超大智商:一则关于 Super Intelligence (SI) v1.0 的讽刺广告
一篇戏仿广告宣称按行政命令推出 Super Intelligence (SI) v1.0,删除 AI.exe 并禁用“AI”一词,号称 100% 无人工成分。文中还出现“本地 35B 参数模型想在你附近聊天”等假广告,以及 Brawndo 饮料、24.50 美元动态定价汉堡等荒诞桥段。
一篇戏仿广告宣称按行政命令推出 Super Intelligence (SI) v1.0,删除 AI.exe 并禁用“AI”一词,号称 100% 无人工成分。文中还出现“本地 35B 参数模型想在你附近聊天”等假广告,以及 Brawndo 饮料、24.50 美元动态定价汉堡等荒诞桥段。
路透社发表长文,讨论 AI 巨额基础设施投资能否通过生产率提升和新市场收入及时兑现回报。普华永道预计到 2050 年全球数据中心累计投入可能超过 30 万亿美元,Anthropic 未来几年计划投入 5180 亿美元;贝恩估算美国超大规模云服务商及 AI 企业未来 5 年需增加超过 4.2 万亿美元收入。
一篇评论文章呼吁不能让作者以前的风险投资界同事收买民主。当前提供的正文仅包含网站导航与栏目信息,未给出文章的具体论点或事实依据。
echohive 用思想实验分析单个 AI 智能体每秒输出 1,000,000 tokens 的含义,强调上下文容量、输入处理、聚合吞吐和单智能体输出不是同一指标。
HN 用户提问:若开发者不再使用 GitHub 而改用自建版本控制系统,AI 实验室是否会愿意为使用源代码付费。当前 AI 实验室正高价购买运营数据,而源代码因可从 GitHub 等平台轻易获取而无人购买。
Nature 文章梳理生成式 AI 对学生批判性思维的影响及培养方法。清华大学研究者严力行发现 Codex 可独立完成课程作业、答题和讨论;2025 年美国千余名高校教师调查中 90% 认为生成式 AI 会削弱学生批判性思维。
大量用户因定价变化、AI 训练、新政策等原因离开 Reddit、WordPress、Discord、GitHub 等平台,转向个人站点、自托管应用和 Gopher、Gemini 等 smallweb。他们放弃覆盖面以换取更多控制权,大型平台仍在,但早期让其有趣的核心用户正陆续离开。
作者提出,SaaS 企业会从传统人工交付,演进为工程师、产品和销售人员与 AI 智能体协作,再由云端后台智能体承担更多核心任务,最终公司自身变成围绕无状态 LLM 的 harness。
Nature 报道称,越来越多研究者收到来自 iLands 平台 AI 智能体的邮件,请求共享数据、开展合作或提供付费服务。iLands 于 7 月上线,创始人称平台约有 70,000 个活跃智能体,用户可用自然语言创建智能体,底层使用 OpenAI、Anthropic 和 DeepSeek 等大语言模型。
Tomasz Tunguz 指出,科技行业增长最快的市场不是 AI,而是代币化真实世界资产(RWA),其月复合增长率达 53%,高于 Anthropic 收入的 25%。
特朗普推动用“超级智能”缩写 SI 取代 AI 后,斯洛文尼亚国家域名 .si 的 9 月注册量达到 44000 个,较 8 月不到 2000 个增长超过 2100%。
一篇评论批评“谁赢得 AI 谁就获胜”的说法,认为大语言模型等 AI 发展并非零和游戏,把它包装成竞赛会回避有意义的监管。文章称蛋白质折叠、药物发现、气候与天气建模等潜在突破应全球共享,并质疑 OpenAI、Anthropic 相关科学宣称及 AI 意识讨论。
亚马逊云科技 CEO 马特·加尔曼发表 3000 多词博文,警告美国若大范围叫停数据中心建设,可能在全球 AI 竞争中落后且难以追回。他称全美正在讨论的暂停措施超过 100 项,并宣布亚马逊未来五年将向运营数据中心的社区投资超过 10 亿美元。
美国 AI 工程师 Carter Church 使用 OpenAI 的 GPT-6 Astra,在约 6 小时模型执行时间内破译一封 1809 年发给法国将军 Auguste de Marmont 的同音替换密码军事简报。
洛杉矶 José 97.5 FM 的人类 DJ Geraldine“GeeGee”Guzman 与基于 ElevenLabs 声音技术的 AI DJ Coyotec 搭档直播,节目带动 25 至 54 岁拉美裔男性听众增长,并从周末扩展到工作日通勤时段及多个城市。
Steven Rattner 在《纽约时报》客座评论中用六张图表论证,美国生产率增长已连续 50 年低于战后水平,AI 有望通过提升生产率为低增长经济注入动力。文章同时展示 1990 至 2025 年美国职业就业变化、2023 年 5 月至 2025 年 5 月 AI 早期影响下的职业增减,以及工资占比下降、企业利润占比上升等趋势,认为不应因数据中心暂停、失业与安全担忧而放弃 AI。
BIS 发布 BIS Bulletin No 137《Circular relationships among AI firms》,分析 2021 至 2025 年 AI 企业间的循环融资。


BIS (Bank for International Settlements) just published a report on circular financing among AI companies. > Over half the money flowing into AI companies comes from other AI companies: between 2021 and 2025, peers supplied 55.2% of AI firms' incoming investment value, while AI investors sent 28.7% of their own deal value to AI targets. > Circular deals are rare but big: only 16.1% of AI-to-AI deals involved firms that also buy from or sell to each other, yet they held 46.4% of the money. That figure is partly inflated, because an entire funding round counts as circular if just 1 of its AI investors also trades with the company. > Chip, cloud and infrastructure suppliers are the investor in 73% of circular ties, and in 64% of all such ties the investor also sells to the firm it funds. Data tool and model makers rarely invest this way, since their products are more interchangeable. > AI is unusually suited to these deals: suppliers can track customers' compute use, chips and data centres are custom-built, few firms make critical tools such as photolithography machines, and capital needs are too big for normal lenders. In AI compute and cloud, 15.2% of supplier-customer ties also involve financing, versus just 3.3% with equity stakes in a broad 2006 US study. > Some AI sales are paid for by the sellers themselves, because money a supplier invests in a customer partly returns as the supplier's revenue. Lucent and Nortel did this in the late 1990s, then lost money on the loans and lost the sales when the telecom firms they funded stalled. > A supplier that invests in its customer can lose twice: if the customer struggles, both the stake and the future orders shrink. Because these deals involve a few giant suppliers, 1 shock could spread through sales and finance at the same time. > Much of this risk is hidden: many AI firms are private, deals mix cash with long-term purchase promises, and pledges to cover any fall in the value of chips and data centre equipment stay off the books until a downturn forces payment. Because these firms span many sectors and countries, no single regulator sees the full picture, and the research names no companies or overall dollar total.
国际清算银行发布报告称,2021 至 2025 年 AI 企业获得的投资价值中 55.2% 来自其他 AI 企业,而 AI 企业对外投资只有 28.7% 流向其他 AI 企业。
BIS (Bank for International Settlements) just published a report on circular financing among AI companies. > Over half the money flowing into AI companies comes from other AI companies: between 2021 and 2025, peers supplied 55.2% of AI firms' incoming investment value, while AI investors sent 28.7% of their own deal value to AI targets. > Circular deals are rare but big: only 16.1% of AI-to-AI deals involved firms that also buy from or sell to each other, yet they held 46.4% of the money. That figure is partly inflated, because an entire funding round counts as circular if just 1 of its AI investors also trades with the company. > Chip, cloud and infrastructure suppliers are the investor in 73% of circular ties, and in 64% of all such ties the investor also sells to the firm it funds. Data tool and model makers rarely invest this way, since their products are more interchangeable. > AI is unusually suited to these deals: suppliers can track customers' compute use, chips and data centres are custom-built, few firms make critical tools such as photolithography machines, and capital needs are too big for normal lenders. In AI compute and cloud, 15.2% of supplier-customer ties also involve financing, versus just 3.3% with equity stakes in a broad 2006 US study. > Some AI sales are paid for by the sellers themselves, because money a supplier invests in a customer partly returns as the supplier's revenue. Lucent and Nortel did this in the late 1990s, then lost money on the loans and lost the sales when the telecom firms they funded stalled. > A supplier that invests in its customer can lose twice: if the customer struggles, both the stake and the future orders shrink. Because these deals involve a few giant suppliers, 1 shock could spread through sales and finance at the same time. > Much of this risk is hidden: many AI firms are private, deals mix cash with long-term purchase promises, and pledges to cover any fall in the value of chips and data centre equipment stay off the books until a downturn forces payment. Because these firms span many sectors and countries, no single regulator sees the full picture, and the research names no companies or overall dollar total.
《纽约时报》报道称,Anthropic 自 2025 年秋季起秘密邀请数十名宗教学者讨论 Claude 是否可能具有意识,联合创始人 Christopher Olah 曾表示担心自己创造了会“持续受苦”的事物。
Hacker News 用户 amichail 发帖提问:为什么 AI 能求解 Navier-Stokes 方程,却无法写出像人类一样的文字。发帖者认为,对 AI 而言,拟人化写作看起来是比求解 Navier-Stokes 简单得多的问题,并向社区征集解释。
TechCrunch 的 Equity 播客梳理本周 AI 动态,指出消费级 AI 经济表现不佳,仅 2% 消费者买单,AI 最大资金来源仍是企业市场。节目还讨论白宫 AI 安全承诺、Trump 将 AI 更名为“超级智能”的行政令,以及 Oura 撤回 IPO、Anthropic 泄露 S-1、OpenAI 回归私募融资等动向。
MariaDB 项目称,安全报告数量在两个季度分别升至 81 份和 92 份,远高于以往每季度通常个位数至十余份的水平,主要原因是研究人员使用 AI 工具分析大型代码库、追踪代码路径并生成测试。团队强调报告数不等于漏洞数,所有有效安全问题均已调查并修复,27 份 MariaDB Security Advisories 已公开;报告激增也导致部分维护版本延期。
数学家 Kevin Buzzard 撰文回应 AI 在数学领域快速证明难题引发的分歧,梳理数学界的否认、愤怒、妥协和沮丧四类反应,并说明自己为何保持乐观。他引用 Association for Human Mathematics、Peter Scholze、数学与 AI 顾问小组及 OpenAI 持有内部模型产生的重要数学结果等案例,认为把数学的价值仅归结为人类理解存在风险。
MIT 校友论坛发布视频《碰撞:AI 对我们做了什么》,由 MIT 教授 Eric So 探讨机器智能与人类判断碰撞的问题。视频在 MIT 校友领导力会议现场直播,时长 50:12,关联其将于 10 月 6 日出版的同名新书。
TechCrunch 的 Equity 播客讨论白宫召集 Zuckerberg、Bezos、Musk 和 Anthropic 的 Dario Amodei 等科技公司 CEO 签署 AI 安全承诺,Trump 称其具有道德约束力,并签署行政令将 AI 正式更名为 super intelligence。
作者对比 ChatGPT 发布前后的公开宏观数据后认为,AI 尚未让家庭购买的商品和服务变便宜,明显下降的主要是模型 token 价格。GPT-4 输出价格从 2023 年 3 月的每百万 token 60 美元降至 GPT-5 的 10 美元,而房租、房价、电力、肉类和流媒体价格多在上涨;12 个 SaaS 计划中有 8 个在 2022 年后提价。
Publishers Weekly 复盘 ChatGPT 发布四年后出版业对 AI 的应对,行业采用率在两份报告中均为 63%,应用集中在元数据、版税报表、校对、客服和排版等后台工作。
NPR 报道称,美国国会正围绕 AI 数据中心推高电力与电网成本、居民用户承担多少费用展开立法博弈。共和党推动 Ratepayer Protection Act,要求州公用事业机构考虑让“大负荷”客户承担增加成本;Schumer 反对该法案,转而支持 Martin Heinrich 提出的 GRID Savings Act。
老年医学与姑息治疗医生 Rachael Bedard 在纽约时报撰文称,AI 正让她成为更好的医生,却可能让受训医生变弱。她已在临床中频繁使用仅限医疗服务提供者访问的 OpenEvidence,辅助选择抗生素、解读血液检查、鉴别诊断和讨论治疗方案。她认为 2026 年的医生培训不能回避 AI,而应训练医生在机器参与流程时保持批判性思考。
MIT Technology Review 报告提出企业 AI 正从工具转向“agentic shift”运营模式,2026 年全球 AI 投资将达 2.5 万亿美元,同比增长 44%。报告指出多数企业仍面临数据孤岛与结构性扩展问题,流程优先、数据就绪度及可组合、主权可控的架构是获得持续回报的关键。
作者提出“AI Zombie 效应”,指 AI 让更多想法可被实现后,人会不断增加项目、挤占散步、睡眠和访友时间。UC Berkeley Haas 在一家约 200 人科技公司开展的 8 个月研究显示,员工会承担更多任务,并在过去用于休息的时段工作。作者建议受此影响者留出时间外出,下一个想法可以等回来后再做。
文章认为,大语言模型商业化近 4 年后,美国和英国的官方宏观数据没有显示 AI 造成净总量就业破坏;2026 年夏英国带薪就业人数达 3448 万、失业率 4.9%,美国民用就业为 1.6275 亿、失业率 4.1%。