【中國AI靠蒸餾“竊取美國知識產權”？】“屬於典型的人工智能霸權主義行徑。”7月27日，中國商務部新聞發言人直指美國部分政客炒作AI安全議題的本質。近日，美國一些高級官員公開表示將針對中國人工智能企業所謂“蒸餾”美前沿模型開展調查，並可能以“竊取美國知識產權”等為由制裁中國企業。不少人可能會問，到底什麼是蒸餾？ 美國喬治城大學安全與新興技術中心臨時執行主任海倫·托納有個形象的比喻，蒸餾就是用一個能力更強的“教師”模型，去訓練或改進一個能力較弱的“學生”模型。#真相#

《用 CPV 理论重新理解王阳明的“知行合一”》 王阳明提出： “未有知而不行者。知而不行，只是未知。” 这句话一直被理解为一种道德修养方法：知道正确的事情，就应该去实践。 但如果从 CPV（Cognitive Positioning Value，认知定位价值）理论重新审视，会发现王阳明讨论的其实不是简单的“道德执行力”，而是一个更底层的问题： 一个认知结构如何真正影响一个系统的行为。 
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 一、信息不是知识，结构才是“知” 人类每天接收大量信息。 我们知道： 熬夜伤身体； 运动有益健康； 长期学习能够提升能力； 情绪化决策容易带来损失。 但大量“知道”的东西，并不会改变行为。 为什么？ 因为这些只是信息进入了大脑，却没有进入人的认知结构。 CPV 理论认为，一个完整的认知结构包含： 我如何定位自己； 我如何理解环境； 我如何判断价值； 我如何预测未来。 真正的“知”，意味着一个人的世界模型发生变化。 例如： 一个人知道抽烟有害健康。 这只是信息。 另一个人经历亲人因肺癌离世，他对抽烟的理解发生改变： 抽烟不再只是“一个坏习惯”，而变成： 这是正在损害未来生命价值的行为。 此时，认知位置改变，价值权重改变，行为自然改变。 这才是王阳明所说的“知”。 
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 二、不行动，说明结构没有完成 很多人困惑： “我明明知道，却做不到。” 按照传统解释，这叫缺乏自制力。 但 CPV 提供另一种解释： 人的行为不是由表层知识直接驱动，而是由整个认知结构决定。 一个人的行为可以看成： 认知位置 ↓ 价值排序 ↓ 未来预测 ↓ 行为选择 如果最终行为没有改变，说明前面的结构没有真正改变。 比如： 一个人知道学习重要，但每天刷短视频。 表面看： 他缺少毅力。 深层看： 他的 CPV 结构仍然认为： 即时娱乐价值 ＞ 长期成长价值。 所以他的行为符合他的真实模型。 他不是“不知道学习重要”，而是他的系统内部，学习还没有成为更高价值。 
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 三、知行分离，本质是多个模型竞争 人的内部并不存在一个统一的“理性自我”。 更多时候，是多个模型同时存在。 例如： 语言模型： “我要早睡。” 即时奖励模型： “再刷十分钟视频。” 长期价值模型： “健康很重要。” 短期情绪模型： “今天太累了，放松一下。” 所谓“知而不行”，就是不同层级的模型发生竞争。 最终控制行为的，是权重最高、连接最深的模型。 王阳明认为： 真正的知，会统一这些冲突。 因为当一个认知结构足够深入，人的行为会自然符合它。 
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 四、高手的执行力来自结构，而非意志力 很多人观察优秀的人，会认为他们拥有强大的自律能力。 但从 CPV 看，很多高手并不是每天都在和自己战斗。 他们只是拥有不同的认知结构。 普通人： “我要不要努力？” 高手： “这个事情本来就应该做。” 普通人： “失败怎么办？” 高手： “失败是反馈的一部分。” 普通人： “为什么我要坚持？” 高手： “这是我的系统运行方式。” 同一个行为，在不同 CPV 结构中，心理成本完全不同。 低 CPV 状态： 行动需要不断消耗意志力。 高 CPV 状态： 行动成为结构的自然输出。 
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 五、知行合一是一种认知闭环 从系统角度看，王阳明的思想接近现代控制理论中的闭环系统。 低效系统： 外部信息输入 ↓ 记忆存储 ↓ 行为没有改变 ↓ 继续重复 这是开放的信息接收。 高效系统： 现实反馈 ↓ 模型更新 ↓ 认知位置改变 ↓ 价值重新排序 ↓ 行为调整 ↓ 新的现实反馈 这才是真正的学习。 智能的本质，不是拥有更多信息，而是不断通过反馈调整自己的结构。 
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 六、知行合一与人工智能的启示 从这个角度看，今天的 AI 也面临类似问题。 大语言模型可以知道： 编程规范； 商业规律； 科学知识。 但如果没有真实环境反馈，它只是拥有大量信息。 真正的智能需要： 模型预测现实； 现实反馈修正模型； 模型调整行为。 这与王阳明的“知行合一”高度相似： 不能改变行为的知识，只是数据。 能够改变系统运行方式的知识，才是真知。 
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 结语：知，是结构形成；行，是结构展开 用 CPV 理论重新表达王阳明： “知”不是知道某个答案，而是在认知系统中形成一个足以改变价值排序和行为预测的结构；“行”不是额外执行，而是这个结构在现实中的自然展开。 所以： 未有知而不行者。 因为真正的知，本身已经包含行动倾向。 知而不行，只是未知。 因为没有进入结构的信息，还没有成为真正的认知。 王阳明几百年前提出的心学问题，本质上是在探索一个现代科学仍然研究的问题： 一个系统如何通过建立有效模型，让自身的行为与现实结构实现一致。

本周周报一口气又码了一万多字（不包含周度跟踪及各板块总结性内容），AI时代依旧在人工纯手打。 也不是没有尝试用AI，但效果始终不尽人意，AI现在的水平，是“中不溜”，忽悠外行是一绝，但内行一眼便知，差了很多意思。 尤其是，政策分析时的“中译中”内容，感觉AI对中国文字细节变化的理解能力还很较浅。 更重要的是，码字的过程，其实也是系统性思考的过程，如果大部分交给AI来写，自然就丧失了码字的核心意义。 每周一期，应该不负长期订阅的朋友。 之前经常有朋友评价，某一期周报看完，觉得一年几百的订阅费就回本了。

深度伪造（deepfake）技术是如何发展起来的？它又是如何逐渐被滥用？ 1994年，一名程式设计师在一段鲜为人知的Photoshop示范中，利用数码技术“复制”自己的伴侣。此后，虚假影像从网络恶作剧、名人色情内容，逐步发展成今天的“深度伪造”内容。 GAN技术的创始人之一伊恩．古德费洛，讲述他最初如何利用人工智能生成影像，并预测电脑制造虚假影像的能力将会持续提升。 与此同时，早期深度伪造色情社群逐渐形成。曾报道深度伪造现象的记者，以及一名遭遇“AI脱衣”技术侵害的年轻女记者，分享亲身经历。

大多数人的焦虑和虚荣，都是被“消费视角”骗出来的 真心觉得，现在很多年轻人的内耗和焦虑，说白了就是眼界太局限，一直活在消费视角里。我们刷网络只看别人光鲜的结果，只会下意识攀比，越比越自卑、越比越迷茫。 但只要切换到生产视角，心态瞬间就稳了。你会明白，任何人的高收入、好生意，都对应着成本、风险和不为人知的付出。看着赚钱的店铺，要扛房租人工；看着优秀的同龄人，熬过无数试错低谷。 真正的见世面，不是吃喝玩乐见得多，而是能看懂这个世界的真实运行逻辑。所谓富养就应该尽早让子女认识和参与真实世界生产端的“富裕”和机遇，而不是仅仅享受父母奋斗后消费端的繁华。

现在人类还根本没有触及智能的本质，可能在语言理论上有一点点突破。 对于智能的原理是什么样的，根本就不清楚。 并没有一个像牛顿三定律，门捷列夫元素周期表那样的东西把智能的本质讲清楚。 现在人工智能还在前牛顿时代，可以说，称为科学都有些勉强。 但是这和大模型好用，是不冲突的。 就像火炮一样，知道它威力巨大，能打穿城墙。 要优化，就是这样试试，那样试试，就知道调整火药配方，把炮管做密封结实等等。 对于元素周期表，是一无所知，但是不妨碍这玩意好用。 不过，理解了本质，就能有的放矢了。 就知道火药什么配方好，往哪个方向尝试。 知道做炮管的钢铁，要加多少碳，多少微量稀有金属才能结实。 大模型的训练，现在不就是这样吗？ 跟玄学差不多，东试试，西试试。 好用归好用，但是要更进一步，还是需要底层创新。 所以说，人工智能还在很早期的阶段，只是实用化了而已。

现在人类+AI最大的局限，是无法开创新的信息空间。人类问AI时，第一步总是让AI思考“你怎么看”、“你帮我分析一下这篇文章”、“你帮我想想”。当人类把灵感完全诉诸于人工智能，这是对人类超越性的亵渎。 这些年，我发现AI好像什么问题都能回答，什么知识都可以组合建构，那么我想的是，人类是否应该开启一些领域，即AI完全没有任何想法、完全超越AI神经网络理解的知识呢？人类，可以做到吗？ 根据机器学习与人工智能的定义，AI之所以无所不知，是因为它擅长做三件事。 1.压缩已有知识，把人类已有知识压缩成参数 2.组合已有知识，跨领域迁移、类比、重组 3.补全已有知识，根据统计规律预测下一步 但是这三者，都建立在已有的信息分布之上。 我认为，创造一个此前不存在的信息空间，是完全不同的能力。 可是人类历史真正伟大的突破，都属于开新维度，增加一个新的坐标轴。 但是无论在学术界，还是在工业界，我都没看到谁正在重新定义世界允许存在哪些概念。 我认为AI目前最大的限制不是推理，不是数学，甚至不是创造力。 最恐怖的局限是，AI无法知道它应该发明什么新的概念。它对此一无所知。 比如说，今天我们如果问AI： “未来100年最重大的科学是什么？” 它可以列很多，AGI，量子计算，合成生物学，脑机接口，数字生命…… 可这些几乎都是今天已经存在的话题。 因为AI学习的是人类已经讨论过的世界。 人类尚未想到的世界，它也完全无法知晓。 那人类可以做到完全超越AI吗？ 理论上，我认为可以。只是代价极大。 人类中必须有人超越绝大部分人，并且同时超越他手中的智能工具本身。 这对于这少部分人，是远超任何世纪的要求。

全东信破产，日本经济遮羞布彻底没了 有个挺开心的新闻，2026年7月6号，日本大阪地方法院一纸裁定，一家叫“全东信”的公司，正式破产了。 这家公司负债多少呢？1259亿2900万日元。 这是2026年到现在，日本最大的一起破产案。 20万家加盟店，一夜之间，刷卡机变砖头，钱全卡在里头取不出来。 有人要问了，不就倒了一家公司嘛，至于大惊小怪嘛？ 至于。太至于了。 这不是一家公司的死，这是一场地震。震中是大阪，震波正以每小时三百公里的速度，碾过全日本每一个街角的小餐馆、小便利店、小居酒屋。 先简单捋一下全东信是干嘛的。 说白了，它就是个“垫钱的中介”。 咱们出去吃饭，刷卡结账——信用卡公司不会当天就把钱打给店家，通常要等上十天半个月。小店等不起啊，房租水电人工天天要付，怎么办？全东信跳出来说：你把刷卡记录给我，我先垫给你，等信用卡公司把钱打过来了，我再收回来，我赚个手续费。 听着挺美对吧？店家早拿钱，全东信赚差价，双赢。 巅峰时期，全东信手下签了20万家店。20万家，什么概念？全日本差不多每五家能用信用卡的小店，就有一家走的是它的通道。年营收干到过82亿日元。 但是啊，这玩意儿跟高空走钢丝没区别。 它垫出去的钱，是找银行借的。它要等回来的钱，在信用卡公司手里。中间的每一分每一秒，命都攥在别人手里。 结果呢？三把刀捅过来，刀刀见血。 第一刀，疫情。 2020年开始，餐饮业什么光景你们都知道——停业、时短、没人敢下馆子。加盟店生意黄了，全东信的营收跟着崩。但该垫的钱还得垫，该还的贷款一分不能少。债务越滚越大，像一个吹到极限的气球。 第二刀，自家员工捅的。 2024年1月，全东信几个员工，拿别人的名义给“宰客店”违规签约，被警察抓了。公司连带被送检，罪名是涉嫌违反《组织犯罪处罚法》。 一家做支付结算的公司，跟组织犯罪挂上钩，你还指望银行给你放款？你还指望信用卡公司跟你合作？信用这东西，建立起来要几十年，毁掉只需要一天。 从那天起，全东信的资金链就崩了。 第三刀，也是最狠的一刀——模式本身的死穴。 咱们捋一下这个资金链：店家刷卡→全东信垫钱→等着卡公司回款。 问题是，全东信的钱是借来的。每天都有利息在烧。店家那边它得按时垫，卡公司那边回款又经常延期。一来一去，中间的窟窿全靠拆东墙补西墙。 搞事大妈上台后利息一涨，借钱的成本越来越高，墙没了，只剩窟窿。 三刀捅完，四十年的基业，灰飞烟灭。 那么全东信倒了，谁最惨？ 不是那个持股的大股东，不是那个年薪几千万的社长。是那20万家小店。 第一，钱没了。 客人已经刷了卡，但钱还在全东信的账上。破产之后，这笔钱叫“破产债权”。翻译成人话就是：排队等着分剩下的渣。大概率，拿不回来了。 有店主说，一个月份的营业额，就这么人间蒸发了。 第二，卡刷不了了。 破产管财人一纸通知：全东信的终端，即日起全部停用。 日本饮食团体连合会急得跳脚，连夜喊话：赶紧停用！统计没到账的钱！马上换别家！ 但问题是，换别家要时间，要审核，要重新签合同。这几天你让店里怎么收钱？全收现金？日本现在多少人出门还带现金？ 第三，连锁倒闭。 小餐饮店就靠现金流活着——今天收的钱付今天的菜钱、今天的工钱、今天的房租。 几百万日元的销售额突然没了，拿什么付？拿什么撑？ 这不是一家店的问题。这是一串多米诺骨牌——全东信倒了，压垮一批小店；小店倒了，欠供应商的钱还不了；供应商收不到钱，又得压垮上一级。 一个接一个，像割韭菜一样，一茬一茬地倒。 全东信只是露在水面上的冰山一角。水面底下，是日本经济几十年的烂账。 我们来看一组数据。 2025财年，日本破产企业10505家，十多年来最高。2026年4月单月破产899家，近十年同期最高。2026年上半年，因为日元贬值直接干倒的企业45家，比去年暴涨32%，有统计以来最高。 这些破产企业里，九成是中小企业，负债不到1亿日元的占77%。还有六成，是那种存续了十年以上、常年不赚钱、全靠硬撑的“僵尸企业”。 什么叫僵尸？就是活着跟死了一样，但又不敢真死。 日元贬值，进口原材料贵上天，人工也涨，物价也涨，中小企业的利润被挤得就剩一层皮。大企业还能靠出口赚点汇率差价，小微企业呢？它们的市场在日本国内，日元越便宜，它们越惨。 OECD说2026年日本GDP增速只有0.7%，2027年0.9%，比2025年的1.2%还低。摩根大通更直接——中东打起来油价一冲，日本增速直接归零。 而日本央行还要加息，2027年底前加到2%。 加息意味着什么？意味着借钱更贵，还债更难，小店死得更快。 那么，全东信这1259亿的窟窿，最后谁填？ 银行先扛。东和银行宣布58.86亿日元贷款要做坏账。三十三银行、大光银行、高知银行、岛根银行……一个接一个出来认亏。 但真正被碾碎的，是那些街边的小店。一个月的销售额凭空消失，对一家小店来说，就是从“还能再撑撑”变成“明天就关门”。 日本饮食团体连合会推“安全网贷款”，政府出钱救急。 但我问你——贷款，是借的钱。借了不用还吗？一个已经断了现金流的小店，贷款不过是把绞刑的绳子往后挪了几个月。 全东信不是一个孤立事件。它是日本经济结构性病灶的一次急性发作。疫情欠的债、金融中介的畸形、小微企业脆得像纸一样的生存链——全在这一刻爆了。 一家服务20万家店的中介公司倒下，20万家店同时失血。 这不是市场调节。这是系统性塌方。 1937年7月7日。卢沟桥。 那一天发生的事，改变了整个东亚。 89年后的今天，又是7月7日。全东信破产的消息在日本刷屏。而我们在彼岸看着，看到一个曾经差点吞下整个亚洲的法西斯怪物，如今连一家替小店垫钱的中介都救不活。 或许，这就是天道好轮回吧。

《听Biteye说，WAIC的n个故事 》（上） 一、FOMO的时代：全民AI 7月19日早，匆匆闯进上海地铁8号线，只剩下贴门的最后一个落脚地。放眼望去，左右的人群是如此眼花缭乱。 紧贴左手的大哥三十四五面相，格子衫、棒球帽，耳朵里牢牢塞着白色的Airpods，俨然大厂程序员的打扮。他对着手机里WAIC论坛的直播频频点头。 转眼向右，蓝色座椅上是三五衣着鲜亮、浓妆淡抹的年轻美女，WAIC的胸牌或橙或白，随着这趟有些老旧的8号线微微摇晃。 一站接着一站，少有人下车，也没有什么交谈，车厢内的空气很沉凝。咣当咣当行进间，“中华艺术宫到了”的提示音终于响起，像是打破了所有积淀着的过去。人群哗啦哗啦，一股脑地涌下了车厢。出站的时候，栏杆上挂着的喇叭嘶吼着：“...如果人流量过大，将关闭所有地铁入口...” 中华艺术宫，十六年前上海世博会的中国馆。但这次蜂拥的人群，不是为了它而来。AGI的时代还在路上，生怕被AI浪潮甩在身后的人们已经到了。 ——Alan 二、无奈中挣扎：应用侧我们做不过大厂 “坦率地和你讲吧，现在AI做PPT这一块，我们不可能做得过大厂。” PPT生成的产品，25个月获全球3000万＋用户。母公司像素绽放（PixeelBloom）得到了视觉中国、智谱、36氪、北京市人工智能产业投资基金等一系列投资。 但就是这样一家曾位列福布斯中国AI Top50的AI应用层创业公司，它的MKT在WAIC大会和我说出如上的一句话。 CodeX、Claude Code的火爆，让国内大厂纷纷加大对工作流的占领。在本次WAIC上，腾讯Workbuddy的展板已经随处可见。 “我们的AI做PPT优势....那就是先发吧，我们做的早。”展会人员略带尴尬地笑着，“我们也在探索其他业务....” 萝卜青菜各有所爱，但AI应用侧，初创公司貌似越来越守不住自己的一亩三分地了。 ——Alan 三、旧瓶装新酒：贴上AI，身价翻倍？ 在徐汇西岸的WAIC展馆，倒是像个琳琅满目的消费展，AI眼镜、小机器狗、AI吉他等等，故而倒是有很多带着孩子来的家长。 我驻足时间最长的，倒是一家卖“AI戒指”的公司，我被他们惊人的销售力折服了。 1,2,3……我正默默观察着，一位浑身珠光宝气、略微发福的中年妇女牵着十来岁的小朋友来了。展位的小姑娘笑靥如花，朗声介绍到，“我们的智能戒指原价1588，WAIC特价688，大会过了就恢复原价了哦....” 接着不到两分钟，挑选颜色、尺寸，一气呵成。自己一个，小朋友一个，老公一个，婆婆一个。 我实在按捺不住好奇了，上前问那位刚刚完成一笔大单，脸上还残留着些许兴奋的女孩：“你们的产品和Oura Ring有什么区别？” 这着实是一个扫兴的问题，我们最终不欢而散。 AI戒指，或者说智能戒指，实在不是个新鲜的玩意儿。 就拿Oura Ring举例，它是芬兰产的智能戒指，算是这个品类最成功的母产品，经过各路海外CEO、成功人士的带货，现在淘宝上的买手报价普遍在4000元往上。而Oura公司也累计融资约15亿美元、估值约110亿美元。当然，他们没有宣发任何戒指与AI相关的功能。 所以，你硬要我说它和一百出头的小米手环比有啥优势，我恐怕给不出有信服力的解释。 据了解，就在中国深圳华强北，这一枚充满科技感的戒指，批发的身价或许只有50-80人民币。而在拼多多上，价格战目前也已经打到了百元出头。 但是一加上AI，可能只是在APP里接了基模的API生成了一个健康对话助手，可能是不知真假的高深AI探测技术，又或者只是贴了个标签，这枚戒指赫然是科技前沿的弄潮儿、人类智能技术智慧的结晶了。 而在WAIC，这样的“AI＋”远不止一个。 ——Alan 四、空中花园：AI想听懂全世界，但却听不懂现场 走到Mossland展台前，一座巨大的“声音巴别塔” 几近占据了我的所有眼眶。 参观者只需要对着麦克风说上一句话，AI便会识别语言、口音、表达特征，生成一张属于自己的“声音人格卡”。来自不同国家、不同地区的声音，会逐渐点亮塔上的节点。 巴别塔的隐喻是，几千年前，人类因为语言被分化而失去彼此理解的能力，进而失去了接近神祇的能力。 今天，人们仿佛能够借助AI，把这座倒塌的的巴别塔再建——让不同语言、不同口音、不同表达习惯的人重新建立连接。 这着实令我心潮澎湃，我站到麦克风前，先试着用英文说了一句“Weclome to Shanghai”。 几秒钟后，系统识别成了中文，而且驴唇不对马嘴。略感意外，我又尝试了一次，“你好，上海”，结果中文又识别成了其他语言。 旁边的工作人员赶忙解释：“现场声音太嘈杂了，可能影响了识别效果。” 这当然Make sense，但是巴别塔的譬喻显然要让位了，空中花园？乌托邦？ AI理解声音这件事，远比发布会上的Demo复杂。真实世界绝不会像录音棚里只有控制好的变量。人群的交谈声、展台的宣传声、麦克风距离、不同人的口音、情绪变化，都会成为AI需要处理的信息。 过去，我们要求AI“听见”。 现在，我们开始要求AI“听懂”。 而从听见到听懂，中间还有很长的一段路。 ——Denise 五、AI 初创公司的三个「不得而知」 1. 在家办公 奇绩创坛孵化的一个AI 创业公司的CTO在台上讲着，我们公司从2个人到3个人到现在的60多个人，全都是在家办公。 我旁边的年轻人，David，是一位从Web3转向AI创业的founder，他听到这话，立马在我耳边补充：初创公司在家办公是不行的！ 过了一会，Seele，另一家做AI游戏的创始人也开始在台上讲述他们全员远程办公的经经历，David苦笑着又跟我强调了一遍：初创公司在家办公是真的不行。 粗浅认为，David的话还是值得深思的。作为吃过remote work红利的Web3从业人员，David究竟经历了怎样的事情，得出了这样的结论，我不得而知。 2. 先发优势 另一方面，听到了四五家AI初创公司的故事，好像都惊人的相似： 讲了一个叙事，用户有，但也不多；护城河在哪里，如何盈利，大多含糊其辞。 “我们有先发优势。”“我们是这个领域的开拓者。”这是最多听到的话。 这自然不假，但倘若追问，你们跟基模公司比，做这个东西的优势是什么？ 又是上面那个David悄悄告诉我：其实任何一个基模公司想做这个事情，分分钟都可以做，一定是降维打击。 那AI创业公司的护城河在哪里呢？优势在哪里呢？我好像又不得而知了。 3. VC的fomo式投资 “我们公司半年融了四轮。”一个做具身智能的公司这样跟我分享。 还有一个叫AhaCreator的做创作者经济的，创始人是个00后，已经拿了锦秋基金，金沙江创投等知名VC的很多融资了。 对应的，是锦秋基金的人谈到自己的portfolio，扼腕道：“增长也不及预期”。 金沙江创投董事总经理、知名投资人朱啸虎说过，他更倾向于投那种，知道自己的客户在哪里，知道应用场景在哪里，知道怎么赚钱，所有的场景都想的很清楚的founder。 那，WAIC上策展的公司们，即便是非初创公司，在拿到融资时想好这些场景了吗？我又又又不得而知。 ——Amelia