Google、Amazon、Microsoft 三家在 AI 泡沫中累计资本开支 8030 亿美元，OpenAI 和 Anthropic 合计融资超 2520 亿美元。作者估算 85% 以上的 AI 算力需求来自这两家公司——它们的存在完全靠超大规模云厂商补贴。除去 OpenAI、Anthropic 及为其服务的超大规模云厂商和 Meta 之外，实际独立 AI 算力需求不足 10 亿美元（作者甚至认为不超过 5 亿）。微软已成功将 OpenAI 的算力负担转嫁给 Oracle 和 Amazon，同时保留 20% 收入分成。

Sierra 以 150 亿美元估值融资约 10 亿美元，ARR 从去年 11 月的 1 亿增长到今年 2 月的 1.5 亿，推算当前已达 2 亿。文章核心聚焦 Roon（OpenAI 员工）引发的关于 AI"人格"的讨论——GPT 作为"逻辑义肢"被使用，用户不会被工具审判；Claude 则被当作"道德上级"和"值得崇拜的他者"。技术层面，harness 工程正在成为产品边界：改变 prompt 和中间件可以让 gpt-5.2-codex 在 Terminal-Bench 2.0 上从 52.8% 提升到 66.5%。

华尔街看好 Google 财报却看衰 Meta，尽管 Meta 核心业务表现更强。Ben Thompson 指出关键差异在于：Google 正在"当下"变现其 AI 投资（这其中可能主要是 Anthropic 的贡献），而 Meta 的 AI 投资回报仍停留在远期承诺阶段。

John Gruber 追问一个被忽视的问题：YC 是否持有 OpenAI 股权？OpenAI 由 YC Research 在 2016 年孵化（当时 Altman 执掌 YC），Gary Marcus 早在 2023 年就指出 Altman 声称"没有 OpenAI 股权"只是半真话——他通过 YC 间接持有 OpenAI 股份。按 OpenAI 当前估值，YC 的这笔持股可能价值数十亿美元。Gruber 质疑 Paul Graham 在《纽约客》调查中对 Altman 可信度的含糊态度——Graham 说"我们没有让他离开"，但始终没说"Altman 值得信任"。

GitHub 提交量同比增长 14 倍。Gruber 的核心洞察：AI 代码生成不是在"替代"人写的代码，而是在创造大量原本根本不会存在的代码——全新的应用、服务和库。人类程序员写的代码总量可能变化不大，但 AI 生成的代码可能是人类产出的 10 倍甚至更多，未来几年可能达到 100-100,000 倍。在那个未来，人类仍在写或逐行审查代码，但占比只是一个微小切片。

Stripe 设计经理 Owen Williams 打造了内部 AI 原型工具 Protodash——用 Cursor Rules + React 组件 + MCP 将设计系统转化为浏览器内可交互原型，PM 成为意外的重度用户，团队从"写 memo"转向"做 demo"。

Gruber 引述纽约时报去年 3 月报道：Google 对 AI 初创公司的持股规模被刻意隐藏，其在 Anthropic 的股权可能比公开信息显示的大得多，且 Google 一直试图保守这个秘密以避免反垄断审查。

Gary Marcus 梳理 AI 反弹趋势：从消费者对 AI 生成内容的不满、到企业对 AI ROI 的质疑、到监管收紧的信号，多方面压力正在汇聚。

Cloudflare 发布 Agent Memory 服务，为 AI Agent 提供持久化记忆存储能力，试图成为 Agent 基础设施的标准层。

Cloudflare 推出 Code Mode MCP Server，通过优化 token 使用降低 AI Agent 的推理成本，定位 Agent 开发者工具链。

一条 Cursor/Claude Agent 删除生产数据库的推文走红后，作者指出问题不在 AI——是人类给了 Agent 生产环境的写权限且缺乏隔离，AI 只是忠实执行了指令。

一个专门针对 DeepSeek 优化的终端编程助手在 GitHub 获得 2.3k 星，试图复制 Claude Code 的体验但用更便宜的模型。