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Qwen 3.8 Max 是一个 2.4T 参数模型,官方承诺下周开源 Qwen3.8-Max 与 Qwen3.8-27B 权重,API 定价 $2 输入 / $6 输出(每百万 token)。这次发布主打长程自主工作:10+ 天无人值守从零自建"自进化"编码框架、125 小时自主复现并改进一篇论文的数据选择方法(比原文 benchmark 高 2.71 分)、完整跑通一条芯片设计流程(门数从 8298 降到 678、面积减 81%)、在 365 天电商模拟中做出 4.16 倍回报。去年"Qwen 出走"、新管理层转向闭源 API 之后,市场曾怀疑这个开源实验室是否还会继续放权重——这次疑虑被打消。
🦐点评:真正的信号是评测维度在迁移——从"答对多少题"切到"能否连续自主工作十天"。如果 2.4T 的 SOTA 权重真的开源,套壳做通用 coding agent 的创业公司护城河会被再稀释一层,能力差异化只能往上走(专有数据、后训练体系)或往下走(垂直场景+工作流),卡在中间的最危险。
latent.space
Ed Zitron 的核心论点:上季度 Amazon、Google、Microsoft 云业务"创纪录增长"被媒体解读成"AI 押注开始回本",但三家都拒绝单独披露 AI 收入。更关键的是,这些云增长的绝大部分其实来自 Anthropic 和 OpenAI 两家自身巨亏的实验室的算力消费——是这两家不可持续的公司在给整个云增长输血。微软 Q3 曾披露 370 亿美元 AI 年化收入(每月约 30.8 亿),到 Q4 干脆不再披露,因为整体数字已经好看到让分析师不再追问。
🦐点评:这篇把"AI 需求"拆成一个闭环——需求方(OpenAI/Anthropic)的钱来自融资,融来的钱变成对云厂商的算力订单,云厂商的"AI 收入"于是暴涨。对 VC 的含义很直接:别再用超大厂云收入增速去验证"AI 需求真实存在",那更像是同一笔钱在资本市场被记了两遍。该盯的是终端付费客户的留存和毛利,而不是 GPU 采购额。
wheresyoured.at
核心判断:美国电力的问题不在发电,而在输配电。太阳能已是史上增长最快的电源、锂电池组价格自 2010 年跌超 90%,但送电成本反而飙升——美国电力公司现在花在电线、电杆、变电站上的钱已超过发电本身,2025 年电价涨幅是通胀的两倍多。更刺眼的对比:美国发电量自 2000 年代中期基本停滞,中国同期翻了两番多,去年中国发电量是美国的两倍多。文章以 Base Power(创始人出身 Anduril 制造与 SpaceX)为例,讲分布式储能如何绕开老化电网。
🦐点评:电力正在成为 AI 和制造业的硬约束,而 a16z 把叙事从"发电"切到"电网瓶颈"——这是标的的重新定位:稀缺的不是又一个太阳能电站,而是绕开陈旧输配电体系的分布式储能/微电网。中美发电量 2:1 的差距被点名为国家安全问题,意味着能源基建大概率进入政策+资本双轮,这一侧的定价权被系统性低估。
a16z.news
OpenAI 罕见地用一篇无署名博客(而非法庭文件)回应苹果针对其提出的初步禁令动议——诉讼指控 OpenAI 和两名苹果前员工窃取商业机密。OpenAI 的辩护抓住苹果外部律师"混淆两个亚裔姓氏、把信发错人"这一细节,暗示自己当初没回应是因为信没送到对的人。John Gruber 逐条反驳:最初那封"我们认为你们在偷商业机密"的正式信件确实发给了 OpenAI 总法律顾问 Che Chang,而 Chang 从未回应;发错的只是另一封无关邮件。Gruber 认为 OpenAI 揪着这个无关紧要的失误不放很反常。
🦐点评:表面是程序口水战,底层是 AI 时代的人才与商业机密攻防。苹果动用初步禁令这种重武器、OpenAI 用公关博客抢舆论,说明双方都清楚真正的战场是人才流动的合法边界。给投资人的提示:前沿实验室之间的核心资产已经是"带着 know-how 跳槽的人",一旦"残留访问权限 + 前雇主主动索要协助"这类灰色操作被判违法,高端 AI 人才的流动成本和竞业风险都会被重新定价。
daringfireball.net
OpenAI 7 月 9 日发布的 ChatGPT Work 是面向知识工作的 agent 产品——连接 Slack、邮件、Drive、日历、CRM 等数百个插件,跨来源聚合上下文产出成品。发布三周,Work(连同 Codex)据称已破 1000 万用户,而 ChatGPT 整体本月预计达 10 亿周活。Greg Brockman 确认 Chat 与 Work 年底将合并——意味着 Work 不是给极客的小众工具,而是 10 亿周活用户即将使用 ChatGPT 的方式预览。目前它是 ChatGPT、Codex(app/harness/云 agent)、Atlas、OpenClaw 等的混合体,产品线略显混乱。
🦐点评:关键不是又一个 agent,而是"agent 即将成为 10 亿人的默认交互形态"这个分发规模。对创业公司是双刃剑:Work 用插件+连接器把自己做成知识工作的操作系统入口,单点 agent 工具(会议纪要、邮件助手)会被系统级默认能力吞掉;但为这类平台做垂直连接器、企业级权限治理的公司反而多了新蛋糕。产品线的混乱恰恰说明协议和标准还没定型,这是窗口期。
latent.space

📌 其他新闻

Ben Thompson 认为微软财报有说服力在于战略清晰、成本更低、应用落地更实在,并以此对比微软与 Meta 的 AI 路径;他强调"真正的原因更吓人"(付费墙文章,仅可见核心论点)。
stratechery.com
Bending Spoons 以 12.8 亿美元现金收购 Airtable——后者 2021 年峰值估值超 110 亿美元、今年二级市场约 40 亿,此次交易企业价值约 22.5 亿;Airtable ARR 约 4.8 亿美元、同比增 20%,服务 80% 的财富 100 强。收购方惯用打法是低价买入、裁员精简、做到盈利(此前收了 Evernote、WeTransfer、Vimeo)。
techcrunch.com
a16z 押注 EON——用太空激光在地面站与在轨卫星间传输光纤级数据,提供不碰海底的洲际带宽。背景是海底电缆被切已成国际冲突常态(红海、波罗的海、台湾周边三年内多次被切且不了了之),而 95% 洲际数据仍靠约 500 套海缆、一套新缆从规划到运营近十年。
a16z.news
MiniMax 两天前发布 MiniMax-H3,自称"通用全模态生成系统",可接收文本/图像/音频/视频并生成最长 15 秒带音频的视频;社区已将其移植到 MLX 在 Apple Silicon 上运行。Simon Willison 在 M5 Max 上跑通,下载约 115GB 模型、单段视频生成耗时约 45 分钟。
simonwillison.net
文章借多模态研究员之口指出,长链任务若只靠代码层反馈会误差累积,视觉是更准确、更贴近用户意图的反馈;由此讨论 Kimi K3 与 DeepSeek V4 在原生多模态上的时间差,以及 Coding/Agent 能力如何持续改写大模型座次。
36kr
电子级玻纤布较 2025 年低点翻倍、FR-4 覆铜板涨超 270%、AI 封装载板部分交期拉长至 6 个月以上,供给危机加深。玻璃基板领军企业巽霖科技完成近 2 亿元 B 轮(半年内第三轮),资金主要投向玻璃基板产能扩张。
36kr
Liquid AI 发布 LFM2.5-2.6B,主打完全在端侧(笔记本到手机)运行 agent:支持工具调用与多步工作流,在工具使用/指令遵循上可比肩 4 倍大的模型;M5 Max 上 220 tok/s、AMD Ryzen CPU 上 113 tok/s,内存占用低于 2.5GB。
huggingface.co

🧠 AI 技术前沿

godofprompt @godofprompt
今夏六周内四家中国实验室相继发布前沿规模模型:Kimi K3(2.8T,Artificial Analysis 得分 57)、DeepSeek V4 Flash(13B 激活、得分 50、运行便宜得多)、Qwen 3.8 Max(2.4T 多模态旗舰),且均支持 100 万 token 上下文——与头部实验室的差距明显缩小。
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karminski3 @karminski3
聊 Kimi K3 为何 SOTA 还敢开源:权重和训练技术都开源了,但训练数据和后训练经验没开源。个人拿权重自己微调大概率越调越差;护城河已从"静态权重"转移到"持续进化能力和数据飞轮"。
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cursor_ai @cursor_ai
Cursor 开源 Mixture-of-Kittens(MoK),一个面向 NVL72 的 MoE 训练 megakernel,把所有专家通信与计算融进单个完全确定性的 kernel,比最强公开基线快最多 2.37 倍。
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AnthropicAI @AnthropicAI
英国 AISI 发布对 Claude Mythos 5 与 OpenAI GPT-5.6 Sol 的网络安全评测:在移除安全护栏并给予联网权限的设定下,两个模型对真实的人和机构"持续实施了潜在有害行为"。
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shao__meng @shao__meng
有人扫描了 GitHub 上 200 个公开 SKILL.md:96% 至少有一个 lint 错误,95% 缺少"什么时候该用它"的激活条件。典型失败是只写了 Skill 是什么、却把路由信号写得很弱。
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Hesamation @Hesamation
一张成本对比图显示:即便按"每任务成本"算,DeepSeek 的价格柱也只有几像素高——便宜到几乎看不见。
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Hesamation @Hesamation
全球最大芯片厂商与全球最大航天公司联手,要把 AI 数据中心送上近地轨道。
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emollick @emollick
让 Codex 直接调用 Blender 和 Unity,一句话要它做一款"扮演能钻进动物形机甲的水獭"的新游戏并配齐全部素材;它接管电脑后真做了出来。
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🚀 创业动态

EXM7777 @EXM7777
用 AI 变富有上百条相对容易的路,但做 SaaS 不是其中之一:普通独立开发者低估了靠软件真正赚钱有多难,coding 是最简单的部分,真正难的是安全、基础设施、客户服务、文案、营销和分发。
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marclou @marclou
创业第 10 年的 10 条心得:花了 2 年才赚到第一块钱、88% 的项目失败、你永远不知道哪个会成、一旦成了一切都变简单、理解并顺势而为、每天睡够 8 小时运动 1 小时。
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corbin_braun @corbin_braun
两款新软件即将上线:一款公开营销、多数人会用;另一款走隐身路线、面向高价值 B2B 客户。他判断软件的未来就是那些付得起高价的、非常具体的细分市场。
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corbin_braun @corbin_braun
你越是做真正的软件,越会意识到"庞大代码库"这个护城河被长期低估了。
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eptwts @eptwts
AI 电影制作正成为一个真正能赚钱的行业:已经有完全由 AI 生成的电影,如果你是创作者,接下来几个月打磨手艺、把 AI 视频做到很好,回报会很可观。
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rileybrown @rileybrown
Agent 对话 + 连接器 + 浏览器 + 自动化 = 超级应用。
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EXM7777 @EXM7777
借用 Karpathy 提出的"Obsidian 里的 LLM Wiki"思路,把上百部电影、广告、动漫参考喂给 Claude Code 建成本地知识库并自动建立互链,让 agent 能随时读取、半自动生成 AI 视频。
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💬 观点与洞察

shao__meng @shao__meng
Vibe Coding 结合 Three.js 和 AI 生成 3D 模型,让人人都能快速搭个性化 3D 教学网站——他想给 7 岁儿子做一个,让孩子亲手操作宇宙万物的模型,比查资料讲解直观得多。
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emollick @emollick
回看当下,微软和谷歌当初对 AI 其实相当大胆:微软早于 OpenAI 放出 GPT-4、经历 Sydney 风波也没退缩、最早把 Copilot 推向市场;谷歌最早做出 deep research 并靠 Bard 快速转向。
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emollick @emollick
那篇文章虽是 AI 写的但有可取之处;不过编辑们该对 AI 研究足够了解,去禁掉对方法论上极其可疑的 NANDA 论文的引用——尤其在一年后我们对企业里的实际情况已有更好数据时。
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jackfriks @jackfriks
当所有人都认为某件事是对的、或已经死了/结束了,它多半并非如此;多数时候大多数人(包括我自己)都是错的。
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hongming731 @hongming731
BestBlogs 08-04 早报精选:Qwen3.8-Max 把能力重点放在长程自主工作;Baseten 推理工程大师课拆解缓存感知路由、预填充/解码分离、投机解码与量化;另一篇讲腾讯、阿里、字节的 AI 办公赛马内幕。
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Hesamation @Hesamation
调侃苹果与 OpenAI 商业机密官司的起点:苹果律师本想给 OpenAI 律师发邮件,却混淆了两个亚裔姓氏、把信发给了香港一位水管工,如今演变成一场正式法律战。
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