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谷歌前 CEO 埃里克·施密特在今年 5 月 SCSP 国家竞争力 AI 博览会的炉边谈话中表示，限制 AI 芯片进入中国的政策已开始失效，中国已通过较弱的 AI 硬件（如华为昇腾芯片）和软件方法造出顶级 AI 模型。施密特称不喜欢中国大力推广开源 AI 技术，认为这些技术不受美国或任何方控制。他援引最新分析称，中美 AI 差距已从一年前的 1~2 年缩短至不到 6 个月。
谷歌前 CEO 埃里克·施密特在今年 5 月 SCSP 国家竞争力 AI 博览会的炉边谈话中表示，限制 AI 芯片进入中国的政策已开始失效，中国已通过较弱的 AI 硬件（如华为昇腾芯片）和软件方法造出顶级 AI 模型。施密特称不喜欢中国大力推广开源 AI 技术，认为这些技术不受美国或任何方控制。他援引最新分析称，中美 AI 差距已从一年前的 1~2 年缩短至不到 6 个月。
面壁智能联合创始人兼CEO李大海在MBBF Top Talk Summit上指出，端侧智能是AI迈向物理世界的必经之路，未来2至3年将迎来能力跃升与场景迁移两大重构。端侧智能需满足实时响应、隐私安全、离线可用三大约束，搭载面壁量产级多模态模型的智能座舱已实现不依赖云端的“感知-记忆-推理-执行”闭环。他强调端云协同是规模化落地的关键，近期推出的MiniCPM5-1B模型以两百分之一参数规模逼近两年前GPT-4o水平，证明小模型可承载高密度智能。
MWC26上海期间，智元联合创始人彭志辉指出，AI从数字世界走进物理世界是下一阶段核心命题，具身智能体将在物理世界长期在线完成感知、决策、执行闭环。他强调未来Token最大消耗群体将是物理世界的具身机器人，资本不再只为Demo买单，行业必须在真实场景落地商业价值。他用XYZ曲线划分产业周期：X曲线为开发尝鲜期（以表演为主），Y曲线为部署成长期（大规模落地真实场景），Z曲线为部署普及期（预计5年左右迎来GPT时刻）。
昨日（6月24日）股东大会上，英伟达CEO黄仁勋称AI产业进入新阶段，智能体AI已到来，物理AI将驱动下轮增长。他将数据中心比作“AI工厂”，强调AI基础设施成企业计算核心。财务方面，过去1年营收增长65%，利润增长60%，2026财年自由现金流超960亿美元，计划将50%通过回购和分红返还投资者。黄仁勋举例称，运行英伟达系统生成token具盈利性，GitHub今年pull request数量增长近3倍。
Yann LeCun 在联合国开源周演讲中主张，开源 AI 是全球数字主权和文化多样性的唯一可行路径。他指出专有 AI 系统被美中少数大公司控制，对民主和人权构成威胁。LeCun 推出 Project Tapestry，一个基于 GitHub 的开源联邦协作项目，各参与方保留数据主权，仅交换参数向量来训练全球模型。已有欧洲、印度、日本、韩国及 IBM、NVIDIA、AMD、Intel 等参与，目标 2027 年初投入生产。
在火山引擎Force大会，字节跳动技术副总裁洪定坤分享AI Coding实践。过去一年，字节AI代码贡献率增长6倍，tokens消耗增长5倍，但过度关注单一指标可能失真——TRAE团队代码超90%由AI生成，人均需求吞吐率仅提升60%。900次实验显示，主流Coding模型组合代码正确率超80%，但可交付性仅40-60分；结合Harness基建后提升至80分。AI降低编程门槛但需优化指标、治理、协作。字节探索原型驱动开发，能力沉淀至TRAE（日均Token消耗5.6万亿，增长50倍），并推出TRAE Work。
LinkedIn联合创始人、Anthropic和OpenAI投资者Reid Hoffman在播客中公开批评SpaceX和xAI。他指出SpaceX“不是一家人工智能公司”，6月12日上市后收购AI编程工具Cursor属于“花钱买相关性”；xAI则是“彻底的灾难”，所有11位联合创始人已离职，Grok模型在基准测试中落后于Anthropic和OpenAI。他还批评美国政府6月11日以出口管制为由强制Anthropic下架Fable和Mythos模型，理由仅为Amazon CEO报告Fable 5存在jailbreak漏洞，称此举“专断随意”。Hoffman认为Anthropic和OpenAI均有巨大发展空间，但Cursor可能已过巅峰。他建议年轻人不要抵制AI。
AI文本检测器Pangram的CEO Max Spero表示，其深度学习分类器是一个黑箱，通过捕捉语言模型在组织文档时留下的结构模式来识别AI生成文本。Spero指出，语言模型在语法和逻辑上可能优于普通人，但论点高度同质化：若要求LLM就某个主题生成100个论点，它们会集中在狭窄范围内，而人类论点的空间则非常多样。这种雷同是AI文本的显著特征。
6月24日，美团副总裁陶雪璇在大众点评必吃榜10周年盛典上表示，大众点评对AI评价持明确反对和抵制态度。她指出，AI生成的评价可能话术漂亮但未真实体验过餐厅，且AI在应用环节的模型幻觉问题依然严重，会影响评价的真实性。评价如同社区公告板，不属于商家、用户或平台任何一方。
软银创始人兼首席执行官孙正义在 6 月 24 日的年度股东大会上表示，人工智能仍处于发展初期，任何声称行业出现泡沫的言论都是“对人工智能的侮辱”。他将软银比作“下金蛋的鹅”，抱怨公司市值（约 37 万亿日元）与资产总额（约 74 万亿日元）之间的巨大落差。孙正义同时宣布软银已开始量产机器人，并推动旗下 Arm 从芯片设计者向芯片提供者转型。
艺电（EA）企业发展总裁劳拉·米耶勒称，生成式 AI 能简化游戏制作流程、减轻开发者重复劳动，提升原型制作与创意产出速度。当前开发周期已从 PS2 时代的 18 个月拉长至五年以上，AI 被视为填补效率缺口的关键。EA 首席执行官安德鲁·威尔逊将 AI 定位为创意、创新与玩家联结的助推器，团队正用 AI 优化开发、扩容和个性化定制，包括动态大世界、批量生成真实运动员与球队形象等。EA 对 AI 的押注与其价值 550 亿美元（约 3740.22 亿元人民币）的杠杆收购交易绑定，该交易能否落地部分取决于 AI 压缩成本、拉高利润的成效。
扎克伯格在访谈中表示，Meta 智能眼镜的难点不在堆砌 AI 功能，而在于做出人们愿意日常佩戴的产品，需在外观、舒适度和功能体验间取得平衡。本周二 Meta 推出全新系列智能眼镜，起售价 299 美元（约 2029 元），低于入门款雷朋智能眼镜，由依视路陆逊梯卡联合开发但不搭载其品牌标识。扎克伯格认为未来可穿戴设备必须与时尚融合，要让人戴出去有面子且佩戴舒适，并对比 Snap 新款 AI 眼镜因高价笨重遭吐槽。
维基百科联合创始人吉米·威尔士表示，尚不信任AI直接参与词条编辑，因为模型“幻觉”问题依然非常严重。不过AI可用来提醒编辑社区关注小众新闻。他指出，各AI平台依赖维基百科内容导致AI机器人访问量上升，人类用户访问量下降8%，并呼吁AI公司承担服务器费用，已开始封锁不守规矩的平台。
自 lucumr.pocoo.org 发布题为《The Coming Loop》的文章，在 Hacker News 上获得 103 个点赞。
科幻作家兼科技记者 Cory Doctorow 在新书中主张，戳破 AI 泡沫需要从其根本入手，而非仅仅批判过度炒作。该书分析了 AI 行业的结构性根源，并探讨了泡沫破灭后的替代路径。
软银孙正义称马斯克推崇的太空数据中心价值有限，电费占数据中心运营成本很低，芯片等硬件才是大头，且运输、维护及通信延迟代价高昂。他表示未来几年比十年后更重要，软银将专注地面强大算力，先发制人者胜。孙正义已向OpenAI投入约650亿美元，承诺再投数千亿美元建数据中心，认为AI尚处早期，具备十倍百倍增长潜力。
Claude Code创建者Boris Cherny在Meta @Scale大会上表示，AI智能体循环（loops）是真实且重要的趋势。他描述自己工作中一个agent持续改进代码架构，另一个寻找重复抽象并提交PR，循环永不停歇。这种循环类似递归函数，由子agent决定何时停止；一种实现是Ralph Loop，检查已完成工作是否达成目标。Loops本质是增加test-time compute，通过持续投入计算资源直到任务完成，但token消耗无上限、成本高昂。若设置得当，收益可能远超成本。
以成本价转售推理（inference）是零利润业务。关键在于成本加成与价值定价的选择。优化是成本杠杆，知识蒸馏（distillation）可暂时提供防御性优势。自带密钥（BYOK）模式打破了成本加成，保留了价值定价。
作者明确表示绝不让AI起草任何署自己名字的句子。他以亲身经历说明，用AI代写并声称是自己的作品等同于说谎——正如他曾为他人代笔发表文章，至今仍感后悔。他强调，与AI深度协作写内容时，旁人无法核实你实际贡献了多少，因此所有“AI帮助写作”的声明都会让人怀疑作品真实性。作者警告，一旦使用AI代写并冒充原创，专业人士会将其作品视为垃圾信息，个人信誉将毁于一旦。他呼吁读者不要在署名作品中使用AI代写，更不要撒谎。
谷歌 DeepMind 杰出工程师、Gemini 预训练负责人弗拉基米尔·费恩伯格在博客中指出，进入 OpenAI、Anthropic 等前沿 AI 实验室竞争激烈。顶尖大学生通常具备目标感、数学成熟度和毅力三项特质。他建议选择困难数学证明课程、大量编程，并牺牲夜晚和周末投入额外时间。求职者可从前沿实验室的业务边界（如基础设施或输出接入）寻找突破口，同时要成为同事愿意看到你成功的人，推动合作项目。
Mitchell Hashimoto 家庭宣布再向 Zig 软件基金会（ZSF）捐赠 40 万美元，分两年每年 20 万美元，加上 2024 年首次捐赠，累计捐赠总额达 70 万美元。Zig 项目在语言和编译器开发上稳步推进，其严格禁止 LLM 贡献的政策近期引发公开讨论。Hashimoto 表示自己大量使用 AI，但尊重 ZSF 的选择，认为开源项目有权保持独立文化和边界。Ghostty 终端模拟器的成功很大程度上得益于 Zig。
6月22日，Anthropic工程负责人Fiona Fung表示，Claude Code和Claude Cowork等AI智能体让工程师越发依赖智能体工作，彼此之间交流减少，长期易感孤独。团队为此组织编程午餐、黑客松和共同开发时段，重新创造面对面协作机会。调查显示Claude Code已成为创业公司最常用的AI编程工具，“氛围编程”兴起使“单人创业者”增多，但Fung强调协作仍不可或缺。
微软CEO纳德拉向OpenAI、Anthropic等AI巨头发出警告，反对少数公司垄断AI价值并以此索取无限资源。他主张下一阶段AI应转向价格更低的模型，赋予用户更大选择权，并以更可信方式阐述AI社会价值。纳德拉批评前沿模型开发商一边渲染安全风险和失业，一边要求建设大量数据中心。他明确表示，微软不希望AI未来完全由这些公司决定，而应让AI成为企业的知识引擎，由企业灵活调用多种模型，在自有机器内实现持续改进。
作者在Berkeley观察到AI圈陷入“末日论”狂热，认为Anthropic等公司通过渲染AI急速发展、递归自我改进可能提前到来等恐慌来支撑估值，而非聚焦实际技术。相比之下，GLM-5.2博客展示了渐进改进的技术进步，该模型与Opus 4.8和GPT-5.5相当。作者称当前系统的估值建立在未来假设而非现实之上，并质疑这种通过末日叙事驱动泡沫的做法应被追究责任，呼吁反思如何构建可持续的经济与社会。
作者用Claude Opus 4.8重构AIHOT聚簇算法，消耗约2000万token，但Opus 4.8在只有模糊目标时漏洞百出，需不断审查修补。对比曾被下架的Claude Fable 5，后者能直接理解模糊目标并优雅完成方案。作者将AI管理类比员工管理：不同能力层级需不同管理颗粒度——Prompt Engineering对应执行层指令，Harness Engineering对应策略层目标加约束，Fable 5已能承接愿景层目标。引用任正非“让听得见炮声的人做决策”，并指出未来模型（GPT-5.6、Fable 6等）将迫使管理者聚焦“思考应该思考什么”。
CD Projekt Red 联合 CEO 米哈乌·诺瓦科夫斯基透露，完全由 AI 生成的游戏即将问世。他接触的多家 AI 工作室能快速批量产出游戏，有工作室自称一周内可做 40 个游戏原型甚至完成一整部游戏，其中一款成品很快上线。诺瓦科夫斯基认为，这类纯 AI 游戏即便质量尚可，也无法复刻人工开发的独特感染力，且玩家能轻易识别 AI 素材带来的违和感。AI 辅助开发可以接受，但纯 AI 制作并非行业发展正道。
OpenAI CEO Sam Altman 继续押注大语言模型的规模扩展，批评一代研究者过于自信地认为 scaling 行不通。在斯坦福回应 Yann LeCun 等批评者时，Altman 表示有些人将身份与立场绑定，即便数据证明他们错了也不愿放手。他指出 LLMs 已在某些领域超越人类智能，如 OpenAI 模型推翻了一个长期困扰数学家的猜想。但对于需要高判断力的长期复杂任务，LLMs 仍远不如人类。Anthropic CEO Dario Amodei 近期也表达了类似看法。
Signal总裁Meredith Whittaker在接受Bloomberg采访时警告，ChatGPT、Claude等AI聊天机器人“不是你的朋友、有意识的生物或有感知的对话者”。她坦言自己会用AI工具“格式化文档”，但不会向它们提问，因为不想让思考过程被“平均已有内容”的系统答案取代。针对微软AI CEO Mustafa Suleyman预测用户可让Copilot处理全部圣诞购物，Whittaker指出，这需要Copilot监听家庭群聊、获取信用卡、浏览器、Signal、代发消息、家庭地址和日历等权限，相当于在Signal中“开了一个后门”。
《幻兽帕鲁》开发商 Pocketpair 发行与传播负责人约翰·伯克利表示，玩家对生成式 AI 的反感是游戏公司不使用它的充分理由。伯克利确认 Pocketpair 完全没有使用生成式 AI，并称内部有足够多的美术人员愿意亲自完成工作，让 AI 接手而裁掉他们没有意义。他还指出，Steam 已开始在一定程度上限制生成式 AI，未来开发者可能需主动声明游戏“100% 由人类制作”。
Take-Two 在 2025 年 4 月裁撤了整个 AI 研究团队，该团队长期从事传统 AI 研究而非生成式 AI。前负责人卢克·迪肯博士接受采访时表示，生成式 AI 当前热度被严重夸大，泡沫一旦破裂，外界可能连同传统 AI 研究一并抛弃。他认为业界有道德责任妥善管理生成式 AI，但完全拒绝也不是正确答案。迪肯警告，公众缺乏细致判断来区分传统 AI 与生成式 AI，大语言模型已进入幻灭低谷期。
高通 CEO 安蒙认为，AI 智能体将改变应用和设备使用方式。他设想的入口之一是内置摄像头和显示屏的智能眼镜，用户告诉数字助理需求，AI 智能体即可协调多个应用完成流程。安蒙指出应用不会消失但会变化，智能体将成为新应用。苹果 Siri、三星 Bixby 等数字助理能力持续提升。未来手机和新设备将围绕 AI 智能体重新设计。高通正参与 40 多种 AI 设备设计，包括智能首饰、带摄像头的耳机、智能胸针和手表。安蒙最看好智能眼镜，预计其规模最终可与智能手机相当——去年全球智能手机出货超 12 亿部。
纽约大学金融学教授达摩达兰6月20日警告，AI行业泡沫破裂冲击可能比2000年互联网泡沫更严重。AI需巨额资金建设数据中心等实体基础设施，且大量投资靠举债，市场调整时损失将向社会扩散。他怀疑AI商业模式能否实现规模效应，因每次使用均消耗更多算力，成本类似Spotify按次付费而非Netflix分摊模式。DeepSeek等中国竞争对手可能继续压低价格，当前利润率已不高。即便最乐观情景成真，若AI直接取代完整岗位，一半白领可能失业，社会代价极其惊人。
智谱 AI 开源新一代大模型 GLM-5.2，在编程基准测试中表现亮眼，仅落后顶级闭源模型 Claude Opus 约 1 个百分点。马斯克预测中国大模型需到 2027 年 Q1 才能追上 Anthropic Fable，智谱创始人唐杰回应“用不了那么久”。
智能的一种定义是样本效率，但近年AI进步主要靠扩充数据分布和增加算力。强化学习本质是合成数据生成——投入大量算力通过验证器筛选“好”数据，再训练模型预测正确输出。这一过程需要每个领域和技能的海量人类专家示例，数据行业年收入已达数十亿美元。近日Epoch报告，开源模型仅落后前沿闭源模型4个月，原因在于数据可从公开API蒸馏，而超参数等不易复制。人类一生接触约2亿token，前沿模型训练在数十到数百T token之间，相差近百万倍——机器人、自动驾驶等领域同样存在巨大效率差距。
近期行政命令、国会提案及对Anthropic最先进模型的境外访问限制，可能开启新一轮AI监管。开源软件已支撑全球90%以上软件并创造8万亿美元经济价值，在教育、创新和竞争三方面持续赋能。Anthropic与OpenAI的封闭模型加剧市场集中，开源（尤其开放权重）是初创公司、教育机构和企业获得替代方案的唯一平衡力量。开源透明性使其更安全，更多工程师可剔除不需要的模型行为或修复漏洞。以中国竞争为由监管开源将适得其反，美国初创公司正依赖包括中国在内的开源模型提升效率。
6月17日，智谱开源新旗舰GLM-5.2，在FrontierSWE编程测试中得分74.4，超OpenAI GPT-5.5，仅落后Claude Opus 4.8约1个百分点。有网友提问中国大模型何时达到Anthropic Fable水平，马斯克回复可能2027年Q1。智谱联合创始人唐杰回应不需那么久。马斯克补充，跑分赶上相对容易，但以实用性衡量，2027年Q1达到已非常出色。Anthropic Fable 5于6月9日发布，可处理5000万行代码迁移等任务，发布数日后遭管制。
RTK获得60k GitHub星标，宣称能“削减60–90%模型token用量，支付1/10的价格”，但实际API账单并未同比例下降——它仅裁剪Bash原始输出，忽略文件读取、仓库上下文、系统提示词和模型内部推理token。公开issues指出终端输出会被静默截断或丢失，且AI智能体无法感知压缩，导致关键信息缺失。RTK从未公布任务成功率（如SWE-bench类基准），其节省量更像营销指标。从架构看，rtk引入脆弱的外部依赖，解析git、cargo、npm、grep等CLI工具的stdout/stderr格式，一旦工具更新格式便可能静默失败。本质上这是CLI原生可实现的feature，而非独立产品，将其放入生产agent关键路径存在高风险。
Meta前首席AI科学家杨立昆受访时称，马斯克创办的xAI“某种程度上已经失败”：难以招到顶尖AI人才，除马斯克外所有联合创始人已离职。xAI近日将数据中心出租给Anthropic等对手，杨立昆认为此举反映其弱势处境，需出租才能收回成本。他不看好xAI前景，认为其无法参与最前沿竞争。同时他称赞SpaceX“做得非常出色”，并表示自己拥有一辆特斯拉，FSD并非真正完全自动驾驶，但确实有用。
美国政府短暂关闭了Mythos类中的Fable模型，标志着AI模型已越过危险门槛。作者预测最多两三代模型后，超级智能将像核武器一样被管控，大多数Fortune 500企业无法访问或仅受控使用。开源模型落后前沿约七个月，且面临算力和政府锁定的双重壁垒。人类的“辨别地平线”使许多人感觉模型进步停止，但实际指数增长未停——只是用户缺少足够困难的问题。Fable类已能解决此前Opus 4.8无法完成的复杂任务（如React客户端），AI将彻底改变编程和知识工作，但多数人只能使用当前等级模型。
同一事件，精选展示《关于美国政府指令暂停访问Fable 5和Mythos 5的声明》蔡崇信昨日在 VivaTech 2026 上表示，AI 的总潜在市场规模达 50 万亿美元，对标人类生产力，阿里巴巴正全面投入 AI。其全栈 AI 优势包括：中国高效低成本的能源供给，提前布局的云计算和芯片，全球最受欢迎的开源模型千问（Qwen），以及覆盖电商、即时零售等丰富应用场景。他同时指出，当前全球 AI 开源的主要推动力量来自中国企业，阿里巴巴团队在推动前沿模型开源方面做出巨大贡献。