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字节可能是中国最懂流量的公司，但张一鸣现在发现，流量还真不一定能换来智能。
据彭博社报道，张一鸣最近在 Seed 全员会上坦言，字节最早要到 2029—2030 年，才有希望在前沿 AI 领域与 OpenAI、Anthropic 正面竞争。更扎心的是，Seed 的预训练数据规模竟然比对手小了几个数量级。
这事儿挺值得琢磨的。豆包已经是国内用户最多的 AI 聊天应用，Seedance 在视频生成领域也相当能打。字节不缺钱、不缺人才，更不缺产品和流量入口，偏偏最核心的语言模型始终没能挤进全球第一梯队。
张一鸣还明确反对靠蒸馏 Claude 来追赶。理由也很简单：抄作业可以考高分，但永远没法比出题人更早知道下一道题是什么。
有意思的是，模型研发不愿走捷径，产品端却一点也没闲着。Meta Muse 刚火，字节就准备推出类似的个人 AI 助手。
这其实暴露了一个很微妙的处境：字节已经证明了自己能把 AI 产品做到亿万人使用，却还没证明自己能创造出亿万人都想使用的底层智能。
互联网时代，字节是凭借产品创新和分发效率杀出来的。但到了 AI 时代，分发能力可能决定谁先赢得用户，基础模型能力却决定谁有资格定义下一代产品。
张一鸣给出了三四年的追赶时间。问题是，OpenAI 和 Anthropic 可不会在原地等三四年。

硅谷对一个人的道德要求，看来是跟身价成反比的。
黄仁勋还身陷争议，ZeroHedge 就喊话马斯克把他招走，马斯克回复：「那会是我的荣幸。」
我觉得这种反应挺令人反感的。
普通人失信叫人品差，顶级富豪失信就叫瑕不掩瑜。
硅谷天天讲诚信、责任、价值观，到了真正有权有势的人身上，这些东西突然都不重要了。
社会并没有越来越宽容，只是我们对成功者的道德要求越来越低。
一个人的成功，不应该成为他免于道德审视的特权。

人类最后的护城河「品味」，可能也快守不住了。
一项正在进行的实验发现，在判断什么内容更能吸引人点击这件事上，Claude Opus 5.5 已经超过了约 98% 的参测者。
实验来自 Clickhunt Lab。研究人员把不同 YouTube 视频的封面和标题拿出来，让人类与 AI 分别判断，哪种组合更能吸引陌生观众，再根据平台积累的人类投票数据评估表现。
截至 11 月 7 日，能击败各模型的人类参与者比例分别是：
Claude Opus 5.5：2%
GPT-6 Astra：7%
Gemini 4 Argon：10%
Jev 1.14：22%
团队此前披露，已有 7,030 人参与测试。
当然，这并不等于 AI 已经比 98% 的人更有审美。实验衡量的是对群体点击偏好的判断，而非实际点击率，更不是创造力。
但真正值得警惕的恰恰是这一点。
过去我们常说，AI 可以生成内容，但不知道什么是好内容。人类的品味、直觉和对受众心理的理解，是创作者最后的护城河。
现在看来，至少在「什么东西更能吸引人」这个问题上，AI 已经开始摸到门道。
这对内容行业的冲击，可能比 AI 会写文章、画图片更加直接。
因为当预测注意力的能力变得廉价且人人可用，原本只有少数优秀创作者掌握的经验，就可能变成所有人的基础配置。
更讽刺的是，当所有人都越来越懂得什么东西能吸引人，互联网可能反而越来越无聊。
AI 可以

一部 AI 电影，上映前在股市里换来了三个涨停，上映后 4 天票房仅有 118.2 万元。
博纳影业参与制作了一部叫《三星堆：未来往事》的科幻动画电影，号称国内首部拿到龙标的 AI 全流程院线长片。
为了完成这部 100 分钟的电影，团队花了两年时间，近百人参与制作，累计生成了超过 120 万张底图，还进行了上百次全片迭代。
9 月 27 日，电影宣布定档。第二天，博纳影业涨停。10 月 9 日和 12 日，又连续收获两个涨停板。
资本市场显然很喜欢这个故事。一家传统影视公司，突然有了 AI 电影工业化的想象空间。
结果 10 月 23 日，电影真的上映了。
首日上座率只有 0.9%。到了 25 日，平均每场电影只有 1.1 个观众。截至今天，上映四天累计票房仅 118.2 万元。
而今天，博纳影业跌停了。
博纳今年上半年 AI 影视剧业务的账面毛利率高达 96.83%，听起来简直是一门完美的生意。但这块业务的收入只有 193 万元，占公司总营收的 0.42%。
AI 影视行业现在有个很奇怪的现象，大家特别热衷于证明 AI 能拍电影，却很少有人关心 AI 拍出来的电影究竟有没有人想看。
从生成 15 秒视频，到生成 100 分钟电影，技术上当然是巨大的进步。但一部电影的价值，最终还是得靠观众来判断。
资本市场愿意为 AI 电影的想象力支付溢价，真实观众却连一张电影票都不愿意买。
这

最近看到《知识分子》对菲尔兹奖得主邓煜的采访，他有一段话我特别认同：
「对 AI 公司来讲，你不能在只有你蒸馏全人类的网络文献、全人类的知识的时候，就大大方方地去蒸馏；事实上没有人想要蒸馏你，大家只是想要了解一下思维链，然后你觉得别人想要蒸馏你，就开始说这个不行，那个不行。」
过去几年，这些公司从互联网上抓取了海量的人类知识，包括论文、书籍、代码以及无数创作者的作品。它们把这一切称为训练，称为技术进步。
等到自己拥有了领先的模型，其他公司想通过蒸馏学习它们的能力，蒸馏突然就成了一个带有道德污点的词，甚至被直接等同于偷窃。
AI 行业对蒸馏的污名化很荒谬。
当然，窃取商业机密、非法获取模型权重、违反协议都可以单独讨论。但如果一家公司的竞争优势建立在对全人类知识的吸收之上，它就不应该理直气壮地宣称，别人从自己的模型输出中学习是一件不道德的事。

Character AI 破产，迪士尼愿意花 1.8 亿美元留住它的员工，却只肯花 2000 万美元拿技术。至于整个平台和上千万用户，迪士尼根本不想要。
最近曝光的破产法院文件，细节相当精彩。
迪士尼给 Character AI 的 66 名员工发了 Offer，56 人已经离职，剩下 10 人还在等工作签证调整。
为了留下这批人，迪士尼预计未来三年投入 1.8 亿美元，包括薪酬、股票激励和 3000 万美元留任奖金。
相比之下，Character AI 的部分技术和专利只换来了 2000 万美元，而且还是永久、非独家的授权。协议明确排除了 App、品牌、用户聊天记录以及成品模型。
更惨的是，Character AI 申请破产时只剩 18 名全职员工，其中 10 人还准备跳槽迪士尼。预计真正留下来撑过破产程序关键阶段的只有 8 人。
回头看 Character AI 的历史，就更有意思了。
2024 年，Google 通过一笔据报道价值 27 亿美元的技术授权交易，把两位创始人挖了回去。
两年后，迪士尼又把剩下的大部分团队带走了。
而留在原地的 Character AI，依然拥有约 1200 万月活跃用户，每个月却要亏掉 800 万至 900 万美元，还背着一堆涉及未成年人安全的诉讼。
现在，美国 40 名州级总检察长已经介入破产程序，担心平台积累的大量私人聊天记录被未来买家滥用。

personal agent 最有用的一集
不过临走才想到可以这样用，还是不够 AI Native

今天更新的 DeepSeek V4.1 Flash-1017，官方公布的 DeepSWE 成绩达到 77.0，超过 Opus 5 的 74.0 和 GPT-5.6 Sol 的 73.0；Automation-Bench 拿到 60.5，Opus 5 只有 50.3；Agents’ Last Exam 也是 35.4 对 28.6。
关键这还是 Flash，API 单价没有上涨，任务耗时和输出长度反而进一步下降。当然，部分复杂推理测试仍然落后于 Opus，但在 Agent 任务上，旗舰模型的优势已经没那么稳固了。
我觉得这次更新很值得注意的一点，是 DeepSeek 同时强化了自反馈 RL 后训练，以及对 DSH、CodeBuddy、WorkBuddy 等 Harness 的适配。
这其实说明了，对于大量实际应用场景，模型智能继续提升的边际收益正在迅速下降。
当一个便宜得多的模型已经能够完成任务，你再花几倍甚至十几倍的成本去换取更高的模型分数，对用户来说可能根本没有区别。反倒是 Harness 的设计、工具调用、上下文管理、任务执行的稳定性，越来越直接地决定最终交付质量。
这也意味着大模型厂商接下来的竞争会越来越深入到 Harness 和 Agent 产品层。谁掌握任务执行环境，谁就能获得最真实的反馈数据，知道模型究竟在哪一步犯错，再反过来指导后训练。更何况，这还关系到未来的模型分发

黄老板又来给市场充值信仰了。
最近 AI 芯片、数据中心股票遭遇集体抛售，市场开始担心 AI 基础设施的债务规模和融资成本。黄仁勋在欧洲继续给大家打气，说眼下的市场动荡终将过去，AI 会改变每个行业、每个国家，我们甚至还处在这场革命的起点。
不过现在华尔街担心的事情，和黄仁勋回答的问题，已经不完全是一回事了。
市场并没有突然觉得 AI 没用了。大家开始算账了。
CoreWeave 这样的算力供应商背着数百亿美元债务，融资成本还在上升。此前市场愿意用未来十年的 AI 需求解释今天的资本开支，现在债权人开始追问，这些 GPU 究竟需要出租多少年、维持多高的利用率，才能把钱赚回来。
更微妙的是，黄仁勋前两天还专门出来安抚 CoreWeave 的投资者，表示这家公司不需要英伟达出手救助。
GPU 卖出去，英伟达的钱就有机会赚到了。买 GPU 的人能不能赚回来，那是另外一回事。
所以黄老板当然有底气谈长期主义，他站的位置，可能是整个 AI 产业链里最适合谈长期主义的地方。

硅谷最擅长教创业公司招人的 VC，自己先把招聘团队裁了。
Axios 报道，a16z 裁掉了旗下一个 34 人招聘团队中的大多数人，剩下的人会被分配到 Growth、Crypto 等投资部门。
这支团队过去专门帮被投公司挖人，是 a16z 引以为傲的投后服务之一。以前创业公司拿到融资，第一件事就是扩张，VC 不光给钱，还帮你找人。
a16z 管理着数百亿美元的资金，省下几十个人的工资，对它的财务状况几乎没有影响。但它决定不再维持一支集中式招聘团队，多少说明它对被投公司的招聘需求有了新的判断。
再看这一周硅谷发生的几件事。
CoreWeave 的债券价格跌入困境债务区间，收益率超过 15%；英伟达支持的 AI 数据中心公司 Firmus 取消了原计划募资约 50 亿美元的 IPO； 宣布申请破产，而三年前 a16z 刚刚领投了它的 1.5 亿美元融资，当时估值高达 10 亿美元。
现在硅谷 AI 投资有一个很微妙的矛盾。一边是头部实验室以万亿美元级估值融资，算力资本开支还在不断增加；另一边，越来越多的 AI 创业公司发现，用户增长、融资估值和真正赚到钱之间，隔着很长一段距离。
资本当然还在追逐 AI，但它开始越来越挑剔了。
以前 VC 相信自己的被投公司会长成几千人的巨头，所以需要专门养一批人帮它们招聘。现在如果创业公司的理想形态变成几十个人创造几亿美元收入，这套投后服务体系本身也需

我觉得豆包手机就是未来手机应该有的样子。只可惜，这是中国互联网永远等不来的未来。
今天看到豆包手机助手公布的最新名单，153 款 App 明确拒绝 AI Agent 进行屏幕自动化操作。、、淘宝、支付宝、美团、拼多多、小红书，甚至 DeepSeek 和 Kimi 都在里面。
我其实一直挺看好豆包手机的。过去十几年，智能手机的发展几乎都是围绕 App 展开的，我们每天花大量时间在不同 App 之间切换，自己搜索、比较、点击、填写信息。现在终于有了一种新的交互方式，你只需要告诉手机想做什么，剩下的交给 AI。
我觉得这才是 AI 时代手机应该发生的变化。
但问题也恰恰出在这里。
如果 AI 可以替用户点外卖、订机票、买东西，用户就不再需要反复打开那些 App，更不会按照平台设计好的路径去浏览商品、观看广告、接受推荐。
对于用户来说，这当然是好事。但对于那些花了十几年、几百亿才建立起流量入口的互联网巨头来说，这简直是在动它们的命根子。
过去这么多年，中国互联网最擅长的事情之一，就是把用户困在自己的生态里。链接不能随便跳，数据不能随便拿，服务也很难跨平台调用。每家公司都想成为用户的唯一入口。
现在 AI 终于有机会把这些割裂的服务重新连接起来了，结果大家又开始关门。
更有意思的是，几乎所有这些公司都在大谈 Agent，都在宣传 AI 将如何改变未来。
我相信豆包手机代表的交互方式迟早会成为