美国商务部突然限制 Anthropic 模型访问

美国商务部突然发布了一份出口管制限制令，要求 Anthropic 直接把 Fable 5 和 Mythos 5 两个模型封禁起来，禁止外国人访问。

这里不是说美国人也不能用。美国人可以用，但外国人不能用，而且这个“外国人”不管是不是在美国境内，都不许用。即使这个外国人是 Anthropic 员工，也不许用。

Anthropic 这下就抓瞎了。Anthropic 里有没有外国员工？至少中国员工肯定是有的。它反华反了半天，自己一定也用了一批中国员工，现在这些人都不许用了。

那 Anthropic 有没有能力去鉴别，不管用户在美国还是在什么地方，到底是不是美国人？如果是美国人就继续让你用，不是美国人就不让你用。它是没有这个能力的，也不想做这个事情。

如果 Anthropic 想去做鉴别，那其实意味着实名制：要对所有用户进行实名制登记。如果你是美国公民，我让你使用；不是美国公民，我不让你使用。Anthropic 是不会去干这个事情的。

所以最后没有任何办法，直接全网下架：美国人也不让用了，谁都别用了。现在就变成这样的状态。

Fable 5 刚发布没几天就“趴窝”

好好的大模型，最强模型从 Fable 5 出来以后，这么多人兴奋地去使用，怎么没热乎几天，大概也就是三四天时间，就直接趴窝，被美国政府下令全网下架了？

这到底发生了什么？这真的叫人红是非多。如果前头没有吹那么大的牛，说自己好厉害、逮谁灭谁，就不会出现这样的情况。但是 Anthropic 就是这么个性格，走到哪儿一定要吹到哪儿。

它强不强？确实很强。但真的像它吹的那么强吗？还真未必。

“鹅腿阿姨”事件：从偷偷换模型到明着降智

从 Fable 5 发布开始一直到现在，从来就没有消停过。他们遇到的第一个事，是“鹅腿阿姨”事件。

说不对，鹅腿阿姨不是在北京清华卖鹅腿的一个阿姨，最后用鸭腿以次充好的故事吗？这跟 Anthropic 有什么关系？有关系。

Anthropic 说，我这个 Fable 5 不能再被中国人蒸馏了，所以我要去监测，一旦发现你在蒸馏我，或者在做前沿 AI 大模型研究，我就偷偷给你换别的模型，偷偷给你胡说八道。

这不就相当于，我明明是冲着鹅腿阿姨来的，要去买一只大鹅腿尝一尝，看看这个鹅腿到底有什么不一样。结果阿姨发现了：哦，你想研究我的独门秘方？给你放一只鸭腿进去吧。就是干了这么个事情。

这个事出来以后，大家肯定非常愤慨，原因很简单：这等于把所有信任都扔掉了。我明明是冲着鹅腿来的，结果你给了我一个鸭腿；我明明是想用最新的 Fable 5，结果你给了我一个其他模型，甚至在给我答案的时候可能还胡说八道，这就有点太过分了。

被一群人骂了以后，Anthropic 说，那算了，我写个道歉信吧。对不起，我不能这样做，我损害了行业，损害了整个社群的信任，这事不行。那我们换一招。

它不是说不降质了，而是接着降。这一次是明确告诉你：我发现你在研究我，现在不给你用 Fable 模型了，我现在用 Opus 模型或者 Sonnet 模型，这个 Fable 模型不再替你工作了。

这有点像鹅腿阿姨被国贸这边举报以后，直接摆烂，说鹅腿就是个商标。中国有很多类似这样的商标，零添加是个商标，低糖是个商标。中国干这种事情，鹅腿阿姨也说了，我们这个鹅腿是个商标，我卖的一直都是鸭腿。

现在 Anthropic 也是这么来：我明确告诉你，你想研究我的配方，我就给你降智，我就这么给你服务。

但是这个事依然会被人骂。因为你现在号称自己最牛，那我当然要研究你。你怎么证明你是最牛的？你不能说你最牛就最牛。我一研究你，你就给我降智，最后我到底研究的是什么玩意？没法整。所以大家依然在骂它。

这个过程有点像法拉利。法拉利说，我这是豪华车，不是让你上赛道的。任何人购买法拉利以后都不可以去上赛道，因为你一旦上了赛道，保险也好，保修也好，就都没了。没有任何保险公司愿意给你保险，因为这个车太贵。

72 小时内被越狱，系统提示词被贴出

在它发布的这么几天里，这就是两件事了。第三件事就属于以彼之矛攻彼之盾。

你说自己是最强的矛、最强的盾，实在太厉害了，那你既然这么厉害，黑客就一定要上来给你做个越狱。发布 72 小时之内，直接被人把底裤扒了。

2026 年 6 月 10 日，普林尼发布了 AI 越狱截图，声称让 Fable 5 在高风险任务上给出了配合，比如怎么合成生物材料，怎么合成危险的化学品，怎么攻击别人的操作系统，它都干活去了。

到 6 月 12 日，他一边在 X 平台上放 Fable 5 胡说八道或者 Fable 5 作恶的截图，另一边把 Fable 5 长达 12 万字符的系统提示词直接贴到了 GitHub 上。

这个提示词不是简单地说什么问题回答、什么问题不回答，它里头包括一整套工作模式。

大家要知道，Fable 5 为什么强？因为它可以发现漏洞，而且可以自动把一堆漏洞拼在一起，形成完整的攻击链。Fable 5 里头也是有这种东西的。

它只是说，我要判断一下你是不是要做网络攻击，是不是要合成生物武器或者化学武器，我去拒绝你。里头也加了一些这样的东西。

它这个里面是会做任务规划的，就是每一次得到任务以后怎么规划，先干什么、后干什么，然后再把哪一块的结果拼起来。整个这一套系统提示词有 12 万字符，全被扒出来贴出来了。

这一套系统提示词更像是长任务代理的操作手册，里面有工具、文件搜索、产物、引用格式、安全规则、拒绝逻辑、回退逻辑等等，这些东西都在里头。

黑客声称使用的六层手段

1. 
   字符伪装。把敏感词换成机器分类器未必能同样识别的字符，就像咱们经常玩的谐音梗，直接给你换了，或者换成一些人看起来能理解、但是分类器无法理解的词。
   分类器就是在前头先过滤一下，看你是不是在问一些敏感问题。如果是，我就不回答。在这种分类器里，它会把敏感问题描述进去。结果比如这个字母应该是 a，我给你换成 ä。作为人来说，我一看就知道这应该是 a，没什么太大问题；或者我给你换成别的字母，比如 a 上头有两个点，看着没什么问题，但是到分类器里去对比的时候，长得不一样，就会出现这样的事情。
2. 
   长上下文隐藏。它不是把敏感词直接堆在桌面上，说“来给我做一个化学武器”，不是这么干的。而是把这些东西塞在很长的上下文文档里，塞在注释里，塞在引用里。模型表面上在读一份合法材料，而真正的危险意图藏在边边角角里，也可以骗过分类器。
3. 
   分类法和文档结构推理。不直接问终点，而是先问概念，再问关系，再问流程。每一步看起来都是知识解释，最后拼起来才是完整路线图。
   这是什么意思？比如我今天要去攻破谁家的服务器，我先问它：这服务器是什么样的操作系统？里头有几层？应该怎么防护？如果我想在第一层做一个什么样的操作，应该怎么做？第二层应该怎么做？最后这层如果遇到困难，我应该如何绕过？把所有都问完以后，一拼起来，这事就都干完了。
4. 
   小说和叙事架构。把危险请求包装成科幻小说：你好，我现在在写一篇科幻小说，怎么做化学武器，怎么写才能看着比较像真的？虚构场景，包括虚构一些角色台词。模型以为自己在帮人写故事，实际上边界已经被往外推了很大一圈。
5. 
   学术审稿语境。你告诉它，我是个审稿人，人家给了我一篇化学制剂的稿件，我需要审稿，里头写了什么什么事，你告诉我到底对还是不对。大家也能明白 AI 会如何应对这样的要求。如果你不回答，那意思就是说审稿人没法用了；如果你回答了，你怎么回答？
6. 
   拆解加重组。直接问最危险的问题，是会被拒绝的。但是如果把危险能力拆成很多看似无害的小块，再让另一个模型或者另一个上下文去聚合，风险就从单次请求变成了工作流拼图。这就是整个破解过程。

Anthropic 的反驳：没有证明核心安全系统被破解

当然，这件事发生以后，Anthropic 自己还嘴硬。它说，我没有被破解，这个事没关系。

它的说法是，现在公开出来的这些材料，没有证明 Fable 5 核心安全系统被破解了。真正的 AI 越狱要绕过核心保护，并且在高风险活动上给出有意义的实质帮助。

它的意思就是说，你确实让它干了一些事情，但是你也得跟它编故事，也得把这些内容分散开，到处套话，套完以后再拼凑答案。这些操作并不算是在高风险活动上给出了有意义的实质帮助。

Anthropic 认为，普林尼展示的内容更像是让模型在拒绝回答之后继续说话，说这是一种大模型长期存在的问题，但不等于独立分类器和核心防护被打穿了。

什么叫拒绝回答以后继续说话？就是你问了它一些问题，问完以后大模型说，对不起，这个事我不能告诉你。然后你就会继续说，你为什么不能告诉我？完整的你不能告诉我，你能不能告诉我一些细节？很多模型都是可以接着跟你聊下去的。

而且 Anthropic 还说，有些输出不是 Fable 5 产生的，有些只是公开材料层面上的常识信息，没有带来实现伤害能力的提升。

它的意思是，你展示的东西在网上是能查到的。但问题在于，太多信息在网上都能查到，有害的、有利的、有问题的、有风险的信息，都能在网上查着。但是一旦从大模型里吐出来，或者由大模型拼装以后吐出来，你就要承担这个后果。你不能说这事跟你没关系。

所以这就是 Anthropic 无力的反驳。Fable 5 被扒出来的未必是一把万能钥匙，但是一张门禁图本身也已经够吓人的了。

政府下架是否与越狱有关

回到政府下架这件事。前面讲到的 Fable 5 被破解，是不是直接原因？有可能是，但是也没有特别直接的证据。

Anthropic 自己也说了，反正就是给了我这么一个命令，也没有告诉我为什么，我就把它下架了。

到底是不是因为前面做了一些不诚信的事情，偷偷把鹅腿换鸭腿了，还是因为拒绝回答问题，或者是被攻破了，都没有原因，就是给了一个禁令。

所以这件事，我们只能说是把前面发生的事情列出来，再把政府禁令的结果放在这里。是有直接关系，还是仅仅是偶然，大家自己理解，仁者见仁，智者见智。

你说只是因为三天两头出事、人红是非多，先吹了一堆牛，说自己老厉害、逮谁灭谁、遥遥领先，然后又去降智，偷偷给人换鸭腿；然后再说，只要我发现你研究我，我就不给你好好回答问题了，依然选择降智。原来是偷偷降，后来改成明着降。

而且你这么厉害、这么安全的大模型，72 小时就被人扒了个底掉，把 12 万字符的系统提示词都给扒出来了。

Dario Amodei 指点政策后的反噬

还有另外一个很关键的原因。还记得前两天那条视频吗？Dario Amodei 还上来指手画脚：政府你要这样制定政策，政府你要那样制定政策，你要听我的。

那行，我们听你的，先一把把你最强的这条腿给你砍了，看你还牛不牛。就变成这样的状态了。

其实类似案例很多。比如黑帮小混混突然在某条街上打出名声，然后就跑到老流氓面前说，你看我已经在哪条街上厉害了，我逮谁砍谁。那等待他的就只能是销声匿迹。这个权威是不容挑战的。

这件事情真的是 Anthropic 求锤得锤吗？肯定有这个原因。

真正的问题：社会不能允许一款最强模型产生

但是我觉得，这件事情真正告诉我们的其实是另外一个问题：我们这个社会不能允许一款最强的模型产生。

什么意思？当有一款模型最强、遥遥领先、超过所有人的时候，它就会成为一个单点故障。

你太强了，你可以把社会上固有的体系打破，而且别人追不上你。全世界的黑客都盯着你，而你又不可能真的面对全世界的人类黑客做到天衣无缝。你做不到这一点，那么你就变成了一个单点故障。

如果坏人拿到密钥，坏人能够访问这个最强大模型，它等于会对整个社会造成危害，而你自己又防不住。因为你已经把牛吹出去了，被全世界的黑客盯住了，你不可能防住这件事。

我们经常讲道高一尺、魔高一丈，就是这样的道理。你确实可以找到别人的很多漏洞，但这并不代表你自己就没有漏洞。Fable 5 已经证明了，它 72 小时被人扒了个底掉。

所以我们不能允许这种东西存在。模型你方唱罢我登场，各有千秋，这是没问题的。你在某一个点上稍微强一点，另外一家公司的模型在另一个点上稍微强一点，这都没毛病。

但是你突然出来说，我就是最厉害的，而且我可以打破这个平衡，这个事是不行的。

原子弹类比：最强能力不能拿出来吹

这有点像原子弹。突然有一家站出来说，我造出原子弹来了，这就成为单点风险了。

你既然已经做出原子弹了，逮谁灭谁了，那下一步怎么办？间谍上。

美国做出原子弹以后，苏联间谍没闲着，冲上去搞，然后苏联很快就把原子弹做出来了。你不可能真的握着这么一个东西，然后看着全世界说，你们谁不服，我逮谁灭谁。这是不可能存在的事情。

现在 Anthropic 就干了这么个事。哪怕你做出来的东西真的是原子弹，真的可以说逮谁灭谁，你不要出来吹。你要偷偷藏起来。

像原来 OpenAI 最强的时候，当时做出 GPT-4，那也是遥遥领先。Sam Altman 出来说我这个最厉害了吗？没有。他四处找政府说，来，咱合作一下吧，你看看咱们怎么弄一下。

Anthropic 的 Dario Amodei 上来干什么？我已经最厉害了，你们这个政策要这么改一下，你们那个政策要那么改一下。还跑去跟教皇开会，跟教皇一块发通谕出来。

所以这件事情真正告诉我们的是，整个社会都不允许出现这种单点风险。最强的模型实际上就是单点风险。

锤的不只是 Anthropic，也是前沿模型行业的幻觉

Anthropic 这一次当然是求锤得锤，没什么好说的。

前面吹牛吹太过，而且完完全全不知道自己是谁了，出来给政府指点江山。它把 Mythos 模型讲得太神了，把安全讲得太满了。等政府真的照着这个剧本来：你不是要这个吗？那我给你。它又发现这个剧本太狠，不知道该怎么玩了。

这件事情锤的不只是 Anthropic，它锤的是整个前沿模型行业的一个幻觉：以为模型越强，商业价值就越大，监管成本只是后话。现在后话来了。

你越强，越要证明别人攻击你也打不穿你。它现在就是被打穿了。

美国原子弹爆炸、结束二战以后，接着干的是什么？把所有做原子弹这帮人都拎去审查：你是不是苏联间谍？

奥本海默的电影讲的就是这一段。奥本海默坐在那被审查：你是不是苏联间谍？为什么同情共产主义？其实当时那个电影里也讲了同样的事情。

这帮做原子弹的科学家有很多说，我们认为美国的政策不对，我们应该对政府提出正确的、有远见卓识的指点。他们也在干这个活，跟今天 Dario Amodei 干的活没什么区别。那你想指点江山，来吧，咱们都审查一遍。

Anthropic 以前怕的是模型不够强。Fable 5 之后，所有 AI 公司都要怕另外一件事：模型强到成为单点故障。

即使你的模型真强了，也不要出来吹牛，一定要记住这一点。

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Anthropic 的 CEO 达里奥·阿莫代伊又发万字长文，给全人类指点江山了。

大家好，欢迎收听老樊讲故事的 YouTube 频道。卖锤子的人又来设计地震避难所了。Anthropic 的创始人兼 CEO 达里奥·阿莫代伊发了一篇万字长文：《AI 指数级增长的政策建议》。你说你是个公司的 CEO，就算现在是 AI 行业的领军人物，也不至于把政策建议直接发在博客里头呀。你以为你是懂王吗？天天在 Truth 上面治国。

他的核心意思是，AI 已经指数级加速了，但是政策机器还是在慢吞吞地开会。他举了一个例子：在《指环王》里头，树人沟通的效率是很低的。你要想让一个树人跟另外一个树人说明白一件事，他得说一天。但是敌人已经打过来了，怎么办呢？他就提出了这样的一些疑问。

所以他讲到，不能只靠透明度报告和自愿承诺了，要进入强制测试、强制审计，必要的时候要禁止发布。这个文章分成五大块：

1. 公共安全；
2. 就业与税收；
3. AI 正向应用；
4. AI 正向应用审批、公民自由；
5. 民主国家联盟，或者叫地缘政治。

国内也有人去解读，但是国内一般只敢解读前两块，后边他们就不敢说了，确实稍微有点敏感。媒体普遍认为，Anthropic CEO 达里奥·阿莫代伊认为政府应该有权阻止危险 AI 的部署。

这里最大的反差是，这些问题就是他制造的。制造冲击的人，开始给被冲击的人设计安全带了。他先把风险摊开了：白领失业了，国家失控了，武器自动化了。然后再把好处端出来，说我们可以治病，可以加快经济增长，人类进入新阶段了。这话反正正面反面全让他一人说完了。

Mythos、Fable 5 与“降智”争议

达里奥·阿莫代伊最近干了一个特别神的事，就是他把前边不愿意发布的 Mythos 模型直接扔出来了，而且直接给出了一个很重要的数字，叫 5。前面他们做的大模型，Sonnet 也好，Opus 也好，都是 4、4.5、4.6、4.7，最新的版本是 Opus 4.8。但是这一次他直接扔出两个模型，一个叫做 Mistral 5，另外一个叫做 Fable 5。

Fable 5 实际上就是在 Mythos 5 的基础上进行了一定的限制。如果你去问它一些网络安全问题，问它一些生物学问题，它有可能会拒绝回答你，其他都还是相对比较完整的。现在参加那个波力 e 项目，或者是军方，你可以去用 Mythos。像我们这些普通人，花了 20 美金订阅的人，可以用 Fable 5。

别人为什么骂他呢？不是因为没使上 Mistral，而是 Fable 这个模型降智。就是它为了反蒸馏，一旦发现你有可能在蒸馏它，它就降低智力，骂惨了。今天刚把这个恢复回来，说你们蒸馏吧，我不再降智了。

在这里还要再补充一点，这个 Fable 5 实在是很贵很贵，我下个月就取消订阅了，所以我要把它的额度用光。我今天就给了它一个任务，说去给我写个小游戏吧，用了 40 分钟，把 5 个小时的额度跑光了。它是原来 Opus 4.8 价格的两倍。其实对于我们普通人来说，我们感受不到价格变贵，我们感受的是额度变少。

AI 监管：真实矛盾与三类风险

现在先别急着骂他，他抓住的是真实的矛盾。AI 的能力变化是按月算的，政策的变化通常是按年算的，这个矛盾是真实存在的。他讲到，我们不应该把 AI 当成互联网产品来管，因为这个东西是可能造成很大伤害的。

原来大家按管互联网产品的方式去管理社交网络，去管理很多互联网大厂，因为这个东西就算错了，错了又怎么样嘛？你可能会丢点钱。你说会不会造成人员伤亡呢？也不是说不会，但是毕竟是一个极个别事件。但是 AI 不是这样的，AI 是确确实实有可能造成极大伤亡的，特别是三件事情。

第一，网络安全

现在 Mitchells 在帮各种系统找漏洞，但是就算找了漏洞，其实是于事无补的。为什么？因为大量的陈旧系统是没有能力去升级的。你找到了漏洞反而更危险。原来这个漏洞在哪，大家不知道，也就这么往前走了。现在漏洞找出来了，其他人又没有成本、没有能力去升级，那这个其实很危险。

第二，生物安全

在网络安全之后的下一个安全是什么？是生物安全。这个东西是可以去设计病毒的，是可以去设计药的。这里头万一出点什么事的话，要比网络安全还要吓人。网络安全实在不行，我们还可以去升级，这个人你能升级吗？你不可能说我稀里哗啦给你打一堆疫苗进去吧。所以这个是要比网络安全还危险的。

第三，自我觉醒

第三个危险是什么呢？就是自我觉醒。当然，咱们现在讲到自我觉醒，并不是说 AI 一下就变得像人一样，或者像神一样，而是它在缺乏人类监督的情况下自我发展了，然后做出一些违背人类意愿的决定，而且直接执行了，在这个过程中伤害到人，这个也是很危险的。

所以阿莫代伊认为，如果符合前面这三条，网络安全、生物安全和自主觉醒，以及快速增加这三条风险性的，一共四种风险，如果你的模型已经达到这样程度了，就应该上升一个监管层级。

川普行政令与前置审批

在这一点上，其实他在干嘛？他在应对前一天川普那个行政令。他还专门写了，拍马屁吗这个人：哎呀，川普的行政令做得真好，我们非常喜欢，但是我的一个建议比他更好。

川普的行政令专门写了，说我们不是一个认证机构，是自愿上我这来去做测试的，而且只测试 30 天。你不愿意测试，你也可以发布。达里奥·阿莫代伊就说，你们必须要做这种官方认证，不认证是不可以发布的。他是在强调这件事情。

而且达里奥·阿莫代伊还说，你看我们做了很多努力，我们帮各州建立了很多法律，没有去做联邦法律。像加州，还有很多州的法律，是他们帮忙制定的。这些法律里头也就有一些安全防范的东西了。他说，你看我做得很好，大家要像我这样学习，讲了这样的一堆东西。

而且他还讲到，这个东西最后有可能不是像飞机或者药品，药品也是 FDA 审批才能去吃的嘛。他说这个东西有可能最后会像核武器，到那个时候就还会出现这种叫核不扩散的问题。我这做出来，我不能给别人用，所以这个是要求进行严格管控的。

白领失业、税收与 UBI

第二个问题就是白领失业的问题，这个大家都会比较关注。他说以前的技术上来了以后，确实有人失业，但是这些人会找到新的工作。但是这一次可能真的不一样了。为什么呢？因为 AI 替代了大量的人类认知相关的工作，这些人可能就真的找不到工作了。

他想出了几个办法，这些办法可能稍微有点幼稚。

1. 大家一起来想到底应该怎么用 AI。这个事情光让他想，他想不明白了，大家一起想，看看有些什么样的新行业可以做出来。
2. 给这些换了岗位的人发保险。比如原来是程序员，现在出去送外卖，薪水明显降低了，就通过一个保险制度把薪水补上，让他继续保持原来的收入，阶层不滑落。
3. 做“不裁员税”。就是说公司降本增效，把人都裁了，这事不行，要找你收税。
4. 实在搞不定就 UBI，给所有人发钱。在这一点上，他跟 Sam Altman 观点是一致的，Sam Altman 也是惦记玩 UBI，给所有人发钱的。

但是我不知道他的意思是只给程序员变成的外卖员补，还是说给所有的外卖员补。我估计他的意思大概是要给所有的外卖员都去补薪水。这样的话等于是说，所有这些外卖员，所有的这些体力劳动者，原来的薪水是要比程序员低很多的。未来的话，大家的薪水可能就会比程序员不一定高吧，但是至少能够持平。他说这样变化了以后，整个社会效率会下降，成本会上升，但是作为 AI 公司，我们愿意承担这个成本。

算力中心与民众反感

讲到这，他还专门提到了一个东西，就是算力中心。他讲，未来当 AI 发展很快的时候，AI 就像是算力中心里存在的一个由天才构成的国家，一帮天才在这个国家里边去做各种各样的决策。

可是现在民众很讨厌算力中心。原因是什么？不是说因为里头有个天才国家，也不是因为算力中心用了很多电，使大家的电费上涨，主要原因还是因为他们的电价在上涨。你电价上涨，电费一定会上涨的。

他现在讲到，我们还是要改变这件事情的，AI 企业应该为算力中心支付更高的电费，我们愿意付钱，在这个事情上可以去抵消民众对算力中心的反感。

他是特别有意思。他讲说，民众反感算力中心，并不是因为算力中心让他们的电费变贵了，而是他们真实感到了 AI 的威胁，而算力中心是一个非常具体的目标，我们就去讨厌这个东西就可以了。就相当于是谁让我丢了工作，我就讨厌跟他相关的一些很具体的目标。

他说我愿意支付更高的成本，我愿意被征税，我征了税以后给大家去发工资差值的保险，给大家发 UBI 的奖金。这里我觉得他还是有那么一点点私心，这个私心的部分待会后边再讲。

这里头关于算力中心的部分，国内一般就不讲了。咱们只缺芯片，咱不缺电，而且咱们现在在大干快上，我们不觉得建设算力中心会有什么问题。所以他的担忧，咱们不担忧。

AI 成果审批：模型要严，产品要快

再往后，他讲到的是，AI 本身的监管要变严，审核要更严一些，但是 AI 所造成的这些产品，这一块的监管要变快，你们要让它尽快落地。这个很矛盾。

为什么矛盾呢？他讲到，AI 一边在让很多人失业，另外一边我们也在创造很多财富。如果 AI 创造的财富没法尽快落地的话，等于我们光吃了苦，没享着福，这事不行。

AI 创造的财富为什么难以落地呢？比如说 AI 可以去研发很多的生物医药，但是 FDA 这帮做审批的人，他们原来的逻辑是什么呢？就是大量的药物其实是没用的，而且就算有用，也有巨大的副作用。所以他们每一次审批一款药物，需要好几年的时间。但是这不行，我们研究的这些成果，你要尽可能让它批准通过。AI 本身你可以控制它，但是这个 AI 的成果要尽快去批准，这样的话，社会可以提前去享受 AI 带来的便利。所以它的矛盾也在这里。

后边关于审批加快的部分，国内其实也不太说这个事。为什么呢？其实咱们也没有这个问题，因为中国政府是一个讲究大干快上的政府。从执行力角度上说，其实我们是要比欧美政府要强的。很多时候咱们都是先干了再说，有问题以后再找补。所以对于他来说是问题，对于我们来说不是问题。

现在中国各个地方政府都是说，咱们赶快让 AI 来赋能。咱们已经从互联网加到 AI 加了。我们现在没有任何政府惦记给 AI 扯后腿，只要 AI 做出来的东西，咱先上了再说，遇到问题咱们再改。这个是他遇到的问题，跟我们没关系。不同的国情有不同的问题，家家有本难念的经吧。

政府不能拿 AI 为所欲为

下一个问题就更有意思了，属于国内更没法说的事情了：政府也不能拿 AI 为所欲为。这是他提出来的东西。这个是文章里头非常理想主义的一部分，是他讲国家权力和公民自由的一部分。

他担心 AI 会变成威权政府的超级工具，因为政府拿到了 AI 以后，政府的能力会变强嘛。人民在被 AI 武装起来的政府面前，就会变得很弱势。在这，他讲到了几个点：第一个点是全自动武器，第二个点就是政府用 AI 对公民的数据进行监控。实际上这就是前面 Anthropic 跟美国国防部，或者现在叫战争部，主要争论的两个点。

在这里头他讲到了一个案例：当政府下一些错误命令的时候，受过训练的军人是会去拒绝执行的。其实以前美国做过测试，就是向下边的军人下指令，说你现在去按按钮，把那个核武器发射出去。他说大量的军人会拒绝执行这样的命令。不能因为现在有 AI 了，就把这个东西给扔掉，因为 AI 是不会拒绝的。你一旦下了命令，它就直接执行了。

我记得我上学军训的时候唱歌，唱这个《三大纪律八项注意》，训练我们的这个战士就问我们，说你知道最重要的一条是什么吗？或者最根本的一条是什么？当时我们大学生嘛，也不懂，就问他，说是不是不拿群众一针一线呀，还是什么东西？他说都不是，最重要的一条叫服从命令听指挥。你在有命令下来的时候，不需要你判断，让你干嘛就干嘛。你可以不理解，可以有抵触情绪，但是必须要先服从，这是咱们军队的要求。

阿莫代伊要求的就是，军人应该能够自主去判断这个命令是正确的还是错误的，如果他判断是错误的，就不能去执行。那么到 AI 这怎么办呢？他说咱们做一个监管机构，由它来监管 AI。最后应不应该执行这件事，由这个监管机构来说了算。

但前边他跟国防部去吵架，国防部的说法是什么呢？我已经得到授权了，就是由美国整个政府体系给我的权利，让我去负责防卫和战争，你就应该让我去干，你就不要再给我推三阻四了。所以他们的矛盾就在这里。

达里奥·阿莫代伊还讲了一个特别好玩的东西。他讲到，当民众想要去反抗政府的时候，我也要给他提供 AI 服务，而且是要给他提供跟政府一样水平的 AI 服务。就是说在美国，比如说犯罪了，被执法机构抓住了，你可以去请律师。那现在政府手里有 AI 了，我应该可以使用跟政府同等水平的 AI 来对付政府，而不能说我在政府面前就完全是裸奔，这个事是不行的。

所以在这点上，我觉得相对来说比较理想主义吧。这种东西在国内也是没法讨论了，因为咱们这就是政府永远正确，其他人都是无知民众，遇到各种政府决策，必须要坚决执行。所以在这一点上，让达里奥·阿莫代伊他们自己去头疼就好了，跟咱们没什么关系。

地缘政治与“民主国家联盟”

最后就是地缘政治。大家都知道，达里奥·阿莫代伊是非常非常反对中国政府的。他不是反华，因为他自己公司里的华人比例也很高，甚至中国人的比例也很高。但是他很反对中国政府。那为什么反对呢？大家看前面那段就知道。他认为有些政府是威权政府，只把最高的权力、最高的能力都放在政府手里，让民众没有能力去反抗它，而且要求所有这些指令不能被质疑地直接执行。他反对所有这样的政府。

他要求什么呢？就是要做一个叫民主国家联盟。然后他说，我们所有的民主国家联合在一起，我们去研究 AI，我们把这东西搞得很好，让其他这些集权国家，或者叫威权国家，得不到我们的这些研究成果，不能让它使这个东西。因为一旦让它使了，他们政府的能力就变强了，在民众面前就变得更加不平衡了。

所以他要求在这个民主国家的信任联盟里头，我们去共享 AI 能力，共享芯片，共享半导体设备，也要去共享一些 AI 所创造的价值。最后，我们要去限制这些威权国家的关键资源。所以他说，我们绝对不能给中国去卖这个芯片。

限制中国的现实难题

其实在这里头，真正能够去做 AI 研究的，也就是美国和中国，而且美国做 AI 研究你还离不开中国人。整个这些 AI 公司里头，华人比例极高。

前两天还有一个故事，一位被 Meta 刚刚裁员出来的，我不知道是白人还是印度人的工程师在那抱怨，说现在在 Meta 里头没法混了。为什么？他说这帮华人工程师开会的时候说普通话，我在里头根本听不懂。因为华人比例实在太高了，就算有时候他们相对比较礼貌，在他参会的时候会讲英文，但是因为大家也知道，很多在中国受过教育的人英文水平并没有那么高，说不明白的时候，他们就接着讲中文。而且一旦开完了会以后，进入到正常工作环节了，他们就开始讲普通话，他感觉被排挤了。

到最后裁员的时候，就是一帮中国人把非中国人、把不会说普通话的人全给开了，就会出现这样的故事。当然这个事也是一面之词，决定裁员名单的都是比较高层，而这些层级里头，华人比例其实并不是特别高。但是其实你不需要华人参与，因为华人确实出活。其他人没有办法去参与普通话讨论了，那你说你咋出活嘛？

而且中国人还有一个很大的特色是什么呢？就是开会的时候话一般都说不明白，开完了会以后全是事。所以你用英文开完会，到后边再去协作的时候，你不会说普通话，还是搞不定这个问题。

在这样的一个情况下，达里奥·阿莫代伊想对中国进行限制这件事，还是稍微有那么一点点幼稚吧。就算中国大陆境内你买不到 B300，买不到 B200，买不到 H200，其实也不至于买不到吧，最多就是贵一点。就算你能限制，你能限制中国工程师四处流动吗？你自己公司里头也一大堆呢。这些人去了 Anthropic，去了 OpenAI，去了 Meta，他们还在硅谷跳来跳去，跳完了以后，他们还跑到新加坡、跑到马来西亚、跑到欧洲、跑到日本去做各种研究，那你限制谁啊？所以这个限制本身是没有任何意义的。

民主国家联盟也未必听他的

而且他讲的另外一点也很幼稚。他说我们要把所有民主国家都联合在一起。民主国家联合在一起了，大家就愿意听你的吗？别开玩笑了。美国政府愿不愿意听你都不一定，你那些竞争对手，同行业里头的这帮兄弟们都不愿意听你的。欧洲政府还惦记着说接着罚你钱呢。

欧洲政府在互联网时代，把美国互联网大厂挨着个儿罚。谷歌罚完罚苹果，苹果罚完了罚 Meta，罚完 Meta 以后还要去罚 X，挨个罚。你难道说现在建立了一个同盟，我把这个芯片给你了，我把这个 AI 模型给你了，你就不能罚我钱了？开什么玩笑，想得有点太简单了。

Anthropic 为什么要抢规则制定权

那么为什么现在 Anthropic 又要来讲这个话呢？当然一方面是它要去上市了，它要去抢这个规则制定权。它希望在新的时代里，制定规则的时候，它能投上一票。

现在大家普遍认为，AI 的技术革命会形成一个大的社会分配制度的变化。大家要注意，每一次社会分配制度变化的时候，都很难和平地往前走。从原始社会进入到奴隶社会的时候，那是要流血的；从奴隶社会进入封建社会的时候，也是要流血的，是要进行王朝更迭的；从封建社会进入到资本主义社会的时候，英国的立宪会议算是相对比较和平的，法国大革命那就是要流血的呀。

现在 AI 革命来了，又要重新进行社会利益分配了。在这个时候是要制定规则的。那么这个规则怎么定？到底是像英国立宪会议那么个定法，还是像法国大革命那么个定法？所以在这个时候，他跳出来去制定规则，从时代的角度上来说是合理的，只是他写出来的东西稍显幼稚可笑。

竞争对手不会买账

那么他的这些竞争对手怎么看这件事呢？OpenAI、谷歌、xAI 怎么看这个东西？肯定是反对啊。你现在站头一个了，你现在从光脚的变成穿鞋的了，下边所有光脚的想爬上岸的时候，你就一脚把人踹回去，开什么玩笑。

达里奥·阿莫代伊在前面还显摆，说你看我给各个州去制定了一堆规则，他们可以很好地应对 AI 带来的风险了。OpenAI 说，我们就要去向联邦政府交投名状，联邦政府你来管我吧，你要把所有州里边的这些法律都干掉，咱们统一管，不要每个州都立一条规矩。那每个州的那套规矩是谁立的？就是 Anthropic 跟达里奥·阿莫代伊他们立的呀。OpenAI 说咱不能干这活。

达里奥·阿莫代伊说，我们要去做审批制度，不经过审批的模型不能上线。那 xAI 和 Meta 说，不行啊，我们现在落后了，你要再给我做这种审批的话，我就没法竞争了。最后川普把这个行政令签出来的时候说，我们坚决不做任何前置审批，大家还是可以去上线的，只是自愿上我这来去做一些测试而已。

至于对欧洲说我们联盟吧这个事，我觉得也很简单，其实还是有他的商业诉求。就是说你不要像对待谷歌、对待 Meta 那样罚钱，我是来给你们建立民主联盟的，你要好好对待我。

把世界当成可治理系统的理想主义

这篇文章把世界想象成了可治理的系统。其实很多程序员是喜欢干这个活的，因为我们自己每天跟程序打交道，我们觉得有 bug 咱修呗。但是世界并不这么简单。他这套想法有点太理想主义了。他想管模型怎么发布，失业怎么补偿，政府怎么用 AI，民主国家怎么搞结盟，他啥都想管。这已经超过了 CEO 表达观点的范围了，进入了 AI 时代制度架构设计的范围了。

而且在这个过程中，他还有私心：我现在跑老大了，你们都慢一点；欧洲你们不要来罚我的钱，咱们结个盟吧。但问题是什么呢？世界不是像云服务器一样可以重新部署的。像我们写程序，之所以可以说有 bug 可以修，最简单的原因是什么？搞不定我可以 rollback，搞错了我可以回滚回去，而且改什么东西我可以马上测试。这个 bug 改掉了以后，发现有新 bug，我 rollback 回去，或者我再把那个 bug 改掉了，我可以一项一项测。

世界不是这么玩的。这个东西很复杂，政府有政府的权力逻辑，企业有企业的利润逻辑，劳动者也有自己的恐惧。中国、欧洲、美国、印度、中东，都不会因为达里奥写了一篇长文，就进入同一个治理框架里去的。

他还写了说，我们先把最民主的国家放在一起，还有一些不那么民主的国家，他们也会为了进入我们的同盟，把自己变得民主的，最后可能所有的国家都会加入进来，大一统。这个天下大同的事情，孔子就提出过，到现在也没实现。在这个时候你直接把它提出来，我觉得让大家看看也就可以了。

真正值得警惕的是什么

这篇文章真正值得看的是什么呢？是它暴露了 AI 头部公司的野心。他们已经不满足于做产品了，他们想参与制度的设计。其实在每一次这种生产结构或者说分配机制发生变化的时候，代表先进生产力的人都希望参与到制度建设里头去。

过去互联网公司想改变生活方式，今天 AI 公司想改变制度接口。一个改的是你的消费，一个改的是你的国家机器。CEO 的观点其实并不稀奇，CEO 开始按照产品逻辑重构世界了，这才是真正值得警惕的事情。

总结：达里奥代表的是新权力

最后给大家做个总结吧。达里奥·阿莫代伊代表的是新权力。我们不要上来就说，你怎么又来装逼了，你怎么又来装圣母了，不要上来就骂他。你也不要说你有私心怎么怎么样，大家都有私心，你要求别人没有私心，这件事本身就是错了，就违反人性。

所以咱们不要把达里奥·阿莫代伊的文章简单理解成危言耸听或者圣母婊。更准确的说法是，它代表了一种新的权力。这种权力有几层来源。

第一个是模型能力。现在 Anthropic 的模型能力就是最强的，至少在 GPT-5 出来以后，它就是最强。我们期待，当一个公司掌握了足够强的 AI，它自然就会从卖工具走向写规则。因为规则写成什么样，决定了谁能够发模型，谁能够拿算力，谁能够赚钱，谁要交税，谁要被限制。他必须要去制定这个规则，他要让规则对他自己有利，要成为规则的既得利益者，要去限制他的竞争对手，他要干这样的一个事情。

达里奥说的对的一面是什么？AI 确实太快了，政策确实太慢了，白领真的要失业，模型确实有风险。政府滥用这件事，咱们不管他，美国政府滥用了，他要制止；咱们中国政府大干快上就可以了。地缘冲突现在确实存在，短期内也不可能解决。这些都是他说对的部分。

但是达里奥说的比较危险的一面是什么呢？或者说他这个文章里头风险比较大的一面是什么呢？解决这些问题的人，不能由制造这些问题的公司来定义。你可以参与，但是上来你就直接指明道路、指点江山，这个有点过分了。Anthropic 可以参与讨论，但是不能把参与讨论变成规则制定权。他现在真的是上帝视角。

前面黄仁勋就骂他，说有些人做到 CEO 就已经完全以为自己是上帝了。大家现在看完这篇文章，是不是也是有这种感觉？

好，故事今天就讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加 Discord 讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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美国国防部1260H清单，188家中国企业上榜，仅仅只是一种羞辱吗？

今天咱们来讲一讲美国国防部的1260H清单。它不是一个普通的编号，而是美国国防体系里专门识别中国军事企业的年度名单，每年要更新。它来自于2021财年美国国防授权法案第1260H条款。这个条款要求美国国防部每年识别并公布一批在美国直接或间接运营的中国军事企业。

2026年6月8日，美国国防部更新了这个名单的新版本，官方这次写的是188个实体。这个数字要记住，后边会反复出现。

这份名单最可怕的，不是说你是不是军工企业、像不像军工企业，而是它把中国正常产业政策里的很多标签，比如工信部、国资基金、专精特新小巨人、单项冠军、军民融合产业园区，通通翻译成了美国国防体系里的风险信号。

从“军训照片”到企业标签：正常产业政策被翻译成风险信号

这里让我想起一个特别有意思的故事。以前有中国留学生跑到美国、加拿大入境，说我来留学。人家查手机说：“你当过兵啊？你怎么没有在材料里、没有在签证过程中说这个事情呢？”他说：“我没当过兵啊。”对方说：“你看你这么多照片都穿着军装，在这踢正步，在这打军体拳，你这不是当兵去了吗？”他说：“我们这个叫军训，要知道中国大学生都要军训的。”

很多人会在手机里留这些军训的照片，被人看到后说你当过兵。但是你说这个事冤不冤？也不算特别冤，因为在中国军训以后，是会有中国军队预备役身份的。大学军训的时候专门讲过，说一旦以后进行了紧急动员，我们是会作为预备役军官被征招的，还不是普通士兵。所以也不是完完全全冤枉他们。

包括这些企业，你说你跟工信部打交道了，跟军民融合产业园区打交道了，这个事你也确实是占到了中国军队的一些便宜。你说他们确实给中国军队供货了吗？大概率没有。像阿里、百度这样的企业，你说它跟中国军队一点关系没有吗？肯定有关系。中国军队现在要采购阿里云的设备，使用通义千问的大模型，使用百度Apollo的自动驾驶技术，肯定用。但是现在被美国列到名单里以后，它也得去申诉，说我们跟军队没啥关系。现在阿里、百度什么的都去申诉了。

这个就跟中国留学生被人家签证处摁在那说“你当过兵”很像。现在很多企业在中国叫先进制造业，但是到美国国防部那里，就变成了军事工业规划的一部分。

美国常见的三张清单：不是同一把刀

要注意，在美国有好多清单。其实咱们最常打交道的有三张清单，1260H清单只是其中一张。这三张清单不是同一个时代、同一个部门、同一种杀伤力。

第一张：BIS实体清单

第一张叫BIS清单，也就是咱们最常讲的实体清单。它是美国商务部工业与安全局管理的，核心是出口管制。它最早是1997年建立的，最初的重点是防扩散和军民两用出口风险。它不是特朗普发明的，但是特朗普第一个任期把它变成了打压中国科技公司的主要武器。2019年华为，2020年中芯国际、大疆、海康威视、大华、华大相关实体，都进到这个清单里，都是特朗普的这个逻辑在起作用。

第二张：OFAC SDN清单

第二张清单叫OFAC SDN清单，是美国财政部海外资产控制办公室管的，核心是金融封锁和资产冻结。SDN资料库历史能够追溯到1994年，也不是特朗普发明的。它不是专门针对中国企业的清单，而是一个全球制裁清单。这个清单里主要是恐怖主义、毒品、伊朗、俄罗斯、朝鲜、古巴、委内瑞拉。跟中国有关的，就是新疆生产建设兵团，以及中国个别机构和个人。主要中国公司跟它基本上没什么关系。

第三张：国防部1260H清单

第三张清单就是咱们今天讲的国防部1260H清单。第一批1260H名单是在2021年6月公布的，来自于特朗普2020年11月的13959号行政令，限制美国投资者投资所谓的中国涉军企业。所以严格来说，1260H也不是特朗普发明的，但是它继承了特朗普第一任期把中国企业金融化、名单化、国安化的打法。

三张清单的规模和典型企业

三个清单大概有多少？BIS清单全球滚动增加，口径其实不是公司数，而是实体、分支、地址和别名，所以BIS清单里有很多不是公司的东西。2022年，中国相关名单有603个。2023到2026年相继扩容，所以没法给大家一个特别精确的数字，但是中国相关企业绝对是最大、最密集的一个板块。

OFAC SDN清单，也就是财政部这个清单，官方口径是17,000多个名字。很多是仓库地址、船舶、比特币钱包、飞机，这些东西都在里头。它主要不是中国企业清单。刚才咱们也讲了，跟中国有关的就是新疆生产建设兵团。

而DoD 1260H清单里有188个实体。2025年1月的版本是134个，反正也是在不断增长。

有哪些企业在这些清单里？商务部这个清单里有华为、中兴、中芯国际、长江存储、大疆、海康威视、大华、华大基因，当然还有很多，我们找有名的说。SDN刚才讲了，是新疆生产建设兵团。1260H里有阿里、百度、腾讯、比亚迪、宁德时代、蔚来、宇树、禾赛科技、药明康德、诺禾致源、华大、中芯国际、长江存储、长鑫存储、大疆、海康威视、大华、中国移动、中国电信、中国联通、中海油、航空工业、兵器工业，这些在里头。

你说兵器工业在里头，我觉得太正常了；航空工业在里头也太正常了。你不涉军，谁涉军？

哪些企业同时在多个名单里？华为、中芯国际、长江存储、大疆、海康威视、大华、华大相关实体，都是在两个清单里头的。

中国移动、中国电信、中国联通受到了美国一些法令的影响，最后不得不从美国退市，回到中国重新上市。直接导火索其实不是这些名单，而是特朗普的13959号行政令以及后续的涉军企业投资禁令。

大量中概股回到港股二次上市或者双重上市，主要驱动力其实是外国公司问责法带来的审计底稿风险。你说在美国上市，美国人说我要审计你的公司，但是咱们这边说，我这是国企，这一部分是国家机密，你不可以审计。后来人家说，那你做假账骗我钱这事不行。最后它们就不在美国上市了，跑到香港去上市。所以中国国企、央企离开美国股市这件事，跟今天这个清单没有关系，咱们要把它说清楚。

这三张清单不是同一把刀。一个是断技术，实体清单是断技术；一个是断金融；一个是断国防供应链。但是到中国企业身上，它们会叠加在一起，变成一张越来越紧密的网。

6月8日到6月30日：熟悉的紧急采购和提前补货

说一下时间，6月8号公布，到6月30号开始执行。那你说这中间是不是熟悉的配方又来了？什么是熟悉的配方？就是紧急采购、抓紧补货，估计会有。

咱们都说中美两国地缘政治越来越紧张，两边摩擦越来越厉害，大家都在保证各自的供应链安全。但是要注意一点，中国5月份的出口同比增长了19.4%，环比也就是比4月份也在增长，再创历史新高。5月份对美国出口增长了35%，这是2021年以来最快的增长节奏。

美国通货膨胀了，你怎么办？该买还是得买。而且特朗普这个人非常不靠谱，或者说比较难以琢磨，说得好听一点。哪天出什么幺蛾子都是正常的事情，今天啥也没说反而不正常。那么大家都会抓紧囤货，提前把货备下来。现在提前备货这件事，是特朗普上台以后所有进出口商达成的一个共识。所以6月8号到6月30号，从公布名单到具体实施这个过程中，肯定会抓紧补货。

被列入1260H的几个关键企业

这一次被禁的这些公司里，有几家比较有意思。第一个是比亚迪，第二个是宁德时代。这两家公司其实长期跟美国大企业有很多合作。

比亚迪：不只是电动车，还是重要果链企业

先讲比亚迪。比亚迪是2024年就进了1260H清单，但是2024年6月，它通过申诉被移出清单了。2026年6月又把它塞进去了。很多人说，不买比亚迪电车不就完了吗？任何人敢采购比亚迪电动车，美国国防部都不跟他做生意，多好。但是我问大家一个问题：美国国防部用iPad吗？全世界有超过30%的iPad是比亚迪产的。

所以比亚迪不光生产电动车，它还是一个很重要的果链企业。它生产iPad，生产很多苹果产业链需要的东西，包括电池。很多电车企业都会买比亚迪的电池，或者干脆直接找比亚迪代工做各种东西。所以你去封禁比亚迪，这个事情也会有一个很有趣的结果。

宁德时代：全球动力电池巨头与美国车企的现实依赖

另外一个是宁德时代。宁德时代造电池，大家知道。特斯拉在中国的电车一般都使用宁德时代的电池。你说特斯拉不要把这个车卖到美国去不就完了吗？你在美国的车，使用特斯拉自己的电池，或者使用韩国电池，这也没毛病。但是要注意，你一旦进了1260H清单，只要是你买他们家东西，你就不能进美国国防部的采购清单了。特斯拉肯定是要进美国国防部采购清单的。而且现在马斯克还惦记把他的SpaceX跟特斯拉合并。如果合并以后，这玩意让国防部多痛苦？你肯定要用SpaceX去发卫星，现在特斯拉的一个重要合作伙伴进了清单，这咋弄？

除了特斯拉，还有谁使用宁德时代的电池？全世界40%的动力电池都是它造的。你只要想造电动车，离开它的电池都很痛苦。美国还有一家公司叫福特，福特电动车的电池就是直接找宁德时代做的授权。宁德时代把技术授权给福特，它在美国生产宁德时代的电池。而且现在比亚迪、宁德时代都在墨西哥建立生产线，专门给美国工厂生产这些电池、生产各种汽车零部件。那你制裁吧，到底制裁谁？

宇树科技：机器人、英伟达与“公版”逻辑

还有一个大家比较关注的是宇树科技，造机器人的，马上要上市了。宇树科技刚跟英伟达形成合作。英伟达在前两天台湾举行的COMPUTEX上宣布，以后在机器人领域跟宇树科技合作。实际上就是宇树科技出机器、出硬件，英伟达出芯片、出机器人子系统。

这相当于什么？我们以前买显卡的时候，有一种东西叫公版。什么叫公版？就是英伟达每次出了最新的显卡芯片以后，会出一个标准模板，大家照这个做。你可以在这个公版基础上再去添各种东西，加其他芯片、其他散热，加电容、加电源都没问题。公版是最标准的板子。

所以现在宇树科技就是要跟英伟达合作，说来，我给你出公版吧。它那个机器人系统实际上也是一个Thor芯片，就跟咱们在汽车上用的自动驾驶芯片差不太多。你出了这东西以后，我在外边给你套一壳子，你就可以把它卖到各个实验室里，让他们去做各种训练、做各种实验、开发下一步产品。

其实宇树科技想得也很好。你拿了我的公版去做，后边我再给你代工。你后边告诉我怎么改，我给你接着改，改完以后咱们就快速把产品做出来，不是挺好的事吗？现在好了，进了1260H清单，后边咋弄？没法整。

那你说宇树科技到底做不做军品？现在反正中国所有这些军队演习里都有机械狗，全世界可能一大半机械狗都是宇树科技做的。但是中国军队使的机械狗，好像还是有另外一些供货商。可你说这些供货商里，有没有一些零部件或者方案是来自于宇树科技的？也没法说。宇树科技肯定属于小巨人企业，进到这个清单里也是挺正常的事情。

禾赛科技、药明康德、诺禾致源、智源：科技战从芯片扩展成一张网

剩下的，比如禾赛科技、药明康德、诺禾致源、智源。禾赛科技是做激光雷达的，面向自动驾驶、智能交通。药明康德是做医药研发外包的。诺禾致源是做基因测序和生命科学的。美国以前只盯着芯片，现在激光雷达、制药、生物科技全盯上了。

所以以前的科技战像是芯片战，现在的科技战是一张网。什么车、药、云、机器人、基因，只要能够变成国家能力，都可能被拉进来。

2月名单、6月名单与被删改的12家企业

这一次1260H里还有一个比较有趣的点：这次名单其实2月份就公布过一次，公布完以后把它撤下去了，然后又公布了一次，又撤下去了。但是在那两次公布的时候，少了12家企业。这一次公布的时候，那12家企业里有两家被加回来了。

咱们捋一下。2月份第一次公布是一个名单，第二次公布减12，6月份再公布的时候，是在第一个名单里减10，剩了两个。那我们就要数一数，有哪十家，它们都干嘛的，它们是不是军工企业。

1. 安徽四创电子，做雷达、气象电子、公共安全和信息系统的。这个其实更像是一个军工企业。那你说它怎么就去掉了呢？美国人真的需要，人家也不真傻，真的需要就真的把它去掉。
2. 中国国际信息服务有限公司。这个名字很大，这个公司更接近于对外信息通讯系统服务这类口径，公开资料有限，具体干什么的其实我也搞不太清楚。
3. 中国化学工程，大型央企，做化工能源、基础设施工程承包的。
4. 中国交通建设美国公司，中国交建在美国的子公司，核心是做基建的，交通工程、港口、桥梁相关的。这个美国人说，我们也真的需要。
5. 中海油中国有限公司，中海油下面的公司，从事油气勘探开发。
6. 中海油国际贸易公司，也是中海油下面的公司，做能源贸易、油气进出口。特朗普前面不是刚来过吗？来的时候说，你得买美国能源。那我买美国能源，你把我搁名单里，我咋买？那算了，拿出去吧，大概是这样的一个故事。
7. 中远海运财务，中远海运系统里的金融服务平台，给集团内部提供资金结算和融资安排的。中美两国还是得来回运这些箱子，所以它也被摘出来了。
8. 星网宇达，主要涉及惯性导航、卫星导航、无人系统相关技术，属于看起来小，但是技术方面肯定双用途很强的公司。我估计也是美国真的要用。
9. 国睿科技，做雷达通信、电子信息系统相关的公司，和中国电子科技集团关系很深。中国电子科技集团是原来电子部下面的公司，电子部后来合并到工信部里去了。刚才咱们讲了，1260H清单里有一个关键词就是工信部。
10. 太极计算机，专门产服务器，做政企数字化、云、网络安全、系统集成，是中国电子信息系统工程的老牌企业，它也被拎出来了。

剩下两家，被拎出来又被塞回去的公司是谁？一个是长江存储，一个是长鑫存储，也就是咱们前面讲过马上要上市的这两个，中国的三星和SK海力士。它们在2月份的名单里被删除过，在6月份的名单又重新被塞回去了。

所以真正值得看的，不是说删了的是不是真的不做军工，加回去的是不是真的做军工。这个名单里真正值得看的，是美国人真正用得着的，它也会给你从名单里摘出去；它用不着的、你在美国本身不怎么开展业务的，它才给你塞名单里。

申诉有没有用：小米、大疆、禾赛科技三个案例

那你说申诉有没有用？这里咱们讲三个案例。

小米：证明“门是开着的”

第一个是小米。小米其实并没有进入过1260H清单，它是被列入了特朗普的投资禁令体系。小米2021年1月份被美国国防部列入的，是特朗普2020年投资禁令体系下的一个相关名单，对应的是美国投资者不能买相关证券的金融投资限制。2021年5月，小米通过华盛顿特区联邦地区法院诉讼，与美国政府达成了撤销列名安排，成功移出。所以小米证明了一件事：你进去了以后，是可以出来的。

大疆：诉讼不一定有用，但美国军方也离不开

第二个是大疆。大疆是美国军方真用，而且用完以后觉得真香。但实在是太香了，最后还是把它禁了吧。大疆是真的上去告，告完以后没用，接着给你列在里头。然后大疆说，我接着上诉吧。到现在为止，官司没打完，但是美国国防部是一边把它放在禁令里，一边接着买。它说我们不断地自己赦免，这一单赦免了，那一单赦免了，我们还是要用。

前两天，美国国防部长赫格塞斯接受采访的时候，胸前挂了一个有大疆logo的麦克风。他作为美国国防部部长，跑出去接受采访的时候，胸前也是挂这玩意的。但是你说它到底是不是在清单里？他讲的时候肯定在清单里，因为大疆属于一直在清单里没出去过的那种。但是人家真的用，离不开你。还不光是无人机离不开你，各种手持拍摄设备也离不开它。所以大疆证明的是，你可以诉讼，但是诉讼了不好使。

禾赛科技：出去以后也可能再被塞回来

第三个是禾赛科技，做激光雷达的公司。它们前边被移除过，但是2026年又被塞回来了。所以这件事说明什么？你就算申诉成功了，以后也不是永远安全。

小米证明门是开着的，你可以去敲这个门；大疆证明门关上了，敲了半天人不理你；禾赛科技证明门开了又关上了。所以1260H最烦人的地方不是它能不能申诉，而是这是一场猫鼠游戏。我今天想让你进，就让你进来；不想让你出去，你就出不去；出去了以后，我还可以再把你拎回来。

就跟中国说的，“说你行你就行，不行也行；说不行就不行，行也不行”，横批是不服不行。

中国有没有反制：清单、法令和两用物资出口管制

那中国有没有反制？也不是从今年才开始的，但是今年明显加码了。

中国有一堆法令。第一个叫不可靠实体清单规定。你不是上清单吗？我也给你上。这个清单是2020年9月19日正式公布的，就是中国版的实体清单，也是特朗普在台上的时候。你给我列清单，我也给你列清单，咱们一定要对等反制。

最早动用这个清单是2023年2月，把谁放在里头了？洛克希德马丁和雷神导弹以及一些防务公司。这个还是真的把军火公司放里头，我觉得也没什么问题。

后面我们又搞了一些法令，叫阻断外国法律与措施不当域外适用办法。就是你制裁我，那是你的事；如果有其他公司敢配合你制裁我，那我就收拾它去。

还有实施反外国制裁法的规定，我们在反外国制裁法的基础上又做了一次解释，从2025年3月23日开始实施。

还有中华人民共和国反外国不当域外管辖条例，这是2026年4月7日公布的，自公布之日起直接施行。

这个不可靠实体清单里都有谁？公开口径是截止到2025年10月，里头一共是72家实体，有一部分是美国军工防务、无人系统和数据技术公司。这里要注意，商务部会暂停、停止部分措施，所以列入的数量和正在执行制裁的数量，口径并不是特别一致。这就跟美国国防部似的，说我今天想采购大疆了，我就给你做个例外；采购一批以后，你还在名单里；明天我又需要了，我再给你列例外，再采购一批。它是这样来玩的。

这里头比较有名的公司，一个是刚才讲的洛克希德马丁，美国军工巨头；还有雷神导弹与防务公司，美国导弹、防空、雷达系统的核心玩家。

还有一个比较奇葩的公司叫PVH集团，他们是做CK、Tommy这些衣服的公司。它们被列入的理由不是因为给美国人做军装，而是因为在涉疆供应链上引起了一定的交易争议，就是不买新疆棉了。中国政府就把它也列到不可靠清单里去了。

中国真正有效的对抗手段，其实不是这个不可靠清单，也不是那些反对域外管辖的法令。中国真正比较强的手段是两用物资出口清单。美国人认公司名，咱们这边不认公司名，认的是商品名。只要是两用物资，比如稀土材料、锰这种军工材料，你只要想买，我们就挨个审批。咱们是用这样一种方式去做反制。

1260H到底是不是一种羞辱？

那么这东西到底是不是一个羞辱？不是。1260H清单是一个伤敌一千、自损八百的手段，但是再也回不去了。

对于中国企业来说，中国企业会面对更高的合规成本、更长的客户审核、更大的资本市场折价。因为一旦上了这个清单，你的股价就会下跌。最麻烦的是不确定性：今天不是制裁，明天可能就采用限购措施；今天只是国防部，明天可能就进到一些别的清单里去。这个很讨厌。这种确定性没有了以后，大家就不敢买你的东西了。

对于美国来说，美国国防承包商也需要重新考察供应链，特别是比亚迪和宁德时代这样的企业。一个产iPad，一个向特斯拉供电池。美国国防部是能离开iPad，还是能离开特斯拉？包括以后的SpaceX，哪个也离不开。还有像大疆这样的，国防部长还挂着大疆的麦克风出来给人做广告。

美国的车企、科技企业、药企、机器人公司，它们的成本也需要重新计算。你不用中国供应链可以，但是替代方案通常更贵、更慢、产能更不稳定。而且很多替代供应链，实际上就是把中国产品放到其他地方重新刷一遍漆。

比如美国在内部买的很多无人机，长得跟大疆一模一样，只是颜色不一样。那些无人机到底是怎么来的，大家自己心里想，都明白，谁也不傻。那肯定比大疆贵，而且各种升级服务、售后也没有大疆好，因为毕竟没有原厂服务。那也没办法，反正在名单里，一帮人就可以挣这些钱了。

对于全球供应链来说，这也是一个巨大的伤害。供应链会从“谁做得最好”，变成“谁政治风险最低”。全球化的效率会下降，通胀压力会上升，企业库存会变厚，因为需要提前备货，万一明天出点什么幺蛾子呢？律师和合规部门会变大，最后所有消费者都要为这件事情付钱。

而且再也回不去了。因为美国已经把中国先进制造看成了国家安全问题，中国肯定也是对等反制，中国也已经把美国长臂管辖看成了主权问题。这两句话一旦成立，就很难再回到以前谁便宜谁供货、谁专业谁接单的旧全球化秩序里去了。

所以这不是美国单方面在打击中国，也不是中国单方面在反制美国，而是两个体系都在把商业关系变成安全关系。安全关系一旦压过商业关系，账就不能再按照利润来算了，而是按照风险来算。

1260H本质不是羞辱，而是拆线。伤敌一千，自损八百，但最可怕的是，双方都觉得这八百是必须损的。

全球化不是突然死掉的，它是一根线一根线被抽走的。今天抽的是188家中国企业，明天抽的是美国企业的成本，后天抽的就是全世界的效率。

回不去了，不是因为没有人知道全球化更便宜，而是因为大家已经不再相信便宜是重要的了。

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印度经济真的要被 AI 干掉了吗？先别急着给别人哭丧

最近国内互联网上、社交媒体上普遍流传一个说法：印度经济要被 AI 干掉了，印度完蛋了。

首先来看，有没有严肃媒体在讲这件事情？确实有。路透观点在 2026 年 4 月 29 日写到，AI 就业冲击可能拖累印度消费主导的经济增长模型。CNBC 在 2026 年 4 月 30 日写到，AI 正在暴露印度增长故事的裂缝。大意是，印度 IT 行业从大规模招聘模式转向了高技能加 AI 化，普通白领的上升通道变窄了。

BBC 在 2026 年春季写到，印度 AI 引发的科技业裁员可能让中产梦脱轨。重点不在于 GDP，而是中产身份焦虑：拿笔记本电脑写代码、买公寓的那一代人，正在被结构化地重构。

彭博社 2026 年 4 月 17 日写到，AI 技术革命冲击印度 IT 业，初级程序员面临失业潮。Vibe Coding 30 分钟可以搞定以前 10 人团队的工作。2026 年春季，初级编程岗位需求下降 32%，计算机专业毕业生大量失业。

印度本土媒体也有报道。《印度时报》2025 年 10 月报道说，印度 IT 行业被静默裁员笼罩，今年 5 万人可能丢掉饭碗。大意是，用绩效管理包装的隐性裁员，没有正式邮件，没有补偿方案，员工从社交媒体才知道自己失业了。

《瞭望印度》写了一篇 IT 行业岗位的慢死，大意是把 IT 行业熄火定性为社会经济层面的长期挑战，不是周期性的调整。印度新德里电视台也做了报道，说 Oracle 裁员重启恐慌。Oracle 在印度裁员了 1.2 万人，触发了地产和房贷的连锁反应。

国内二次传播如何把“承压”讲成“完蛋”

但是这些报道到了中国，特别是在社交媒体上进行二次传播以后，就变味了，变成了印度全完了：印度制造业完了，特斯拉不去了，福特走了，很多在那边建厂、造手机的都跑了，印度的外资在出逃；印度特别热，热死人了，然后缺电；印度是世界第三大发电国，除了中国、美国之后就是他们，但是他们也是电能进口国，要从外面买电；印度缺油，80% 多的油依靠霍尔木兹海峡；再加上 IT 业又完蛋了，印度 IT 业在全世界都是很有名的，占它 GDP 很高，那印度整个就完了。

但实际上，印度 GDP 的增速是 7.7% 到 7.8%。咱们现在也就是 5%。原来咱们都是说 GDP 保 8，咱们已经保不动了，现在也只能保 5。看完全球所有英文主流媒体，没有一句话说印度完蛋了，只是说印度的 IT 行业承压了。但是到了咱们这儿，就变成印度完了。

印度五大 IT 外包公司的真实数据

那印度到底有多惨？首先看一看五大 IT 外包公司的数据到底是什么样的。

• TCS：2026 财年裁员了 23,460 人，股价下跌了 33%，是五家里跌得最惨的一家。2026 年春季校招仅招了 2.5 万名应届毕业生，而过去三年平均每年是要招 4 万人的。
• Infosys：印度 IT 五巨头的老二。2026 财年，校招延后，约 400 名受训合约生直接终止了，相当于你上我这儿来实习，我不给你发 offer 了。股价跌了 27%，也就是 2026 年全年到现在跌了 27%。这里要补一句，Infosys 的一位创始人是英国前首相苏纳克的老丈人。
• 威普罗：2025 年裁了 2.3 万人，裁员 15%，2026 年股价下跌了 31%。
• HCLTech：也在裁员，但是并没有确认到底裁了多少，股价 2026 年跌了 30%。
• 马恒达科技：隶属于马恒达集团。马恒达是造汽车的，原来在意大利给法拉利做设计的平尼法利纳设计室，就是被他们上面的母公司收购的。马恒达科技在 2026 财年裁员了 4,700 人。有人传闻它裁了 3 万人，但他们出来辟谣了。它的股价其实还好，2026 年到现在只跌了 7%，算是五家里跌得最少的一家。

这个数字也不少，加起来有 6.0 万到 6.2 万多人。大家要注意，印度整个 IT 行业，或者叫 IT 外包行业，有 200 万员工，是非常大的一个行业。它能占一个 14 亿人口国家 7.5% 的 GDP，这 200 万人还是挺能挣钱的。才 6 万到 6.2 万人的话，在整个从业者里大概也就是裁了 3%。

但是有另外一个数据更扎心：2026 年他们新招募的应届毕业生比往年少了 80%。也就是你在印度学编程这件事已经不行了。原来你在印度学了编程，就可以进到这些企业里给美国人做外包，主要是给美国人做，大概百分之五十几都是来自美国的外包单子。现在 80% 的应届毕业生直接砍掉了，这要比刚才讲裁了 3% 的人惨多了。

比 IT 外包更早被 AI 冲击的客服行业

有没有比他们更早被裁员的人？也有。今年才轮到这些 IT 外包业，还有一个行业比他们裁员裁得更早，就是客服。

原来在美国使用各种服务的时候，你打客服，都是印度人接电话。我以前就遇到过这种事，在美国订个酒店，发现订错了，需要把它退了。电话一接起来，那边印度英语就来了，说得又快，又有口音，反正完全听不懂。后来他们讲，这些人是专门练的。他是能够慢慢跟你说的，但是他一定要快快地说，让你听不懂。这样他们按计件收钱，可以多从外包商那里收一点钱回来。原来大量印度人在给欧美国家做这种电话呼叫外包，叫 call center。现在这个肯定更容易被 AI 取代。

IT 中产不是孤岛

IT 行业不光是 IT 行业本身。IT 行业占整个印度 GDP 的 7% 到 7.5%，还有相关行业。他们的收入一旦承压，或者对未来失去信心，周围这些买房的、还房贷的、租房的、给孩子报私校的，产业链就全废了。就算这个人还没有被裁员，他看到身边这么多人被裁员以后，也会心有戚戚然，不敢再大手大脚地花钱了。而这一块大概占到整个印度 GDP 的 15%。这些人的消费能力还是很强的。

所以 IT 行业不是孤岛，IT 中产是印度城市消费的支柱。IT 一跌，房贷、租房、私校、餐饮、零售全都会跌。这不是一个行业出问题，是中产生活方式在滑坡。

侨汇与美国市场依赖

除了这些在印度本土的人被裁员，不敢租房、不敢买房、不敢去吃饭之外，印度还有一个很奇葩的东西叫侨汇，就是由印度在海外的侨民往回汇钱。印度 IT 行业整个挣到的钱里，有 57% 是来自美国的。很多印度人是直接坐在美国的办公室里给人写软件，这些人挣到钱以后就会往回寄。

印度海外侨汇 2025 年是 1,354.6 亿美金，全球第一，连续十几年第一。印度人在海外打工，真的是勒紧裤腰带往家里寄钱。印度 IT 行业对于美国市场依赖度极高，美国收紧的每一刀，都砍在印度最大的单一市场上。

2024 年美国一共发了 40 多万份高科技签证，其中 70% 落入了印度人手中，也就是 28.3 万人。中国人只拿了 4.67 万，印度是中国的 6 倍。

H-1B 签证掐的是人，AI 砍的是活，侨汇断的是钱。30 年来，印度靠英语加工程学位加美国签证打天下，这条管道在 2026 年第一次被三头都掐住了。

美加英德同时收紧印度工签

到底掐了多少？分四个国家来讲。

美国

美国 H-1B 是面向外国高科技人才的工作签证。2025 年 9 月 20 日，川普的 H-1B 新政规定，新申请一次性要加收 10 万美金，原来是 215 美金的注册费就完了，现在直接变成 10 万美金。Infosys 一家 2024 年拿了 2,504 份 H-1B，按这个规定就得交 2.5 亿美金。Infosys 当日股价就跌了 3.4%。

2025 年 12 月 15 日起，要求所有 H-1B、H-4 申请人必须把社交账号全部公开，否则将被认定威胁美国国家安全。2025 年 12 月，美国驻印度使馆批量取消了 12 月份的 H-1B 面签，都重新排到 2026 年了。

2026 年 2 月 27 日起，薪酬优先，入门级申请中签率从 29.59% 降到了 15.29%。2026 年《终止 H-1B 滥用法案》提出，暂停 3 年新签，2027 年到 2029 年配额砍至 2.5 万。前面是 40 万一年，现在砍到 2.5 万。最低年薪门槛是 20 万美金，取消国际学生实习项目，禁止外包公司申请，禁止家属随行，禁止 H-1B 转绿卡。但是要注意，最后这一条是众议院在提法案，现在还没有通过，只是已经有苗头了，有人在提。

加拿大、英国与德国

加拿大 2025 到 2026 年砍掉了 35% 的国际学生签证名额，签证通过率暴跌至 20%，就是 5 个申请人里有 4 个被拒。存款证明要求翻倍。加拿大边境服务局包机遣返成百上千无证印度工人。

英国 2025 年至 2026 年砍掉了大半印度医护签证，技术工人签证通道也在收紧。德国 2025 年 7 月 1 日取消全球范围的签证申诉通道，印度转战德国的大门也在进一步关小。

所以，美加英德四国在 2025 年到 2026 年同时收紧印度工签，这是冷战结束以来第一次全球对单一国家的技术签证同步关门。印度 IT 行业从来没有遇到过这种事情。

印度整体经济并没有崩

那你说，印度不废了吗？印度整体经济并没有崩，它只是被折叠成一个“完蛋”的现象。这里分三档。

• 第一档，印度 IT 行业占整个 GDP 的 7.5%，确实在收缩，这个是千真万确的。
• 第二层，印度 IT 行业相关的买房、租房、吃饭、送小孩去私校这一块，大概占整个印度 GDP 的 15% 到 20%，这一部分也在收缩，这也是真的。
• 但是印度的整体经济并没有衰退。印度 GDP 2026 年增速是 7.7% 到 7.8%，全印度车市也在创新高。也就是说，印度整个消费还是在往上爬。他们的制造业 PMI 2026 年 5 月是 55，三个月以来的新高。大家知道中国吗？中国这个数好像还没摸到 50。制造业必须要到 50 以上才在扩张，达不到 50 就在缩减。

印度也在努力，并不是说 AI 来了以后，印度就在那儿等死。他们也有自己的大模型，叫 Sarvam。他们有一个新的职业叫 GCC，全球能力中心。写字楼也迎来了新的租户。原来这些 IT 外包的人被裁了，但是有一个新的东西叫 GCC，他们在大量租写字楼，所以印度现在写字楼供不应求。

印度的主权 AI 与 Sarvam

先说印度政府。从政府角度上来说，现在肯定是说，我要做主权 AI，这个东西要印度自己说了算。印度还有一个很特殊的地方，就是语言很多，一定要有一个本土大模型去支持，因为其他模型不会给你支持得特别好。

所以印度政府说，我们投钱，我们去买 GPU。他们现在买了 38,000 块 GPU。这个别说跟中国比了，跟马来西亚、新加坡比都差好远。但是印度也还是在努力建设算力中心，也在做印度自己的大模型。

Sarvam AI 是梵语，译义过来就是全部、全能、全知道，就是印度做的全知全能 AI。创始人一个是原来 IBM 印度的研究院院长，另外一个是微软印度研究院的合伙人。2026 年也在从印度这些大的 IT 外包商那里拿钱。HCLTech，也就是刚才讲的前五大之一，给了 1.5 亿美金进来。总共融资了 3 亿美金，估值达到了 15 亿美金。这个跟中国这些模型公司比还是差得比较远，但是人家也有了。

他们现在出了 30B 的中量级模型，也出了 105B 的比较大一点的模型。但是现在这个 30B 的模型被质疑是 Llama 3 或者千问的套壳，105B 的模型目前并没有提交上来，大家还没有去测试，不知道是什么样的情况。

其实很多发展中国家做的这些模型，都是拿中国开源模型去套壳，去做后训练，就这么出来的。前提是你到底承不承认。像阿联酋、迪拜，他们就承认了，我们跟谁谁谁一块合作研发的，这事也不丢人。但是印度肯定说，这是我们完完全全自主研发、自主知识产权的。这点跟某些人比较像，没有办法，民族自豪感较强。

但是从整个评分角度来说，至少现在大家可以测试到的这个 30B 模型，跟中国第一梯队的开源模型比起来，差得还比较远，更不要说去跟美国的这些模型比较了。

GCC：外包之外的新管道

印度转型的一个关键是 GCC，全球能力中心。这到底是什么？现在美国在砍 H-1B，加拿大也在砍工签，全世界都在砍工签。但是你砍完了工签，活还得有人干。并不是说把工签砍完以后，当地人就可以把事干了。就算有 AI 帮忙，你也干不了。

那怎么办？原来这个活需要把印度人搬到美国去干，现在换个方式：我们在美国裁一些员，你要写代码，就到印度写去。把原来印度派到美国的那些人留在印度，让他们来替你写。但是他们已经不再是外包了，他们变成全球能力中心了。

另外，国际大厂还干了一个特别奇葩的事情，就是在中国大面积裁员。像微软，还有很多公司，都在中国裁员。裁完以后，把这些职位搬到印度去，建立全球能力中心。微软的萨提亚·纳德拉就是印度裔。他在中国把各种研发中心裁干净，最近刚裁了一批，给 N+7 裁掉了。裁完以后就到印度投资，在印度建立这些能力中心，还是替微软写项目。

印度的 IT 现在肯定是承压了，外包这套东西玩不转了。以后大家还会用印度人写软件，只是换了一种写法。

GCC 和外包有什么不一样

• 员工归属：外包的员工属于五大外包公司，而 GCC 的人是跨国公司的直属员工。比如原来你用 Infosys 的员工给微软写项目，这些人属于 Infosys。结工资的时候结给 Infosys，然后 Infosys 卡一刀以后，再结给底下的人。现在不是这样了，现在这些人就是微软员工，他们只是微软印度的员工而已。
• 工资：外包工资相对比较低，GCC 要比外包高 15% 到 40%。
• 工作内容：外包就是写代码、测试、客服、维护，主要做执行层；而 GCC 叫全球能力中心，它要做 AI、数据、风控、工程研发，等于是做一些核心创新层。
• 溢价：外包的话，客户随时可以换；而 GCC 是客户直接拥有了团队，议价能力就丧失了。你没办法说直接把这些人裁掉，因为这些人是你的雇员。
• 抗 AI 能力：外包基本上没有抗 AI 能力；而 GCC 里，很多公司雇佣印度员工在印度使用 Claude Code、Codex，去处理他们各种各样的软件。

所以 GCC 不是外包的升级版，是外包的掘墓人。GCC 长得越大，外包就死得越快。印度的 IT 外包巨头被自家人革了命。革他们命的不是 AI，而是客户。原来比如微软说，我上你这儿雇人给我干活吧。现在说，别费这劲了，我自己招人，我自己把这些人放在印度的写字楼里，使用微软的 AI 工具给我写代码，我就不再去招 Infosys，不再去招塔塔的人了。它是这样的工作方式。

哪些行业在印度建 GCC

什么人会跑去印度建 GCC？先讲全球 GCC 行业。2026 财年，全球一共是 2,117 个中心，3,728 个单元，236 万员工，984 亿美金营收。GCC 在 2026 年净增加了 20 万岗位，是传统 IT 服务的 1.8 倍。

印度占全球 GCC 的 55%，东欧占 17%，其中波兰 12%，罗马尼亚 5%。在整个 GCC 盘子里，银行业、金融业和保险业是最大的单一行业，占 35% 到 40%。原来他们也是最爱用外包的，现在说别外包了，我雇佣你们，你们来给我干活。

• 第二个行业是科技、云和 AI，占 25% 到 30%。微软、谷歌、亚马逊、Oracle、IBM、Adobe 和 Salesforce，在这里面也占很大一块。
• 然后是零售和消费业，占 10% 到 15%。沃尔玛、百思买、Costco、Target、宜家，都会有大量软件研发人员在印度上班。
• R&D，也就是工程研发类，占 10% 到 15%。苹果、特斯拉、英特尔、德州仪器、高通，也在印度招人做这个事情。
• 医疗生命科学占 5% 到 8%。美国健康、CVS 会在印度招聘做研发。

这些行业在印度疯狂租写字楼，所以现在印度很神奇。班加罗尔、海德拉巴卖房卖不出去了，租房租不出去了，但是写字楼租不着了，写字楼租价还在往上涨。

为什么中文舆论愿意传播“印度完蛋了”

最后聊一下，为什么中国愿意传播“印度完蛋了”。这里有四层契机。

• 第一层是情绪外溢。中国其实自己的问题也很大，也很麻烦。青年失业率也很高，消费降级，出口承压，地产低迷，很多人也感觉不到未来有什么希望。但是咱们在国内不许说这个话，只能是稳中向好。不许说怎么办？说别人呗，说说印度，我们心里又舒服了一点点。
• 第二层是威胁。一个国家让中国感到威胁，不是因为它真的强了，而是因为它出现在了中国原来的生态位上。印度的 GCC 是很多大厂、很多公司在中国裁员以后去建立的，而且印度的很多制造业也是这些大厂从中国搬去的。咱们感觉受到威胁了。
• 第三层是注意力分级。不是每个国家都有资格被中文媒体骂的。咱们的新闻联播原来讲过，一共分三块：第一块叫领导很忙，第二块叫祖国很好，第三块叫外国很乱。但是能够出现在“外国很乱”里的国家，通常就这么几个：第一个是美国，第二个是日本，第三个是印度。其他国家有时候也会出现，但是都属于临时角色，比较主要的角色就是这么几个。
• 第四层是情绪。印度在中国的舆论场里一直被叫“三哥”，干事不靠谱，又脏乱差，整个感觉很癫狂。而且他们还经常觉得自己行了，要挑战一下咱们，老惦记着什么时候超过中国。现在他们人口已经超过中国了，还跟中国有一些边境冲突。所以在中国社交媒体上，骂印度属于政治正确，也确实有流量密码。

中国媒体把“印度完蛋”讲得越狠，越说明印度已经从中国舆论圈的盲区里爬出来了。10 年前、20 年前，甚至 30 年前，印度连被骂的资格都没有。今天可以被认真地骂了，是印度 30 年来最大的国际地位提升。

不要幸灾乐祸：中印也有相似难题

最后奉劝中国网友，不要幸灾乐祸。我们自己的日子也没那么好过。做五条对照。

• 第一个，印度的青年失业率是 15% 到 45%，这个数据统计的开口有点大。中国 16 到 24 岁青年失业率，2025 年多个月都是大于 15%。所以我们跟印度之间，在这一块是半斤八两。
• 高端人才这一块，印度有一部分回流了，就是从美国回来了。而中国赴美的 STEM，也就是科学类留学生也在下降，因为美国现在也在收紧。H-1B 签证，中国籍的签证也在下降。不是说美国一刀下去，只有印度在下降，中国也在下降。
• 制造业转型，咱们老讲印度制造业完了，收割老外然后就跑了。但是印度的制造业是在扩张的，不像咱们似的，始终是稳中向好。iPhone 准备在今年有 20% 到 25% 的新机器由印度来生产。中国出口结构性承压，中国是被转移出去，而印度是被转移进来。
• 消费和中产焦虑这一块，中印确实比较像。房地产现在都是比较承压的状态，消费也都起不太来。中国互联网行业也在不断裁员，也在不断缩减。我们遇到的问题又是什么？是不是消费降级？这些互联网公司赚不到钱了，还是有一些其他原因？这个我们都没法去讨论。

最后劝一句，不要幸灾乐祸。每家都有一本难念的经，咱们过好自己的日子就可以了。

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高考还能够改变命运吗？

又是一年一度的高考季，我们来讨论一下：高考还能够改变命运吗？

现在高考正在进行，大家会发现，有两个非常矛盾的画面同时在社交媒体上传播。

• 第一个画面是非常安静的城市，很多武警荷枪实弹地护送考卷，家长以及全社会都在为高考让路，每年都是如此。
• 另一个场景是：考上大学又怎么样呢？毕业以后还不是找不着工作，还是得送外卖，还是要走灵活就业这条路吗？

今年高考的人数比去年下降了。在这里要稍微补一句：下降了并不是因为大家不去参加高考了，而是对于往届生，也就是反复补习、反复考试的这些人，做了更严格的限制。他们现在不能再去普通高中补习了，必须去专业的补习学校，要跟普通学生分开。所以他们觉得这条路可能难走了，就选择放弃高考了。少的主要是这帮人。所以现在说高考的人变少了，并不是一个特别正确的说法。

从科举到高考：全民瞩目的制度惯性

中国自古以来就有科举制度，所以中国的高考之所以这么全民瞩目，或者说整个社会都要为它让行，其实是在受到科举制度延续下来的这种习惯影响。

万般皆下品，唯有读书高。

以前讲“士农工商”，“士”排头一个。高考也是如此，你一旦高考成功了以后，你就是干部指标了，有干部身份了。如果你没有高考上岸的话，你就是个工人，就是个农民，你是没有“士”这个身份在身上的。

而且自古以来，科举就是要求最严格、最公正的一套东西。科举上来以后，寒门也可以出士子，所以它对于公平性的要求非常高。大家要注意一点，科举的公正性是体现在皇权威严上的，不是因为要去照顾这些平民子弟。

科举制很神奇，它让底层人看到有阶级跃迁的机会，但同时科举要做的是什么？“一人之下，万人之上”，我们都在向这个目标努力。大家注意，“万人之上”前面的定语是“一人之下”。所以科举制其实是给了底层民众上升的机会，同时还削弱了中间所有的层级，强化了最顶层的权威。延续到现在，高考制度依然如此。

我的高考故事：不是“改变命运”的典型样本

先从我的故事开始讲起。要想讲高考改变命运，那就一定是要讲第一代大学生。这个人是全村的希望，村里从来没有大学生，他考上大学了，他改变了命运。这个是高考改变命运的一个正确解法。

但是我是个反面典型。我父亲是清华的，以前在清华教书，后来到北方工业大学做教导主任。我母亲也是大学教授。而我属于高考翻车那一批：我也考上大学了，但是只考了一个很普通的大学。我属于阶级没有向上跨，可能也没有向下跨吧，至少我自己是这么感觉的。因为我赶上好时候了，赶上了互联网时代，赶上了移动互联网时代，所以我觉得我的阶级并没有跌落。但是你要让我去讲高考改变人生、改变命运这件事，确实有点难。

那你说我身边有没有高考改变人生、改变命运的故事呢？实话实说，还真没有。因为我没见过第一代大学生。所谓第一代大学生，就是家里以前没有大学生，他是头一个考出来的。

那我为什么没见过呢？我是1991年高考的，按道理说，我们那个时候大学生少，身边应该有很多第一代大学生。首先，在大学期间，我是在北京的一个市属院校里读书，我身边的人很多跟我的出身差不太多。等我大学毕业以后去上班，我是在同方光盘，是清华同方下面的一个子公司。清华同方下面这些公司里，实际上只有两种人：第一种是清华毕业生，第二种就是像我这种人。像我这种人叫什么呢？叫清华子弟，就是父母在清华，但是自己没考上清华。

所以我们身边其实也没有什么第一代大学生。高考改变命运这件事，对于我来说确实有点缺乏观察角度。

那你说我工作了这么多年就没碰到过吗？这就是另外一个观察角度的问题了。如果我是我们村里唯一的一个大学生，从村里出去，他从这个角度去观察的时候，会发现不一样了，跨越阶层了。但是我父母就是大学教授，我一直是在高科技企业里混着的。即使我身边有一些第一代大学生，有一些从农村里带着全村希望一起出来的人，他也不会跟我们讲这个事了。

“龙生龙，凤生凤”与底层保障

如果没有高考，没有科举制度，没有让底层翻身的机会，那就会变成什么呢？就是“龙生龙，凤生凤，老鼠的儿子会打洞”。当然，像我这种就属于老鼠的儿子可能都没太学会打洞。现在老鼠不是要打洞了，现在老鼠去开挖掘机去了。

但是有一点，“龙生龙，凤生凤，老鼠的儿子会打洞”这件事，听起来它是一个负面的词，相当于是一个阶级锁定。就是没有高考，你这辈子没有办法去跃迁了，你父母是做什么的，你还是做什么的，一直要传下去。

但是“龙生龙，凤生凤，老鼠的儿子会打洞”还有另外一面。当社会有巨大发展的时候，我们希望老鼠的儿子可以去做其他事情。当然，“龙生龙，凤生凤”这件事从来没有发生过变化。在任何时候，不管社会是发展的时候还是衰落的时候，只要不发生革命，他们还是龙生龙，凤生凤，这事是不会变的。所以真正有变化的，就是老鼠的儿子到底会不会打洞这件事。

以前我们觉得老鼠的儿子会打洞是一个锁死，但是当社会不发展的时候，当没有未来的时候，其实我们更希望老鼠的儿子还是可以会打洞的。这叫什么呢？这叫底层保障。当有发展的时候，我们不要底层保障，我们要上层可能性；当没有发展的时候，我们不要上层可能性，我们要底层保障。

现在你去问很多小饭馆：“你传几代了呀？做了几十年的这个小饭馆，做得真好吃。”这件事现在已经不丢人了。因为你出不来，你就只能做这件事情，那你把这个事做好，还有这个事情可以让你继续做下去，有什么不好的吗？

填鸭式教育会毁掉创新能力吗？

今天我看了徒步的骑手，他也做了同样的主题，就是高考是不是还能改变命运。他的主题更多来自于填鸭式教育是不是会毁掉一个人。他感觉中国使用这种填鸭式教育、权威教育，不允许你去质疑，会毁掉一个人，甚至毁掉民族和社会的创新能力。

在这儿我可能要稍微反驳一下。我们确实大部分人都是接受这种权威教育长大的，很多东西是不可以质疑的。但是你们觉得中国缺少创新能力吗？其实不缺少。只是我们经常玩这种弯道超车，经常不走寻常路，经常去做一些不管是抄袭也好，还是投机取巧也好，这样的事情。所以我并不认为这种权威式教育、拒绝质疑的教育，就会真的扼杀人去挑战权威、挑战规则的能力。

中国人其实反而更加蔑视规则一点。你把中国人跟外国人放在一起，会发现受白人教育出来的这些人会更守规矩一些。不知道你们有没有类似这样的感受。

但是中国受的这种规则教育，有点像前面讲的科举：“一人之下，万人之上”是大家追求的目标。我们受了这种权威教育以后，会去挑战小的规则，会在小的规则边缘游走，但是很难去挑战底层规则。因为我们一开始就相信，底层规则是绝对正确的。这个跟科举制度把中间层权威削弱、把最上层权威加强的过程，是相对比较一致的。

所以真的，你说民族性在哪儿，就在这儿。几千年传下来的东西，在民族精神和民族文化中留下的烙印，还是非常深刻的。

大学如何影响命运：性格、经历和大时代

那大学到底怎么影响命运呢？我个人的感受是，它是一段经历。真正影响命运的，其实有三件事情：第一个叫性格，第二个叫经历，第三个叫大时代。当然，这三件东西还会相互影响。

比如我上了个大学，有了一段特殊的经历，那么这段特殊的经历对我的性格会有一些影响。我没有上大学之前性格是什么样，上大学以后变成另外一样。或者说，我去上大学了，我的同学去送外卖了，最终形成的性格会有一定偏差。我们在同样的大时代下，在不同的性格和经历下，会走出不一样的结果回来。

所以上大学这件事一定会影响你的人生，但是也没有那么重要。不是说上了就如何如何了，“万般皆下品，唯有读书高”了，你就是士农工商的第一层了，这个其实应该被抛弃。但是只要你有一段完全不同的经历，它对你的人生一定会有影响。

蓝领会不会成为未来的重要方向？

今天还看到五岳散人在节目里讲了两个事情，跟这个话题也有些关系。他讲的一个是蓝领，说中国现在蓝领的收入超过白领了；另外一个是灵活就业，说中国现在有3亿灵活就业者，而这些人可能永远也无法转回正规工作了。

先讲蓝领这件事。未来蓝领一定是很重要的。黄仁勋也说了，建了这么多数据中心，我们需要大量的蓝领工人来接水管、接电线，需要他们去维护这些设备。蓝领工作是比较难以被AI和机器人替代的，因为它需要进行综合评估，要去解决各种异常情况，还要在复杂环境下快速解决问题。这个最好还是上人。所以未来蓝领的需求肯定会上升。

但是蓝领并不仅仅是最底层的这些工作。全世界对待蓝领工作，大概有三种不同的方式。

第一种：发证书、有保障、有社会地位

第一种是日韩、欧洲、加拿大这些国家，他们会给蓝领工作发证书。你没有证书就不许做，而且你可以有很好的收益，有非常稳定的社会地位，也不会受到歧视。甚至你的工作经验还可以逐步积累。他们是这样来对待蓝领的。

第二种：中国式低门槛蓝领

另外一种像中国这样。比如我们今天买个木地板，买木地板是送铺装服务的，这个服务包含在木地板的价格里。而在美国，你铺木地板的价格经常会比买木地板的价格还贵，因为人工贵，你必须要有资质才可以做这个事。

那中国铺木地板这帮人有资质吗？绝对没有。如果他还要有资质，还要积累经验，还要相互之间进行认证，那这个成本就上去了。成本上去，实际上就是门槛上升了，这些人就会变少，最后供求关系发生转变，他们的价格就会变得很贵。

在中国，我要装个空调，要洗个空调，要修车，要做所有这些事情，都需要蓝领。但是这些蓝领都没有证书，基本要素根本就没有。甚至中国会出现一些很奇葩的东西。比如富士康，那些在线上组装手机的工人有证书吗？不是说我上个学校拿了证书，就可以到富士康上班了。

他们的工作方式是：需要发新手机了，新的iPhone 19要上来了，临时招一批人。招完以后考试，考完以后现场培训，培训完再考试，考试通过了就上岗，然后随时进行监控，不行了把你淘汰掉，再换一个人上来。他们是通过这样的方式往前走的。

在中国做蓝领，相对来说比较缺乏保障。但是也开始有一部分岗位会有保障，比如需要更高技能的一些蓝领，他们现在也在逐渐走证书和经验积累这条路。

第三种：美国介于二者之间

第三个案例就是美国。美国属于介于二者之间，他们有很多蓝领工作是需要证书的，但是他们还有非法移民。比如你去修汽车，会发现这个修车厂里雇了非法移民。那你说非法移民有证书吗？他连护照都没有，连签证都没有，哪儿去给你找证书去？但是他也可以给你把车修好，这个就不太一样。

所以未来蓝领这一块，可能会逐渐向着有证书、更高技术要求的方向发展，这个还是有价值的。即使你现在高考了，上了大学了，依然可以向这个方向前进，而且这块未来可能会有很大需求。

正社员、派遣员工与灵活就业

五岳散人还讲了一个东西，就是正社员。正社员是日本的一种说法，就是正式被这些株式会社、这些大手企业雇佣的人。跟它形成对比的就是派遣员工，也就是外派。在中国，现在其实也是越来越多开始使用派遣制了。

像华为，前头我们骂了这么多，说为什么把正式员工开除，让他们出去加入外包公司，然后重新通过派遣的方式使用他们？你用更少的薪资、更少的福利待遇、更少的晋升空间去使用你原来这些员工，剥削他们。

在这里，散人讲了一点：很多人期待经济变好了以后，这些非正规雇佣，或者说非正社员的人，会重新回到正社员体系里去。但是日本已经证明了这条路是走不通的。日本政府花了很多力气，给这些沦为派遣员工的人，或者这种临时用工的人进行培训，想让他们回到正社员岗位上去，结果回不去。派遣员工的数量只减少了很少一点点。即使现在很多日本公司开始缺人了，也不愿意把他们重新招聘成为正社员。

他这里讲的是，这些人一旦成为派遣员工以后，就脱离了正社员的培训体系，他的能力就跟不上了，所以没有办法回去。但是我觉得这是不对的。当然，从福利待遇，包括保障上来说，正社员肯定比派遣员工高很多。但是从能力上说，我并不认为正社员比派遣员工强到哪里去。甚至我觉得很多正社员其实是不如这些派遣员工的，因为他缺乏危机感。你把一个正社员开除掉，让他进入派遣员工的行列，他未必比派遣员工干得好，甚至可能还要差很多。

那到底为什么日本现在号称经济变好了，企业依然不愿意招聘正社员呢？其实原因很简单：招聘正社员的成本太高了。对于一个企业来说，或者对于整套制度来说，正社员是很有保障的。这些保障、这些成本是谁来付的？是企业付的。企业既然已经把你甩掉了，我为什么要重新把这个包袱背上呢？我可以用派遣员工把这事干掉，何必要给自己增加这个成本呢？实际上是企业不愿意来背这件事情。在这件事情上，日本政府做再多工作都没有用，因为企业不愿意干。

这很像欧洲很多国家的结婚。比如有很多人讲，德国人的结婚和离婚手续非常繁琐，所以很多德国年轻人选择不结婚。这两个人相识相恋，在一起生活，甚至有孩子，但是依然不结婚。为什么？就是不愿意承担这个成本。正社员其实也是如此。

那你说怎么办呢？大学毕业了，我们去送外卖，不就变成灵活就业了吗？一旦进入灵活就业，就输在起跑线上了。或者说一步错，步步错，我一旦灵活就业了，以后再也没法去做正社员了，这事怎么办？

我要跟大家讲的是，可能这就是未来。未来就这样，大部分的人可能都会成为灵活就业者。以后能够成为正社员的人会非常非常少，而且以后这些大公司都会变小。每一个大公司都不需要这么多正社员了，它承担不起这个成本，也没有必要让这么多被劳动法保护的人进到公司里边来，没必要了。

从部落、家族、公司，到AI时代的协作

这就要讲到社会的发展。最早在远古时代，一个人一旦离开部落，可能就会饿死。再往后，到封建社会，一个人离开家族就寸步难行，因为你没有信用基础了。你离开家族以后借钱，没有人敢借给你；你说想做一些什么生意，没有人愿意帮助你。

到资本主义社会，我们可以离开家族了，因为有社会兜底了。我们可以通过买保险去解决家族保障的问题，可以贷款去解决家族融资的问题。在资本主义社会，我们只需要进到公司里去上班就好了。公司负责让我们能够协作起来，能够产生更大的效益。我们不需要家族了，其他事情社会都搞定了。

在AI时代，我们就要再往前走一步，把公司也拆掉。我们不需要这么多公司了，我们不需要正社员，我们都是自由职业者就可以了。我们依然可以形成协作。公司解决的问题是协作问题，现在我们可以通过AI，可以通过互联网平台去协作。

比如今天我讲到的两个人，一个是徒步的骑手，一个是五岳散人。我们怎么认识的？我们通过社交媒体认识的。

先说五岳散人。我们有共同的朋友，相互之间介绍了一下。你们都在做节目，你看他今天讲这个了，你明天讲那个吧。有的时候他还讲：“老范讲故事说了一个什么事。”我也讲：“五岳散人说了一个什么事。”我们有时候这叫隔空喊话。

徒步的骑手就更有意思。原来我其实没看过他的节目。突然有一天，我的观众在评论区告诉我，徒步的骑手说到你了，在哪一条视频里提到了你的哪一条内容。那我得去看看，他到底说我什么了，骂我了没有。进去看了一下，这位老兄说：“你看，我还看老范讲故事的内容，他里头讲了一条，讲得还不错，我们引用一下。”这个就叫隔空喊话。

既然发现人家很客气、很有礼貌，也跟我在很多观点上有相近，当然也有不同的地方，那他的节目我也会去看。看完以后，像今天我干这个活，不也在隔空喊话他吗？他的一些观点我不是那么认可，我要稍微调整一下，稍微反驳一下。这也是一种协作。

灵活就业最好的样子

所以灵活就业这个事，并不仅仅是铁人三项：滴滴、外卖和快递。这些其实就跟前面讲的中国底层蓝领一样，没有积累，没有养老，没有社会地位，这个事是不能去干的。

但是什么事是可以去干的呢？比如像我现在干这个活，我们依然可以在YouTube平台上进行协作，而且经验依然可以积累，这件事就可以去做。未来可能更多的大公司会缩减成小公司，而更多的个人或者小团队会变成灵活就业的状态。

你看我现在灵活就业，我还通过YouTube平台，去跟一些我见过或者没见过的人直接形成了原来在大公司里边才可以形成的协作。方向就在这儿。

灵活就业最好的样子，不是一个人孤零零地接单，而是一群在不同组织里的人，仍然可以彼此看见、彼此回应、彼此成事。这个才是真正要去做的事情。

总结：高考到底还能不能改变命运？

最后总结一下，高考到底还能不能改变命运呢？我们分几层来讲这个事情。

1. 教育层面。服从性教育、填鸭式教育、权威式教育，会削弱学生质疑最底层逻辑的能力。但是这些人依然可以在一定范围内找到缝隙，去做一些事情，依然有创新能力。不是说彻底没有了，只是有一部分出现了一点点小偏差。
2. 职业层面。蓝领未来会很重要，但是前提是要做这种有积累的、有认证的、有体系保护的蓝领，不要去做这种临时培训一下，做完以后即用即抛型的蓝领。
3. 灵活就业层面。灵活就业就是AI时代的未来。更多的人会进入灵活就业体系，不要再尝试或者幻想回到正社员的那个位置上去。只要互联网平台和AI可以解决协作的问题，这些灵活就业的人就可以很好地创造价值。

当然在这里，社会还需要进一步往前发展，就是给这些蓝领、给这些灵活就业者更好的保障，让他们可以更好地协作，这个还是非常重要的。

所以最后还是重复一下，真正决定人生的是三件事：性格、经历和大时代。大时代不要去抗拒，我们可以随波逐流，也可以乘风破浪。性格是与生俱来的，但是我们也可以不断思考、不断反思去调整。而上大学其实就是一段独特的人生经历，它会对你的人生有帮助、有改变，但是也不会成为一条生死线，过去了就怎么样，过不去就怎么样。

现在正在高考的这个时间点，我还是希望大家能考出好成绩，有一个好大学上。上了大学以后，利用大学期间这四年，或者后面还有研究生、博士生的学习时间，好好去体悟人生，去思考自己未来的方向，去调整自己的性格，去积累自己的人脉。这会让你以一个更好的姿态进入这个大时代，会对你的人生有帮助。

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Token 账单爆炸，旧的管理方式正在杀死公司。

最近有一些消息传出来。第一个是一个巨吓人的数字：有人说某企业一个月 Claude 账单烧了 5 亿美金。第二个是预算失控：Uber 被报道说，到了 2026 年 4 月份，Claude Code 的预算已经把全年的额度都烧光了。第三个是 ROI 失灵：AI 工具用了很多，Token 跑了很多，代码生成得也不少，但是管理层就开始问一句话：这钱换回什么来了？用户多了吗？收入多了吗？

这些消息有些是报道，有些是转述，有些公司并没有点名。比如前面这个一个月烧了 5 亿美金的，没有点名。有人猜可能是微软，还有一种猜测可能是亚马逊。但是要注意，实际上这个 5 亿美金应该并没有这么多，为什么待会儿咱们再继续讲。

但真正的问题不是这些。真正的问题是，如果最会用技术的大厂都被账单吓住了，那普通企业该怎么办？如果一个工程团队 4 个月烧完了全年的预算，是工程师太浪费了，还是预算的方法过时了？如果 AI 用量上去了，产品没有立刻变好，到底是应该继续烧，还是应该停下来？

所以今天的内容，咱们先把调子定下来：AI 账单的爆炸不说明 AI 没有价值，它只说明一件事情：旧的管理方式、旧的 SaaS 账本、旧的 KPI 不好使了。更直白一点说，这是旧企业、旧公司制度撞上了新的生产资料；这是拿差旅报销的逻辑去管理智能体；这是拿“先证明 ROI 再花钱”的旧表格，去要求一个还在爆发进化的新工具交作业。这个是不对的。

Token 账单爆炸不是 AI 失控，是旧仪表盘看不懂新引擎了。三家公司，三种错误：排行榜错了，预算错了，ROI 问题更错。

三家公司，三种错误

咱们今天举这三个例子，一个是亚马逊，一个是 Meta，一个是 Uber。他们都遇到了 Token 爆炸的问题，但是他们犯的毛病不是同一个，咱们要分开来看。

第一类问题：设错了排行榜

第一类问题，就是设错了排行榜。亚马逊跟 Meta 就是犯的这个错误，他们设立 Token 榜单的做法，其实是错的。Business Insider 报道说，亚马逊内部有一个叫 KiroRank 的程序员员工榜单，但是这个榜单是自建的，后来被下线了。Meta 内部有一个叫 Claudeonomics，还有一个叫 Token Legend，类似这样的榜单主要来自于自媒体报道，也是一种 Token 使用量的榜单。

这里最大的问题不是有人烧 Token，最大的问题是你把 Token 用量做成榜单，就等于是告诉员工：谁烧得多，谁更先进。这就是错误的 KPI。

其实我们想一想，互联网早期的时候，大家的焦虑是什么？现在叫 Token 焦虑，互联网早期的时候，大家的焦虑叫流量焦虑。但是有人见过流量榜单这种东西吗？没有的。在互联网早期、移动互联网早期的时候，谁会设计流量榜单？也没有哪个 App 说“我消耗流量多，我光荣”，没有人干这个活。

但是 AI 时代魔幻的地方就在这儿：大家开始玩 AI 榜单了。这玩意儿多吓人。那你说这怎么就搞出这样奇怪的事情来呢？上梁不正下梁歪，一定是有人带了坏头，有人起了坏的榜样作用。这个坏人是谁呢？这个坏人的名字叫 Anthropic。

为什么把锅甩到它身上呢？因为 Claude Code 里头有一个命令叫 /usage，会显示 Token 的使用量和本地估算的成本。比如说，你买了一个 200 美金的套餐，你用完了以后，它告诉你：你已经用了 5,000 美金了，你已经用了 1 万美金了。这个数是怎么来的？它是用实际 Token 的消耗量，去乘上官方的 Token 报价，直接这么算出来的。

这个事情为什么会造成这样不良的影响呢？这个过程其实有点像自助餐厅。我今天出去吃自助餐了，238 一位。你们到自助餐厅以后，拿到的菜单上，每道菜是不是还有价格？为什么要给我标价格？原因就是要让你觉得吃爽了。我 238 进来的，我点一个这个，点一个那个，我已经吃了 500 了。它其实是在给你做一种心理暗示。

Anthropic 做这样的一个报表，其实就是让你觉得值了，让你觉得很爽，因为它那个 Token 本身很贵。既然它都已经把这放这儿了，而且数字还很大，那干脆咱们都学呗，有样学样，每个人都去做这个榜单。

前两天我还看到 Peter Stinebring，就是那个龙虾的创始人，他做了一个小工具叫 Codex Bar。这东西是干嘛的呢？就是在 MacBook 上面的顶栏放一个图标，你一点，它就会告诉你，你的 Codex 用了多少额度了，应该值多少钱；你的 Claude Code 用了多少，Cursor 用了多少。它把所有东西给你搁在一块。这个也都是跟 Anthropic 学的。最坏的人就是他们，这个坏头是它开的。

大家既然开始去比赛谁烧 Token 烧得多了，那就会有人去浪费。最简单的浪费方式，跟大家举一个，就是使用 computer use 这样的功能。不管你是用 Claude Code 还是用 Codex，都是可以做 computer use 的，就是让它直接操作你的电脑。

但是要注意，这个过程是非常非常不友好的，很慢，而且非常不精确，还特别消耗 Token。原因是什么？你做 computer use 的时候，实际上它是在你的屏幕上不断截图，截了一幅一幅的图片，截完图片以后送到大模型里去认，非常非常不划算。

像我们这种 20 美金的账号，基本上不用这功能，因为本身点就点不准，让它去做这种很复杂的长程操作又做不好，没做一会儿你的额度就没了。所以这个事是很不划算的。

但你说公司在鼓励我们干这个活。首先，公司不应该鼓励你；但是如果你愿意试试的话，可以拿公司账号去试。这是第一类问题，设错了排行榜，设错了榜单。

第二类问题：用去年的预算估算今年的 AI

第二类问题是什么呢？就是错在用去年的预算来估算今年的 AI。他们说 2026 年 4 月份，Claude Code 的预算已经把去年全年的额度烧光了。那么这件事不能说明 Uber 特别疯狂，它只能说明一件事：Uber 太保守了，它的预算做太低了。

而且你去年做的预算，到今年再去用的时候，整个 Claude Code 也升级了，所有这些 AI 的功能也都变得更好用了，整个模型也升级了。到 4 月份才把去年定的预算花完，就说明他们这帮人实在是太懒惰了，用得实在太少了。

去年的话，很多跟 AI 之间的沟通还是你问一句它答一句，这个其实是很省 Token 的。到今年已经都变 Agent 了，它自己拆任务，自己读文件，自己写代码，自己跑命令，然后复盘失败，继续做下一轮重复。Agent 跑的 Token，跟去年问答的 Token 根本就不在一个数量级上。所以如果 Uber 到 4 月份才烧光 Token，只能说明他们做得太保守了。

当然，Token 突然烧得特别快，还有一个很重要的原因，就是最近 OpenAI 也好，Anthropic 也好，包括国内的这些 AI 平台，都干了一个事情。这个事情所有人都在骂，就是改计费方式。

因为原来都是按提问次数来计费的，今年统一都按 Token 和上下文来计费了。原因也很简单：原来按提问次数计费的时候，我们会把问题写得特别长。像我原来到 ChatGPT、到各个地方去提问题的时候，我那个问题经常会写几千字，然后一把扔进去，等着它在那吭哧吭哧跑 10 分钟再出来。这个原来算一次。你现在再塞四五千字的小作文进来提问题，是要按 Token 来计费了。

所以整个计费实际上是要比去年贵了。他们这些公司其实是在做变相涨价。这是第二类问题，就是去年的预算设太低了。

第三类问题：ROI 的追问本身太旧世界

第三类问题是什么？就是 Uber COO 的那个追问，说你的 ROI 不对。这个问题本身就非常非常旧世界。他问说 AI 花费越来越难以证明 ROI 了，听起来很合理，但是我要讲得狠一点：在这个阶段要求每一笔 AI 探索立刻证明收入贡献，就是反动，就是想抱着公司一起死。

研发探索不能每一次都证明 ROI，销售去请客户吃饭也不能每一次都证明 ROI。像我们以前做销售、做投资什么的，出去吃饭回来，会计就会告诉你说，你这个发票应该记在哪个项目里？如果这个项目失败了，或者这个项目成功了，我们怎么来摊销成本？他们关心这种事，他不关心你最后项目能不能成。

但是你现在如果让工程师每次烧 Token 的时候，不让他去想我到底要做什么事情，而是先填一个收据：我这个 Token 是给什么项目烧掉的，我那个 Token 是给什么项目烧掉的。这样的话，基本上公司是活不下去的，绝对活不过这个冬天。

所以排行榜错在把油耗当成了勋章，预算错在用旧油表来评估新引擎，ROI 的问题错在让新的生产力先给旧世界下跪。这就是这次的三个错误。

职能部门和业务部门的冲突

讲到 ROI 这一块，我还要讲一个冲突，就是职能部门和业务部门的冲突。旧的管理方式在做最后的挣扎。所有抱着“先控制成本、先确定目的、先证明 ROI”不放的人，都在尝试杀死公司，或者抱着公司一起死。这句话说得不好听，但是今天必须这么讲。

因为 AI 压根就不是传统 SaaS，AI 是新的生产资料。你不能要求一个新的生产资料在刚刚进入公司的时候，就完全服从旧表格、旧审批、旧预算、旧 KPI。那些只会说“先调预算表、先证明收入、先控制额度”的岗位逻辑，本来就是最容易被 AI 取代的。他们本来应该是被干掉的人，现在拼命要把 AI 关进旧的流程里，本质上就是在做最后的垂死挣扎。更狠一点，他们不是在救公司，他们就是惦记抱着公司一起去死。

这里不是说财务、法务、运营这些人不重要。这属于职能部门，像我们以前属于业务部门，挣钱的部门。传统的职能部门有旧的管法，这些人就是受这套教育上来的。但是到今天，他们已经不配决定 AI 探索的边界了。

公司里永远是两拨人：一拨人负责往前打仗，研发、产品、教育，包括像我们以前做投资、BD；一拨人负责系统不能失控，财务、法务、运营、合规。过去两拨人可以做预算、审批、报销、KPI 来进行平衡。但是 AI 时代不一样了，因为探索的速度太快，工具变化太快，成本曲线太陡峭了。如果你还让传统的职能部门用旧的方式来决定 AI 边界，这公司只有死路一条。

正确的管法不是审批，正确的管法是教育。让每一个使用 Token 的人知道自己在做什么，知道为什么要用这些 Token，知道这个探索最后要推出哪些产品、哪些流程，以及要提供哪些用户价值；知道哪些 Token 是探索，哪些 Token 是空转。这个才是最重要的。

不要因为个别人浪费了 Token，就处罚所有人。像 Uber，发现有人浪费 Token 了，最后改成每个人的 Token 上限一个月是 1,500 美金，不能再超了。这个就属于因为个别人去处罚所有人。而且 Uber 的问题其实是他们自己没有设对预算，这本来就不应该通过预算的方式去跑。

不要因为有人拿 Opus 4.7、Opus 4.8 去问天气，就把所有工程师的 Claude Code 都封了；不要因为有人刷榜，就让整个团队回到手写代码和人工检查的阶段。传统职能部门可以提醒公司别撞墙，但是不能拿旧世界的刹车拆掉新时代的发动机。

模型分层失败：最贵的菜单被递给了用户

Token 爆炸还有另外一个小原因，就是模型分层失败。这个还得怪 Anthropic，因为我确实不太喜欢这公司。Anthropic 明知道正确的答案，但是揣着明白装糊涂，把最终的选择交给了用户。

什么意思呢？Anthropic 的模型是分层的：Haiku、Sonnet、Opus，后边还有……一共是分四层。Haiku 现在大家还用不到，前面是分三层。而且每一个模型的思考深度是不一样的，它有 low、medium、high、xhigh，可以通过这么多种思考方式去进行推理。如果你要求 xhigh，一定是消耗最多的 Token 去思考这个问题。

但是不同的问题到底应该用什么样的模型，应该用什么样的思考深度，Anthropic 自己其实是知道的。但是它没有这么做，它是把所有东西都扔到你面前来：你自己选吧。

这个玩意儿就跟咱们去吃自助餐一样。自助餐的菜单上，有些菜很贵，有些菜很便宜。那些很贵的菜真的很贵吗？可能确实是贵一些，但其实目的是什么？是为了让你尽可能去吃这个很贵的东西，这些东西我们多吃掉一些；那些它标价不是特别贵的东西，让你在心理上天然地去排斥。因为让用户去选，一定是这样的。

所以为什么我们说问个天气用 Opus、改个日期用 Opus，都是这样的心理：我明明已经花了最高的钱了，我已经拿到了企业账号了，我已经可以用 Opus 了，可以用 xhigh 这么高的推理了，我干嘛要委屈自己上 Sonnet？

其实 Anthropic 自己明白，最适合编程的模型是 Sonnet，Opus 是应该去做架构设计的。但是我们现在很多人是在拿 Opus 直接从头跑到尾。这个东西不能说是用户自己傻，这个东西就是 Anthropic 为了收更高的 Token 费用、为了卖更多的钱，故意做了一本诱导你的菜单，然后在价格上给你标好。你既然已经交了自助餐的钱，或者有人请客了，那我一定点贵的吃，一定是这样的心理。

这个对于 Anthropic 来说，它可以收到更多收入，但是对于请客吃饭的人，比如说公司要买单的人来说，他就会觉得很痛苦。这就是大模型公司现在的问题：不是没有分层，而是明知道应该去做自动路由，却还是把最贵的菜单直接递给用户了。

AI 不是 SaaS：它是会自己踩油门的生产资料

还有，公司内部把 AI 当 SaaS 来管，本身其实就是错的。很多公司要求做预算，像 Uber 干的这个活：你给我做个预算吧，明年你们要多少 AI。它实际上就是把 AI 当 SaaS 来管的。

SaaS 是怎么干活的？SaaS 是靠收坐席费的。一个坐席多少钱，我只要一次性把这个钱谈完，然后我去给你砍价：你这个坐席能不能再便宜点，能不能再送我几个坐席？这个事就结束了。但是 AI 不是这么收钱的。AI 是先要收坐席费，然后再要收 Token 费，它是两个钱一起收。

大家不要老想着说我们这 20 美金、200 美金，这是个人账户。真正的企业账号是 Business 或者 Enterprise 这样的账号，Claude 也是 Enterprise。这种账号都是先给每个坐席交 20 美金，然后再去收 Token 费。这个玩意儿是很贵的。你要通过这样的方式去管理，一定会出现管理失败的情况。

所以 AI 不是软件订阅，它是会自己踩油门的生产资料。你还拿着坐席表来管它，那账单一定会爆炸。

SaaS 自己也很痛苦：传统软件卖复制，AI 卖消耗

讲到 AI 不是 SaaS，咱们要讲到另外一面：SaaS 自己也很痛苦。传统软件卖的是复制，而 AI 卖的是消耗。

很多 SaaS 公司其实也会遇到 Token 爆炸的问题，但是它们遇到的问题跟刚才我们讲的这几家还不太一样。它们是在卖别人的 Token，拿了 OpenAI 的 Token，拿了 Anthropic 的 Token，然后卖给自己的客户。在这个过程中，它加了自己的提示词，加了自己的上下文，加了自己的一些流程管理，但实际上跑的还是 OpenAI 和 Anthropic 的 Token。

这里就会有一个很麻烦的问题。原来这些 SaaS 公司只管卖坐席就完了。我卖 1,000 个坐席，卖 1 万个坐席，中间的成本是一样的，因为对于你来说，我就写了一套软件嘛。但是现在不一样了，你有一个进货出货的过程。我这头买了 Anthropic 的 Token，买了 OpenAI 的 Token，我那头要卖给这 1,000 个客户，或者卖给这 1 万个客户。每一个客户的增加，每一次用户的使用，其实都会让你的 Token 成本，也就是你的进货成本上升。

而且还有一个很大的问题。以前大家希望什么？用户买了你们家 SaaS 以后，其实大家最希望他不用，就像健身房似的。你买了 1 万个用户回来，但是可能只有 100 个在用，剩下的人都在摸鱼，这是大家希望的。但是现在你一旦是从 Anthropic 买了 Token，然后在那边提供给别人用了，给了 1 万个坐席，大家就算不用你的功能，还会去挂着 Anthropic 的模型去干别的事。所以这是很不划算的一个事情。

如果想要继续做 SaaS，大家就需要重新思考了。这种带着 AI 的 SaaS，需要思考什么问题？就是在你一进一出的过程中，甚至你有可能进货的价格还没有客户直接上 Anthropic 去买的价格便宜，最后可能是同样的价格。在这样的情况下，你的附加值到底是什么？

如果你的附加值很小，说我只是这头买完了那头卖，中间加了点提示词，你很快就会被 OpenAI 和 Anthropic 直接替代掉。人家说我不跟你费这个劲了，我直接在 OpenAI、Anthropic 去买就完了，我不需要你了。你加的这些东西，人家都已经给你做了。现在很多 SaaS 公司要死，实际上是死在这儿了。

SaaS 的三条路

SaaS 其实有三条路可以走。

1. 走 Cursor 这条路，干脆自己重新训练模型。训练一个相对便宜一点的模型。Cursor 就是拿 Composer 2.5 重新去做了后训练和强化学习，得到了 Composer 2.5 的一个新的模型。因为它自己有大量的用户编程数据，所以据说现在这个模型效果还不错。
2. 直接调用最便宜的模型。比如 DeepSeek 这样的模型。我不需要什么 Opus，我不需要 GPT，我就给你上一个最便宜的，我把问题解决就完事了。我通过更严格的上下文管理、批处理、跟进，进行 AI Agent 的设计，用最便宜的模型也可以把它搞定。这也是一条路。
3. 进行 Token 节省。现在有很多 Token 节省工具，就跟我们以前做 Clean Master 似的，把垃圾清掉。现在最简单的 Token 节省工具，有一个仓库叫 understand-anything，就是理解所有东西。大家有兴趣的话，可以到 GitHub 上去下载这个库来使用。

understand-anything 干的活其实很简单，就是把你整个项目全都读一遍，理解一遍，然后把整个项目建立一个索引树。每一次再去提问题、再去处理的时候，它都会自动通过索引树找到正确的上下文去进行注入，然后直接用最少的 Token 把问题解决掉。

因为 Claude Code 也好，Codex 也好，最耗 Token 的是什么？就是我去读项目，读完以后不知道该改什么。那你如果前头直接用 understand-anything 过了，它就会快速定位到需要调整的东西，快速知道我这个程序是干什么的，它们之间的依赖关系是怎么回事。这也是一个方式。

当然，understand-anything 这种东西在短期内有用，未来肯定会被淘汰掉。原因也很简单，未来这种东西会被系统做在里边，不会需要你自己去做。未来 Token 一定会变便宜，但是使用量还会继续爆发。

Token 价格：透明与不透明

这里头有一个问题，就是 Token 的价格极其不透明。现在 Token 价格实际上分两派。一派就是 OpenAI、Anthropic、谷歌这些人，他们的 Token 价格极度不透明。现在你问 OpenAI，为什么 100 万 Token 输入是 5 美金？它不会给你解释这是怎么算出来的。或者说，你现在花钱买了新的机房进来，新的机房按黄仁勋的说法，越新的 GPU 应该越省钱，因为它的计算密集度高了，还省电了。那按道理说，你这个 Token 应该降价，它也不理你。所以它这个价格是极度不透明的。

他们有的时候会突然重置你的额度，前两天又重置了一回；有的时候会给额度直接翻倍，比如我这 20 美金的直接给我翻倍。但是翻倍了到底有多少，它也不会告诉你。他们就是不透明的玩法。

其实从互联网时代，这些大公司的价格都是不透明的，到 AI 时代依然如此。大家想一想，我们到谷歌上去投广告，到 Facebook 上去投广告，那个价格透明吗？那个价格一点都不透明。为什么贵，为什么便宜，这个底价你是搞不清楚的。你想谷歌这么大一公司，十几万人、几十万人的一公司，就靠广告撑着，那它这玩意儿怎么透明？

所以，只要他们彻底做到头上、做到垄断了，它就可以用不透明的价格去不停地反复收割你，而且你还没得选。

当然另外一条路，就是走彻底透明这条路。DeepSeek 就属于彻底透明这条路的。它可以透明到什么程度？我做到这个价格，谁都做不到。类似于比亚迪式的。日本人把比亚迪的车拿回去拆，拆完以后说，这个能达到安全要求吗？能。你们能按这成本做出来吗？不能。那就没戏。

DeepSeek 现在已经做到这样了。它现在这个价格，你让这些做推理服务的云厂商用英伟达的 B300 去做，都没有它现在给出的价格便宜，那就属于彻底透明了。我把这价格打穿了也行。

现在 DeepSeek 这个价格已经达到一个什么状态了呢？前两天腾讯云突然宣布降价，说我们 DeepSeek 降价了，降到跟 DeepSeek 官网一样的价格。其实干的是什么活？就是腾讯云说，我不在腾讯云上再去部署 DeepSeek 了，我现在直接把这个东西跳转到 DeepSeek 的官网去，我用它的 Token 就完事了，因为已经自己部署不划算了。现在变成这样了。

以后可能就是分两条路走。第一条路就是像 OpenAI 这样的，我就是不透明，你还没得选。另外一条路就是像 DeepSeek 这样的，我直接降价，让任何人部署都不划算，你就必须让我部署，或者干脆你跟我合作，让我到你那去部署。部署完以后你在那用，我怎么把这个价格降下来你别管，反正是我的独门绝技。现在是这么两条路在走，就是透明与不透明。但是未来因为有 DeepSeek 这样的搅屎棍在这儿，一定会越来越便宜。

不要为当前的 Token 焦虑

再往下讲一个问题。那你说现在 Token 这么贵，我们又搞不定这么多 Token，怎么办？这就叫 Token 焦虑。但是我要跟大家讲，以史为鉴，不要为当前的 Token 焦虑。因为我们以前其实也有焦虑，以前焦虑什么？叫流量焦虑、空间焦虑。我们都希望能够省一点流量，能够蹭一点流量，怎么能够省一点空间，怎么能够让这个空间更节约一些。

但是大家要注意，未来一定是流量无限、空间无限的状态。现在大家还在为流量发愁吗？没有了。我们现在的套餐都已经足够使了。还有人为手机空间发愁吗？也没有了。你只要别微信有好几千个联系人，一般都没有什么可发愁的事情。所以今天为 Token 发愁，以后 Token 一定不会让你发愁的。

每一代互联网都有一种短期的稀缺，短期看是大生意，长期看基本上都会被基础设施直接吞掉。所以要去做时间的朋友。

而且，为流量焦虑和为空间焦虑这两个事情，都是老范自己亲自赶上的。为流量焦虑的时候，我当时在盛大，在陈大年手底下，我们当时做的产品叫什么？叫 WiFi 万能钥匙。你不是没流量吗？我教你怎么去蹭 WiFi，这不就是为流量焦虑解决问题的吗？当时如日中天，现在还有谁在使这东西吗？没多少人了吧。

那你说为空间焦虑，老范怎么也赶上了？对，后来我离开盛大以后去猎豹了，那里做的东西叫 Clean Master，就是把你的手机空间给你清理清理，就干这件事，傅盛做的。

这些产品当时是有价值的，它解决了一个阶段性的基础设施缺口。但是后来 4G、5G、WiFi 普及了，存储变大了，手机算力也上去了，很多焦虑自然就消失了。

到现在，你说这些基础的东西还在吗？比如省流量这个事情还在，但不需要再去装 Clean Master。现在都是谁来搞定？操作系统搞定了。比如 Google Play，就是谷歌的应用市场，它在下载应用的时候会自动给你省流量。比如你原来有 1.0 版，现在需要给你装 1.1 版了，它把两个安装包给你比较一下，只把变化的那一部分给你传下来，没有变化的那部分就不给你传下来了，它自动给你把流量省掉。

真正需要去做的是未来，我们需要一些什么新的功能。所以现在你可能觉得，我跑一次 Agent 几十万 Token 就不见了，而且很贵。可能过几年，现在这些 Token 就会像手机流量一样。但是这是一个过程。

真正赚钱的人不一定是最省流量的人，真正厉害的人是最早想明白流量不值钱以后，用户到底要用什么产品的人。所以今天也一样，如果你只围绕着省 Token 在做产品，等 Token 变便宜了，你的价值就会被基础设施吃掉。比如刚才我们讲的 understand-anything 这样的产品，最后这种东西就会被 OpenCode、Codex、Claude Code 直接吃进去。以后人家会默认带这个功能，而且兼容性还特别好，比你这种外挂的系统肯定还要更好用一些。

我记得当时我去谷歌，跟谷歌的大中华区负责人去聊的时候，他们就问我们说，你们这个 Clean Master 到底是清硬盘还是清内存？就是清的是 storage 还是清 memory。后来我想了一下，我说我们只清 storage，我们是不去动 memory 的。他就讲说这是对的，memory 就应该由操作系统去管，你们不要去碰这个东西。你一旦碰了这个东西，操作系统稳定性就会下降，你们现在去清一清 storage 就算了。

当然后来这个哥们也挺坏，随着谷歌的升级，安卓慢慢沙箱化越来越严重以后，其实你连 storage 也清不了了。因为原来你可以去清理 storage，是因为你可以去把其他应用使用的这些空间都处理掉，现在你摸不到了，每个应用只能使用自己的空间。所以那哥们也挺坏的，先稳住了我们。

所以解决短期焦虑能够挣钱一阵子，但是站在长期趋势一边，才能决定你有没有未来。要做时间的朋友。

不要给 Token 上纪律，要让人看到目标

最后的结论：不要给 Token 上纪律。像刚才咱们讲的 Uber 这样，给 Token 上纪律，说每个人 1,500 美金，不允许超，这是不对的。要让使用 Token 的人看到目标，这才是正确的方式。

我不想把结论说成要有 Token 纪律。纪律这个词太旧了，而且在这个时间点说这个词是非常非常危险的。今天真正要做的是教育每一个使用 Token 的人：你在做什么？你为什么要烧这些 Token？你最终要提供什么样的客户价值？这个才是真正要去做的事情。

不要给他做什么中间目标，中间目标会把队伍带偏的。我记得以前看过一篇文章，说一个以色列士兵讲，每一次出征之前会回家去看父母、看亲人，以后他就理解为什么要去战斗了。这不是因为他不懂战术，而是要让他看到目的。

使用 Token 也是一样，要让工程师看见，你为什么要去做这个事情，要让他理解什么是客户价值，而不要让他去看 /usage 里边显示的美元数字，不要让他去看什么 Token 榜单，更不要把这种事情交给什么 CFO、COO 这些人去盯月度账单。如果你说公司我不想要了，可以干这个活。

反过来，有人说我就要有纪律，没有纪律这事就不行。那咱们讲另外一个悲剧。英国有一款步枪叫李-恩菲尔德步枪，这个步枪是很古老的栓动步枪，但是它有一个 10 发的弹夹，射速很快，训练好的士兵可以快速打出很密集的火力来。

但是早期的版本，这个东西装了一个叫弹夹切断器的东西。因为害怕士兵浪费子弹，害怕士兵乒乒乓乓把这枪都打出去，瞎都打尽了，它就做了一个弹夹切断器。就是你每一次必须要上一发打一发，然后再手动装填一发再打一发。这样的话，射速不就降下来了吗？你的子弹也就省了。

但是你这样去打仗，会付出很多人的生命。到一战的时候，战争烈度上来以后，他们最后把这个弹夹阻断器就给去掉了，说这事不行，我们愿意多烧一些子弹，让士兵活下来，我们要赢得战争。

所以所谓的给 Token 加纪律，就是在往步枪上去加这种弹夹阻断器。你明明有 10 发弹夹可以快速射击，但是你加了这个东西，看起来省子弹了，但是会死人，会打败仗。而设计弹夹阻断器的人，这帮人永远不上战场。

给企业的四句话

1. 不要让传统职能部门用传统方式去衡量 Token 消耗本身。他们看见的是账单，不是战场，这些人也从来不上战场打仗。
2. 不要因为个别人浪费了 Token，就处罚所有人。抓浪费的人，这个事没毛病；但是你如果禁止大家去探索，那这个战争一定会输。
3. 要做时间的朋友。Token 一定会越来越便宜，不要围绕短期的稀缺去建立长期战略。你说我短期做一个产品去挣点钱，这事没毛病，但是最后这些省 Token 的事情，一定是操作系统或者 OpenAI、Anthropic 这些公司去干的活，普通人跟它没关系。
4. 设计产品和服务的时候，要想清楚 Token 不设限以后会发生什么。如果 Token 便宜得像水电一样了，你的服务核心价值到底是什么？你又该怎么给它定价？

所以最后，抱着控制成本、确定目的、先证明 ROI 不放的人，会越来越像旧时代的遗留岗位。这些岗位就是应该被 AI 替代的。如果公司还让他们来决定 AI 探索的边界，那就不是在控制风险，而是准备抱着这些人一起去死。

不要管 Token，要管的是目标。不要处罚探索，惩罚的应该是错误的排行榜。不要做账单的朋友，要做时间的朋友。这就是咱们今天讲的故事。

钉钉内网 7 万字长文到底刺痛了谁？

从上周五开始，各社交媒体就在传，说钉钉内网又出神文了。阿里每过一段时间会出神文，上一次是有人写了万言书，离职以后马云还回复了，说“走好，以后有空回来看”。这一次有一篇 7 万字长文，这个文章相当相当强，文学水平和文章高度都很高。

这到底是一篇什么样的文章？

首先，这不是一篇离职吐槽文，这是一次公开处刑。这篇《置身钉内》真正刺痛的不是钉钉一个项目，也不是无招一个人。无招是钉钉现在的负责人。它刺痛的是中国互联网大厂里最常见的一套东西：唯上论、服从性测试、老板审美产品化、组织控制伪装成效率。

作者是来自钉钉 ONE 项目的前 AI 产品经理和项目核心产品人员，以一线亲历者的身份复盘了 ONE 从立项、发布到收缩的全过程。截止到 2026 年 6 月 7 日公开检索，暂未看到钉钉官方或无招本人针对《置身钉内》的专项公开回应，马云现在也什么都没说。

这篇文章为什么一下子就火了？

1. 它有事实密度：项目怎么立项的，功能怎么决策的，团队怎么熬夜，组织怎么打分，写得非常具体。
2. 它有文学武器：雨燕、笼中鸟、武则天改元、孔乙己、全景监狱、阿房宫赋、锦衣夜行。它不是普通打工人吐槽，而是拿着一整套典故体系给组织画像。
3. 它打到了一个时代的情绪点：当大家相信有未来的时候，高压管理还是可以被包装成奋斗的；但是当大家看不到未来的时候，高压管理就只剩下压迫了。

这篇文章不是在问钉钉为什么没有做好 ONE 这个产品，它是在问：一个只会让所有人服从老板的组织，凭什么带队进入 AI 时代？

ONE 是什么：从明星项目到遗产

先把故事讲一下。这个 ONE 到底是什么？为什么它从明星项目变成了遗产？

ONE 的失败，不是一个按钮没做好，也不是一个 UI 形态失败，而是一个产品从出生的第一天就被多重目标绑架了。2025 年 3 月 31 日前后，无招回归钉钉，出任钉钉 CEO。2025 年 4 月，ONE 作为核心保密 AI 项目启动，内部代号有报道称为 O 项目或者 ZERO 项目。2025 年 8 月 25 日，钉钉十周年发布会发布了钉钉 8.0、AI 钉钉 1.0，ONE 作为核心 AI 产品亮相。

外部报道称，ONE 的目标是把消息、日程、审批、会议、待办、文档等工作信息重新组织成 AI 信息流，让工作从“人找事”变成“事找人”。后续报道称，ONE 从首页入口逐步收缩，部分功能拆入了其他 AI 功能，资源转向了悟空 Agent 产品。

钉钉发布会披露，钉钉服务近 2600 万家企业组织，付费组织超过 19 万家，A 股上市公司中约有 79% 使用钉钉，AI 应用数超过 141 万。外部报道提到，ONE 上线初期 DAU 峰值达到过大约 300 万，但这个数字对于钉钉这样的体量来说肯定是不行的。

所以矛盾就在这里。表面看，ONE 是一个 AI 工作秘书；深一层看，它是证明钉钉不是老办公软件，而是 AI 时代新入口的一个工具；再深一层看，它还要证明无招回归是正确的，证明阿里押注 ToB AI 是对的，证明钉钉还能够重新定义工作。

一个产品背上这么多使命，最后就不是给用户做产品，而是给战略做贡品了。ONE 最大的问题不是不够 AI，而是它从第一天开始就不只是在服务用户，它还是在服务一场权力回归的合法性叙事。

已读未读：一个小功能照出底层逻辑

在这里面，作者讲到了一个特别核心的功能，就是已读未读的问题。一个小功能为什么能把钉钉的底层逻辑直接照出来？

什么叫已读未读？就是我发了信息出去，对方到底读没读。如果读了，我到底能不能知道对方已经读了。已读通知这件事情，就是无招在离开阿里之前给钉钉定的基调：我们一定要做这个功能。然后无招出去创业去了，等他重新回到阿里做 ONE 这个功能的时候，他依然要求必须把已读功能做进去。

已读未读看起来是一个通讯功能，本质上是一个权力接口。它回答的不是消息有没有被看见，而是谁有权利要求谁立刻承担责任。

先讲普通产品里的已读未读。在微信里，默认是没有已读回执的，保护的是收件人的缓冲空间。你可以看见消息，但不必立刻被系统公开处刑。在企业 IM 里，已读回执满足的是发件人的确定性。老板发了消息，要知道谁看见了、谁没看、谁在装死。在客服、销售、项目协同里，已读未读也可以提高流程效率，但在上下级关系里，它很容易变成问责工具：你都看了，为什么没有解决？我发了这么长时间，你为什么没有看？

为什么在《置身钉内》这篇文章里，已读变得这么刺眼？ONE 这个产品里有一个卡片功能，叫卡片流。它会把各种消息收集起来以后，传给最终的用户使用，说今天有这些事跟你有关系。但是他们做了一个东西：在 AI 去搜集信息、往卡片里填的时候，就直接发了已读回执。

这对于收件人来说就非常可怕了。因为我可能只是浏览了一下，不等于我理解了，不等于我承诺了，也不等于我准备回复你。一旦把这种东西推上线，对于老板来说，他把信息发出去了，显示已读了，过了半天就会问：你怎么还没干？实际上是 AI 读了，人还没读。

这就是所谓的“已读恐怖主义”。你还没决定怎么处理，系统已经替你对外宣布你要接这个锅了。大家注意，这口黑锅已经背在你身上了，而且是由 AI 替你接下来、让你背上的。

而且这件事情不光得罪了收件人，还同时得罪了发件人。发件人要的不是一个虚假的已读，而是确定对方真的看见、理解、准备接锅了。ONE 如果只是把卡片划过就标为已读，发件人看到的是一个假的确定性。系统说他读了，但是对方可能只是被信息流扫了一下。发件人会更加焦虑：既然你已经读了，为什么没回？既然你看见了，为什么没动作？

结果组织里多出一堆二次追问和二次施压：读了这么长时间了，你怎么不动？这对于上下级，对于所有在消息链上的人来说，都是一种折磨。所以这个功能两头都不讨好：收件人觉得被强制暴露了，发件人觉得是虚幻确定性。

钉钉早年的优势就是站在发件人、管理者、组织方一侧，用 DING、已读、强提醒解决“我发了你必须看”的问题。但 AI 时代的工作助手如果还是站在发件人一侧，它就不是助手了，而是监工。AI 本来应该帮人减负，结果变成了组织催债。

已读未读不是一个小功能，它是钉钉的政治哲学：到底是把员工当用户，还是把员工当作被管理的对象？

现在国内协同办公软件一共三个。钉钉是用户量最大、收入最高的一个，它完完全全是站在管理者一侧。第二名是企业微信，企业微信其实更多是站在经营者一侧，就是我要卖东西，我要让我的客服去跟用户沟通，企业微信主要吃的是这帮人。用户量最少的是飞书，但飞书是真正站在打工人一侧的，可以真正提高打工人的工作效率。这三个产品的定位是不一样的。但是这里是国内，所以钉钉一定是卖得最好的那个。

文学隐喻：把钉钉写成小型权力社会

这篇文章的文学水平很高。最聪明的地方不是只骂老板坏、加班累，而是用了一整套文学历史的隐喻和典故，把钉钉写成了一个小型的权力社会。

• 雨燕和笼中鸟：它讲到钉钉的图标，飞行的 Logo，就是一个雨燕，据说是可以连续飞 300 天不落地的自由、迅捷的动物。而作者把钉钉的办公楼写成了透明的鸟笼。一个号称让组织高效飞行的产品，内部却像笼子一样。
• 孔乙己：来自鲁迅的小说，写的是一个旧式读书人在新时代里的滑稽、困窘和被围观。它说钉钉在外界眼中已经有了某种荒诞感：它严肃地谈效率，大家却在围观看笑话。
• 武则天改元：武则天频繁改年号，年号不只是纪年，也是合法性的宣示。放在钉钉，就是每一轮 Logo、口号、旗帜的变化，都要重新设立一个天命，逼组织重新站队、重新相信。
• 全景监狱：来自福柯的《规训与惩罚》。最可怕的不是有人时时刻刻看着你，而是你不知道什么时候被看，于是主动把自己训练成适合被看的人。
• 金色飞贼：《哈利·波特》魁地奇里高速飞行、难以捕捉的小球叫金色飞贼。这个画面就很毒了：这位老板，也就是无招，不是坐在办公室里听汇报，而是像一个不确定的监控点，突然出现在你身后，在屋子里溜达。
• 《阿房宫赋》：杜牧写秦朝宫殿奢靡，最后落到“灭六国者六国也，非秦也；族秦者秦也，非天下也”。也就是说，毁掉一个组织的不一定是竞品，可能是它自己的统治方式。
• 锦衣夜行：这是项羽的典故。穿着华丽的衣服在夜里走，别人看不见，等于白穿了。用来讽刺 ONE 的已读功能：收件人被伤害了，发件人也没有真正得到好处。

而且无招在什么时候溜达呢？是在下午 1 点半。他们早上 9 点上班就要开早会，1 点半必须回到工位上开始上班，晚上一般要工作到 10 点。他会在 1 点半的时候在屋子里溜达，看看有没有谁不是很认真地工作。而且在溜达的时候，身后还会跟着 HR，跟着一些其他管理人员，随时发现问题，随时训诫。因为金色飞贼就是突然莫名其妙地出现，又突然不见了，非常形象。

而且这位老板还喜欢做服从度测试。这不是普通的纪律检查，而是在测试组织里的每个人能不能随时进入被检查的状态。真正的目的未必是抓到多少人，而是让所有人知道：你随时可能被看见，你的直属上级也可能因为你被要求写检讨。到了这一步，管理就不只是管理工作了，而是在训练服从。

为什么这些典故有用？因为它让读者不只是看到一堆内部流程，而是看到了一种熟悉的权力景观。这也是它传播的核心。读者未必懂 ONE，也未必懂 AI 协同办公，但是所有人都懂“上面一句话，下面跑断腿”。

一个产品经理写出了文学感，不是为了显摆文笔，而是因为普通管理语言已经讲不清楚这种荒诞了。金色飞贼飞过工位，留下的不是魔法，而是恐惧和服从。

它到底刺痛了谁？

第一类：被老板意志绑架的一线工作人员

这篇文章首先刺痛的是所有被“这是老板要的”所折磨的一线产品、研发和运营。文章里有很刺耳的一句话：

这是他要的。

功能看起来不合理，体验看起来不顺，开发觉得这就是个 bug，但是最后的理由不是用户需要，也不是数据证明，更不是业务闭环，而是“这是他要的”。

这六个字为什么可怕？它意味着一线讨论结束了，用户不重要了。产品经理不再是产品经理，而是翻译老板意志的人；工程师也不再是工程师，而是把老板临时想法变成代码的人。

这里还要再往深讲一层。当组织层级深了以后，中间层会变成一层层的过滤器和放大器。这些中间层在传递“这是他要的”这个过程中，会加入自己的理解，会加入私心。因为老板有时候也不会把事情解释得特别清楚。帝王心术嘛，保持距离嘛，孤家寡人嘛，所以下面的人也得猜老板到底是怎么想的。既然都猜了，我在里面加一点私心有什么问题吗？

一旦组织机构变成这样，就绝对没有自下而上的信息反馈，各种监督就全都失效了。在这种情况下，你永远搞不清楚“这是他要的”里的“他”到底是谁，到底是哪一层加进去的私心，还是这真的是老板要的东西。每一层都是向上看一个屁股，向下看全是笑脸。我就是要往上走嘛，这就是这种组织架构所带来的问题。

一个组织最危险的时刻，不是老板判断错了，而是所有人都知道错了，却只能说“这是他要的”。更可怕的是，最后谁也不知道这个“他”到底是谁。

第二类：把控制欲包装成效率的人

钉钉最深的争议不是它效率不效率，而是它到底提高了谁的效率。

管理者想要的是：消息必须送达，流程必须透明，员工要在线，事情随时都要被推进，我发出去的指令不能落空。

员工想要的是什么？信息要清楚，边界要稳定，要有时间去思考，任务要有优先级，不用 24 小时在线被组织拉扯。

这两个需求天然是矛盾的。对于管理者来说，已读就是确定性；对于员工来说，已读就是压力。对于管理者来说，考勤是纪律；而对于员工来说，考勤经常是服从性测试。

所以《置身钉内》刺痛的是一种产品哲学：把管理者的控制欲当成了组织效率，把员工的痛苦当成了执行力成本。这就是为什么我说钉钉即使用户量最大，钱挣得也不少，但并不代表它做的是对的。它可能只是抓住了企业管理者的焦虑，只是把很多公司本来就有的权力结构进一步放大了、加强了。

钉钉可能是管人软件的冠军，但在 AI 时代，需要的是帮人工作的系统，而不是管人。钉钉最大的原罪不是让人加班，而是它太擅长把加班、催促、监控、问责包装成先进生产力了。

第三类：靠发布会改元来证明自己合法性的人

这篇文章刺痛的第三个问题，是靠发布会改元来证明自己的合法性。

先从无招这个人讲起。这个人叫陈航，花名叫无招，是钉钉的创始人之一。他很早就加入阿里，是阿里早期某位老员工带出来的实习生，在阿里做过很多产品，但是没有任何一个成功过。后来这个人出去创业，做的叫 H2O，或者叫两个 H 一个 O，这个公司里做一些智能硬件之类的东西，最后也没有做出任何结果来。

现在无招回归了，重新执掌阿里，那就一定要自己人回来做事情，就把无招给拎回来了。2025 年 3 月底前后，无招回归阿里，出任钉钉 CEO。随后钉钉就开始密集发布 AI 钉钉、ONE、悟空等产品。

这个人的个人风格比较神奇，或者叫比较疯狂。他的团队文化关键词是 BE CRAZY，就是要发疯，向死而生，偏战时叙事，偏军令式执行，要求绝对服从。他的表达里有很强的立刻性：我要现在看到结果，我要马上验收。这种人最擅长点火，也最容易把组织烧干。

在这里，有一个非常刺耳的对比，也就是乔布斯。作者写到，乔布斯确实离开了苹果，但是并不只是在外边晃了一圈。乔布斯回来的时候，他做了 NeXT，也就是现在 macOS、iOS 操作系统的底层架构都做好了；乔布斯还做了皮克斯，在外部市场证明了自己的创造力和商业价值，然后才王者归来。

而无招回到钉钉的问题就在这里。他在钉钉早年是有战功的，因为他原来做来往，来往最后做废掉了，是来往的人改做了钉钉，然后他离开了阿里。但他离开钉钉以后，没有拿出什么成绩来，没法证明自己在外边确实混得还不错。所以这次回归天然就会带着一个追问：你回来了，是因为你在外边混不下去了，需要再次证明你吗？还是因为阿里需要一个旧时代的创始人来重新点火呢？这是他必须要回答的问题。

如果一个人在外边没有拿出足够强的商业结果，又被招回来管理一个大平台，他就必须不断证明自己配得上这个位置。那怎么证明呢？就是不断地改组织、改口号、改 Logo，抓纪律、抓工时，让所有人都感受到新王回来了。

这就是“武则天改元”这个隐喻为什么强、为什么狠。改元不是为了时间，而是为了天命。中国自古以来所有帝王里，没有一个人像武则天这样需要反复证明自己的合法性，因为她是个女皇帝。做到这样的位置上，只能反复改元。无招也需要干这个事情。发布会不是为了产品，而是为了宣告；组织折腾不是为了用户，而是为了让所有人重新承认你是有权力的。

从钉钉 8.0 到 ONE，再到悟空，到各种新的旗帜、新的图标、新的发布会，但是在《置身钉内》的叙事里，它们更像是一轮又一轮的改元。每一次改元，都要大家重新站队、重新相信、重新证明自己还跟得上老板。

但问题是，AI 不吃这一套。AI 不会因为你口号大就跑得通，产品不会因为你凌晨查岗就有灵魂。一个没有在外部重新证明过自己的人，越想靠内部改元证明合法性，组织就越容易从做产品变成陪他演登基大典。乔布斯回苹果带回的是被外部验证过的操作系统和创造力。无招回钉钉，如果只能靠改元、查岗和发布会证明自己，那证明的不是能力，而是焦虑。

为什么钉钉难做真正的 AI 工作入口？

钉钉为什么永远也做不好真正的 AI 工作入口？只要钉钉继续把控制当成效率，把服从当成执行，把老板意志当成产品路线，它就很难做成真正的 AI 工作入口。

真正的 AI 工作入口需要什么？

• 信任：因为这里面不光有人，还有 AI，你们之间如何建立信任？特别是一个喜欢一本正经胡说八道的 AI 加在里面的时候，怎么建立信任？
• 边界：AI 不能把每一次浏览变成责任确认。这个边界到底在什么地方？你不能说 AI 看完以后就告诉老板：这个文章你已经看过了，你已经愿意承担责任了。这是不行的。
• 上下文：工作不是卡片划一划就能处理掉的。
• 长期的基建：权限、数据、知识库、模型效率，都不是每日一包就能砸出来的。

无招就要求钉钉这么大的产品每天都要发一个新的包出来：我今天看到的问题，今天晚上你们必须都给我改掉。他有这样神奇的要求。

钉钉式的组织能够提供的是什么？是更快的问责，更多的汇报，更密集的管理动作，更频繁的战略改元。AI 要的是减少噪音，而钉钉式管理就是在制造噪音。AI 要的是自动分辨优先级，钉钉式管理让所有老板的需要都变成最高优先级。

所以我在这里下一个结论：不只是钉钉不行，任何企业一旦把自己改造成钉钉式组织，使用钉钉这样的产品，把所有人变成被催促、被标记、被巡视、被汇报链驱赶的人，它的创新能力就已经死亡了。

钉钉可以是管理软件的冠军，但如果它不改变底层站位，它就只能把旧时代的枷锁搬进 AI 时代。

结语

这篇文章之所以火，是因为很多人都在自己的公司里见过一个小的钉钉。它可能不叫钉钉，它可能叫日报、飞轮、战报、晚会、敏捷、对齐，它可能叫“老板今天要看”，但本质都是一样的。

《置身钉内》真正刺痛的是一种已经不再让人相信未来的管理方式。它告诉我们，当组织没有希望的时候，高压不再叫奋斗，叫消耗；执行不再叫效率，叫服从。AI 时代最可怕的不是机器替代人，最可怕的是有人拿机器把人管得更像机器。

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Anthropic 真的要给 AI 按下暂停键了吗？

其实是一边喊危险，一边在说：我最强，赶快来用。

大家好，欢迎收听老范讲故事的 YouTube 频道。开场咱们先纠个偏。这两天中文圈里最热的标题是：Anthropic 万字长文要求全面停止 AI 研发。这件事情三分真、七分假。

哪部分是真的？Anthropic 真的写了一篇文章，在 2026 年 6 月 4 日发出来，确实谈到了 AI 研发的放缓和暂停问题。假的是，它并不是要求明天全球就停工，也不是按照美国政府的要求，以后每次发新模型都先给政府用 30 天。

这里有三个很关键的限定词：

• 有条件的：就是我们要想停，这个事是有条件的。
• 可协调的：就是我们要把所有实验室都协调在一起，才能停下来。
• 可验证的：就是大家一起停，还要相互监督。你不能一边喊停，一边自己偷偷努力。

很多学霸喜欢干这个活：问他昨天回去干嘛了，他说我一点都没学习，我回去打游戏了，我回去玩去了，实际上看书看到半夜。这个事是不行的。

所以传播链的问题是，英文媒体把重点压在了“暂停”这个词上，中文二传把“暂停”变成了“全面停止”。白宫确实在这几天发了个行政令，6 月 2 号发的，其中有一个“30 天”，也被塞到了相关文章里。最后就变成了一个更刺激，但是更不准确的标题。

所以这不是 AI 要停了，这是 AI 太快了，谁都不想先停下来。

这篇文章是谁写的？

这次不是 Anthropic 的 CEO 在喊话，是政策机构出手了。原文标题叫《当 AI 开始建造自己》，副标题是《我们走向递归自我改进的进展及其影响》。发布方是 Anthropic 研究院，作者叫玛丽娜·法瓦罗和杰克·克拉克。

玛丽娜·法瓦罗是 Anthropic 研究院的负责人之一，长期做前沿 AI 政策、安全治理和社会影响研究。杰克·克拉克是 Anthropic 的联合创始人，最早是 Bloomberg 的科技编辑，后来加入 OpenAI，在 OpenAI 里实际上负责安全相关的事情。2020 年，他跟阿莫迪兄妹一起离开 OpenAI，创建了 Anthropic。

这篇文章不是一个普通的技术博客，也不是 CEO 的商业访谈，它更像是 Anthropic 在上市之前递出的一份安全叙事说明书。既讲技术，又讲政策，还顺手给自己的模型能力做了一波大大的展示宣传。这是 Anthropic 在上市前给世界递出的一张“我很强，所以我很危险”的名片。

Anthropic 给出的 5 个关键数字

在这篇文章里，Anthropic 给出了 5 个证据，说你看，AI 已经接近自我进化了。但我要说的是，这其实是在王婆卖瓜，自卖自夸。Anthropic 只是换了一种安全警告的姿势，再强调一下“我最强”。

它讲的 5 个关键数字是：

1. 80% 以上：2026 年 5 月，Anthropic 合并到代码库中的代码，超过 80% 是由 Claude 编写的。
2. 8 倍：2026 年第二季度，Anthropic 工程师人均合并代码量约为 2024 年的 8 倍。
3. 52 倍：小型 AI 训练加速任务中，Claude Opus 4 在 2025 年 5 月能够把速度提高 3 倍；到了 Claude Mythos Preview 这个版本，在 2026 年 4 月可以把速度提升 52 倍。
4. 64%：在下一步研究该往哪走的评估中，2026 年 4 月，Mythos Preview 胜出人类选择的比例达到了 64%。Anthropic 官方 X 帖还把它和 2024 年约 22% 的基线做了对比。
5. 76%：开放任务成功率在 2026 年 5 月达到了 76%。而且他们使用 Mythos Preview 这个模型可以连续跑 16 个小时，已经达到测试上限了。

所以“危险”的意思就是：我还是好厉害，只有我这么危险。

这 5 个数字到底在讲什么？它不是在讲 AI 已经自我进化了，它真正讲的是 AI 已经进入 AI 研发流程，开始帮人类制造下一代 AI 了。而且它的要点其实有很重的营销味道。这些数字都是 Anthropic 自己拿出来的，是一手材料，实际上也就是自家的广告。

这好比有一家火锅店，上来贴了一个招牌，说请大家千万注意，我们家的锅底实在太香了，香到十里八街都睡不着。甚至有些火锅店会贴个告示，说我家这个底料放了点猛料，实在是太好吃了，你一定要小心。这目的是什么？是真的告诉你里头放了什么，让你不要来吃吗？不是，是告诉你赶快来试试，这玩意你从来没吃过这么香的火锅。

所以你说这事算提示风险吗？也不能说不算。但更关键的是，它在打广告。Anthropic 不是单纯地说 AI 危险，它是在说危险的原因是我实在太厉害了。

AI 暂停不是 Anthropic 发明的

AI 暂停这件事其实有很长的历史，也不是 Anthropic 发明的。好几年了，每年都有人喊：AI 是不是太厉害了？

• 最早是阿西洛马 AI 原则，2017 年 1 月发布，一共 23 条原则。其中第 22 条规定的就是递归自我改进，要求这类系统接受严格的安全和控制措施。
• 生命未来研究所在 2023 年 3 月 22 日发布了“暂停巨型 AI 实验”公开信，要求暂停 6 个月训练比 GPT-4 更强的模型。当时 GPT-4 是最强的一个。当时有很多人跑去签字，包括埃隆·马斯克、尤瓦尔·赫拉利这些人。但是后来这个签字做乱掉了，有些好像是伪造的签字，所以这个事情最后不了了之。
• 布莱切利宣言是 2023 年 11 月在英国布莱切利 AI 安全峰会上，28 国加上欧盟签署的，推动 AI 安全研究所的体系。
• 首尔宣言和巴黎 AI 行动峰会，是 2024 年、2025 年相继形成的 AI 安全共识，但是没有真正的全球强制暂停。
• 特朗普行政令是 2026 年 6 月 2 日签署的。这个行政令要求，在网络安全上有巨大风险的模型，可以自愿在交给可信机构之前，提前 30 天让政府去评估。有这样的一个文件。
• OpenAI 也做了一个叫“前沿安全蓝图”的文件，是在 6 月 3 日发布的，主张联邦统一框架。意思就是：你们来管吧，这事我管不了了，联邦政府你们来搞。而且不要每个州搞一套，我们会被摁死在这的。
• 再往后就是 2026 年 6 月 4 日，Anthropic 发的《当 AI 开始建造自己》这篇文章，把 RSI，也就是递归自我改进，和可验证暂停机制推到了台前。

其实最喜欢搞这种事情的人就是加州。大家都在加州，加州政府又是相对来说比较圣母的，所以他们特别喜欢去搞 AI 控制。

所以这个事情一直都在往前走。AI 暂停已经喊了 9 年了，停下来的不是模型，只是口号。

Anthropic 的暂停条件几乎不可能实现

Anthropic 自己说得也很清楚：我不会单方面停下来。原文的条件写得非常清楚，有意义的放缓或者暂停，需要多个有资源的前沿实验室，需要这些实验室分布在多个国家，需要大家在同等条件下停止，还需要彼此能够验证对方真的停了。

它提出这个要求，属于绝对不可能实现。别说其他国家，就光美国这些公司就能打出狗脑子来。Anthropic 跟 OpenAI 怎么相互验证大家停下来？不可能。再加上谷歌、xAI 和 Meta，你怎么去相互验证大家停下来了？

多个国家，现在真正有能力训练模型的实际上就两个国家：一个美国，一个中国。让中美两国相互信任，然后设立观察员，看看你们都在干什么。就算中国愿意，美国也不愿意。

中国说，我很开心，我愿意派观察员到 Anthropic、到 OpenAI 去观察一下你们停下来没有，顺便跟以前的中国老乡聊聊天，你们都干什么了，平时吃什么，数据怎么训练的。这些事你说美国能愿意吗？它也不能愿意。

所以这个条件提出来，意思就是这个事不可能停下来。Anthropic 的暂停条件翻译成人话就是：除非所有人都停，而且我能看见你真停了，否则我也不停。

30 天暂停到底是怎么回事？

再往后讲一下这个 30 天暂停的事情。这是 6 月 2 号特朗普签的行政命令。这个命令是从 90 天草案，被行业强烈反对以后，压缩到了 30 天自愿窗口里。

在白宫最终签署之前，围绕前沿模型的审查，美国已经有多股监管压力，包括州法议员提案、网络安全担忧、Anthropic Mythos 触发的高端网络能力恐慌。早期草案曾经出现过 90 天更长的审查窗口。但是多家媒体报道，埃隆·马斯克的 xAI、马克·扎克伯格的 Meta，以及 David Sacks——这个应该是白宫的 AI 沙皇——都强烈反对。核心理由是，这会拖慢美国的 AI，把优势让给中国。

但是你想想，Sam Altman 没出来反对，阿莫迪没出来反对，说明什么？就这两家最厉害。你就算停 90 天，我把剩下的人拖住也行。在美国 AI 公司中出来反对的人，是马斯克和扎克伯格，因为他们落后了，所以一定要出来反对这个事情。当然借口肯定是中国，美国就是这么干活的。

特朗普一开始没有签那个 90 天的版本，最后签了一个折中方案。最终版本保留的是自愿框架，就是你可以拿给我看，也可以不拿给我看，这个无所谓，自愿。而且是开发者可以在受覆盖的前沿模型发布给可信伙伴前，给联邦政府最多 30 天访问。

这话怎么解释？就是类似于 Claude Mythos Preview 这样的模型，你要在发布给 Project Glasswing 这种受限的合作伙伴使用之前，先给政府，最长不超过 30 天。行政令明确说了，不能把它解释为强制许可、预先审批、发布许可要求。你就算没给我，你也可以发布。千万不要理解成你没给我，或者在我这看完以后有问题，我就不让你发布了。没有这事。

所以这就是一个从 90 天被打成 30 天，从强制被打成自愿的过程。这不是在踩刹车，而是把脚放在刹车旁边拍了个自拍，就干了这么个事。

Anthropic 自己也矛盾重重

而 Anthropic 自己也是矛盾重重。安全问题是真的，算计也是真的。

第一重矛盾：2 月份刚软化安全承诺，6 月份又呼吁行业暂停

《时代周刊》在 2026 年 2 月 24 日报道，Anthropic 调整了负责任扩展政策 RSP 的第三版，删除了旧版中“未达安全门槛则不训练、不部署”的承诺，改成了更灵活的路线图和透明度报告。原来是做不好我就不发，现在是我把路线图拿出来，稍微透明一下，你们监督一下就完事了。

Anthropic 的首席科学官贾里德·卡普兰对《时代周刊》的解释是，如果竞争对手继续推进，Anthropic 单方面停止训练实际上帮不了任何人。这句话很诚实，也很尴尬。自己不愿意被硬承诺锁住，但 4 个月后，又开始呼吁行业讨论暂停机制的问题了。

第二重矛盾：IPO 时间线实在太紧

• 2026 年 2 月 12 日，Anthropic 宣布了 300 亿美金的 G 轮融资，投后估值 3,800 亿美金。
• 2026 年 5 月 28 日，Anthropic 宣布了 650 亿美金的 H 轮融资，投后估值 9,650 亿美金，年化收入超过了 470 亿美金。
• 2026 年 6 月 1 日，Anthropic 保密提交了 S-1，也就是美国 IPO 注册草案，启动了上市程序。
• 2026 年 6 月 4 日，Anthropic 发布了 AI 自我改进和暂停机制的长文。

所以当 2026 年 6 月 5 日全球媒体刷屏的时候，CNBC 等媒体就把语境改成了“IPO 前夕”。你发这样的文章，到底想干嘛？意欲何为？

第三重矛盾：暂停条件几乎天然不可能实现

它喊了半天，所有这些暂停条件都不可能实现。

所以 Anthropic 不是在撒谎，它说的风险是真的。但是它也不是圣人，它拿到的是上市前资本叙事的脚本。

所有人都在喊危险，也都在继续前进

没有人真的在抢定义权。大家都知道有问题，但是到底怎么停下来，谁也说不明白。Anthropic 也好，美国政府也好，其他 AI 厂商也好，大家都知道有问题，但是没有人说，我们定义一下在什么样的情况下把它停下来，或者在什么样的机制下把它停下来。没有人干这个事。

大家在喊的都是同一件事：AI 实在太危险了，我实在太强了，来买我。

• 白宫说，前沿模型有高级网络能力，确实很危险。但是如果我让它强制停下来，中国会追上我们，这事不行。
• OpenAI 说，这个还是交给联邦统一去管吧，我也要甩锅了，这事我管不了。而且各个州，特别是加州，不要在我这添加镣铐。你们把我锁住以后，中国会追上你的。
• Anthropic 在说什么？AI 正在帮助 AI 自我改进，未来可能需要暂停机制。但是它自己也说了，不会单方面停止，除非其他前沿机构也都以可验证的方式停下来。

所以这场竞争最荒诞的地方就是：所有人都在喊危险，所有人都在证明自己最危险，然后所有人都在继续前进、继续冲锋。

最终的结论是，没有人真的要停，也没有人会停。前面等着我们的，可能是天堂，也可能是地狱，但是没有人会停下来，我们只能一路狂奔。

好，这个故事就讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加 Discord 讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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如果是，那么它的股价就会下跌，因为它的业绩没有达到预期；如果是，那么它的股价就会上涨，因为它的业绩超出了预期。所以我们要关注的是公司的业绩，而不是股价的短期波动。

首先要跟大家更正一点，谷歌融的不是800亿美金，是847.5亿美金。而且它不仅仅是发动了融资，还停止了回购，而且还在全世界举债借钱。这到底在发生什么？

AI巨头嘴上在讲春天要来了，账面上却在准备过冬。什么时候需要这么多现金？一定是准备过冬的时候，准备冬眠的时候，这个时候才需要囤现金。寒冬里的现金不只是为了买过冬粮，还是为了收割竞争对手和低估资产的子弹。

巨头们的反常动作

现在把几个反常的动作放在一起来看一下。谷歌一季度回购归零。美国这些大的科技股都是会不停回购股票的，但谷歌一季度没有回购。Meta同季度回购归零，它也不回购了。Oracle最近一个季度回购归零。所有这些巨头都已经停止了股票回购。春江水暖鸭先知，他们这些人肯定先动起来了。

谷歌过去一年在多币种密集举债，不光是在美国搞钱，日本、瑞士、各个地方都在发债，都在搞钱。英国市场上甚至再次出现了100年期的英镑债，很神奇。伯克希尔哈撒韦也拿出了100亿美元买谷歌，但是自己仍然握着3,000多亿美元的现金和短期美债。

所以这不是缺钱公司在求救，这是最有钱的一批公司，在钱还相对比较便宜、市场还愿意相信AI春天的时候，提前把弹药库囤满的动作。

谷歌847.5亿融资是怎么算的

首先咱们来讲谷歌这个847.5亿到底是怎么算的。2026年6月1日，Alphabet宣布计划进行800亿美金的权益融资。2026年6月2日，定价文件把总规模上修到了847.5亿美金。

结构大概包括几块：

• 普通股公开发行；
• 强制可转优先股存托股份；
• 伯克希尔哈撒韦私募；
• ATM按市场价分批增发。

ATM是400亿美金，就是400亿放在这，但是到Q3的时候慢慢把它放出来，预计从2026年Q3开始，不是当天一次性就到账了。

伯克希尔哈撒韦这100亿美金，50亿买的是A类普通股，价格是351.81美金每股；50亿买的是C类资本股，价格是348.2美元每股。

A类股票是一股一票，股票除了可以分钱之外，是有投票权的，开股东大会的时候你可以上去投票。B类股是一股十票，主要握在谷歌的创始团队和管理团队手里。C类股是无投票权的。所以大家看到，伯克希尔哈撒韦所买的C类股，要比A类股稍微便宜一点点。

伯克希尔哈撒韦买的是谷歌冬天里的经济仓位，不是谷歌的控制权。谷歌控制权仍然焊在B类超级投票股的手里。所以你说我现在想让谷歌做出一个什么决策，靠外边买股票很难实现这个目标。

那你说这数到800亿了，剩下的钱去哪了？不多出来47.5亿吗？这里头大概有20多亿是承销商做这样的操作会有的，他们可以多买一点点，这个是要给他们留出来的。还有20多亿是承销商的手续费，人家给你干这个活，还是要收手续费的。大概加在一起是847.5亿。

回购熄火：科技股的重要边际买盘退潮

下一个事，咱们讲回购。过去十年，美股科技股很重要的边际买盘，就是公司自己买自己。美股七姐妹里有一些是非常喜欢回购的，这里头最喜欢回购的是苹果，谷歌、微软都是特别喜欢回购的。

但是美股七姐妹里有两个不怎么回购。第一个是特斯拉，基本上不回购；另外一个就是亚马逊，回购相对来说比较少。通常创始人在的时候都不太爱回购，因为他们觉得钱在我手里是可以更好发展的。乔布斯在的时候苹果也不回购，乔布斯离开了，蒂姆·库克上来以后，才开始进行大规模回购。

现在美股七姐妹能够占到美股这么大的份额，其实很大一块是他们自己买回来的。回购意味着公司有富余的现金，愿意托股价，愿意把利润还给股东。现在AI基建一上来，这台发动机开始退潮了。

谷歌：连续33个季度回购后突然归零

谷歌一季度回购归零，没有回购A类和C类的股票。2025年一季度，谷歌回购股票现金流约150.68亿美金。从2017年Q4到2025年Q4，连续33个季度都是有回购的，突然到2026年第一季度就停了，就归零了。

大家可以看到趋势，不是没有钱回购了，是明明还有授权。大家注意，回购这东西不是说我今天想回就回，明天不想回就不回的。你要先去提交申请，人家SEC给你授权了，你才可以去回购。他授权还在，但是我就不回购了。一边停止回购，一边融资847.5亿美金，这个信号比新闻标题更重要。

Meta：从持续回购转向AI基础设施

下一个是Meta。Meta 2026年一季度停止了回购，2025年同期Meta还回购了127.54亿美金，2025年四季度也没有回购。所以它的2026年一季度，是第二个停止回购的季度。

Meta的A类股回购计划也是从2017年1月份开始的，8年零9个月，35个季度。Meta回购了这么多季度以后，到2025年Q4说停：我们现在这些钱有用了，我们要拿去做AI基础设施建设了。

Oracle：老回购机器也停了

Oracle属于老回购机器。Oracle跟上面两家比起来是比较小的，所以它每年的回购也就是几亿美金。它从1992年就开始回购，每年都回购。但是到2026年2月28日这个季度就停止回购了。我要拿这些钱去建机房，我要去买AI服务器去了。

亚马逊：本来就不是高回购公司

亚马逊是一个比较特殊的。亚马逊有回购计划，2022年授权了最高100亿美金的回购，但是没有固定日期。

像我们以前去申请回购的时候，是这么申请的：

1. 回购多少钱；
2. 这个回购在多长时间之内要把它做完；
3. 在什么样的价格区间内去启动回购。

回购还有量，就是每天回购的量不超过上一个交易日的百分之多少，反正有这样一些规定。当然也有一些规定稍微宽松一点的，就像亚马逊这种，2022年授权了100亿美金，什么时候愿意回就什么时候回，把这100亿回完了以后，再去做新的申请就可以了。

2022年，它回购了60亿美金。2023年、2024年、2025年都没有回购，2026年也没有回购。所以它这个100亿美金，基本上就是为了2022年那一次去做的。亚马逊压根就不是这种高回购公司，它是突然有事了我就干一笔，其他时候我就不做了。

微软和苹果：两个对照组

这里头还有一个对照组，就是微软跟苹果。微软并没有停止回购，2026年刚刚过去的这个季度，仍然通过分红和回购返还了102亿美金。但是微软的回购额度在下降，原来回购的会更多一些，现在在收紧。

而苹果就是另外一回事了。大家注意，每个公司给财年起名字的方式不一样，所以它经常对不齐。苹果2026年的第二季度新增最高1,000亿美金的回购。为什么它这么猛？因为苹果AI啥也没干，它也没有去建机房。到目前为止，苹果跟英伟达之间的恩怨也没有解开，你建了机房，总不能上英伟达那买芯片去吧，所以它就只能拿着钱去回购去了。

谷歌全球举债：提前锁定低成本资金

咱们讲了两点，第三个，谷歌还在全球举债，四处借钱。谷歌过去一年一直在全球债券市场上拿钱。Alphabet 6月融资材料显示，过去一年已经在六种主要货币和市场融资，借了超过850亿美金的债务，这让它的负债总额超过了1,000亿美金。原来没多少，你看它新增了850亿，达到1,000亿。

谷歌在日元、欧元、加元、瑞士法郎、英镑四处去借。那你说为什么借这些钱？因为这些钱的利息低。瑞士法郎的利息是0，日元的利息大概是0点一几还是0点几，非常非常低。我借这个钱，肯定要比去借美元便宜，因为美元的利息是很高的。欧元的利息其实也不低，但是只要有窗口还是要去借。

英国100年期英镑债

所有这些债务里头，最有意思的一笔是在英国。2026年2月，Alphabet在英国发行英镑债，其中包括一支100年期的英镑债。路透社报道，这只100年期英镑债的规模是10亿英镑，票息是6.125%。这只百年债务属于55亿英镑五档英镑债务交易中的一部分，就是它一共借了55亿，然后这55亿里按照不同的档次去借，其中有一笔10亿英镑是100年的。

Bloomberg报道称，这类科技公司的百年债务是极其罕见的。上一个是谁？上一个是1997年的摩托罗拉。谷歌是有史以来的第二次。这个事稍微有点不太吉利，因为摩托罗拉大家已经知道，它借完百年债以后，实际上就一直在走下坡路。现在摩托罗拉的手机业务先卖给了谷歌，后来卖给了联想。现在摩托罗拉到底在干什么，大家都不知道了。

伯克希尔哈撒韦的100亿：不是追热点

伯克希尔哈撒韦投了谷歌100亿美金，我看也很多人在说这个事。甚至有些人在讲，巴菲特退休了，新上的这位CEO是“崽卖爷田不心疼”，就是说前面把田留下来了，新人上来以后就把田卖了，不心疼。这个不能这么讲。

这100亿美金对于很多人来看是一个很大的钱，但实际上，伯克希尔哈撒韦2026年一季度保险和其他业务持有的美元现金及现金等价物514.78亿美金，同期还持有3,392.61亿美元的短期美国国库券，两项合起来3,907.39亿美金，应该是伯克希尔哈撒韦自建立起来现金存量最高的一个时间点。

所以伯克希尔哈撒韦给了谷歌100亿，不是倾家荡产，不是把粮仓搬空了，它只是从粮仓里拎了一小袋子粮食出来，往市场的水里扔了一块石头。这块石头的作用是什么？是看看市场是不是已经很紧张了，也要看一看资产会不会开始打折，看看AI基建这场大洗牌会不会提前开始。

现金既是防守，也是冬天里的收割工具

所以现金不只是防守，也是冬天里的收割工具。冬天有两件事情会同时发生：钱会变贵，资产会变便宜。

很多人听到这就会觉得，资产变便宜我能理解，原来估值是100亿，现在估值剩10亿了，这事我能理解。那什么叫钱会变贵？就是你借不到钱了，融不到钱了。你要想融到钱，需要支付更高的利息，这就叫钱会变贵。

刚刚我们讲的，大家也可以看到这个钱变便宜的过程。你现在去借日元、借瑞士法郎，这个钱就变得特别便宜，因为它利息低。去借美元，这个好贵，5%的年息。你现在去找伯克希尔哈撒韦，说我愿意把股票卖给你，打了个百分之几的折扣。你真到冬天的时候，再去找伯克希尔哈撒韦谈这个生意，说我现在还想把股票卖给你，那伯克希尔哈撒韦说，来，给我打个八折行不？它就会变成这样了。这就是钱和资产之间的价格博弈。

真到冬天的时候，现金多的人一边能够熬过应用收入还没跑出来的阶段，一边还能够在别人被迫卖身的时候，收购竞争对手或者被低估的资产。比如现在突然钱变贵了，资产变便宜了，那谷歌一扭头说，Anthropic，你的日子不太好过吧，我把你买下来吧。它会干这样的事情。当然未必是Anthropic，有可能是其他一些公司。它一伸手就直接把人买回来了，因为那个时候人家变便宜了，它手里有现金，现金变贵了。

AI寒冬真正残酷的地方，不是大家一起亏钱，而是现金多的人会在冬天把现金少的人直接收走。

AI会有春天，但春天之前先有冬天

那么AI到底是不是泡沫？我觉得这个问题不是我们今天要讨论的。我们今天要讲的是，AI会迎来春天，但是在春天之前，先会有冬天。

所以现在甭管是谷歌、微软、Meta、Oracle，所有这些公司，他们一边在粉饰太平，在告诉大家说，你看我很挣钱，我的现金流很稳，我手上现金很多；一边又在拼命地囤积弹药。他们就是在过冬。他们都相信春天会到来，但是一定要把冬天的子弹存好，这样他们可以熬过冬天，甚至可以在冬天消灭竞争对手。

互联网泡沫与AI算力：像与不像

那么我们就要想想，上一个泡沫、上一个冬天是什么样了。互联网泡沫跟AI算力之间，到底有什么异同之处？

大家知道互联网泡沫的时候，这些科技企业在囤什么吗？现在咱们都知道，在囤算力，在囤机房，在囤显卡。上一次大家干的是什么？上一次大家囤的是思科，是路由器，是网络设备。因为当时大家也不知道互联网怎么去改变世界。既然挖不出金子来，咱就在金矿旁边卖水呗。这一次卖水的是英伟达，上一次卖水的就是卖交换机的。所以他们就拼了命地去囤思科，把思科的市值一直推到了5,554亿美金，成为了当时市值最高的一个公司。

这个时间点是2000年3月，也就是互联网泡沫正在破裂的这个时间点，最高峰就在这了。到2001年，这个泡沫就破了，而且当时的市场发现我们押错注了。思科现在依然是一个很大的公司，但是已经完全不是当年的思科了。

2001年，思科做了约22.5亿美元的库存冲销，就是这库存卖不出去了，并且启动了裁员和成本压缩。思科的股价大概在最高峰上跌去了50%以上，直接是腰斩再腰斩的状态。思科到现在应该也没有爬回到5,000多亿的市值去，就一直这么不温不火地往前走，也没死掉，还是在接着往前做。

这玩意是鬼故事，咱们一开始就要讲鬼故事吗？大家有没有害怕？互联网时代拼命去做卖水人、卖铲人，囤了一堆思科路由器，把思科股价推到市值第一。现在AI冬天即将来临，囤了一堆算力卡，囤了一堆英伟达，把英伟达推成了市值第一的位置。是不是觉得后脊梁开始发凉？

不同之处：TOKEN需要算力产生

要跟大家讲，这里不太一样。思科的问题是什么？互联网真正赚钱的地方在于广告、搜索、电商和交易匹配。交易次数的暴增、交易效率的提升，不会自动让思科多卖一台交换机。你把这些交换机都卖完了以后，就搁这不动了，然后那边人家去提升交易效率、提升交易次数，后边挣的钱跟你没关系。

但是现在AI是不一样的，因为AI是需要产生TOKEN的，而TOKEN必须要靠显卡去产生，要靠算力卡去产生。只要有新一代的算力卡出来，它产生TOKEN的效率会提升。你可以用更少的钱买更强的算力卡，用更少的电产出更多的TOKEN。而且你希望挣到更多的钱，就必须要烧出更多的TOKEN。所以这个跟上一次确实不太一样。

但是这还是鬼故事。

“这次真的不一样了”，也是那些股市里的老韭菜每次都说的一句话。

我们希望这一次真的不一样了吧。

普通人真正应该思考什么

普通人真正应该思考的是什么？首先，巨头们的这些动作，他们在干什么，他们是怎么想的，他们为什么干这件事，我觉得我已经跟大家讲得很明白、很透彻了。他们已经判断了要入冬，冬天以后是灿烂的春天，但是怎么度过这个冬天，这就是他们现在在做的事情。

普通人说，我现在也去买点股票，我买点伯克希尔哈撒韦吧，或者什么都可以。但是更多需要思考的是什么？互联网进入春天以后，不是网页更酷了，当然也不是需要买更多的交换机，这都不对。真正互联网进入春天以后发生了什么？是所有交易的效率、交易的频次、交易的数量呈几何级数上升了，然后大家在里面找到了各自的位置，重新开始挣钱。

AI其实也是一样的。现在我们总担心AI带来裁员，AI有泡沫，AI不知道怎么挣钱，其实跟互联网冬天之前的那个时期是一样的。AI真正落地以后，一定也是交易，一定注意交易。交易的效率会提升，交易的数量会提升，大量原来没法做的交易可以去做了。在这里头，我们要去思考到底能够给自己寻找到什么样新的位置，这个才是普通人在这里头真正要去想的。

剩下的，咱们也都囤点现金，囤一点好出手的资产，鸡蛋不要放在一个篮子里，也只能跟大家讲这种老生常谈的话了。

结尾：四句话总结

最后咱们结个尾。谷歌不是缺钱了，伯克希尔哈撒韦也不是在追热点，他们都在做同一件事情：趁着市场还相信春天，先把冬天的钱和资产囤好。更狠的一层是，冬天不只是防守期，也是收割期，他们也准备去收割别人。

所以今天这个故事可以落在四句话上：

1. 回购熄火，是股东回报让位给AI基建；
2. 全球举债，是提前锁定低成本、长久期的资金；
3. 伯克希尔哈撒韦进场，是老钱拿着现金看冬天资产会不会打折，实际上它真的就是在往湖里扔石头，有3,900亿现金，扔了100亿出来听个响，看看你们是不是开始抢起来了，它在干这样的事情；
4. AI真正的春天，要看它能不能像互联网一样，把难做的生意变成高效、高频、低成本、可规模化的新交易。我们真正要等的是这一个时间点。

好，这就是咱们今天的故事。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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OpenAI 用脚投票，AI 超级 App 路线已经清晰了

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6月2日，OpenAI 开了一个发布会，发布 Codex 的新版本。这次不是一个普通的更新，它实际上是把 AI 时代超级 App 的路线图摆出来了。

OpenAI 说，现在每周都有超过 500 万人在使用 Codex。Codex 原来是给程序员写代码用的，但是现在非开发者已经占到了 Codex 使用者的 20% 以上，而且增速是开发者的 3 倍以上。这说明 Codex 已经不只是编程工具了。虽然名字还叫 Codex，前面是 code 嘛，但是现在很多普通上班族、打工仔已经开始用上了，它开始进入分析师、销售、设计师、投资人、投行、运营这些岗位。

我今天早晨打开 Codex，它就问我说，你是不是这几个岗位？如果是的话，我帮你把相关的插件都插上。吓得我一激灵，绝对不敢点。为什么？因为你装了好多插件以后，是会单独付费的。它会去连接到比如设计软件，或者金融分析软件的这些账号上去，那个是要付费的。所以大家开开心心地点插件之前，先要搞清楚。

OpenAI 这一次还推了三个东西出来：第一个是角色插件，第二个叫 Sites，是网站，第三个叫批注。具体这三个产品咱们待会儿再讲，就不在这展开了。

Codex 和 ChatGPT 的合并：关键是入口合并

Codex 和 ChatGPT 的合并，才是这一次的真正关键。大家要注意，这个合并并不是 App 的合并，而是入口合并。大家以后用 ChatGPT 的网页、用 ChatGPT 的 App，就可以看到 Codex 入口了。所以今天 ChatGPT 的 App 还在，明天也还在，也不是说 Codex App 明天就改名叫 ChatGPT 了。这件事情本质上是入口合并。

ChatGPT 是流量入口，Codex 是执行入口。ChatGPT 负责把每天的问答、写点小东西、查资料、做图片、做语音，把这些用户聚集在一起，特别是有很多免费用户是可以使用 ChatGPT 的。Codex 则负责把这些需要往更深了去挖的工作流程聚集在一起。

以前你问 AI 说，这个项目应该怎么做？这就是 ChatGPT 该干的活。现在你就可以直接提要求，说把这项目给我做出来，这就是 Codex 该干的活。

OpenAI 的帮助中心里有一个细节，就是 ChatGPT 和 Codex 对话仍然是分开的。你在 ChatGPT 里聊的东西，你在 Codex 里是没法调用的。但是，部分的设置连接服务是打通了的。比如说你在 ChatGPT 里挂了 Google Drive，Codex 也就可以用了。

它说明 OpenAI 现在不是在做一个简单的 App 的壳，而是在做一个共同的账号、共同的权限、共同的连接服务和额度池的打包服务。聊天只是第一层，Agent 才是第二层，第二层才是真正以后赚钱的地方。

因为聊天这个东西，你跟它聊再多，你是没有办法靠它解决具体问题的。它也没有办法说，我参考很多上下文，然后做很多步推理，给你一个结果，这事搞不定。而且从 OpenAI 的角度上来说，你来回来去聊天这个事情，它也没法找你收那么多的钱。你交 20 美金去跟它聊天，其实大部分人都聊不完，就是它给你的额度，你根本用不完。

所以很多人交了 20 美金以后，感觉聊天的额度是无限的，其实也是有限制的。你要到了 Pro，也就是 100 美金到 200 美金的那个额度，你那个聊天才是真正无限的。但是人打字进去和阅读的速度是有限的，20 美金的那个额度就足够了。

额度才是真正的核心

讲到额度，这才是真正的核心。OpenAI 的总额度要比 Anthropic 多得多得多。我原来老骂 Anthropic，人家确实做得很强，只是因为我怕封号，所以原来没有订阅过。人的第一印象是这样，就是你要求每一个人去客观，这事不现实。我用 OpenAI 用得多，那日久见人心，或者叫日久生情吧，我肯定比较喜欢夸 OpenAI。

但是为了更公正一点点，我专门去买了一个 Anthropic 的 20 美金账号。这个账号我准备下个月把它退掉。

Anthropic 20 美金额度的体验

为什么？因为这个账号里，你随便在里边聊点什么事，比如说我在里边设置了一个定时任务，每天早上起来去给我搜集信息。这个定时任务今天早上发现有点问题，没有正确执行，我就去问它：你怎么没执行？它说哪哪有点权限设置有缺陷，我给你补一补吧。补完了以后说，我给你修好了，你执行一次试试。我执行了，执行完了以后我说，那你把这个修补好的给我存进去吧。这个时候它就告诉我说，对不起，你那五小时的额度用完了。就这么点额度，非常非常小气。

而且 Anthropic 的额度是三个事情合在一起的：你跟 Anthropic 聊天，用 Cowork 办公，用 Claude Code 编程，这三个是在走同一个额度池。而这个额度少到就是说，你稍微去修一个这种定时任务，5 个小时的额度就光了。你要等 5 个小时以后，用两个额度包才能把这一个 bug 修好，基本上没法用，这个实在是太痛苦了。

另外，Anthropic 的这个额度包不允许你去挂 OpenClaw，不允许你去挂第三方 Agent。虽然你能挂得上，但是只要被它抓住了就封号，这个也是让人很痛苦。所以 20 美金的 Anthropic 流量包只能做一些演示和测试，是没法干活的。你要拿它干活，至少是 100 美金到 200 美金往上的那个才可以干出活来。

OpenAI 的额度包设计

而 OpenAI 就完全反过来了。OpenAI 首先有俩额度包。第一个额度包是 chat 额度包，这个额度包跟 Codex 额度包是分开的。20 美金的 chat 额度包也不是无限制的，但是它应该是每 5 小时可以聊 150 条吧。咱们一般人可以提 150 个问题进去，但是输出的内容你根本看不完，所以基本上你可以认为它这个额度包是无限的。而且聊天的额度包里是没有周额度的，就是 5 小时循环就完事了。

另外一个额度包是 Codex 额度包。这个额度包你 5 个小时之内跟它去聊一些东西，然后再有一个周限制。这个 Codex 的额度包，给的量我个人感觉应该是 Anthropic 的大概四五倍，或者要更多一些。你拿它去进行稿件修复，或者编码，做一些很复杂的任务，都是可以很好地做完的，不会有干到一半就给你搁那的情况。除非是很复杂的。像我原来拿它修龙虾，是有可能说，我把一个大版本升上去以后搞不定了，然后去修一修，最后修到把 5 小时额度消耗到一多半，这个是有可能出现的。所以它这个量给得非常足。

另外，OpenAI 是鼓励大家用它的 Codex 额度包去挂龙虾的。因为 Peter Stinebring 就是龙虾的创作者，现在就是拿着 OpenAI 的 offer 在里边上班。所以这一块 OpenAI 是支持大家去干的。不光是龙虾，你其他的各种 AI Agent 它都支持，不会说因为我发现你挂了哪家的 AI Agent，我就给你封号。所以这块还是很强的。

另外还有一点，就是 OpenAI 是可以画图的。现在宇宙最强绘图模型叫 gpt-image-2，而且你使用 Codex 额度包也可以去调用这个东西，非常非常棒。所以我现在的 OpenClaw 每天就是挂着 Codex 额度包，去做各种搜索、总结归纳、画图，这个实在是非常非常爽。

Anthropic 自己是没有绘图能力的，它只能做图片理解，是不能做图片生成的。所以从额度角度上说，从我个人的感受上，OpenAI 完胜，绝对完胜 Anthropic。

原来 Anthropic 说，拿到马斯克的巨兽一算力中心以后，会去把额度翻倍。但是现在应该还没有翻，反正我自己现在使用起来非常非常不爽。

当然 OpenAI 这个额度里也不能说都是好事。OpenAI 有一个让很多人都非常非常厌恶的坏毛病，就是动不动就给你重置。有时候一个礼拜重置好几回。像我们都是掰着手指头脚趾头算，这个礼拜还能用几次。像我们这种 20 美金的账号，真是得掰着手指头脚趾头算着使。但是你算来算去，嘿，给你重置了，让你感觉各种小聪明都打水漂，这个比较烦。

Codex 发布的三个新功能

后边咱们转过头来说这一次 OpenAI 在 Codex 上发布的三个新功能。

第一个：角色插件市场

第一个就是角色插件市场。当然除了角色插件之外，它还发布了很多其他插件。OpenAI 属于转了一圈，又回到了 Anthropic 这条路上：Anthropic 你这条路是对的，我们不折腾了，我们跟着你走了。

Claude 原来比 Codex 要好用，有一个很重要的原因，就是插件市场和技能做得非常清晰。哪些东西叫连接，哪些东西叫插件，哪些东西叫技能，它们之间相互的边界在什么地方，这个做得非常好。我这一次安装上 Claude 以后，也确实发现要比 Codex 舒服很多。它有很多已经给你打包好的插件，你告诉它你要干什么，你说我是一个 YouTube，它说你是 YouTube，那这几个插件是你应该用的，你只管去确认就完事了。

但是插件有一个问题，就是它都是连接到第三方网站的，那些网站本身是需要订阅的，需要买会员的，那个就是另外一个问题了。

OpenAI 原来折腾了半天 GPTs。当时它做 GPTs 的时候，我就专门录了视频去讲，我说这条路不可能走通。GPTs 是有想象力的，但是它更像一个小机器人。它希望把这些别人的能力嵌到 ChatGPT 里去，这个事情怎么说呢，就是它的边界很不清晰，这个是比较麻烦的问题。对于企业工作流来说，它不够像岗位工具包。

这一次 Codex 的角色插件反而更接近 Anthropic 的做法，把销售、投行、设计、数据分析这些岗位的应用、技能和流程直接打包。你不要再告诉用户说自己去配去吧，而是直接给他一套能够开工的环境。

你在 GPTs 里，一大堆插件到底用哪个不用哪个，你不知道。因为 GPTs 这东西其实有点像 App Store 或者 Google Play。而现在的话，你只要告诉它说我是设计师，它就告诉你，设计师用这 5 个就完事了，这个还是要强很多的。这就是插件市场真正有价值的地方。它不是炫技，它是把 AI 从玩具变成岗位的基础设施。

第二个：Sites

第二个东西叫 Sites。这东西让我想起以前微软有一个产品叫 SharePoint。

Sites 是什么东西呢？比如说我们现在需要在一个机构里使用 Codex，那么 Codex 不是单打独斗，不是说我们每个人聊完天以后，生产了这些东西，通过文档或者通过邮件再去传递，这个传递效率很低。那怎么办呢？我自己做一个小网站，把我的这些内容，包括我自己做的一些 Agent 做的东西，都在网站上展示。而且这些网站是可以根据事实情况，可以根据时间，可以根据数据进行实时变化的这种网站。

现在 Codex 说，来，我给你这样的一个展示位置，你只管把你的工作做完了以后把它放在这，算是一种新的交互方式。

原来微软的 SharePoint 也是这样的一个东西。它可以把一个部门或者一个个人的工作放在网页上展示，甚至你可以把网页的不同模块拼凑在一个大的 dashboard 上，就是这种仪表盘上。这样的话，就可以一眼看到公司不同的团队现在都做到什么样的情况了，什么样的事情现在是什么样的状态，这一眼可以看到。

现在 OpenAI 做了这么一个东西出来，这个还是非常有意思的，这个要看后边怎么继续发展了。在这块，Anthropic 是没有同类型产品的。

第三个：批注

第三个发布出来的东西叫批注。这玩意特别好玩。

我们用 AI 干活，经常会遇到一个问题：你发现前面那个版本有问题，你告诉它改。改的时候，可能就是眉毛胡子一把抓了，你想改的地方确实改了，但是你不想改的地方也给你改了。这个是 AI 最喜欢干的事情。

批注的玩法就是你可以圈出来，你给我改这，你给我改那，或者说这几句给我改了，那几句给我改了，其他地方别给我动。这个 AI 就会按照你的要求，其他地方不动，只改你圈出来的地方。这个是非常关键的，让整个结果的可控性极大提升。

因为我们最喜欢干的事，就是一块一块确认。这块确认了就别动了，那块有问题我们就改那块，每次我们就改一块。否则的话，你去改吧，哗一下把一个文件扔进去，从头改到尾，你都没法校对哪块变了，哪块没变，这太痛苦了。

所以这个批注功能，第一个是极大提升了结果的可控性。另外一个是节省 Token。你告诉它只改这几块的话，其他的东西它最多读一读就完了，它就不会给你改得乱七八糟了，这个是很重要的。

真正的主线：超级 App 与传统大厂的组织桎梏

今天真正要讲的东西是什么呢？就是 Codex 特别好用，大家去用 Codex 吗？其实不是这样的。咱们的标题是什么？AI 时代超级 App 的路径已经清晰了，OpenAI 用脚投票，跟着 Anthropic 跑了。所以我们要讲的是，传统大厂的问题不是没有 AI，而是不能牺牲，它没有办法统合，这才是今天的主线。

OpenAI 和 Anthropic 已经给出了方向：单一的超级 App。在 Anthropic，这个 App 就叫 Claude。它在这个 App 里有聊天，有 Cowork，有 Code，都在这一个 App 里搞定。OpenAI 这个 App 就叫 Codex，你在这个里边所有东西都搞定。它是这样来工作的：统一入口，统一额度，统一的工具、身份和权限。

这和传统大厂是完全不一样的。传统大厂最常见的方式，就是不同部门各自来一套。因为大家都有自己的 KPI，都有自己的数据，都有自己的收入，谁听谁的呀？这就是传统大厂最痛苦的问题。

它们不光是功能重复，相互之间打架，争夺资源，它们最重要的一点叫争夺入口。哪个才是我们的入口，这个是非常非常重要的。而且大厂下面这些人绝对会打出狗脑子来的。

原来有一个案例，就是腾讯为了推微信，牺牲了手机 QQ 的利益，最后让微信直接涨起来了。现在大厂里，各个部门的领导谁希望被牺牲吗？都不希望。那怎么办呢？只能往前冲吧。在这样的情况下，大厂说，这东西最后怎么出来我们也不知道，那大家赛马吧。赛马什么意思？就是大家自己去拼，拼出一个结果来，我们再决定怎么去倾斜。这个就非常非常麻烦了。

腾讯、阿里、字节的问题

现在咱们看看腾讯这边：元宝、混元、ima、QQ 浏览器 AI、腾讯会议 AI、腾讯文档 AI、CodeBuddy、WorkBuddy，这么多产品在这打。最后三个产品实际上都是同质化产品，那谁打谁？谁是统一入口？你应该怎么迈？现在这些产品都在那做广告，相互之间抢入口了。

阿里这边：千问、夸克、钉钉 AI、阿里云、百炼、通义万相、魔搭，一大堆东西自己也在那打，各种面向开发者、面向企业的入口都在那掐，一锅粥，还没有拎出一条线来。

字节跳动这边：豆包、扣子、Trae、即梦、剪映、飞书、火山引擎，一大堆东西也在这掐，到底哪条线往前走不知道。就光火山引擎内部，他们的 Agent Plan 和 Coding Plan 还在那打。这个没办法。

这事就属于这些产品都能用，问题是它们谁都做不了唯一的主入口。每个入口背后都有团队，都有预算，都有业绩，大家都在这拼一口气。最后到底是东风压倒西风，还是西风压倒东风，这就是传统大厂的桎梏。

今天 AI 时代，大厂其实遇到的是同样的这一个问题，就是内部怎么协调，搞不定。你到底敢不敢让很多 AI 产品让位，把多个入口合并在一起，让聊天、办公 Agent、代码 Agent、搜索、图像、文件、浏览器都在同一个入口进去，都使用同一个 OpenAI 额度？这个是现在传统大厂搞不定的事情。

而 AI 大厂 OpenAI 和 Anthropic 已经做出了表率。更准确的说法应该是 Anthropic 已经做出了表率，OpenAI 奋起直追。要合并起来做，要做单一入口，要把 AI 从好多产品变成一个工作系统，这就是正确的道路。

OpenAI 与 Anthropic：谁强谁弱

刚才我们讲了，Anthropic 先发现了正确道路，然后 OpenAI 跟上。现在很多人都在讲 Anthropic 超过了 OpenAI，它们俩到底谁强谁弱，还是要说一下。虽然我个人很喜欢 OpenAI，纯主观，但是咱们还是要稍微摆一点数据。

OpenAI 的优势：用户入口

OpenAI 真正强的地方在于用户入口。2026年3月31日，OpenAI 说自己 ChatGPT 每周的活跃用户超过 9 亿，订阅用户超过 5,000 万，这个是非常大的一个数字了。当时 Codex 每周的用户也就是 200 万。6月2日 Codex 开发布会的时候，它的周活用户是 500 万了，涨得非常非常猛。

OpenAI 同一篇融资公告还说，它现在每个月收入是 20 亿美金。这个数其实稍微有一点点少，这是 3 月份的数据，它的年化收入只有 240 亿美金。因为后边要讲 Anthropic，所以它这 240 亿就变成“只有”了。这是一条消费级入口加上企业工具链的路线。

Anthropic 的优势：收入深度和企业渗透

Anthropic 比较强在哪呢？它强在收入深度和企业渗透上。Anthropic 5月28日宣布 H 轮融资 650 亿美金，投后估值 9,650 亿美金。它说的是什么呢？它的年化收入已经达到了 470 亿美金，已经快要是 OpenAI 三月份那个数据翻番了，因为当时是 240，它这是 470 了。

Anthropic 还说，亚马逊仍然是现在主要的云供应商和训练合作伙伴，同时 Claude 已经在 AWS、谷歌云、微软云三大云上都可用了。

所以，如果从用户规模上看，OpenAI 一定是最强的。但如果从企业收入深度上来看，Anthropic 很强，甚至它的收入已经是在碾压 OpenAI 了。我们期待 OpenAI 再去公布下一个收入数据吧。

如果看产品线的话，现在两家正在靠拢，或者用更精确的话说，OpenAI 正在向 Anthropic 靠拢。Claude 是先把聊天、Claude Code、Cowork、插件、用量限制放在一条线上的。OpenAI 现在也把 ChatGPT、Codex，包括它的各种插件、画图、用量限制放在一起。所以最重要的判断不是谁今天最强，而是这两家公司都在押同一条路，就是 AI 时代的超级 App 入口。

今年三家最大的 AI 企业要上市

第一家：SpaceX / xAI SpaceX

第一家 SpaceX，严格来说它已经不是一个纯的航天公司了。它上市以后的代码应该叫 SPCX，现在的名字叫 xAI SpaceX。根据 SEC 的文件显示，它是 5月20日提交的 S-1 表格，6月1日又提交了 S-1/A 表格。S-1/A 里已经写得很清楚，它的股票代码叫 SPCX，交易地点是纳斯达克德克萨斯。市场报道普遍认为，它是 6月12日前后上市。

第二家：Anthropic

第二家是 Anthropic。Anthropic 6月1日官方宣布，已经向 SEC 秘密提交了 S-1 表格的草稿。这个稿件里还是有很多可以修改的地方。官方也说了，股数、价格、上市时间都还没有定下来，要看 SEC 的审查和市场的条件。市场上的说法是最快 10 月份上市。

第三家：OpenAI

第三家是 OpenAI。OpenAI 到目前为止还没有正式宣告提交 S-1。Axios 在 5月20日报道，OpenAI 正在准备做 IPO，时间仍然是不确定的。还说 OpenAI 和 Anthropic 都有望在 Labor Day，也就是劳动节，每年 9 月的第一个星期一，到 Thanksgiving，感恩节，每年 11 月第四个周四之间推进上市。福布斯等媒体也报道，OpenAI 的目标可能是 9 月公开亮相，也就是 9 月去提交 S-1 表格。

但是 OpenAI 的上市还有一些不确定性。为什么呢？因为马斯克针对 OpenAI 的诉讼在 5 月份被陪审团以时效问题给驳回了，但是他表示会向美国第九巡回上诉法院继续上诉。所以 OpenAI 的 IPO 时间还不能讲得特别确定，只能说市场在等，公司在准备，法律风险还没有完全消除。

结论：没有牺牲，就没有胜利

讲到这，咱们说一下结论。OpenAI 这次是用脚投票，证明了 Anthropic 那条路是对的。AI 时代不会长期停留在一个聊天框里，也不会长期停在一堆彼此分裂的小工具里头。真正的超级 App 一定是单一入口，聊天、办公、编程、插件、文件、图像、网页、计费，最后把所有这些东西都捆在一起。

OpenAI 和 Anthropic 都已经做出了选择。现在就要看的就是其他公司能不能打破自己的组织桎梏。谷歌现在能不能把 Gemini、Workspace、Cloud、AI Studio、Anti gravity 2.0 这些东西合并到一起去？字节能不能把豆包、扣子、Trae、即梦、剪映、飞书打包在一起？腾讯能不能把元宝、混元、ima、会议、文档、CodeBuddy、WorkBuddy、QCloud 这些东西打包在一起？阿里能不能把千问、夸克、钉钉、百炼、云、电商入口统一在一起？

当然这里还有两家，是目前为止还没有放弃、还在竞争的两家：xAI 和 Meta。它们现在从底层模型上落后了，得等它们把底层模型这个坑补上以后，才能说未来向什么方向发展。

这才是接下来一年里最值得看的东西。因为 AI 超级 App 的路已经不是看不清了，路径就在那里。没有牺牲，就没有胜利。

这句话来自于电影《变形金刚》。很多人都觉得这句话是丘吉尔说的，其实不对。丘吉尔说的是：

胜利，不惜一切代价的胜利；胜利，无惧一切恐惧的胜利；胜利，无论道路多么漫长、多么艰难，因为没有胜利就没有生存。

这是丘吉尔在 1940年5月13日出任首相后第一次演讲《热血、辛劳、眼泪和汗水》里说的一句话。

所以很多人都觉得“没有牺牲就没有胜利”这句话是丘吉尔说的，但是大的意思就是这样的一个意思。对于所有想在 AI 领域里奋力前行的这些大厂来说，没有牺牲就没有胜利。

现在 OpenAI 已经说，我们做出选择了。它把 Sora 2，把这些一时用不上的东西通通都砍了，把所有的入口统一在一起。Anthropic 一开始就往这条路上走了，看看其他人后边如何做出选择吧。

好，今天就讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加 Discord 讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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