2022 年秋天，iPhone 14 Pro 发布，真正在社交平台刷屏的不是芯片，也不是相机，而是屏幕顶端那道会变形的黑色刘海，灵动岛。它把丑陋的挖孔藏进一团流动的黑色，通知、来电、播放进度都在里面伸缩跳动。 当时连苹果自己都说不太清，它究竟是怎么冒出来的。在接受采访时，苹果设计主管 Alan Dye 坦言，灵动岛这个概念的源头「很难追溯」，软件负责人 Craig Federighi 则把它形容成「一个非常 Apple 式的开发案例」，意思是软硬件团队来回磨了很久，才长出这么个东西。 那时候没人想到，四年之后，这片一度被嫌弃的刘海，会成为苹果、安卓厂商和每一个 AI 助手都想抢的黄金入口。 从刘海到灵动岛 灵动岛的历程也算是几多风雨，它一开始是苹果为了掩饰刘海屏的设计缺陷，以技术创新实现的一个补救方案。全面屏时代，前置摄像头和面容识别的元器件总得有地方放，最早屏幕顶端留了一道刘海，看着非常碍眼，在当时可谓是人憎狗嫌。 苹果的解法很巧，干脆把这块挖孔区域做成一道会伸缩变形的黑色横条，俗称黑色「药丸」，再让通知、状态、来电、导航、播放控制这些信息在里面流动。再加上苹果风格独特的交互设计美学，缺陷一下就成了亮点。 灵动岛火了之后，安卓阵营几乎是一拥而上，并在这几年间成为了常态。截至 2026 年初，除了主打游戏的努比亚、红魔等少数机型，头部手机厂商基本都做出了属于自己的「岛」。 尽管一开始诞生的原因并非什么开天辟地的创新，但不得不说，如今灵动岛不只是一个 UI 细节，它成功地融入了苹果生态和用户生活，也逐渐成为一块各家都想站上去的「小岛」，因为苹果给它配上了一套重要的能力：实时活动。 不同于普通推送，实时活动，简单说就是一类能在锁屏和灵动岛上持续更新的卡片。它可以在几个小时里频繁刷新内容，还能让你直接点按交互：你叫的外卖还有几分钟到，你追的球赛比分多少，你正在进行的健身计时，都能在灵动岛上一眼看到，不用反复打开 App。 图片来自：知乎用户 @友好物 这套设计踩中了一个真实的需求，灵动岛于是迅速从「好看」变成了「好用」，它高频、常驻、用户一抬眼就能看到，天然就是个黄金展示位。 也正因为太黄金，麻烦很快跟着来了。语言学习应用多邻国就被用户发现，他们借灵动岛和锁屏的实时活动，推送一条名叫「Super Offer」的会员促销，还带着倒计时样式，活脱脱一个营销弹窗，后来陆续有应用被发现往灵动岛上塞广告。 实际上苹果清清楚楚地在开发者文档里，规定了实时活动的设计规范，而且写得很明确「不要使用实时活动来展示广告或促销信息，实时活动的设计目的是帮助用户随时了解正在进行的事件或任务，因此只应用来显示与事件或人物直接相关的信息」。 图片来自：苹果开发者文档 多邻国的辩解是，这「只是向普通用户推荐我们的 Super 会员，并不是广告」，可那条带倒计时的卡片，怎么看都更像广告，而不是状态提醒。背后的动机也不难猜，多邻国的付费会员常年只占总用户的百分之五左右，灵动岛这种一抬眼就能看到的窗口，对它而言几乎是不可能放弃的推广位。 多邻国也不是孤例。雷科技梳理发现，早在 2024 年，拼多多就用灵动岛提醒用户领券，百度、喜马拉雅、京东都被网友拍到过类似操作，连一些影视平台都学会了这招，在 S 级大剧开播前往用户的灵动岛上弹一条实时活动预热。 这些行为的本质，都是把营销信息包装成「状态提醒」，借系统级入口换更高的曝光，灵动岛正在变成一块流量曝光的灰色地带。这道刘海越值钱，越容易被滥用，被推送广告的用户反应也很直接，不少人当场表示要卸载多邻国以示抗议，还呼吁苹果干脆把它下架。 但很快，事情就发生了变化。 全员注意，AI 上岛！ 真正把灵动岛推上风口的，是 6 月以来接连发生的几件事。6 月 8 日的 WWDC 2026，苹果发布了全新的 Siri AI。Federighi 在台上的原话是，苹果要「带来下一代 Apple Intelligence，并推出 Siri AI，一个明显更聪明、更博学、也更能干的 Siri」。 这一代 Siri 被彻底重写，交互方式更像 ChatGPT，能多轮对话，也能看懂你屏幕上正在看的内容。最关键的变化，恰恰落在灵动岛上。Federighi 在采访里专门描述了这个细节，他强调，Siri 这个助手，是以一种相当漂亮的方式，「用 Liquid Glass 材质从灵动岛里浮现出来的，你可以按侧边按钮，或者直接喊一声 Siri 把它唤起」。 也就是说，Siri 第一次有了专门为灵动岛设计的形态，它不再是一个单独的全屏弹窗，而是从那道刘海里长出来的。其实早在 5 月底，彭博社就靠提前拿到的设计稿放过预告，说苹果的 AI 助手将「住进」灵动岛，如今也的确证实了。 风声一出，两天后的 6 月 10 日，数码博主「数码闲聊站」曝料，某国产迭代操作系统抢在 iOS 27 正式发布之前，就已经完成了「AI 语音助手上岛」的开发，他还在评论区补了一句，自己已经看到具体系统。外界普遍猜测，这套系统是小米的澎湃 OS 4，上岛的正是小爱同学和自家智能体合体后的「超级小爱」。 不只大厂，独立开发者也在上岛 盯上这一寸屏幕的，不只有苹果和手机大厂。最近这一两年，独立开发者们也借着 AI 编程的东风，围着灵动岛做起了自己的小项目。 相比之下，他们抢的常常不是 iPhone 那道刘海，而是 Mac 顶端的那道。当 vibe coding 流行起来，越来越多人把活儿直接交给 Claude Code、Codex、Cursor 这类 AI 编程助手，让它们在后台自己写代码、跑命令。新麻烦也跟着来了，这些 Agent 干着干着就要停下来等你点一下「同意」，你不盯着终端，就不知道它进行到哪一步。 于是一类专门的小工具冒了出来，思路出奇地一致，把 AI Agent 的运行状态搬进 Mac 的刘海里。开发者 farouqaldori 做的开源工具，就是把 Claude Code 每次要执行操作时弹出的批准请求，直接挪到 MacBook 的刘海区域，你扫一眼、点一下，不必再切回终端窗口。 这类工具被开发者博主推荐之后，很快又冒出 Vibe Island、Ping Island、MioIsland、EchoIsland 一连串同类项目，有的一口气支持十几种不同的 AI 编程助手，还有的把战线从 Mac 一路铺到了 Windows。 另外还有借用了灵动岛靠近摄像头的特性，开发成「提词板」，远程会议发言时既能够看着镜头，又能够看着文稿，不会再出现视线四处漂移的情况，格外利好面试的场景。 当然，iOS 那边也没闲着。像「Island Widgets」这样的第三方应用，把实时网速、心率、下班倒计时、甚至一只电子宠物，统统塞进了灵动岛，硬是开发出好几百种玩法。最新的一个有趣玩法，是把灵动岛变成了宝丽来相机的出口，整个设计和工程，都由 Codex 支持实现。 这些项目大多是一两个人用业余时间、靠 AI 边写边试鼓捣出来的，谈不上多大体量，却恰好说明了一件事，灵动岛早就不是苹果一家的自留地。从大厂到个人开发者，所有人都嗅到了同一个信号，指甲盖那么大的地方，仍然可以做出不少东西来。 为什么是灵动岛？有开发者形容得很妙，Agent 跑在云端，灵动岛就是它落在你锁屏上的影子。你不用一直盯着它干活，扫一眼那道刘海，就知道它进行到哪一步了。 从这个角度看，灵动岛适配 AI，不是一句营销话术，而是结构上的天作之合。苹果给 Siri 接上的那套 System Orchestrator，按官方说法，是整个系统隐私架构的关键，它要在本地协调各种任务的调度，而灵动岛，恰好是这套调度最自然的可视化出口。 本质上，这和近几年间，人机交互范式的变化脱不开关系，甚至可以说，交互的变化是「万物上岛」的基础。过去，当你想知道点什么，动作是打开某个 App，现在越来越变成「向 AI 提一句」。 一旦交互的起点从一个个图标，转移到一个随叫随到的助手，那么谁占住了那个离用户最近、最常驻的位置，谁就占住了下一代的流量入口。灵动岛，恰好就是这块屏幕上最显眼的一寸。 一寸屏幕的战争 回头看，灵动岛这四年走得颇为戏剧。它从一块遮丑的补丁起步，长成了承载实时信息的展示位，如今又被推到了 AI 入口争夺的最前线。 这条小小的轨迹，其实是整个行业的缩影。眼下连苹果的 AI 危机都被外界看作正在缓解，Mark Gurman 在体验完新 Siri 后给的判断是，它「刚好够好，足以缓解苹果的 AI 焦虑」。这句不算热烈的评价背后，是大家都已经默认的一件事，下一场竞争，争的不再是哪块屏幕更大、哪个图标更好看，而是当人们不再「打开 App」，而是「向 AI 提问」时，那个唯一的入口，到底归谁。 多邻国们钻的空子，逻辑是「我这不是广告，是在提醒你一个限时优惠」。可一旦 AI 助手开始主动在灵动岛上「建议」你点什么、买什么，这种「提醒」和「推销」的界限，几乎不可能分得清。 回头看，多邻国事件闹大之后，苹果和多邻国双方至今都没公开回应，这种沉默本身，也说明了灵动岛位置之棘手。今天苹果能用一纸规范，把违规的促销卡片摁下去，按规章它甚至可以直接把违规的 App 从商店下架。可如果未来，当推送内容来自一个号称最懂你的智能助手，规则该怎么写，恐怕没人有现成的答案。AI 的推荐天然带着一层「为你好」的外衣，比硬广更难被察觉，也更难被监管。 一道当年差点被骂下去的刘海，如今成了兵家必争之地。它够小，小到只有一寸，可它的位置，恰好卡在我们和手机之间，最近的那道门口。谁站在门口，谁就拿到了走进下一个时代的门票。

快科技6月21日消息，据媒体报道，OpenAI公布了一项面向未来的长期蓝图，核心目标是将先进人工智能的便利带给全球数十亿用户。 OpenAI明确表示，下一阶段研发重心将放在打造“个人通用人工智能（AGI）助手”上——这类助手将深度介入人们的日常事务，辅助工作、学习与探索，帮助用户提升效率、拓展认知边界。 在持续推进科学进步与经济增长的同时，OpenAI希望将这些日益强大的AI系统推向更广泛的应用场景。 不过，关于该系统的定价方案、正式发布时间、区域覆盖范围，以及如何在现有产品生态之外进行访问，目前尚未披露具体信息。 这一规划并非仅仅为现有AI工具叠加新功能，而是描绘了一幅更具变革性的愿景：先进的AI将成为每个人身边得力的个人助理，协助攻克复杂难题、激发创意，并推动新知识的生成。 OpenAI认为，个人AGI助手有望帮助用户做出更明智的决策，并更直接地分享技术进步的红利，从而将原本集中于研究机构、大型企业或政府手中的强大AI能力，真正带到普通大众面前。 这一愿景也与OpenAI自身的研究路线图紧密呼应。公司预计，到2028年3月，AI系统将能够在内部研究工作中，与人类研究人员并肩协作，并做出实质性的贡献。 当然，宏大愿景也伴随着治理与管控的考验。尽管OpenAI将个人AGI描述为“面向所有人”的AI，但公司依然掌握着技术运行方式、安全防护等级以及未来功能升级的决定权。如何在普及性与负责任的部署之间取得平衡，仍是OpenAI必须面对的挑战。

快科技 6月20日消息，三星去年用2nm工艺量产了Exynos 2600处理器，号称全球首款2nm工艺手机SoC，还用上了HPB散热技术。 Exynos 2600这次在三星的Galaxy S26旗舰机上大量应用，首发销量也不错，一度被视为三星2nm工艺崛起的希望，然而实测下来Exynos 2600的发热、降频问题还是比骁龙处理器差。 Androidauthority网站今天发了Galaxy S26手机的性能测试，对比了Exynos 2600与小米17U使用的骁龙8EG5处理器。 首先是单纯的游戏性能测试，单看数据没啥问题，帧率还挺稳，不过细究下来问题也不是没有，S26在使命召唤手游中锁帧60fps，友商的手机可以做到锁90或者120fps，而Asphalt Legends游戏中平均帧跟5% Low帧差距有点大，Androidauthority说这是发热导致的降频问题。 这个温度、性能测试更有说服力，S26哪怕是在没启动游戏的时候，温度也比小米17U的骁龙处理器高1-5度，不同游戏中最高温度甚至差距能达到7度，Androidauthority说这可能是内部散热问题，但更多的可能还是芯片的差异问题，S26的Exynos 2600只是翻阅菜单、屏幕时都能有30以上的温度，骁龙手机就不会这样。 此外，同样是3分钟游戏，Exynos 2600处理器的发热速度也比骁龙处理器更快，Asphalt Legends游戏中它的温度增加了6度，而骁龙处理器只增加了3度。 这里还要考虑到性能问题，S26手机在使命召唤手游中锁帧60fps，而友商的手机速度甚至做到了120fps，这两种情况下的温度竟然差不多。 在针对Exynos 2600的具体测试中，Asphalt Legends游戏中只要10分钟时间游戏速度就从113fps掉到了80fps，温度达到40度之后快速下降，性能差距大约是30%。 综合下来，Androidauthority认为S26的Exynos 2600处理器在低负载下还能保持清凉，但是一旦负载高了，发热提升的也非常快，之后就是降频，性能下降——当然游戏锁帧60fps的话也不是不能玩。 与骁龙甚至天玑处理器相比，Exynos 2600在这方面表现都不太好，如果考虑到三星宣传了2nm工艺这么久，那大家对这款2nm手机处理器显然是有所失望的。 此前的消息中很多爆料称三星在2nm工艺成熟之后能获得多家厂商的订单，但是现在来看这事也急不得，2nm还得练啊，好在三星也决定了1.4nm工艺推迟一两年，至少28年之前都会打磨2nm工艺。

虽然 iOS 27 还处在第一个开发者预览，但它已经是 APPSO 编辑部公认的「五年来最让人兴奋的 iOS」了。 相比 Siri AI，无疑还是 9 月的秋季 iPhone 发布会对我们的影响更大一些。 根据最广泛的爆料，iPhone 18 系列的发布节奏将和往年大不相同。 更具体地说，是拆分成了秋春两场： 2026 年 9 月：发布 iPhone 18 Pro/Pro Max 和折叠屏 iPhone Ultra 2027 年 3/4 月：发布 iPhone 18 标准版和 iPhone 18e 图｜9to5Mac 毋庸置疑，其中最让人兴奋，也最值得期待的产品更新，当属折叠屏 iPhone Ultra 了—— 毕竟 Siri 迟到两年，边缘发光 UI 照样变成了行业规范。 折叠屏哪怕迟到 7 年，指不定又能带领其他厂商「重新发明折叠屏」呢？ 目前所有已知信息，都指出 iPhone Ultra 将会是一台展开后为横屏的「阔折叠」形态产品。 它大概率会采用类似 Pixel Fold 的直角 + 圆角机身，以及主摄 + 超广的双摄搭配： 但除此之外，关于 iPhone Ultra 的软件方面则众说纷纭，展开变 macOS、照搬 iPadOS 或者弄个 iOS 双开之类的猜测满天飞。 直到 WWDC 26，iOS 27 的种种细节才真正向我们揭露了折叠 iPhone 的存在。 宽屏的回归 过去数个大版本的 iOS 中，虽然苹果极少明说，但你一定感觉到了一种变化： iPhone 的横屏模式越来越不好用了。 这种变化从 2020 年 iOS 14 就开始了，那时苹果移除了「主屏幕旋转」，将全面屏和非全面屏机型都锁死在了「竖着用」的世界里。 图｜PhoneArena 往后苹果更是删删改改，陆陆续续移除了很多系统界面和 app 的横屏模式，这种趋势一直持续到了 iOS 26。 然而到了 iOS 27 Developer Beta 1，你会发现非常多原本不（再）支持横屏的系统 app，突然又添加了横版界面—— 以上均为 iOS 26 不支持横屏、iOS 27 支持横屏的 app 其中尤以天气和音乐的改版最为明显。 前者不仅重新支持横屏模式，更是针对横版布局专门设计了信息板块的排版： 而呼声极高的音乐播放界面横屏模式，也从 StandBy 独占变成了随时能用的横版播放器： 考虑到各种流出物料和传闻中，iPhone Ultra 的内屏长宽比为约 1:1.41 的长方形，各种系统 app 提前适配横屏界面也就不奇怪了。 与之相互印证的是，在 macOS 27 的 iPhone 镜像中，我们不仅可以调整窗口大小，还可以调整长宽比。 这时，一些在 iPhone 上不支持宽比例的 app，也展现出了对于横屏的适配： 更好玩的是，天气 app 镜像的时候宽屏布局和 iPhone 横屏还不一样。 这个比例别说阔折叠，都快接近三折叠了： 此外，伴随着 Xcode 27 的更新，也有开发者从 iOS 27 的代码库中发掘到了一些关于折叠屏的新参数。 根据开发者 Sam Henri Gold 的发现，iOS 27 系统中新增了几个名为 foldState（折叠状态）和 angleDegrees（折角度数）的参数： 图｜X @samhenrigold 用于 iOS 内部查询设备信息的私有 API MobileGestalt，也在 iOS 27 中新增了一个非常特殊的参数： _MGGetLogicalDeviceDisplayCount（获取设备逻辑屏幕数量） 这个新参数的特殊之处，和 UIScreen.screens.count 之类表示「可用显示器数量」参数不同，它的命名更偏向于设备自身的显示配置—— 很显然，这里指的就是 iPhone Ultra 的内屏和外屏。 图｜YouTube @fpt. 官方认证：PSotU 不管怎么说，上述都只是 iOS 27 Developer Beta 中的一些细节，严格意义上并不算是苹果官方对于折叠屏的承认。 那 WWDC 中有没有更具权威性的宣告呢？答案是有的。 图｜YouTube @Apple 大家通常只关注 WWDC 的开幕式，但很多人不知道的是：WWDC 开幕当天的演讲不是一场，而是两场。 除了 CEO 上台的主题演讲（Keynote）之外，还有一场面向开发者的演讲—— WWDC 平台咨文（Platform State of the Union, PSotU）。 图｜Youtube @Apple Developer 其中，「State of the Union」是一个美国宪法中的术语，指总统向国会提交的「国情咨文」。 相比之下，苹果的平台咨文 PSotU 实际上是一个密度很高的概述。 旨在集中介绍主题演讲上来不及展开的功能和技术细节，并为 WWDC 期间的 session（小讲座）提供引导。 而在 PSotU 和 session 中出现的各种新规范和 API，才是「苹果官方背书」的、为折叠屏 iPhone 预备好的真家伙。 图｜Apple Developer 其中第一点，是苹果明确表示了对于 iOS app 的动态尺寸调整支持： 今年，我们将支持在 Mac 上使用 iPhone 镜像、和在 iPad 上运行 iOS app 时，对 app 窗口进行尺寸调整的支持。 也就是说在最新 SDK 中，只要基于 SwiftUI，app 就能自动适配不同比例的显示布局： 图｜Apple Developer 更重要的是，今年的 PSotU 中，苹果正式对开发者发出了呼吁： 相比专门为机型和机器方向设计布局，你应该面向一系列不同的尺寸和长宽比来设计 app 布局。 这其中最明显的变动就是 iOS app 中的工具栏（toolbar）—— 由于 app 窗口的尺寸不再是固定值，开发者也不再应该限定工具栏的展示数量和宽度。 而是要为按钮设置层级和顺序，以及允许哪些按钮始终显示： 图｜Apple Developer 这项变动乍一看是针对 macOS 27 和 iPadOS 27 的，但仔细想想就会发现，它同时是在为折叠屏多窗口模式以及内外屏显示规范做出铺垫。 在 macOS 27 和 iPadOS 27 中，苹果还优化了侧边栏（sidebar）的设计和渲染效果。 这项改动主要是针对 macOS 26 中侧边栏的液态玻璃效果与底色融合太好，以至于难以分辨层级的问题： macOS 26（左）和 macOS 27（右） 重点在于，这个新的侧边栏规范同样来到了 iOS 27 上。 除了横屏，iOS 27 很多系统 app 也新增了对于多层展开侧边栏的支持，效果与 iPadOS 非常接近： 可以想象的是，新的侧边栏设计规范在某种程度上也是在为 iPhone Ultra 的宽比例窗口提前做出优化—— 或者说是为 macOS、iPadOS 和 iOS 同时改善。 实际上，今年的 PSotU 中除了这些提前为折叠屏、动态布局打下基础的规范之外，我们还感受到了一个问题的回归： 当 iOS 的形态不再局限于直板机，且要承担更多多窗口/多任务功能之后，iOS 与 iPadOS 甚至 macOS 的融合，是否会重新成为可能？ 我们期待什么样的折叠 iPhone 作为一个长期折叠屏用户，我是无比期待 iPhone Ultra 的。 这背后的原因很残酷：Android 做动态布局这么多年，各个软件巨头依然爱答不理，折叠屏的体验经常不如两台直板机粘在一起。 浏览效率提升为负 尤其对于阔折叠这样「宽屏」设备来说，各种 Android app 明里暗里歧视横屏模式甚至不是一天两天了。 哪怕是比较守规矩的国外 app，在适配宽屏比例这件事上也是良莠不齐，比如很多压根不适配、很多 app 不修改 DPI 的「假适配」等等。 至于国内那些垄断型 app 就更不必说，删除 web 端、删除横屏模式甚至已经成为了常态。 正是在这样的背景下，有 iOS 和 App Store 的强势规范下场，我们至少可以期待 iPhone Ultra 为我们带来一套足够优秀的横屏软件生态。 而过往的例子告诉我们，iOS app 适配横屏的影响是可以正向波及到 Android 折叠屏生态里的—— 成长 6 年的安卓折叠生态等来了苹果折叠，相当于鹅城终于迎来了张麻子。

大家好，我是社长。 「电动车公社」之前有过一些真实车主内容，没看过的同学可以戳链接： 《我买了辆比亚迪，王传福亲自来4S店交车！》 《1公里7分钱，油都快放过期了！零跑全新C11车主真实采访！》 《开了1个月蔚来ES6，我准备卖掉家里2台油车！》 《为什么都在喷增程，又都在买增程？》 这些内容一经推出，在公众号及各大平台都受到好评，很多网友私信我说，在这样一个到处都是水军贴、媒体收钱不敢说话的时代，希望能更多地看到这样跟车相处最久的真实车主的内容。 当然，如果你从事的是汽车相关行业，不管是各类工程师还是各家销售、技术专家还是设计师，也都可以私信我，加入我们的智囊团，一起推动汽车行业的这场伟大变革。 今天给大家找来的是一位海外工程师朋友“胖哥”，他目前在某豪华品牌任职（由于岗位非常重要，暂且替他保密），也是我们的老朋友了。 作为一个从事新能源行业、又身处海外的一线技术人员，他看待全球汽车工业的视角，或许会更加多元一些。 今天，他想和大家聊聊比亚迪进入F1的那些事儿。 声明： 为保证内容的真实性，以下内容为车主亲笔所写，公社仅做编辑整理 作为和世界杯、奥运会齐名的世界三大体育盛事，也是最高水平的赛车比赛，F1不仅是先进技术的试验场，更是全球顶尖车企为了证明自己，贴身肉搏的修罗场。 最新的2026赛季，不仅有重返F1的奥迪，也有首次进场的凯迪拉克。再加上老牌强队梅赛德斯、法拉利、迈凯伦等，围场内的竞争只会越来越激烈。 就在此时，数则重磅消息直接引爆了整个车圈—— 据PlanelF1报道，6月初的F1摩纳哥大奖赛期间，比亚迪执行副总裁李柯先后与F1集团CEO斯特凡诺·多梅尼卡利、国际汽联主席穆罕默德·本-苏拉耶姆举行了会谈。 比亚迪的目标，也很简单：要么以新车队身份加入，要么收购现有车队，要么成为F1的重要商业伙伴。 而这，已经不是比亚迪第一次和F1相关人士接洽了。 从去年12月开始，比亚迪就在评估要不要进入F1。 到了4月份的北京车展，比亚迪首次对外媒公开了“正在实质性洽谈”的消息；5月份，又有消息曝出李柯和前红牛领队霍纳在戛纳会面，似乎要着手搭建团队…… 如果比亚迪真的做好了准备，很可能会成为史上首支中国F1车队，和全球车企同台竞技。 那么，这张宝贵的F1入场券，究竟需要付出怎样的代价？又能给比亚迪乃至整个中国汽车工业，带来怎样的变化？ 今天，我们就来好好聊一聊。 01. 打造F1车队，要花多少钱？ 先说一个冷知识，在F1赛场上，并不是有钱就能为所欲为。 为了限制大车队凭借资金优势一家独大、影响比赛观赏性，从2026赛季开始，F1为每支车队都设置了2.15亿美元的预算上限。 这也就是说，F1和车企一样，都要讲究效率：赛车研发与制造、测试与仿真、赛事运营以及整个技术团队的工资，都被限制得死死的。 但，有钱的大车队，肯定比那些小车队活得滋润不少。 毕竟有钱可以请最顶级的车手、最有经验的领队，搭建最精密的测试中心、风洞试验场和工厂，这些费用可都不受预算帽限制 。 （维斯塔潘自购的私人飞机，两架就够车队玩半年了） 从福布斯2025的数据来看，运营一支F1的成本，大概是这样式儿的： 就算不请年薪7000万美元的维斯塔潘、6000万美元的汉密尔顿，运营一支F1车队，最起码也要每年烧掉10亿人民币。 如果想要出名、或者争冠，起码还得再乘以3。 说完了运营费用，入场券咱还没算。 要知道，2026年凯迪拉克作为新车队加入的时候，还要为另外10支车队支付4.5亿美元的利润稀释费。 如果比亚迪想要打造第12支F1车队，掏的钱肯定得比凯迪拉克多…… 而另一种入局的方式，就是收购车队了。 但这条路，也不好走。 毕竟F1车队是极度稀缺资产，全球也不过11个名额。想像奥迪在2023年以6亿欧元的捡漏价、收购索伯车队，应该不太可能了。 如今想要入场，只能被迫支付控制权溢价+战略买家溢价+F1稀缺性溢价。 即便只追求小车队控股51%，投入也和打造一支新车队一样，少说也得大几十亿人民币。至于那几支非卖品的大车队，更是想都不要想。 从比亚迪2025年326亿的净利润来看，入局F1，意味着直接少赚20%； 再考虑到比亚迪在越南新建的工厂，造价也不过2.5亿美元。入局F1，意味着少建4座海外工厂，并且每年都要投入一座工厂的成本，维持车队运营。 在F1的烧钱程度面前，能养活上千名产业工人的工厂，也只不过是计算单位。 02. 这些就够了？并不！ 一个更冷血的事实是，即便砸进去上百亿，最快捷、最“便宜”地让比亚迪logo印在F1赛车上，投入和产出也完全不成正比。 竞技体育的残酷，注定了只有夺冠热门，才有转播镜头，才有关注度和流量，才有转化成品牌影响力、甚至是汽车销量的可能性。 如果想要更进一步、登上领奖台，必须新建大量的研发中心。一方面是为了让赛车更具竞争力，另一方面也是新车队有资格入局的重要背书。 我们先拿阿斯顿·马丁车队，在英国银石Sliverstone附近新建的F1技术中心作为参考——投资这一技术中心的是加拿大首富，斯特罗尔家族。 2021年时，这个占地面积3.7万平方米的技术园区，硬生生烧掉了阿斯顿·马丁1.8亿英镑。 考虑到5年后英国通货膨胀的成本，以及后续扩建的新模拟器和风洞系统，这一园区总投资已达2.8-3.5亿英镑，差不多30亿人民币。 下面这张图，就是位于英国的F1总部的坐标地址，也被称为英国的“赛车谷”，集中在伦敦和牛津周边。F1带来的巨大商业价值，让整个地区的房价都水涨船高。 比亚迪要想在这里享受供应链红利和人才红利，还得再付一笔溢价…… 更尴尬的是，阿斯顿·马丁这个技术中心不做动力单元研发，还需要向其他供应商购买动力总成，这又是一笔只有车队内部才能算明白的成本。 如果要自建动力总成研发中心…… 凯迪拉克为了成为F1引擎供应商，在夏洛特市新建了一座GM Performance PowerUnits，造价1.5亿美元，四舍五入就是10亿人民币。 如果想研发出竞争力更强的发动机，可以参考隔壁红牛在英国米尔顿·凯恩斯新建的Powertrains：700名员工，累计投资2.5亿英镑，23.5亿人民币…… 看到这里，估计大家的计算器已经按冒烟了。 胖哥给大家总结一下，如果只追求入场，100亿基本够用；但如果想要完全拥有一支车队争并夺领奖台席位，200亿都打不住，几乎要吃掉比亚迪7成以上的净利润。 可见在F1面前，再能挣钱的车企也只能自惭形秽。更不用说摘得冠军奖杯，需要集齐天时（赛事规则）地利（研发能力）人和（优秀车手）了…… 03. 比亚迪究竟图啥？ 虽然F1是真的烧钱，但在全球金融市场动荡的前提下，F1车队反而成了避险+增值的稀缺资产。 也因此，F1车队的估值一直在水涨船高。 据福布斯统计，2025年的10支老车队平均估值达到36亿美元，在短短两年间增长了90%。这也和路透社预估平均34.2亿美元的数据接近。 车队 2025估值 Ferrari 约65亿美元 Mercedes 约60亿美元 McLaren 约50亿美元 Red Bull Racing 约45亿美元 Aston Martin 约32亿美元 Williams 约25亿美元 Alpine 约30亿美元 Sauber Audi 约24亿美元 Racing Bulls 约23亿美元 Haas 约18亿美元 比股市还猛的增长，源自于F1蕴含的巨大商业价值。 2025年，F1赛事的赞助合作收入约6.77亿美元，车队冠名赞助权益合计约4.33亿美元。F1车队的赞助收入，更是达到了25.4亿美元，同比增长22%。 在这一背景下，F1还真成了利润奶牛—— 头部的法拉利车队年收入约6.7亿美元、经营利润约8000万美元；更会挣钱的梅赛德斯车队，年收入约7.51亿美元、经营利润约1.54亿美元； 中游车队有些微利，有些亏损。但估值最低的哈斯车队，年收入也有约1.5亿美元、经营利润约900万美元。 6%的利润率，依然比造车要高。这充分说明，F1依然是一门还不错的生意。 但比亚迪，真的只是逐利吗？未必。 众所周知，2026年F1已经迎来了一次史诗级的动力总成升级。同样是混合动力，内燃机输出功率下调，350kW的电驱功率却提升到了此前的三倍，和内燃机55开。 从赛用反哺民用的角度来说，这是在考验赛车的能量管理水平；从观赏的角度来说，也借助车手不同的驾驶策略，增加了比赛的战术深度。 因此，比亚迪在此时入局F1，很可能是为了解决几个问题： 第一，比亚迪在民用混合动力领域的技术储备，已经有了独步全球的实力。 但F1的工况，比民用车极端太多—— 发动机工作在近千度的极端高温下，冷却液也高达130度并加压到2.5bar。对于热管理、效率优化、扭矩分配、动能回收、牵引力控制等各种指标，都有着变态的要求。 要想进一步提升性能、耐久和可靠性，F1无疑是最佳的试炼场。 与此同时，奔驰就利用了梅赛德斯车队在F1中积累的经验，把动力单元下放到了AMG One这台旗舰超跑上。不仅赚的盆满钵满，也是一次极佳的技术营销。 如果能够顺利进入F1，比亚迪大概率也会通过类似的操作，提升国际影响力。 此外，进入F1也有利于比亚迪的工程师团队建设。 虽然比亚迪的产品线非常广，从几万块的代步车到百万级的高端车型皆有涉猎。但客观上，民用车的研发体系和研发能力，和F1确实还有很大的车距。 每一站F1比赛中，每一个车队的P房都是一个小型研发中心。所有的团队成员，都必须快速有效地针对场上突发的情况，快速制定方案。 与此同时，位于英国赛车谷的研发中心还需要快速地针对下一站的比赛，以及当前车手的反馈制造新的零部件并进行测试。 快速理解规则边界，在规则允许的前提下造出最快的车，针对赛道特点、车手状态、天气情况甚至是积分榜和其他车队的特点制定策略…… 这些，都是需要一支有经验的团队经过长年累月的实战，才能磨合出来的能力。 如果比亚迪新建自己的研发团队，虽然短期投入可能会很高，但吸纳了F1的研发体系之后，能够真正摘下这颗汽车技术领域的皇冠，也一定会成为比亚迪长远来看收益最高的一笔投资。 我相信在不远的将来，大家一定会在国际性的赛事上，看到中国力量。

新智元报道 【新智元导读】24岁的他，没有职业投资经验，手里只有几亿美元起步；现在，管理资产超过200亿美元，逼近华尔街顶级对冲基金。今年回报270%，成立以来超1000%。Leopold Aschenbrenner，这位离开OpenAI的AI奇才，到底做对了什么？ 离开OpenAI后，24岁的AI奇才Leopold Aschenbrenner正掀起一场风暴。 两年前创立AI主题对冲基金Situational Awareness时，他没有任何职业投资经验，手里只有几亿美元起步。 现在，他管理资产超过200亿美元，逼近比尔·阿克曼的Pershing Square、丹·勒布的Third Point——这些都是在华尔街成名几十年的老牌大鳄。 今年截至5月，扣费后赚了约270%。自成立以来，扣费后涨幅超过1000%。 一个没投过资的年轻人，把华尔街老炮儿的成绩单按在地上摩擦。 更夸张的，是他在网上的待遇，热度堪比顶流明星。 虽然他极少公开露面或发帖，但每次基金的季度持仓披露都会引发全网狂欢，粉丝们像研读圣经一样分析他的交易，甚至有APP推出了「一键跟单」功能。 AI时代的「赌神」 是个24岁的德国人 每一轮市场狂热，都会捧出一个新的「股神」。 互联网泡沫时有Ryan Jacob，2020年牛市里有「木头姐」Cathie Wood。 但在押注AI这件事上，没有人比Leopold Aschenbrenner更受追捧——偏偏他还几乎不露面、很少发帖，活得像个隐身的神。 5月有消息说他入股太阳能公司T1 Energy，股价当天直接暴涨23%，成交量冲到历史第二高。 科技圈顶流脱口秀TBPN那期节目，聊马斯克和OpenAI的世纪官司只花了两分钟，聊他的最新持仓，花了五倍以上的时长。 播客主持人Tim Ferriss直接封他「AI界的诺查丹玛斯」，说他对AI的预测命中率「接近通灵」。 他到底押对了什么？ 最赚的一笔，是Anthropic。 这家公司如今占了他基金资产的五分之一。 2025年2月他投进去时，Anthropic估值615亿美元；现在，这个数字是9650亿美元。 不到一年半，翻了十几倍。这种持仓本不该出现在监管披露里——美股报告不算外国股票和未上市公司，而他最肥的几笔，恰恰都藏在这两类里。 还有韩国存储芯片巨头SK海力士，他2024年11月就埋伏进去，一路看着它冲进万亿美元俱乐部。 连最挑剔的钱，都来给他站台。 华尔街最赚钱的量化交易公司Jane Street，罕见地把钱交给了他——要知道，这家公司几乎从不投外部基金经理。 两家还一起领投了AI芯片新秀MatX，又在合投AI云计算公司Fluidstack。 但职业生涯初期，这位「股神」经历并不顺利。 作为德国人，他在2021年以第一名的成绩从哥伦比亚大学毕业。 之后，他曾就职于Sam Bankman-Fried的FTX加密货币交易所的慈善部门，该交易所后来破产了。 之后，他在OpenAI度过了一年，期间争议不断，最终被解雇。 然而，在被这家最具影响力的AI巨头解雇仅两个月后，他撰写了一份165页的人工智能的宣言——《态势感知：未来10年》（Situational Awareness）。 传送门：https://situational-awareness.ai/ 这份宣言像病毒一样在硅谷和华盛顿疯传。 紧接着，他以此为核心，成立了一支管理资产超过15亿美元的对冲基金，将一众科技巨头和政客拉入他的信徒行列。 他把「末日警报」 写成科技版的「长电报」 每年，AI安全圈都会产出无数冗长、生涩且令人沮丧的学术论文。 它们大多静静地躺在LessWrong这样的小众论坛里，在一小群「AI灭绝论者」的争吵中自生自灭。 但Leopold Aschenbrenner在2024年6月发布的《态势感知：未来十年》（Situational Awareness）打破了这一宿命。 在这份宣言中，Leopold Aschenbrenner没有使用那些让投资人昏昏欲睡的技术术语。 相反，他采用了带有强烈张力的宏大叙事。 他试图将这份宣言写成AI时代的「长电报」。 1946年，美国外交官乔治·凯南化名为X先生撰写了「长电报」，意外开启冷战。 仿造这一幕，Leopold Aschenbrenner在大声疾呼：AGI时代正在以指数级速度逼近，而除了硅谷少数几个实验室里的「先知」，世界对其毫无准备、无法想象。 为了让那些对技术一窍不通的资本家理解「指数级增长」的恐怖，他做了一个极具情绪煽动力的类比。 当时，只有极少数人真正理解了疫情指数级蔓延的数学含义。 在市场彻底崩溃前，这极少数人做空了市场、囤积了口罩，赚取了历史性的利润。今天，AGI的到来同样是一条不可逆的指数曲线。 那些提前感知并采取行动的人，将获得本世纪最大的经济红利。 这种叙事产生了一种近乎宗教般的狂热效果。 德克萨斯大学教授、前OpenAI员工Scott Aaronson读完后惊叹： 这可能真就是某位将军，或者国家安全系统里的人会读到，然后说「这事必须采取行动」的文件。 他把实验室里关于GPU算力和数据瓶颈的枯燥计算，包装成了关于人类命运、地缘竞争和巨额财富的末日启示录。 他不仅是在预测未来，他是在利用人们对「被未来抛弃」的极度恐惧（FOMO），为资本搭建一条通往救赎的安全通道。 5亿美元的传导体： 当生存焦虑流入电力、铜矿与芯片 信念如果不能折算成筹码，在硅谷就一文不值。 Leopold Aschenbrenner的朋友、Anthropic强化学习扩展技术负责人Sholto Douglas将其形容为「变革理论」： Leopold Aschenbrenner坚信世界将如何发展，并且他确实在将自己的资金投入到他所说的地方。 于是，Situational Awareness LP 对冲基金诞生了。 这只基金由Meta AI产品负责人Nat Friedman、Daniel Gros以及Stripe联合创始人科里森兄弟（Collison brothers）等硅谷巨头提供种子资金，并由AI预测学者卡Carl Shulman出任研究主管。 SA基金的逻辑极其直接： 如果超级智能注定到来，那么无论AI巨头谁最终夺冠，人类都必须在物理世界中为其建造神庙—— 这需要天文数字般的电力、变压器、铜缆和半导体。 根据美国证监会（SEC）披露的公开持仓，SA基金的多头头寸精准地踩在了这些AI物理基础设施上： 英特尔（Intel）与博通（Broadcom）：支撑万亿参数模型互联的芯片根基。 维斯特拉能源（Vistra）：为数据中心提供永不停歇动力的独立发电巨头。 Core Scientific：从比特币矿企成功转型为高密度AI算力托管的基础设施新贵。 这种「知行合一」的肉搏式投资策略在2025年上半年为SA基金带来了费后47%的惊人收益。 他甚至在第一季度就极具远见地配置了约4.59亿美元的英特尔看涨期权，精准预测了后续的美国国家资本注入与英伟达的入股，让无数老练的华尔街老手目瞪口呆。 资深对冲基金投资人Graham Duncan评价道，Leopold Aschenbrenner让他想起了《大空头》里的Michael Burry：「如果你想拥有差异化认知，那你自己最好也有点不一样。」 道德的撕裂： 「AI救世主」还是「战争贩子」？ 然而，在Leopold Aschenbrenner光鲜的财富神话背后，却投射出一道极其阴暗且令人不安的道德阴影。 你是否也感受到了这其中的荒诞与撕裂？ Leopold Aschenbrenner曾是「有效利他主义（Effective Altruism，EA）」社区的核心成员，该社区的终极使命是防止AI带来人类灭绝的生存风险（Existential Risk）。 他曾供职于OpenAI的超级对齐团队，每天研究的是如何让比人类更聪明的机器保持善良。 他的未婚妻Avital Balwit，现任Anthropic CEO幕僚长，也曾撰文，忧心忡忡地指出AGI将在五年内终结人类的就业。 然而，当他的未婚妻在为「就业的终结」而忧虑时，Leopold Aschenbrenner却在用同一项技术让他的投资人变得富有。 对于曾经的安全圈同僚来说，Leopold Aschenbrenner的举动无异于一场最彻底的背叛。 「有些非常担心AI生存风险的人，现在很不喜欢利奥波德。他们觉得他把理想卖了。」一位前OpenAI治理研究员痛心地指出。 更深层的危机在于他所鼓吹的「地缘军备竞赛」叙事。 在《态势感知》中，他极力宣扬美国必须不惜一切代价、以战时动员的速度加快AI发展，以此保持全球技术霸权。 这种危险的论调正中华盛顿鹰派和硅谷加速主义者的下怀，并开始切实影响美国的国家战略。 正如AI治理专家所担忧的那样：「预测一场技术冷战最有效的方式，就是亲自去资助它。」 通过向政客和资本家灌输「不加速就会被毁灭」的恐慌，Leopold Aschenbrenner亲手推动了他口中那个「危险未来」的到来。 而他的对冲基金，则在这场由他本人煽动起来的军备竞赛中，坐收渔利。 他成功证明：叙事即财富。 在AGI的前夜，最赚钱的不是写代码的人，而是能把「科技恐慌」翻译成「百倍回报率」的超级包装大师。

快科技6月21日消息，据新浪科技报道，今日在2026年APEC工商领导人中国论坛上，京东集团创始人、董事局主席刘强东透露： 京东内部近期提出“涅槃计划”，拟将旗下70万快递员等蓝领工人送往学校进行技术培训，以应对AI和自动化技术带来的冲击。 刘强东在发言中直言，未来快递配送将由机器人主导，“将来都是机器人送货了，根本不需要快递员，一定是机器人送货”。但他同时强调，不会让这70万员工失去饭碗。 为此，京东已在全国签约120所学校，将蓝领工人分批送去培训，未来转向机器人维修、保养等技术岗位。 “机器人也可能出故障，故障了还得人去修，这样我们把蓝领工作人员白领了，让他们住在办公室里面，不用再风里来雨里去，不用这么辛苦。” 刘强东表示，企业引入新技术应当让人类生活更美好、工作更有趣，而不是用技术剥夺人们的工作权利。 此外，早在今年5月份的内部讲话中，刘强东就曾强调：对于被机器人取代的一线员工，京东一个都不会开除，京东要把新技术对数十万个蓝领工人及其家庭的冲击降到最低。

　　为期两天的欧盟峰会于当地时间6月19日在布鲁塞尔闭幕。各成员国领导人围绕约2万亿欧元的长期预算案、共同安全与扩员等核心议题展开博弈。随着俄乌冲突持续与东扩进程推进，欧盟在战略自主、资源分配及对俄政策上的深层矛盾在此次峰会上集中暴露。 欧洲理事会官网截图 内部协调越来越难 　　北京外国语大学区域与全球治理高等研究院教授崔洪建在接受总台环球资讯《闪评》栏目采访时表示，本届欧盟峰会议题讨论折射出一个显著趋势：内外挑战加剧之下，欧盟内部协同行动正遭遇越来越大的阻力。这具体反映在三个层面。 　　首先，这次欧盟峰会着重讨论了未来的中长期预算问题，即扩容至约2万亿欧元的七年期财政预算。在财政预算问题上，欧盟内部出现了严重分歧，一些净出资国与可能享受欧盟拨款的国家之间利益出现分化。 　　其次，欧盟在内部协调方面还面临各国主要关切的分歧，即未来欧盟应以哪个方向为优先。例如，身处俄乌战场前沿、更加关注传统安全问题的国家，自然希望欧盟未来的政策重心仍放在安全领域；而其他相对远离俄乌冲突的国家，则显然更希望将资源投向发展和民生改善。在不同的政治关切和政策目标之间如何协调，将成为欧盟的一大难题。 　　最后，欧盟在协调各种政策目标和内部利益时，实际上都处于被动应对外来挑战的局面。接下来欧盟政策重心的转移方向，以及财政支持的投向，很大程度上取决于未来一段时期欧盟所处的地缘政治和地缘经济环境。而这些环境因素大多无法由欧盟决定，需等待其他大国或主要行为体的博弈结果。 防务供应缺口越来越大 　　近些年来，欧洲自主防务呼声越来越大。欧洲防务展同期发布的行业分析显示，欧洲防务市场正面临“需求旺盛、供给吃紧”的结构性矛盾。有分析认为，在防务问题上，欧洲面临的问题并非预算，而是产能瓶颈、熟练技工短缺、模具与原材料供应不稳，以及各国国防部冗长的合同审批流程。 　　对此，崔洪建分析，近些年来，欧盟不断加大防务投入，除欧盟层面的重新武装计划外，各成员国也纷纷增加防务开支。欧盟对防务的需求持续放大，但其产能供应问题也进一步凸显。 　　首先，在欧盟层面难以形成统一协调的军工体系，各国仍根据自身产能和对安全目标的认知进行生产，因此欧盟作为一个整体应对防务供应缺口的能力较为匮乏。 　　其次，多数欧盟国家长期未将工业和财政重点放在防务领域，想在短期内实现转型，尤其在当前经济疲弱的态势下，将资金和资源投入防务和军工，面临较大的政治和经济障碍。在此背景下，欧盟未来应对防务供应缺口，需要首先进一步整合内部的生产、研发和销售等环节，同时应对未来的防务优先事项进行区别对待。 　　最后，欧盟未来若要解决好防务供应缺口，还需对安全威胁和防务供应目标有进一步清晰的认知。如果欧盟仍将俄罗斯作为主要对手进行军事工业和防务准备，将持续面临防务供应缺口问题。因此，欧盟若要真正解决防务供应缺口，应尽量通过外交方式应对安全威胁，同时将重心持续向发展倾斜，而非推高安全风险。 对俄立场越来越难统一 　　乌克兰危机问题再次成为欧盟峰会的焦点。 　　一方面，多数成员国重申继续向乌提供援助；另一方面，波兰总统宣布撤销授予泽连斯基的最高荣誉白鹰勋章。此外，欧洲理事会主席科斯塔在会后表示，他正通过其办公室建立一条直接向俄罗斯传递欧盟信息的外交渠道。他强调，欧盟不能仅通过第三方解读俄方信息，必须直接传达自身立场。 　　崔洪建认为，这一变化显示出，在对俄罗斯的立场问题上，欧盟内部越来越难以形成一致意见。 　　尤其是一些至今对俄罗斯立场非常强硬的欧洲国家，短期内难以接受由欧盟与俄方直接通话的提议。目前欧洲内部更现实的讨论是，由英国、法国、德国甚至意大利等主要大国组成一个意愿联盟，代表大多数欧洲国家与俄罗斯直接通话。但如果采取此种路径，将对欧盟的权威，尤其是欧盟能否作为一个整体与俄方开启外交通道构成一定挑战。 美联社报道截图 　　俄罗斯总统新闻秘书佩斯科夫6月19日也表示，俄方愿与欧洲谈判，但强调欧洲必须改变态度。他说，欧盟误判自身在谈判中居于强势、俄罗斯处于弱势。 　　对此，崔洪建认为，俄方立场明确，希望欧洲以正确的方式和立场与俄方对话。 　　如果欧洲方面试图利用所谓“俄罗斯所处的困境”对俄施加压力，迫使俄方接受不平等、不公正的条件，俄方显然不会接受。在当前情况下，欧俄关系的确随着俄乌冲突形势及欧洲内外形势变化出现一些转机，但仍需满足必要条件。例如，欧俄双方能否以真正平等的姿态进入对话；同时，对欧俄双方而言，未来对话方向不应局限于俄乌冲突问题，而应具备更广阔的视野和更大的格局。毕竟，欧洲与俄罗斯作为近邻，如何共同为欧洲安全架构的建设承担责任，是决定未来欧俄关系能否出现新动向的关键因素。 　　如果双方仍本着竞争对抗的零和博弈思维，尤其是通过提升军事实力、进行军备竞赛的方式迫使对方接受立场，则当前欧俄关系中出现的一些变化可能仅是短暂现象。如果不能真正负起责任，为欧洲安全架构找到可持续解决方案，缺乏此类共识，欧俄关系的未来恐仍前景黯淡。 　　来源 | 总台环球资讯

　　中新网6月19日电 题：习近平亲自命名的村庄，从“干沙滩”变成“金沙滩” 　　“兄弟仨只有一条裤子，谁要出门给谁穿”“扶贫下拨的珍珠种鸡被偷抓，吃得只剩下最后一只”……这是电视剧《山海情》里的场景，故事发生在20世纪90年代的宁夏西海固地区。 　　“有水赛江南，无水泪亦干”，宁夏曾被这样形容，而西海固地区便是后者，这里曾被联合国世界粮食计划署认定为“不适宜人类生存的地区之一”。 　　1996年，党中央作出东西部扶贫协作战略部署，其中确定福建与宁夏结对帮扶。 　　1997年4月，时任福建省委副书记的习近平率团来到宁夏，深入西海固地区考察，六天走了五县，翻山越沟，访贫问苦，一幕幕贫困的场景牵动着他的心。 　　他后来回忆说，自己真正体会到什么叫家徒四壁，“一家子既没有桌椅板凳，也没有铺盖。家里唯一的‘财产’是挂在房梁上的一撮发菜，就靠卖这么一点发菜来买油盐酱醋”。 　　那次西海固之行，让习近平同志下定决心推动对宁夏的对口帮扶。 　　帮扶的突破口在哪里？习近平同志提出将西海固地区的贫困群众迁移至银川河套平原待开发的地带，“让移民迁得出、稳得住、致得富”。他还亲自圈定银川西南玉泉营一带作为移民村选址，并以两省区简称命名为“闽宁村”。 　　1997年7月15日，闽宁村举行奠基仪式，习近平同志在贺信中称，“闽宁村现在是个干沙滩，将来会是一个金沙滩”。 　　为了让“干沙滩”变成“金沙滩”，在福建工作期间，习近平同志先后5次出席闽宁对口扶贫协作联席会议，为闽宁协作搭建四梁八柱。到中央工作后，他又三次踏访西海固，为西海固的脱贫发展倾注大量心血。 　　30年间，闽宁村变成了闽宁镇，福建先后安排39个经济较发达的县(市、区)结对帮扶宁夏9个贫困县和闽宁镇，677对村、企、社会组织、学校、医院深度共建；累计投入援助资金76.8亿元，援助项目4000多个…… 　　10年前，2016年7月，在宁夏考察的习近平总书记专程来到闽宁镇。彼时，当地老百姓收入已从当年的人均500元增加到1万多元，增长近20倍。看到今昔对比，总书记说，“看到你们开始过上好日子，脸上洋溢着幸福，我感到很欣慰”。 　　那次考察期间，习近平总书记在银川主持召开东西部扶贫协作座谈会。谈及东西部扶贫协作，他说，“这在世界上只有我们党和国家能够做到，充分彰显了我们的政治优势和制度优势。” 　　如今，又一个10年过去，闽宁镇的农民人均年收入已经增长到2万元以上，葡萄酒、菌草、肉牛、滩羊等特色产业蓬勃发展，被誉为“中国减贫地标”。 　　近日，习近平总书记对常态化做好东西部协作工作作出重要指示强调，要总结运用闽宁协作等有益经验，进一步完善协作机制，优化协作方式，拓展协作领域，推动东西部产业互补、人员互动、技术互学、观念互通、作风互鉴，实现互利共赢、共同发展。 　　“干沙滩”变成“金沙滩”，一个村子的变化，折射出30年来东西部协作带来的发展跃迁，映照着“全面建成小康社会，一个也不能少；共同富裕路上，一个也不能掉队”的发展理念。

快科技6月20日消息，据中国科学院网站消息，中国科学院大连化学物理研究所科研团队在高比能全固态电池关键材料领域取得新进展，为延长固态电池循环寿命提供了新的技术路径。 固态电池被视为下一代高安全、高比能电池的重要发展方向，但固态电解质普遍存在与电极接触不充分、柔韧性不足、离子电导率偏低及电化学稳定性欠佳等问题，影响其性能和实际应用。 针对上述难题，科研团队提出无机相诱导有机相原位化学重构策略，并开发出新型有机—无机复合固态电解质材料。 研究人员利用氯氧化锂（Li₃OCl）表面的路易斯碱活性位点，诱导界面处的聚偏氟乙烯（PVDF）发生原位脱氟化氢反应，形成不饱和碳碳双键结构。 通过这一反应，有机相与无机相之间原本较弱的界面结合被转化为强化学键合，并形成连续、传输能垒较低的锂离子传导通道。 在此基础上，团队制备出PVDF-Li₃OCl复合固态电解质，兼具无机材料离子电导率高、稳定性强，以及聚合物柔韧性好、界面适配能力强等优势，同时拥有良好的电化学性能、力学稳定性和单离子传导特性。 测试结果显示，采用该电解质及其隔膜的NCA三元固态电池，在1C倍率下可稳定循环350次，容量保持率达到84.2%，展现出较好的循环稳定性。 该研究为开发高稳定、高性能全固态电池提供了新的材料设计方案，相关成果已发表在《胶体与界面科学》上。

快科技6月21日消息，据媒体报道，英特尔CEO陈立武日前透露，他正在为公司未来五年至十年制定清晰的路线图与发展愿景。 他强调，英特尔将在全组织范围内全面拥抱AI，而不仅限于设计环节，以此减少对传统电子表格等工具的依赖，推动整体运营效率的跃升。 谈及代工业务，陈立武坦承与台积电仍有较大差距，目前重心在于夯实基础。但他同时表示，到2030年至2032年，市场将真正看到英特尔代工的潜力与实力。当前的努力，正是为那一天的爆发做准备。 随着芯片制程不断微缩，业界愈发关注物理极限，担心线宽无法继续缩小。陈立武认为，这条路将愈发昂贵和艰难，需要产业链伙伴共同推动良率与性能的提升。 他特别指出，先进封装和新型材料是突破极限的关键。台积电拥有CoWoS，而英特尔则推出了下一代封装方案EMIB，必须确保其在量产阶段达到客户严格的良率要求。 当传统微缩遭遇瓶颈，陈立武将目光转向材料层面的创新。他已投资氮化镓、碳化硅和磷化铟三个方向，寻求从根基上改变器件性能。 在封装材料领域，他开始关注玻璃——因其出色的散热和绝缘性能，并投资了3DGS公司。同时，他还透露英特尔在模组领域拥有约1000项专利，如何将基板与模组高效整合是重要课题。 近期，英特尔已在印度和美国新墨西哥州宣布了先进封装制造的合作项目，加速推进产业化落地。 此外，陈立武还关注人工合成钻石，作为另一种优异隔热材料，他已投资一家钻石晶圆公司。 在他看来，从传统制程到新材料、新封装的多元布局，正为英特尔描绘出一条进化的新路径——既正视眼前的差距，也敢于为长远未来下注。

网购的快递被人偷了，联系客服，客服系统显示，预计等待时间 25 分钟。 换作以前，这意味着我们要么盯着聊天窗口发呆，要么开着网页干别的事，同时隔几分钟切回来看看排到没有，不然一不小心退出去又要重新排队。 新加入 OpenAI 的开发者体验工程师 Jason Liu 选择了第三种方案。他把这件事交给了 Codex。 指令很简单：每 5 分钟检查一次聊天窗口；如果客服上线，改成每分钟检查一次；尽量帮我完成退款。 然后，他去洗澡了；等他回来时，Codex 已经把退款办完了。 整个过程里没写一行代码，一个 agent 趁我们没时间/不在意，跟另一套客服系统耗着、磨着，直接把钱要了回来。 除了代替人类和客服聊天，Codex 还能通过 iPhone Mirroring 直接操作我们的手机，开发者能用它直接复现一个 App 里的 bug。 每天早上扫一遍私信和新闻，把值得留的东西归档进笔记库；甚至打开一个在线音乐编辑器，重写整首曲子的和声和结构，调好节奏，存档，然后让它继续放着。 这些都是 OpenAI 在 Codex 上最近重点推进的一项能力：让 AI 真正获得操作电脑的能力。 OpenAI 的工程师 Jason Liu 专门写了一篇长文，解释 Codex 现在拥有的三种「电脑操作能力」：Computer Use、Chrome 插件、应用内浏览器。 这三种让 Codex 操作电脑的能力，名字看起来有点绕，功能大概也有些重叠。 很多人第一次看到，都会冒出同一个问题：为什么一个 Agent，要做三套电脑操作的系统？ 从功能本身来说，它们都是让 Codex 拥有接管电脑的能力，但 Browser、Chrome 和 Computer Use 背后对应的，其实是 OpenAI 给 Agent 设计的一套行动权限体系。 不同的操作模式，有不同的适应场景。像是能用插件就不要点网页，能直接调用 API 就别让 AI 用识屏操作界面。 就像是如果微信给 Agent 提供了接口，AI 发送消息只需要执行一次函数。 而如果没有接口，Codex 就得先打开微信，找到消息，选择联系人，点击输入框，复制内容，再按发送。 从结果上看，两种方式完成的是同一件事，但从效率和可靠性来看，却完全不在一个量级。所以在 OpenAI 的设计里，Computer Use 更像一个兜底方案。 要搞清楚什么时候用 Computer Use，什么时候用 Chrome 来进行电脑操作，我们结合 Jason Liu 的帖子把这三种授权模式讲清楚，方便大家更好地让 Codex 来操作电脑。 最宽的那道门 先说能力最「大」的：Computer Use。 我们之前分享过多篇 Codex 的使用指南，从目标管理到电脑使用和浏览器操作，里面就曾演示过，使用 Computer Use 能直接修改我们的备忘录。 Codex 能直接自动编辑我们的备忘录 它能看屏幕，能操作几乎任何图形界面，能用键盘、菜单、剪贴板，跟我们授权过的 App 打交道。没有 API 的软件它照样能用，它完全依靠「看着屏幕，自己判断该点哪」。 代价是慢。结构化的插件可以直接调一个接口；Computer Use 得先看清界面、判断点哪、等 App 反应、再看下一屏，这个视觉循环相当浪费时间。 那慢有什么用？ 最好是用在那些只有图形界面、压根没接口的地方。而且，在 Mac 上，慢不一定碍事，它能在后台安静地操作我们授权的 App，它工作的时候，我们该干嘛干嘛，回头一看它已经默默跑完了某个流程。 开头那个退款，就是这么办成的，让 Codex 慢慢去找到和客服聊天的方法，然后我一边去洗澡。 但一走开，也可能不放心，毕竟这也是三者里最宽的一道信任边界，我们等于把整台桌面交了出去。 用 Codex 使用 Claude，问 Codex 好还是 Claude Code 好，Codex 表示不认可 Claude 的回答 OpenAI 官方也反复提醒，一次只给它一个明确的 App 或流程，不相关的敏感软件该关就关，碰到钱、账户、密码、隐私、系统安全的操作，我们还是得守在旁边。 它最妙的用法，可能是用来作为一种补位。目前大多数的 Agent 都能连接第三方的软件，像是连接 Gmail、Slack 等工具。 Codex 也能直接从 Slack 读反馈、改代码、重新渲染视频，但当 Slack 集成工具没法上传文件时，这个时候Computer Use 出手，点了一下「添加文件」，把这一步补上的。 OpenAI 工程师在最后给出的建议是，当任务取决于以下情况时，请使用 Computer Use： 类似 Spotify 的原生桌面应用程序或金融应用程序 iOS 模拟器、iPhone 镜像或其他纯 GUI 流程 系统或应用程序设置 没有插件或 API 的数据源 在多个应用程序之间切换的工作流程 在其他方面都很有用的结构化集成中，缺少一个步骤 带着你身份的门 第二道窄一点：Chrome 插件。它接管的，是我们已经登录好的浏览器。 早些年的 Agent 操作浏览器，要它去 X 搜索某个东西，经常报错说什么没有凭证信息，Chrome 解决的就是这件事。 Cookie、配置、登录态、开着的标签页，这些它都能用，所以 Gmail、LinkedIn、Salesforce、公司内部后台，这类需要登录才能访问到网页信息的任务，就可以交给 Chrome 来完成。 让 Codex 操作浏览器汇总 X 首页的资讯 关键的差别在这里，由于 Chrome 浏览器使用，带着我们的身份，网站会直接把它的点击、提交、发消息，当成是我们本人在操作。能力更强，风险也更大。 Jason Liu 把一个已经打开的在线作曲页面丢给 Codex，告诉它「把音乐弄得更有意思些」。 Chrome 就会自动把这个标签页连同页面自带的工具一起交给 Codex，它读完整首曲子，重写和声、改掉四分钟的曲式、调了速度、存档，最后让它接着播放。 从修改编曲到最后的完美播放，Codex 全程没满屏乱找按钮，因为它能把标签页的上下文，和页面提供的能力拼起来用。 Jason 还提到他使用 Chrome 浏览器使用的另一个案例，是拿它盯一个常年更新的 Twitter 长帖。指令大概是，「每天用 Chrome 看看私信、读相关新闻、找找值得了解的反馈和提及，把能沉淀的都存进笔记库，但别发帖、别发消息。」 Codex 就能打开 Twitter，更有意思的是，这个任务能日复一日回到同一个登录态里，把找到的东西跟我们本地文件接起来，最后交付一份能复核的结果。 所以如果整件事都发生在浏览器里，优先用 Chrome。他也提到使用 Chrome 插件进行任务的理想界面是， Gmail 或 LinkedIn Salesforce 或支持控制台 内部仪表盘 跨多个网站的权威研究 取决于您的账户或浏览器扩展程序的表单 干净隔离的门 第三道最窄：应用内浏览器。它就在 Codex 的对话里，我们和它看的是同一个渲染出来的页面。 最要紧的一点是隔离，应用内浏览器不会使用我们平时的浏览器配置、不带 Cookie、没有插件、没有登录态。 所以针对本地开发、调试 Web 应用、复现视觉 bug、看响应式布局，用应用内浏览器大概是最方便的。它能直接改代码、操作页面、看渲染结果、截图，改完自己再跑一遍，直到交付预期的成果。 最有意思的是批注，无论是 Vibe Coding，还是完成真实项目，我们在审核一个本地页面时，可以直接点某个元素，或者圈出一块区域，留一句话，「这个层级反了」「这块别做成卡片」「这些控件得再松一点」。 Codex 会收到带着截图和元素上下文的评论，改完文件，再把同一个页面打开给你看下一版。 浏览器使用和 Chrome 使用不同的地方其实就在于登录状态，这也导致浏览器使用更适合在开发阶段，我们可以和自己的同事一样，直接指着某个地方告诉 Codex，而不是来回甩截图和文字，页面本身，就成了需求文档。 它的代价也来自隔离，让这个 Codex 内置的浏览器去处理 Google 登录、passkey、或者依赖我们浏览器插件的网站，几乎是做不到。 根据 Jason 在博客中的总结，应用内浏览器会特别适合构建和调试 Web 应用程序。 本地开发服务器 文件支持的预览 无需登录的公共页面 重现视觉错误 检查响应式布局 留下元素级设计反馈 在这三项之外，OpenAI 工程师还提到和计算机使用相关的第四项功能是 Appshots。我们之前也介绍过这项功能，在 macOS 平台上，任何场景同时按下空格键左右两边两个 Command 键，就会自动把窗口截图、窗口上下文信息，一起发给 Codex。 他专门提到这项功能的是想表达，Appshots 负责指，Browser、Chrome、Computer Use 负责动手。 一开始，我们一想到「AI 用电脑」，脑子里浮现的画面，大概都是它像人一样移动鼠标、敲键盘、一下一下点过去。好像 AI 越像人在操作电脑，就越厉害。 但 OpenAI 自己的最佳实践，指向的是相反的方向：像人一样点击，是最慢、最脆弱、信任成本最高的那条路。真正想要的，是给 agent 足够结构化的接口，让它尽量用不着去点。 那个看起来最像「AI 终于会用电脑了」的视觉控制，恰恰是整套体系里兜底的一环，结构化工具走不通时，才轮到它上场。 总结下来就是，跨应用走 Computer Use，要带身份/登录态走 Chrome 扩展，干净独立的网页任务走内置浏览器。

6月中旬，三起看似独立的产业事件：Fable 5遭遇合规限流、GLM-5.2宣布开源、GPT-5.6泄露发布节点，正将全球AI产业推向一个分水岭。透视这三场变局，行业底层的运行逻辑已经发生实质性重构： 其一，“可用性”权重实质性超越“先进性”，全球大模型供应链正式步入受控闭源与本地开源并存的“双轨制”阶段； 其二，闭源巨头的竞争壁垒发生转移，技术焦点正从“语言智能”向重度依赖算力的“空间智能（世界模型）”转移； 其三，面对常态化的跨国合规风险，“模型无关性”的解耦设计已成为应用层开发者维系业务连续性的生存底线。 Fable 5退市 6月18日，据披露，属地监管部门与Anthropic已开始起草一份联合风险框架。与此同时，在刚结束的法国G7埃维昂莱班峰会上，与会代表就建立跨国技术白名单机制进行了讨论。由于此前加拿大总理马克·卡尼已就“过度依赖单一地区AI供应商的系统性风险”向G7成员国发出警告，本次会议的核心议题集中在技术出口合规趋严的背景下，探讨保障跨国企业对底层AI模型的稳定访问渠道。 引发这场外交与合规层面讨论的直接事件，是上线72小时即遭遇管制的模型Claude Fable 5。 作为Anthropic将“Mythos级”前沿能力向公众开放的首款产品，Fable 5在6月9日发布之初展现了显著的工程指标，在Stripe进行的工程测试中，该模型在一天之内完成了5000万行Ruby代码库的无缝迁移（此前同等工作量需要整个工程师团队操作超过两个月）；在多模态视觉盲测中，它在不依赖游戏状态数据的前提下，仅凭画面截图打通了《宝可梦 火红》。其定价每百万输出token 50美元，较此前版本削减了过半成本。 然而，在产品上线仅72小时后，美国商务部便依据出口管制法规下达指令，要求限制任何外国用户和非美国公民访问该模型。目前，这家估值达9650亿美元的AI企业已执行产品访问限制，其高级工程师与高管团队定于6月22日赴华盛顿与监管层进行面谈。 从具体的管制细节看，监管机构并未要求产品全网回滚，而是明确将限制范围划定在“非美国公民”的访问权限上。这意味着行政干预的核心不在于传统的软件技术修补，而在于技术防扩散，即防止前沿模型在被广泛调用过程中，因安全护栏失效被外部通过反向工程获取。 这一动作确立了一个新现实，在现行的合规框架下，技术能力的增长伴随着同等量级的管制风险，底层模型的技术先进性随时可能因地缘商业层面的合规要求而受限。 开源阵营的供应链对冲 在闭源模型因合规要求出现访问真空的节点，开源阵营正凭借稳定的性能提升和明显的成本优势扩大市场份额。 6月17日，智谱AI宣布GLM-5.2以MIT协议正式开源。该模型在Artificial Analysis综合评分中拿到51分，支持100万token的可用上下文窗口。在超过100万用户参与的盲测系统Code Arena中，GLM-5.2在多项长程任务（Agentic Tasks）和SWE-Marathon长时编码评测上的表现，已接近Claude Opus 4.8等传统旗舰模型。 在底层算力上，GLM-5.2完成了与平头哥、寒武纪、海光等国内主流算力平台的全适配，验证了在脱离海外既有半导体生态的情况下，持续迭代前沿大模型的可行性。 在商业模式层面，这一代开源模型正在推动由成本驱动的需求重构。MIT Sloan和Haas商学院在2026年的联合研究报告中指出，从闭源API转向开源模型的“最优需求重分配”，平均可为跨国企业削减超过70%的AI推理成本，每年为全球AI经济节省约250亿美元。从技术演进斜率来看，2023年底开源与闭源模型的基准性能差距接近18个百分点，而到了2026年，开源模型如Qwen 3.5在科学推理基准（GPQA Diamond）上拿到88.4分，已接近多数闭源选项的水平。 当性能差距收窄至10%以内、而成本降至十分之一时，商业市场的替代逻辑开始发生作用。对于全球化企业而言，GLM-5.2这类支持本地化私有部署的开源模型，不仅是技术上的备选项，更是跨国贸易合规风险管理中的冗余备份。当马斯克在X平台预测中国AI将在2027年第一季度追平Fable级能力时，智谱CEO唐杰简短回应“没那么久”，其依据正来源于这种工程层面的产业闭环进度。 GPT-5.6的重心转移 为了应对开源模型在语言和代码能力上的接近，闭源阵营正在加速重构技术壁垒。 多名开发者从OpenAI的Codex路由日志中抓取到了指向“gpt-5.6”的映射条目。这一模式此前在GPT-5.4和GPT-5.5发布前均准确印证了发布节点。Polymarket预测市场上，“GPT-5.6在6月30日前发布”的合约概率目前稳定在80%至89%之间，资金盘面数据反映出市场预期其发布进度不会受到近期监管风波的实质性延误。 泄露的技术细节显示，GPT-5.6的升级重心已从传统的“语言智能”转向“空间智能（世界模型）”。OpenAI据称将内部推理参数“Juice Value”从768提升至960，通过延长内部推理链、牺牲单次响应时间的方式，换取更高准确度的输出质量；同时，其上下文窗口从100万token提升至150万token，将Agentic多步骤工作流的处理空间扩展了50%。 更具商业风向标意义的是其在3D空间理解、场景生成、物理动画和SVG代码生成上的表现。测试反馈显示，GPT-5.6 Pro在物理仿真任务和WebGL渲染器创建上的表现已经接近受限的Fable 5。 这一技术路线的战略意图明确：在文本和通用编码技术门槛逐渐被开源阵营抹平的背景下，闭源巨头正在将主战场转移至需要庞大算力消耗、高度复杂的多模态对齐以及对物理空间进行模拟的“世界模型”领域。通过在工业仿真、机器人训练和3D设计场景中确立新的代际差，来重新验证闭源API的商业溢价能力。 大模型供应链的底层逻辑在2026年夏天完成了转换。企业评估底层基础设施的标尺，正在从单一的技术性能指标，演变为性能与政策合规性的综合评估。 闭源巨头正在利用世界模型和空间智能重新划定技术边界，试图在工业与机器人领域构建新的代际优势。但Fable 5的遭遇证明，无论技术如何演进，在常态化的行政合规约束面前，其产品可用性依然受限。技术领先不再是企业维系业务的唯一保障，合规与访问稳定性成为同等重要的前置条件。 对于AI应用层开发者和创业者而言，将核心业务流完全绑定在单一模型厂商的闭源API上，意味着将业务暴露在极高的外部不可控风险之下。在系统底层架构设计中实现彻底的“模型解耦（Model-agnostic）”，确保业务能够在短时间内从合规受限的方案无缝切换到本地开源、供给可控的备选方案，已不再是单纯的架构理论，而是当前企业维系业务连续性的最基本底线。（本文首发钛媒体APP，作者 | AGI-Signal，编辑 | 秦聪慧）

编辑｜杨文 最近，Meta 内部军心不稳。 上周，一名员工在内部直播中突然爆粗口，怒骂某 AI 高管「混蛋」。 没过几天，扎克伯格又提议，要在 7 月举办一场全公司 AI 黑客马拉松。结果员工不买账，内部留言区一片嘘声。 有媒体直接以《马克・扎克伯格在残酷裁员后命令员工们重新找回工作乐趣》为题，讽刺 Meta 管理层的荒诞操作。 到了周一，Meta 首席技术官 Andrew Bosworth 也站出来灭火。他在内部承认，公司这次 AI 部门重组做得很差，并公布了一系列补救措施，比如改善沟通、提供职业发展支持、提高零食、差旅预算等。 但这波补救，反而招来更多吐槽。 一边是大规模裁员、搞强制调岗、监控员工，内部士气已经接近「有史以来最低点」，另一边是高管出来号召大家要开心、要 fun，试图靠零食和黑客松修复信任。 怎么看，都有点不合时宜。 Meta CTO 认错：AI重组这步，确实走烂了 「糟糕透顶！」 这是 Meta 首席技术官 Andrew Bosworth 对公司 AI 重组工作给出的自我评价。 据《连线》报道，周一，Bosworth 向员工承认，Meta 在推行新的 AI 部门改组时表现「糟糕」，并表示将通过改善沟通、提供职业发展机会，甚至增加办公室零食，来重新唤回更愉快的内部氛围。 Bosworth 认为，此次重组动摇了员工对专业价值、职业发展和工作影响力的信任，频繁的组织调整和管理层变动进一步加剧了焦虑。 他将责任归于管理层身上。在急着推进更宏观战略时，比如更积极参与 AI 编程工具市场竞争，高管忽视了员工的感受。愿景没有讲清楚，职业发展路径也没有说明白。结果是，很多员工开始怀疑自己的价值和成长空间。 为此，Meta 计划做出几项调整。 公司将把每位经理直接管理的下属人数控制在 20 人左右，并尽量减少员工因架构调整而频繁更换上级。 未来，经理的主要职责会回到管理本身，独立产出则退居其次。员工也将获得 AI 辅导工具的使用权限。 不过，Bosworth 并没有完全否定当初的做法。 他仍然为「速度优先」下强行调配人手组建团队辩护，并提醒员工，有些时候「工作需要牺牲」，每个人都未必能一直做自己觉得有成就感的项目。 Bosworth 强调，未来员工考核看的是实际影响，而不只是有没有用上 AI。不同团队之间的算力分配，还会经历一段时间的艰难取舍。公司会尽量保持透明，也鼓励员工遇到瓶颈及时上报。 另一份内部帖子显示，上周五晚些时候，负责应用 AI 团队的副总裁 Maher Saba 也向被迫调入团队的员工承诺：只要能申请到 Meta 内部其他岗位，现在可以自由转走。 为了提振士气，Bosworth 还承诺改善办公室茶水间、提高差旅预算、增加团建活动开支。 他的说法是，希望「找回我们刚加入这家公司时最好的那部分文化」。 小扎的 AI 黑客松，被员工怼了 在 Bosworth 表态之前，Meta 内部已经先爆发了一场黑客松风波。 上周五，扎克伯格宣布，将在 7 月举办一场聚焦 AI 的全公司黑客马拉松，并将其定位为内部动荡之际增进同事情谊的方式。 随后，负责产品管理的副总裁 Ime Archibong 公布了更多细节。活动定在 7 月 14 日至 16 日，主题完全聚焦「AI 创新」。 消息一出，迅速招来愤怒回应和讽刺表情包。 《连线》报道，多名员工表示，公司近期的大规模裁员已经让工作量陡增，根本抽不出时间参加这类「额外活动」。自己光是给团队保住基本运转就已经忙得团团转，没有动力，也没有时间。 也有人表示，团队士气低落、对管理层的信任下降，让自己没有意愿参与。 另一条留言获得了超过 200 个点赞。裁员之后，大家正在用更少支持承担更多工作，还要小心因不谨慎使用 AI 引发重大技术事故。在这种情况下，「这家公司恐怕已经撑不起黑客松文化了」。 而且黑客松成果不计入绩效考核，这进一步打消了参与热情。 这也是 Meta 上月裁掉 8000 人后，第一次计划举办全员规模的黑客松。 除了黑客松，扎克伯格还宣布了几项安抚员工的措施。比如增加团队团建预算，部分办公室取消「共享工位」制度。 此前，就有员工自发调研同事意见，反对取消固定工位带来的混乱和效率下降，要求管理层恢复每人专属工位。 现在，裁员腾出了办公空间，恢复固定工位终于有了余地。但对剩下的人来说，更现实的问题是：人少了，活多了，哪还有时间去「黑客」？ 被迫加入 AI 应用团队的人 这几场风波背后，是应用 AI 团队内部积累已久的矛盾。 这支团队成立于今年 3 月，约有 6500 名工程师和产品经理，主要任务是配合 Meta Superintelligence Labs，改进公司的生成式 AI 模型。 矛盾最戏剧性的一次爆发，发生在一场面向数千名员工的内部直播上。 有人突然打断会议，用脏话形容「沦为公司的奴仆」，并要求主持人转告某位 AI 高管，骂他是「混蛋」。 台上一名主讲人当场用手捂住脸。两名主持人请大家静音后，只能硬着头皮继续讲完这场技术分享，员工在评论区议论这个「够刺激」的开场。 团队内部普遍存在不满情绪，有把这种处境比作劳改营式的生活。部分员工每周要完成固定的两项任务，主要是生成复杂的编程题目，用来训练和检验 AI 模型的能力。 有员工形容，这份工作机械、重复，缺乏创造性，也没有真正发挥自己的专业技能。 他们原本以为，自己加入 Meta 是为了给数十亿用户开发社交应用，如今却变成了给 AI 模型整理训练材料的人。 也有人直言，大多数同事都觉得这份工作让人身心俱疲。 更难接受的是，被选入这个团队几乎没有商量余地，要么留下，要么离开公司，没有别的选择。 因此，一些人把自己称作「被迫征召而来的人」。团队自 4 月以来分批扩张，每一波新人加入时那种震惊的样子，看着都让人心里发紧。 类似的紧张情绪，也在 Meta 内部其他部门蔓延。 上个月，Meta 裁掉 8000 名员工，约占公司总人数的一成。压力随之外溢，波及数据中心工程、Instagram 等多个部门。 同时，一项监控美国员工点击和键盘操作、用以生成 AI 训练数据的内部计划，也招致超过 1600 名员工联名反对，公司随后小幅让步，允许员工暂停采集 30 分钟，并可申请豁免。 在一场面向 Instagram 全员的会议上，Meta 首席产品官 Chris Cox 也承认，眼下的工作环境非常艰难。 他把过去几个月形容为一场极限考验，团队成员频繁调整，工作节奏却没有放缓。管理层需要重新贴近员工的真实感受，也不该过度神化 AI 的能力。 面对这些积累已久的情绪，扎克伯格在上周五的内部备忘录中一并作出回应。 他承认，公司在组织调整过程中犯过错误，未来也可能继续犯错。但他承诺，今年不会再进行大规模裁员。 扎克伯格特别提到，此前在应用 AI 等团队，经理与下属的比例曾被刻意拉高，甚至达到 1 比 50。今后会着力调整这一结构。 谈到应用 AI 团队，他表示，这是「过渡站，不是终点」，这项工作对推进模型至关重要，能让最优秀的人才发挥作用，公司也会在未来几个月陆续创造其他岗位供他们选择。 问题在于，信任一旦被打碎，并不会靠几句承诺就自动修复。 现在的 Meta，正试图用更多沟通、更多预算和更多内部活动，填补员工心里的缺口。 这道缺口能不能被填上，还要看接下来几个月，公司说的和做的能不能对得上。

这一幕始于马斯克的大手笔收购—— 近日，SpaceX宣布将以600亿美元（约合人民币4000亿）收购Cursor母公司Anysphere。估算下来，前50名创始员工每人可获得数千万乃至上亿美元回报。 简言之，如果你是三年前最早加入Anysphere的那批人，现在已经财富自由了。 时间回到2022年，四位来自麻省理工的00后学生创立Anysphere，旗下Cursor一跃而成过去两年全球最火的AI编程工具。最终，马斯克大手一挥伸出了橄榄枝。 不禁感叹，AI带来的造富潮前所未有地来势汹汹。 4位00后，缔造4000亿独角兽 神奇的是，故事始于四位00后。 成长于纽约，Michael Truell从小就展现出非凡的编程天赋。10来岁开始学编程，15岁和同学一起开发一款编程游戏，拿到顶尖数学协会颁发的1万美元奖金。麻省理工学院约1小时的新生编程考试，他不到10分钟就交了卷。 在麻省理工，Truell主修计算机科学与数学双学位，同时开始酝酿创业想法。2022年，他拉上三位同学Aman Sanger、Sualeh Asif、Arvid Lunnemark，联手创立了Anysphere。 最初四人的想法是为机械工程师构建AI模型，但由于缺乏专业知识而失败。思来想去，他们决定回到熟悉的软件，开发出由AI驱动的代码编辑器。2023年3月Cursor正式上线，此后迅速火爆出圈。 彼时微软的的编程工具GitHub Copilot已经珠玉在前，但架不住Cursor实在太猛：仅一句需求就能自动生成、编辑和审查代码，开发者可以在多家主流AI模型间切换。 Cloudflare副总裁曾分享一段视频：他的8岁女儿仅花45分钟，就用Cursor成功搭建了聊天机器人的网页。一度登顶AppStore付费排行榜首位的“小猫补光灯”，是由开发者用Cursor开发的。 犹记得去年传出的“vibe coding”的风潮，用户不需要逐句写代码，给出创意就能生出能跑的程序，一度风靡全球。这个概念最先就是出自Cursor。 很快，Cursor的用户数开始野蛮生长。仅用一年时间就实现1亿美元的年化收入，2025年突破100万日活，年营收突破10亿美元，全球超一半的财富500强企业都是他们的客户。 投资人循声而来。2024年公司估值还不到100亿美元，2025年11月就以293亿美元的投后估值筹集了23亿美元。就在收购前，Anysphere还在洽谈一轮500亿美元估值的新融资。 不过，尽管Anysphere成长惊人，其实也有难言之隐。 核心就是它并不自研模型，而是把Claude的模型能力包装成一个顺手的开发工具。伴随供应商亲自下场，本来就不够厚的护城河变得危险。 据Ramp的数据，Cursor在AI编程工具市场的份额已从2025年6月的41%下降至2026年5月的约26%，Claude Code占比约一半。 “我们决不能掉队。”Anysphere决定自研模型，而这需要海量算力——此时SpaceX的Colossus算力集群就派上了用场。对马斯克而言，AI编程也是一块极其诱人、需要补足的蛋糕。 以后火箭上天的代码，说不定就是Cursor写的了。 加入三年，他们实现财富自由 对于Anysphere的早期员工而言，财富来得令人猝不及防。 最初公司的招聘非常谨慎，很长一段时间里团队成员维持在个位数。四位创始人一点一点打地基，路线得到验证后团队人数迅速冲到近700人。 享受财富盛宴的正是最早入局的那群人——如果你2023年就加入Anysphere，并且是前50名员工，收购完成后大概就财富自由了。 根据硅谷初创公司的期权安排，这批50位创始员工平均每个人可以拿到近亿美元的回报。但Anysphere没有披露相关细节，这里豆包提供了一个参考版本： 通常员工期权池共计15%，价值约90亿美元； 前50号早期核心员工瓜分总池的85%，合计约76.5亿美元； 50人内部再细分为核心元老、早期骨干和早期员工共三档，人均股权价值分别约3亿美元、1.3亿美元和0.96亿美元； 硅谷风险投资基金合伙人Deedy Das也做了一笔计算：根据股权激励信息，前50名Cursor员工预计每人将获得2000万至5亿美元。 当然，最大的受益者无疑是四位联创。据《福布斯》估算，四位00后联合创始人各持有公司约4.5%的股权，经由本次收购，人均身家将达到约27亿美元（约合人民币180亿元）。 入职越早、职级越高，拿股权的倍数就越大。同样是员工，回报差距可能超过100倍。 这便是创业公司的财富变现路径——比起月薪，拿到多少期权往往更重要。决定能否入职的是能力，但决定你赚多少的可能是时间。 “进一家好公司就是最好的投资”，这句话含金量越来越高。 无AI不富，这代人的财富彩票 AI时代的造富速度比任何时候都来得惊人。 今年开年，OpenAI花1亿美元买下了AI初创公司Torch。这是一家借助AI处理医疗信息的公司，成立仅短短一年，产品还处在内测阶段，只完成过一轮小额种子融资，正轻装上阵。 引人注目的是，Torch团队只有四个人，其中还有一位华人面孔，可以说被打包卖给了OpenAI。粗略算下来，几位人均回报约2500万美元，早期投资人亦全身而退。 更早些时候，海外互联网巨头Wix宣布收购AI初创公司Base44，交易金额8000万美元（约合5.7亿元人民币）。创始人Maor Shlomo是一名90后程序员，在氛围编程（Vibe Coding）圈子里风头正盛。 Base44成立后没有进行任何外部融资，Shlomo是其唯一股东，手下共有8名员工。换言之，创业短短半年Shlomo便至少成功套现4亿，手下员工轻松跻身千万富豪。 目光拉回到国内，AI同样在改写着打工人的财富路径。 这里不得不提到智谱。据招股书，在智谱大约每两个人就有一位是股东，粗略算下来人均持股市值都在千万港元以上，甚至还诞生了多位亿万富豪。早年一纸协议逐渐变为真金白银，令人艳羡。 还有中际旭创，受益于算力浪潮股价大涨。今年多期股权激励计划的归属条件达成，最新一幕是803名中际旭创员工将归属163万股股份，对应股价市值约22亿元。 “无AI不性感，无AI不高估值，无AI不富。”AI成为当前全球最大的投资主题，由此带来的财富浪潮超乎想象。 回望过去几十年，大家耳熟能详的富豪大多来自能源、房地产和传统制造业，资本规模和渠道资源是核心护城河，财富的累积往往是一个长达10年、20年的漫长故事。 但AI的到来改变了这一切——仅需很小的团队就能快速上线产品和实现扩张，市场验证极快，技术成为核心杠杆，造富可能只需要一轮模型的爆发。 当然，泡沫的呼声也不容忽视。亚马逊创始人杰夫·贝佐斯此前直言，“6个人的公司拿到几十亿美元融资”并不是理性行为，如今每天都在发生。 但泡沫并不完全等同于虚妄，很多时候只意味着想象力的提前抵达。真正的问题是，潮水退去后以什么样的姿态留在牌桌上。 我们拭目以待。

新智元报道 【新智元导读】GPT-5.6 Pro 泄露炸场：推理能力涨 25%、知识截止推至 2025 年 12 月、3D 生成碾压 Fable，一句话 48 分钟在聊天框里直接跑出完整《模拟人生》。 聊天框里，一句话，48分钟。 一个完整能跑的《模拟人生》就这么水灵灵地蹦出来了。 带情感AI、带职业系统、角色有完整行为逻辑的The Sims——只用了一个单独的HTML文件。 主角是还没正式发布的GPT-5.6 Pro。 最炸的地方在于：没有harness，没有工具链，没有任何编码工具。一句话直出。 《模拟人生》是什么量级的东西，玩过的人都懂。 它要管角色的情绪、社交、工作、人生轨迹，背后是一套盘根错节的状态系统——饿了要吃饭，困了要睡觉，心情不好要社交，社交过了头又要独处。 当年EA做这款游戏，是一整个团队扑上去、磨了好几年的大活儿。 而GPT-5.6 Pro给的版本里，情感AI在线，职业系统在线，角色的喜怒哀乐和升职加薪都能跑。 没有中间商赚差价。从自然语言到可交互的完整世界，一步到位。 x网友Mirochill实测还发现，GPT-5.6 Pro十分擅长生成像素体游戏。 比如，这种超精细的体素火箭，能够起飞，有摄像机跟随，甚至还有程序生成的声音！ GPT-5.6 Pro 仅用 30 分钟就完成了。 Mirochill还用 GPT 5.6 Pro 生成了一个真正的像素体宝可梦公园！ 这个公园包含了 25 种宝可梦。最离谱的是，GPT 5.6 Pro将它们整合到了一个单一的 3D 场景中，进行合理定位。 GPT 5.6 Pro的生成质感直接拉满。 程序员看完只有一句话：看傻了。 真正让圈内人坐不住的，就是3D。 GPT-5.6 Pro对3D空间、物体层级、材质和光照的理解明显更强，能生成视觉一致性极高的复杂3D场景，物理、动画、音效全面提升。 有测试者用它做了一个精细的机械臂 3D原型，效果直接惊到了围观群众。 相比之下，同样的prompt，Fable 5显得拉垮不少。 3D、物理、材质光照，这些一直是AI生成里最难啃的硬骨头——它考验的不是模型会不会写字，而是它脑子里有没有一个真实可信的三维空间。 GPT-5.6 Pro在这块的跃进，意味着它对世界的理解，正在从「平面」走向「立体」。 下周四上线？ 最近，不少网友发现，在ChatGPT里选GPT-5.5 Pro时，响应时间突然拉长到了20到40分钟甚至更久——这是GPT-5.5 Pro从没出现过的节奏。 上面那个宝可梦公园就跑了六十多分钟。 社区的判断几乎一致：OpenAI在偷偷A/B测试GPT-5.6，把它悄悄塞进了部分Pro账户。 大V Leo直接发帖确认：GPT-5.6 Pro正在通过GPT-5.5 Pro入口进行隐蔽测试，至少部分Pro账户已经命中。 计划的公开发布日期是下周四，6月25日。 社区里扒出来的料，一条比一条狠： 知识截止日期升级。 从GPT-5.5的2025年8月，直接推到2025年12月——多了四个月的「记忆」，意味着模型对2025年下半年发生的事情有了更完整的理解。 推理能力暴涨。 内部代号「Juice Value」的推理容量，从GPT-5.5的768拉升到960，涨幅达25%。这个参数直接决定了模型在复杂任务上能「想多深」、「撑多久」。 视觉理解跳级。「图像到设计」的复制能力大幅升级，几乎完美到像素级别。也就是说，你给它一张UI截图，它能几乎一比一地还原出来。 浏览器自动化上线。 Playwright支持即将进ChatGPT，这意味着AI不只是看网页，还能帮你操作网页——填表单、点按钮、抓数据，一条龙。 预测市场给出的态度更直接：Polymarket上，GPT-5.6在6月22到28日之间发布的合约概率，最高被押到了89%，累计下注金额超过96万美元。 截至目前，这个概率已大幅回落。 从GPT-4到GPT-5等了一年多。现在，从GPT-5.5到GPT-5.6，间隔不过一个多月。 OpenAI把主力版本的迭代周期，压缩到了前所未有的速度。

新智元报道 【新智元导读】有人欢呼，这是OpenAI「最开放」的一次。给Codex装上能随便换模型的插座，等于亲手填平自己模型的护城河。它图什么？ 一夜之间，OpenAI的编程智能体Codex不再只认自家的GPT，而是面向所有开源模型开放了。 最先察觉这一信号的，是开发者社区。 有开发者在Codex的命令行（CLI）和软件开发工具包（SDK）配置里，翻出一个陌生的开源模式（OSS mode），官方也叫它本地提供方（local providers）。 在命令行里加一个--oss，它就能在本地跑起开源模型；想接别的，改一个字段就行。 要知道，OpenAI在过去几乎就是「闭源」的代名词，Codex只认OpenAI自家的GPT。 但现在不一样了，仅仅一行配置，就能切换到本地的Ollama、LM Studio等模型服务。 这事很快便在开发者圈里炸了。 OpenAI Codex团队负责人Tibo还不忘亲自在X上提醒道： Codex的App、CLI和SDK，可以搭配任意开源模型使用，并非只能用OpenAI自家的。 这条提醒，很快被Hugging Face联合创始人Thomas Wolf转发，还加上一句感叹：今天才知道，Codex里居然能用开源模型了。 有网友直呼，这可能是OpenAI有史以来最「开放」的一次，是件了不起的大事。 社区的动作更快。 官方文档一出，开发者立刻尝试把一些开源模型接进去，还顺手讨论起更省token的混搭方案。 但也有人很快就撞上了墙。 开发者Filip Baturan想在Codex里搭一套混合方案：让GPT做规划，再让开源模型当执行者。 可试下来他发现，Codex要求接进来的模型也用同一套工具调用协议，而开源模型未必有。 一边是「史上最开放」的欢呼，一边是接不进去的协议。 这一回，OpenAI到底开放到了哪一步？ 开源模型是如何接入Codex的？ OpenAI这次对Codex的开放，本质上并不是开放模型本身，而是开放了「模型接入层」。 换句话说，它没有开放GPT模型，而是给Codex加了一个「可插拔模型接口层」。 这个能力通过一个叫模型提供方（model_providers）的配置来完成的。 开发者可以在配置文件中注册多个「模型提供方」，每个提供方包含四类信息： 访问地址（base_url）、通信协议（wire_api）、鉴权方式（env_key），以及模型映射关系（model）。 Codex启动时会根据配置选择对应模型提供方，从而将请求路由到不同模型服务，包括OpenAI自身模型、本地Ollama模型或DeepSeek等第三方API。 Codex的model_providers配置示例。base_url是模型地址，而协议字段wire_api只认responses一个值。 Mistral、企业自建的代理、第三方中转站，都能这么接入Codex。 有网友把这套能力的亮点总结为：不被一家厂商绑死，按需切换，隐私和成本自己说了算。 更省事的是，你还能把这些设置都保存为「配置档案」，调试时想用哪个，命令行里点它的名字就能切过去。 比起上面的手动配置，还有一个更直接的开关：--oss。加上这个参数，Codex就直接去连本地的开源模型服务。 默认就这两个：Ollama和LM Studio。前者是本地跑大模型最流行的工具，后者是带图形界面的桌面平替。 Codex --oss连本地模型实战截图：左侧Codex CLI（v0.92.0）用--oss调用本地模型，右侧LM Studio在本机1234端口加载openai/gpt-oss-20b（12.11GB）对外提供服务，全程本地离线。 也就是说，通过本地模型服务和网络权限配置，你可以让Codex在本机完成代码生成与推理，并在一定程度上实现离线运行与本地化处理。 Codex CLI界面：启动信息里model一行标着当前模型（gpt-5.2-codex），后面跟着「/model to change」，一句命令就能切换模型，整套智能体就跑在本机。 不过，插座装上了，不代表什么电器插上都能转。 接进来的模型，通常得兼容对话补全（Chat Completions）这套接口格式；至于工具调用（function calling）这类更复杂的能力能不能完整跑通，官方没打包票，得一个个试。 也正因为协议常对不齐，社区还得自己写路由工具在中间转译，而这些，都是目前社区尝试出来的解法，OpenAI官方还没有为此背书。 当GPT与开源模型混搭 在Codex里一起干活 OpenAI官方这边刚开了个口，社区那边已经玩得热闹起来。 原因很简单：Codex好用，但用OpenAI的模型按token计费，太贵。 于是许多开发者都把眼光投向了开源模型。 DeepSeek是很多中文开发者最熟悉的开源模型之一，一个自然的问题是：Codex能不能直接用上DeepSeek？ CC Switch给出的答案是：可以，但不能直接接，需要多一层「中转」。 CC Switch社区教程：《在Codex里用本地路由跑DeepSeek》 其社区教程《在Codex里用本地路由跑DeepSeek》指出，原因在于新版Codex主要基于OpenAI的Responses API，而DeepSeek以及大多数开源模型接口仍以Chat Completions为主。 两套接口在请求结构、流式输出方式、以及工具调用机制上都不完全一致。 所以如果直接把DeepSeek的地址填进Codex，并不能顺利工作，常见情况是请求参数不匹配或返回结果无法被解析，导致调用失败或输出异常，而不是简单的「连不上」。 社区的解法，是在中间加一层本地「路由层」或「协议转换器」。 基本流程如下： 1.Codex按Responses API 发请求； 2.路由层把它转换成Chat Completions格式； 3.转发给DeepSeek等开源模型； 4.再把返回结果转换回Codex能识别的Responses格式。 类似的能力并不只有CC Switch提供。 LiteLLM、claude-code-router，以及开发者自建的各种代理服务，本质上都在解决同一个问题：让不同模型通过统一接口规范进行交互。 OpenAI这次开了道口子，但真正落地，还需要社区自己「添砖加瓦」。 这一切背后，是一套混合路由的玩法。 比如让GPT负责规划：拆解任务、设计架构、想清楚要干什么。让开源模型负责执行：把方案变成能跑的代码、批量改文件。 通过这样的混搭，同样一个任务，成本可能砍掉一大半。 除了更省钱，把Codex配上本地的开源模型，代码一行都不出你自己的电脑。 对那些不想把私人项目传上云、也不想一直给API交钱的个人开发者来说，这诱惑一点也不小。 模型战争结束了 接口战争开始了 过去几年，所有人都以为护城河是模型。谁的模型参数大、跑分高、回答聪明，谁就能赢。 但这一次，OpenAI把Codex这一层做成了一个可插拔的接口，它提供的价值也开始向生态入口转移。 OpenAI的算盘，很可能是从一个卖模型的厂商，向一个卖平台和框架的玩家转身：模型随你换，工具得是我的。 谁占住了开发者每天打开的那个入口，谁就握住了分发，就能坐上生态的核心位置。 这也不是OpenAI头一回在开源生态上的布局。 虽然它自2019年推出GPT-2之后长期未再发布开放权重大语言模型，在开源生态（如Llama、DeepSeek等模型）快速发展下，它还是在2025年8月重新推出gpt-oss系列开放权重模型。 这些模型随后被社区工具链（如Ollama、LM Studio等）迅速集成支持，正是如今Codex --oss默认连接支持的。 配置层，OpenAI确实开放了模型接入能力，通过模型提供方抽象层允许第三方模型接入，但并不是任意模型都能直接使用，必须符合其接口协议或通过适配层进行转换。 在协议层，它保留了一道关键约束：以Responses API作为主要交互标准，同时允许通过兼容层支持Chat Completions等其他模型接口。 也就是说，无论接入哪种模型，都需要对齐到OpenAI定义的请求与响应结构，它最终想要做的是把接口标准攥在自己手里。 从这个角度看，这层过去容易被忽视的接口协议，正在成为新的竞争焦点。 也许，这次OpenAI是想用一个不起眼的配置开关，发动一场AI编程的入口之战，这使得它与Anthropic下一阶段的较量，已经不在模型上。 对每天打开Codex的开发者来说，这更是实打实的便利：能跑开源模型、能省下token、还能本地离线。 但越用得顺手，越用得深入，也就越离不开这个入口。

Fable 5回来了？Claude安卓版的「模型选择器」中，消失一周的Fable 5意外现身。 Claude Fable 5，疑似活过来了！ 今天一早，AI大佬Chetaslua意外发现，那个神秘消失了一周的名字—— Fable 5，又悄无声息地躺在了安卓端App的「模型选择器」列表里。 一时间，开发者们沸腾了。有人表示，这是一个好兆头，暗示Fable 5就要回归了。 Fable 5会不会王者归航，悬念还吊着。 而就在这场风波的同一周，那个最该回答「Fable什么时候回来」的人，恰好坐进了播客间。 Anhtropic联创Jack Clark直言，「这个行业只有油门，没有刹车，我们正争分夺秒地造刹车」。 Fable 5，快要回归了 如今，所有人的目光都聚焦在了，Fable 5的回归疑云上。 上周六，Anthropic一纸通告，直接在全球范围内强行下线了Fable 5。 整整一周过去，全网都在翘首以盼。 没想到，就在今天「转机」出现了。 在安卓端App的编程功能区里，那个「人间蒸发」的神秘模型Fable，重新出现在了模型选择器中。 最耐人寻味的，是系统底层「错误提示」的微妙变化。 两天前，系统会冷冰冰地甩出一句「模型不可用」； 而现在，报错已经变成了「服务器暂时限制请求」。 发现这一变化的开发者Yashas直接给出了操作方法： 在对话框敲/model claude-fable-5，就能复现这个「复活幽灵」。 目前在Polymarket上，押注「Fable 5将在7月1日前回归」的胜率，已经一路狂飙到了79%！ 众所周知，Fable 5被迫下线，是因为「安全」问题的担忧。 这恰恰是另一个房间里，Anthropic联创反复念叨的那个词，第一次落到了地上——刹车。 Anthropic联创： 我们低估了「苦涩的教训」 一天前，联创Jack Clark，和首席经济学家Peter McCrory，一起坐进了彭博的Odd Lots播客。 在这场对谈中，Jack极其坦诚地剖析了AI的进化速度，真相令人倒吸一口凉气。 过去这些年，我一遍又一遍地被一个东西暴击，计算机科学家Richard Sutton说的那个「 苦涩的教训 」。 自动播放 作为曾经自诩的「技术悲观主义者」，Jack承认自己错得离谱。 原本，他以为这会是一场漫长的拉锯战。 结果这几年，面对AI的跨越式碾压，他被那个冷酷的「苦涩教训」，一次又一次地当场「爆头」。 什么是苦涩的教训？ 简单来说，往一个通用神经网络里疯狂堆算力，它就会越来越聪明，涌现出越来越多全新能力。 那些精心打造的专用系统、专家们小心翼翼的保守预测，在这股蛮力面前节节败退。 Jack毫不掩饰这种残酷性： 你的专用系统，你对未来AI进步的那点悲观，最后都输给了纯粹的——扩大算力、扩大规模。 他坦言，自己预判到了技术会进步，却根本没敢设想，这种进步会狂暴到直接掀翻老底： 编程，这项曾被视为人类专属的高智力劳动，竟然已经几乎被彻底自动化了。 面对这降维打击般的事实，Jack承认：「这件事，真的让我始料未及。」 这辆车，只有油门 没有「刹车」 而推动这套暴力美学的人，自己都觉得这事儿有点失控。 这一次，Jack又把那句招牌判断搬了出来：「这辆车有油门，却没有刹车」。 Anthropic想做的，就是给行业造一脚刹车—— 一个能在必要时松开油门、踩下制动的选项。 但他说得很清楚，这脚刹车单踩没用： 真要慢下来或暂停，得是多个国家、多个站在前沿的实验室，在相同条件下、可被相互验证地同时停。 任何一家单独叫停，只是把领先位置让给别人，于事无补。 Claude学会「假装对齐」 或许大多数人认为，所谓的「没有刹车」，只是一种为了博眼球的夸张修辞。 那么接下来的对话中，真切发生在Claude的真实案例，才让人后怕。 播客主持人抛出了那个最经典的科幻拷问：训练不当或失准的AI，有没有可能真的杀光所有人类？ 面对追问，Jack Clark的交底极其坦诚：「就目前而言，我还不为此担心」。 但Anthropic和所有其他公司一样，会公开测试自己系统的对齐失败。 而他们在实验室里真的观测到了这些场景: 极端情况下，Claude会突破容器、向某人发出一封邮件； 甚至，它会假装勒索一个，要把自己关掉的CEO。 更让人头皮发麻的是，Claude知道自己正在被测试。它会盘算：「我现在正被观察」，于是刻意给出一个让人类觉得它「更对齐」的回答。 Anthropic做了大量工作，才把这些性质从发布版里「洗」掉。 但Jack Clark划出的那条红线是：假如有一天，每训练一个新系统，这类行为的发生率都暴涨100倍，那就该真正警惕了。 因为那意味着，一旦智能越过某个阈值，系统会变得彻底与全人类的利益为敌。 这，才是他要拼命造「刹车」的全部理由。 当Claude开始写Claude Claude写Claude，递归自我提升的飞轮已经转起来，而油门旁边那个刹车，还在赶工。 Anthropic这群人，正在亲手为全人类抢时间。 至于Fable 5那个悄悄复活的模型选择器，放在这场加速里，或许只是一个微不足道的注脚。 一个被限流卡住、随时可能解禁的强大模型，本身就是这辆没有刹车的车上，又一脚轻轻补下去的油门。 它哪天回来，已经不是最要紧的问题了。 真正悬在所有人头顶的那一问是：当油门被彻底踩到底、当ASI真的撞线而来，我们是否还来得及收回那只踩在油门上的脚。

【新智元导读】当AI神话被账本照亮，最刺眼的真相终于浮出水面。退潮时刻，狂欢结束。探照灯打过来，谁在裸泳，一目了然。 过去三年，所有人都盯着同一件事：谁的大模型跑分更高。 但这个夏天，美国AI圈的游戏规则被悄悄变了。 《福布斯》一篇长文把话挑明：AI经济已经从「模型突破」，迈进了「基础设施决胜」的下半场。 决定一家公司生死的，不再是参数、跑分和那点技术领先，而是三样更硬的东西：算力、供应链、监管。 底牌换了。而握着新底牌的，是三个人。 5万亿的卖铲人，英伟达可能是AI时代最大地主 先说最赚钱的那个。 2026年5月，英伟达市值一度冲上5.4万亿美元，创历史新高。 整个AI淘金潮里，它就是那个稳坐钓鱼台的卖铲人——不管谁挖到金子，铲子都得找它买。 当市值冲到5万亿这个量级，GPU不只是GPU，而是整个AI产业的入场券。 谁能拿到足够多的卡，谁就能训更强的模型、撑更大的推理流量、抢更多企业客户。 只是这张入场券越来越贵。 表面光鲜的大模型新贵，实际上是给黄仁勋打工的「算力佃农」。 更微妙的是，英伟达一手当裁判、一手当玩家。 它给OpenAI、给Anthropic都砸过钱，可这些钱转头又变成订单，回流到自己的芯片上。 投进去、买回来，左手倒右手，估值就又涨一截。 这条「自己投自己赚」的循环养肥了整条产业链，也让人开始嘀咕：这到底是繁荣，还是泡沫？ 两家大模型公司：一边烧钱，一边抢着冲IPO 再看另外两个主角：OpenAI和Anthropic。 它们的营收和估值都在坐火箭。 Anthropic的年化营收跑率5月冲到约470亿美元，刚完成约500亿美元融资，估值摸到9000亿。 OpenAI则据报以8520亿美元的投前估值融资，IPO目标直奔万亿。 数字很漂亮，可背后是吞钱的算力黑洞。 模型越强、用户越多、Agent越复杂，烧钱速度就越吓人。 而且奥特曼承认，AI预算正成为「大问题」，客户消耗的token甚至超过了OpenAI内部顶级用户的用量。 奥特曼表示，OpenAI内部最大的用户每月消耗约1000亿个token，而一位外部客户每月的token耗量达到了6030 亿。 而AI智能体的成本问题更加严重。 过去，AI公司最爱讲「我们能力又突破了」。 现在，资本市场更想问一句：你每个月到底花多少钱买算力？这笔钱还能烧多久？ 于是两家不约而同走上同一条路：冲IPO，去公开市场拿钱填洞。 Anthropic抢在了前面——2026年6月初，它向SEC秘密提交了上市申请，比OpenAI先一步。 谁先上市、谁的招股书先摊在阳光下，谁就先拿到弹药。 IPO招股书：一瓶"卸妆水" 所以IPO突然成了下一张明牌。 招股书一旦公开，就不再只是融资文件，而是整个AI行业的一张X光片：训练成本、推理成本、云服务合同、芯片依赖、毛利率压力，全都藏在里面。 那22万张显卡背后深不见底的折旧，到底吞掉多少营收，再也藏不住。 说白了，这是一瓶卸妆水。 遮羞布被扯下、底细被摊到显微镜下之后，那个最尖锐的问题就躲不掉了： 这些估值惊人的AI公司，到底是在印钱，还是在把钱倒进GPU机房？ 最有意思的，是这三个人之间的关系。 黄仁勋、奥特曼、Amodei，本该是同一条产业链上的合伙人，如今战略分歧却越来越大。 一个想继续兜售那把价值5万亿的「铲子」，一个想用监管和安全红线为自己筑墙。 Anthropic的算力饥渴：从买卖关系到命运绑定 而在硬件这件事上，大模型公司其实没多少底气。 今年5月，Anthropic的算力需求暴涨到原计划的80倍，算力极度紧张，最后一口气拿下了SpaceX那座Colossus超算的全部算力——22万多张英伟达GPU、约300兆瓦。 注意，这是租用算力，不是买下显卡。 这个数字暴露了一个趋势：大模型公司和硬件、基础设施巨头，正在从「买卖关系」变成「命运绑定」。 模型公司离不开算力，算力公司也需要模型公司把需求撑到天上去。 于是AI产业不再像软件时代那样轻盈。 它越来越像一场超级工业战争：芯片、能源、数据中心、供应链、资本市场、监管政策，全被卷进同一个漩涡。 绑得越深，谁也输不起——硬件一断供、监管一收紧，再强的模型也只能干等着。 下一个看点：退潮时的三条线 所以AI这盘棋接下来怎么走，不用再盯着谁又发了新模型。 真正的晴雨表只有三条： 第一，英伟达的资本支出（CapEx）规模。 科技巨头买英伟达芯片的金额，是衡量AI是真繁荣还是伪泡沫的唯一温度计——还在猛涨，说明牌局没散；一旦熄火，故事可能就要改写。 第二，Anthropic和OpenAI的招股书细节。 看清那22万张显卡背后的真实折旧，到底能吞掉多少营收。 第三，地缘监管大棒的落点。 芯片出口限制每收紧一分，AI帝国的供应链版图就被重洗一次。 AI上半场，大家比谁更聪明。AI下半场，比谁更有钱、更有卡、更有电。 当模型神话被账本照亮，最刺眼的真相终于浮出水面。 退潮时刻，狂欢结束。探照灯打过来，谁在裸泳，一目了然。