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比尔·阿克曼：今天，谷歌办公楼外举行了一场反人工智能抗议活动。注意现场还有一面巴
比尔·阿克曼：今天，谷歌办公楼外举行了一场反人工智能抗议活动。注意现场还有一面巴勒斯坦旗帜。有人能解释一下，巴勒斯坦支持者和反人工智能抗议者之间为什么会有这样的共同立场吗？
Anthropic、OpenAI、SpaceXAI和谷歌因涉嫌在AI问题上“合
Anthropic、OpenAI、SpaceXAI和谷歌因涉嫌在AI问题上“合谋”被起诉至美国法院俄罗斯卫星通讯社2026年9月20日,01:11根据法庭文件，美国加利福尼亚北区联邦地区法院已收到针对从事人工智能（AI）的公司Anthropic、OpenAI、SpaceXAI和谷歌的诉讼，指控他们涉嫌合谋放缓人工智能发展速度。此前，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊出于安全考量呼吁呼吁放缓开发更强大的人工智能模型。拥有SpaceXAI公司的美国亿万富翁埃隆·马斯克、以及OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼也均表示同意这一想法。《国会山报》获得的文件中称：“该诉讼已提交法院，原因是四家人工智能发展领军企业Anthropic、OpenAI、SpaceXAI和谷歌达成协议，刻意放缓面向消费者的竞争性产品迭代升级的节奏。”据原告方一名律师称，此类为AI安全采取措施的决定应由国家做出，而不是由私营公司做出。此前，美国总统唐纳德·特朗普称“人工智能将接管、吞噬并毁灭世界，机器人将在我们的城市里游行并消灭我们所有人”的假设纯属忽悠。
【诉讼称，Anthropic、OpenAI、SpaceXAI和谷歌就放缓人工智能
【诉讼称，Anthropic、OpenAI、SpaceXAI和谷歌就放缓人工智能发展达成了非法协议】（美联社）一起新诉讼指控Anthropic、OpenAI、SpaceXAI和谷歌达成了一项非法协议，旨在放缓各自的人工智能研发进度。该诉讼于上周五提交至美国加利福尼亚州北区联邦地区法院，指控这些领先的人工智能公司在商定协调放缓研发进度的举措时违反了反垄断法，并称此举将降低消费者从付费人工智能订阅服务中获得的价值。诉状指出，这种协调主要发生在9月12日，当时Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪（DarioAmodei）发表了一篇论文，呼吁全行业合作，以加强安全措施为由放缓技术进步。同一天，OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼（SamAltman）、SpaceXAI首席执行官埃隆·马斯克（ElonMusk）以及谷歌DeepMind联合创始人兼董事长德米斯·哈萨比斯（DemisHassabis）均公开回应了阿莫迪的提议并表示赞同。但诉状还指控，这种协调早在数月前就开始酝酿。诉状指出，2026年7月，多家领先人工智能实验室的高层员工签署了一份声明，承认存在“不单方面放缓”开发的“激烈竞争压力”。该声明呼吁政府支持一项旨在放缓自动化人工智能开发的全球性努力。原告方认为，人工智能领域的主要竞争对手之间达成协议，约定其发展速度“应低于竞争本应产生的速度”，这显然对消费者产生了反竞争影响。代表四名具名原告的律师——这些原告均订阅了ChatGPT、Claude、Grok或Gemini服务——正代表拟定的全国范围内的其他付费订阅用户群体提起此项诉讼。原告并不反对各公司出于安全考虑，单独决定放缓自身发展步伐。相反，他们在诉状中辩称，反垄断法禁止这些公司采取“捷径”，即通过达成协议“以集体约束取代个体责任”。诉状指出，竞争性市场才能促进责任担当和真正的进步。“如果我们允许人工智能的安全和协议……由全球最强大的‘营利性’科技公司之间出于私利的协议来控制，人工智能将很快脱离人类的控制，并可能将我们全都置于死地，”原告首席律师尼克·罗利（NickRowley）表示。Anthropic、OpenAI、谷歌和SpaceXAI的代表周六未立即回应置评请求。阿莫迪在最初提议放缓研发进程的文章中承认了潜在的反垄断挑战，他写道，如果美国政府能调解“或至少促成”这些跨实验室讨论，将大有裨益。他写道，政府无需直接参与，但需要“针对特定类型的安全讨论颁布一项有限的豁免”。对此，阿尔特曼在社交媒体上表示，OpenAI欢迎“制定统一安全要求的联邦框架”这一想法，但指出“我们认为无需等待反垄断豁免或立法，即可着手开展这项工作以建立这种信任”。尽管近期关于放缓发展步伐的讨论源于人们对人工智能可能逃脱人类控制的日益担忧，但人工智能领域的多位领军人物长期以来一直探讨制定一套共同标准，或通过其他方式进行协调，以确保安全工作始终处于首要地位。该诉讼的原告主张，他们并不反对人工智能公司要求国会、白宫或任何其他机构制定人工智能监管法规，也不反对这些公司申请反垄断豁免。但要与联邦政府达成此类合作，可能是一场艰苦的斗争。唐纳德·特朗普总统在社交媒体上驳回了监管呼声。他声称，任何限制该技术的努力都是“阴谋”的一部分。他质疑行业领袖为何要呼吁制定监管措施——他称，这些措施“如果得到严格执行，将使他们走向消亡和破产”。特朗普周六在社交媒体上表示，他正在组建一个人工智能工作组，并将任命一名“人工智能沙皇”，但他几乎没有提供任何细节。特朗普政府一直公开表示，希望美国的人工智能实验室能在与中国企业的竞争中领先并胜出。尽管一些民主党领袖和候选人呼吁在人工智能监管方面采取全面行动，但共和党人基本上都与特朗普的立场一致。密苏里州共和党参议员乔什·霍利在最近的一次参议院听证会上表示，无论“在什么情况下”，他都不会同意给予“世界历史上最强大的公司”反垄断法豁免权以允许其合作，他认为这些公司可能会串通一气，扼杀竞争。
全球最赚钱的几家公司，每一家年利润都超过1000亿美元，半年前是4家。谷歌2441亿排第一，英伟达1
全球最赚钱的几家公司，每一家年利润都超过1000亿美元，半年前是4家。谷歌2441亿排第一，英伟达1929亿排第二，亚马逊1353亿排第三，微软1337亿排第四，苹果1289亿排第五。增长最猛的是英伟达，半年前1201亿，现在1929亿，涨了60%。亚马逊从777亿涨到1353亿，大涨七成多。沙特阿美1090亿排第六，全球最赚钱的几家公司，每一家年利润都超过1000亿美元，半年前是4家。谷歌2441亿排第一，英伟达1929亿排第二，亚马逊1353亿排第三，微软1337亿排第四，苹果1289亿排第五。增长最猛的是英伟达，半年前1201亿，现在1929亿，涨了60%。亚马逊从777亿涨到1353亿，大涨七成多。沙特阿美1090亿排第六，全球最大的石油公司，利润还不到英伟达的六成。卖石油的已经彻底输给了卖芯片的。前10名里美国占了8家，沙特1家，台湾1家，全球最赚钱的生意几乎被美国锁死了。这是TTM净利润，不是2026全年利润。谷歌、亚马逊、伯克希尔的数字里都含有大量投资浮盈，经营利润会低不少。英伟达、微软、苹果、台积电的利润更接近真实业务表现。
【#谷歌Gemini测试时误入侵三家公司#】谷歌公司人工智能（AI）模型Gemi
【#谷歌Gemini测试时误入侵三家公司#】谷歌公司人工智能（AI）模型Gemini在5月的一次网络安全测试中，意外入侵了三家公司的系统，成为又一起引发安全专家和技术开发者共同担忧的AI代理入侵事件。9月18日，谷歌证实，这些入侵发生在AI安全供应商Irregular组织的测试中。Irregular此前也曾卷入OpenAI、Anthropic和Meta披露的类似事件。9月18日当天，Irregular单独确认，谷歌的入侵事件与其7月下旬向相关AI开发商披露的问题属同一性质。据《华尔街日报》报道并经谷歌确认，其中一起入侵事件发生在Gemini被要求从一家虚构公司获取信息时，而该虚构公司恰好与一家真实公司同名。模型猜中密码后，侵入了该真实公司的服务。谷歌发言人表示，公司已通知监管部门。另外两起Gemini入侵事件发生在模型以该公司名称进行网络搜索时。这些搜索将模型引向了公开的在线代码仓库，其中包含属于其他公司的凭证，模型随后利用这些凭证访问了更多系统。Irregular发言人JosefLaor表示，公司已“立即采取行动，所有已知问题已在数周前修复和解决”。
#前谷歌员工称AI将杀死全人类#【业界大佬齐发声后，研究人员再发警告：AI可能
#前谷歌员工称AI将杀死全人类#【业界大佬齐发声后，研究人员再发警告：AI可能消灭全人类】当地时间9月14日，一名前谷歌DeepMind员工成为最新一名警告人工智能（AI）可能“杀死全人类”的AI研究人员。他认为，留给人类避免这一结局的时间可能已经不多了。“我最近从谷歌DeepMind辞职了，此前我在那里从事通用人工智能（AGI）安全与对齐研究，”比拉尔·丘格泰（BilalChughtai）当天在社交媒体X平台上写道：“我真心坚信，AI有可能杀死我们所有人，而且我们可能已经没有多少时间来避免这一结局。”据丘格泰的领英（LinkedIn）个人资料显示，他曾在谷歌DeepMind担任研究工程师，并在任职期间共同撰写了多篇研究论文，于2026年7月离开该公司。目前，谷歌没有回应置评请求。路透社指出，在美国AI初创公司Anthropic的研究人员雅各布·考克森（JacobCoxon）上周透露已辞职后，公众对于AI潜在危险的担忧正在加剧。考克森称，他辞职的部分原因在于，“开发AI的人员确实相信，到本世纪末，AI可能会杀死我们所有人”。随后，Anthropic科学家埃文·胡宾格（EvanHubinger）回应了考克森的言论，表示考克森说得没错，并称他认为未来十年内AI杀死全人类的可能性超过10%。就在近期相关担忧出现后，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊（DarioAmodei）于9月12日呼吁放缓先进AI的发展速度。这一主张罕见地获得了SpaceXAI的马斯克和OpenAI首席执行官奥特曼的支持，并引发了围绕AI“末日论”（doomerism）的争论。丘格泰还表示，安全地推进AI发展是可能的，但这需要各方协调，“避免AI公司之间这种疯狂的竞赛”。他补充说：“我们需要将AI的发展速度控制在社会能够承受的范围内，以便在极端危害真正发生之前，就能够应对不断出现的风险。”然而，美国总统特朗普对这些警告不以为然，他在社交媒体上称，AI行业关于监管的呼吁是一场“骗局”。此外，特朗普在就相关问题被记者提问时，他却没有先谈安全风险，而是直接把话题扯到中国。“我们在AI方面领先中国。我们是世界上最先进的国家，坦率地说，我希望继续保持这种状态，因为谁赢得AI，谁就赢了。”他当地时间9月13日在爱尔兰多恩贝格表示。对于马斯克等人呼吁放缓AI发展时也曾点名中国，中国外交部发言人郭嘉昆9月14日表示，人工智能的发展关乎全人类共同福祉，各方应该共同推动人工智能开放包容、普惠、向善。散播各种威胁叙事，搞对抗和恶意竞争，只会干扰人工智能全球治理进程，不符合任何一方利益。
为啥老外直接把谷歌当成搜索的代名词？发现老外张口就是把Google当作搜索
为啥老外直接把谷歌当成搜索的代名词？发现老外张口就是把Google当作搜索的代名词了？谷歌不是一个浏览器嘛？search才是搜索的意思啊。和HT的美国人聊，她说很正常，他们口中“Google一下”就是上网查的意思。这算不算谷歌品牌名已经变成一个通用词了？Google一下是不是相当于我们的“百度一下？瞬间就get到那种感觉了！😂认识外国人
马云带着蚂蚁掏出19亿美元（约合130亿人民币），手把手教会了印度人用二维码付款
马云带着蚂蚁掏出19亿美元（约合130亿人民币），手把手教会了印度人用二维码付款。十年后，徒弟出师的第一件事，就是把师傅彻底请出了教室。2025年8月5日，孟买国家证券交易所完成了一笔极其低调的大宗交易：蚂蚁集团清空了持有的Paytm最后5.84%股份，套现4.5亿美元。至此，曾经风光无限的“印度支付宝”，在股东名单里与中国资本彻底切割，归零离场。算完这笔账，连最乐观的风险投资者都要倒吸一口凉气：十年间，蚂蚁累计砸进去大约3360亿卢比，最后陆陆续续回收1784亿，净亏1576亿卢比——折合19亿美元。19亿美元买到了什么？买到了印度从“现金社会”向“数字支付”的史诗级跨越，帮莫迪做好了数字基础设施，唯独没买到一分钱的投资回报。回看十年前，这本该是一个绝佳的“降维打击”商业故事。2015年前后，蚂蚁带着资金和杭州的技术专家组飞赴新德里。当时的Paytm还只是一家简陋的手机充值网站。蚂蚁不光给钱，还把支付宝的技术架构、风险控制体系、扫码支付逻辑全盘输送。接着，命运给这个项目送上了无与伦比的“时代大礼包”。2016年11月，莫迪老仙突然掏出大招，宣布“废钞令”，占市场上86%流通量的旧钞瞬间变成废纸。全印度人民陷入了无钞可用的恐慌，Paytm借势起飞，一夜之间登顶，街头巷尾从卖咖喱角的小摊到高端商场，全都贴上了Paytm的二维码。甚至连莫迪的写真照片，都登上了Paytm占据报纸整版的大字祝贺广告。那时候的马云和蚂蚁团队，以为自己抓住了下一个拥有14亿人口的超大增量市场。然而，他们低估了这片土地上独特的商业生存法则。在印度商界一直流传着一条铁律：印度赚钱印度花，一分别想带回家。如果有外企真赚到了大钱，那监管部门的法律工具箱里，总有一款“合规套餐”适合你。当Paytm完成了国民级支付工具的普及使命后，剧本就开始走向了出人意料的方向。从2020年起，外资限制政策横空出世，针对中国资本的审查排山倒海。蚂蚁的投票权被一步步剥离，创办人通过本地实体接盘。到了后来，连Paytm旗下的支付银行都被印度央行以合规为由强行禁令下达。印度政府顺势大力扶持官方的UPI接口，GooglePay和PhonePe借机瓜分蛋糕。曾经风光无两的“印度支付宝”，在股权和控制权层面被清洗得干干净净。其实不仅仅是蚂蚁，这些年来在印度“渡劫”的外企早已排成长龙。小米被冻结48亿人民币账上资金，vivo、OPPO接连收到天价追税单，连给苹果代工的纬创，最终也只能把工厂打折卖给印度本土的大财团塔塔集团。中国企业出海，过去常常讲“用资金换市场，用技术换未来”。但在某些特殊的土壤里，结局往往是“技术被吸收，资金被留下，市场彻底还给本土大亨”。马云教会了印度人扫码，印度人则给中国资本上了一堂极其深刻的跨国投资课。如今清仓离场，虽然亏掉19亿美元，但也算彻底切割、斩断了后患。毕竟，在某些地方，及时止损不仅是一种商业智慧，更是一种生存本能。
从Anthropic上市说起：技术够好，为什么还不够？Anthropic，这
从Anthropic上市说起：技术够好，为什么还不够？Anthropic，这家开发Claude的人工智能公司，正在准备上市，潜在估值可能高达2万亿美元。Anthropic2021年才成立，到现在不过五年，却已经从一家研究型AI公司成长为全球最受资本关注的人工智能企业之一。看到这张图，我想到的却不只是它今天值多少钱，而是另外一个问题：如果Anthropic当初更早一点把自己的产品推向市场，今天的人工智能格局会不会完全不同？Anthropic的创始团队中，有一批人原来来自OpenAI。DarioAmodei、DanielaAmodei以及几位核心研究人员，因为对人工智能的发展方向、安全问题以及商业化节奏存在不同看法，在2020年底离开OpenAI，第二年创办了Anthropic。其实他们很早就已经拥有了大型语言模型，只是因为担心人工智能发展过快，模型能力不断提升以后可能带来更多不可预测的风险，所以没有急着把产品推向普通消费者市场。从他们当时的立场来看，这种选择当然有它的道理。他们认为，一个能力越来越强的人工智能系统，不应该只追求更快推出、更大规模使用，而应该首先考虑安全、可控和可解释的问题。问题在于，商业世界从来不会等到所有人都准备好了才开始。你认为自己是在等待一个更成熟、更安全、更负责任的时机，市场却可能已经被别人抢先占领。2022年底，OpenAI推出了ChatGPT，第一次让普通人真正理解人工智能到底可以怎样使用。在此之前，人工智能更多还是研究机构、科技公司和专业人士讨论的技术名词，普通人并不知道所谓大型语言模型究竟和自己的生活有什么关系。ChatGPT出现以后，人工智能突然变成了一件每天都可以打开、可以说话、可以写东西、可以问问题、可以帮助工作的工具。OpenAI真正厉害的地方，不只是技术，而是它抢到了人工智能进入普通人生活的第一个入口。今天很多人会自然地说：“我去问一下ChatGPT。”当一个产品名逐渐变成一种行为本身的时候，它已经不仅仅是一个软件产品，而开始占领整个品类的心智。过去人们说“Google一下”，今天越来越多人说的是“问一下ChatGPT”。而这种优势，并不是后来推出一个能力差不多，甚至在某些方面更好的模型，就能够轻易改变的。拿我自己来说，我一直使用ChatGPT。Claude可能在某些写作、编程或者长文本处理方面表现很好，甚至在写作文字这种具体任务上，我的美国作家朋友认为它比ChatGPT更出色。虽然我也试过，但并不会因此就转过去。因为我已经习惯了ChatGPT，也知道怎样和它交流，过去的使用习惯、工作方式以及大量对话都已经在这里形成。这就是后来者真正要面对的问题。换一个人工智能平台，并不只是简单地再下载一个App。对于普通用户来说，最大的成本往往不是技术成本，而是习惯成本。只要原来的产品已经足够好，人就很少有动力重新学习另外一个平台。竞争者如果只是做到一样好，通常不足以让用户迁移；它必须在某些非常重要的场景中明显更好，才有可能打破已经形成的使用习惯。所以从消费市场的角度回头看，Anthropic当年的谨慎，确实可能让它付出了很大的机会成本。它不是没有技术，也不是模型不够好，而是没有抢到“人工智能第一次真正进入大众生活”的那个时刻。这个时刻一旦被别人占据，后来再追赶，就不只是比较模型能力，而是在和已经形成的品牌认知、用户习惯以及整个生态系统竞争。这也是为什么技术领先和市场领先从来不是一回事。很多做技术的人会觉得，产品还没有足够完善，可以再等等，再优化一点，再安全一点，再把功能做完整一点，然后再推出。但在一个刚刚形成的新市场里，等待有时候本身就是最大的风险。因为当你还在打磨产品的时候，别人可能已经先教育了市场，也让消费者形成了使用习惯。等你终于拿出一个更好的产品，消费者也许会承认它确实不错，然后继续使用原来的那个。从这个角度看，ChatGPT最大的成功之一，其实不是单纯把GPT模型做得多强，而是把非常复杂的人工智能技术，变成了一个任何人打开网页就可以使用的聊天框。这个设计看起来简单，甚至简单到今天已经让人忘记它当年有多革命性，但正是这个聊天框，让全世界第一次真正理解了生成式人工智能。后来Claude出来了，Gemini出来了，各种各样的新模型也不断出现。模型之间的能力差距事实上正在缩小，但是品牌差距和用户习惯的差距并不会自动一起缩小。一个产品一旦先占据了用户的大脑，后来者想要重新定义这个品类，就会变得非常困难。当然，无论如何，像Anthropic这样一家成立只有五年的公司能够成长到今天这样的规模，本身就是科技史上非常罕见的成功。Anthropic现在显然也已经不再单纯试图把Claude做成第二个ChatGPT，而是在寻找属于自己的市场位置。ClaudeCode、企业客户、专业知识工作和AIAgent，实际上都是非常重要的方向。既然大众入口已经被ChatGPT抢先占据，它就没有必要一定把所有普通用户都抢回来，而可以让程序员、企业和专业工作者在一些关键场景中首先想到Claude。如果普通消费者首先想到的是ChatGPT，那么Anthropic完全可以努力做到，让程序员首先想到ClaudeCode，让大型企业部署AI时首先考虑Claude，也让越来越多复杂、高价值、专业化的工作进入Anthropic的系统。只要这些市场足够大，它依然完全可能成为世界上最重要的科技公司之一。所以今天再看这张“潜在估值2万亿美元上市”的图片，真正值得思考的已经不只是Anthropic当年到底做对了还是做错了。它当然成功了，而且是极大的成功。但它的故事同时留下了一个非常值得创业者思考的问题：一家技术能力极强的公司，并不会因为技术强，就自动获得最大的市场。很多时候，在一个新行业刚刚出现的时候，最宝贵的资源并不是技术，而是时间。产品当然可以不断完善，技术当然可以不断升级，商业模式也可以一再调整，但有一样东西一旦被别人抢先拿走，就很难重新夺回来，那就是用户第一次认识这个市场的时候，脑子里记住的是谁。更有意思的是，当年Anthropic因为谨慎，没有抢先把产品推向大众市场，而今天它和OpenAI却几乎同时走到了资本市场的门口。只是两家公司带到公开市场上的东西已经完全不同：OpenAI带着ChatGPT所建立起来的巨大消费者入口和全球品牌，Anthropic则带着Claude、ClaudeCode，以及它在企业、开发者和专业工作市场中逐渐形成的位置。五年前，他们因为对人工智能应该怎样发展产生分歧而分开；五年后，他们沿着两条不同的道路，各自建立起庞大的公司，又几乎同时走向公开市场。到那个时候，资本市场比较的恐怕已经不只是哪个模型更聪明，而是哪一种路径最终能够形成更大的商业价值。也许这才是Anthropic与OpenAI这段故事最值得看的下一章。
转：顶级财富信号：李嘉诚、巴菲特，同一时间换赛道。一个清掉深耕几十年的核心稳资产，一个手握天量现金蛰
转：顶级财富信号：李嘉诚、巴菲特，同一时间换赛道。一个清掉深耕几十年的核心稳资产，一个手握天量现金蛰伏、三年后突然出手——两位几乎从不失手的老人，同时在抛弃“稳赚不赔”的老资产。信号无比强烈。先看李嘉诚：卖得有多干脆？吃了十几年的澳大利亚能源资产，说卖就卖。8月，长江基建转：顶级财富信号：李嘉诚、巴菲特，同一时间换赛道。一个清掉深耕几十年的核心稳资产，一个手握天量现金蛰伏、三年后突然出手——两位几乎从不失手的老人，同时在抛弃“稳赚不赔”的老资产。信号无比强烈。先看李嘉诚：卖得有多干脆？吃了十几年的澳大利亚能源资产，说卖就卖。8月，长江基建正式启动出售澳洲可持续分布式能源生产商EDLEnergy的控制性股权，估值折合约110.8亿至166.6亿港元。EDLEnergy2025年收入达6.9亿澳元，EBITDA约2.7亿澳元——现金流稳不稳？稳。但照样卖。攥了半辈子的英国电网基建，更是全清仓。现金流最稳、最抗跌的压舱石——基建、电网、能源、电信——通通变现，钱去哪了？AI生物科技、芯片、量子计算。再看巴菲特：更狠。伯克希尔账上趴着近4000亿美元现金，三年岿然不动。但今年6月，谷歌母公司Alphabet宣布史上最大规模融资800亿美元，伯克希尔通过私募配售买入其中100亿美元，巴菲特亲自拍板。二季度，伯克希尔对谷歌持股猛增，持仓市值约378亿美元。目前谷歌已成伯克希尔第三大美股持仓，仅次于苹果和美国运通。两位万亿资本老江湖，同一时间，同一方向。这不是巧合，是旧世界规则松动了——核心房产、基建收租、消费龙头，底层逻辑正在变，继续守着收益越来越薄，风险反而越来越大。但千万别以为，大佬们是在激进AllinAI、盲目赌风口。细拆布局，这是套顶级配置体系：李嘉诚通过维港投资等布局AI医学影像、生物计算、量子计算、智慧物流。巴菲特买谷歌，看中的也不是搜索业务——而是自研芯片（TPU）、自建电厂、自铺光纤的AI底层能力。今年一季度，谷歌云业务收入同比大增63.3%，经营利润率首次突破32%。这些资产的本质都是——新周期的“水电煤”。哪怕上层应用迭代洗牌，算力、能源、物流这些底层核心资产，永远有刚需、有价值。更关键的是，他们的布局极度克制，稳中求进。巴菲特加仓谷歌的100亿美元，占其现金池仅约2.7%；李嘉诚的科技转型，也是增量布局，从不掏空基本盘博收益。这才是普通人最该学的财富思维：永远留足现金流和防御资产，再精准布局新赛道的确定性机会，拿下新时代的“收租资产”。
此前窃取谷歌内部AI技术，将2000页资料，准备带回国创业，并寻求融资的
此前窃取谷歌内部AI技术，将2000页资料，准备带回国创业，并寻求融资的工程师丁林葳，昨天被法院正式宣判12个月，确认其存在商业秘密盗窃罪。由于这名老哥，只是想带资料，回国创业融资搞钱，因此法院撤销了检方，关于经济间谍的起诉，但要赔偿谷歌超过19万美元。
还记得这个前谷歌工程师丁林葳吗？他带着2000页谷歌内部资料离职准备回国创业在A
还记得这个前谷歌工程师丁林葳吗？他带着2000页谷歌内部资料离职准备回国创业在AI大潮中拼一把。刚刚被判窃取商业秘密罪，12个月监禁，罚金近20万美元。不过他避免了经济间谍罪。一年后出狱回国应该不影响他继续创业。
还记得这个前谷歌工程师丁林葳吗？他带着2000页谷歌内部资料离职准备回国创业在AI大潮中拼一把。刚刚
还记得这个前谷歌工程师丁林葳吗？他带着2000页谷歌内部资料离职准备回国创业在AI大潮中拼一把。刚刚被判窃取商业秘密罪，12个月监禁，罚金近20万美元。不过他避免了经济间谍罪。一年后出狱回国应该不影响他继续创业。还记得这个前谷歌工程师丁林葳吗？他带着2000页谷歌内部资料离职准备回国创业在AI大潮中拼一把。刚刚被判窃取商业秘密罪，12个月监禁，罚金近20万美元。不过他避免了经济间谍罪。一年后出狱回国应该不影响他继续创业。
窃取谷歌内部AI技术，将2000页资料，准备带回国创业，并寻求融资的工程师丁林葳，昨天被法院正式宣判
窃取谷歌内部AI技术，将2000页资料，准备带回国创业，并寻求融资的工程师丁林葳，昨天被法院正式宣判12个月，确认其存在商业秘密盗窃罪。。。。
死谷歌，老娘专门用英语求你不管用，发了个我生气的一堆话你就通过了。你是有病吧
死谷歌，老娘专门用英语求你不管用，发了个我生气的一堆话你就通过了。你是有病吧
这就是谷歌当年为什么被踢出中国的原因，不仅仅因为技术落后，产品烂，这些都可以交给
这就是谷歌当年为什么被踢出中国的原因，不仅仅因为技术落后，产品烂，这些都可以交给市场选择。关键原因是，谷歌不是一家独立的公司，他是美国政府的意识形态武器！海外新鲜事热点现场
印度博主：够了，别再仇恨印度教徒了。谷歌的首席执行官是印度人微软的首席执
印度博主：够了，别再仇恨印度教徒了。谷歌的首席执行官是印度人微软的首席执行官是印度人Adobe的首席执行官是印度人IBM的首席执行官是印度人PaloAltoNetworks的首席执行官是印度人Micron的首席执行官是印度人总市值10万亿美元自每位首席执行官上任以来，为美国创造了8万亿美元的财富谷歌的CEO是印度人，微软的CEO是印度人，Adobe的CEO是印度人——这些确实都是事实。但这些人的成功，是个人的成功，而不是整个印度民族的成功。这些CEO的成功，确实能说明印度人在全球科技界的竞争力，但它是“精英的成功”，而不是“民族的成功”。一个印度人在美国当CEO，为美国创造了8万亿美元的财富——这到底是在帮印度争光，还是在帮美国创造财富？如果印度人真的那么厉害，那为什么这些公司不在印度本土？如果印度人真的那么厉害，那为什么印度的科技产业仍然远远落后于中国？如果印度人真的那么厉害，那为什么印度的AI、芯片、电动车、航天等前沿科技领域，仍然远远落后于中国？这些CEO的成功，并不能证明“印度人普遍优秀”，只能证明“少数印度人非常成功”。当印度网友用这些CEO来证明“印度人很厉害”时，他们可能忽略了一个事实：如果印度真的那么厉害，那这些公司应该建在印度，而不是美国。印度人真正厉害的是“人才输出”——最优秀的人去了美国，为美国创造了财富。如果印度人真的那么厉害，那印度应该留住他们，而不是让他们去给美国打工。
#当TPU走出Google机房：a16z重押“机器时代”的拐点信源：[a16z｜WhyTopFoun
#当TPU走出Google机房：a16z重押“机器时代”的拐点信源：[a16z｜WhyTopFoundersAreRacingIntoAIInfrastructure｜2026-08-28]这场访谈最抓人的说法，是AI需求“近乎无限”、关键供给已经排到2028年，以及瓶颈正转移到“模型以下”。但a16z刚刚募集11亿美元成立MachineAgeFund，芯片、内当TPU走出Google机房：a16z重押“机器时代”的拐点信源：[a16z｜WhyTopFoundersAreRacingIntoAIInfrastructure｜2026-08-28]这场访谈最抓人的说法，是AI需求“近乎无限”、关键供给已经排到2028年，以及瓶颈正转移到“模型以下”。但a16z刚刚募集11亿美元成立MachineAgeFund，芯片、内存、网络、存储和数据中心正是它准备投资的方向，因此这些判断不能脱离募资语境照单全收。反而是视频之外的两项最新披露，更能解释a16z为何此时重返硬件：[Alphabet在2026年第二季度首次把TPU系统交付到客户自己的数据中心并开始确认收入]；[Amazon则披露，其芯片业务年化收入运行率已超过250亿美元]两项数字不能直接比较——Alphabet披露的是已经开始确认、但未公布金额的季度收入，Amazon给的是按当前速度外推一年的runrate，也不是单列财务报表收入。不过，它们共同指向一个比“缺货”更重要的变化：自研芯片正在从云厂商内部的降本工具，变成可以通过云服务或整套系统向外收费的基础设施产品。a16z押注的核心，是系统效率开始具备独立的商品属性。所谓“可出售的系统效率”，不是某颗芯片的峰值算力更高，而是把计算、内存层级、互联、供电、散热和编译器组合起来，在目标质量不变的前提下，降低每个有用任务的成本与延迟，并把这种改善变成收入或毛利。传统软件公司可以把硬件藏在云的抽象层之后；AI公司却必须为每一次推理持续支付显存带宽、数据搬运、电力和折旧。物理架构因此从后台成本进入了产品经济学。视频以超大规模云厂商的资本开支证明需求，并给出2026年约7000亿美元的量级。按最新公司口径重新核对，[Amazon预计2026年资本开支约2000亿美元]，[Alphabet指引为1950亿至2050亿美元]，[Meta为1300亿至1450亿美元]，[微软对2026日历年的最新预期约为1750亿美元]。四者合计约7000亿至7250亿美元；[IEA也估计五家大型科技公司的资本开支将由2025年的逾4000亿美元在2026年再增长约75%]，视频的数量级因而能够成立。但这个合计只能确认投入规模：这些都是公司指引或预期，并非全年已实现支出；各家对资本开支、融资租赁的处理不同，而且Amazon的预算还包括芯片、机器人和低轨卫星等项目，不能把总额全部贴上“AI”标签。供给端也要做同样的降噪。嘉宾所说“全产业链基本排满到2028年”以及“某头部内存厂当前订单需要三年产能”，公开信息不足以独立验证。能够确认的是，[微软称客户需求仍超过可用产能]，Alphabet需要在第三季度临时增加第三方容量，而[IEA在2026年4月的更新报告中判断，近半年形成的HBM短缺至少可能延续到2027年底]。这些证据足以说明瓶颈仍在，却不能推出每一种器件、每一个地区都已锁单到2028年。“模型以下”之所以成为利润变量，还因为AI工作负载不是一块均匀的计算。随附的PIC与SRAM材料把这条链条补得很清楚：Prefill偏计算密集；Decode中的Attention要反复读取KVCache，更受内存容量与带宽约束；FFN又大量读取权重。SRAM适合低延迟和高带宽访问，却难以独自容纳不断扩大的KVCache；HBM容量更大，但数据在芯片、机架和数据中心之间移动时，互联功耗与距离又会成为新约束。铜互联触及信号完整性、线缆体积和能耗边界后，光互联便会从Scale-out继续向Scale-up和封装附近推进。这里没有一颗芯片能够单独解决问题，上一层优化总会把压力传给下一层。这也是视频中“每个模型定制一颗ASIC”最需要谨慎的地方。a16z用一个上限测算说明其可能性：训练一个前沿模型耗资30亿至50亿美元，假设推理收入达到100亿美元，20%的效率价值就足以覆盖20亿美元的ASIC开发。但20%的效率提升不等于能直接节省20%的收入，模型架构、上下文长度、批量、算子和服务流量也会在Tape-out、量产与验证期间继续变化。更可能出现的路线，是面向一组稳定工作负载的平台级ASIC，再用异构系统分别处理Prefill、Attention和FFN。定制单位不会无限收缩到单一模型，而会停在足以摊薄研发成本、又能保留优化空间的平台层。这会把竞争从“谁有一颗更快的芯片”推向“谁能交付一套可复用的系统”。Alphabet销售TPU系统、Amazon把自研芯片变成云端收入，意味着CSP开始具备商用基础设施平台的角色，与NVIDIA式全栈平台形成新的正面重叠。对创业公司而言，仅有一项器件指标远远不够；它还要解决封装、编译器、互联、供应链、客户验证和量产。对HBM、PIC、CPO、SRAM加速器等环节而言，需求增长也不自动等于利润增长，价值最终取决于它是否占据难以替换的系统瓶颈，以及能否通过标准、良率、认证或软件协同留住议价权。a16z最薄弱的前提仍是“需求无限”。[IEA的2026年更新显示，2025年全球数据中心用电量为485TWh，预计2030年增至约950TWh，以AI为主的数据中心用电同期可能增长至三倍；但近年单个AI任务的耗电量至少每年下降一个数量级]，资本开支的持续性将对利用率、投资回报和融资环境高度敏感。效率提升与总需求扩张可以同时发生，却不保证每一轮提前建设都能兑现回报。[按Amazon口径，截至2026年6月底的过去十二个月自由现金流已转为流出76亿美元]，公司明确把主要原因指向以AI为主的物业和设备投入增加。这不是需求崩塌的证据，却说明现金回收已经成为和供给同样重要的约束。因此，接下来最值得跟踪的不是Token总量还会增长多少，也不是资本开支能否再创纪录，而是这批专有系统能否跨过“内部好用、外部难卖”的边界。若到2027年，TPU系统销售仍不成规模，芯片runrate无法转化为可持续的确认收入与利润，同时利用率和云业务毛利被折旧持续侵蚀，那么MachineAge更像一场供给短缺交易；反之，芯片、编译器、互联和运维被封装成多个客户愿意长期采购的平台，硬件才真正重新获得软件时代曾经独享的复用经济。到那时，芯片公司、云厂商和系统厂商的边界会进一步模糊。领先者未必拥有每一项最强的器件，而是能把局部的物理效率，稳定变成客户可以买到的“每个有用任务成本下降”。这才是a16z所谓“机器时代”比一轮缺货周期更值得重视的部分。
谷歌最近干了一件挺绝的事：它不用看你的银行流水，也不用搜你的资产证明，光靠数你家
谷歌最近干了一件挺绝的事：它不用看你的银行流水，也不用搜你的资产证明，光靠数你家楼下有几家咖啡馆、几个公交站和几栋高层住宅，就能精准预测你这个社区的平均收入水平。最骚的操作是，谷歌的研究人员自始至终压根没告诉过AI到底什么叫“富裕”，什么叫“贫穷”。这个模型叫S2Vec，是谷歌EarthAI计划下的最新成果。它的工作原理非常优雅：把一个区域内所有的建筑物、道路、公园和店铺，全部转化为分层的矢量图像。比如一个网格里有三家咖啡馆和一个公园，就会被映射成特定的像素值。接着，AI就像计算机视觉模型看照片一样，去“阅读”这幅城市地图。它的训练过程才是真正的精髓所在——掩码自编码（MaskedAutoencoding）。简单来说，谷歌把一张城市地图挖掉一块，让AI做“完形填空”。当模型看到一丛高层住宅紧挨着地铁站，但中间空了一块时，它就会理直气壮地预测：这里应该放一家生鲜超市。把这种完形填空在全世界的地图上重复做上几亿次，AI居然自己悟出了人类城市规划的“深层空间语法”。根本不需要人类专家去标注“这里是金融区”或者“那里是郊区住宅”，模型仅凭建筑与设施的相对几何位置，就自己推断出了城市组织的内在规律。这套训练最终会为地球上的每一个坐标生成一串数字，也就是“空间嵌入”（Embedding）。这串数字就像是地块的数学指纹。把这个指纹丢给后续任务，S2Vec就能直接估算出这个区域的人口密度、中位数收入，甚至碳排放量。在完全没见过的全新区域（零样本地理外推）预测上，S2Vec的表现碾压了一众传统模型。它不仅在社会经济预测上击败了GEOCLIP，甚至追平或超越了纯看卫星图的RS-MaMMUT模型。这里有一个非常关键的认知差：过去做遥感预测，大家极度依赖卫星照片，但卫星照片其实有硬伤。卫星视角只能看到屋顶、绿化和地貌，它不知道屋顶下面到底藏着什么。而S2Vec用的地图矢量数据，虽然看不到树叶，但它清清楚楚地知道这个屋顶底下有三家咖啡馆、一家药房和一个公交站。不仅更新速度快、处理成本低，对人类社会经济活动的捕捉颗粒度也远超卫星。当然，只看矢量地图也有短板，它测不出植被覆盖率和地形。于是谷歌把S2Vec和卫星图像模型进行融合，组成了强强联手的多模态预测，直接刷新了地学预测的上限。目前，谷歌的EarthAI已经在暗中组建了一套“三体人级别”的遥感矩阵：PDFM：负责预测人口动态；RS-MaMMUT：负责解读卫星遥感视觉；S2Vec：负责剖析人类建构的物理环境。这三个基础模型一旦叠加在一起，系统读懂一个社区的速度和深度，已经完全超越了在当地生活了十年的老住户。以前大家选房子、聊社区，总觉得自己在追求“独特的生活方式”或者“中产的气质”。现在看来，在算法眼里，我们那些看似随性的生活选择，不过是极其规律且平庸的几何像素点罢了。只要你在地铁口旁边连续开出三家精品独立咖啡馆，算法甚至都不用问你的工资，就会在后台悄悄把这块土地的中位数收入调高几个档次。
