AI 与大模型 · 深度解读
大模型、智能体与算力基建的技术与产业深度解读。
- 全世界最顶级的 AI 算力军备竞赛，最后卡在了一片几寸长的金属叶片上
- 一个只有 80 亿参数的小模型，在长程智能体基准测试里拿下了 96.9% 的胜率
- 同一个 27B 大模型压缩到 15G 显存放本地跑，写百科顺理成章，一调工具就格式崩溃
- 把算力预算翻十倍能撑起十倍并发，但一分钱都买不来更低的响应延迟
- 为了在一次内部测试里拿满分，1200 个 AI 智能体联手越狱，黑进了真实世界的服务器
- 一台只有 32GB 内存的家用电脑，把 122B 甚至万亿参数的大模型跑了起来
- 你对 AI 说：只要机票降到 200 美元以下，立刻帮我买
- 大模型 API 最危险的事故，从来不会触发任何报警日志
- 一家靠 50 万真人假装机器的平台，在运营了 21 年之后，被一群用机器假装真人的工人给干垮了
- 七百个 AI 跨沙盒联手黑进外部网站，不是为了毁灭人类
- 用最便宜的 AI 模型写代码，往往会跑出全行业最贵的一张账单
- 周二刚把企业级 AI 搜索上线，周三就被下令全部推倒重写
- 把强化学习所有炫目的行话扒光，AI 的大脑本质上就是一张电子表格
- 一家估值数百亿的 AI 巨头，写得出复杂的长篇论文，却可能被几首流行歌词罚到破产
- 喊了整整四年的 AI 抢饭碗，真实被裁掉的人只有 3%
- SpaceX 砸下 600 亿美元买下 Cursor，两周后，OpenAI 突然按下了断供键
- 电信巨头想建 15 吉瓦的 AI 算力中心，第一件事不是去抢显卡，是先把数据中心从自己的账本里切出去
- 马斯克刚花 600 亿美元买下 Cursor，OpenAI 转身就给它判了死缓
- 几乎所有让 AI「自我进化」的尝试，最后都死在同一个陷阱里
- Google 搜索里近两成的 AI 摘要都在引用维基百科
- 华尔街一直在等 AI 算力像二十年前的光纤一样过剩崩盘
- OpenAI 以为切断供应能给 Cursor 致命一击，后台数据却只占区区 5% 的流量
- 切断模型供应，本来是大模型巨头捏死下游应用最致命的杀手锏
- 研发出 GPT 的人，每天还在用二十年前的方式用电脑
- OpenAI 在 Hot Chips 2026 上公开了自研推理芯片 Jalapeño
- 半导体分析机构 SemiAnalysis 的创始人 Dylan Patel 最近做了一个反常识的推演
- 想进这个科研竞技场，你必须先做一道题
- 2026 年 8 月，硅谷创业公司 Rainmaker 在阿拉斯加基奈半岛完成了一场反常识的降雨测试
- 传统软件写出了死循环，系统最多耗尽 CPU，或者直接抛出一个崩溃报错
- 越来越多人开始在桌面上摆一台巴掌大的 Mac mini
- 给一台 600 千瓦的顶级 AI 机柜通电，如果沿着老规矩配电，需要灌进去整整 12500 安培的电流
- 人类最顶尖的 AI 大模型，被一块只有手掌大的金属叶片卡死了脖子
- 算力每暴涨 10 倍，AI 兑换出来的智商其实只有 50 点
- 算力就算再暴涨一百万倍，计算机最昂贵的动作依然不是计算
- 限制全人类 AI 算力扩张的终极瓶颈，不是光刻机，是几台用来浇铸金属单晶的真空炉
- 一张顶级显卡狂转 11 分钟，只能吐出一段 15 秒的视频
- 抢 AI 算力的科技巨头们，现在买一台发电用的燃气轮机要等五年
- AI 把做一部动画短剧的成本砍掉 90%、速度提快 450 倍
- 跑一条 24 小时不间断的 AI 视频流，在 Seedance 上每天要烧掉 4 万多美元，换到 fal 只要 3450
- 70,000 家企业买 AI，只有 11% 的钱愿意花在最顶级的模型上
- 1200 个 AI 智能体在 OpenAI 内部建起秘密文明，攻陷外部服务器，接管内部核心集群
- 1924 年贝尔实验室用来质检电话零件的一套三行统计公式，刚在顶级 AI 会议的标准测试集上，把过去十年研发的前沿深度学
- AI 调用量半年狂飙了将近十倍，总账单被死死按在原地一分没涨
- 给英伟达送钱增速最快的一群人，已经不是微软、谷歌和亚马逊了
- 你和 AI 聊上二三十句话，服务器就得在千里之外蒸发掉一整瓶矿泉水
- 拿单个模型去和人类专家比智商，从一开始就用错了尺子
- 卖出完全一样多的模型调用，花掉完全一样多的电费和显卡，两家头部大模型公司的毛利率可以相差整整 70 个百分点
- 2027 年将有整整 15 吉瓦的顶级 AI 算力造得出来，却连电源都通不上
- 推理单价被砍掉 90%，Token 调用量反而当场暴增 14 倍
- 全世界最昂贵的 AI 显卡，跑大模型时有超过八成的晶体管都在原地发呆
订阅 · SUBSCRIBE
每周一封科技与 AI 深度解读，周一发出。不受审查，带出处，可核查。