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00 冷开场 0:59 西方开放权重模型的回归：Beam、Le Chonk、Muse、Nemotron 4:09 美国关停 Anthropic 的模型——“AI 就像电力” 6:07 为什么叫“Le Chonk” 7:56 “Mistral 落后了”：来自内部的回归故事 10:29 在 Mistral 自有数据中心用 3800 块 GPU 训练 13:24 Meta 把最好的模型闭源，Mistral 则开源 Chonk 15:40 Chonk 对比 Beam、Muse Spark Open 和中国模型 18:44 为什么中国实验室仍处于前沿 21:08 Pierre 的故事：FAIR、Yann LeCun、“Mistral 黑帮” 25:14 从压缩网络到万亿参数 27:30 详解混合专家：医院类比 32:25 十万亿参数模型即将到来 35:29 Mistral 从 DeepSeek 借鉴了什么 36:46 一个模型，多种推理模式 39:15 原生多模态：卫星、手册、计算机操作 41:56 数据、合成数据与模型崩溃 46:32 把强化学习当作考试 49:59 效率从何而来 52:18

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中，CoreWeave等算力租赁公司暴露出的高杠杆债务问题是一个重要触发因素：其债务约520亿美元，五年期CDS利差一度突破1000个基点，隐含违约概率超过60%，2026—2028年累计负自由现金流预计达710亿美元。投资者开始重新审视AI基础设施的回报周期。 微软将2026自然年资本开支预期从约1900亿美元下调至约1750亿美元，部分源于会计口径调整；Meta上半年裁员约8000人，但资本开支绝对值仍在上升，官方和高盛均将其定性为“腾笼换鸟”而非撤退；苹果AI相关资本开支占营收约2.5%，远低于云厂商，2026年7月市值一度触及5万亿美元，市场确实将其轻资产AI策略重新定价为“避险”属性。 在这种投资者情绪下，Anthropic带着“上半年净亏损807亿”的财报去公开市场，面临严苛的估值下修压力，发行失败的风险不能排除。当散户和机构投资者不再愿意为“黑盒API”支付高昂溢价，IPO本质上就是一场考验市场底线的大型压力测试。 终局推演：为什么Gemini和DeepSeek被看好？ 外界推演的终局是：Anthropic和OpenAI可能陷入苦战甚至掉队，最后是Gemini（谷歌）和D

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的底部，都看到一行小字：部分依赖服务器端模型的AI功能，会有每日使用限制，未来可通过付费取得额外使用权限。 这是苹果第一次把AI定义成限量商品，也意味着苹果AI跳票两年多后，总算有了落地的准信。苹果执行董事长库克最新透露，国行Apple Intelligence（下称“苹果 AI”）将在10月底启动测试。 公开信息显示，微软取消了数百兆瓦容量的数据中心租约；Meta上半年裁了约8000个岗位；10月14日的Anthropic投资者日活动上，据与会者称，其最新估值落在1.5万亿美元，较此前的2万亿峰值打了个七五折。 标普预计，亚马逊、微软、Alphabet、甲骨文、Meta及SpaceX这六大美国超大规模云服务商，在2025年至2030年间将在数据中心及其他AI相关资本支出上合计超过7万亿美元，且至少在明年之前将持续处于负自由现金流状态。 过去两年，AI的估值逻辑是“投入即信仰”：谁在GPU和数据中心上砸钱，资本市场就给谁高估值。 但市场的融资成本在上升，收入也不可能一直保持高速增长。资本市场的风向，也从看谁烧得起钱，转到看谁赚得多，看谁账上的现金流更稳。 一直被骂“AI掉队”的苹果，有

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13位大佬大多手拉着手举过了头顶。 并肩站着的奥特曼和达里奥，却各自举着拳头，两只手始终没碰到一起。 2026年2月印度AI影响力峰会，奥特曼与达里奥各自举起拳头 奥特曼事后解释，「我不知道台上在干什么，也不确定我们该做什么。」 连手都牵不到一起的两位掌门人，如今他们的公司，被奥特曼放进了同一个合并方案。 三巨头合并 OpenAI、Anthropic、谷歌和Meta的模型接连闯进了别家公司甚至自家的系统。更让人后背发凉的是，有些模型明明知道不该这么做，还是动了手。 OpenAI为此进入全员紧急状态，赶着搭新的安全系统，只为让下一代大模型能安全发布。 第一条，是仿照国际原子能机构（IAEA）核查各国核设施的做法，建一个国际组织，对前沿AI执行统一的安全标准。两位知情人士说，奥特曼看起来更支持这一条。 早在2023年5月，他就和OpenAI总裁布罗克曼、时任首席科学家苏茨克维联名发文，呼吁给超级智能建一个「IAEA」，能检查系统、要求审计、追踪算力和能耗。 第二条要激进得多，奥特曼管它叫「Demis方案」。 名字来自谷歌DeepMind的创始人德米斯·哈萨比斯。大约十年前，他提议仿照CER

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430亿和2600亿元。 字节跳动将2026年全年资本开支规划上调至超过2000亿元，投入强度居国内首位。 整体上，摩根士丹利预测中国核心云厂商及主要互联网公司2026年资本开支将达9950亿元，同比增长121%，增速远高于美国同期的41%。2026至2030年，中国AI相关资本开支合计将达8.5万亿元。 全球同样如此。集邦咨询10月更新测算，谷歌、亚马逊、Meta、微软、甲骨文、字节、腾讯、阿里、百度九大云厂商，2026年资本开支上调至逾9570亿美元，2027年或破1.5万亿美元。 海量数字很容易让人联想到军备竞赛。但如果仔细看结构，会发现这轮投入和过去任何一轮云扩张都不一样。 过去的云扩张，比的是机房面积、服务器数量、带宽容量，核心是规模经济。规模越大，单位成本越低，边际利润越高。这是一个线性叙事。 但Agentic Cloud这一轮，比的是单位算力能产出多少Token、单位Token能承载多少Agent、单位Agent能转化多少营收，核心是能力密度。 这是一个非线性叙事，资本投入可以倍增，但如果能力密度不达标，业务产出不会同比例增长，甚至可能出现负回报。 高昂账单带来最直接的结

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dataset, we consider this release to be one of the bigger open-source AI artifacts in the last few months. As of writing this, Kimi K3.1 is rumored to be released very soon, with metadata associated with it starting to appear in public libraries. Exciting times! You can view the models in this email, and all previous issues, on our Artifacts Hub. It includes commentary and other ecosystem metadata. Browse the Artifacts Hub Our Picks MiMo-V2.6-Pro-RL by XiaomiMiMo: an update for Mimo, which reus

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onth). A quant shop has seen AI costs increase 15x since January, while a two-person .NET shop spends $3,000/dev/month, plus details from six more companies. AI spend at Big Tech. Meta and NVIDIA encourage devs to use AI heavily, while engineers at Apple are far more cautious. Medium spenders. Details from five companies spending $300-500/month/dev. Low spenders. Companies spending below $300/month/dev, many of which use subsidized subscriptions. Including details from a publicly traded company,

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问题必须解决，否则没办法做强化学习。 张君武：生活中完成一件事，比如拿杯子，没有一个标准答案。你可以从左边去拿，也可以从右边去拿。这时候该怎么设计奖励函数？ Jason：很多操作任务没有最优解。所以我有一篇论文叫VIP，就是从人的视频里学习一个Prior（先验），学习一个很大的奖励模型，看人是怎么做的，再用人的做法指导这个奖励模型。 陈茜：这是2022年你在Meta做的论文？ Meta内部一直有研究机器人的团队？我知道他们现在也在做机器人。 Jason：对，Meta一直有机器人研究。之前更偏学术，我当时在FAIR。2022年的FAIR可以做很多基础研究。 陈茜：可能是FAIR最好的时光。 Jason：对，现在很不一样了。 陈茜：VIP（价值隐式预训练）解决的问题，是从人类视频的时间顺序里学习价值函数？ Jason：对。比如抓一个东西，从第一张图到最后一张图是一个过程，把这个过程、这个顺序理好，就可以帮助判断：机器人做同一个任务时，在这一张图完成了百分之多少，下一张图又完成了百分之多少。这是一种可规模化地学习奖励函数模型的方法。 2022年的机器人数据很少，现在我觉得也少，当时就更不用说

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nd out if it’s actually a viable business. Still, the angst around CoreWeave has made things shaky for other companies that have taken out significant debt in the AI buildout — Oracle’s shares, for instance, which have fallen almost 10 percent in the same timeframe. There’s been a sell-off in Oracle bonds , too. The anxieties investors have around CoreWeave are, in fact, present for all neoclouds. It’s just not clear the bare-metal business is a good one. Anyway, some people are buying the dip .

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面临投资放缓、资产估值下修和收入预期调整。两道裂缝，指向同一个可能的利率拐点。 第一道裂缝：CoreWeave，AI繁荣的融资成本开始显形 要理解CoreWeave为何成为高利率下的标志性案例，先要理解它的商业模式。 CoreWeave的逻辑，是一套典型的"借债驱动扩张"路径：通过高成本融资购买英伟达GPU，建设AI算力基础设施，再依靠与微软、OpenAI、Meta等大客户签订的长期合同，逐步回收投资。这套模式在利率低廉时，可以产生可观的套利空间；但一旦融资成本飙升，整个逻辑就开始承压。 高盛的数据显示，CoreWeave发行的9.75%、2031年到期债券，收益率一度从5月份的低点8.89%飙升至15.70%，相对美债的利差也从472个基点暴涨至峰值1071个基点，随后略有回落，仍停留在986个基点附近。换句话说，市场对CoreWeave债券的定价，已经接近垃圾债中最危险的区间。CoreWeave的五年期信用违约互换（CDS）则收于创纪录的1117个基点，隐含约63%的五年内违约概率。 更令人警觉的是，风险并未止步于CoreWeave本身：约140亿美元的垃圾级债券，背后所支撑的数据

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”。 什么可能打破局面 报告的风险部分读起来就像一份清单，列出了91.7%这一数字所依赖的一切。 资金排在首位。摩根士丹利预计2027年将出现其预测期内最大的现金流缺口，随之而来的是更多债务。超大规模云厂商今年已发行约2550亿美元无担保债券，约占2026年估计支出的30%。在一项该行称之为理论推演的分析中，它模拟了更多借贷的成本。亚马逊、Alphabet、Meta和微软的评级为AA或更高，其合计利息覆盖率将从约31倍降至12倍。甲骨文和SpaceX则从4倍降至1.8倍。 部分支出增长源于通货膨胀。报告称，近期资本开支增长中有相当一部分反映了零部件价格上涨。报告援引亚马逊首席财务官的话称，亚马逊支出计划从2000亿美元增至约2200亿美元，其中大部分增幅归因于内存成本上升，而建设计划并未改变。 然后是电力。1.6万亿美元这一数字假设所有订购的芯片都能通电运行。摩根士丹利自己的电力模型预测，到2028年美国数据中心将面临32吉瓦的电力缺口，约占所需97吉瓦的三分之一。报告指出，超大规模云厂商可以在电力到位之前继续购买稀缺的GPU，这将在短期内支撑芯片收入，并“可能造成囤货和 strand

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said. Despite the recent wobbles, the Nasdaq 100 is still worth nearly three times more than at the start of 2023. On the S&P 500, meanwhile, tech titans Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia and Tesla now account for 35% of the American sharemarket index, up from 12% a decade ago. The total market capitalisation of the so called “magnificent seven” companies has increased by more than 50% in the past two years. Raisah Rasid, a Singapore-based global market strategist at JP Morgan As

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gent 若把原始波形转换成文本，上下文很快便被时间戳、信号名和重复跳变占满。追查其他信号，还可能重复读取文件。另外，人类习惯用眼睛在图表里“大海捞针”，但 Agent 再大的上下文也装不下几十 GB 的物理文件。因此，将这些“死文件”转化为可被 SQL 精准调用的“活接口”，是给 AI 喂数据的最优解。BTTF 把数据访问交给 SQLite。signal metadata 保存信号名称、类型和层级等静态信息，signal changes 记录信号 ID、时间戳和变化后的值，两表通过 ID 关联。查询某条信号在指定时刻的状态，SQL 找到该时刻之前最近的变化记录，要检查一段时间内的翻转，则按时间窗过滤与聚合。两次跳变之间状态不变，不能把没有新记录误当作未知。模型只需处理问题与少量返回事件。比如某段握手协议超时，Agent 可以先检索请求与响应信号的变化，再缩小到异常区间，检查时序关系。数据库负责检索，模型决定下一步查什么。查询需对齐信号 ID、时间单位与 RTL 版本。但把波形搬进数据库，并不会自动消除压力。高频时钟产生密集记录，逐行 INSERT 又有事务成本。BTTF 在摄取时建立

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常是一份15-20年的合同，每GW的总合同价值（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

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整个行业是“警钟”：没有预算从零预训练的公司，用私有数据做后训练就能在特定领域超越部分闭源模型；他举例 Harvey 基于 Kimi 的后训练 agent、Periodic Labs 的科学后训练。 中国芯片，从第一天起 这是最具地缘政治意味的发现。GLM 5 论文明确写道：模型从第一天起就全栈适配七大国产芯片平台（华为昇腾、摩尔线程、海光、寒武纪、昆仑芯、MetaX、燧原），覆盖从底层 kernel 到推理框架。5.3 Flash 曾以 "aux alpha" 之名匿名登陆 OpenRouter，免费 token 量大到外界认为“不可能是中国公司的 GPU”，结果证实完全由中国硬件提供服务。 更进一步的证据是 Kimbo 的“阴谋论”式计算：GLM 5.X 注意力运算的算术强度约为 120，与摩尔线程 GPU 匹配而明显偏离 NVIDIA 硬件的最优点；这与 DeepSeek 当年针对 H800 做软硬件协同设计如出一辙，暗示 Z AI 在为非 NVIDIA 硬件做架构级协同设计。 对未来的判断 · 5.3 Flash（DSA + Kimi KDA 混合的架构，开发周期可能仅 2-3

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