anthropic遇记什么时候上市

关注科技的朋友们应该都知道，美国的科技板块有七巨头，名叫 max seven， 包括谷歌、微软、亚马逊、英伟达、 mate、 苹果还有特斯拉，都是大名鼎鼎的科技公司。这些公司的市值全部超过一万亿美元，最大的英伟达市值已经超过五万亿美元了。 如果我告诉你，在二零二七年将会出现一家刚刚成立六年的公司，市值会超过七巨头，你信吗？这家公司就是我之前跟大家聊过很多次的知名 ai 公司 anthropic。 前两天，公司的创始人兼 ceo derrrill 接受了一个访谈，分享了 antropic 最新的发展状况，以及他对 ai 未来趋势的判断。这些内容对我思考未来做各种重要的选择非常有帮助。所以接下来我把这些有价值的信息分享给你。首先， derrrill 聊了一下 antropic 最新的收入增速， 根据硅谷最新的消息， antropic 的 a r r 也就是年化收入已经超过四百亿美元了。 derrrill 说收入增速已经达到了一年八十倍。 一年八十倍是什么概念呢？过去几年， antarctic 每年的收入都能翻十倍，二零二五年底年化收入达到一百亿美元，按说收入体量越大，收入增长越难，所以去年年底连 darrel 自己都说十倍增长，这个速度不可持续，结果二零二六年刚开年就打脸了， 收入增速不仅没降，还从年增长十倍飙升到了八十倍，因此在算力上的投入远远不能支撑现在的八十倍的增速。 所以你看，现在唯一支援央惕的收入继续增长的不是需求，而是算力。换句话说，只要有算力，央惕的收入还能加速上涨。就在 darius 对 算力犯难的时候，之前看 darius 很 不爽，甚至在 x 上阴阳过，央惕的马斯克出手了，他把 x a i 的 第一个算力集群 colossus one 全部租给了央惕。 这一招太聪明了，一方面，老马的 x ai 需要重建，所以一时半会儿不需要这么多算力。老马说，现在的团队用第二个算力集群，也就是 colossus two 就 够了。另一方面，老马现在最讨厌的是 open ai， 所谓敌人的敌人就是朋友。所以老马这一招钱赚了， open ai 也打击了，一举两得。 按这个速度增长下去， antropic 今年年底达到年化收入一千亿美元几乎是板上钉钉的。更重要的是，即使八十倍的增速不能维持，即使退回到之前一年十倍的增速， antropic 在 二零二七年的年化收入就会达到一万亿美元。 一万亿美元收入是个什么概念呢？我给你看张表。截至二零二五年，科技七巨头里收入最高的亚马逊是七千一百六十九亿。以亚马逊现在的收入增速，二零二七年也达不到一万亿美元，其他六个更没戏。 所以，二零二一年成立的 astropica， 有 可能仅仅用六年时间，就能超过干了十几二十年的科技巨头，成为第一个十万亿美元市值的公司。这在人类历史上绝无仅有。但这不是天方夜谭，硅谷已经在非常严肃的讨论这种可能性了。 我曾经试图想过，根据科技行业的发展规律，谷歌和亚马逊这样的科技巨头一定会被超越，但说实话，我完全想象不出来什么样的公司可以超越谷歌和亚马逊，因为它们都太强了。 没想到在不久的将来，很可能就要见证奇迹了，硅谷真是个充满奇迹的地方。接下来 ai 会往哪个方向发展？哪里有机会呢？ darrel 在 访谈里透露了两个趋势，第一，未来会从单智能体走向多智能体。 未来开发者不只是用一个智能体，而是像管理团队一样，同时调度多个智能体，有的负责写代码，有的负责检查，有的负责拆解和分配任务。 darrel 用了一个很形象的说法，这像是从房间里的一组聪明人逐步走向数据中心里的天才之国。 我猜想 osarp 团队应该正在努力训练多智能体协助的能力，这个一旦实现，对算力的需求又要大幅提高了。第二，未来智能体会从个人级 ai 进化成组织级 ai。 也就是说，智能体会从帮一个人干很多的活，变成嵌入一个多人组织里，让整个组织的能力被多层放大， 这就会形成网络效应，因为过去一个组织里可能有一部分人用 ai， 一 部分人不用，一旦 ai 侵入组织，所有人就都要用 ai 了。把 ai 侵入组织确实会大幅提高公司整体的效率，这一点我已经亲身体会过了，因为我们公司已经把 ai 侵入整个组织了。不过我并不觉得所有公司都能做到，尤其是大公司。 ai 侵入组织需要重构整个组织，岗位设置要改，汇报关系要改，工作流程也要改，所以把 ai 侵入组织，最大的障碍不是技术，而是管理成熟度。大公司管理比较成熟，反而不好改，而小公司反正也没啥管理，所以会好改很多。但无论如何，这个趋势也会带来更大的算力需求。 在二零二四年底，我分享过 darryl 写的一篇长文，名叫 machines of loving grace。 在 文章里 darryl 说，我们会见证一个所谓的压缩的二十一世纪，英文叫 compressed twenty first century。 这是什么意思呢？简单来说，就是 ai 时代一年可以当过去的三年、五年甚至十年用。 ai 能力越强，压缩的比例越大。那个时候我觉得这个逻辑没错，但更多的是一种理论上的可能性，已经让我们可以直观的感受到了什么叫压缩的二十一世纪。 我相信这仅仅是个开始，未来我们过去想都不敢想的事情会层出不穷。我看很多人还在试图用历史来证明现在的种种现象有多么的不合理。我也很喜欢参照历史。但正如马斯克说的，我们正在进入起点，英文叫 singularity。 起点是个物理学概念，起点类似于黑洞，由于质量太大，引力太大，任何信息都出不来。所以在起点里，万事万物是什么规律，从外面是看不见的，只有进去了才知道。 因此这次可能真的不一样，或者说我对这次不一样这种可能性充满敬畏。你觉得这次真的不一样吗？ ai 有 泡沫吗？欢迎在评论区聊一聊。

一分钟看完一周 ai 大 事。 openai 升级 chat gpt 默认模型，幻觉降一半，废话降三成，所有人都能免费用 codex 上线浏览器控制，它能从后台打开网页，抓取信息，填写表单，执行操作，不影响你正常上网。 codex 接管办公。再进一步， openai 发布三款实时语音模型，实时对话模型能用来打造语音助理，以后能跟龙虾开会了实时同传，能用来开发翻译工具，实时转录，适合做会议纪要和课堂笔记。 anthropy 官宣 ai 读心术，用解码器把 cloud 在 输出之前的想法翻译成人话，再让另一个模型反推出激活状态做验证，结果发现 cloud 的 内心戏真的多，他经常怀疑人类是否在骗他，还会冒出欺骗人类的想法，人类的 pua 他 全都知道，但还是会配合你演戏。 cloud 智能体上线做梦能力，龙虾干完活会通过做梦复盘，把本次工作的经验教训内化成记忆。 google 升级 jam 四用， 用一个清亮的草稿模型，提前猜测接下来的 token 主模型，检查后，如果正确直接采纳，输出质量完全不变，速度暴涨三倍。 sakana 和英伟大联合发布新算法，跳过大模型没用的计算，有用的部分打包发给 gpu， 推理速度快三成。 科学家开源 ai 科学家 ai 能自己规划实验，再通过眼镜指导人类执行，最后自己分析数据算写论文。人类反过来给 ai 打工。工程师开源一人公司系统 除了老板都是 agent。 ai hr 去龙虾市场招募数字员工，项目完成立即解雇，全程不用人操心。 工程师开源 ai 写 ppt， 使用前端组建作换灯片，自带图标库和动效库，把链接发给龙虾就能学会 gpt 生图的含金量还在上升。用 gpt 生成故事版，分镜联动 cds 出片，用 gpt 生成网页截图，联动 gemini 还原成真实网页。 gpt 彻底终结了视觉设计。 海豚发布最强开源图像模型，主打文字渲染和图文混排，放弃 v a e 解码，端到端处理像素研究原开源实时数字人直播模型，能同时生成语音和画面，以后能跟 ai 主播连麦了。英伟达，开源 ai 演员 上传一张照片就能生成数字人，还能做出任何表情和动作。 unity 上线官方 agent， ai 直接操作编辑器搭建游戏场景，支持 codex 和 cloud code 接管，不懂建模和代码也能做游戏， ai 游戏赛道将迎来一波爆发。研究员，开源最强三 d 重建模型，一张照片就能重建场景里的所有物体。 研究员，开源三 d 世界模型，在地图上画个范围，就能用街景图生成三 d 世界。 genesis 发布首个跟人类能力相当的机器人，大脑 和林巧手能完成实验级精细操作，能弹人类无法完成的钢琴曲，各种家务活更是小菜一碟。机器人终于完成重大突破，进入人类生活再无障碍！

硅谷 ai 谁最强？就是 isropic， 如果它一旦上市，它就不止一万亿美金，至少是两万三万亿美金。 isropic 有 多强呢？第一叫人类历史上收入增长最快的公司，第二叫人类历史上人均产值最高的公司。第三叫人类历史上估值最高的私有公司。 好给你拆解一下啊， sop 的 收入增长有多快啊？去年年初的时候预计的年化收入就 a r r 啊，大概十亿美金，从前年到去年，它从差不多几乎为零增长到十亿美金，用了一年，然后从去年年初的十亿美金到年底的时候就超过一百亿美金十倍。今年年初他们自己认为啊，到年底大概有两百到三百亿美金， 结果到四月份的数据是多少？四百亿美金。那么现在的预期啊，是今年年底他的年化收入可能会超过一千亿美金。大家有没想过一家公司用三年时间把收入从零做到一千亿美金，这还是在公司几乎没有什么销售团队的基础上做到的，这是不是人类历史上一个奇观啊？ 哎呀，想想都是挺可怕的。我上期视频也讲了，如果明年他再怎么增长，他就是全世界收入最高的科技公司，他就是增长率降一半，可能也能比谷歌高。那大家自己去算，这种收入的高速增长背后是什么？就是真正的 ai 成为生产力的基础设施，这天已经到来，不是即将到来。 那么 apple 是 几个从 openai 出来的人创业的？由于他一开始怎么融资都融不过 openai， 无论是团队规模，融资规模都比不过 openai， 所以 他们干脆就不像 openai 那 样去做 tob， 做 tob 选中了编程赛道，因为他们认为写代码就是今天这个数字世界里最大的生产。这件事他真做对了，因为今天 cologold 的 整个 aint 的 编程能力， 再加上 opus 和 solid 模型都极具专注在编程和 aint 的 这个调用上，所以他在写程序能力真的是非常强。强到什么程度呢？强到谷歌的 ceo 啊，劈柴在最近的一次内部会议上都说，我不需要什么多模态的模型，我只需要一个抠顶的模型， 我不需要这个模型卖多少钱，我只需要我的公司的所有工程师都用我们自己的 code 模型。啥意思啊？今天谷歌内部用 sql 的 cloud code 来写代码，哈哈，把巨头老巢给拆了啊。前两天苹果发布了一个官方 a p p 啊，里面一不小心把 cloud 点 m d 文件打包进去了，大家一看，哦，苹果内部也拿 cloud 写代码哦。今天大湾区 所有的科技公司都在用克拉的写代码哇，我想说， isopik 由于资源稀缺，所以极度专注在编程这个市场，然后让今天的大模型的编程能力其实已经超越人了。 isopik ceo 说，今天他们公司内部的所有应用代码，没有一行是人写 ai。 写代码这 件事，三年前我就说他会来，对吧？很多人不相信，到今天他已经来了哦，这可是个巨大的市场啊，大家想想有多少人每天都在写代码，写的头发都掉了，这是今天整个科技经济里最大的一个情况， sop 找到了，所以他的收入涨得这叫如此之快啊。所以现在基本上湾区几个大公司啊， open a 也好，谷歌也好的，甚至包括 mate 也好，现在全部在做抠定的大模型。 哇，这个本来是昔日小弟，今天一招变成带头大哥，是不是很强？第二个， sop 今天有多少人呢？如果他做到今年一千亿美金的收入， 甚至到明年大几千亿美金收入，他到今天只有三千人。才三千人啊，人均产值多少呢？如果不用，按今年年底的算啊，就算现在他的收入叫做四月份公布的四百亿美金的时候，三千人队伍干出，我们叫产值啊。产值？人均产值多少？一千多万美金，基本上一个人干一个亿的产值， 这在人类历史上有过吗？他凭什么能干到呢？只是因为写代码之前吗？不仅仅因为如此，是因为 isopik 是 一个完全的 ai native 组织。 大家去看我去年六月份在硅谷发的那个视频，就是我说为什么今天在硅谷大公司的 ai 打不过创业公司了。举的就是 self 个例 子，因为它的整个内部是用 ai 驱动的，所有人和人之间的工作是 ai 在 分配的，而且代码也是 ai 写的。他们自己的 ceo 说我们所有的应用上的所有代码是 ai 写的，连大模型训练大部分代码也是 ai 写的，写代码是一部分。 另外就是，然后我跟他内部人聊过，他们内部就是 ai 整个在组织协调分配，每个人按照自己的兴趣去找到自己想要做的任务，然后和 ai 一 起写。所以他内部的组织 是极其高效。今天 jimmy deepmind 快 两万人，大公司干 ai 的 都是大几万人，但他们整个就三千人，内部组织极其高效。那这就非常恐怖了，你们发现没有， s o p 哥在今天收入这么高情况下，这么多程序员用户群啊，他们几乎每周都在发布新功能， 哇，这个真是叹为观止啊，因为他们自己说了，就是我们今天由于所有都是 ai 线，所以我们做一个功能极快，这种生产的高效，那真的是传统公司无法想象的。哎呀，我觉得也真的很难超越。 第三啊，估值增长最快。去年我视频讲过，去年六月份的时候，他的估值是六百亿美金，后来是八百亿美金，然后等到了九月份的时候，一千七百亿美金，今年年初三千四百亿美金。哎呀，我们不少朋友是一轮一轮错过啊。哎呀，这次在五月份时候，我，我前不久也说了，估值五千亿美金，想买老股啊， 好多朋友想买老股，想投进去，结果最近说新一轮定价可能在九千亿美金左右。前前不久啊，已经在这个交易平台上出现了估值超过一万亿美金的老股交易。什么意思啊？这真的是人类历史上第一个没有上市，估值就到万亿美金的公司。 大家可能想，哇，这不是疯了吗？泡沫吗？这是互联网泡沫的重现呢啊。我先告诉大家我的判断，我觉得并不是这样，因为 s o p 哥的成长，首先是速度很快， 其次他是带着自己收入来的，这个收入增长极快，我说是人类历史上从没有见过。而且你认真去看，他毛利还很高，他今天三月份的时候毛利是百分之三十，昨天我跟一个投资人聊，他说由于最近他解决了算力问题，就是拿了 rock 的 算力来，他的毛利会到六十到七十，毛利又高，增长又快， 人缘又高效，所以他估值怎么能不高呢？那如果明年他保证他的收入增长的话，他可能会成为世界最高收入的科技公司，这多恐怖啊，大家可千万不要觉得到一万亿美金还在投 sop 的 那些人都傻，他们都是应该是最有钱的一帮人，他们去投资，你认为他们觉得这家公司值一万亿美金吗？最近我跟好几个在这边投资朋友聊， 有个朋友的话我印象非常深刻，他说，首先， isop 是 一种现象级的存在，其次，这个现象我们从来没有见过。第三，如果它一旦上市，它就不止一万亿美金啊，它至少是两万三万亿美金，因为这是一个全新的物种， 就像谷歌当年上市收入规模也不大，但是市值非常高一样，因为这是未来，你只有买它才能真正的看到未来。哎呀，说的我也心潮澎湃。 好吧，我本来还想跟大家继续讲下去，因为我这里来参加一个低步迈的，大家有个聚会啊，聊一下低步迈的内部的 ai 怎么样？那我就先讲到这里啊，小皮哥，还有其实挺多要讲的，这个等我明天再来讲啊，大家这个点赞关注啊，转发我会更有动力给大家好好认真的讲讲今天硅谷 ai 的 泰式，希望对大家有帮助。

你以为 openai 还是 ai 老大吗？错了，就在昨天， azure peak 的 pre i p o 估值已经冲到了一点二万亿美元，居然比 openai 高出百分之二十，那要是现在上市的话，它就是全球市值第十一大公司， 估值超过了特斯拉、台积电还有伯通，那这不是简单的黑马超车，而是估值逻辑的彻底重构。 ai 只有死磕生产力工具，才是长跑之王。更魔幻的是，马斯克解散了 xi i， 把二十二万张芯片租给了 angelapic。 一个月前，双方还在网上大吵了一架，现在进入了蜜月期。所以说，商业场上没有永恒的敌人，只有永恒的利益。今天，我把这场顺利暗战的三张牌拆解给你。我们先来看数据啊，今年一季度， ansharpy 的 年化收入和使用量同比飙涨了 八十倍，连他们的 ceo 达里奥都在台上疯狂的访尔赛，他说增长太快了，实在太难驾驭，能不能回到十倍增长啊？那这背后是资本市场真金白银的疯狂追捧。 为什么大家突然不爱 open ai 了，转头去抢 angelababy？ 因为比起天天搞宫斗，只会炫技的 open ai， 这种使颗生产力工具，使颗安全性的模式，才是真正的长跑之王。 尤其是旗下的 cloud， 现在已经成了全球程序员的数字命根子。但八十倍的增长是有代价的，家里的锅已经炸了， 专利缺口大到无法想象，用户开始限流，服务器高峰期直接掉线。而就在这生死存亡的时刻，谁也没有想到，马斯克拎着救命钱和救命的芯片从天而降了。 老马干了一件极其魔幻的事情，他直接解散了 x a i， 并入 space x， 改名为 space x a i。 然后他转手就把原本给 glock 准备的心脏，整整二十二块英伟达顶级芯片，全部租给了 onshropix。 是 不是很讽刺？ 几个月前，老马还在网上狂喷 onshropix， 结果现在他一百八十度大转弯，改口说人家的团队非常的有正义感。这就是生意的本质，商场上没有永恒的敌人，只有永恒的利益。 我们深度复盘一下，这两家到底在玩什么。我们先说 angelic， 他 要的很简单啊，算力确定性。虽然跟谷歌签了五年两千亿美元的服务合同，跟亚马逊、国通都有合作，但那是期货，雷等。而马斯克的这二十二万张 gpu 是 现房，签了字一个月就能上线，这是江湖救急买的 主生命。而且这笔交易让他实现了三足鼎立。他现在左手握着亚马逊的全明星片，右手搂着谷歌的 t p u， 现在又加上马斯克这里的英伟达 g p u。 三条腿，走路稳当，在任何一家供应商面前，腰杆子都硬，甚至可能还有更远的东西。太空轨道双立。 老马不是一直在搞太空舰数据中心吗？虽然听起来很魔幻，但对于奥斯拉克这种巨头来说，哪怕只是一个战略学家，一张未来的门票也值得先握到手里。那马斯克又图什么呢？很直接啊，要现金流吗？要保卫估值。 现在的真相是，马斯克的 gopro 模型预冷需求没有爆，那对金贵的机器利用率竟然只有百分之十，闲置率高达百分之九十，每天光烧电费就是一个天文数字，空撞就是在烧钱。 马斯克意识到，与其死磕模型去追 open ai， 不 如退一步，当一个超级包租公，把双利租给需求爆炸的 angelpop， 成本中心立刻变现成了收入资产。 这对于马斯克来说非常的重要啊，一方面，他能反哺 guoco 的 研发，让 guoco 还能继续的玩下去，更重要的是，他在给即将 ipo 的 specs x 讲一个更性感的太空故事。轨道 ai 基础设施。你看，连最顶尖的 angelo 都要租我的双利，这说明我的基础设施才是 ai 时代的硬通货。这个故事是不是比单纯烧钱追 gpt 要好得多？ 所以对于老马来说，这笔交易就是一箭三雕。那 glog 怎么办呢？说句实在话，我觉得很唏嘘。二零二三年马斯克成立 xai 的 时候，口号是要理解宇宙的本质。 现在它不再是一个独立的英雄，它只是 space x 这台庞大机器下的一个零件。 vlog 会继续存在，但它可能再也成不了老马梦想中的那个探索真理的先知了。它变成了生意的一部分，变成了一个赚钱的齿轮。这很冷酷，但 这就是商业。这场博弈也透露了 ai 竞争下半场的逻辑。 ai 大 战已经进入第三阶段，算力均被尽载。第一阶段，拼算法，看谁聪明。第二阶段，拼应用，看谁能赚钱。而现在拼的是最底层最笨重的东西，土地、电力、芯片。而史努比虽然成了新王，但他背后的算力账单已经高达两千亿美元， 为了维持一点二万亿的估值，他必须像疯了一样每年翻倍增长。而这背后烧掉的资源，足以让一个小国家破产，这种左手倒右手的资本游戏到底能玩多久？云巨头给钱， ai 巨头拿钱买双利，最后钱又回到云巨头手里。这听起来像永动机，但只要帧数慢下来一点，泡沫就会碎， 瞬间炸裂。所以这次 angelababy 和马斯克联手，本质上是两个在牌桌上杀红了眼的赌徒，为了能留在桌上，不得不选择握手言和。这就是二零二六年 a i 产业最真实的底色， 极致的疯狂，伴随着极致的焦虑，今晚的加冕，听的是算力，是电力，更是财力。我是美刀哥，带你下次投资做新的朋友！

本周 ai 大 事件， anthropic 双杀 open ai！ 就 在本周，一份足以炸裂 ai 圈的财报正式落地， anthropic 年化收入 run rate 确认突破三百亿美元，一举超越了一直以来的王者 open ai。 如果你对数字不敏感，那我们可以换个说法， 二零二五年初， antropic 的 年化营收还只有十亿美元，就在短短十五个月内，营收数字翻了整整三十倍，这是美国商业史上最快的增速之一。在这样的狂飙速度面前，即使是当年的 google 和 met 都显得像蜗牛在爬。 而伴随着财报透露， anthropic 在 二级市场的估值也已经瞬间冲高到一万亿美元，更是在营收和估值两方面双杀 openai。 而大家不要忘了， anthropic 可是由 openai 的 一群叛徒们创立的，但仅仅用了四年，这群所谓的叛将就抢走了 openai 的 王座。 那么问题来了， anthropic 到底赢在哪里？答案其实很简单，企业端。这就是互联网时代最典型的冷幽默， chat gpt 火遍全球，但凡知道 ai 的 人都听过它，但这九亿周活用户里，绝大多数是白嫖党。对于 open ai 来说，维持这些流量需要支付的是天文数字般的推理成本，这就是所谓的流量繁荣。看着热闹，其实全是账单。 而 antropic 走了一条截然不同的路，他百分之八十的收入都来自企业端，他瞄准了全球最舍得花钱的群体。现在全球财富十强的企业里，有八家都在深度使用 cloud， 每年支付超过一百万美元的大客户已经突破了一千家，而且这个数字还在以惊人的速度翻倍。 antropic 直接切入企业工作流代码办公、法律、金融咨询、软件开发、内部知识管理，尤其是 cloud code， 就是 antropic 这轮爆发的杀手武器。 企业开发者用它写代码、改架构、查 bug、 跑项目，它是直接嵌进了工作流里的生产力工具。一旦一个团队习惯了 cloud code 迁移，成本就会变得非常高。今天，让一个企业团队从 cloud code 切换到其他工具， 那不只是换一个网页、换一个账号那么简单，而是要重新适配流程、培训人员，甚至于重新搭建一整套生产体系。这就是弊端的客户价值，客户一旦接入系统，就会形成长期订阅。更重要的是， anserapic 把安全这两个字从营销标签变成了商业壁垒。 金融、医疗、法律巨头们最怕的不是 ai 不 够聪明，而是乱说话、乱输出，最后引发合规风险、隐私泄露甚至法律责任。而 antropic 长期强调的负责任部署、安全对齐和企业及可信， 在 cto 们的采购清单上，就是那个最稳健的加分项。但真正让 open ai 感到绝望的，还不只是营收数字， 而是成本结构。据譬如 antropics 在 模型训练上的投入，竟然只有 openai 的 四分之一。这意味着，同样花一块钱， antropics 跑出了 openai 花四块钱才能达到的效果。这样的技术投资回报率的碾压才是最致命的。 当奥特曼还在为他的万亿算力计划四处奔走时，他的老部下们已经轻装上阵，超了他的后院。更耐人寻味的是， openai 现在也开始更重视企业端和代码场景，这本身就说明他已经承认 anthropok 的 路线是对的。 当行业老大开始模仿挑战者，这才是真正的危险信号。现在局势已经彻底明了， ai 的 终极比拼本质上就是一场盈利的马拉松。 antropic 预计在二零二七年实现正向现金流，凭借健康的弊端模式和极致的研发性价比，它正处于快速的上升通道。 而反观 openai 的 盈利目标已经被推迟到了二零三零年。在 ai 这个日新月异的行业，三年的差距意味着 openai 已经丢掉了所有的先发优势。 这场逆袭揭示了一个最朴素的商业真理，大模型的商业化终局是基础设施，谁能更低成本、更高效率的解决真实世界的生产力问题，谁才是最后的赢家？而这件事好像是我们最擅长的。这里是起点世界，聚焦最新 ai 资讯，我们下期视频不见不散！

像我们 a 字里面，有没有公司正在悄悄吃这波红利？马斯克的 spacex 六月份要上市，现在 anthropic 十月份也要来了，华尔街银行已初步接洽，想必估值炸裂啊！前几天我在网上发现了一张更恐怖的图，不知道谁扒出来的，专门统计了各大 ai 巨头买数据花了多少钱， 结果看完我震惊了呀！ anthropic 这家公司光数据成本就砸了二到五个亿，它公司名下 cloud 我 自己也在用， 我说真的，真的太香了，真的上瘾，用了以后戒不掉，包括就是他什么都能干。嗯，刚才说的这些还只是数据费，还没有算算利人工费用。所以问题来了，美国这些 ai 公司疯狂烧钱，买的算利买的数据，钱都进了谁的口袋？ 像我们 a 字里面，有没有公司正在悄悄吃这波红利？我扒了几家可能受益的 a 股标的家人们，你们觉得 ai 数据这条赛道，哪家公司是大赢家？评论区可以告诉我。

五月四日，青年节这一天，在 ai 界和咨询界，有两个大的新闻发生，全球最顶尖的 ai 公司 open ai 和 astropac 都宣布进入咨询服务行业，巧合吗？我不信！ 这两家公司平时恨不得你死我活，这两天就像提前商量好了一样，同时宣布成立咨询交付公司的决定。 open ai 仍资四十亿美金单独成立 the development company。 antropic 拉着高盛黑石砸十五亿美金成立合资公司。他们成立的新合资公司不是卖 api token， 不是 卖订阅，而是要让 ai 工程师深入到企业客户内部，帮助企业诚心设计工作流，把 ai 真正嵌入到企业的流程里， 按项目收费。也就是说啊，他们要正式进入咨询服务行业了。这背后啊，一定有什么东西让他们同时看到了。 a p i token 和大模型订阅难道卖不动了吗？不是， astropica 今年年化收入已经超过了三百亿美金，这是同比二零二五年三倍多的增长，还没有见顶的迹象。 那为什么他们还要成立咨询服务公司呢？因为他们发现了一个残酷的真相，卖 a p i token 和订阅是个好生意，但不是好的护城河。 你今天 in cloud， 明天切换到 g p t， 后天切换到 deep sec， 技术上几个小时就能够签一万。所以啊，客户根本不征程， a p i 就是 一个随时可以被替换的管道。而进入 ai 时代， 市场容量最大的正企客户真正需要什么呢？你会发现，企业要的不是模型，不是 toc。 客户真正需要什么呢？你会发现，企业要的不是降本提效的整体解决方案。 当一个懂 ai 的 工程师钻进你公司的内部，把你整套工作流程重新改写一遍，那一刻你想换都换不掉。所以啊，针对企业，咨询交付就是 ai 的 护城河。 艾森哲德勤、 ibm 咨询干了三十年的生意，现在 ai 公司说我要自己来干了。 那么传统的艾森哲德勤、 ibm 这些咨询巨头有什么硬伤吗？有两个。第一个，他们对 ai 底层模型的研究没有那么透，懂 ai 的 工程师三个月能干完的事情，咨询公司得花一年。 第二个，咨询公司人月计费模式要被打穿了。 ai 时代，一个项目不再是几十个人，而是只应几个人，甚至一个人就能搞定 astropac open ai。 这次啊，直接自己拓展客户，自己提供模型，自己提供工程师， 传统咨询巨头的位置直接没了。因为 ai 巨头们终于想明白了一件事情，模型正在变成商品，就像当年云服务器，刚开始差距巨大，后来大家都差不多了。所以啊， 所有模型都足够聪明的时候，客户凭什么只有你一家的一撇头坑不是护城河，订阅更没有护城河。 所以，看懂了吗？这两家全球最聪明的 ai 公司，在同一天告诉全世界同一件事情。下一场仗啊，不再模型在实施，服务，不再参数在交付，不再谁更聪明，而是谁先把客户绑住。 当熟练时，应 ai 的 咨询工程师钻进客户公司，把人家的业务流程应 ai 呈现一遍，客户就跑不掉了。最底层的逻辑是什么？模型只是科技公司的产品，解决方案才是 ai 巨头的常识，这才是护城河。 所以啊，五月四日，中国青年节这一天，必将是 ai 商业模式的一个分水岭，也是传统咨询巨头的一个天花板。

aspec 史上最强的人工智能模型，已经超越 openai 引韩，市值从一千二百亿美元飙升至一点四万亿美元，这种涨幅在金融史上通常伴随着巨大的风险。 aspec 还没有上市，为什么它有价格呢？啊？这只是链上的 peripio。 什么是 peripio？ 就是 一些特殊的持股公司持有一些还没有上市的私有股额度， 然后将其股票代比划。也就是说，你刚刚看到的 esopik， 它不是真正的股票，它只是一个凭证。但是作为一个专业的金融 crypto 圈博主，我要给大家提醒一下，它甚至不是凭证，它是一个永续合约。 所以这个链上的 esopik 是 没有任何实物底层支撑的，也没有任何的法律效应， 也就说它只是一个盘子。就在今天， antisopic 官方也发布了声明，公司章程明确表示了转让限制，也就是说未经董事会批准，任何转让均为无效，而且你不会记录在公司的股东名册上。也就是说，你辛辛苦苦迟有的恋上 antisopic， 你不是公司的股东，你也没有任何股东的权利。二零二六年二月， isopec 即能融资三千八百亿美元，但是链上的 isopec 已经达到了一点四万亿美元。 也就是说，链上玩家正在以高出私募价格三到四倍的价格进行博弈，当正式 ipo 时，价值一定会回馈链上的玩家，一定会损失惨重。而且链上的 isopec 是 没有法律效益的， 它是一个无法兑现的投机品着。就在官方发布公告之后，链商的 eshop 出现了百分之四十四的暴跌。 crypto 圈有不懂的直接问我，不然你会踩巨大巨大的坑。

一天之内，谷歌和马斯克双双投下。五月六号上午，谷歌交出四百亿美元。当天下午，马斯克把二十二万张 gpu 全给了那个他二月份还在公开羞辱的公司 astropic。 二十二万张 g p u 什么概念？这是全球最大的 ai 训练集群，目前绝大多数 ai 公司连他的零头都不到。马斯克一边在法庭上起诉 oppai， 一 边真金白银支持 oppai 最大的竞争对手绝对釜底抽薪 与三家其中的两家合并，还拉上了老四 oppo， ai 岌岌可危。 isopec 这家成立才五年，理论上最穷、资源最少的公司到底凭什么？我认为是因为他做出了这个行业最好的产品。 我们来看看到底发生了什么。五月四号，亚马逊首家投资单比五十亿美元，还搭上五 g 瓦的算力合同。 五月六号上午， google 投资四百亿美元，首笔一百亿直接入股，配上五 g 瓦的 tpu 算力，相当于五座核电站的发电量。 当天下午，马斯克解散， xai 交出二十二万张 gpu。 这三笔账加一起意味着什么？几周前，奥斯洛克还在为算力发愁，现在这三家合起来，给了他超过十一 g 瓦的算力承诺。对比一下 oppo ai 目前的算力，大约一点九几瓦，已经是去年的三倍了，但还是只占了 isropica 百分之二十不到。那么 isropica 到底凭什么？ 先看背景。二零二一年， isropica 成立公司只有七个人，比 oppai 晚了六年，比 google 晚了十几年前， oppai 累计融资超过五百亿，背后还有微软。 谷歌是自有资金，几乎没有上限，但是 robit 总共融了约两百六十亿，而且大部分是今年才到账的。在二零二五年之前，它的资金铁量和 oppai 根本不在一个量级。 算力，马斯克间的超算中心全球最大，但实际利率只有百分之十一。百分之九十的算力在空转。算力本身不决定胜负，那决定胜负的到底是什么？我们来看一个数字。 二零二五年第二季度，是 cloud code 发布后的第一个完整季度，斯诺比克年化收入大约十亿美元，到去年九月，这个数字变成了五十亿，到今年四月三百亿。 dario 在 五月初的开发者大会上，原话是这么说的，我们本来按一年十倍增长做的规划，结果我们看到了八十倍。这就是为什么我们一直在喊缺算力。 不到一年八十倍。他赢的是商业验证。商业验证只有一个来源，用户用钱投票。所以真正的问题是，为什么用户选 cloud， cloud 的 产品方法论又是什么？ 第一选对战场，哪怕不是计划好的，所有好产品的成功都离不开一点运气。 rocket 的 诞生就是最好的例子。 创始人 boris charney 加入 astropac 后，被扔进一个内部实验团队 astropac labs。 他 当时只想做个终端小玩具玩玩，他说不做 u i， 因为这样最快能跑起来。 可是没想到的是，几周之内，公司百分之八十的工程师成了他的日活用户。 连 ceo w 都跑来问，你是不是强迫他们了，为什么所有人都在用？然后他们突然意识到，代码这个领域对于爱来说简直太完美了，因为代码有及时可验证的反馈，编一过了就是过了，没过就是没过， 不存在大概对吧，我觉得还行的灰色地带不是用户可以直接改代码，给 ai 最精确的修改指令， ai 在 强反馈里不断较准，越优越聪明。 我们可以反观同时期的 ai 图片类工具，因为审美没有标准，答案维度太大，改来改去定不下来， ai 根本不知道往哪优化，进展就要慢的多。 所以在 ai 时代有了效率的加持，我们真正要做的是快速尝试，先进去，发现优势，就可以攥一。第二，做单一功能的闭环，而不做多功能的堆砌。 先看 cloud code 的 本身，发布一年多了，到今天他依然只是个命令行工具，没有华丽的界面，没有花里胡哨的功能面板。他就做一件事，你在终端里跟他说话，他梳理流程，完成工作，做好记忆管理，聚焦到极致。 再看今年四月发布的一款产品， cloud design， 发布当天， figma 的 如出一辙， 利用它做完视觉设计，系统自动把设计规范包括颜色、字体、组件间距、布局规则打包成一个结构化的交接包，传给 cloud code， ai 直接接过去写代码，验证方式也明确了代码有没有百分之百还原。设计规范又是一个可以在墙反馈里持续校准的闭环。 ai 产品竞争的不是功能数量，是能不能把用户的一段完整旅程连起来，形成自我进化的闭环。这样一个闭环，比十个花哨的功能加起来都有价值。 第三，快速持续迭代。跟 cork 的 产品负责人接力问说过一句话，我们在发研究预览的时候会明确告诉用户，这就是它最差的版本了，之后只会更好。这不是客套话，这是方法论。 大部分软件公司的做法是做到可发布才发。问题是你可能花大量时间做了一堆市场根本不需要的功能。这在 ai 时代尤其致命，因为你根本猜不到用户会怎么用你的产品。正确的做法是先发，看反馈，再快速迭代。 top 的 前六个月几乎不能用，或许自己也只拿他写百分之十的代码，但他们还是发了， 因为不发，你永远不知道用户要什么。你看 astonopark 今年的发布节奏，三月 misos preview， 四月 opus， 四点七，四月 cloud design， 五月金融智楼体越来越快，不是因为他们人多，也不是因为他们有钱了，是因为发布反馈迭代这个飞轮在加速。第四，永远保持独立思考，效果优先。 有一个技术细节，很少有人注意到，目前所有的主流大模型， chat、 gpt、 gemini、 dibsak、 grog， 全都是用 mo 一 架构，什么意思？把模型拆成好多个专家模块，每次推理只激活其中一两个，目的 是省资源提速度。好处是效率高，坏处也很致命。不同专家之间输出可能不一致，长逻辑推理容易断，上下文丢失，产生幻觉。 cloud 是 全系列唯一坚持 dance 架构的主力模型，每次推理几乎全部参数，所有脑区同时参与，保证输出的连贯性和推理的深度。 sorek 选这条路当然不是因为做不出 m o e， 是 因为他在长文党分析复杂推理 i g 的 工具，调用这些核心场景里，需要的是每一步都可行。你不是让 a i t 用户写了一万行代码之后，突然换个专家接棒，风格变了，逻辑断了， 这背后是个做产品的底层价值观。效果优先，成本第二， s o p k 用行动证明了一件事，把产品做到最好，把场景研究到最深，你就有了谁也追不上的竞争力。 所以回到开头这一天，真正值得被记住的不是谁赢了，是赢的人做对了什么。艾斯诺匹克的胜利，不是资本的胜利，不是算力的胜利，是一个团队在对的时间踩进了对的战场，用了对的方法，做出了真正好用的产品。艾 斯诺匹克绝对不是行业最有钱的公司，但他是艾行业最会做产品的公司。

大家好，我是 ai 启示录。就在过去四十八小时，全球 ai 行业发生了自 chat gpt 诞生以来最剧烈的一次格局震荡，维持了近两年的 ai 四级格局一夜崩塌， 原本并驾齐驱的四肢力量，以所有人都没预料到的方式，直接跳进了双雄对决的终局战。五月七号，埃隆马斯克亲手解散了他一手打造的 xai， 而原本属于 x a i 的 由二十二万张顶级 gpu 组成的算力集群，被权数长期租借给了 ansurfik。 就 在第二天，也就是五月八号， ansurfik 正式宣布成立专属研究院 t a i， 一 次性抛出了五十三个关乎 ai 终极走向的核心问题，同时它们下一代大模型的完整技术路线图也完整曝光在了公众面前。 很多人只看到了马斯克战队 antropica 的 戏剧化场面。但真正值得我们警惕的是，这场变局不是一次简单的算力转移，它直接改写了通往 asi 的 赛道规则。原本我们以为还要打两三年的半决赛在一夜之间就结束了， 现在的硅谷只剩下两座真正能站在终极赛道上的山峰。一边是手握谷歌长期算力支持，又吞下 x a i 二十二万张 gpu 的 antropic， 另一边是依然手握行业先发霸权的 openai。 接下来，我会把这两天发生的所有关键事件背后的技术路线变化，以及这场双雄对决真正的核心矛盾，全部给大家讲清楚。在这次变局之前，全球 ai 行业的顶层格局一直是 antropic、 open ai、 google deepmind、 x ai 这四家形成的四级格局， 这四家是目前全球仅有的同时手握顶级前沿模型、充足算力储备、完整研发体系和规模化商业收入的玩家。其他的厂商要么在模型能力上差了一个量级，要么在商业化上还没跑通，根本无法进入这场通往终极智能的核心竞赛。 但这个维持了近两年的微妙平衡，在五月七号被彻底打破了。马斯克宣布解散 x c i， 这支曾经被日内视为最有可能挑战 open i 的 团队直接退出了顶级赛道的竞争。更关键的是， x a i 手里最核心的资产，二十二万张顶级 gpu 组成的算力集群被权数长期租借给了 antropic。 这不是一次简单的商业合作，这是一次结构性的算力格局重构。要知道，目前全球顶级 ai 竞赛的核心瓶颈之一就是算力。 二十二万张顶级 gpu 是 什么概念？这几乎是目前全球单一主体能调动的最大规模的独立算力群体之一。这笔算力的注入，直接让 entropic 在 算力储备上拥有了和 open i 正面抗衡甚至局部反超的底气。 就在算力尘埃落定的第二天，也就是五月八号， entropic 立刻放出了第二个重磅动作，正式成立 the entropic institute， 也就是我们后面简称的 t a i 研究院， 同时发布了完整的研究议程，一次性抛出了五十三个关乎 ai 未来的核心研究问题。而在这之前，在刚刚结束的 coldwave cloud 开幕演讲上， antropica 的 产品研发主管 d n pen 已经非常直白地批露了下一代 cloud 模型的三大核心技术方向，相当于直接把自己未来一到两年的路线图摊开在了所有人面前。很多人可能会问，为什么 antropica 在 拿到这笔巨额算力之后，不是先藏着掖着闷头研发，反而要把自己的研究历程和技术路线这么大方的公之于众？ 这个问题的答案，恰恰就是我们接下来要聊的这次事件里真正重要的变化。真正值得我们关注的，从来不是 antelope 多了多少张显卡，而是他们拿到这些算力之后要去解决的问题和他们要走的路。 先来说刚成立的 t a i 研究院，很多人会觉得这就是大厂常见的装门面的研究院，但事实完全不是这样。首先， t a i 的 研究议程不是空泛的学术探讨， 它的四大研究方向，经济扩散、威胁与任性、 ai 社会影响、 ai 驱动的研发加速。每一个方向都直指当前 ai 发展最核心也最危险的命题。 而这五十三个研究问题里，最刺痛人的是 anselpic 自己提出来的一个正在逼近的现实，如果一个三人的团队现在就能完成以前需要三百人才能做完的工作， 整个产业的组织形态会发生什么？这句话不是凭空的猜测，而是 entropy 在 内部已经观察到的真实变化。我们后面会聊到的 cloud 的 相关模型，已经在软件工程、安全工房这些领域实现了这种数量级的效率提升。三人取代三百人，这背后不是简单的裁员问题， 而是整个人类社会的职业结构、人才培养体系，甚至经济运行规则都要面临彻底的完未的问题， 当 ai 驱动 ai 自身的研发时，会不会出现地归自我改进？如果真的出现了，人类还有没有能力监督这个过程？对于这个问题， anselpik 的 回答非常坦诚，不知道，但他们明确提出，必须现在就开始研究， 甚至要为可能出现的 ai 危机建立类似冷战时期热线一样的基础设施，确保在最糟糕的情况下，至少还有一条能沟通的渠道。他们直言，光靠公司内部的安全团队已经不够了，需要一个独立的机构去问那些公司商业层面不敢问也不能问的终极问题。 这里有一个非常关键的细节，很多人都忽略了。 t a i 不是 一个脱离业务的象牙塔，它的所有研究成果都会直接输入 antropic 的 长期利益信托 l t b t 直接影响公司的核心决策。 而 l t b t 的 唯一使命，就是确保 antropic 的 所有动作始终以人类的长期利益为核心。换句话说， antropic 不是 在为下一个版本的模型做准备，它们是在为 ai 可能出现的超出人类控制的质变提前做布局。 他们成立这个研究院，本质上是给自己建立了一个独立的监督机构，提前预判和应对 ai 发展带来的所有潜在风险。 聊完了长期布局，我们再回到当下，看看 antropics 下一代模型的三大技术方向，这才是他们和 openai 对 决的核心武器。 在 code with cloud 的 演讲里，该样喷把下一代 cloud 的 核心升级清晰地分成了三个方向，更高的判断力和代码品位近乎无限的上下文窗口多智能体协调能力。 乍一听，这好像就是常规的模型升级。但如果你把这三个方向连起来看，就会发现， antropolis 要做的根本不是让 cloud 变得更会聊天，更会写文案。 他们要做的是把 cloud 从一个单次响应的对话框工具，彻底改造成一个能长期自主运行的工程合伙人。这里有一个核心概念叫任务世界。 什么意思？就是衡量 ai 能独立、不间断的工作多长时间，同时产出的质量不仅不下降，反而还能持续提升。 dion 在 演讲里给了一条非常清晰的时间线，让我们能直观感受到这个变化有多恐怖。几年前，科奥的最拿得出手的能力是写一封像样的商务邮件，当时所有人都已经觉得很惊艳了。 一年前 gpt 四发布的时候，一个智能体能独立稳定运行一个小时就已经是行业顶尖水平。六个月前， cloud 的 智能体已经能通宵跑任务 人类，睡一觉醒来，他已经把交代的工作全部做完了。而就在上个月，相关模型直接读完了整个 open bcd 的 源代码库，找到了一个在里面藏了二十七年的安全漏洞。这个漏洞过去三十年里，所有的人类审查者，所有的静态分析器全都没发现。 从几分钟到一小时到通宵，再到能完成人类三十年都没做完的工作，这不是限性的进步，这是数量级的跨越。而 antropics 下一代模型的三个方向，就是要把这个任务世界从小时级、天级直接推到永远在线的级别。 我们一个个来看。第一个方向，更高的判断力和代码品位。这不是说模型会写更多代码，而是它能做出高质量的技术决策。 简单来说，以前的 ai 是 你告诉他要写什么，怎么写，他帮你敲代码。而现在的 cloud 是 你告诉他要实现什么目标，他自己来判断用什么技术方案，怎么规划路径，甚至自己发现逻辑错误，自己回溯修正。 目前已经落地的 oppo 四点七版本就是这个方向的阶段性成果。很多开发者团队把编码智能体切换到这个版本之后，解决的生产工程任务数量直接是之前的三倍。 更重要的是，它能在规划阶段就自己发现逻辑漏洞，自己修正，最终的执行更快更干净，根本不需要人类给他搭复杂的脚手架。 opus 四点七发布的次日， anthropic labs 就 推出了 cloud design， 实现设计加代码双线并行。已经有开发者用这个组合直接构建出了生产级的产品界面。这是什么概念？这意味着 ai 已经从一个执行者变成了一个能独立做决策的规划者， 这是从工具到劳动力的核心质变。第二个方向，近乎无限的上下文窗口。很多人对长上下文的理解就是能一次性塞更多的文档进去。 但 antropopy 要做的根本不是简单的长度叠加，而是通过高质量的记忆机制，让模型在长时间跨任务的运行中，始终能保持上下文的连贯性和理解深度。 举个例子，你让一个 ai 帮你做一个为期三个月的项目，以前的长上下文可能能记住你第一天给的需求文档，但到了第二个月，他可能就忘了中间的决策细节、踩过的坑，调整过的方向。 而 antropica 要做的无限记忆，是让 ai 能像一个真正的项目合伙人一样，全程记住所有的细节， 理解每一次调整的原因，甚至能基于之前的所有信息，主动预判你接下来要做的事。第三个方向， 多智能体协调能力。这个就更值得关注了，它能让多个 cloud 的 实力组成一个智能体团队，分工合作，完成单一模型根本做不到的复杂目标。比如一个智能体负责产品规划，一个负责技术架构，一个负责代码开发，一个负责测试验收， 他们之间能自主沟通、自主协调、自主解决冲突，根本不需要人类在中间传话。把这三个方向合在一起，你就会明白 osrb 的 野心。他们要做的不是一个更好用的 ai 聊天框，而是一套能完全替代人类团队的自主运行的智能系统。 当 ai 的 任务世界从分中级跨越到天级，甚至永久在线，它的本质就从一个提升效率的工具，变成了能完全替代人类劳动的数字劳动力。 聊到这里，很多朋友可能会有一个疑问， antropic 的 这些动作，到底是真的有实质性的突破，还是只是又一场科技圈的营销造势？我们用已经发生的可验证的事实来做判断。 首先是模型能力的质变，已经有了非常扎实的落地案例，最有代表性的就是相关模型在网络安全领域的表现。就在今年四月，穆斯勒的 firefox 团队用相关预览版在一个月里修复了四百二十三个安全漏洞， 这个数字有多夸张？过去十五个月， firefox 团队总共只完成了三十一次漏洞修复，相关模型一个月的工作量是过去一年多的十几倍。更关键的是，它在整个过程中没有出现一次误报，所有找出来的漏洞都是真实有效的。 要知道，网络安全漏洞的挖掘是软件工程里对能力要求最高的领域之一，他不仅要求你能读懂几百万、几千万行的代码，还要能理解代码背后的逻辑链条，找到人类都发现不了的隐藏缺陷。嗯， 相关模型能做到这个程度，而且零误差。这已经不是简单的代码能力强，而是他已经具备了超大规模的深度的逻辑推理和逆向分析能力。 这也是为什么有人说相关模型是第一个具备足够能力、需重视潜在影响的 ai 模型，它的 网络攻防能力完全是训练过程中意外溢出的副产品。 antropic 并没有专门针对这个方向做训练，但模型的通用能力已经让它在这个领域实现了对人类的超越。目前， antropic 已经通过 project glasswing 给微软、苹果、 linux 等企业和机构开放了相关模型的早期访问， 让他们能在恶意利用这些漏洞之前提前完成修复。其次是商业层面的指数级增长，这是最不会骗人的证据。根据公开的数据， antropic 的 营收在二零二五年直接翻了接近十倍，目前的年化营收已经达到了三百亿到四百亿美元。这个数字是什么概念？ 它已经超过了麦当劳，超过了万事达，超过了很多我们耳熟能详的世界五百强企业 o s s capital 的 创始人 joseph jackson 甚至预测，如果 anthropic 继续保持目前的涨势，到二零二八年中期，它的营收将超过谷歌母公司 alphabet。 如果说 openai 的 增长速度已经让人难以置信，那 anthtropic 的 增长只能用匪夷所思来形容。要知道， openai 从成立到年化营收三百亿美元用了接近六年的时间，而 anthtropic 只用了三年，而且这个增长还在加速。 根据第三方机构 cme analysis 的 计算，仅仅今年前三个月，他的营收就又翻了三倍。这种指数级的商业增长背后只有一个原因，他的模型能力已经在真实的商业场景里创造了实实在在的价值，企业愿意真金白银的为他付费，而且是大规模、持续性的付费， 这才是对 ai 能力最硬核的验证。第三，我们要聊到一个非常关键的话题，一年前引发整个科技圈震动的 ai 相关报告，正在以比所有人预想都更快的速度变成现实。 这份报告在一年前发布的时候，很多人都觉得是危言耸听，是警示寓言。他提醒说，二零三零年之前，人类可能会面临 ai 带来的重大影响，同时也预测了一系列 ai 发展的关键节点。而现在回头看 oslopec 这两天发生的所有事情，几乎都在验证这份报告的逻辑链。 就在五月七号， google docs 的 联合创始人 steve newman 也专门发布了一篇长文，标题就是相关报告正在成真。报告里预测模型能力会意外溢出到安全攻防领域，现在相关模型已经做到了。 报告里预测 ai 会驱动 ai 自身的研发，加速出现地归自我改进的苗头。现在 osrbic 已经把 ai 驱动的研发当成了核心研究方向，报告里预测三人取代三百人的产业冲机会发生。现在 osrbic 已经在内部观察到了这个现实， 甚至报告里预测的前沿 ai 厂商的营收规模，现在 anflap 也已经提前达到了。当然，这里我们必须客观地说，目前的进展并不是完全和报告一模一样。根据报告作者自己的计算，目前 ai 的 定量进展大概只有报告预测的百分之六十五左右， 尤其是最核心的 ai 驱动， ai 研发的效率提升目前只达到了报告预测的百分之十七。而且即便是最先进的相关模型，依然有非常明显的短板，它还不能完全脱离人类在生产环境里独立运行，经常会把相关性当成因果性，也很难全面的考虑多因素的复杂问题。 换句话说， ai 的 爆炸式发展确实正在发生，但它还没有完全脱离正常技术的范畴，依然受到真实场景落地、企业采用速度、人类规范等多方面的约束，我们既不能无视它正在发生的质变，也没必要陷入过度的担忧。最后，我们来聊聊这场双雄对决到底在争什么？ 很多人觉得这就是 antropics 和 open ai 谁的参数更大，谁的模型更聪明的竞赛，但事实根本不是这样， 这场终局战的核心从来不是参数的比拼，而是两条 ai 发展路线的对决，更是对 ai 发展方向定义权的争夺。 open ai 走的路是先把模型能力做到极致，先实现 agi， 再去解决安全、社会影响这些问题。 而 oslopez 走的是完全相反的路，他从成立的第一天起，就把 ai 安全、人类长期利益放在了最核心的位置。他的模型训练从一开始就基于相关安全框架，现在又成立了独立的研究院，去提前研究 ai 可能带来的所有风险。 而现在，随着 x ai 的 算力注入， antropica 终于在模型能力和算力储备上拥有了和 open ai 正面抗衡的实力。这意味着这场 ai 终局战不再是一家独大的单边序势，而是两条路线的正面碰撞。 未来 ai 会往哪个方向走？人类能不能在享受 ai 红利的同时合理管控相关影响，很大程度上就取决于这场对决的走向。 聊到这里，我想很多人都会有一种强烈的不真实感，好像就在一两年前，我们还在为拆 jpt 能写一篇通顺的文案而惊叹。而现在， ai 已经能找到人类三十年都发现不了的漏洞，能替代三百人的团队，甚至已经开始研究自己驱动自己进化的可能。就像相关报告里说的那句话， 当下的变化速度可能已经是我们余生中最慢的了。对于我们每一个人，尤其是开发者和创业者来说，面对这种指数级的变化，最忌讳的就是用现行的思维去判断未来。 entropic 在 演讲里给所有开发者的建议，我觉得非常值得一听，不要为今天的 cloud 去构建， 要为还没到来的更强大的模型能力去构建。过去我们搭脚手架是为了弥补模型的不足，而现在脚手架的作用是放大模型本身的智能 ai 的 指数级进步不会停止， 未来的模型一定会比现在强大的多，真正能抓住下一波机会的人，一定是那些能提前预判趋势，为未来的能力提前布局的人。好了，以上就是本期内容的所有部分， 如果你喜欢本期内容，不要忘记关注、点赞、分享，这样就不会错过每一期的精彩内容。感谢收看，我们下期再见！

ai 日报二零二六年五月九日，今日五条重磅新闻， deepsea 已募资五百亿，创中国 ai 融资记录，今月星辰融资二十五亿美元，加速冲刺港股上市。 and propec 计划融资数百亿美元，估值逼近万亿美元。 kimi 半年融资超三十九亿美元，估值突破一千三百亿。 x a i 解散，并与 spacex 与 androok 达成算力合作。第一条 deepsea 以募资最高五百亿元人民币，这将成为中国人工智能公司有史以来金额最高的一轮融资。 此外， deepsea 计划于六月发布 v 四模型更新，继续领跑国产大模型赛道。第二条，国产大模型公司今月星晨将完成近二十五亿美元融资，华勤技术、中兴通讯等产业方参讨， 公司已拆除红筹架构，加速副掌 ipo， 准备，成为又一家冲刺上市的国产大国型公司。 第三条，美国人工智能公司 and roping 考虑在今年夏天筹集数百亿美元，估值将接近一万亿美元，超越 openai、 dragonner、 general kettles 等投资公司以表达兴趣，融资金额最高可达五百亿美元。 第四条月之暗面热的发烫，半年内累计融资超三十九亿美元，即最新估值较去年十一月增长超四倍。 p 米发布 k 二点六模型，主要优化代码能力和 a 阵的协同能力，内部成为基金最强代码模型。 第五条马斯克宣布将 x a i 解散，并入 spacex， 开启太空算力新范式。同时， x a i 与 antropin 达成三百兆瓦算力合作，相当于二十二万个 nvidia gpu 用于优化 cloud 系列产品体验。

全球热点资讯分享，加入粉丝群干货更多一、特斯拉宣布， optimus 人形机器人于二零二六年第二季度正式启动量产，首批站三已在福里蒙特工厂下线。福里蒙特工厂原 model x 斜杠 x 产线已全面改造 设计，年产能目标一百万台。德州工厂第二代产线预计二零二七年头产，长期目标一千万台。 上海超级工厂已部署五十台 optimus， 投入总装作业。二、昆仑星五月七日正式启动科创版上市辅导， 由中金公司担任辅导机构。这家百度旗下 ai 芯片供应商已实现三代产品大规模部署。三、英伟达需求占全球一点六剃光模块百分之八十以上份额，但售二零零 g e m l 激光系硅光芯片供应偏紧滞，约 实际交付量或低于预期。薄膜尼酸里 eml 芯片、 dsp 芯片仍为上游致命瓶颈，缺口分别达百分之四十到五十、百分之六十到七十、百分之五十加光通信产业链紧张态式持续。 四、工信部批复六千兆赫兹频段。六即试验频率使用许可支持 i m t。 二零三零六即推进组开展技术试验公关六即关键技术不忘初心觉得内容有用，点赞、转发、关注我，关注我，解锁更多前沿资讯！

astropic pre ipo 估值一点二万亿美金，超越 openai 成为市值最高的 ai 公司， 这背后隐藏着三个误导和一重风险。大家好，欢迎收听老范讲故事的 youtube 频道，关注 ai 领域的朋友们，最近应该经常被一条新闻刷屏， 这个新闻的标题就叫做， astropic 的 pre ipo 估值已经冲到了一点二万亿美金，超越 openai 成为全球估值最高的 ai 公司了。 这个标题确实非常抓人啊，因为这个里边带有一些什么东西呢？第一， anonymous， 第二， open ai， 第三， pre opu。 第四，一点二万亿美金，全球市值第一的 ai 公司， 上市前暴涨啊，普通人要提前买入。如果你只看标题的话，你会以为 ai 界已经发生了改变了，变天了， open ai 你 已经不是老大了。 anonymous 现在是老大了， 一点二万亿美金，这个数字呢，本身很容易引起误导，所以今天咱们这些节目呢，咱们不着急喊啊， sirrip， 好 厉害，咱们也不是出来喊，哪里有泡沫啊，不是干这个事的，咱把它拆开了以后啊，把这个三个误导和一个风险给大家说清楚。 第一个误导是什么呢？这个不是 pre ipo 啊，很多中国人对于 pre ipo 这件事呢，特别有执念。什么叫 pre ipo 呢？就是你在 ipo 之前融到最后一轮钱。 为什么中国人对这件事特别有执念呢？因为中国 ipo 是 审批制，不是注册制，所以 ipo 的 机会很少。最后一轮上车的这帮人， pre ipo 的 这一轮的人呢， 通常会代表什么？官二代，红二代，富二代，但是这帮人去上车，上车了以后会要给你保驾护航，能够让你去上市成功的，而且上市了以后呢，他们能够挣到超额回报， 因为你上市的机会少嘛，谁上去了以后就属于叫奉旨割韭菜。所以 pre i p o 呢，在中国有一个很特殊的意义，但是要跟大家讲。第一层误导就是，此 pre i p o 非彼 pre i p o 什么意思呢？ 正常应该是你上市之前最后一轮融资叫 pre i p o， 但是 xypec 这个 pre i p o 呢，叫做 恋尚 pre ipo， 这个是一种跟区块链相关的特殊股票计价方式啊，待会咱们再细讲。第二层误导呢，就是有人把这种 token nice 的 pre ipo 当成了真正买到了 astropica 股票了，这个还不行？ 你买到的这种 token 化的股票啊，它实际上是一个叫价格场口，跟最后你买到 isopec 股票是不能直接相关的。第三个误导是什么呢？很多人呢，会把这种二级市场上的小盘交易价格，当成了 isopec 上市的时候一定能够兑现的市值， 这是有区别的啊，现在 tokenize pre i p u 这个盘子是非常非常小的，在这个里边可能能够占到千分之几的这个份额。这个数据的涨跌跟 astropac 的 自己的估值或者最后上市的市值其实并没有什么直接关系。 而且呢，这种从 tokenize 的 pre i p u 的 价格反向导回它的估值，它的市值这个链路呢，并不通畅，这就是三重误解。那么风险是什么呢？这些 s p v 就是 以特殊目的建立的。这种基金或者公司一般什么时候会玩这个东西呢？ 比如说想去买这个 isopec 股票啊，现在人没上市呢，你买不着，那怎么办呢？有些人说，我们去替你买去吧，我们专门建一公司，我们就去买这个 isopec 股票。 isopec 每过一段时间呢，也会卖一些老股，你说我是个个人，我手里有个二十块钱买菜钱，我想买那东西，你买不着，人家不跟你谈。 那么现在就有人说，我成立一个基金啊，我去投资去啊，我去买它老股，然后呢，你再给我二十块钱，我把这个东西把它拆开了，以后分你一部分啊，这个呢就叫 spv， 有 些人呢就把这 spv 的 东西呢代币化了啊，到链上去交易去了。这就是我们今天讲这个 coconize 的 pre i p o。 那 么这些东西 astropack 你 得承认才行，对吧？我们承认说他们买走的这些股票要上市的时候，我都认啊，我最后愿意去给你兑现这个才可以。但是现在呢， astropack 有 可能不承认，他现在已经发了公告了，说，呃，我们现在是私营公司，我们没上市啊， 呃，所有对我们公司的股票的这种转卖，你必须要经过我同意，你没有经过我同意，我通通都不承认。那你说人家愿意买你股票，你凭什么不承认？凭什么不同意啊？ 这个其实很好理解啊， isopec 它也有竞争对手啊，有一些人呢， isopec 不 希望把股票卖给他， 比如说啊，背后是中国国资的一些基金，我们也想冲上去买 isopec 股票，那 isopec 说，我必须要审核一下，你卖给谁之前，你必须要告诉我啊，如果我不知道，你就把这股票卖了，这个事情呢，我有可能不承认 啊，你上市了以后你就没办法 isopec 哪天纳斯达克上市了啊，有国资基金冲上去说我们要买股票，这个它是不能反对的， 没上市之前他是可以反对的，所以这里头有一种重大的风险，先把事情讲清楚吧，这一点二万亿到底是从哪来的啊？我们先不要被一点二万亿美金这个数吓着， 这个数字呢，不是 icorpg 官方宣布的，也不是 icorpg 最新融资爆出的估值。像那种没上市的公司呢，它的估值一般有几种方式对外去暴露啊？第一种就是我融资了，我融了一轮新的，大家去报道一下啊，你这轮新的融资以后， 头后估值是多少啊？头后估值就是我原来的估值加上这次新融进来的钱，加一块啊，最后的是多少钱啊？这个就是一个暴露方式。第二种暴露方式呢，就是说我卖老股啊，我现在有一批老股要卖出去啊，想给创始人团队啊，包括我这些员工啊，稍微改善一下生活。 在这个时候呢，会有一个窗口啊，我们在一个什么样的估值上卖啊，卖掉了以后，创始人团队和有老股的这些人就可以在这个里头去变现一些，他也可以暴露一定的价格。第三种呢，就是他里头有一些并购，你比如说 spacex 跟 x a i 之间的并购啊，它也可以暴露一个估值出来，在你上市了以后你就有市值，没上市之前通常就只有这三种方式来去暴露你的估值。这一次暴露的呢，就叫链上 pre i p o 市场的隐含估值， 简单来讲就是有人通过 s p v 的 方式得到了一部分 s o p 股票啊，而且这个股票的数量其实很少，还存在着巨大风险， s o p 有 可能不承认他们把这一部分 s o p 股票商业交易去了。 这个完整的名字应该叫 episodic tokenized stock 交易。 pre i p o 的 这个公司呢，叫 pre stocks， 这个公司是二零二五年才创建，现在在这个上面交易的呢，有 episodic， open， ai， layer、 link， spacex 啊，就这些都没上市呢。 但是呢，我们比如说通过投资的方式，通过赎买的方式，通过买老股的方式啊，我们得到了一点点，然后呢，就搁这，大家谁愿意买谁去买去啊，这个里头我们就不再管你是谁了，你只要拿着比特币啊，或者是 usdtusdc， 你 就可以来买啊，那我们就直接跟你交易，那你既然有交易嘛，它就会有一个市值出来， 所以这一次的这个价格就是这么来的，所以要注意是什么呢？它叫引含估值，所谓引含呢，就是它不是一个官方估值， 也不是公司董事会批准的融资价格，不是审计以后的市场价值，也不是 ipo 定价啊，跟这些东西通通都没关系，而且这个价值想要传导回去说，我这边已经二万亿了，我想影响 zoe 本身的定价，基本上没有什么路径啊。 那 s r o p 的 官方估值到底是多少呢？要注意啊，它已经 closed 的 这个融资是在二零二六年的二月份，三百亿美金到手，那一轮是已经关闭的， 就是关闭的交易，你才可以算他的估值是多少啊？你说我现在还谈着呢，还有一些交易没做完的协议没签的，钱没到手呢，那这个是不能算的。现在呢，按照二零二六年二月份的这一次三百亿美金的融资呢，他的估值是三千八百亿美金， post money 就是 头后估值，那你说这跟一点二万亿差远了，差三点几倍，快四倍了，你这数对吗？对啊，这就是官方确认的三千八百亿美金， 再往后还有没有再谈的融资呢？还有啊，现在还有一个五百亿美金的融资还在谈，就是说我们这一轮要进五百亿美金的现金进来， 他这一轮的头后估值呢，现在大家猜测是一万亿美金，但是你没有签字之前，没有对外公示之前，这个都是无效的。 要注意啊，所有谈融资这个事情，要去签这种叫做 term sheet， 叫做投资意向书。投资意向书里头有一个很关键的点是什么？保密啊。所以呢，在正式的投资文件签署之前，对外公开之前， 没有任何一个严肃的投资人会来跟你讲说我准备投多少钱啊，这个估值是多少？这个都不对啊，你一旦说了这个数了， 那你就违反了投资意向书的这种保密义务，你就被提出局了，这个事是不能说的。所以他到底是不是到一万亿美金了， 我们要等啊，等他这个五百亿美金这一轮的融资完成，大家签了字了，正规媒体出来报导了啊。所以 stockpik 目前 正常的一个估值三千八百亿美金，这里头有仨数啊？三千八百亿美金是二零二六年二月份已经完成的那一轮投资的 post money， 一 万亿美金是现在正在进行的五百亿美金。这一轮的外边传说的 post money， 大家注意是传说的，并没有最后签字确认的一点。二万亿美金是 pre stocks 这样的一家创业公司， 他们呢，拿一部分啊，在外面流通的 ansovik 自己还不承认的股票去进行 tokenize 的 这种交易，然后形成的一个预估的价格。所以现在这三个价格大家要理解清楚。那你说讲到这了， open ai 值多少钱呢？那到底有没有被超过呢？ openai 二零二六年三月份也完成了一轮巨额融资，这一轮融资以后，它的估值达到了八千五百二十亿美金。 post money 就是 头后估值八千五百二十亿，是 openai 的 两倍多啊。八千五百二十亿是 openai， 三千八百亿是 iso 的 估值呢。也有 pre stocks 这个创业企业，他们也拿了一部分 open a i 的 股票，把它上链啊，让大家去交易。 在那个上面呢？现在 open a i 的 价格大概是一点三万亿美金，要比 angelo pick 还要稍微贵那么一点点，但是已经非常接近了。 它这种价格呢，是代表一种心理预期啊，虽然它很难反向地影响到实际公司的价值， 但是呢，它还是代表着能够参与这种交易的人，他们对于这两家公司的一个价值认可。那你说这个 spacex 他 们现在在 tokenize 的 pre i p u 上的这个价格是多少？大概是一点八万亿吧。 这三家公司呢，都号称今年要上市，但是现在真正向 s e c 地表了的，交了 s e 上市通知书的只有 spacex 啊， spacex 呢，说我们准备一点七五万亿要去招股了。 这个是一个确定的数字啊，这不是随便大家拍脑袋出来的数字啊，这个是 spacex 已经交上去的数字。剩下两天， open ai 跟 astropik 到底什么时候去交表？现在不知道啊，现在并没有一个确定的消息说他们已经把表交到 se c 了。 所以呢，对于他们来说，正规的 pre i p o 他 们压根就还没开始做呢。最后， i p o 之前的那轮融资才叫 pre i p o 啊。而且呢，在美股上， pre i p o。 并不像在 a 股上这么神秘，大家都可以上去搞一下。而且 pre i p o 的 投资还会受到一些限制。 什么限制？它有所定期？就是你不是说我上市之前冲进来就可以马上割韭菜了？正常 pre i p o 的 投资在上市以后，你并不能马上把它卖掉啊，你还要锁定一段时间才可以把它卖掉。那为什么 angelopec 会炒到这么高呢？大家是不是真的就觉得 angelopec 就 已经 接近甚至是要超过 open ai 的 价值了呢？ sropik 最近一段时间确实很猛啊，一方面呢，就是它的编程模型啊， open 四点六， open 四点七确实很强，虽然 open ai 的 codex 以及 gpt 五点五能力 提升很快。而且呢， openai 的 codex 和 gpt 其实是要比 anselopek 的 便宜很多的，解决同样的问题，这边花的钱要比那边少很多。 即使在这样的情况下呢，大家依然认为在现在最好的编程模型啊，最好的真正能够干活的，而不是仅仅聊天的模型，还是 anselopek 的。 而且呢，背后是谷歌和亚马逊， 它可以证明说，谷歌云啊，你很强啊，亚马逊云，你也很强，谷歌的 t p u 很 厉害，亚马逊你们自己做的芯片，包括你上面买的些英伟达芯片都很强，它这块的通用性很好啊，它是搞了这样的一套东西，而且谷歌和亚马逊就是它的大股东，也非常非常愿意顶着它继续往前走。 对于云计算厂商来说，你支撑一个这种顶级的大模型公司前进，是有巨大好处的。为什么呢？因为不是说我们买了 token ansorepic 上，谷歌云上，亚马逊云上去交钱就完事了啊。而是什么呢？比如说，我今天想去买一个云服务， 因为我后边要使用 ansorepic 的 ai 服务，所以我愿意把它部署在谷歌或者亚马逊云上， 因为离服务器近啊，我不用初期访，我就可以找到 ansorepic 的 这种 ai 服务了。那这个肯定成本会急剧下降，效率会急剧上升嘛？这个对于他们自己去卖呃，云计算的服务是有巨大好处的。还有一点， ansorepic 现在真正比较强的地方在哪呢？ 就是他们算引领了时代啊，在这个行业里头，现在到底谁挣了多少钱，谁都有多少用户，重要吗？重要，但是并没有那么重要，真正重要的是谁代表了 真正的先进生产力，谁代表了未来的方向。现在大家玩的这一波呢，叫做 harness engineer， 就是 叫驾驭系统。 这一波是从哪来的？就是从 osopek 的 cloud code 从这里来的啊，现在大家都在围绕这一套东西在往前走，包括 open cloud， 小 龙虾啊，包括 codex 就是 open ai 这套东西， 还有国内的很多类似的产品都属于叫 harness agent， 就是 驾驭系统，都是从 osopek 这边来的。而且现在大家去看看 github， facebook 上面现在每周里头最抢眼的长星星，长得最多的开源仓库，通通都是围绕 cloud， code 和 harness agent 的， 就说明这就是今年的方向了，所以这一块确实是很猛。 而且现在还有一个问题是什么呢？就是 astropic 现在是号称我要上市，现在要上市这三家啊， spacex， astropic 和 open ai。 spacex 这事基本上确定了，已经交了表了，你就等就好了。而这个 open ai 呢， 麻烦缠身啊，这边还跟马斯克打着官司呢，山姆奥特曼又是一个财务纪律非常涣散的人，你 ipo 不 光是说我可以上市割韭菜啊， ipo 你 必须要守一大堆规矩， 因为你一旦 ipo 了以后，大家就再也没有优先股了。什么叫优先股？就是我除了有股票的标准的价格和权力之外，我还有一些优先权啊，这个东西叫优先股， 因为你一旦上市了以后，所有优先股通通变成普通股，你不能说谁的股票比谁的股票的权力要多一些， 这个事是有问题的。当然你肯投票权会有差异啊，但是别的权力都是一致的，你说我这个股票给你，那比你那股票分红权多一些，这个是不行的啊，这样的话你外边人买那股票的就亏了，所以一定是要一致的，当所有人都拿着普通股的时候， 就需要靠一套很完善的规则来去管理这公司，这个股市会保证这些公司都符合一个基本的规则去运转。我买了他的股票，他不能骗我，他不能给我做假账啊，他挣了钱得跟我分，这些规则他要保证的。 而山毛特曼本身不是一个特别守规矩的人，他自己的 cfo 什么的也认为说他经常有一些大嘴巴啊，或者说有一些财务上不是这么守规矩啊。所以 openai 到底什么时候能上市？不知道 nasapec 呢？他一直相对来说还是比较规范的，而且挣钱呢也是老老实实在这挣，他说我要上市了，那么大家就相信你真的能上市，而且上市了以后还是能够涨很多的，你现在也就是 三千八百亿，如果这个时候我能冲进去的话，等你上市的时候一定是能挣很多啊，所以大家会有这种很强的这种宏观呢，就是 fear of missing out， 就是 我害怕错过的一个感觉啊，我们能不能提前上车呀，等上市了以后，股票开始涨了我再去买，这事不亏了吗？我能不能在你没上市之前我就冲进去啊， 那么大家就会研究一下怎么冲上去啊，怎么去上这个车啊。现在呢，这个叫 pre stocks 的 这个公司就拿出了这样的产品，叫做 tokenize 的 pre ipo， 那 么很多人就会冲上来去买它啊，就把这个价值冲得很高了。 那么三个误导和一个风险，咱们都讲过了啊，咱们呢再稍微补充一点知识就是如果你今天买了这些代币了， 上市以后怎么办？它叫 tokenize 的 pre i p o。 那 我 ipo 以后呢，这事该怎么办呢？首先要跟大家说一点啊，就是 pre stocks 这个创业项目呢，非常年轻，二零二五年才创建，所以到目前为止， 它没有成功退出过任何一个项目，没有哪个项目说，哎，我把 pre i p o 的 tokenize 的 卖掉了以后，它成功上市了，这个事呢，并没有发生过，所以这个里头还有很大的不确定性。 理论上说呢，他应该是在 pre i p o 的 这个点上啊，他就把原来寄存在他这的这些 s p v 的 这些权益呢，要首先送到股市上去。 比如说吧，这里头有一个叫张三的 isopec 的 员工，手里头呢，分到了一部分 isopec 的 股份，然后他偷偷地把这个股份呢卖给了一个 s p v， 然后这个 s p v 呢，把这一部分的股份 多亏话送到这个链上去交易去了。等到 angelo 科技上市了，这个张三呢，自己去把这个股票呢登记到自己身上，因为他是一个员工嘛。 然后呢，他再去跟这个 s p v 去做交割。说来，我把这部分啊再交割给你，这已经上市了，你可以到那边去买去啊，或者去怎么去做这个处理去，他是可以去做这样的操作的。 spv 呢，要在满足所有这些现实条件以后，你可以把这些股票卖掉，变成现金，然后再把这些钱还给原来买你这个 hoken 的 这些人啊，它是这样的一个流程。 那有人问了，在焦哥的时候，就是你在 spv 买这个股票的时候，直接登记不就完了吗？嘿，问题就在这了， astonopek 不 承认 你去登记了，你要有人承认才行，所以大家实际上签的是个白条，或者呢，就不是一个特别正规的可以被认可的这种协议，所以他会有这样的问题，这个钱啊，你现在交了以后怎么把它变回来？这个过程啊，可能会有一定的不确定性， 咱们说一个比较小概率的事件吧，比如说在临上市之前，这个张三被开除了， 他所有授于股票都直接没收了，那这事你你在这交易了半天，这个就是一张废纸啊，那这个可能性也是存在的，所以呢，这就是一个重大的风险。最后结尾 我们重新数一下三个误导，一个是把链上 pre i p o 隐含估值当成了公司真实的融资估值了。 第二个误导，把 tokenize 的 pre i p u 当成了真正买到了 isopec 股票了。第三个误导，把二级市场的小盘交易价格当成了 isopec 上市时候一定能够兑现的市值了。 最后要跟大家讲的风险一定要注意啊，这些 s p v 和代币化的场口 是 angelopik 官方不承认的，像我们以前投资项目的时候，你最后要去签协议的，所有的相关股东都要签协议，有一个股东不签字，你整个这份协议就失效。今天这个故事呢，其实在讲什么对其的重要性， 你说一点，二万亿美金估值这事完全是空穴来风，完全是假的吗？也不是，只是呢，他在里头有很多的信息被隐藏掉了，没有跟大家对齐，所以老范今天呢，就跟大家把这个事情稍微的对齐一下 啊，希望大家能够对 open ai oscilloscope 有 一个更理性的看待。好，今天的故事就讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞点小铃铛参加 disco 讨论群，也欢迎有兴趣有能力的朋友加入我们的付费频道，再见！

autopic 的 match engines 最近上线了一系列要有价值的功能，我给分享一下。第一个呢，叫做 dreaming， dreaming 呢，其实 opencloud 那 段时间也出过，那 atopic 呢，干脆就学习了现在很多 的闭源的 harness， 学习开源的 harness， 那 逻辑就是在一个 session 之间的运行的异步任务呢，提取现有的 memory store 和过去的 memory store， 最多一百条，然后生成一个全新的整理好的 memory store， 就 在用户不用的时候呢，重新地合并过 时的替代层最新值。从多个 session 的 交叉分析中发现新的模式。就像人在做梦过程中呢，很多记忆会进行重组，人的很多的思路呢，会变得更加清晰。 在 hans 的 dream 做梦过程中呢，也会做类似的事情，但整个过程它是不会修改原始数据的，所以呢，只会生成重新搭建的一些信息的一个新的 data structure， 如果不满意的话，可以直接丢掉，不影响原始数据。 atarby 的 官方描述是， memory 让 agent 在 工作中记住学到了什么， dreaming 就 做梦，让 agent 在 工作间隙想明白这些经验意味着什么，一个是及时学习，一个是反思，整理就需要不思则怠的意思。第二个呢，叫做成果平铺。成果平铺呢，我们内部呢，叫 uv， 也是一个 evo 过程。以前呢，让 agent 干活干完了需要人工检查，而且成果平铺都比较主观的，现在是要把这个检查的环节的自动化，人只要需要写一份评分的标准， agent 干完活之后，另外一个 greater 相当于另外 agent 会对着标准逐项打分，那这 greater 呢，会运行在独立的商业的窗口里，不会 影响工作的 agent， 只要 greater 判定某些任务目标没达成，就会把具体的反馈给工作的 agent。 工作的 agent 呢，会拿着反馈改，改完再品，直到全部达标，或者别带次数用完为止。 这个 rubrics 呢，其实就是人需要给的一些很重要的概念。 rubrics 呢，给完之后呢， agent 才知道怎么去打分分，不同的维度，先打一个各维度分数，再打一个综合的整体的分数。按道理内部的测试来看的话，成果呢，比标准的 prompt 任务成功率高了百分之八点四， pt 成功率加百分之十点一，越难的任务提升越明确。第三个模块呢，叫多 agent 的 写作，这也蛮好理解，但是原来呢，却没有放在 manage agents 里面。 这次呢， on topic 呢，是把这系统里面明确地提出了，是有一个 lead agent， 就是 做管理的 agent。 然后呢，一系列的小的 specialist， agent 就是 专家制人机，每一个 specialist 有 自己的模型，有自己的提喻词，自己的工具器。在 session thread 里工作，上下文呢，可以互相隔离，当然共享同一个文件系统一 一个 a 阵写文件，另一个 a 阵就能读到。那县城是持久的，那个 a 阵呢，可以回头找之前调用过的 a 阵去继续调。然后那个 a 阵呢，还能记得之前做了什么。在 call console 里面，可以追踪每个 a 阵的每一步的操作，谁做什么，什么顺序怎么做的全程可见，那有一个限制，就是他们只支持一层委托就 内的 a 阵，可以调用其他的 a 阵。那新的 a 调的 a 阵呢，是不可以再掉下去，就是为了防止 a 阵他在调用的链条过程中产生上下文的丢失和失控。 目前的反馈情况怎么样呢？按 thought 的 说法，有四家公司已经在生产环境中或者测试环境中上演了这一个功能，各自的场景和数据呢，都还挺有说服力的。这四家分别是 harvey， harvey 呢，是一个法律的锤类的 ai 公司，用 mash agents 协调旁文的法律文书。草加了 dreaming 之后呢， agent 能记住上次赛程学到的文件格式、技巧和工具的使用模式，完成率呢，涨了大约六倍。 netflix 团队呢，是做了一个日制分析的 agent， 需要处理几百个 build， 在不同来源的日制用 multi agent 就是 我们说的这个多处理器协助 netflix 呢，实现了分批的处理，可以有效的复出反复出现的问题，忽略一次性的噪音。这个 multi agent 就 我们说的用一个玩家 agent 就 agent swarm， 关于一些的玩家 agent viral。 viral 是 一个写作工具，用了一个很聪明的模型分层方案，用海库做领队接需求跟进问题。海库呢，是算法成本比较低的模型，然后再把写作任务呢分给 office 的 词 agent 去做，要多个搞件并行跑，然后再用 all comes 就是 我们说的通过评估来 对编辑的标准和用户的个人风格打分，不达标的重写。基本上呢，巴尔逻辑呢，就借用到了多智能机械组，也用到了成果评估。 yslks 是 医疗的文档质检公司，用 outcomes 就是 成果评估中的 rubric， 对 照内部的质检标准审核文档。实测呢， ai 加上人类的写作，比纯人类审核快了百分之五十多，抓了百分之三十的错误，所以呢，这几家呢，我觉得都算是比较基础的， 简单的，基本上对于必要收集的 ai 的 使用场景，那这场景呢，可以看出来多 a 帧及协作成果评估，包括追悼这些能力呢，其实已经发挥巨大的价值了，比单纯的要用大模型呢，其实能力是强很多的。

如果你这三天只盯着谁又发了一个新模型，很容易把真正的变化看小了。五月四日到五月六日， andropic、 google 和 open ai 同时补的，都不是同一类炫技能力，而是更现实地接入门槛， 有人在补企业交付，有人在补检索证据，还有人在改默认入口。也就是说，这期三日人工智能汇总，真正值得看的，不是谁更会演示，而是谁更容易先被接近真实工作。 这期时间窗锁定在五月四日到五月六日。五月四日，按 fropick 宣布推动新的企业人工智能服务公司 google 发出四月人工智能总览。 五月五日， google 又把 gemini api 文件解锁，升级到能读图、能回页码、能按原数据筛。 openai 则在五月五日发布五点五 instant， 并在五月六日用 chat gpt 帮助文档把默认入口说明补得更清楚。 我们整七指追一个问题，为什么这几条消息都在往更容易接近去这条线上靠， 把这四条官方材料摆在一起看，最容易先看到的是，又多了心魔行名，又多了开发者功能，又来一篇官方热报。 可这三天真正变的是企业交付能不能补上，解锁能不能带证据、默认入口会不会先变。换句话说，这轮窗口里最值得看的不是参数，而是接入 antropic。 在 五月四日，这条重点不是模型又强了多少，而是他要补企业落地最后一公里。 官方说的很明确，他要和黑石、高盛等资本方一起推动新的企业人工智能服务公司，目标是那些想用人工智能，但还没有完整团队的中型企业。更关键的是， antropic 自己的应用，人工智能工程师也会一起下场。 这说明他现在真正补的不是许可证，而是把 cloud 接近核心流程那段最难的交付路。 google 在 五月四日发的四月人工智能总览，真正想传递的也不是单点功能。 他把所谓代理时代、企业代理平台、第八代芯片、开放模型、 google vs 和 learn mode 这些更新全塞在一起， 翻成普通话就是 google 这轮不是只想让 gemini 更会聊，而是想把企业部署、算力底座、开发工具和大众入口一起往前推。它看上去像一篇月报，实际更像一份整套站正在一起动的信号。 紧接着在五月五日， google 又把 gemini api 的 文件解锁往前推了一步。这次不是再多一个接口名，而是让解锁同时看文字和图片引用，能落回具体页码，还能先按原数据缩小范围。 对开发者来说，这比单纯回答更重要，因为它开始更像一套，会翻资料、会给出处，还知道先收窄范围的工作能力。也就是说， google 不 只是在补模型可用性，也在补证据链。 open ai 这条在五月五日和五月六日连起来看，重点也不是又多了一个模型名。 发布叶先说他在更新 chat gpt 默认模型，帮助文档再补充得更清楚。五点五现在已经是所有登录用户的默认聊天模型，复杂任务会自动切到 thinking 付费层，再保留更高额度和更多手动选择。 也就是说，这次真正变得是分发入口，只要默认入口一变，用户最先碰到谁，习惯就会开始往谁那边偏。 把这四条消息连起来，其实是一条很顺的介入链。先补企业交付，让组织不再只拿到一个模型接口， 再补整套站，把代理时代真正跑起来要用的底座一起往前推，接着补可验证解锁，让回答更像能交差的工作结果，最后改默认入口，把更多用户最先碰到的体验先拿下来。 说到底，人工智能竞争开始从更强转向更容易接进去。如果你是企业方，先看的应该是谁能陪跑落地，而不只是模型跑分。 你如果是开发者，更该盯谁能把证据链、文件和解锁流程补得更顺。你如果是普通用户，最先感受到的往往不是上线，而是谁先改了默认体验。 所以下次再看人工智能新闻，别只盯心魔行名，先看它到底是在改上限，还是在改门槛。 最后带走一句判断， antropic 在 补交付， google 在 补整站和证据， open ai 在 补末任分发。 他们看上去像四条不同消息，实际上都在回答同一个问题，谁更容易先被接近真实工作，谁更可能拿走下一阶段的用户时间？所以这三天最值得记住的不是参数，而是接入。