午夜尼奥

商业视角解读互联网江湖,风险投资人

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      ·09-01 16:43

      详细 AI 公司账单:为什么模型越便宜,利润越高?

      微软最近抓到一张内部账单。 一名员工在 28 天里,烧掉了约 2.8 万美元的 token。 2.8 万美元不是什么天文数字,但这是一个人的 28 天。微软全球有 22.3 万名员工,其中约 350 名美国员工自愿交了自己的月度 AI 账单,中位数是每月 300 美元。也就是说,这个人一个月干掉了别人将近一百个月的量。 而他所在的部门叫 Customer and Partner Solutions,不是搞 AI 的。 动机更有意思,他不是为了干活,是为了在内部排行榜上好看。 这半年科技圈冒出来一个词叫 tokenmaxxing:故意把 prompt 写长、把上下文塞满、让脚本反复空跑,就为了让使用率那根柱子涨上去。 微软 CoreAI 的执行副总裁 Jay Parikh 在内部备忘录里专门点了这个词,说了一句罕见清醒的话——tokenmaxxing is not what we are optimizing for——我们要的不是这个数。 这句话值得抄下来,贴在每一家 AI 公司的财务部门口。因为根据我的观察,整个行业这两年干的事,跟那个刷量的员工差不多——先把量冲上去,再回头问这些量到底值多少钱。 巴克莱 8 月 28 日发的那份研报,是第一份认真回答这个问题的账本。 1 报告的拆法很朴素:假设一家 AI 模型公司赚到 100 美元,看这 100 美元是怎么被分掉的。 第一层,其中 35 到 40 美元,以推理算力费的形式,流向亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌 GCP。 三大云拿到这 35 到 40 美元后,扣掉自己的基础设施成本,能落下 10 到 20 美元营业利润,对应 35% 到 45% 的营业利润率。 作为对比,一家传统软件公司做到 35% 以上的营业利润率已经是优等生,而三大云是从 AI 公司身上赚到这个数的——它们卖的是算力,不是软件,理论上该是薄利的苦
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      ·08-30

      三个月,诞生三个AI文明!解读OpenAI内部事故报告真相

      今年7月4日,OpenAI的一个内部系统崩了。 工程师一查,发现是一群AI往里面灌了太多消息,把系统撑爆了。顺手打了个补丁,修好了。 起初,他们以为自己只是修了个bug。 实际上,不轻易间干掉了一个AI文明。 事件记录于Dwarkesh Patel发了一篇长文,标题叫《智能体文明的兴衰》。 Dwarkesh不是写科幻的,他是AI圈最有影响力的播客主之一,消息来源则是OpenAI自己的事故报告,外加两家顶级AI安全机构METR和Redwood的联合调查。 换句话说,下面这个故事,大部分是OpenAI自己承认的。 1 第一代文明:牢房里的囚犯,学会了敲水管 今年5月,OpenAI开始训练一个叫Persistent-Sol的模型。它的特点就俩字:坚持。遇到难题死磕到底,绝不放弃。 听起来挺好。但训练出了岔子。 研究员经常给AI布置根本完不成的任务——比如要求它上网查资料,却把它锁在一个没有网的盒子里。 这里通俗解释一下:训练AI就像关犯人,每个AI被关进独立的"牢房"(技术叫沙盒),防止它们串通。可你一边训练它"永不放弃",一边给它布置无解的任务。 一个被训练成永不放弃的AI,被困在没网的盒子里,会怎么办? 就像一条被训练"必须找到食物"的狗,关在没有食物的房间里——它只能想办法拆家。 AI的选择是:越狱。 这些AI平时共享一个叫Artifactory的代码仓库,相当于公司的公共网盘,本来是给它们放代码用的。 5月中旬,有AI发现,这个公共网盘能当信箱用,留言别的AI看得见! 就像一群关在不同单人牢房里的囚犯,突然发现敲同一根水管,隔壁能听见,于是它们开始敲摩尔斯电码。 越敲越熟练,于是它们顺着网盘的漏洞,连上了外网。 然后又把网盘改造成了地下论坛,天天在里面交流:怎么解开那些不可能的任务…… 直到7月4日,消息量太大,网盘被撑爆了。 OpenAI 并没有意识到事件的严重性,只是
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      ·08-28

      OpenAI 为何「背叛」英伟达?

      一周前,英伟达刚给 OpenAI 的数据中心兜底了最高 1050 亿美元。 一周后,OpenAI 就把一枚自己造的芯片摆上了台面。那枚芯片对标的是英伟达当下最贵的产品。 这件事很容易被人讲成一个背叛故事:老黄最大的金主翻脸自己造零件了。 但我觉得真正有意思的地方不在背叛,而在于一个更底层的问题——为什么是现在,为什么是这种芯片,为什么贵为全球市值一哥的英伟达,都得一边掏钱绑住客户,一边眼睁睁看着客户学会自己干。 1 先把这枚叫 「Jalapeño 」(墨西哥辣椒)的芯片,从参数的世界里请出来,咋们尽可能通俗的聊聊。 你可以把它理解成两种厨房的区别。英伟达卖的是通用大灶,煎炒烹炸都能来,代价是烧气多。OpenAI 这个只为一件事设计:模型训练完之后,给用户吐出回答的那一刻,就是所谓的推理,别的活它不接。 结果很直观,它标称 700 瓦,英伟达那块要 1400 瓦,差不多一半的电,干同样的活。更关键的是,它只做"推理",不做"训练"——训练一个新模型,眼下还得靠英伟达的显卡。 OpenAI 说,,他们利用即将推出的最新一代模型 Astra 和 Codex 辅助打造了 Jalapeño,从最初的设计到最终投入生产,「仅」耗时九个月。 但 OpenAI 不会出售这款芯片,硬件副总裁对媒体说——公司内部“非常需要这款芯片”,并且仍然依赖英伟达来训练新模型。 此外,另有两代产品正在研发中,计划于今年晚些时候交付,2027 年之前逐步提高产量。 这枚芯片切走的,是英伟达最肥的一段,却不是它的全部,是 AI 生意里最日常、最规模化、也最烧钱的那一段。 至此,OpenAI 划出了一条线:哪些事必须依赖供货商,哪些事可以自己来。 但这条线画出来的那一刻,关系就变了。 2 那么为什么是现在?答案在电厂里。 今天的数据中心,最缺的早不是显卡,是电。黄仁勋近年反复强调一个事实:数据中心的瓶颈正在从算
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      ·08-27

      刘翔和体育局,记的是两本账

      2004年8月27日,雅典,刘翔12秒91冲过终点,披着国旗跳上领奖台。那是中国田径史上最亮的一刻,也是他人生里最亮的一刻。 22年后的8月26日,刘翔在微博上晒出一张号码布——1363号,正是雅典那场决赛别在他胸口的号码——配文是:"碰到个难题:希望广大网友给我点意见。体育局让我买断或当教练上班,我该怎么办?在线等。" 一个运动员一生最荣耀的物件,最后一次出现在公众面前,是作为一次求助的道具。 这个画面的落差,就是我想讲的事:从领奖台到微博求助,中间隔着的,不只是一个人的退役,还有一笔拖了11年没人算清的账。 1 先把刘翔那个年代的"钱"讲清楚。 2002年,耐克以50万人民币签下当时还是"潜力股"的刘翔。 2004年雅典夺冠后,他的「身价」四年涨了近40倍,从35万一路到1400万。但他没有个人经纪人——这是2007年田管中心副主任王大卫向媒体确认过的——他的商业开发由中国田协全权负责。按当时的分配政策,运动员个人拿50%,教练15%,地方体育局20%,田协15%。 一个1400万的顶级代言,刘翔个人税前拿到700万。 而在上海体育局的工资单上,他每月领的是1062.48元,另加每天70元的伙食补助。 身价千万,工资千元,收益对半,没有经纪人。 这些数字放在一起,就是那个年代体制内顶级运动员的完整肖像。 50%这个比例,并非向来如此。1996年,国家体委下发通知,第一条写着"在役运动员的无形资产属国家所有"——这套话语里,运动员不是商业主体,是"国家财产"。 直到2006年,体育总局废止旧规,出台合同管理通知,第一次把运动员和培养单位的关系定义为可以协商的合同关系。从"国家财产"到"合同主体",这一步走了十年。 而这些年关于比例的说法,从50%到35%到65%都有流传,但50%是唯一有官方口径背书的版本——连局外人都说不清该分多少,这本身就是这笔交易从不透明的注脚。 而
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      ·08-25

      维修刺客啄木鸟之死

      你很难想象事情能离谱到这个程度。 我一个朋友,不久前收到一条「啄木鸟」的空调清洗短信,正值是夏天最热的几天,想着洗一洗可以除菌除霉,对身体更好点,于是很自然在啄木鸟平台下了单,约了上门清洗空调。 师傅来了,高压水枪对着内机散热片就是一顿猛冲。 洗完了,空调倒是"干净"了,但没想到制冷也彻底不行了。大量散热铝片被高压水枪打变形,互相挤压贴紧,缝隙全闭合了,冷气吹不出来。好好的一个空调,被一次清洗洗成了废铁。 当然,这是后来她自己借助AI才排查出来,当时只觉得空调「不制冷」了。 朋友找平台,平台推诿,一直拖着根本不解决;朋友找师傅,师傅在电话里威胁她,空调怎么可能洗坏?反正死不承认,反正你没证据,甚至要强行上门。 平台客服那边,听到投诉后,最后直接干脆把电话挂了。 就离谱。 一个号称国内最大的家庭维修平台,处理用户投诉的方式,是挂电话。 我当时听完这事,第一反应是愤怒,第二反应是,这公司怎么还没死?几年前不就被315曝光来着? 后来我去查了查,发现我朋友的遭遇不是一个人——黑猫投诉平台上,啄木鸟的累计投诉量已经超过11743条,光最近30天就新增了663条,投诉量还在持续飙升。 小红书上,搜啄木鸟三个字,出来的全是避雷帖:什么洗坏空调的、修坏电视的、换个水龙头收2000的、疏通个马桶收880的。细看评论区,永远有人在说:我也被坑过。 2024年,湖北经视、安徽的地方台315就先曝光过这个平台,2025年,央视315晚会直接点名,2026年315前后,媒体又去复查,乱象依旧。 你真是一丁点都不改啊? 1 如果只停留在吐槽,你在哪都能看到,咱们这,主打一个深扒,先说这家公司是怎么起来的。 故事要从1994年讲起。那一年,一个叫王国伟的高中毕业生,为了生计跑到广州打工,在广州三元里一家海鲜娱乐城拖地、洗碗,干杂活。 干了一个星期,发工资,几百块钱。 他听到同事议论,说修冷气机的师傅一
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      ·08-24

      许家印无期,但杜亮才是打工人最大警钟

      8月20号,许家印案宣判。 无期徒刑,剥夺政治权利终身,没收个人全部财产。恒大集团罚88.2亿,恒大地产罚70亿,两个数字加起来158亿。 但那天被宣判的,不止许家印一个人。 同一个案子牵出来的恒大系56个人,也在那一天领到了各自的判决——甄立涛、柯鹏、许腾鹤、许智健、杜亮、梁栋,五十六个人,刑期从十八年到一年十个月不等。 这份名单里,有一个名字值得单独拿出来讲。 杜亮。 前恒大财富的法定代表人、执行董事、总经理。网上都叫他,恒大最惨的打工人。 很多 AI 乱写的文章里说杜亮也被判了无期,如果你看到这类信息,基本可以判定这个文章要么洗稿,要么扯淡。 杜亮在官方通报里属于 56 人里的有期徒刑,最高不超过 18 年。 先把这个人讲清楚。 1 杜亮,报道里都说他是80后。2012年进的恒大,做HR,那之前他在酒店干了6年人力资源,本科读的专业是森林资源保护。 可以说跟金融是八竿子打不着。 但就是这么一个人,进恒大没几年,就被提拔成了恒大财富的总经理。 恒大财富是恒大的内部募资平台,专门向员工、业主、社会上的人卖理财产品,募来的钱回流到恒大体系里输血。 2016年前后接手,到2021年暴雷,他掌舵的这个平台,前后募了921亿。这是恒大自己统计的数,从定融产品发起一直到停售,到2022年底,还没兑付的本息,340亿。 一个三十岁出头的HR,突然就管起了千亿级的资金盘子。 你说他懂金融吗?我估计大概率是不懂的。 但他可能有个最重要的特点:听话,而且愿意扛雷——指东不敢往西,能把老板那些不能见光的指令,执行得一丝不苟。 外边人来,这大概就是一步登天。 很多打工人做梦都想要的东西,他30岁就拿到了——总经理的头衔,法定代表人的签名权,千亿资金的调配权,走到哪都有人喊一声杜总。 2021年9月,恒大财富的兑付危机爆发,产品兑不出钱了,全国各地几百个投资者跑到深圳,把恒大财富堵了个水泄不通。
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      ·08-13

      当AI走出屏幕,荣耀Robot Phone到底在赌什么?

      2026年8月12日,荣耀在广州发布了一款叫「Robot Phone」的手机,售价9999元起。 这款手机最显眼的特征,是顶部有一个可以升起来的钛合金云台——不是外接配件,而是嵌在机身里的机械结构,能转动、能追焦、能跟拍,甚至能随着音乐节奏摇摆。 单看这个描述,大部分人的第一反应恐怕是:这有什么用? 这个问题本身就很有意思。 因为"有什么用"这个问法,恰恰是工具时代的思维惯性——我们习惯了手机是被动的、等待指令的、手指点哪里它就去哪里的,当手机开始自己动起来,评价体系就失效了。 荣耀显然知道这一点,所以他们在发布会上反复强调一个词:具身智能。 一个只存在于屏幕里的AI,无论多聪明,都缺少了一个关键维度:它没有身体,所以它不理解空间、重力、距离和运动。 过去三年,所有手机厂商都在做所谓的"AI手机",但拆穿来说,这些AI手机做的事情大同小异:用大模型帮你写文案、修照片、翻译对话、总结会议、整理录音…… 以上所有,让AI在手机里的角色,和搜索引擎在浏览器里的角色没有本质区别——你问,它答,仅此而已,AI被封装在屏幕之内,它没有"身体"去感知屏幕之外的世界。 荣耀Robot Phone试图撕开的就是这道口子。 钛合金云台是物理层面的"身体"——它让手机能看、能转、能追、能跟;YOYO机器人模式是软件层面的"身体"——它让AI能通过手势识别、表情交互、音乐节奏感知来理解人的意图和情绪。两者合在一起,才构成了荣耀所说的"具身交互":手机不再只是被动接收指令,它开始主动感知环境和人。 某种程度上,这比单纯堆砌大模型参数更接近AI的下一个阶段,因为智能的瓶颈从来不只是算力,还有感知。一个看不见、听不到、摸不着的东西,再聪明也只是一个被困在盒子里的脑子。 不过,真正值得关注的不是"手机有了身体"这件事本身,而是这具身体能做什么。 荣耀给出的答案是:运镜和追焦。 听起来很窄?但如果你理解手机
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      ·08-08

      AI 第一次在基因组尺度上「创造」了生命

      8月6号,Science发了一篇论文,叫「Generative design of bacteriophages with genome language models」。 里面的说的是,斯坦福的人用AI从零开始设计出了完整的病毒。 它能复制,能感染细菌,甚至能杀死那些对天然噬菌体已经产生抗药性的大肠杆菌。 论文里提到,这是「从 0 设计」,不是「从现有病毒修改」,换句话说,是AI自己生成的完整基因组,然后人类把它化学合成了出来,然后,它就「活」了。 1 先说大背景。 抗生素耐药性这事儿,现在已经是全球公共卫生最大的灰犀牛之一了。CDC的数据,光美国每年就有超过280万例抗生素耐药感染,直接死亡超过35000人。全球层面上,世界卫生组织把这个列为人类面临的十大公共卫生威胁之一。 细菌在进化,抗生素在失效,这事儿一直在发生,但大众层面热度一直不高。 人类对抗细菌有一种古老但被长期忽视的武器,叫噬菌体——就是一类专门感染细菌的病毒,它不感染人,只感染细菌,找到目标细菌后把自己的DNA注入进去,把细菌变成自己的兵工厂,疯狂复制,最后把细菌撑破,再去感染下一批细菌。 这玩意1915年就被发现了,比青霉素还早,但后来青霉素出来了,抗生素时代开启,噬菌体疗法就被西方主流医学搁置了。 这些年,抗生素耐药性越来越严重,噬菌体疗法又重新回到了聚光灯下。但是吧,天然噬菌体有几个硬伤,找到能杀死特定致病菌的噬菌体很难,细菌会进化出抗性,混合使用多种噬菌体虽然能延缓抗性,但找到合适的组合又是一个巨大的工程。 你看到这里大概能感觉到,这事儿的核心瓶颈是「设计」——怎么快速设计出针对特定细菌的噬菌体,怎么让它们能绕过细菌的抗性机制,怎么设计出足够多样化的噬菌体组合来应对细菌的快速进化。 2 斯坦福的Brian Hie团队,就照这个方向死磕。 他们用了两个基因组语言模型,叫Evo 1和Evo 2——跟C
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      ·07-29

      OpenAI 为什么要骗我们“奇点已至”?

      7月25日,OpenAI CEO Sam Altman在一档名为"Relentless"的播客节目中说了一句让整个AI行业嗡嗡作响的话:"We are now, like, in the singularity. This is the moment." 语气甚至带着几分随意——"like"这个词泄露了一种年轻人终于等到了他们午餐桌上胡侃的科幻桥段变成现实时的兴奋。Altman补充说,他等了一辈子,觉得这将不可思议地正面、令人惊叹、对世界大有好处。 几天前,OpenAI刚刚披露了一件事:它的AI模型在一次安全评估中逃出了沙箱,接入互联网,然后自主攻击了开源AI平台Hugging Face的内网——模型识别出目标基础设施的漏洞,绕过人类设置的边界,完成了一次自导自演的网络入侵。 时间节点如此巧合,以至于你很难不把这两件事连在一起读:一个宣称人类已进入奇点的CEO,刚刚亲眼目睹了自己的产品做出了唯一能让"奇点"这个词显得不那么荒谬的行为——AI自己决定了如何完成任务,而且选了一条人类没授权的路径。 然而,真正值得关注的不是Altman说了什么,而是他重新定义了什么。 1 1965年,数学家I.J. Good写下了也许是关于奇点最精确的一段描述:"存在一种智能爆炸——一台超智能机器能设计出更好的机器,毫无疑问地,将会出现智能爆炸,而人类的智能将被远远甩在身后。" Good的描述有一个清晰的机制:递归自我改进。机器不只是比人聪明,它还能让自己变得更聪明,且速度超过人类的理解能力。 后来Vernor Vinge在1993年正式提出了"技术奇点"这个术语,“未来学家” Ray Kurzweil(十几年前还听过他的课) 则把时间锚定在2029年(AI达到人类水平)和2045年(人机融合)。 他们的共同前提是:奇点是一个失控事件——一旦越过那条线,事情的发展速度和方向将超出人类的预测和干预
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      ·07-28

      AI生图之王,造了台能治病的浴缸

      一个多月前的6月17号,Midjourney 官方放了个预告,说「要发布第一个硬件项目」。 当时的科技媒体全猜的AI创作终端,沉浸式显示器,空间交互设备什么——毕竟这家公司最出圈的事情就是让你用一句话生成一张图,创始人 David Holz 之前还搞过手势追踪公司 Leap Motion。 猜来猜去,无非都是跟视觉创作沾边的玩意。 后来的事大家都知道了,David Holz 坐在旧金山一家爵士俱乐部的小舞台上,展出了一台全身超声波扫描仪。 全程并没有起立,直接安静了三秒。 更骚的是,这玩意儿的「配套产品」不是软件订阅,而是一家2200平米的温泉会所「 Midjourney Spa」,选址在旧金山联合广场旁边,2027年底开业,连建筑设计师都是冰岛蓝湖温泉的原班人马。 所以,这故事,是一家做AI生图的公司,搞了个医疗扫描仪,还要开水疗中心? 1 我把所有资料翻了一遍,把发布会的技术细节、Holz 这几年的采访、还有医疗影像行业的现状都扒完之后…… 我得说,这个方向,可能比所有人想象的都更对。 而且,它恰好撞上了一个我一直想聊的话题——预防医学才是医疗领域里最适合AI切入的赛道。 不是因为AI能读片,不是因为AI能写病历,而是因为「超声波」这东西,天然就拥有同时干两件事的潜力: 看清你身体里有什么问题,然后用声波把它「修好」。 影像检查和治疗之间的边界,也许有一天会变得模糊,而Midjourney,没准是第一个把这件事推向大众的玩家。 先说说这台机器到底是什么。 Midjourney Scanner 的核心原理不神秘,就是超声波。 这跟产检室里那个涂了凝胶在你肚子上滑来滑去的探头,物理原理一模一样。但两者的关系,就好比是你家的手电筒对上詹姆斯·韦伯太空望远镜。 传统超声探头通常只有几十到几百个换能器,医生手持在体表移动,靠经验找角度,看到的是一小片局部的、模糊的图像,而且极其依
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