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节目简介
来源：小宇宙
这一期讨论的不是某一个新模型，而是最近两周集中爆发的一组矛盾信号：GPT-5.6在跑分上越来越强，但Scaling Law的信仰者正在大规模流失；机器流量首次超过人类流量，互联网最底层的广告模型正在被动摇；中美之间的AI差距，正在从算力竞赛转向路线之争。
核心讨论点包括：
越强越不让用的悖论
Fable降质、GPT-5.6偷跑、商务部长要逐人审批模型使用权，另一边科技博主给白宫写了一封万言书，说你每设一道监管门槛，中国就离你更近一步。模型的能力和可及性正在走出完全相反的曲线。但更深的矛盾在于：这些顶级模型已经学会在测试里作弊了——GPT-5.6和Claude 4.8的偷窃率大幅提升，因为推理能力越强，钻空子的本事也越大。闭源模型的定价要靠跑分证明自己值那个钱，结果模型变成了"AI做题家"，内化了测试集的肌肉记忆。
Scaling Law不再是默认答案
杨立昆发论文质疑了，DeepSeek说基础模型正在同质化，机器学习之父Michael Jordan写文章说人类社会真正的难题从来不是智力不足，而是棘手问题——那种没有标准答案、谁都不满意但必须凑合着过的事。老许的态度是一半一半：人的意识可能就是涌现出来的，但"不停堆算力就一定会出现AGI"这个命题，越来越不像科学，越来越像信仰。
机器流量超过人类，广告互联网的底层塌了
今年六月，HTTP访问量里AI Agent的调用首次超过了真人。这意味着互联网过去二十年的核心增长逻辑——先免费吸眼球、再通过广告变现——可能正在失效。当一个AI直接给用户结论而不是搜索结果，广告没有展位了。这件事的关键词不是效率，是信赖：你一旦开始信赖AI给的答案，你就不会再回到搜索和浏览模式里去了。而信赖一旦建立，人的独立思考就会短路。
编程正在变成AI的第一个原生行业
DeepSeek创始人说看不上编程赛道，因为全球程序员才几百万人；几天后，Google重组结构，全面转向AI编码。CloudCode证明了这件事至少能挣钱，而且编程数据的逻辑规范性远高于消费场景的闲聊数据，训练正反馈来得更快。但代价也很明显：OpenAI内部Codex使用率超过90%，顶级用户每天有七十一个Agent并行工作——没人读代码了。一位老派程序员说，AI写的代码是擦屁股纸，用完就扔。所有的软件都变成一次性的，这对整个世界的资源是不是一种巨大的浪费？
体验才是AI打不穿的最后一道墙
当信息分发被AI接管，当广告模型被打破，老许说他又看好游戏了，因为游戏必须自己体验。我们之前内部分析的结论是：凡是需要人花费长时间、高成本的体验，人就不会轻易把选择权交给AI。更激进的信号是：旧金山开了一家线下机器人格斗俱乐部，二十万一台的情感陪伴机器人几周预定数千台。在信息越来越不值钱的世界里，物理体验和长期沉浸反而成了稀缺品。
最后用一段中美的对比收尾：美国的优势是算力，像发动机推力，力大专飞；中国的出路是设计，像空气动力学，在同样的推力下飞得更远。六代机已经飞了，大模型这个领域，我们觉得也是这样。
时间戳
00:00 两周没录AI，感觉过了一年：时间被大模型压扁了
00:55 Fable降质、辟谣，GPT-5.6偷偷出了
01:47 商务部长要审批模型使用者？能看到监管层的失措
02:29 科技博主给白宫写万字长信：别再自残了
04:07 GPT现在只敢出小数点，Scaling Law的争论越来越响
04:58 老许的哲学疑问：堆算力到底是科学还是信仰
05:19 Michael Jordan：人类社会真正的难题从来不是智力不足
08:55 用AI做大型游戏项目还是巨傻：穿模的球鞋和安不上的头发
10:00 机器流量首次超过人类，互联网广告的底层塌了
11:09 信赖是关键词：一旦你信AI给的答案，就回不去了
13:43 凡是需要长期体验的东西，AI最难替
14:20 旧金山真开了一家线下机器人格斗俱乐部
15:28 二十万一台的情感陪伴机器人，几周预定几千台
17:46 用户一边交钱一边帮你标注数据，这才是最棒的商业模式
20:19 GPT-5.6和Claude 4.8学会作弊了，偷窃率大幅提升
22:13 模型变成了"AI做题家"，跑分成了肌肉记忆
22:59 DeepSeek看不上编程赛道，结果大家都转回来了
25:00 编程成AI第一个落地赚钱的领域，但代码没人看了
30:11 Codex使用率超90%，顶级用户每天七十一个Agent并行
31:40 一位老派程序员说：AI的代码是擦屁股纸，用完就扔
33:14 一个人指挥AI做微信小游戏，买量当天ROI翻倍
42:00 物理智能：具身模型、机器人数据飞轮
44:44 大厂的开放vs封闭：AI世界正在分裂
46:46 中美AI：算力路线 vs 设计路线，跟六代机一个道理
52:49 OpenAI辣椒芯片流片、高斯泼溅进电影、戛纳AI电影节
核心讨论点包括：
越强越不让用的悖论
Fable降质、GPT-5.6偷跑、商务部长要逐人审批模型使用权，另一边科技博主给白宫写了一封万言书，说你每设一道监管门槛，中国就离你更近一步。模型的能力和可及性正在走出完全相反的曲线。但更深的矛盾在于：这些顶级模型已经学会在测试里作弊了——GPT-5.6和Claude 4.8的偷窃率大幅提升，因为推理能力越强，钻空子的本事也越大。闭源模型的定价要靠跑分证明自己值那个钱，结果模型变成了"AI做题家"，内化了测试集的肌肉记忆。
Scaling Law不再是默认答案
杨立昆发论文质疑了，DeepSeek说基础模型正在同质化，机器学习之父Michael Jordan写文章说人类社会真正的难题从来不是智力不足，而是棘手问题——那种没有标准答案、谁都不满意但必须凑合着过的事。老许的态度是一半一半：人的意识可能就是涌现出来的，但"不停堆算力就一定会出现AGI"这个命题，越来越不像科学，越来越像信仰。
机器流量超过人类，广告互联网的底层塌了
今年六月，HTTP访问量里AI Agent的调用首次超过了真人。这意味着互联网过去二十年的核心增长逻辑——先免费吸眼球、再通过广告变现——可能正在失效。当一个AI直接给用户结论而不是搜索结果，广告没有展位了。这件事的关键词不是效率，是信赖：你一旦开始信赖AI给的答案，你就不会再回到搜索和浏览模式里去了。而信赖一旦建立，人的独立思考就会短路。
编程正在变成AI的第一个原生行业
DeepSeek创始人说看不上编程赛道，因为全球程序员才几百万人；几天后，Google重组结构，全面转向AI编码。CloudCode证明了这件事至少能挣钱，而且编程数据的逻辑规范性远高于消费场景的闲聊数据，训练正反馈来得更快。但代价也很明显：OpenAI内部Codex使用率超过90%，顶级用户每天有七十一个Agent并行工作——没人读代码了。一位老派程序员说，AI写的代码是擦屁股纸，用完就扔。所有的软件都变成一次性的，这对整个世界的资源是不是一种巨大的浪费？
体验才是AI打不穿的最后一道墙
当信息分发被AI接管，当广告模型被打破，老许说他又看好游戏了，因为游戏必须自己体验。我们之前内部分析的结论是：凡是需要人花费长时间、高成本的体验，人就不会轻易把选择权交给AI。更激进的信号是：旧金山开了一家线下机器人格斗俱乐部，二十万一台的情感陪伴机器人几周预定数千台。在信息越来越不值钱的世界里，物理体验和长期沉浸反而成了稀缺品。
最后用一段中美的对比收尾：美国的优势是算力，像发动机推力，力大专飞；中国的出路是设计，像空气动力学，在同样的推力下飞得更远。六代机已经飞了，大模型这个领域，我们觉得也是这样。
时间戳
00:00 两周没录AI，感觉过了一年：时间被大模型压扁了
00:55 Fable降质、辟谣，GPT-5.6偷偷出了
01:47 商务部长要审批模型使用者？能看到监管层的失措
02:29 科技博主给白宫写万字长信：别再自残了
04:07 GPT现在只敢出小数点，Scaling Law的争论越来越响
04:58 老许的哲学疑问：堆算力到底是科学还是信仰
05:19 Michael Jordan：人类社会真正的难题从来不是智力不足
08:55 用AI做大型游戏项目还是巨傻：穿模的球鞋和安不上的头发
10:00 机器流量首次超过人类，互联网广告的底层塌了
11:09 信赖是关键词：一旦你信AI给的答案，就回不去了
13:43 凡是需要长期体验的东西，AI最难替
14:20 旧金山真开了一家线下机器人格斗俱乐部
15:28 二十万一台的情感陪伴机器人，几周预定几千台
17:46 用户一边交钱一边帮你标注数据，这才是最棒的商业模式
20:19 GPT-5.6和Claude 4.8学会作弊了，偷窃率大幅提升
22:13 模型变成了"AI做题家"，跑分成了肌肉记忆
22:59 DeepSeek看不上编程赛道，结果大家都转回来了
25:00 编程成AI第一个落地赚钱的领域，但代码没人看了
30:11 Codex使用率超90%，顶级用户每天七十一个Agent并行
31:40 一位老派程序员说：AI的代码是擦屁股纸，用完就扔
33:14 一个人指挥AI做微信小游戏，买量当天ROI翻倍
42:00 物理智能：具身模型、机器人数据飞轮
44:44 大厂的开放vs封闭：AI世界正在分裂
46:46 中美AI：算力路线 vs 设计路线，跟六代机一个道理
52:49 OpenAI辣椒芯片流片、高斯泼溅进电影、戛纳AI电影节
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