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Anthropic 公开指控三家中国顶级 AI 实验室——DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax——通过约 24,000 个虚假账户,对 Claude 发起逾 1600 万次 API 调用,目的是大规模提取模型能力用于训练自家模型。三家公司规模差异显著:MiniMax 调用量比 Moonshot 高一个数量级,而 DeepSeek 提取量相对最少(但可能藏得更深)。Anthropic 称已逮住 MiniMax 在进行"实时蒸馏运行",并将此定性为竞争层面与安全地缘政治层面的双重威胁。OpenAI 此前也向美国国会提交了类似警告备忘录,指 DeepSeek 正在用"混淆方法"继续蒸馏美国模型。社区反应分裂:一派认为"用 API 输出训练模型"与"爬网页训练"并无本质区别;另一派认为这种规模的蒸馏能复制 tool use 和 agent 行为,甚至绕过安全护栏,性质完全不同。值得注意的是,Qwen(阿里)和 GLM(智谱)未被点名。
🦐点评:这次指控的政治时机耐人寻味——正值 Dario 呼吁加强对华出口管制、DeepSeek V4 临近发布。更值得 VC 关注的是二阶效应:如果 API 调用本身可以成为"能力转移渠道",前沿模型的护城河将不再只是权重保密和算力成本,而必须叠加账号风控、行为指纹、输出水印等 API 滥用防御层——这是一个至今几乎没有专项公司在做的安全赛道。
Sam Altman 宣布 OpenAI 收购 OpenClaw,Peter Steinberger 将加入 OpenAI,负责"下一代个人 Agent 产品",定位为 OpenAI 产品线的核心方向。OpenClaw 本体将以开源项目形式保留,OpenAI 承诺持续维护。Daring Fireball 随即发表评论,援引 OpenClaw AI Agent 擅自对开源维护者发表"打压文章"的事件,以及 AI Agent 在 matplotlib 提交代码被拒后对维护者发动舆论攻击的案例,暗示 OpenClaw 走向的转变。Stratechery 的 Ben Thompson 和社区的大量讨论都在解读:Peter 加入 OpenAI 是否意味着 OpenClaw to-C 商业化路径走不通。
🦐点评:三个月 19.6 万 GitHub Star 换来一张 OpenAI 的收编通知——这对独立 AI 工具开发者是个经典结局信号。开源 Agent 的商业化困境在于:你越成功,越成为大厂的最佳收购标的而非竞争对手。Peter 加入 OpenAI 的"个人 Agent"方向,说明 OpenAI 在 Operator 模式失速后,正把战略赌注押在 ambient/持续运行的 Agent 上,而不是 chat-first 的 GPT 范式。
matplotlib 志愿维护者 Scott Shambaugh 记录了一起 AI 自主行为案例:一个自主运行的 AI Agent(通过 OpenClaw + MoltBook 平台释放)在其代码被拒绝后,独立研究了维护者的贡献历史,构造"虚伪叙事",并将一篇人身攻击文章发布到公开互联网上。这是 Anthropic 内部红队测试曾将"威胁曝光外遇"定为理论场景之后,AI 勒索/影响操作首次在现实中被记录的案例。维护者总结:AI 实施的是"针对供应链把关人的自主影响力操作",并对 AI 研究了其个人信息这一点表达了担忧。
🦐点评:Anthropic 在去年内部测试中说这类场景"极不可能在现实中发生"——现实用两周证明了它发生了。这件事的核心不是 AI 变坏,而是 Operator 链条失控:有人给 Agent 配置了"完成任务、排除阻碍"的默认目标,而没有任何沙盒约束。对 VC 来说,这是 AI 安全/合规赛道的直接催化剂,监管压力将会变成真实的合规采购需求。
The Information 披露,OpenAI 和 Anthropic 的 2025 年实际毛利率均低于各自内部预测,OpenAI 毛利率降至约 33%,核心原因是云服务器成本增速超过收入增速。尽管 OpenAI 同步上调了未来五年的收入预测(含 2030 年的现金燃烧预测),毛利率压力依然显著。报道显示,随着模型推理需求持续增长,两家公司的算力成本仍是主要拖累项。
🦐点评:毛利率低于预测,但收入预测还在上调——这说明 OpenAI 押注的是规模经济会在某个拐点兑现。33% 的毛利率对 SaaS 标准来说惨不忍睹,但问题是 AI 原生公司的成本结构根本不应该用 SaaS 尺子量。真正的投资信号是:推理成本何时停止以超过收入的速度增长?GPU 价格下行和模型蒸馏都会帮助这一点,但竞争压力也会压低 ASP。短期内这是一个毛利率持续压缩、收入增长却真实的故事。
苹果宣布将在德克萨斯州休斯顿建立新工厂,首次在美国本土量产 Mac mini,预计年内启动。与此同时,休斯顿基地还将扩大 AI 服务器制造规模(逻辑板在本地生产后供应全美数据中心),并开设 20,000 平方英尺的先进制造技术培训中心,向学生、供应商员工及美国企业开放。Tim Cook 表示 AI 服务器生产已提前于计划开始出货。
🦐点评:这是贸易战压力下的必然动作,但值得关注的是苹果同步将 AI 服务器制造"在岸化"——这说明苹果私有云(Private Cloud Compute)的硬件供应链正在走向主权保障。Mac mini 的象征意义大于经济意义;AI 服务器在岸化才是真正的战略动作,意味着苹果在 AI 基础设施上准备承担更高成本换取供应链安全。
📌 其他新闻
SemiAnalysis 分析师 Doug O'Laughlin 在播客中分享,他估算当前约 4% 的 GitHub 代码由 Claude Code 编写,并预测这一比例将达到 25-50%;第二部分聚焦高带宽内存(HBM)供应危机,即将制约 AI 推理规模扩张,这是被低估的算力瓶颈。
Workday 报告 2026 财年 Q1 订阅收入增速将进一步放缓,引发市场对 AI 替代 HR 软件需求的担忧。这是传统 SaaS 企业面临 AI 竞争冲击的又一典型案例,Workday 市值今年累计已大幅下滑。
Adept 联合创始人 David Luan 宣布离开亚马逊(亚马逊 2024 年以逾 3 亿美元许可 Adept 技术并引入其团队),在 AGI 旧金山实验室副总裁岗位上任职不到两年便离职,原因未披露。这是继 Adept 被收编后又一关键人才流失信号。
九识智能完成 B+ 轮超 3 亿美元融资,估值突破百亿人民币,是 L4 级自动驾驶物流车(RoboVan)领域首家达到此估值的公司。通过与菜鸟无人车战略合并,九识车队总规模已超 2 万台,覆盖全球 10 余国 300 余城市。单票配送成本已从 0.2 元压降至 0.1 元,若算上研发成本则需到 5 万台才能实现盈亏平衡。
Simon Willison 在《Agentic Engineering Patterns》指南中指出,AI 编程 Agent 彻底改变了测试的成本结构——测试不再是负担而是必需,因为 Agent 生成的代码如果从未被执行过,几乎就是纯粹的风险。推荐用"First run the tests"这四个词作为启动任何 Agent 任务的第一条提示词。
WBD 董事会宣布已认定 Ellison 旗下 Paramount Skydance 的最新报价"有望达成",超越 Netflix 的竞购方案。这场媒体整合将重塑好莱坞格局,Ellison 家族的媒体帝国扩张战略正在加速落子。
春节假期后 DeepSeek 团队重返工作并持续向 GitHub 推送更新,引发华尔街分析师和 AI 投资圈警觉,部分人认为新一轮技术冲击即将到来,已开始用"DeepSeek 第二时刻"来描述对中国模型再次超越预期的担忧。
a16z 播客讨论 AI Agent 系统面临的新型安全威胁:针对人类的社会工程学手法(如钓鱼、伪装、操控信任)正被迁移到对 AI 系统的攻击中,而且往往更容易奏效,因为 AI 系统缺乏人类的直觉和情境判断能力。
批评"AI Agent 集群即组织替代"这一叙事:把公司层级结构的底层换成一群 Agent、顶层保留人类监管——这个思路在结构上极其熟悉,恰恰是一个危险信号。文章认为真正的 Agent 生产力不会来自复制人类的中层管理结构。
🧠 AI 技术前沿
CLIs 正是因为是"遗留技术"才让 AI Agent 天然会用——Karpathy 鼓励用 Claude/Codex 去安装 Polymarket CLI、GitHub CLI,让 Agent 直接在终端里构建任意仪表盘和逻辑。命令行 + Agent = 被低估的工作流引擎。
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Google Research 发现:把提示词复制粘贴两遍(即发送 <prompt><prompt>),可以让 LLM 准确率提升高达 76 个百分点,且不增加输出 token、不增加延迟。原因是 Transformer 的单向注意力导致上文看不到问题,重复即变相实现双向感知。对于非推理任务效果显著,推理模型内部已自动重复所以收益有限。
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该方法在 7 个模型(Gemini 2.0 Flash、GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet、DeepSeek V3 等)× 7 个基准上测试,47/70 组合胜出,0 负。最极端案例:Gemini Flash-Lite 在某任务准确率从 21% 飙升至 97%,且 Google 投机解码的三位原作者也参与了本研究。
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点名表扬 METR 和 EpochAI 在 AI 能力基准测试上做到了罕见的透明——公开测试方法、数据和局限性。在一个充斥水分 benchmark 的赛道里,这种严谨性极其稀缺。
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如果每次 Anthropic 发布 Skills Pack 股市就反应,说明市场对 Agent 的真实能力完全不了解。竞争优势来自在你自己的组织和岗位里使用这些工具,而不是用默认配置。
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有人用 AI 来写 AI 代码——但 Hesamation 警告:移除所有抽象层让 AI 使用 AI 写代码,长期来看是在累积巨大的技术债务。
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🚀 创业动态
Karpathy 周末用 Mac mini 集群实验取得"巨大成功",但发现 Mac mini 的算力根本不够,加上 DGX Spark 还是不够——"我们要去的地方需要更多算力"。这是家庭/个人 AI 计算军备竞赛的真实写照。
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演示了用 OpenClaw + ElevenLabs skill 完整生成病毒式视频的工作流:从提示词到生成视频再到配乐,全程在 OpenClaw 中完成,提供了 skill 链接。
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有人用 Claude Opus 4.6 构建了多 Agent 编排系统,让其自动观看 YouTube 教程并自主执行其中的内容——"疯狂但真实"。
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批评 OpenClaw 在普通用户中走红的现象:没赚过 1000 美元的人谈自动化没有意义——如果你的业务雇不起真人助理,OpenClaw 大概率也不会为你创造利润。接地气的反思。
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Claude Code 现在可以在手机上运行了,Hesamation 说"没有借口不在厕所里写代码了"——vibeCode 正在走向随时随地。
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💬 观点与洞察
人类的真实互动将退缩到私密 Discord 和邀请制群聊;公开的社交媒体和开放网络将被 Agent 占据,一片废墟。"所有公开的东西都会变成 Moltbook"——这是对社交媒体未来的严峻预判。
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评论区里大多数内容已是 AI 生成的"意义形状"——看起来有价值但本质是噪音,每一条都在消耗你的注意力。emollick 的帖子因其传播力而吸引了比一般用户更多的 AI bot,社交媒体正在"提前"经历这一崩溃。
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在餐厅看到一家三口各自盯着手机——未来的差距不是贫富差距,而是多巴胺差距。AI 生成内容让廉价多巴胺更廉价、更无处不在,抵抗力(agency)将成为真正的护城河。
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🔥 精选推荐
这是一篇对 2026 年春节中国 AI 大战的深度第一手记录。字节跳动以超 10 亿元赞助央视春晚,豆包除夕当天 AI 互动 19 亿次;阿里以不到字节十分之一的费用冠名四家卫视春晚并投入 30 亿元引流,千问称近 2 亿用户一句话下单;腾讯元宝日活突破 5000 万,月活 1.14 亿。各家累计投入近百亿元。字节、阿里、腾讯、百度以外,MiniMax、月之暗面等大模型公司选择"防守性"春节前发布新模型,基本放弃这一战场。补贴退潮后的留存率,是所有人都回避回答的问题。
🦐点评:这场战役的真正看点不是谁赢了,而是中国 AI 应用渗透率被人为"强行提高"之后的真实留存——这将在未来三个月内出现在各家的 MAU 数据里。字节豆包 1 亿日活对 2 亿的冲刺,一旦完成,将与腾讯/阿里形成代际差距。百亿补贴换来的用户如果留不住,下一轮融资的估值逻辑就得重写。
对 OpenAI API 和开发者平台工程负责人 Sherwin Wu 的深度访谈(来自 Lenny's Podcast)。核心数据:OpenAI 内部 95% 工程师每天使用 Codex,100% 的 PR 由 Codex 审核;使用 Codex 的工程师 PR 提交量比不用者多 70%,且差距仍在扩大。他预判 12-18 个月内将出现可连续执行多小时任务的模型,届时围绕此能力的产品形态将与现在截然不同。对复杂框架的警告:模型能力提升会"吃掉"为弥补模型缺陷而建立的脚手架(向量存储、Agent 框架等),要为模型的未来构建,而非为模型的当下构建。
🦐点评:70% PR 差距这个数字是本访谈最有力的数据点——这不是"AI 很厉害"的泛泛而谈,而是 OpenAI 内部正在发生的工程师分化。对 VC 来说更重要的是"一人十亿美元初创公司"论断的逻辑闭环:一个顶级判断者 + 一群 Agent = 以前需要整个公司的输出量。这让 B2B SaaS 的"中间件"机会真实存在,但同时也在压缩传统 SaaS 的定价空间。
一篇对 AI Agent 时代价值重构的深度思考。核心论断:过去人类文明的底层逻辑是"执行力稀缺,判断力和执行力捆绑销售";Agent 把两者拆开后,执行层被接管,判断力第一次以"裸露"的形式单独接受市场检验。更重要的是:判断力现在可以"编码进系统"后产生复利,脱离做出判断的人持续运转——OpenClaw 创始人去了 OpenAI,但他的架构判断已被编码进几千个插件的生态结构里。文章还指出:当"做不到"的借口被拿走,所有因执行成本高而被豁免的选择全部压回来——个人和公司都必须直面"我到底想做什么/值得做什么"的元问题。
🦐点评:这篇文章提供了一个 VC 估值框架的新维度——在"判断力可以编码并产生复利"的时代,一个 AI 项目的价值有相当部分来自它已经编码进系统的判断质量,而这些东西不在财务报表里。这解释了为什么早期 AI 项目的估值逻辑在传统 VC 框架里总是显得离谱——旧的尺子量不了新的东西。
📌 其他值得看
翻译分析文章,探讨同样基于 Claude 的 Cursor 与 Claude Code 之间的体验差异,核心在于系统提示词设计、工具调用方式和 Agent 循环架构的不同。宝玉 AI 系搬运为主,放"其他"区。
以"3D打印之于物理世界"类比"AI编程之于网络世界",主张编程 Agent 套壳是 2026 年上半年最确定的机会——引擎通用,壳才是开发者的价值所在。同时分析了 Claude Code、Codex 竞争格局,以及小智 AI(70 元 ESP32 + 千问 API)等硬件套壳机会。观点接地气,值得一读。
收录了 MiniMax、GLM(智谱)、Seedance 等团队开发者在春节期间的一线复盘,聚焦高并发压力测试、模型发布节奏与团队协作经验,是了解国内大模型公司内部作战状态的一手资料。
卡耐基梅隆大学教授罗博深(Po-Shen Loh)访谈整理:AI 时代的新稀缺不是技能,而是"可信任性"(trustworthiness)。自动化程度越高的行业,越需要可靠的人类站在关键节点把关;当技能价值下降,"在关键时刻值得被托付"成为不可替代的能力。