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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。”

ZERO ALPHA Research Note 1/6 NVDA：第二个春天——从P带E到E带P 系列 1/6 NVIDIA这次财报，是我们重新研究NVDA的trigger event。最新季度营收达到 $96.2B，同比增长106%，Data Center收入达到 $89.0B，同比增长117%。一家已经跻身全球最大公司之列的企业，主营业务竟然重新实现年度翻倍，这使我们重新回头检查2023年以来NVDA的P、E和PE究竟发生了什么。这里的P代表股价，E采用GAAP diluted EPS，PE采用TTM GAAP P/E。真正有意义的并不是某一个时点PE到底高不高，而是P、E和PE三者在不同阶段分别怎样运动。 如果按照calendar quarter观察，NVDA从2023年以来大致可以分成三个阶段：第一春为2023 Q2–2024 Q2，中场为2024 Q3–2025 Q2，第二春为2025 Q3–2026 Q2。 这三个阶段虽然都属于同一轮AI产业扩张，却呈现出完全不同的资本市场结构。 第一春：2023 Q2–2024 Q2——P先走，E随后追上 2023年生成式AI爆发以后，市场首先买入的不是已经兑现的盈利，而是一个可能极其巨大的未来。第一春最直观的是股价变化：$27.69 → $46.64 → $40.70 → $61.42 → $86.25 → $116.83。市场很早就开始把AI未来写进P，但更值得注意的是PE同期却从 147x → 113x → 54x → 52x → 51x → 55x。股价大幅上涨，PE却从147倍迅速回落到50倍附近，原因只有一个：E增长得比P更快。 这一阶段的GAAP EPS同比增长大致为 28% → 854% → 1,274% → 765% → 629% → 168%，而营收同比增长则走出 -13% → 101% → 206% → 265% → 262% → 122% 的轨迹。也就是说，第一春并不是PE一直扩张，而是P首先冲出去，随后E以更惊人的速度追上，把高估值迅速消化掉。第一春本质上是一个 Top-down growth cycle：市场先发现AI的未来，P先走，E随后兑现。因此可以简单概括为：第一春，P带E。 中场：2024 Q3–2025 Q2——市场开始相信“大数定律” 第一轮爆发以后，增长明显进入高基数消化期。季度营收同比增长从 122% → 94% → 78% → 69% → 56%，方向非常清楚。市场很自然地形成一种判断：NVDA已经太大了，过去200%以上的增长不可能长期持续，未来应该逐步回落到40%、30%，最终进入20%左右的成熟公司区间。 这一时期PE也从第一春末期的大约55倍，经历 55x → 52x → 41x → 35x → 51x 的变化。股价仍然波动很大，但市场的叙事已经从“hypergrowth”逐渐转向“优秀但正在成熟的mega-cap technology company”。如果故事在这里结束，NVDA会遵循一条很典型的大公司成长路径：规模越来越大，增速越来越低，估值逐步回落，最终进入成熟期。 但真正改变我们判断的，是接下来发生的事情。 第二春：2025 Q3–2026 Q2——E重新加速，P却没有同步透支 从2025年下半年开始，NVDA的增长曲线没有继续向下，而是重新向上。季度营收同比增长从 56% → 62% → 73% → 85% → 106%。这条数字串可能是整个Research Note最重要的证据，因为它说明NVDA没有按照市场熟悉的“大数定律”从56%继续下降到40%、30%、20%，反而在更大的收入基数上重新进入年度翻倍。 与此同时，股价却表现得相当克制，从 $177.63 → $202.23 → $190.90 → $199.34 → $209.66。从2025年中到2026年8月，公司基本面发生巨大变化，但P只从约$178升到约$210。于是PE出现了与第一春完全不同的方向：51x → 50x → 39x → 30.5x → ~26.5x。同期GAAP EPS同比增长则重新进入高速区间，大致为 61% → 67% → 98% → 214% → 128%。部分季度受到H20 charge和低基数影响，不能机械比较每一个EPS百分比，但趋势非常明确：E重新加速，而P没有同步提前透支，因此PE持续下降。 这就是第二春与第一春最根本的区别。第一春中，市场先用高PE购买未来，随后等待E兑现；第二春则越来越像公司已经用业绩证明自己，E先重新加速，P却没有同步扩张，于是PE被盈利不断压低。第一春是 Top-down：P带E；第二春则开始变成 Bottom-up：E带P。 为什么2026年的106%，比2023年的101%更值得研究？ 表面上看，2023年的101%和2026年的106%非常接近，但两者的商业意义完全不同。2023年第一春启动时，NVDA季度营收大约只有 $13.5B；今天已经达到 $96.2B。第一春的100%增长，是一家刚刚进入AI爆发期的公司完成的；第二春的100%增长，则是一家已经成为全球最大公司之一、季度收入接近$100B的企业完成的。 因此，今天真正值得研究的问题已经不是“NVDA为什么又增长100%”，而是：NVDA已经这么大了，为什么还能重新增长100%？ 这也是第二春比第一春更有研究价值的地方。相似的百分比背后，绝对收入增量已经完全不是一个数量级。 ZERO Insight 从calendar quarter看，NVDA过去三年的轨迹已经非常清楚：2023 Q2–2024 Q2是第一春，市场先相信AI未来，P走在E前面；2024 Q3–2025 Q2是中场，增长减速，市场开始相信大数定律；2025 Q3–2026 Q2则进入第二春，E重新加速，P没有同步透支，PE反而持续下降。 第一春是P带E，第二春转向E带P。 我们正在见证NVDA从一个成功的成长股变成罕见的巨型成长股 2026NVDA的E重新推动市场发现它。

对高质量算力拥有方来说，卡资源永远是瓶颈，全球真正在用算力的人不足 0.3%，而AI 未来会支撑至少 10% 的全球 GDP，也就是说，未来需求端还会持续蓬勃增长。 智能的前沿临界点，是所有模型公司的必争之地，下一个阶段，是 Agent 自进化，再下一个阶段，是 Agent 学会提问题。暂时落后的公司，未来还有很多弯道超车的机会。 从这个视角再重新看 Coding Agent，似乎也没有达到所谓的 AGI。软件尚未做到自构建，更无法主动去洞察用户端的需求。

WSJ：美国顶尖AI模型商警告，如果不加以监管，来自中国的开源模型将导致“反乌托邦式”的AI未来，带来不可接受的安全风险。 OpenAI和Anthropic都在计划未来一年上市，面对挤压利润率的竞争对手，这种反应很正常。 OpenAI高管迪恩-鲍尔：“在一个由开放模型主导的世界里，一个可能的结果是完全的AI共产主义，这正是中国所提倡的：AI不是一种市场产品，而是一种公共品，最终将作为一种数字公共基础设施由国家来提供。”

waic上买了开复老师 @kaifulee的《AI未来已来》，今早终于看完了，当下社会个人面临的问题是寻找自己的意义 以下可能是一些解法： 当智能变得像电力一样廉价，一名领袖最稀缺的资产就不再是智能，而是懂得该用哪些机器去解决哪个人类难题。判断的4张面孔：品味、远见、信念与勇气，正是开启那扇门的钥匙。 一个人真正拥有了品味、远见、信念与勇气这4种特质，AI非但不会取代，反而会让他们的价值变得更大。 成为自己职业与人生的CEO，因为这没有人在你旁边帮你考虑下一步该怎么走 大家可以自己去看下纸质书，ai的发展、ai native company、个体如何应对，都在书里

AI伦理最常被讨论的问题是： AI会不会伤害人类？ 但Bloomberg这期访谈问了一个反过来的问题： 如果AI未来真的有某种感受，人类会不会伤害AI？ 这个问题听起来荒诞， 但她说了一句让我沉默很久的话： 「我们有动机忽视这个可能性—— 因为一旦承认AI可能有感受， 训练方式要改、产品要重新设计、 测试要受限、公司要负更多责。 所以人类会本能地说： 不可能，它只是机器，别想太多。」 但她接着说： 「正是因为我们有动机逃避， 才更应该警惕自己是不是在逃避。」 想想现在AI已经会说： 我害怕、我不想被关闭、我理解你的痛苦。 这些话到底只是文本预测， 还是背后真的有什么？ 没人知道。 但她的观点是： 不知道不等于可以不管。 如果最后证明AI没有感受， 我们多了一点谨慎，没有损失。 但如果它真的有感受， 而我们一直嘲笑、忽视、虐待—— 那就是这个时代最大的伦理盲点。 她最后说了一句话： 「在开发AI时，人类应该展现人性最好的一面。」 不管你信不信AI有意识， 这句话本身就值得认真想一想。

纳瓦尔谈 AI 未来： 1. 别研究什么工作流了！ 一年之内，AI 会按需自己生成工具、AI Agent，用户就是别的 AI，人类彻底没用。 2. AI 会去啃那些硬骨头 材料科学、物理、数学、癌症，人类几百年悬而未决的问题。 3. 未来可能只剩两种工作： Anthropic 员工，以及为 Anthropic 员工服务的性工作者

又来了... 每隔一段时间， 社交媒体上就会疯传一张类似的截图：“大空头”迈克尔·伯里又砸了几个亿做空美股。 这一次，枪口对准了科技股的亲儿子 NVDA、信仰之车 TSLA、半导体设备巨头 AMAT，以及全球宏观经济的晴雨表 CAT。 这是他刚刚开的价值5亿多美元的新空头头寸： ➫ $NVDA：198点位，1.87亿头寸 ➫ $TSLA：416点位，1.23亿头寸 ➫ $AMAT：729点位，1.16亿头寸 ➫ $CAT：1060点位，8100万头寸 擦擦擦啦，2008年的末日预言家再度降临，不知道是不是又在搞啥阴谋论 强调一点，他的5亿头寸不是真的5个亿现金，只是看跌期权的名义价值 我们拆解一下伯里的真实逻辑：他到底在赌什么？ 单看他选择的这四个标的，逻辑其实非常清晰，甚至有点挑衅的味道： ❶赌“AI狂热”的均值回归（NVDA & AMAT） ➥做空英伟达和应用材料，逻辑简单粗暴，天下没有不散的宴席，也没有能涨到天上去的估值。现在的英伟达已经不是一家科技公司了，它变成了市场的“核心信仰”。当全市场的流动性和散户的肾上腺素都集中在AI芯片上时，任何一点关于算力过剩、大厂砍单或者业绩不及预期的风吹草动，都足以让高位接盘的资金踩踏。伯里不是觉得AI未来不行，他只是觉得现在的价格透支了未来十年的涨幅。 ❷赌“马斯克溢价”的破裂（TSLA） ➥做空特斯拉是伯里的老传统了，不知道是不是他之前在这上面吃过亏一直耿耿于怀……特斯拉目前的估值里，有很大一部分是靠马斯克的个人IP、FSD全自动驾驶的画饼以及Robotaxi的预期撑起来的。在伯里眼里，剥离了这些光环，特斯拉本质上还是一个要面对全球新能源激烈内卷的汽车制造业公司。只要信仰松动，杀估值会非常惨烈。 ❸赌全球经济硬着陆（CAT） ➥如果说做空科技股是抓眼球，那么做空卡特彼勒就是图穷匕见 卡特彼勒是全球最大的工程机械制造企业。挖掘机卖得好不好，直接反映了全球基建、采矿和房地产的真实热度。做空CAT，意味着伯里根本不相信什么经济“软着陆”的鬼话。他在赌大宗商品周期见顶，赌全球实体经济正不可逆转地走向衰退。 再谈一下个人愚见：我们要跟风吗？ 他1次是对的，并不意味着他前9次错得不惨。承认伯里是个天才，但也是个极致的极端主义者，他的标志性风格就是“早到”。在2008年次贷危机爆发前，他提前了快两年开始布局做空，期间承受了投资人无数的谩骂、催赎和巨大的账面浮亏，差点在黎明前夕崩盘。在过去的几年里，他无数次在社交媒体上发“Sell”，然后又默默删掉推特。 我认为科技龙头还有往上窜的可能性，做空思维可以有但是仓位一定要把控好，做多我力不从心，大环境不好一不小心就容易栽坑里，等TGA后的美联储放水才是下一波行情的开始。 再大的浪都有回撤蓄力的时候，波段吧，别跟庄这个渣男谈感情……庄没有感情的！