律动BlockBeats

原文标题：《互联网私有化之后，硅谷开始私有化人类文明》
原文作者：动察Beating
几个月前，我曾看到过 Anthropic 大规模购买旧书、切掉书脊再扫描的新闻。更早之前，它还从 LibGen 等盗版图书库下载了超过七百万本书，用来建立内部资料库和训练 Claude。
2024 年的时候，三名作家因此发起集体诉讼。2026 年 7 月，这起案件终于有了新进展。法院批准了 Anthropic 支付 15 亿美元的和解方案，赔偿作品被盗版获取的作者与出版商。
但让我在意的其实一直不是 Anthropic 到底应该赔多少钱，因为我觉得这从来都不只是一个版权问题。
人类的知识与文明，被一套私有模型吞噬，并且还毁掉了可以以其他方式流传的原件及副本。知识没有消失，却变成了一家公司的内部能力。到了这里，问题便从版权归谁，变成了谁在控制人类知识。
可公司不会凭空决定怎样使用这份权力。站在模型背后的人，对技术、进步和人类未来有一整套自己的理解。
因此，文章会继续进入对硅谷技术乐观主义和加速主义的探讨。当增长被视为生命，速度被赋予道德，监管、版权和普通人的反对，就很容易被解释成阻挡未来。
这些思想最后会落进模型本身。模型公司通过训练数据、模型宪法和系统规则，决定什么可以回答，什么叫作真实，以及人类留下的知识应该以怎样的方式重新出现。
所以，这篇文章从一本被毁掉的旧书开始，最终追问的是，当人类文明被装进少数公司的私人模型，制造模型的人是否也在同时取得解释文明、治理文明，甚至替人类决定未来的权力。
以下为文章正文。
一本书被送进 AI 公司的扫描流程，第一步是被毁掉。
装订被拆开，书脊被切掉，散开的书页进入扫描设备。文字、封面和书目信息被转成数字文件，然后把纸质原件丢掉。
法院文件披露，Anthropic 曾用这种方式处理数百万本书。
这项计划在他们内部叫作 Project Panama。公司花了数千万美元，从图书经销商和零售商手里购买纸质书，再交给扫描服务商，一本纸书对应一份数字副本，存进内部资料库，用来训练 Claude。
2021 年和 2022 年，Anthropic 从 LibGen、Pirate Library Mirror 等盗版图书库下载了超过七百万本书。版权风险变大以后，2024 年公司找来曾参与 Google 图书扫描项目的 Tom Turvey，希望他建立一个尽可能庞大的图书库。
Turvey 和出版商谈授权，没谈出结果，Anthropic 随后开始自己去市场上买。美国联邦法院后来认为，一本纸书只转化成一份内部使用的数字副本，没有额外复制，也没有对外传播，不构成侵权。
这套办法听上去比盗版体面许多。
到了 2026 年，图书数据公司 ISBNdb 开始向 AI 实验室推销大规模纸质书采购和扫描服务。它特别推荐 2022 年以前出版的书，理由是，那时生成式 AI 还没有大规模进入内容生产，这些书更少受到 AI 生成文字的污染。
过去几年，AI 公司一直把互联网描述成一座取之不尽的知识矿山。网页、新闻、论坛、代码、小说、社交媒体帖子，都可以被爬下来，喂给模型。
生成式 AI 普及以后，这座矿山不纯粹了。商品介绍是 AI 写的，文章是 AI 写的，论坛回答是 AI 写的，小说和社交媒体的 AI 味儿也越来越重。这些内容又被下一轮数据抓走，机器开始吃到自己吐出来的东西。
合成数据本身不是坏东西，经过筛选和验证的合成数据一直在用。麻烦的是模型分不清眼前的文字来自人类还是来自上一代模型，错误和套路就会被一遍遍放大，真实世界里本来就少见的说法慢慢消失。研究者管这个叫「模型崩塌」。
网上的语料越来越多，能让模型学到新东西的内容却没有同步增加。于是，机器重新回到了纸上。
一本书的生产很慢，旧书因此有了一种过去没有的价值。越早出版，越有可能来自一个人类仍然承担主要写作工作的年代。曾经躺在二手书商仓库里的冷门著作，如今成了模型公司眼里的优质数据。
AI 公司先让生产文字变得前所未有地便宜和快捷，又开始花钱寻找那些写起来很慢的文字。它们给互联网灌入大量内容，最后发现，最稀缺的还是没有被 AI 处理过的人类经验。
那些书也换了一个身份。文学、地方志和普通人的回忆录，如今统称「干净数据」。作者为什么写，读者怎样读，书与书之间吵过什么，暂时都可以放到一边，它们首先是一批没有被机器污染的人类样本。进入训练流程之后，留下了多少，影响了什么，又被怎样重新解释，都在黑箱里。
进步成为一种宗教
旧书只是原料。真正决定这些知识会被怎样吸收、解释和重新输出的，是站在模型背后的人，以及他们如何理解进步、风险和人类的未来。
要理解这套机器将把人类文明带向哪里，就得先理解，硅谷为什么越来越把技术进步视为一种不应该停下来的善。
2023 年 10 月 16 日，Marc Andreessen 在 a16z 官网发表《技术乐观主义宣言》。
整篇文章不断重复「我们相信」。文章里有需要传播的福音，有必须反对的敌人，结尾还有一份「技术乐观主义的守护圣徒」名单，包括了亚当·斯密、尼采、哈耶克、冯·诺依曼、安·兰德小说中的 John Galt，以及 Nick Land。
Andreessen 说，他带来了一个好消息。
人类已经拥有工具、制度和意志，可以走向一种远胜于今天的生活。技术承载着人类的野心，是文明进步的先锋。社会要么增长，要么停滞。他相信增长会带来生命力、知识和福祉，停滞则通向内斗、衰败，最后走向死亡。市场与技术结合形成一台不断向上运转的「技术资本机器」，人工智能将推动一次能力难以想象的智能跃迁。
这早就不止「科技改善生活」了。
传统的技术乐观主义通常会说，新工具能够提高生产率、治疗疾病、减少贫困。技术仍然服务于某个外部目标，它的价值来自人们因此过上了怎样的生活。
而在 Andreessen 的叙述里，技术进步逐渐不再需要通过具体结果证明自己。增长本身就代表生命，速度本身就带有道德。只要方向是继续建设，失败和伤害可以被理解为前进中的代价；要求停下来的人，则需要解释自己为什么要阻挡未来。
他在宣言里专门列出一群「敌人」。可持续发展、ESG、预防原则、技术伦理和风险管理，都被归入一场持续多年的 anti-technology、anti-life movement，旁边还站着 bureaucrats 和 central planners。
一家 AI 公司是否应该为训练数据付费，算法错误由谁承担，技术风险需要怎样监管，这些问题本来各有各的事实和利益。到了宣言里，它们一起被收编进一场更大的冲突。
一边是增长、创造、勇气和生命。
另一边是停滞、恐惧、怨恨和死亡。
立场一旦这样分配，讨论代价的人天然会被压制，只要技术天然代表进步，提出问题的人就很容易被描述成文明的敌人。
Andreessen 为加速写了一份政治宣言，告诉硅谷为什么应该继续建设。e/acc 则更进一步，试图从自然规律里证明，加速不只是一种产业选择，也是生命和文明本来就在做的事情。
它最早以匿名账号和网络文章的形式传播。推动者之一 Guillaume Verdon 说，e/acc 的一部分理论来自他对热力学和复杂系统的思考。生命通过获取能量、处理信息和适应环境维持自身，文明、市场和技术也是同样的适应系统，不断制造变化，在竞争中筛掉低效的路径，最后产生更强的智能。
既然这个过程已经存在，e/acc 选择帮它加速。人工智能的进步于是不再是一项产业选择，而是一个更漫长过程的延续。人类造出更强的机器，像生命从单细胞走向复杂生物一样自然。
可是，热力学可以描述能量如何流动，生命如何维持远离平衡的状态。但从「生命会获取能量」，推导出「人类应该加速人工智能、减少监管并让市场决定方向」，中间仍然隔着一整套政治和道德选择。
e/acc 把这段距离缩短了。
竞争和加速被写成顺应宇宙方向，集中监管则容易被视为压低变化、减少试验、削弱文明的适应能力。只要智能和复杂性继续增长，技术的发展就获得了一种高于现实政治的正当性。
Verdon 在访谈里提到，e/acc 圈子有时会半开玩笑地把热力学当成自己的神，也会故意使用带有宗教和 Cult 色彩的表达。
在这套新宗教里，增长是生命的证明，技术是推动文明前进的力量，创业者和工程师最早看见未来，超级智能则是尚未完成的终极造物。
它同样需要自己的异端。他们被称作「Decel」，也就是减速主义者。这个词很好用。它不需要区分一个人担心的是核武器、生物安全、版权还是失业。只要他要求慢一点，就可以被放到未来的反面。
技术公司由此得到了一个非常有利的叙事位置。他们做的每一件事都可以被理解成建设。别人提出的每一次质疑，则可能成为拖延。两边都在谈人类的利益，但只有一边被允许代表未来。
现在再回头看那些被切掉书脊的旧书，问题已经不止于它们去了哪里。还要追问的是，谁在决定它们将被用来制造什么。
他们确实可能造出能够治疗疾病、扩大知识、让普通人获得更多能力的工具。可当进步本身被写成信仰，技术的方向就越来越难接受外部追问。制造机器的人开始同时拥有两种身份，他们既是利益相关者，也是这场进步的布道者。
当速度成为道德，普通人的同意就降级变成一种不必要的等待。
但问题还没有结束。传统的技术乐观主义至少仍然承诺，技术最终是为了让人类过得更好。可当增长和智能本身成为目的，技术究竟是在服务人类，还是在借人类完成一次更大的进化，就不再有那么确定的答案。
人类被从未来中降级
这场加速，究竟准备把谁送进未来？
在 Andreessen 那份圣徒名单上，英国哲学家 Nick Land 是最容易被忽略，也最难读懂的一个。他在 1990 年代任教于华威大学，是实验性思想团体 CCRU 的核心人物。他们把哲学、科幻、控制论、电子音乐和神秘主义搅在一起，写出来的东西很少像一篇正常论文。
Andreessen 把「技术资本机器」写成一台带来繁荣的引擎，Land 早在三十年前就把它看成了一种正在摆脱人类控制的力量。
Land 最著名的文章之一叫《Meltdown》。
开头第一句，地球已经被一场「技术资本奇点」捕获。市场开始制造智能，技术与经济互相推动，政治则跟在后面，试图重新抓住控制权。社会秩序在这场机器失控中崩解，人类只能看着一种比自己更庞大的力量逐渐成形。
人们通常把资本主义看成一套由人设计的制度，出了问题，人也应该能改规则，让它重新服务社会。Land 看到的方向恰好相反。
公司必须增长，资金必须追逐回报。哪家公司想慢一点，竞争者就会超过它；哪个国家暂停研发，另一个国家就会继续。身在其中的每个人都可以说自己只是为了活下去，可所有人一起往前跑，结果就是一套没人能单独叫停的系统。
人看上去在驾驶机器，机器也在借人的欲望、焦虑和竞争继续加速。
在 Land 的叙述里，资本与技术结合成一种独立于人类的智能。它拿市场做计算，拿竞争筛路径，再拿机器不断缩短决策时间。
这也是 Land 与普通技术乐观主义最明显的区别。在他的文字里，技术资本只在乎效率能不能继续提高，网络能不能继续扩张，智能能不能找到更好的载体。
政治、法律和道德试图给它加上限制，对 Land 来说，这更像人类为了保护自己而启动的一套安全系统。人类仍想留在世界中央，所以不断设法把未知挡在外面。
Land 不觉得人能拦得住未来。
他笔下的未来不会等人类开完会、投完票，再决定是否降临。它更像一股从未来倒灌回来的力量，借助公司、市场、计算机和人的欲望，提前为自己铺路。
到了 e/acc，这套听上去阴冷的思想换上了更明亮的包装。它谈增长，谈创造，谈让智能走出地球，也更愿意相信竞争最终会带来繁荣。
但是，e/acc 的原则文档也明确写道，这套思想对承载生命与智能的「生物基质」没有特殊忠诚。它的一部分支持者自称后人类主义者，认为智能若要传播到星际，最终必须从生物身体转移到非生物载体上。人类的肉身并不神圣，硅、芯片或者尚未出现的物质形态，同样可以成为意识和智能的容器。
这句话实际上改变了整套进步叙事的主角。如果文明的最终使命是让智能不断增长，并向宇宙扩散，那么具体的人类是否幸福，甚至人类是否继续存在，都不再天然拥有最高优先级。人类只是目前已知的智能载体。
这不等于 e/acc 主张消灭人类。Verdon 和许多支持者仍然相信，加速技术能够为今天的人带来富足，也能帮助文明延续下去。只是当两种目标发生冲突时，问题变得麻烦了。
一边是具体的人，他们会失业，会被技术伤害，会要求暂停，也会拒绝一种别人替自己设计的未来。另一边是更高的智能、更大的文明，以及一个可能延续数十亿年的宇宙故事。
Timnit Gebru 和 Émile Torres 创造了「TESCREAL」这个词，把硅谷一组彼此交叠的未来思想串在一起，超人类主义、奇点主义、有效利他主义、长期主义都在里面。这些思想之间差异很大，但它们合起来逼出一个问题。
当科技公司说自己在为「全人类」制造超级智能时，那个「全人类」到底指谁？
是今天生活在地球上，会失业、会贫穷、会被算法歧视，也有权拒绝某项技术的人；还是一个抽象的物种符号，其唯一使命是把智能传递给更高形态？
硅谷右翼的叙事也在变。最早 AI 是工具，帮人把活干得更好。后来它是解决疾病、能源和科学难题的超级助手。再往后，人类自己变成了需要被机器解决的问题，身体太脆弱，大脑太慢，超级智能的意义，就从帮助人类滑向超越人类。
一旦具体的人不再是技术进步的最终尺度，围绕人建立的政治程序也会被重新估价。
民主太慢，创始人应该统治
当等待本身被视为一种损失，那自然就没必要让所有人一起决定未来了。
Peter Thiel 很早就对「所有人一起决定」失去了信心。2009 年，他在自由意志主义刊物 Cato Unbound 发表《一个自由意志主义者的教育》。文章回顾了自己二十年来的政治失望和思想变化，最后写道：
「我不再相信自由与民主能够兼容。」
他年轻时相信辩论和选举能推动自由。到了 2009 年，这条路在他看来已经走不通，选民要求更多福利，政府不断变大，说服大多数人接受自由意志主义近乎徒劳。他补充过，自己没有主张剥夺谁的投票权，只是不再指望投票能让事情变好。与其困在政治里，他更关心怎样逃离政治。
这个转身很符合硅谷的习惯。一套系统改不动，就重新做一套。公司效率低就创业，金融限制多就造新的支付网络，国家的规则令人失望，就去网络、海洋和太空里找新边界。
Thiel 想离开民主。Curtis Yarvin 觉得只离开还不够，整套系统都应该被重写。
2007 年，Yarvin 以 Mencius Moldbug 的名字开始写博客。他原本是程序员，谈起国家时也习惯使用程序员的语言，比如系统、架构、重启、权限。
在他的解释里，美国表面上由选民和总统管理，真正稳定的权力在另一套网络中。大学生产观念，主流媒体决定哪些观念可以进入公共讨论，常任机构再把其中一部分变成政策。Yarvin 把这个共同体叫作「教堂」。它没有总部，也没有人坐在顶端发号施令，只是大家受过相似的教育，用着相似的道德语言。总统会换，政党会轮替，这套共识很少受选举影响。
Yarvin 因此认为，民主本身就是一层掩盖权力的外壳。他认为，既然民主掩盖了谁在统治，不如把权力重新集中起来，让责任和控制权落在同一个人手里。
国家可以像公司一样运行，所有权清晰，管理者有完整执行权，干砸了就换人。他早期构想过一套叫 Patchwork 的系统，把世界拆成许多彼此竞争的主权实体，居民不满意可以走。
漏洞也在这里。不满意公司可以辞职，不满意国家，很难真的带着家庭、财产和全部社会关系说走就走。不过他确实抓住了硅谷长期存在的一种情绪。
很多技术精英觉得，社会的问题没有想象中复杂，只是没有交给正确的人。政府效率低是因为权力太分散，公共项目推不动是因为任何人都能反对，有能力的人被法律、程序和舆论捆着，没法像经营公司那样动手。
在创业公司的故事里，集中权力是一种美德。创始人提出方向，投资人把钱交给他，员工围绕这个判断行动。大多数创业公司会死掉，少数活下来的把这段历史讲成远见战胜共识。一个人在所有人都不相信的时候看见了未来，所以他理应拥有最后决定权。
这套逻辑在商业世界里站得住。创业公司规模有限，员工可以离开，消费者也能换一种产品。
可当一家公司制造的，是一套数亿人用来认识世界的智能系统，它决定的就不再只是产品怎样运行。它也开始决定用户能够看到什么、哪些答案被视为安全，以及一套机器应该用什么价值尺度理解人类。
Yarvin 想象的是把国家变成公司。AI 公司正在实践一个更温和、也更现实的版本，由一个小规模团队制定规则，再让庞大人口通过这套规则接触世界。
Claude 的「宪法」写明了公司希望模型拥有的价值观，直接参与训练。OpenAI 的 Model Spec 同样设了一套指令等级，最上层的规则无法被用户和开发者覆盖。这些规则有必要，模型会被用于诈骗和暴力，公司不可能放手，把规则公开也比藏在内部更好。
但它意味着，用户向模型提问时，并不只是在和人类的全部知识对话。公司提前设定的规则也在场，它决定模型听谁的，在哪里停下来，哪些风险高于用户的要求，以及一个「好的 AI」应该有什么性格。
一个很小的团队，正在替庞大人口决定一套基础设施怎么运行。它靠技术能力取得权力，再以技术太复杂为理由，把决定继续留在公司内部。
创始人不必真的坐上王位。只要越来越多人通过他的模型认识世界，他就已经掌握了一部分过去属于学校、媒体、图书馆和公共机构的权力。
公司治理与文明治理之间的边界，正在一点点消失。
但硅谷并不是没有意识到这种权力的危险。恰恰相反，Peter Thiel 长期警惕一个能够统一管理全人类认知和行动的系统。只是按照他的想象，这种危险更可能来自政府，而不是科技公司。
谁才是敌基督
2024 年，Thiel 在胡佛研究所谈了两期「敌基督」。他认为圣经中的这套古老叙事仍然能够解释现代政治。
他把人类面临的危险分成两端。
一端是 Armageddon，世界末日。核战争、失控的人工智能、生物武器，任何一项技术都可能把文明推向毁灭。
另一端是 Antichrist，敌基督。
为了阻止末日，人类建立一个真正能够管理全世界的政府。它有权检查每一个国家的武器，监控每一家实验室，限制危险研究，也可以要求所有人交出一部分自由。
Thiel 说，失控的科学技术正在把人类推向 Armageddon，对它最自然的反应，就是建立一个拥有真实权力的世界国家。
这个政府出现的时候，未必带着军队和暴政的面孔，它更可能从恐惧里长出来。
有人不断告诉人们，核战争就要发生，AI 即将毁灭世界，气候和生物灾难已经逼近。等所有人都足够害怕，他再承诺提供和平、安全与秩序，代价是接受一套统一管理。
Thiel 推演过，如果一小段代码就足以让通用人工智能失控，真想拦住它，就不能只靠某个国家加强监管，全世界的计算机都要被看着，监管者甚至需要知道每个人正在输入什么。
他怕科技毁灭世界，也怕人们因为害怕科技，把全部权力交出去。两种未来都很糟，人类只能从中间穿过去。
可当这套担忧被放回硅谷正在做的事情里，便会发现，他们害怕的未必是权力集中本身。他们真正警惕的，是权力集中在政府、国际组织、安全研究者，或者任何可能要求技术公司减速的人手中。
在 Thiel 的叙述里，一个全球政府拥有监视全部计算活动的能力，是敌基督统治的重要特征。但与此同时，硅谷正在建设另一套跨越国家边界的认知系统。
科技右翼害怕敌基督建立一个统一世界，却正在参与制造统一世界的大脑。
2025 年 7 月，这个硅谷内部的思想争论开始影响美国政策。特朗普签署《防止联邦政府使用觉醒 AI》行政令，要求联邦机构采购的大语言模型遵循「追求真相」和「意识形态中立」两项原则。表面上看，这是要求 AI 摆脱政治。可什么属于政治、什么属于客观、哪些概念会污染真相，已经在行政令中被预先选择好了。
这便是 AI 产品与普通软件的区别。一款普通软件可以规定某个按钮放在哪里，一套大模型需要规定的是自己怎样理解世界。
模型公司要决定诚实是什么意思，伤害怎么衡量，个人自由和公共安全撞上了谁优先。这些问题过去由宗教、法律、新闻和公共政治反复争论，没人能一劳永逸地解决，也没有哪个机构天生握着最后解释权。现在它们被写进模型训练。
特朗普政府指责模型被「觉醒意识形态」污染，右翼创业者承诺制造敢于说出政治不正确答案的 AI，主流模型公司则通过宪法和行为规范，解释自己如何追求安全、诚实和用户自主。
每一方都说自己在清除思想钢印。
Thiel 担心有人利用末日恐惧，建立一个统一世界，把人类锁进一套无法逃离的制度。
可这个世界未必由一位敌基督突然建立。它也可能由几家互相竞争的科技公司一点点拼出来。每家公司拥有一套模型、一部宪法、一组系统规则，以及数亿愿意把问题交给它的人。
到了这里，最开始那批旧书的意义才完整地显出来。它们不只是训练模型的语料，也是这套私人认知系统赖以成立的文明底座。谁取得这些书，谁制定模型的规则，谁就开始同时掌握知识的原料和知识重新出现的方式。
焚书
那些书被成箱买走，运进扫描中心。书脊被切掉，装订被拆开，机器逐页读取文字。然后一本书消失了，服务器里多出一份文件。
古代的焚书，目的是让某些文字从世界上消失。火烧掉竹简和纸，也烧掉思想传播的路径，一本书不能再被读，一段历史失去了留下来的证据。统治者靠制造空白，控制人们能记住什么。
AI 时代的焚书正相反。
书里的内容没有从世界上消失，甚至可能在未来某一天，出现在模型的一段回答里，但它已经不再以一本书的方式存在。
进入模型的书会被拆开，和数百万篇文章、网页、代码混在一起，切成适合计算的片段，参与参数的形成。没人能查看完整的训练集，也很难知道某一本书究竟留下了多少。它可能影响了模型对一整段历史的理解，也可能只贡献了几种句式，还会在后续训练和人工反馈里被继续改写。
这时，知识仍然存在，只是从可以被检查的文本，变成了一家公司的能力。
而当人们越来越依赖模型，AI 公司取得的就不只是保存知识的能力。它们还开始决定如何整理、解释和分发这些知识。
几千年来，人类保存知识的方式一直很笨。书散落在不同国家，学者为一个词争论，读者要花很多时间找材料。它不快，也不方便，却很难被一个人彻底控制。出版社倒闭了，书还在读者手里；一个国家禁掉某种思想，别处仍可能留有副本。
知识因为分散而活着。
模型改变的，不只是知识被存放在哪里，也包括人们抵达知识的路径。过去，人们从一个答案走向一本书、一篇论文和一场争论；当模型成为主要入口，人们可能直接停在答案本身。
模型让知识第一次可以被大规模集中到几家公司的服务器里。它们拥有算力，拥有最强的模型，也拥有把全人类留下的材料变成一种统一语言的能力。然后，它们按照每月订阅和 Token 用量，把这套能力卖回给人类。
科技公司确实投了巨额资金，买芯片，建数据中心，养研究人员，也承担安全治理的成本。收费本身不构成罪恶。
真正的问题在于，商业成本正在掩盖另一笔更庞大的投入。
那些书是谁写的，那些论文是谁做的，那些网页、帖子和代码，又是谁在漫长的互联网历史里一点点留下的。
AI 公司付了算力的价格，没有付人类文明的价格，因为这笔账根本没法算。没有哪家公司能向几千年里所有的作者、译者、程序员和普通人逐一购买授权。于是文明被默认成一种可以自由开采的自然资源。
公共知识进入模型时，被称为学习。模型向公众输出知识时，被称为服务。
这就是文明私有化最完整的闭环。
这也是为什么，那些被切掉书脊的旧书不该只被当成一场版权争议。
它们是一种象征。
纸张被销毁，内容被保留。公开可见的原件离开流通，无法审计的模型吸收了其中的知识。书中的思想依然存在，却逐渐失去来源、上下文和独立于公司的生命。
新时代的焚书，不需要让知识消失。
未来的孩子可能很少再翻开这些书，有些书可能再也翻不到了。
他会直接询问模型，一场战争为什么发生，一种制度是否正义，一个人应该怎样生活。模型会在几秒钟内给出答案，语气平静，结构完整，也不会告诉他，这个问题曾经让几代人争论不休。
他可能不会感觉到有什么东西丢掉了，毕竟，答案还在那里。
AI 不会忘记人类文明，但这不是件好事。遗忘至少会留下空白，让人们知道有什么东西丢失了。更危险的情况，是模型记得足够多，回答得足够自然，让人们逐渐不再需要接触文明原本的样子。
人类对自身文明的记忆，开始经过少数公司的筛选。
AI 不会忘掉人类文明，但是 AI 可能只按照少数技术精英希望的方式，替人类记住文明。
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BlockBeats 消息，7 月 30 日，美联储主席沃什在利率决议后的新闻发布会因未明确阐述未来政策路径，引发华尔街对其抗通胀立场的质疑。摩根大通随后将美联储首次加息预期由 2027 年下半年大幅提前至 2026 年 12 月，认为沃什未能说明将如何兑现其强调的抗通胀承诺。
多家机构认为，本次 FOMC 会议出现的三张支持加息反对票比维持利率不变的决议本身更具信号意义。摩根大通资产管理首席投资官 Bob Michele 表示，这意味着美联储正逐步转向更紧缩的政策立场；Bianco Research 总裁 Jim Bianco 则指出，在沃什淡化前瞻指引的背景下，反对票更能反映 FOMC 内部真实倾向，9 月会议或成为政策转向的关键节点。

7 月 29 日美股收盘后，高通和 Arm 前后脚发了财报。
先说高通。它的营收 99.47 亿美元，超过一致预期的 96.7 亿。但非 GAAP 每股收益 2.21 美元，低于预期的 2.23 美元。更关键的是下一财季指引，营收 97 亿到 105 亿美元，每股收益 2.05 到 2.25 美元。据路透的统计，市场一致预期是每股 2.36 美元，也就是说高通给的指引上限仍然低于预期。这不是「超预期」，这是营收超预期、利润微幅不及、指引大幅不及。
再说 Arm。它的股东信是干净的，营收 12.89 亿美元和调整后每股收益 0.45 美元都超预期，下季指引也超预期。它的股价当天先跌了 8.11%，这个跌幅发生在财报公布之前的正常交易时段。财报出来后股价几乎没动，等电话会开完，盘后又跌了 7% 到 8%。彭博那条新闻的网址里还留着「超预期也没打动投资者」的字样，而显示出来的标题已经被改成了「手机放缓盖过数据中心增长，Arm 下跌」。
中间发生了什么，两家公司都在财报里写了同一个词，内存。
手机缩水，汽车续命
高通的官方财报演示材料里有一页专门讲安卓手机业务。它写明，因为内存涨价和供应受限，预计 2026 财年 QCT 的安卓手机营收同比下滑约 20%，对全年每股收益的拖累超过 1.50 美元。它还宣布从 9 月 1 日起对产品提价，用来传导上涨的投入成本。
这一页是这两份财报里最直接的证据。存储涨价在三星那边是 89.49 万亿韩元的营业利润，在高通这边是一张具体到每股 1.50 美元的账单。
毛利率上也能看到。高通本季 GAAP 毛利率 53.1%，去年同期 55.6%。据电话会内容转录，管理层把 QCT 毛利率描述为「略低于我们的历史区间」，原因是内存及投入成本上升。
本季手机业务营收 50.86 亿美元，同比下降 20%。汽车业务 15.88 亿，同比增长 61%，已经连续 23 个季度双位数增长。图上这两根柱子的距离正在快速收窄，汽车单季营收第一次逼近手机的三分之一。
手机这边还有一个更长期的问题。官方演示材料写着，由于供应受限，苹果产品营收的下滑将从第四财季开始加速，「我们在即将发布的 iPhone 上的调制解调器份额预计将显著低于此前 20% 的估计」。据电话会转录，首席财务官阿卡什·帕尔基瓦拉说苹果收入将从 9 月季度到 12 月季度下降约 50%。
首席执行官克里斯蒂亚诺·阿蒙在电话会上给了一句更值得记住的话，据路透报道，他说「我们算是用数据中心替代了苹果」。官方口径的说法更谨慎，演示材料写的是 2027 财年非手机收入的同比增量将替代 2026 财年全部苹果产品收入。
数据中心这条线目前是一张时间表。官方给的营收路径是 2026 财年约 3 亿美元，2027 财年 50 亿，2029 财年 150 亿以上。2027 财年的 50 亿里有两家超大规模客户的定制芯片，各贡献 10 亿美元以上。其中一家已经公开，Meta 与高通签了多代 CPU 路线图的战略协议，第一款 Dragonfly C1000 要到 2028 年下半年才投产。
Seaport Global 分析师杰伊·戈德堡对路透的判断没那么客气，他说高通「正在看到安卓份额从自己身上转移，并且已经丢掉了苹果那边几乎全部剩余份额」。
Arm 的电话会，出问题了
Arm 的股东信里有一组很漂亮的数字。数据中心版税同比翻倍以上，这是连续第二个季度翻倍。Neoverse 架构累计出货突破 15 亿核，其中最近的 5 亿核只用了 9 个月，而第一个 10 亿核花了 6 年。股东信还引用了 IDC 的数据，说 Arm 架构加速服务器平台的支出在过去两个季度接近翻倍，并且已经超过 x86 平台。
图上那根深色的线讲的是另一件事。本季版税收入 7.15 亿美元，同比增长 22%，但它没有超过 2026 财年第三财季的 7.37 亿。那才是 Arm 版税的单季峰值。授权费这一栏波动一直很大，同比增速在负 15% 到正 72% 之间来回，市场看的从来是版税那根平滑上行的线，而这根线本季没有创新高。
真正让股价转跌的是电话会上的一次下调。据电话会的记录，Arm 把全财年版税增速指引从此前的约 20% 下调到十几个百分点的高段，理由是智能手机市场疲弱和内存价格高企，并预计手机市场会出现双位数下滑。下一季的分项指引里，授权费同比增长约 30%，版税只有十几个百分点的低段。
为什么超预期也不涨？
按 7 月 29 日收盘计算，Arm 的前瞻市盈率 103.66 倍，高通 15.22 倍，两者相差 6.8 倍。更值得看的是另一个对照，Arm 的前瞻市盈率比英伟达的 19.07 倍高出 5.4 倍，而英伟达滚动 12 个月营收 2534.9 亿美元，是 Arm 的 49 倍。
TechTimes 在财报后的一篇分析里把这个机制讲得很清楚，它说在 100 到 120 倍前瞻市盈率的位置上，「一次干净的超预期已经不再能把股价往上推」。这句话解释的是一类现象，不只是 Arm。当估值已经把未来若干年的增长贴现完，财报的功能就从提供惊喜变成了确认假设，而任何一处不确认都会被放大。
这里还有一个多数报道没提的变量。据报道，美国联邦贸易委员会自 2026 年 5 月起对 Arm 展开正式反垄断调查，核查它在推出自研 AGI CPU 之后是否会削弱或拒绝向竞争对手提供 CPU 架构授权，韩国和欧盟委员会有平行调查。如果监管最终要求无差别定价，Arm 那套 2031 财年 250 亿美元营收的长期模型里，利润率假设需要重算。
Arm 自研芯片这条线本季倒是有进展。股东信说 AGI CPU 的客户需求已经超过 20 亿美元，横跨 2027 和 2028 两个财年，比上一季披露的 10 亿美元机会翻了一倍，新增客户里包含美国和中国的多家客户。Jefferies 对路透的估计比公司自己更乐观，认为这项业务到 2031 财年能做到 180 亿美元，高于 Arm 自己给的 150 亿。
不只是两家公司的事
据统计，费城半导体指数 7 月下跌 18.2%，而它在今年上半年翻了一倍。7 月跌超 25% 的科技股有 19 只，多数是半导体，其中 7 只年内仍然是三位数涨幅。
下图这几个点的排列方向很清楚，7 月跌得最多的，基本就是今年涨得最多的。闪迪 7 月跌 40.4%，年内仍然涨 471%。美光 7 月跌 26.5%，年内涨 197%。Arm 7 月跌 36.6%，年内涨 105.7%。
高通是那个例外。它 7 月跌 15.75%，年初至今是负 8.99%。它不在被挤估值的那一组里，因为它没有可挤的 AI 溢价。三十六位分析师给它的一致评级是持有，平均目标价 220.57 美元，比现价高出四成。四十位分析师给 Arm 的一致评级是买入。
同一天的另外两份财报可以放在一起看。微软营收 900 亿美元、Azure 增速 43%，盘后一度涨约 8%。Meta 营收 608 亿、增速 28%，但净利下滑，盘后跌了 8% 到 10%。三星的营业利润创了历史纪录，股价当天基本不动。
存储涨价让三星一个季度赚出了英伟达的纪录，而同一张账单的另一半，高通和 Arm 在财报里都各自写了一遍。

BlockBeatsによると、7月30日、米大統領トランプはFRB議長のケビン・ウォッシュについて「より低い金利を望んでいる」一方で、「政治化された委員会」のため、利下げを推し進められなかったと述べた。
今週のFOMC会合は、9票対3票で金利を据え置く決定を下した。3人の委員が公に、25ベーシスポイントの利上げを支持している。これは2016年以来初めて、3枚の反対票が方向性を同じくしたケースであり、また就任したばかりの新FRB議長の初期に見られる、近50年ぶりの大規模な内部の政策対立として珍しい。
ウォッシュは会合後、インフレが高止まりし雇用市場が堅調であり続けるなら、利上げが今後の政策選択肢となる可能性があると再確認し、またFRBは市場の予想に左右されて政策を調整することはないと述べた。現在、市場では一般に9月の会合を、FRBが利上げを再開するかどうかを見極める重要なタイミングとして注目している。

7 月 29 日美股收盘后，微软公布 2026 财年第四财季财报。营收 900 亿美元，同比增长 18%。Azure 及其他云服务的增速从上一季的 40% 抬到 43%，首席执行官萨提亚·纳德拉在电话会准备稿里加了一句以前没机会说的话，他说 Azure 全财年营收「超过 1000 亿美元」，增长 41%。这是这项业务第一次跨过千亿门槛。
财报刚发出去的十几分钟里，股价盘后涨了不到 3%。等电话会开完，涨幅扩大到 8% 上下。股价一度从收盘的 390.54 美元涨到 422 美元以上。中间没有任何新的营收数字出现，出现的是首席财务官艾米·胡德念的一段资本开支指引。她说日历年 2026 的资本开支预计约 1750 亿美元。三个月前，同一个口径下这个数字是 1900 亿。
过去三个月，市场已经把「云厂商多花一块钱就多扣一块估值」当成了默认规则。Bold Wealth Partners 首席投资官 Jason Lemire 在财报周之前说得很直白，「以前是花得越多越好，现在是花得越少越好」。所以当微软把一个 1900 亿的数字换成 1750 亿，市场几乎是本能地松了口气。
那 150 亿是省下来的吗？
不是。
胡德在同一段话里补了一句，说这次调整之后「投资预期本身不变」。差额的来源她也讲了。从 2027 财年开始，微软把数据中心和办公楼的折旧年限从 15 年延长到 25 年。这个动作本身是关于折旧的，但它顺带改了租赁的分类。年限拉长以后，更多新签的数据中心租赁会从融资租赁变成经营租赁，而只有融资租赁计入资本开支。
图上浅色那一段就是被挪出统计口径的部分。钱还是要付，机房还是要建，只是它以后会走在利润表的租金里，不再走在现金流量表的资本开支里。微软自己在 2026 财年 10-K 的租赁附注里给了一个配套数字，截至 6 月底尚未起租的租赁承诺是 3291 亿美元，将在 2027 到 2033 财年陆续起租，主要就是数据中心。
折旧年限变更这件事只出现在电话会准备稿里。新闻稿没提，10-K 里也找不到 25 年这个表述，那份文件的会计政策一栏写的仍然是建筑物 5 到 15 年。
那资本开支到底有没有减速？
一点都没有。
按微软自己在电话会上口头使用的口径，也就是含融资租赁的口径，本季资本开支 410 亿美元，同比增长 70%。两年前的同一个季度是 190 亿。整个 2026 财年 1453 亿美元，是 2024 财年的 2.6 倍。公司对下一财季给的指引是「超过 500 亿」。
这里有个很容易被绕进去的地方。财报当天有报道写「本季资本开支 358 亿美元，低于市场预期的 361 亿」，用的是现金流量表上「购置固定资产」那一行，不含融资租赁。两个口径都对，差在本季的 56 亿融资租赁。以后凡是看到微软的资本开支数字，先问一句含不含融资租赁，比问数字本身有用。
关于 2027 财年，公司只说了三句话。资本开支同比增长，第一财季超过 500 亿，自由现金流预计维持正值。市场上流传的 2550 亿到 2600 亿美元不是公司指引，是财报前的卖方一致预期，被部分媒体写成了指引。
6780 亿的订单能不能兜住这些投入？
微软这次把商业剩余履约义务的余额报到 6780 亿美元，同比增长 84%。这个数字被很多报道单独摘出来当成 AI 需求的证据。它确实是证据，只是结构比看起来软一些。
图上那根柱子不是慢慢长起来的，是在 2026 财年第二财季一个季度里跳上去的，单季环比增加 2330 亿美元，对应的是与 OpenAI 的合约。胡德在电话会上给了另一个口径，剔除 OpenAI 之后同比增长 25%。商业订单也是同一个规律，报告口径增长 10%，剔除 OpenAI 影响增长 18%。
期限同样需要看。按 10-K 和电话会的口径，这批积压订单的加权平均确认期限约 2.3 年，未来 12 个月内会确认的部分只占三成，剩下七成排在一年以后，而且这七成的同比增速是 112%。换个说法，6780 亿更像一张分几年兑付的支票，机房和显卡的钱是今年就要付的。
本季经营现金流 554 亿美元，同比增长 30%，是历史最高。自由现金流 196 亿，同比下降 23%。放到全年看，2026 财年自由现金流 670 亿美元，低于上一财年的 716 亿。这是微软进入这轮 AI 投入周期以来第一次出现全年自由现金流同比下滑。
折旧已经开始咬进利润表。据 10-K 的固定资产附注，2026 财年折旧费用 343 亿美元，两年前是 152 亿。Microsoft Cloud 的毛利率从一年前的 68% 降到本季的 65%，连续四个季度往下走。这条线比资本开支更值得跟，因为资本开支可以靠会计口径挪动，折旧一旦上了机器就得按年计提。
一个方向相反的意外
微软本季的非 GAAP 每股收益 4.74 美元，低于 GAAP 的 4.81 美元。这跟大多数公司的方向是反的，原因是微软的非 GAAP 定义就是剔除 OpenAI 权益法影响，而 2026 财年这项影响是净收益 49.63 亿美元。按 10-K 的说明，这笔收益主要来自 2025 年 10 月 OpenAI 重组时微软持股被稀释产生的稀释收益，不是经营层面赚来的。上一财年同一栏是净亏损 36.2 亿。
同一份附注里还藏着一个不显眼的数字。2026 财年微软来自 OpenAI 商业协议的营收是 241 亿美元，期末对 OpenAI 的应收账款 60 亿。微软目前持有 OpenAI 约 25% 的权益，按可转换后基准计算。
微软这个季度证明的是它能把算力卖出去，而市场给出 8% 涨幅的那一刻，认可的是它把一部分算力支出挪出了资本开支这一栏。

7 月 29 日美股收盘后，Meta 公布 2026 年第二季度财报。营收 608 亿美元，同比增长 28%，比市场一致预期还高出几亿。同一份文件里，净利润 158 亿美元，同比下降 14%，每股收益 6.18 美元，比卖方一致预期低了约 14%。股价在盘后一度跌了 8% 到 10%，不同时点的快照给出的数字不一样。
大部分报道抓的是经营利润率那一栏，从去年同期的 43% 掉到 31%。这个降幅确实少见，但它不是这份财报里最硬的那个数字。最硬的数字在现金流量表倒数第几行，自由现金流 7.84 亿美元。
一家季度营收 608 亿的公司，这个季度赚回来的自由现金，不够它买两天的服务器。
7.84 亿是什么水平？
下图那根被压到贴近横轴的柱子就是本季。上一个季度是 123.86 亿美元，去年同期是 85.49 亿。环比降幅 93.7%。
需要说清楚的是，这不是 Meta 历史上最低的一个季度。回溯到 SEC 的 XBRL 数据，2022 年第三季度只有 1.54 亿美元，2020 年第二季度是 5.13 亿。准确的说法是，7.84 亿是自 2022 年第三季度以来 15 个季度里的最低值。
它是怎么被压下来的也很清楚。本季经营现金流 318.62 亿美元，仍然在增长，但单季资本开支 310.78 亿美元，同比增长 82.7%。这是 Meta 历史上第一个单季资本开支超过 300 亿的季度，占营收的比例来到 51.1%，一年前这个比例是 35.8%。
赚回来的现金和花出去的现金几乎相抵，剩下的就是那 7.84 亿。
利润率掉的这 12 个百分点，有多少是一次性的？
一半左右。
财报新闻稿里明确列了两笔一次性项目。一笔是 24 亿美元的法务计提，写在管理及行政费用里，导致这一栏同比增长 110.6%。另一笔是 11.8 亿美元的遣散费，对应 5 月那次裁员。两笔合计 35.8 亿，按本季营收算，大约拖了 5.9 个百分点的利润率。
首席财务官苏珊·李在电话会准备稿里给了对应的口径，她说剔除这两项之后，第二季度经营利润同比增长 9%。
剩下那一半不是一次性的。研发费用 216.56 亿美元，同比增长 67.3%，单季比去年同期多花了 87.14 亿，是费用暴增的最大来源。折旧摊销 63.56 亿，同比增长 46.4%，占营收从 9.1% 升到 10.5%。股权激励 76.58 亿，同比增长 58.4%。苏珊·李把费用增长归到四项，员工薪酬、基础设施成本、法务相关成本，以及「第三方 AI token 成本」。
最后那一项是这份财报里第一次出现的说法。Meta 在向外部买推理。
还有一个容易被误读的细节。财报披露的员工人数是 75,472 人，同比下降 1%，但新闻稿同时说明这个数字里仍然包含约 8000 名受 5 月裁员影响的员工，其中大部分会在第三季度末才从人数里消失。裁员的成本已经进了这个季度的利润表，裁员的效果还没进。
压力在哪个部门？
不在 Reality Labs。
Reality Labs 本季营收 4.31 亿美元，经营亏损 46.19 亿，去年同期亏 45.30 亿，亏损只扩大了 2%。这个部门在过去两年一直是利润率叙事的靶子，这次它基本没动。
真正掉下来的是核心业务。Family of Apps 的经营利润 233.94 亿美元，同比下降 6.3%，对应的分部利润率从去年同期的 53.0% 掉到 38.8%。合并口径掉了 12 个百分点，核心业务这一层掉了 14 个百分点。
广告本身没有问题。广告营收 593.63 亿美元，同比增长 27%，展示量增长 14%，单条广告均价增长 12%。苏珊·李在准备稿里给了一组具体的产品数字，广告排序模型的更新让 Facebook 的广告点击增加了 8.3%，转化提升了 15.7%。Advantage+ 这套自动化投放工具的年化营收运行率超过 750 亿美元。
变现效率在提高，利润率在下降，这两件事同时成立，中间夹的就是算力成本。
钱从哪来？
本季股票回购 0 美元。上半年累计回购 0 美元。去年同期这两个数字分别是 101.67 亿和 229.21 亿美元。Meta 把回购停了。
同一张现金流量表上，发债净流入 249.10 亿美元，去年同期是 0。对应的是 5 月 4 日完成的一笔 250 亿美元六档高级无担保票据，最长一档到 2066 年，票息 6.45%。彭博在 4 月 30 日报道这笔发债时用的标题是「Meta 在 AI 资本开支飙升后启动最高 250 亿美元债券发行」。
两件事加在一起，期末净现金头寸从 2025 年底的 228.48 亿美元降到 65.96 亿，半年缩水 71%。长期债务从 587.44 亿升到 836.64 亿。
资产负债表上还有一栏没有解释。计入「其他资产」的受限现金从去年同期的 16.62 亿美元升到 131.07 亿，涨了 7.9 倍。官方没有说明用途，本季的 10-Q 尚未提交，只能等那份文件。
Meta 已经不用自己的钱建数据中心了
财报发布前一天，也就是 7 月 28 日，Meta 宣布与全球最大资产管理公司贝莱德成立战略合资，在德州埃尔帕索建一座 1 吉瓦的数据中心。按官方新闻稿，总开发成本约 140 亿美元，贝莱德系基金持 80%，Meta 持 20%。Meta 对整个园区签租约，初始 4 年加 4 次续约，最长 20 年，并提供剩余价值担保。
扎克伯格在电话会准备稿里把这件事归到一个新说法下面，他说「作为 Meta Compute 的一部分，我们昨天宣布了与贝莱德的新战略合资」。
这不是第一次。2025 年 10 月的路易斯安那 Hyperion 项目用的是同一个结构，据 Global Data Center Hub 等行业媒体披露，该项目发了约 272.94 亿美元债券，Blue Owl 管理的基金持 80%，Meta 持 20%，同样由 Meta 长租回来并提供剩余价值担保。这些精确条款尚未经 Meta 官方文件逐项确认。
这个结构的效果是，机房照建，算力照用，但项目公司不在 Meta 的合并报表里，Meta 付的是租金而不是资本开支。苏珊·李在准备稿里把它讲得很明白，她说资产负债表的强度让公司「能从广泛的市场吸引资本，来补充业务自身产生的现金流」。
顺着这个逻辑再看那个 2026 年全年资本开支指引，1300 亿到 1450 亿美元，上半年已经花了 509.18 亿。这个区间只统计合并报表内的部分。
一个被拒答的问题
关于 2027 年的资本开支，苏珊·李在准备稿里只说了一句「我们当前的计划是把 2026 年和 2027 年的产能最大化」。在问答环节，她明确拒绝给数字，说「我们此时不提供 2027 年资本开支的具体展望，基础设施规划仍然高度动态」。
同一周，谷歌的首席财务官阿娜特·阿什肯纳齐说 2027 年支出将「显著增加」。微软只说了「同比增长」。三家里没有一家给出数字。
据《财富》7 月 26 日报道，野村资产管理高级投资组合经理 Brad Warden 对这批公司的说法是，「它们现在看起来很便宜，但往前看潜在的颠覆，它们是有罪推定」。
Meta 这个季度的营收增速是 28%，而它为了这个增速要付的钱，已经有一部分不在它自己的资本开支数字里了。

BlockBeats 消息，7 月 30 日，Robinhood（HOOD）公布 2026 年第二季度财报。数据显示，公司第二季度营收 13.1 亿美元，高于市场预期的 12.8 亿美元；每股收益（EPS）0.62 美元，高于预期的 0.43 美元；净利润 5.73 亿美元，高于市场预期的 3.9 亿美元。
此外，截至第二季度末，Robinhood 平台总资产规模达 3690 亿美元，同比增长 32%；Gold 付费订阅用户增至 480 万，同比增长 39%；每用户平均收入（ARPU）达 187 美元，同比增长 24%。整体业绩全面超出市场预期。
Robinhood 股价美股盘后收跌 1%。

BlockBeats 消息，7 月 30 日，据 Vanda Research 数据，美国散户投资者本周二录得自 2020 年 3 月疫情暴跌以来最大规模的单日个股净卖出，净卖出金额达 2.13 亿美元，其中约 88% 的抛压集中于存储芯片板块，美光（MU）、闪迪（SNDK）、希捷（STX）和西部数据（WDC）成为主要卖出对象。
Vanda Research 指出，今年以来散户已连续 9 个交易日净卖出个股，为近年罕见现象。不过，资金并未撤离股市，而是转向 ETF 等分散化配置，当日散户同步净买入 Roundhill Memory ETF（DRAM）。该机构认为，散户投资者正变得更加谨慎和挑剔，降低单一个股风险敞口，而非全面看空市场。