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硅谷惊变：12万张H100的挽歌 第一章：帝国黄昏 2025年，山景城上空的空气都弥漫着一股美元燃烧和GPU散热扇混合的香甜味道。我，作为Meta LLaMA项目的一名普通开发，每天都像打了鸡血一样。我们刚用12万张英伟达H100完成了“LLaMA 4 Maverick”的“训练”。 12万张！这是个什么概念？这堆铁疙瘩的成本，比扎克伯格在夏威夷为末日准备的那个豪华地堡群还要贵。我们内部的口号是：“一统江湖，顺便把那些中国开源社区的“模仿者”们按在地上摩擦。” 每个人脸上都洋溢着技术霸权的自信，仿佛我们即将发布的不是一个大模型，而是《三体》里的二向箔。我们坚信，在绝对的算力面前，一切技巧都是花拳绣腿。 那天下午，阳光正好，我正悠闲地喝着La Colombe的冷萃。突然，公司内网的摸鱼频道里，有人甩了个推特链接，链接指向一篇论文，作者署名“DeepSeek”，一个来自中国杭州的团队。 “哟，杭州来的？” 我轻蔑地笑了笑，“西湖龙井味儿的模型吗？” 论文标题很唬人，叫什么《R1模型：通往通用智能的稀疏激活路径探索》。大家起初都没当回事，排行榜嘛，刷分刷出来的“过拟合垃圾”还少吗？我们见得多了。 五分钟后，我的顶头上司，一个平时冷静到连服务器着火都会先发个Jira Ticket的男人，像一阵风一样冲进了我们的开放办公区。他的脸比刚出厂的A4纸还白，嘴唇哆嗦着，指着自己的显示器，声音尖锐得像是被踩了尾巴的猫： “他……他们只用了2000张GPU？！” 整个 bullpen 瞬间死寂。2000张？我们的零头都不到。我赶紧打开那篇论文，当看到他们的架构图时，我感觉我的大学计算机科学学位像一张废纸。那是一种我们想都没想过的、堪称“银河系大脑”级别的设计，用一种匪夷所思的方式解决了算力瓶颈。 绝对的恐慌开始蔓延。 紧接着，走廊尽头传来一阵急促而沉重的脚步声。不是人类的脚步声，更像是终结者在追杀莎拉·康纳。我们都知道，那是扎克伯格那具价值连城的私人机器人化身（Zuck's personal android body）出动了。他面无表情地“飘”向高层战情室，身后留下一串冰冷的杀气。 战情室的隔音效果一流，但我们依然能隐约听到里面传来扎克伯格那标志性的、略带机器质感的咆哮： “12万张GPU！！我们居然被一个拿着计算器的鲸鱼给干翻了？！这钱是让你们拿去点篝火晚会了吗？！” 第二天，全公司收到邮件：LLaMA 4 Maverick项目延期至明年四月。官方理由是“为了进行更深度的安全与伦理对齐”。 呵呵，鬼才信是为了“对齐”，我们就是在抄作业，而且是那种连题目都看不懂、只能硬着头皮描答案的抄。 第二章：小丑竟是我自己 几个月后，LLaMA 4 Maverick“终于”发布了。结果呢？一个加了点“继母文学（StepMom prompt）”私货的DeepSeek V3劣质分叉版。模型表现平平无奇，像个被灌了太多水的差生，毫无灵魂。 项目彻底失败，产品经理（PM）急得像热锅上的蚂蚁，然后他想出了一个“天才”的主意：“既然打不过，我们就专门刷分！把它往LMARENA（一个主流的模型竞技场）上过拟合！” 这操作就像一个学渣，放弃了所有科目，只把一首唐诗三百首背得滚瓜烂熟，然后宣称自己精通古典文学。 结果？我们当场就被抓包了。社区的大神们几下就扒出了我们的底裤。这成了年度最大的AI丑闻。 清洗开始了。整个“LlaMA”团队被连根拔起，HR部门的纸箱子在公司大厅堆得像个小型堡垒。我在收拾东西的时候，还能看到远处屏幕上，扎克伯格正在元宇宙全员大会上说着那句经典台词：“是时候加倍下注了（Time to double down）。” 他宣布成立“Meta超级智能实验室（MSL）”，计划很简单：既然我们造不出成功，那我们就用钱去买。 他第一个电话打给了Ilya Sutskever，开门见山：“伊尔亚，我想收购SSI（伊尔亚的新公司）。” 电话那头传来伊尔亚标志性的、混合着轻蔑和怜悯的笑声，然后就是“嘟…嘟…嘟…”的忙音。 第二个电话打给了Thinky Machine的Mira Murati。米拉的回答堪称年度最佳商业绝杀：“马克，我们是非卖品。不过，我们的API会向你们的下一款产品开放。” 这话的潜台词是：你只配当我们的客户。 扎克伯格不死心，想挖奥特曼的左膀右臂，结果一番操作下来，只请到了奥特曼的“底”层亲信。最后，他孤注一掷，豪掷150亿美元，买下了Scale AI和它的创始人Alexandr Wang。 一个靠东南亚数据标注血汗工厂发家的“包工头”，就这样成了Meta AI研究的负责人。 第三章：亿万美金的小丑车 王同学（Alexandr Wang）上任后，开始对着所有脉搏还在跳动的AI研究员挥舞支票。1000万美元的包裹只是起步价，对所谓的“超级巨星”，甚至开出了1亿美元的天价合同。 很快，几个没有道德底线、背着巨额赌债的学术雇佣兵签了卖身契。MSL的团队看起来终于有了点“星味”。 但问题来了：王同学擅长管理流水线上的“奴隶”，却完全不知道该如何与这群自视甚高的AGI研究员打交道。 Meta 超级智能实验室变成了一辆价值亿万美金、正在着火的小丑车，车上坐满了自大狂，每个人都想抢方向盘。 一个研究员威胁说，如果不给他设立一个他当场发明的“首席科学家”头衔，他就立马辞职。 另一个更狠，他偷偷录下王同学深夜对着Sam Altman的照片进行“自我安慰”的绝密视频，并以此为要挟，成功勒索到了一个VP的职位。 整个实验室乌烟瘴气，内斗、八卦和丑闻比代码还多。 而此刻，故事的主角，马克·扎克伯格，正独自一人待在他夏威夷的地堡里。他戴着最新的Quest头显，一遍又一遍地观看Facebook当年IPO的VR录像，泪流满面。 他或许在想：“我们曾拥有一个时代，我们曾拥有12万张H100…… 最后，我们却被一个来自以西湖闻名的城市的团队，用一种我们无法理解的方式，彻底羞辱了。”
Anthropic 融资之后，公布的一些有趣信息 1. 在25年ARR从10亿美元暴涨到50亿美元，增长了5倍。 这个增长速度甚至超过了OpenAI的同期表现。 2. Claude Code 获得现象级成功，单这个产品的年收入已经超过5亿美元，过去三个月的使用了增长了10倍以上，并且口碑极好。太恐怖了。 3. 这轮最初传言是50亿美元，上周突然说要融100亿，最终的金额是130亿美元，估值达到1830亿美元。虽然OpenAI之前宣布了400亿美元的融资，但那是分期到账，首批只到账100亿，并附带要求OpenAI转非盈利组织的条件。 相比之下，这次的130亿美元是一次性到账，没有任何附加条件，这在AI领域绝对是史无前例的。 总结下来，Anthropic 的发展势头迅猛，资本全面看好。 这个时代最好的 AI 产品，的赚钱和增长可能是一回事，和移动互联网时代先圈地后赚钱的路径完全不同。
2017年也就是八年前，有一场大阅兵。当时我发了一条帖子，分享了一些感受，现在来看这些感受依然成立： —- 我是个喜欢读科幻的金牛座，金牛座的特质在于现实，接地气，关注真实的生活，所以比起电视上震撼的军队阵容，我更愿意关注自己的生活。 **喜欢读科幻的人的特质在于可以突破时间甚至是物种的束缚去看世界和构想，如果真的以这种眼光来看，战争甚至是意识形态本身，其实都是一个很小的尺度，就连地球本身，从宇宙中来看，也就是一颗空中石子。** 所以从我的这两种特质的角度，阅兵仪式本身其实并不打动我。 建立军队的终极目的是什么呢？理想主义者的我觉得军队的真正的终极目的是追求和平，从这一点来看，可能我们人类还有很长的路要走。 看完2017年的阅兵之后，我发了一条贴：「我觉得如果有一天纪念反战不是阅兵而是追思，是纪念和平而不是展现力量，而且不只是当年的胜利盟国，而是战争的所有参与国家都参加，大家不是分阵营的意识形态而是能包容彼此的不同，那才是让我会真正激动向往的一刻。」 希望我们这一辈子，能够看到这样时刻的到来。
人类终极共识协议，最早的名字叫： 人类与上帝缔的约（Covenant） 从此之后，每个时代都只是给这份协议换了一个名字、换了一层形式，但其本质始终是：人类如何在混乱中找到最低共识，并以此支撑秩序的延续与文明的跃迁。 福音，宪法，独立宣言。 发起并签署这份协议，并不仅仅是当代的胜利。一旦某个群体、某个民族、某个文明，率先书写并认可了“人类终极共识协议”的新版本，那么他们的子孙后代就自动继承了这份契约带来的秩序红利与文明护佑。 耶稣的门徒签署了灵魂平等的救赎之约，于是基督教的文明共同体绵延两千年。 卢梭与革命者签署了社会契约，从此西方民主的子孙世世代代在“人人平等”的旗帜下成长。 签署者得以享有共识红利，继承者得以稳居文明之座。 真国运。
OpenAI 分享的的这份名为《在AI时代保持领先》的PDF文档，其核心内容是为企业领导者提供一个关于如何在人工智能时代成功引导组织变革的实用指南。该指南由OpenAI编写，并借鉴了与Estée Lauder、Notion等公司的合作经验。 文档指出，人工智能正以前所未有的速度发展，无论是在技术能力、应用成本还是普及速度上都呈现出惊人的增长。为了帮助企业跟上这一步伐，该指南提出了五个核心步骤： 1. 统一（Align）：强调领导者需要向员工清晰地传达公司引入AI的战略意图和愿景。这包括设定全公司范围内的AI采纳目标，并由领导层亲自示范如何使用AI，从而建立信任，使员工明白AI如何为公司和个人带来价值。 2. 启动（Activate）：解决员工因缺乏培训而不敢使用AI的问题。建议企业推出结构化的AI技能培训项目，建立“AI倡导者”网络来指导同事，并提供固定的时间让员工进行实验，同时将AI技能与绩效评估和职业发展挂钩。 3. 放大（Amplify）：将分散的成功案例转化为共享知识，避免各团队重复解决相同的问题。具体做法包括建立一个集中的AI知识中心（如内部网站或文档库），定期分享成功故事，并创建内部社群（如Slack或Teams群组）以促进交流。 4. 加速（Accelerate）：为确保好的AI创意能迅速从试点阶段投入实际生产，需要简化流程、减少阻碍。这包括确保团队能快速获取所需的数据和AI工具，建立清晰的项目提议和优先级排序流程，并成立一个跨职能的AI委员会来快速解决问题和审批项目。 5. 治理（Govern）：在快速行动的同时，需要通过清晰、实用的指导方针来管理风险。这意味着要制定一份简单的负责任AI操作手册，让团队在既定框架内可以安全、快速地行动，而不是为每个小决策都进行人工审核。同时，应定期审查和更新治理协议，以适应不断变化的技术和法规。 要想在AI时代取得成功，企业不能仅仅将AI视为一个工具，而应将其视为一种全新的工作方式，并通过以上五个步骤，为员工和团队创造一个能够自信适应变化的环境。 BTW：Chrome 的 AI Assistant 真好用
Yangyi
保持贫穷的29个真相 1、钱比时间值钱 宁愿为10块钱砍价40分钟，也不愿意花10块钱买40分钟去学习或创造价值 能白嫖绝不付费，能自己干绝不雇人，没有资本意识 2、对待他人的帮助从未评估时间价值 别人在他身上付出时间， 从未意识到是在花别人的钱 3、没有杠杆思维 每天朝九晚五拧螺丝，没有可以创造睡后收入的资产 4、只看自己有什么，不懂空手套白狼 a有1需要2，b有2需要3，c有3需要1，他们都需要你，可你意识不到 5、从不学习 只干自己手头的事情，从不提前学习接纳世界的变化 6、执行力差 自己啥也不干，也不去试错，也不去经历，没有任何额外的经验输入 7、挥霍时间 每天刷刷手机打打游戏时间就没了 8、不愿承担半点儿风险 所有的事情都追求高确定性，没有确定性就不会参与 9、相信自己的幻想 但他们相信一夜暴富，所以经常成为情绪韭菜 10、没有信息渠道 从不上网也不看新闻，没有任何信息摄入，就没有信息差 11、不善交际 都是狐朋狗友，遇到厉害的人不善于交际，也不懂如何为人处事 12、不懂价值交换 意识不到自己最有用的地方是时间便宜，最能交换的也是时间，他们想找人带他们赚钱，但却不愿意花钱 13、三天打鱼两天晒网 干一个事儿，干不了半天就不想干了，惰性很明显，没有正反馈的事情坚持不了半天 14、道德感强 总觉得自己是个好人，其实啥也不是 15、人云亦云 别人说啥自己就信啥，三人成虎，没半点儿独立思考能力 16、找靠山 不是靠自己，而是期望靠别人。靠别人带，靠别人帮，从来想到的不是靠自己 17、非黑即白 没什么辩证思维，不是对就是错，不是黑就是白，他们没办法多面动态看待问题 18、提不出好问题 提出好问题，问题就解决了一半。然而不懂如何提出好问题，经常问垃圾问题 19、表达能力差 遇到别人向人请教，半天说不出个重点，语言也没有逻辑性，再有耐心的人也难以听得进去 20、归因于外部 觉得是环境不好，是领导不好，是同事不好，出错的都是别人 但从没想过自己该如何改变 即便他们这些人都错了，你也无法改变他们，每个人能改变的只有自己，甚至还有些人连自己都改变不了 21、缺少家教 多数人穷是家里就穷，小时候没怎么历练，没人教，没人带见世面，就不懂待人接物，看不出眉眼高低 22、胆小 做啥都害怕，诶呀失败了怎么办呀，诶呀要亏了怎么办呀，我也亏不起呀 人的成长永远来自做自己害怕的事情，然而他们逃避，不做，那就永远贫穷 23、不懂合作共赢 找人总说我要什么，而不是考虑对方需要什么以及我怎么能提供 洞悉不了这些就无法设计合作模式，就无法共赢 24、抱怨 遇到困难不想办法解决，整天就是抱怨和牢骚 厉害的人想办法解决问题，解决问题越多，就越能担起财富 啥都抱怨就只能当个怨妇 25、缺少对生活的观察 不观察生活周遭，就无法洞察他人需求，也就没办法满足需求赚到钱 26、法律要求极高 搞一下这个 诶呀这犯法吧 弄一下那个 诶呀这别人起诉我们咋办 啥都没干啥都怕 蹭个品牌词都怕犯法 啥也干不了 27、把钱看太重 只要这事儿短期赚不了钱，就不干 和别人合作也是，啥也没干出来得先把自己的工钱说明白 所以也就只能赚到这点儿辛苦钱 29、放大困难和失败 这事儿要失败了，我就xxxx了 其实失败了也没啥，不还是照常生活吗 —— 每个人身上多少都有一些这种陋习 拿着吾日三省吾身 珍惜他人时间 从点赞转发开始😊
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