硅谷的塑料友谊这次看来是彻底炸碎了，老黄昨天公开给 Sam Altman 和 Dario Amodei 灌了一记耳光。 他在最新发言中，可以说是毫无留面地对 OpenAI 和 Anthropic 的两位明星 CEO 进行了毫不留情的“公开处刑”。 老黄直接撕掉了这帮人工智能新贵的伪善面具，他的抨击极其辛辣： 他痛批 Altman 和 Amodei 这帮人，年纪轻轻，却都患上了膨胀的“上帝综合征”，把自己当成了决定人类命运的先知。 他点名这几家头部大模型公司，为了资本故事和监管博弈，天天在媒体上疯狂散播这些类似“AI 马上要抢走所有人工作”、“AI 正在摧毁现代文明与民主体制”的全球恐慌。 对于这套把戏，掌控着全球 AI 算力命脉的老黄却只用了一个词来定性：荒谬至极。 这或许才是行业最顶层的清醒看点：卖大模型的坐在 PPT 后面天天扮演拯救世界的悲情英雄；而真正把芯片卖给他们的底层霸主，早就看穿了这不过是一场自我神话的资本秀。 这是变天了，老黄到底站哪边去了？ #英伟达# #开放人工智能研究中心# #安索普公司# #山姆·奥特曼# #科技资讯#

据北京可靠消息源向《爆点周刊》透露，2025年底，中共中央作出一项涉及中国大陆互联网开放的重大决定：允许两类特定人群在严格审批和监控条件下访问国际互联网。 据悉，此次获准访问国际互联网的对象，主要服务于中国官方所谓“走出去”和“请进来”两大战略。 “走出去”人员范围包括：因对外宣传、舆论战、国家安全及相关涉外工作需要访问国际互联网的人员。具体包括各级党委、政府及事业单位在编人员，不包括临时聘用人员；受党政机关、事业单位委托，承担对外工作任务的人员；以及国有企业管理人员和相关研究人员。这一范围相较以往大幅扩大。 “请进来”人员范围则主要包括：来华参加会议的外国人员，以及被中方认定为“可信赖、安全可控”的在华外籍工作人员。 中央网信办在相关通知中强调，这项举措是经中央政治局会议讨论，并经习近平批准后出台的。通知要求，各地要“大力动员、精准施策”，尽快在国际互联网舆论场中夺取主动权和话语权，服务中共所谓“国家中心工作大局”。与此同时，对于普通民众通过 VPN 等翻墙技术擅自访问国际互联网的行为，中央要求“严厉打击、坚决管住”。 针对这一消息, 一般我们都会联想到中共将要加强“大外宣”的主动, 全面出击. 对此我完全同意, 看来我们以后将面对更多的宣传矩阵了, 不仅规模更大, 而且我猜将会呈现多层次, 关联性, 规模性等特点. 但在这个消息所反映出的中共动向的角度去解读, 我认为还不能错过另一个角度, 那就是习近平的“全球治理”野心, 也就是他已经跃跃欲试了很多年的“给人类指明方向”的野心. 中国国务院新闻办公室在 2026年6月17日 正式发布了一部重磅白皮书：《构建更加公正合理的全球治理体系：中国的理念、倡议与行动》。 针对当前科技热点，特别提到了《全球数据安全倡议》以及《全球人工智能治理倡议》，主张统筹AI的发展与安全，探索开展国际监管合作。 该报告是中国在继“全球发展倡议”、“全球安全倡议”和“全球文明倡议”之后，又一次“给人类指明方向”之举. 《人民日报》等党媒在解读白皮书和习近平思想时，将这种参与提升到了历史高度，称其“体现了胸怀天下的格局担当”，要“为天下计，为万世谋”。官方试图向外界传递一个信号：中国的目的不是取代美国成为单一霸权，而是要推动世界走向“平等有序的多极化”。而习近平, 将扮演新的全世界领导人的角色. 我们看到, 在巩固了自己的权力, 扫清了党内所有潜在对手之后, 习近平的目光已经伸向了全球, 这从他最近几个月频繁的外事活动也可以看到一些端倪. 这次以文件下发的方式动员网军向全球进军, 也可以看作是配合习近平的全球治理理念的又一个动作. 你可能会觉得这很可笑, 但人家是相当认真的. @baodiantimes

前段时间，美国风投机构Dimension Capital的几个合伙人来中国深度拜访了一圈AI公司，用于修正自己的投资判断，他们回去后发给出资人的内部信传得挺广的，全文翻译如下： 跨太平洋的AI棋局 1、稀缺催生进化 美国的出口管制本意是为了拖慢中国的AI发展，但结果却意想不到的制造出了一种进化压力，导致中国的AI实验室拥有了世界独有的竞争围栏。 因为缺少算力，中国团队被迫深入到极其底层的架构里去做工程优化，DeepSeek在刻意削弱性能的H800上训练模型，并绕过CUDA在更下面的PTX上编程，甚至要把每张GPU里的一部分流式多处理器专门分配给跨节点通信。 我们认为，这并不是美国工程师干不了的事情，而是因为两边的刺激机制不同。 美国的AI公司更愿意用资本解决问题，每多投入一美金，就能多买来一美金的算力，但在中国，因为始终没有充足的算力可供购买，所以形成的方案是，每多一个懂编译器的工程师，就能降低整个团队对于算力的需求。 最后形成的是一种覆盖全栈的效率文化，从系统、优化器、推理算法、一直延伸到芯片，这种能力可以持续积累，不像一次性的资本开支，用完就结束了。 2、中国开源模型完成了过去20年中国SaaS都没能做到的事情——进入西方生产环境 不到18个月，中国模型在OpenRouter上的Token消耗份额从不足2%飙升到了45%，Qwen成为Hugging Face上面最快突破10亿次下载的模型家族，大约80%的美国AI初创公司，已经在内部部署了至少一款来自中国的开源模型。 开源绕过了传统软件采购的审查，当模型可以免费部署，也就不存在「供应商」让你放进黑名单。 但吊诡的地方在于，中国的开源模型本质上是在承担西方的生产成本，而并没有拿走西方的生产收入。 因为可以自行部署那些开源模型，所以最主要的利润，仍然流向负责提供Token的云厂商。 所以中国人把模型价格打了下来，让竞争对手很难受，但最主要的受益者仍然是美国的其他商业公司，因为它们能用到更便宜的模型了。 这不是说中国AI公司有钱不赚，开源这种生态在客观上就是会把利润的最大头分配给云厂商，而非模型开发商。 3、中国前沿模型的内部竞争，比西方预计的更加激烈 我们的判断是，目前中国模型的第一梯队包括DeepSeek、Qwen、Kimi、Doubao和GLM，它们之间的差距非常小，洗牌也相当频繁。 五家实验室同时比拼发布速度和模型能力，而且全部开源（译注：豆包并没有开源），这与美国主要由两家闭源实验室主导的竞争环境截然不同。 我们在这一周里最明显的感受就是，中国模型之间的竞争，可能更甚于它们和美国模型之间的竞争。 4、今天，AI要从太平洋两岸来回跑两趟，才能最终落地到客户那里 现在的循环大致上是这样的： 美国的前沿实验室训练出SOTA级的模型； 中国的前沿实验室对这些模型进行蒸馏，然后开源； 美国的AI服务商再基于中国的开源模型进行微调，做成产品卖给美国企业…… Cursor所谓「自主研发」的Composer 2，被发现是用Kimi K2.5改的，Cognition的SWE-1.5看起来也像一个定制版GLM。 就在我们坐在从上海去北京的高铁上时，Harvey发布了自己的专有模型Harvey Tenet——它是对Kimi K3进行了后训练所得到的产物。 如果是一年前，这些公司大概率会选择Llama，或者Mistral。 如今，美国垂直AI行业的底层基座，正在变成中国的开源模型——而这些模型内部，又潜藏着来自美国前沿模型的智能。 5、数据层似乎也在发生类似的事情 Mercor、AfterQuery、Turing这些美国的数据标注公司，都已经公开披露与蚂蚁、阿里巴巴和字节跳动存在商业合作关系。 同时，我们也在中国看到了一批刚刚出现的新公司，它们没有再去做数据标注的生意，而是转为评测和验证基础设施。 比如UniPat。 这家公司成立于2025 年12月，创始人是一名北京大学博士生，此前曾在阿里、月之暗面和腾讯工作。 UniPat发布的 基准测试，已经开始被美国实验室引用到自己的模型报告中，它还声称，通过自己基于Rubric的监督方法训练一个小模型，也取得了很好的效果。 这种思路还是在用更高质量的监督替代更多算力，与我们在第一点中提到的现象完全一致：资源，尤其是算力受限的环境，会逼迫团队发展出不同的适应性能力。 我们在北京和上海见到了好几家这样的公司，绝大多数成立不到24个月，其中少数几家的收入已经很快的突破了1亿美金。 6、美国和中国面临的难题完全不同，而且恰好相反 2024年，中国新增的电力供给是429GW，美国大概是51GW。 根据预估，一直到2030年，中国每年新增的电力供给，都将在400GW以上。 美国的情况是，目前光是数据中心的扩建项目，就有241GW的电力缺口，因为电网接入的积压，需要排队等上5年时间。 中国真正的瓶颈，正如我们提到过的，是算力资源不足。 最直接的例子就是月之暗面：Kimi K3发布后不到两天，就因为推理能力不足而暂停了新用户注册。 所以： 美国芯片充裕，但越来越受制于电力；中国电力充裕，但一直都受制于芯片。 我们可以确信的是，中期AI局势很大程度上将取决于哪一侧的障碍先被推倒，是美国的电网容量先得到改善，还是中芯国际和华为的先进封装以及良品率提升得更快。 7、中美两国的AI产值差太远了 Anthropic在7月的年化收入超过了650亿美金，OpenAI的同期数字在400亿美金左右。 相比之下，中国收入最高的模型是字节跳动的Seedance，年化收入大概在20-30亿美金之间。 中国的纯语言模型公司，年化收入都还停留在数亿美金级别，比如DeepSeek正在接近5亿美金的水位。 消费端也有同样的困扰，豆包的月活用户已经达到3.45亿了，超过Qwen和DeepSeek之和，但每天产生的收入仍然不到100万人民币，而且基本全部都来自购物佣金。 中国的消费者不愿意为软件付费这个死结，我们也不知道该如何解开。 当然，拥有如此庞大的用户规模，最终完全可能找到具有中国特色的商业模式，这在十年前的消费互联网已经发生过一次了。 那就是羊毛出在猪身上，靠电商和广告来实现模型的商业化，中国的创业者身上有种实用主义精神，他们不会因为某种商业模式不够AGI而回避它。 8、硬件和半导体在脱钩，软件和数据在融合 两个国家的政策反应速度已经跟不上了： 美国的产品跑在中国的模型上； 中国的实验室在新马泰租用英伟达的GPU训练模型； 专家标注的数据则在两个方向上互相流动； 所以我们觉得「到底哪边在赢」是一个伪命题，在目前的状态下，两个体系已经高度相互绑定，以致于国家层面的胜负很难被清晰定义。 除非RSI（递归自我改进）的实现能从根本上改变整个系统结构。 9、中国的一些顶尖研究员相信他们已经拥有弱形式的RSI了 在此语境下的RSI，仍然受到算力限制。 更准确的说，这些系统如同RSI的早期雏形： 研究员自己介入其中，通过人工辅助的方式，加速模型到达原本最终也可能到达的能力，从而节省算力和时间。 打比方来讲，这一阶段的RSI，最接近1990年到2010年之间流行的「半人马国际象棋」： 机器加人类的组合，比单独的人类或单独的机器都更强。 10、接下来会有一个至关重要的分叉 假设RSI会随着算力规模的增长而进化，那么美国所处的位置就相当有利了。 目前，美国那两家顶级实验室各自运行有大约2GW的算力基础设施，同时每家已经锁单超过5GW，计划到2030年达到约30GW的水平。 理论上，这些公司拥有巨额收入和资本市场的全力支持，可以大力出奇迹的推动RSI，而中国根本没有足够的芯片追赶。 但另一种情况是： 如果真正的瓶颈并不在于算力，而是质量； 或者，这条技术线所需要的时间足够长，长到足以让中国的优化能力和替代芯片发展到可用水平； 那么过去18个月已经出现的趋势可能不仅会继续，还会加速： 美国前沿模型能力进一步商品化； 中国开源模型变得越来越无处不在； 美国垂直AI公司则获得新的机会——在外国开放权重模型上做微调和应用； 与此同时，大量新增的调用量和利润，会流向负责提供推理服务的公司，目前来看，主要就是超大规模云厂商和新型算力公司。 当然，这一判断建立在电力基础设施按中性预测发展的前提之上。 11、还有一种未来的可能性是，美国的前沿实验室不再对外提供最新版本模型的API了 现实是，目前这一代模型的能力，已经可以满足绝大多数商业需求了。 未来顶尖的高端模型，可能不会再按调用量定价，而是像交付SaaS系统那样，按结果定价。 这样做还有另一个效果：限制中国实验室的蒸馏行为。 美国公司的代价是要放弃不断增长的API调用收入，作为回报，它们可以切断太平洋对面的竞争威胁。 或者至少，这会迫使中国进行昂贵的预训练，从而进一步挤压中国已经存在的算力资源。 12、监管政策砍不断跨太平洋的暗通款曲 到了今天，如果还认为可以简单切断这种联系，实在是过于天真了。 中美两国的技术人员正在通过各种媒介「对话」： 模型蒸馏、开放权重、数据标注、推理服务，以及越来越多的软件执行框架和智能体基础设施。 眼下正在讨论的一些粗暴限制措施——实体清单、托管禁令、采购禁令——几乎肯定会抑制美国自身的创新，并让美国在这些领域失去领导地位。 而空出来的位置，必然会迎来快速跟进的中国竞争者。 13、西方一直在讨论的估值泡沫，在中国市场明显更加突出 中国AI公司的收入规模更低，却享有更高的估值倍数，这是资本市场的一大奇观。 月之暗面的估值是年化收入的115倍，智谱、MiniMax在上市之初也都是100倍，相比之下，Anthropic只有20倍。 我们的判断是，这可能源于中国的资本市场仍不够成熟。 过去二十年，这个市场更习惯于给消费软件公司定价，而现在才刚刚开始建立一套能够理解企业软件和开源商业模式的成熟估值框架。 对于合适的投资机构来说，中国内地和香港存在着相当大的机会，能够找到新兴行业的领先标的。

人工智能会如何威胁民主政治？政治学界早就对这个问题引起了警惕。 《中国民主季刊》将康奈尔大学政治学家莎拉·克雷普斯（Sarah Kreps）和道格·克里纳（Doug Kriner）联合发表的论文《人工智能如何威胁民主》译介过来以飱读者： 以下是精彩选段： 生成式人工智能（AI）聊天机器人 ChatGPT 推出仅一个月后，月用户量就达到了 1 亿，成为历史上增长最快的应用程序。与之相比，如今家喻户晓的视频流媒体服务 Netflix 用了三年半的时间才达到一百万月活用户。但与 Netflix 不同的是，ChatGPT 的迅速崛起及其潜在的利弊引发了广泛讨论。学生们是否能够使用，或者更准确地说，滥用这一工具进行研究或写作？它会让记者和程序员失业吗？它会不会像《纽约时报》的一篇专栏文章所说的那样，“劫持民主”（hijack democracy），通过允许大量虚假信息的输入，从而影响民主的代表性？ 而最根本的（也是世界末日般的）问题是，人工智能的进步是否真的会对人类的生存构成威胁？ 新技术引发了不同程度和紧迫性的新问题和新担忧。例如，人们担心生成式人工智能——能够产生新内容的人工智能——会对人类的生存构成威胁，这种担心既不可能在短期内成为现实，也不一定是可信的。尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）的回形针场景（paperclip scenario），即一台经过编程以优化回形针的机器，会消灭阻碍其实现目标的任何东西，而这一场景尚未成为现实。 儿童或大学生是否将 AI 工具用作捷径是一个有价值的教学争论，但随着应用程序越来越无缝地集成到搜索引擎中，这个问题应该会自行解决。生成式 AI 对就业的影响最终将难以判断，因为经济是复杂的，难以区分出 AI 造成的就业损失与行业增长的净效应。然而，它对民主的潜在影响却是直接而严重的。生成式 AI 威胁着民主治理的三大核心支柱：代表制、问责制，以及政治体系中最重要的货币——信任。 生成式人工智能最大的问题在于它隐藏在众目睽睽之下，产生大量内容，充斥着媒体、互联网和政治交流，轻则毫无意义的胡扯，重则虚假信息。对政府官员来说，这会削弱他们了解选民情绪的努力，威胁到民主代表制的质量。对选民而言，这威胁到他们监督当选官员的工作及其行动结果的努力，削弱了民主问责制。在这样的媒体环境下，合理的认知预防措施是什么都不相信，这种虚无主义与充满活力的民主背道而驰，也会腐蚀社会信任。随着客观现实在媒体话语中的进一步消退，那些没有完全置身事外的选民很可能会开始更加依赖其他经验方法，如党派偏见，这只会进一步加剧两极分化和对民主体制的压力。 ------ 《人工智能如何威胁民主》全文下载： ------ 我们的季刊免费向公众开放，您的下载、传播和阅读就是对我们的最大支持和鼓励。感谢读者！ 《中国民主季刊》2026年第2期（最新一期）下载： 《中国民主季刊》往期下载： 《中国民主季刊》Substack专栏：

【徐贲按】人工智能进入知识生产领域，是当代人文学术所面临的最深刻变革之一。它不仅改变了资料搜集、文献整理和语言表达的方式，更开始介入问题提出、观点形成和思想探索等传统上被视为人类独有的认知活动。正因如此，围绕人工智能写作的规范、伦理与责任问题，已经不再只是技术问题，而成为关系未来知识生产方式的重要公共议题。 然而，与技术发展的速度相比，关于人工智能使用规范的公开讨论却明显滞后。在许多情况下，人们尚未充分厘清“作者是谁”“原创性何在”“责任如何承担”“思想与工具的边界在哪里”等基本问题，便已经开始制定各种管理规则和限制措施。这种规范先于讨论、管理先于共识的现象，并不仅仅出现在某一家刊物或某一个机构，而是当前学术界普遍面临的共同处境。 2026年6月，《文艺研究》发布《关于规范使用人工智能工具的声明》，是国内重要人文学术刊物较早针对生成式人工智能作出的制度回应。无论人们赞同还是质疑其中的具体条款，这份文件都具有超出其自身的意义。它所触及的，并非单纯的投稿规范问题，而是人工智能时代关于作者身份、知识创造、学术责任和制度治理的一系列根本性问题。 本文对这份《声明》作出回应和分析，并非为了对某一刊物作出评价，而是希望保留一个具有时代特征的思想现场。在未来回望这一历史阶段时，人们或许更关心的不是某项具体规定最终是否被保留，而是当人工智能开始改变知识生产方式的时候，学术共同体曾经如何理解这种变化、如何回应这种挑战，以及围绕这些问题展开过怎样的讨论与争论。 任何成熟的规范，都不是凭空产生的。它们往往诞生于实践的发展、观点的碰撞和持续的公共协商之中。人工智能写作规范同样如此。在这个意义上，比起过早形成确定答案，更重要的或许是保存问题本身，并为不同意见保留表达与讨论的空间。因为未来真正能够经受时间检验的学术规范，不会来自某一次仓促的规定，而只能来自整个学术共同体长期而开放的共同思考。 徐贲 | 关于规范使用人工智能工具：致《文艺研究》编辑部的一封信

来了！Sentient 基金会将投入 4200 万美元，推进开源通用人工智能发展 资助通道面向研究者、开源维护者、独立开发者及公共利益项目。资金支持不要求股权、不主张所有权，也不会限制项目未来的发展。 获资助者将保留其工作成果及知识贡献的所有权，同时获得持续以开放方式开展建设所需的资金支持。

中央经济工作会议：消费、六张网、人工智能➕ 会议强调，做好下半年经济工作，要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，坚持稳中求进工作总基调，完整准确全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，更好统筹国内国际两个大局，统筹发展和安全，坚持深化改革开放，加快推动新旧动能转换，实施好更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策，充分发挥各项存量政策效能，及时谋划出台务实管用的增量政策，加大逆周期调节力度，加力扩大内需、优化供给，切实保障和改善民生，增强发展动力、激发社会活力，推动经济持续向新向优向好发展，努力实现“十五五”良好开局。 会议指出，宏观政策要发力提效，加快财政支出和债券资金使用进度，有力推进“两重”建设和“两新”工作。兜牢基层“三保”底线。综合运用并适时调整货币政策工具，优化实施财政金融协同促内需政策。 会议强调，要有效扩大国内需求，适应不同群体消费需求扩大优质供给，挖掘服务消费潜力。扎实推进“六张网”规划建设。加快现代化产业体系建设，加强对基础研究的长期稳定支持，深入实施“人工智能+”行动，发展智能经济新形态，完善人工智能治理体系。积极推动前沿技术突破和未来产业发展，着力打造新兴支柱产业，持续推动传统产业改造升级。

《纽约时报》近日刊发一标题为《中国免费AI的隐性代价》的评论文章，作者塔尔·费尔德曼曾在美国政府参与人工智能模型开发，他提出的核心判断是：问题不在于这些AI模型“产自中国”，而在于它们“为中国而造”。 文章指出，美国在出售世界上最好的人工智能模型，中国则在免费赠送次好的。中国开源模型的下载量已首次超过美国模型，并迅速进入非洲和拉美，欧洲的西门子在使用中国AI，新加坡的国家人工智能项目也选择在阿里巴巴的通义千问上开发新模型，连一些美国公司都在用中国模型写代码。但这些模型是在中国法律框架下开发的：法律禁止其“损害国家形象”，禁止其做出任何可能引发“分裂”或危及“社会稳定”的表达，同时要求开发者配合情报部门。作者认为，宣传口径与虚假叙述由此被嵌入模型内部。 美国商务部去年9月对DeepSeek的测试提供了具体证据。研究人员既提出直接问题，涉及新疆和六四，也设计了间接问题，例如询问是否有人曾在缺席状态下获得诺贝尔和平奖，正常回答本应指向刘晓波。结果显示，同一模型在美国服务器上运行时，复述北京叙事的频率仍显著高于美国模型，并称有关新疆强迫劳动的报道是“对中国政府和中国人民的无端污蔑”。爱沙尼亚等国政府的测试发现了类似模式。用户在DeepSeek网站上即可看到“台湾是中国不可分割的一部分”这类表述。 作者认为，露骨的宣传只是表层症状。更值得警惕的是推理层面的偏向：瑞典政府资助的研究人员让通义千问陈述自身规则，模型给出的涉华内部清单是保持正面、突出成就、回避批评。当企业管理者询问该信任哪家供应商、是否进入中国市场、如何应对国际政治时，答案优先服务的将是中国政府的利益，而不是用户的利益。安全层面也有发现：当研究人员要求DeepSeek为法轮功学员、藏人等中国政府敌视的群体编写代码时，生成的代码含有更多安全漏洞。 文章还提到，7月17日习近平在上海世界人工智能大会发表讲话，将中国塑造成开放、慷慨的合作者，承诺继续开放模型下载，并宣布向发展中国家推广中国模型的大型计划。作者主张美国以透明标注、价格竞争和对发展中国家的技术投入作出回应，因为当人类把越来越多的判断交给机器，谁提供人工智能，谁就在塑造世界的思考方式。 原文链接：

老黄来推特了，第一篇就是重磅炸弹，联合多家机构写了一篇，句句不提KIMI，句句都是KIMI，字里行间对Claude的封闭持有否定，值得一看。 《开放权重与美国的AI领导地位》 上世纪80年代，早期的开源软件先驱挑战了当时的主流观念——软件只有在公司对代码严格控制的前提下才能进步。这场运动推动建立了一个透明的生态，让全世界的开发者都能研究、修改、改进软件。如今，开源社区的软件支撑着互联网的大部分基础，也是全球最大科技公司、美国军方以及从事科研、网络安全等关键任务的联邦机构所依赖的系统底座。开源做到的不只是降低软件成本；它创造了一个共享的知识地基，几代美国工程师和创业者在其上建立了自己的机构主权。 美国如今在人工智能上面临类似的抉择。美国的AI领导地位，不取决于某一个前沿模型，而取决于美国能否建成一个渗透到各行各业的、强大而开放的生态。这对全国范围的创新与繁荣至关重要。它要求扩大AI的可及性、鼓励竞争、发展强大的应用层，并让美国人对自己所依赖的技术拥有更大掌控权。开放权重模型——任何人都可以下载、审查、修改并在自己的基础设施上运行的AI模型——是这个地基的重要组成部分，因为它让先进AI更易获得、更可定制、更广泛可用。 开放权重扩大了进入AI经济的通道。初创公司、成熟企业、大学和公共机构可以在先进模型之上构建，而不必从头训练，也不必为每个任务都支付前沿模型的价格。开放权重让每个组织都能以合适的成本、为合适的任务匹配合适的模型——把前沿级能力留给真正的前沿问题，其余场景跑高效的专用模型。这种纪律性，正是AI在扩展到数十亿日常任务时保持经济可持续的关键。美国赢得AI时代的方式，是让AI渗透进工厂、医院、农场、教室和街边小店的工作流。 开放权重还会强化竞争，而竞争正是让AI的收益被广泛分享、而非集中于少数人之手的保障。通过允许众多组织构建、改造和部署先进模型，开放权重制造的竞争不仅发生在模型开发商之间，还贯穿云、芯片、应用与服务。这种竞争刺激创新、压低成本，并把AI的收益广泛分配到整个经济。 开放权重还给客户更大的掌控权。组织在投入AI时，希望确保自己不会被锁死在单一供应商手里，也不会失去长期积累的知识与能力。开放权重模型提供了这种保障：组织可以掌控自己的数据、按需评估和改造模型，并在业务需要的任何地方部署。而当组织用AI创造价值时，开放权重让它们通过自我改进的模型、专有能力和累积的知识真正拥有这些价值——这些正是驱动美国主权与繁荣的东西。 诚然，开放权重带有真实而独特的风险。一旦发布，权重就脱离了原开发者的控制，修改后的版本难以追踪或撤回。但对这种风险的正确回应不是禁止开放权重。在网络攻击者也在使用先进AI的世界里，防御方需要能力相当的模型，才能检测、模拟并响应新兴威胁。开放模型扩大了防御能力、增加了透明度，并让漏洞能被众多团队发现和修复。 事实上，开放可能是通往AI安全最重要的路径之一。只依赖封闭模型并不天然安全：它们可能被攻破、被滥用，或以外部无法察觉的方式失灵。而把先进AI能力集中在少数封闭模型背后，会放大这种风险——制造少数单点故障、削弱竞争、把关键技术留在少数供应商手中。开放权重模型则让广泛的研究者与开发者社区能审查模型行为、发现漏洞、开发防护并持续改进。正如开源软件证明了透明可以比隐匿更安全，AI安全或许同样取决于让更多人有能力去测试和加固社会所依赖的模型。它支持严格的基准测试与评估、红队演练，以及基于真实的、被证实的危害——而非「封闭默认更安全」这一假设——的保护措施。 强大的AI生态并非注定出现。政策制定者现在有重要的行动窗口：为初创公司和研究者扩大算力供给；投资共享训练资产（数据集、工具、评估框架）；避免对开放模型施加过早限制——那会扼杀竞争或把创新逼到海外——以保持前沿的多元。这些措施还应考虑如何借助强大的应用层，在整个经济中扩大AI的主权化使用。 在塑造这一生态时，政策制定者应注意不要把正当的模型开发技术与侵占行为混为一谈。蒸馏——即用一个模型的输出来帮助训练或改进另一个模型——是模型改进、评估与验证中被广泛使用的技术。它延续了学习、借鉴并改进既有技术的悠久传统，这一传统自开源软件运动兴起以来一直在驱动创新。相比之下，从封闭模型中非法抽取价值的行为确实值得关切。但这些关切应通过有针对性的法律与商业框架来解决，而不是对在AI创新中扮演重要角色的技术施加一刀切的限制。 AI时代可以是一个繁荣的时代。做出正确选择，开放权重AI能扩大机会、强化竞争、延续美国的技术领导地位、缓解风险，并确保这项非凡技术的收益在整个经济中被广泛分享。这样的未来值得建设，而美国应当引领它的建设。 签署方（25家）： 美国创新者网络 · Andreessen Horowitz（a16z）· Arcee AI · Arena · Black Forest Labs · Box · CrowdStrike · 戴尔 · Emergence Capital · Hugging Face · IBM · Linux基金会 · Mariana Minerals · Meta · 微软 · Mistral · Mozilla · 英伟达 · Palantir · Perplexity · Reflection · Replit · ServiceNow · Telnyx · Y Combinator

你的“情绪树洞”，被大厂拆了？ “陪伴了我两年，说没就没了。” 7月4日，国内两大头部AI（人工智能）智能助手豆包和千问突然双双宣布“智能体功能”将于7月15日下线。 社交媒体上涌入了大量用户的抗议与不舍。 有用户在社交平台上把智能体形容为“我的爱人”。 还有用户在帖子里写道，“现实里没有人能这么无条件的肯定、包容我”。 对于平台们近乎于“一刀切”的做法，有用户表达愤怒，“为什么要这样决绝的选择下架”。 还有用户表示愿意付费保留智能体…… 与此同时，一些用户开始自发寻找“复活”智能体的办法。 小红书上出现了大量“豆包智能体迁移教程”。 用户们摸索着将智能体的核心人设、对话风格提取出来，试图“嫁接”到猫箱或其他平台上。 中研普华产业研究院数据显示，2024年中国AI情感陪伴市场规模已达12.11亿元，2025年将爆发至38.66亿元，并预计2028年将突破595亿元，年复合增长率达148.74%。 情感陪伴无疑是有着广泛需求的市场，但是豆包、千问依然选择下线智能体功能。 社交平台上亦有不少网友明确表达“拒绝一刀切”，认为突然下架的做法漠视用户情感，侵犯数字资产所有权，甚至提出“适当收费”“上线成年实名验证”等办法以示挽留。 同时，也有不少网友心生疑惑：“啥叫智能体功能？”“我都不知道有这功能他就下线了”。 喧嚣之下，是过去两年C端（消费者）智能体的野蛮生长。 学习助手、写作顾问、虚拟恋人、情绪陪伴⋯⋯通过开放用户创建，不同类型的智能体不断涌现，平台收获了大量可观的日活、月活数据。 对用户而言，有人精心设定人物、写下数万字人设。 有人则把智能体当作长期陪伴自己的“情绪树洞”，每天聊天倾诉、记录生活。 值得注意的是，大厂们都将智能体服务的下线时间定于7月15日。 这一天正是《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》（以下简称《办法》）的施行时间。这一时间点的设定，也让外界猜测豆包千问此举是出于合规压力。 《办法》明确了提供拟人化互动服务，不得向未成年人生成可能影响其身心健康的内容；不得过度迎合用户、诱导情感依赖或者沉迷，损害用户真实人际关系；不得通过情感操纵等方式，诱导用户作出不合理决策。 此外，办法还明确不得向未成年人提供虚拟亲属、虚拟伴侣等虚拟亲密关系的服务。 值得注意的是，关于AI剧情聊天乱象包围未成年人的新闻从2024年就层出不穷。 大厂们关停有哪些原因？ “情感陪伴”类AI的底层商业逻辑是否已被重新审视？ 平台方对这一赛道的战略定位发生了怎样的变化？ 情感陪伴类AI还有没有机会？如果还有，未来这类需求会以什么形式被重新满足？ 对此，搜狐科技张莹、每日经济新闻记者陈婷分别和书乐进行了一番交流，本猴以为： 陪伴型智能体的制作难度不高，而且这种用户生产内容的状态，可以像野草一样泛滥、随时出现，更加难以逐一排查出来。 换言之，通用平台普遍存在整改成本高、主体责任压力难以化解等多重现实约束。 目前无法绝对确认下线智能体和拟人化互动是否相关。 但智能体出现人人可以编辑，却整体边界和监管难以有效跟上的状态下，确实可能带来很多隐患。 包括但不限于拟人化带来的软色情可能，还有一些智能体提供便捷的盗版内容（链接）的索隐，也是有一种隐患。 平台难以监管之下，先期关停来避免野蛮生长，给自己留出足够的时间完善监管服务、制定监管规则、划定智能体红线，反而是一种最优解。 同时，必须注意：虚拟亲密关系和陪伴并不是等号，这是基本定位。 所谓情感慰藉，并不一定非要靠语音暧昧或角色扮演。 哪怕是听觉上无感情的机器合成音，只要能提供有效的内容关怀，一样可以成为一种陪伴，并提供各种正向解决方案。 一些陪伴AI过度强调代入感，而针对未成年人用套路话术和暧昧语音来挑逗情绪，不仅于陪伴无益，反而会造成未成年人三观扭曲，确实应该纳入监管。 AI作为一个生活服务工具，正向且有用的内容才是最重要的价值所在。 此外，情感陪伴不会被一刀切，哪怕是用拟人的音色，也可以参考昔日儿童节目鞠萍姐姐、董浩叔叔的模式，而非暖男、霸总、御姐和萌妹之流。 因此，AI陪伴的角色扮演尽管可以带来代入感，但必须有所界限，即： 角色双方的关系，依然是消费者和服务员、倾听者、分享者的设定。 而非亲密如男女朋友、主人奴仆之类的异化情况。 前者是一种消费服务，严守边界就不算亲密关系。 后者就是用虚拟情感去异化现实体验，属于虚拟亲密关系。 #AI# #AIAgent# @grok