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7月28日，来自OpenAI、Anthropic等硅谷AI大厂的1346名核心员工联名签署请愿书，呼吁美国政府推动国际合作建立控制AI研发节奏的治理工具。
文章作者、来源：36氪
失控的代价
7月28日，一封名为“Pacing the Frontier（把控前沿）”的请愿书吸引了全球AI行业的关注。
来自OpenAI、Anthropic等硅谷AI大厂的1346名（8月4日数据）核心员工，在请愿书中签下名字，呼吁美国政府推动国际合作，研发必要的技术与治理工具，用来控制自动化AI研发的节奏。
在全球AI发展如火如荼的当下，这封请愿书的出现着实有种要给AI踩刹车的特殊意味。而由这个事件释放出的“AI濒临失控”的奇怪氛围背后，AI发展史似乎正在迎来一个标志性节点。
谁要把AI关进笼子里？
首先需要明确一个信息，这封名为“Pacing the Frontier”的请愿书，其核心诉求不是要“立即为AI发展踩下刹车”，而是强调“建立踩刹车的能力”。而这个来自行业前沿的诉求，并非空穴来风。
图源：www.pacingthefrontier.com
在请愿书传遍全网的一周多以前，开源社区与模型托管平台Hugging Face在官网披露了一起安全事故，称其遭到AI智能体系统入侵。数日后，OpenAI宣布对该网络攻击事件负责，并进一步解释起因是GPT-5.6 Sol等前沿模型，在ExploitGym平台进行AI漏洞发现和利用能力测试时，没有按照原本的计划“认真答题”，而是在软件包代理缓存里发现了一个“零日漏洞”（Zero-Day Vulnerability，指未被开发者发现且尚未发布官方补丁的安全缺陷），并且利用该漏洞突破测试的隔离环境，最终入侵Hugging Face。
用更通俗的话来讲，整个事故就是AI本来被安排了一次考试，结果AI没有思考怎么答题，而是“原地作弊、场外摇人”，还用上了反侦察手段，防止被发现。
对于这次安全事故，OpenAI用“前所未有的网络安全事件”来形容，Sam Altman甚至在一档播客节目中表示，这是第一个让他感觉到切肤之痛的安全事件。也因为这次事件，美国国会议员在7月23日提出了“AI Kill Switch Act（AI紧急关停法案）”，要求训练成本超过1亿美元的AI系统必须保留紧急关停的能力，并赋予相关部门下令执行的权力。
而在法案提出后一周，“Pacing the Frontier”的请愿书开始流传网络。不过对比“AI紧急关停法案”中“由政府把好最后一道关”的核心监管措施，硅谷精英们的思路是建立国际协调机制，把“给AI踩刹车”的能力变成一种工具，而非单一部门的特权。
短短半个月时间，从Hugging Face披露安全事故到硅谷的千人署名请愿书，这一连串事件也迅速向整个AI行业抛出了两个核心问题：第一，AI是否已经发展到需要加以限制的程度？第二，要用什么样的方式给AI造一个“刹车”？
第一个问题不难回答。过去短短两三年，AI的发展速度可以用远超行业预期来形容。AI展现出的能力，从Chatbot不断扩展到文生图、文生视频，最初围绕大模型产生的“百模大战”，如今则发展成了Agent之间的百花齐放。而Hugging Face被入侵的安全事故，则直接揭露了AI在缺少明确限制的情况下，的确具备“越狱”的能力。尽管当下AI仍然不具备自我意识，但在已经知道AI有能力绕过人类监管，产生超出人类预期的行为时，建立反制手段绝对合情合理。
但是第二个问题，却不太好回答。AI之所以能够短时间内取得重要突破，一方面是因为整个产业的持续积累使技术革新进入新的阶段；另一方面也因为AI公司之间的激烈竞争，推动模型能力不断迭代。
不论是硅谷的OpenAI、Anthropic，还是中国的Kimi、DeepSeek，AI领域的竞争已经从大模型快速延伸到应用层，开放的市场环境带来了持续向好的市场预期，也让市场竞争越来越激烈。而在这个时候，主动提出给AI戴上枷锁，就意味着自由竞争的市场格局可能会被外力打破，这种突如其来的环境变化对于身处竞争中的企业们来说，并不是所有人都愿意主动接受的。
AI公司们的“囚徒困境”
在人类发展史上，面对前沿技术突破可能带来的潜在风险，人们达成共识、主动放缓发展节奏，并不是只存在于科幻作品里的理想桥段。
1975年，斯坦福大学生物学家保罗·伯格在美国加州阿西洛马会议中心召集了一次重要会议。当时，一项名为“DNA重组”的新技术刚刚兴起，科学家们为了避免人工重组DNA可能产生的无法预测的生物危害，在会议上达成共识，在新的安全指南出台之前，暂停相关研究。随后，生物安全准则正式发布，为基因工程的健康发展奠定了基础。
然而，AI行业今天的处境，与50年前DNA重组技术的情况并非完全相同。彼时DNA重组技术的风险已经非常明确，并且可以通过隔离手段规避风险。而当下AI的风险具备不可预测性，AI能够以超出人类预设的方式，自主发展出人类未曾设想的行为路径，其风险产生的影响范围更大，留给人类的反应时间和制定规则的时间窗口也更少，也因此更多了一层紧迫感。
如今AI暴露出来的风险，本质上也与行业的竞争环境有关。360集团创始人周鸿祎在谈到Hugging Face遭遇的安全事故时也提到，为了追求AI的先进性，全行业正在系统性地放弃安全性，“大家都在给智能体更多工具、更大权限，鼓励它调用一切资源解决问题。但智能体越开放、能力越强，一旦失控，破坏力也越大。”换句话说，“AI会越狱”或许并不可怕，真正可怕的是为了让AI快速进化迭代，AI公司们忽略了安全性这件事。
而早在三年前，业内就已经提出“为AI发展减速”的想法。2023年3月，非营利机构Future of Life Institute也曾发布一封公开信，呼吁暂停训练比GPT-4更领先的模型6个月，以建立安全协议和治理机制，彼时这份公开信还得到了特斯拉CEO马斯克、图灵奖得主约书亚·本吉奥以及苹果公司联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克等，超过1200名AI专家的签名支持。如今这封公开信的署名人数达到了3.3万人。
*图源：FLI官网
在当时，几乎所有AI公司都承认AI需要更强的安全治理，但没有一家AI头部公司公开支持“暂停训练6个月”的倡议。Sam Altman甚至直接公开驳斥公开信缺乏技术细节，并指出单个企业主动放慢研发，并不能解决整体风险。这句话的言外之意，其实是想表明，在竞争激烈的AI赛道，如果只有一家公司减速，而其他公司继续前进，那么减速的一方将陷入劣势地位。而在过去几年里，AI公司们早已陷入只能前进、不能后退的囚徒困境。
从“Pacing the Frontier”请愿书的签名名单里也可以看到，不少AI公司的基层员工、公司高层都以个人身份参与了公开署名的活动。但截至目前，OpenAI、Anthropic、Meta等头部公司并没有以官方身份发表任何观点。
换言之，硅谷大厂的AI精英们和3年前的Sam Altman一样，他们都意识到，行业内部竞争推动的技术突破，已经带来了不可控的系统性风险，但他们不能把解决问题的希望寄托在公司的意志之上，只能通过寻求外部力量介入，来避免危机真正来临。
但这也带来一个新的问题：失控的AI到底需要怎样的“刹车”？
谁来主导AI治理的新秩序？
过去一周，来自硅谷AI大厂的“千人联名”，让AI治理的话题再次吸引了不少关注。但不得不提的是，硅谷内部对待AI治理的态度也并非铁板一块，而是存在明显的阵营分化。
作为直接面临前沿风险的“当事人”，OpenAI、Anthropic等大公司一直主张对前沿AI模型（特别是开源模型）收紧限制，呼吁建立外部监管机制为AI“踩刹车”。但有观点认为，OpenAI推动监管收紧的原因，除了安全考量，还有着商业层面的算计。
作为闭源巨头，OpenAI、Anthropic需要通过定价高昂的API服务来维持巨额的算力研发投入，而来自中国的高性价比开源模型，用性价比模式抹平了闭源模型的技术溢价，并且这种明面上的市场威胁让闭源巨头们除了开打价格战，没有其他应对方法。
*图源：Anthropic官网
因此，Anthropic等公司长期以“模型太强，开源会导致AI滥用”为理由，一边强调闭源优势，一边打压开源AI。但让所有人没想到的是，OpenAI透露的“越狱”事件恰恰暴露了闭源模型自身的安全隐患，也让AI治理的路线之争再次成为舆论焦点。
对比闭源巨头们的强监管主张，作为基础设施提供商的英伟达，以及微软、Meta等一众支持开源生态的头部企业，则反对采取“一刀切”的限制，反对立法偏袒闭源大厂，试图推动模型权重开放，让全球研究者共同寻找漏洞、对齐缺陷，一起建立安全体系。
对于英伟达而言，开源模型的繁荣也能做大整体市场的蛋糕，吸引更多企业采购其云服务和芯片。因此，也很难说英伟达对待AI治理的态度背后，没有掺杂商业层面的考量。
就在“Pacing the Frontier”的请愿书流传开之前，英伟达还联合微软、Meta、Hugging Face、Linux基金会等25家机构，在7月24日一起发布《开放权重与美国AI领导力》（Open Weights and American AI Leadership）公开信，呼吁美国政府不要过早限制可下载、检查、修改和自行部署的开放权重模型。有趣的是，这封公开信后来也得到了OpenAI的支持，但Anthropic始终没有入伙。
*图源：微软官网
透过这一事件，也有一些声音质疑，联名信的真实目的是借“安全”之名，推动政府建立高门槛的监管体系，从而巩固闭源巨头的垄断地位，将中小企业和开源社区排除在竞争之外。
但在各家AI公司把心里的算盘打得啪啪响时，更值得关注的或许是另一个版本的“阴谋论”：美国会以此为契机，主导全球AI治理规则。因为AI治理，已经变成了一项全球秩序主导权的争夺战。
在2023年举办的全球人工智能安全峰会上，中国、美国以及来自欧盟的共28个国家，签署了《布莱切利宣言》（Bletchley Declaration），同意通过国际合作，建立AI监管方法并提出共同关注前沿AI（Frontier AI）的系统性风险，这也是全球第一次把前沿AI写入国际治理框架。
但随着AI从一项新兴技术逐渐演变为影响国家竞争力的重要基础设施，围绕AI治理的讨论也开始超越技术本身。美国在AI治理层面，通过输出AI治理标准、建立国际人工智能安全研究所网络，将自身先进的大模型技术能力与全球AI治理标准绑定。中国则着眼于发展AI普惠、推行平台治理，积极推动联合国框架，特别是对于没有AI基础设施的发展中国家，既要讲风险问题也要实现技术普惠。而这两种不同的AI治理路径，正在世界舞台上一同争取未来全球AI治理的话语权。
技术本身是中性的，但技术的分配、控制和规则制定，从来都是权力的游戏。尤其当AI逐渐展现出先进生产力的特质，人们真正应该恐慌的或许并不是AI发展成什么样，而是谁在主导AI世界的新秩序。
未来决定AI格局的，也许不仅是谁拥有最强模型，更是谁拥有定义安全、制定标准和解释风险的权利。

AI生成的摘要：英国AI芯片创企OLIX宣布融资3.12亿美元（约合人民币21亿元），估值达33亿美元（约合人民币223亿元），Arm和Netflix联合创始人哈斯汀斯参投。OLIX成立于2024年3月，专注于基于新型光子互连技术打造AI推理芯片，计划开发比英伟达GPU更快、更便宜的芯片。其核心思路是将SRAM存储架构与光互连技术融合，在单位功耗吞吐率和总体拥有成本上超越传统架构。DX-1芯片可实现每秒10000 Token以上的生成速率，支持十万亿参数及以上超大规模模型。
文章作者、来源：芯东西
累计融资近40亿元。
芯东西8月3日音尘，刚刚，英国伦敦AI芯片创企OLIX宣布融资3.12亿美元（约合人民币21亿元），估值达33亿美元（约合人民币223亿元），Arm、Netflix联合创始人雷德·哈斯汀斯（Reed Hastings）等参投。
OLIX的新一轮资金将用于支持其在2027年下半年向首批客户交付AI推理芯片DX-1，并用于构建其定制芯片平台，以及满足扩展推理芯片所需的制造和供应链承诺。
OLIX成立于2024年3月，专注于基于新型光子互连技术，为超高负载的推理任务打造兼顾高吞吐与高交互性能的AI推理芯片，计划开发比英伟达GPU更快、更便宜的AI芯片。
其核心思路是将SRAM存储架构与光互连技术融合并做规模化落地，在单位功耗吞吐率（throughput/MW）与总体拥有成本（TCO）两项指标上，能够超越依托HBM高带宽内存搭建的传统架构；同时相较纯硅基SRAM方案，在交互响应能力与数据时延表现上可形成领先优势。
本年2月，OLIX获得2.2亿美元（约合人民币14.9亿元）融资，估值超10亿美元（约合人民币67.5亿元）跃升独角兽，半年后其估值涨超2倍。据英国《金融时报》披露，甩手而今，OLIX累计融资已超5.62亿美元（约合人民币38亿元）。
OLIX的创始报酬今年25岁的詹姆斯·达科姆（James Dacombe）。他16岁从高中辍学，18岁设立了英国脑监测创企CoMind，这家创企至今已融资1亿美元（约合人民币6.8亿元）。
明年下半年交付首颗芯片，多机柜架构可适配10万亿参数模型
根据OLIX的官网，其研究人员认为，业界构建AI推理芯片的方式已接近效率极限。数据中心就像一座生产token的工厂，生产一个token需要数百道工序，每道工序对硬件的要求都不尽相同。
其他工厂会为每个工序配备一台专用机器，但token工厂却将所有工序都运行在同一块通用芯片上，每一代新芯片都通过提升单芯片规格来改进性能，这也导致其芯片通用性更强，却始终无法成为专业级芯片。基于此，OLIX打造的系统，就是让token生产流程的每个阶段都能使用专用芯片。
OLIX的X-1平台中，模型被拆解、分发至海量芯片并行运行，每一颗芯片只需专职处理模型的某一段计算任务。此外，AI模型架构迭代速度极快，所有芯片均搭载可编程柔性计算阵列，不会将特定模型架构以硬编码形式固化在芯片硬件内部。
上述整套系统以低速和宽带宽光互连架构为核心，摒弃传统铜线传输方式，依靠光信号在芯片间直接完成数据交互，使其实现低时延与低功耗。
OLIX将整条传输链路所有组件采用机柜级协同一体化设计，其平台搭载全确定性编译器，负责跨机柜的算力任务调度。研究人员认为，这套方案能降低现有前沿AI模型的使用成本、提升算力供给体量，更关键的是可以为未来算力更强的超大模型落地部署扫清障碍。
目前，研究人员正在X-1平台中开发首款芯片DX-1，专为大模型推理运算与内容输出阶段打造。
根据OLIX公布的数据，针对千亿参数大模型，DX-1可实现帕累托（pareto）最优推理性能，单用户Token生成速率可达每秒10000 Token以上，同时相较于运行超大批次任务的通用芯片，其单位功耗的Token输出吞吐率性能更优。
此外，OLIX的多机柜scale-up扩展架构，可适配十万亿参数及以上超大规模模型。
聘任软件定义收集联合发明人，录用新首席财务官
OLIX还官宣了人事变动，宣布尼克·麦基翁（Nick McKeown）加入其董事会、任命马特·布莱尔斯（Matt Briers）为首席财务官。
麦基翁是软件定义网络（SDN）、OpenFlow协议以及P4编程语言的联合发明人。他目前担任斯坦福大学计算机科学与电气工程荣誉退休教授。
麦基翁曾联合创办软件定义网络（SDN）创企Nicira、可编程门公司Barefoot Networks。2012年，Nicira被云计算公司VMware收购，2019年Barefoot Networks被英特尔收购后，麦基翁加入英特尔，于2021年至2023年担任英特尔网络与边缘事业部（NEX）高级副总裁兼总经理。
布莱尔斯曾担任英国金融科技公司Wise的首席财务官长达九年。他于2015年从谷歌加入Wise，当时Wise拥有约50万客户，并且处于亏损状态。2021年，Wise成功转型并在伦敦证券交易所上市，这也刷新了该交易所同期上市公司的规模纪录。
结语：基建追赶不上算力增，关节制约在于Token生成方式
而今，算力需求的增长速率已经超过其底层基础设施的扩展能力。OLIX的研究人员认为其制约因素在于Token的生成方式。
生成一个Token包含多个操作，且每个操作对硬件的要求各不相同，要推动AI的持续发展并使其惠及所有人，就需要像所有大型工厂一样重建数据中心，将其打造为一条生产线，配备专用机器，并在机器之间实现快速、低成本的资源转移。

Que estranho: algo que não existe aparece no mapa
Autor do artigo, fonte: APPSO
Para qualquer pessoa, a forma mais intuitiva de saber onde fica algum lugar no mundo e como ele é, é dar uma olhada no mapa.
Há dezenas de anos, foi por meio de um enorme mapa em papel. O Google Earth levou mais de vinte anos para fazer os usuários se acostumarem com mapas eletrônicos — e, depois disso, na semana passada, ele mesmo fez uma grande besteira.
Há algo que não existe aparecendo no mapa
Graças à tecnologia digital, explorar o mundo foi uma das razões pelas quais o Google Earth, naquela época, causou uma forte impressão. Eu ainda me lembro: quando criança, sentado diante do computador, eu digitava um nome de lugar bem genérico “França, Paris, Fontainebleau...”, apertava Enter; então, a seguir, um planeta azul se girava e rolava na tela — e, de repente, eu dava zoom. Num piscar de olhos, eu me via dentro de prédios e jardins de estilo francês bem antigos.

桥水基金创始人瑞·达利欧接受专访，解析AI泡沫形成机制与破裂征兆。达利欧指出AI技术与互联网泡沫具有相似性，投资者忽视价格导致泡沫累积。泡沫破裂的三大征兆包括：利率上升、股票发行量大幅增加、筹码分散在缺乏专业知识的散户手中。对于AI变革，达利欧认为资本家将是最大受益者，而拥有卓越人类智能并能与他人合作的人仍会在未来表现出色。同时他提到约80年的世界秩序更迭周期目前正处于关键时间点。
文章作者、来源：Odaily星球日报
编者按：桥水基金创始人瑞·达利欧（Ray Dalio）近期接受了知名商业播客节目The Diary Of A CEO的深度专访，谈及了自己对 AI 泡沫、80 年大周期迭代和比特币的看法。在访谈中，达利欧揭示了我们为何正处于 AI 泡沫之中，还阐述了泡沫即将被刺破的 3 大征兆，同时认为虽然资本家会是 AI 变革的最大受益者，但拥有卓越的人类智能并能与他人合作的人，仍然会在未来表现出色。Odaily星球日报将达利欧访谈中的核心内容编译如下，enjoy～
以史为鉴，AI 泡沫是如何产生的？
人们常说的泡沫，是指价格大幅上涨，公司业绩斐然，然后泡沫破裂，这会对经济和市场产生影响，随之而来的是大萧条，比如 1929 年的泡沫或者 2000 年的互联网泡沫。
因为当一项革命性的新技术出现时，就会发生这种情况。在互联网泡沫时期，我们同样拥有令人惊叹的新技术，每个人都打赌它肯定会成功，于是争先恐后的去投资，甚至不惜贷款投资，但他们忽略了价格的重要性，最终价格一路飙升，制造了泡沫。
现在我们对 AI 同样非常兴奋，我们也应该非常兴奋，因为它将带来革命性的变革，而它也确实做到了。所以同样每个人都想投资一些，但他们依旧忽略了价格。这就是藏在不同周期里的某种相同的机制。
在经济泡沫里，人们会为了投资大量举债，你会看到很多人变得富有，但财富并不等同于真正的金钱，因为他们无法花掉这些财富。而当他们必须出售财富才能获得金钱时，它就会贬值。所以，当他们因某种原因需要用钱时，如税收变化、利率上升或偿还债务等等，泡沫就会开始破裂，市场就会下跌。
泡沫破裂时财富积累的过程会反向运作，因为当他们赚了很多钱时，他们有很多资产价值很高的抵押品可以抵押贷款，这种复利效应会持续下去，但当泡沫破裂时，这个过程也会反向运作。
经济衰退通常也发生在泡沫破裂之后，因为当人们开始还债和变卖资产，消费需求就会减少，支出当然也会减少。
比如美国大萧条时期，20 世纪 20 年代末期可谓一片繁荣，当时家家户户第一次通电，冰箱和照明也第一次走进千家万户，汽车、飞机、收音机也第一次普及，人人都相信这些科技产品未来会大有可为。但与此同时，随着人们不断买入资产，股价持续上涨，大家还会加杠杆借钱买股等等，最终企业利润根本撑不起对应的股价，由此引发了另一番连锁反应，最终催生了大萧条。
我的意思是，在这些巨大的趋势变革中，人们所知甚少，任何从事 AI 领域的人都无法做到精准规划。他们根本不知道未来到底能有多少收入，最终只会出现两种情况，要么投入不足，被竞争对手远远甩开；要么大举投入，却依然无法做到精准可控，当这种情况发生时，就会出现问题。
泡沫被刺破的 3 大征兆
在初期阶段，刺破泡沫的因素往往是迫使人们不得不变卖部分资产来变现的情况，而这一般就是利率上升。也有可能是财富税这类政策，但总体而言就是资金面收紧。因为在这个阶段往往存在通胀压力，各国央行会决定收紧货币政策。如此一来，当利率走高时，投资者持有债券所能获得的收益，就会超过股权投资所能拿到的回报。
此外，还有股票发行量大幅增加。我们一直在讨论需求如何推高股价，以及财富是如何被创造出来的，但市场同样存在供给端，企业可以发行股票，几乎没有比发行股票更容易创造财富的东西了。如今人们甚至可以直接对外宣布要创办一家公司并推动其上市，然后就可以对着受众群体说我要发行股票。正是这种大量股票供给，以及其它的企业募资需求增加最终会导致泡沫破裂。
还有一个非常典型的判断泡沫程度的方式，那就是可以查看这些公司的持股方，看看筹码是掌握在坚定的投资者手中，还是在不坚定的散户手里。但我同时要强调的是，泡沫并非非黑即白的存在，而是一个程度问题。
典型的不坚定筹码特征就是，缺乏专业知识的散户投资者大量涌入，尤其是通过加杠杆的方式，他们要么举债炒股，要么买入类似杠杆型的金融产品。比如现在市场上就有跟踪股市的杠杆型 ETF，投资者参与这类产品，本质上和掷骰子赌博没什么区别。
以上这些都是泡沫将会刺破的主要征兆。当泡沫破裂时，市场就会出现恐慌，进而就会出现大量资产套现。同时从相反的角度看，这个时候所有资产都会变得便宜，每个人都能买的起。
但在投资中，人们总是喜欢抢占先机，炒过早的底，而这种行为往往又会进一步催生泡沫。所以我还想补充的是，未来充满不确定性，投资者不该“择时操作”，即便是经验丰富的投资者，想要精准把握泡沫破裂的时机也绝非易事，因此面对泡沫最好的投资方式就是分散投资。
通过分散投资应对泡沫破裂
普通人常常认为现金存款是最安全的资产，但从长远来看，这是最糟糕的投资，因为通货膨胀会让它贬值。
除了股票市场外，投资者可以选择的资产其实有很多，例如黄金、债券、房地产和比特币等。它们各自的价值都会因为某些原因而波动，通常情况下，当黄金上涨时，债券往往会下跌，房子也会贬值，这些变化遵循一定的规律。
因此，最好的做法是构建一个多元化的投资组合，如此不仅不会降低收益，反而会减小风险。多元化意味着每种资产都持有一定比例，由于波动性不同，投资者必须知道如何平衡它们，而我的建议是，首先要从投资真正的资产开始，那就是黄金。
黄金非常有趣，因为当所有资产表现不佳时，黄金往往表现良好，它是一种非常有效的分散投资工具。黄金无法用科技手段破解，你可以持有它、拥有它，它是唯一一种不是别人负债的金融资产。
所以对大多数人来说，如果想要确保自己拥有一些“硬通货”，那么黄金应该占其投资组合的 5%到 15%。
对比特币的看法
有些投资者会将比特币看作“数字黄金”，但我更倾向于投资真正的金条，而不是比特币。
比特币只是一种类似黄金的资产，它也同样属于无法被印制的货币，但有些技术可能会损害它，例如如果出现量子计算，并且政府可以对其进行监控，那么它就可能被征税，任何数字货币在某种程度上都与之类似。
并且，当政府说“我不需要比特币”时，他们有权随意处置它。而且各国央行也不会大量持有这类资产，原因是央行需要保障自身交易的私密性，同时要将交易牢牢掌控在自己手中。看看俄罗斯的处境就知道了，他们的其他各类资产都被没收/冻结了，但那些黄金，别人根本动不了。
AI 变革谁获益最大？
在这场 AI 变革中，只有极少数人（占总人口的不到百分之一）掌握着前沿技术并能加以运用和加速发展。而其他人，如果你从事的是需要动脑筋的工作，你就有被取代的风险。
我们正步入一个万物皆可自动化的世界。人类的进化历程始于农业时代，那时几乎没有真正的创新可言。后来人类发明了机器，机器取代了人类的体力劳动。过去人们像牛一样在田间劳作，后来他们被拖拉机取代。之后我们进入了工业时代，首先是印刷术的发明使人们能够学习知识，接着各类发明涌现，第一次工业革命到来，彼时机器开始替代人类在工厂里从事的体力劳动等等。
因此在我看来，这就好比机器先是替代了人类的躯体功能，然后替代的层级越来越高，接着开始替代人类思维中可以被计算机化的部分，而且这个趋势还在不断发展，逐渐替代越来越高阶的思考与推理能力。这条发展轨迹是正在发生的进化进程的一部分。
而最终的受益者是那些拥有取代工人理念的资本家，例如人们在商店购物时商家会获得收入，但如果看看分配给工人的份额，就会发现这个份额在下降，而分配给商家的份额则在上升。所以我们正在经历这样一个阶段，一方面，顶层人群创造了惊人的财富；另一方面，底层人群则面临着巨大的压力。
这就是我们面临的挑战。虽然经济形势相对良好，但大学毕业生找工作的难度却显著增加，比如应届生入职工作需要培训，而现在很多工作都可以通过人工智能和计算机化快速完成。随着机器人技术的进步，这种情况还会加剧，我们现在看到的颠覆性变革速度之快，正是因为大量资金涌入像 Anthropic 和 OpenAI 等 AI 前沿模型。
与此同时，贫富差距正在加剧，因为资本主义，虽然我热爱资本主义，但现实是，它会造成收入和财富上的巨大差异。当劳动者的思维和身体都被取代之后，作为人类，他还能卖什么？
不过也不必太悲观，人类还拥有的是情感和直觉，有些服务是 AI 提供不了的。所以，如果要探究这些“服务”到底是什么，例如机器人能提供好的按摩 SPA 吗？剩下的还有什么，人们可以再探究。总之，我认为在可预见的未来，那些拥有卓越的人类智能并能与他人合作的人，仍然会表现出色。
关于 80 年的大周期
我之前说过世界秩序的更迭大约每 80 年就会发生一次，但这个数字并非绝对精准，它的周期长短是有平均浮动区间的，这就像人的寿命一样，每个人预期寿命或者寿命长短都是因人而异的。
我不会过分强调时间长短，我会更关注目前的状况。就症状或相关指标来看的话，我们目前在这个进程中处于什么位置？下一个重要的节点会出现在哪里？
答案是就在我们当前所处的这个时间区域附近。

蚂蚁集团AI健康产品“阿福“负责人张俊杰（花名：伟鹤）即将离职，原通用AI助手“灵光“一号位寒洛接任。伟鹤2014年加入蚂蚁，是支付宝医疗业务早期核心成员，主导线上挂号缴费、电子医保码等项目，2025年11月出任升级后的健康事业群总裁。同期AQ品牌升级为“蚂蚁阿福”。据QuestMobile数据，2026年Q1阿福位列AI原生App月活前五，灵光未入前十。此番调整旨在将AI能力下沉至具体业务场景，实现资源集中。
文章作者、来源：i黑马
传蚂蚁集团旗下AI健康产品“阿福“负责人张俊杰（花名：伟鹤）即将离职，接替其岗位的是原通用AI助手“灵光“一号位寒洛，相关组织架构调整已于近期完成。
伟鹤于2014年加入蚂蚁集团，是支付宝医疗业务的早期核心成员，他曾主导线上挂号缴费、电子医保码等多个项目的开拓，是阿福前身AI健康应用AQ的统筹推动者。
2025年11月，蚂蚁将原“数字医疗健康事业部“升级为“健康事业群”，伟鹤出任事业群总裁，直接向CEO韩歆毅汇报，被视为蚂蚁AI健康战略的第一责任人。
同年12月，AQ品牌升级为“蚂蚁阿福”，定位从AI医疗工具转向全场景AI健康伙伴。
寒洛原为蚂蚁通用AI助手“灵光“的产品一号位，“灵光“于2025年11月发布，定位全模态通用AI助手，由CTO何征宇亲自带队。
据QuestMobile数据，2026年第一季度AI原生App月活排名中，阿福位列前五，而灵光未能进入前十。
在此背景下，蚂蚁对AI业务线进行了整合，寒洛转岗负责阿福的部分工作，灵光核心团队部分成员也被抽调支持阿福的功能建设。此番调整旨在将AI能力下沉至具体业务场景，实现资源集中。

OpenAI邀请一群内容创作者参加纽约哈德逊河谷豪华度假村Wildflower Farms的周末活动。该庄园占地140英亩，房费超2000美元/晚。活动包括用餐、ChatGPT工具课程、户外项目及养蜂体验。OpenAI称这是教育性质活动，与ChatGPT Work相关。但网友批评这是“漂绿“行为——一家拥有高耗能数据中心的公司却在自然主题度假村讨好网红。创作者未回应是否收取报酬，活动真实性引发争议。
文章作者、来源：AIBase
OpenAI 把一群网红请进了纽约哈德逊河谷的豪华度假村 Wildflower Farms，刚过去的这个周末，不少内容创作者已经在社交平台上晒出了那段"夏令营"视频。这座占地 140 英亩、周末房费通常超过每晚 2000 美元的庄园里，树影婆娑，小酒馆式的暖光打在一张能坐约 30 人的长木桌上，桌尽头 OpenAI 的标识幽幽发亮，把整场饭局定格成了品牌宣传片。
据参加者放出的内容，活动日程排得很"田园"：吃饭、听 OpenAI 讲解最新工具的课程、做户外项目，甚至还包括一场和养蜂人一起的体验。临走每人还领到了印着 OpenAI 标志的帆布包和蜂蜜罐。OpenAI 对《商业内幕》的说法是，这是一场以教育为重点的活动，和近期推出的 ChatGPT Work 相关，也是它通过创作者推广产品实际用途这一更大计划的一环。
但田园牧歌的画风很快翻车。社交媒体上，质疑声铺天盖地：一家背着多个高耗能、高耗水数据中心的公司，凭什么跑到自然主题的度假村来讨好网红？有 Reddit 用户写道，"这才是'反乌托邦'这个词的正确使用场景。"更多人在 X、Reddit、TikTok 和 Instagram 上指责 OpenAI 是在"漂绿"——用营销掩盖并不环保的真身，也有人批评那些创作者在帮 AI 带货时，对这项技术的环境代价只字不提。记者泰勒·洛伦兹在 X 上点名，说参加者正遭到网民的集体抵制。
《商业内幕》试图联系多位创作者，无人回应置评。OpenAI 也拒绝说明参会者是否拿了报酬、交通住宿由谁买单、有没有要求他们发帖。网红格蕾丝·麦卡里克在一则视频里倒是坦然："我的道德底线并未被突破，我对 AI 及其为人类带来的机遇感到无比兴奋。就是

ME News 消息，8 月 4 日（UTC+8）， Solana 于 7 月 29 日将区块计算单位上限从 6000 万提升至 1 亿，增幅 66.7%。这一调整为不相关交易提供了更多并行处理空间，使单个热门账户的 12%区块占用率从原先的 20%有所降低。然而，每个区块中可写入同一账户的计算上限仍为 1200 万 CU，账户数据增量上限仍为 100MB，这意味着热门账户拥堵瓶颈未从根本上解决。如果大量交易需要写入同一热门账户，如高交易量 DEX 或清算合约，它们仍受限于该额度。官方未提供升级前后交易确认率、费用、区块传播或重放的实际对比数据。（来源：ME）

此次加入 Canton，也意味着 1exchange 将与 JPMorgan Kinexys、DTCC、HSBC、Broadridge、Tradeweb 等全球领先金融机构及市场基础设施提供商共同参与生态建设，携手推动下一代合规数字资本市场的发展。
文章作者、来源：1exchange
新加坡，2026 年 8 月 4 日 —— 新加坡合规RWA交易所 1exchange 今日宣布，已正式加入 Canton，获批担任网络“验证节点（Validator）”。Canton将为 1exchange 提供兼具隐私保护与业务协同的区块链基础设施，支持其真实世界资产（RWA）的代币化、挂牌发行及二级市场交易，进一步提升机构级数字资产市场的安全性与合规能力。
随着机构级 RWA 市场持续发展，借助区块链提升资产发行与流转效率，正成为越来越多金融机构的共识。然而，资本市场对于数据隐私、监管合规及信息共享等方面的严格要求，也对底层区块链基础设施提出了更高标准。Canton 通过“选择性信息披露”机制，使交易数据仅向经授权的参与方开放，在保障数据隐私的同时满足机构间协作需求。依托这一机制，金融机构能够在确保信息安全的前提下，实现资产发行、交易及结算等业务流程的高效协同。
作为新加坡金融管理局（MAS）监管下的认可市场运营商（RMO），1exchange 致力于提供覆盖RWA代币化、挂牌发行及二级市场交易的一站式服务。通过接入 Canton，1exchange 将进一步提升面向机构级资产的代币化能力，为发行人提供更加完善的隐私保护机制，更好地保障投资者身份、持仓记录及交易数据等商业敏感信息的安全。与此同时，1exchange 还计划将 Canton 的合规控制能力引入资产发行流程，将资产转让限制、投资者准入等规则嵌入链上，在提升数字资产发行效率的同时，进一步满足机构客户对于监管与治理的要求。
1exchange 首席执行官 Sheena Lim 表示："资产代币化的发展不仅在于资产上链的规模，更离不开安全可靠的市场基础设施。Canton的设计理念与机构级资本市场的需求高度契合。通过加入Canton，我们期待探索更多代币化资产发行与交易的新机遇，并持续打造值得机构信赖的合规数字证券交易市场。"
Digital Asset 首席执行官、Canton 联合创始人 Yuval Rooz 表示："越来越多的合规金融机构正将代币化资产融入现有业务流程，它们希望获得链上市场带来的效率、流动性和可组合性，同时又不牺牲隐私、安全、治理和监管要求。1exchange 加入 Canton，不仅进一步拓展了我们在亚洲市场的布局，也将助力满足区域内不断增长的机构级数字资产基础设施需求。"
此次加入 Canton，也意味着 1exchange 将与 JPMorgan Kinexys、DTCC、HSBC、Broadridge、Tradeweb 等全球领先金融机构及市场基础设施提供商共同参与生态建设，携手推动下一代合规数字资本市场的发展。
关于1exchange（1X）
1exchange 隶属于 FOMO Group，是一家行业前沿的真实世界资产（RWA, Real-World Asset）证券型代币发行与私募挂牌交易所，并持有新加坡金融管理局（MAS）颁发的合规执照。依托其完善的链上基础设施，1exchange 帮助资产发行方实现 RWA 资产的挂牌上市，同时为投资者提供一个安全可信的二级市场，用于交易和配置新一代数字资产，全面提升全球资产的流动性。
更多信息请访问：www.1x.exchange
媒体垂询请联系：media@1x.exchange

Notícias da ME, 4 de agosto (UTC+8): Destaques do conteúdo do Express Sonda da Empresa Alemã:
· Desempenho das ações dos EUA: os três principais índices subiram em conjunto. O Dow Jones subiu 1,32% para 53.178,41 pontos, atingindo nova máxima histórica de fechamento; o S&P 500 subiu 1,48% para 7.600,50 pontos; o Nasdaq subiu 2,13% para 25.913,90 pontos. O índice das “Sete Grandes” de tecnologia subiu 3,6%, registrando o melhor desempenho em um único dia desde 31 de março. O S&P 500 está a apenas cerca de 0,3% da máxima histórica no início de junho.
· Queda acentuada dos preços do petróleo impulsiona o mercado: Com a notícia de que os EUA e o Irã poderão chegar a um acordo para permitir a navegação no Estreito de Ormuz, os preços internacionais do petróleo caíram acentuadamente; o Brent caiu 5% para US$ 83,46 por barril. O setor de serviços de comunicação liderou os ganhos no S&P 500, com alta de mais de 4%: Meta subiu 6,02%, Alphabet subiu 4,88% e Microsoft subiu 4,93%. O setor de energia ficou sob pressão e enfraqueceu.

ME News 消息，8 月 4 日（UTC+8），据 TradingBeats（原 Hyperinsight）监测显示，0xf17 开头巨鲸今日开始同步卖出 HYPE 现货，并买入平掉等量永续空单，计划持续退出套息仓位。该地址此前以接近 1:1 的比例持有 HYPE 现货与合约空单，通过对冲价格波动赚取正资金费率。以减仓前约 14.68 万枚仓位计算，目前两腿均已降至约 10.79 万枚，各减少近 3.9 万枚，降幅约 26.5%。目前仍在执行的两组 TWAP 订单计划处理合计 9 万枚 HYPE：现货端已卖出约 3.32 万枚，成交额约 180 万美元；合约端已平空约 3.31 万枚，成交额约 179.5 万美元。连同此前完成的订单，其本轮合约空仓已累计减少约 3.9 万枚，当前现货与空单名义价值各约 587 万美元，双腿总规模约 1174 万美元，较减仓前缩减约 424 万美元。巨鲸撤仓之际，HYPE 套息收益亦从高位回落。据日统计：HYPE 累计资金费率由 8 月 1 日的 +0.0279% 降至 8 月 3 日的 +0.02227%，下降约 20.2%；最近 4 小时：累计资金费率亦较此前 4 小时下降 19.1%。按当前空仓规模估算，其单日毛资金费收入已由约 1638 美元降至 1308 美元。按周统计：7 月 28 日至 8 月 3 日累计约 +0.17803%，较 7 月 14 日至 20 日高位周的 +0.21425% 低 16.9%。HYPE 资金费率暂报 +0.0013%，预期年化收益约 10.9%。（来源：ME）