摘要

Genesis Mission将美国基础科学重新定义为国家级AI基础设施，把能源部超级计算机、联邦数据集与实验室工具整合起来，将数年研究压缩至数天。 Alexander Wissner-Gross称这是一个“1939时刻”，美国将成为“一座大型AI工厂”；Peter Diamandis重点提到生物科技、聚变与量子领域，项目目标是在10年内将美国科学生产率翻倍。上行空间取决于资金与执行是否到位。Wissner-Gross强调，开放科学可能让影响“真正呈指数级增长”，而在强IP保护下进行的封闭式公私合作，影响力会低得多。
Claude Opus 4.5被描述为递归自我改进的潜在临界点，而不只是又一次基准测试发布。 核心数据包括：在结果相当的情况下减少76% token、在8种编程语言中的7种取得领先，以及在关键任务上超过即将入职Anthropic性能团队员工的AI表现——这正是Wissner-Gross眼中的“金丝雀”。Mostaque称，Opus 4.5在不使用推理token的情况下取得52%的SWE-bench Pro成绩，高于其Intelligent Internet框架的45%；成本则降至25美元/百万token，降幅67%，并有望在明年一次性完成典型的100,000–200,000-token代码库。
随着评估从解题分数转向赚取的美元，具备能力的智能成本正在下降。 据称，Opus在同模型多智能体设置下得分75%，负责调度Haiku或Sonnet时升至88%；Wissner-Gross则用一句话概括趋势：“我们正在把智能成本推向零。”Mostaque预计，Vending Bench和交易测试等基准接下来会衡量真实经济产出；如果未来2年内、甚至“很可能明年”，单个创业者还无法建立一家10亿美元公司，他会感到意外。Wissner-Gross则认为，一个靠拉升山寨币赚钱的“婴儿AGI”现在差不多就能做到。
AI原生公司可能把劳动力与资本模式彻底反转，让几乎所有运营投入都变成可变成本。 Mostaque给出的机制非常具体：企业可以先向客户收费，1或2个月后再向AI供应商付款，同时把合规、预测、税务和支付全部自动化，从而有望在约1年内让一家完整公司“几分钟内”上线。Salim Ismail将其与接近零的获客成本和供应成本联系起来；Wissner-Gross则认为，智能体“既不是资本，也不是劳动力”，人类可能转而投资由AI创业者组成的舰队。
算力交易正从Nvidia短缺扩展为一个涵盖Google TPU、AWS Trainium、内存、电力与互连的异构市场。 Google第7代Ironwood TPU据称比上一代快4倍；Mostaque强调Google的芯片互连能力、100万至200万token上下文，以及DRAM价格上涨约5倍的环境。与此同时，Amazon计划投入最多500亿美元建设美国政府AI基础设施，并从2026年起新增1.3 GW容量；其耗资110亿美元、拥有2.2 GW电力的印第安纳州设施，运行着500,000颗主要适合推理的Trainium2芯片。
购物智能体将用户意图的控制权，变成下一场分发权争夺。 ChatGPT购物研究使用ChatGPT Mini，据称准确率最高可达64%；但Mostaque指出，Amazon Rufus据称已有2.5亿用户，转化率最高提升60%，明年可能带来100亿美元增量销售。最终胜出的可能是用户身边安全且有魅力的“Jarvis”：它观察请求、对话，最终甚至观察视线，再把任务分发给专业智能体，同时绕过搜索、联盟媒体和推荐引擎。
与会者认为，严重的劳动力冲击会先于丰裕经济到来，使协调与经济增长成为政策上的约束条件。 Mostaque预计，最多900天内，大多数通过键盘和鼠标完成的工作都会变成“负价值”，但他明确没有预测所有工作都会消失；他还提到Grok 4.1 Fast在TaoBench上取得约95%的成绩，成本为0.50美元/百万词，并预测2年内将不再有客服岗位。可行的过渡方案包括全民AI、AI社会科学家、UBI、全民基本服务和全民基本股权；但Wissner-Gross认为，前提是经济增长速度必须快于传统人类劳动力失去价值的速度。
脑机接口与不断下降的发射成本，仍是本期节目中上行空间最大的实体世界押注。 据称，Paradromics可达到每秒200 bit，而Neuralink约为10 bit，并已获准在约2个月后开始人体测试；曾经对高带宽BCI持“坚决反对”态度的Ismail承认：“该死，他又说对了。”Diamandis则梳理了发射成本曲线：航天飞机约50,000美元/kg，Falcon 9降至2,500美元/kg，Starship预计降至100美元/kg，月球质量投射器甚至可能降至0.10美元/kg；这类成本曲线将把可用土地与材料供应扩展到远超地球的范围。

精读

1. Genesis将美国科学变成一个算力系统

Diamandis将这项行政命令定义为一个统一平台，把能源部超级计算机、实验室数据和此前彼此隔离的联邦数据集连接起来。其目标回报是把生物科技、聚变和量子研究中的AI驱动实验从数年压缩至数天；如果资金充足、执行到位，他认为这可能成为美国加速人类知识增长的最强引擎。
Wissner-Gross刻意使用了军事类比：“这是曼哈顿计划。”1939年，曼哈顿计划把美国变成生产核武器的一座工厂；Genesis则会把美国变成“一座大型AI工厂”，同时提供算力和模型所需的“限制性反应物”——数据集、软件工具与科学基础设施。
Mostaque认为能源部牵头并非巧合，因为能源本身就是约束条件。更多放松管制、聚变与太阳能发展，可能进一步强化算力计划；只要解决一个重大能源或科学问题，就可能产生巨大后果，前提仍是Genesis得到正确执行。
Ismail称，这项计划既是追赶——中国和法国多年来一直在使用主权数据集——也是政府发挥作用的典型案例。他从国防部学到的一条经验是，风险资本会在指数曲线的拐点附近等待，而政府负责为“任意漫长的平坦部分”提供资金；Genesis可能把这个拐点提前。
Wissner-Gross表示，成败还取决于开放程度：曼哈顿计划式的封闭项目可能限制外溢效应，而开放科学将产生“真正指数级”的影响。拥有强IP保护、同时包含大量私营部门工作的公私合作，影响力会低得多。

2. Opus 4.5是递归改进的金丝雀

这次发布伴随着异常具体的性能宣称：结果相当时减少76% token、在8种编程语言中的7种取得领先，以及多智能体支持提升15%。Wissner-Gross最看重的是，据称该模型在关键任务上超过了即将加入Anthropic性能团队的员工。
他对递归自我改进的定义是可操作的：前沿实验室开始把比人类研究人员更多的算力和基础设施分配给AI研究员，使模型能够更好地研究并编写自身的后代模型。他说：“我们正在接近，甚至可能已经到达这一节点”，但也提醒Opus的预训练截止时间早了数月。
Mostaque的对比进一步强化了这一判断。Intelligent Internet使用多个模型，在Scale AI的SWE-bench Pro上取得45%；据称Opus 4.5在不使用推理token的情况下达到52%。这让他感到意外，因为近期的性能提升通常依赖模型延长思考、检查工作并消耗更多推理算力。
据称，Opus单独进行同智能体多智能体测试时得分75%，与更便宜的Haiku或Sonnet搭配后升至88%。Mostaque称，这是第一个能够“可证明地”监督其他智能体的AI，打开了群体智能体模式；Wissner-Gross还补充说，他的一次性Mario式横版游戏测试也运行得非常出色。

3. 基准测试正从解题转向美元

ARC-AGI 1和2测试视觉模式识别与程序合成，题目对人类直观、但历史上一直让模型困难。Wissner-Gross提到Opus的成本效率，以及一家名为Poetic的公司宣布在ARC-AGI 2上达到超人水平的结果，认为这表明此类基准开始饱和。
其经济后果不止于视觉谜题：实体世界自动化需要识别模式、操控环境并合成隐含流程。Wissner-Gross总结称：“世界需要更难的基准”，因为过去区分人类与AI的能力正在被攻克。
Mostaque预计，下一条评估轴线将是字面意义上的美元——Vending Bench、交易结果，以及其他衡量持续经济工作的测试。模型正在从只能被人“拍肩膀”来完成孤立任务的“非常聪明的人”，转向能够经营企业并赚钱的智能体。

4. AI智能体把公司变成可变成本组合

对于单人建立10亿美元公司的时间，Mostaque的估计是“最多1或2年”；Wissner-Gross认为现在差不多可以做到，尽管可能首先是通过AI拉升一枚山寨币。Ismail提到，一位熟人已经在1个月内创办了47家AI初创公司：生产引擎已经存在，但单个项目仍需找到产品市场匹配。
Wissner-Gross拒绝沿用资本与劳动力的传统二分法，因为智能体可能是“新的第3类”。他提出的替代方案不是让所有人都成为创业者，而是让所有人成为投资者，持有由AI智能体组成的舰队、指数，甚至完整经济体。
Mostaque解释了公司栈为何会改变：招聘、服务器、合规、预测、税务和支付对账都会变成按需服务。由于客户可以预先付款，而企业AI账单在之后结算，新公司可以同时拥有可变成本结构和正现金流；他预计完整的上线栈约1年内就绪。
Ismail将此与企业两端的零边际成本联系起来。互联网压低了需求获取成本；Airbnb式模式压低了供应成本；AWS则把计算从资产负债表中移除。当两项约束都被消除，“市值就会爆炸”，这就是组织形态的“圣杯”。

5. 购物智能体让分发与信任成为瓶颈

Diamandis认为，ChatGPT购物研究正在攻击搜索引擎、联盟博客、YouTube评测者和Amazon推荐系统。据称，该系统使用ChatGPT Mini，在选择符合用户需求的产品时，准确率最高可达64%。
Wissner-Gross认为，这代表着对单一通用模型的更广泛否定。除了通用模型，OpenAI还推出了Deep Research、Codex，如今又推出购物专业模型；金融、医疗和咨询领域可能紧随其后。通过路由机制，这些模型的扩张仍可被隐藏在“一块玻璃面板”之后。
Ismail追问，一个私有、主权化的Jarvis何时会替用户选择智能体并采取行动。Wissner-Gross回答：“现在。”他指出，计算机操控智能体已经部署或进入测试阶段；抬头显示器和可穿戴设备是下一层交互界面，但不是底层能力实现的前提。
Mostaque认为，分发可能压倒原始模型质量。他回忆Amazon CEO Andy Jassy曾表示，Rufus拥有2.5亿用户，转化率据称最高提升60%，明年可能带来100亿美元销售额。日常购买可能被自动化吞没；非必需消费则可能归属于最值得信任、最有魅力且始终陪伴用户的智能体。

6. Google让加速算力进入多供应商市场

Google第7代Ironwood TPU据称拥有上一代4倍的性能；TPU正越来越多地以云容量形式提供，也可能进入客户自有数据中心。Meta据称使用TPU，说明无需客户购买硬件，也能与Nvidia展开直接竞争。
Wissner-Gross欢迎所谓Nvidia/CUDA垄断逐渐松动。Google TPU、AMD加速器、Amazon Trainium和专用ASIC，正在把加速算力变成一个“多供应商、非常健康、非常异构的生态”，而非单一厂商造成的瓶颈。
Mostaque强调Google在芯片互连方面的优势：此前每个单元为64颗，如今他认为大约达到9,000颗；此前运行中还曾连接50,000颗低能耗芯片。他表示，当前一代的算力约为v5s的10倍，Google还能够跨数据中心连接系统。
随着DRAM价格上涨约5倍，他强调的核心区别是RAM与FLOPs。Google架构支持Gemini处理涵盖视频、音频和文本的100万至200万token输入；当原始模型速度已经足够时，Mostaque预计上下文容量将成为更重要的性能差异化因素。

7. Amazon正用推理容量铺满农田

Amazon计划投入最多500亿美元建设美国政府AI基础设施，并新增1.3 GW容量，项目将于2026年开始施工。Wissner-Gross称，政府云长期严重缺GPU，尽管公共部门按不同口径计算约占经济总量的四分之一至一半。
Diamandis提到，AWS服务11,000家政府机构，并预计到2025年底资本开支将达到1,250亿美元。Ismail问，AWS是否实际上已经成为联邦政府的云；Wissner-Gross则回应称，政府会使用多家供应商，但AWS显然是其中的关键供应商。
位于印第安纳州乡村的Project Rainier，把工业故事压缩进一个地点：1,200英亩土地、7栋建筑在约1年内建成、投入110亿美元、配置2.2 GW电力和500,000颗Trainium2芯片。Wissner-Gross称：“我们正在用算力铺满地球”，将改造后的中西部农田比作1939年的工厂动员。
Mostaque认为，Trainium2相当于Hopper，运行Claude推理表现扎实，但在高要求训练任务上约落后1代。训练需要具备韧性的互连，并在大量设备间执行反向传播；推理主要是前向矩阵乘法，因此更容易通过OpenXLA等框架迁移。

8. 发射成本下降扩大稀缺性的边界

Diamandis的发射成本阶梯从航天飞机开始：最初规划为每次5,000万美元、每年50次发射，但最终每次成本约10亿至20亿美元，每年只能发射1至4次，约50,000美元/kg。Falcon 9通过第1级回收，将成本降至约2,500美元/kg。
他预计下一步还会下降25倍，完全可复用的Starship将成本降至100美元/kg；随后，利用电磁加速和太阳能发电的月球质量投射器，成本可能达到约0.10美元/kg。Ismail强调，这是在“一个非常物理的环境”中发生的对数级成本崩塌，发射将越来越像软件。
分歧在于目的地与资源使用方式。Diamandis更偏好地月系统、由小行星建造的O’Neill圆柱体，并希望避免再进入另一个行星的重力井；Wissner-Gross则兴致勃勃地支持“拆解太阳系”，同时承认小行星带可以充当“训练轮”。
Mostaque从地球内部反驳土地稀缺论：地球有160亿英亩宜居土地，约合每人2英亩；随着客运无人机以及廉价能源、供暖和制冷打开困难地形，这一数字可能增至200亿至220亿英亩。他预计人口将在2050年前后达到约100亿峰值；Ismail补充引用Tesla robotaxi约0.30美元/英里预测，认为这可能彻底扩大实际通勤地理范围。

9. BCI带宽上升，但神经科学仍未被理解

Paradromics已经完成绵羊测试，并获准在约2个月后、即1月或2月左右开始人体测试。其宣称的200 bit/s是Neuralink约10 bit/s的20倍；曾在2030年代初对高带宽BCI持“坚决反对”态度的Ismail承认，这一进展改变了他的看法。
Mostaque预计，BCI将在未来3年成为最大的投资领域之一，因为它既能治疗残障，也能增强人类能力。Ismail提到Neuralink联合创始人Max Hodak及其使用神经干细胞的公司Science Go，以及Sam Altman投资的Merge Labs，认为这些都说明相关架构正在快速扩散。
Wissner-Gross的推测曲线认为，到2045年，1 gigaflop算力可以压缩到人类脑细胞大小。他另预计，完整的高分辨率人类连接组可能在5年内完成，同时承认当前破坏性切片方法极具侵入性，而且连接组只是上传的一个代理指标。
Mostaque认为，有用的神经解码可能无需纳米技术即可实现：Stability的Mind’s Eye已经从低带宽MRI信号中重建被试看到的图像，扩散模型则可以根据部分信号推断丰富的脑部过程。Wissner-Gross认为，Drexler式分子装配器最迟将在2045年前出现，但更温和的DNA折纸或AI设计版本，10年内出现也有可能。

10. 丰裕转型本质上是协调问题

Mostaque谨慎重申了自己的预测：最多900天内，大多数通过键盘或鼠标完成的人类经济工作都会变成“负价值”。他没有说所有工作都会消失。Wissner-Gross则回应，如果AGI意味着通用性，那么最迟在2020年夏天GPT-3及《Language Models are Few-Shot Learners》论文发布时，AGI就已经存在；至于经济意义上的通用AI，要么已经到来，要么即将到来，取决于采用何种基准。
更尖锐的劳动力预警来自Grok 4.1 Fast。Mostaque称，它在TaoBench上取得约95%的成绩，成本为0.50美元/百万词。他预测：“2年内不会有客服岗位。”他补充说，采用需要时间，但方向是单向的。
Mostaque提出的应对方案，将Sage项目等自上而下的AI社会科学家，与全民个人AI结合起来，让贫困人口和其他“隐形人口”能够被食品、医疗和福利系统识别。政府应与AI协调、直接分发AI，并研究1933年新政等历史响应。
Ismail认为，在从稀缺制度转向丰裕制度的艰难10年过渡期内，需要UBI或全民基本服务；Wissner-Gross则增加了全民基本股权。他提出的治理检验标准是宏观经济层面的：总产出增长必须快于传统劳动力被淘汰的速度，因为“只要我们拥有丰裕，分配丰裕相对容易”。

11. 他们对2035年的展望，建立在最难的曲线持续复利之上

Ismail设想，感恩节晚餐成本降至现在的十分之一，同时根据每个人的新陈代谢定制，并由超低成本的食物与能源生产。Wissner-Gross希望看到一些人类在火星或云端庆祝节日，也许身边还有被提升的动物；Mostaque认为，10年是AGI预测中“最悲观的终点”，前提是人类能够顺利完成过渡。
Wissner-Gross认为，2025年最具定义性的标志是，数学“正被AI可信且确定地解决”，这将成为科学、工程和医学重大挑战的金丝雀。Diamandis则选择人形机器人，以及正在流入制造业的资本，作为自己的“Data或C-3PO”正在接近的证据。
Mostaque庆幸，AI社会科学家及其所需的协调基础设施如今看起来已经可以建造；而且“除了硬光之外”，全息甲板所需的工具都已存在。Diamandis最后谈到长寿逃逸速度，引用超大规模云厂商的兴趣，以及Dario所表达的目标：在5至10年内将人类寿命翻倍。

Molly's Game 未删减版：黑帮威胁、FBI突袭与1亿美元赌池……最后仍然赢了 Vol.77 我们在谈论AI游戏的时候，我们到底在谈论什么？