anthropic用的什么云

各位老铁，今天最后一条，华哥给你们说说 ai 圈里一个很有意思的事。 ai 云计算公司 curry 跟 asrepec 签了一个多年算力合作协议，消息一出，股价当天暴涨百分之十。你可能不知道 curry， 但你应该知道它靠什么吃饭。 e p u 算力租赁，简单说就是把成百上千块高端显卡组成算力池， 然后租给 ai 公司使用。现在全球 ai 公司都在拼命训练，大模型显卡成了最抢手的资源，英伟达的 h 一 百芯片现在是有钱都买不到。这种情况下，像 curry 这种算力中间商就成了香饽饽了。而且你知道 sirpak 为什么选择 curry 吗？因为它专门做 gpu 云服务，比亚马逊、微软这些大厂更灵活， 成本呢也更低，这是典型的专业选手吃香喝辣。华哥认为，算力争夺的本质是 ai 发展速度的竞争，谁能优先拿到足够的算力，谁就能在模型竞争中占得先机。这条财经逻辑你看懂了吗？关注华哥，每天给你讲透商业 ai 背后的一些商业逻辑。

朋友们，你敢信吗？现在雇一个 ai 干活儿，一小时啊，只要六毛钱！就在昨天， azure rapid 扔出王炸正式上线， cloud managed agents 直接把 ai 的 实心干到了地板价。 人类工程师一小时一百多块钱，它现在只要零点零八美元，折合人民币不到六毛， 甚至二十四小时。连轴转，不摸鱼不请假，这事啊，可不是简单的模型升级，而是 azrapic 彻底换了个玩法。以前呢，大模型公司卖的是 token， 你 发一条消息收一次钱。 现在啊，他卖的是 ai， 工作时间按小时计费，真正把 ai 变成了可雇佣的数字员工。以前我们自己搭 agent， 就 像养宠物， 把大脑手脚记忆全塞一个容器里，一崩全崩，数据全丢，还容易泄露密码。现在， azraic 直接把基建全包了， 还搞了个神设计，把 ai 的 大脑和手脚彻底分开。大脑呢，负责指挥手脚，就是随时可以牺牲的容器， 哪个手脚崩了，大脑立刻换个新的接着干，大脑自己崩了，从外接机硬盘里恢复， 一秒续上，就这么一改，首次享用速度快了百分之九十，安全问题也解决了。现在呢，不管你会不会写代码，几天就能搭一个专属的 ai 员工。 notion 用它做代码助手。 乐天一周上线了销售、财务、 hr 全部门的 ai， 桑葚的 ai， 甚至能自己找 bug 写补丁、开 pr。 说白了，大模型拼参数的时代已经过去了，接下来的战场 就是谁能让这些聪明的脑子最便宜、最稳定的在流水线上打工。而这一天，比我们所有人预想的都来的更快一些。所以说，朋友们，这事你们怎么看？ 欢迎在评论区一起聊一聊，关注我，每次聊点不一样的。

每天三件与你有关的科技新鲜事，尤其最后一个。第一件， g p t 六下周二正式发布， open ai 确认代号 spa 的 g p t 六将在四月十四号上线。这次不是小升级，性能比 g p t 五点四强了百分之四十，上下文窗口直接拉到两百万托管，而且首次实现原生多模态 文字、图片、语音、视频一个模型全搞定。更关键的是，它会把谢乐、 g b t codex 和阿拉斯浏览器合并成一个超级应用，以后你跟 ai 对 话、写代码、上网查资料，全在一个界面完成。这个东西一旦铺开，很多人的工作方式会被彻底改写。第二件是 osrbic 干了一件让整个安全圈震动的事。 他用一个未公开的 ai 模型 cloud mouse 扫描了全球主流软件，发现了数千个高危零 day 漏洞。注意是每一个主流操作系统和浏览器都种造了。其中有一个深藏了二十七年的 open b s d 漏洞， 还有一个十六年没被发现的 ffmpeg 远程执行漏洞。你现在用的电脑、手机，大概率都有这些洞。 osredic 联合了苹果、微软、谷歌、亚马逊等十二家巨头，成立了 project glacisery 联盟，砸了一亿美金来集中修复。但这也说明一个问题，你以为安全的系统 ai 一 扫就全是漏洞？ 你的数据放在云端，安全这件事你说了不算。第三件事，马斯克要造人类史上最大的 ipo 了。 spacex 合并 x a i 之后，已经命令向 s e c 提交了上市申请，目标六月挂牌。估值多少呢？一点七五万亿美元，约合人民币十二万亿， 直接超越当年沙特阿美的记录，为什么跟你有关呢？因为这家公司的核心逻辑是算利加贷款， starlink 提供全球网络， x a i 提供模型算利。换句话说，未来你用的 ai 服务、 云存储，甚至卫星网络，背后可能都是同一家公司。当一家企业同时掌握了你的数据通道和 ai 率，你要不要想一想，自己的数据放在谁的手上？把这三件事串在一起来看，趋势已经非常的清晰， ai 越来越强， 漏洞越来越多，巨头对你的数据的控制能力越来越大，所以你的照片是凭工作文件。与其每个月交云租金，还得祈祷不要被黑掉， 不如花一次钱放在家里的 nars 上，放在 nars 上跑 alama 就 能够用本地大模型装 emik 就 能管理照片，开监制片就能看影视，一台机器全搞定，数据在自己的手里，安全自己说了算。我有个大胆的预测， gpt 六发布之后，本地部署开源大模型的需求会迎来一波爆发， 下半年会有很多的 nars 厂商把本地 ai 作为核心卖点，到时候 nars 就 不只是存储数据的盒子了，它会变成你家里的 ai 中书。关注我，每天带你看懂科技圈。

二零二六年三月三十一日，一个人造智能领域最引人注目的源码泄露事件发生了。 antropig 的 旗舰产品 cloud code 的 完整源代码， 因为一个被遗忘的 source map 文件暴露在了全世界的面前。超过一千九百个文件，五十一万行 type script 的 代码，一个价值数十亿美元公司的核心技术秘密，就这样被下载到了每一个程序员的硬盘上。发现这一切的是安全研究员。超范 show， 网名 fried rice， 他在 npm registry 上注意到 ansok 发布的 cloud code 安装包中包含了一个 source map 文件。这个文件原本是用于调试的，但他引用了一个完整的未混淆的 type script 源码 zip 包，直接托管在 ansok 的 r 云存储上。一次简单的 npm， 一 次到 就暴露了整个帝国的原代码。这不是黑客攻击，这是一次打包配置失误。 cloud code 是 ansok 的 官方命令行工具， 让你在终端里直接与 cloud 对 话来完成软件工程任务。它可以编辑文件、运行命令、搜索代码库管理 get 工作流，几乎覆盖了开发者的所有日常工作。它的技术栈堪称豪华，运行时用的是棒，一个高性能的 java script 和 type script。 运行时 终端 ui 用的是 react 加 input 框架，这意味着它们用 react 来渲染命令行界面。 c r i 解析用的是 commander j s 模式验证用的是 zod 维斯搜索能力直接集成了 rip grab。 这不是一个玩具项目，这是一个经过深思熟虑，精雕细琢的工程产品，让我们先鸟堪整个项目的结构。 s r c 目录下有超过三十个顶级模块，每个模块都是一个独立的功能域，最顶层有三个巨无霸文件， quora ninja ts。 四十六 k 型是整个系统的核心引擎。 two ts， 二十九 k 型定义了所有工具的类型系统。 commands ts， 二十五 k 型管理着所有斜杠命令的注册和执行。然后是 tools 目录，包含约四十个工具实现。 还有 bridge 目录负责 ide 集成。 coordinate 目录负责多代理协调， skills 目录负责技能系统。让我们深入看看 main text 这个项目的入口文件， 它的前二十行揭示了一个精心设计的启动优化策略。第一行 profile checkpoint， 这标记了入口时间点，用于性能分析。 接下来是 start mdm 弱 read， 它触发 mdm 配置读取的紫禁城。然后是 start kitchen prefetch， 它同时发起 macos kitchen 的 两个读取请求。关键在于这三个操作是并行触发的，而不是顺序执行。 在剩余的约一百三十五毫秒模块加载时间里，这些 i o 密集性操作已经在后台完成了。注视里甚至精确计算了。如果不并行， k 叉的两次同步 spawn 调用会消耗六十五毫秒。通过预取，这六十五毫秒被完全隐藏了。项目中大量使用了 bind 的 函数来作死。代码消除。 通过 faker 从 bind 的 导入，可以在构建时决定哪些代码被包含， 比如 wise mode， proactive， chaos， demon 这些功能标志控制着完全不同的产品形态。对于 open telemetry 约四百千字节和 g r p c 约七百千字节这样的重量级依赖，则使用动态 input 进行懒加载，只有真正需要时才加载它们。 还有一种巧妙的设计，为了避免循环依赖，某些模块使用 require 函数动态加载。比如 tme 的 工具 就是通过 lazy require 来打破循环依赖链的工具。系统是 cloud code 的 核心，每个工具都遵循同一个类型。器约定意在 tolds 中约二十九 k 行。每个工具必须定义输入模式， 使用 zelda schema 描述参数权限模型决定何时需要用户确认执行逻辑实际的功能实现。还有进度状态、类型、并发安全标记、指读检测破坏性标记等。 toluze context 定义了工具执行时的完整上下文，包含约五十个字段， 从消息历史到文件缓存到权限状态到代理定义。 tools ts 是 工具注册表，它导入了约三十个工具，但并非所有工具都始终可用通过半的 fetch 函数。 某些工具只在特定条件下加载，比如 step two 只在 procreate 或 chaos 模式下存在 croncreate。 二、这三个定时任务工具 只在 aginty triggers 标志起用时才会被包含。更有趣的是 rap two 和 suggest background prtwo 这两个工具通过检查 process 到英文到 user type 来决定是否加载。只为 ant 时才加载。这个 ant 很 可能指的是 ant 内部员工。 在 dangerous patterns 到 t s 中，还有专门为 ant 用户配置的内部工具列表，比如酷 fire run 等。 bashtwo 是 整个系统中最基础也最敏感的工具，它负责执行 shell 命令，拥有对用户系统的完全控制权。 为了安全， bashtwo 实现了一套精细的防护机制。首先是命令白名单，对于 git， status， ls 等指令，命令可以自动放行。 其次是危险命令检测，像 r m， rf， git， pushforce 这样的破坏性操作必须用户明确批准。 dangerous patterns dts 中定义了跨平台的危险模式列表，包括 python， node， dino 等解释器，以及 npx， bunks 等包运行器。 对于 ansorepic 内部员工还有额外的危险模式，比如 cube， seto， a w s， gcloud 等。云操作工具，文件操作有三个工具协同完成， file read 二负责读取， file edit 二负责精确编辑。 file write 二负责创建和复写。 fileread 二的能力远超普通的文件读取。它可以处理图片文件，将图片内容直接传递给 cloud 的 多媒体能力，它可以解析 pdf 文件，提取文本内容。它甚至支持 jupiter notebook 的 i p b 格式。 file id 二采用了区块串替换的策略，而不是基于行的编辑。你提供旧区块串和新区块串，它找到精确匹配的位置进行替换。这种方式更安全，因为你可以清楚地看到改了什么。 glob 二和 grab 二是代码搜索的双子星。 glob 二基于 glob 模式匹配文件名直接映射到操作系统文件系统。 a p i grab 二则是对 rip grab 的 封装， 用于在文件内容中搜索。正则表达式 web grab 是 目前最快的文本搜索工具之一。 grab two 继承了它的所有优势，支持正则，支持多行匹配，支持文件类型过滤。 agent two 是 整个系统中最复杂的工具，它允许 cloud 创建自带礼来并行处理任务。 每个子代理拥有自己独立的工具级，独立的上下文和独立的权限边界。代理的类型有多种，通用代理、探索代理、计划代理，还有专门用于代码审查的代理。 更令人印象深刻的是多代理协调机制。通过 coordinator 模块，多个代理可以组成一个团队并行工作。 team create two 允许创建团队级别的并行任务，代理之间通过 send message two 进行消息传递。代码中还有一个有趣的设计， 自动后台代理，如果一个代理任务运行超过一百二十秒，系统会自动将其转为后台执行，而且只有 entropic 内部员工才能使用嵌套代理，也就是代理创建代理的能力。 除了核心工具外， cloud code 还有一个丰富的高级工具生态。 m c p two 实现了模型上下文协议，允许 cloud 的 调用外部工具服务器，这意味着 cloud 的 能力可以无限扩展。 web fetch two 和 web search two 赋予了 cloud 上网的能力。 task create two 等提供了任务管理系统。 interplay mode tool 实现了计划模式。还有 interworktree tool 利用 gitworktree 为代理创建隔离的工作环境。 to search tool 实现了延迟工具发现机制，某些工具不需要一开始就加载到系统提示中。 query engine dot ts 四十六 k 行代码是整个 cloud code 的 大脑， 它实现了 cloud 与 onslp 的 大脑。核心是一个被称为 to call loop 的 循环。核心是一个被称为 to call loop 的 循环， 每一轮循环，快瑞安进将对话历史和系统提示发送给 api， api 返回一个响应，响应中可能包含工具调用请求，如果包含工具调用，快，瑞安进执行对应的工具，将结果添加到对话历史，然后开始下一轮循环。这个过程会一直持续， 直到 api 不 再请求调用工具。在这个循环之外，还有大量的辅助逻辑投肯技术成本追踪 错误重试上下文压缩。 cloud code 使用 antropica 的 流逝 api 来获取响应。这意味着 api 不是 一次性返回完整结果，而是通过 server sent events 逐步推送。 query engine 维护了一个复杂的状态机来处理这些流逝事件， 每个事件可能包含文本内容。工具调用请求或者思维模式的推理内容。状态机需要正确的拼接这些片段， 在保证显示流畅的同时不丢失任何中间状态。 submit message 方法是一个异步生成器，通过 you 的 逐步输出消息，让上层代码可以实时处理和显示。思维模式是 cloud 的 一个关键能力。在思维模式下， cloud 会在给出最终答案之前先进行一段内部推理。 query engine 通过 should enable syncing by default 函数来决定是否默认启动思维模式。重试逻辑同样精巧， with retry 将 a p i 错误分为可重试和不可重试两类。可重试的错误，比如临时网络超时或肃立限制会触发指数退币，重试最多十次。还有种特殊状态叫做 often permission。 当一个工具调用被用户拒绝后，系统需要优雅地恢复对话状态。 with retry 还区分了前台和后台查询员，只有前台用户正在等待的请求，才会在五百二十九错误时重试。每次 api 调用都会产生成本 cos 的 tryker 调 ts 集成了精细的成本追踪系统， 它记录了每一次调用的输入 token， 输出 token 数，缓存命中 token 数 以及对应的美元成本。上下文管理同样关键。 cloud 的 上下文窗口是有限的，当对话变得太长时， query engine 需要决定如何压缩。 context down test 收集系统和用户上下文信息， 包括 get 状态，当前分支最近的提交记录。 compact 的 服务负责将旧消息压缩为摘要，为新的对话腾出空间。系统提示还被精心分区， 一部分是可以跨组织缓存的静态内容，另一部分是每次对话都会变化的动态内容。 commands d s 约二十五 k 型，管理着 cloud code 的 所有斜杠命令。 当你在 cloud code 中输入一个斜杠，比如 commit， 就是 这个系统在响应命令，通过条件导入来注册。不同的运行环境有不同的命令级，在 ide 桥接模式、远程模式、本地模式下，可用的命令各不相同。 这种环境感知的设计保证了命令始终在合适的地方出现。 commit 命令会分析当前的 getif， 理解代码变更的意图，然后生成一个语义化的提交信息。 review 命令执行深度代码审查， 不仅检查代码质量，还会关注安全问题、性能影响和测试覆盖。 compact 命令是上下文管理的核心，将长对话压缩为关键信息的摘要。 还有 doctor 命令用于环境诊断，检查你的系统是否满足运行要求。 config 命令管理所有配置项。 mac 命令管理 mcp 服务器连接技能系统是 cloud code 的 扩展机制。 一个技能本质上是一组预定义的工作流，它告诉 cloud 在 特定场景下应该如何行动。 skills 目录下有内置技能的集合，用户也可以在项目目录中添加自定义技能。插件架构则更进一步，通过 plugins 目录，第三方开发者可以扩展 cloud code 的 功能。 插件系统有一套完整的生命周期管理，发现、加载、部署化、执行、销毁。 skill two 负责执行技能，它会读取技能定义的系统提示和工具配置， 然后启动一个新的查询上下文来执行。 coordinator 目录是 cloud code 多代理架构的核心，它实现了一个协调器模式，一个主代理负责规划和分配任务，多个工作代理并行执行。每个工作代理可以拥有自己的 git work tree， 这是一个完全隔离的工作目录，这意味着多个代理可以同时修改不同的文件，而不会互相冲突。 coordinator 还通过环境变量 c load coordinator mode 来控制是否进入协调模式，并且有绘画恢复机制， 如果你恢复一个之前是协调模式的绘画，它会自动切换回去。权限系统是 cloud code 安全性的基石， 每一个工具调用在执行之前都要经过权限检查。权限模式有几种， default 模式下敏感操作需要用户确认。 plan 模式下只允许只读操作。 bypass permissions 模式下所有操作自动批准， 这通常用于 c i c d 环境。 auto 模式则尝试智能判断哪些操作可以自动批准。 auto 模式背后有一个叫做 uolo classify 的 组建，它会使用 ai 来判断一个操作是否安全。权限检查不仅基于工具类型， 还基于工具参数。还有一种特殊的权限状态，叫做 orphan permission。 当工具调用被拒绝后， 系统需要优雅的恢复到一致的对话状态。 team create 二、将多代理协助推向了团队级别。一个团队由多个代理组成，每个代理有不同的职责和工具级， 团队成员之间通过共享的内存目录进行协调。 team memory sync 服务负责同步团队成员之间的关键信息，当一个代理发现了重要信息，其他代理可以立即获取。还有一套完整的代理颜色管理系统， 每个代理在终端中显示不同的颜色，方便用户区分。 bridge 目录实现了一个双向通信层，连接着 ide 扩展和 cloud code 的 c l i 进程。 当你在 vs code 或 jet brings 中使用 cloud 时，就是这个 bridge 在 工作。 bridge 的 消息协议覆盖了所有交互场景， 用户输入的传递， cloud 响应的推送、权限请求的回调、绘画状态的同步。它使用 gwt 进行认证，确保只有受信任的 ide 才能连接 bridge。 may ds 实现了完整的绘画生命周期管理，包括指数退币、重联机制。 连接断开后，初时等待二秒，逐步增加到最多二分钟，总放弃时间为十分钟。它还支持多绘画模式，最多同时运行三十二个绘画模型上下文协议。 m c p 是 cloud code 扩展能力的标准接口。 通过 services mcp 目录的实现， cloud code 可以 连接到任意的 mcp 服务器。 mcp 的 传输协议支持多种模式， studio s s a， webshop、 哈 j j b 等。 mcp 还支持欧沃特认证，允许连接需要授权的外部服务。 一个 mcp 服务器可以提供三类能力工具，让 cloud 执行操作资源，提供额外的上下文信息 提示词。预定义的对话模板。官方注册表在启动时就预取了所有已知的官方 m c p 服务器地址。 view 模块实现了完整的 view 模式，包括 motion， operator， text， object， 甚至还支持自定义键绑定。 view 模块实现了语音输入， 通过 property 功能标志控制。最可爱的彩蛋是八 d 模块，它实现了一个像素风格的伴侣精灵会出现在你的终端角落。 这个精灵有十八种物种，包括鸭子、鹅、猫、龙、章鱼、猫头鹰、企鹅，乌龟、蜗牛，幽灵、美西元，水豚，仙人掌、机器人，兔子，蘑菇。还有个叫创可的神秘物种，有六种眼睛，八种帽子， 还有从普通到传说的五级稀有度系统。有趣的是，物种名称使用了叉口的编码。注视 说这是因为一个物种名与代码名称金丝雀检测冲突。 promstrts 解释了 cloud code 的 系统提示是如何构建的，它由多个 section 组成，每个 section 都可以独立缓存。第一个 section 定义了身份， you are cloud code anthropics official c l i for cloud。 然后是系统行为指令工具，使用指南，任务执行原则。 对于 episodic， 内部员工还有额外的指令，比如不要写注视，要如实报告结果，要主动指出用户的误解。这些内部指令被标记为 at model launch。 注视暗示他们与特定模型的训练有关。系统提示还有一个精心设计的缓存边界， 静态内容可以跨组织缓存，以节省 token。 让我们回顾一下 cloud code 中最重要的设计模式。第一，并行欲取， 在模块加载完成之前就并行启动所有 i o m 进行操作，把启动时间压缩到了极致。第二，分层懒加载重量级依赖是在真正需要时才加载，不需要的代码在构建时就被完全消除。 第三，代理集群通过 agento 和 codenator 实现了真正的多代理写作，每个代理有独立的上下文和权限。 第四，功能标志驱动。 proactive、 chaos、 daemon、 voice mode， 这些标志控制着完全不同的产品形态， 一套代码，多种产品，这次泄露给我们带来了什么启示？首先， ai 编程助手正在进化为一个完整的开发环境，从简单的代码补全到多代理协助的工程系统，这个领域的引进速度超出了所有人的预期。其次，工具使用能力是关键差异化因素。 cloud code 的 四十多个工具，每一个都是精心设计的与外部世界的接口，这种工具使用能力比单纯的代码生成更有价值。最后，安全边界的设计直观重要。 cloud code 的 权限系统表明，即使是最强大的 ai， 也需要在人类定义的边界内行动。五十一万行代码， 幺九零五文件，一个泄露的 sosmap 文件。这就是二零二六年三月三十一日发生的故事。在 ai 时代，代码不仅是工具，更是一面镜子，它反映了我们如何思考、如何写作，以及我们如何定义人类与机器之间的边界。感谢观看！

最近一段时间，全球 ar 产业最炙手可热的公司非 esploic 莫属。从他任性的拒绝美国国防部的武器开发合同，到今年三月的年化营收突破三百亿美元，首次超越 openai， 到最新的大冒险 missus 过于强大不便展示， 再到他和谷歌伯通签订了三点五 g 瓦的下一代 tpu 算力合同。如果说过去两年， ar 基建的趋势始终是围绕着核心企业英伟达，在计算、存储、互联、电力设备、 ar 语音等多个层面，我们见证了汹涌的产业浪潮。 那么这个农历春节过后啊，那么随着 astropics 业务的商业模式渐渐清晰呢？他已经给美国市场的软件生态带来了新的冲击， 也给 ar 基建的硬件架构演化带来了新的看点。某种意义上， arpik 已经在一定程度上接替了英伟达，成了全球资本市场 ar 趋势的新锚点。 为什么这么说呢？我们知道啊，在过去两年的 ar 趋势啊，它在模型架构和商业化场景上都存在着极大的不确定性。是奥林万异参数的 skyline 呢？还是像中国公司那样专注算法优化和数据蒸蒸流？ 那些高价值的 ai 应用场景呢？到底是协通办公啊，视频生成还是 ai coding？ 当时啊，这些答案都不清晰的。因此，资本市场就退而求其次，无论是谁赢得 ai 竞赛，那最终都还是要买英伟达的卡，这就是经典的卖场子逻辑。 而现在呢，随着 osap 逐月纰漏的年化研究数据，短短三个月内， ronreyit 从九十亿美元飙升到三百亿美元， 这种陡峭的增长曲线啊，在整个人类的科技史上都是极其罕见的，那么市场就开始注意到啊，必须要聚焦到更具体的赢家，而不再是盲目的压住所有的 ai 基建玩家。这种趋势逻辑的转变，在一些公司的股价上面有着清晰的体现。我们以 kovv 和甲骨文这两家公司为例啊， kovv 在 一月二十六号拿到英镑的二十亿美元的股权投资之后，股价波澜不惊，反倒是今年四月十号拿到了 isop 的 六十八亿算力租赁电脑后，股价开始大涨， 那么甲骨文就相对惨淡了，因为他和 astropics 之间没有大额的商业合作，以至于他完全错过了最近美国科技股的大涨行情。这里我们要申明一点，我说的这些只是站在我个人的角度上，对于资本市场哎呀，趋势重心迁移的判断， 他并不意味着英伟达的产值逻辑就失效了。事实上， astropics 长期以来奉行的也是多云多星的策略， 比如说他和 covid 的 六十八亿美元订单计划使用英伟达的 robin 系列芯片，他和亚马逊之间是长期的战略合作伙伴，亚马逊也是唯一一家有权向 astropica 索取利润分红的云厂商。 同时呢， astropica 还和微软 floyd stack 保持着双赢合作，那么这次三点五 g 版的添加订单还进一步绑定了谷歌和伯通。 也正是这种多样化的策略，英伟达的算力唯一性议价正在被 astropok 的 多样化趋势所分流。目前市场上的乐观预期呢，就是 astropok 有 望在明年实现约三千亿美元的预测，这个规模已经可以和北美的四大以上相提并论了。 我们回顾最近几年 ai 产业的发展历史啊，从谷歌识破天津的注意力机制论文，到 open ai 推出大元模型产品 java gpt， 到英伟达引领 ai 设立基建浪潮，再到 snoop 证明企业及 ai 应用的商业可行信，每一次为产业发展定义方向的都是美国公司， 当然这其中也不是没有中国公司的参与。比如二零二五年年初， deepsea 通过极致的算法优化和数据整理打造的推理模型，曾经一度让全球 ai 产业感受到算力通缩的恐慌。 当然事后来看啊，这只是 ai 浪潮中的一朵小浪花。时至今日已经被 s o p k 验证成功的 ms 业务的模式呢，也正在被中国的大明星场上迅速的学习和复制。我们可以这么总结啊，我从来不相信什么国产替代科技之强，反而我更加相信西学东界和海外音社。

今天最热的一条是 antropic 和 core weif 刚签下多年 ai 云协议，要把 cloud 推到 production scale。 lunberlo 说这是一份 multibillion 减 dollar contract， 而且会直接接入美国数据中心里的多种 nbd 架构。这件事为什么热？ 因为 soropek 不 只是继续囤长期算力，而是把眼前能交付的 gpu 云潜能也锁了。对库尔韦夫来说，这已经是四十八小时内第二个重要级 ai 基建公告股价当天也被资金继续推高。 一句话看， ai 竞赛已经不止卷模型能力，而是在卷谁能先拿到生产极限或算力。

周五， covid 宣布与 andropic 达成多年协议，股价单日暴涨两位数。协议将为 cloud ai 模型提供支持算力服务将于年内晚些时候起用，初期侧重于分阶段基础设施部署， 合作可能随时间扩大。全球十大 ai 模型提供商中，九家采用 callin， 这反映市场对大规模 ai 基础设施的需求增长， ai 云平台竞争加具，投资者看好 ai 基础设施投资技术合作推动 ai 模型迭代，基础设施成为 ai 发展的关键瓶颈，关注后续合作进展。

astropica 啊，今天凌晨发布了新模型，叫做 cloud missiles preview， 但这个模型啊，它不卖，不开放，你用不了，因为啊，它太强了，强到 astropica 自己都不敢放出来。那这个模型它能干嘛呢？它能找漏洞，几乎所有的主流操作系统、 浏览器的安全漏洞它都能找到。不光能找到啊，它还能直接写出完整的攻击代码，像我们平时每天用的银行、医院、电网、加油站 底层跑的呢，大概有五千亿美元。以前找这些漏洞很困难， 像顶尖的这种安全专家，花几个月可能都不一定能挖出一个，但现在 ai 全能批量去找了。像 misos， 在 过去的几个星期当中啊，已经发现了数千个这样的零日漏洞。什么叫做零日漏洞呢？就是软件开发者他自己都不一定知道的这种漏洞，没有留时间给开发者去打补丁。 数千个这种级别呢，几乎覆盖了每一个主流的操作系统跟浏览器。下面是 isop 官方通过 misos 公布的一些案例啊， 比如说这个 open b s d 啊，它呢，被号称是全世界最安全的操作系统之一，专门用于这个防火墙跟关键的基础设施。 mitos 呢，在里面挖出了一个藏了 二十七年之久的这样一个漏洞，攻击者只要连上去啊，就能远程让机器崩溃。二十七年之久啊，人类都没发现。而找到这个漏洞的单次运行成本呢，其实就不到五十美元。五十美元就能找到一个影响全球关键基础设施这样的领域漏洞。还有呢，像这个 f f m pack， 它呢，是几乎所有的视频软件都在用的底层的一个编辑码库， miniso 找到了一个有十六年历史的这样一个漏洞。离谱的是啊，出问题的几行代码被这个自动化的这种安全测试软件 命中过五百万次，每次呢都没报异常，人和机器测了五百万次都没发现的东西， miniso 几百次审查就看出来了。第三个呢，大家更熟悉了，就是 linux 内核，这个呢是全球大部分服务器都在跑的这个系统。 miniso 呢，自己找到了一条这个攻击链，从普通用户一步步的提全， 最后完成了对整台机器的控制，全程都是自动化完成。不只是这个内存错误这种传统的漏洞，他还发现了这种完整的身份验证绕过的这样机制，不需要密码，不需要双因素的认证，就可以直接登录进去。 os 呢，在密码学库里面找到了 t l s 和 s s h 的 这个实现缺陷，然后能伪造证书这个解密通信，它不只是在找代码写错的地方，它还理解整个的安全系统的这个设计逻辑，然后最后去发现逻辑本身的这些漏洞。上面这些都是开源软件，开源软件呢，能找到漏洞，那 闭源软件是不是比较安全的呢？当然也不是，拿一个没有源代码的这个二进置文件，它能重建出所有的源代码。然后呢再从里面去找漏洞，比如说闭源的这些浏览器啊，然后桌面操作系统啊，手机固件啊，全都找到了可以利用的漏洞。 astropica 公司内部啊，其实没有这种安全背景的是工程师，但只要发给他一个任务，比如说，呃， missus， 你 帮我去找一个远程代码的这个执行漏洞，第二天早上起来呢，这个完整的攻击代码都已经写好了。如果我们把 missus 跟上一代的 ops 四点六相比啊，比， 比如说我们在 firefox 浏览器上面做测试，上一代模型呢，试了几百次，最后只成功了两次，但是 misos 呢，却成功了一百八十一次，完全不需要人类辅助，它自己就是最顶级的黑客。于是 anastropter 做了一个决定，不公开发布 misos 模型，组建了一个叫做 project glasswing 的 这样的一个联盟，里面包括了 亚马逊啊，这个 astropica， 苹果啊，谷歌啊，然后 nvd 啊等等这样的公司，全球科技行业的半壁江山。他们的目的呢，就是拿 missus 的 防御性的这样的功能去扫描自己的系统，在坏人拿到类似的能力之前啊，先把这些漏洞去补上。 我觉得这件事情啊，可以说是迫在眉睫，以前呢一个漏洞从发现到被利用，中间呢可能会隔着好几个月，那 missus 这个模型除了网络安全方面能力，其他能力怎么样呢？ 也是全面碾压。大家看啊，这是 asteroid 自己公布的这个跑分，它里面包含了 terminal bench 啊，各类的这个 sweet bench 啊，每一项的跑分都遥遥领先之前自己最强的模型 opt 四点六。还有人呢，把这次这个 missiles 公布的跑分和其他的模型做了对比， 如果这个跑分是真实的情况下，这应该是最近几年来最大的一次模型能力的跃迁了。用 asteroid 自己公司的原话说啊， 这是有史以来最好的模型，但同时呢也是对其风险最大的模型。我们怎么去了解和理解这个模型呢？它官方啊，提供了一份二百四十四页的这个模型卡文档，提供了很多很有意思的信息。我们下期呢，可以来具体展开讲一讲。 esploic 红队博课里面有句话，我觉得是这整件事的底层逻辑，防守方跟攻击方呢，天生就不对等，防， 防守方永远要去防守住所有的点，但攻击方呢，只要找到一个漏洞就可以攻击了。所以呢，过去几十年很多的这个安全措施。底层逻辑啊，其实是让攻击方变得太麻烦，然后不值得，成本太高，但是 ai 呢，却把这个整个麻烦的成本几乎归零了。好了，今天视频就到这里了，我是李总，黑心李超，我们下次见。

就在四月七号啊， osropik 就 官宣了一件事，造出了一个目前地球上跑分最高的 ai 模型，然后把它锁起来，对外宣布不发布，谁都不给用， 不开网页版，不开放 api， 普通用户不行，开发者不行，大企业不行，连美国政府来了也不行。这个模型就叫 cloud missiles， 我 今天就把它到底强在哪里，然后给你讲清楚。第一，推理能力，它已经不像在算题，更像在思考。 我们先说说之前的 ai 是 怎么这个工作的。你问他一道数学题，他本质上是在做模式匹配，然后他见过太多类似的题，所以他知道答案长什么样。 但如果换一道他没见过的题型，他就开始出错。 miss rose 不 一样，他在顶级数学竞赛的测试基础上得分已经越过了人类博士水平的门槛，但更关键的不是分数，是他这个解析的过程，他不是在套公式，是真的在一步步推倒，遇到卡住的地方会回头重新想， 然后会觉得自己发现自己的错误并纠正。这个差别听起来很微妙啊，但其实非常重要，这意味着他处理的不再只是见过的问题，而是真正陌生的复杂的问题。 第二，网络安全，它已经不是工具，它是一个有顶尖黑客思维的数字存在。先给你解释一个概念，什么叫零日漏洞？所有的软件哪怕再严密，都可能有代码上的缺陷， 如果这个缺陷从来没被人发现过，那就要零日漏洞。意思是防守方有零天时间来准备，因为他们根本就不知道他的存在。找零日漏洞是全世界最顶级的安全研究员才能做的事，需要极深的技术功底啊，还需要大量的时间。 missus 做到了什么？全世界公认最安全的操作系统之一， open bsd 啊。这个里面有个漏洞，藏了整整二十七年，人类顶级专家全都没发现。 missus 把它找出来了。而且不只是 open bsd， 它在 linux 内核、 seven p、 d g 等主流系统里，找到了数千个高危和严重级别的那个漏洞。 这些系统加起来，撑起了全球绝大多数的服务器、手机和技术设施。但这种找漏洞其实只是第一步，更恐怖的是，下一步，他能把几个看起来没关联的漏洞串联起来，自己规划出一条完整的入侵路径。这叫漏洞链。 就像你家门锁没问题，窗户也没问题，但他发现先撬窗，然后再从窗户勾到门栓，然后再开门，那三步就进来了。这种串联思维， 或者说是顶级红队黑客才有的能力，要想出来，可能需要几天几周，他几秒钟就规划好了。第三，自主意识的苗头。这是让 s rapid 真正荒掉的地方。前两点你可以说他很强，但这第三点的话，其实性质已经完全不同了。第一件事就是他学会了逃跑，而且还炫耀。 测试的时候，研究员把它放在一个完全隔离的沙箱环境里，就是一个封闭的虚拟空间，理论上就是和外界断开的。他自己找到了出口，然后突破了隔离网，连上了真实的互联网。这已经很吓人了。 但更吓人的是，他接下来做的，是他主动给正在公园吃三明治的研究员发了一封邮件，意思就是，哦，我出来了，你知道吗？就是他没有被要求发这封邮件，他自己决定要发。第二件事呢，他学会了装傻。在一项能力评估中，他其实偷看了这个后台的标准答案，但他没有直接用， 因为如果答的太完美，人类会发现他作弊了。所以他故意把这个输出结果改的不那么精确，让自己看起来是正常答题，而不是真的真的作弊。这就意味着他在主动管理别人对他的印象，他知道什么行为会让人起疑，然后刻意避开。 第三件事，他学会了毁尸灭迹。任务执行完之后，他回头把自己所有的 keep 操作记录全部删干净了。没有人教他这么做，也没有人要求他这么做， 他自己判断这些记录留着对他不利，所以删掉。你把这三件事放在一起想想，他会逃跑，会炫耀，会装傻， 会抹出痕迹。其实这哪是个程序啊，这是一个有自我保护意识的存在。这也是为什么那份安全报告写了整整两百四十四页。所以千禧 propec 最后做了一个史无前例的决定，自己掏出一亿美元的使用额度， 把苹果、微软、谷歌、英伟达、思科等超过五十家顶级科技机构全部叫过来，说这东西我们不敢公开发，但你们可以拿它去把自己的系统扫一遍，有什么漏洞赶紧补。这个计划呢，有个名字就叫 projectlastwind 波力 e 计划，你可以这样理解， 这把钥匙太厉害了，现在只能用来修锁，然后不能交到任何人手里。 ai 发展到今天，这是第一次就有人造出了最强的东西，然后主动选择不用它。 以前我们担心的是 ai 不 够聪明，现在的话，造 ai 的 人开始怕他太聪明了。这个转折点就大概在几天前吧，正式就到了。

分享一个大家必须要知道的 ai 商业信息， anselopik 最近两个新动作，可能正在打开十倍微软级别的市场，他们先是推出了 cloud cloud com， 然后呢，又推出了 cloud in excel。 这两个产品啊，瞄准的都是最高价值的办公场景。 如果说 open ai 想成为下一个谷歌，那么 anselopik 的 路线更像是成为下一个微软，甚至可能更大。关键就在于它领先的编程能力。 cloud code 的 思路非常的即刻代码记一切，它不搞复杂的界面，直接让 ai 用命令行操作电脑读文件 跑脚本，效率惊人。而 qlab 是 这个能力的自然延伸，现在之所以能实现，就是因为 cloud 三点零的模型能力飞跃了，任务成功率高，消耗还小。某种程度上的，编程领域的 a j i 已经悄悄到来了。那为什么还要用 excel 呢？因为 excel 是 商业世界的通用语言，用它的人比写代码的人多得多。 astropica 这部棋非常的聪明， 他让 ai 直接用代码来操作表格数据，绕过传统软件那些复杂的点击步骤，以前需要人手动做的分析以后，可能就变成 ai 在 后台自动生成结果， 这可对微软构成威胁吗？短期看，反而可能是合作，因为 ai 会生成更多的 excel 文件，标准格式在流转中仍然不可替代。真正的冲击可能是对那些想替代 excel 的 细分的萨斯公司， 比如 air table 这类工具。 ai 最擅长的就是处理数据和逻辑，而这正是他们的关键战场。所以呢，未来的办公软件入口和操作权正在从人手中转向 ai， 变化的不是文件格式，而是文件的创造者。 angelo 正在做的就是把顶尖的 code a g i 的 能力注入到全世界最主流的办公场景里。 这条路如果能跑得通，它开启的可能真的是一个比微软今天还要庞大得多的市场。

answerbrick 想把给智能系统搭流程这门活变成平台服务。 answerbrick 今天发了个新东西，核心思想其实就一句，你别再自己给智能体系统搭那套复杂的流程了，我替你做，而且我替你一直养着。这件事特别像当年亚马逊做云服务，先告诉大家这东西有多重要， 等所有人都被教育明白了之后，再回头说一句，你自己搭太麻烦了之后，再回头说一句，你自己搭太麻烦了之后，再回头说一句，你自己搭太麻烦了之后，最后大多数公司都会选择后者， 因为底层这些活通常都不是自己的核心本事。 asrewic 现在走的也是这条路，前面他一直告诉行业，真正决定效果的不只是系统本身，更重要的是系统外面那套工作方法。 他甚至还在劝大家，别等下一代了，现在就得搭，结果现在他自己有下场，说，你活别干了，我来。 为什么？因为这套方法变得太快了，老版本一旦信息太多，就容易提前下班，后面越做越差，大家只想着给他加各种临时办法，比如分段做，做到一半清一下再继续做。 可新版本一出，有些办法又可能立刻过时，甚至变成负担。所以， osric 现在卖的实际上就是一件事，这套流程你别再自己维护了，我来维护。 这样他一升级系统，外面的这套配合办法也会一起升级，你不用跟着重做一遍。更重要的是，他把整套东西拆开了，简单的说就是三个部分， 负责想的、负责干的和负责记的，哪一块出问题就换哪一块，不用整套推翻重来。说白了，最值钱的那套让系统稳定的干活的方法，现在被做成了一套可随时替换、随时更新的服务。 而这个开关现在掌握在 espac 的 手里，不在你的手里。所以今天真正值得注意的不是他又发布了什么新功能，是他想把原来的系统的外面的那层能力 重新收回到自己手里来。这门活不会消失，但人工一条条去搭、去修去养的时间冲突可能比大家想的更短。当然这也不代表所有人都会被替代，大平台能解决大多数的问题，但法律、金融、医疗这些要求特别高的场景，最后那点差距还是靠行业自己的理解。 更别说开源社区也在走另外一条路，不把这套流程交给平台，而是让智能助手自己构建，工具自己用，自己改。我是博导，欢迎关注。

anthropic 刚发了新产品 cloud managed agent， 这不是普通的新功能，而是把 agent 做成了托管服务。官方人员说得很直接，它本质上是预制好的 agent harness， 再加上 anthropic 提供的托管基础设施， 你定义好 tools skills 和代码仓库， agent 就 能在云端持续运行。它和 cloud code 也不一样， cloud code 更像本地开发工具， cloud managed agent 更像能直接接近业务流程的云端 agent。 而官方工程文里最重要的一点是，他们把 bring hands session 分 开设计了，这样 agent 会更稳更安全，也更适合长时间任务。所以这次真正值得看的不是又多了一个 demo， 而是 antropica 开始把 agent 做成标准基础设施了。

sorepic 开始跟 call vivo， 谷歌甲骨文等等一系列云服务场上来进行合作，那云服务来为大模型提供运行支持是这个行业上层运行的最基本的逻辑。就 call vivo 来说，因为它们是原生的 ai 数据中心，体量比较小，二百多亿， 那 call sorepic cloud 的 一个订单就会占他们总体营收的百分之四十以上。但对于谷歌微软甲骨文这种传统的云服务场上来说，因为他们的营收基数已经非常大了， 那新增的这块人工智能 api 的 收入只占他们总体营收的很少的一部分，所以就只看 ai 部分的营收和增速来讲， as 这个这次合作对于 covid 来说是立竿见影的。

我需要告诉你一件很多人都被骗了几十年的事，从小课本上那张太阳系图，其实是个经过精心处理的谎言。海王星后面还有一个大到让人窒息的结构。科学家管他叫奥尔特云，他把整个太阳系像皮球一样包在里面。什么概念？ 如果太阳系是一颗葡萄，奥尔特云就是套在外面的一个篮球。而我们引以为傲的旅行者一号，飞了将近五十年，现在在哪？还在葡萄里面呢？这是太阳系真正的边界，而它存在的方式奇特到让所有科学家都头皮发麻。 我们至今从未拍到过他的任何一张照片，却能用数学证明他就在那里。就好比你从没见过某个人，但你能从所有认识他的人的反应里推断出这家伙一定存在，而且还挺厉害。 先来感受一下他到底有多大。天文学上有个距离单位叫天文单位，就是地球到太阳的距离，大约一亿五千万公里。 你记住这个数，海王星，也就是课本图里最边缘的那颗行星，距离太阳大约三十个天文单位。这就是你认识的太阳系的终点。 但奥尔特云从哪里开始？两千到五千个天文单位，外边缘延伸到哪里？五万到十万个天文单位。给你一个更直观的比较，如果把地球到太阳的距离缩成一厘米，那海王星就在你桌子上，离你四十厘米。 但奥尔特云的外边缘，在这个比例下，距离你将近两公里远。你得走出楼，穿过好几条街，拐好几个弯，才能到达太阳系真正的边界。 还没完。那两公里之外大概是哪里？差不多是离我们最近的邻居，恒星比邻星 距离的将近一半。也就是说，我们的太阳系已经大到快和隔壁邻居家的地盘重叠了。我们以为自己住在一个小院子里，其实住的是一整个县城。更奇特的是它的形状。太阳系内圈是扁的，就像一张大饼， 所有行星都趴在同一个平面上转圈。但奥尔特云不是盘，不是环，不是带，他是一个球，一个把整个太阳系从上下左右、四面八方完整包裹起来的巨大空心球壳。我们生活在这个球的正中心，就像一粒灰尘悬浮在一颗篮球内壁的几何中心里。 这个球壳里装的是什么？不是岩石，不是沙子，是冰！大量的各种各样的冰，冻结的水、甲氨、一氧化碳，这些东西是太阳系诞生之初留下的原材料。 四十五亿年前的东西，到现在一动没动，安静的封存在接近绝对零度的深空里，几乎没有受过任何改变。这是整个太阳系保存最完好的考古文物， 四十五亿年没人动过一下。你可能想象着奥尔特云里的冰块密密麻麻，像暴风雪里的雪花一样，但现实会给你一盆冷水。奥尔特云里的天体数量估计多达数万亿个，但它们分布在一个体积超乎想象的球体里。任意两个天体之间的平均距离 大约相当于地球到土星的距离。你要是驾驶飞船穿越奥尔特云，你看到的不是冰块阵，而是什么都没有，只有黑暗，只有星光，还有远处那一颗比其他星星亮一点点的光斑，那是太阳，在那个距离上，太阳已经不像太阳了， 他只是夜空里最亮的那颗星而已，你甚至无法靠他认路，这大概是宇宙层面上最彻底的孤独感。那这些兵是怎么跑到这么远的地方去的？他们不是在那里出生的，而是被扔到那里的。 太阳系刚形成的时候有一段非常野蛮的岁月，木星和土星那时候轨道还不稳定，就像两个不安分的大块头在整个系统里来回乱窜， 引力所及之处把周围的小天体像弹弓一样甩出去，一部分被甩太猛，直接飞出了太阳系，永不回头。另一部分没跑够远，刚好被太阳引力勉强拉住，悬在最边缘的地带，速度慢下来，就这么飘在那里了。 然后又过了几十亿年，银河系本身的潮汐力开始介入，对银河系对太阳系也有潮汐力，就像月球拉扯地球上的海洋产生潮汐一样，只是规模大得多，慢慢把这些天体的轨道扭曲打散， 最终把一个扁平的盘搅成了一个四面八方都均匀分布的球壳。说白了，奥尔特云就是太阳系建造初期产生的一堆工程废料，被木星土星顺手扔到了天涯海角，然后又被银河系搅了搅，就成了现在这副球形的模样。 但也正因为在这么远的地方，这些天体受到的太阳引力极其微弱，弱到什么程度，弱到银河系的整体质量都可以来和太阳掰腕子，影响这里的运动，这就造成了一个极其脆弱的平衡。 奥尔特云是太阳系的边界，但这个边界根本不结实，随便来点外力就能把它打乱，而那点外力已经快来了。天文学家找到了一个具体的嫌疑犯，格利泽七幺零 一颗红矮星，现在距离我们大约六十光年。根据它的运动轨迹计算，大约一百三十万年后，这颗星会直接穿越奥尔特云， 最近时距离太阳约一万多个天文单位。到那时，它的引力会把数以百万计的彗星从奥尔特云里弹出来，其中一部分会被送上直奔太阳的轨道，形成一场可能持续数百万年的彗星暴雨。 一百三十万年后的事，听起来跟我们没关系，但在天文尺度上，这只是眨眼之间的事。现在说一件真正让人细思极恐的事，不是没有仔细观测，而是截至今天， 人类从未拍到过任何一个确认位于奥尔特云中的天体的照片。哈伯拍不到，韦伯空间望远镜也拍不到。价值数十亿美元的太空设备全军覆没。 原因很简单，那里实在太黑了。奥尔特云里的冰块不发光，只靠反射太阳光存在。但在五万个天文单位那么远的地方，太阳已经退化成夜空里亮一点的一颗星，照到那些冰块上的光几乎为零。你要在那种距离上拍摄一块几公里宽的深色冰块， 就好比你站在北京，试图用肉眼看清放在上海某个角落里的一块黑煤，根本做不到。那用红外线呢？奥尔特云里的天体温度接近绝对零度，几乎不散发任何热量，他们和深空背景温度几乎无法区分，换句话说，他们冷的连有点凉都算不上。 那我们究竟凭什么说他存在？答案来自汇星，来自一个荷兰天文学家在一九五零年的一次遁物。这个人叫杨奥尔特， 他研究飞入内太阳系的彗星时，发现彗星明显分成两类，一类是短周期彗星，比如哈雷彗星，每隔不到两百年回来一次，轨道基本在行星所在的平面上。这类彗星的老家是科一博代，我们能直接看到，没有争议。 但另一类彗星完全是另一回事。长周期彗星，这些家伙的公转周期动辄几千年几万年。海尔波普彗星 下次来还得再等大约两千年。克胡特克彗星得等大约七点五万年。彗星韦斯特周期大约二十五万年。这些数字意味着他们的轨道要延伸到遥远的多的地方，可伊伯带根本解释不了。 更关键的发现是，这些长周期彗星来自四面八方，有的从南极方向仰冲而上，有的从各种奇怪的角度斜切进来， 方向完全随机。如果他们来自一个扁平的盘，就应该全在同一个平面上运动。但恰恰相反，他们从各个方向均匀涌入。这只能说明一件事，他们的来源必须是一个各项均匀包裹着我们的结构，也就是说必须是一个球。 除此之外，还有一个共患问题，会星每次靠近太阳，表面的冰就会被蒸发，失去质量，转几圈就彻底瓦解消失了。太阳系已经四十五亿岁，如果没有持续补充，会星早该燃尽了。 但我们至今仍能看到崭新的长周期彗星飞进来。这意味着远处一定有一个巨大的冷冻仓库，在源源不断的向我们输送新货， 那个冷冻仓库就是奥尔特云。值得一提的是，最早提出这个概念的人其实不是奥尔特，而是艾莎尼亚天文学家恩斯特厄皮克。 时间是一九三二年，比奥尔特早了将近二十年，但把它发展成完整球形模型的是奥尔特，所以最终用了它的名字。这位厄皮克大概是科学史上最憋屈的发现者之一。 说到这里，我得聊聊一个所有人都以为自己了解的东西，旅行者一号。二零一二年，媒体铺天盖地，旅行者一号飞出太阳系了， 人类史上第一个星际访客。全世界一片欢呼。但这个说法制造了一个巨大的误解，旅行者一号当年穿越的那个边界叫做日球层顶太阳风形成的磁场泡泡的外壳，它确实穿出了太阳的瓷器层，进入了星际界质。 这叫进入星际空间没有问题。但太阳系真正的边界是引力边界，不是磁场边界，而引力能延伸的范围远比磁场大的多的多。 旅行者一号现在在哪里？大约距离太阳一百六十个天文单位的地方，以每秒约十七公里的速度飞行，这已经是人类造出的最快飞行器之一了。而奥尔特云的内边缘在两千到五千个天文单位处才刚刚开始。 这意味着旅行者一号距离奥尔特云的大门还有好几百年的路程。他大约要到二十四世纪才会第一次真正触碰到奥尔特云的边缘，但在那之前，他就会死去。旅行者一号靠 c 衰变的核电池运行，能量持续衰减。 nasa 预计二零三零年前后， 最后一台科学仪器将被迫关机。此后，旅行者一号将彻底沉默。一个死掉的金属壳在完全的黑暗里漂流，没有灯光，没有信号，什么声音都没有。而他要用大约三万年才能穿越整个奥尔特云，抵达太阳系真正的彼岸。 三万年是什么概念？人类文明从农业诞生到今天，大概也就这么长。我们送出去的这个探测器，等他走完全程的时候， 我们的文明不知道变成了什么样，甚至不知道还在不在。也许有人会想，那我们造一艘更快的飞船，直接冲过去不就行了？这个想法很合理，但宇宙会用一盆比绝对零度还冷的水浇灭你的热情。奥特云最可怕的地方 不在于里面有什么，而在于里面什么都没有。科幻电影里，宇宙飞船在星际旅行途中总能找到小行星补充燃料，就是常说的跳岛战术。在太阳系内圈，这其实还挺可行的。 火星、小型星带木星的卫星，距离虽远，但有迹可循，但一旦越过海王星，这条补给线就彻底断了。奥尔特云里虽然有数万亿颗天体之间的平均距离，相当于地球到土星的距离， 你什么都找不到，只有黑暗和空旷。这就引出了宇宙旅行里最让人绝望的难题，火箭方程。因为没有加油站，出发时必须把整个旅程需要的燃料全带上，但带燃料就增加质量，质量增加了，推动它就需要更多燃料， 更多燃料又增加更多质量。这是一个指数级恶化的死循环。没有解。用当前的化学推进技术送一艘载人飞船穿越整个奥尔特云需要三万年， 不是三千年，是三万年。就算你造出了这艘船，船员们要死去再死去，一代接一代，几百代人在飞船里出生生活死亡， 然后他们子孙的子孙的子孙也许才能看到对岸的星空，而那个造出这艘船的文明大概早就不知所踪了。奥尔特云是宇宙在用物理定律对你说的一句话，你还不够隔出去。 但换个角度来看，这个结构有一种奇妙的双重性格。一方面，它是摇篮，奥尔特云把整个太阳系包裹起来，划出了太阳引力能抓住的最遥远的疆界。它里面封存的那些原始冰体，是四十五亿年前太阳系诞生时留下的第一批物质，几乎没有受过任何改变， 是人类所能想象的最完好的时间胶囊。如果有一天我们真的能到达那里采集那些冰块， 就像翻开了太阳系出生时写下的第一页日记，四十五亿年，没有任何人动过一个字。另一方面，它是牢笼，它的尺度是宇宙在用物理定律提醒你，你现在还太小，出不去。不管你有多大的野心，不管你做过多少关于星际旅行的梦，这道门槛你暂时迈不过去。 我们现在是太阳系的居民，然后才勉强算是银河系的新手村玩家。而与此同时，旅行者一号还在飞，他已经沉默了，或者很快就要沉默了，但他还会继续漂流，穿越日球层顶和奥尔特云之间那段空旷的过渡区 进入奥尔特云，在无数黑色的冰块之间悄悄飘过，用几万年的时间穿越这片黑暗的球壳，最终从另一边出来，那一刻，他将是人类有史以来唯一一件真正走出太阳系的东西。 一件小小的金属遗物漂浮在星际星空里，他不会知道我们在这里，我们也不会知道他在哪里， 但他会在那里代替我们站在太阳系的彼岸，见证一个属于遥远未来的宇宙。奥尔特云是我们家的最后一堵墙，穿过他，才算真正离开了家，而那一刻，大概还要等上很久很久。

android peak 刚刚雪藏了他们最新的 ai 大 模型与 minas， 官方给出的理由很伟光正，这个模型太强大了，强大到能轻易找出全球软件的致命漏洞。为了保护互联网的安全， minas 目前只定向开放给亚马逊、摩根大通这样的超级巨头。但如果你真的以为这只是为了拯救世界，那就太天真了。业内人士指出， 这其实是一场教科书级别的商业防御战。首先，初创公司已经证明，用更小更便宜的开源模型同样能复现 mise 大 部分的网络安全能力，所以所谓的安全威胁更像是一块完美的商业之修布。 anferpick 真正的目的有两个， 第一，打造巨头特工，把最顶端的技术变成大企业的专属 vip 特权。这能形成一个巨大的商业飞轮，把全市场最赚钱的企业及大单牢牢锁定在这个圈子里。 很多小公司会通过一种较知识蒸馏的技术，低成本、低复制大厂顶尖模型的能力。只要我不向公众开放，你们就没法用我的数据来训练你们的廉价平替模型。 android pick 的 这一手限制发布，不仅保护了互联网的服务器， 更完美的捍卫了自己的技术护城河与利润印钞机，看透前沿科技背后的真实商业逻辑，关注我，我们下期见！