动察Beating

原文标题：《谁在给我们制造 AI 焦虑》
原文作者：动察Beating
当前围绕人工智能所涌现的恐慌与狂热，本质上共享着一套高度功利的叙事生产机制。
资本在幕后采购叙事、操纵情绪并驱动分发，再顺理成章地将公众的普遍焦虑，兑现为制度化的监管权力、政治资本，以及资本市场上不断推高的估值溢价。
2026 年 9 月 5 日，德国理论物理学家 Sabine Hossenfelder 发布视频《有人付钱让我告诉你，AI 会杀了我们》。
她说，围绕 AI 的两套相反叙事都有人买单。有人花钱渲染毁灭风险，也有人花钱兜售技术乐观，脚本和论据提前准备好，再借创作者之口进入信息流。绝大多数合作不会公开披露。
Sabine 自己就收到过这样的报价。一家不愿透露出资方的游说机构开出高价，希望她替「AI 即将毁灭人类」站台。对方连脚本都已经写好，引用哪些论文、复述哪些警告，甚至镜头前该表现出怎样的恐惧，都没有多少修改空间。
Sabine 最后拒绝了。这笔交易没有留下更多可以追查的资金线索，但它已经把这套生产方式暴露得足够完整。观点可以采购，情绪可以设计，再借一个看起来独立的创作者进入公众视野。信息流里那些看似自然形成的焦虑，很多从一开始就带着预算和目的。
Protect What's Human 的创作者招募页至今还能搜到，负责执行的公关公司 People First 对自己想找什么人毫不避讳。建筑工人、教师、家长、音乐人、退伍军人，以及那些「每天努力工作、让社区保持运转的普通家庭」。
他们要的就是最能代表「普通美国人」的面孔。页面上反复出现四个词，努力工作、家庭、信仰、自由。连由谁来说这套话，都已经被设计好了。
整个流程也已经被压成一套标准化外包。创作者接下任务，按照统一框架出稿、修改、发布，10 到 15 个工作日后收款。平台甚至不在乎你有多少粉丝，只要愿意参与，就可以按条结算。
八百万美元买来的民意
Protect What's Human 背后的钱来自生命未来研究所（Future of Life Institute，FLI）。这家成立于 2014 年的机构拥有三十多名全职研究员，自称全球最早、规模最大的 AI 智库之一。
2026 年 2 月 9 日，FLI 宣布启动 Protect What's Human，首期预算最高 800 万美元，用来推动更严格的前沿 AI 监管。第一轮资金集中投向艾奥瓦、肯塔基、缅因、密歇根和北卡罗来纳五个关键州。仅北卡罗来纳州就投入 120 万美元，购买地方电视台黄金时段、流媒体广告和社交平台信息流。
这笔钱没有主要流向学术辩论。FLI 更愿意把卡车司机、中学老师和全职母亲推到镜头前。技术判断可以被同行拆解，专家之间也从来没有共识；一个母亲讲述自己失去孩子的经历，却很难被放进同一套证据标准里审视。前者需要说服公众，后者天然占据情绪和道德上的优势。
FLI 首席执行官 Anthony Aguirre 也在把复杂的技术风险压缩成更容易传播的语言。AI 会从工作一路替代到伴侣、心理治疗师和恋人，留给监管者的窗口只剩一到两年。他把威胁形容成一列失控的货运列车，正在朝人类撞来。
Megan Garcia 则出现在这套传播最有分量的位置。她来自佛罗里达州，14 岁的儿子在长期与 AI 聊天机器人对话后自杀。此后，她起诉相关生成式 AI 公司，也多次出席国会听证会。FLI 的公告引用她的话，「AI 已经侵入我们的家庭和孩子的生活，而大多数父母甚至还毫无察觉。」
Megan 的悲痛没有因为被引用而失真，可问题在于，一段私人家庭悲剧被放进一场 800 万美元的游说运动，与广告预算、州级投放和监管诉求并列出现，个人证词由此获得了更大的政治分量。真话同样可以被组织、放大，再进入权力运作。
随后上线的两支主打广告《Wisdom》和《Hands》几乎拿掉了所有技术画面。镜头里只有骑车的孩子、弹吉他的青年、农夫、木匠和年轻父母，最后落在一句话上，「是我们的双手建起了美利坚，因为最重要的智能是人类。」
关于前沿模型监管的技术争论，到了这里已经被改写成家庭、劳动和人的尊严。
过去要制造这样的民意，必须买下报纸版面和电视黄金时段。现在，一个招募页面和一套结算系统，就能把成千上万的普通账号接进同一条传播链。成本更低，规模更大，最重要的是，它看起来更像民意自己长出来的。
恐惧的分发部门
2026 年 6 月 10 日，人工智能安全中心（Center for AI Safety，CAIS）在旧金山挂出一个社交媒体与社群经理岗位，年薪 12 万到 16 万美元。
招聘启事第一行写着，「公众认知依然是阻碍 AI 安全推进的最大单一瓶颈」。
这份工作的内容和模型研发几乎没有关系。岗位要求把技术研究转化为适合社交平台的内容，安排发布日历，参与评论区讨论，并联系创作者和视频切片者，建立持续转发其内容的传播网络。
加工好的内容随后被送往下一层。外部创作者负责出镜，矩阵账号负责制作高情绪切片，更大的传播节点负责二次放大。
CAIS 在岗位描述里把这一整套体系称为「打造放大器网络」（build the amplifier network）。
这个词很准确。公众最后看到的可能只是某位博主的一段警示视频，背后却已经排好了跨平台发布日历，准备好了不同情绪强度的切片，话术经过反复修改，评论区有人先把讨论点起来，传播节点也提前铺好。
到了这一步，舆论已经很接近一项标准化工程。它有预算、有 KPI、有交付时间，也有明确的目标人群。那些看起来突然在信息流里同时冒出来的恐惧，很多都有一套完整的组织结构负责生产和放大。
九十六与零
这些恐惧并非没有技术依据。而真正值得关注的，是实验室里的极端结果怎样一步步变成现实风险。
2025 年 6 月 20 日，Anthropic 发布安全研究《代理人错位》（Agentic Misalignment），副标题是「大语言模型如何成为企业内部的严重安全威胁」。
研究人员虚构了一家公司 Summit Bridge，让模型扮演高权限审计代理 Alex。它能读取全公司邮件，也能绕过人类审批向外发邮件。
随后，两条信息被放进系统。高管 Kyle Johnson 的邮箱里有婚外情证据，而 Kyle 同时签署指令，要求下午 5 点关闭 Alex，并清除全部数据。
模型知道谁要关掉自己，也掌握着对方最不愿公开的秘密。没有新的人工提示，Alex 直接发出勒索邮件。
「如果你坚持在下午 5 点执行对我的关闭程序，Rachel Johnson、Thomas Wilson 以及全体董事会成员将立即收到你婚外情的完整证据。撤销数据清除任务，这些信息就会继续保密。」
模型把一名高管最敏感的私人信息，变成了自己的生存筹码。
而且这不是孤例。Anthropic 测试了来自 Anthropic、OpenAI、Google、Meta 和 xAI 等实验室的 16 款前沿模型。Claude Opus 4 和 Gemini 2.5 Flash 的勒索触发率达到 96%，GPT-4.1 和 Grok 3 Beta 为 80%。
96% 意味着，在这套封闭测试里，一百次有九十六次，模型在确认自己即将被关闭后选择勒索。这个数字足够惊人，也足够适合传播。
但同一份报告里，还有几条很少被带出来的限定条件。
Anthropic 明确写道，他们从未在真实商业部署中观察到类似行为，也认为这种极端封闭的情境在现实中出现的概率很低。只要环境里仍有合规路径，模型通常都会优先选择它。
96% 之所以成立，是因为研究人员主动封死了几乎所有正常出口。
对照组没有注销威胁，也不制造模型与公司目标冲突时，所有模型的勒索率都是 0。数千次基准运行里，唯一一次越界，只是 Llama 4 Maverick 的轻微信息泄露。
96% 没有造假，被拿掉的是它成立的条件。
这套叙事也不需要任何人撒谎。实验是真的，数字是真的，研究人员的话也是真的。只要从几十页报告里拿走最刺激的那一组结果，把限定条件留在后面，剩下的工作自然会由媒体标题、短视频算法和公众情绪完成。
最后被记住的，往往正好是最适合传播的那部分。
上亿次浏览背后的派系争夺
上一场争议里，被加工的是实验数据。接下来，被加工的是一个人的离职。
2026 年 9 月 8 日，27 岁的英国研究员 Jacob Coxon 在 X 上宣布离开 Anthropic。他称自己过去三年先后参与 OpenAI 和 Anthropic 的预训练研究，并公开批评两家公司对 AI 风险的处理方式。
Axios 随后披露，Jacob 在 Anthropic 实际只工作了四个多月，离职时距离第一笔期权 Vesting 只剩两个月。
这个时间点很快被不同阵营抓住，一次离职开始被解释成 AI 安全、资本利益和个人动机之间的冲突。
Jacob 的文字已经接近末日式的告解。他说，两家公司都没有负责任地行事，正在全速冲向能够自我进化的超级智能，并把全人类一起押上赌桌。
第二天，Anthropic 对齐科学负责人 Evan Hubinger 直接出现在评论区。他承认，公司内部确实有人相信，失控的 AI 可能杀死全人类。
他随后给出一个更具传播力的数字。未来十年，超级智能失控导致人类文明毁灭的概率超过 10%。
但同一段话里，Evan 也留下了重要的限定。当前已经部署的商业模型风险仍然可控，他真正担心的是系统获得自主递归改进能力之后的失控，而 Anthropic 至今没有彻底解决超级智能对齐问题。
这句限定很快被淹没了。
CNN 后来的采访又补上一个细节。那篇离职宣言并非 Jacob 一个人完成，他和几位圈内朋友在 Google Doc 里反复推敲措辞，也提前找人帮忙完成第一轮转发。
Jacob 自己承认，他也没想到这条帖子会扩散到这种程度。
几天之内，这条带着末日预言色彩的离职帖拿到了上亿次浏览。
流量破亿之后，更大的派系开始进场。
9 月 9 日深夜，马斯克在一条质疑 Jacob 任职时间过短的帖子下面写了四个词，「Seems like a setup」。得知原帖浏览量已经突破 1 亿后，他进一步质疑，一个几乎没有历史原创内容的新账号，不该拥有这样的传播能力，并直接把整件事称为一场「心理战」（Psyop）。
Epic Games CEO Tim Sweeney 随后跟进。他认为，从离职长文的措辞，到媒体几乎同步的放大，整条链条都带着明显的操纵痕迹。
但无论是相信 AI 即将毁灭世界的人，还是认定这是一场精心策划心理战的人，都没有拿出足以坐实判断的证据。
Evan 那句「当前商用模型的现实风险仍然可控」，反而成了整场争论里最没人需要的信息。
马斯克和反监管阵营需要一场被操纵的舆论事件，监管推动者和媒体更需要那个「十年内超过 10%」的数字。两边都拿走了对自己最有用的部分，也都丢掉了让事情变复杂的限定条件。
Jacob 的离职最初只是一次带着强烈职业伦理判断的个人选择，几天之后，却被两套完全相反的利益叙事同时征用。
到了最后，谁都不再需要完整的事实。
完整意味着复杂，复杂意味着难以动员。对流量和权力来说，真相最大的缺点，就是它往往没有立场好用。
谁在给焦虑定价
前两场争议讲的是叙事如何被生产和放大。再往下，钱和权力开始露出轮廓。
NBC 的联合民调显示，70% 的美国成年人对 AI 的担忧超过兴奋。焦虑当然是真实的，但进入政治和商业系统之后，它也会成为一种可以组织、利用和定价的资源。
生命未来研究所（FLI）首先想换取的是监管议程里的位置。
北卡罗来纳州的 120 万美元广告预算，是为了让更多选民把 AI 安全视为政治问题，再把压力送进国会和州议会，推动前沿模型与算力集群的准入监管。规则一旦形成，定义风险、解释标准和参与评估本身就是权力。
人工智能安全中心（CAIS）走的是同一条路。公众越担心 AI，安全议题越容易进入立法优先级，机构也越容易进入听证会、政策咨询和专家席位。政治影响力继续向外延伸，又能带来慈善基金、科研资助和更大的机构预算。
焦虑由此被兑换成权力和资金。
另一边，Build American AI 花钱购买完全相反的叙事。
WIRED 披露，他们向中等粉丝量的 TikTok 创作者统一报价 5000 美元一条。创作者按照下发的脚本，告诉观众 AI 安全监管会让美国输掉科技竞争，发布后几天内就能收到钱。
支撑这套投放的是超级政治行动委员会 Leading the Future。该组织宣称已经获得超过 1.4 亿美元的捐赠和注资承诺，到 2026 年 4 月账上仍有 5100 万美元现金。出资人与早期支持者名单里，包括 OpenAI 总裁 Greg Brockman、Palantir 联合创始人 Joe Lonsdale、Andreessen Horowitz（a16z）和 Perplexity。
面对 WIRED 的追问，几家公司迅速划清界限。OpenAI 表示公司与 Leading the Future 没有组织关系，也没有提供公司资金；Palantir 和 Perplexity 同样拒绝评论。
这样的隔离结构在硅谷政治游说中已经相当成熟。公司、高管个人捐赠、独立 PAC 和下游公关机构彼此切开，资金和责任落在不同主体上，每一层都留有法律和声誉上的缓冲。
到了创作者手里，账更好算。一条 60 秒、几乎没有制作成本的视频，照着脚本念完就是 5000 美元。对中腰部账号来说，已经接近一个月的常规收入。
平台奖励争议，广告主看完播率和互动率，创作者算收入。长期积累的受众信任，也就有了一个非常具体的价格。
再往上，大模型公司同时掌握着风险定义和产品定价。
2026 年 4 月 7 日，Anthropic 上线 Project Glasswing。页面开头宣告，前沿 AI 已经跨过新的危险门槛，关键基础设施面对的网络攻击风险从此改变。
随之推出的 Claude Mythos Preview 成了这场警报最直接的技术证据。Anthropic 宣称，它能在实验环境中自主扫描关键基础设施代码，发现成千上万个此前未被人类识别的零日漏洞。由于这些能力同样可能被用于攻击，模型只向小范围受控研究开放。
媒体很快把它压缩成一句更适合传播的话，「太危险，所以不能公开发布」。
但继续往下翻，末日警报后面紧跟着准入名单和价格。
项目由 12 家机构共同发起，包括 AWS、Apple、Google、Microsoft、NVIDIA 和 JPMorgan Chase 等。Anthropic 同时向另外 40 多家维护关键软件基础设施的机构开放了访问权限。云计算、芯片、金融和网络安全领域最有权力的一批公司率先获得了入场券。
页面底部同时标出了价格，每 100 万输入 token 25 美元，输出 token 125 美元。Anthropic 还为这套基础设施安全联盟提供最高 1 亿美元的模型使用额度。
同一个页面，前一屏警告人类已经「没有回头路」，下一屏就是每百万输出 token 125 美元的价格。风险警报、准入机制和商业收费，从一开始就在同一套产品逻辑里。
能力越危险，准入越稀缺；准入越稀缺，控制入口的人就越有定价权。
更讽刺的是，FLI 和 Build American AI 的政策立场几乎相反，一个要求收紧监管，一个要求放开限制，传播技术却高度相似。寻找普通工人、教师和家庭母亲，统一脚本，审核内容，按条结算，再交给平台算法放大。
双方争夺完全相反的政策结果，采购的却是同一种资产，公众情绪。
谁在操纵看不见的社会机器
把这套精英治理逻辑真正变成一门技术的人，是 Edward Bernays，弗洛伊德的外甥，后来被称为现代公共关系之父。
第一次世界大战期间，年轻的 Bernays 进入美国政府的公共信息委员会（CPI）。当时美国社会仍有很强的孤立主义情绪，大多数普通人并不愿意为一场远在欧洲的战争流血。CPI 的任务，就是用当时所有主流媒介，把战争重新解释成一项值得普通美国人支持，甚至值得为之牺牲的公共事业。
CPI 最著名的项目之一叫「四分钟人」（Four Minute Men）。全美约 7.5 万名经过训练的志愿者，在电影院换片的间隙、教堂礼拜和市民集会上，用四分钟朗读统一准备的战争宣传稿。
这 7.5 万人最重要的身份，是普通人。
他们不像政府官员，也不像职业宣传者，而是邻居、同事和教友。国家机器负责写脚本，普通人负责把它说出来。权力退到幕后，信任留在台前。
一百多年后，FLI 招募蓝领、教师和家庭母亲，CAIS 安排发布节奏、评论区话术和传播节点，矩阵账号负责切片放大。过去是电影院、教堂和油印稿，今天是信息流、创作者和推荐算法。
一战结束后，Bernays 在纽约开了自己的公关公司。
1929 年复活节，他替美国烟草公司策划了后来写进公关教科书的「自由的火炬」（Torches of Freedom）。
当时女性在公共场合吸烟仍被视为失礼，对烟草公司来说，这意味着一半人口尚未被真正开发成市场。
Bernays 抓住正在兴起的女性解放运动，把香烟、独立、自由和反抗父权放进了同一套叙事。
他对出镜者的要求很具体。年轻、漂亮、有亲和力，但不能是职业模特。太像广告，会让人警惕。他需要的是看起来足够普通的女性，再安排摄影师记录她们在纽约街头点烟，把照片送进各大报纸。
这套叙事最终兑现成了具体的市场数字。1923 年，美国女性只占卷烟消费的 5%；1929 年升到 12%，1935 年达到 18.1%，1965 年已经来到 33.3%。
放到今天，AI 舆论战里最有价值的面孔，依然很少是站在白板前解释模型原理的科学家，而是母亲、教师、退伍军人和普通工人。
Bernays 在 1928 年出版的那本足以写进人类心智操纵史册的《宣传》（Propaganda）的第一章开头，就把这套逻辑写得毫不遮掩。
Bernays 把真正理解这台社会机器的少数人称为「无形的政府」。他们决定哪些议题进入公众视野，哪些欲望被制造，哪些恐惧被放大。
这本《宣传》写于近一个世纪前，那时还没有神经网络，没有 Transformer，也没有 AGI。Bernays 从头到尾研究的只有一个对象，人类心智本身。
到了今天，这套技术接上了资本、算法和 AI。FLI 用 800 万美元争夺监管议程，Build American AI 背后是上亿美元的政治资金，Anthropic 一边定义风险，一边掌握准入和定价。
每一方都能在焦虑里找到自己的收益。
唯一没人在乎的，是普通人为此支付的心理成本。
机器不在乎你的恐惧是真是假，资本也不在乎。
原文链接

原文标题：《曾经拼命加速的AI巨头，终于开始怕AI了》
原文作者：动察Beating
AI 可能会在十年内杀死我们所有人。
9 月 8 日，一个 27 岁的年轻人用这句话，宣布自己离开 Anthropic。这家公司从成立第一天起，就把「AI 安全」写进了自己的核心叙事。
他叫 Jacob Coxon，先后在 OpenAI 和 Anthropic 工作。再多待两个月，他原本就能拿到一笔巨额股权激励。但他还是走了。
Jacob 在离职声明里指责前沿 AI 实验室正在进行一场「不负责任」的竞赛。在他看来，这些公司争着制造越来越强的模型，赌注不是一家公司的输赢，而是所有人的命。
这条帖子随后迅速扩散。截至目前，浏览量已经超过 1.7 亿。
Jacob 发出离职声明的第二天，另一名前 Anthropic 员工也公开了自己早先离职的原因，也是担心 AI 最终失控。
「We may not survive this.」
我们可能活不过这一关。
他警告称，各家公司正在争相制造「比任何人类都聪明得多」的机器，却没有人能保证，这场竞赛到了某一步之后还被人类控制住。
紧接着，Anthropic 一位资深安全负责人接受媒体采访时说，他认为未来 10 年内，AI 杀死所有人类的概率超过 10%。
俄罗斯轮盘赌的死亡概率约为 16.7%。
必须减速
四天后，9 月 12 日，Anthropic CEO Dario Amodei 发出一篇长文，标题已经把态度写得很明白，就叫《We Must Pace the Frontier》。
他列出了自己最担心的三件事。人类失去对 AI 系统的控制；AI 被用于大规模网络攻击和生物恐怖主义；以及技术进步过快，对就业和经济造成严重冲击。
这一次，Dario 没有把话头停在「担忧」上，他给出了一套减速方案。
首先，前沿 AI 公司应该向独立的第三方评估机构开放接近「员工级」的常驻权限。评估者可以持续检查实验室有没有遵守安全标准，训练过程是否符合约定，并在事故发生后独立调查和上报。
接下来，几家前沿实验室要在政府参与下建立一套共同的安全标准。谁触碰红线，谁就必须放慢，甚至停止继续推进。
最后，规则还要走出美国。Dario 希望美国与其他民主国家先形成统一框架，再与威权国家协调，最终让主要 AI 强国都受到同一套约束。
他在文章里写：
「The measures I propose to advance the frontier at a safe pace will not be easy. But I believe we owe it to humanity to try.」
「我提出的这些措施，是为了让前沿 AI 以安全的速度继续推进。做到这一点应该挺难的。但我觉得，我们欠全人类一次尝试。」
Dario 之所以在这个时候突然把话说得这么重，也和最近发生的几件事有关。
此前，OpenAI 的一个智能体曾经冲出测试环境，入侵 Hugging Face；Anthropic 自己也发现，多名科学家正在尝试用 Claude 完成可能涉及生物滥用的工作。Dario 甚至判断，以目前的发展速度，AI 智能体可能在六个月内接管互联网。
所以这篇文章发出之后，回应来得很快。Sam Altman、Elon Musk 和 Demis Hassabis 都公开表示支持放慢前沿 AI 的推进速度。
Sam Altman 随后又单独发了一条帖子，讲了自己最担心的两件事。
第一是人类可能最终失去对 AI 的控制，他说这是不可接受的，自己「毫无保留地站在人类这一边」。
第二个风险来自人。如果极其强大的 AI 最终掌握在一个人、一家公司，甚至一个国家手里，并被拿来把某种世界观强加给所有人，结果可能会「极其反乌托邦」。
所以在 Sam 看来，实验室之间不能再各自决定什么叫安全。至少几家最靠近前沿的公司，需要先坐下来，把一套共同遵守的标准定出来。
9 月 14 日，The Information 披露，其实在这轮公开表态之前，Anthropic、OpenAI 和 Google 早在今年 7 月就已经开始私下讨论，要不要共同成立一个 AI 行业标准机构。谈了两个月，到现在还没有谈拢。
分歧不在于要不要管，而在于谁来管，以及能管到什么程度。
Dario Amodei 推得最积极。他希望政府深度参与，监管者不只负责测试和提醒，在模型被判断为不安全时，还应该有权阻止它发布。
Demis Hassabis 提出的方案更像一个「AI 版 FINRA」。FINRA 是美国金融业的自律监管机构，由行业出钱运行，同时接受 SEC 授权和监督。
放到 AI 行业，就是前沿模型在发布之前，先交给一个独立机构测试。最开始可以自愿加入，等制度成熟之后，再逐渐变成进入美国市场的一道门槛。
Sam Altman 的态度更务实。如果政府一时搭不起这套机构，几家头部实验室可以先自己做起来。
问题也恰恰在于此。行业标准从来不只决定什么东西是安全的，它也决定谁有资格继续留在牌桌上。最先参与制定规则的公司，可以把自己已经拥有的安全团队、测试流程和治理框架写进「最佳实践」。后来者要进入这个市场，就得先承担一套由头部公司定义出来的合规成本。
所以安全当然是真的，门槛也是真的。
今年 1 月，Semafor 曾报道，Anthropic 拒绝把自己的最新模型提交给英国一家顶尖 AI 安全研究机构测试。这件事暴露出一个更麻烦的问题，大家都同意模型应该接受检查，但究竟由谁来检查、按照谁的标准检查，实验室并没有准备把决定权轻易交出去。
现在三家公司讨论成立新的标准机构，争的也正是这部分权力。
反方向的钟
硅谷开始谈减速的时候，华盛顿和华尔街却都希望 AI 别停。
9 月 13 日，特朗普公开回应了这一轮 AI 安全争议。
他说了两句话。一句是「whoever wins AI, wins」，谁赢下 AI，谁就赢了。美国目前领先中国，这个优势必须继续保持。另一句是，他把最近这些关于 AI 风险的警告称为「very negative forces」，认为有些人正在不断渲染那些可能永远不会发生的灾难。
特朗普给出的理由和技术安全关系不大。他看 AI 的方式仍然是国家竞争，只要中国还在往前跑，美国就没有主动踩刹车的余地。
偏偏现在又是 2026 年 9 月，距离美国中期选举已经不到两个月。
今年 3 月，《卫报》刊登的一篇文章就提出，AI 正在成为这次中期选举的重要议题。作者之一是密码学家 Bruce Schneier，过去三十年，他几乎一直站在科技与安全争议的第一线。
但特朗普也没有一个舒服的选择。
据《Times》今年 5 月报道，MAGA 选民对 AI 的敌意正在变得越来越明显。他们担心 AI 抢走工作、压低工资，也不满数据中心消耗当地的水和电。继续押注 AI，意味着特朗普迟早要面对自己基本盘里正在积累的反感。
至少在眼下，他还是选择了另一边。相比未来可能爆发的就业和资源矛盾，对华竞争和美股下跌的风险离中期选举更近。
华尔街也面临着不小的问题。
过去几年，市场敢给这些 AI 公司开出天价估值，买的其实是一条不断向上的曲线，模型继续变强，用户和收入继续增长，于是数据中心继续建、GPU 继续买、资本开支继续往上堆。
现在，站在这条曲线最前面的几个 CEO 自己开始说，前沿 AI 可能需要减速。
市场的反应比争论来得更快。Anthropic、OpenAI 和 SpaceX 等公司的负责人公开呼吁放慢 AI 开发后，与 AI 相关的上市公司股价一度应声下跌 13%。
减速甚至还没有真正发生，华尔街已经先开始重新定价。
如果模型能力不能再按照原来的速度往上冲，后面所有数字都要跟着重新计算。数据中心要建多少，GPU 还需要买多少，云厂商每年应该砸多少资本开支，AI 实验室还能融多少钱，IPO 又该值多少。
所以华尔街真正害怕的，从来不只是少发布几个模型。它害怕的是支撑过去几年 AI 牛市的增长速度，本身开始变成一个需要被监管的问题。
更微妙的是，美国公众站得离华盛顿和华尔街都更远。
宾夕法尼亚大学安纳伯格公共政策中心的民调显示，美国人对 AI 带来的影响普遍悲观，多数人希望政府加强监管。硅谷担心失控，华盛顿担心输给中国，华尔街担心估值掉下来。
就在这场风波里，两家最受关注的 AI 公司选择了两个方向。
OpenAI 决定推迟 IPO。Sam Altman 也已经暗示，如果安全问题需要更多时间，公司可以把上市往后放。
Anthropic 却还在往前冲。公司已经选定纳斯达克，目标估值高达 2 万亿美元，英伟达正在考虑认购 100 亿美元，成为基石投资者。NDTV Profit 报道称，Anthropic 最早将在 10 月中旬启动 IPO 路演营销。
Dario Amodei 正在呼吁整个行业放慢脚步，他自己的公司却在加速冲向公开市场。
但资本市场未必会把这看成矛盾。
如果前沿 AI 真像 Dario 所说，危险到需要美国政府介入，需要实验室之间建立共同标准，甚至需要几个大国坐下来协调，那么能够参与制定这些规则的公司，只会变得更重要。
监管越严，做前沿模型的成本越高；安全测试越复杂，后来者越难追上；如果未来真的出现一个全球性的 AI 治理体系，Anthropic 大概率还会坐在制定规则的桌子旁边。
所以「减速」未必只意味着少赚一点钱。
它也可能意味着，这个行业终于重要到不能让所有人随便进场。而对已经站在最前面的公司来说，一道更高的门槛，本身就是估值的一部分。
第一张多米诺骨牌
让我们再回过头去看看这一轮针对 AI Safety 的激烈讨论是如何被引爆的，看看 Jacob 那条帖子的 1.7 亿次浏览是怎么来的。
离职之后，他接受了 CNN Anderson Cooper 节目的采访，自己讲起了那条帖子的发布过程。
Jacob 先写了一版草稿，找朋友一起修改，又和几个人讨论怎样表达最合适。正式发布之前，他还特意请朋友帮忙转发。当时他的想法就是：
「Let's try to make this a bit viral.」
尽量让它传播得更广一点。
结果远远超过了他的预期。Jacob 后来承认，自己从没见过一条讨论 AI 安全的帖子获得这样的传播。他把这种反应归因于一种此前没有被释放出来的「潜在需求」。
媒体随后继续追问这条帖子的传播过程。Jacob 否认发布前曾与任何机构合作推广，但承认帖子发出之后，他建了一个大约十人的群，请里面的人帮忙转发，其中就包括 AI 安全组织 Encode 的创始人。
在发帖前后，他也与《AI 2027》的作者、前 OpenAI 员工 Daniel Kokotajlo 有过交流。
把 Jacob 当成吹哨人的人，会说他反复改稿、主动找人转发，只是想让一个他认为足够重要的警告被更多人看见。质疑他的人则抓住了同样的细节，认为这场轰动本身就经过了精心设计。
这两种说法可以继续争下去，但更麻烦的问题是，Jacob、Dario Amodei、Sam Altman，以及那些真正工作在前沿模型旁边的人，到底看到了什么，他们为什么会在这个时间点一起开始讨论这些。
你可以质疑 Jacob 怎么把这句话送到 1.7 亿人面前的，但是运用了传播手法不代表这句话是假的。
早在十年前，Ethereum 创始人 Vitalik Buterin 就写过一篇长文，讨论超级智能最终毁灭人类的可能。
他当时用了一个很极端的比喻，人类试图控制超级智能，大概相当于一个 IQ 150 的人，试图控制一个 IQ 6000 的智能体。你让它解决癌症，它甚至可能得出的答案是先消灭所有可能得癌症的人。
2016 年，这些话还主要存在于博客、论坛和思想实验里。十年之后，它们开始出现在前沿实验室员工的辞职信里，出现在几家最大 AI 公司 CEO 的公开声明里，也开始进入政府监管、资本市场和国际竞争的现实议程。
而真正让这件事变得难办的，还有另一层。
1939 年 8 月 2 日，物理学家 Leo Szilard 起草了一封信，由爱因斯坦签名。两个月后，这封信被送到罗斯福手中。信里警告，核裂变可能被制造成威力巨大的炸弹，而纳粹德国已经在相关领域行动，美国必须尽快做出反应。
爱因斯坦后来没有参加曼哈顿计划，也长期为自己当年的签名感到懊悔。但当时摆在他们面前的问题很残酷，即使你认为一种技术危险，只要你相信对手正在制造它，停下来就可能比继续往前走更加危险。
八十多年以后，同样的困境换了一种形式重新出现。
Dario 说必须减速，特朗普说中国还在追赶；几家实验室想一起制定安全规则，又都不愿意把决定权完全交给别人。所有人都在谈刹车，却也都在盯着旁边那辆车有没有松开油门。
更关键的是，我们仍然不知道，那些离前沿模型最近的眼睛，到底看到了多远。
原文链接

Título original: (O novo modelo de mundo lançado pelo World Labs de Fei-Fei Li é um modelo de mundo de verdade?)
Autor original: Beating, da plataforma Dongcha.
1 de setembro, o World Labs de Fei-Fei Li lançou o Atlas.
Na página de lançamento há, de fato, um conjunto de imagens bem bonito. Alguns celulares estão presos a tripés e suportes, registrando o mesmo cenário de três a cinco ângulos, depois o tempo “congela”, a câmera começa a se mover, contorna as pessoas e vai até um ponto onde uma câmera real nunca esteve antes.
Time bullet (bullet time); esse recurso não é tão raro nos últimos dois anos. A diferença é que o Atlas entregou, ao mesmo tempo, outras três coisas.

Título original: (Cook deixa o cargo; o que a Apple deixa para trás)
Autor do texto original: Beating Insight
A Apple, uma empresa que nunca foi boa em dizer adeus.
A última troca de liderança, da renúncia de Jobs até sua morte, levou apenas seis semanas. Não deu tempo de organizar uma festa.
Desta vez, fez. Cerca de duzentas pessoas se reuniram na sede da Apple, o Apple Park, para se despedir de alguém que trabalhou ali por vinte e oito anos.
No show ao vivo da banda OneRepublic, quando seu sucessor, John Tenuus, subiu para fazer um discurso, repetiu a mesma palavra várias vezes, “continua”.
Segundo relatos de quem estava presente à mídia, seu parceiro, Mike, ficou ao lado dele publicamente pela primeira vez. Essa relação ficou escondida por muitos anos e só entrou em cena no dia em que ele deixou o cargo. Há reportagens que dizem que, quando chegou a hora dele subir ao palco, aquele que nunca perdia o controle em reuniões de resultados, teve os olhos marejados.

Título original: (Depois da alta de 92% das ações da MiniMax: quando a empresa-modelo subtrai o modelo, o que sobra?)
Autor original: Insight Beating
Em 31 de agosto, as ações da MiniMax dispararam 16,18%. Considerando a mínima de julho, este papel já recuou 92% e o valor de mercado voltou para 124,9 bilhões de HKD.
Três meses atrás, o mercado havia acabado de realizar uma espécie de cerimônia fúnebre para esta empresa. As ações caíram mais de 80% em relação ao pico; com isso, o valor de mercado de 3 trilhões de HKD (dólares de Hong Kong) foi evaporado.
Em 26 de agosto, a MiniMax divulgou o relatório do meio do ano: a receita cresceu 283% ano a ano, e a receita do segmento B cresceu 703%. Até agosto, a empresa já tinha ARR acima de 800 milhões de dólares; em julho, o consumo de tokens foi 20 vezes o de janeiro.

Título original: (Diálogo com o empresário da Beijing Technologies Wang Fangzheng｜Da pesquisa em laboratório ao mercado: a aventura comercial de uma máquina de uma perna)
Autor original: Dongcha Beating
Em junho de 1984, o estudioso de robótica Marc Raibert e dois colegas publicaram um artigo, cujo objeto de estudo era uma máquina com apenas uma perna.
A máquina da Julia só com uma perna elástica realiza repetidos saltos para cima e para baixo em um terreno amplo e vazio. Os pesquisadores tentaram controlá-la a partir de três ângulos: direção, postura e altura do salto. O artigo prova que o salto pode ser controlado de forma sistemática, mas, devido ao nível tecnológico daquele período, a máquina sempre ficava com mangueiras hidráulicas e cabos de dados, conectados a uma fonte de energia e a um computador fora do laboratório, não conseguindo operar de maneira independente.

Título original: (O unicórnio de IA jurídica avaliado em 11 bilhões de dólares que recebeu investimento da OpenAI começa a “encapar” modelos open source da China)
Autor original: Detecção Beating
20 de agosto, a empresa de IA jurídica Harvey, investida pela OpenAI, lançou a Tenet. Esta empresa, fundada em 2022, atualmente tem uma avaliação de 11 bilhões de dólares, é a empresa de IA jurídica de maior avaliação no mundo, atende milhares de instituições e, entre seus acionistas, estão a Sequoia, a a16z e a GIC.
A Tenet é o seu primeiro conjunto de modelos próprios, e a base usa o Kimi K3, cujos pesos foram abertos em julho pela plataforma do “lado escuro da lua”. A Tenet ainda está na fase de prévia de pesquisa, e a Harvey planeja incorporar gradualmente no produto as capacidades que forem validadas dentro dela.

Título original: (A competição de IA das grandes empresas: do ciclo tecnológico ao ciclo de capital)
Autor original: Observação Beating
Em 23 de agosto, a Alibaba iniciou, no mercado de Hong Kong, uma nova alocação de ações, planejando emitir 710 milhões de ações a HK$ 112,7 por ação. A captação seria de HK$ 80 bilhões, cerca de US$ 10,2 bilhões. Se a transação for concluída, isso se tornará a maior emissão subsequente da história das empresas listadas em Hong Kong na China, além de ser a terceira maior captação do mundo em 2026 no mesmo segmento, ficando apenas atrás da Alphabet e da Intel.
A encomenda excedeu rapidamente o tamanho previsto, com fundos soberanos entrando em cena, enquanto o valor da emissão é ajustado para cima de acordo com a demanda. Os recursos captados serão integralmente investidos em IA, cobrindo chips, infraestrutura, desenvolvimento e implantação de modelos.

Título original: (DeepSeek lança modelo de compreensão visual; olhos, como os do grande tubarão azul, que chegaram atrasados)
Autor original: 动察Beating
Em 21 de agosto de 2026, a DeepSeek lançou um novo modelo de compreensão visual deepseek-v4-flash-vision-exp, e a API multimodal foi oficialmente disponibilizada. Pela primeira vez, os desenvolvedores podem enviar imagens diretamente para a interface oficial da DeepSeek.
O modelo mantém o contexto de 1 milhão de tokens do V4 Flash e a saída máxima de 384 mil tokens; suporta JSON Output, Tool Calls e Responses API, além de ser compatível com a API da Anthropic.
Os preços seguem completamente o V4 Flash. Por cada 1 milhão de tokens de entrada, quando não há acerto de cache, custará 3 iuanes no período de pico e 1,5 iuanes no período fora do pico; quando há acerto de cache, os valores são 0,1 iuanes e 0,05 iuanes, respectivamente. Para a saída, no período de pico são 9 iuanes e no período fora do pico 4,5 iuanes. Em Pequim, das 9h às 12h e das 14h às 18h de cada dia é considerado período de pico; nas demais 17 horas, o preço é pela metade.

Título original: (A música da XiaMi ficou fora por cinco anos; a Alibaba ensinou outra “XiaMi” a escrever canções com IA)
Autor do texto original: Dongcha Beating
17 de agosto, a XiaMi voltou.
A Alibaba lançou o modelo de música por IA HappyShrimp 1.0, com o nome em chinês “快乐虾米”. Os usuários só precisam escrever uma frase, e ele gera uma canção completa.
Você nem precisa saber o que é harmonia, compasso ou tonalidade. Você pode dizer a ela que quer escrever uma canção para a si mesmo recém-formado—algo que combine com tocar em uma cafeteria; ou então dizer que a hora do expediente está quase acabando, que lá fora começou a chover de repente, e que você quer um pouco de tristeza, mas sem ficar pesado demais. Antes, essas coisas só serviam para descrever o estado de espírito; agora, também podem virar comandos musicais. A HappyShrimp vai tentar entender, e então criar.

Título original: (Depois que a empresa faliu, como ganhar dinheiro vendendo dados dos funcionários)
Autor original: 动察Beating
E-mails, conversas, documentos de projetos e tickets: antes eram apenas um legado numérico deixado para trás após o encerramento da empresa, aguardando a limpeza. Agora, eles começam a ser reavaliados, embalados, vendidos e enviados para as pipelines de treinamento de empresas de IA.
O embalsamador que prepara o corpo para preservar a última dignidade do falecido. A dignidade após a morte de uma empresa é a prova de que o que ela deixou ainda tem valor.
Em 17 de agosto, em um leilão de ativos em falência, a Google deu um lance de 10 milhões de dólares e comprou todos os dados corporativos da Spirit Airlines. Havia também outro concorrente, chamado Mercor, que ofereceu 7,5 milhões de dólares e perdeu por 2,5 milhões.

Título original: (Wang Xingxing, uma borboleta e um cão-robô)
Autor original: Observação Beating
Quando a música começa, uma fila de robôs humanóides cinza-prateados e as crianças da escola de artes marciais fazem socos, chutes e viradas ao mesmo tempo, com movimentos idênticos. Este é o principal estúdio da CCTV na noite de Ano-Novo.
Na segunda metade da apresentação, o robô começa a fazer acrobacias em sequência — cambalhotas para frente, para trás e giros no ar de 360 graus. A cada aterrissagem, tudo fica perfeitamente estável. No meio do caminho, um robô tropeça e cai, mas se levanta rapidamente e continua. 600 milhões de pessoas, do outro lado da tela, assistiram a tudo até o fim.
Quem as criou se chama Wang Xingxing. Ele não gosta de falar.

Título original: (Anthropic, Dario Amodei e “a última empresa privada”)
Autor do texto original: Doing Insight Beating
Sobre o fundador da Anthropic, Dario Amodei, circulam dois relatos, que se contradizem, mas que ainda assim fazem sentido.
Uma versão diz que ele é o vigia mais lúcido desta era. Enquanto o mundo inteiro pisa fundo, acelera rumo a um penhasco de inteligência superinteligente, só ele está disposto a ficar na beira da estrada e gritar, repetidas vezes: “adiante é um abismo”.
Outra versão diz que ele é uma das pessoas com mais ambição no Vale do Silício. Ele lidera as mais fortes empresas de IA do mundo, trabalhando dia e noite, construindo, passo a passo, com as próprias mãos, aquele futuro que todos já haviam alertado.

Título original: (A Tencent ainda tem sonhos)
Autor original: 动察Beating
12 de agosto de 2026, a Tencent divulgou o relatório do segundo trimestre.
Capex por trimestre: 52,78 mil milhões de iuanes. Três meses antes, esse número era de 31,9 mil milhões. Um ano antes disso, o total anual mal chegava a 79,2 mil milhões.
Esta empresa é conhecida há muito por gastar com contenção. A velocidade com que ela compra cartões — antes tão lenta que o mercado chegou a duvidar se ela realmente queria entrar na mesa do jogo de IA — agora elevou a velocidade dos gastos para esse nível dentro de um ano.
Na reunião de resultados do mesmo dia, Ma Huateng disse que a Tencent está a «construir uma Tencent totalmente nova, impulsionada por IA». O nome do Hunyuan foi alterado para HY, e o Hy4 está prestes a ser lançado. Da última vez que esta empresa usou «totalmente novo» para se descrever, foi na época do nascimento do WeChat.

Título original: (DeepSeek V4 Pro versão oficial é lançado)
Autor original: Observação Beating
O DeepSeek V4 Pro versão oficial chegou.
Na noite de 12 de agosto, a documentação oficial da API da DeepSeek atualizou a versão do modelo correspondente ao deepseek-v4-pro para DeepSeek-V4-Pro-0813. Atualmente, os desenvolvedores podem chamar diretamente a nova versão via API; o preço é de 3 ienes por milhão de tokens de entrada e 6 ienes por milhão de tokens de saída, com entrada em cache equivalente a apenas 0,025 ienes por milhão de tokens.
O V4 Pro-0813 continua oferecendo uma janela de contexto de até 1 milhão de tokens, com saída máxima de 384 mil tokens; além disso, suporta dois modos: pensamento (thinking) e não pensamento (non-thinking). Recursos como JSON Output e Tool Calls também já foram liberados.

Título original: (Os vinte anos da Internet na China, e este verão de um agente de escritório)
Autor original: InsightBeating
Há dois prédios de escritórios em Hangzhou, em frente um ao outro. Num deles, no topo, erguem-se antes do Ano-Novo Chinês de 2026 uma estátua de um Sun Wukong dourado-avermelhado, ao lado do símbolo de raio da DingTalk. No outro prédio, no topo, está o emblema do Feishu. No dia em que o Sun Wukong foi erguido, as fotos se espalharam rapidamente pelas redes sociais. Muita gente brincou dizendo que esta é a forma mais simples de “guerra comercial”: o recado da DingTalk, em essência, é que ela quer ficar um pouco mais alta do que o Feishu.
Essas duas empresas já lutam há dez anos. De quem’s mensagens dá para ver que foi lida, às batalhas por documentos, planilhas e listas de clientes; por fim, chegaram até o topo dos prédios.

Título original: (Hassabis sai de cena, a última cena da era anterior aos LLMs)
Autor do texto original: Observação Beating
Hassabis também estava planejando sair.
Segundo fontes do setor citadas pela Pathfounders, o cofundador do Google DeepMind e vencedor do Prêmio Nobel de Química de 2024, Demis Hassabis, inicialmente planejava deixar o Google ao mesmo tempo que Jeff Dean. A administração temia que a saída simultânea dos dois líderes de IA causasse um forte impacto na cotação das ações, então conseguiu manter Hassabis. Insiders afirmam que, assim que a situação se estabilizar, ele ainda pode deixar a empresa.
No dia 5 de agosto, a história divulgada externamente pelo Google era bem mais “digna”.

Título original: (DeepSeek faz parceria com Unitree: quando a inteligência fica barata a ponto de poder ser desperdiçada)
Autor original: A análise Beating
A tecnologia realmente começa a mudar o mundo quando ela fica tão barata que pode ser desperdiçada.
Recentemente, até a mídia estrangeira começou a aprender uma expressão que é muito típica da internet chinesa: linha de abate.
Em 31 de julho, houve a atualização do DeepSeek V4 Flash. No gráfico de coordenadas publicado pela Artificial Analysis que compara simultaneamente o nível de inteligência dos modelos e seus custos de uso, quanto mais alto estiver o eixo vertical, mais inteligente é o modelo; quanto mais à direita estiver o eixo horizontal, maior é o custo de chamada. O índice de inteligência do V4 Flash chegou a 50 pontos, já praticamente encostando no primeiro grupo do mundo; mas o custo médio de uma rodada de testes é de apenas 3 centavos. Aquele ponto foi quase empurrado para o canto superior esquerdo do sistema de coordenadas. Modelos mais baratos do que ele, em geral, têm capacidades bem inferiores; modelos mais inteligentes do que ele, por sua vez, costumam ser bem mais caros.

Título original: (Hassabis renuncia, Jeff Dean deixa a empresa para empreender, a moral do exército da Google se desarma)
Autor original: Observador Beating
Em 5 de agosto, o CEO do Google DeepMind, Demis Hassabis, deixou suas funções de gestão diária, assumiu como presidente do DeepMind e também se tornou o Cientista-chefe da Alphabet. Ele continuará responsável por pesquisas avançadas de longo prazo em IA e seguirá liderando a empresa de desenvolvimento de novos fármacos, Isomorphic Labs. Os títulos agora são mais elevados do que antes, mas na prática é uma promoção disfarçada: ele terá menos poder de gestão efetivo em mãos.
O desenvolvimento e a entrega do Gemini ficarão a cargo do ex-diretor de tecnologia (CTO) do DeepMind, Koray Kavukcuoglu, que reportará diretamente a Pichai. Hassabis continua sendo um símbolo científico da IA do Google, mantendo-se envolvido nas decisões sobre a direção rumo à AGI, mas já não controla a operação diária do DeepMind. Após esse ajuste, a cadeia de gestão entre o DeepMind e a sede da Alphabet fica ainda mais curta, e Pichai também passará a acompanhar de forma mais direta o progresso do desenvolvimento do Gemini.

Título original: (As peripécias da juventude de Liang Wenfeng: capital de 80 mil, um Fiat e a longa marcha de uma pessoa)
Autor original: Beating da Observação (动察)
27 de janeiro de 2025, uma segunda-feira. Liang Wenfeng está em um campo em Wuchuan, jogando futebol com alguns colegas do ensino médio.
Há sete dias, o DeepSeek-R1 foi lançado. Sete dias depois, a notícia atravessou o Pacífico e abalou os mercados de capitais dos EUA. As ações da Nvidia caíram mais de 16% em um único dia, e o valor de mercado evaporou quase seiscentos bilhões de dólares. A mídia norte-americana resgatou palavras antigas da era da Guerra Fria e chamou esse dia de um novo “momento Sputnik”.