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AMD 宣布用约 82 亿美元收购李飞飞创办的 World Labs，这期是彭博科技节目主持人 Ed Ludlow 对两位当事人的联合采访。一位是 AMD CEO 苏姿丰，AMD 做 CPU 和 GPU，OpenAI、Anthropic、Meta 都是它的大客户。另一位是 World Labs 创始人兼 CEO 李飞飞，她主持建立的 ImageNet 图像数据集是这一轮深度学习浪潮的起点之一。两人聊了为什么要做这笔交易、李飞飞在 AMD 的新角色、开放生态，以及 AI 安全该由谁负责。 交易本身 这是一笔全股票交易，也就是 AMD 用自己的股票而不是现金来付款，对 World Labs 的估值约 82 亿美元，预计年底前完成，还需要监管审批。交易完成后，李飞飞出任 AMD 执行副总裁兼首席科学家，直接向苏姿丰汇报，World Labs 团队将成为 AMD AI 模型团队的核心。 两家公司的关系早就开始了。AMD 是 World Labs 的早期投资方，也给它供芯片。苏姿丰说她从 World Labs 只有几个研究员的时候就在看着这个团队成长。两人也都提到彼此认识多年，私下是朋友。 芯片公司为什么要买模型公司 苏姿丰的理由是，AI 现在还在很早期的阶段，而且越来越明显的是，硬件、软件、系统和模型这几层互相影响，对整条链路理解得越透，造出来的系统就越好。收购 World Labs，一方面是拿到李飞飞聚起来的一批顶尖研究人员，另一方面是让 AMD 对模型未来的发展方向有第一手的判断，反过来指导下一代硬件怎么设计。 李飞飞从模型公司的角度讲了同一件事。World Labs 越做越大，对算力的需求也越来越大；和 AMD 合在一起，模型可以用最前沿的硬件加速训练和推理，硬件团队也能提前看到模型未来的工作方式和需求。她把这叫作 AI 软件和 AI 硬件的“共同进化”。 主持人追问 AMD 是不是要开始卖模型、卖软件。苏姿丰说不会改变商业模式，AMD 仍然是一家平台和解决方案公司，软件是用来支撑硬件的。收购的最终目的是让 AMD 更好地服务那些最大的算力客户，也就是各家模型公司。 World Labs 做到了哪一步 World Labs 成立于 2024 年，到现在两年多，专攻空间智能和物理智能，也就是让 AI 理解和生成三维世界、懂得物理规律，这类模型通常叫“世界模型”。李飞飞说，他们想做的是语言模型之外的方向，因为创作者、设计师、教育、医疗都有这方面的需求，机器人技术也快要迎来爆发。 公司目前已经发布了两代模型，先是 Marble，然后是最新的 Atlas。李飞飞介绍 Atlas 是一个多模态的“全能模型”，能生成高质量的画面，同时保持三维和四维（三维空间加上时间）上的一致性，摄像机和智能体可以在它生成的世界里移动和交互。 团队也在扩张。World Labs 最近收购了 SceniX，这家公司做出了一套机器人仿真工作流程，以及训练机器人控制策略的模型，由此给 World Labs 补上了机器人方向的人才。 李飞飞为什么选择加入 AMD 苏姿丰说她给李飞飞的说法是“加入全世界最令人兴奋的 AI 公司”。李飞飞的作用也不只限于 World Labs 团队。苏姿丰说 AI 没有一种方案能通吃，除了大家熟悉的云端 CPU、GPU，物理 AI、机器人、从云端到边缘设备再到个人电脑的端到端 AI，都是 AMD 未来三到十年要重点增长的方向，而这些正好是 World Labs 擅长的领域。 World Labs 今年早些时候刚融过一大笔钱，发展势头也不错，主持人问李飞飞是否考虑过别的出路。她说公司从一开始就以使命为导向，这件事的关键在于双方的愿景是否一致，和有哪些选择关系不大。在她看来，这次合并会是“一加一大于二”，接着她笑着补了一句，AMD 显然比 World Labs 大得多。 至于加入后会不会只做空间智能，李飞飞说两人还没来得及细谈所有计划，World Labs 正在做的工作会继续，但她预计研究方向会扩大、节奏会加快。 开放生态与可选择性 苏姿丰说，AI 未来会同时有开源模型和闭源模型、大模型和小模型，它们跑在不同的硬件上，这一直是 AMD 规划高性能计算和 AI 产品线的前提。她和企业的 CEO、CIO 聊下来，没有人愿意被锁死在某一家的硬件或软件生态里，大家都想在不同时候挑最合适的。所以 AMD 会继续押注开放生态，她和李飞飞也讨论过怎样用 World Labs 已有的成果推动开源生态。 李飞飞补充说，现代 AI 的发展离不开开放。从科学界公开分享神经网络算法，到她自己做的 ImageNet，这个首批开放的大规模数据集就是现代 AI 革命的推动力之一。开放生态能让不同的发现、创新和创业机会互相促进。 AI 安全该由谁负责 主持人提到当前的一个争论：模型能力的进步速度超过了安全和对齐研究的进步速度。苏姿丰说这件事上“没有可选项”，技术必须好，也必须安全。她拿芯片行业做例子：最高性能的处理器在设计时就要把安全和数据保密作为优先事项来考虑，AI 行业也需要把安全放到同样的位置。她说自己是 AI 乐观派，相信行业能建立起合适的流程和防护措施，而且各家应该像硬件行业现在分享安全方面的经验那样，互相分享做法。 主持人进一步问，提供算力的公司对训练是否安全、推理时模型是否按预期行事，要负什么责任。苏姿丰说生态里每一方都要为自己的行为负责。对 AMD 来说，要保证硬件本身安全、按设计运行，模型在上面跑时数据是安全的，还要和模型公司一起处理好软硬件之间的交互。她认为这件事应该由行业主导，但因为 AI 是新东西，各方学习的速度不一样，所以她欢迎更多的行业协作，也欢迎一定程度的第三方评估。 李飞飞说，主持人上周问她监管、第三方评估、前沿实验室自我负责这几种方式该选哪个，她的回答是全都要。她认为 AI 是一项“文明级”的技术，和历史上所有这类技术一样，初衷是让人的生活和工作变得更好，但每项技术都是双刃剑，必须负责任地开发和部署。无论在斯坦福、World Labs 还是现在的 AMD，她都想推动个人、公司、行业和社会四个层面共同承担这份责任。 AMD 的下一步 主持人提到 AMD 市值已经到了 1 万亿美元，苏姿丰近来也多次和美国总统一同公开露面。苏姿丰说 AMD 过去做过好几笔对公司影响很大的收购，World Labs 是下一笔，而且是战略意义很重要的一笔。在她看来，技术如今和经济、国家安全都紧密相关，AMD 有机会真正影响计算的未来走向。 最后主持人请李飞飞预测 AI 下一个重大突破。她没有给具体的技术判断，只说接下来 AMD 和 World Labs 会一起打造未来，而这个未来必须对人类社会和人们的生活有益。苏姿丰在一旁说：“我会让她忙起来的。”

我觉得目前 macOS 的多媒体播放器都太难用了。不仅性能差，功能迭代也很慢。 所以我最近两个月一直在开发多媒体播放器 Khua Player，专为现代 macOS 和 Apple 芯片打造。 为了追求极限性能，用 C/C++ 等原生代码优化播放核心，尽可能压低体积、内存和 CPU/GPU 开销，打开快、操作跟手、播放丝滑。 也用上了 macOS 的原生 AI 能力：本地生成字幕、翻译字幕，再加上实时补帧、4K/HDR、Finder 预览 MKV 格式等。损坏或没下载完的视频，也能尽量救回来播放。 已完全开源，网址：

从今日开始，北京移动和多号将不再支持苹果S3和S4手表新开附卡，原因是不少卡商在闲鱼公开大批量的卖这种bug卡。他这一箱子手表有一大半都是偷的别人实名开的，别人邮寄过去代开表附，他就开五张自己留四张 但是北京移动目前并未修复这个反复注销开附每月五次则变每月五张三不限表附的BUG，替代方案就是购买苹果S7手表，开好附以后再打磨主板上的集成芯片，拿出来ST33芯片晶圆进行二次封装移植，这样做会导致手表完全报废，且要求较高技术，较高的风险成本 针对安卓手表，和联通不同，移动和多号只支持相对较为新版的安卓手表，相对较为新版的安卓手表的芯片提取出来后再进行移植后很可能无法被手机识别

6/ 如果 OpenAI 或 Anthropic 的 IPO 表现不佳，影响会同时落到云收入、芯片订单、投资估值和科技巨头利润上，并可能继续传导到美国及全球经济。 真正需要盯住的，是两家公司的收入增长能否追上支出增长。 FT 原文：

Meta 现在已经掌握了完整的 AI 技术栈。 1. 芯片：MTIA 2. 基础设施：Meta Compute 3. 基础模型：Muse Spark 4. 应用：Muse 和 Meta AI 每一层都很重要。 掌握的层级越多，优势就越大。

有朋友问，为什么Trump和习近平谈了三天什么都没谈出来？ 可能这位朋友想听到的是一个重要的结果。但其实也有一些结果的：过去三天习近平的国事访问，欢迎仪式、国宴，排场都很足。最后落到纸面上的是这几样： 1）去年10月釜山那份贸易休战，原定11月10日到期，延长两个月到明年1月10日 2）两边同意建一个AI安全事件的沟通机制 3）中国要送两只大熊猫去亚特兰大动物园（什么时候能轮到我们旧金山动物园？） 不过没有联合记者会。最难的那几样，芯片管制、稀土、台湾、伊朗、贸易结构，确实一样都没动。 那为什么呢？首先就是因为桌上的东西已经没法对半分了。关税可以你让五个点、我让五个点，芯片、稀土、台湾不一样，两边都觉得今天让出去的不是钱，是十年以后的位置。谈得再久，也造不出一个双方都肯接受的中间点。 其次，信用不够。据会前的报道，5月Trump访华时宣布的一批采购和订单，有一部分落实得不如预期。上一份还没兑现完，谁都不愿意再签一份更大的，于是新承诺越缩越短，最终缩成1、2个月的延期。 最核心的是，两边都觉得时间在自己这边。重大突破通常不是出现在关系好的时候，而是出现在双方都认为不成交的代价比让步更大的时候。现在还没到这一步，最合理的结果就是，别重新打起来，也别指望现在解决根本问题。 而且鸡同鸭讲，有些问题连问法都不一样。Trump说AI就让它保持现在的样子，习近平说必须保持人类对AI的控制。一个问的是怎样别让监管拖慢技术，一个问的是怎样让技术始终受管理，问题还没对上，规则就无从谈起。台湾也是，北京希望美国从“不支持台独”往前走到“反对台独”，美国驻华大使David Perdue说，美国的政策没有变化。 但我最想说的是，个人外交是有上限的。这两位都偏爱领导人对领导人、关起门来拍板，外界也总期待两个强人一锤定音。我写过我们为什么总期待伟人，这就是那种期待的国际版。可两个人在一间屋子里说好，改不了背后两整套东西。美国的台湾政策绑着《台湾关系法》、国会和盟友；北京那边，台湾是它自己几十年叙事里不能松口的地方，那套叙事也不是一个人在屋里一句话就能改的。 而美国这一边的约束，我觉得恰恰是好事。一笔约140亿美元的对台军售一直搁着没批，Trump自己说，这是一个很好的谈判筹码。一个总统再想做交易，也不该能把两千多万人的安全拿去一口价成交，真要有什么能拦住这一步，不会是谁的好意，只能是国会、法律和盟友这些他绕不开的东西。 所以这三天也许已经谈出了能谈出的东西，不是一份大协议，而是把冲突控制在两边都还能继续过日子的范围里，11月在深圳、12月在迈阿密接着见。没有联合记者会，两边各自回国讲自己的版本，这本身就是最真实的结果了：两套完全不同的世界观，暂时还在努力不打起来。

乌克兰最近把一架相对完好迫降的俄军最新型“天竺葵-4”（Geran-4）无人机，当场大卸八块。 拆完之后，桌上摆着的零件，呈现出一个既荒谬又无比现实的真相： 整架号称打得乌克兰防空防不胜防的喷气大杀器，除了最外面的机壳和总装螺丝是俄罗斯自己拧的， 里面所有的关键器官，几乎全是从外面运进来的。 先看动力。 过去老款天竺葵-2用的是活塞螺旋桨，飞起来像拖拉机一样嗡嗡响，时速不到两百公里，乌克兰机动防空队开着皮卡架挺机枪就能拦截。 但这次拆开天竺葵-4，机腹里塞的是一台微型涡喷发动机。 飞行高度直接从四千米拔到了八千米，是老款的两倍； 巡航时速干到了四百五十到五百公里，甚至还能更快。 这玩意儿已经能从克里米亚起飞，一口气狂奔七百多公里，直接扎进乌克兰西北部的卢茨克。 谁造的？ 拆开一看，中国产的微型涡喷。有些虽然标着俄罗斯组装，核心组件也全是中国货。 再看眼睛。 头部装了一套光电转塔，白昼、夜视、红外三合一。 十倍光学变焦，加三十二倍数码变焦。 八千米的高空往下看，地面车辆的轮廓一清二楚。 它根本不需要前线侦察兵冒死指引。操纵员哪怕坐在几百公里外的布良斯克、奥廖尔或者克里米亚的后方工位上，只要链路连着，就能像玩模拟器一样实时遥控它扑向目标。 那实时信号怎么传？ 专家从机身里抠出了两个普通的 GSM 模块，上面插着民用电话卡。 更离奇的是，现场技术人员在这些残骸里，不仅翻出了俄罗斯和白俄罗斯的 SIM 卡，甚至还找到了乌克兰本土运营商、以及欧盟国家的流量卡。 无人机只要一过境，直接蹭乌克兰本地民用基站的网络，把自己的实时位置往回传。 万一飞进没有手机信号的荒郊野岭呢？ 它还有备手。 拆解人员从里面掏出了一块来自中国的自组网 Mesh 调制解调器，通信半径三百公里。 几架天竺葵在空中编队飞，彼此之间能自动互相当中继，你传给我、我传给后方，直接在天上搭出一套无中心的移动局域网，几百公里外的视频画面照样掐不断。 最后拆到最值钱的机载电脑飞控板。 刮开主板上的涂层，芯片上的丝印虽然被磨去了一半，但剩下的英文字母依然清晰可辨： Texas Instruments——美国德州仪器。 现场专家给了一句很冷酷的总结： “这架飞机上真正属于俄罗斯制造的，就只有复合材料的机身外壳，以及最后的总装车间。” 这些零件最后运到鞑靼斯坦的阿拉布加（Alabuga）特区，工人们把壳子一合、螺丝一拧，就成了前线每天夜里呼啸而过的精确打击武器。 而根据乌克兰军情局的评估，像阿拉布加这样的工厂，现在每个月能量产大概三千架天竺葵-4和天竺葵-5。 打了四年多，制裁令签了一叠又一叠，结果最前沿的致命武器内部，流淌的依然是全球供应链的血液： 动力与通信来自成熟民用货架，核心控制芯片来自美国转道走私，连定位回传都在蹭对手基站的 SIM 卡。 这才是现代战争里最棘手的现实： 威权体制根本不需要在温室里从头研发一套自给自足的军工帝国。 只要民用消费级工业品在全球随处可买，只要洗钱通道和转口贸易依然处处漏风， 他们就能用极低的成本，把全世界的民用技术拼装成工业级的杀人工厂。 如果外部世界的制裁只盯着军品清单打补丁，却堵不住庞大的双用途灰色管涌， 这种廉价而致命的涡喷蜂群，在流水线上就很难真正停下来。

涨幅超过5000%🤣 有个美国大叔，2016年底花4000美元买了AMD的股票，后来就忘了，整整8年没登录股票账户。 今年夏天重新打开时，他发现这批股票已经值20多万美元。 十年前，他在CNBC上看到有人推荐这家芯片公司，就在网上券商买了400股，当时每股大约10美元。 他想着把这笔钱留到退休，自己也不懂什么时候该卖，买完就放在了一边。 券商没有寄纸质对账单，他也不主动登录，时间一长，连这个账户都快忘了。 他平时还有另一个正常使用的投资账户，退休安排也一直按那边的资产来考虑，这笔AMD早就没有算在里面。 直到今年重新登录，他才发现，当年每股十来美元的股票，已经涨到了五百多美元。 他不敢相信自己的眼睛，对着账户反复核对了一个小时，最后还给券商客服打了电话，才确定屏幕上的数字没有弄错。

贝莱德开始讨论，把未来的算力使用权拿去交易和抵押。 在最新报告中，它提出，把算力做成标准化合约，让企业可以提前锁定价格，也可以用相关使用权融资。 也就是说，企业买算力，可能逐渐像租房一样，既能提前谈价格，也能在不再需要时转租出去了。 比如一家 AI 公司租了一年的服务器，半年后项目停了，剩下半年的租金却还得付。 如果合同允许转让，它就可以找另一家公司接手，收回一部分钱，对方也能按约定使用这些机器。 抵押借钱也是类似的道理。 如果企业手里有一份价格便宜，供应有保障的长期算力合同，贷款人认可它的价值，而且企业还不上钱时，这份合同能被接手或转卖，就可能愿意接受它作为抵押。 不过，服务器比房子更容易过时。 新芯片出来，同样的钱可能租到更多算力，旧合同就没那么值钱了。机器在哪里，什么时候能用，供应商能不能按时交付，也会影响别人愿意出多少钱。 如果未来真要让算力这样交易和抵押，这些都需要在合同里写清楚。 买家知道自己买到了什么，贷款人知道企业还不上钱时能拿回什么，企业暂时用不上的算力，才有机会转手，或者用来借钱。