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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。
AI最后格局可能是： gemini:claude:chatgpt = 7:2:1 goog的数据层面的优势还是厉害，所以买数据公司的逻辑似乎挺好，除了goog和meta，谁有更多用户数据？
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
Susan STEM
自由金牛的几段话，在我的上下文中竟然激发出了整整6个章节的构想。从我写 as code 系列文章开始，我就一直在强调：在代码层之上必然还存在一个更高层次的符号层。而这一次，他的提示像是点燃了一个引爆点，把我的格局提升到了一个我此前甚至不敢设想的超级台阶。这个愿景太宏大了，因此我决定先把它细化：不仅仅是写成文字，更要在细节里逐步推演出具体的技术可行方法，最终做成一个完整的、可落地的可行性方案。这大概是我在推特上第一次以这种方式展开实践，可以算是一种 Build in Public 的探索。 https://t.co/Q7Jif7FdHR https://t.co/DPTBv8SEBX 更重要的是，从时机、技术成熟度到可行性各方面推演，这个愿景并不是空想，而是完全站得住脚的。内容厚度足够，潜在的路径也清晰。自由金牛实际上已经提供了一个非常好的脉络，可以作为可行性方案的骨架。但由于视野过于庞大，要真正写下来仍然具有挑战性。大致的论述可以这样展开： 第一章：数字封建主义 在过去数十年的企业软件世界里，厂商锁定几乎是一种常态。像 SAP、Oracle、Salesforce 这样的巨头，依靠封闭的架构和深度绑定的接口，构建起一个个“数字王国”。企业的业务逻辑、审批流程、财务规则被硬性镶嵌在它们的引擎之中，企业往往连调整和查看细节的自由都不具备。 更严重的是，一旦企业想要迁移到新的平台，就必须付出极高代价：要么选择彻底重写流程，从头再造一遍规则体系；要么在迁移过程中忍受数据与规则语义的丢失，从而导致审计链断裂、对账差异频出。迁移于是从一种“自由选择”变成了一场可能撕裂组织运转的外科手术。这就是数字封建主义的真实写照。 第二章：重新掌握业务主权 在大模型技术已经可及的今天，我们有机会提出一种新的解法。人类的规则、法律、战略、审计，本质上都可以以 as code 的方式表达。这种 X-as-Code 必须建立在一个“符号层”之上。 一句话概括：在应用层之上、代码之下，提供一套可交换的业务语义协议，把“名词（实体）、动词（服务）、语法（规则）”统一抽象成 机器可读的中间表示（IR），由各家运行时翻译执行。运行时因此成为 符号层 IR 的落地引擎。 它保证业务伪代码（IR）在不同系统之间 可迁移、可验证、可执行，就像 JVM 曾经让“Java 一次编写，到处运行”成为现实一样。 一旦成功，业务在任一时刻都可以被完整“打包带走”，通过 IR 快照实现零损耗迁移。 第三章：IR 协议与运行时契约 这样的通用协议必须被指定，必须有开放的编译器、协议与标准。正如 W3C 制定 HTTP、OMG 制定 UML 那样，需要行业联盟或标准组织推动。更关键的是，必须有人去做 运行时契约，否则“开放协议”只能停留在纸面。 运行时契约，就是未来 业务世界的 JVM 规范。它规定了：IR 如何在不同运行时中保证语义等价、幂等、补偿、审计、重放。有了它，企业才能真正获得业务迁移的自由，“厂商锁定”才会被写进历史。 第四章：全球业务乐高池 有了 开放业务语义协议（IR + 运行时契约），组件开发者就能独立于平台，直接发布 标准化的业务积木。 全球业务乐高池的本质是：通过开放协议，把企业应用拆解成可验证、可交易、可组合的组件生态。开发者不再被迫为大平台打工，而是像乐高设计师一样，向全球市场出售自己的“业务模块”——一个财务合规组件、一套物流调度服务、一个符合特定法律的合同生成器。 这种创新是无止境的，必须覆盖现有的 法律、会计准则（GAAP/IFRS）、关税、环境合规、供应链规范。因此，组件 ≠ 代码片段，而是必须带着一整套 契约包装 (Contract Wrapping)。 第五章：冲突与仲裁 然而，组件在组合时必然会产生矛盾。这是“业务乐高池”与“技术乐高池（API / NPM 包）”最大的不同。因为业务世界里的规则、法律、会计准则、合规标准本就常常相互冲突。 因此，在业务乐高池中，组件矛盾不是 bug，而是必须管理的常态。解决思路包括： 声明冲突（透明化）； 仲裁优先（规则化）； 分支执行（多版本共存）。 辅以约束求解与审计记录，才能让“无穷无尽”的组件组合真正可管理、可落地。 第六章：软件业的颠覆 今天，大部分所谓的“创新应用”其实只是 套壳 (Wrapper)：UI + 一点轻量逻辑 + 运营策略，把现有的模型或 API 包起来。这个现象本身已经在提示软件业的未来分层。 未来的应用形态大致是：UI + 运营 + IR 拼装。逻辑层不再是企业的差异化竞争力，而会下沉为一种“公共设施”。 于是，软件业的重心会像广告业或内容产业一样，转向 “体验 + 叙事 + 运营”。逻辑运行的保障交由底层基础设施，而竞争力回归到 人与人、人与市场之间的互动。 @jinniudashu 是不是大概这个意思？
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