北京
AI正在以极快的速度改写媒体行业：开放网络在退化，搜索在萎缩，大模型在崛起，超个性化在加速，旧的收入模式在断裂。Axios 在研究了两年 AI 之后，公开了自己的一系列判断和押注，并承认其中有些部分存在争议、基于自身假设，也欢迎外界反驳。
他们的核心判断是：经过核实的、有报道支撑的、独特的真相，以及由人策划的人际连接，价值会大幅上升。对人际连接的渴望、对人类专业判断的需求，只会增加。
Axios 把这次下注类比为十年前创办 Axios、二十年前做 Politico 时的选择——为技术和世界前进的方向提前建东西。他们把这套判断公开，是希望引发行业范围内更深入的讨论：在即将到来的变化里，怎么保住媒体最好的部分。
他们假设的未来是什么样
Axios 给出的前提相当激进：爱因斯坦级别的智能将对所有人、所有话题可用；媒体消费会转移到新的 AI 平台和设备上，这些设备对人的了解程度不亚于人对自己的了解；知识、习惯、口味和工作会完全融合进屏幕、别针或手环里。
在这个现实里，最大的威胁是：当 AI 能随时告诉用户需要知道什么，谁还需要记者提供的“新闻”？他们判断，被动的新闻消费者会觉得 AI 策划完全够用，就像当年刷信息流一样。于是，泛泛的、没有辨识度的新闻会萎缩。
但对严肃新闻消费者——那些习惯性寻找关于世界、热情所在和社区的高质量信息的人——对经过人工审核与核实的内容，需求会激增。企业同样如此：它们需要别人从机器那里拿不到的洞察，也需要经过核实的新闻和真实的人类受众。
四个具体动作
- 用 AI 救本地新闻：在现有 100 多名 Axios Local 记者的基础上，即将推出本地“超级系统”，用 AI 追踪政府动作、社区数据和即将发生的事件，把记者省下来的时间还给本地报道。他们希望借此在数百甚至数千个社区招聘记者，并称这将是“用 AI 创造新闻岗位、规模化做公益”最有分量的案例之一。
- 跑在 AI 策划前面：不只按话题，还按职位做产品，首批面向 CEO、CMO、CCO、COO、CFO 等高管。理由是所有工作都在以没人跟得上的速度变化，而写清“你是做什么的”本身就是 AI 提示词里最常见的部分。之后还会进入太空防务等垂直领域，由具备深度专业知识的记者撰写。
- 绕开开放网络：搜索在消亡，机器人在污染网络。Axios 新设业务线 Axios Direct，向企业出售经过核实的实时新闻信息流。企业自建大模型、付费摄入优质报道，这既打开新收入来源，也让质量本身变得值钱。第三方数据显示，Axios 的格式和专家优先的做法让它在 AI 结果里表现更好；他们还在帮机构把内容改造成更适配大模型的形式，减少 AI 里关于自家工作的错误信息。
- 加速人际连接：AI 越强，人越渴望线下见面。Axios 正在大幅扩展全球、全国和本地活动，试验在大小社区办晚餐和聚会。Axios Social Club 最近在 40 个本地市场把 1300 多名读者聚到一起，和邻居吃饭。
什么不会变
Axios 的立场是：新闻只有在被信任、有用、有启发性时才有价值。只有记者能让人交出或泄露信息，能完整理解信源和故事的细微之处，能追问问责，能基于数据加面对面交流给出深度分析。他们把这称为一种责任，甚至是道德义务。
在他们的 2028 设想里，Axios 深入覆盖最重要的议题、职业和社区，在美国拥有最广的新闻存在，成为最受信任的、经人工审核与核实的信息来源，并证明“AI 之上那层人”的必要性和商业价值。到 2030，内容消费完全由 AI 和新设备个性化编排，从开放网络向大模型的迁移完成，多数内容混入不断适配个人心智的 AI 信息流；而人会渴望区分度和连接，Axios 将在模型内外同时服务他们，包括线下活动，甚至可能包括 AI 触达不到的加密信息流。
他们的结论很直接：写这些变化让人觉得像科幻，但变化的速度只会加剧，媒体和其他所有行业一样，适应的时间窗口很短。
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