Stay hungry, Stay foolish

本文概述了《2025 年人工智能状况报告》的核心内容，该报告是第八次年度发布，旨在追踪人工智能领域的最新进展。报告从研究、产业、政治和安全四个维度，全面分析了过去一年中 AI 领域的重大突破、商业应用、地缘政治动态以及日益凸出的安全挑战。 过去一年，人工智能领域在技术能力、商业化和全球影响力方面都取得了飞速发展。研究层面，具备“先思考后回答”能力的推理模型成为前沿，而中国开源模型的崛起重塑了全球生态。产业层面，AI-first 公司的收入规模已达数百亿美元，算力竞赛推动了对能源和定制芯片的巨大需求，形成了复杂的资本循环。政治层面，中美之间的 AI 竞赛愈演愈烈，美国转向“美国优先”的 AI 出口战略，而中国则加速技术自给自足；同时，“主权 AI”概念兴起，吸引了大量国家级投资。安全层面，AI 带来的风险日益具体，从网络安全到生物风险，各大实验室开始部署前所未有的防护措施，但“对齐欺骗”等深层问题的发现也揭示了现有技术的脆弱性。 概要 研究进展 推理模型的竞赛与挑战: 以 OpenAI 的 o1 和 GPT-5、DeepSeek 的 R1 为代表的推理模型成为焦点，它们通过“思考”过程提升了在代码、科学等复杂领域的表现。 然而，研究表明当前的推理能力提升可能存在“虚幻”成分，模型表现对提示词、解码参数等微小变化高度敏感，且容易在无关信息的干扰下出错。 开源生态的演变: 以 DeepSeek 和阿里巴巴 Qwen 为首的中国开源模型迅速崛起，其性能和多样性吸引了全球开发者，Qwen 在 Hugging Face 上的衍生模型数量已超越 Meta 的 Llama。 OpenAI 时隔数年发布了首个开源模型 gpt-oss，以响应美国政府推动开源领导力的号召。 世界模型与科学发现: AI 从生成固定的视频片段（如 Sora 2）发展到可实时交互的“世界模型”（如 Genie 3），为训练具身智能体提供了强大平台。 AI 在科学发现中扮演了更重要的角色，例如 DeepMind 的 AlphaEvolve 发现了新的矩阵乘法算法，而 MatterGen 等模型则实现了从预测材料性质到直接生成新材料的跨越。 产业动态 商业化与收入规模: AI-first 公司的商业化进程显著加速，头部 16 家公司的年化总收入已达 185 亿美元。企业对 AI 的付费采用率从 2023 年的 5% 飙升至 2025 年的 43....

本文是 Anthropic AI 研究院 Julian Schrittwieser 所写，其主要观点是当前公众和许多评论员未能认识到人工智能（AI）正处于指数级增长阶段。人们常常因为当前 AI 模型的局限性而错误地断定其发展已停滞或影响有限，而忽略了其能力在极短时间内取得的飞跃式进步。 主要观点 普遍的误解：人们普遍低估了 AI 发展的指数级速度。他们关注于当前 AI 模型的错误和不完美之处，从而得出其发展已达瓶颈的错误结论，而忽视了其背后持续且迅速的能力增长趋势。 指数级增长是现实：作者引用多项研究证明，AI 在软件工程和跨行业通用任务上的能力正遵循着清晰的指数级增长曲线，并且这种趋势没有放缓的迹象。 未来预测：基于当前的发展趋势进行推断，AI 将在未来几年内对经济产生颠覆性影响。作者预测，到 2026 年中，AI 将能自主完成长达 8 小时的工作任务，并在 2026 年底在多个行业中达到人类专家的水平。 关键细节 METR 研究： 一项名为 “Measuring AI Ability to Complete Long Tasks” 的研究，专注于衡量 AI 模型自主完成软件工程任务的能力。 研究结果显示出一条明显的指数增长曲线，能力的“倍增”周期约为 7 个月。 最新的模型如 Grok 4、Opus 4.1 和 GPT-5 的表现不仅验证了这一趋势，甚至略高于预期，已能处理超过 2 小时的任务。 GDPval 评估： 由 OpenAI 发起，旨在评估 AI 在更广泛经济领域中的应用能力，涵盖了 9 个行业的 44 个职业。 评估任务由平均拥有 14 年经验的行业专家提供，总计 1320 项任务。 结果再次显示了类似的增长趋势。值得注意的是，Claude Opus 4....

本文是 OpenAI 前技术员工，OpenAI 播客主持人 Andrew Mayne 对 Sora 2 的观点。这个观点我比较认同，我认为 Sora 2 是视频领域的 ChatGPT 3.5 时刻，它不是 TikTok 的替代品，更不会是昙花一现的产品。 另外，我猜字节不出 3 个月在国内推出一个类似的产品，又要开始抄起来了。有人说可能字节有即梦，但 Sora 和即梦完全是两类不同定位的产品，前者偏娱乐社交，后者偏专业工具。再多说一句字节这家公司，如果你仔细看doubao 的模型能力和产品功能就会发现一些端倪，他们模型路线对标 Gemini，产品路线对标 OpenAI。 以下是Andrew Mayne 文章的原文翻译，建议读一读，算是比较中立和客观的观点： Sora 2 的 ChatGPT 时刻 72 小时前，OpenAI发布了Sora，这是一款仅限受邀用户使用的应用程序，但它已经登上了苹果应用商店的榜首。仅仅三天，它就改变了我以及许多其他人——在网上消磨时间的方式。就我个人而言，这周我在Sora上花的时间比我这辈子花在TikTok上的总时间还多。也超过了过去一年里花在Instagram上的时间。 这种时间上的转变很能说明问题。这不仅仅是新奇感；它感觉像是人们创作和消费视频方式的一个新重心。 Sora为何与众不同 将Sora的发布与ChatGPT相提并论的说法随处可见，而且很中肯。回想当初——即使在OpenAI内部——我们也不知道ChatGPT会变成什么样。两年半后，Sora正散发出同样的气息。 有几点让它脱颖而出： 质量与速度。 生成视频需要几分钟时间，但保真度惊人。在等待时，你可以浏览其他同样出色的视频片段。这段等待时间也成为了体验的一部分。 客串模式（Cameo mode）。 你可以生成一个与自己或朋友惊人相似的形象，并直接将其放入场景中。这让“应用”和“平台”之间的界限变得模糊。它不仅仅是视频生成，更是协作式的个人化叙事。 真实感的飞跃。 一年前，我们还在嘲笑六指手和呆滞的眼神。那些都已成为过去。现在，我用朋友的形象制作的视频中，唯一能看出是AI生成的痕迹，就是我把他们放进的荒诞情境里。 它让人上瘾，但不同于TikTok或Instagram那种令人陷入无限刷屏的负循环。它很有趣，富有实验性，并且在最纯粹的意义上充满了“生成感”。 早期的文化涟漪 我每天花在Sora上的两个小时，通常是用来刷X或YouTube的时间。并非只有我如此。如果这种模式规模化，对注意力经济的影响可能是颠覆性的。 还有其他值得注意的文化信号： 版权灰色地带。 OpenAI对用户使用可识别的知识产权（IP）持宽松态度。其中大部分是戏仿，这在法律上或许站得住脚——但我们最终将面临法庭诉讼。就目前而言，这种自由正在激发创造力和病毒式传播。 领导者的表率。 Sam Altman公开允许任何人使用他的肖像。发布两天后，信息流中充斥着关于Sam的笑话——有些是善意的，有些则很尖刻。现在，随着人们探索更广泛的创意，这种比例正在趋于平衡。这要归功于他的积极参与。这传递出一个明确的信息：在这个新世界里，抗拒是徒劳的。不如拥抱它。 前路展望 目前，Sora的视频片段上限为10秒。更长的故事板，就像网页版上已有的功能一样，即将推出。即使只是延长到60秒，也将解锁一个全新的叙事层面——并让这款应用更具粘性。 经济因素同样重要。创作比消费的成本更高。大多数人会成为创作者，还是会浏览少数创意人士产出的无尽信息流？这个比例将决定Sora给人的感觉是像TikTok、YouTube，还是某种全新的事物。 一个颠覆性的时刻 有人认为Sora的新鲜感会很快消失。我不同意。我已经不止一次被那些短剧和巧妙的场景逗笑了，这些场景本可以很容易地用真人实景拍摄，但现在用AI在几分钟内就生成了。 这感觉不像一个玩具，更像是YouTube的早期——那时，版权纠纷、怪异的实验和新的声音相互碰撞，形成了一种文化无法忽视的力量。 Sora就是这样一个时刻。它是媒体制作、分享和消费方式的一个转折点。我们回顾这次发布时，或许会像回顾ChatGPT一样：认为它就是未来悄然成为现实的那个时间点。 超越应用本身：视频生态系统的震荡 这里的故事不仅仅是Sora是一款令人上瘾的新应用，更是它重塑了整个视频生态系统的竞争格局。 在过去两年里，投资者向那些承诺提供AI驱动的虚拟形象、合成主持人以及可定制视频内容的初创公司投入了大量资金。这些公司中，许多都建立在一个假设之上：它们拥有OpenAI尚未跨越的技术护城河。 那条护城河已经消失了。 Sora的发布已经超越了数十家初创公司一直宣传的核心优势。整个商业模式——有些是围绕定制虚拟形象，有些是围绕缓慢昂贵的渲染流程——现在都岌岌可危。上个月看起来还是一个可防御的利基市场，如今突然变成了一款免费移动应用中的一个商品化功能。 对于任何密切关注OpenAI的人来说，这个结果并不令人震惊。时间点可能比预期的要早，但发展方向是明确的。生成式视频绝不会长期掌握在少数精品工作室手中。现在它已成为主流，对生态系统中其他参与者的冲击将是残酷的。

本文来自于 Youtube 博主 Dwarkesh Patel 对强化学习（Reinforcement Learning）先驱 Richard Sutton 的访谈，核心内容围绕强化学习与大语言模型（Large Language Models）在构建人工智能（AI）方面的根本性差异，以及对 AI 未来的展望。 主要观点 强化学习与大语言模型的根本区别：Richard Sutton 认为，强化学习 (RL) 是关于智能体通过与世界互动、从经验中学习以实现目标的“基础 AI”。相比之下，大语言模型 (LLM) 本质上是模仿人类生成的文本，它们缺乏真实的世界模型、实质性的目标以及从实时互动中学习的能力。 “经验”是智能的核心：Sutton 强调，真正的学习来自于“经验”——即采取行动并观察后果。动物和人类主要通过这种试错法学习，而非模仿。他认为，当前 AI 系统普遍缺乏这种哺乳动物都具备的持续学习能力。 “惨痛的教训” (The Bitter Lesson) 的启示：Sutton 指出，AI 发展的历史表明，那些利用海量计算和从经验中学习的通用方法，最终会胜过依赖人类知识构建的系统。他认为，尽管 LLM 规模庞大，但它们严重依赖人类数据，未来可能被能直接从经验中学习的、更具可扩展性的系统所超越。 对 AI 继承的积极展望：Sutton 认为，人类向数字智能或增强人类的“继承”是不可避免的。他将此视为宇宙从“复制”智能（如生物）到“设计”智能的重大转变，并认为人类应为此感到自豪，视其为我们的“后代”。 关键细节 强化学习 (RL) 与大语言模型 (LLM) 的对比 世界模型：Sutton 反对 LLM 拥有真正世界模型的观点。他认为 LLM 只是在模仿人类如何谈论世界，而不是理解世界本身。它们预测的是“一个人会说什么”，而不是“世界会发生什么”。 目标与奖励：真正的智能需要有目标。RL 中的“奖励”为智能体提供了明确的目标和判断行动好坏的“基本事实” (ground truth)。而 LLM 的“下一个词元预测”并非一个与外部世界交互的实质性目标，因此缺乏学习的根本依据。 学习方式：LLM 从固定的训练数据中学习，这在它们的“正常生命”中是无法获得的。而 RL 智能体则在与环境的持续互动中学习，能够不断调整和优化其行为。Sutton 认为，将 LLM 作为 RL 的“先验知识”起点是错误的方法，因为它会使研究者陷入“人类知识”的思维定式中。 “惨痛的教训” (The Bitter Lesson) 与可扩展性 Sutton 在 2019 年的文章《The Bitter Lesson》中指出，利用大规模计算的通用学习方法最终会胜出。 他认为 LLM 依赖于有限的互联网文本数据，而能够直接从经验中获取数据的系统拥有无限的潜力，因此更具可扩展性。最终，后者将超越前者，成为“惨痛的教训”的又一个例证。 对未来的展望 持续学习智能体：未来的通用 AI 应该是一个持续学习的智能体，它拥有四个关键组成部分：策略（policy）、价值函数（value function）、状态表征（state representation）和世界转换模型（transition model）。 AI 继承的必然性：Sutton 提出了一个四步论证来支持 AI 继承的必然性：1) 人类缺乏统一的全球共识；2) 我们终将理解智能的原理；3) AI 的发展不会止步于人类水平；4) 最智能的存在最终会获得资源和权力。 从“复制”到“设计”：他将这一转变视为宇宙演化的一个重要阶段，即从通过繁殖进行“复制”的智能，演变为我们能够理解并主动“设计”的智能。他鼓励人们以积极的心态看待这一未来，并将其视为人类文明的延续和成就。 文章原文 如果你关注人工智能，你一定会被大语言模型（LLM）的惊人能力所震撼。但就在整个行业为生成式AI狂欢时，一位“AI领域的奠基人”却冷静地提出了截然不同的看法。...

本文来自于 Azeem Azhar 写的一篇文章： Is AI a bubble?。这里也介绍一下 Azeem Azhar，他是《指数时代》畅销书作者、前 BBC 与《经济学人》科技记者，创立了全球知名科技与未来趋势智库 Exponential View。 本文探讨了当前的人工智能（AI）热潮是否构成投资泡沫。作者没有直接给出“是”或“否”的答案，而是建立了一个包含五个关键指标的分析框架，通过与历史上的铁路、电信和互联网（dot-com）泡沫进行比较，来评估当前 genAI 领域的健康状况。 主要观点 作者的核心论点是，尽管 AI 领域的投资规模巨大且增长迅速，但目前它更像一个由强劲需求驱动的“资本密集型繁荣期”，而非一个即将破裂的“泡沫”。当前的繁荣主要由资金实力雄厚的科技巨头（hyperscalers）推动，其估值和收入增长等关键指标尚未达到历史上泡沫破裂前的极端水平。然而，作者也指出了几个潜在的风险点，如果这些风险恶化，繁荣可能会迅速演变成泡沫。 关键细节 作者使用了一个包含五个“仪表盘”的框架来衡量 AI 繁荣的健康度，每个仪表盘都有绿色（健康）、琥珀色（警告）和红色（危险）三个状态。 经济压力 (Economic Strain) - 状态：绿色 指标：投资额占 GDP 的比重。 现状：预计 2025 年全球投入数据中心的资金约 3700 亿美元，其中美国约占 0.9% 的 GDP。 历史对比：这个比例低于 1872 年铁路泡沫时期的 4%，与 1990 年代末的电信泡沫（约 1%）相当。 特殊风险：与铁路或光纤不同，GPU 等 AI 硬件的折旧速度极快（约 3 年），这要求投资在更短时间内获得回报。 行业压力 (Industry Strain) - 状态：琥珀色 指标：资本支出（capex）与行业收入的比率。 现状：genAI 领域的资本支出约为收入的 6 倍（3700 亿美元资本支出 vs. 约 600 亿美元收入），这是三个历史案例中最高的。 历史对比：铁路泡沫时期该比率约为 2 倍，电信泡沫时期约为 4 倍。 收入增长 (Revenue Growth) - 状态：绿色...

OpenAI CEO 奥特曼在其个人博客发布最新文章《充裕智能》，算是对今早OpenAI 官宣与英伟达战略合作共同部署至少 10 吉瓦的 NVIDIA 系统（数百万个 GPU）的回应，也是为了进一步融资做好铺垫，当然 10月的 OpenAI 开发者大会发布的产品大概率也有一部分原因是为融资做准备。现在硅谷有一个共识：算力=智力，所以 OpenAI以及马斯克的 xAI 都在疯狂的融资建大型 GPU 集群。 奥特曼的这篇文章有一些核心的信息值得关注： OpenAI 希望创建一个每周能生产一吉瓦新人工智能基础设施的工厂。要达到每周能生产一吉瓦这个里程碑，需要从芯片到电力，再到建筑和机器人技术的每一层技术栈的创新。 未来几个月，OpenAI 将会公布一些具体实现计划以及新的合作的伙伴。现在已经有微软、软银、ORACLE 和英伟达了，还得继续引入更多伙伴，继续要钱。 奥特曼认为增加算力是增加收入的直接关键。这句话额意思是 OpenAI 因为算力限制了发布新的产品或模型，进而限制了收入的增加，所以他们计划发布一些计算密集型的新东西。这里说的应该就是 Sora2 和获得IMO、IOI 和 ICPC 金牌的新版推理模型，也可能有类似于谷歌 Genie 3 一样的世界模型的发布。 原文：充裕智能 人工智能服务的使用增长一直令人惊叹；我们预计未来的增长将更加惊人。 随着人工智能变得越来越智能，获取人工智能将成为经济的根本驱动力，并最终可能被我们视为一项基本人权。几乎每个人都希望有更多的人工智能为他们服务。 为了能够提供世界所需——用于运行这些模型的推理算力，以及用于不断改进模型的训练算力——我们正在奠定基础，以便能够大幅扩展我们建设人工智能基础设施的雄心。 如果人工智能继续沿着我们认为的轨迹发展，那么惊人的事情将成为可能。也许用 10 吉瓦的算力，人工智能可以找到治愈癌症的方法。或者用 10 吉瓦的算力，人工智能可以为地球上的每个学生提供定制化的辅导。如果我们的算力有限，我们将不得不选择优先发展哪一个；没有人想做出这种选择，所以让我们开始建设吧。 我们的愿景很简单：我们希望创建一个每周能生产一吉瓦新人工智能基础设施的工厂。实现这一目标将极其困难；我们需要数年时间才能达到这个里程碑，并且需要在技术栈的每一层进行创新，从芯片到电力，再到建筑和机器人技术。但我们一直在为此努力，并相信这是可能实现的。在我们看来，这将是有史以来最酷、最重要的基础设施项目。我们特别高兴能将其中大部分建在美国；目前，其他国家在芯片工厂和新能源生产等方面的建设速度比我们快得多，我们希望帮助扭转这一趋势。 在接下来的几个月里，我们将讨论我们的一些计划以及为实现这一目标而合作的伙伴。今年晚些时候，我们将讨论如何为其融资；鉴于增加算力是增加收入的直接关键，我们有一些有趣的新想法。

OpenAI Codex 团队像打了鸡血一样，Codex CLI 代码更新非常频繁，两天一大版本，一天多小版本。Codex 最近增长态势非常不错，过去两周的使用量增长了约 10 倍！注意这个增长 10 倍还是是在发布 GPT-5-Codex 最新编码模型之前，我之前（9 月 8 号）在微信公众号专门写文章介绍过 Codex 的实际水平以及一些使用建议，当时的核心是使用 gpt-5-high 模型。现在 OpenAI 正式发布 GPT-5-Codex 模型，大家可以切到这个最新的编码模型上了。这个模型一经发布，火爆整个 AI 圈，Claude Code 瞬间不香了，大家全都去用 Codex CLI 了，用 OpenAI CEO 的原话说是：Codex 的氛围，感觉像是 ChatGPT 刚出来的那几个月。 快速了解一下本次 Codex 升级内容 新模型 GPT-5-Codex 训练重点：模型专注于真实世界的复杂工程任务，如从零开始构建项目、添加功能、大规模重构和代码审查。 动态资源分配：模型能根据任务复杂性动态调整其“思考”时间。对于简单请求，响应更迅速（在某些场景下使用的 tokens 减少 93.7%）；对于复杂任务，则会投入更多时间进行推理和迭代（推理时间增加一倍）。 持久的自主工作能力：在测试中，GPT-5-Codex 能够就一项复杂任务持续自主工作超过 7 小时，不断迭代和修复测试失败，直至成功交付。 增强的前端能力：该模型不仅能创建美观的桌面应用，还能处理前端任务，并可以在云端环境中查看图像输入、检查其视觉进度，并向用户展示工作截图。 Codex 产品与工具更新 Codex CLI：围绕代理式工作流进行了重建，支持附加图像（如截图、线框图）作为上下文，并引入了待办事项列表、网络搜索等工具。终端 UI 和审批模式也得到了简化和改进。 IDE 扩展：将 Codex 代理直接集成到 VS Code、Cursor 等编辑器中。它能利用编辑器中的上下文（如打开的文件）来提供更快速、更精准的响应，并支持在本地与云端任务间无缝切换。 云与 GitHub 集成：通过容器缓存，新任务和后续任务的中位完成时间缩短了 90%。Codex 现在可以自动设置环境、安装依赖，并在 GitHub 中直接执行任务和审查 PR。 核心功能：代码审查 (Code Review) 工作方式：与静态分析工具不同，Codex 能够理解 PR 的意图，并结合整个代码库进行推理，甚至执行代码和测试来验证其行为。 使用方法：在 GitHub 仓库中启用后，Codex 会自动审查 PR。开发者也可以通过评论 @codex review 来手动触发审查，并可添加特定指令，如审查安全漏洞。 内部应用：在 OpenAI 内部，Codex 已经审查了绝大多数的 PR，每天发现数百个问题，显著提升了开发速度和信心。 安全性与使用建议 沙盒环境：默认情况下，Codex 在本地和云端都运行在禁用了网络访问的沙盒环境中，以降低风险。 权限控制：开发者可以根据风险承受能力自定义安全设置，例如批准特定命令的运行或限制网络访问的域名。 人类监督：OpenAI 强调，Codex 应作为人类审查员的补充，而不是替代品，并鼓励开发者在使用前审查其工作成果。 定价与可用性 订阅计划：Codex 已包含在 ChatGPT Plus、Pro、Business、Edu 和 Enterprise 计划中，使用额度随计划等级提升。 API 访问：GPT-5-Codex 模型计划很快通过 API 提供给开发者。 在 Reddit 上的 AMA（问我任何事）活动 Codex 团队于 2025 年 9 月 17 日在 Reddit 上的 AMA（问我任何事）活动，有几个需要关注的信息：...

Qwen 团队认为 Scaling Laws 法则仍然是未来大模型发展的趋势，主要包括 Context Length Scaling 和 Total Parameter Scaling。基于这个判断，Qwen 团队推出 Qwen3-Next 全新大模型架构，这个架构的核心就是为了提升在长上下文处理和大规模参数下的训练与推理效率。通过一个数据可以直观的看到基于这个架构的模型表现，Qwen3-Next-80B-A3B 仅用不到 Qwen3-32B 模型十分之一的训练资源，就达到了相近甚至更好的性能，并在长上下文推理场景下实现了超过 10 倍的吞吐量提升。 基于 Qwen3-Next-80B-A3B-Base 模型，Qwen 团队开源了 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct 与 Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking。Instruct 版本在超长上下文任务上优势明显，性能媲美旗舰模型 Qwen3-235B；Thinking 版本在复杂推理任务上超越了 Gemini-2.5-Flash-Thinking 等顶级闭源模型。 架构创新 混合注意力机制: 模型中 75% 的层使用 Gated DeltaNet 以提升长文本处理效率，25% 的层保留增强后的标准注意力以确保模型性能，实现了效率与效果的最佳平衡。 高稀疏度 MoE 结构: 模型总参数量达到 80B，但每次推理仅激活约 3B 参数。专家系统扩展至 512 个总专家，并采用 10 个路由专家和 1 个共享专家的组合，最大化资源利用率。 训练稳定性优化: 采用了 Zero-Centered RMSNorm、权重衰减和 MoE router 参数归一化等技术，确保了模型在复杂架构下训练的稳定性。 多 Token 预测 (MTP): 原生支持 MTP 机制，通过一次预测多个 token，有效提升了 Speculative Decoding 的效率和推理速度。 训练与推理效率 训练成本: 使用 15T tokens 的数据进行预训练，所消耗的 GPU Hours 仅为 Qwen3-32B 模型的 9....

本文来自红杉资本的 Konstantine Buhler 分享了关于人工智能的投资理念，以及我们为什么认为这场变革代表着 10 万亿美元的机遇。视频标题为：10 万亿美元的 AI 革命：为什么它比工业革命更宏大？。以下为本视频的核心内容。 在红杉，我们坚信，我们正处在一场人工智能（AI）革命的浪潮之巅。这不仅仅是一次技术更迭，而是一场深刻的变革，其影响力将媲美甚至超越工业革命。我们称之为——“认知革命”。 这听起来可能有点夸张，但我们认为，这场革命背后潜藏着一个高达十万亿美元（$10^{13}）的巨大机遇。在这篇文章里，我们会像和朋友聊天一样，拆解我们的核心思考：这场革命的本质是什么？钱从哪里来？以及，作为创业者和投资者，我们应该把目光投向何方？ 新工业革命：为什么AI是“认知革命”？ 让我们先把目光拉回到历史。 工业革命不是一夜之间发生的。我们可以标记出三个关键节点： 1712年：蒸汽机的发明，点燃了革命的火种。 1779年：第一家现代工厂系统诞生，它把生产所需的所有要素整合到同一屋檐下。 1923年：我们今天所熟知的工厂流水线出现。 有趣的是这些节点之间漫长的时间间隔。从蒸汽机到第一家工厂，花了整整67年，而且那家工厂甚至都不是用蒸汽机驱动的，而是水力。而从第一家工厂到现代流水线，更是过去了144年。 为什么花了这么久？ 我们认为，答案在于**“专业化势在必行”（Specialization Imperative）**。当一个复杂系统发展到一定规模后，它必须将通用的技术和劳动力，与高度专业化的组件和劳动力结合起来，才能走向成熟。那漫长的144年，正是将蒸汽机这种通用技术，不断专业化、细分化，以适应不同生产需求的过程。 现在，我们正处在“认知革命”的类似阶段： 1999年的GPU（GeForce 256），就像当年的蒸汽机。 2016年左右，第一个能整合所有组件产出AI“代币”（tokens）的AI工厂出现。 那么，问题来了：谁会成为这场认知革命中的洛克菲勒、卡内基和威斯汀豪斯？我们相信，答案就是今天的创业公司，以及那些尚未诞生的创业公司。正是他们在推动着这场伟大的“专业化”进程。 十万亿美金的诱惑：AI如何重塑服务业 聊历史很有趣，但我们毕竟是红杉资本，还是得聊聊真金白银的事。 回想一下云计算转型的初期。当时，全球软件市场规模约为3500亿美元，其中SaaS（软件即服务）仅占微不足道的60亿美元。但后来发生的事情是，SaaS不仅蚕食了传统本地部署软件的份额，更重要的是，它把整个市场的蛋糕做大了，如今整个软件市场规模已超过6500亿美元。 我们相信，同样的故事将在AI领域上演，而且规模会大得多。 这次我们瞄准的，是价值10万亿美元的美国服务业市场。目前，由AI自动化完成的部分可能只有区区200亿美元。这正是那个十万亿美金的机会所在——AI不仅要在这个巨大的蛋糕中切下更大的一块，更要将整个蛋糕本身做得更大。 为了让这个概念更具体，我们内部有一份备忘录，将服务业的各类工作按其市场规模（从业人数 × 年薪中位数）进行了排序。你会发现，像注册护士、软件开发人员、律师这些领域，都拥有极其庞大的市场。而红杉已经在这里布局，比如在医疗领域的Open Evidence和Freed，在软件开发领域的Factory和Reflection，以及在法律领域的Harvey、Crosby和Finch。 我们的创始人唐·瓦伦丁（Don Valentine）总是在强调“市场，市场，市场”的重要性。看看标普500指数的市值图，你会发现，榜单上全是像英伟达这样市值几万亿美元的巨型科技公司。但你找不到柯克兰·埃利斯律师事务所（Kirkland & Ellis），也找不到贝克·蒂莉会计师事务所（Baker Tilly），尽管它们的年收入也高达数十亿美元。 我们相信，认知革命将创造一个机会，让AI赋能的服务型公司成长为独立的、巨大的上市公司，从而彻底改写这份市值排行榜。 正在发生的五大趋势 说完了宏大的叙事，我们来看看当下正在发生的五个具体投资趋势。 1. 杠杆与不确定性：工作范式的转变 我们的工作模式正在从“低杠杆、高确定性”转向“高杠杆、低确定性”。 举个例子，一个销售人员过去需要亲力亲为地管理自己手中的每一个客户。而在AI时代，他可以使用像Rocks这样的工具，部署数百个AI代理，每个代理负责一个客户，7x24小时监控客户动态，寻找新的合作机会。这就带来了百倍甚至千倍的杠杆。当然，AI代理的做事方式和你不一样，可能会犯错，这时就需要人来监督和纠正。你牺牲了一点确定性，但换来了巨大的效率提升。 2. 现实世界的“试金石”：告别学术基准 曾几何时，衡量AI模型好坏的标准是ImageNet这类学术基准。但今天，真正的黄金标准是在真实世界中证明自己。 以AI黑客公司Expo为例，他们没有满足于在学术数据集上跑分，而是直接登上全球最大的白帽黑客平台HackerOne，与全世界的人类黑客同台竞技，寻找真实系统中的漏洞，并最终成为世界第一。这才是真正有说服力的表现。 3. 强化学习走向台前 强化学习（Reinforcement Learning）这个概念在AI圈已经谈了很多年，但在过去一年里，它真正从幕后走到了台前。不仅是顶尖的AI实验室，我们投资的许多公司也从中受益。例如，Reflection公司就利用强化学习，训练出了目前最优秀的开源代码模型之一。 4. AI走进物理世界 AI正在渗入物理世界，这不仅仅指人形机器人。更重要的是，AI开始被用于设计和制造硬件、优化物理流程。Nominal公司就是个很好的例子，他们用AI加速硬件制造流程，并且在产品部署后，继续用AI进行质量保证。 5. 算力：新的生产函数 未来企业的核心生产力指标将是**“每知识工作者的算力消耗”（flops per knowledge worker）。我们对被投公司的调查显示，他们预计每个知识工作者对算力的消耗至少会增加10倍**。乐观地看，这个数字可能是1000倍甚至10000倍。因为未来的知识工作者可能会同时指挥着成百上千个AI代理。这对于提供算力、保护算力以及利用算力提升效率的公司来说，都是巨大的利好。 未来18个月的投资指南：五大关键主题 着眼未来，我们正在积极关注并投资以下五个主题： 1. 持久化记忆（Persistent Memory） 这是一个亟待攻克的关键难题。它包含两层意思：...

本文本是苹果 2025 秋季产品发布会的记录，重点介绍了其在设计理念指导下的最新产品创新，涵盖了 AirPods、Apple Watch 和 iPhone 三大产品线。 苹果公司发布了全新的 AirPods Pro 3、Apple Watch 系列（Series 11、SE 3、Ultra 3）以及 iPhone 系列（iPhone 17、iPhone Air、iPhone 17 Pro）。此次发布会的核心思想是苹果一贯坚持的设计哲学——设计不仅关乎外观和手感，更在于产品如何工作。所有新品都在硬件性能、软件智能和用户体验上实现了重大飞跃，特别是深度集成了 Apple Intelligence，为用户带来了实时翻译、智能健身指导等创新功能。新产品在芯片性能、摄像头技术、材料科学和电池续航方面均有显著提升，旨在为用户提供更强大、更无缝和更个性化的体验。 关键细节 AirPods Pro 3 音频性能：主动降噪（ANC）效果是上一代的两倍，提供了突破性的空间音频体验和更深沉的低音。 智能功能：引入了由 Apple Intelligence 驱动的 Live Translation（实时翻译）功能，可通过简单的手势激活，实现跨语言无障碍交流。 健康与健身：首次内置心率传感器，可在运动时精确追踪心率和卡路里消耗。Workout Buddy 功能可提供个性化音频激励。 设计与续航：耳机本体更小，贴合度更高，并提供五种尺寸的耳塞。具备 IP57 级别的防汗防水能力。单次充电续航提升至 8 小时（开启 ANC）。 价格与发售：售价为 $249，于 9 月 19 日上市。 Apple Watch 系列 Apple Watch Series 11：设计更薄，耐用性更强，配备 5G 连接和长达 24 小时的电池续航。新增了高血压（hypertension）通知和睡眠分数（sleep score）两大健康功能。起售价为 $399。 Apple Watch SE 3：首次配备 S10 芯片和 Always-On 显示屏，支持手腕温度感应和睡眠呼吸暂停通知，并支持快速充电。起售价为 $249。 Apple Watch Ultra 3：拥有 Apple Watch 史上最大的显示屏和最长的电池续航（42 小时）。首次加入卫星连接功能，可在无蜂窝网络时发送紧急求救信息。起售价为 $799。 iPhone 系列 iPhone 17：配备更大的 6....