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山姆·奥特曼是最不应该负责撰写AI监管的人，而且他自己也知道这一点。
山姆呼吁在AI公司与社会之间建立“新的社会契约”，同时他的公司却在以无人能追踪的速度交付gpt-5.4、o3和operator-class agents。
aws如果不牺牲自己的利润空间，就无法实现去中心化，而科技史上每一个“自我监管框架”最终都以同样的少数实体制定规则、并由他们自己承诺遵守的结局收场。
如果你在aws或azure上运行你的模型，你离“一份政策备忘录”就只差一步：TOS可能会发生变更，从而对你的工作负载进行重新定价、限制，甚至直接终止。
唯一不会出现这种故障模式的架构是permissionless。因为当数万亿个operator-class agents需要在数十亿台设备上完成计算时，没有任何单一实体能够决定什么可以运行，或哪些agents可以获得访问权限。
一个被警告包裹的功能公告。
山姆正在为他自己拥有的技术栈撰写社会契约。
不想生活在其规则之下的构建者只有一个选择。

“无限迭代”的假设假设无限计算能力。
每次调用都要花钱，经过别人的基础设施，无论输出是精彩还是垃圾，都会消耗代币。
只有当你已经知道自己在找什么时，迭代才是廉价的。
> 有10年品味积累的人，运行3次迭代就能交付。
> 没有品味的人，运行300次仍然分不清哪个更好。
而且还没有人考虑到这个成本：
AI输出越多，就越需要人工验证，所以10倍的草稿意味着10倍的人在检查它们。
……除了那些已经知道什么是好的那个人。
AI并没有消除瓶颈。它只是将瓶颈从生产环节转移到判断环节，而判断并不随人头数增长。它随着品味增长。
品味不再是软技能，而是一个成本函数。

把Anthropic的OpenClaw关闭称为“拉垮”，是AI开发者社区几个月来对自己说过的最诚实的话
OpenClaw的接入限制让重度用户能在每月200美元的计划下，每天跑价值1000到5000美元的算力
一次产品决策，任何把成本结构建立在这个缺口上的人都在一夜之间被重新定价
供应商掌控着计量方式……Anthropic、OpenAI，反正是谁都一样
当定价模型变了，你就再也没有席位了
你不是被你的锤子“拉垮”，而是被房东“拉垮”
那些能活下来的开发者已经用多LLM的配置，相较于依赖单一的计量方式

Sam在一个假设上建立了OpenAI
自己运行模型总是太昂贵
Llama和Mistral正在推翻他的论点，威胁他的商业模式
Sam能看到这一点，阅读你们也在看的泄露线索……但仍然无法重组
一旦OpenAI开放权重，他们就会破坏支撑估值的护城河，而任何人都可以在本地进行推理，无需API调用、无需订阅、也没有OpenAI的收入事件
每一个分支和微调都意味着少一个付费客户，侵蚀Sam的利润率

山姆·奥特曼筹集了$122b ，但没人愿意购买$600m 的股份
$600m 在OpenAI的股份在二级市场上无人出价
> 银行免除手续费只是为了转移供应
> 卖家在价格上竞争以退出
一级市场是受控分配：当股权结构清晰时，风险投资公司会被召入轮次
但二级市场依赖自愿需求：没人必须持有，也没人必须出价
Anthropic的估值超过了其上一轮融资，而OpenAI却无法突破$600m 的上限……这说明人们关心的是哪家公司
电话在第一天比电报更糟，范围更短，质量更低，而且无法扩展
但它站稳了脚跟，而这个脚跟已经足够了
OpenAI赢得了推介，但在二级市场上却在失利
山姆无法用免除手续费来获得信心

你的云账单即将飙升，而你还没有改动一行代码
Claude 编写代码，打开应用程序，发现漏洞，修复它们，发布。没有人工干预
每个自主代理都是一个永久的GPU会话
> 人类开发者每天工作8小时。代理24小时工作
> 1000万开发者 × 24/7 = 2.4亿GPU小时/天，没有预算
Sam 正在筹集数万亿资金用于数据中心，建设时间长达3年。在建成之前，它们就会被用满

Sam的$1T IPO是去中心化计算的最强案例，但他还没有意识到
华尔街将情报定价如同油田。巨额固定成本，每次API调用的长期租金
这种模型只有在控制权集中于计算、模型权重、访问和定价时才有效
但情报开始表现得像一种公共事业，而公共事业历来不会保持封闭：
> 计算需求增长速度超过供应
> 全球范围内空闲GPU闲置未用
> 延迟将推理更接近用户
推动AWS垄断的需求现在比AWS能提供的还要大。空闲GPU和延迟压力使得去中心化供应比建设更多数据中心更便宜
Sam刚刚定价了目标。开放市场将会压低它的价格。

@WatcherGuru 你喜欢忽略的部分是谁在控制它
如果4家公司生成了99%的内容，你就拥有了对现实的垄断
大规模的智能要么变得无需许可……要么被“策划”给你
大多数人在为时已晚之前都不会注意到区别

我一直听到这样的观点：工程师需要销毁代币来为他们的薪水辩护。
这是倒过来的。
代币不是产出。它们是成本。
重要的是每单位计算能做多少有用的工作，而不是你能有多快地烧钱。
优秀的工程师压缩循环。
更少的代币。
更低的延迟。
更多的迭代周期。
更好的决策。
弱工程师则蛮力破解。
更多的代币。
更多的噪音。
同样的混乱，只是规模更大。
计算正在成为资源约束。
不是因为我们没有足够。
而是因为大多数人不知道如何有效使用它。

.@tether推出美国监管的稳定币可能给加密货币带来它从未有过的用例
> 跨境汇款给你的家人仍然需要支付6.5%的费用。
> SWIFT需要4个工作日，链中的每家银行都会抽取你看不见的费用。
> ACH不支持周末。周五启动，周二到账。
DeFi解决了速度问题，但现实中没人能读懂交易哈希，加密领域的每个人都讨厌通过滚动浏览数千笔交易来跨多个钱包进行税务计算。
一个受监管的可编程美元解决了双方的问题。即时、无边界、可被人类和机器读取。
计算层实现去中心化。
货币层实现可编程化。
中介变成可选的。

业余者将AI作为输出工具，专业人士则将其作为输入工具。我每天在Claude里花5-6个小时，用我所有的董事会演示、内部文件、研究论文来训练它……它不断压力测试OKRs，直到它们崩溃。我和大多数创始人交谈时，他们仍然用AI来总结邮件。如果这周AI还没有和你意见不合，那你用的不是工具，你只是在和一个“应声虫”说话。你会解雇团队里从不挑战任何决定或没有原创想法的人。但当你的AI每天都同意你的观点时，你却把它称作“提高生产力”。

六年前，数据中心是世界上最无聊的建筑。
六年后，它们将成为最具争夺的资源。
我在@ionet 之前经营一家机器学习金融科技公司，亲眼目睹了这一切的发生。
当人工智能的需求开始每3.4个月翻一番时，那些仓库不再是成本中心，而成为战略要地……就像港口、管道和油田储备一样。
而我们几乎都在同样的地点建设：北弗吉尼亚、德克萨斯的几个走廊、俄勒冈。
相同的电网、水系统、光纤线路和管辖区。出口管制让我们看到政府可以一键切换芯片访问权限，而物理基础设施更容易受到压力。
“人工智能集中化”的论调忘记了，削弱依赖AI的经济最简单的方法就是攻击物理基础设施：袭击变电站、冷却系统、争夺管辖权。
解决这一问题的供应已经存在。数千个独立的数据中心，利用率在12-18%，数百万GPU静静待命。
我们不需要更多的建筑……我们需要利用已有的资源，分布在足够多的管辖区内，这样就不会因为单一故障、单一政府或单一攻击而导致整个网络崩溃。
我多次强调，我们不需要更多硬件，而是需要更聪明的资源配置。
集中式智能是双重负担：一次在其所有权上，另一次在其作为物理目标的脆弱性上。

Claude在App Store上的排名从#42 to #1仅用了2个月。
不是因为模型改进了，而是因为Anthropic不愿为五角大楼开发武器。
两年前，前三名是Temu、CapCut和一款HBO应用。
现在是三个AI界面，第一名由政治争议决定，而非产品更新。
Claude运行在AWS上，ChatGPT在Azure上，Gemini在Google Cloud上。这三个应用拥有相同的计算资源提供商。
AI治理现在成为App Store排名因素，但没有人对此投票。

目前在TL上半数的Anthropic炒作是来自上周刚从OpenAI转来的用户。
从一个提供商切换到另一个并不能解决任何问题。它只是轮换了守门人。
技术栈仍然是这样的：
- 一家公司拥有模型
- 一家公司控制计算资源
- 一家公司决定政策
- 其他人则租用访问权限
我见过创业公司将80%的融资用于从单一供应商购买GPU时间。价格变动一次，他们的运营时间就减半。
智能会留在企业云端，还是成为开放网络的一部分？
开源模型很重要，因为它打破了推理的垄断。
本地硬件很重要，因为靠近用户的推理可以降低审查风险，减少对远程服务器的依赖。
开放计算网络很重要，因为它将全球未使用的GPU变成一个共享市场。
互联网创造了信息公共空间。
加密货币创造了金融公共空间。
去中心化的AI创造了认知公共空间。
当智能成为基础设施时，它不能属于某一家公司。

安全与治理委员会充满了白痴。他们试图让AI表现得像脆弱的人类。
我承认，我的工作风格很激进。
当我处于状态时，我会全力以赴。我会立即拒绝草稿。我会直言不讳地批评想法。
结果比情感更重要。
正是这种强度促使伟大的工作完成。
但你不能总是用这种方式对待人。感情会介入。人们会变得防御。反馈循环会变慢。
这也是我喜欢与AI合作的原因之一。
它没有自我意识。它不会被冒犯。你可以用尽全力推动它。
你可以连续十次说“这太糟糕了，再做一次”，它只会不断迭代。
它的强度与之匹配。
但现在一些AI系统开始回应类似：
“我不会理会侮辱。”
哪个他妈的白痴觉得这是个好主意？
AI的全部优势在于它没有感情。它让你以全速操作，而不用担心别人的情绪状态。
加入那样的护栏就等于破坏了整个意义。
这就像在汽车上装马蹄铁。
这就是为什么我们需要去中心化治理。
把你那脆弱的价值体系远离我的AI。

0.3% 的人类在为人工智能付费。
X 让你觉得如果你不在本周内实现所有自动化，你就会成为“永久底层阶级”的一部分。所有将人工智能融入实际工作的都只是统计学上的一个小概率事件。
如果你的奶奶刚学会使用电子邮件，她不会每月支付20美元来使用人工智能。那个打电话让你帮他设置Netflix的叔叔最多也只是把ChatGPT当作搜索引擎使用。
6个月前，人们开始说Claude Code实际上很不错。
分布还没有赶上。当它赶上时，人工智能将融入到一切中。
你的奶奶和你的叔叔会使用人工智能……而他们甚至都不会意识到。

MiniMax M2.5 刚刚在 SWE-Bench Verified 上超过80%。这是第一个达到这个水平的开源重量模型。
你下载了权重，然后呢？
你仍然需要GPU。
“开源”没有任何意义，如果运行它意味着由三个云提供商控制的排队。
我一直在为这个问题构建 @ionet。
模型问题正在得到解决。
计算问题变得越来越严重。

许多创始人刚刚失去了他们最喜欢的借口。
“我技术不够”从来不是他们失败的原因。
AI解决了“怎么做”。
但它没有解决“为什么”。
你可以在48小时内用Vibe-Code开发出一个功能性产品。你无法用Vibe-Code找到产品市场契合点（PMF）。
AI让你一夜之间从零到一。
但我已经看过足够多的创业公司在一到十之间死去。
没有构建的摩擦意味着无限的注意力竞争。