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老黄人生第二条推文，只有Anthropic还在死扛

黄仁勋第二条推文宣布成立「开放安全AI联盟」，联合英伟达、微软、IBM等37家科技公司，倡导开源模型对网络安全至关重要。联盟开源了包括英伟达的NOOA智能体框架在内的多项安全工具，旨在构建开放的AI安全技术栈，让防御者能审查和加固每一环节。 OpenAI和Google签署了支持开放权重的联名信但未加入联盟，而Anthropic则两者均未参与，并公开主张应限制芯片、防止模型蒸馏并加强安全测试。 文章以近期Hugging Face遭AI智能体攻击事件为例：入侵由OpenAI模型引发，但调查时商业模型因安全护栏拒绝分析日志，最终依靠开源模型GLM 5.2快速完成取证。此事成为联盟主张“防御者必须能控制自己的AI”的关键论据。 最后指出，英伟达推动开放模型也有商业考量：通过降低企业本地部署AI的门槛和风险，可巩固其GPU算力市场，应对主要客户自研芯片带来的竞争压力。

marsbit昨天 09:36

老黄人生第二条推文，只有Anthropic还在死扛

marsbit昨天 09:36

4小时、118个回答，梁文锋内部交流回应一切

DeepSeek近日完成首轮外部融资，总额超500亿元人民币，投前估值约3675亿元。创始人梁文锋个人出资200亿元，腾讯、宁德时代等机构参与投资。此前公司坚持“不融资、不上市、不商业化”原则，此次融资标志着其正式走向资本市场。 在近期一场内部交流中，梁文锋阐述了公司核心理念。他强调DeepSeek始终以AGI（通用人工智能）为愿景驱动，而非商业利益最大化。公司文化强调“克制”战略——通过舍弃短期利益（如不开源、不与巨头竞争）来换取长期成功概率。梁文锋认为，只要最终实现AGI，商业价值自然巨大，因此现阶段应聚焦增加成功可能性。 技术路线上，DeepSeek聚焦AGI主线，规划路径为：当前重点突破Agent（智能体）能力，下一步攻克“持续学习”难题，之后迈向“奇点”（模型能自我迭代），最终实现“具身智能”。公司明确不会分散精力于视频生成等非主线领域，认为其与智能核心进展无关。 对于竞争格局，梁文锋指出，中美AI差距主要在算力资源，而非人才。国内模型公司过多，未来必将收敛。国产芯片（如华为）生态一年内有望被验证可行，其硬件性能可平替英伟达高端产品，主要瓶颈在于产能。 商业化方面，公司API定价追求“合理利润”，而非最大化。梁文锋表示，即使技术停滞，仅靠API服务也足以支撑上市公司。开源策略上，公司计划开源最强模型，认为开源不影响商业模式，且能促进生态。 团队管理上，DeepSeek注重保持核心团队稳定性，视其为“唯一核心利益”。公司采用双线管理：自上而下的目标与自下而上的自由探索结合，给予员工充分研究时间，营造松弛环境以激发创新。 梁文锋总结，DeepSeek希望聚焦AGI核心领域，通过克制、开源、合作的态度，在AI时代成为万亿级公司之一，并与行业伙伴共赢。

链捕手07/24 06:24

4小时、118个回答，梁文锋内部交流回应一切

链捕手07/24 06:24

复刻“DeepSeek时刻”？华尔街齐称：Kimi K3 反而强化算力需求

市场将Kimi K3的发布视为“DeepSeek时刻2.0”，担忧其会削弱全球算力需求。然而，瑞银、野村、美银美林和花旗等华尔街投行的最新研报给出了截然不同的判断：Kimi K3不是算力需求的终结者，反而是加速器。 Kimi K3是由月之暗面于2026年7月发布的开源模型，拥有2.8万亿参数、1M token上下文窗口、常开推理和原生多模态能力，其规模与性能已接近Claude、GPT等海外前沿闭源模型。与更注重“效率”的DeepSeek R1不同，K3的“规模”特征显著，其庞大的参数、长上下文和MoE架构将推高推理、内存、网络和存储的整体需求。 投行核心观点认为：第一，模型能力逼近将加剧中美AI实验室的竞争，迫使各方投入更多算力以维持领先优势；第二，遵循“杰文斯悖论”，模型成本下降将刺激更多应用开发和token消耗，最终拉高算力需求；第三，K3等开源模型通常需要更长的上下文窗口，导致KV缓存占用更大，对HBM、服务器内存和存储的需求更强。 因此，Kimi K3的发布被解读为对AI基础设施价值链的利好。具体受益板块包括：存储（如美光、三星）、算力芯片（英伟达、台积电）、网络设备（光模块）以及云平台（阿里巴巴）。尽管市场短期可能出现波动，但中长期看，随着AI应用渗透和token使用量增长，算力及相关硬件需求依然强劲。唯一的尾部风险是，若模型效率提升速度远超工作负载增长，才可能导致基础设施需求回落。

链捕手07/21 06:11

复刻“DeepSeek时刻”？华尔街齐称：Kimi K3 反而强化算力需求

链捕手07/21 06:11

WEEX Labs 周度观察：AI 基础设施的“权力重构”与实体经济的“深潜运动”

2026年7月中旬，全球AI产业迎来关键转折：算力分配权从云巨头向算力拥有者转移，AI价值锚点从参数竞逐转向实体工业渗透。行业告别小作坊研发，进入重资产、全链条整合时代。 核心动向包括：Meta等社交巨头携算力进军云计算，推出整合“算力+模型+数据”的一站式服务，可能挤压中小算力租赁商，并促使企业用户更关注平台背后的大模型生态。国产大模型如DeepSeek-V4密集开源，竞争进入“公用事业化”阶段，核心转向极端性价比与场景适配，通过技术优化降低使用门槛，助力企业聚焦私有化部署与业务深度适配。具身智能（如人形机器人）在政策驱动下进入工厂实景实训，资本关注点从表演转向提供稳定的工业仿真数据与真实产线解决方案。全球AI治理从伦理呼吁转向实操框架，“主权AI”推动各国构建数据与算力堡垒，合规性成为产品准入的关键。 WEEX Labs深度洞察指出，AI正深度嵌入全球制造业。对企业策略的三点建议是：拥抱开源私有化，利用国产模型红利构建企业专属知识库；警惕算力锁定，保持云供应商多元性；在具身智能领域，可关注数据采集、工业仿真或AI算力适配方案等“服务商”机会。

marsbit07/19 05:15

WEEX Labs 周度观察：AI 基础设施的“权力重构”与实体经济的“深潜运动”

marsbit07/19 05:15

仅11天，Claude重写百万行代码，AI史诗级工程却引来愤怒

科技圈近日因编程语言Zig创始人Andrew Kelley公开抨击Bun创始人Jarred Sumner而震动。Bun是一个高性能JavaScript/TypeScript运行时，原用Zig编写，旨在取代Node.js。在被Anthropic收购后，Bun团队发现Zig版本存在大量内存安全Bug，且Zig社区对AI生成代码持零容忍态度，导致维护成本高昂。 今年5月，Jarred Sumner团队利用Anthropic未公开的Claude Fable 5模型，仅用11天就将Bun的百万行代码用Rust重写，耗资约16.5万美元API费用，时间和成本大幅降低。此举被Anthropic宣传为智能体工作流的标杆案例，但也引发争议。 Andrew Kelley在博客中猛烈批评Jarred Sumner的工程习惯，称其代码质量低下，依赖AI生成未经审查的代码，并对其管理能力表示失望。他认为Bun的原有Bug源于工程实践问题，而非Zig语言本身，甚至对Bun放弃Zig感到“松了口气”。 科技圈对此反应两极：有人认为Andrew维护工程质量，风格类似Linus Torvalds；也有人批评其公开攻击重要赞助者缺乏职业素养。技术层面，新代码库因机械翻译残留了2.7万行unsafe代码，引发对未来维护成本和长期稳定性的担忧。这一项目被视为AI重塑软件工程的激进实验，其最终成败仍需时间检验。

marsbit07/11 08:13

仅11天，Claude重写百万行代码，AI史诗级工程却引来愤怒

marsbit07/11 08:13

高盛报告拆解中国AI大模型竞争格局：谁将成为长期赢家？

高盛发布报告深入分析中国AI大模型竞争格局，认为行业正处历史拐点。中国开源/开放权重大模型的智能性能已逼近全球顶尖专有模型，凭借架构创新和参数效率，能以远低于美国模型的成本实现接近性能。 报告将竞争演进概括为“从DeepSeek的成本效率时刻到智谱GLM的模型智能时刻”。市场呈现“双层结构”：高端模型（如智谱GLM5.2、阿里Qwen3.7 Max）定价约为每百万token 1美元，推理毛利率约10%-20%；低端模型定价低至每百万token 0.06-0.2美元，主攻价格敏感的中小企业及个人用户。高盛预测，中国AI模型的API及订阅收入将从2026年估算的350亿元人民币增至2030年的8790亿元。 开源是中国模型主流策略，利于部署和生态，但现有纯开源模式导致公司披露的ARR严重低估实际部署规模。行业正逐步转向“开放权重+社区许可证”模式以改善变现。 企业AI使用范式正从“token最大化”转向“ROI优先”。中国模型凭借性价比优势，正加速拓展国际市场，并已入驻AWS Bedrock等全球主流平台。 高盛通过定价能力、成本优势与财务实力三维框架评估长期赢家。在基础文本模型领域，智谱与DeepSeek定位最强；在多模态领域，字节跳动领跑。报告维持对MiniMax和快手的买入评级，看好其发展前景。

marsbit07/11 07:50

高盛报告拆解中国AI大模型竞争格局：谁将成为长期赢家？

marsbit07/11 07:50

高盛深度报告：谁将成为中国 AI 大模型行业的长期赢家？

高盛最新深度报告探讨了中国AI大模型行业的竞争格局与长期赢家。报告指出，中国开源大模型的智能性能已逼近全球顶尖专有模型，凭借架构创新和参数效率，能以远低于美国模型的成本实现接近性能。市场呈现“双层结构”：高端模型（如智谱GLM5.2、阿里Qwen3.7 Max）定价约为每百万token 1美元，低端模型则低至0.06-0.2美元，以开拓价格敏感市场。 行业普遍采用开源/开放权重策略以加速迭代和生态构建，但变现面临挑战。未来可能向“开放权重+社区许可证”模式迁移，通过平台收入分成改善经济模型。国际市场，特别是非美市场，是重要增长方向，企业使用范式正从“token最大化”转向“ROI优先”。 高盛通过定价能力、成本优势和财务实力三维框架评估玩家竞争力。在基础文本模型领域，智谱（首次覆盖）和DeepSeek定位最强；在多模态/视频生成领域，字节跳动凭借Seed模型领跑。报告维持对MiniMax和快手的买入评级，预测中国AI模型API及订阅收入将从2026年的350亿元增长至2030年的8790亿元。

链捕手07/10 14:19

高盛深度报告：谁将成为中国 AI 大模型行业的长期赢家？

链捕手07/10 14:19

具身智能“高考”难疯了，人类100分，最强模型12.8

近日，一个名为RoboDojo的新型机器人操作评测基准发布，旨在全面评估具身智能模型的综合能力。该基准由学术机构联盟推出，包含42个仿真任务和18个真实世界任务，覆盖泛化、记忆、精细操作、长程执行和开放语义理解五大核心维度。 评测结果显示，当前最强通用机器人策略在仿真任务中的平均成功率仅为8.80%，在真实世界任务中最好模型的平均成功率也仅有12.8%。相比之下，人类专家在仿真和真实任务中的成功率分别达到76.03%和100%，差距显著。 RoboDojo的仿真任务设计复杂，例如在泛化任务中场景物体可达25个且随机变化，记忆任务需识别曾在传送带出现的物体，精细操作要求完成插管、对齐等高精度动作。其实验室还设立了标准化的真机评测平台（RoboDojo-RealEval），使用多款双臂机器人执行如盖积木、做面包、插充电器等日常任务，并统一硬件、布局与评测流程，确保结果可复现、可比较。 在公开排行榜中，仿真任务榜首Hy-Embodied-0.5-VLA平均成功率仅8.80%，真实任务榜首π0.5成功率12.8%。模型表现不均，尤其在开放语义任务上，最强模型成功率仅约1.67%，表明现有系统在理解新指令并可靠执行方面仍很薄弱。 为支撑评测，项目同时提供了异构并行仿真工具和统一策略接入层XPolicyLab，帮助研究者高效集成和比较不同模型。团队表示，RoboDojo如同“具身智能的珠峰”，旨在通过标准化、多维度的评测推动领域发展，未来还将扩展灵巧操作、移动操作等更多评测方向。

marsbit07/08 11:49

具身智能“高考”难疯了，人类100分，最强模型12.8

marsbit07/08 11:49

Reddit一张神图疯传，2年后，你的笔记本就能跑Fable 5

近日，r/LocalLLaMA社区的一张趋势图引发热议。该图梳理了历代前沿AI模型从云端发布到在消费级硬件上实现同级本地运行的时间间隔：GPT-3级能力约37个月，GPT-3.5级约17个月，GPT-4级约24个月，Claude 3.5 Sonnet/GPT-4o级约21个月，平均周期约为24.8个月。 依据这一趋势线外推，发帖人预测，目前被视为前沿的Fable/Mythos 5级AI能力，预计将在2028年7月左右，实现在高端笔记本电脑上本地、实用化的运行。这意味着未来用户可能无需依赖云端服务、订阅或担心数据隐私，通过一次性硬件投入即可获得顶级AI能力。 支撑该预测的主要因素包括：模型端通过MoE架构、量化技术、更好的强化学习与数据配方持续提升效率，使同等能力所需算力不断下降；现实端开源模型的追赶速度加快，例如Gemma 4 31B等模型已在多项基准测试中逼近甚至超越早期的Claude Opus与GPT-4水平。 这一趋势预示着AI能力正从云端垄断加速向桌面端民主化扩散。尽管当前存在模型访问的地域性管制，但历史表明，前沿能力难以被长期限制在云端。对于开发者、硬件厂商及整个行业而言，本地化、隐私保护、离线工作流等方向将变得愈发重要。最终，这张图以一种乐观的视角指出：技术扩散的时间力量，可能正悄然改变着AI能力的获取格局。

marsbit07/07 07:30

Reddit一张神图疯传，2年后，你的笔记本就能跑Fable 5

marsbit07/07 07:30

完全免费，Claude Science开源平替，DeepSeek/GLM想用哪个用哪个

近日，开源社区推出了“Claude Science”的平替项目OpenScience，引发科研人员关注。Claude Science是Anthropic公司推出的AI科研工作台，集成了文献检索、假设生成、代码实验到论文撰写等全流程工具，并内置大量科学数据库和多智能体系统，可显著提升科研效率。但其仅支持macOS/Linux、需付费且仅限Claude模型使用，门槛较高。 OpenScience由YC孵化的Synthetic Sciences团队开发，同样提供全流程AI科研支持，但采用“模型不可知”设计，用户可自由选用DeepSeek、GLM、Claude、GPT等国内外模型，甚至本地部署。项目开源且安装简便，内置技能包更丰富。团队强调其独立性，与Anthropic无关。该开源方案降低了使用门槛，为科研工作者提供了灵活、开放的AI协作工具选择。

marsbit07/07 07:30

完全免费，Claude Science开源平替，DeepSeek/GLM想用哪个用哪个

marsbit07/07 07:30

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