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FAANG 时代终结?“MANGO”成新一代 AI 科技巨头代表

FAANG 时代终结?“MANGO”成新一代 AI 科技巨头代表 星辰Career
2025-10-17
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导读:FAANG 时代终结?“MANGO”成新一代 AI 科技巨头代表


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随着生成式人工智能(generative AI)技术的迅猛发展,美国科技格局正发生深刻变化——一个新的标志性首字母缩略词 “MANGO” 正在取代过去的 FAANG / Magnificent Seven 成为行业焦点。


何为 MANGO?


在过去十年里,科技界曾盛行 “FAANG”(Facebook/Meta、Amazon、Apple、Netflix、Google)这一称谓,其标志着互联网、社交、内容、广告与搜索领域的权力中心。但随着生成式人工智能(Generative AI)技术的突飞猛进,一个新的组合正逐步取代:MANGO —— 包括 Microsoft、Anthropic、Nvidia、Google DeepMind 及 OpenAI。



这个新缩写迅速在风险投资圈、科技媒体、求职者之间流行开来,成为 AI 时代技术与资本的象征。


从 FAANG 到 MANGO:不仅是名称变迁


核心逻辑:价值重心重构


FAANG 时代,科技公司竞争的核心往往集中在平台与流量、内容生态、社交网络与广告变现能力上。但进入 2020 年代中后期后,“认知能力” 与 “智能模型” 成为新的价值高地。一些观察者指出:“FAANG 是注意力时代的符号;MANGO 则是认知时代的象征。”



风险投资人 Kristina Shen 在 CNBC 的表述亦道出趋势本质:“Big Tech 的权力正在从传统平台型公司转移到真正掌握 AI 核心能力的公司”。


投资人、科技媒体甚至高校招聘指南都开始把目光投向 MANGO 成员。Robert Rosenberg 表示,一旦你听到 “MANGO”,就会意识这些公司“控制着消费者舆论、产品节奏与收购方向”。


成员争议:谁能算入 MANGO?


“MANGO” 这个组合并没有统一版本。Axios 的版本是 Microsoft、Anthropic、Nvidia、Google DeepMind 和 OpenAI。



但在其他报道中,有人把 Apple 或 Meta 换入这个组合,代替 Anthropic 或 Microsoft。例如在 Economic Times 中,就有 “Microsoft / Apple / Nvidia / Google / OpenAI” 的版本,而一些人又把 Meta 代替 Anthropic。


这种争议体现了:在 AI 领域尚处于高速演进阶段,不同观察者根据自己的技术偏好与判断,会对核心公司组合有所不同。


MANGO 的核心驱动力:技术、基础设施与生态协同


1. 芯片与算力战争


Nvidia 目前在 AI 训练和推理所需高端 GPU 方面处于压倒性领先地位,是许多 AI 模型背后的“动力引擎”。



而 Microsoft 在 2024 年就购入了 485,000 块 Nvidia “Hopper” 芯片,数量几乎是其他科技巨头的两倍,这强化了其在 AI 基础设施布局上的领先优势。


此外,维护和扩建数据中心网络成了巨额资本的战场——BlackRock、Microsoft、Nvidia 联手收购了拥有近 80 个站点的数据中心运营商 Aligned,交易规模约 400 亿美元,以抢占 AI 基础设施红利。


2. 模型实力与算法能力


Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 GPT 系列、DeepMind 在基础研究上的突破,都成为 MANGO 成员间竞争与合作的关键驱动力。


Anthropic 在 2025 年完成了一轮 130 亿美元的融资,估值达到 1830 亿美元,强化其模型研发能力与市场地位。


3. 云服务、平台整合与下游应用


微软通过 Azure 云服务加速将 AI 模型推向企业用户,同时将 Copilot 等生成式 AI 工具嵌入办公、开发、数据分析等场景中。


Google 凭借其长期在搜索、广告、云生态的资源积累,也在将 Gemini、DeepMind 研究成果整合进其服务中,以保住其在 AI 时代的入口地位。


同时,MANGO 公司在资本、人才和基础设施上的协作也在加深。黑石(BlackRock)、NVidia 等在数据中心上的联合投资便是典型案例。


人才与招聘:更冷酷的优胜劣汰


招聘规模大缩减


尽管 AI 行业风头正盛,但大型科技公司对新毕业生的招聘却显著萎缩。据 SignalFire 的统计,自 2019 年以来,美国 15 家最大科技公司对新毕业生的招聘量下降超过 50%。



换句话说,在 FAANG 时代,进入大厂或许是很多计算机类学生的“通道”;而在 MANGO 时代,进入核心 AI 研究团队的门槛极高,只留给极少数顶尖人才。


人才流动与创新网络


在学术界与专利研究中,有研究指出:在科技巨头之间跳槽的发明人往往具有更高的创新产出,与专利协作网络的连通性息息相关。


在 AI 领域,这种跨公司、跨学院的研究人员流动可能带来技术扩散,也可能加剧头部公司对稀缺人才的争夺。


尽管 MANGO 正在重新定义科技巨头的标准,但随着技术更迭和资本流动,未来还有可能出现 “MANGO 之后的新组合”。








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END



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