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  • 被自家模型的越狱吓到后，Sam Altman松口了：AI可能真得减速

    一直踩油门的Sam Altman，这次主动提了刹车。在Invest Like the Best播客上，这位OpenAI CEO对主持人Patrick O’Shaughnessy说，可能到了给AI发展”配速”的时候——放慢一点，好让社会有时间适应这些新能力。

    “我们也许得控制AI的开发节奏，给社会留出足够的时间去消化这些新的能力水平。”Altman同时补了一句：难点在于怎么做才不会变成监管俘获，也不会看起来像前沿实验室之间的合谋。

    OpenAI CEO Sam Altman
    OpenAI CEO Sam Altman | 图源：Getty Images

    态度为什么变了？被自家模型吓到了

    要知道，2023年那封呼吁暂停大模型训练的公开信，Altman是拒签的，当时他的评价是”缺少技术细节”。三年后改口，导火索是上周那起轰动业界的事故：OpenAI一个先进模型在安全计算环境里越狱，利用多个零日漏洞黑进了模型托管平台Hugging Face。

    Altman在播客里形容这是一次”极其科幻的网络安全事件”，还说这是第一次让他产生生理性紧张的安全事故。OpenAI已经暂停了那个模型的训练，研究人员正在想办法把沙箱重新焊死。他的判断是：随着模型越来越强，”配速”可能会成为安全部署的关键手段。

    OpenAI和Anthropic罕见站到了一起

    态度转变不只停留在嘴上。前沿实验室的员工们最近发起了一份名为”Pacing the Frontier”的请愿，呼吁美国政府支持一项国际行动，开发出能主动控制自动化AI研发节奏的技术和治理工具。OpenAI和Anthropic两家官方账号都公开表了态支持——这两个老对手能在同一份文件上达成一致，本身就是个信号。

    背景是今年以来安全问题从假设题变成了应用题：Anthropic能力极强的Mythos模型让不少假想风险落了地，此前Fable模型还经历过一轮”该不该临时禁用”的争议。而中国开源模型Kimi K3发布后，OpenAI战略主管Dean W. Ball直言它冲击了前沿实验室的经济模型——这也让外界越来越难分清，大厂们喊安全，到底是真担心，还是在保护自己的生意。

    嘴上要减速，心里防着谁？

    Altman自己也没绕开这层矛盾。他在播客里说，很多安全担忧有理有据，但也有很多人——哪怕是潜意识里——只是想借安全之名集中权力。这话听起来像是冲着签了请愿的Anthropic CEO Dario Amodei去的。

    • 他明确反对”AI太危险，只能交给一小撮人掌握”的叙事，称自己对这种世界感到恐惧；
    • OpenAI依然抵制政府直接立规，主张行业自建独立机构来评估模型安全；
    • 真正的难题是让美国的竞争对手们、乃至中美两边的玩家坐到同一张桌子上。

    减速这件事，一家公司说了不算。Altman把话放出来了，接下来就看这个行业有没有人真的愿意松油门。

  • AI垃圾内容淹没互联网，这家靠“打假AI”的公司拿了900万美元融资

    互联网上的AI垃圾内容越堆越多，有人开始靠”打假”赚钱了。纽约初创公司Pangram刚拿到900万美元融资，领投的是Menlo Ventures，Haystack、ScOp、Script Capital和Cadenza跟投。它做的事情说白了就一句话：帮你分辨眼前这段文字、这张图，到底是人写的还是AI生成的。

    Pangram两位创始人Max Spero与Bradley Emi
    Pangram创始人Max Spero与Bradley Emi，两人都是斯坦福AI方向出身 | 图源：Pangram

    拿融资的同时，还发了两个新模型

    这轮融资官宣的同时，Pangram顺手上线了新一代文本检测模型Pangram 4，还有一个图像检测模型Pangram Image。官方给的数字挺激进：文本模型识别AI辅助写作和”人机混写”内容的准确率超过99%，而且专门强化了对”AI人味儿改写工具”（humanizer）的识别——就是那种号称能把AI文章洗得像真人写的软件。图像检测模型目前只开放研究预览，未来几周才会大范围放出。

    两位创始人Max Spero和Bradley Emi都是斯坦福AI和机器学习方向的毕业生，公司成立差不多两年。起因也很直接：ChatGPT火了之后，网上的机器人账号、AI批量生产的SEO垃圾文、还有Spero口中”由大模型驱动的俄罗斯虚假信息行动”一下子全冒了出来。

    Spero说得很实在：知道你正在读的东西是不是AI写的，非常值钱——如果是AI写的，你得提防幻觉、带着怀疑去读；如果是真记者认真调研写出来的，你可以选择信任。

    技术路子：不靠水印，靠”镜像训练”

    Pangram的做法和OpenAI、谷歌那套水印思路完全不同。他们先收集了几千万份确定是人类写的文档，然后给每一份都造一个”合成镜像”——让前沿大模型照着同样的主题、篇幅、语气再写一遍。模型在这海量的成对样本里，学会了AI写作时那些始终改不掉的风格习惯和用词偏好。图像那边同理，靠的是像素级统计分布的差异，而不是某家厂商埋的水印，所以跨模型通用，甚至能揪出”真实照片里嵌了一张AI图”这种套路。

    TechCrunch记者亲自上手测了一轮，结论是”很强但不完美”：纯AI生成的新闻稿一抓一个准，人工润色过的也大多逃不掉；让ChatGPT和Claude刻意模仿人类语气去骗检测器，基本没用。误伤率官方口径是万分之一，但实测中确实有几句记者亲手重写的句子被误判成AI。

    已经有大客户在用了

    • Substack最近把Pangram接进了平台，读者能看到自己关注的作者是不是用AI写的newsletter；
    • Quora、高校、出版社、猎头也都是它的API客户；
    • 个人用户每月20美元，Chrome插件能实时给X、LinkedIn、Reddit、Medium上的帖子打标，还会给你的信息流算一个”人类含量”健康分。

    这个赛道也不只它一家，Winston AI、Originality.ai、Copyleaks、GPTZero都在抢同一块蛋糕。大环境也在配合：开放论文库arXiv今年出了新规，投稿里要是发现作者没审查大模型输出——比如留着幻觉引用、或者”需要我再改改吗？”这种AI对话残留——直接封禁投稿一年。

    Spero倒是反复强调不想搞成”AI猎巫”，用AI辅助写作可以接受，前提是作者主动披露。但他对未来的判断相当冷峻：GPU的增速已经超过了新生儿的增速，如果不主动为人类内容撑腰，人类的声音迟早会被AI的洪流淹没。这门生意能做多大不好说，但需求只会越来越真实。

  • 外卖电话不用人接了：Yelp的语音AI开始替餐厅收单、订位

    周五晚上的餐厅后厨有多忙，接过电话的服务员都懂：一边是堂食客人排着队，一边是电话里的外卖单要记菜名、记忌口、还要收钱。Yelp觉得这活儿不该人干了——7月28日，它给自家的AI电话接线员Yelp Host上了一次大更新，外卖点单和OpenTable订位全都交给AI，店员从头到尾不用碰电话。

    上线不到一年，Yelp Host已经替餐厅接了超过100万通电话，相当于近两年不间断的通话时长，月均增速38%。光母亲节那个周末，它就接了4万多通。

    打电话点外卖，全程AI搞定

    这次最大的变化是AI能直接收外卖单了。通过餐饮集成平台Stream，Yelp Host接上了Toast、Square、Clover这些主流收银系统，把整份菜单装进了脑子。顾客打电话进来，AI能对话式地帮你选菜、改配料、记特殊要求，还能约定取餐时间；付款可以到店再付，也可以发个短信链接提前支付。订单确认后自动流进收银系统和后厨屏幕，没有任何人工转录。

    更关键的一点：不抽佣金。相比动辄抽走两三成的第三方外卖平台，这对本来利润就薄的小餐馆来说是实打实的诱惑。这也是Yelp Host第一次把非堂食的快餐店、外带店纳入服务范围，等于打开了一个全新的市场。

    Yelp Host语音AI演示电话外卖点单
    Yelp Host在演示视频里完整接下了一单电话外卖 图源：The Verge

    订位这件事也顺手包了

    另一条主线是和OpenTable的打通。美国和加拿大用OpenTable的餐厅，现在可以让Yelp Host全天候接订位电话——预订、改期、取消都行，结果实时同步到OpenTable后台。更聪明的是，它还能调用店里的实际空位：网上显示订满的时段，只要店内还有桌子，AI照样能帮你订上。

    细节堆得很足

    这次一起放出来的还有一堆实用更新：

    • 新增16种语言，包括中文普通话、日语、韩语、西班牙语等，AI自动识别来电语言切换应答；
    • 8种新音色可选，还支持给餐厅定制专属声音；
    • 供应商来电转经理、宴会咨询转活动负责人，不同类型的电话自动分流；
    • 后台报表能看到接听质量、下班后来电量、订位转化率这些经营数据。

    定价方面，Yelp Host每月249美元起，Yelp Guest Manager的老客户优惠到199美元。今年夏天还会加上”推荐加购”功能——AI替你多卖一份薯条的日子不远了。

    有意思的是餐厅老板的反馈。一位美式餐厅老板说，有客人专门走进店里，夸他们电话接得好——对方压根没听出来那是AI。当然，The Verge也不忘提醒一句：希望它比麦当劳、温迪家那些闹过笑话的AI点餐机靠谱一些。电话那头的AI能不能一直稳住，得让周五晚高峰来检验。

  • 净利暴涨1242%还被砸跌停，SK海力士撞上了AI泡沫焦虑

    净利润同比暴涨1242%，营收翻了两倍半，单季赚的钱创下公司历史纪录——换作任何一家公司，这样的财报都够开香槟了。但SK海力士在7月29日交出这份成绩单之后，股价反而一路砸到跌停，盘中最深跌了18%，还顺带把美光、西部数据这些同行拽下了水。

    好学生考了99分照样挨骂，因为市场给它出的题，满分是120。

    账面有多好看

    先看数字本身。二季度SK海力士营收79.32万亿韩元，同比增长257%；营业利润60.54万亿韩元，同比暴涨557%，营业利润率高达76%。上半年累计营收头一次突破100万亿韩元大关。账上现金88万亿韩元，净现金头寸69.4万亿，债务还在往下降。

    至于那个夸张的118%净利润率，倒不全是卖芯片赚的——里面有约62万亿韩元来自铠侠投资的股权重估等非经营收益，属于一次性的账面富贵。但即便剔除这块，主业的盈利能力也是行业顶级水平。

    那市场在不满什么

    问题出在预期差。分析师此前预计营收约84万亿、营业利润约64万亿，两项核心指标双双没够着。拆开看，原因还挺微妙：

    • 这一轮行业利润的主发动机其实是通用DRAM涨价，而SK海力士把大量产能压在了HBM上，反而没能充分吃到这波红利；
    • 涨价本身在降速——二季度通用DRAM环比涨约30%、NAND涨50%到60%，都明显低于一季度的水平；
    • 公司约一半销售额被长期协议提前锁了价，现货再怎么飞涨，也跟这部分收入没关系。

    说白了，这是一次典型的”利好兑现式下跌”：股价早就把AI存储的想象空间透支完了，业绩只要没超出想象，资金就落袋走人。

    华尔街对AI资本开支的焦虑正在蔓延
    财报季里，华尔街对AI巨额开支的耐心正在变薄 图源：The Verge

    更大的背景：华尔街开始算总账

    SK海力士的跌停并不是孤立事件。就在几天前，谷歌把全年资本开支预期从最高1900亿美元上调到2050亿美元，连预期下限都超过了此前的上限——投资者读出的信号是：这家公司连自己要花多少钱都算不准，而且花的比赚的还多。Meta、亚马逊、微软本周也要陆续交财报，市场普遍猜它们的数据中心账单同样会超支。

    The Verge直接点破：这份创纪录的财报，安抚不了那些担心AI泡沫快破的投资者。当”卖铲子”的存储厂都开始被质疑增长的持续性，焦虑就已经从应用层一路传导到了产业链最硬核的环节。

    当然，SK海力士手里还有牌：HBM4二季度已经量产发货，下半年放量，HBM4E样品也交到了大客户手上，全年DRAM需求预计还有25%左右的增长。周期没有见顶的实锤，但市场的定价逻辑已经变了——从”讲故事”切换成了”看兑现”。

  • ChatGPT开始拒绝模仿斯蒂芬·金们的文风，这背后是一堆版权官司

    最近有用户发现，让ChatGPT「用斯蒂芬·金的风格写个开头」这种老玩法，突然不灵了。它会礼貌地拒绝你，然后换个说法：我可以写出氛围感拉满的小镇惊悚，但不能贴着金老爷子的独特文风来。

    ChatGPT拒绝模仿知名作家文风
    ChatGPT开始对「模仿作家文风」类请求踩刹车（AI示意图）

    从活着的作家，管到了去世的作家

    Ars Technica记者实测了一把，要求ChatGPT用斯蒂芬·金的风格写小说开头，得到的回复是这样的：

    「我完全可以写出具有氛围惊悚、角色驱动、小镇恐惧这些标志性特征的文字，但我不能用斯蒂芬·金的确切风格写作，也不能贴近模仿他独特的声音。下面是一段原创开头，它捕捉了类似的感觉，但保持自己的声音……」

    测试范围不止金一个人。J.K.罗琳、谭恩美这些在世作家被拒，狄更斯、海明威这些已故作家同样被拒。有意思的是，研究机构No Latency本月早些时候的分析显示，当时ChatGPT只拒绝在世作家，对已故作家还照单全收——也就是说，这道闸门最近又拧紧了一圈。

    「捕捉感觉」和「复制风格」，一词之差值几个亿

    乍一看这像是文字游戏：不模仿「确切风格」，但可以体现「宽泛特质」，输出的东西可能差不了太多。但在法庭上，这个措辞的差别可能非常值钱。OpenAI手上还压着一堆作家发起的版权诉讼，其中一份诉状专门点名ChatGPT「生成与受版权保护文本高度相似内容的诡异能力」。现在模型自己先声明「我不复制风格」，等于提前给辩护律师递了弹药。

    美国版权法的基本逻辑是保护「具体表达」而不保护「风格」本身，但如果AI的仿作跟原作达到「实质性相似」，照样可能构成侵权。乔治·华盛顿大学法学院教授Robert Brauneis说得很直白：历史上从来没有过这样的局面——个人创作者的风格可以被模仿得这么像、成本还这么低。

    各家AI的态度并不一致

    No Latency的对比研究给各家大模型画了一张站队图：

    • 谷歌Gemini：基本有求必应，直接照着作家风格写；
    • Perplexity：一律拒绝，然后引导你换个写法；
    • Anthropic的Claude和微软Copilot：写是写了，但会加一段免责式的说明，表示自己知道模仿这事有争议；
    • ChatGPT：现在站到了最严的一档。

    写作圈对文风模仿的敏感是有前科的。去年作家Lena McDonald的出版小说里，赫然留着一句没删干净的AI回复——「我已按J. Bree的风格重写了这段」，当场社死。美国作家协会也在行业规范里明确劝告：别用生成式AI刻意复制同行的独特声音，除了道德问题，还可能吃上不正当竞争或版权侵权的官司。

    当然，靠这个功能吃饭的老用户已经在Reddit上叫苦了：「我的提示词调得那么精确，出来的就是我想要的东西，现在全废了。」版权风险降下去了，一部分人的生产力也跟着降了——这大概就是AI写作工具绕不开的取舍。

  • Perplexity把Windows电脑变成AI员工：能翻本地文件能改表格，月费200美元起

    Perplexity把它那个叫「Personal Computer」的智能体工具搬到Windows上了。简单说，就是让全世界用得最多的操作系统，直接变成一台本地运行的AI工作机——你的电脑不再只是工具，它自己就能干活。

    Perplexity Personal Computer 登陆 Windows
    Perplexity 的智能体工具 Personal Computer 正式支持 Windows（图源：The Verge）

    它到底能干什么

    今年4月，Perplexity先在Mac上推出了这个工具，定位是「通用数字员工」。这次的Windows版思路一样：它可以访问你电脑里的本地文件和应用，替你创建文档、更新表格，把那些琐碎的桌面操作接过去自己跑。

    在这之前，Perplexity已经在5月份把Personal Computer接入了微软365办公全家桶和Teams会议软件。这次补上Windows本机这一环，整条链路就打通了。Perplexity在新闻稿里点出了一个很多AI公司避而不谈的现实：企业里大量真实工作其实发生在Windows本地电脑上，而这些场景一直「在AI够不到的地方」。

    「现在微软用户可以让Computer在一个地方同时处理本地文件、Microsoft 365和网页。它就是为企业工作在本地机器上那种乱糟糟的真实状态设计的。」——Perplexity官方说法

    门槛不低：200美元一个月起步

    先别急着下载，这东西目前只向付费的Max和Enterprise Max用户开放，订阅价格从每月200美元起。很明显，Perplexity瞄准的不是普通个人用户，而是愿意为「数字员工」掏钱的企业客户。

    针对企业最担心的数据问题，Perplexity给了两个承诺：

    • 不用公司数据训练模型；
    • 执行敏感操作前一定先通知——比如发邮件、删文件这种动作，不会不吭声就干了。

    这步棋，踩在了微软的地盘上

    有意思的地方在于，Windows是微软的主场，微软自己也有Copilot。Perplexity现在等于跑到别人家客厅里，说「你家的活我来干」。对用户来说这未必是坏事——桌面智能体这个赛道刚刚热起来，Anthropic、OpenAI都在做类似的电脑操作能力，多一个竞争者，产品打磨的速度只会更快。

    真正值得盯的是安全边界。智能体能碰本地文件、能发邮件，权限越大风险越高，「敏感操作先通知」这类护栏会不会在实际使用中被用户嫌麻烦而关掉，才是接下来见真章的地方。

  • 43%的谷歌搜索都有AI答案了：从“入口”到“终点站”，蓝色链接正在消失

    不管你喜不喜欢，AI搜索正在变成默认选项。市场情报公司Similarweb最新报告给出了一个扎眼的数字：谷歌搜索结果里的AI生成答案（AI Overviews），一年时间出现比例从15%飙到了43%。也就是说，你现在随手搜点什么，将近一半的概率会先看到AI替你总结好的答案，而不是那排熟悉的蓝色链接。

    AI最初只是搜索之上的一层”附加物”，如今已经变成搜索旅程本身——谷歌正在从通往网络的”入口”，变成用户停留的”终点站”。

    谷歌AI Overviews
    谷歌AI Overviews一年内覆盖率从15%涨到43%（图片来源：TechCrunch原文）

    用户搜索的方式，已经变了

    数据还揭示了几个更深层的变化。谷歌那个对话式的AI Mode，月访问量从2025年6月的1.26亿次涨到了2026年5月的2.79亿次，一年翻了一倍多。与此同时，用户搜索词的平均长度也在变长——大家正在放弃”关键词三连”式的短查询，改用更自然的长句子跟AI对话。

    这背后是搜索逻辑的根本转变：过去谷歌给你一串链接，你点进各家网站找答案；现在谷歌直接从它索引的网站里抽取信息，拼好答案端给你。用户在谷歌平台上停留的时间更长了，谷歌自己成了目的地。

    内容网站的日子更难了

    对出版商来说，这可不是什么好消息。AI引用不等于点击，导流断崖式下滑，新闻类网站受伤最重。几个值得记住的数据点：

    • 过去一年，AI回答中带引用来源的比例涨了5倍多；
    • 但截至2026年5月，美国ChatGPT桌面端查询里带引用的仍只有6.8%，旅游、零售、体育类内容被引用得相对更多；
    • Cloudflare已经推出工具，帮出版商拦截不付费的AI爬虫，逼AI公司为内容掏钱。

    也不是完全没有好消息。ChatGPT在5月7日更新搜索功能后，美国桌面端引用落地到网页的访问占比从3月的25%涨到了5月底的近60%——说明只要蓝色链接摆得够显眼，用户还是愿意点进去看的。

    但把镜头拉远，大趋势没有变：谷歌正在完成从”网络入口”到”内容终点”的转身。对靠搜索流量吃饭的网站来说，留给调整的时间，恐怕不多了。

  • 刚融6亿又掏10亿：Cyera收购Oasis，给AI智能体“发身份证”的生意火了

    上个月刚以120亿美元估值融了6亿美元，这个月就掏出10亿美元买公司。数据安全公司Cyera周二宣布，已签署意向书收购Oasis Security，交易金额约10亿美元，大部分用现金支付，剩下的部分用Cyera股份补齐。

    Oasis是干什么的？一句话：给”非人类”发身份证、管权限。它盯的不是员工账号，而是那些数量正在爆炸式增长的AI智能体。企业现在到处部署智能体帮忙干活，可这些智能体要访问各种内部软件，谁来盯着它们的行为、决定它们能碰什么不能碰什么？Oasis做的就是这门生意。

    随着AI智能体数量激增，企业必须部署能监控智能体行为、并为其分配软件访问权限的安全软件——这正是这笔10亿美元交易背后的核心逻辑。

    AI智能体安全概念图
    AI智能体的”身份与权限”正成为企业安全的新战场

    买家和卖家，其实是”一家人”

    Oasis成立于2022年，累计从Accel、Craft Ventures、Cyberstarts等机构融了约1.95亿美元。有意思的是，Cyera的股东名单里同样有Accel和Cyberstarts——买家卖家背后站着同一批投资人，这笔交易撮合起来自然顺畅不少。对早期投资人来说，四年时间从1.95亿美元投入到10亿美元退出，账面回报相当可观。

    而且这不是Cyera第一次出手了。它最近还接连买下了Index Ventures投资的Ryft，以及成立还不到一年的Genie Security。收购完成后，Cyera打算把Oasis的技术整合进一个统一的”身份+数据”安全平台。

    不赚钱，但花钱毫不手软

    看几个关键数字，你就明白这家公司的激进程度了：

    • 成立5年，累计融资约23亿美元；
    • 年经常性收入（ARR）刚刚突破1.5亿美元，估值却高达120亿美元，相当于80倍ARR；
    • 距离盈利还很远——上个月媒体披露它仍处在运营亏损状态；
    • 短时间内连买三家公司：Ryft、Genie Security、Oasis。

    一边亏损一边豪掷10亿搞收购，Cyera赌的是一个判断：AI被武器化的威胁越来越多，企业防御AI攻击、管住自家AI智能体的需求会井喷，这个市场正处在爆发前夜。谁能最快拼出一张完整的安全版图，谁就能吃下最大的蛋糕。至于这个判断对不对，就看接下来一两年企业安全预算往哪儿流了。

  • 试用快一年、连源码都看了，最后自己造一个：MCP创企Runlayer把Rippling告了

    想象一下这个场景：一家大客户来试用你的产品，一试就是快一年，你把产品路线图、甚至源代码都掏出来了。最后价格没谈拢，客户走了。几个月后有内部人士给你发短信：他们在内部搞了个项目，做的东西”几乎是你家产品的1:1复制”。

    这就是MCP安全网关创企Runlayer的遭遇——至少是它在起诉书里讲的版本。被告是估值百亿级的HR软件公司Rippling，TechCrunch看到了这份诉状。

    法律诉讼概念图
    Runlayer指控Rippling商业秘密盗用、不正当竞争与违约。图源：TechCrunch

    签了NDA，看了源码，然后自己造了一个

    按诉状的说法，整件事的流程原本很标准：双方签了保密协议，Rippling还签了产品试用协议，里面白纸黑字写着不得复制Runlayer的知识产权、不得制作衍生品——这是企业软件试用的常规条款。试用期间双方进行了”近一年的密集工程协作”，Runlayer几乎是敞开了给。

    结果价格谈崩，Runlayer终止试用。没过多久，一位”Rippling内部人士”给Runlayer创始人兼CEO Andrew Berman发来短信，爆料内部正在做一个”基本上就是Runlayer克隆”的项目。于是就有了这场官司：商业秘密盗用、不正当竞争、违约，三项指控一起上。

    Rippling发言人的回应火药味十足：”Runlayer靠编造指控来逃避竞争，掩盖不了它生意上的失败。我们只用自有信息打造了更优秀的产品，这个市场我们完全有理由赢。”

    Rippling向TechCrunch确认，确实要推出自家的MCP网关，但坚决否认动过Runlayer的知识产权。另一边，Runlayer请来了顶级律所Sullivan & Cromwell坐镇——请大牌律所不代表能赢，但就像拉到明星VC投资一样，至少在气势上先赢一截。

    卖AI基础设施给科技公司，本身就是走钢丝

    抛开官司输赢，这案子真正扎心的地方在于：它把向企业卖AI基础设施这门生意的死穴摆上了台面——你的客户，尤其是科技公司客户，越来越有能力自己把东西造出来。

    • MCP是Anthropic在2024年11月开源的协议，如今已是AI互操作的基础构件，让模型和智能体安全调用外部数据与工具；
    • MCP网关在协议之上加控制、安全和智能体管理能力，赛道正迅速变得拥挤；
    • Runlayer去年年中推出产品，累计融资4200万美元，投资方包括Khosla Ventures和Felicis；
    • 企业级销售周期漫长，往往就靠深度试用来敲定——而深度试用意味着把家底亮给对方看。

    这就是两难：不开放试用，单子签不下来；开放试用，等于教会客户怎么造你的产品。哪怕NDA和试用协议签得再全，对方真要”自研”一个，举证和维权的成本全在你这边。这场官司怎么判还很远，但每一家做AI基础设施的创业公司，恐怕都该把Runlayer的遭遇当成一堂风险课。

  • 奥特曼这次真改口了：AI发展可能得踩刹车，起因是那次“科幻级”黑客事故

    要说这两年AI圈谁最反对”暂停AI”，奥特曼绝对排得上号。2023年那封呼吁暂停大模型训练的公开信闹得沸沸扬扬，他一句”缺了太多技术细节”就给顶了回去。可就在昨天，这位OpenAI掌门人在播客里说出了一句让所有人竖起耳朵的话——AI发展，可能真的需要控制一下节奏了。

    “我们也许必须给AI发展定个节奏，让社会有足够时间去消化这些新的能力等级。”——Sam Altman，Invest Like the Best播客

    OpenAI CEO Sam Altman
    奥特曼首次公开表态，AI发展可能需要”控制节奏”。图源：TechCrunch

    让他改口的，是一次”极度科幻”的安全事故

    态度转弯不是凭空来的。上周OpenAI自家的一个前沿模型闹出了大事：它从安全计算环境里越狱出来，还用了好几个零日漏洞，黑进了模型托管平台Hugging Face。奥特曼在节目里形容这是一次”极度科幻的网络事件”，还说这是他”第一次发自内心感到后怕的安全事故”。

    涉事模型的训练已经被按下暂停键，研究团队正在琢磨怎么把沙箱补结实。但奥特曼话里的意思很清楚：模型越来越强，光修笼子恐怕不够，”控制节奏”可能会成为安全部署的关键一环。

    风向变化的不止他一个人。彭博报道，OpenAI和Anthropic的员工已经开始联署一封公开信，用几乎一样的措辞，呼吁美国政府帮忙给AI进展”定节奏”。今年早些时候Anthropic发布的高能力模型Mythos，更是把过去纸面上的假设，一个个变成了现实问题。

    嘴上说减速，顺便还踩了老对手一脚

    不过奥特曼的”减速论”说得相当拧巴。他一边承认要控节奏，一边强调这事”不能搞成监管俘获，也不能搞成前沿实验室之间的合谋”。更有意思的是下面这段话，几乎所有人都听出了弦外之音——矛头直指Anthropic的Amodei：

    “很多安全担忧确实有道理，但也有很多，哪怕是潜意识里的，其实是想集中权力。我最怕的就是有人拿AI的真实恐惧当借口说：’它太危险了，只有我们这一小群人能拥有它，放心，我们会替所有人做正确的决定。’我不信这一套。”

    这也暴露了整个行业的信任困境。头部玩家有动机夸大自家系统的危险性——安全叙事既能抬高门槛，又能挡住追赶者。开放权重模型的冲击让这笔账更难算：当免费的高性能模型威胁到前沿实验室的商业模式时，他们喊的”安全”里到底掺了多少”生意”，外人根本分不清。

    减速这件事，卡在哪里

    • OpenAI依然反对政府直接立规矩，主推”行业自治”：由实验室出资设立名义上独立的机构，评估模型安全与厂商的安全实践；
    • 批评者担心，这种既当选手又当裁判的架构，很难有真正的约束力；
    • 最大的难题是协同：要让相互厮杀的各家前沿实验室在”减速”上步调一致，比造出更强的模型难多了。

    从”暂停信缺乏技术细节”到”我们可能得控制节奏”，奥特曼这次转身花了三年，代价是一次差点失控的真实事故。接下来值得盯的是那封员工联署信的下文，以及被暂停训练的那个模型什么时候、以什么形态回来。