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／ 情報解禁 エモいショートムービー『#あまくてにがい』🍫# YouTube配信決定！！ ＼ 【出演者】 ＃東李苑　　　@rion_azuma ＃室将也　　　@Masaya_Muro ＃鶴田美月　　@mizuki__tsuruta ＃山本菜摘　　@y_natsumi_621 ＃花巻杏奈　　@beaxxst ＃吉井しえる　@shieru_0702　 ＃原田夕季叶　@y24ha ＃未梨一花　　@IchikaM20st_ ＃島袋明希子　@a_shimabukuro ＃永山たかし　@APR14_2020 そ・し・て 応援プランの販売も開始いたしました✨ 大好評のオンライン舞台挨拶のチケットや 宛名入りのサインチェキまで！！ たくさんのプランをご用意しております🫶 【販売終了∶8/25(日) 23:59】

#あゝ同期の桜# 三越劇場公演のアフタートークが開催されることになりました✨私は4回参加します！ 写真はまりなさんと☺️優しいお姉さん💓 3月12日（火）　開演：18時15分 アフタートーク出演者：錦織一清　渋谷天笑　髙汐巴　小澤真利奈　惣田紗莉渚　 3月13日（水） 開演：14時 アフタートーク出演者：髙汐巴　岡本悠紀　室将也　惣田紗莉渚 3月16日（土） 開演：12時30分 アフタートーク出演者：髙汐巴　小澤真利奈　惣田紗莉渚 3月17日（日）　開演：12時30分 アフタートーク出演者：渋谷天笑　岡本悠紀　室将也　小澤真利奈　惣田紗莉渚

据 MacroPolo 估算，2024 年顶级 AI 会议论文作者中，38% 的本科教育来自中国。 如果美国按国籍限制前沿模型访问，顶级 AI 实验室将面临巨大冲击。这也让 Anthropic 与 Fable 5 相关事件成为关键进展，未来几天的决定至关重要。

据金十报道，特朗普政府启动了多项大规模贸易调查中的第一项，这为加征新关税铺平了道路，也是其旨在替换被美国最高法院推翻的关税措施的核心举措。 美国贸易代表贾米森·格里尔（Jamieson Greer）周三宣布，其办公室将根据《贸易法》第301条款，对16个主要经济体展开调查，重点关注所谓的“产能过剩”问题。这些调查通常需要数月才能完成，是总统特朗普对被认为采用不公平贸易做法的特定国家的进口商品单方面加征关税的必要前提。将接受调查的经济体包括美国一些最大的贸易伙伴，如：欧盟、墨西哥、印度、日本、韩国、瑞士、挪威、印度尼西亚、新加坡、泰国、马来西亚、柬埔寨、越南和孟加拉国等等。 此举标志着，在上月最高法院具有里程碑意义的裁决否决了特朗普的全球关税后，美国政府正式启动重建特朗普关税壁垒的努力。

一次满分100市场预期能120实际考了150分的真正炸裂财报，按照前瞻的框架拆解下美光的财报：1、本季营收415亿美金，远超市场预期的380亿美金的上限，毛利率84.9。数据中心、云存储、移动客户端、汽车嵌入式四大业务板块都是全面超预期，意味着 1）当前存储周期的主线当然是AI，但如果只有AI业务强、传统终端疲弱，市场仍会担心增长过于集中、价格上涨难以扩散。而移动与客户业务超预期，说明存储供需紧张正在向更多下游领域传导。 2）同时产品组合正在继续向高价值方向倾斜。AI基础设施需要更高容量、更高带宽、更低功耗的存储解决方案，这类产品通常具备更高ASP和更强议价能力。 简单说美光这份财报传递出的并不是“只有AI强”，而是“AI带动存储全行业供需结构改善”。 2、美光预计下一季调整后营收为490亿至510亿美元，中值约500亿美元，明显高于分析师预期的432.4亿美元。按中值计算，指引较市场预期高出约15.6%。之前财报前瞻里聊到对下一季最激进的预测是高盛的488亿。相当于美光自己给出的指引下限都要比最乐观的预期还要高。 公司预计第四财季调整后EPS为30至32美元，中值31美元，高于市场预期25.31美元，超预期约22.5%。 这组指引的重要性在于，它打破了市场对“当前盈利可能已接近峰值”的担忧。 在美光股价年内已大幅上涨、市场门槛极高的背景下，仅仅“符合预期”并不足以推动股价继续上行。真正推动盘后股价涨超10%的，是公司给出了足够强的下一季度盈利再加速信号 3、SCA/LTA长协机制” 美光已经与数据中心、消费端和汽车市场的客户签订了16份战略客户协议（SCA），其中包含4个超大型客户和3个中型客户，关键是SCA的条款。 这些长单绝非简单的意向协议，而是具备强约束力的“包销（Take-or-pay）”合同。协议通常为期五年（2026年至2030年底），约定了具体采购量并设定了价格底线和上限。 这16份长单为市场带来了极具冲击力的财务护城河数据： 1）千亿保底收入： 按照合同中约定的最低价格和最低出货量计算，未来履约义务（RPO）对应的保底收入已达1000亿美元。 2）巨额现金流前置： 客户为获得稳定的产能供应，拿出了真金白银。CFO Mark Murphy透露：“在迄今签署的SCA下，我们预计将收到220亿美元的现金存款和相关财务承诺。其中绝大多数（约180亿美元）将以现金押金的形式出现。” 3）彻底熨平周期波动： 目前这些长单锁定了美光这期间约20%的DRAM产能和33%的NAND产能。美光董事长Mehrotra强调：“对于包含价格区间的SCA，即使在底价水平上，美光的毛利率也将非常丰厚，远超以往任何周期的峰值季度利润率。” 4、“HBM4/HBM4E路线图”和NAND/eSSD数据中心业务” 1）HBM4 12hi的高强度量产速度是HBM3E 12hi的两倍，美光已经实现了超过10亿美元的HBM4收入。美光管理层预计HBM4 12层达到成熟良率的速度将显著快于HBM3E 12层。 2）预计未来的内存需求将继续向更高性能、更高价值的产品倾斜，这些产品的复杂性带来了更高的每颗晶粒成本。从LP5到LP6、DDR5到DDR6以及更新一代HBM的过渡，都伴随着晶粒成本的上升。这一趋势，加上未来几年大规模新建产能的投产，预计将导致DRAM混合晶粒成本从当前水平上升 预计2026日历年行业数据中心DRAM和NAND位元出货量将比两年前增长超过一倍。 出货量增长预期的提升是由服务器平均DRAM内容增长的适度降低所促成的，因为客户在内存分配极其紧张的情况下，专注于最大化单位出货量。在NAND领域，AI上下文内存存储和HDD（机械硬盘）替代机会正在扩大SSD（固态硬盘）的可寻址市场。 5、未来的机会点和需求空间 1）市场高度关注这轮存储爆发的持续性。美光给了明确的判断：紧缺不仅是当下的状态，更是未来两三年的常态。 董事长Mehrotra表示，这种依赖性使得内存角色发生了质变： “AI系统的性能在架构上依赖于内存子系统的性能和容量。它提升了内存在AI世界中的地位，使其成为一项战略资产。” 2）供应为何难以跟上？美光指出了四大结构性痛点： 一是新建晶圆厂项目庞大、耗时且受制于劳动力和能源基础设施短缺； 二是随着节点升级（如One Gamma和G9节点），工艺复杂性加剧导致位元增长放缓； 三是HBM极度消耗晶圆产能，严重挤压了非HBM产品的供应； 四是有限的无尘室空间限制了产能扩张 3）除了数据中心，边缘AI和终端设备的想象空间正在被打开。 在汽车领域，L2+及以上级别自动驾驶车辆的内存和存储容量是普通汽车的5倍以上，而这类汽车的渗透率正急速飙升。 更具长远冲击力的是机器人赛道。 董事长Mehrotra为市场描绘了一个巨大的增量蓝图： “人形机器人所携带的内存是普通L2+级汽车的10倍。在这个十年的后半期，将开启一个持续的、实质性的、长达数十年的内存需求周期。” 即使在2028年，当供应开始逐步改善时，预计需求也将继续保持强劲轨迹，整个token经济学（指AI模型处理成本）需要更多的内存。AI系统性能实际上受到内存容量、内存性能和内存带宽的限制 此内容由@BITstocks_CN 赞助，买美股上BIT—16000+ 只美股与 ETF，真实持仓，享股息分红。

特朗普金手机原来是“中国制造”？ 特朗普一年前推出个人品牌 T1智能手机，这本应是一款主打“爱国”牌的产品，其营销口号甚至就是“以美国为荣”（Proudly American）。 但德国新闻网站T-online以及多个科技新闻网站报道，专业人士在将手机拆开对比后发现，这款“御用”的金色手机其实是一台在中国制造的HTC手机。 HTC（宏达国际电子）是一家台湾的电子消费品生产商，其智能手机品牌在2000年代初期曾行销全球，2012年后手机业务逐渐萎缩。目前产品基本由中国大陆代工厂设计与制造。 镀了金，换了标记 美国维修平台iFixit的专家对T1进行了彻底拆解，并将其与2024年推出的HTC U24 Pro 进行了逐个组件比较。结果非常明显：二者是同一部手机，只是T1镀了金色，换了一个新徽标。 拆机前进行的CT扫描就已显示，两台手机的内部构造几乎完全一致。iFixit的专家在拆解这两款智能手机后，发现主板等组件以及各部件与螺丝的位置完全相同。他们甚至能将两台设备的主板互换，且未出现任何问题。此外，两者的显示屏也采用了相同的三星OLED面板，iFixit通过显微成像技术证实了这一点。 外观上的细节差异仅限于扬声器格栅上略有改动的开孔图案，以及位置微调过的闪光灯。两者在硬件上唯一显著的差异似乎在于电池：T1使用的不是原装 HTC 电池，而是由一家名为 Newlix Mfg Inc. 的菲律宾制造商生产的电池。虽然其容量略高于原装，但充电功率却从60瓦降至30瓦，因此无法真正快速充电。 美国缺乏手机生产厂 2025年6月，特朗普集团（Trump Organization）正式推出名为“Trump 1 Mobile”的手机与无线通讯服务，产品包括一款售价499美元的智能手机和月费为47.45美元的套餐。 T1最初号称“美国制造”（Made in USA）。特朗普集团曾表示，其客服中心将设在美国，手机也将在美国制造。当时的媒体报道就指出，美国本土并无成规模的智能手机生产基础设施，大多数设备仍依赖亚洲国家的生产线。 如今T1包装上标明的是“美国组装”（Assembled in the USA）。据iFixit 称，特朗普集团表示该手机是在佛罗里达州进行组装。 iFixit推测，所谓的“美国组装”很可能仅涉及电池或摄像头模组等少数几个部件的安装。极有可能的情况是，机身和显示屏均作为成品组件从中国进口。美国联邦贸易委员会（FTC）针对产品何时能标注“美国制造”制定了明确标准，而 T1 并不符合这些标准。 iFixit 写道：“综合这些信息来看，这并非一款‘彰显美国自豪感的设计’，而是一款在中国设计、在中国制造，且主要零部件均源自中国的手机。” 微信公众号“不客观实验室”发布介绍这一拆机测试的文章称，公开数据库显示，HTC U24 Pro 的制造商是位于广东的元昌电子。 T1售价499美元，HTC U24 Pro在美国的零售价约为550美元。另一点不同是，T1预装了特朗普的社交应用Truth Social。

#OpenAI# 还没上市，它的算力小弟先要IPO了，这事挺有意思。🧐 之前黄仁勋讲过，未来推理需求将会增长10亿倍，而下周四5月14日，推理时代的 #AI# 芯片黑马，Cerebras ( $CBRS)要上市了，定价区间115-125美金，募资最高35亿美金，估值266亿美金。也将是 @MSX_CN 的第一期 PreIPO项目，还是十分值得期待的！ 今天我们就来拆解一下这家Cerebras公司，以及估值分析情况，还有我个人的一些私人判断和意见。 要了解这个OpenAI系的推理芯片黑马，就要知晓山姆奥特曼的资本布局。 我们都知道英伟达在AI芯片领域有多牛，大模型公司烧钱，云厂商买卡，创业公司排队等GPU，最后利润大多流向卖铲子的英伟达，这是目前行业的现状。 但这种一家独大的局面，各家大模型厂商，都希望有一个嫡系方案做PlanB，比如谷歌Gemini便联合博通采用TPU方案，OpenAI也一直想扶持自己的嫡系部队。 所以在5月6日，OpenAI把英伟达、AMD、英特尔、博通、微软这些本该互相竞争的芯片公司拉到一起，搞了个MRC网络协议。表面看是技术合作，其实是OpenAI要重新分蛋糕了。 更深一层看，我认为是 #OpenAI# 想要拆开英伟达全栈垄断格局。 以前训练、推理、网络、云，全让英伟达一家包圆了。现在呢？OpenAI开始精细化运营：训练归训练，推理归推理，不同场景用不同芯片，不同环节找不同供应商。 #Cerebras# 就是在这个时候被推上了牌桌，它核心负责推理这一环。这正好与最近炒作火热的推理CPU概念，比如 #AMD，##INTC# 等，撞在了风口上。 🔥Cerebras到底牛在哪？ Cerebras的核心杀手锏是WSE-3芯片，直接把整片12英寸晶圆做成一颗巨型芯片，面积46225平方毫米，相当于A4纸的三分之一。 我们数据对比看看，相较于英伟达H100： • 它面积是H100的57倍 • 核心数是52倍 • 片上内存是880倍 • 内存带宽是7000倍 这数据📊看起来蛮夸张的，但核心关键不在大，而在于快。 在推理场景，尤其是长文本输出、实时交互、代码生成、AI Agent这些需要低延迟的任务上，Cerebras的CS-3系统推理速度比英伟达DGX B200快21倍，成本和能耗降到三分之一。这个效率和功耗，采用WSE-3芯片意味着OpenAI能在单位时间服务更多客户，这就相当于白花花银子啊。 📊财务数据也很漂亮 首先从市场趋势来看，AI 产业正从训练为主转向推理为主，这是不争的事实，2025 年全球 AI 推理市场规模已达1062亿美元，预计2030年将增至 2550亿美元，而 Cerebras 的技术优势正好踩在了风口上。 另外本轮IPO估值为266亿美金，发行价为115-125美金/股，我觉得是相对便宜的，虽然比上一轮估值翻了倍，上一轮F轮估值约为120亿美金，短短两年时间，直接翻倍，但架不住漂亮的财务数据。 2025年Cerebras营收5.1亿美金，比2024年的2.9亿增长76%。更牛的是净利润8790万美金，2024年还亏4.85亿，直接扭亏为盈。 以266亿估值来算，PS为52倍。以24年上市的热门半导体连接芯片公司Astera Labs( #ALAB#)做对比，它上市首日PS高达81倍。而目前正处于火热的推理赛道炒作中，个人认为Cerebras冲击80-100倍PS绰绰有余，对应的收盘价192美金—239美金，预计有50%以上涨幅！(但也要观察当天纳斯达克指数行情来综合判断) 不能只说好的一面，目前Cerebras问题也很明显，客户集中度太高。阿联酋MBZUAI贡献62%收入，G42贡献24%，前两大客户占86%。意味着Cerebras必须听大客户的话，自主性有限。可喜的是，OpenAI的介入，未来这种收入结构会有所改善，而且OpenAI会成为最大客户。 🎯OpenAI和Cerebras的深度绑定 最新的数据，OpenAI与Cerebras签了多年的合作协议，总价值超200亿美金，Cerebras要给OpenAI提供750兆瓦算力，部署到2028年。 但这不只是采购合同这么简单。OpenAI创始人奥特曼、总裁布鲁克曼、前首席科学家伊利亚、董事会成员亚当·安戈洛，这些核心高管都个人投资了Cerebras。 OpenAI还通过贷款、认股权证等金融工具，和Cerebras建立长期利益绑定。说白了，现在的Cerebras就是OpenAI的芯片部门。 除此之外，Cerebras 3月又与 AWS 达成合作，CS-3 系统上线亚马逊云端服务，成为首个进入主流云端厂商供应链的非 GPU AI 加速器。此外，葛兰素史克、美国能源部、多个国家实验室等也都是其客户，技术实力也得到多维度的验证。 💡OpenAI的资本局 OpenAI的真实意图很清楚： • 训练继续用英伟达高端GPU • 推理引入Cerebras低延迟方案 • 部分GPU采购AMD • 网络协议开放化 • 云服务在AWS、Azure、谷歌Cloud之间多家下注 • 未来可能推自研芯片 这是算力组合拳策略，不同工作负载匹配不同系统，不再单独依赖英伟达全栈方案。 OpenAI正在从模型公司转变为算力架构公司。以前只能被动接受芯片厂商定义的技术路线，现在要主动设计符合自己需求的算力组合。 OpenAI要把芯片供应商从"平台提供者"降维为"模块供应商"。所以扶持Cerebras是其战略中最重要的一环，预期来看，Cerebras上市首日股价，爆火的概率极大！ ⚡对英伟达的影响 短期看，Cerebras上市对英伟达冲击不大，就像身上长个粉刺一样无关痛痒。 英伟达目前占AI芯片市场80-90%份额，CUDA生态、GPU供应链、NVLink网络，这些护城河短期很难撼动。 但长期看，威胁是存在的。以前AI公司别无选择，只能用英伟达GPU。现在至少在推理场景，客户有了可行替代方案。这种选择权的出现，削弱了英伟达定价权。 当OpenAI可以说"推理我用Cerebras，训练我用英伟达"时，英伟达就失去了"全包"的议价能力。 AI推理市场正在快速增长。根据预测,2026-2032年全球AI推理市场复合增长率将达28.9%。推理场景更适合专用芯片。当推理市场规模超过训练市场时，英伟达在推理领域的相对弱势就会成为更大问题。 英伟达正在从"唯一供应商"变成"核心供应商之一"。这个转变不是因为英伟达变弱了，而是市场变大了，客户变强了，需求变复杂了。 🧐我的判断 Cerebras上市真正值得看的，不是又一家AI芯片公司IPO，而是OpenAI开始把推理这门生意单独拎出来定价了。 当推理市场被验证可以独立定价时，AI算力市场就真的开始分层了。训练和推理的需求差异被明确化，专用芯片在细分场景的优势被验证。 英伟达"一种芯片打天下"的叙事不再完全成立。市场会从"通用GPU垄断"走向"场景化芯片组合"。 而且不只OpenAI这么干，Anthropic也在和亚马逊、谷歌结盟。头部AI公司都在通过多元化采购降低对英伟达依赖。单一供应商的"完整解决方案"不再是最优选择。 最后值得一提的是，这次 #MSX# 第一期PreIPO项目即将上市，它就是本周四即将上市的Cerebras，拭目以待吧！🧐 DYOR🙏

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。

WSJ一篇特写报道，透露出这位24岁的股神真不是一般人。 能够在两三天内就敲定将部分持仓打包卖给Citadel，只能说明资源一流。 他不是一个人，而是一个顶尖团队。现在以退为进，生存为上，以利再战。 股神即将迎娶Anthropic老大达里奥·阿莫迪的幕僚长，住在旧金山一处豪宅中，距萨姆·奥特曼的住所不远。 他的投资人包括Meta负责AI的高管、Stripe的创始人兄弟。 著名播客主帕特尔是他好友，两个人共享一处办公空间，健身房一起用，共同邀请AI圈子里的人物座谈。 他的基金门槛很高，最低投资额2000万美元起步，锁定期很长。 甚至吸引了Jane Street的投资，这家大型量化交易商很少将资金托付给外部管理人。 近几个月来，他聘请了经验丰富的管理人员和AI专家，这些人曾在高盛、红杉和Citadel等公司任职。 与包括高盛、摩根大通、花旗在内的多家大银行签约，为其交易提供融资和执行服务。 正如股神自己所说，“现在，或许只有几百人具备情境感知能力，他们大多在旧金山和AI实验室里。” “不知是出于何种奇特的命运安排，我发现自己也身处其中。”

21 岁的纳什在普林斯顿读博时，敏锐地觉察到了一个问题： 现实世界里，绝大多数博弈都不是零和的，而且人们往往是各自独立做决策，根本来不及或无法去组建稳定的联盟。 纳什是怎么想出具体机制的？这与他当时的日常习惯密不可分。 当时的普林斯顿数学系聚集了一群绝顶聪明的怪才，公共休息室里天天都在下各种棋。纳什不仅下棋，还自己发明了一款基于正六边形棋盘的拓扑学博弈游戏——Hex。当时，大家称之为纳什棋。 在不断设计棋局、推演对手策略的过程中，纳什一直在思考一个底层的直觉问题： “在多人互动的棋局里，当每个人都看穿了对方的可能招式后，到底什么样的状态才是谁都不想改变这一步棋的极界？” 由此，他得出了那个优雅至极的定义： 在给定其他人策略的前提下，没有任何人可以通过单方面改变自己的策略来获得更多收益。 这种人人动弹不得、陷入自我约束的动态平衡，就是纳什均衡。 光想出概念不够，在数学上必须证明：是不是任意一个非零和博弈，都一定存在至少一个这样的均衡点？ 当时很多经济学家认为这个证明会极其复杂，但纳什显示出了他惊人的数学直觉。他没有去死磕繁琐的代数推导，而是将目光投向了拓扑学中的不动点定理，主要是角谷静夫不动点定理和布劳威尔不动点定理。 就像你搅拌一杯咖啡，无论你怎么搅，咖啡液面上总会有一个点，它的位置在搅拌前后没有发生移动，这就是不动点。 纳什把所有人的最佳应对策略定义为一个连续映射，然后通过不动点定理直接证明。这个映射在多维空间里必然存在一个不动点！而这个不动点，就是那个谁也不想单方面改变策略的均衡状态。 这个优雅的数学证明，让纳什只用了短短两页纸的论文，就从根本上奠定了现代非合作博弈论的基石。