已完结小说排行榜,盗墓笔记小说txt下载,遮天辰东小说笔趣阁

谷歌 170 億收編 Windsurf，硅谷 AI 人才爭奪白熱化，99% 的錢流向 1% 的人

Sun, 13 Jul 2025 21:54:10 +0800

OpenAI 的 Vibe Coding 夢破滅了。

當(dāng)?shù)貢r(shí)間 7 月 11 日，谷歌 DeepMind 被爆成功「收編」AI 初創(chuàng)公司 Windsurf 的核心團(tuán)隊(duì)，就在前不久，OpenAI 還在和 Windsurf 談判 30 億美元收購，極客公園還在播客中大聊特聊，沒想到雙方的合作并未達(dá)成，反而讓谷歌補(bǔ)充了 AI 血液。

根據(jù)報(bào)道，谷歌將付出 24 億美元（約人民幣 170 億元）的許可費(fèi)和補(bǔ)償金，換來 Windsurf 團(tuán)隊(duì)聯(lián)創(chuàng) Douglas Chen 和部分高級(jí)研究院加入谷歌，幫助后者在 AI 編程上的項(xiàng)目。同時(shí)，Windsurf 將保持獨(dú)立運(yùn)營，并仍可將技術(shù)授權(quán)給其他公司。

熟悉的配方，熟悉的味道。

就在一個(gè)月之前，Meta 做了類似的事——Meta 斥巨資收購了 Scale AI 近一半股份，并順勢把其年輕的 CEO 拉來做自己的首席 AI 官。

無論是 Meta、谷歌、蘋果，還是馬斯克的 xAI，如今都在搶人，要么整體收編明星初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)，要么直接從 OpenAI、Anthropic 那里「撬墻角」。

各大巨頭用上千萬美元、上億美元的薪酬包誘惑，短時(shí)間內(nèi)「爆破式」挖角對手的團(tuán)隊(duì)，CEO 們親自打電話、組局，或者投資收購公司，只為拿下幾個(gè)創(chuàng)始人和技術(shù)骨干，被挖角的對手則被迫用更高的留任獎(jiǎng)金來「止血」留人。

可以說，硅谷的「AI 人才爭奪戰(zhàn)」已經(jīng)打到癲狂，99% 的錢最后流向了 1% 的頂尖 AI 人才。

01 Meta 瘋狂撒幣，挖空友商

在所有巨頭中，Meta 和扎克伯格的挖角風(fēng)格可能是最高調(diào)、激進(jìn)的。

今年 6 月，Meta 重組 AI 團(tuán)隊(duì)，官宣成立「超級(jí)人工智能實(shí)驗(yàn)室」，并斥資 143 億美元買下數(shù)據(jù)標(biāo)注初創(chuàng)公司 Scale AI 49% 的股份，直接把這家公司年輕的 CEO Alexandr Wang 任命為 Meta 的首席 AI 官，堪稱「買公司送高管」。

Alexandr Wang 與扎克伯格｜圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

除了通過投資公司來「買人」，Meta 對單個(gè)人才的報(bào)價(jià)同樣毫不手軟，尤其瞄準(zhǔn)了 OpenAI 和谷歌的頂級(jí)研究員，還有蘋果和 Anthropic。

本來，那些人動(dòng)輒年薪數(shù)百萬、數(shù)千萬美元，還有股票期權(quán)，已經(jīng)算業(yè)內(nèi)頂流。Meta 為了挖走 OpenAI 的核心成員，不惜開出「4年 3億美元」級(jí)別的「大包」，第一年就能行權(quán)一大筆股票，兌現(xiàn) 1 億美元。雖然 Meta 聲稱這些極端報(bào)價(jià)僅限于「少數(shù)領(lǐng)導(dǎo)職位」，但在科技圈也算聞所未聞。

與之相對應(yīng)的，擁有頂級(jí) AI 模型的 OpenAI 成了最大的被挖角目標(biāo)，可以說人才流失嚴(yán)重，幾乎變成「AI 人才超市」，由各大巨頭掃貨，Meta 至少重金挖走了 7 名 OpenAI 的頂尖研究人員和模型開發(fā)人員。

OpenAI 的一位高管形容，被 Meta 挖人就像「有人闖入我們家偷了東西」。Sam Altman 當(dāng)然也感覺到情況不妙，但聲稱 OpenAI「最好的」員工并沒有被挖走。

「Meta 開始給我們團(tuán)隊(duì)里的很多人開出巨額合同，」Sam Altman 今年 6 月在他兄弟的播客節(jié)目里說，「比如每年 1 億美元的簽約獎(jiǎng)金，比這還多的薪水」「但至少到目前為止，在我們最好的員工里，沒有任何人決定接受他的條件。」Meta 據(jù)稱曾試圖挖走 OpenAI 的其中一名首席研究員，以及谷歌的 AI 架構(gòu)師，然而，這兩次嘗試都未能成功。

Sam Altman 還諷刺稱，Meta 執(zhí)迷于為員工提供高薪，而不是實(shí)現(xiàn) AGI 的使命，這可能無法創(chuàng)造「良好的文化」。

Sam Altman 在播客節(jié)目中談及 Meta 挖角事件｜圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

即便如此，除了用所謂的「文化」「愿景」留人，OpenAI 還是得在挖角大戰(zhàn)中付出代價(jià)，需要調(diào)整薪酬，給一些員工開出 100 萬至 200 萬美元的留任獎(jiǎng)金，并附送更多股權(quán)，作為忠誠獎(jiǎng)勵(lì)，說服關(guān)鍵研究人員在收到外部報(bào)價(jià)后留下來。據(jù)稱，過去兩年發(fā)生的董事會(huì)危機(jī)、組織動(dòng)蕩對 OpenAI 員工的歸屬感也有一定影響，讓一些對手和獵頭覺得「從 OpenAI 挖人更容易」。

不過，OpenAI 也不是被動(dòng)挨打，一直在挖人，或者反挖，不僅從 Meta 挖回一名研究員，還從馬斯克的 xAI 和特斯拉挖走了高級(jí) VP 和多名核心工程師，其中部分人參與過馬斯克旗下超級(jí)計(jì)算機(jī) Colossus 的構(gòu)建。馬斯克和 Sam Altman 早就因路線分歧撕破臉，目前甚至還在互相起訴。

在這樣的薪酬環(huán)境下，連一向高冷的蘋果也不得不改變作風(fēng)。蘋果原本因?yàn)楸Ｃ芪幕还膭?lì)研究員發(fā)表論文，導(dǎo)致很難吸引 AI 頂尖學(xué)者。與之相比，谷歌、Meta 和微軟等公司長期以來都允許研究人員發(fā)表論文和開源一些工具，這可以增加他們的影響力。到了 2025 年，蘋果似乎開始放松一些限制，大舉投資內(nèi)部大模型項(xiàng)目。

即便如此，蘋果負(fù)責(zé)基礎(chǔ)模型研究的主管仍被 Meta 以超過 1 億美元的「大包」挖走，這筆薪酬傳聞甚至超過了除 CEO Tim Cook 之外的所有蘋果高管，蘋果并未嘗試反挖或匹配 Meta 的報(bào)價(jià)。

為了搶 AI 人才，一些公司也在調(diào)整措施，縮短行權(quán)期限，例如，谷歌將部分 AI 招聘的行權(quán)期限從 4 年縮短為 3 年，以提高薪酬吸引力。數(shù)千萬美元的簽約獎(jiǎng)金也并不罕見。

另外值得注意的是，巨頭們開出的并非單純的高薪，還包括股票和一次性簽約獎(jiǎng)金。一些 offer 據(jù)稱帶有「爆炸期限」——24 小時(shí)內(nèi)簽字，否則作廢。

當(dāng)下，整個(gè)硅谷 AI 圈里，一些履歷就像轉(zhuǎn)會(huì)市場：在谷歌干過、去 OpenAI 升級(jí)、再被 Meta 挖走，以后說不定干脆自己開個(gè)新公司，靠之前的履歷拿上億融資。當(dāng)然，也有的人選擇反復(fù)橫跳，例如，一名被 xAI 挖走的工程師在不到一年的時(shí)間里就回到了 OpenAI。也有的選擇拒絕 Meta 的高薪包裹，單純因?yàn)椴幌搿妇怼埂?lt;/p>

由于 Meta 將簽約費(fèi)打到了「職業(yè)球星」級(jí)別，一張將一名華人 AI 研究員與足球巨星 C 羅并排的圖片，附上他們的簽約身價(jià)對比，甚至成為科技圈流傳的熱梗。

網(wǎng)友將華人 AI 研究員與 C 羅對比｜圖片來源：X

02 華人面孔成「香餑餑」

在這場巨頭挖角大戰(zhàn)里，如果你留意他們的名字，或者姓氏，可以發(fā)現(xiàn)不少華人。

比如，前面圖中與 C 羅并排的余嘉輝（Jiahui Yu）就是華人，中科大少年班出身，曾在谷歌 DeepMind 工作，領(lǐng)導(dǎo)過 Gemini 多模態(tài)項(xiàng)目，后加入 OpenAI 參與 GPT-4o、GPT-4.1、o3、o4-mini 等模型的開發(fā)，然后才被 Meta 重金挖走。

蘋果被 Meta 挖走的也是一名華人，叫彭若明（Ruoming Pang），Meta 為了挖他，據(jù)稱開出了超過 2 億美元的總包。彭若明在蘋果工作了 4 年，負(fù)責(zé)蘋果人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)模型團(tuán)隊(duì)，該團(tuán)隊(duì)主要研發(fā)支撐 Apple Intelligence 的基礎(chǔ)模型。

在蘋果工作之前，彭若明還曾在谷歌工作長達(dá) 15 年，期間參與語音識(shí)別研究和產(chǎn)品開發(fā)，聯(lián)合開發(fā)了 Babelfish/Lingvo 深度學(xué)習(xí)框架和 Tacotron 2 語音合成系統(tǒng)，是谷歌全球授權(quán)系統(tǒng) Zanzibar 的聯(lián)合創(chuàng)始人和技術(shù)負(fù)責(zé)人。

彭若明（Ruoming Pang）｜圖片來源：其 X 賬戶

除了彭若明，Meta 的華人挖角名單里，還有好幾位前 OpenAI、谷歌華人研究員，他們之前在 OpenAI、谷歌時(shí)參與的，是 GPT-4、Gemini、o-series 等最前沿的大模型版本開發(fā)。

比如，常慧文（Huiwen Chang）是清華大學(xué)姚班的畢業(yè)生，在普林斯頓大學(xué)獲得博士學(xué)位，在谷歌擔(dān)任研究科學(xué)家四年多，發(fā)明了 MaskGIT 和 Muse 架構(gòu)，于 2023 年加入 OpenAI，參與開發(fā)了 GPT-4o 的圖像生成系統(tǒng)，在多模態(tài) AI 模型方面有貢獻(xiàn)。

常慧文（Huiwen Chang）｜圖片來源：Linkedin

又比如，任泓宇（Hongyu Ren）本科畢業(yè)于北京大學(xué)，博士畢業(yè)于斯坦福大學(xué)，曾在微軟、英偉達(dá)、谷歌和蘋果實(shí)習(xí)，加入 OpenAI 后，負(fù)責(zé)后訓(xùn)練團(tuán)隊(duì)，專注語言模型訓(xùn)練優(yōu)化，是 GPT-4o mini、o1-mini 等模型的開發(fā)者之一。

任泓宇（Hongyu Ren）｜圖片來源：其個(gè)人網(wǎng)站

還有 Ji Lin，本科畢業(yè)于清華大學(xué)，博士畢業(yè)于麻省理工學(xué)院（MIT），于 2023 年加入 OpenAI 擔(dān)任技術(shù)團(tuán)隊(duì)成員，參與開發(fā)過 GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.5、圖像生成系統(tǒng)（4o-imagegen）以及 Operator reasoning stack。

被 Meta 從 OpenAI 挖角的 Ji Lin｜圖片來源：其個(gè)人網(wǎng)站

2025 年 7 月，谷歌宣布將聘請 AI Coding 初創(chuàng)公司 Windsurf 首席執(zhí)行官、聯(lián)合創(chuàng)始人以及部分研發(fā)員工，將他們納入谷歌 DeepMind 團(tuán)隊(duì)，阻止了 OpenAI 對 Windsurf 的收購計(jì)劃。

其中，被谷歌打包招進(jìn)來的 Windsurf 聯(lián)合創(chuàng)始人 Douglas Chen 也是華裔面孔，畢業(yè)于麻省理工學(xué)院（MIT），曾在 Meta 和 Facebook 擔(dān)任機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。

Windsurf 聯(lián)合創(chuàng)始人 Douglas Chen｜圖片來源：Linkedin

蘋果同樣在 AI 方面倚重部分華人。彭若明出走后，蘋果很快提拔了另一位華人工程師陳志峰接手，繼續(xù)負(fù)責(zé) Apple Intelligence 背后的大語言模型研發(fā)與部署。

華人面孔的密度之高不是偶然。據(jù)一些智庫對全球頂級(jí) AI 會(huì)議論文作者的分析，在美國頂尖 AI 研究人員中，超三成擁有中國背景，比例甚至略高于美國本土出身的研究人員。

馬斯克對華人工程師的傾向也很明顯，其團(tuán)隊(duì)合照總有很多華人面孔，甚至 xAI 創(chuàng)立時(shí)，12 位創(chuàng)始研究員里有 5 位是華人——Tony Wu、Jimmy Ba、Greg Yang、Zihang Dai、Guodong Zhang，不少人曾在谷歌或 DeepMind、OpenAI 實(shí)習(xí)或工作過。有時(shí)人們打趣「大半個(gè) xAI 是中國人」并不為過。

在 Grok 4 的直播發(fā)布會(huì)上，坐在馬斯克旁邊頻繁露臉的就是吳懷宇（Tony Wu），現(xiàn)在身份是 xAI 的聯(lián)合創(chuàng)始人，曾在谷歌 DeepMind、OpenAI 實(shí)習(xí)，在斯坦福做過博士后，同時(shí)在谷歌工作過一段時(shí)間。

馬斯克和 Tony Wu（右）｜圖片來源：xAI

今年甚至還有一個(gè)流行說法，時(shí)不時(shí)就會(huì)被科技圈調(diào)侃轉(zhuǎn)發(fā)：「AI 大戰(zhàn)就是在美國的中國人 VS 在中國的中國人」。

03 邊裁邊挖 99% 的錢，流向 1% 的人？

不過，在風(fēng)光無限的天價(jià)合同背后，也藏著另一個(gè)群體的焦慮，因?yàn)檫@場挖角大戰(zhàn)，可能只針對金字塔尖的 1%，剩下的 99% 呢？

雖說就連「普通」的 AI 資深工程師，有的也能拿到 100 萬到 150 萬美元年包，比傳統(tǒng)軟件崗位高出兩三倍。Levels.fyi 平臺(tái)數(shù)據(jù)顯示，Meta 的 E7 級(jí)別 AI 工程師平均年包可以逼近 154 萬美元，這個(gè)價(jià)碼哪怕在硅谷也算是上游。

但對很多硅谷程序員來說，AI 的崛起和巨頭的搶人大戰(zhàn)帶來的不僅是羨慕，還有切實(shí)的危機(jī)感：一邊是 Meta、OpenAI、Google 等巨頭正以數(shù)千萬、乃至數(shù)億美元級(jí)簽字費(fèi)、年薪爭搶頂尖 AI 科學(xué)家，AI 大牛拿著天價(jià)合同、享受九位數(shù)待遇；另一邊則是普通工程師擔(dān)心被裁、價(jià)值被邊緣化。

「一邊是看著各路 LLM 大牛拿大包，一邊是普通牛馬整天擔(dān)心被裁。」有人在硅谷碼農(nóng)聚集的論壇發(fā)帖如此稱，類似這樣主題的帖子不在少數(shù)，遍布各種硅谷科技圈社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。

而巨頭們的確在「邊裁邊挖」。Meta 這幾年起碼裁了幾萬人，尤其是非 AI 項(xiàng)目的員工，實(shí)行「末位淘汰制」，今年被硅谷華人碼農(nóng)圈戲稱為「魷魚廠」；谷歌同樣持續(xù)優(yōu)化，甚至啟動(dòng)「自愿離職補(bǔ)償計(jì)劃」，將資源投向 AI 項(xiàng)目；亞馬遜去年裁員超過 2 萬人，今年初再裁減數(shù)十個(gè)企業(yè)崗位，3 月開始重組 AWS 相關(guān)部門。

2025 年 7 月，微軟宣布再次裁員數(shù)千人，主要集中在工程師崗位，其中硅谷本地就有上百個(gè)軟件工程職位被砍，部分理由是 AI 提高了生產(chǎn)效率。

微軟 CEO 納德拉｜圖片來源：微軟

微軟 CEO 納德拉在 2025 年公開表示，微軟內(nèi)部已有 20% 至 30% 的代碼由 AI 生成。類似情況出現(xiàn)在其他企業(yè)，比如，Salesforce 高管也稱，公司內(nèi)部約 20% 的代碼由 AI 生成，AI 讓工程團(tuán)隊(duì)生產(chǎn)力提升超過 30%，因此減少了程序員招聘。

一些硅谷軟件工程師認(rèn)為，隨著 AI Coding 效率提高，普通軟件工程師的生存反而「越來越難」。有人還認(rèn)為，目前 99% 的錢流向了 1% 的頂尖 AI 人才，AI 本身崗位不多，程序員開發(fā)的 AI 取代了很多崗位，最后可能會(huì)革了自己的命。

硅谷的 AI 搶人大戰(zhàn)，不只是巨頭之間的零和游戲。無論是 AI 人才、普通軟件工程師、還是硅谷巨頭，現(xiàn)在都不得不接受這種高流動(dòng)性和短期主義，以及一個(gè)現(xiàn)實(shí)：

大量的錢、更多的錢，都只流向 AI。

Manus 多平臺(tái)賬號(hào)清空，官網(wǎng)顯示“地區(qū)不可用”

Sat, 12 Jul 2025 19:15:24 +0800

近日，媒體注意到，通用AI智能體公司“Manus”的官方微博和小紅書賬號(hào)的內(nèi)容均已清空。

與此同時(shí)，打開Manus的官網(wǎng)發(fā)現(xiàn)，其官網(wǎng)首頁顯示“Manus在你所在的地區(qū)不可用”，而此前為“Manus中文版本正在開發(fā)中”。

Manus近期因大規(guī)模裁員的傳聞而再度引發(fā)外界關(guān)注。據(jù)澎湃新聞7月8日報(bào)道，Manus方面對此回應(yīng)記者表示：“基于公司自身經(jīng)營效率考量，我們決定對部分業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行調(diào)整。公司將繼續(xù)專注核心業(yè)務(wù)發(fā)展，提升整體運(yùn)營效率。”

此前，社交平臺(tái)上信息顯示，Manus近期對旗下部分國內(nèi)業(yè)務(wù)進(jìn)行裁員，并將核心技術(shù)人員遷往新加坡總部，公司目前在中國區(qū)的員工總數(shù)為120人左右。今年6月，Manus產(chǎn)品負(fù)責(zé)人張濤曾公開表示，公司已把總部從中國遷至新加坡。

Manus在今年3月初突然一夜爆火，在官方的演示視頻中，Manus展示了AI更好地融入日常生活工作的一面——令A(yù)I完成簡歷篩選、房產(chǎn)遴選、股票分析，高度自動(dòng)化的結(jié)果輸出非常流暢。

爭議也隨之而來，Manus被質(zhì)疑“饑餓營銷+套殼炒作”。由于Manus采用邀請內(nèi)測的限制，很多用戶無法體驗(yàn)到該產(chǎn)品，而其使用邀請碼一度被炒至5萬元。

3月11日，Manus宣布與阿里通義千問團(tuán)隊(duì)正式達(dá)成戰(zhàn)略合作。雙方將基于通義千問系列開源模型，致力于在國產(chǎn)模型和算力平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)Manus的全部功能。Manus方面表示，目前兩家技術(shù)團(tuán)隊(duì)已展開緊密協(xié)作，共同致力于為中國用戶打造更具創(chuàng)造力的通用智能體產(chǎn)品。

據(jù)藍(lán)鯨新聞7月10日報(bào)道，Manus將與阿里通義千問合作開發(fā)中文版一事，Manus一員工稱“不會(huì)繼續(xù)推進(jìn)”。

Manus背后的公司BUTTERFLY EFFECT PTE. LTD. 成立于2023年8月2日，在內(nèi)地關(guān)聯(lián)公司有北京蝴蝶效應(yīng)科技有限公司、北京紅色蝴蝶科技有限公司，且兩公司均在武漢設(shè)有分公司。

據(jù)天眼查統(tǒng)計(jì)，Manus AI共完成了4輪融資，投資者包括真格基金、騰訊投資、紅杉中國等。今年5月14日，Manus發(fā)文稱，針對有媒體關(guān)于“Manus母公司擬以15億美元估值進(jìn)行融資，規(guī)模1億美元”的虛假消息，公司特此嚴(yán)正聲明：此消息嚴(yán)重失實(shí)，目前公司正專注產(chǎn)品研發(fā)和用戶體驗(yàn)。對于此虛假消息可能造成的侵害，公司保留法律追究的權(quán)利。

Grok 4 發(fā)布會(huì)：用翻倍的分?jǐn)?shù)，吹響了下一代AI戰(zhàn)爭的號(hào)角

Fri, 11 Jul 2025 23:13:36 +0800

7月10日，xAI正式發(fā)布Grok 4，這個(gè)被馬斯克稱為"世界上最智能AI"的家伙，直接把AI圈的天花板又捅了個(gè)窟窿。

碾壓的Benchmark和跨級(jí)的表現(xiàn)都足夠讓人振奮。今年年初那種分?jǐn)?shù)膠著、進(jìn)步有限的模型發(fā)布序列，在今天被徹底打破了。

馬斯克表示，"現(xiàn)在在學(xué)術(shù)問題上，Grok 4比博士水平在每個(gè)學(xué)科都要強(qiáng)，沒有例外。"

xAI，率先跨入了下一代AI。

01 碾壓式登場：全面benchmark屠榜

先說數(shù)據(jù)，再聊感受。

Benchmark這里，只有兩個(gè)字去形容：超越。

最有代表性的有兩個(gè)：

一是在被稱為AI界"最后審判"的HLE（人類最后考試）中，Grok 4獲得了45%的成績。此前的冠軍Gemini 2.5 Pro只有21%。直接翻倍。

這一考試集中了共計(jì) 2,500 道各個(gè)領(lǐng)域中最困難的問題。馬斯克表示，"任何給定的人類，最好能得多少分？我樂觀地說可能是5%。"

第二個(gè)在ARC AGI v2這個(gè)號(hào)稱"推理能力試金石"的變態(tài)測試中，Grok 4拿到了15.8%，是第二名Claude 4Opus的2倍。這個(gè)測試在過去三個(gè)月里，只有Grok 4突破了10%大關(guān)。

而在其他頂級(jí)benchmark上，Grok 4基本實(shí)現(xiàn)了"屠榜"：

GBQA（博士級(jí)問題集）：近乎完美表現(xiàn)
AMC 25（美國數(shù)學(xué)邀請賽）：Grok 4 Heavy版本滿分
Live Coding Benchmark：編程能力測試領(lǐng)先
HMMT（哈佛-MIT數(shù)學(xué)競賽）：大幅領(lǐng)先第二名
USAMO（美國數(shù)學(xué)奧林匹克）：同樣霸榜

在考試類的測試之外，xAI也順應(yīng)了“大模型進(jìn)入下半場”的判斷，特別強(qiáng)調(diào)了模型完成實(shí)際任務(wù)的能力。

在Vending Benchmark的模擬商業(yè)環(huán)境測試中，Grok 4賺的錢凈資產(chǎn)是之前最高模型的兩倍，運(yùn)行時(shí)間也是它的兩倍。在試驗(yàn)期間賺了4700多美元，水平遠(yuǎn)超普通人類。

這個(gè)和前一陣Anthropic實(shí)驗(yàn)在辦公室讓Claude4管理自動(dòng)售貨機(jī)是差不多一個(gè)測試，模型得負(fù)責(zé)選品、聯(lián)系人員供貨、根據(jù)銷售情況調(diào)整策略。可以說是實(shí)打?qū)嵉摹皵?shù)字員工”了。

對此，馬斯克開玩笑說："我們只需要一百萬臺(tái)自動(dòng)售貨機(jī)，每年就能賺47億美元。"但這也意味著當(dāng)下最前沿的AI，確實(shí)可以接管部分人類的商業(yè)決策了。

而在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域更夸張。帕洛阿爾托的ARC研究所已經(jīng)在用Grok 4自動(dòng)化CRISPR研究流程，"在幾秒鐘內(nèi)從數(shù)百萬個(gè)實(shí)驗(yàn)日志中篩選最佳假設(shè)"。

Grok 4在胸部X光檢查評(píng)估中獲得了最佳評(píng)分。

Grok團(tuán)隊(duì)還提到，一個(gè)他們合作的游戲設(shè)計(jì)師用Grok 4，4小時(shí)內(nèi)擼出了一個(gè)完整的FPS游戲。Grok 4不僅編寫游戲邏輯，還自動(dòng)搜索和整合了所有素材、紋理、音效。

雖然效果一般，但這也是基礎(chǔ)模型處理此類復(fù)雜工作的標(biāo)桿了。

對此，馬斯克預(yù)測："第一個(gè)真正優(yōu)秀的AI視頻游戲會(huì)在明年出現(xiàn)，第一部可觀看的AI電視節(jié)目今年就會(huì)有，第一部可觀看的AI電影明年就能看到。"

所有這些數(shù)字和范例，其背后的含義已經(jīng)很清晰了：Grok 4基本代表了ChatGPT 5、Gemini 3.0這一代模型的水準(zhǔn)線。

AI競爭已經(jīng)進(jìn)入了新階段。不再是你追我趕的小幅改進(jìn)，而是代際差異的跨越式提升。而其他家還在憋大招，馬斯克已經(jīng)先聲奪人了。

還是后發(fā)先至。

02 測試相當(dāng)亮眼，通才屬性顯現(xiàn)

理論數(shù)字說完，來看實(shí)戰(zhàn)表現(xiàn)。

發(fā)布會(huì)現(xiàn)場的演示都是全程Live演示，沒有任何預(yù)錄內(nèi)容。

數(shù)學(xué)推理：范疇論的藝術(shù)

現(xiàn)場第一個(gè)挑戰(zhàn)是一道關(guān)于"范疇論中自然變換"的數(shù)學(xué)題。這是個(gè)連數(shù)學(xué)博士都得思考半天的超難題。

Grok 4的推理過程清晰可見：先分析問題結(jié)構(gòu)，然后逐步構(gòu)建解決路徑，最終給出正確答案。整個(gè)過程就像看一個(gè)數(shù)學(xué)天才在思考，每一步都有理有據(jù)。

有機(jī)化學(xué)：電環(huán)化反應(yīng)

第二道題更變態(tài)——有機(jī)化學(xué)中的電環(huán)化反應(yīng)機(jī)制。這種題目連化學(xué)PhD都不一定能秒答。

Grok 4不僅給出了正確答案，還詳細(xì)解釋了反應(yīng)機(jī)制，包括軌道對稱性分析。

語言學(xué)：希伯來語音韻學(xué)

不光理科強(qiáng)，Grok 4文科也上了大題：從希伯來語源文本中區(qū)分開音節(jié)和閉音節(jié)。

這需要對希伯來語語音系統(tǒng)有深度理解。Grok 4不僅答對了，還解釋了希伯來語音韻規(guī)則的歷史演變。

實(shí)時(shí)搜索：找最奇怪的員工頭像

現(xiàn)場演示中，有人讓Grok 4"找XAI員工中頭像最奇怪的人"。

Grok 4開始在X平臺(tái)上搜索，識(shí)別XAI員工，分析頭像風(fēng)格，最終找到了Greg Yang——一個(gè)用搞怪照片做頭像的研究員。這也展示了Grok在時(shí)事分析和熱點(diǎn)追蹤上的天然優(yōu)勢。

這個(gè)演示看似搞笑，實(shí)際細(xì)思極恐。Grok 4屬于完全理解了什么叫"奇怪"，這意味著它具備了審美判斷和文化理解。這種主觀概念的掌握，可能比客觀推理更難實(shí)現(xiàn)。

預(yù)測市場：世界大賽分析

最緊張的時(shí)刻是讓AI預(yù)測MLB世界大賽勝率。

這次測試人員用上了更強(qiáng)版本Grok 4 Heavy，它花了足足4.5分鐘，瀏覽了大量網(wǎng)站，計(jì)算了復(fù)雜的概率模型、與市場進(jìn)行比較、尋找優(yōu)勢、最終給出道奇隊(duì)21.6%的勝率預(yù)測。

但讓全場等待4.5分鐘，這種"危險(xiǎn)"的演示方式，本身就是對產(chǎn)品信心的終極展示。

物理模擬：黑洞碰撞可視化

最炫酷的是黑洞碰撞模擬。

Grok 4不僅生成了引力波可視化動(dòng)畫，還在思維鏈中詳細(xì)解釋了使用的物理近似、為什么要放大波幅、如何處理廣義相對論效應(yīng)等。

它甚至引用了引力波教材作為參考。這種科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性，已經(jīng)達(dá)到了專業(yè)研究員水平。

發(fā)布會(huì)還展示了全新的語音能力。新增的Eve聲音帶著優(yōu)雅的英國口音，但更重要的是情感表達(dá)。

當(dāng)主持人說緊張時(shí)，Eve用溫柔的聲音說："深呼吸，你能行的，就像我們坐在約克郡酒吧的角落里安靜聊天..."

這種情感智能，可能比推理能力更重要。 AI不只是更自然，而是有了真正的"個(gè)性"。

現(xiàn)場演示中，Eve不僅能正常對話，還即興創(chuàng)作了一首關(guān)于可樂的歌劇：

"哦，可樂，你這神圣的甘露，氣泡在銀罐中舞蹈閃爍..."

在反應(yīng)速度的展示中。Grok 4更是直接用另一個(gè)手機(jī)把ChatGPT放出來了。ChatGPT雖然語音更自然，聲音更豐富，但速度相當(dāng)慢，一次回復(fù)要等個(gè)1秒多。但Grok 4，基本是秒答。

這種現(xiàn)場PK的做法，很馬斯克。直接正面硬剛，用實(shí)力說話。

這一展示，也至少補(bǔ)足了之前Grok多模態(tài)的一個(gè)小短板——語音功能。

03 大力出奇跡，10倍強(qiáng)化學(xué)習(xí)的瘋狂實(shí)驗(yàn)

這么強(qiáng)的模型，是怎么練出來的呢？

xAI團(tuán)隊(duì)現(xiàn)場放出了一張圖，講述了各代模型演進(jìn)的邏輯。

從中我們可以清楚看到，Grok 4的底子還是Grok 3的預(yù)訓(xùn)練模型。

區(qū)別就在于，在別的公司，如Anthropic和谷歌還僅用10%-20%的算力做強(qiáng)化學(xué)習(xí)的時(shí)候，xAI團(tuán)隊(duì)決定All in RL。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)好用，那就加10倍的量。

整個(gè)過程動(dòng)用了xAI的Colossus超算集群——全球最大的AI訓(xùn)練農(nóng)場，20萬個(gè)GPU一起開工。

但RL不是想做就做的出來的，這么大的算力，想真正讓它跑通，得過獎(jiǎng)勵(lì)模型有效性和RL數(shù)據(jù)的大規(guī)模擴(kuò)展兩關(guān)。

對此，團(tuán)隊(duì)解釋說："我們發(fā)明了很多新技術(shù)，讓模型能找到海量具有挑戰(zhàn)性的強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題。問題要有挑戰(zhàn)性，同時(shí)還要有可靠的反饋信號(hào)。"

可惜的是這些技術(shù)都沒開源。但能做到，就說明xAI的后訓(xùn)練技術(shù)應(yīng)該確實(shí)達(dá)到了業(yè)內(nèi)頂尖的水平。

另一個(gè)xAI在Grok 4訓(xùn)練中強(qiáng)調(diào)的點(diǎn)是，讓AI在訓(xùn)練過程中就原生地學(xué)會(huì)使用工具。

團(tuán)隊(duì)對此也做出了解釋。“與Grok 3不同，雖然Grok 3也能使用工具，但我們在這里讓它更加原生，也就是說我們把工具放到訓(xùn)練中。Grok 3只是依賴泛化能力，而這里我們實(shí)際上把工具放到訓(xùn)練中，結(jié)果證明這顯著提升了模型使用這些工具的能力。”

這是他們從Deep Search中的得到經(jīng)驗(yàn)。比起OpenAIDeepReasech端到端訓(xùn)練一個(gè)新模型，"Deep Search用的就是Grok 3推理模型，但沒有任何特定訓(xùn)練，我們只是要求它使用這些工具。相比之下，它在工具使用能力方面要弱得多，而且不可靠。"

這個(gè)好處是極其顯著的，在HLE的測試中，會(huì)使用工具的Grok 4比起純文本Grok 4的能力提升了超過50%，而且依然符合SclaingLaw。

看到了這樣有效的結(jié)果，馬斯克表示他一定會(huì)在未來加碼工具訓(xùn)練。

他說"當(dāng)前Grok4使用的仍然是相當(dāng)原始的工具，而非Tesla公司會(huì)使用的那種有限元分析和計(jì)算流體力學(xué)工具，但這是我們今年晚些時(shí)候會(huì)提供的。"

而這其實(shí)也是當(dāng)前前沿AI都在做的事，在Claude 4發(fā)布的時(shí)候，Anthropic也對此作了特別說明。Grok只是追上了前沿。

所以，從訓(xùn)練方法上看，xAI的邏輯就是，用最保險(xiǎn)的已驗(yàn)證方向，用最多的GPU，跑最極限的訓(xùn)練，走了一套"大力出奇跡"的路線。

難怪團(tuán)隊(duì)對訓(xùn)練的評(píng)價(jià)里有一句，"這就是為什么我們建造了Colossus，世界上擁有100,000個(gè)H100的超級(jí)計(jì)算機(jī)。"

04 基礎(chǔ)模型也上多Agent

Grok 4 Heavy是這場發(fā)布會(huì)上的另一項(xiàng)黑科技，它是首個(gè)以基礎(chǔ)模型延展的形式命名的多智能體。

工作原理很有趣：系統(tǒng)同時(shí)啟動(dòng)多個(gè)AI智能體，讓它們獨(dú)立解決同一個(gè)問題，然后互相分享思路，最終得出最佳答案。

關(guān)鍵是它們不是簡單投票，而是真正的思想碰撞。通常只有一個(gè)AI能找到突破點(diǎn)，但一旦分享給其他智能體，整個(gè)團(tuán)隊(duì)的表現(xiàn)就會(huì)飛躍。

在HLE測試中，單個(gè)Grok 4能解決40%的問題，但Grok 4 Heavy能解決超過50%。

xAI這次，屬于是把基礎(chǔ)模型最后肯定要往多Agent形態(tài)進(jìn)化這件事兒挑明了。

各位Manus，下一步怎么走，現(xiàn)在得提前規(guī)劃了。

05 定價(jià)對標(biāo)OpenAI，分層能力很強(qiáng)，但定價(jià)不低。

Grok 4的定價(jià)采用分層策略。

Super Grok能解鎖Grok 4的能力，30美金一個(gè)月。

而Super Grok Heavy用戶可以同時(shí)訪問Grok 4和多智能體版本Grok 4Heavy，xAI的團(tuán)隊(duì)形容它能成為"一群小型研究助手的任務(wù)主管"。但這一檔要300美金一個(gè)月。

目前看這個(gè)定價(jià)比當(dāng)前前沿模型定價(jià)高了一些。但如果其能力的提升確實(shí)如此顯著，這個(gè)價(jià)格也并不離譜。

API方面，Grok4支持256k上下文長度，已經(jīng)開始向開發(fā)者開放。企業(yè)用戶可通過超大規(guī)模云服務(wù)商獲得訪問權(quán)限。

06 技術(shù)路線圖：接下來更炸裂

在完成了Grok4的發(fā)布后，馬斯克還透露了后續(xù)的整體路線圖。

8月：專門編程模型

9月：多模態(tài)智能體

10月：視頻生成模型

這個(gè)路線圖相當(dāng)緊湊，油門踩死。怪不得最近xAI的員工都在公司搭帳篷。

而且它的野心也相當(dāng)大，Anthropic強(qiáng)在編程，我們8月做；Google強(qiáng)在多模態(tài)和Veo3，我們9、10月做。

尤其是多模態(tài)。對此，馬斯克坦率地承認(rèn)"Grok 4目前最大的弱點(diǎn)是，它的圖像理解顯然和圖像生成都需要大幅改進(jìn)。"

而這也可能是后續(xù)xAI最令人期待的突破。因?yàn)榇罅D(zhuǎn)向這兒了。“我們預(yù)計(jì)用超過100,000個(gè)GB 200s訓(xùn)練視頻模型，并在接下來的三到四周內(nèi)開始訓(xùn)練，所以我們相信在視頻生成和視頻理解方面將會(huì)相當(dāng)spectacular。”

不過現(xiàn)在還沒訓(xùn)練，10月就要上線。xAI的同學(xué)們頭發(fā)有點(diǎn)危險(xiǎn)。

這都是因?yàn)轳R斯克這個(gè)人，不會(huì)留短板。

而且回顧Grok的歷史，我們也能看到其速度上的優(yōu)勢。 18個(gè)月四代產(chǎn)品，這個(gè)迭代速度在AI圈獨(dú)一份。馬斯克回顧說："12個(gè)月前Grok 2還只是概念，現(xiàn)在已經(jīng)到Grok 4了。"

對比一下蘋果AI的一地雞毛，后發(fā)制人不是不可能，還是得看誰后發(fā)。

07 AI的新階段，馬斯克的“朝聞道”

馬斯克說在發(fā)布會(huì)上說："我們正在智能大爆炸中，這是歷史上最有趣的時(shí)代。"

這話不夸張。Grok 4在這次發(fā)布會(huì)上展現(xiàn)的不只是一個(gè)新模型的能力，而是它是AI進(jìn)入下一階段的標(biāo)志。

更長程的任務(wù)，更強(qiáng)的工具使用，更像Agent的基礎(chǔ)模型，更落地的測試。

這是一場直面AI下半場的發(fā)布會(huì)。在之前，Grok 和 xAI 還在谷歌和OpenAI的陰影下，今天它站在了光下。

沒有OpenAI的范式性創(chuàng)新，沒有谷歌的大一統(tǒng)模型理想堅(jiān)持。有的就是卡多、人累、工程極致。

馬斯克最后說："我們會(huì)是最快發(fā)展的AI公司。" 基于今天看到的表現(xiàn)，這不是吹牛，這是事實(shí)。

對于快這件事，他認(rèn)為的他的速度能達(dá)到"Grok會(huì)在今年年底發(fā)現(xiàn)新技術(shù)，明年可能發(fā)現(xiàn)新物理學(xué)。在兩年內(nèi)，我?guī)缀醮_定會(huì)有重大發(fā)現(xiàn)。"

而在此速度下，人類的未來在馬斯克眼中講天翻地覆。"我們現(xiàn)在可能只是卡爾達(dá)肖夫一級(jí)的1-2%。我們將達(dá)到80-90%，然后是卡爾達(dá)肖夫二級(jí)。未來的人類經(jīng)濟(jì)會(huì)讓現(xiàn)在的經(jīng)濟(jì)顯得像穴居人往火里扔棍子一樣原始。"

這么快的進(jìn)化速度，我們怎么保證AI的安全？

也許對與他來講這都不如“朝聞道”更重要。

在發(fā)布會(huì)的末尾，他說了一句"即使AI對人類不是好事，我至少想活著看到它發(fā)生。"

史上首家市值4萬億美元公司誕生

Thu, 10 Jul 2025 23:01:04 +0800

北京時(shí)間7月9日晚間，英偉達(dá)一度漲2.5%，報(bào)164美元/股，成為首家市值達(dá)到4萬億美元的公司，超過蘋果在2024年底創(chuàng)下的3.915萬億美元全球最高市值紀(jì)錄。

該股今年來已上漲逾20%，若從2023年初算起，其漲幅則超過了1000%。

英偉達(dá)的崛起幾乎完全依賴于AI熱潮，作為AI“軍備競賽”的“軍火商”，任何希望涉足AI領(lǐng)域的公司都必須首先采購其芯片，這使得英偉達(dá)的增長故事簡單而直接。

過去三年，其年銷售額激增10倍，未來三年預(yù)計(jì)仍將保持年均32%的增長。

然而，這種“全押AI”的模式也帶來二元風(fēng)險(xiǎn)。

一旦AI需求未如預(yù)期般持續(xù)，或其他技術(shù)突破削弱其芯片的不可替代性，英偉達(dá)可能迅速失勢。例如，今年1月，“DeepSeek”沖擊導(dǎo)致英偉達(dá)市值一周內(nèi)蒸發(fā)20%。

三星營業(yè)利潤大跌56%：對華 AI芯片銷售受限、英偉達(dá) 合作遇阻

Wed, 09 Jul 2025 22:24:14 +0800

據(jù)彭博社報(bào)道，三星電子的季度營業(yè)利潤遭遇了自2023年以來的首次下滑，原因是美國對出口至中國的AI芯片實(shí)施限制，以及三星向英偉達(dá)公司銷售尖端存儲(chǔ)芯片的計(jì)劃受阻。

根據(jù)三星發(fā)布的第二季度初步業(yè)績，三星第二季度營業(yè)利潤預(yù)計(jì)為4.6萬億韓元(約合33億美元)，同比下跌大約56%，高于分析師平均預(yù)計(jì)的41%跌幅。三星第二季度營收預(yù)計(jì)為74萬億韓元，同比下降0.1%。

三星在一份聲明中表示，一次性庫存相關(guān)成本導(dǎo)致了此次利潤下滑。同時(shí)，其先進(jìn)存儲(chǔ)產(chǎn)品目前正處于客戶評(píng)估和出貨階段。三星還表示，隨著需求逐步回升，其晶圓代工業(yè)務(wù)的營業(yè)虧損預(yù)計(jì)將在下半年收窄。

目前，三星一直難以在高帶寬存儲(chǔ)芯片(HBM)領(lǐng)域站穩(wěn)腳跟，這類芯片對于驅(qū)動(dòng)英偉達(dá)的AI加速器至關(guān)重要。三星的最新產(chǎn)品12層HBM3E尚未獲得英偉達(dá)的認(rèn)證，導(dǎo)致競爭對手SK海力士在這一利潤豐厚的市場中擁有了相當(dāng)長的領(lǐng)先時(shí)間。與此同時(shí)，美國競爭對手美光科技也在迅速推進(jìn)其布局，試圖占據(jù)一席之地。

三星將在本月晚些時(shí)候發(fā)布完整第二季度財(cái)報(bào)，屆時(shí)將有凈利潤和部門收入等詳細(xì)數(shù)據(jù)。

HBM落后

在三星公布初步業(yè)績之前，接受彭博新聞?wù){(diào)查的分析師預(yù)計(jì)，該公司芯片部門第二季度的營業(yè)利潤將達(dá)到2.7萬億韓元，較上一季度的1.1萬億韓元有所上升，但較上年同期的6.5萬億韓元將大跌58%。

今年4月，三星曾釋放出更為樂觀的信號(hào)，稱公司已向主要客戶出貨改進(jìn)版的HBM3E樣品，并預(yù)計(jì)該產(chǎn)品線將在第二季度開始為收入做貢獻(xiàn)。三星還表示，計(jì)劃在今年下半年開始量產(chǎn)HBM4芯片。

目前，三星正努力追趕SK海力士，后者正搶占先機(jī)，將自己定位為英偉達(dá)HBM4的主要供應(yīng)商。SK海力士提前向客戶交付了全球首批12層HBM4樣品。美光也在6月出貨HBM4樣品。相比之下，三星還在對其12層HBM3E設(shè)計(jì)進(jìn)行修改。

由馬克·李(Mark Li)領(lǐng)銜的伯恩斯坦分析師團(tuán)隊(duì)原本預(yù)計(jì)，三星的12層HBM3E將在第二季度獲得英偉達(dá)的認(rèn)證，但他們最近下調(diào)了對三星HBM市場份額的預(yù)測，稱現(xiàn)在預(yù)計(jì)認(rèn)證將在第三季度完成。

“三星將逐步縮小與競爭對手的差距。我們預(yù)測SK海力士在2027年仍是領(lǐng)頭羊，但隨著其他廠商迎頭趕上，SK海力士的優(yōu)勢將被削弱，屆時(shí)各供應(yīng)商的市場份額分布將比現(xiàn)在更為接近。”他們在6月23日的一份研究報(bào)告中寫道。

伯恩斯坦預(yù)計(jì)，到2025年時(shí)，SK海力士將占據(jù)57%的HBM市場份額，其次是三星的27%，美光為16%。

在今年3月的年度股東大會(huì)上，三星曾承諾將在今年強(qiáng)化其在HBM市場的地位，以回應(yīng)外界對其在AI領(lǐng)域表現(xiàn)不佳的擔(dān)憂。三星芯片業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人全永鉉(Jun Young-hyun)表示，未能在HBM市場搶占先機(jī)是導(dǎo)致公司落后于競爭對手SK海力士的原因之一，并承諾在HBM4上不會(huì)重蹈覆轍。HBM4預(yù)計(jì)將應(yīng)用于英偉達(dá)的Rubin GPU架構(gòu)。

大信證券分析師Hyung-keun 在近期的一份研究報(bào)告中寫道：“盡管質(zhì)量認(rèn)證的時(shí)間仍存在不確定性，但我們沒有看到三星有戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變的跡象，并相信公司正按計(jì)劃推進(jìn)HBM4，目標(biāo)是在2025年第三季度上市。”

谷歌智能體主管：芯片之外，中美 AI 拼的是能源

Wed, 09 Jul 2025 16:48:27 +0800

谷歌智能體業(yè)務(wù)主管奧馬爾·沙姆斯（Omar Shams）近日做客播客節(jié)目《Manifold》，接受了密歇根州立大學(xué)計(jì)算數(shù)學(xué)教授、大模型應(yīng)用開發(fā)商Superfocus.ai創(chuàng)始人Steve Hsu的專訪。沙姆斯曾創(chuàng)辦AI初創(chuàng)公司Mutable，后被谷歌收購。

在對話中，沙姆斯圍繞AI算力瓶頸、智能體應(yīng)用落地、人才競爭與行業(yè)結(jié)構(gòu)變遷等關(guān)鍵議題，提出了諸多觀點(diǎn)。以下為此次對話的核心內(nèi)容：

1. AI發(fā)展兩大瓶頸：芯片和能源。沙姆斯指出，芯片固然重要，但能源供應(yīng)才是AI長期發(fā)展的關(guān)鍵制約。

2.美電網(wǎng)難撐AI能耗，美國電網(wǎng)擴(kuò)容緩慢，而中國每年新增電力產(chǎn)能已超英法總和，能源能力差距顯現(xiàn)。

3. 為突破地球能源極限，沙姆斯提出可在月球或太空部署太陽能電站，為AI提供算力能源。

4. 沙姆斯表示，模型性能增長雖符合對數(shù)規(guī)律，但在特定規(guī)模下會(huì)出現(xiàn)“躍遷”，學(xué)界需建立新理論理解這種“相變”現(xiàn)象。

5. AI智能體正在重塑軟件開發(fā)結(jié)構(gòu)。AI工具正自動(dòng)化多步驟編程任務(wù)，初級(jí)工程師被邊緣化，團(tuán)隊(duì)更依賴技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者。

6. “隱性知識(shí)”決定AI項(xiàng)目成敗，沙姆斯強(qiáng)調(diào)，AI領(lǐng)域真正決定項(xiàng)目成敗的，是那些難以量化的直覺、經(jīng)驗(yàn)和判斷力。這類“隱性知識(shí)”雖難傳授，卻是頂尖AI人才的核心競爭力。

7. 沙姆斯看好AGI未來，并提醒年輕人：想跟上AI的演化節(jié)奏，光靠知識(shí)不夠，唯有多實(shí)踐、真動(dòng)手，才能掌握未來主動(dòng)權(quán)。

以下為沙姆斯分享最新精華內(nèi)容：

01 美國電網(wǎng)拖后腿？

去月球建太陽能電站為AI供電

問：聽說OpenAI的創(chuàng)立跟DeepMind賣給谷歌有關(guān)？當(dāng)年馬斯克和PayPal聯(lián)合創(chuàng)始人盧克·諾賽克為了阻止谷歌收購DeepMind，在一個(gè)派對上躲進(jìn)壁櫥，給DeepMind創(chuàng)始人德米斯·哈薩比斯打電話，說愿意匹配谷歌6億美元的報(bào)價(jià)。但哈薩比斯直接回絕：“你們就算湊夠錢，也給不了谷歌能提供的算力資源。”后來馬斯克擔(dān)心谷歌壟斷AGI技術(shù)，這才支持創(chuàng)建了OpenAI。這事你知道嗎？

沙姆斯：我沒聽過這個(gè)故事。不過我現(xiàn)在在Alphabet工作，有些話不方便多說。但總的來說，這場AI競賽確實(shí)有很多值得討論的地方。AI行業(yè)確實(shí)面臨兩大瓶頸：芯片和能源供應(yīng)。說到底，沒有足夠的電力支撐，再強(qiáng)的算法也跑不起來。

問：說到中美AI競爭，這兩個(gè)問題都會(huì)浮現(xiàn)出來。芯片方面是英偉達(dá)與華為的對決，電力方面的差距則更大。美國的電網(wǎng)供電能力提升非常困難，而中國的電力生產(chǎn)增速卻非常驚人。中國每年新增的電力產(chǎn)量相當(dāng)于整個(gè)英國或法國的年發(fā)電量，而美國則需要七年才能達(dá)到這一水平。如今，中國的電力增長速度是美國的兩倍。因此，如何解決能源供給問題，將成為決定AI未來發(fā)展的關(guān)鍵。電力方面的缺口如何補(bǔ)足？

沙姆斯：說實(shí)話，美國電網(wǎng)升級(jí)基本沒戲，各種法規(guī)限制根本快不起來。我現(xiàn)在甚至在想，要不要把發(fā)電站搬到太空或月球上。雖然這聽起來像天方夜譚，但谷歌前CEO埃里克·施密特已經(jīng)在行動(dòng)了，他投資的Relativity Space公司就在研究這個(gè)。他想要把數(shù)據(jù)中心搬到太空，因?yàn)槟抢锏哪茉垂?yīng)不像地球上受限嚴(yán)重。

問：能源會(huì)來自太陽能發(fā)電板，還是在太空中建設(shè)繞軌道運(yùn)行的反應(yīng)堆？

沙姆斯：能源的來源可能主要是太陽能，而非核能。這是因?yàn)楹四茉趪H上受到嚴(yán)格的限制，并且如果火箭發(fā)射時(shí)發(fā)生事故，可能會(huì)引發(fā)極其嚴(yán)重的后果，因此不適合在太空使用。

問：你不覺得要收集這么多能量，可能需要在太空中部署1平方公里甚至10平方公里的太陽能板嗎？

沙姆斯：是的，確實(shí)是個(gè)非常瘋狂的想法。我做過一些計(jì)算，如果要達(dá)到一吉瓦的功率，可能確實(shí)需要差不多1平方公里的太陽能板，甚至更多。我的直覺告訴我，這將需要大量的資源才能送到太空。因此，這的確是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

而且，太陽能板不能部署在低地軌道。如果是10平方公里的太陽能板，像我之前做的計(jì)算，天文學(xué)家可能會(huì)強(qiáng)烈反對這樣的設(shè)計(jì)方案。所以，最理想的部署位置是類似拉格朗日點(diǎn)（Lagrange point）的地方。

所謂拉格朗日點(diǎn)，就是太陽系內(nèi)，或者任何兩個(gè)天體之間的特殊位置，物體可以相對于這兩個(gè)天體保持穩(wěn)定的軌道。幸運(yùn)的是，太陽系中有很多適合部署太陽能板的拉格朗日點(diǎn)。

02 AI編程革命幕后推手：

他比Copilot更早入局，卻鮮為人知

問：你創(chuàng)辦了Mutable公司，并作為創(chuàng)始人和CEO經(jīng)營了三年，這家公司主要是開發(fā)AI編程工具的，對吧？

沙姆斯：是的，沒錯(cuò)。我在2021年11月開辦了這家公司。我們算是進(jìn)入AI開發(fā)工具領(lǐng)域的先行者之一，幾乎在同一時(shí)期，Copilot也開始了。現(xiàn)在，這個(gè)行業(yè)發(fā)展得非常快，像Cursor這樣的AI開發(fā)工具公司，已經(jīng)做到每年超過1億美元的收入。如今，很多這樣的公司都迅速實(shí)現(xiàn)了收入破億。

問：我知道Mutable在很多現(xiàn)在已經(jīng)很常見的概念上先行一步。我記得“AI大神”卡帕西（Andrej Carpathy）最近做了一個(gè)主題演講，講到了一些理念。雖然他沒提到你，但我認(rèn)為這些想法應(yīng)該是你們最早提出的，包括如何用某種方式結(jié)合上下文來理解軟件，或者如何從公司代碼庫中生成更好的文檔。我覺得你們在Mutable做了很多有趣的事情。你愿意談?wù)勥@些嗎？

沙姆斯：的確，很多想法是Mutable最早提出的，并且可能對今天的產(chǎn)品產(chǎn)生了較大的影響。我看到很多開源代碼庫，雖然你可以通過不斷學(xué)習(xí)和積累經(jīng)驗(yàn)快速上手，但總是會(huì)有點(diǎn)慢。所以，我就在想，為什么不讓AI來幫忙呢？為什么不讓AI寫一篇像維基百科一樣的文章，來解釋這些代碼呢？于是我想到了一個(gè)名字，叫做Auto Wiki。我們做了這個(gè)項(xiàng)目，利用遞歸總結(jié)來解釋代碼，結(jié)果項(xiàng)目在2024年1月發(fā)布后非常火爆。

最有趣的技術(shù)部分，其實(shí)正是卡帕西在演講中提到的。他談到，Auto Wiki實(shí)際上變成了一個(gè)非常有用的上下文填充工具，因?yàn)榇笳Z言模型（LLM）能從中受益很多。事實(shí)上，我覺得可以用“擬人”的方式訓(xùn)練LLM，因?yàn)樗鼈兊挠?xùn)練數(shù)據(jù)基本上來自于人的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)。

所以，擁有這些代碼總結(jié)功能，實(shí)際上對LLM幫助很大，不僅是對于檢索（比如RAG——檢索增強(qiáng)生成）有用，生成部分也能從中受益，特別是在推理過程中。

問：在構(gòu)建Auto Wiki的過程中，是否需要人工修正某些問題才能進(jìn)一步生成代碼？

沙姆斯：我們有相關(guān)功能，允許用戶修改生成的內(nèi)容，雖然這個(gè)功能并沒有廣泛使用。事實(shí)上，你不需要這樣做。

的確，AI生成的內(nèi)容有時(shí)會(huì)出現(xiàn)所謂的“幻覺”（hallucinations），但我認(rèn)為已經(jīng)有些技術(shù)能夠有效地應(yīng)對這個(gè)問題。即使存在幻覺問題，Auto Wiki仍然比沒有它要好得多，特別是在處理輕量級(jí)問題時(shí)。

所以，在這個(gè)全自動(dòng)過程中，模型會(huì)先瀏覽整個(gè)代碼庫，理解它，并生成持續(xù)更新的文檔。

從某種角度來看，這其實(shí)就像是在進(jìn)行推理：模型首先生成內(nèi)容，之后它在做其他任務(wù)時(shí)，會(huì)參考之前的推理結(jié)果來加深對代碼的理解，并進(jìn)一步進(jìn)行生成。

03 從Llama到AGI：

扎克伯格花1億買的不是程序員，是“未來先知”

問：馬克·扎克伯格為什么愿意花1億美元挖一個(gè)人？他到底看中這個(gè)人什么？是不是某些人的能力真的能給公司帶來天壤之別？

沙姆斯：雖然我不能代表馬克發(fā)言，也不確定1億這個(gè)數(shù)字是否準(zhǔn)確，但確實(shí)有報(bào)道提到他從OpenAI挖走了幾位頂尖人才。說到人才，我覺得一個(gè)公司的成功與失敗，往往取決于團(tuán)隊(duì)的配置和每個(gè)人的角色分工。

但從某種角度看，團(tuán)隊(duì)更像是飛機(jī)的結(jié)構(gòu)——單單有強(qiáng)勁的引擎，如果沒有機(jī)翼，飛機(jī)是飛不起來的。同樣，單靠某個(gè)天才也不行。扎克伯格愿意為頂尖人才支付高額薪水，肯定有他的道理。這種現(xiàn)象在創(chuàng)業(yè)者身上很常見：即便技術(shù)能力很強(qiáng)的創(chuàng)始人，如果缺乏溝通和團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)的能力，最終也會(huì)失敗。因?yàn)橥顿Y人通常不懂技術(shù)，決策大多依賴直覺和感覺。

問：但扎克伯格組建超級(jí)智能團(tuán)隊(duì)時(shí)也靠感覺嗎？

沙姆斯：這個(gè)我不敢妄加評(píng)論，不過必須承認(rèn)，扎克伯格確實(shí)是一個(gè)非常出色的創(chuàng)始人。說到他的決策，我認(rèn)為這是一種非常大膽的冒險(xiǎn)——這種豪賭，只有像他這樣擁有超級(jí)投票權(quán)的創(chuàng)始人CEO才敢做。畢竟Meta的現(xiàn)金流非常充裕，相比其他一些燒錢項(xiàng)目，投資AGI（通用人工智能）算是一項(xiàng)相對明智的選擇。我覺得現(xiàn)在評(píng)判還為時(shí)過早，我們可以等一段時(shí)間再看看結(jié)果。

問：換作我有他的資源，我也會(huì)想：為什么不組建最強(qiáng)戰(zhàn)隊(duì)？我并非質(zhì)疑扎克伯格的戰(zhàn)略決策，而是好奇：花1億美元挖所謂最優(yōu)秀人才真是最優(yōu)策略嗎？表面看這很合理——畢竟真正懂行的人有限。但反方觀點(diǎn)同樣成立：這類人才其實(shí)并不稀缺。

沙姆斯：這里確實(shí)存在微妙的矛盾：如果行業(yè)沒有真正的“技術(shù)機(jī)密”，那么為什么還要為人才支付天價(jià)呢？我個(gè)人的理解是，企業(yè)購買的并不是具體的技術(shù)，而是那些“復(fù)合型經(jīng)驗(yàn)”，或者說是“隱性知識(shí)”。

這些人才帶來的價(jià)值，更多是通過他們在實(shí)際工作中積累的判斷力和直覺，能夠幫助公司避免一些常見的錯(cuò)誤，少走彎路。比如，扎克伯格可能從Meta的Llama項(xiàng)目中吸取了教訓(xùn)。

開發(fā)AI就像是造飛機(jī)：即使你掌握了所有理論，仍然需要有人告訴你“該先擰哪個(gè)螺絲”。畢竟，AGI時(shí)代的到來已是指日可待，他寧愿多付些錢，也不愿錯(cuò)失這個(gè)機(jī)會(huì)。你可以這么理解：即使他花得多，但Meta有能力承受得起，而獲得的回報(bào)可能也會(huì)是巨大的。

04 30%程序員兩年內(nèi)失業(yè)，

企業(yè)的用人邏輯已變

問：如果有人告訴你，“我每天都在社交媒體上看到一個(gè)視頻，說某個(gè)智能體能為我做所有事情，但我認(rèn)識(shí)的人實(shí)際上并沒有從智能體那里獲得很多價(jià)值”，你會(huì)怎么回答呢？智能體現(xiàn)在到底在哪些方面有用，哪些只是炒作呢？

沙姆斯：我認(rèn)為這個(gè)領(lǐng)域的確發(fā)展得非常快，但許多進(jìn)展還需要時(shí)間才能普及。雖然經(jīng)濟(jì)學(xué)家泰勒·科文（Tyler Cowen）曾說過，AGI類似于電氣化，要花100年才能滲透到經(jīng)濟(jì)中，但我不完全認(rèn)同這個(gè)觀點(diǎn)。

我覺得這個(gè)速度可能比他想象的要快一些。的確，有很多監(jiān)管上的障礙，也有很多人需要時(shí)間去改變觀念和習(xí)慣，但在我看來，AGI的滲透速度將比傳統(tǒng)技術(shù)革命要快得多。

很多經(jīng)典物理學(xué)家一生都不接受量子力學(xué)的概念，直到他們?nèi)ナ罆r(shí)，這才成為常識(shí)。類似的認(rèn)知變革，正在AI領(lǐng)域重演。有些傳統(tǒng)的工程師至今仍不相信AI的能力，這種現(xiàn)象讓我覺得很難理解。

以我自己參與的項(xiàng)目為例，像Cursor、GitHub Copilot這些工具，已經(jīng)極大地改變了程序員的工作方式。現(xiàn)在，即使是創(chuàng)業(yè)公司，軟件質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)也被顯著提高——低質(zhì)量的代碼再也無法輕易通過審核，這種壓力推動(dòng)了整個(gè)行業(yè)的進(jìn)步。

在法律領(lǐng)域，像Harvey這樣的AI公司也已經(jīng)開始創(chuàng)造可觀的收益。盡管其他行業(yè)的進(jìn)展可能較慢，但在白領(lǐng)工作領(lǐng)域，AI助手的引入已經(jīng)成為必然趨勢。我不能確定這種趨勢對就業(yè)市場的具體影響，但可以肯定的是，工作流程會(huì)發(fā)生巨大變化——這些AI助手要么輔助人類工作，要么直接取代部分工作。

問：有報(bào)道稱，2025年計(jì)算機(jī)科學(xué)和軟件工程專業(yè)的畢業(yè)生，面臨較為低迷的就業(yè)市場，招聘機(jī)會(huì)有所下降，甚至就業(yè)率增加的幅度也很小。那么，這種情況有多少是由于AI驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)力提升所導(dǎo)致的？

沙姆斯：很難準(zhǔn)確判斷，但我認(rèn)為主要原因是科技公司正在收縮招聘規(guī)模。

幾年前，行業(yè)確實(shí)進(jìn)入了一個(gè)瘋狂招聘的階段，幾乎只要懂一點(diǎn)編程就能拿到offer，但這種泡沫顯然不可持續(xù)。即使經(jīng)歷了裁員潮，許多公司為了保持員工士氣，裁員力度往往也不足，結(jié)果導(dǎo)致現(xiàn)在很多公司正處于“過度招聘后的后遺癥”階段。

但從更根本的角度來看，計(jì)算機(jī)教育體系和AI發(fā)展的脫節(jié)也是一個(gè)大問題。大多數(shù)高校課程依然專注于離散數(shù)學(xué)、算法理論等傳統(tǒng)內(nèi)容，忽視了實(shí)際軟件開發(fā)技能的培養(yǎng)。這使得很多應(yīng)屆生缺乏工程實(shí)踐能力——而這正是我過去很少雇傭剛畢業(yè)新人的原因，因?yàn)樗麄兺ǔ２荒芙o公司帶來多大幫助。

當(dāng)然，也有例外：我曾經(jīng)雇傭過一位19歲的普林斯頓高中生（未上大學(xué)），他通過機(jī)器人項(xiàng)目等實(shí)踐展現(xiàn)了驚人的能力。這說明，如果你能展示出能力，完成項(xiàng)目，甚至在一些情況下，學(xué)歷不再那么重要。

像YC（Y Combinator）這樣的創(chuàng)業(yè)公司更看重你是否能展示實(shí)際能力、是否能獨(dú)立完成任務(wù)和行動(dòng)。我認(rèn)為，未來“行動(dòng)力”將會(huì)變得越來越重要。

問：你認(rèn)為當(dāng)前軟件工程師崗位減少是多重因素共同作用的結(jié)果。一方面，科技公司在后疫情時(shí)代過度招聘后正在收縮規(guī)模，高利率環(huán)境也加劇了這一趨勢；另一方面，AI工具確實(shí)提升了生產(chǎn)效率，是這樣嗎？

沙姆斯：我認(rèn)為AI的影響不能忽略。現(xiàn)在，許多初級(jí)工程師的工作任務(wù)都可以由AI代替。崗位需求正在轉(zhuǎn)向團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)（TL）或者技術(shù)主管（TLM），這些人需要管理AI智能體。

現(xiàn)在的問題是，企業(yè)可能不再需要那么多初級(jí)工程師了——畢竟，培養(yǎng)新人短期內(nèi)往往會(huì)帶來凈損失，之前雇傭他們主要是為了人才儲(chǔ)備。

在初期階段，雇傭新人可能會(huì)有一定的負(fù)面影響，甚至拖慢進(jìn)度，但你還是需要雇傭人來維持公司的增長。而現(xiàn)在，許多公司可能覺得他們可以依賴更少的員工，甚至通過智能體來完成那些本應(yīng)由初級(jí)工程師完成的工作。

關(guān)于AI對就業(yè)的影響，我還想提兩個(gè)有趣的觀點(diǎn)：

Anthropic CEO 達(dá)里奧·阿莫代伊（Dario Amodei）預(yù)測，隨著AI的發(fā)展，未來兩年內(nèi)會(huì)出現(xiàn)大規(guī)模裁員。我和在Anthropic工作的朋友打了個(gè)賭，他認(rèn)為兩年后的裁員率可能會(huì)達(dá)到30%。他認(rèn)為像特斯拉這樣的公司，即使已經(jīng)比較精簡，未來也可能面臨裁員。我個(gè)人認(rèn)為，30%的裁員比例可能有些過高，但即便如此，像阿莫代伊這樣的業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為AI的影響比我們預(yù)想的要大得多。

Shopify創(chuàng)始人兼CEO 托比·盧克（Tobi Lutke）雖然沒有直接提到裁員問題，但他明確表示希望通過AI提高團(tuán)隊(duì)的效率，而不是繼續(xù)擴(kuò)招。這種趨勢在許多企業(yè)中都能看到，許多公司現(xiàn)在專門設(shè)立崗位，研究如何用AI實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)自動(dòng)化。

這引出了一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)悖論：隨著AI不斷提升生產(chǎn)力，企業(yè)是否真的還需要雇傭那么多員工？這個(gè)問題很難預(yù)測，可能會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

問：我想?yún)^(qū)分一下AI工具和智能體之間的區(qū)別。比如，你可以向ChatGPT發(fā)送查詢，要求它修改某些內(nèi)容或?qū)懸粋€(gè)初稿，但我個(gè)人認(rèn)為這并不算智能體。智能體應(yīng)該是一個(gè)更具自主性、能夠在沒有人類監(jiān)督的情況下執(zhí)行多步任務(wù)的系統(tǒng)。現(xiàn)在有這樣的工具了嗎？

沙姆斯：絕對有！其實(shí)，我之前提到的所有工具，我認(rèn)為它們都可以算作是智能體。例如，你可以在Cursor等工具的設(shè)置中，調(diào)整選項(xiàng)，讓它不需要你確認(rèn)每一步操作。這樣，你就可以讓它“盡情發(fā)揮”，不僅僅是寫一個(gè)函數(shù)，它甚至能為你構(gòu)建一個(gè)完整的功能模塊，或者一個(gè)Web應(yīng)用，甚至更多。我覺得它們已經(jīng)做得非常出色了。隨著AI不斷進(jìn)步，它能夠處理的任務(wù)范圍會(huì)越來越大，能完成更復(fù)雜的工作。

另外，這種提高精度的觀點(diǎn)也經(jīng)常被用來解釋為什么人們愿意在AI數(shù)據(jù)中心、芯片和能源上投入巨資。人們常將擴(kuò)展定律描述成一種奇跡，仿佛它能帶來令人驚嘆的效果，但實(shí)際上這是一種對數(shù)增長，并沒有那么“神奇”。我認(rèn)為，能為這種現(xiàn)象提供合理解釋的唯一方式，就是“精度不斷提高”。

此外，可能還存在一個(gè)解釋，就是“涌現(xiàn)能力”（Emergent abilities）的概念。就像飛機(jī)起飛的關(guān)鍵時(shí)刻——當(dāng)所有條件都達(dá)到了臨界點(diǎn)時(shí)，系統(tǒng)能力會(huì)發(fā)生質(zhì)的飛躍。智能體的發(fā)展可能也類似，這種變化是很難預(yù)測的。

最后，我想提一個(gè)有趣的物理類比：我們目前對AI擴(kuò)展定律的理解，實(shí)際上就像蒸汽機(jī)時(shí)代對熱力學(xué)的理解一樣初級(jí)。真正的突破，可能要等到我們發(fā)現(xiàn)AI領(lǐng)域的“統(tǒng)計(jì)力學(xué)”，即解釋現(xiàn)有擴(kuò)展定律背后機(jī)制的理論體系。這是AI研究者們要解決的重要問題。

傳 TikTok 要為美國市場單開新 App，全球?qū)⒊霈F(xiàn)三個(gè)“抖音”？

Mon, 07 Jul 2025 22:54:53 +0800

TikTok 要在美國推出新 App 了？

7 月 6 日，外媒 The Information 爆料稱，TikTok 計(jì)劃推出一款全新的美國版 App——內(nèi)部代號(hào)「M2」，預(yù)計(jì) 9 月 5 日上線。

TikTok 推出這一新 App 的背后，應(yīng)該是出于應(yīng)對美國法案的拆分要求。

美國政府一直對 TikTok 施加「不賣就禁」的壓力，要求其處理在美業(yè)務(wù)。但 TikTok 不可能出售整個(gè)全球業(yè)務(wù)，單獨(dú)出售美國業(yè)務(wù)并成立獨(dú)立運(yùn)營的美國版 TikTok，似乎是一個(gè)較為可行的解決方案，但最終還是要看美國與中國方面的談判究竟如何落地。

前段時(shí)間就不斷有消息傳出，稱 TikTok 可能會(huì)將其美國業(yè)務(wù)出售給一個(gè)美國財(cái)團(tuán)。特朗普也公開表示過，可能會(huì)單獨(dú)出售美國市場的 TikTok，并獨(dú)立成立一個(gè)新的平臺(tái)。

如果上述計(jì)劃最終落實(shí)，那么未來的全球市場上或?qū)⒊霈F(xiàn)三個(gè)版本的「抖音」——全球版的 TikTok、美國的新版 TikTok 和中國的抖音。這一拆分不僅能夠符合美國監(jiān)管要求，還可能在不同市場中帶來差異化的運(yùn)營模式和用戶體驗(yàn)。

01 推出新 App，為出售美國業(yè)務(wù)做好準(zhǔn)備？

據(jù)《The Information》報(bào)道，TikTok 正在為其美國用戶開發(fā)一個(gè)全新的應(yīng)用程序，以配合美國業(yè)務(wù)出售的計(jì)劃。

報(bào)道稱，TikTok 已制定計(jì)劃，將在 9 月 5 日向美國應(yīng)用商店推出新 TikTok 應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序內(nèi)部被稱為「M2」（現(xiàn)有的 TikTok 應(yīng)用程序內(nèi)部被稱為「M」）。

根據(jù)計(jì)劃，TikTok 用戶最終需要下載新的「M2」版本才能繼續(xù)使用該服務(wù)，現(xiàn)有版本將運(yùn)行至明年 3 月。

就在上周五，美國總統(tǒng)特朗普表示「已基本達(dá)成協(xié)議」計(jì)劃讓一家本土公司收購 TikTok 的美國業(yè)務(wù)，并稱打算在下周一或者周二（也就是本周）與中國重啟談判。

報(bào)道稱根據(jù)該協(xié)議，包括甲骨文在內(nèi)的非中國投資者組成的財(cái)團(tuán)將收購 TikTok 的美國業(yè)務(wù)，而其母公司字節(jié)跳動(dòng)預(yù)計(jì)將保留少數(shù)股權(quán)。然而，這一交易仍然需要中國方面的最終批準(zhǔn)。

更早些時(shí)候，特朗普就曾表示已經(jīng)為 TikTok 的美國業(yè)務(wù)找到了買家。當(dāng)時(shí)的報(bào)道里，有知情人士透露，潛在買家是由甲骨文、黑石集團(tuán)和風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)投公司 Andreessen Horowitz 組成的財(cái)團(tuán)。

據(jù)市場情報(bào)公司 Sensor Tower 的估算，TikTok 在美國的月活躍用戶數(shù)約為 1.15 億，略低于 Instagram 的 1.31 億，領(lǐng)先于 Snapchat、Pinterest 和 Reddit，后三者的美國月活躍移動(dòng)用戶數(shù)分別為 9600 萬、7400 萬和 3200 萬。

據(jù)獨(dú)立投資研究機(jī)構(gòu) CFRA Research 的估計(jì)，TikTok 在美國的業(yè)務(wù)估值介于 400 億到 500 億美元之間——估值基于與競爭對手應(yīng)用相比的 TikTok 美國用戶群和收入的估計(jì)；而彭博行業(yè)研究的分析師則認(rèn)為其估值約為 300 億至 350 億美元——該部門曾表示這一估值「由于是被迫出售而有所折價(jià)」。

若考慮到算法等核心技術(shù)，TikTok 的估值可能更高，甚至達(dá)到 2000 億美元。其母公司字節(jié)跳動(dòng)的估值則在去年去年 12 月被軟銀集團(tuán)旗下的愿景基金調(diào)整提高至 4000 億美元以上。

TikTok 此次的做法——要求用戶下載獨(dú)立的新應(yīng)用在業(yè)內(nèi)并不常見，這么做可能面臨一定的用戶流失風(fēng)險(xiǎn)。但推出新版本的 TikTok 應(yīng)用可能有助于解決部分關(guān)于數(shù)據(jù)安全的爭議，符合美國對該應(yīng)用的合規(guī)要求。

02 TikTok 在美命運(yùn)走向何方

自 2019 年美國政府開始對 TikTok 進(jìn)行國家安全審查以來，TikTok 已多次嘗試解決數(shù)據(jù)安全問題，并在多個(gè)層面展開了抗?fàn)帲止?jié)跳動(dòng)面臨的壓力并沒有因此緩解，而是愈發(fā)嚴(yán)峻。

2019 年 11 月，美國政府對 TikTok 母公司字節(jié)跳動(dòng)收購 Musical.ly 進(jìn)行了國家安全審查，關(guān)注點(diǎn)在于用戶數(shù)據(jù)的處理和存儲(chǔ)。

此后的幾個(gè)月里，美國參議院多次舉行聽證會(huì)，推動(dòng)立法禁止 TikTok。到了 2020 年 8 月，時(shí)任總統(tǒng)特朗普簽署了行政命令，要求 TikTok 在 90 天內(nèi)剝離美國業(yè)務(wù)，并采取一系列限制措施。盡管這些禁令并未立刻生效，但美國外國投資委員會(huì) (CFIUS) 緊接著對 TikTok 展開了更為嚴(yán)格的審查。

2021 年 6 月，拜登政府雖然撤銷了特朗普時(shí)期的禁令，但實(shí)際上相關(guān)的施壓和限制力度更為加強(qiáng)。

TikTok 過往嘗試了多種努力試圖解決問題。包括建立「透明度和問責(zé)中心」；成立內(nèi)容顧問委員會(huì)；成立專門的美國數(shù)據(jù)安全公司（USDS），負(fù)責(zé)管理美國用戶的數(shù)據(jù)；實(shí)施名為「Clover」的數(shù)據(jù)隔離工程和「Texas」的數(shù)據(jù)安全工程，這兩項(xiàng)計(jì)劃的年度運(yùn)營成本均達(dá)到了大約 10 億美元；聘請具有美國背景的高管；與甲骨文（Oracle）達(dá)成協(xié)議，甲骨文將成為 TikTok 在美國的「可信技術(shù)提供商」，根據(jù)協(xié)議，甲骨文有權(quán)對 TikTok 美國的源代碼進(jìn)行安全檢查。

過往的努力以及后來 TikTok 為阻止提案所做的一系列努力以及抗?fàn)帲S著美國國會(huì)通過這項(xiàng)法案，均以失敗告終。

2024 年 4 月，美國國會(huì)通過立法，禁止或強(qiáng)制母公司字節(jié)跳動(dòng)出售 TikTok——該法案后經(jīng)總統(tǒng)拜登簽署成為法律。

該法案要求字節(jié)跳動(dòng)在 2025 年 1 月之前完成美國業(yè)務(wù)的出售。

在 2024 年 12 月，美國聯(lián)邦上訴法院駁回 TikTok 的上訴，維持了要求字節(jié)跳動(dòng)剝離 TikTok 美國業(yè)務(wù)的禁令，TikTok 面臨在 2025 年 1 月 19 日在美關(guān)停的風(fēng)險(xiǎn)。

在禁令生效前一天，TikTok 在美國正式停止服務(wù)，但隨即在十余個(gè)小時(shí)后恢復(fù)了服務(wù)。在特朗普重返白宮之后，禁令生效日期連續(xù)推遲了三次。

1 月 20 日，特朗普重返白宮，隨即把期限延至 4 月 5 日，之后又延至 6 月 19 日，而在上個(gè)月，特朗普又將該期限延長至 9 月 17 日，屆時(shí)新版 TikTok 應(yīng)用預(yù)計(jì)將推出，并從應(yīng)用商店下架現(xiàn)有版本。用戶將被引導(dǎo)下載新應(yīng)用，但目前尚不清楚這一提示將通過何種方式傳達(dá)。

這項(xiàng)交易或?qū)⑹?TikTok 在美國符合《保護(hù)美國免受外國對手控制應(yīng)用程序法案》的要求，但是否符合美國法律仍存疑，報(bào)道稱考慮到字節(jié)跳動(dòng)是否愿意將算法等核心技術(shù)與美國買家共存疑享，一些私募股權(quán)公司對這一交易仍持謹(jǐn)慎態(tài)度。

無論 TikTok 最終能否延續(xù)在美「生命」，美國對于其數(shù)據(jù)安全的疑慮，及其與中國的關(guān)系，已經(jīng)把這場博弈升華為全球化背景下國家與企業(yè)之間復(fù)雜的角力。

與此同時(shí)，TikTok 的堅(jiān)持象征著對權(quán)力與壓力的抵抗，也可能對未來科技行業(yè)的國際互動(dòng)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

英偉達(dá) GeForce 宣布參展 BW2025，RTX 5080/5070公版顯卡限量發(fā)售

Sun, 06 Jul 2025 22:50:15 +0800

英偉達(dá)昨日發(fā)布公告，宣布 7 月 11 日-7 月 13 日“GeForce 神秘登陸 Bilibili World 2025”。

英偉達(dá)表示，屆時(shí)將開放 RTX5080/5070 公版顯卡售賣。自 7 月 5 日起，用戶可登錄B站 App 在線預(yù)約。

除此之外，英偉達(dá)還將舉行多場游戲試玩會(huì)，包括暫未發(fā)售的《明末：淵虛之羽》（7 月 13 日），屆時(shí)將有超過 30 名 UP 主陸續(xù)空降展臺(tái)，與玩家展開現(xiàn)場直播、合影互動(dòng)、水友賽等活動(dòng)。

李飛飛最新對話：沒有空間智能，AGI 就不完整

Sat, 05 Jul 2025 22:42:45 +0800

在我看來，沒有空間智能，通用人工智能就不完整。

這是“AI教母”李飛飛在最新訪談中對AGI的判斷——是的，李飛飛也開始談?wù)揂GI了。

不過她有自己的表述，從進(jìn)入人工智能領(lǐng)域開始，她就確定了她終身奮斗的夢想：讓智能體能夠講述世界的故事。

而這，離不開空間智能。

正如她本人所說：

我整個(gè)職業(yè)生涯都在追逐那些極其困難、近乎瘋狂的問題。

李飛飛如今聚焦于空間智能領(lǐng)域——這個(gè)人工智能最艱難的領(lǐng)域之一。

她認(rèn)為3D世界建模對于實(shí)現(xiàn)AGI至關(guān)重要，并表示：

理解三維世界、生成三維世界、推理三維世界、在三維世界中做事，是人工智能的基本問題。

她的目標(biāo)是創(chuàng)建一個(gè)超越平面像素、跨越語言障礙、能夠真正捕捉三維世界結(jié)構(gòu)和空間智能的世界模型。

在這次對話中，她從ImageNet的起源和影響說起，講述了AI范式轉(zhuǎn)變與關(guān)鍵突破，并提到了3D建模面臨的挑戰(zhàn)以及空間智能的數(shù)據(jù)缺失問題。

量子位翻譯并總結(jié)了全文，讓我們一起來學(xué)習(xí)李飛飛的最新認(rèn)知和分享。

01 ImageNet為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺搭建數(shù)據(jù)骨架

Q：你最早創(chuàng)建的項(xiàng)目之一是2009年的ImageNet，距今已有16年了。那篇文章有超過8萬次引用，真正觸及了人工智能的一個(gè)關(guān)鍵問題，即數(shù)據(jù)問題。請告訴我們那個(gè)項(xiàng)目是如何產(chǎn)生的——在那會(huì)兒，這可是開創(chuàng)性的工作。

李飛飛：實(shí)際上，我們構(gòu)思這個(gè)（ImageNet）已經(jīng)是幾乎18年前的事情了。我曾在普林斯頓大學(xué)擔(dān)任助理教授，當(dāng)時(shí)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的世界完全不同，數(shù)據(jù)非常少，至少在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，算法并不起作用——那里沒有產(chǎn)業(yè)。你知道，就公眾而言，AI這個(gè)詞并不存在。

但是我們中間仍有一些人——從AI的創(chuàng)始人開始——然后是John McCarthy、Geoffrey Hinton等人。我想我們只是做了一個(gè)人工智能的夢：我們真的真的想讓機(jī)器能夠思考和行動(dòng)。而我個(gè)人的夢想就是想讓機(jī)器能夠看見，因?yàn)榭匆娛侵悄艿幕?lt;/p>

視覺智能不僅僅是感知，它的真正意義在于理解世界并在世界中行動(dòng)。我癡迷于讓機(jī)器看見的問題，在我當(dāng)時(shí)癡迷地開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，我們嘗試了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但它沒有成功，然后我們轉(zhuǎn)向基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)來支持向量機(jī)。

但有一個(gè)問題一直困擾著我，那就是泛化的問題：如果你在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域工作，你必須認(rèn)識(shí)到泛化是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心數(shù)學(xué)基礎(chǔ)或目標(biāo)。為了泛化，這些算法需要數(shù)據(jù)。但當(dāng)時(shí)還沒有人在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域有數(shù)據(jù)，而我是第一批開始接觸數(shù)據(jù)的研究生，因?yàn)槲沂亲钤缈吹交ヂ?lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)大發(fā)展的那一代研究生。

時(shí)間快進(jìn)到21世紀(jì)，大約在2007年前后，我和我的學(xué)生決定，我們必須進(jìn)行一次大膽的賭注：我們必須賭機(jī)器學(xué)習(xí)需要一次范式轉(zhuǎn)變，而這個(gè)轉(zhuǎn)變必須由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法引領(lǐng)，但當(dāng)時(shí)根本沒有數(shù)據(jù)。

所以我們想，好吧，去互聯(lián)網(wǎng)上下載十億張圖片——那是當(dāng)時(shí)我們能獲取到的最大數(shù)量——然后創(chuàng)建整個(gè)世界的視覺分類體系，并用這個(gè)來訓(xùn)練和評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這就是ImageNet被構(gòu)想出來并誕生的原因。

02 自然語言與視覺信號(hào)的融合，讓智能體能夠講述世界的故事

Q：這個(gè)過程持續(xù)了一段時(shí)間，才發(fā)展出一些有前景的算法，直到2012年AlexNet出現(xiàn)，這才構(gòu)成了通往人工智能的第二個(gè)關(guān)鍵部分——獲得計(jì)算能力，并投入足夠的資源到算法中。請告訴我們，您是什么時(shí)候開始意識(shí)到這一點(diǎn)的？就是當(dāng)你發(fā)現(xiàn)“用數(shù)據(jù)播種”的方法開始奏效，整個(gè)AI社區(qū)在此基礎(chǔ)上取得了更多突破性進(jìn)展的那個(gè)時(shí)刻。

李飛飛：在2009年，我們發(fā)表了一個(gè)非常小的CVPR海報(bào)，然后在2009年到2012年之間，那三年我們真的相信數(shù)據(jù)會(huì)驅(qū)動(dòng)人工智能，但我們幾乎沒有關(guān)于它是否有效的信號(hào)。所以我們做了一些事情，其中一件就是開源。從一開始我們就相信，必須將這個(gè)項(xiàng)目開源給整個(gè)研究界，讓所有人都能參與進(jìn)來。

另一件事情是，我們發(fā)起了一個(gè)挑戰(zhàn)賽，希望全世界最聰明、最優(yōu)秀的學(xué)生和研究人員都能來解決這個(gè)問題。這就是我們所說的ImageNet挑戰(zhàn)賽。我們每年都會(huì)發(fā)布一個(gè)測試數(shù)據(jù)集，然后公開邀請所有人參與。最初幾年其實(shí)是在建立基準(zhǔn)線——當(dāng)時(shí)的識(shí)別錯(cuò)誤率徘徊在30%左右，雖然不算完全隨機(jī)猜測的水平，但確實(shí)不盡如人意。

但是，在第三年也就是2012年（我在一本我出版的書中寫到了這一點(diǎn)），我依然記得那是在夏天快要結(jié)束的時(shí)候，我們正在處理ImageNet挑戰(zhàn)賽的所有結(jié)果，并在我們的服務(wù)器上運(yùn)行，然后有一天深夜，我收到了我研究生的消息：他說我們得到了一個(gè)特別特別突出的結(jié)果，我應(yīng)該看看。于是我們仔細(xì)研究了它，那是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neuronet network）之類的。

當(dāng)時(shí)Geoffrey Hinton的團(tuán)隊(duì)還不叫Alex這個(gè)名字，他們當(dāng)時(shí)命名為“SuperVision”，這是對“超級(jí)視覺”和“監(jiān)督學(xué)習(xí)”的巧妙雙關(guān)，所以“SuperVision”。

讓我們看看他們做了什么——這是一個(gè)老算法，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在20世紀(jì)80年代問世，而他們在算法上做出了一些調(diào)整。最初看到這樣的飛躍變化，對我們來說還是挺令人驚訝的，嗯，你們知道，我們在那一年的意大利佛羅倫薩ICCV挑戰(zhàn)研討會(huì)上展示了這個(gè)，Alex Krizhevsky和很多研究者都來了。

如今這一刻已經(jīng)被載入史冊，被稱為“ImageNet挑戰(zhàn)賽的AlexNet時(shí)刻”——這不僅僅是一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，這是Alex和他的團(tuán)隊(duì)第一次將兩個(gè)GPU并聯(lián)用于深度學(xué)習(xí)計(jì)算的壯舉。所以這實(shí)際上是數(shù)據(jù)、GPU和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一次結(jié)合的時(shí)刻。

Q：現(xiàn)在，順著計(jì)算機(jī)視覺智能發(fā)展的趨勢，ImageNet真正成為解決物體識(shí)別概念的關(guān)鍵，然后緊接著，人工智能也達(dá)到了能夠解析視覺場景的程度。因?yàn)槟愫湍愕膶W(xué)生，比如Andrej Kaparthy，做了很多重要工作，讓AI首次實(shí)現(xiàn)了場景描述的能力。請告訴我們物體到場景是如何轉(zhuǎn)變的。

李飛飛：ImageNet解決的核心問題是：當(dāng)系統(tǒng)接收一張圖像時(shí)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別其中的物體，比如“這里有一只貓”“那是一把椅子”等等。這是視覺識(shí)別中的一個(gè)基本問題。

從我作為研究生進(jìn)入人工智能領(lǐng)域開始，我就有一個(gè)夢想，我認(rèn)為這是一個(gè)長達(dá)一百年的夢想，即讓智能體能夠講述世界的故事：當(dāng)你在這個(gè)房間睜開眼睛時(shí)，你看見的不僅僅是人、椅子、椅子和椅子，你實(shí)際上可以看到一整個(gè)會(huì)議室，有屏幕、有舞臺(tái)、有人、有觀眾，還有攝像機(jī)……你實(shí)際上能描述你看到的整個(gè)場景。這是人類視覺智能的基礎(chǔ)能力，對我們的日常生活來說至關(guān)重要。

所以我真的認(rèn)為這個(gè)問題會(huì)困擾我的一生，字面意義上的，當(dāng)我作為研究生畢業(yè)時(shí)，我告訴自己，如果我在臨終前能夠創(chuàng)造一個(gè)能夠講述場景故事的算法，我就成功了。

隨著Alex時(shí)刻的到來，深度學(xué)習(xí)迎來了爆發(fā)式發(fā)展。當(dāng)Andrej和后來的Justin Johnson進(jìn)入我的實(shí)驗(yàn)室時(shí)，我們開始觀察到自然語言與視覺信號(hào)相互融合的跡象。隨后，我和Andrej提出了為圖像添加字幕或講故事的問題。長話短說，2015年左右，Andrej和我發(fā)表了一系列論文，同期也有幾篇類似研究，關(guān)于制造一臺(tái)可以為圖像添加字幕的計(jì)算機(jī)。那時(shí)我的感受是，天啊，我該怎么度過我的余生？那是我一生的目標(biāo)，那對我們兩個(gè)人來說都是難以置信的時(shí)刻。

去年我做了一個(gè)TED演講，我實(shí)際上使用了Andrej幾年前在完成圖像字幕工作時(shí)發(fā)的推文，基本上就是他的論文。我還和他開了個(gè)玩笑，我說：“嘿Andrej，我們?yōu)槭裁床环催^來做呢？取一個(gè)句子然后生成一張圖片。”當(dāng)然他知道我在開玩笑，他說：“哈哈，我要走了~這個(gè)世界還沒有準(zhǔn)備好。”快進(jìn)到今天，我們都知道生成式AI了，現(xiàn)在我們可以用一句話生成美麗的圖片。所以這個(gè)故事的寓意是，AI已經(jīng)取得了不可思議的增長。

我個(gè)人認(rèn)為我是世界上最幸運(yùn)的人，因?yàn)槲业恼麄€(gè)職業(yè)生涯始于AI寒冬結(jié)束的初期，也就是AI開始騰飛的起點(diǎn)，而我自己的工作、我自己的職業(yè)生涯有很大一部分都參與了這一變革，或者為這一變革提供了助力。所以我感到非常幸運(yùn)和自豪。

03 沒有空間智能，通用智能就不完整

Q：我認(rèn)為最瘋狂的事情是，即使你實(shí)現(xiàn)了你一生的夢想——描述場景，甚至用擴(kuò)散模型生成它們——你實(shí)際上還在夢想更大的事情，因?yàn)檎麄€(gè)計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展歷程從物體變成了場景，而現(xiàn)在這個(gè)概念是整個(gè)世界，而你決定從學(xué)術(shù)界成為教授，到現(xiàn)在成為World Labs的創(chuàng)始人和CEO。請告訴我們，有什么是比看見物體更難的事情？

李飛飛：要總結(jié)過去五六年的經(jīng)歷真的很難，我們正生活在科技進(jìn)步的這樣一個(gè)文明時(shí)刻，對吧？而作為計(jì)算機(jī)視覺科學(xué)家，我們見證了計(jì)算機(jī)視覺從圖像識(shí)別到圖像描述再到使用擴(kuò)散技術(shù)進(jìn)行圖像生成的驚人發(fā)展，這一切都在以一種非常令人興奮的方式發(fā)生。

我們還有另一個(gè)同樣令人興奮的領(lǐng)域，那就是語言，也就是LLMs，2022年11月，ChatGPT打開了真正能夠通過圖靈測試的工作生成模型的大門。對我來說，這個(gè)進(jìn)展非常鼓舞人心，即使是像我這樣年紀(jì)的人，也會(huì)大膽地思考未來會(huì)怎樣。

作為一名計(jì)算機(jī)視覺科學(xué)家，我有一個(gè)習(xí)慣——我的很多靈感其實(shí)都來自進(jìn)化論和腦科學(xué)——在我的職業(yè)生涯中，我常常在尋找下一個(gè)要解決的目標(biāo)問題，我問我自己，進(jìn)化論做了什么，腦發(fā)育做了什么。有一點(diǎn)非常值得注意或者說值得欣賞的事情是，非常寬泛地來說，人類語言的進(jìn)化發(fā)展大約花了3億年到5億年，還不到十億年，而且基本上人類是唯一擁有復(fù)雜語言的動(dòng)物。我們可以爭論動(dòng)物是否具有語言，但就語言作為交流、推理、抽象的工具而言，真正擁有語言的是人類，這花費(fèi)的時(shí)間還不到5億年。

但想想視覺，想想理解三維世界的能力，弄清楚在這個(gè)三維世界中該做什么、導(dǎo)航三維世界、與三維世界互動(dòng)、理解三維世界、交流三維世界……這個(gè)進(jìn)化持續(xù)了5.4億年。5.4億年前，首批三葉蟲在水下進(jìn)化出了視覺感知能力，而正是視覺的出現(xiàn)引爆了這場進(jìn)化的軍備競賽。在視覺誕生前的五億年間，地球上的生物都極其簡單。但在隨后的5億年，也就是在這5.4億年里——正因生物獲得了觀察世界、理解世界的能力——進(jìn)化競賽正式開啟，動(dòng)物智能開始相互競爭。

所以對我來說，解決空間智能的問題：如何理解三維世界、生成三維世界、推理三維世界、在三維世界中做事，是人工智能的基本問題。在我看來，沒有空間智能，通用人工智能就不完整。我想要解決這個(gè)問題：這涉及到創(chuàng)造性的世界模型，它超越了平面像素、超越了語言，是真正捕捉三維世界的結(jié)構(gòu)和空間智能的世界模型。

我一生中最幸運(yùn)的事，就是無論我年紀(jì)多大，總能和最優(yōu)秀的年輕人共事。所以，你知道的，我和三位了不起的年輕但世界級(jí)的技術(shù)專家——Justin Johnson、Ben Mildenhall和Christoph Lassner共同創(chuàng)立了一家科技公司，我們即將嘗試解決在我看來目前AI領(lǐng)域中最困難的問題。

Q：那真是令人難以置信的天賦，我是說，Chris，他是Pulsar的創(chuàng)造者，而Pulsar是Gosh和Splats的雛形，可以進(jìn)行大量可區(qū)分的渲染；你的前學(xué)生Justin Johnson擁有超強(qiáng)的系統(tǒng)工程思維，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)神經(jīng)風(fēng)格遷移；然后是Ben，他是Nerf的作者。所以這是一支超級(jí)精銳團(tuán)隊(duì)，而你需要這樣的一支超級(jí)精銳團(tuán)隊(duì)。我們之前稍微聊過，實(shí)際上，視覺任務(wù)在某些方面比LLM更難——也許這話說出來有些爭議，但畢竟LLMs基本上是一維的，而你談?wù)摰氖抢斫馊S世界的結(jié)構(gòu)。為什么這會(huì)如此困難并且落后于語言的研究呢？

李飛飛：我很感謝你能體會(huì)到我們的問題有多困難，哈哈。語言在本質(zhì)上是一維的對吧？那些音節(jié)按照順序排列，這就是為什么序列到序列、序列建模如此經(jīng)典。還有一些人們沒有意識(shí)到的語言方面的東西：語言純粹是生成性的。自然界中不存在語言，你無法觸碰或者看見語言，語言源自每個(gè)人的大腦，而這是一種純粹的生成信號(hào)——當(dāng)然，你把它寫在紙上，它就存在了。

但是語言的生成、構(gòu)建和效用是非常具有創(chuàng)造性的，現(xiàn)實(shí)世界遠(yuǎn)比這復(fù)雜得多。首先，現(xiàn)實(shí)世界是3D的。如果加上時(shí)間，那就是4D，但就讓我們局限于空間吧，認(rèn)為世界本質(zhì)上是3D的，這本身就是一個(gè)組合難度更大的問題；

其次，視覺對世界的感知和接收是一種投射，無論是你的眼睛、視網(wǎng)膜還是相機(jī)，它總是將3D轉(zhuǎn)換為2D，你得明白這有多難，從數(shù)學(xué)角度來說這是錯(cuò)誤的，這就是為什么人類和動(dòng)物有很多個(gè)傳感器；

第三，世界并非完全是生成性的，我們可以生成虛擬的3D世界，它仍然必須遵守物理規(guī)律等等，但外面也有一個(gè)真實(shí)的世界。現(xiàn)在虛擬世界突然以一種非常流暢的方式在生成和重建之間切換，而且用戶行為、實(shí)用性、使用場景都大不相同——如果你把時(shí)間撥到這一代，我們就可以談?wù)動(dòng)螒颉⒃钪嬷惖脑掝}，如果你一路撥入現(xiàn)實(shí)世界，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)我們正在談?wù)摼呱碇悄艿鹊取５@一切都處于世界建模和空間智能的連續(xù)體上。

一個(gè)顯而易見卻常被回避的問題是：互聯(lián)網(wǎng)上充斥著大量的語言數(shù)據(jù)，而空間智能的數(shù)據(jù)在哪里呢？當(dāng)然，這些信息都存在于人類大腦中，但它不像語言那樣容易獲取，這些都是它如此困難的原因。但坦白說，這讓我興奮，因?yàn)槿绻苋菀祝莿e人早就解決了。我的整個(gè)職業(yè)生涯都在追逐那些極其困難、近乎瘋狂的問題，我認(rèn)為這就是那個(gè)瘋狂的問題。

Q：即使從最基本的原理來思考這個(gè)問題，人類大腦視覺皮層中處理數(shù)據(jù)的神經(jīng)元數(shù)量遠(yuǎn)多于處理語言的神經(jīng)元數(shù)量，人腦的這種架構(gòu)與LLMs有很大差別，你也逐漸發(fā)現(xiàn)了這一點(diǎn)，對吧？

李飛飛：這實(shí)際上是個(gè)非常好的問題，現(xiàn)在仍然存在很多不同的觀點(diǎn)，我們在大語言模型中看到的很多內(nèi)容實(shí)際上是在寫作，通過寫作技能將故事擴(kuò)展到完美的結(jié)局，你幾乎可以一路通過暴力手段進(jìn)行自監(jiān)督。

而建設(shè)性世界模型可能會(huì)更復(fù)雜一些，世界更加結(jié)構(gòu)化，可能需要我們用來引導(dǎo)它的信號(hào)，你可以把它看成一種先驗(yàn)形式，或者是數(shù)據(jù)監(jiān)督。

我認(rèn)為以上這些是我們必須解決的一些開放性的問題，而且，我們甚至都不能完全理解人類的所有感知，我們還沒有解決3D在人類視覺中如何運(yùn)作這個(gè)問題，雖然從機(jī)械原理上，我們用眼睛對物體進(jìn)行三維測量，但在此之后，數(shù)學(xué)模型又在哪里呢？

人類并不像3D動(dòng)物那么偉大，所以還有很多問題有待解答，我只是在指望一件事：我期待我們之中最聰明的人來解決這個(gè)問題。

Q：那是否可以認(rèn)為你們的World Labs正在構(gòu)建的是全新的基礎(chǔ)模型，它輸出的是3D世界。你們設(shè)想的應(yīng)用有哪些？因?yàn)槟阋呀?jīng)列出了從感知到生成的所有內(nèi)容，但生成模型和判別模型之間始終存在著矛盾，那么（輸出的）這些3D世界有什么作用呢？

李飛飛：就空間智能而言，就像語言模型一樣，從創(chuàng)作的角度來看這個(gè)模型用例非常廣泛，比如，可以當(dāng)設(shè)計(jì)師、建筑師、工業(yè)設(shè)計(jì)師，以及藝術(shù)家，還有從創(chuàng)作到游戲開發(fā)者，再到機(jī)器人、機(jī)器人學(xué)習(xí)等方面，空間智能模型或者說是世界模型的實(shí)用性非常大。

實(shí)際上，我對元宇宙非常感興趣，我知道很多人仍然覺得它不管用，雖然我也知道它仍然無法運(yùn)作，但我認(rèn)為硬件和軟件的融合即將到來，這也是未來的另一個(gè)絕佳用例。

Q：我個(gè)人對于你正在解決元宇宙的問題感到非常興奮，因?yàn)槲乙苍谥暗墓緡L試過（這個(gè)問題）。

李飛飛：我認(rèn)為硬件是目前元宇宙障礙的一部分，在元宇宙中需要內(nèi)容生成，而內(nèi)容生成需要世界模型。

04 思想上要有無畏精神

Q：對于一些觀眾來說，他們可能會(huì)覺得你從學(xué)術(shù)界到現(xiàn)在成為創(chuàng)始人兼CEO的轉(zhuǎn)變很突然，但實(shí)際上你一生都有著非凡的經(jīng)歷，這不是你第一次從0到1了，你曾移民到美國時(shí)，青少年時(shí)期不會(huì)說英語的情況下甚至開了好幾年洗衣店，跟我們講講這些經(jīng)歷是如何塑造現(xiàn)在的你的吧。

李飛飛：我當(dāng)時(shí)19歲，我需要去普林斯頓大學(xué)學(xué)物理，所以我沒有辦法養(yǎng)家糊口，于是我開了一家還不錯(cuò)的干洗店，用硅谷的話說，我開始籌集資金。

我曾是創(chuàng)始人、CEO，也曾做過收銀員等。但不管怎樣，我看著你們感到無比興奮，因?yàn)槟銈兊哪挲g差不多只有我的一半，甚至，可能只有我年齡的30%，而你們又如此優(yōu)秀，你們放手去做想做的事情就好。

在我剛開始當(dāng)教授的時(shí)候，我也不顧很多人的反對，去了那些我是首個(gè)計(jì)算機(jī)視覺教授的學(xué)院——雖然我知道，作為一名年輕教授，我本應(yīng)該去哪些有學(xué)術(shù)氛圍和資深導(dǎo)師的地方。當(dāng)然，我也很希望那些地方有資深導(dǎo)師，如果沒有的話，我就開辟自己的道路，闖出自己的一片天，我并不害怕。

后來，我去了谷歌，了解了很多谷歌企業(yè)方面的知識(shí)，然后在斯坦福大學(xué)創(chuàng)辦了一家初創(chuàng)公司。大約在2018年，AI成了一個(gè)全人類的問題，人類不斷推動(dòng)著科技的進(jìn)步，但是我們不能失去人性，我很在意AI發(fā)展進(jìn)程中的一些積極導(dǎo)向，我想讓AI以人類為中心來造福人類。

于是我回到斯坦福創(chuàng)立了以人為本AI研究院（HAI），并且運(yùn)營了5年，可能有些人不理解，但我對此感到非常自豪。某種程度上，我覺得自己就是熱愛當(dāng)企業(yè)家。

我喜歡那種一切歸零的感覺，就像站在零點(diǎn)一樣，忘掉過去所做的一切，不在意別人對你的看法，只管埋頭苦干，努力建設(shè)，那是我的舒適區(qū)。

Q：你還有一個(gè)非常了不起的地方，除了你所做的所有令人贊嘆的事情之外，你還指導(dǎo)了很多傳奇的研究人員，比如Andrej Kaparthy、英偉達(dá)的Jim Fan、與你共同完成ImageNet的鄧嘉，他們后來都取得了非凡的職業(yè)生涯。他們學(xué)生時(shí)代真正突出的地方是什么？

李飛飛：首先，我是個(gè)幸運(yùn)的人。我認(rèn)為學(xué)生對我而言意義更大，他們真的讓我成為了一個(gè)更好的人、更好的老師、更好的研究者。就像你說的，能與這么多傳奇學(xué)生共事，真的是我一生的榮幸。

他們非常不同，他們中的一些人是純粹的科學(xué)家，試圖埋頭解決一個(gè)科學(xué)問題；有些人是行業(yè)領(lǐng)袖；還有一些人，是最偉大的AI知識(shí)傳播者。但我認(rèn)為有一件事能將它們統(tǒng)一起來。

我鼓勵(lì)他們每一個(gè)人都思考一下這個(gè)問題，這也是我為那些正在招聘的創(chuàng)始人提一些建議，包括我的招聘標(biāo)準(zhǔn)：我尋找的是思想上的無畏精神。

我認(rèn)為無論你來自哪里，無論我們試圖解決什么問題，都無關(guān)緊要。那種勇于接受困難之事、全力以赴并想盡辦法去解決問題的勇氣和無畏精神，是成功人士的核心特質(zhì)。我從他們身上學(xué)到了這一點(diǎn)，而且我真的在尋找具備這種特質(zhì)的年輕人——作為World Labs的CEO，在招聘時(shí)，我會(huì)尋找具備這種特質(zhì)的人。

Q：所以你們也在為World Labs大量招聘。

李飛飛：是的，我們正在招聘工程人才、產(chǎn)品人才、3D人才和生成模型人才。所以，如果你覺得自己無所畏懼，并且熱衷于解決空間智能問題，那就跟我聊聊，或者訪問我們的網(wǎng)站。

05 通過梯度下降法找到生活最優(yōu)解

觀眾1：嗨，飛飛，我是你的超級(jí)粉絲。我的問題是，二十多年前，您從事過視覺識(shí)別方面的工作，如果我想現(xiàn)在開始攻讀博士學(xué)位，我應(yīng)該選擇什么方向，才能成為像你一樣的傳奇人物呢？

李飛飛：雖然我可以說，做任何讓你興奮的事，但我更想給你一個(gè)深思熟慮的答案：首先，我認(rèn)為AI研究已經(jīng)發(fā)生了變化，因?yàn)閷W(xué)術(shù)界不再擁有大部分的AI資源，這和我那個(gè)時(shí)代大不一樣了。芯片、算力和數(shù)據(jù)在學(xué)術(shù)界的資源配置方面確實(shí)非常匱乏。

作為一名博士生，我建議你去尋找那些不用通過更好的計(jì)算、更好的數(shù)據(jù)就能更好解決的問題的團(tuán)隊(duì)，在學(xué)術(shù)界，我們?nèi)匀豢梢园l(fā)現(xiàn)一些非常根本性的問題：無論你有多少芯片都能取得很大的進(jìn)展。

其次，跨學(xué)科AI是學(xué)術(shù)界一個(gè)非常令人興奮的領(lǐng)域，尤其是在科學(xué)發(fā)現(xiàn)方面。有太多學(xué)科可以與AI交叉，我認(rèn)為這是理論方面一個(gè)大有可為的領(lǐng)域。

很有意思的是，AI能力已經(jīng)100%超越了理論：我們不知道如何做、我們?nèi)狈山忉屝浴⑽覀儾恢廊绾握页鲆蚬P(guān)系、我們有太多不理解的事情……所以人們可以繼續(xù)推進(jìn)。

而且這個(gè)清單可以一直列下去：在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，仍然存在一些我們尚未解決的表征問題。另外，小數(shù)據(jù)也是另一個(gè)非常有趣的領(lǐng)域，這些就是可能性。

觀眾2：再次祝賀你獲得耶魯大學(xué)的榮譽(yù)博士學(xué)位，一個(gè)月前，我有幸在那里見證了那一刻。我的問題是：在你看來，AGI更有可能統(tǒng)一模型或作為多智能體系統(tǒng)，以統(tǒng)一、單一的形式出現(xiàn)嗎？

李飛飛：你提出這個(gè)問題的方式本身就已經(jīng)是兩種定義了。其中一種定義更具理論性，即如果存在一個(gè)智商測試，通過該測試就可定義為AGI；另一個(gè)定義則更具功能性，如果它是基于智能體的，它是否具備功能性，能執(zhí)行哪些任務(wù)？

老實(shí)說，我也對這個(gè)AGI的定義感到困惑。1956年齊聚達(dá)特茅斯的AI先驅(qū)們，像John McCarthy和Marvin Minsky這樣的人，他們想要解決機(jī)器思考的問題。而這是圖靈早在10年前就提出的問題，在那個(gè)陳述中，它不是狹義的AI，而是一種智能的表述。

所以我不太清楚如何區(qū)分關(guān)于AI和這個(gè)新詞AGI的定義。對我來說，它們是一回事。但我明白，如今的行業(yè)喜歡把AGI稱為超越AI的東西，我對此感到困惑，因?yàn)槲也恢繟GI與AI究竟有何不同。

如果我們說如今AGI的系統(tǒng)比80、70、90年代或其他時(shí)期的狹義AI系統(tǒng)表現(xiàn)更好，我認(rèn)為這只是該領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程。但從根本上說，我認(rèn)為AI的規(guī)模即智能的規(guī)模，我們是要?jiǎng)?chuàng)造出能夠像人類一樣智能，甚至比人類更加智能地思考和做事的機(jī)器。

我不知道如何定義AGI，不定義它我就不知道它是否是單一的。你把大腦看作一個(gè)整體，但它確實(shí)有不同的功能。甚至還有專門的語言區(qū)域，有視覺皮層，也有運(yùn)動(dòng)皮層。所以我真不知道該怎么回答那個(gè)問題。

觀眾3：看到一位女性在這個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮主導(dǎo)作用真的很鼓舞人心。我想問，在AI迅速崛起的當(dāng)下，你作為一名研究者、教育者和企業(yè)家，認(rèn)為什么樣的人應(yīng)該攻讀研究生學(xué)位？

李飛飛：這是個(gè)很棒的問題。這是一個(gè)連家長都會(huì)問我的問題。我認(rèn)為研究生階段是你充滿強(qiáng)烈好奇心的4到5年。你被好奇心引領(lǐng)。那種好奇心非常強(qiáng)烈，以至于沒有比這個(gè)時(shí)期更好的時(shí)期來滿足。

讀研究生與創(chuàng)業(yè)不同，因?yàn)閯?chuàng)業(yè)不能僅僅靠好奇心來引領(lǐng)，這樣你的投資者會(huì)對你發(fā)火的。一家有著明確商業(yè)目標(biāo)的初創(chuàng)公司，其中一部分原因是好奇心，但又不只是好奇心。

而對于基層人員來說，解決問題或提出正確問題的好奇心很重要，我認(rèn)為那些帶著強(qiáng)烈好奇心投身其中的人會(huì)享受這四五年研究生時(shí)光，即便外界正以光速發(fā)展，你依然會(huì)感到快樂，因?yàn)槟阍谀抢镒穼ぶ欠莺闷嫘摹?lt;/p>

觀眾4：你提到開源是ImageNet發(fā)展的重要組成部分，而現(xiàn)在，隨著大語言模型的最新發(fā)布，我們看到各組織在開源方面采取了不同的做法，有些組織完全采用閉源模式，有些組織則完全公開其整個(gè)研究棧，還有些組織處于中間狀態(tài)，開放權(quán)重或采用限制性許可等類似做法。所以我想問，你如何看待這些不同的開源方法，以及你認(rèn)為作為一家AI公司，正確的開源方式是什么？

李飛飛：我并不拘泥于你必須開源或必須閉源這種教條。這取決于公司的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。

例如，F(xiàn)acebook、Meta想要開源的原因很明顯，他們目前的商業(yè)模式并不是通過銷售模型來盈利。他們正在利用它來發(fā)展生態(tài)系統(tǒng)，以便人們來到他們的平臺(tái)。所以開源很有意義。

而其他公司通過開源或者閉源賺錢。所以我對這個(gè)問題挺開放的。我認(rèn)為開源應(yīng)該受到保護(hù)，如果公共部門（如學(xué)術(shù)界）和私營部門都有開源，那對創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)非常重要。我認(rèn)為應(yīng)該受到技術(shù)保護(hù)。

觀眾4：我有一個(gè)關(guān)于數(shù)據(jù)的問題：既然你現(xiàn)在正在研究世界模型，你指出了機(jī)器學(xué)習(xí)向以ImageNet為代表的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的轉(zhuǎn)變，并且你提到互聯(lián)網(wǎng)上沒有這種空間數(shù)據(jù)，它只存在于我們的頭腦中，那么你是如何解決這個(gè)問題的呢？你是從現(xiàn)實(shí)世界收集這些數(shù)據(jù)嗎？還是合成數(shù)據(jù)？還是你相信那些古老的先驗(yàn)知識(shí)呢？謝謝。

李飛飛：你應(yīng)該加入World Labs，我會(huì)告訴你的。

作為一家公司，我沒辦法透露太多，但我承認(rèn)我們正在采取混合方式，擁有大量數(shù)據(jù)固然重要，但擁有大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)同樣重要，說到底，如果不注意數(shù)據(jù)質(zhì)量，仍然會(huì)出現(xiàn)“輸入垃圾，輸出垃圾”的情況。

觀眾5：在你的書《我看見的世界》中，你談到了作為移民女孩和女性在STEM所面臨的挑戰(zhàn)。我很好奇，你是否有過在工作場所感覺自己是少數(shù)群體的時(shí)刻，如果有，你是如何克服這種情況或說服他人的？

李飛飛：感謝你提出這個(gè)問題。我想非常謹(jǐn)慎或深思熟慮地回答你，因?yàn)槲覀兌紒碜圆煌谋尘埃總€(gè)人的感受都非常獨(dú)特。其實(shí)，我們是什么人都無關(guān)緊要，我們所有人都有過感覺自己是少數(shù)人群的時(shí)刻。

有時(shí)這取決于我是誰，有時(shí)這基于我的想法，有時(shí)候就只是在于我穿的襯衫顏色之類的，但這正是我想要鼓勵(lì)大家的地方，我從小來到這個(gè)地方，我已經(jīng)檢驗(yàn)了這件事情的本質(zhì)，那就是作為一名移民女性，我?guī)缀跖囵B(yǎng)出了一種不過度關(guān)注此事的能力——和你們每個(gè)人一樣，我來這里是為了學(xué)習(xí)、做事或創(chuàng)造。

在訪談的最后，李飛飛給所有年輕人送上了美好的祝愿：

你們即將踏上一段征程，或者正處于征程之中，你們會(huì)有脆弱的時(shí)刻，或者遇到奇怪的事情，在創(chuàng)業(yè)過程中，我每天都有這樣的感受，有時(shí)候我會(huì)想，“天哪，我不知道自己在做什么”。但你們只管專注去做，通過梯度下降法找到最優(yōu)解。

傳京東探索具身智能，近期將有 AI潮玩產(chǎn)品發(fā)布

Thu, 03 Jul 2025 22:04:00 +0800

京東繼續(xù)深入布局具身智能版圖，多個(gè)團(tuán)隊(duì)正沿不同路線探索落地可能性。其中，京東附身智能品牌JoyInside是主線，該品牌已經(jīng)與十余家頭部機(jī)器人品牌達(dá)成合作。

知情人士透露，JoyInside由京東大模型支持，提供機(jī)器人與消費(fèi)者的互動(dòng)能力，聚焦于“一人一狗一玩具”。

據(jù)透露，最近一家非常火爆的AI潮玩，也即將接入JoyInside能力，在京東獨(dú)家開售。截至目前，與JoyInside達(dá)成合作的企業(yè)包括家庭陪伴場景的魔法原子MagicDog Pro四足機(jī)器狗、人形桌面機(jī)器人念NIA-F01人形機(jī)器人、“璇璣”蛋形機(jī)器人；兒童早教場景的元蘿卜AI下棋機(jī)器人；企業(yè)應(yīng)用場景的眾擎PM01京東JoyInside機(jī)器人，以及云深處、folotoy、螢石、文曲星等。

據(jù)悉，最早傳出京東布局具身智能，成立專項(xiàng)部門是今年3月，而后在該領(lǐng)域動(dòng)作頻頻。在今年5月，京東首次入局具身智能企業(yè)智元機(jī)器人，參與了其B+輪融資，智元機(jī)器人由彭志輝于2023年創(chuàng)立，擁有遠(yuǎn)征、靈犀兩大家族多款商用人形機(jī)器人產(chǎn)品。

已完结小说排行榜,盗墓笔记小说txt下载,遮天 辰东 小说笔趣阁