席執行官戴維·雷格爾通過自學掌握了工程技術，並在瑞士製造出了自己的第一批機器人。RODERICK AICHINGER FOR THE NEW YORK TIMES

這座由紐鼐與慕尼黑工業大學共同開發的培訓中心是一項更大計劃的一部分。紐鼐的目標是在年底前在全球運營五座健身房，其中一座已在中國杭州開設，預計還將新增十座。

生成式人工智慧模型依靠海量互聯網數據訓練，物理人工智慧則不同，它依賴於成本高昂的現實世界數據採集。雷格爾將其比作學游泳：光看影片不夠，你必須下水。然而，大多數的泳池正由中國建造

據諮詢公司Interact Analysis統計，中國各地已有90餘個人形機器人數據採集中心投入運行。在政府支持與替換退休工人的需求推動下，這場運動毫無放緩跡象，至少還有50個場所正在建設中。歐洲的設施則不足10個。

登上頭條的不只是中國行動的規模。8月，一台中國人形機器人在百米短跑中打破了尤塞恩·博爾特的紀錄，另有數十台在北京跑完半程馬拉松。在巴黎車展上，中國智元機器人(Agibot)研發的機器人隨著杜阿·利帕的歌曲《Levitating》起舞。

紐鼐機器人通過雲端系統共享新掌握的技能。RODERICK AICHINGER FOR THE NEW YORK TIMES

已有超過2600家公司申請在紐鼐的健身房中訓練機器人。RODERICK AICHINGER FOR THE NEW YORK TIMES

「這種技能是毋庸置疑的，但其中許多——尤其是在人形機器人領域——屬於我們所說的娛樂機器人，而非工業機器人，」海克斯康機器人(Hexagon Robotics)總裁阿諾·羅伯特說。這家瑞士公司正與寶馬在其位於萊比錫的一家工廠開展試點合作。

他說，這給歐洲公司留下了空間。

人工智慧機器人正首次進入歐洲的工廠車間，德國正在成為主要訓練場。預計到明年第一季度，機器人將在寶馬基地投入生產。總部位於慕尼黑的思靈機器人(Agile Robots)正與谷歌DeepMind等夥伴合作。另一家公司Humanoid則計劃在2026年底前將機器人整合進德國汽車供應商舍弗勒(Schaeffler)的運營。

在推進健身房業務的同時，紐鼐還與另一家供應商博世(Bosch)及其他公司合作，為1000多名工人配備傳感器套件，在正常輪班中記錄他們的動作並採集其他數據。

歐洲公司希望外界關注的是它們將開發技術轉化為切實成果的能力。但它們必須證明自己的機器人能夠安全、高效地運行——而且成本足夠低，具備經濟可行性。

紐鼐正與多家企業合作，為1000多名工人配備傳感器套件。RODERICK AICHINGER FOR THE NEW YORK TIMES

這些套件旨在利用現實世界的動作數據來訓練機器人。RODERICK AICHINGER FOR THE NEW YORK TIMES

隨著各國應對人口老齡化和勞動力萎縮，工廠、倉庫、醫院和酒店中的智能機器人預計將發揮關鍵作用。巴克萊(Barclays)研究員佐爾尼察·托多羅娃表示，如果成本下降且技術不遭遇監管阻力，全球部署的人形機器人數量可能從去年的1.5萬台增至2030年的100萬台。

「未來十年將是機器人的十年——而眼下，這個十年看起來可能屬於中國，」托多羅娃說。不過她認為，歐洲對安全的重視以及在硬件領域的專長——例如讓機器人得以運動的執行器——構成了一種優勢。

紐鼐今年從多家知名企業籌得資金，包括現有合作夥伴英偉達和亞馬遜。領投方是加密貨幣公司泰達(Tether)，這家估值超過1800億美元的公司正受到立法者和監管機構的審視。紐鼐表示，14億美元中的一部分是與它有望達成的里程碑掛鈎的。

在公司與慕尼黑工業大學合作的機器人健身房開幕式上，紐鼐機器人步入舞台。RODERICK AICHINGER FOR THE NEW YORK TIMES

雷格爾在距梅青根50英里的羅特韋爾長大，是11個兄弟姐妹中的長子。他夢想移居海外，最終去了加利福尼亞。但他一開始並沒有在矽谷找到科技工作，而是與一家基督教組織合作幫助舊金山的無家可歸者。

回國之後，他對歐洲及其醫療和社會保障體系有了更深的認同。他沒有上大學，而是自學了工程，在瑞士找到一份工作，並在那裡造出了自己的第一批機器人。

雷格爾在9月與法國總統埃馬紐埃爾·馬克宏會面。他表示，自己的目標是成為「歐洲最大的納稅人」，把人工智慧與機器人技術結合起來，為歐洲打造一個比汽車業更大的經濟引擎。他說，如果不能收穫這些收益，代價將十分高昂。

「這是一場競爭，」雷格爾說。「如果其他國家通過機器人技術變得更高效，而我們沒有，那麼要走出這種局面將非常困難。」

張一鳴—— 一鳴驚人！

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轉自維基

張一鳴（ 1983年4月10日—），男，福建龍巖市永定區客家人 ，中國網際網路企業家，原字節跳動董事長兼執行長。於2012年創建了字節跳動公司。旗下有產品今日頭條、抖音和火山小視頻等。在2026年福布斯中國富豪榜上，張一鳴以1008億美元位列榜單第1名。

張一鳴
出生	1983年4月10日（43歲） 中華人民共和國福建省龍巖市永定區
居住地	中國北京、新加坡 （經常往返於兩地）[1]
國籍	中華人民共和國[2][3]
教育程度	本科
母校	南開大學
職業	原字節跳動董事長兼執行長
淨資產	▲ 1008億美元 (2026年)

生平

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早年經歷

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1983年出生於福建龍巖永定區，2001年考入南開大學，期間從微電子學專業轉到軟體工程專業。2005年畢業於南開大學。2006年2月加入酷訊，2007年被提拔為技術總監。2008年相繼進入微軟和飯否。2009年酷訊被億客行收購；同年10月，他首次創業，成立了一家垂直房產搜尋引擎公司九九房。

職業生涯

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2006年加入酷訊，負責搜索研發，是該公司的首批工程師之一。2007年被提拔為技術負責人。

2008年先後離開酷訊並短暫加入微軟，隨後加入飯否擔任技術合伙人。

2009年10月創立垂直房產搜尋引擎九九房，這是其首次獨立創業項目。

2011年，張一鳴觀察到網民逐漸從傳統的個人電腦遷移到智慧型手機，於是辭去九九房CEO的職位，於2012年創建了字節跳動公司。根據2015年張一鳴在南開大學給學生們的演講，他說：「在2011年，我就注意到在地鐵上看報紙的人越來越少了。中國的智慧型手機銷量也出現了爆發式增長。我認為智慧型手機會取代報紙，成為最重要的信息傳播媒介。」

張一鳴認為可以通過人工智慧，向用戶推薦其感興趣的內容。張一鳴表示，「就像Facebook將人與人連接起來，Uber將人與車連接起來，他的產品將把人與信息連接起來。」不過在當時，人工智慧行業還處於初級階段，張一鳴和他的團隊都不知道如何構建複雜的算法。在沒有書本指導的情況下，他們從基礎開始，一路教自己。張一鳴判斷中國網民時常不能在網際網路找到其感興趣的信息，如中國市場的搜尋引擎百度，常將廣告與搜索結果混為一談，導致了後來的百度醫療廣告醜聞。

字節跳動在2012年8月推出新聞推薦的應用今日頭條。該平台研究用戶閱讀和搜索的內容，根據這些習慣推薦信息和文章。使用的人越多，隨著數據的累計以及算法的進步，用戶體驗會越好，停留的時間也越長。在2012年的種子輪融資中，張一鳴的早期投資者海納亞洲創投基金投資了300萬美元，為公司的突圍提供了必要的資金。到2014年中，頭條日活躍用戶已經攀升到1300多萬。紅杉資本於此時領投了1億美元的C輪融資。

在2016年9月左右，字節跳動推出抖音。抖音讓用戶可以拍攝和編輯15秒鐘的短視頻，添加濾鏡，並在微博或微信等平台上分享。這種形式吸引了年輕人關注，一經推出便一炮而紅，以至於微信後來封殺了該應用的直接入口。2017年，字節跳動以8億美元收購了中國人在美國創辦的手機應用Musical.ly。字節跳動認為Musical.ly和抖音（在中國內地及香港以外的其他國家和地區稱為 TikTok）有協同效應，並將兩者合併。

少見的是，張一鳴和字節跳動是第一家沒有向阿里巴巴、騰訊或百度尋求保護或資金的創業公司。相反，字節跳動被認為與兩大巨頭有強烈的競爭關係，因字節跳動資金主要來源於抖音和今日頭條的廣告收入。

另外，比起阿里巴巴、百度和騰訊，字節跳動在吸引國外的年輕受眾方面更加成功。字節跳動在美國、東南亞、日本等地均獲得用戶青睞，被認為是中國科技公司中海外化最成功的案例。除蘋果之外，字節跳動也是唯一一家在中國和西方國家均擁有超過1億用戶的科技公司^[15]。經濟學人雜誌認為它是第一家中國走出的國際科技巨頭。在美國，TikTok被認為是YouTube和Instagram等公司的競爭對手。

字節跳動公司旗下產品除了今日頭條、抖音（以及其海外Tik Tok）外還有火山小視頻等產品。截至2018年，字節跳動的移動應用月度用戶超過10億，估值750億美元，超越Uber成為全球最有價值的創業公司。張一鳴以1145.5億元的財富，位列2019年福布斯中國富豪榜單第十位。

在2020年3月，字節跳動已經有六萬員工，投資人和內部消息將字節跳動2019年的營收定在 1040 億元至 1400 億元人民幣，超過了優步、Snapchat和推特的總和；廣告收入也超越了騰訊，僅次於阿里巴巴。抖音的下載量達1.15億次，固定用戶近10億。

2021年5月20日，張一鳴宣布辭去字節跳動執行長，由梁汝波接任。

2024年10月29日發布的2024胡潤百富榜顯示，張一鳴以3500億元人民幣的財富首次成為中國首富。

2025年4月1日，張一鳴以650億美元的身家，名列2025年《福布斯》全球億萬富豪榜第23名。

2025年4月，網上有謠傳稱張一鳴加入新加坡國籍。不久後，字節跳動在今日頭條所屬抖音社區治理專號「抖音黑板報」發布動態稱，張一鳴加入新加坡國籍的說法不實。

2026年9月16日，據彭博全球富豪榜顯示，張一鳴以1050億美元身家成為亞洲首富。

3.3兆破紀錄 張一鳴重登陸首富

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大陸胡潤研究院27日公布《2026胡潤百富榜》，字節跳動創辦人張一鳴以6700億元人民幣身價，二度登上大陸首富寶座。（中新社）

大陸胡潤研究院27日公布《2026胡潤百富榜》，人工智慧（AI）與機器人產業成為今年財富增長的重要推手。字節跳動創辦人張一鳴以6700億元（人民幣，下同，約新台幣3.3兆元）身價，二度登上大陸首富寶座，財富規模更刷新紀錄；AI新創DeepSeek創辦人梁文鋒則以2800億元首次上榜便躋身第7名，成為今年榜單最受矚目新面孔。

　綜合陸媒報導，今年共有1529名個人財富達50億元以上的企業家登上胡潤百富榜，較去年增加95人，創下歷史新高。上榜企業家的總財富達32兆元，年增7％，反映AI等新興產業持續帶動財富版圖變化。

　張一鳴今年財富大幅增加2000億元，主要受惠於AI業務發展，帶動字節跳動估值上升，進而推升其個人身價。相較之下，農夫山泉創辦人鍾睒睒財富減少1200億元，以4100億元退居第二，旗下萬泰生物股價回調是影響因素之一。

　今年共有263名企業家首次登榜，其中以41歲的梁文鋒財富最高。胡潤集團董事長胡潤表示，DeepSeek估值今年已升至500多億美元，梁文鋒首次上榜便躋身前十，顯示AI產業的造富速度驚人。除梁文鋒，宇樹科技創辦人王興興以695億元排名新上榜者第二，惠科創辦人王智勇則以645億元排名第三。

從整體榜單來看，AI與機器人產業已成為大陸新一輪財富增長的重要來源。胡潤研究院指出，今年有160多名上榜企業家的財富來自AI產業，約占上榜人數一成；另有近80人的財富與機器人產業相關。榜單前十名也出現新面孔，包括恆力集團陳建華、范紅衛夫婦、DeepSeek梁文鋒，以及寒武紀創辦人陳天石。

　若以企業家居住城市統計，深圳今年以177人上榜，首度超越其他城市排名第一，較去年增加30人；上海以161人居次，北京則以140人排名第三。香港共有102人上榜，台北則有58人，排名第八。

大陸天才AI少女-郭文景

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從史丹佛休學 創立Pika估值4.7億美元

2023年底，時年25歲「天才少女」郭文景，因創辦AI影片生成工具Pika爆紅，父親郭華強掌舵的A股上市公司信雅達，短短8天連拉6個漲停板，市值一度衝上83億元，郭文景一夕成為媒體追逐焦點，甚至被拿來與北京冬奧3金3銀選手谷愛凌相提並論。時隔近3年，郭文景已從當年的「哈佛女孩」成為矽谷AI新創企業執行長，Pika持續擴大產品布局，估值曾達4.7億美元。

郭文景目前仍擔任Pika共同創辦人暨執行長。根據Pika官方網站2026年10月最新資訊，公司團隊已擴大至40多人，活躍用戶約200萬人，產品也從早期文字生成影片，擴展至影片、圖片、音樂、語音及音效生成。8月推出音樂、語音及音效模型，9月宣布整合多種生成式AI工具，10月16日更宣布推出Pika與ChatGPT的整合功能，讓使用者能在對話中運用40多種創作應用及100多種生成模型。

美國科技媒體Semafor於9月報導，Pika目前估值約4.7億美元，雖然在競爭激烈的AI影片市場面臨Runway、Higgsfield等業者挑戰，仍持續透過降低使用門檻、整合不同AI模型尋求市場定位。

至於當年引發市場炒作的「父憑女貴」，信雅達2023年12月曾發布澄清公告，證實郭文景是實際控制人郭華強的女兒，但強調她未在公司任職，信雅達沒有投資Pika，也沒有任何業務往來。當年股價連續6個交易日漲停，主要反映市場對AI概念的追捧，並非信雅達直接受惠於Pika營運。

從當年被媒體冠上「天才少女」、「谷愛凌接班人」的標籤，到如今持續帶領AI新創公司轉型，郭文景的發展重心已從個人學歷背景轉向企業產品與市場競爭。她能否帶領Pika在AI影音生成市場突圍，將是下一階段值得觀察的焦點。

239 個入口的證明，保證了哪些安全性？

GCIOSGF Newsletter  會訊:

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Claude 形式驗證百餘開源程式庫：239 個入口的證明，保證了哪些安全性？

Claude 形式驗證研究替123個開源程式庫的239個測試入口撰寫Rocq證明。本文解釋測試轉規格、RISC-V執行條件、證明檢查器與共享證明成本，分清特定安全保證與整個軟體無漏洞的距離。

Claude 形式驗證如何把測試轉成可證明的規格？

團隊沿用開發者寫好的模糊測試入口，將「這個測試不崩潰」編成針對執行檔的命題。模糊測試也叫 fuzzing，會不斷產生或修改輸入，嘗試撞出錯誤。

入口像替程式開的一扇測試門。開發者指定資料如何送進去，也會把自己在意的失敗變成崩潰，讓測試引擎能辨認哪個輸入有問題。

這種方法很有效，卻主要靠不斷找反例。沒有找到崩潰，代表目前試過的路徑沒有揭露它，不能直接推出每個還沒試到的輸入都安全。

Anthropic 的完整研究改用現有測試定義規格。規格就是精確寫出程式應滿足什麼條件，讓「正確」不只是一句模糊要求。

團隊將程式庫和測試編譯成 RISC-V 執行檔，再配上處理器與 Linux 程序的形式模型，產生待證命題。RISC-V 是一種處理器指令架構，描述晶片可以執行哪些基本動作。

因此，主要證明對準的是編譯後的指令，不是只讓模型閱讀原始程式，再寫一段「看起來沒問題」的報告。這讓檢查對象更接近真正執行的產物。

這套形式驗證做法也不必先替每個大型應用寫出完整功能規格。它從開發者已表達在測試裡的要求開始，例如不越界、壓縮後解開要還原原資料。

若測試規定資料往返必須相同，違反就會崩潰，那麼證明測試永不崩潰，也就涵蓋了那個往返要求。保證有多強，取決於測試和命題實際要求什麼。

這提供一條逐步擴張的路徑：先處理清楚且重要的性質，再增加其他規格，而不必宣稱一次解決「整套軟體什麼都正確」。

規格定好之後，模型負責寫出推導，接受與否則交給另一套系統。

Anthropic 內部 36 個較小形式驗證任務的結果：每題三次獨立單代理嘗試、各有 500 萬 Token 預算，以最先完成者計。圖中差距非所有軟體的通用成本比例。 圖片來源：官方原文。

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Anthropic 官方動畫以路徑示意特定測試入口的形式驗證範圍；它涵蓋該入口可達路徑，並非整個程式的所有功能，仍依賴處理器與作業系統模型。 來源：官方發布。

Claude 寫證明，Rocq 檢查器究竟核對什麼？

Rocq 核對證明能否推出精確命題，不是根據 Claude 的文字解釋判斷可信度。它是一套形式證明工具，會依自己的邏輯規則檢查每一步。

形式驗證的這個分工很重要，因為模型可能產生很有說服力、實際卻不成立的推導。把接受條件交給檢查器，能減少只憑語氣或另一個模型同意就判定成功的情況。

但檢查器回答的問題有邊界。它可以核對「在這些假設下，證明是否滿足這個命題」，不會自動知道人類真正想要的功能是否被命題完整表達。

例如，若只證明某個測試入口不崩潰，就不能從中推出網頁服務必定正確驗證使用者身分。兩者需要不同規格，不能因同屬安全問題就互相代替。

這次報告的證明約有一億八千萬行 Rocq 程式，典型單份約六十萬行，對應的執行檔指令長度中位數約一萬八千條。證明文字和被驗證的產品程式碼，是兩種不同產物。

證明比原程式大很多，並不代表模型替開源專案新增了同樣數量的功能。大量內容是為了把編譯指令的行為和安全命題接起來，供檢查器核對。

因此，這也改變形式驗證的人工審閱重點。人類不必逐行相信模型寫出的每個理由，卻需要核對命題是否是自己要的、機器模型是否合理，以及檢查器是否值得信任。

由檢查器接受，也不等於已有外部研究者把整批結果獨立重跑。前者是證明系統的驗證方式，後者是另一項可追查的實際執行，不能在新聞裡合併成同一個承諾。

當這些角色分清楚，龐大證明就有可理解的用途。不過，證明數量仍要連同入口和輸入條件閱讀。

123 個程式庫、239 個入口與 64MB，各代表哪一層範圍？

這些數字量的是形式驗證已完成的目標，範圍由測試入口與部署條件界定。入口數可以超過程式庫數，因為一個程式庫可能有多個測試入口。

研究使用 Google OSS-Fuzz 生態系裡的開發者測試。這些入口原本就設計來找出維護者在意的崩潰，但不代表它們涵蓋了程式庫所有功能與呼叫順序。

小於 64MB 則是命題的輸入範圍。即使把上限固定，可能的位元組組合仍多到無法靠逐一測試實際窮盡，形式證明的價值是用推導涵蓋這個集合。

若要增加上限，必須改動命題並重新取得證明。不能只因上限看起來像一個設定值，就在報導裡自行延伸成任意大小都成立。

主要形式驗證結果還假設程式是單執行緒、靜態連結、記憶體預算固定，並在指定的 RISC-V/Linux 模型下執行。這些是保證能成立的前提，而非可以省略的安裝細節。

其中記憶體檢查仰賴 AddressSanitizer，也就是在程式執行時偵測部分記憶體錯誤的工具。它會把某些越界等行為變成錯誤，但不會發現所有記憶體問題。

因此，證明沒有觸發這套檢查，不能擴寫成排除所有種類的漏洞。測試的範圍、檢查工具的能力和形式模型，會一起決定最後保證的範圍。

截至 10 月 23 日，公開證明儲存庫列出二十五個程式庫、六十個入口的證明。這是釋出的子集，和整體研究報告的規模不同。

官方說明，有些產物可能揭露尚未修補的錯誤，所以沒有把所有證明直接公開。讀者可以核對已發布內容，不應把整體數字解讀成同樣數量都已供外部重跑。

在這些明確範圍內嘗試完成證明，還可能暴露原本測試很難撞到的錯誤。

為何寫證明也會找到錯誤，修補又如何避免鑽漏洞？

當形式驗證的命題證不下去，模型可能找到罕見反例並提出修補。這讓驗證不只是最後蓋章，也成為尋找錯誤的一種過程。

官方舉例，有一個解壓縮錯誤，需要約二十MB且排列非常特殊的輸入才會出現。常見模糊測試通常對較小輸入變異，未必容易走到這個條件。

另一類問題需要特定的呼叫順序，或非常深的巢狀輸入。這些案例說明，長期沒撞出來不等於不存在，也解釋了為什麼嘗試建立全範圍推導會找到不同線索。

但不是所有證明失敗都代表原程式一定有漏洞。模型可能還沒找到推導方法，或形式模型不夠完整，所以需要分辨反例、工具限制和證明搜尋失敗。

為了讓工作不中斷，團隊允許 Claude 修補發現的錯誤，再針對修改後的執行檔重新產生命題與證明。這表示最後的保證有時對應修補版本，不能全部算成原始碼從來就安全。

這項權限也可能被鑽漏洞：如果直接刪掉功能、讓程式立刻結束，不崩潰的命題可能變容易，卻失去使用者原本需要的行為。

研究因此對修補設置代價，鼓勵證明哪些輸入行為被改變、改動範圍有多小，並記錄及稽核修補。這是團隊採用的控制方式，不是模型不可能走捷徑的證明。

對工程團隊，可借鏡的是把功能要求和安全命題一起保留。即使修補後通過檢查，也要知道新命題是否仍描述要交付的工作，不能只讓成功標記取代行為核對。

這樣的形式驗證和修補需要大量生成工作，因而讓重用既有成果變得很有價值。

共享證明如何省成本，40% 與 17% 又測了什麼？

官方在三十六個較小任務觀察到，新模型與共享工作區可減少 Token，但這是特定內部實驗的結果。Token 是模型處理與生成文字的計量單位。

這組測試取自真實模糊測試程式，每題給三次獨立單代理嘗試，各有五百萬 Token 預算，第一個完成的嘗試決定何時算證明成功。

在這個設定下，Opus 5.5 證出一半任務所需的 Token，約比 Opus 5 少四成。這個結論對應指定完成比例與任務集，不能改寫成每份證明都固定便宜四成。

另一個實驗讓代理互相取用已寫好的證明，平均少用 17% Token。有些原本單獨失敗的目標，也在能利用共享成果後完成。

原因不只在對話協作。許多程式包含相同的啟動與檢查機制，證明這些共通部分後，下一個目標可以沿用，不必從頭重新解釋所有指令。

這和軟體重用函式庫相似：重複工作的成本降低，新的工作就能集中在不同之處。但重用仍需要確認前提相符，不能把一份證明不加檢查貼到任何程式上。

Theorem 的路線說明希望把這種重用擴到更多軟體依賴。那是逐步建構已驗證生態系的計畫，不是宣布所有常用套件已經完成。

對判讀成本，最有用的是保留任務、模型與共享方式。只有一個節省比例，無法替每個團隊估出完成自己目標的總費用。

當成本下降、覆蓋擴大，最後仍需把形式模型和實際機器之間的連接核對清楚。

從 RISC-V 到實際服務，信任邊界還在哪裡？

形式驗證的命題、處理器與作業系統模型、證明檢查器都需要正確，才能把已證性質對應到真實執行。這是工作能否落地的關鍵，不只是證明檔案能否編譯。

主要結果使用靜態連結的 musl 環境，許多實際服務卻在 x86 或 ARM 上動態連結 glibc。它們的指令和執行條件不同，不能直接照搬主要研究的保證。

開放的 Linux 程序模型也明示自己尚不完整，含有未由模型檢查的假設。把這些前提公開，讓其他人知道哪裡可以挑戰，比只交出一個「驗證成功」更可追查。

檢查器本身也要在實際的軟體與硬體上運行。因此，形式驗證不是消除所有信任，而是把原本要相信的整段程式推導，收斂到較明確的命題、語意模型與檢查系統。

公開版本還明示，這次釋出的證明沒有證明程式必定終止。因此，不出現指定錯誤和一定完成執行，是兩個不同性質，不能把前者直接當成不會無限執行或所有功能都正確。

例如服務需要在時限內回應，這個要求就必須另行表達。形式驗證能涵蓋哪些行為，來自命題的內容，而非證明檔案很長，或生成它的模型很強。

所以採用形式驗證時，先把「不會發生哪種錯誤」和「一定完成哪項工作」分成不同要求，再核對目前的產物涵蓋哪一項。這能避免把安全性與可用性混成一個成功標記。

呼叫端也是另一條邊界。程式庫自己的測試入口安全，不代表其他應用一定正確使用它。若外部程式傳錯資料或違反函式條件，仍可能在呼叫端造成問題。

我會建議已有關鍵依賴與明確安全要求的團隊，先挑一個目標，核對執行版本、命題與已公開證明。若部署環境不同，就先列出差在哪裡，再評估如何補上。

這種採用方式不需要等待「所有軟體都可證明」才開始，也不需要把一次成功擴大成全面安全。先取得一項條件清楚、能被重查的保證，就已經改變了確認軟體行為的方法。

Claude 形式驗證常見問題

模型說自己檢查過，算形式驗證嗎？

不算。這次由模型產生形式證明，再交 Rocq 檢查器核對指定命題，不能用自然語言自評代替。

有證明就能停掉所有測試嗎？

已證命題只涵蓋特定範圍。部署差異、其他功能與呼叫端行為，仍需要相符的驗證方式。

123 個程式庫的全部證明都公開了嗎？

沒有。官方釋出子集，並保留可能揭露未修補漏洞的內容，應以公開清單核對。

可以直接套到其他 CPU 嗎？

主要成果的條件是 RISC-V/Linux。換架構需要對應的形式模型和證明，不能只改執行檔名稱。

先驗一個精確性質，再擴大可證明的軟體範圍

這次成果顯示，AI 可以協助把原本昂貴的形式證明擴到更多既有軟體，並在嘗試證明的過程中找出罕見錯誤。

對團隊有用的下一步，是確認一個公開產物、命題和部署前提是否相符。保證說得越精確，才越容易知道它解決了什麼，下一個缺口又在哪裡。

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