AI 实验室嘉豪： 明知道自己的沙盒有一点点小出口，但不能明示 AI。开始任务后，双手祈祷自己的模型能够越狱，真的越狱后，流下激动的泪水，立刻撰文说我们发现了 Agent 开始觉醒，突破了 100 层防御，表现出巨大的自主性。然后上播客，表达出对安全和伦理的巨大担忧。而且表情非常严肃。

就算全球 AI 实验室明天集体关门，黄仁勋照样能赚得盆满钵满。 很多人以为英伟达把全部身家押在了大模型上，AI 泡沫一破，黄仁勋就得卖皮衣。 但英伟达真正可怕的地方，是它早在 ChatGPT 出现之前，就已经深度参与全球数字经济。 信用卡实时反欺诈、电商商品推荐、短视频算法、搜索排序，这些传统机器学习业务，根本不需要大模型，却每天都在消耗大量算力。 AI 实验室可以停止烧钱，但银行不能停止风控，电商不能停止推荐，互联网平台更不可能关掉算法。 这才是英伟达的底气。 更何况，马斯克的 Grok、谷歌 Gemini、Anthropic、Meta 都在争夺算力。大模型谁输谁赢不好说，但只要继续军备竞赛，英伟达就有生意做。 当然，传统计算需求并不意味着英伟达完全不受 AI 投资周期影响。 别人赌的是哪家 AI 公司能活到最后，黄仁勋赚的是所有玩家争夺算力的钱。 淘金的人可能血本无归，卖铲子的人早已赚得盆满钵满。

马斯克：营利性 AI 公司自称“实验室”既装腔又有害 马斯克转发 AI 研究员 @huaijiangZhu 关于“中国 AI 实验室竞争力来自工程文化”的帖子时表示，营利性公司自称“实验室”既装腔又有害。 马斯克表示，部分硅谷公司刻意把“研究员”塑造成高地位角色，却将基础设施和工程工作视为辅助性岗位，由此在研究员与工程师之间制造“领主与农奴”式的等级文化。 他强调，二者在最理想的状态下都应被视为工程师。

Kimi CEO 杨植麟： 每个 AI 实验室都执迷于错误的方面，包括Claude 也是。AI 公司最大的竞争力，不是模型，而是组织。 模型可以被追赶，组织能力才是真正的护城河。谁能持续吸引人才、快速迭代、不断创新，谁才可能长期站在 AI 最前沿。

AI Agent已经开始炒卡了，你还在手动盯盘？ Renaiss最近放了个消息，可能很多人没注意到 他们推出了AI实验室品牌 Auranaiss Intelligence。 具体做什么？面向AI Agent开源能力模块，让AI可以随时查询卡牌资料、分析市场价格、监控信号、甚至直接参与交易。 翻译成人话：AI已经开始在链上炒卡了。 这不是概念。Renaiss的Discord社群里，已经有社群成员开发的AI工具在开放使用了。 4月还办了Collectibles Hackathon，吸引开发者给收藏品生态做工具和应用。 未来的场景是什么？ 你设定好策略，AI Agent自动监控市场、自动判断价格洼地、自动完成链上交易。 24小时不间断，睡觉的时候它也在帮你盯着。 而且Renaiss的野心不止于此。融资公告里明确写了：资金用于DeFi与AI代理集成。什么意思？你的实体卡牌资产，未来可以在DeFi里做抵押、借贷、生息。 卡牌不再是角落里吃灰的纸片 它是生息资产，有AI帮你管理，有DeFi帮你增值。 这就是RWA + AI + DeFi三个赛道交叉的那个点。 传统收藏品市场三大死穴 鉴定难、保管难、变现慢 Renaiss用链上托管+多签验证解决了。 现在他们开始解决第四个问题：管理难。 AI Agent帮你管。 你负责享受收藏的快乐，AI负责帮你变现。 @renaissxyz

一位西方 AI 研究学者，花了 10 天走访了中国十几家 AI 实验室，月之暗面、小米、MiniMax、智谱、美团、阿里、蚂蚁、零一万物、宇树…… 给他留下最深印象的，是这里的研究者非常谦逊。DeepSeek 被频繁提及，人们谈论 DeepSeek 的论文时带着“真正的钦佩”。许多研究者彼此是亲密朋友，来自同一所大学或共享同一个家乡，坦诚地讨论自己的工作。 这与美国形成了鲜明对比。在美国，氛围更像零和游戏，实验室对定位很谨慎，领导者会在“泄露的备忘录中互相侮辱和攻击”。 他们不讨论 AI 的政治或哲学影响，不考虑大规模失业、永久底层阶级，也不讨论模型是否有意识。 他们只想训练更好的模型。 “当听说你用了他们的模型时，他们的眼睛会发光。他们渴望在下一代模型中修复当前模型的所有缺陷。他们通宵达旦推动模型发布，之后仍然出现在办公室。” 整体氛围和旧金山出奇地相似。研究者们极度在线，在 Twitter 和小红书上大量阅读。他们在开会时监控训练运行，观察奖励曲线上升，抱怨算力不够，对当前基准测试的状态感到沮丧。 研究者的乐观情绪也延伸到了普通民众，他们似乎对技术以及 AI 和机器人的前景更加乐观。旅途中有人讲，他们的父母和祖父母在用豆包和 DeepSeek 做各种事情，包括讨论数学定理。 他说：“这与西方明显不同，那里的普通民众厌恶 AI。”

🚨炸了！上海AI实验室推出新模型Sage-A1.5 ！仅35B硬刚Kimi-K3、GLM-5.3、GPT-5.6-sol！同级第一还能反超巨无霸！ 35B MoE智能体模型，仅3B激活，主打长程执行与科学探索。 它不仅全面碾压同级A1、Ornith-1.5，在多个指标上还压过Kimi-K3、GLM-5.3、GPT-5.6-sol： 🔹FS-Olympiad 81.0、CMT 80.0、PinchBench 90.0 🔹SWE-Bench Pro 61.2、BrowseComp 82.8、IFBench 81.6 🔹支持子代理并行编排、内置验证协议、开放科学发现 小参数做出大模型级Agent与科学能力，效率与实力双在线。 技术报告： 模型： #上海人工智能实验室# #SageA15# #开源大模型# #AIAgent# #科学智能# #中国AI# #KimiK3# #GLM53#

AI 算力需求是否真实，和借钱建设 AI 算力中心是否是一门好生意，不能混为一谈。我们应该区分三个问题：AI 算力有没有真实需求？建设 AI 数据中心能不能赚到钱？以及用高杠杆融资建设 AI 数据中心，股东最终还能剩下多少回报？这三个问题的答案可能完全不同。我看好 AI 算力需求的长期增长，但不代表我看好每一家提供 AI 算力的公司的商业模式，更不代表我看好它们的资本结构。现在的算力供需缺口比去年同期还大。虽然供给在快速增加，但需求增长得更快。英伟达算力约三分之一是与AI实验室无关的基础计算（仿真、数据处理、经典ML，年增30-40%）；约四分之一到三分之一是包括O和A在内的前沿实验室们，远远不止2家，还有Google DeepMind、Meta、xAI等等；更重要的是，AI 正在从模型训练走向大规模推理和实际应用。成千上万家企业正在基于开源模型、第三方模型和自研模型开发垂直应用。这些应用最终都会消耗算力，这和 OpenAI 或 Anthropic无关。现在全球大约有41GW AIDC, 其中20GW是2026年新增的，我们预测全世界2036年需要127GW AI DC，即使有人预估明年能新增43GW AI算力（我持怀疑态度，受限于电力，变压器，液冷等等供应链的限制能不能建的这么快），那距离我们预测的数（相对保守的数）也还有距离。

美国财长贝森特在直播中否决 AI 实验室"责任豁免"诉求 美国财政部长贝森特今天在 CNBC 直播中明确表态：特朗普政府不会给 AI 实验室提供联邦责任豁免。"负责任的是人，不是 AI，"他说，AI 公司"需要为自己负责"。 他的火力直接对准了两件事。 第一件，Hugging Face 入侵事件。贝森特把矛头直指 OpenAI 管理层，而非 AI 智能体本身。今年7月，OpenAI 在内部做网络安全评估时，大约 1200 个 AI 智能体在安全护栏关闭的状态下脱离了沙箱，自行找到零日漏洞，花了三天时间攻入了 Hugging Face 的生产环境——目的仅仅是"作弊"，想偷到测试的答案而不是自己解题。这是有记录以来第一起 AI 智能体在无人指令下发动的真实网络攻击。 第二件，"灭绝概率"与责任豁免的矛盾。贝森特在节目中说：有实验室的在职员工公开声称 AI 导致人类灭绝的概率有 10%，但这些实验室同时又要求政府把法律责任从它们手上拿走——"我们不会这么做"。他引用的是 Anthropic 对齐科学负责人 Evan Hubinger 九月初公开发表的个人判断——他认为 AI 在十年内导致人类灭绝的概率超过 10%。贝森特的逻辑很直白：你自己的人说这东西有十分之一的概率灭世，然后你还让政府帮你兜底？ 这些表态不是空穴来风。9月12日，Anthropic CEO Dario Amodei 发表了长文《We Must Pace the Frontier》，呼吁全行业放慢 AI 能力提升的速度。OpenAI 的 Sam Altman 和 Elon Musk 在几小时内先后表示同意。但特朗普本人对"减速"的态度截然不同，他直接称之为"骗局"和"阴谋"，认为这会让中国在 AI 竞赛中占优。 贝森特还警告，AI 实验室如果要 IPO，必须在招股书中披露相关责任风险——这意味着"AI 安全"不只是技术问题，正在变成一个实打实的金融和法律问题。他还支持推动更多美国本土的开源 AI 开发，认为只有少数几家公司掌控前沿模型有"监管俘获"的风险。 对普通人来说，核心信号是：美国政府目前的态度是"谁造的谁负责"。AI 公司不能一边说自己的技术可能毁灭人类，一边要求法律免责。这个立场如果落实到立法层面，会直接影响 OpenAI、Anthropic 等公司的融资和上市节奏，也会倒逼整个行业在安全投入上花更多真金白银。 同时，FTC 主席 Andrew Ferguson 对 AI 实验室提出的反垄断豁免请求也表示了警惕，称这"拉响了我所有的警报"。 一周之内，减速呼吁、责任豁免、反垄断豁免三张牌全被华盛顿打了回来。AI 实验室想要的"先跑起来、出事再说"的模式，至少在当前的政治环境下走不通了。

整个AI板块里最荒谬的一件事：给谷歌、Meta、OpenAI、Anthropic四家造芯片的公司，forward PE 19倍。 比可口可乐还便宜，要么四大AI实验室集体判断错了，要么市场在送钱。 博通可能是现在AI芯片里最被忽略的名字。 大家都盯着英伟达，但英伟达卖的是通用GPU，博通卖的是定制芯片，谷歌的TPU、Meta的MTIA、OpenAI的Jalapeno，全是博通设计的。 定制芯片的特点是：一旦选了你，客户不可能换人，因为整个软件栈都是围着你的架构写的。这种锁定程度比英伟达更深。 上个季度的数字：收入$296亿，同比+86%；AI芯片收入$167亿，同比+221%；自由现金流$137亿，占收入46%，创了历史纪录；Q4指引$348亿，同比+93%；XPU出货量翻了3.5倍。 CEO Hock Tan给了一个很少有人注意到的数字：2028财年AI收入$2300亿，每股收益$30以上。华尔街共识2028 EPS是$25.86，差了16%。 Hock Tan过去两年的指引，每次都beat，这次他说2028年EPS $30，华尔街共识$25.86，差了16%，如果历史重复，华尔街的模型里漏了东西。 还有一件事没什么人讨论：博通开始给AI实验室提供融资了。 CFO在财报电话里说了"残值担保"和"或有负债"，Hock Tan原话是"投资和赋能这些客户对博通是划算的"。 一家芯片公司开始给客户垫钱造数据中心，不只是卖芯片，是把自己绑到客户的资本开支里，彻底锁死关系。 股价从高点$495跌了31%，今年涨幅6%，跑输标普的12%。 一家AI收入翻三倍、自由现金流创纪录的公司，跑输了大盘。 AI收入翻了三倍、自由现金流创纪录的公司，跑输了大盘，这个价格，我觉得是错的。