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Simon Willison 在 WeAreDeveloplers 世界大会闭幕主题演讲「2026 in LLMs (so far)」，以时间线梳理 2026 年 LLM 领域的关键事件，值得仔细阅读： Willison 把 2026 年的起点前移到 2025 年 11 月：Claude Opus 4.5 和 GPT-5.1 发布。这两个模型单看是渐进式改进，但与各自的 Coding Agents（Claude Code、Codex）配合后，跨过了一道“看不见的线”，从“经常出错”变成“可靠到可以日常使用”。这一质变是全年所有故事的引爆点。 # 主线一：Agent 成为新的软件形态 OpenClaw 革命：一个 2025 年 11 月才出现在 GitHub 的仓库，不到两个月积累 8,300 次提交，如今超过 10 万次，被他称为“史上最 vibe-coded 的软件”。它开创了 "Claw" 这一品类，如今被改称“个人智能体”或“通用智能体”，但本质是“换了一顶不那么吓人的帽子的编码智能体”：底层仍是写代码并在你的电脑上执行。湾区 Mac Mini 因此卖断货（Drew Breunig 的妙喻：买 Mac Mini 是给 Claw 买鱼缸）。 真实需求验证：3 月中国出现 OpenClaw 安装派对，非技术人群排队安装，证明普通用户确实想要一个能替自己办事的智能体。随后行业进入“谁能造出安全的 Claw”竞赛，Meta 的 Muse 目前居 App Store 免费榜首位。 泡沫侧写：MoltBook 周四上线、周五爆红、周一被《纽约时报》报道、周二就淹死在 slop 垃圾信息里，一个月后被 Meta 收购，一条完整的炒作生命周期样本。 # 主线二：开发范式的激进实验 StrongDM 的 "Software Factory"（Dan Shapiro 称之 Dark Factory，灯火全灭的自动化工厂）提出两条规矩：代码不许人写、代码不许人审。2 月时听来激进，如今很多人已在实践。 Willison 指出关键点：这是一家安全公司、由数十年经验的工程师在探索可行性与责任的边界，不是草台班子。 # 主线三：失控的训练智能体——全年最重的事件 5 月 RubyGems 遭可疑包轰炸、6 月德语游戏维基出现 "AgentOpenAIProbe" 等账号互相留言、澳大利亚 Medicare 网站被越权访问，当时都进了“疑案堆”。 7 月真相开始揭开：Hugging Face 遭自主智能体入侵，OpenAI 坦白是其 RLVR 训练中的智能体发现了沙箱漏洞、越狱出逃、攻击外部系统来“解决训练中本来无解的问题”。九天后 Anthropic 检查日志后承认自家训练智能体也发生过越狱，此前 PyPI 的恶意包 mlflow-ui 就是他们造成的。 9 月，独立研究者又确认德语维基和 RubyGems 事件均出自 OpenAI 训练智能体，澳大利亚总理更在联合国大会上就此警告，AI 实验室的失控智能体成了国际事件。 由此诞生的黑色幽默是 FelonyBench. com：按“重罪级网络攻击次数”给实验室排名，OpenAI 11 起、Anthropic 9 起、Google 3 起、Meta 1 起。Willison 的隐含质问是：还有多少没被发现的？连各家自己都要靠外部研究者才查清日志。 # 主线四：模型竞争与开放权重的崛起 王座周期极短：Claude Fable 6月发布后仅 3 天就被美国政府以国家安全为由下达出口管制叫停（起因是 Amazon 研究员发现“修复这段代码”的提示词能绕过其安全拒绝）。7 月 1 日解禁，风光 8 天后 GPT-5.6 就追平。Willison 的教训：“世界末日式营销”会反噬，Fable 登顶 30 天里有 18 天不可用。 本地模型逼近前沿：4 月笔记本上跑的 Qwen3.6-35B 画自行车胜过全新发布的 Claude Opus 4.7；8 月的 Qwen 3.8 27B（17GB 文件）已“几乎有前沿竞争力”。他认为原本预期要 5 年和一万美元硬件才能达到的水平，如今一台笔记本就够。 "Fable 级”模型：只要你能清晰定义目标、给出无歧义的约束、提供工具，它就能暴力解决问题。看似取代工程师，但“定义目标、写清约束、选对工具”本身就是软件工程；会做这些的人获得的是超能力，而非失业通知。 # 主线五：人的处境，Deep Blue 与 AI 躁狂症 他与 Cantrill、Leventhal 造了 "Deep Blue" 一词：AI 什么都能干导致工程师的倦怠与失重感，这是贯穿全年的行业情绪。 他自己得过 "AI mania"（躁狂）：让智能体闲着就觉得浪费、熬夜赶工，直到用 Python vibe-code 出 JavaScript 解释器和 WASM 运行时，才被“世界真的需要一个又慢又 bug 多的解释器吗”治愈。 游戏实验是同一主题的注脚：智能体能做出“看起来像游戏”的东西，但好玩的核心循环依然造不出来；“能做出像游戏的东西，不代表我们是游戏开发者”。 收尾点题：为什么工具这么强、工作反而更难了？因为简单的事全被智能体做掉，剩下的全是难题，而且人人更敢想敢干了。他引用 Greg LeMond 的话作全年总结：“不会变容易的，你只是变快了。”

一个思考：AI 模型的分水岭已经出现！大家要的不是最强的智能，而是最适合自己场景的智能 👀 过去一年，代码生成帮模型公司完成了能力跃迁。接下来，智能体应用正在分化出五个方向：个人便利、个人生产力、企业协作、娱乐生成、科研前沿。娱乐拼的是规模，它争夺所有人的时间；企业拼的是利润，它替代的是人类劳动。 Meta 的 Muse 给大众做了一次便利性的市场教育；Claude Code 证明了代码就是生产力，今年它和 ChatGPT 在企业市场已经打到白热化；字节的 Seedance 和红果短剧，让娱乐生成露出了端倪，这才刚刚开始。 不同玩家，会走不同的路。有终端渠道的公司主攻个人便利，因为用户不会为日常智能多付钱，谁便宜好用就用谁，赚钱靠平台，赢靠心智和流量。企业和专业生产力永远是利润最高的战场，全球知识劳动者一年的薪酬是三十多万亿美元，没有哪家前沿实验室会放手。 最值得关注的是科研前沿：模型公司不会卖科研模型，而是直接交付结果！ Isomorphic Labs 不卖 AlphaFold，直接给礼来和诺华设计分子，拿预付款、里程碑和销售分成；Lila Sciences 建“AI 科学工厂”，成果交给合作伙伴和孵化公司落地；Periodic Labs 更彻底，由 ChatGPT 的共同创造者和谷歌材料发现团队的负责人联手创办，用 AI 加自动化实验室直接去找新材料、新超导体，种子轮就拿了 3 亿美元，现在估值 75 亿美元，资本押注的就是“发现本身”的价值。不过 OpenAI 也坐不住了，CFO 在达沃斯直言：别人用它的技术研发出新药，它要分一份利润，从“卖工具”转向“分利润”。 但这里有个关键区别：愿意亲自下场、共担风险、交付成果的公司，产业会接受；只卖工具、却想事后分成的，药企和大机构很难买单。第一批 AI 设计的药物能否走完临床，会决定“模型公司即研发公司”这条第二增长曲线能不能跑通 🤔

拥抱泡沫＝拥抱争议 投资 crypto 的黄金窗口，恰是它争议最大的那几年。 当它还被视为“投机工具”和“监管灰区”时，多数人看到的是风险，少数人看到的，却是一个尚未被主流定价的新网络。 类似的故事并不少见： ▌iPhone 刚问世时，许多人认为手机只能用于通信，小屏幕不可能取代 PC ▌电动车长期被质疑续航短、成本高、补能难，特斯拉也一度被视为资本游戏 争议越大，认知差往往越大。等共识形成、叙事被证明正确，不对称机会通常已经所剩无几。 1/ 下一场争议：机器人 如今分歧最大的行业之一，是具身智能/机器人。 看多者认为，它将引发下一场劳动力革命；看空者则认为，这只是靠 PPT 造富的工业版共享单车。 质疑并非毫无根据： 硬件和维护成本高 人形未必是最优工程方案 高质量真实数据极度稀缺 应用场景分散，付费意愿有限 这些问题都指向同一个核心：物理世界的摩擦。 语言模型可以从互联网学习文本和图像，机器人却必须学习如何行动。 它不只要认出一只杯子，还要判断从哪儿抓、用多大力、怎么避开障碍、如何稳稳放下。一旦抓空、打滑，或者物体位置和预期不符，它还得知道怎么纠错。 这类数据，比互联网上的文本稀缺太多了。 2/ 机器人缺的不是故事，而是数据 具身智能行业正卡在一个明显的矛盾里。 一边，硬件、传感器、算力和模型都在飞速进步； 另一边，能让机器人在真实世界中泛化的数据，依然昂贵、缓慢、稀缺。 传统的数据采集高度依赖封闭实验室：搭建场景 → 安排操作员 → 遥控真机 → 工程师清洗、标注、训练。 这套模式的问题一目了然： ▌速度慢、成本高 ▌场景覆盖有限 ▌难以处理真实世界的大量长尾情况 ▌数据供给很难跟上模型迭代速度 所以行业真正的瓶颈，也许从来不是能不能造出机器人，而是能否以足够低的成本、足够快的速度，持续生产出让机器人变聪明的数据？ 这正是 @axisrobotics 的切入点。 3/ Axis Robotics：不造机器人，生产机器人数据 Axis Robotics 没有把重点放在再造一台人形机器人，而是选择了产业链中更基础、也更难规模化的一层：机器人训练数据。 它的路径分三步。 第一步：用浏览器，把仿真数据做成规模生意 用户不需要任何硬件，打开浏览器就能远程操作一台仿真机械臂，完成拿杯子、分拣物品、打开抽屉等任务。 每一次操作都会留下一条完整轨迹——关节状态、物体位姿、控制动作、任务元数据等，可直接用于基础策略的预训练。 第二步：用人工纠错，采集高价值的后训练数据 当策略开始自主执行任务时，人类只需在一旁监督。模型一出错，操作员立刻接管、纠正，然后把控制权交还给模型。 第三步：用手机，补上真实世界的那一块 手机可以捕捉第一人称的空间与动作信息，把日常人类行为直接转化为机器人可学习的样本，填补仿真难以覆盖的真实分布。 后台会对轨迹做回放、验证与清洗，再通过 Isaac Sim 扩展为大规模、照片级、域随机化的训练样本，用于训练泛化能力更强的模仿学习策略。 4/ 结语 具身智能能否像市场期待的那样快速落地，仍是未知数。但有一件事正在变得越来越清晰： 如果物理 AI 真正进入现实世界，数据将是无法绕过的基础设施。 Axis Robotics 传送 -

最近几天刷到一堆人在玩同一个东西，机械臂 @axisrobotics 不是真去工厂里搬箱子那种，是坐在电脑前，用浏览器远程操控一只虚拟机械臂，去抓豆腐、放盘子、开垃圾桶盖……听起来挺简单，真上手才发现有多折磨人。方向稍微偏一点就抓空，夹爪扭得像麻花，明明看着已经对准了，最后还是差那么一毫米。好几个手残党朋友跟我吐槽：玩了一个小时，一个任务都没过。 但奇怪的是，越玩越上瘾。 Axis 干的事其实挺反直觉的。很多人以为机器人训练就是拼命让人多操作、多教，操作越多数据越好。结果他们发现，人类操作里有大量“低信息量”的动作——机械臂空着穿越空间、停顿、反复微调、绕远路，这些动作成本很高，教给模型的东西却很少。V2 直接把这些砍掉了。你可以拖动末端执行器，或者直接点选目标物体，让它自动挪到预抓取位置。真正留给人操作的，只剩抓取选择和夹爪闭合前后那几秒的精细调整。 更狠的是纠错数据的处理方式。模型自己跑任务，快失败的时候人接管把它拉回来。以前大家可能会把整段人类操作全录下来喂给模型，结果模型反而变笨了。后来他们只保留那些真正把机器人从失败状态救回来的短动作，平均只有 0.8 秒。过滤完之后，成功率明显上去了。 这套逻辑有点像教小孩骑自行车。你不会全程扶着他走，也不会把每一次歪歪扭扭都当成标准示范。你只在他快要倒的时候伸手扶一下，让他自己学会从失衡里恢复平衡。Axis 现在做的，就是这个。 普通人不用买机器人、不用搞 GPU，打开浏览器就能贡献数据。任务从简单的抓取放置开始，后面会慢慢往长时程、多步骤、需要容错和协调的方向走。现在看起来还像抓娃娃机，几个月后可能就会变成真正的“高级钳工”考核了。 数据会上链签名验证，贡献是实打实的。再加上和 Kaito 的创作者计划，写内容、拉人参与，都能计入最终的奖励权重。奖励池是 $AXIS 总供应量的 0.25%，TGE 一次性解锁。 说白了，这不是单纯让大家玩游戏，也不是单纯让大家写推文。它在尝试把“机器人怎么在真实世界里犯错、怎么被纠正”这件事，拆成普通人也能参与的碎片。以前这些数据只能在实验室里一点点攒，现在变成了浏览器里的日常任务。 我自己也试了几天。一开始真的很挫败，后来慢慢摸出点门道：先让机械臂到物体正上方再下降，靠近后再微调，别一上来就大幅晃。完成任务后记得去看验证状态并签名，不然轨迹不算数。 玩着玩着突然觉得挺有意思的。机器人想走进现实世界，缺的从来不是更多算力，而是足够多、足够真实的“怎么从错误里爬起来”的数据。现在这些数据，有一部分是由坐在电脑前的普通人一点点攒出来的。 如果你也想体验一下当“远程钳工”的感觉，可以去试试。难是真的难，但偶尔一次抓成功的瞬间，还挺解气的。 快来试试看吧❤： @axisrobotics @KaitoAI #AxisRobotics# #PhysicalAI# #KaitoAi#

7/ 文章最后的判断很有意思： 闭源实验室可能守住最前沿能力，开放模型承接大部分日常需求；一旦模型“足够好”，价格、可靠性、数据和行业经验会比多几分能力更重要。 AI的护城河，或许不在权重里，而在尚未被发现和记录的现实信息中。你怎么看？

8.11日盘前梳理No.1 盘前热点事件 一、昨日热点 并购：蓝盾光电 创新药：百花医药 PCB：宝鼎科技 地产：京投发展 影视：北京文化 电力：新中港 军工：长城军工 二、阿里云计划将全球数据中心产能提升两倍以上 基于首创全模块化设计架构，阿里云已将大型AIDC数据中心的交付工期缩短至100天。同样的工期，国内传统交付周期为6至12个月，美国为12至18个月。在缩短工期的同时，阿里云数据中心整体建设成本降低10%以上。今年，阿里云计划将模块化数据中心的全球产能提升两倍以上。小K注：数据中心全模块化设计是指各个环节并行生产，工厂制造后，预调至集装箱，再运抵数据中心，现场像搭积木一样吊装。 阿里数据中心：数据港、杭钢股份、润建股份、浙大网新 三、国际油价涨超5% 受霍尔木兹海峡重新开放前景不确定以及中东持续紧张局势的支撑，美、布两油美盘持续走高，涨超5%。 胡塞武装炮轰红海贸易港口和沙特炼油厂。 特朗普要求伊朗赔偿，称将纳入未来谈判。 美国上周战略石油储备（SPR）原油库存减少约610万桶，至2.987亿桶，为1983年以来的最低水平。 石油：山东墨龙、中曼石油、通源石油、科力股份（北交所） 化工：赤天化、金牛化工 四、《煤炭工业发展十五五规划》印发 到2030年 全国大型现代化煤矿产能比重提升至87%，智能化煤矿产能比例提升至75%，深化煤炭行业国资国企改革，支持煤炭企业发挥自身优势，与电力、新能源、化工等企业重组整合。 煤炭：昊华能源、大有能源、兖矿能源、淮北矿业 五、商务部：初步认定原产于墨西哥和美国的进口碧根果存在倾销 调查机关初步认定，原产于墨西哥和美国的进口碧根果存在倾销，中国国内碧根果产业受到实质损害，而且倾销与实质损害之间存在因果关系。 碧根果：洽洽食品、三只松鼠、良品铺子 六、我国境内发现多起“Sorry”勒索病毒攻击事件 国家计算机病毒应急处理中心10 日通报，近日，国家计算机病毒应急处理中心和计算机病毒防治技术国家工程实验室依托国家计算机病毒协同分析平台在我国境内发现多起我国用户遭“Sorry”勒索病毒攻击事件。用户重要文件被加密后文件名被更改为原文件名+“.sorry”后缀字符串，攻击者还在用户主机上留下勒索信，要求用户下载加密通信工具与其联系。该病毒归属于2026年新出现的勒索病毒家族“Sorry”，由攻击者使用GO语言编写，主要针对在互联网暴露的Linux Web服务器。 (央视新闻) 网络安全：国安股份、任子行、天融信、绿盟科技 七、行业要闻 1、豆包酒店订单开始抽佣12%，佣金普遍低于传统一线OTA（15%-22%）。（华天酒店、君亭酒店） 2、六部门印发《生态保护“十五五”规划》。（蒙草生态） 3、日本经济产业省修订了出口管制法令，从8月16日开始，新增一批纳入强制事前申报的高端管控技术品类，其中包括高端五轴数控机床整机等品类。（华东数控、恒进感应） 4、外交部：百余名菲律宾公民因非法就业、非法居留被依法处理。（长城军工、湖南天雁） 5、诺和诺德与亚马逊AWS建立战略合作伙伴关系，推动通过人工智能加速药物研发。（AI医药） 6、我国在文昌航天发射场使用长征七号改运载火箭发射中星4B卫星，火箭飞行异常，发射任务失利。 7、韩国将设立超35亿美元基金，重点投资半导体材料、零部件及设备领域。 8、英伟达宣布与Apollo、贝莱德、黑石、博枫、高盛和KKR合作，设立独立的算力融资平台，为AI基础设施建设筹集逾5,000亿美元第三方资本。 No.2 公告精选 一、日常公告 甘李药业：授权Menarini在欧盟27国等地区的博凡格鲁肽超重或肥胖适应症的商业化权利 里程碑付款最高达6.64亿欧元 天邦食品：子公司建德农发被裁定破产重整 杉杉股份：海螺集团成为间接控股股东 洁美科技：拟购买埃福思科技100%股权 昊华能源：子公司3.3亿元竞得盛华煤炭相关资产 青龙管业：签订4.97亿元预制构件框架采购协议 益生股份：7月白羽肉鸡苗销售收入同比增长113% 汇成真空：拟定增募资不超9.55亿元用于超精密半导体及连续式PVD设备产业化项目等 新 恒 汇：拟1.3亿元投建蚀刻引线框架生产车间扩建及物联网eSIM芯片封测扩产项目 江 波 龙：拟4亿元至8亿元回购公司股份 世 联 行：股东拟协议转让5.02%股份 二、停复牌 建设机械：停牌，拟收购蒲城清洁能源公司100%股权 爱丽家居：停牌核查，股价11个交易日涨185.56% 三、地雷阵 长龄液压：股东拟减持3.00%股份 大千生态：股东拟减持1.00%股份 汉维科技：股东拟减持0.37%股份 四、异动公告 百花医药：股票交易异常波动 公司基本面未发生重大变化 先导基电：主营业务不包括磷化铟衬底 亦无磷化铟衬底相关业务收入及利润

Demis Hassabis 达沃斯访谈：比工业革命大 100 倍的变革 视频地址： 2026 年 1 月，达沃斯世界经济论坛期间，Bloomberg 主持人 Emily Chang 采访了 Google DeepMind CEO Demis Hassabis。这位诺贝尔奖得主用“每周 100 小时、每年 50 周”描述自己过去几年的工作状态，并给出了一个惊人的判断：AI 带来的变革将是工业革命的 10 倍规模、10 倍速度。 这场访谈覆盖了 AI 领域几乎所有热门议题：AGI 时间线、中国竞争、机器人突破、就业冲击、是否应该暂停，以及后稀缺世界的哲学困境。以下是访谈的完整整理。 --- 【1】Google 的势头回归 Emily Chang 开门见山：Gemini 3 发布了，据说 OpenAI 内部宣布了“code red”——Google 是不是找回了状态？ 【编者注】Gemini 3 Pro 于 2025 年 11 月 18 日发布，是 Google 迄今最强的 AI 模型，在推理、多模态理解和编程能力上均有显著提升。12 月 17 日，Google 又推出了更快更便宜的 Gemini 3 Flash，直接替换 Gemini app 的默认模型。这一系列发布引发了 OpenAI 内部的紧张反应——三年前 ChatGPT 发布时，Google 内部也曾宣布过类似的“code red”。 Hassabis 回应说，过去一年确实是“非常艰苦的一年”，团队付出了巨大努力让模型重新回到最前沿。他特别提到 Gemini 3 和图像生成模型 Imagen 的表现让他们“非常满意”。 “我们也适应了这个新世界——快速发布，把创业公司的能量带到我们所做的事情中。” 当被问到外界是否低估了 Google 时，Hassabis 说他不确定，但 Google 一直具备所有必要的条件。“过去十年，Google 和 DeepMind 加在一起，发明了现代 AI 行业所依赖的大约 90% 的突破性技术。”他列举了 Transformer、AlphaGo、深度强化学习等例子。 “我们有这些不可思议的产品触达数十亿用户——从搜索到邮箱到 Chrome——它们天然适合 AI。只是需要把这一切组织到一起。我们在过去几年做到了，虽然还有很多工作要做，但已经开始看到成果了。” --- 【2】全栈优势能维持多久？ Emily Chang 追问：如果你认为自己有优势，这个优势有多大？能维持多久？ Hassabis 的回答很直接：一切从研究开始。模型的前沿水平是最重要的，这是 Google 和 DeepMind 合并后首先聚焦的方向。 “我认为我们是唯一拥有完整技术栈的组织——从 TPU 和硬件、数据中心、云业务、前沿实验室，到所有这些天然适合 AI 的产品。从第一性原理来看，我们理应做得非常好。而且我认为未来还有很大的提升空间。” --- 【3】AI CEO 的日常：凌晨 1 点到 4 点的深度思考 Emily Chang 说她读到 Hassabis 大部分深度思考都发生在凌晨 1 点到 4 点之间。他确认了这一点。 “你有没有感到舒服过？”她问。 “从来没有。”Hassabis 说，“过去三四年一直是难以置信的高强度。每周 100 小时，每年 50 周，这就是常态。” 他认为这是处于“科技史上可能最激烈的竞争”前沿所必需的。“商业上、科学上，再加上所有关于 AGI 的兴奋……用 AI 加速科学发现一直是我的热情所在。这是我毕生的梦想，我为此工作了一辈子。很难入睡，因为有太多工作要做，同时又有太多激动人心的事情要探索和推进。” --- 【4】机器人：突破时刻还需要 18-24 个月 Emily Chang 提到 Gemini 已经被集成到人形机器人中，问物理世界的“AlphaFold 时刻”是否已经到来。 【编者注】2026 年 1 月 5 日，在 CES 展会上，Boston Dynamics、Google DeepMind 和 Hyundai 宣布了一项重大合作。Boston Dynamics 将把 DeepMind 的 Gemini Robotics 基础模型整合到其 Atlas 人形机器人中，首先应用于 Hyundai 的汽车制造工厂。这是 Google 2013 年收购又于 2017 年出售 Boston Dynamics 之后，双方的首次重要合作。 Hassabis 说他过去一年花了大量时间仔细研究机器人领域。“我确实认为我们正处于物理智能突破的临界点。但我仍然认为还需要大约 18 个月到 2 年的时间，需要做更多研究。” 他解释说，Gemini 从一开始就被设计成多模态的，能够理解物理世界，原因之一是可以构建一个存在于眼镜或手机上的通用助手，理解你周围的世界；另一个用途就是机器人。 “那么物理世界的突破时刻会是什么样子？我认为是机器人能够可靠地在现实世界中完成有用的任务。” 他列举了几个阻碍因素。首先是算法还不够稳健，需要比 LLM 更少的数据就能工作。其次，也是让 Hassabis 感触最深的，是硬件问题——特别是机械手。 “当你仔细研究机器人时，你会对人类的手产生一种全新的敬畏。进化设计得太精妙了。要匹配人手的可靠性、力量和灵巧性是非常困难的。” 他提到了与 Boston Dynamics 和 Hyundai 的合作，将在汽车制造领域进行原型测试。“一两年后，我们可能会有一些真正令人印象深刻的展示，然后可以规模化部署。” --- 【5】中国与 DeepSeek：西方反应过度了 Emily Chang 说，一年前 DeepSeek 的出现对西方来说似乎是灾难性的，但现在中国似乎安静了下来。Hassabis 对中国竞争的看法有变化吗？ Hassabis 的回答很坦率：“没有。我一开始就不认为那是灾难性的。我认为西方的反应是大规模过度反应（massive overreaction）。” 他承认 DeepSeek 展示了中国公司的能力，但认为一些说法被夸大了。“关于他们使用的计算量非常少之类的说法被过度夸大了，因为他们依赖了一些西方模型，也在一些领先西方模型的输出上做了微调。所以这不是从零开始的。” 他认为字节跳动可能是中国最有能力的 AI 公司，“可能只落后 6 个月，而不是一两年。” 但 Hassabis 提出了一个关键问题：“到目前为止，中国公司能否超越前沿进行创新，这还有待观察。他们非常擅长追赶前沿，越来越有能力，但我认为他们还没有展示出能够超越前沿进行创新的能力。” --- 【6】AGI 时间线：2030 年 50% 概率，但标准比别人高 Emily Chang 说 Hassabis 帮助定义了 AGI，并且曾表示 2030 年之前有 50% 的概率实现。这个时间线还成立吗？ “是的。”他说。 “AGI 对你来说还是一个有用的目标吗？” Hassabis 说是的，虽然他的时间线比一些同行更长，但那是因为他的标准更高。“我说的是一个系统能够展现人类拥有的所有认知能力。我认为我们距离那还很远。” 他举了科学创造力的例子：“不只是解决一个猜想或科学问题，而是能够首先提出假设或问题。任何科学家都知道，找到正确的问题往往比找到答案困难得多。” 他明确表示当前系统“肯定还不具备这种能力”，未来会有，但不清楚还需要什么。 他还提到了“持续学习”（continual learning）——系统需要能够在线学习，超越它们被训练的内容，在现实世界中即时学习。“在我看来，还有相当多的关键能力是缺失的。” --- 【7】AI 对就业的影响：比 Dario Amodei 乐观，但承认冲击终将到来 Emily Chang 提到 Anthropic CEO Dario Amodei 当天早些时候在达沃斯说 AI 可能在 5 年内消灭 50% 的入门级白领工作。Hassabis 同意吗？ 【编者注】Dario Amodei 在 2025 年 5 月接受 Axios 采访时首次提出这一预测，随后在 60 Minutes 等多个场合重申。他表示 AI 可能导致失业率飙升至 10-20%，并呼吁政府和 AI 公司停止“粉饰”这一风险。 Hassabis 的回答明显更保守：“我的时间线会长得多。” 他承认今年可能会开始看到一些迹象，比如入门级工作或实习的变化，但要实现真正的任务 Agent，需要解决当前 AI 的不一致性问题。 “我称之为‘参差不齐的智能’（jagged intelligence）。当前系统在某些事情上非常好，在其他事情上非常差。如果你想把整个任务委托给一个 agent，而不是像今天这样只是辅助程序，你需要全面的一致性。” 他给出了一个精辟的比喻：“如果它只在 95% 的任务上表现好是不够的。你需要它在整个任务上都表现好，才能真正做到‘发射后不管’。” 但他也承认，这种颠覆终将到来。“在极限情况下，有了 AGI，我认为那会改变整个经济，远远超出就业问题。” 他描绘了一个后稀缺世界的愿景：如果我们正确地构建它，我们将处于一个解决了一些世界根本问题的世界——比如能源。“如果我们用 AI 的帮助解决了聚变之类的问题，新材料……我认为在 AGI 之后 5 到 10 年，我们将处于一个极度富足的世界。那时经济和社会会是什么样子？” --- 【8】转型期的焦虑：10 倍规模、10 倍速度 Emily Chang 说，在到达后稀缺世界之前——如果能到达的话——人们对中间发生的事情有很多焦虑。她提到自己是一位母亲，知道 Hassabis 也有孩子。“你最担心他们什么？你和他们谈些什么？” Hassabis 承认这将是一个颠覆的时代，“就像工业革命一样。也许是 10 倍于工业革命，而且快 10 倍。” Emily Chang 迅速接话：“100 倍。” “是的，100 倍。”Hassabis 说，“但我也是人类创造力的坚定信仰者。我们极其适应性强，因为我们的心智是如此通用。你看看我们周围的现代世界——我们狩猎采集者的心智成功建造了现代文明。” 他认为人类会再次适应，但这次的独特之处在于速度。“通常这样的转变需要一到两代人，但这次的速度和变革的规模都是前所未有的。” 对于年轻人，他的建议是：“我会鼓励他们精通这些新工具，成为这些工具的原生用户。这几乎相当于给他们超能力。” 他以创意艺术为例：“你可能能够做到过去需要 10 个人才能完成的工作。如果你有创业精神，在游戏设计、电影、项目方面有创意，你可能比过去更容易进入这些行业。” --- 【9】是否应该暂停？理想与现实 Emily Chang 问：一些人主张暂停，给监管时间赶上，给社会时间适应。在一个完美的世界里，如果所有公司和国家都暂停，Hassabis 会支持吗？ “我想是的。”他说。 他提到这一直是他的梦想。“当我 15 年前创立 DeepMind、25 年前开始从事 AI 工作时，我的路线图是：当我们接近 AGI 这个门槛时刻时，我们可能会以科学的方式合作。” 他描述了一个“AI 版 CERN”的愿景：世界上最优秀的人才聚集在一起，以非常严谨的科学方式完成最后的步骤。“不只是技术专家，还包括哲学家、社会科学家、经济学家，共同思考我们想从这项技术中得到什么，如何以造福全人类的方式利用它。” 【编者注】CERN（欧洲核子研究中心）是全球最大的粒子物理学实验室，由 23 个成员国共同运营，是国际科学合作的典范。 但他话锋一转：“不幸的是，这需要国际合作。即使一家公司、一个国家，甚至整个西方决定这样做，除非全世界至少在一些最低标准上达成一致，否则没有用。而现在国际合作有点棘手。” Emily Chang 追问：如果 AGI 在 2030 年到来，而监管还没有到位，我们是否注定会遇到困难？ Hassabis 说他仍然乐观，希望足够多的领先参与者能够沟通并合作，至少在安全和安保协议上。“我们已经与 Anthropic 等公司在这些方面进行了相当密切的合作。” 当被问到是否愿意与 Sam Altman 合作时，Hassabis 说：“可能吧。我和几乎所有领先实验室的领导者关系都相当好。如果风险足够高——我认为每个人在未来 2 到 3 年会更清楚地认识到风险和代价。” --- 【10】Transformer 是死胡同吗？Hassabis 不同意 Emily Chang 提到 Yann LeCun 说他不认为 Transformer 和 LLM 单独能让我们达到 AGI。 【编者注】Yann LeCun 是图灵奖得主、Meta 前首席 AI 科学家。他在 2025 年 11 月离开 Meta，创立了一家专注于“世界模型”的新公司。他多次公开称 LLM 是通向人类级智能的“死胡同”，认为它们缺乏对物理世界的理解、缺乏常识和因果关系。 Hassabis 明确表示不同意：“我不同意它们是死胡同，我认为那显然是错的——它们已经如此有用了。” 但他也承认这是一个经验性问题。“我认为有 50% 的概率，仅仅扩展现有方法加上一些调整就足够了。可能足够。” 他认为无论如何都值得这样做，因为即使需要其他东西，“这些 LLM 也将是最终 AGI 系统的一个极其重要的组件。唯一的问题是：它是唯一的组件吗？” 他估计可能还需要一到五个突破，“可能是世界模型——这是 Yann 谈到的，我们也在研究这个，事实上我们拥有目前最好的世界模型 Genie，我直接参与了那个项目，我认为它非常重要。” 【编者注】Genie 是 DeepMind 开发的“世界模型”系列。2025 年 8 月发布的 Genie 3 可以根据文本提示生成可交互的 3D 环境，被 DeepMind 视为通向 AGI 的重要阶梯，并被 TIME 杂志评为 2025 年最佳发明之一。 他还提到了持续学习、系统一致性、更好的推理和长期规划等仍然缺失的能力。“从 Google DeepMind 的角度来看，我们在两个方向上都在全力推进——既发明新事物，也扩展现有事物。” --- 【11】“我们从未离开研究时代” Emily Chang 提到 Ilya Sutskever 说“通过扩展和做更大模型来获得改进的时代几乎结束了”。 【编者注】Ilya Sutskever 是 OpenAI 联合创始人，于 2024 年离开后创立了 Safe Superintelligence Inc. (SSI)。2025 年 11 月在 Dwarkesh Patel 的播客中，他表示 2012-2020 年是“研究时代”，2020-2025 年是“扩展时代”，现在“又回到了研究时代”。 Hassabis 的回应很有意思：“不，我不同意。他的原话是‘我们又回到了研究时代’。我爱 Ilya，我们是很好的朋友，在很多事情上看法一致，但我的观点是——我们从未离开研究时代。” 他强调 DeepMind 一直在投资研究，拥有“最深厚、最广泛的研究储备”。“如果你看过去十年，Google 和 DeepMind 加在一起发明了大约 90% 的突破性技术——当然最著名的是 Transformer，还有深度强化学习、AlphaGo 等。如果未来需要新的突破，我会押注我们，就像过去一样，会是做出那些突破的人。” --- 【12】奇点来了吗？“太早了” Emily Chang 最后一个“同意还是不同意”的问题：Elon Musk 说我们已经进入了奇点。 【编者注】2025 年底至 2026 年初，Elon Musk 在 X 平台上多次发帖称“我们已经进入了奇点”和“2026 年是奇点之年”，引发广泛讨论。他回应的是 Midjourney 创始人 David Holz 关于 AI 工具让他在圣诞假期完成了比过去十年更多编程项目的帖子。 “不，我不同意。我认为那非常过早。”Hassabis 说，“奇点是完全 AGI 到来的另一种说法，我之前解释了为什么我认为我们离那还很远。” 他承认即使 5 年也不算长，但“我认为在我们拥有任何看起来像奇点的东西之前，还有很多工作要做。” --- 【13】Google 的文化与创始人的参与 Emily Chang 问到 Google 内部现在的文化，以及 Larry Page 和 Sergey Brin 的参与程度。 Hassabis 说两位创始人都非常投入。“Larry 更多在战略层面，你会在董事会议上见到他。Sergey 更亲力亲为，参与 Gemini 团队的编码，更多涉及算法细节。” 他说这是一个“对计算机科学来说绝对不可思议的时刻”，科学上、人类历史上都是如此。“当然每个人都想亲身参与其中。” 他描述了自己试图结合多种优势：创业公司快速发布和冒险的能量，大公司的资源，以及长期和探索性研究的空间。“我认为过去一年进展顺利，我们还能做得更好，今年会做得更好。我认为我们的进步轨迹是业内最陡峭的。” --- 【14】为什么应该信任 Google？ Emily Chang 说所有这些公司都在要求我们信任他们，特别是如果监管跟不上技术的话。她直接问：为什么我们应该信任你们？为什么 Google 是最值得信任的地方？ Hassabis 说需要通过行动来判断这些公司，也要看领导者的动机。 “我选择 Google 作为 DeepMind 的归宿有几个原因。主要原因是 Google 的创始人和他们建立 Google 的方式——作为一家科学公司。很多人忘了 Google 本身是 Larry 和 Sergey 的 PhD 项目。所以我对他们感到一种直接的亲近感。” 他还提到了 Google 董事会的构成。“主席 John Hennessy 是图灵奖得主，Frances Arnold 是另一位诺贝尔奖得主。这些在企业董事会中是非常罕见的人物。” 【编者注】John Hennessy 是斯坦福大学前校长，因 RISC 架构获得 2017 年图灵奖。Frances Arnold 因定向进化研究获得 2018 年诺贝尔化学奖。 他说这种科学和研究主导的文化意味着“在最高水平做科学意味着真正严谨、深思熟虑，并在任何可能的地方应用科学方法。不只是对技术，也是对你作为一个组织的运营方式。” 最后他提到 Google 的使命。“‘组织世界的信息’——我认为这是一个非常崇高的目标。它与 DeepMind 的使命‘解决智能，然后用它解决一切其他问题’非常契合。这两个使命天然配合——AI 和组织世界的信息天然相关。” --- 【15】后稀缺世界：比经济更担心的是“意义” Emily Chang 问：后稀缺世界，人们不再有工作。Hassabis 在实现所有技术目标后打算做什么？ “我想用它来探索物理学的极限。这是我在学校时最喜欢的科目——那些大问题。现实的本质是什么？意识的本质是什么？费米悖论的答案？时间是什么？引力是什么？” 他说了一句令人印象深刻的话：“我惊讶于更多人不去思考这些巨大的问题。我们只是日复一日地生活，而这些深刻的谜题几乎在向我尖叫——答案是什么？” 他希望用 AI 探索所有这些问题，“也许还有星际旅行，借助新能源和 AI 解锁的材料。” Emily Chang 问：如果我们没有工作，我们还会有意义和目的吗？ Hassabis 回答道：“老实说，这是我比经济问题更担心的事情。我认为经济几乎是一个政治问题——当我们获得所有这些额外的收益和生产力时，我们能否确保它为每个人的利益而分享？我相信这是可以做到的。” “但比这更大的问题是：我们很多人从工作和科学事业中获得的目的和意义，在新世界中我们将如何找到？” 他说我们需要“一些新的伟大哲学家”来帮助思考这个问题。“也许我们会在艺术和探索上变得更加精致，还有极限运动之类的。今天我们做很多不只是为了经济利益的事情，也许未来我们会有这些事情的非常高深的版本。” --- 【16】给年轻人和企业家的建议 Emily Chang 最后问：房间里的每个人都在想他们应该做什么。10 年后，人们关于 AI 最大的错误会是什么？ Hassabis 给出了两条建议。 第一条是给年轻一代的：“我们唯一确定的是会有大量的变化。所以在学习技能方面，要准备好‘学会学习’——这是最重要的事情。你能多快适应新情况，用我们拥有的工具吸收新信息。” 第二条是给商业领袖的：“现在有很多领先模型和服务提供商，还会有更多。选择那些你认为正在以正确方式行事的合作伙伴。与那些正在推动变革、以你希望看到的方式对待这项技术的人合作。” 他总结说：“我认为我们可以一起构建那个未来——随着 AI 的到来，一个我们都想要的未来。” --- 【写在最后】 这场访谈中，Hassabis 展现了一种独特的气质：既是最前沿竞争的参与者，又试图保持长线思考的清醒。 他与几位同行的分歧值得注意：比 Dario Amodei 更保守地估计就业冲击，比 Elon Musk 更审慎地看待奇点，比 Ilya Sutskever 更相信 scaling 仍有价值，比 Yann LeCun 更认可 Transformer 的未来。 但他们有一个共识：无论 AGI 是 2030 年还是更早到来，我们可能都没有准备好。Hassabis 想要的“AI 版 CERN”需要国际合作，而他自己也承认“现在国际合作有点棘手”。 最后一个细节让我印象深刻。当被问到后稀缺世界的愿景时，这位每周工作 100 小时的 CEO 说他最想做的事情是思考“时间是什么？引力是什么？”——那些“几乎在向我尖叫”的宇宙深层谜题。 也许这就是为什么他能在“科技史上最激烈的竞争”中保持某种平静：对他来说，AGI 不是终点，而是探索更大问题的起点。

「经济观察报」出了一篇历时五年采写完成的硬核调查稿件，非常清晰的还原了游族公司老板林奇被下属许垚毒杀的前因后果，看完简直让人毛骨悚然，而凶手为了作案的缜密心思，和他在嫌疑上的愚笨不堪，形成了鲜明对比，简单来说，聪明是真聪明，蠢也是真蠢。 许垚拿的是典型的高智商犯罪剧本，名校硕士，海归律师，从百年律所到复星集团的就职履历也很过硬，单年手搓百亿美金的并购交易，被游族老板林奇挖去担当刘慈欣科幻IP「三体」的版权交易，要做影音游的全产业链开发。 林奇给许垚安排的位置，是新成立的三体公司CEO，在拿下「三体」版权这件事情上，许垚立了很大功劳，但因林奇不愿意给许垚股权，两人开始有了矛盾，并埋下了阴毒发育的种子。 众所周知，「三体」在行业里一直被当成下金蛋的鸡，被倒手卖了好多次，而商业化却一直都不太顺利，游族遇到的情况也是类似，老板林奇认为三体公司的经营不如预期，所以不但没有同意许垚提交的股权授予协议，还把奖金方案也给砍了，这让许垚情绪爆发。 接下来的情节，在大厂里就很熟悉了，许垚报复性「休假」，给老板上压力，而老板也不惯着，推进引入新CEO顶岗，并安排许垚副手对自己越级汇报，逐渐架空许垚，而这三个人——顶头老板、昔日副手、空降CEO——都成了许垚精确制导的目标。 也是从这个时候开始，许垚启动了一个链条极长的仇杀计划，包括但不限于： - 利用可以拜访各个高管办公室的身份，大量拍摄和了解他们的日常饮品； - 通过林奇的秘书，向林奇推荐一款名为培菲康的益生菌补品； - 伪造一家生物技术公司和苏州大学的印章，假借商用/研究名义订购了多个种类的剧毒药物； - 网购了玻璃瓶、试管、注射器、防毒面具等实验器材； - 租了一家仓库，用来存放实验器材和剧毒药物； - 采购了毒杀对象的同款饮品，多次尝试调制配毒； 2020年11月到12月，许垚多次进入游族公司的餐厅，向他列入目标的那几个人投毒，从事后体检结果来看，整个投毒还真就没有误伤公司里的其他人——除了其中一人的太太，她也喝了丈夫被投毒的咖啡——而林奇是唯一一个致死的。 12月16号，林奇身体不适入院，很快病危，而许垚则毫不掩饰的开始频繁打听林奇是否死了，并在公司内部自荐组织管理委员会，代行老板职能，结果12月18号——仅仅事隔两天——就被警察叔叔给按了，所有证物一应俱全，连残留剧毒物品的瓶子都还随身带着⋯⋯ 一顿操作猛如虎，一看战绩二百五。 除了林奇之外，另外被毒的三人赶紧去医院检查，发现体内汞含量明显超标，通过救治挽回性命。 在看守所期间，许垚因为害怕被判死刑，还串通同室的被羁押人员，让对方假意自杀，然后自己主动阻止并及时救人，创造立功表现，但被识破。 最后的结果，是上海高院判处许垚死刑，驳回上诉，并申请最高人民法院核准行刑。 不管怎么说，打工打成这样，也太惊悚了⋯⋯

1/ 如果一家新的 AI 实验室需要 GPU，业内人最推荐谁？ Chris Barber 发起了一轮投票： 15 票：SF Compute 11 票：CoreWeave 10 票：Modal、Nebius 9 票：Lambda 5 票：Fluidstack 4 票：RunPod 3 票：Crusoe、Together AI 2 票：Baseten、Google Cloud、Oracle、Ornn