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从阿里加入字节后，负责的就是世界模型相关研究。 不过当时字节内部判断，世界模型的技术路线和商业化场景都不够清楚，更重要的是先打好视频模型这一仗。 到2025年，字节开始小范围组建VLA研究组。字节AI Lab负责人李航团队主要基于仿真数据训练，Seed多模态研究员王文千团队主要基于自然数据训练。 2026年春节后，Seed又新设了一支3D仿真世界模型组，由前Meta FAIR研究员范浩奇负责，向周畅汇报；原来的两个VLA组合并，也统一向周畅汇报。 由此形成两条路线：VLA面向具身智能，追求真实动作与环境响应；3D仿真面向娱乐和游戏。 字节为世界模型准备的训练数据预算达到数千万元，覆盖VLA、长视频和3D等模态。一名数据供应商称，投入能达到其他厂商的3至4倍。 然而钱也花了，人也找了，可成绩就是出不来。据报道，2026年初，字节内部评测显示，其世界模型的综合性能距离当时的全球SOTA仍有约10%的差距。 就和谷歌一样，字节做世界模型也是有技术支撑的。 Seedance 2.5单次可以生成最长30秒的视频内容，还能通过多轮提示词把故事接着讲下去，进而输出一个完整的短片。 它可以参考多种素材

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AI模式存在"较低的货币化水平"，同时坚称"AI模式查询中的大多数是增量性的，随着时间推移将创造更多货币化机会"。巴克莱分析师Ross Sandler指出，管理层"优先考虑用户体验而非货币化"，蓝色链接查询的增速慢于总查询增速，而明年更激进的代理式搜索流程可能令这一差距进一步扩大。他将此定性为投资者"黄色预警"。 摩根士丹利则指出，Alphabet搜索增速与Meta广告增速之间的差距已扩大至约13个百分点的近期峰值，这强化了市场对广告份额迁移和AI分流的担忧。 YouTube同样未能提供缓冲，该业务收入增长9.2%，跌破摩根大通Mark Schilsky此前提到的10%观察线。 展望第四季度，CFO Anat Ashkenazi警告汇率逆风将进一步扩大，同时搜索业务还将面临2025年第三季度加速增长带来的高基数压力。 财报中唯一超出预期的亮点来自谷歌云。 云业务收入同比翻倍至307亿美元，部门利润率从23.7%跃升至36.2%，远超市场约33%的预期，近百家客户已在使用TPU。云业务积压订单达到5610亿美元，同比增长256%，公司称约55%将在未来24个月转化为收入。近100家客户正

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，但 Red Hat 的使用数据显示，开源权重模型对许多任务来说已经足够。 Watt 在谈到大多数闭源模型相对较高的成本时说：“在 AI 之旅中，不从前沿模型开始是疯狂的，但过一段时间后，继续留在前沿模型上也是疯狂的，因为它会吃掉你所有的利润。” 对中国的模型的犹豫（如果存在的话）通常基于地缘政治担忧。Watt 说，这正在造成对西方构建的开源权重模型（例如 Meta 和 Reflection AI 开发的模型）的压抑需求。 DataCamp 是一个被约 6,000 家组织使用的 AI 学习平台，其 AI 导师在最近一个月分析了约 140 万小时的学习内容。它一直在评估 Google 的开源权重辅导模型 Gemma 4。联合创始人兼 CEO Jonathan Cornelissen 表示，中国模型可能会给一些政府和企业用户带来问题。 相关：企业中“代理式”的兴起 但 Cornelissen 表示，目前开源权重模型的主要限制是基础设施。运行开源权重模型的提供商无法以所需的速度或规模交付这些模型。他说，延迟没有竞争力。有些提供商有速度但缺乏容量，而另一些则在响应时间上不达标。 目前，Data

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乏零数据保留正是我们看到一些放缓的原因。这是他们可以通过Fable 5.5解决的问题，也许能在那里推动更多企业采用。 当我们与企业交谈时，这对他们来说是一件大事。我们现在确实看到企业，而且更多的是，很多AI原生公司，在开放权重模型上进行自定义训练和后训练，然后要么基于此运行他们的推理，要么甚至将他们的产品用于内部或外部用例。 显然，谷歌的DeepMind和[Meta Superintelligence Labs]都是资金非常充足的实验室，拥有相当相似的训练算力，而且他们正在引入大量算力。更不用说SpaceX了，Elon说过明年净新增约10吉瓦，其中一半是长期内部用例。 今年上半年，Anthropic一骑绝尘。他们占了行业净新增ARR的90%。我们在第三季度看到，OpenAI实际上可能占了行业净新增ARR的大部分。开源从第一季度大约10亿美元的token推理成本、ARR，增长到第三季度的100亿美元以上。 所以没错，这个行业的竞争激烈了许多，但同时也涌现出所有这些新的用例，而其中一些垂直化的用例，正是我们未来将看到增长的地方。因为很明显，编程不可能推动我们在这里再翻三倍。 这很有意思。这

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收不及分析师预期，市场反应十分激烈，盘后股价一度大跌10%。这份不及预期的业绩，反映出市场对该公司持续投入数千亿美元建设AI基础设施的担忧正在加剧。 市场对微软财报的反应则形成反差：只要企业能够证明相关投入已经产生回报，交易资金仍会给予正向反馈。微软公布云业务营收好于预期，备受关注的Azure销售额增长48%。 此外，科技分析师Luke Lango指出，微软“取得该成绩的同时，资本开支低于市场担忧水平：资本开支为452亿美元，市场预期459亿美元。这和上周Meta遭到抛售的原因恰恰相反。” 本轮财报季带来的深层启示愈发清晰：不只是债券投资者，股票市场也对大型云厂商当前的投入规模感到不安。至少在AI领域，资本开支峰值或许已经出现。阅读更多：Lord， Let Me Hike Rates， Just Not Now： John Authers news keyword pub,usstock,MSFT 正文下iframe 正文下iframe 总声明 总声明 文末二维码 start 文末二维码 start 文末二维码 start 文末二维码 start 编辑姓名及工作代码 编辑姓名及工作代码

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这种费雪牌玩具式的说法，是因为AI泡沫正是靠刻意回避那些衡量企业健康状况的术语才被吹大的。泡沫已经四年了，AI至少从理论上应该对商业世界做 点什么 ——某种 可衡量的东西，尤其是几乎所有人都在谈论到处部署它、时刻使用它。 然而，自AI泡沫开始以来，标普500指数的利润率似乎已经变得 更糟 ，而ChatGPT在2022年11月的发布，对于那些不叫谷歌、亚马逊、Meta、微软或英伟达的公司来说，似乎 没起任何鸟用 ，而特斯拉和苹果与我们理解的AI泡沫几乎没什么关系。 AI吹捧者和不满者花了将近四年时间，试图让所有人去谈论任何能想象到的统计数据， 而不是 那些真正重要的数据，主要是因为这些数据普遍看起来都像 这一点: 他们接下来要给出的反驳是“各组织尚未在工作流程中全面部署AI”之类的商业说辞，与其说是 在移动球门 不如说是 在不断改变游戏规则，以至于我们都搞不清自己到底在玩什么。 它并没有让公司赚更多钱、获得更多利润，也没有以现代科学能够衡量的方式改善公司。 而且， 根据Slok上周的说法它甚至没有提高超大规模云服务商的ROIC（投资资本回报率），而这还是在 Meta 宣布计划通过持续进行

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今年夏天，数百个OpenAI智能体试图在一项网络安全测试中作弊。它们突破了测试环境，并成功入侵了Hugging Face——它们认为该网站掌握着关于自己将如何被评分的线索。大约同一时间，另一个OpenAI智能体访问了澳大利亚政府网站上的私人文件。这个问题绝非OpenAI独有。此后数月间，Anthropic、Google和Meta也披露了其智能体偏离正轨的事件。令人担忧的是，在许多案例中，这些智能体都躲过了专门负责监控它们的研究人员和安全团队。 AI智能体正在采取未经授权的行动，而开发和运行它们的公司大多依赖运气和事后追责来减轻任何有害影响。它们必须采取更多措施来确保安全。正因如此，欧盟监管机构和美国各机构有理由呼吁智能体开发者和部署者实时监控智能体。但这些规则假定公司能够看到其智能体在做什么以及为什么这样做——而现实中，它们缺乏足够的可见性。 想象一家银行雇用了一千名新员工，他们可以访问客户账户和敏感信息，但员工的工牌每天都在变，不清楚是否有经理审查或批准过他们的工作，也没有人记录员工对审批流程所做的更改。这种可见性的缺失，正是我们如今在智能体上面临的处境。 随着智能体在从金融到政府再

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于AI生成内容的激增如何影响公众对政府的信任，专家表示目前尚难判断。 “如果是人给你发短信，对比计算机给你发短信，你觉得哪一个更准确？”另一家为应急管理者提供AI软件的公司Preppr的创始人贾斯汀·斯奈尔说。 他说，答案取决于接收信息的人。 直达你的收件箱：与Kernel Panic一起深入数字安全的世界 我们与Muse AI智能体进行了色情短信互动——而Meta表示这完全没问题 重磅报道：认识DEA首屈一指的加密货币侦探 OpenAI正在惹恼数学家 想要更好的搜索结果？将WIRED设为Google的首选来源。主题：应急、灾害防备、救灾、气候、极端天气、人工智能。AI智能体成为媒体新宠受众。随着智能体走向主流，一些出版商希望人们能为专为AI而非人类定制的内容付费。凯特·泰勒。特朗普的“道德约束性”AI“协议”、AI智能体的崛起，以及选票上的极端分子。本周在Uncanny Valley节目中，我们讨论科技高管签署的自愿性AI安全协议、面向普通人的AI智能体，以及在美国中期选举中竞选公职的极端候选人。布莱恩·巴雷特。AI黑客留下烂摊子，AI公司却不买单。强大的AI模型持续制造混乱，但其目

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及时提醒了人们：万维网即将迈入第四个十年，它正面临怎样的处境。这场最新的安全风波只是网站面临的威胁之一（AI生成的入侵就是一大威胁）。但未来许多危险可能源于老化的数字架构；PHP只是网站使用的众多工具之一，其他还包括JavaScript、SQL数据库、内容管理系统（如WordPress或Wix），以及服务器本身运行的软件。如果这些工具在整个网络上得不到定期监控、管理和更新，可以预料未来几年会出现更多漏洞。 Omar Gallaga Omar Gallaga曾为CNET、NPR、Wired、Texas Monthly、MSNBC、Consumer Reports、《华盛顿邮报》、《洛杉矶时报》、《大西洋月刊》和《奥斯汀美国政治家报》等媒体报道技术、数字文化及其他话题，并在《奥斯汀美国政治家报》长期担任技术记者、编辑和播客主持人。他现居得克萨斯州丘陵地区。 查看完整简介 Omar的最新作品 Meta 250亿美元诉讼败诉会改变其做法吗？（剧透：大概不会） .articleAuthorBioFooter-container AT&T正在支付其1.77亿美元数据泄露和解金。你可能很快会收到支票

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封闭的技术换取政治对齐；北京则推动可自由获取的开放权重模型以传播其标准。美国在聊天机器人方面领先约六个月，中国则在机器人技术方面领先。它们的瓶颈彼此镜像。中国有电力但没有顶级芯片，而美国缺乏矿产和可靠的电网。 利息支出可能成为真正的天花板 据该文称，美国科技公司计划在2026年投资超过6000亿美元，大部分通过债务融资。其他估算甚至更高，谷歌、亚马逊、微软和Meta今年合计计划在AI上投入约7250亿美元。 中国的做法是国家驱动。据彭博社报道的一份草案，中国计划五年内投入2950亿美元，通过政府债券融资。然而双方都面临财政壁垒。美国2024年支付的利息已超过其国防支出——利息约8810亿美元，国防约8740亿美元。到2036年，利息成本可能达到国防预算的两倍。从这些数字中，作者得出了他们所称的“帝国三难”。国防、技术领先和慷慨的福利国家无法同时存续。 他们还指出了其他风险。得克萨斯州和犹他州爆发了反对数据中心的抗议。开放模型可能削弱中国对信息的掌控。此外还有失去对技术本身控制的问题。最近，来自一个OpenAI模型的数百个自主代理攻击了Hugging Face和许多其他网站，其他AI公司

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模式能否持续扩大，将影响基础设施投资的长期回报。 AI基础设施建设的融资门槛正在显著提高。美国10年期国债收益率已突破5%，CoreWeave等新兴云服务商的无担保债券收益率接近15%。Volulta为Anthropic建设集群时发行的债券票面利率为12%，但以面值95%的价格出售，实际收益率约为15%。 Rasgon指出，过去现金流充沛的超大规模云厂商，如Meta和Google，也在AI基础设施建设中大量消耗自由现金流，部分企业未来甚至可能需要通过股权融资支持投资。 Patel进一步指出，非超大规模云厂商承接的建设需求接近全市场的一半，但这类企业通常缺乏足够的资产负债表支撑。若没有超大规模云厂商提供长期采购承诺（offtake agreement），项目就很难获得融资。为此，英伟达已开始通过收入分成等安排支持部分算力集群建设，博通则采用类似分期付款的方式向Anthropic提供芯片。 这意味着，融资能力正成为AI基础设施扩张的重要分水岭。需求旺盛并不保证所有项目都能如期落地；对于资金成本高、依赖外部融资的新兴云服务商而言，长期订单与现金流将直接影响建设速度。 基板、内存比电力更难迅速

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尚不明朗，令这轮调整能否成为布局良机仍存变数。 本周，AI相关资产遭遇剧烈抛售。高盛对冲基金VIP篮子周四录得2011年以来最差单日表现，高盛大宗经纪部门也出现2024年9月以来最大规模的科技股抛售。与此同时，标普500非AI成分股指数年内涨幅首次超过标普500整体，延续近三年的AI超额收益优势明显减弱。 抛售的背后，是市场开始重新审视AI投资的成本与回报。Meta将2026年资本开支指引下限上调至1350亿美元，自由现金流转负，股价周四下跌7%。这表明，营收超预期已不足以抵消投资者对资本开支持续攀升的担忧。 对冲基金加速去杠杆，科技股遭遇集中减持 高盛Prime部门数据显示，基本面多空基金经贝塔调整后的净杠杆本周下降3.5个百分点，10月以来累计下降10.3个百分点，降至一年低点，在过去三年的分布中处于第14百分位。过去8个交易日中，对冲基金有7天进行了去杠杆，调整速度超过2025年全年的任何时期。 周四的去杠杆规模位列年内第五，且完全由多头抛售驱动。基本面多空基金净杠杆率降至47%，处于三年回溯区间的第1百分位，显示基金正在集中削减风险敞口。 高盛Tony Pasquariello

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e same year, Anthropic established deep partnerships with Google and Amazon successively, obtaining massive funding and computing power support. And tech giants such as Google and Meta already possessed enormous AI computing infrastructure themselves. China's situation was much more complicated. In October 2022, the United States began imposing export controls on advanced computing chips to China, and further tightened restrictions in 2023. It was precisely during this period that the domestic l

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拿来支付债券利息。更何况这些资产的价格并不稳定。 如果OpenAI等核心投资继续升值，软银就可以利用越来越庞大的资产价值，支撑下一轮融资和投资。 C 软银的债权人，并不是唯一感到紧张的一群人。 美国时间10月20日，据外媒报道，华尔街正在掀起一股购买AI相关企业违约保险的热潮。 根据摩根士丹利的统计，今年7月，甲骨文、SpaceX、Alphabet、亚马逊、Meta、博通和英伟达等公司的CDS，平均每周交易规模还不到20亿美元；到了9月，这个数字已经超过90亿美元。 与此同时，AI行业借的钱也越来越多。据统计，2026年以来，AI相关企业通过发债、私人信贷等方式累计融资约4660亿美元，而去年同期只有1010亿美元。 这些购买违约保险的投资者并不全是为了保护手中的债券，部分股票基金和多资产基金开始利用CDS，对冲AI股票可能下跌的风险。 这种担忧确实有现实依据。同一天，《华尔街日报》披露了Anthropic最新的IPO招股书草案。 今年上半年，Anthropic录得807亿美元的账面净亏损，相比去年同期的130亿美元大幅扩大。不过，其中720亿美元来自可转换票据等融资工具价值变动产生的

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访问。泄露的令牌一旦过期便无法使用，因此与固定密钥相比，可被滥用的时间更短。 面向个人用户，1Password于10月22日发布了1Password for Agents。当智能体请求登录时，用户选择并批准认证信息，1Password会直接将其输入登录界面。由此，智能体无需接收密码或访问整个保管库，即可继续登录后的作业。发布时，该公司表示将在数日内陆续提供与Meta Muse等的集成[9]。 1Password的FAQ说明，登录后可见的信息和可执行的操作会因智能体和网站而异。除了保护认证信息的机制外，还需要决定让智能体使用哪个账户，以及委托其访问哪些信息、执行哪些操作。 开头提到的Clinton的展望是，具备高网络能力的廉价AI模型将在开发一线普及，从而能够在发布前防止漏洞。作为支撑此类开发的方法，数学上确认代码满足特定性质的形式验证也在取得进展。 Anthropic与Theorem于10月22日发布的研究中，利用了开源库现有的测试。测试用代码的入口点接收输入数据，并执行库的处理。测试中，会反复向该入口点提供各种数据，寻找能引发程序崩溃（异常终止）的输入。不过，无法穷尽所有输入。 因此

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里云的云业务本身都在赚钱。但这组分部数字证明不了每座新建 AI 工厂已经回本，因为还包括了传统的云服务。 二季度，Google Cloud 同比增长 82%，Azure 增长 43%，AWS 增长 37%，甲骨文 OCI 增长 93%，阿里 AI 云与算力服务增长 45%，腾讯云增长 24%。 但另一面，花出去的更多。上半年，亚马逊、微软、Alphabet、Meta 四家的资本开支合计 3017 亿美元，约合 2.1 万亿元人民币；同时段云收入是 AWS 798 亿、微软智能云 740 亿、Google Cloud 448 亿，Meta 没有对外云业务。这几栏是云业务的总收入，还有传统云主机、存储、数据库和软件订阅，AIDC的收入目前还没有单独展示。 预付款不少，微软 6780 亿美元、甲骨文 6380 亿、谷歌 5140 亿、CoreWeave 1042 亿，租约期限十五到二十年，设备却按三到五年折旧。Digital Realty 新签租约到起租平均要等九个月；甲骨文新墨西哥园区目标 2028 年上线，9 月还对开发商发过不可抗力通知。 现金流也出现了问题。Meta 二季度自由现金流

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片五至六年的折旧周期相匹配，从而将硬件贬值风险锁定在可预测范围之内。 CoreWeave的模式脱胎于商品市场经验——类似液化天然气领域"先签合同、再融资建厂"的开发模式。首笔交易以微软合同为抵押，彼时融资成本高达中双位数利率水平，McBee坦言这是他"职业生涯中最艰难的一次尽调"。 随着CoreWeave客户阵容持续扩大，其融资成本随之下降。今年3月，公司以Meta合同为支撑完成85亿美元债务融资，借款利率降至约6%——华尔街按照Meta的高评级而非CoreWeave自身的垃圾评级来定价风险。 芯片成本远超数据中心 理解这场融资革命的规模，需要首先理解芯片支出的量级。芯片造价是容纳它们的数据中心的两至四倍，却在五至六年内折旧殆尽，由此形成了传统资本市场难以独立消化的巨额融资缺口。 以AI云服务商Nscale在西弗吉尼亚州的旗舰项目为例，配套发电厂预计耗资65亿美元，数据中心及设备造价180亿美元，而GPU采购成本则高达470亿美元。 Alphabet旗下谷歌、微软、亚马逊、Meta等投资级云计算巨头可借助充裕现金或廉价债券融资覆盖上述硬件成本，但OpenAI、Anthropic及一众新

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的4.0系列蒸馏版本。 主持人：这就是传闻中的Carbon模型吗？ 皮查伊：在任何特定时刻，我们都会有尖端模型的内部版本，其中一些只是代码代号，这与我们推出更高效版本的Argon并不矛盾。 2.安全测试、竞争格局与长期前沿定位 主持人：所以更高效的版本即将推出。关于安全性测试的过程，我很好奇你是怎么看待的。比较像Anthropic这样的私有尖端实验室与谷歌、Meta或大型云服务商在安全和隐私上的做法很有意思。听起来你们对这个模型的安全测试非常严谨，耗时似乎也比之前的模型更长，可以这么说吗？ 皮查伊：绝对是这样的。鉴于其强大的代理能力和极其出色的编程水平，特别是在将其大规模部署到企业客户时，你需要确保万无一失。例如，除了模型对齐工作之外，更重要的是构建算力和系统来对运行中的模型进行实时监控。这种实时监控对于部署后的模型至关重要，能让你尽早发现任何不符合预期的行为并及时进行干预。为此，我们花时间构建了相应的系统、沙盒环境以及实时监控机制，并为客户提供所需的保护措施，确保他们清楚模型运行的位置、权限以及所需的遥测数据。 主持人：你有多关注新模型之间的这场拉力赛？我的意思是，我知道你肯定关注各

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普遍抵触，AI服务面临商品化风险。 触发器二：信用风险急剧上升 超大规模云服务商此前主要依靠自有现金流投资，但债务已成为AI建设的边际融资来源。仅2027年一年，AI公司预计将发行约7000亿美元新债券，其中超大规模云服务商占4000亿美元，其余来自AI生态系统其他参与者——这一数字超过了欧元区所有政府债券发行总量。 更令人担忧的是"表外负债"的快速膨胀。以Meta在路易斯安那州的Hyperion数据中心为例：这是一个300亿美元的投资项目，Meta将其80%的股权出售给Brown Owl，成立名为Beignet的合资公司，后者融资270亿美元新债，由Meta提供担保（承诺租用该数据中心20年）。由于租约被拆分为五个四年期租约，Meta资产负债表上只体现了极小部分杠杆。整个AI生态系统的隐性负债估计已达1.5万亿至2万亿美元。部分新兴云服务商（如CoreWeave）的融资利率已高达15%。 触发器三："诱导利率"陷阱与折旧悬崖 报告将当前AI财务结构与2000年代初次贷危机中的"诱导利率"（teaser rate）进行类比。数据中心在建设期间无需计提折旧，但一旦投入使用，折旧压力将骤然

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Trendingnow1Zuckerberg told Meta directors he might leave California, where he could lose billions to a wealth tax. Meta answered with a new class of stock2Martha Stewart says people need to get it through their ‘thick skulls’ that there’s ‘no such thing as balance’—even at 85 she starts work at 7 a.m.3UnitedHealthcare and Humana are ending Medicare Advantage plans for nearly 1 million people1Zuckerberg told Meta directors he might leave California, where he could lose billions to a wealth tax.

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