AI 进化论

先说一个数字：$28.5 万亿美元00:06今天咱们这个内容来聊一聊SpaceX即将要进行的史上最大规模的IPO然后它背后的三大核心业务，以及它是如何通过这三大核心业务去冲击一个全新的计算文明的基础设施。 00:22这确实是一个非常值得关注的话题，那我们就直接开始。第一层：火箭——那台印钞机 00:25我们先来说一说SpaceX的这个野心和它的目标市场，就是他到底是要争议一个什么样的市场地位。 00:33SpaceX其实在它的招股书里面已经明确的写出了，它的目标市场规模是28.5万亿美元。那这是一个什么概念呢？就是苹果的市值大家都知道是很高的，也才3万亿美元。然后中国2023年的GDP是17.5万亿美元，你就可以看到他这个数字有多么的夸张。对他其实要做的不是说要跟哪个企业去竞争，他是要直接成为这个文明时代的基础设施的核心的提供者。确实。然后咱们展开聊一聊这个火箭业务。 01:05很多人其实好奇的是SpaceX到底有没有实现它的垄断地位，以及他这个火箭业务到底是怎么赚钱的。 01:13在2025年的时候，SpaceX已经用猎鹰系列火箭进行了165次发射。然后美国境内所有送到轨道的货物里面有8.5公斤，就每十公斤有8.5公斤是靠SpaceX送上去的，这其实已经是一个绝对的垄断地位了。 01:29这么高的市场份额确实挺吓人的。 01:31没错，它2025年的总营收是大约155亿美元，然后预计2026年会涨到220亿至240亿美元之间。但是火箭业务本身其实还是没有盈利的，由他2025年发射业务的运营亏损是大约6.57亿美元。然后这些钱全部都投入到了星舰这个项目上面，为了追求更大的突破。 01:54说到星舰，那他的这个未来的成本目标有没有可能彻底改变太空经济的格局？ 02:00星舰的目标是要把每公斤的入轨成本降到100美元以下，就是现在猎鹰火箭已经做到了几千美元。那如果真的能够实现这个每公斤不到100美元的话，就意味着送货物上太空的价格就跟开一架货运飞机差不多。这个是会彻底的颠覆我们对于太空的开发利用的想象的。第二层：星链——低轨道上的"移动互联网时代"02:23真的是天方夜谭。接下来我们要说的就是星链业务了，这个被称为是低轨道上的移动互联网时代，那它到底在财务上有多亮眼？ 02:342025年星链的营收是113.9亿美元，然后他占SpaceX总收入的61%到了2026年第一季度，这个比例已经飙升到了69%。而且星链是SpaceX唯一一个持续盈利的部门，它2025年带来了大约44亿美元的运营利润。 02:54明白了，那你能具体说说星链现在的这个全球覆盖的情况，以及它的用户到底是分布在哪些地方。 03:01截至2026年5月，已经有大约10280颗星链卫星在地球的低轨道上面运行。然后这是全球所有活跃卫星的差不多4分之3. 03:12这个数量真的很夸张。 03:14然后现在已经有几百万的用户，遍布全球一百多个国家和地区。然后它的每用户月均收入是131美元。包括非洲的草原上，太平洋的小岛上面，甚至南极科考站都已经在用星链上网了。所以它其实已经是很多偏远地区唯一的互联网选项了。 03:35我有一个问题，星链现在这么厉害，那他的这个业务单独拿出来值多少钱？ 03:40按照分析师用宽带基础设施的这个估值模型来算的话，星链的估值是在6000亿美元到8000亿美元之间。然后这个也让马斯克之前说的要让全球都能上网的这个承诺基本已经成为了现实。第三层：AI + 数据中心——这才是真正的想象力 03:57这个太厉害了。接下来我们要看的就是这个AI和数据中心，这个才是真正的想象力。我想知道SpaceX到底是通过什么样的方式，一举成为了这个AI算力领域的一个重量级玩家。 04:10在2026年的二月份，SpaceX用全股票的方式完成了对xAI的收购。这个交易金额大约是2500亿美元，也是有史以来最大的一起私人企业并购。 04:24手笔也太大了。那这个xAI到底给SpaceX带来了什么？ 04:29这笔收购让SpaceX一下子获得了xAI的400位工程师，然后两个超算中心，其中一个是位于孟菲斯的全球最大的AI超算Colossus，还有就是所有的GPU集群，然后这直接就让SpaceX成为了AI算力领域的一个不可小觑的新的势力。 04:48我就好奇了，现在这个SpaceX的数据中心业务到底有哪些客户，有多大的规模？ 04:54现在已经有公司开始跟SpaceX合作了，比如说Anthropic他就在使用xAI的数据中心的算力，然后他每个月要给SpaceX支付大约12.5亿美元，那这一年就是150亿美元. 05:08这金额可真不小。 05:10而且Anthropic的CEO在开发者大会上面还透露说，他们今年的业务增速已经超过了指数级的预期。所以他们才会紧急的跟SpaceX签下了这个算力租用的协议。 05:23既然如此，那SpaceX是打算怎么在太空当中构建自己的分布式的计算集群呢？ 05:29SpaceX其实在它的招股书里面是有写，他计划最早在2028年就开始发射所谓的AI算力卫星。然后把计算节点用火箭送到太阳同步轨道上面，再利用星链的23000条星间激光链路把这些节点连起来，就组成一个在太空中的分布式的计算集群。 05:50那他们这个申请发射这么多卫星是真的能批下来吗？ 05:54他们在2020年的一月份就已经向FCC提交了申请。然后他的这个规划是多达100万颗的空间数据中心卫星。这样的话就可以形成一个从廉价的运力到高速的数据传输，到AI模型的运行这样的一个完整的闭环。然后地面的用户就像我们刚才说的，就直接付费使用就可以了。 06:15为什么要把数据中心放到太空去？这到底有什么根本性的优势？ 06:19地球表面的数据中心总是会受到土地、电力、散热还有政策等等这一系列的限制。但是在太空当中的话，首先它的真空环境是一个天然的高效散热器，然后太阳能又是取之不尽用之不竭的，最重要的是它不受任何一个国家的主权所管辖。所以这就是为什么SpaceX它的这个招股书里面会把整个市场的潜在规模定在28.5万亿美元。因为他其实不是在跟谁抢生意，他是在开创一个全新的计算文明的底层架构。IPO 本身：史上最大 06:53好吧，然后我们再来聚焦一下这个SpaceX的IPO本身，这可是被称为史上最大一次上市。那它的这个关键的细节到底有哪些是让大家。 07:04这么关注的？首先SpaceX这次上市，它的目标估值是1.75万亿美元，这个已经可以和沙特阿美当时上市的市值相媲美了。然后他计划要募集的资金是在400亿到750亿美元之间。如果是750亿美元的话，就会打破沙特阿美的256亿美元的这个记录，成为全球最大的一次IPO。 07:28这个金额确实挺让人震惊的。 07:30没错，它是定在2026年的6月12号，然后在纳斯达克上市。然后最特别的是马斯克他自己还会保留42%的权益，以及85.1%的投票权。对，就他对公司的控制权其实还是非常强的。 07:48那这次IPO散户有没有机会参与？ 07:51有啊，这次还挺特别的，就是有30%的份额是专门留给散户的，这可比一般的新股发行散户的比例要高很多。然后上市当天，马斯克的个人财富预计会直接暴涨超过7350亿美元。最后说一句 08:07好吧，我们今天从SpaceX的火箭到星链，再到它的太空AI数据中心，然后再到他的史无前例的IPO，把这个公司要重塑全球的基础设施的野心和布局基本上都串联起来了。 08:23行，那今天就聊到这儿，感谢大家的收听，咱们下期再见，拜拜。在小宇宙查看该单集文稿

一、DeepSeek 组建 Harness 团队：所有人都在解同一道题，它来晚了00:15今天的内容要聊一聊最近人工智能领域发生的几个比较大的事情。如DeepSeek成立了自己的Harness团队，还有Karpathy加入了Anthropic，包括OpenAI在新加坡设立了实验室，再有SpaceX要收购Cursor这些事情。这一系列的动作都在说明现在人工智能行业的竞争已经不仅仅是谁的模型更大更强。而是整个闭环，包括生态渠道落地能力的全方位比拼。00:49对这个转变还是很明显的那我们就直接开始。00:54第一个话题就说说DeepSeek成立了Harness团队，他们这个团队的目标和最新的动作是什么？01:00DeepSeek最近在北京组建了一个全新的团队，这个团队是要从头开始打造自己的代码智能体。这个智能体项目的代号就叫DeepSeek Code。还从Jane Street请来了资深的工程师Cui Tianyi 来带队。01:19这个Harness系统它到底是干什么的？为什么在实现AI自主化这件事情上这么关键？01:25大模型它只是一个非常聪明的大脑，但是它自己没有办法去做事情。它要等你去问它它才会回答你，Harness它其实就是给这个大脑装上了手脚，让它可以自己去打开电脑查找资料、编写代码运行测试，甚至自己去看报错，然后修复。01:46有了Harness之后，AI就真的可以自己从头到尾完成一个任务了。01:52就是因为有了Harness这套系统，AI才不需要人每一步都去指导它，它可以自己去应对一些复杂的问题。这和模型本身的智能程度没有关系，这是一个单独的工程上的挑战，需要单独的投入建设。02:10那现在业内对于Harness系统主要有哪几种不同的做法？02:15目前几大AI公司都在做自己的Harness，但路径其实差别还挺大的。Anthropic，是把Harness和Claude模型深度的整合在一起，直接打包卖。他们的收入也是从100亿美元一年直接涨到了300亿美元，也带动了新一轮的竞争。02:37那Google呢？02:39Google把Harness的能力直接藏到了自己的生态里面。像Gmail、Docs、Calendar这些，它在后台默默的帮你自动完成一些任务。但是它只能在google的产品里面用，它的覆盖面虽然广，但它没有办法跨出这个围墙花园。02:56还有其它吗？02:58还就是OpenClaw，它是一个开源的项目，它是把Harness和模型拆开了，它可以让你自由的去搭配不同的模型，在GitHub上面已经有超过10万颗星了。最后一个就是DeepSeek，它起步最晚的，它的模型是开源的，成本也很低。它如果能够把Harness做出来的话，它是可以用一个非常低的价格去吸引那些对价格很敏感的开发者。03:28我还有个疑问，在Harness这个事情上面，最大的行业难题是什么？03:33其实大家都在纠结一个事情，就是Harness到底是应该跟模型绑在一起，还是说它应该变成一个独立的赛道。像Anthropic，它是把身家都压在了Harness和模型的紧密捆绑上。OpenClaw这种开源的模式，就是让Harness可以脱离模型单独存在，也得到了很多社区用户的支持。03:57现在这个市场上有没有什么比较冲突的一些案例？04:00有啊，比如说Cursor 它本来是支持很多不同模型，但是它被SpaceX 收购了之后，它就开始往Grok生态上面靠。这就是一个捆绑的例子。所以这行业最终会往哪走，大家都在摸索。 二、Karpathy 加入 Anthropic：这次跳槽的信号比跳槽本身更值得看04:18接下来要讲的是Andrej Karpathy，他加入了Anthropic，他到底是一个什么样的人？他之前有过哪些比较厉害的经历？04:29他的履历简直是开挂。他不仅是OpenAI的创始团队的一员，他还主导过特斯拉Autopilot和全自动驾驶的AI系统。他也是在斯坦福拿了CS的博士，他在学术和工程上面都非常的厉害。04:45听起来已经很厉害了。他在普及AI知识上面有做过什么事情吗？04:50他还是"vibe coding"这个词的创造者，Collins 词典把它评为了2025年的年度词汇。他还在YouTube 上面看开设了神经网络的系列课程，影响了非常多的AI工程师。他是属于那种极少数的既可以做最前沿的研究，又可以把这些复杂的东西讲得让大家都能听懂的科学家。05:13他为什么会加入Anthropic，而不是回到OpenAI或者去做其他的事情？05:18他其实离开OpenAI之后，自己创业做了AI教育公司叫（Eureka Labs）。但是他最终还是去了Anthropic这就很能说明他对于行业方向的判断。05:30看来他的选择并不是简单的职业变动。05:33没错。他自己在X平台上面说过，他觉得未来的几年会是大语言模型发展的最关键的阶段。他更像是在选赛道，而不是在选雇主。Anthropic最近的发展也确实非常的亮眼，年收入已经到了300亿美元，Claude Code的用户也是激增，它的估值也在不断的逼近OpenAI。对于一个想要在这个行业最关键的时刻做一些大事的科学家，Anthropic确实比两年前有了非常大的吸引力。06:08他在Anthropic具体要负责什么事情？ 06:10他主要是要组建一个新的团队，任务是要用Claude 加速 Claude 自身的预训练的研究，就是这个AI辅助AI科研。06:20用AI来帮助做AI的预训练。这个听起来就非常的黑科技。06:24因为预训练这个东西它是整个大模型开发里面最花钱的，对人类专家的经验依赖也是最高的一个环节。如果说能够让AI自己去设计实验分析结果，然后提出新的假设，那很有可能会让整个的研究效率产生一个指数级的提升。他是属于那种非常少的理论和工程都很强的人，所以是非常适合带领这个团队的。06:52怎么看最近这一波顶级技术人才扎堆的流向Anthropic.06:57就今年已经有Workday、Instagram、Box 等等六家估值超过10亿美元的公司的CTO都离开原来岗位，去Anthropic重新做研究员。Karpathy的加入其实就是这个趋势的一个高潮。07:11这个规模确实有点夸张。07:13要注意的是，顶级人才的聚集并不代表马上就会有产品落地。因为预训练的研究它是一个按年计算的周期，所以短期内其实很难看到直接的突破。但是Anthropic大举的招兵买马，是在向外界释放一个非常明确的信号。就是他们认为AI驱动AI研究这个方向就是下一个必争之地，而且他们愿意全力的去下注。三、OpenAI 在新加坡开实验室：两亿多美元，买的不只是一个办公室07:42我们再来讲一下OpenAI为什么要在新加坡设立应用AI实验室？为什么会看重新加坡这个地方？07:50OpenAI最近跟新加坡政府签了一个合作备忘录，他们会投超过3亿新加坡元，也就是大概2.34亿美元，在新加坡设立他们第一个美国本土以外的实验室，他们也计划在未来几年创造二百多个技术岗位，这些岗位都会专注在公共服务、金融、医疗、数字基础设施这些领域。08:13听起来他们要做的事情还挺全面的。08:16新加坡它本身的地缘位置是非常特殊的，在中美科技对立的这个大环境下，它是属于一个既跟美国关系非常好，同时又跟中国保持着非常紧密的经贸往来的一个国家。它是一个真正的中立节点。再加上它的法律体系非常的健全，英语又是官方语言，产权保护也非常的严格，它是一个非常理想的科技公司设立研究机构的一个地方，而且它还可以作为一个辐射整个东南亚市场的一个基地。08:49现在是不是已经有很多其他的AI巨头也都盯上了新加坡？08:54是啊，你看像Google DeepMind去年年底就在新加坡开了实验室。Nvidia更早之前就在新加坡有了深度的布局。大家其实都在积极的跟当地的政府去建立合作关系。你越早的进入，就意味着你可以在未来的政策制定以及AI采购的过程当中占据一个主导地位。09:17那你觉得OpenAI把它在新加坡的这个机构定义为应用AI实验室，这里面有什么深意吗？09:24OpenAI其实打的算盘是不仅仅做研究，是要直接跟新加坡的政府和企业去合作，把AI真正的用在他们的数字基础设施里，形成一些长期的紧密的合作关系。这是一种很深层次的落地，而不是说我单纯的只是输出一个产品。09:44最近这个竞争压力越来越大，OpenAI为什么会把和政府的深度合作当成一个新的突破口？09:51他们现在面临的竞争非常的激烈。Anthropic的营收追得非常紧。Google在企业级市场也是步步紧逼，再加上DeepSeek也让模型的能力不再是一个独家的武器。所以现在只有通过跟政府的深度合作，去打造一个别人没有办法轻易复制的落地的能力，才能够真正的拉开差距。因为这个是目前他们的对手相对来说比较薄弱的环节。10:21所以说OpenAI这次在新加坡投的这个钱到底值不值得？未来能不能够真的产生一些独特的价值？10:292.34亿美元对他们来说虽然不是一个小数目。但是也绝对不是一个伤筋动骨的投资，然后再加上新加坡政府这边也非常的支持，资源也很到位，所以这个合作其实推进下去是很顺利的。10:44关键还是要看他们能不能做出真正适合本地的产品了。10:47没错，这个实验室到底能不能够理解新加坡以及整个东南亚的真实需求，然后做出有深度的本地化的应用，这个才是最难的。而不是说我把美国的那一套直接搬过来。那这个布局到底有没有用，可能要等到三五年之后才能够真正的见分晓。但是如果现在不做的话，后面就根本没有机会了。 四、SpaceX 计划收购 Cursor：不是买一个"壳"，是买一条赛道的入场券11:11是的，我们下面的一个主题就是SpaceX要收购Cursor这个事情。我们首先要说的就是科尔斯到底是一个什么样的公司？它为什么会在AI代码编辑这个领域能够获得这么多企业的青睐？11:25而Cursor其实是2022年的时候，由4个MIT的学生做出来的一个AI代码编辑器。然后它最大的特点就是非常懂大型的代码库。它可以帮程序员理解上下文，快速的定位问题，自动生成代码，甚至帮你修复一些调试的错误。所以现在已经有60%新的世界500强企业都在使用它。对就它的这个企业级的渗透率。11:50是非常高的那大家经常会说Cursor只是一个壳，那它真正的核心能力到底在哪些工程难题上面？11:57外界老是以为说Cursor它是一个包装，但其实它最难的地方是在于它解决了很多模型本身没有办法解决的工程问题。比如说怎么去管理上下文。12:09这个我还真好奇，就是面对那种特别大的代码库，它是怎么做到让模型能够高效的去处理这么多信息的？12:16就是科是他有一套自己的索引和检索的机制。它可以在一个几十万行代码的项目里面，精准的去找出模型当前最需要的那一段代码，然后把它塞到这个上下文窗口里面。所以它其实是一个非常厉害的工程成果，它并不是说换一个模型就可以轻易的去复制的。12:37除了这个之外，它还有哪些地方是让人觉得很难被替代的？12:41Cursor他还有一个非常厉害的地方，就是他跟程序员的日常的工作流是深度整合的。你写代码、跑测试、看报错、查文档、提交git它全部都可以在一个界面里面无缝的完成，所以很多人一旦用习惯了之后，就再也回不去了。对然后再加上他有67%的世界500强企业在用，所以它其实也积累了非常多的企业级的代码数据，这也是一个非常宝贵的训练资源。13:10所以说SpaceX它到底凭什么能够拿下Cursor，它背后到底有哪些资源？13:17因为今年2月份的时候，SpaceX已经通过全股票的方式完成了对xAI的合并。然后它的估值一下子就冲到了1.25万亿美元。同时它也继承了Grok 模型Colossus 超算集群，还有X平台的大量数据。13:34怪不得他们能够跟Cursor 玩得这么深更。13:37有意思的是其实Cursor 最新的这个版本就是用xAI的Colossus 超算训练的。所以他们两个其实在收购之前就已经深度合作了。这次的收购其实更像是把已经在跑的协作关系彻底的变成自己的。13:52如果说把他们这些资源都串起来，会形成一个什么样的行业优势呢？13:57一旦收购完成，那xAI就会拥有从模型算力到工具再到用户的完整的闭环。它的模型是Grok，算力是Colossus，开发工具是Cursor，然后用户是67%的世界500强企业。这其实和微软的那一套Azure加OpenAI加GitHub Copilot加VS Code的用户是如出一辙的那就是全链路的打通。14:23现在这个AI代码编辑工具的市场到底是一个什么样的竞争格局？14:27目前来看的话，GitHub Copilot还是占据着最大的份额。它大概有37%的市场，然后它有470万付费用户。不过最近Claude Code也冲得非常猛，它是这个市场上的一匹黑马。然后企业端的话，Cursor其实渗透率是最高的，尤其是在大型企业里面。14:47这么看的话，马斯克这一次花大价钱收购Cursor是有他的道理的。14:52对他其实就是不想把这个开发者工具的赛道拱手让人。所以他宁可花一个大价钱，也要先把这个户口抢下来。15:01然后就是外界对于这笔收购的价格以及它背后的风险到底是怎么看的？15:07有不少人都在质疑说Cursor它现在的这个收入根本撑不起600亿美元的估值。但是对于SpaceX来讲的话，它更看重的是时间窗口和整合成本，就他自己去重建这样一套生态的话，可能花的钱更多，更重要的是它会错失市场机会。15:24确实这个交易里面会有哪些不确定因素。15:28最大的风险就在于监管的审批能不能够顺利通过。然后SpaceX的IPO能不能够顺利的进行，以及两家公司的企业文化和产品能不能够很好的融合，这些都是非常大的挑战。但是如果说这些东西都能够迈过去的话，那这一次的收购就会让SpaceX和xAI真正的在这个AI工具的市场上面站稳脚跟，就像我们刚才说的，马斯克买的不是一个，可他买的是一条已经打通的通道。15:59我们今天聊了这么多，从DeepSeek到Anthropic到OpenAI，再到SpaceX和xAI其实我们能看到这个AI行业的竞争重心已经从单一的模型比拼转移到了生态渠道、政府合作、开发者工具这些全方位的能力建设上。所以说这个行业的壁垒正在变得越来越高，越来越难以逾越。 16:23好了，这期内容咱们就到这里了，感谢大家的收听，然后咱们下期再见吧，拜拜。在小宇宙查看该单集文稿

先认识一下这个人00:01今天咱们要聊的是人工智能这个行业。为什么真正推动这个行业进步的其实并不是那些神话般的天才，而是靠靠谱的人，靠团队的合作以及强大的执行力。没错。然后我们也会聊到在这个行业里面机会的稀缺和基础设施是怎么决定了大家的高薪。00:26没错，这些因素确实很关键。那我们就直接进入今天的讨论。 00:30好的，咱们第一个话题就是这个主角的背景和大家经常会搞混的一件事情。就是硅谷有两个名字非常像的清华的毕业生，这两个人到底有哪些经历上的不同？ 00:43这两个人经常被大家弄混，其中一个去了腾讯，另一个就是我们今天的主角。他是先在Anthropic参与了Claude3.7的开发，然后又跳槽到了GoogleDeepMind做了Gemini3。 00:56他的这个学术背景跟他后来的这些选择有没有什么联系？ 01:00他本科是在清华，然后博士去了斯坦福，学的是量子物理和高能物理。但是他自己有讲过一句话，就是说AI这个事儿本来也不太需要脑子，真的不太需要脑子。我觉得都是一些本科生就能干的活。 01:13听起来很自信，那他这个自信是从哪儿来的呢？他对人工智能这个行业到底是怎么看的？观点一：AI 不需要脑子，但需要你靠谱 01:18他的核心观点就是很多人把人工智能想得太神秘了，觉得这一定是天才才能干的事儿。但是他认为这个行业其实最看重的是靠谱，做事细致和责任心。 01:31就是说他觉得聪明并不是最重要的对。 01:34因为他自己有做过物理，然后他就觉得高能理论物理才是真的难。就是它的实验验证非常的滞后，理论对不对？很多时候只能靠几个权威去拍板。但是AI不是，AI是你有一个想法，你就可以去跑个实验，有数据做标准，你可以不断的去调，直到你把它做出来。所以他觉得这个领域聪明人其实不少，但是真正稀缺的是那些可以把实验坚持到底，把每一个bug都修好，绝不轻易放弃的人。观点二：个人英雄主义已死，但"英雄"们可能不知道 02:03说到这儿我有个问题，现在大家还会把人工智能的进步归功于某几个英雄式的人物吗？ 02:10其实现在这种个人英雄主义已经过时了。虽然现在很多媒体还喜欢去渲染某一个大佬跳槽了，然后某一家公司的估值就飞涨了。或者说某一个人发了一条推特就引起了整个行业的热议。但是他其实是不太认同这种现象的。 02:27他的理由是什么？他的理由是说在Transformer出现之前，确实是有那么几个人，他们提出了关键的想法，可以算是英雄。但是自从那儿之后，更多的是靠一个团队去持续的推进，才能够把这个东西做大。所以他觉得很多成果其实就是赶上了好的时机，赶上了好的项目，再加上大家靠谱的去执行。他甚至说自己参与Claude3.7，他也不觉得自己有多重要，他觉得他只是幸运。 02:57但是他在评价同行的时候，还是会用自己的标准去说谁谁谁怎么样，这是不是也是一种英雄心态的残留？ 03:04他虽然说他自己很谦虚，但是他其实也会去直接的说谁谁谁傻，谁谁谁说话没有意义，甚至有“not even wrong……”的这种说法去评价别人。所以他其实是在解构别人的英雄光环的同时，他自己还是有一点点保留了这种评判的特权。这种矛盾还是挺有意思的。番外加料：他顺手给"老登"下了一个定义 03:26的确。咱们接下来这个话题，就会涉及到他对于高能物理领域的一些老资格的人的看法，他是怎么去区分这些人的？03:35他其实是有一个特别有意思的定义。他说人年纪大了会变成两种状态，一种是德高望重，就是他少指手画脚，还会花自己的力气去培养年轻人。另一种人就是“老登”，自己也不懂，还爱指手画脚。 03:49所以在他的这个定义里面，“老登”其实跟年龄和资历都没有什么关系，核心就是这个人爱不爱指挥别人。 03:56完全正确。而且他还说“老登”最高级的操作就是他说的话永远都是那种"not even wrong"，就是永远模糊，永远正确，但是永远没用。你都没有办法去反驳他，因为他根本就没有说过任何有实质内容的东西。 04:12那他为什么会觉得人工智能这个行业就摆脱了这种主观的评价？ 04:17他的观点就是说AI行业有非常明确的评价标准，模型跑出来的数字就是硬通货，谁也没有办法去左右。所以在这种情况下，那些所谓的老登就没有办法再去用他们的个人喜好去绑架整个领域的发展。这也是他为什么喜欢AI行业，除了钱之外的最大原因。观点三：Anthropic 是怎么 all in 押注 coding 的？ 04:35明白了。那我们现在来谈谈关于Anthropic这家公司，他们是怎么会突然之间决定说要全力投入到代码相关的AI研发当中的。 04:45其实这个背后有一个很有趣的故事转折，就是他们一开始也没有什么深谋远虑。就是因为当时Claude3发布了之后，有人在推特上面比较说，Claude3好像写代码比GPT4还要厉害。 05:00就因为网上的一场讨论就改变了公司的战略方向？05:03因为那个时候GPT4是公认的很强的，所以能有一个模型在某一个关键的能力上面超过它，立刻就成了一个大新闻。然后Anthropic的管理层就非常迅速的抓住了这个信号，他们就马上决定说我们要把我们的重心转移到coding上面。所以他们的这个决策其实是非常快速的。 05:24那他们这个决策背后有没有什么关键的技术突破呢？ 05:28这就说来话长了。其实Claude在coding上面能够超越GPT4并不是说靠运气，而是因为有一个团队做了一个非常重要的技术决策。但是这个决策现在因为NDA的原因没有办法对外透露。 05:42原来是这样。那就是说外界其实是不知道这个真正的突破口是什么的。 05:46对外界是不知道的。而且他半开玩笑的说，这个东西很有可能就是一开始的时候只是一个尝试，没有想到就无心插柳柳成荫了。然后他们公司看到了这个推特上面的讨论之后，马上就决定说要全力投入。所以整个这个过程非常的体现了他们公司的这个执行力。就是从一个小小的偶然的优势到最后变成一个公司级的战略，中间几乎没有什么犹豫。 06:15但是我想问一下？为什么很多公司就是即使知道了别的公司公开出来的一些技术秘诀，他们也没有办法直接复制出同样的AI成果呢？ 06:23这个就说来话长了，其实他有专门讲过这个问题。他说大家老觉得说好像有一个什么配方，就像做菜的配方一样，我只要知道了我就能做出同样的菜来。但是在AI这个领域其实完全不是这么回事儿。 06:37所以就是说这个所谓的技术秘诀其实并没有大家想象的那么万能。 06:42他就说这些技术的tips大家都很想听，然后公司又不让你说。但是其实说出来也没啥用。因为真正的AI训练它是一个系统工程，每一个技术细节都和公司的底层基础设施是深度绑定的。 06:57就是说A公司的一个技巧到了B公司就根本跑不起来。 07:01是的，他还举了个例子说，强化学习里面不同公司用来生成训练数据的机器和用来更新模型权重的机器是差别很大的。有的公司这两者差异极大，算法设计的核心就是怎么控制这个差异，让训练稳定。然后有的公司是它的基础设施做得好，差异小，他就可以把更多的精力放在训练效果上。所以他说知道别人怎么做的不等于你能做出一样的结果，这才是tips没用的真正原因。 07:30我就有点纳闷了，为什么有些公司能够在AI领域迅速的推进新的想法，而其他公司就做不到？ 07:37他其实也讲了这个问题，他说关键就在于技术和管理的决策权是不是在同一批人手里。他举了Anthropic这个例子，就是他们的技术负责人，同时也是公司的创始人，所以他在技术圈里面是非常有威望的。然后他也有权利去推动公司的决策，所以他们就可以非常快速的去决定要做什么，要投入什么。 07:57也就是说只要技术大拿和公司的管理层不是同一拨人，这个公司就很难做到这种高效的决策，是吗？ 08:05也不能这么说，他也举了OpenAI的例子，他说OpenAI就干不了，Ilya在的时候或许可以，但是后来发生了什么大家都知道了。他说top down最大的难点就在于做技术决策的人必须也得是公司的决策人。番外：他为什么离开 Anthropic？ 08:20好的,那咱们接下来这个话题就非常有意思了。就是他为什么会选择离开Anthropic. 08:26这背后的原因还挺直接的。他在那儿待了快一年，然后也参与了Claude3.7的这个开发，也经历了公司从七八百人扩张到将近2000人。但是他还是选择要走，他给出了三条非常坦率的理由。 08:41那第一个理由是什么？ 08:42第一个理由就是他不认同他们CEO在一些公开立场上面的做法。他觉得Dario把反华的这个事情推到了一个非常极端的程度，他觉得这是一个非常情绪化的体现。而且他作为一个员工，他也很明确的表达了他的不同意见。 08:59那公司规模变大之后，文化氛围有什么让他觉得难以接受的变化吗？ 09:04有啊，他说就是人多了之后，就有很多人开始在Slack上面天天讲一些正确的废话，然后大家谁都不落地。他就引用了一句 “Idea is cheap 难的是怎么把它变成一个小的可实现的步骤做出来。” 09:21他说的很对，那还有其他原因吗？ 09:23还有一个很关键的原因，就是他觉得在Anthropic可能学到的东西越来越有限了。因为他们公司就只做coding agent和强化学习，像多模态生成和系统底层他们都不碰。所以他为了要继续成长，就选择去了Google DeepMind。然后他也给了一个建议，就是说很多人换工作之后会后悔，是因为他们根本就没有想清楚自己想要什么。 09:47说到这儿，我有个问题。他当时离开的时候是怎么看Anthropic的未来的？ 09:53他当时走的时候其实是挺悲观的，他觉得靠卖token是一个很难有优势的事情，然后觉得未来肯定会陷入价格战。但是后来他也承认自己错了，就是Anthropic他们后来做了Claude Code，然后也做了Cowork，在产品上面做了很多很巧妙的创新，慢慢的也打开了局面。 10:12看来他对自己的这个判断,失误还挺坦诚的。 10:14对，而且他说后来首先是OpenAI被google揍了一拳，然后Anthropic自己又上道了。他虽然说他悲观错了，但是他说他也完全不后悔离开。观点四：OpenAI 救了 Google 一命 10:26行，我们接下来就聚焦在一个非常犀利的观点上面，就是OpenAI到底在google的这场AI的博弈当中扮演了一个什么样的角色。 10:36关于这个，他其实讲的还挺直接的。他说大家都曾经担心过AI的聊天机器人会彻底取代google的搜索，让google陷入困境。 10:46但是事实好像并没有那么极端。对吧？ 10:48对吧？是的，他的分析是OpenAI先推出了chatbot，这一下子就把google打醒了，然后google就不得不全力以赴去做这面。但是呢，OpenAI其实也没有把搜索市场给吃掉，只是分走了一小块，反而让google有机会反击。所以他说从某种意义上来说，OpenAI是救了google一命行了。 11:10那他怎么看google在这场竞争当中的机会？ 11:13他特别提到就是说google最擅长的就是做出一个极简的产品。但是背后的技术是可以把对手卷死的那种，就像当年的搜索一样。所以只要这个聊天机器人没有把搜索彻底颠覆掉，那google就有机会再一次用技术把主动权夺回来。番外：那些被"哔"掉的瞬间 11:30行，我还有个问题，就是他在采访当中是怎么去评价那些经常说一些非常宏大但是又非常模糊的观点的AI行业的大佬的。 11:40他其实有好几个地方都直接给消音了。就比如说他说某一个neo lab的创始人，他都不知道他们到底要干嘛。然后他还说叉叉叉一直挺蠢的，蠢的始终如一。 11:53看来他是毫不留情。那他有没有用什么特别的说法去形容这种怎么说都不会错，但又没什么实际内容的话？ 12:01有啊，他就用了一个物理里面的术语，叫做"not even wrong"。就是说这些人讲的话错误程度还不够，因为他根本就没有具体到能够被证伪的程度。就是他说什么都对，然后他怎么都可以解释，那跟没说有什么区别呢？最后：如果 AI 这么简单，为什么工资这么高？ 12:18最后咱们来探讨一下，就是现在这个AI行业为什么工资会这么高？ 12:23他的看法还挺有意思的。他说这个高薪其实并不完全是因为能力有多稀缺，更多的是因为你只有有机会去做这个事情，你才能够学会这个事情。他原话就是说你得有那个机会去接触这件事儿，你才能学会这件事儿。你没有那个机会再聪明也没用。 12:42所以他的意思是说，能进到这个圈子里面比你的智商更重要。 12:47没错，他就说这其实是一个技术门槛、机会门槛和市场的热度三者共同作用的结果。然后他还特别说说纯做语言模型研究的。末班车在Claude 3.7那代就已经发车了，就现在已经不是蓝海了。但是他自己就是那班车上面的人。 13:05好吧，今天我们聊了很多，从这个行业的底层逻辑，到团队合作的重要性，再到个人的成长和选择。其实人工智能这个领域比大家想象的要更接地气一些。 13:18好了，这就是本期播客的全部内容了，我们下期再见，拜拜。在小宇宙查看该单集文稿

第一件事：OpenAI 和微软"开放婚姻"了00:07今天我们要聊的是OpenAI和微软他们两个之间的合作关系发生了变化。同时还有马斯克对OpenAI发起的诉讼，这背后到底是怎么一回事儿，以及这些事情会怎么影响人工智能行业未来的走向。 00:21没错，这两个事件都挺有看头的那我们就开始。 00:25我们先来看看第一个大问题，就是OpenAI和微软的关系变化。其实很多人都很好奇说这两家公司到底是怎么一步步的建立起这种深度合作的。然后他们这种合作对于外界来说到底。 00:39意味着什么？其实我们现在每天都在用的ChatGPT，它虽然是OpenAI开发的，但是背后是微软给他投了超过130亿美元的这么多的资金的支持。然后换取的就是OpenAI的产品和技术，只能跑在微软的Azure云服务上面。对，相当于就是说微软是OpenAI唯一的外卖平台，就是你只能通过我这个平台把奶茶送到用户的手里。 01:07这种独家的合作听起来确实是很牢固，但是为什么后来OpenAI又和亚马逊的AWS搞到一起去了？ 01:16这事儿发生在2025年年底，OpenAI背着微软跟AWS签了一个五年的高达500亿美元的合同，把自己的这个旗舰平台Frontier的独家使用权给了亚马逊。所以微软当时就很生气，甚至一度传出要起诉OpenAI的这样的一个消息。 01:35微软和OpenAI重新达成的这个协议跟之前相比有哪些关键的变化？ 01:40就是2026年的4月27号，他们就正式的官宣了OpenAI以后不用再只依赖微软的云服务了，他可以自己去选择用亚马逊的谷歌云，或者是其他的任何的云平台都可以。但是微软还是有一个优先的待遇，就是所有的OpenAI的新产品都要要首先在Azure上面发布，而且这个首发的特权是一直持续到2032年。 02:06那在分成上面，这一次有什么新的规定吗？ 02:08微软依然可以拿到20%的收入分成，但是是有一个上限的，而且时间是到2030年。对，还有就是之前的那个合同里面有一个所谓的AGI条款。就是说如果有一天OpenAI研发出了可以超越人类的这种通用人工智能，那么合同的很多条款就要重新谈。现在这个条款也被彻底的删除了，就换成了一个明确的时间节点，就是到2030年或者2032年，就按照这个时间节点来执行，不再跟AGI的实现挂钩了。 02:42说到这个AGI条款，这也是一个很有意思的话题，就是为什么这个条款在他们的合同里面会变得这么举足轻重。 02:50其实这个条款就是相当于一个定时炸弹一样，就是一旦OpenAI自己宣布说我已经实现了AGI，那微软的很多特殊的权利就会自动的需要重新商量或者直接作废。然后这个东西其实是OpenAI他们为了体现自己是一个为全人类，而不是为某一个公司开发AI的这样的一个初衷。03:10听起来很合理，但是这个条款的问题出在哪里呢？ 03:13这个问题就在于到底什么叫AGI，它没有一个客观的标准，然后谁来判断也没有说，最后就是欧佩I自己说了算。这就意味着微软几百亿美元的权益其实是完全取决于OpenAI的一句话。所以他们这次就直接把这个AGI条款删掉了，改成了一个固定的年限，大家都不用再去纠结这个哲学难题了。 03:37然后我们来看看这个OpenAI和微软他们重新签了这个协议之后，对他们各自都带来了哪些具体的变化呢？ 03:44在OpenAI那边，他们的销售负责人Denise Dresser就公开的说过，以前被微软绑住的时候，很多大企业因为他们不用Azure，所以我们根本就没法做生意。现在就是解绑了之后，OpenAI可以去跟更多的大公司合作，然后也可以去吸引更多的资金的投入。 04:02那微软？微软失去了独家的合作之后，他们是怎么来保证自己的利益的呢？ 04:08微软虽然没有了独家的这个权利，但是他们锁定了六年的收入分成，然后也去掉了AGI随时爆炸的这个隐患。然后另外一边就是亚马逊那边的反应也很有意思。他们的老板安迪·贾西得知了这个消息之后，就只回了一句"very interesting（非常有趣）"。对，就很像是我赢了的这种感觉。第二件事：马斯克亲自上法庭，要告 OpenAI 索赔 1300 亿美元04:29下面咱们来分析一下马斯克起诉OpenAI的这个案子，这两家曾经的关系那么密切，那当初他们是怎么走到一起的？ 04:41是这样的，2015年的时候，马斯克和Sam Altman，他们一起联合创办了OpenAI。然后那个时候就是打着非盈利的旗号，就是说我们要为全人类去推动AI的发展，而不是为了赚钱。04:51然后马斯克当时不光捐了很多钱。 04:54而且他在早期的时候是最核心的金主。 04:57所以马斯克当初为什么要离开OpenAI呢？ 05:01因为在2018年的时候，他跟董事会有一些理念上的冲突，所以他就离开了。然后他走了之后，他就看着OpenAI一步一步的成为了一个估值非常高的这种商业公司。而且他们也宣布说要去为投资人赚取利润。所以这就跟他一开始创办这个公司的初衷就背道而驰了。 05:20原来是这样，那马斯克为什么会在这个时候突然对OpenAI发起诉讼？他的核心的诉求都有哪些？05:27马斯克的这个诉讼的理由其实很直接，就是他认为他一开始捐钱的时候，这个OpenAI是一个非盈利的公益机构。但是现在这个OpenAI却变成了一个估值上万亿的商业巨头。他就觉得这其实就是相当于把他的这个慈善的捐款变成了一个私人的财富。他甚至在法庭上面就直接质问说，如果法院判决说侵吞慈善资产是可以的那美国所有慈善捐款的基础都将被永久的动摇。 05:56那他在这场官司当中具体的提出了哪些要求？ 06:00马斯克他现在是要求OpenAI赔偿1300亿美元，然后把Sam Altman和Greg Brockman赶出董事会，而且还要让OpenAI强制的变回一个非盈利组织。 06:11行，那OpenAI这边他们是怎么回应马斯克的这些指控的？ 06:16OpenAI的律师直接就说马斯克这是吃不到葡萄说葡萄酸，就是说他离开之后自己搞了一个xAI，又竞争不过人家，所以就只能来告人家。 06:24那这个律师有没有拿出什么具体的证据来支持这个说法？ 06:30就指出说其实马斯克在OPPO AI最开始转型的时候，他是完全没有任何的反对的。直到OpenAI变成了全球最有影响力的AI公司，然后也成为了他自己的公司的一个最大的对手之后，他才跳出来说要维护这个慈善的原则。而且微软的律师还补充说，马斯克是在2024年才起诉的。但是OpenAI其实早在19年就已经开始商业化了，所以他拖了这么久才来打官司，其实就正好说明了他只是在意输赢，而不是在意这个公益的初衷。 07:01原来是这样。那在这个庭审的过程当中，有没有什么特别令人难忘的法庭现场的一些片段呢？ 07:08最经典的就是马斯克在面对对方律师的一连串关于法律和合同的一些细节别的问题的时候，他只能不停的说："I am not a lawyer（我不是律师）"。大家可以想象一下这个世界上最有钱的人之一，然后又是一个火箭专家，又是一个AI的大佬，在证人席上面反复地承认说我不懂法，这个场面真的是非常的有戏剧性。07:31那这场官司为什么会被认为是在整个AI行业里面有这么举足轻重的地位呢？ 07:36这个案子其实远远不是说两个人之间的这种个人的恩怨，他是要决定一个打着非盈利造福全人类旗号的AI公司到底能不能够中途转变成一个商业巨头。如果这个路是可以走通的话，那以后可能全球的AI公司他们的融资方式，他们的组织形式都会彻底的改变。但如果要是说这条路被法院否定了的话，那OpenAI可能就要被迫进行重组。 08:04那这个案件的审理过程当中，有没有什么让大家特别期待的环节？ 08:09这个庭审它是会持续四周的时间，然后会有很多AI圈里面的重量级的人物都会来出庭作证。而且最有意思的是，很多他们这些创始人之间的从来没有公开过的私信、邮件，都会被作为证据当庭出示。所以这就是为什么这个案件被称为2026年最值得关注的科技大剧。 两件事放在一起，画面格外有意思08:33好，然后我们来看看OpenAI现在到底是处于一个什么样的局面，就是这一系列的外部的变化和内部的动荡是怎么交织在一起的。 08:43现在的OpenAI就像是一个刚摆脱了包办婚姻的年轻人，他终于可以在云计算市场上自由的挑选自己的合作伙伴。但是他还没有来得及喘口气，就被前任大股东和愤怒的元老股东同时找上门来。就是一边要忙着应付微软的这个新的协议，一边还要应对马斯克的这个诉讼，整个公司可以说是焦头烂额。 09:09这些事情的后续的走向，为什么会让大家这么关注呢？ 09:14因为未来这四周的这个审判和谈判，可能会直接决定未来十年整个AI行业的格局。所以这绝对不是一个普通的科技八卦，而是一个真正的影响行业走向的大事。 09:26没错，今天我们给大家梳理了OpenAI和微软之间的风云突变，然后也聊了马斯克和OpenAI之间的这个恩怨情仇。这背后其实不仅仅是商业利益的博弈，其实更多的是关于人工智能这个行业的未来到底要怎么去走。 09:42好了，这期节目咱们就到这里了，感谢大家的收听，咱们下期再见，拜拜。在小宇宙查看该单集文稿