文章摘要
文章指出，当前所有开发AI助手的公司都依赖广告收入，并正在打造全天候监控用户环境的硬件设备。这种商业模式与隐私保护的矛盾日益突出，而本地化设备推理可能是唯一解决方案。作者认为持续监控的未来不可避免，暗示了科技公司商业模式与用户隐私之间的根本冲突。
文章总结
标题：所有开发AI助手的公司如今都成了广告公司
来源：https://juno-labs.com/blogs/every-company-building-your-ai-assistant-is-an-ad-company
发布时间：2026年2月20日
1月16日，OpenAI悄然宣布ChatGPT将开始展示广告。到2月9日，广告已正式上线。八个月前，OpenAI斥资65亿美元收购了Jony Ive的硬件初创公司io，正在开发一款口袋大小的无屏设备，内置摄像头和麦克风，具有"情境感知"功能，旨在取代手机。
但这不仅是OpenAI的问题，而是行业的结构性问题。所有开发AI助手的公司如今都依赖广告收入（苹果或许是个例外），同时它们都在打造全天候监控用户环境的硬件设备。这两者必然产生冲突，而本地设备端推理是唯一的解决之道。
始终在线的未来不可避免
当前的语音助手都需要唤醒词才能激活，这种设计已无法满足真正的AI助手需求。在真实场景中，最有价值的信息往往自然融入日常对话，而非刻意与AI交互。下一代AI助手将实现全天候运行，通过视觉、听觉等多模态感知，持续构建用户生活模型。
核心问题在于数据控制权
行业常见的隐私承诺包括数据加密、定期删除、匿名化处理等。但政策会变，架构不会。当数据必须上传云端时，用户实际上信任的是：
- 公司现行隐私政策
- 所有能接触生产数据的员工
- 处理链条中的第三方供应商
- 能发出传票的政府部门
- 尚未公布的广告合作伙伴
- 公司未来的隐私政策
亚马逊的案例已经警示我们：当经济激励作用于全时监控设备时，语音记录可能流向广告商，安防系统可能变成监控网络。
边缘计算已准备就绪
三年前"本地模型不够好"的说法如今已不成立。现有技术已能实现完整的本地AI处理流程：
评论总结
以下是评论内容的总结：
对AI公司隐私承诺的不信任
- 用户普遍不信任AI公司关于隐私保护的承诺，认为设备会暗中收集数据。
- 引用："The level of trust I have in a promise made by any existing AI company...: 0." (FeteCommuniste)
- 引用："Who would buy OpenAI's spy device?" (doomslayer999)
呼吁早期监管与广告禁令
- 部分用户认为应尽早严格监管AI广告，避免重蹈互联网的覆辙。
- 引用："Ads in AI should be banned right now." (rimbo789)
- 引用："Regulation is the only sane way to address the issue." (NickJLange)
隐私与数据保护的担忧
- 用户对“始终在线”设备的数据收集表示担忧，认为其侵犯隐私权（如GDPR）。
- 引用："Always on is incompatible with data protection rights." (kleiba)
- 引用："Friends at your house...won’t feel great knowing you’ve got a transcript." (BoxFour)
本地推理与隐私的局限性
- 即使数据本地处理，仍存在隐私风险（如设备被盗、政府搜查等）。
- 引用："A device that does 100% client side inference can still phone home." (ripped_britches)
- 引用："What happens when someone breaks in and steals the box?" (paxys)
音频与视频隐私的双重标准
- 用户指出社会对音频和视频隐私的接受度存在差异，音频更易被忽视。
- 引用："Passively listening ambient audio...doesn’t need active consent." (zmmmmm)
AI商业化与用户监控的必然性
- 部分用户认为，尽管存在隐私问题，AI监控仍会像社交媒体一样普及。
- 引用："We’ve already seen this happen with social media...My bet is...private spaces yield to surveillance." (thundergolfer)
技术可行性与经济驱动
- 用户提到高推理成本迫使AI公司通过广告或数据货币化维持运营。
- 引用："When inference costs are this high...companies can’t survive on standard subscription models." (HenryOsborn)
例外观点：苹果的差异化
- 有用户质疑“所有AI公司都是广告公司”的说法，以苹果为例反驳。
- 引用："Apple?" (Animats)
总结显示，评论核心围绕隐私担忧、监管需求和技术商业化矛盾，多数观点对AI设备的隐私风险持批判态度，但少数提到技术或经济合理性的例外。