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天哪，活着的感觉真是太棒了。
我们现在突然就有了 10+ 个能力相近的 AI 模型，而且现在每 ~2-3 周就会更新一个新版本。
最棒的是，无论你在找什么，都有能满足的模型：
想要更便宜的？fable 的更便宜版本：gpt 5.6
担心隐私？5+ 个开源模型
不知道该用哪个模型？cursor 或 openrouter
anthropic、openai、xai、meta、google、zhipu、deepseek、moonshot、alibaba 都在激烈竞争——这对你这个用户来说是好事。
nvidia、cerebras、etched、groq、intel、tsmc 也都在竞争，努力优化硬件层——这对你来说又是同样的好事。
对于接下来会发生的事情，这么疯狂却还不该妄自乐观的人——兄弟，我说真的，让人又气又想期待。

哇。苹果正在起诉 OpenAI，指控其为即将推出的 Ai 设备窃取硬件机密，这些设备将于今年晚些时候发布。
据说，有 1 名员工说服苹果团队成员在面试时携带他们的专有硬件设备。
OpenAI 和苹果将在今年晚些时候在 AI 消费设备领域正面交锋；苹果计划推出一款新的 airpod model，配备摄像头、智能眼镜以及一款吊坠设备。

这周对 AI 来说简直大获全胜，本周末有这么多新模型和新功能可以试：
> 1 个新的前沿模型：gpt 5.6 Sol
> 2 个新的超便宜模型，前沿水平达到 80%：grok 4.5 和 meta muse spark 1.1
> 2 个新的图像模型：muse image 和 seedream 5.0
> prime intellect 正在 raising $130M to，推动推出更多开源模型
另外，谷歌下周要发布 3.5，deepseek v4 也会在近期发布，一个月内还会有 grok 4-5T 模型，而 GPT 6 也将在一个月内推出
一切都发生得太快了

人工智能领域最大的转变之一，就是将训练用AI芯片转向推理优化芯片——而且理由充分：
推理才是赚钱（和产生智能）的地方
> 据传Anthropic在推理上的收入利润率高达80%。它们将比其他任何AI实验室更早实现盈利。
> 苹果、Meta、OpenAI、谷歌都在自行定制AI芯片用于推理。
> 中国模型实验室（尽管硬件受限）纯粹通过迫使模型进行更长时间思考来构建前沿智能。
关键在于：推理的增长速度将远超其他任何AI服务。

随着美国迎来250周年，现在比以往任何时候都更需要记住：这个国家的“秘方”在于它的人民，以及他们对大胆、雄心勃勃想法的不懈追求。正是这让美国一直赢下去，也将继续让他们在未来继续赢下去。
随着来自境外的竞争威胁在AI领域不断逼近——窃取模型设计、自然资源限制、规模之争等等——这将会越来越成为一个问题。
我们需要保护我们的数据中心、保护我们的人民，但最重要的是，保护我们的想法。正是过去250年里，这一点让我们在*任何技术*领域都始终站在前沿。
你无法胜过真正的卓越、坚定的决心，以及那种他妈的对成功不懈的追求。
感谢这个国家，以及它给予我的一切。

看起来OpenAI正在大力押注推理（inference），希望在未来6个月内击败Anthropic：
> 通过他们的Cerebras以及即将推出的Jalapeño AI芯片，OpenAI将拥有为GPT优化的终极硬件堆栈
> 据The Information报道，他们已将推理成本降低了50%（这将为他们节省$10Ms
> GPT 5.6），GPT 5.6高度依赖智能推理与执行（推理密集型）
推理在实验室的计算开支中占40-50%，将其减半就能释放算力用于训练——这种叠加效应的影响，我认为绝不能低估
推理也是一台巨大的“赚钱机器”：Anthropic的营收利润率约为80%
赢家将取决于他们如何管理推理。

我不相信关于Meta和AI内存的恐慌性言论：
- 谷歌刚刚因为Meta使用过多算力而切断了对其的服务，那他们为什么还需要出售多余的算力？
- Meta拥有全球最大的GPU集群之一，他们很可能在出售较旧的GPU用于推理（像SpaceX那样），同时使用更新的Rubin系列。
- 内存无疑是AI中最稀缺的资源，需求超出任何未来预期供给的5-10倍。
- 如果有人设计出需要更少内存的芯片、模型或代理，这只会导致更多的内存需求。
你有没有关注过这些代理每次会话会消耗多少内存？
拜托，动动脑子吧。

所以看起来最近在人工智能领域有几条关键趋势正在汇聚在一起：
- 前沿模型现在对政府安全构成了真正的威胁，呼吁政府进行干预（rip fable）
- 这意味着未来的模型发布将是私有的（受限制的）。任何未来的公开发布几乎肯定都会受到限制
- 同时，中国的开源模型已经赶上了前沿能力。在不到6个月内，它们将达到 mythos 级别
- 开源模型更便宜，可以在私下环境中运行，政府难以监管
- AI 人才正在向领跑者集中。Anthropic 和 OpenAI 正在吸收关键人才。这将进一步收紧它们对领先地位的掌控
- 估值正在接近峰值。GLM 5.2 母公司今年为 15X。Anthropic 的估值为一万亿——不过它们之间的市盈率（P/e）差距巨大
- 企业正倾向于使用更便宜的模型。预算正在收紧。Microsoft 正在切换到 DeepSeek。硅谷的初创公司也在使用中国的模型

问题在于，即使Anthropic神奇地为Mythos创建了防破解的安全措施——仍然会存在其他攻击面供攻击者利用
云服务、员工、数据中心、提示注入
永远不可能有百分之百的万无一失模型，我们只能像每次软件升级一样变得更擅长防御

我看来，有四家公司有机会拥有70%以上的模型市场份额
Anthropic、OpenAI、SpaceX 和……开源
- Anthropic 和 OpenAI 正在逼近自我改进模型。终局。
- 但 SpaceX 在最后一局收购了 Cursor。他们的套索让他们有望赶上 Claude 和 GPT 在编码方面的竞争。 如果 Elon 实现了这一点，那么他将在原始计算能力上获胜。没有人比他拥有更多的 GPU
- 如果前沿模型的价格让普通消费者望而却步，开源就会获胜。它们足够满足80%的用途。我们开始看到微软转向 DeepSeek 的趋势
他们每个人都在竞逐递归学习的黄金奖赏，
谁先到达，谁就会把竞争对手远远甩在后面
其他所有模型实验室都将为残羹剩饭而战

人工智能变得太昂贵了，这也是市场可能崩溃的原因，但不是因为需求不足——恰恰相反：
> 对人工智能的需求正在飙升。模型实际上是有效的，但代币太贵了。
我这周切换到Claude Fable 5，几乎立即达到了使用限制
谁会赢？中国的开源模型。体积只有一小部分，拥有80-90%的前沿能力，成本只有Claude Fable的1/200，GPT 5.5 高级。
顺便忽略基准测试，没有人在现实世界中真正关心，那是他们必须支付的账单：
> 最近，美国创业公司将他们的Claude订阅转向更便宜模型的数量增加了3倍。
像Uber这样的公司开始用模型替代相同任务，分配更便宜的预算
瓶颈是（是的，你猜对了！）计算、能量、内存、冷却等
我猜推动更便宜模型的力量将促使新的模型架构和芯片设计
苹果为他们的新20B本地模型设计的内存芯片就是一个明显的例子。
下面的图表来自最新的Citadel报告：

记忆和人工智能股票今天崩盘，老实说，这真是可笑。
任何持长远观点的人都知道，我们还需要更多这样的东西。
GPU、消费者人工智能设备，更不用说维护每个人聊天记录和上下文所需的大量内存。
我个人在Claude和GPT订阅（最高层级）中内存槽快用完了，运行多个代理（老实说是因为我能，而且在处理琐事时很有帮助），我知道我不是唯一一个。

火热的观点，但我只是觉得我们还没有进入AI泡沫。AI资本支出没有杠杆化，最重要的是我们在规模扩展方面受到字面上的物理定律限制：
> 你可以筹集全世界的所有资本用于AI资本支出，但你不能用它来花费。建设速度慢，法规是阻碍，字面上的电网也跟不上。
所有这些都需要解锁，这需要时间。
- 谷歌的$80B 股权融资只是创造性的财务簿记。300亿美元用于抵税，$40B 与他们承诺的$180B 不是杠杆位置。他们的$126B 在资产负债表上。
- SK海力士宣布将在不到5年内将内存容量翻倍，但这仍然不够。受限于原子。
- 如果不是因为它们也在创造巨大的收入数字，Anthropic和OpenAI的首次公开募股会令人担忧。需求显然存在，并且以他们跟不上速度的节奏增长。
这不是巧合，世界上最聪明的公司和头脑都在用他们的资产负债表追求构建AI。
投资回报率非常明显。