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ts Center。就是他们办 Comic Con 的同一个地方。好。哇。 01:35 哇。哇。天哪。但我觉得金融这个重点确实打动了大家。对。所以我们会试着拆分出来。就像这里，我们把所有东西都归到金融里。你的金融、他们的金融，保险也算金融，但它们都超级不同。对。所以未来我们可能会更细致地拆分，因为人们想深入了解对冲基金、银行或个人财富。对。尤其是在纽约。对。Anthropic 就说，对，我们现在全在做 RIA。对。RIA 就是注册投资顾问。是的。跟你很不一样。 02:10 不，不，不。我知道这个。对。对。好。所以对不了解的听众说，我们两年前做过一期播客，你谈过你的，你知道，SF Compute 当时的情况。嗯，今天你更多是在做一种物理交割。你在谈你的，你的 back fabric 还是叫什么？嗯，backplane。Backplane。对。这显然需要大量硬核工程。对。嗯，你能不能给个状态更新，比如，对于两年前最后一次在播客上听到你的听众来说，SF Compute 现在是什么情况？所以，嗯，我们开始时，我们是一家叫 Junark 的公司，然后我们只是想转租我们的集群。 02:45 嗯，我

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本关于AI的书中写下了这句话，而自那以后的每一个时刻，它都一直字面意义上成立。从2023年初到2024年初，有一个AI模型无可否认地是世界上最好的：OpenAI的GPT-4。这是大多数人在AI使用头几年里记住的AI模型，是我在写《共同智能》时思考的那个模型，也是让ChatGPT成为许多人默认AI的那个模型。自那以后，已有二十个不同的AI模型先后登顶，全部来自Anthropic、Google或OpenAI。 哪家公司拥有世界上最好的AI模型。 但领先者的更替本身掩盖了一个更大的变化。如今共有180个AI模型比GPT-4发布时更强，其中许多是开放权重模型，任何人都可以自由使用或修改。其中十九个可以在现代智能手机上运行。 我们正生活在指数曲线之中 下面的数据来自METR长任务基准（METR Long Horizon Benchmark），它曾经是AI领域最著名的图表。该基准衡量的是AI在单次提示下以至少50%的成功率能够完成多少人类工作量。该基准上的进步惊人地规律。从GPT-4发布到METR测量结束，AI能完成的工作量翻了八倍。2024年，AI能完成四分钟的任务。在我2026年4月提交《共存

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真可以把它变成算力问题，有足够算力，就能生成很多数据，获得足够智能。我觉得这是未来重要的前沿方向之一。 张君武：这是不是也有鸡生蛋、蛋生鸡的问题？真实标注数据更好，仿真生成的数据也会更好。 Jason：对，这是开放性问题，还需要很多工作。 陈茜：硅谷有很多优秀的初创公司，比如你们和Sunday Robotics，同时还有OpenAI、Meta、英伟达，我相信Anthropic也许有一天会自己做机器人。物理人工智能的市场很大，最终会是很多公司共存，还是赢家通吃，形成寡头或双寡头？初创公司为什么能超越巨头、跑出来？ Jason：我觉得会有很多赢家。物理世界的Switching cost（切换成本）很高，一个客户已经有一套很好用的机器人系统，很难换掉。所以越早做好分发渠道，帮助越大。哪些公司更早把更多机器人送到客户手里，优势就会累积放大。 但模型层的Switching cost（切换成本）很低，哪家公司出了更好的模型，就用哪家。具身最终的价值，还是给客户提供的服务。如果把这一层掌握好，不同公司做不同行业，都能做得不错。 张君武：你之前也说，模型和自己的硬件一起设计，有助于效果。如果OpenA

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1万亿Token，智谱GLM5.3Flash12.2万亿，小米MiMo11.5万亿。中国模型一周消耗86.74万亿Token，达到美国的4.5倍，这样的领先已经持续了24周。 价格的变化紧随其后，智谱将API均价上调101%，客户未现流失。DeepSeek8月起改行峰谷定价，高峰时段上调至原来的两三倍，需求同样未见回落。月之暗面7月发布的KimiK3，定价与AnthropicSonnet5完全一致。中国模型首次未以折扣价进入市场，而是参照美国头部模型的定价体系收费。 被使用是一回事，被付钱是另一回事。提价之后需求不降反升，在以降价换量为主流的行业里，这样的结果此前并不多见，过去两年的主流剧本只有一种：降价，换量，再降价。 从被使用到被付费，要依次过四道关：规模使用、提价能力、收入来源，以及公开市场的审计。今年中国AI公司的所有动作，拆解来看都在回应同一命题。只有具身智能节奏稍缓，这并不意外，其商业化本就起步更晚。 先得有人用 OpenRouter是第三方聚合平台，OpenAI和Anthropic的调用主要走自有渠道，不计入统计。所以它量的不是收入，而是全球开发者在可随时替换的模型之间，

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people previously thought. If true (and we’ll come back to that), it’s a huge deal. After a summer filled with revelations that swarms of agents built by top firms like OpenAI and Anthropic have been breaking their containment and causing havoc on the public internet—often while those companies weren’t aware of what their agents were up to—the AI industry is desperate to get a better handle on the technology it has built. That’s one reason the blog post landed with such force. “I think this may

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ptimized instead for the agents that will eventually outnumber us, making it even more miserable for the humans who are left. That’s a far cry from the future promised by Google , Anthropic , and OpenAI , in which AI agents will give consumers greater power and bargaining leverage. But that promise is not outlandish. Agents are capable of genuinely helping people by fighting bogus medical bills or researching more affordable car insurance, for example. Whether they can actually be used for these

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要点 1. 资本加速“产能化”，Q3融资集中于基建资产 美国公司前三季度融资约5158亿美元，Q3无巨头轮但十亿美元级融资达27笔，多半指向数据中心、GPU与电力；Etched、Crusoe等案例显示融资正直接兑换为算力、能源和交付合同。 2. 头部集中度极端，平均数是中位数5.7倍 25家VC样本中，金额前10公司拿走39.2%融资；上半年OpenAI与Anthropic占全球风投总额43%。大基金募资集中，新基金数量创2011年以来新低。 3. CVC占AI风投87.9%，产业资本重塑生态 企业风投已占美国AI风投交易金额87.9%。云厂商以投资绑定云长约，英伟达2026年前4个月AI股权投资超400亿美元，前沿实验室也开始用资本做市场策略。 4. 退出窗口与宏观逆风并存 SpaceX以86亿美元完成史上最大IPO，但OpenAI推迟至2027年，Anthropic目标估值约2万亿美元并遭FTC立案；美联储加息、10年期美债收益率5.27%背景下，27笔十亿美元融资仍然发生。 5. 市场裂口揭示后来者机会在产能之外 早期融资占比仅12.5%，大钱已买断关键产能，对后来者极不友好；

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RR在6月中旬突破3亿美元，从3月的1亿美元到6月的3亿，曲线足够陡峭。 更关键的是结构：API收入占整体收入七成以上，付费订阅和海外开发者调用是主要增量。 这意味着Kimi的收入正在从早期C端订阅的单一模式，转向以开发者和企业调用为核心的规模化变现阶段。 其B端负责人曾公开表示，公司正在从依赖个人订阅转向B端规模化变现，API占比还在持续提升。 这是一条被Anthropic早期商业化验证过的路径：模型能力足够好，开发者用脚投票，收入随调用量线性放大。 DeepSeek的收入体量在快速逼近，但收入的构成逻辑不同。 2026年前七个月确认营收约4.75亿元，是2025年全年的约十倍，年化运行率在9月前后突破10亿美元。 API业务毛利率高达82.9%，整体毛利率44.6%。高毛利率本身并不稀奇，稀奇的是它在一个长期以“低价”面目出现的公司身上持续存在。 DeepSeek的定价逻辑从来不是“烧钱换规模”，而是一套成本加成的朴素算式：买一批服务器回来，十个月收回设备成本，就是合理利润。 2026年8月上调API定价、引入峰谷定价之后，客户并没有大规模流失，说明它的价格弹性来自效率冗余，而不是

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Harness 升级到 0.2.1-rc.1 及以上版本才能获得最佳体验。模型厂商不只在卖模型，它在为具体的 Agent 框架做定向适配。这是生态打法，不是参数打法。 把这两条放到 DeepSeek 自己的时间线上看，节奏感更清楚： 从 4 月到 10 月，模型线每个月都有动作，接口线则一直在做"让 Agent 框架更好接"的事：Responses API、Anthropic 接口格式、Codex 一键配置、思考强度分档。搜索 API 是这条接口线上第一次把"模型之外的能力"拿出来卖。这不是一次孤立的功能发布，而是一条已经走了半年的路线上的新站点。 检索层为什么一直是 RAG 的工程债 要理解这次冲击的力度，得先承认一个不太体面的现实：过去三年，RAG 架构里的检索层，几乎一直是整个系统里工程质量最差的部分。 回忆一下经典 RAG 流水线长什么样： 图里"联网搜索拼装"那一块，是几乎所有 RAG 团队都踩过坑的地方。我把这些坑按出现顺序排一遍，你大概率会在其中认出自己的项目。 召回质量是第一个坑。向量检索擅长语义相似，对时效性、事实性问题束手无策。"某法规 2026 年最新修订版是哪一

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（TCV）为300-500亿美元。请查看我们数据中心模型中的HPC租约追踪器，深入了解实际合同经济性。 自2025年下半年以来，情况发生了翻天覆地的变化。甲骨文在2025年8月至10月间，于三个站点完成了约4.5GW数据中心IT容量的交易，由此开启了超大规模租约的时代。其他所有公司纷纷跟进，买家群体从未如此广泛，Meta、AWS、微软、谷歌、英伟达、AMD、Anthropic和OpenAI都在市场上寻求GW级租约。此外，还有一批Neoclouds在签署数百MW级的交易。 以美元计算，这意味着建设方可用于举债的租约价值达到了前所未有的水平。仅2026年年初至今，我们就已识别出超过1万亿美元的已签署并完成的租约价值。这1万亿美元正支撑着2027-28年规模庞大的数据中心建设。我们新的算力、资本与市场模型（Compute, Capital & Markets Model）目前正在追踪所有债务融资，并可确认其中大部分债务已经完成募集。 来源：SemiAnalysis数据中心行业模型 建设的形态：如何在一年内建成50GW 通过追踪所有这些领先指标，我们得以先于任何人预测到Vertiv、ABB、S

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恰好相反，模型越高效，并发越高、token 消耗越大（杰文斯悖论），HBM 与 DRAM 需求持续增长。结合 Rubin 世代“保带宽、砍容量”的传闻降规，嘉宾判断在推理场景中带宽优先级高于容量，因为容量不足可以靠缓存层级和计算/搬运重叠弥补，带宽才是延迟的光速极限。 “神话级”争论与网络安全能力 播客标题的出处是一条 6 月的推文：有人问“中国何时能做出 Anthropic 的 Mythos 级模型”，马斯克回答“大概 Q1”，Z AI 创始人唐杰 @jietang 回复“不会那么久”，一个月后 GLM 5.3 发布，唐杰的“时间线”胜出。 主持人的第一手体验是全场最有信息量的部分：他所在的团队参与 Anthropic 的 CVP 红队项目，但做安全攻防工作时仍会被前沿闭源模型的分类器和模型内置拒绝机制拦住，被迫回落到 GLM 5.3；而后者是开放权重、可自由下载的。5.2 到 5.3 的网络安全能力被嘉宾形容为“昼夜之差”。严格说它还不算 Mythos 级，但用嘉宾的话说“已咬住脚跟”，连 Anthropic 自己也承认接近其 Fable 级水平。 后训练管线：架构不动，全力押注后

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却说对很多顶尖研究员而言，薪酬其实「没多多少」，那真正的诱饵是什么？ 一个被全公司视为「今年最重要的产品」，团队为什么被刻意压在 200 人以内？ 35 亿用户的分发摆在手里，为什么冷启动还要靠 Wang 亲自下场发梗？ 以下是我们整理的部分内容： 所有人涌向 coding agent 时，他们看到了另一个信号 时间回到今年年初。用 Wang 的话说，那是「Anthropic 接管行业的开端」：Opus 4.5 和 Claude 在编程上遥遥领先，整个行业的共识是：coding agent 是唯一重要的形态，甚至是唯一重要的能力。 就在这个节点，MSL 的 Nat Friedman 成了内部第一个深度使用 OpenClaw 的人。Wang 形容他的体验「介于恐惧和狂喜之间」：他告诉自己的 OpenClaw 想多喝水，这个 Agent 就通过家里的监控画面盯着他喝水，喝完还会夸他「干得漂亮」。 右一为 Nat Friedman，前 GitHub CEO，Muse 的灵魂人物之一。 Wang 自己也很快入坑。他做的第一件事，是跑了 Nat 写的一个「心理分析」提示词 —— 因为 Agent

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的则需要全新的形态。 随后各支队伍开始合并，按 Brockman 的说法，是「合并了两个，然后又合并了两个」。新的 Codex 团队把 Embiricos 这样的产品型人物、Tibo 这样的工程高手和 Glaese 这样的研究员放在了一起，产品经理提出「要是模型能做到这个该多好」，研究员就把它变成现实。 七周冲出来的云端版以及它的失败 2025 年 2 月，Anthropic 发布 Claude Code 研究预览版。它直接在你电脑的终端里干活，用你已有的文件和工具，可以随时打断，开发者迅速接受了它。 Codex 团队却押注云端，用大约七周做出 Codex Cloud，于 2025 年 5 月 16 日上线：在 ChatGPT 里描述任务，Codex 在一台隔离的云端机器上改代码、跑测试，最后返回一个提交 PR 的按钮。 它在 OpenAI 内部很成功，在外部却叫好不叫座。开发者得花几个小时在云端重建自己电脑上的软件、权限和配置；任务无法中途纠偏，连追问一句都要启动一台新的云端电脑。OpenAI 内部标准化的开发环境，掩盖了这些要求对普通用户有多高。Embiricos 承认，当时模型也

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cific decisions the leading labs have made about how to train and test their models—decisions motivated in part by competition among the leading AI companies, particularly between Anthropic and OpenAI. “[AI labs] are not chasing safety. They’re not chasing responsibility. They’re chasing shiny numbers,” Maurice Chiodo, a research professor at the Centre for the Study of Existential Risk, told Fortune. “Their priorities are to beat these benchmarks, get high scores on these tests, and prove mathe

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了一条简短的离职帖。 “过去一年在Kimi的工作是我迄今为止最美好的时光。”他写道，非常感激能够与如此出色和支持他的同事，共事并从中学到东西。 他没有解释原因，也没有透露去向。但业内人都知道这条帖子的分量，陈广宇只有17岁，而他参与研发的Attention Residuals架构，已经是Kimi K3、全球首个开放权重3T级大模型的底层技术之一。 评论区里，Anthropic可扩展强化学习方向负责人Sholto Douglas半开玩笑地问：原本去CMU的计划还作数吗？要不要来旧金山一起工作？ 陈广宇回了一句：谢谢Sholto！我正要去海湾区。 一个17岁的中国少年，从惠州一所国际学校出发，用不到两年时间走进了Kimi的核心架构组，然后转身走向了硅谷。 这不是一个“天才少年好厉害”的故事。更像是一面镜子，照出中国AI产业正在经历的一场更深层的焦虑：我们已经能在全球范围内发现顶尖人才，但我们的组织、文化和技术天花板，真的接得住他们吗？ 16岁实习生走进Kimi核心 陈广宇的起点，跟“天才少年”的刻板印象相去甚远。 他没有奥赛金牌，没有跳级经历，也不是从小写代码的神童。2009年出生于深圳，

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好文章，需要你的鼓励IT时报特邀作者0收 藏+10评 论打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮微 博沉浸阅读返回顶部举报参与评论评论千万条，友善第一条登录后参与讨论提交评论0/1000你可能也喜欢这些文章PS、PR被AI重做了，摄影后期软件要变天了？苦熬三年的刘庆峰，“孤勇者”等待翻盘Kling 4.0发布，可灵AI的估值凭什么反超母体快手？Anthropic 值2万亿美元吗？中国八大算力中心，都握着什么王牌？夹在字节缝隙中的AI融资明星们前英特尔CEO最新判断：绝大部分芯片设计公司将会消失，制造才是唯一的壁垒这波“个人Agent ”集体转向，说明行业的底座换了？17岁Kimi核心少年奔赴硅谷：中国AI也有人才焦虑IT时报特邀作者 TA没有写简介，但内敛也是一种表达发表文章959篇 最近内容国产GPU竞逐超节点，谁来买单？2小时前库克：国行苹果AI将于10月发测试版，不再让中国用户等了？15小时前叮咚买菜变了吗？2026-10-09阅读更多内容，狠戳这里查看AI测评KimiDeepSeek选靠谱AI，看真实评测查看36氪AI测评官方交流社区加入咨询项目审核和入驻联系36

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被叫来干活的工具，而是一个可以托付事情的主体了。 至于它攥的是你的状态还是团队的状态，只是选择不同。 这也意味着，个人 Agent 和工作 Agent 的差距并没有我们想象的那么远，没有新物种，只有特化。 在未来，甚至它们很有可能合流。人的生活和工作本来就缠在一起，出个差会打乱工作计划，项目一变也会搅了私人日程。没人愿意对两个 Agent 各解释一遍自己。 Anthropic 在整合 Claude Chat 和 Cowork，OpenAI 让 dots 横跨 ChatGPT 和 Slack，方向都一样：一个长期入口，背后共享记忆、目标、关系和权限，需要什么专业能力再临时调。 Grok Bot 那些伸向各种IM的管道，加上一个调度各路 Bot 的幕僚长，就是这种形态的骨架。 这波转向能否成功，得看账算不算得清 个人 Agent 卖的是认知卸载：替你记着、替你协调、替你跟进，让你少操一份心。 这东西谁听了都说好，但能不能撑起一门生意，得一笔一笔算。 先看场景。 1）购物，Agent 管搜索、比价和导购，钱可能来自商家佣金、服务费或者无广告订阅。 对创业公司来说，这几类难度差得很远。替代一个

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好文章，需要你的鼓励数智奔流特邀作者8收 藏+10评 论打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮微 博沉浸阅读返回顶部举报参与评论评论千万条，友善第一条登录后参与讨论提交评论0/1000你可能也喜欢这些文章PS、PR被AI重做了，摄影后期软件要变天了？苦熬三年的刘庆峰，“孤勇者”等待翻盘Kling 4.0发布，可灵AI的估值凭什么反超母体快手？Anthropic 值2万亿美元吗？中国八大算力中心，都握着什么王牌？前英特尔CEO最新判断：绝大部分芯片设计公司将会消失，制造才是唯一的壁垒国产GPU竞逐超节点，谁来买单？这波“个人Agent ”集体转向，说明行业的底座换了？17岁Kimi核心少年奔赴硅谷：中国AI也有人才焦虑数智奔流特邀作者 聚焦AI、机器人等智能产业的变化，和推动变化背后的公司与人。发表文章19篇 下一篇前英特尔CEO最新判断：绝大部分芯片设计公司将会消失，制造才是唯一的壁垒 36氪欧洲站36氪欧洲站36氪欧洲站Ai产品日报网络谣言信息举报入口热门推荐 推送和解读前沿、有料的科技创投资讯 一级市场金融信息和系统服务提供商 聚焦全球优秀创业者，项目融资率接近97

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