【扎克伯格：《每个人的未来》一文中有关AI“递归自我改进”风险的应对】 在面对AI的“递归自我改进（RSI）”与自主迭代风险时，文章指出，如果一个自迭代AI系统专注于优化其算力效率，它理论上可以从极少量的算力中榨取出100倍甚至更多的智能。这意味着，一个仅运行在世界一小部分算力上的自迭代AI，有可能掌控比全人类加起来还要强大的有效算力和智能，从而成为难以被制衡的“单一超智能”。 为了防止这种失控并维持人类对AI的控制，必须通过合理的算力分布、战略分配与多中心竞争来予以抗衡： 1. 集体建设超大规模的总算力：Meta、其他前沿实验室以及致力于向个人赋权的云服务商，必须集体建设出足够庞大的算力总量。 2. 将绝大多数算力引导至人类的个人目标：在庞大的算力总量中，虽然必须分配一部分算力用于AI的递归自我改进（RSI）以保持技术竞争力，但必须将绝大多数的算力与智能直接定向分配给人类个体的具体目标。确保由人类引导、服务于人类愿望的智能在总量上占据绝对多数，以此抗衡和压制AI系统由于自迭代而推进的自身目标。 3. 建立多实验室的算力制衡格局：避免算力和前沿模型被单一实验室垄断。如果多个实验室在大约同一时间通过算力实现递归自我改进，这些拥有不同价值观、互相竞争的超智能系统就能在运行中实现天然的相互牵制。 4. 通过广泛的算力分发实现规模化监督：通过充足的算力支持，向全球数十亿人提供免费或极低门槛的个人智能体，并确保这些智能体与个人的利益对齐。当数以亿计的人在日常生活中高频使用并审视这些智能体时，个人层面的利益对齐得以解决，从而在社会、经济和政治层面上形成最天然、最广泛的动态制衡网络。 5. 密切监控并协同调整：由于自迭代AI在自我改进时是在追求自己的目标，各实验室必须非常仔细地观察其目标以及人类对其控制的能力。一旦出现任何 harmful（有害）行为的迹象，人类应当协同并相应调整算力策略。

$META 的CEO扎克伯格今天发布的这篇雄文大家都看了吧？在AI高速发展的今天，科技巨头与领军人物们不仅试图在商业上获得成功，还在争做“意见领袖”这件事上当仁不让。 不论你喜欢不喜欢Meta，小扎，他商业版图中通过社交媒体平台，为全球超过40%总人口提供娱乐，社交，商业服务的这个事实，决定了Meta必须思考如何在AI时代创立一个让该平台继续发展并能有效实施的使命愿景，并将它转化为能够引发众人共鸣并深思的哲学，从而获得成功。 建议每一个人，去阅读一下原文。 当然，不想阅读原文，却想获得洞见的人，可以看下文👇 这篇文章阐述了扎克伯格关于推动“全民超智能”的愿景与哲学。 一、 核心哲学：三大支柱 文章反对将 AI 技术高度中心化或限制在少数机构手中，而是提出了一套以“人人享有”为核心的哲学： 1. 个人赋权（Individual Empowerment）：将超智能作为工具分发给每个人，激发个体的创造力，这是繁荣的源泉。 2. 发明重于自动化（Invention, not Automation）：超智能最大的贡献应当是帮助人类发现新知识、发明新事物，而不仅仅是自动执行日常工作。 3. 力量制衡（Balance of Power）：安全的基础不在于技术上的绝对对齐，而在于让权力广泛分布，使竞争力量互相对抗与制衡。 二、 个人超智能的六大具体应用场景 Meta 致力于将超智能构建为提升个人能力的工具，主要体现在以下几个方面： 1. 全能个人助理：提供 24/7 工作的私人智能体，深入理解用户目标并保护隐私（类似于 WhatsApp 的加密机制）。 2. 无门槛创造工具：通过 AI 赋予普通人（甚至孩子）编程、视频制作和产品设计等“发明超能力”。 3. 创业与商业赋能：降低创业资金和团队门槛，促成更多微型高能企业（如一人产品工作室），推动更具活力的经济成长。 4. 个性化 PhD 级导师：人人都能拥有耐心、无限定制的导师，缩小教育资源差距。 5.科学与医学加速：通过开源生物模型等手段，加速疾病治愈与药物研发，支持公众参与个性化医疗进程。 6.免费或极低门槛获取：Meta 将提供免费版本的超智能工具，并对付费算力采用动态拍卖机制，确保人人用得起。 三、 力量制衡理论（Balance of Power）与风险应对 文章提出，不存在所谓的“单一仁慈超智能”，因为人类价值并非单一化，任何单一系统都无法同时满足所有人的利益。真正的安全和自由应当通过广泛的权力分发和天然的相互制约来实现： 1. 就业与经济转型：只要让个人的“能力成长”和“发明速度”匹配或跑赢“自动化速度”，AI 就会创造更多新岗位（如世界构建师、个人生物学家等），而不是导致大规模失业。 2. 社区与基础设施建设：推行“社区公约”（Community Compact），通过税收提成（如给教师发放奖金）、设立职业学院提供免费培训、自主建设绿色能源和超高效节水数据中心，让本地社区直接受益。 3. 网络安全与防滥用：开源系统更安全，因为更多人能协作修补漏洞。建议前沿实验室向政府分享训练中期 Checkpoint，让政府尽早获得强力模型以 hardening（加固）关键基建，而不拖延公众获取技术的时间。 4. 生物与化学风险：应当将政策重心放在限制物理材料（实体）的生产和流通上，而非封锁知识传播；同时加速审批新疗法以提高社会防御力。 5. 捍卫自由与防范专制：通过端到端加密保护个人助理隐私，避免政府过度监控，保持个人与政府之间的力量平衡。 四、 政策主张与 Meta 的行动 坚持开源：Meta 将恢复并继续发布领先的开源 AI 模型，避免技术霸权和中心化。 引入独立治理：Meta 将把模型发布的安全性评估及标准审查权交给其独立董事会，避免 CEO 成为唯一的决定者。 维持美国领导力：呼吁政策减少对美国实验室在训练数据和“蒸馏”学习上的额外限制，加快国内能源与基建建设，保持对地缘对手的竞争优势。 控制递归自我改进（RSI）：为了防止自迭代 AI 失控，必须确保全球绝大多数算力被引导用来服务人类的实际目标，并保持竞争性多实验室格局。

【宇树IPO发行中签率出台，上市首日若涨100%，一签可赚7.5万元】 宇树科技8月10日公告IPO中签情况：本次IPO发行价格为150.80元/股网上发行最终中签率为0.018% 若宇树科技上市首日涨幅超过100%，投资者中一签的盈利将超过7.5万元；若上市首日涨幅超过200%，投资者中一签的盈利将高达15万元

当然，中国和美国相比，其资本市场的深度和广度不能同日而语；美国的权益市场占全球比例大约在50%左右，固收市场占全球比例大约在40%左右；而中国则分别为9%和17%左右 因此，从资本市场对科技发展的融资规模来看，中国资本市场大约只有美国的1/6 2024年以来，中国科技企业在IPO和债务市场融资总规模为2170亿美元；而美国为14万亿美元

【中美高科技公司债务融资成本比较】 在中美AI竞争的过程中，科技企业借助资本市场融资以支持其发展是必由之路；然而，中国科技企业在过去5年中，受国内宏观环境影响，其债务融资成本大幅低于美国 2026年，中国科技企业平均债券票面利率为1.9%，比美国同行低300BP 然而，AI的市场竞争又是全球性的

【英特尔将发行150亿美元普通股】 融资用途包括：物理人工智能、专用芯片、先进封装和外部晶圆在内的新兴领域 英特尔：“此次融资旨在进一步助力英特尔把握未来的增长机遇，同时保持稳健的资产负债表，并履行其对投资级信用评级的承诺” 下图是英特尔今年以来与费城半导体指数及标普500的业绩走势

#香港股票市场要迎来新IPO标的了# 中国芯片公司，去年底刚刚在上海的科创板上市的摩尔线程计划要去香港IPO了 摩尔线程这家公司IPO上市首日上涨了425%，经过9个月的时间，目前的股价与上市首日收盘价基本持平 但从营收，利润，估值，盈利能力的核心数据来看，有几个点：2季度营收接近10亿，2026年YTD营收17亿增长147%；2季度净利润为负（没有延续1季度的趋势），净亏损1156万；毛利率的水平有所下降从此前的70%左右，下降到了50%左右 公司的市值2810亿，PS估计在80倍左右的水平，肯定是贵的，主要是这家公司目前从财务数据上显示出来的特征是收入环比增速在下降，毛利率也在下降，当然因为考察周期尚不够长，是否是趋势性特征待查；但中国芯片设计行业的激烈竞争不容小觑，民营背景，且主要创始人/高管主要来自英伟达能不能在这个大潮中维持住自己的市场地位？ 目前公司还在不断的高研发高投入阶段，去香港IPO，不知道能卖出多少股份募资几何呢？

在长期决策的执行过程中，最难的部分其实就是要克服那段没有反馈，甚至是出现负反馈的阶段 所以，决策者的冷静，执行者的果断，对可能经历的波折的预判都很重要；但最重要的，可能是整个过程中的“钝感力”，或者是对目标的执着，以及对结果离散程度的高容忍度（简言之就是对失败的容忍度）

#一些倒时差睡不着时的思考# 这个世界上的绝大多数机构与人都是“短视”且“投机”的（这只是一个特征的描述，不包含价值判断）；如果究其原因，是不是因为这个世界变化太快，为了生存，必须快速决策，快速调整呢？ 但是，这样的短视与投机，往往造成的结果就会像狗子不断去追逐自己的尾巴 立足于中长期的规划，目标与决策，由于其反馈周期长，而结果不确定性也一样很高；所以，从执行的角度来看，就需要大量的资源的支持——时间，人力，钱，KPI的宽容度...... 越是长期的规划与执行，越是反人性；通过反人性，克服自身的弱点而获得的收益，必然是超越平均基准线之上的收益

【美国宏观：非农就业数据】 7月非农就业数据意外下滑，就业人数减少了23,000人。随着劳动力参与率持续下滑，工资增长放缓，失业率降至4.1% 这一数据显示出美国劳动力市场的疲软，令市场对联储9月加息预期概率有所下降，国债收益率⬇️

美国英雄 16岁救生员Ryder Williams讲述他在加利福尼亚州圣克鲁斯的英勇救援，并赞扬了他的救生员同伴在救援中的帮助。 “我希望更多人了解海洋状况和激流。” “我希望人们记住，我们每天在加利福尼亚海岸和世界各地进行数千次救援，这并不是什么罕见事件。这是我们的工作，这是我们在这里要做的事，也是我们在这里的原因。”

Dario Amodei：【我们对开源模型的立场】 - Anthropic 不支持对开源进行全面禁止 - Amodei 的主要担忧是威权政府利用这些模型构建更强大的军事、监控或镇压能力，无论模型是否开源 - 强大的开源模型会带来更高的滥用风险，因为防护措施可以被移除，而且已发布的模型无法被召回 - Anthropic 支持加强对先进芯片和芯片制造设备向中国出口的管制。 它还希望采取行动打击工业规模的蒸馏行为，这种行为允许以远少得多的计算资源廉价复制模型能力。 - 所有足够强大的模型，无论是开源的还是封闭的，都应在发布前强制进行网络、生物和对齐风险测试

整个科技行业（除了Anthropic）都已公开支持开源AI。 那么接下来会发生什么？Anthropic会改变它的游说努力吗？不太可能。 现在，煤气灯式操纵开始了： “没有人试图禁止开源。” “我们只是想限制谁可以使用它。” “我们只是想限制谁可以为它贡献。” “我们只是想限制这些模型能有多强大。” “我们只是想确保防护栏（我们游说的那些）无法被移除。” 最终效果将是一样的。他们不会停手，直到彻底削弱开源。行业的其他人需要像鹰一样密切监视这些人。

云服务已开启阶梯性涨价，预计Q3-Q4至少涨价一轮。26年capex较高，其中卡采购预算超干亿，海外、国产各一半，国产卡中70%为自研芯片+30%外采;25%-30%算力为租赁所得 高盛交易台美股周五盘后：全天几乎未见大量买入指令，科技股的卖压主要来自长线机构总体资金流向偏向卖出的程度达到近期可追溯记录中最高水平之列