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Anthropic CEO“讨伐”黄仁勋、奥特曼:一个令人失望,一个动机不纯
36氪· 2025-08-01 12:12
核心观点 - Anthropic首席执行官驳斥英伟达CEO关于AI安全控制的批评 强调公司推动"向上竞赛"的使命 通过透明政策和创新研究引领行业发展[1][3] - Anthropic营收从2023年1亿美元飙升至2024年前7个月45亿美元 按此增速两年后或达千亿美元[1][5][9] - 公司认为AI发展遵循指数增长规律 模型能力与经济价值将持续快速提升 编程用例成为战略重点[8][9][11][16] - 强调使命认同感是留住人才的核心 Meta高薪策略长期效果存疑 公司已筹集近200亿美元资金 资本效率优于竞争对手[5][13][14][15] 驳斥黄仁勋"AI安全控制论" - 明确否认试图通过AI安全议题控制行业 强调Anthropic通过发布负责任的扩展政策、可解释性研究等透明措施促进行业整体进步[3] - 指出黄仁勋的批评是对立场的曲解 公司目标是树立标杆鼓励其他公司效仿而非技术垄断[3] - 随着AI能力提升 公司认为有必要更公开地表达观点 包括警示潜在风险与强调积极应用[3][4][7] AI指数增长与技术突破 - 坚信AI发展遵循指数增长规律 模型能力每6个月翻倍 未发现阻碍扩展的根本障碍[8][9] - 编程能力显著提升 模型在SWE-Bench测试得分从18个月前3%提升至当前72%-80% 内部大部分代码由AI协助完成[11] - 持续学习问题可通过规模法则解决 上下文窗口已扩展至数百万单词 接近人类一生信息接收量[11] - 否认忽视新技术开发 每款Claude模型均伴随架构、数据和训练方法创新 人才密度保障技术持续进步[12] 资源竞争与商业模式 - 已筹集近200亿美元资金 数据中心规模与行业领军者相当 受能源和资本化限制而非资金短缺[13] - API是主要收入来源(占比60%-75%) 企业用例被视为更具潜力 模型能力提升对商业客户价值显著[16] - 编程成为战略重点 因其商业价值突出且能反哺模型开发 定价逻辑基于创造价值而非单纯成本[16][17] - 预计今年亏损30亿美元 因持续投资新模型训练 现有模型本身已盈利但整体因研发投入未盈利[19] 行业竞争与人才策略 - Meta高薪挖角策略遭质疑 公司通过系统化薪资制度和使命认同保持低流失率[5][13][14] - 强调资本效率优势 以1亿美元实现其他公司10亿美元效果 收入增速证明竞争力[15] - 开源模型威胁被夸大 竞争核心在于性能而非开源 云端微调服务可弥补开源优势[20] 公司创立背景与价值观 - 离开OpenAI因认为其领导层动机不够真诚 另立门户追求"真诚的影响力"[22][23] - 批评OpenAI CEO行为极端不道德 强调组织决策对AI安全的关键作用[24] - 平衡AI潜力与风险 主张渐进式监管 若技术失控将呼吁全球暂停开发[25]
谷歌前CEO施密特:中美大模型之间存在一个显著区别|文末赠书
AI前线· 2025-07-31 13:02
7 月 26 日,世界人工智能大会(WAIC)在上海拉开帷幕。香港科技大学校董会主席、美国国家工 程院外籍院士沈向洋和前 Google CEO 埃里克·施密特(Eric Schmidt)围绕"人工智能全球合作展 望"的主题,展开了一场"炉边对话",回顾了中国在 AI 领域的飞速发展,并探讨了 AI 安全、中美合作 等核心议题。 施密特强调,过去两年,中国的 AI 技术,特别是 DeepSeek 和 Mini Max、Kimi 等大模型,已经取 得了举世瞩目的成就。在发展的过程中,开源和技术合作将是推动 AI 健康发展的关键,但与此同 时,技术滥用的风险也不容忽视。施密特对中美如何携手应对这一时代变革充满期待,认为只有通过 开放对话,才能真正引领 AI 走向一个更加负责任和可持续的未来。 以下为对话内容实录: 沈向洋: 欢迎你来到上海,埃里克。 埃里克·施密特: 大家好,非常高兴来到上海,一座美丽的城市,谢谢大家,也感谢 WAIC 大会主办 方的邀请。 沈向洋: 刚才辛顿先生的发言,的确给了我们很多思考和深度的想法,但是在这里面我也有很多的 问题。这次大会探讨的主题特别好,有关全球 AI 治理的原则和标准,您和 ...
一个“蠢问题”改写模型规则!Anthropic联创亲曝:瞄准Claude 5开发爆款应用,最强模型的价值会让人忽略成本负担
AI前线· 2025-07-30 17:09
编译 | 褚杏娟 Anthropic 联合创始人 Jared Kaplan 是一名理论物理学家,研究兴趣广泛,涉及有效场论、粒子物理、宇宙学、散射振幅以及共形场论等。过去几年, 他还与物理学家、计算机科学家们合作开展机器学习研究,包括神经模型以及 GPT-3 语言模型的 Scaling Law。 近期,他在 YC 分享了 Scaling Law 未来如何影响大模型发展,以及对 Claude 等模型的意义。他在演讲中透露,Scaling Law 的发现源于他物理研究中 的习惯:问更基本的、看似"愚蠢"的问题。 在 Jared Kaplan 看来,AI 的大部分价值可能还是来自最强模型。他认为,目前 AI 的发展非常不平衡:AI 在快速进步、事情在迅速变化,模型能力尚未 完全解锁,但我们在释放越来越多的功能。他认为的平衡状态是 AI 发展速度变慢、成本极低。而 AI 的快速进化会让人优先关注能力,而非成本。 他建议大家去构建那些"现在还没法完全跑通"的产品、用 AI 更好地"集成" AI,并快速找到 AI 大规模应用的突破口。这些思考背后,一定程度上也与 Anthropic 的运营策略是相符的。 我为什么会转行做 ...
AI Agent的终极未来|3万字圆桌实录
腾讯研究院· 2025-07-30 17:04
本期为《仲夏六日谈》 第四季 第三期节目文字内容,主题为 《 执行力跃迁,AI智能体的远与近》 。 十大看点: ·何为智能体,用户真正需要的智能体是什么? ·智能体是未来AI原生应用的主形态? ·基模进化是否会挤压垂类Agent产品的生存空间? ·主流Agent产品形态的差异在何,如何判断Agent的通用性? ·智能体产品落地过程中面临的核心难题? ·好坏之分,如何建立智能体的有效评估机制? ·物理与数字,具身智能是智能体吗? ·MCP必将是未来智能体的底层基础协议? ·C端与B端商业化路径异同,Agent as a service成为新商业模式? ·未来Agent爆发将出现在哪?关键因素是什么? 对话嘉宾: 张俊九 实在智能联合创始人 廉和 ami.ai联合创始人兼CEO 揭光发 腾讯专家工程师 刘琼(主持) 腾讯研究院副院长 执行力跃迁,AI智能体的远与近 刘琼: 各位嘉宾朋友们,大家好,欢迎来到腾讯研究院《仲夏六日谈》智能体圆桌研讨的专场。我是今 天的主持人刘琼。昨天在飞机上准备主持稿的时候,我认真地想了一下——如果我有一个智能体,能帮 我完成这些任务就好了。比如自动整理嘉宾信息、实时生成追问,还能润色 ...
ChatGPT上线“学习模式”,AI将如何改变教育方式?
虎嗅· 2025-07-30 07:52
本文来自微信公众号:APPSO (ID:appsolution),作者:发现明日产品,原文标题:《刚刚,OpenAI给大学生做了个新外挂!ChatGPT一键变老师, 免费可用》,题图来自:AI生成 继聊天、生图、写代码之后,ChatGPT终于开始教人认真学习了。 今天凌晨,ChatGPT正式上线了"学习模式"。它最大的亮点在于引入了苏格拉底式提问,通过一连串循序渐进的问题,引导你沿着逻辑脉络一点点构建知 识体系。 整个过程就像是在和一个真正懂教学的老师对话:它理解你的知识基础、判断你的学习阶段,并据此设计合适的讲解路径,把复杂概念讲清楚、讲透彻。 OpenAI表示这项功能主要面向大学生群体,尤其适用于作业辅导、考试准备和学习新知识。使用方式非常简单,在ChatGPT的工具中选择"研究与学习", 然后直接输入你的问题即可。 2. 你之前见过条件概率吗 (比如 P(A|B) ? 3. What's your goal - just to understand the concept, apply it to problems, or use it for something like machine learni ...
腾讯研究院AI速递 20250730
腾讯研究院· 2025-07-30 00:01
Claude新增周流量限制条款 - Anthropic宣布8月底对Claude Pro和Max用户推出每周使用限制,影响将少于5%的订阅用户 [1] - 部分用户24小时不间断运行Claude Code,极端案例中一位用户200美元套餐实际消耗数万美元 [1] - 用户普遍反映缺乏使用量透明度,无法查看已消耗token和剩余配额,许多人开始寻找替代产品 [1] 微软AI Edge浏览器 - Edge浏览器推出"Copilot模式",核心功能是跨标签页情境感知,可同时读取分析所有打开的页面 [2] - 全新界面使用简洁统一输入框,自动理解用户意图,支持语音控制和主题式旅程功能 [2] - 该功能现已在所有Copilot市场限时免费开放,未来可能与Copilot订阅服务捆绑销售,浏览器或不再是免费软件 [2] 无问芯穹发布全规模AI效能跃升方案 - 无问芯穹发布三大核心产品:无穹AI云、无界智算平台与无垠终端智能 [3] - 目前已覆盖26个省市53个核心数据中心,整合超15种主流芯片架构,总算力规模超25000P [3] - 端侧创新包括全球首款端侧本征模型"无穹天权",实现云级21B参数智能水平的同时内存占用控制在7B规模 [3] 阶跃AI推出研究小助手 - 阶跃深研能在十分钟内自主完成复杂研究任务,生成深度专业报告,在xbench-DeepSearch评测中取得70%超高通过率 [4] - 基于强化学习和多智能体架构研发,具备自主思考、推理、动态工具调用能力 [5] - 提供高级搜索功能,包括聚焦搜索、自选信源和知识库,支持导出多种格式 [5] 京东升级大模型品牌为JoyAI - 京东推出JoyAgent智能体平台、JoyInside附身智能和数字人等多场景解决方案 [6] - JoyAgent是首个100%开源的企业级智能体,收获超2000颗GitHub星标 [6] - JoyAI针对不同场景的产品均已实现落地应用,数字人服务超2万品牌,交互型AI潮玩Fuzozo芙崽首发预售售罄 [6] 多模态、多智能体AI记忆系统MIRIX - 加州大学圣迭戈分校和纽约大学研究者推出并开源MIRIX,全球首个多模态、多智能体AI记忆系统 [7] - 系统将记忆分为六个模块:核心、情景、语义、程序、资源和知识金库 [7] - MIRIX在ScreenshotVQA测试中准确率比传统RAG高35%,存储减少99.9%,在LOCOMO长对话任务中达85.4%创新纪录 [7] 空间天气链式AI预报模型 - 国家卫星气象中心与南昌大学、华为联合发布"风宇"模型,全球首个全链式空间天气人工智能预报模型 [8] - 模型首创链式训练结构,包括太阳风"煦风"、地球磁场"天磁"和地球电离层"电穹"三大区域模型 [8] - "风宇"对全球电子密度总含量预测误差控制在10%左右,已申请11项国家发明专利 [8] 上海AI lab开源科学多模态大模型 - 上海人工智能实验室发布并开源"书生"科学多模态大模型Intern-S1,多模态能力全球开源第一 [9] - 模型首创"跨模态科学解析引擎",可精准解读化学分子式、蛋白质结构、地震波信号等复杂科学数据 [9] - 研发团队提出通专融合的科学数据合成方法,创造性地降低了强化学习训练成本 [9] a16z合伙人观点 - AI大模型竞争格局将如云计算大战一样走向寡头垄断,将形成品牌效应新格局 [10] - 应用层已无技术护城河,理性商业决策是"牺牲利润换取分销",价值将在模型基础设施和垂直领域深耕中形成 [10] - AI并非将普通开发者变成超级工程师,而是"让10倍工程师变成2倍",使编程回归本质创造 [10] 腾讯具身智能开放平台 - 腾讯发布具身智能开放平台Tairos"钛螺丝",旨在为机器人本体开发商与应用开发商补齐软件能力 [11] - 平台基于SLAP³技术体系,提供规划大模型、多模态感知大模型和感知-行动联合大模型三大核心能力 [11] - 具身智能未来发展五大趋势(IDEAS):虚实集成世界、技术门槛降低、智能演进、智能体化和感知多模态化 [11]
AI应用财报季来袭! 瑞银聚焦“AI+数字广告” 押注Applovin与Trade Desk腾飞
智通财经网· 2025-07-29 18:13
行业趋势 - AI应用软件领域即将迎来财报密集披露季,特别是"AI+数字广告"细分赛道 [1] - 美股中小盘AI应用软件公司估值处于历史低位,具备跑赢标普500指数的潜力 [1] - 七大科技巨头估值处于历史高位,预期市盈率普遍高于25x,中小盘股更具吸引力 [2] - 罗素2000指数预期市盈率约15x,已低于历史均值 [2] - AI与数字广告加速整合,谷歌和Meta等巨头已在广告系统中引入生成式AI技术 [4] - AI应用软件发展方向集中于生成式AI和AI智能体,后者可能成为2030年前的大趋势 [5][6] 公司分析 - Applovin和The Trade Desk被瑞银列为"AI+数字广告"领域的双核心投资标的 [1][2] - Applovin的AXON 2.0引擎+MAX/AppDiscovery形成闭环,广告类型营收在2025 Q1同比飙升71%,占总营收78% [8] - The Trade Desk的Koa AI智能优化+Kokai全栈AI DSP实现精准竞价,2025 Q1收入6.16亿美元,同比增长25% [8] - 瑞银预计Applovin Q3业绩指引将明显高于市场预期,FY25总营收增长22% [7] - The Trade Desk Q2业绩可能略超预期,Q3营收指引有望高于一致预期 [7] 市场表现 - 全球科技股投资重心从算力硬件端转向软件端,推动AI应用公司估值上升 [5] - C3.ai、Applovin和Palantir等AI应用软件公司今年均公布强劲业绩和展望 [6] - Applovin和The Trade Desk在"AI+数字广告"赛道形成数据网络效应和规模经济,推升eCPM与ROI [8]
速递|重构企业决策链,AI 数据分析初创Julius获1000万美元种子轮融资
Z Potentials· 2025-07-29 18:11
融资情况 - Julius AI完成由Bessemer Venture Partners领投的1000万美元种子轮融资 参与方包括Horizon VC 8VC Y Combinator AI Grant加速器及多位知名天使投资人如Perplexity CEO Vercel CEO Twilio联合创始人等 [1] - 创始人Rahul Sonwalkar于2022年从Y Combinator毕业后创立公司 此前放弃物流初创项目 [1] 产品定位与功能 - 产品设计理念为模拟数据科学家工作 通过自然语言提示分析可视化海量数据并进行预测建模 [2] - 与ChatGPT Claude Gemini功能相似但专注细分市场 已拥有200万用户并生成1000万张可视化图表 [2] - 支持对话式交互 用户可像与人类分析师交流一样获取代码运行和数据分析结果 例如可视化展示中美行业营收与净利润相关性 [2] - 数据科学专长获哈佛商学院教授认可 被定制用于《领导者数据科学与人工智能》必修课程 [2] 市场策略与品牌事件 - 创始人强调专注特定应用场景是差异化竞争关键 反驳外界对产品同质化的质疑 [3] - 创始人曾策划病毒式营销事件 假扮被裁Twitter工程师引发媒体关注 但当前品牌认知主要来自Julius产品本身 [3][4][5] 用户与行业影响 - 产品已建立200万用户规模 生成1000万张图表体现实际应用价值 [2] - 教育领域渗透案例显示高端机构认可 哈佛商学院将产品纳入课程体系 [2]
a16z 合伙人:AI 正将 10 倍工程师“降级”为 2 倍!应用层已无技术护城河,未来在基础设施和业务深耕
AI科技大本营· 2025-07-29 15:33
AI行业竞争格局 - 当前AI大模型竞争格局类似云计算发展史 最终可能形成寡头垄断 少数巨头凭借资本和算力定义市场[3][16] - 云计算领域AWS曾占70%-80%市场份额 但微软和Google通过持续投入最终形成三足鼎立局面 类似情况可能在AI领域重演[16] - 模型发布呈现节点性特征 每次重磅模型发布都会引发市场对"终极赢家"的误判 但历史表明单一模型难以长期保持领先[15] 投资逻辑与商业模式 - 理性商业决策是"牺牲利润换取分销" 优先抢占市场份额而非短期盈利 该策略从互联网时代延续至今[3][35] - 扩散模型类公司(如11 Labs Midjourney)商业模式健康 未被巨头补贴 而语言模型领域因Meta 谷歌等巨头补贴导致高风险[19] - 应用层公司面临上游模型厂商反向竞争风险 但特定领域理解(如医疗法规)可形成护城河[35] 技术发展影响 - 代码模型让开发者从平台杂务中解放 回归创造本质 但未显著加快产品发布节奏 主要提升代码健壮性和可维护性[46][48] - 企业生产环境平均代码改动仅2-12行 核心价值在于对特定领域需求的深刻理解而非代码本身[50] - AI可能改变科研范式 帮助研究者避免重复造轮子 连接不同学科知识 推动解决更前沿问题[53] 市场动态与品牌效应 - 市场扩张期品牌认知度成为关键优势 头部品牌可占据80%市场份额 类似互联网早期赢家通吃现象[25][27] - 细分领域出现差异化竞争 如图像领域的Midjourney(奇幻风格) Ideogram(专业设计) BFL(开发者社区)各自找到定位[32] - OpenAI虽在多个领域最早布局 但仅在语言模型保持绝对优势 其他领域被专业公司取代[32] 开发者生态变化 - AI工具使编程回归90年代本质 开发者不再受框架和平台限制困扰 吸引资深开发者重返编码[44] - 代码模型未使10倍工程师变成100倍 而是降为2倍 因核心技术创新仍需人类决策[46][48] - 基础设施领域的技术权衡仍需计算机科学专业知识 应用开发则更依赖业务理解而非技术[49] 开源与安全争议 - AI开源实际指开放较小模型 保留核心模型闭源 与软件开源有本质区别 商业逻辑驱动该模式[42] - 历史上开源占软件市场价值约20% AI领域可能高于此比例 但生态系统层面开源可能减少[41][42] - 安全讨论脱离计算机系统固有规律 缺乏类似互联网时代的具体威胁证据[38][39]
Artificial Intelligence Index Report 2025
Stanford University· 2025-07-28 19:12
全球AI投资与市场趋势 - 2024年全球私人AI投资达到创纪录的2523亿美元,同比增长26%,其中私人投资增长44.5%,并购活动增长12.1%,过去十年总投资增长超过13倍[75] - 生成式AI的私人投资在2024年达到339亿美元,同比增长18.7%,是2022年的8.5倍以上,占所有AI相关私人投资的20%以上[76] - 美国在全球AI私人投资中继续领先,2024年达到1091亿美元,是中国93亿美元的近12倍,是英国45亿美元的24倍[77] - 2024年全球对AI产品和服务持乐观态度的比例在中国为83%,印尼为80%,而美国仅为39%,加拿大为40%[18] - 全球对AI产品和服务的乐观态度从2022年的52%增至2024年的55%,其中加拿大和德国的乐观比例分别增长17%和15%[106][107] AI技术与硬件发展 - 2024年AI硬件性能以每年43%的速度增长,价格性能每年下降30%,能源效率每年提升40%[53][128] - GPT-3.5级别系统的推理成本从2022年11月的每百万tokens 20美元降至2024年10月的0.07美元,成本降低超过280倍[51][126] - AI模型的训练计算需求每五个月翻倍,数据集规模每八个月翻倍,训练所需功率每年翻倍[50][125] - 2022年11月至2024年10月,GPT-3.5级别系统的推理成本下降了280倍,硬件成本每年下降30%,能源效率每年提高40%[19] - AI模型训练的碳排放量显著增加,从AlexNet(2012年)的0.01吨增长至GPT-4(2023年)的5184吨和Llama 3.1 405B(2024年)的8930吨[54][129] AI研究与专利 - 2024年AI专利数量达到122,511项,比2023年增长29.6%,其中中国占全球AI专利总量的69.7%[52][127] - 2023年全球AI专利数量达到122,511项,比上一年增长29.6%[188][190] - 2013年至2023年间,AI相关论文总量从约102,000篇增长至超过242,000篇,增幅超过两倍,2023年同比增长19.7%,AI在计算机科学论文中的占比从21.6%提升至41.8%[123][137][138] - 2023年,中国的AI论文引用占全球总量的22.6%,欧洲为20.9%,美国为13.0%[159][160] - 2023年,美国在全球前100篇被引用最多的AI论文中占50篇,中国占34篇,排名第二[175][176] AI应用与行业发展 - 2024年78%的企业报告使用AI,比2023年的55%显著增长[15] - 使用生成式AI的组织比例从2023年的33%翻倍至2024年的71%[78] - Waymo每周提供超过15万次自动驾驶汽车服务,百度的Apollo Go机器人出租车已在中国多个城市运营[14] - 2023年FDA批准了223种AI驱动的医疗设备,而2015年仅为6种[14] - 中国在工业机器人安装量上继续领先,2023年安装了276,300台,是日本的6倍,美国的7.3倍,占全球安装量的51.1%[81] AI模型与性能提升 - 2024年行业开发的显著AI模型占比达到近90%,相比2023年的60%显著增长[121] - 美国在2024年开发了40个显著AI模型,远超中国的15个和欧洲的3个[124] - 2024年AI模型在新基准测试(如MMMU和GPQA)上的表现显著提升,分别提高了18.8和48.9个百分点[55] - 2024年AI生成视频技术取得重大进展,推出了如OpenAI的SORA和Meta的Movie Gen等高质量视频生成模型[61] - 先进的LLM(如GPT-4和Claude 3 Sonnet)尽管采取了减少显性偏见的措施,但仍表现出隐性偏见,例如将负面词汇与黑人联系、将女性与人文学科联系而非STEM领域[73] AI政策与法规 - 2024年全球AI立法提及率同比增长21.3%,覆盖75个国家,自2016年以来增长了9倍[20] - 美国在2024年引入了59项与AI相关的联邦法规,比2023年的25项增长超过一倍,涉及42个不同机构[99] - 2024年RAI(负责任AI)相关论文在顶级AI会议上的接受数量达到1,278篇,比2023年的992篇增长28.8%,自2019年以来持续上升[74]