OpenAI 依然很强，人才密度和研究储备都还在第一档，有可能年底就重回王座；Gemini All in Coding，TPU、数据、分发全在自己手里，虽有离职但感觉股价没啥问题；Anthropic 因为 K3冲击，老股价格已略微回调，但在芯片设计（CUDA 要崩了）、AI4S、drug、 金融法律各个方向全线出击，当然还有 RSI；xAI 不用跟 musk 每周开会了；Thinking Machines Lab 不及大多数人预期，陷入动荡，但可能也能重新聚焦放手一搏，毕竟之前融了那么多；英伟达下场做模型，在开源上也挺认真的，已经是美国开源头部，但醉翁之意不在模型本身，开源是为了让所有人买更多卡…股价该回调回调，该买还是得买

我们在加州大学伯克利分校Summit House的一场fireside talk，醒哥作为接近20年的本科毕业生，与学弟学妹们聊聊在 AI 后半场如何保持兴奋与清醒🍺

今天听了 Jeff Dean 和 Dawn Song 的炉边谈话。Jeff 刚结束在 Google 27 年的职业生涯，创办了 Discovery Loop；Dawn 则刚从 Berkeley 和创业，进入 Meta Superintelligence Labs。一个正在离开超级大 AI 平台，一个正在加入超级大 AI 平台，构成了整场最有意思的对照。

几个印象很深的点：

【怎么判断一个技术是不是"真正重要的"？】
Jeff 的很多工作有一个共同特点：真正大规模流行的时候，往往距离他最初开始做已经过去了很多年。分布式系统、MoE、TensorFlow、Gemini 背后的 idea，全都如此。
他的做法是在脑子里持续维护一张非常宽的"技术地图"。与其只深入看极少量论文，不如尽量扩大对整个 research community 的覆盖——哪怕只是快速扫过 100 篇 abstract。目的不是记住每一篇，而是在脑子里形成足够多的"点"：A 方向似乎开始可行，B 技术出现了早期结果，C 问题有人在尝试，D 硬件能力正在出现，E 算法效率开始跨过临界点。当这些点足够密，你才能看见：哪些原本分散的 idea，其实已经可以被连接起来。

【5+2 问题选择框架】
他最喜欢的问题形态：一个长期问题需要解决 7 个核心子问题，其中大约 5 个隐约看到路径但尚不成熟，另外 2 个真正不知道怎么办。7 个全不会做，可能要等 20 年；7 个全会做，只是一个两年的工程项目。5+2 的状态最值得投入大约五年，不是显然不可能，也不是显然会发生，真正需要创造新技术，一旦成功又能彻底改变做事方式。
这大概是我听过的对 research risk 最清晰的一个量化直觉。

【Cloud Computing 改变了创业的边界条件】
有人问：AI 看起来天然属于大公司的游戏，巨量数据、大规模算力、极高资本开支。为什么现实中这么多 frontier innovation 反而从 startup 出现？
Jeff 认为是云计算的成熟。过去 startup 想要超大规模 compute，得自建数据中心、自建分布式基础设施、自己拥有大量硬件，只有大公司有条件。今天云平台替你完成了这些 heavy lifting，小团队只要有好 idea 和一笔资本，就可以直接获取 massive compute。"小团队做大事"的边界被大幅推开了。

【相比大厂，AI创业公司的优势是什么？/为什么离开Google？】
Jeff 说，离开不是因为觉得 Google 做不好 AI。吸引他的是另一种工作方式：一个非常小、非常 focused 的 team，所有人每天只围绕同一个 mission 工作。Discovery Loop 可能只有 10 个人，在 Palo Alto 找一间办公室，然后每个人的全部精力都投入同一件事。大公司不可避免有更多 coordination、更多 parallel priority、更多 slight distraction；而 startup 可以让公司使命等于每一个人的唯一工作。

到谈话结束时，Jeff 说自己在这家新公司已经"工作了大约十二个半小时"。因为午夜刚从 Google 正式离职，中间大概有一秒钟处于"失业状态"，然后就正式成了创业者。

😭

五源资本合伙人孟醒，8月8日在SF Berkeley搞的专场活动，with UC Berkley的华人创投社团ACE～
聊聊从AI Infra、模型到应用，欢迎在湾区的小伙伴来交流！

爆仓的爆仓（Situational Awareness没卖Anthropic股权，仍然有东山再起的机会），token-maxxing结束的结束，做事的人继续做事。
下一个叙事看持续学习（Continual Learning）、自我改进（Self-improvement，当然还有更强力的Recursive Self-Improvement）。
欢迎base硅谷/SF的小伙伴catch up

在飞机上看完了Mario Gabriele 去年写的《No Rivals》，3.5万字深入写了Founders Fund，开头写 Peter Thiel 的这段就很传神：
1月20日，为了躲避一场刺骨的冬季风暴，全美最有权势的人物，齐聚国会大厦穹顶之下，庆祝特朗普宣誓就任第47任总统。
老面孔们悉数到场，与一批新贵混作一处：UFC掌门人达纳·怀特在贝拉克·奥巴马身后几英尺处徘徊，乔治·W·布什与乔·罗根之间只隔着一记橄榄球传球的距离，OpenAI的萨姆·奥特曼正与网红洛根·保罗聊得兴起。欢迎来到"新美国"——在这里做事不一定需要一档播客，但有的话确实加分。
只要你对科技与风险投资稍有兴趣，翻看这场典礼的照片时就很难不想到蒂尔。他一次都没有出现，却又无处不在。
那边是他昔日的员工，如今的美国副总统。几英尺外，是他《斯坦福评论》时代的老友，刚被特朗普任命为"AI与加密货币沙皇"。再往前坐着的，是他最早的天使投资项目之一——一家名叫 Meta 的小公司的创始人兼CEO。旁边则是那位从朋友变宿敌、又变回伙伴的人——特斯拉与SpaceX的创始人、DOGE 的头目、世界首富。蒂尔最钟爱的哲学家勒内·吉拉尔（René Girard）曾把神性描述为一种"超验的缺席"。端详着《华盛顿升天》穹顶壁画下攒动的人群，你会发现，蒂尔的在场与缺席，正是这种气质。
要说这一刻出自蒂尔的设计，未免言过其实。但纵观其职业生涯，这位昔日的国际象棋神童展现出一种近乎诡异的天赋：他能看到未来二十步，并把关键棋子推到该去的位置：万斯落 b4，萨克斯落 f3，扎克伯格落 a7，马斯克落 g2，特朗普落 e8。他的落子横跨各大权力中心，游走于纽约金融圈、硅谷科技界与华盛顿军工复合体之间。他身上糅合着一种令人费解的气质：既深藏不露，又出格离经，常常一连数月销声匿迹，再度现身时，或是抛出一句带刺的妙语，或是宣布一笔令人挠头的新投资，或是掀起一场足够劲爆的私人恩怨。
蒂尔的权力、影响力与财富，其核心正是 Founders Fund。没有哪个组织比这家风投机构更充分地受益于他独一无二的能力，以及他一手组建的团队。自2005年创立以来，Founders Fund 从一支5000万美元的首期基金起步，成长为硅谷的一方豪强。数字为 Founders Fund 的狂傲提供了底气。对 SpaceX、比特币、Palantir、Anduril、Stripe、Facebook 和 Airbnb 的集中下注，让它在基金规模不断扩大的同时，仍交出了一连串"爆款"年份（vintage）。其2007、2010、2011三期基金，规模分别为2.27亿、2.5亿和6.25亿美元，回报倍数高达26.5倍、15.2倍和15倍。

CRISPR基因编辑技术，几乎就是“上帝之手”，但现在的人类还没有攻克这项技术，在成为“上帝”的道路上，仍然有无数牺牲，他们应该被铭记。Science这篇写得能把人看哭，非常推荐看原文，把这项基因疗法的技术难点、为什么最终失败了、医疗道德、绝望（不仅仅是父母的悲伤，还有主导方案的最聪明的团队：第二天早上，医生出来告诉他们梅去世的消息时，邱博士仍然陪在他们身边。杰森回忆说，他当时非常震惊。当然，这项失败应该被公开），都写得无比动容，这是文字的力量：The children’s version—the one with the “book” metaphor—asked Mei herself to check a box marked yes or no. “If you don’t want to write,” it told her, “you can draw a smiley face instead of your name.”
链接：www.science.org

前几天的K3，因为性能极佳+开源，而被OpenAI的Dean抨击是AI减速主义（还有AI共产主义？），逻辑是因为强力开源模型，削弱了头部闭源模型的盈利能力，从而减少对AI的Capex，最终致使AI减速。（还有对中国模型全靠蒸馏的小作文）。

旌总这篇恰逢其时，梁文锋这段话，简直是中美大模型分野的哲学表达，阐释了开源，对AI影响下社会经济分配的底层逻辑：“要把 AI 在商业上做成，开源是有好处的。这听起来有点违反直觉。历史上一个软件公司，市场一年可能就几十亿美金，开源了就没有了。但是 AI 这个事情足够大，最终它可能得占掉人类社会 GDP 的百分之十。如果说我们想独占这个利益，那么一定是要被历史抛弃的。这是一个客观的规律，这是一个历史观。”

吵了一个季度的问题：token 该不该使劲烧？Sivulka 这篇把答案挪到了第三条轴上——这是管理问题：
他用一套老派管理学词汇，重新命名了 AI 时代的病症：
token-maxxing 就是人海战术，loop 就是为了开会而开的会，被浪费的 token 就是 AI 版的"人浮于事"，eval 就是新的 OKR。
读完会发现，AI 转型最缺的不是工程师，是一种“新型管理者”。
Palantir为什么没有因为 Claude 而归零？因为它卖的是“转型”。下一个万亿机会，属于“AI 转型公司”。把每家公司的独特之处编码进 agent，将成为这个十年最大的经济任务。