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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。

#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。

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美国的大门已经彻底关上了。 特朗普这回动真格了。他宣布了三条新政策，条条都像在给美国的大门上锁，还是焊死的那种。 五月底的华盛顿，空气里已经有了夏天的黏热。但在美国移民局的系统里，有六十万份正在走流程的绿卡申请档案，几乎在同一秒，状态灯变红了。 五月二十二日，新规落地。用了七十四年、允许人们在美国境内等待绿卡的旧规矩，一夜作废。从学生变成上班族，从租房到申信用卡，一切都按部就班的外国精英们，突然收到了一个荒唐的指令：收拾东西，带上家人，回到你来的地方，从大洋彼岸重新排队。 这位在硅谷从事五年编程工作的印度技术人员，其缴纳的每一笔税款都有着完整清晰的登记记录，没有任何遗漏。一个读完七年书、在美工作五年、离绿卡只差最后两个月的中国博士生，他的人生规划里从未写过“返乡”这一条。 现在，他们面前的路标指向孟买，或者北京、上海的某个美国领事馆。排多久？不知道。能不能批？不知道。唯一确定的是，你得先辞职，退掉租来的房子，把十几年的职业积累和人生计划，暂时清零。 这还只是第一把锁。 把时间线拉长一点看，组合拳打得更密。今年年初，七十五个国家的移民签证审理被按下暂停键，全面的，没有期限。与此同时，已经入籍的公民也并不安全。司法部要求官员们每月主动寻找并推荐一百到两百个案件，调查是否要剥夺其国籍。 去年，移民执法部门抓了近三十八万人，遣返了超过四十七万五千人。本年度八十二位全新的联邦移民法官正式履职上岗，这是美国司法部有史以来规模最大的一次招录，他们肩负的唯一使命便是提升案件处理效率。 身份定不下来，定下来也可能被拿走。那生存的根基呢？五月，一纸行政令送到了银行监管机构手里，要求它们把无合法身份者从金融体系里拎出来。 没有银行账户，在今天的美国意味着什么？工资发不进卡里，房东没法收你的房租，连手机套餐都办不了。这种做法根本算不上合理管理，而是强行将一个人从现代社会的运转体系里硬生生剥离出来。 三把锁，扣得死死的。让等待的人失去希望，让得到的人失去安全，让所有人失去立锥之地。波士顿有联邦法官站出来说，这涉嫌歧视，违法。但新规的列车，依然碾过法律的旷野，轰鸣向前。 为什么这么狠？答案藏在选票里。 特朗普的核心票仓，正是那些在全球化进程中被甩在身后、深感利益受损的白人蓝领群体。这群人深信，移民是抢走饭碗、压低薪酬的元凶，挤压了本土劳动者的生存空间。兑现“收紧移民”的承诺，就是给这盘基本菜，浇上最对味的汁。 至于更长远的？硅谷靠谁运转？顶尖大学的实验室里，有多少非本土的面孔？医院的急诊室呢？当“美国梦”的门对普通人彻底关上，只留下一条标价五百万美元的“金卡”快速通道时，这个国家赖以领先的人才活水，会不会慢慢干涸？ 这让人想起一九五二年。二战刚结束，美国缺人，缺人才，缺劳动力。于是移民法白纸黑字，允许人们在这里等待机会。七十四年，几千万人通过这个机制，成了美国故事的一部分。那是一个吸引世界、而非排斥世界的年代。 现在，执笔的人换了，故事的开头被撕掉重写。新规被裁定违规，但刀锋在选票箱前晃了晃，未必真的会落下。有人将此举视作维护国家利益，也有人认为这是在自毁根基，还有人觉得这只是大选前的造势烟雾，等风潮过去，一切便会消散。 只是，那些档案已经变红的人，他们的时钟，在滴答作响，无人问津。

随着SpaceX即将上市创下2万亿美金市值，最大的受益人是陪伴马斯克整整24年，一直站在他背后的女人Gwynne Shotwell，也就是现在SpaceX的COO首席大管家。如果说马斯克负责提出载人航天殖民火星的梦想，而她则负责从把火箭造出来到卖出去实现梦想，马斯克多次公开坦言如果不是Gwynne的话SpaceX早都破产了，在当初马斯克收购推特时遭到外界不务正业的质疑时，他直言“SpaceX完全不用担心，有Gwynne在那盯着呢”，那Gwynne这位女性到底是谁？为什么能够撑起SpaceX的半边天？ @Gwynne_Shotwell 出生于1963年的一个美国中部普通家庭，没有航天世家的背景，也更没有传奇神童的经历，只能说成长轨迹中规中矩，在西北大学的机械工程专业毕业后，进入了一家汽车公司做工程师，随后觉得很无聊，于是加入了美国航空航天公司，这是一家非盈利性质公司，为美国政府在航天相关领域提供独立客观的监督服务，从而避免浪费纳税人的钱。 但这个过程也让她深刻感受到传统航天工业的缓慢、官僚和低效，越干越无趣。 直到2002年命运的转折到来，那一年刚卖掉PayPal的亿万富豪马斯克@elonmusk提出了疯狂的想法：制造私人火箭去火星殖民！ 整个航天业都觉得这人刚赚了点臭钱就疯了，而Gwynne作为一家需要负责对美国航天领域进行监督的第三方评估机构，职责所在她也必须得去和马斯克这个“疯子”聊一聊。 在严丝合缝按部就班的传统航天领域浸泡多年的Gwynne，对马斯克的第一句评价是“我觉得这家伙要么是个天才，要么就是真的疯了”，按理说她应该直接转身离开给个差评，但她做了一个改变人生轨迹甚至整个人类航天史的决定：加入！ 她成为了前10号员工，但真正进入SpaceX后，她很快就发现这里根本谈不上是一家公司，而是一个持续在崩溃边缘徘徊的实验室，在一个破旧仓库里挣扎，连着3次发射失败，钱已经快烧光了，火箭却毫无进展，投资人开始撤退，更别提客户从哪来，越来越多的人失望的从公司离开，但是Gwynne没有，因为过去工作的经历，使得她对于整个航天体系都非常熟悉，于是开启了刷脸模式，她像推销员一样满世界跑，NASA、五角大楼、卫星公司等等一切人脉关系全部约出来聊一遍，帮助马斯克贩卖梦想。 在2008年SpaceX进入了生死时刻，第4次猎鹰发射，如果失败，公司必将直接破产，但这一次命运选择站在了SpaceX这边，发射成功入轨，NASA选择签下了16亿美金的合同。 早期NASA很多人其实不喜欢马斯克，觉得他完全是个什么都不懂的外行，相反具有同样话语体系的Gwynne却很对他们胃口，NASA的官员说“我们当初是因为 Gwynne，才敢相信 SpaceX。” 除了对外做推销员，Gwynne的价值更体现在对内做翻译官，马斯克是一个典型的极限施压型领导，经常抛出一些看起来不可能的任务，也就是现在很多人吐槽领导的“我不看过程只要结果”，但Gwynne则负责将这些任务拆解到可以具体实施落地的，让工程师团队能听懂理解往下干，而不至于一头雾水的直接崩溃。 很多SpaceX的员工评价：马斯克像暴风雨，而Gwynne则是压舱石。 从2002年到2026年，整整24年她一直都陪伴在马斯克旁边，SpaceX的整个运营体系、员工体系、销售体系、工程体系等等全部都由她一手搭建，而作为回报，其持有的股票已经价值30亿美金，并入选美国国家工程院院士，Time100最具影响力人物，福布斯全球最有权力女性。 Gwynne的故事，没有那么多波澜曲折的苦难，也没有草根逆袭的神话，但是却好像每一家成功的公司，都会有这样的组合，一个负责天马行空，一个负责脚踏实地，马云遇上了蔡崇信，马斯克遇上了Gwynne。

ETH 主网新出的 NFT 游戏 @DumbMoneyGame 把 Mint、交易、税收和博弈完全融入了链上合约 身份与属性：Mint 时由链上随机数决定身份与四维数值。 Intern（员工）： 工作产出 $DUMB，但会掉血（HP），状态差时可能被其他玩家清算。 Boss（老板）： 躺赚交易税与老板池收益，甚至能截胡后续新 Mint 的 NFT。 也是 Uniswap v4 hook 买入：触发回血、效率加成，或概率掉落新 NFT。 卖出： 燃烧代币、喂养老板池，并产生链上记录（Exit Ticket） 全链上场景： NFT 不只是躺在钱包里，而是真正进入“链上华尔街”办公室，参与工作、掉血和博弈。 相比传统的 NFT 挖矿盘，这种将交易行为与游戏机制深度绑定的模式，博弈感和资金效率明显更强。 感兴趣的可以看看

H1B拒绝境外申请者，把机会尽量留给境内申请者。这是一条好政策，鼓励更多人来到美国求学然后在美国申请，也降低作弊机会！ 但是对于绿卡申请者，美国最新政策是，如果你人已经在美国，要回母国或境外领馆申请走程序！这个逻辑正好跟H1B相反，可以说是美国移民政策长久以来思路混乱的一个表现。 绿卡新政表面理由是堵漏洞、统一程序，但实际效果很可能是把合法移民流程变得更慢、更贵、更不确定。对家庭移民来说，申请人离境可能触发3年、10年甚至更长期入境禁令，造成夫妻、父母子女分离；对雇主和高校来说，H-1B、高学历研究人员、医生、教师、工程师如果必须离境排领馆面签，项目、医院排班、实验室和企业用人都会被打断；对AI竞争力尤其敏感，因为美国AI优势很大程度依赖国际博士、工程师和创业者，政策不确定性会促使人才转向加拿大、英国、欧盟或中国等地。这个政策不是针对非法移民，而是提高合法移民门槛，把已经在美国工作、纳税、学习、成家的申请人推入高风险流程，因此带有任意性和惩罚性。该政策适用范围很广，可能引发诉讼、积压和家庭分离。 吴恩达表示了一样的担忧，他说： “白宫这项要求绿卡申请人必须在美国境外提交申请的新政策，是对合法移民的一种武断打压。它将伤害许多家庭，导致美国失去更多医生、教师和科学家，并削弱美国在人工智能领域的竞争力。”