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Anthropic @AnthropicAI IPO真要来了。 数据显示其2025 年营收 $45.9亿，同比翻 12 倍，但账面净亏 $420亿； 不过约 $340亿 是可转换融资工具涨价带来的会计计提，没真花出去； 真正在烧的是经营亏损 $80.6亿，光算力就花了 $73.3亿，是全年收入的 1.6 倍。 更要命的是，最大两个客户亚马逊（Amazon）和谷歌（Google）各占 12% 营收，走一个就少一成多。 就这，估值还要冲 $2万亿，而且 IPO 大概率放到 11 月中期选举之后。 二级市场到时候接不接？ 空T*D？🧐

果然赚钱最快的方法就是当二道贩子 1、有人专门盯TikTok Shop、Amazon上的热门商品，看到国外突然火起来的东西，就去1688、拼多多找同款货源，再拿到闲鱼、小红书上卖。 2、有人天天逛Etsy、Gumroad，看最近什么数字产品卖得好。Notion模板、Canva模板、简历模板、旅行计划表，研究完国内需求以后重新做个中文版，挂到闲鱼、小红书卖。 3、有人每天蹲Product Hunt、GitHub、Reddit，上面一旦出现好用的AI工具、AI工作流，就马上做成中文教程、提示词包、工作流模板，再去小红书、闲鱼变现。 4、有人在Fiverr、Upwork上接Logo、PPT、短视频剪辑、翻译的单子，接到以后再找国内的自由职业者做，或者直接用AI完成大部分工作，自己负责对接客户赚差价。 5、有人专门刷YouTube和Reddit上的冷门教程，比如AI、宠物、摄影、旅行、健身，国外已经验证过的内容，整理成中文以后发到抖音、小红书，再通过广告、带货、课程赚钱。 6、有人在拼多多、1688上找一些很冷门但利润高的产品，自己根本不囤货，直接挂到闲鱼。有人下单以后再去上家下单，一件商品甚至都没见过，差价已经赚到了。 7、还有人用AI做壁纸、海报、贴纸、婚礼邀请函、PPT素材，整理成一套数字产品，再放到Etsy、Gumroad这些平台卖。甚至一份东西做好以后，可以重复卖几百几千次。 8、有人专门研究国外已经跑通的小生意。 国外有人卖AI代运营，他就在国内给餐饮店、美容店、民宿做；国外有人卖旅行攻略，他就在小红书接定制攻略；国外有人卖各种模板，他就把模板重新本土化。 你会发现，很多生意根本没有那么神秘。 无非就是：这里的信息，那里的人不知道。 这里卖得便宜，那里有人愿意高价买。 这里已经验证过，换个平台再做一遍。 普通人想赚钱，很多时候甚至不需要发明一个新东西。 先学会做一个聪明的二道贩子。

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。”

这个开源项目系统整理了 35 家 AI 公司的 AI 工程师面试题，全部来自 “公开报告的面试经历” 来自 @outcome_school 团队 @pallavishekhar_ 开源发布，内容几乎涵盖了 OpenAI、Anthropic、DeepMind、xAI、DeepSeek、Kimi、GLM 等 AI Labs，Cursor、Cognition、ElevenLabs 等 AI Native 团队和 Nvidia、Microsoft、Amazon、Apple 等头部大厂。 覆盖的岗位头衔也非常多：AI Engineer、LLM Engineer、Gen AI Engineer、ML Engineer、Research Engineer、Applied Scientist、FDE、MLOps/LLMOps 工程师等。 开源地址： # 内容架构：一个精心设计的双层结构 第一层：跨公司通用题（Common Questions）。 作者把在多家公司反复出现的题目只列一次，标注"Asked at"哪些公司，按十大主题组织： 1. LLM 内部机制与架构 — attention 缩放因子、KV cache 内存公式推导、MQA/GQA/MLA、FlashAttention、BPE、RoPE/YaRN、Chinchilla scaling laws、MoE、解码采样策略、lost-in-the-middle、RMSNorm、SwiGLU 2. 推理、服务与 GPU 性能 — prefill vs decode、continuous batching、PagedAttention、投机解码、量化（FP16→FP4）、五种并行策略、TTFT/TPOT 指标、H100 上的 roofline 计算、vLLM/SGLang/TensorRT-LLM 选型、“如何把服务成本降 10 倍” 3. RAG 与检索 — 分块策略、BM25 vs 稠密检索、重排序器、HyDE、权限感知检索、ANN 索引、索引新鲜度、答案归因 4. Agent 与工具调用 — ReAct、MCP、工具 schema 设计、多智能体编排、Agent 记忆、循环终止条件、人类审批 5. 微调与对齐 — RLHF/DPO/GRPO/RLVR 全谱系、LoRA/QLoRA 数学、灾难性遗忘、“提示 vs RAG vs 微调”决策框架、蒸馏、reward hacking 6. 评估与可观测性 — LLM-as-judge 及其偏差、幻觉检测、基准污染、Agent 评估、回归门禁 7. 安全与负责任 AI — 提示注入（直接/间接）、OWASP LLM Top 10、护栏、Constitutional AI、红队 8. 多模态与语音 — VLM、语音 Agent 延迟预算、barge-in 打断处理、级联 vs 端到端语音、ASR/TTS 评估 9. AI 系统设计 — 十类高频设计题（千万级文档企业 RAG、代码助手、客服 Agent、Text-to-SQL、LLM 网关、数亿用户聊天服务等） 10. 编码题 — 从零实现 attention、KV cache、BPE、采样；LRU 缓存、令牌桶限流器、异步批处理器、SSE 流解析器、最小 Agent 循环 第二层：35 家公司的专属章节，分为五大梯队： 1. 前沿实验室（12 家）：Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、Meta、xAI、Mistral、Cohere、DeepSeek、月之暗面（Kimi）、智谱（GLM）、阿里（Qwen）、Sarvam AI（印度） 2. 大厂 AI 组织：Microsoft、Amazon、Apple、NVIDIA、Tesla，以及一组消费级 ML 公司（Uber/Netflix/LinkedIn/Airbnb/Pinterest/Spotify） 3. AI 基础设施公司：Databricks、Groq、Together AI、Hugging Face、Scale AI、Perplexity 4. AI 原生产品公司：Cursor、Cognition（Devin）、Sierra、Harvey（法律）、Glean、 AI（机器人）、Waymo 5. 前向部署/企业 AI：Palantir # 题目分布透露的行业信号同样值得关注 1. 公司的差异化考察方向，和它的商业模式严丝合缝。 这是最能体现整理功力的地方： · DeepSeek、月之暗面、智谱、Qwen 的题目深度绑定自家论文——MLA、auxiliary-loss-free 负载均衡、Multi-Token Prediction、MuonClip、DualPipe、长上下文扩展、GLM 的 thinking 模式。面试这些公司等于面试它们的论文，还要求 PyTorch 从零实现 MoE 路由。 · Groq 的题全是 SRAM-only 架构下的 roofline 重推演：“没有 HBM，decode 的 roofline 论证哪里变了”、“确定性在 p99 层面到底买到什么”。 · Apple 清一色端侧：3B 模型在手机上跑、PTQ vs QAT、不采集用户内容的前提下用设备信号改进模型、30+ 语言区无法记录用户内容的评估方案。 · CharacterAI 是推理经济学：“我们的服务成本被 KV cache 而非权重主导，降一个数量级，代价是什么”。 · Harvey（法律）和 Abridge（医疗） 考的是领域约束下的工程：200 页信贷协议里第 140 页的条款依赖第 8 页的定义术语怎么检索、生成的病历中出现了患者没提过的药怎么当作安全事故处理、PHI 如何约束整个架构。 · Palantir 的招牌是 "decomposition" 轮：把“一家货运铁路公司每年因机车非计划停机损失数千万”分解成工程计划。 2. 编码轮的形态正在发生实质性变化。 文档里反复出现的一类题，与传统 LeetCode 明显不同： · “实现一个内存 KV 存储：先 SET/GET/DELETE，再加事务 BEGIN/COMMIT/ROLLBACK，包括嵌套事务”（OpenAI、xAI 都问） · “给你一个 LLM 推理引擎的调度器类，其中一个方法是空壳，没有规格没有文档。说说你头三十分钟干什么”（xAI） “重构这 120 行能跑但很乱的代码，不许破坏测试”（OpenAI） · “对 5 万个文档跑 LLM 调用，API 限 100 并发、偶发 429 和超时，把 Python 写出来”（Anthropic） 考察重心从算法记忆转向增量需求下的代码演进能力、并发正确性、真实工程约束下的取舍。 3. “AI 协作轮”作为新题型已经进入正式面试流程。 这是文档里最前沿的信号： · Anthropic 部分机器学习岗有 AI-collaboration 轮：现场给你 Claude，考察的是你如何指挥它和验证它的产出，而不是你自己写。 · Meta 2026 年的流程新增三阶段 AI 辅助编码轮（探索修复 → 实现新功能 → 扩展改进）。 · Cursor 的 onsite 是两天在真实 Cursor 代码库上做一个功能（或 8 小时远程版），明确考核你对 AI 工具的使用效率和自主 scoping 能力。 · Sierra 给你两小时和任意 AI 工具，看你选择做什么。 xAI 有四小时限时产品构建。 4. FDE 成为一级岗位类别。 Anthropic、OpenAI、Databricks、Scale、Together、Sierra、Harvey、ElevenLabs、Palantir 的章节里都有 "Applied and Forward-Deployed Scenarios" 专属题库——典型题目如“企业客户说 Claude 幻觉太多，你是驻场工程师，头 48 小时做什么”。这对应了 AI 公司向企业交付方式的转变：模型能力差距收窄后，落地能力成为差异化。 5. 硬核系统题的普及。 "H100 上 70B 模型 batch size 1 的 roofline 计算"、"估算 70B 模型的 GPU 显存（权重 + KV cache + 激活 + 碎片）"、"p99 延迟在部署后翻倍但模型没变，走一遍诊断”——这类题横跨 NVIDIA、Together、OpenAI、Perplexity 等多家，说明推理性能的量化直觉已成为 AI 工程师的通用素养，而非基础设施工程师的专属。

Stunning stat: "Anthropic’s investors are expecting the company to reach a valuation of $2tn when it goes public in the coming weeks. Add in SpaceX, which began trading at $2tn after its IPO in June, and OpenAI, which is considering raising money privately at $1.2tn ahead of a public listing next year, and these companies alone could be worth well north of $5tn. Now compare that with the entire history of IPOs from 1980 to 2025. The 3,365 tech companies that went public in that period were worth a combined $4.1tn when they started trading." While I've written much about AI's transformative potential across sectors, I've always been dubious about how much value hyperscalers can seize enabling that transformation. As I dissect in my recent report on "The AI Trade" ( it's not about user acquisition. OpenAI claims to have over one billion active users across its services and two million businesses using its AI models. Anthropic has claimed to have more than 300,000 business customers. The question is not whether they can bring users to their services, but rather how much average revenue they can generate per customer relative to the price of building and maintaining their models. The cost of compute is inflating at the same time competition is depressing token pricing power. That's a precarious dynamic when so much hinges on the success of two companies. To again quote the report: "It’s hard to overstate how much hinges on these IPOs. As mentioned in the Executive Summary, OpenAI and Anthropic will account for 13% of AWS revenue and 27% of Google Cloud revenue this year. As for Microsoft, OpenAI alone accounts for roughly 70% of its AI-specific revenue ($24.1 billion out of an estimated $34 billion total for the fiscal year ending in June 2026). OpenAI has committed to tens of billions of spending on chips from the likes of Nvidia and Broadcom. Deepening circularity concerns, tech giant earnings growth has been increasingly driven by paper gains in the private-market valuations of Anthropic and OpenAI. In Q2, Amazon, Alphabet, Nvidia, Meta, and Microsoft reported $160 billion in cumulative “other income”, trouncing the $69 billion in “other income” reported in Q1. To quote the FT: “These one-off valuation boosts, derived in large part from enthusiasm around AI, risk distorting the financial picture at a time when investors are closely scrutinizing tech earnings.” If either Anthropic or OpenAI stumble in their IPOs, it’ll hit tech giants on multiple balance-sheet fronts and likely ripple through the US and global economy. A pin-prick popping of the AI bubble may not be our base case, but if a pin is out there, it’s likely the revenue versus spending trajectories of Anthropic and OpenAI." FT link:

I just published a manifesto for all the developers out there who use an AI coding tool, but feel like they're not shipping much faster I wrote 10 principles for changing how you build software with AI, based on what I've seen work for teams across Amazon