AI 牌桌只剩三张椅子：Zvi 谈中盘、就业与 Anthropic 的承诺

Zvi Mowshowitz 是 Substack 专栏《Don't Worry About the Vase》的作者。他这次做客 Cognitive Revolution 已是第 12 次，创下该节目的纪录，谈话时长超过三个小时。Nathan Labenz 开场提出了他认为未来的历史学家会问的一个问题：2026 年初，是否就是递归式自我改进真正开始的一段时期，甚至可能已经越过了不归点？Labenz 自己的感觉是，故事好像从“开端的后期”一下跳到了“终局的开端”，中间那一段被跳过了。

Zvi 不同意这种定性。模型提供的帮助在稳步上升，迭代周期越来越短，人类大多已经不再亲自写代码，各家实验室也正在分化为辨识度很高的不同产品。他说，这仍然不是终局，因为世界还没有发生转型，人类也还没有脱离循环。在他看来，人们之所以把它当成大结局，是因为他们不相信真正的终局会到来。他们以为会出现 S 曲线、智能被商品化，以及一个《星际迷航》式的未来：人类仍然做着人类的事，背景里有聪明的机器在运转。

Labenz 引用了前 OpenAI 员工 Rosie Campbell 的一句话，这句话一直让他念念不忘：S 曲线可以保持陡峭的时间，可能比你能保持相关性的时间还要长。Zvi 承认物理规律的约束。除非我们对宇宙的模型严重出错，否则质能、光速，以及能从物质中提取的功，都会设定一个上限，因此从某种终极意义上说，它确实是一条 S 曲线。他说，坐在古代雅典宣布技术有其极限，这话没有错，但对当时身处其中的人而言，它完全无关紧要。

S 曲线的说法在心理上起着作用。人们希望相信，为退休存钱、规划普通的人生仍然有意义，希望自己不会在朋友面前显得疯疯癫癫。每隔几个月就会有新论文宣称曲线已经变平，而到目前为止，这些论文一直都错了。Zvi 的警告更加尖锐：即使基本能力已经在当前这一代（他提到 GPT-5.4 和 Opus 4.6）见顶，此后的一切都只是迭代，人们仍然会严重低估即将撞上他们的东西。他补充说，5.5 和 4.7 版本就快来了，除非各家实验室直接跳到 6 和 5。

几乎同一时间，两种相互竞争的裁员叙事都出现了。CEO 宣布由 AI 驱动的裁员，在一两个引人注目的案例中，股价还因此上涨；与之相对的说法是，企业在新冠和零利率年代雇得太多，现在有动机把责任推给模型。Zvi 认为两种说法都有一部分是对的，而且 AI 所占的份额正在逐月变大。他说，巧合可以解释一个季度的情况，但很难解释进入 2026 年后，每一项指标都朝同一方向移动的现象；而在疫情之后好几年，“冗员”这一借口也越来越站不住脚。

各项统计数据一直在重复同样的内容：生产率上升，实际 GDP 上升，通胀得到控制，就业下降，而就业数据还一再被下调。他认为，如果有人能在这种组合出现之前就预测到它，那么关于关税或新冠余波的事后解释才会更可信。在普通人中间，感受比新闻标题更具体。普通白领还没有被大规模解雇，因为替换一个受过训练的人仍然很昂贵，但招聘已经冻结了。当赌注是“两年之后你可能根本不需要这个人”时，没有人愿意花两年时间把新员工培养到能干活。

Tyler Cowen 曾经说，AI 如果能为实际 GDP 增长额外带来半个百分点，那就太惊人了。被问到数据中已经体现出来的效果的点估计时，Zvi 猜测是 0.5% 到 1%。2025 年出现的关税恐慌和制度不确定性，通常对企业很不利；企业经营还好，劳动力却不好过。他认为，市场至少在无限期地为这一增幅定价，因此当美国经济的其他部分开始显得别扭时，他并没有卖出。

教科书式的经济学家会回答说，痛苦的转型最终会让位于杰文斯悖论（Jevons paradox），以及由新财富支撑的新工作。农业确实消灭了许多农活，失业并没有长期居高不下，因为人们找到了别的事情可做。Zvi 认为这次的不同之处在于，AI 也会去做新创造出来的那些工作，而且既快又大规模，所以你永远走不出这段过渡期。他说，许多评论都假定人们有能力再培训、转换方向，而大多数人其实并不具备这种能力。跨代的变化还能消化；几年或几个月内发生的变化则没有先例。在更激进的情景里，这还只是问题的温和版本。

Labenz 对 AI 故事里的个人理财版本没什么耐心，也就是在一个永久性的底层阶级被锁定之前，争先恐后地挤进上层阶级。Zvi 引用了《蝙蝠侠：黑暗骑士崛起》里的一幕：那位出资人说自己掌控着一切，贝恩（Bane）则问他是否真的觉得自己掌控着局面。Zvi 的用语是：如果你认为大多数人在经济上都会变得无用，那么把股票证书和数据库里的记录当作进入精英阶层的门票，就是一剂自我安慰的希望（hopium）。当别人手里握着枪、刀和实际的物理力量，而你又没有理由继续保有那份财产时，你就保不住它。殖民体系的崩溃和统治政权的倒台，是历史上再平常不过的基线，不管有没有 AI。

他把未来分成三种情形。如果失去控制，所有人都会死亡，或者发生大规模毁灭，那么股票记录也就无关紧要。如果事情相对顺利，真实资源十分丰富，人类仍然大致掌控方向：美国一个所谓永久性底层的公民，可能拥有一份今天会被称为百万美元的真实收入，外加机器人，外加大把闲暇，主要需要克服的是相对地位的问题。第三条路是少数寡头借助 AI 夺权，在这种情况下，金钱买不到入场资格。他说，在短时间内发一笔横财，并不是那些世界的运作方式。

Labenz 注意到，Sam Altman 有时会散发出罗马皇帝般的气场，同时又会自掏腰包资助全民基本收入（UBI）实验。Zvi 担心的并不是 Altman 变成神皇。在真正丰饶的世界里，即使光锥（light cone）的分配极不均衡，其他人仍然可以过得很舒适。他并不想要这种局面，却仍然把它排在“不建造这些系统”之上，也排在“所有人都死去”之上。更可怕的版本是：Altman 或坐在那把椅子上的任何人做出不负责任的决定，结果导致他们自己失去控制。这归结为规范性（normativity）：好东西就是好东西，大多数人是好人，而他认为，经营各家实验室的大多数人是讲规范的。至于他不这样看待的那些人，他就干脆不点名了。

Labenz 把关于逃离底层阶级的公开议论称为公然的“叛逃”：为什么不努力让那个阶层的处境变好，而要逃离它？Zvi 同意这一点，并用洪水来打比方。如果你认为世界即将被洪水淹没，那么一心只想着方舟上的座位，是一个非常糟糕的立场。你应该努力阻止洪水，拯救更多的人，并再造一艘船。他承认，有些时候，先给自己戴好氧气面罩，然后离开一个糟糕的政权，是理性的选择。他厌恶的语气是那种轻蔑地对待普通人的精英主义。他补充说，永久性底层从来没有像今天这样过得好，这一点值得记在心里。

Labenz 希望中盘与后期之间有一条更清晰的界线，也希望能给后期何时到来设定一个时间预期。Dario Amodei 大致仍然按 AI 2027 的时间表来看，Demis Hassabis 的说法更接近 2030 年，而 OpenAI 则提出过 2028 年 3 月，作为实现完全达到人类水平的自动化研究范式的时间点。Zvi 对终局的定义是操作性的，而不是日历式的。终局是这样一个时刻：AI 基本上在主导 AI 的进一步发展。眼下，人类仍然做出核心决定、审阅代码、制定计划；模型是一个需要你监督的乘数。

在他看来，AI 2027 沙盘推演的一个承重环节是：进展会与算力（compute）份额成正比，因为你的研究人员已经不再重要。你是在告诉一个已经和你一样聪明、甚至更聪明的系统去建造更好的系统，而此时人类的现实选择，是把多少比例的算力分配给安全，多少分配给能力。今天的世界还不是这样。Anthropic 似乎能从每单位算力中榨取最大的价值；OpenAI 和谷歌仍然获得大量收益；xAI 和 Meta 则向问题砸算力，但看起来越来越落后。他认为，这一差距是人类执行力上的差距。终局是这样一个时刻：你拥有哪些人类，基本上不再重要。

他喜欢的比喻是人机组队下棋。人加上编程智能体，远远胜过单独的最好人类棋手；而智能体单独则干不了这份工作。当人类不再是最好的棋手之一，只剩下运用一点常识的作用时，终局式的条件就开始了。另一个标志是发布节奏上的事件视界（event horizon）：从一个有实质差异的模型到下一个，中间的时间会缩短到一个月，然后是一周。最极端的版本是：你让系统一直运行，第二天醒来，一切都已经发生了。

他还把终局的时间点定在世界真正发生转型的时候：机器人工厂拔地而起，大片区域被重新塑造，大规模的就业冲击出现，政府开始进行重大干预，而这个话题成了每个人心头的念头。按照这个标准，他说，AI 历史上最重要的一次发展刚刚发生——Anthropic 被贴上了供应链风险的标签——但它甚至没有被当作美国战争部那天所做的最重要的事情来对待。同一个人当晚又发了一条推文，把这件事盖了过去。Zvi 认为，那一天真正重要的是什么，还有待观察。

Labenz 注意到，Zvi 长期以来一直画着同样的三家公司圈，于是他问了一个投资组合层面的版本：如果只有这三家在下一个阶段的竞争中处于有利位置，那么在三年的时间尺度上，你是不是实际上在做空其他所有公司？Zvi 不愿走到这一步。扩散比最初的设想慢，买家仍然会购买有用的组件，因为购买比重建更快，而且并非每只股票都会归零。在他看来，市场正在做的是一种半吊子的前瞻性尝试：一家软件企业可能看起来一切正常，但它原有的估值基础可能已经被摧毁了。

他认为，这档播客的听众对局势的思考，比市场更为仔细。当 Anthropic 发布一款与 COBOL 相关的产品时，IBM 一周内下跌了约 10%，因为交易员们发现（仿佛这是什么新闻一样）模型能够编写和翻译 COBOL；之后 IBM 完全恢复了。英伟达的产品需求屡屡上升，股价却下跌。这些并不是底层经济逻辑的运作方式。一两年前，一些好的买入机会还是非常明显的。如今的估值已经计入了大量增长，但在他看来，相对于其他一切，一篮子定位清晰的标的仍然像是一个策略：要让它失败，论点得先大错特错才行。

在谁是现役玩家这个问题上，他的态度更加坚定。人才已经迁移到三大实验室，第三名与第四名之间的差距很大，而且还在扩大。Meta 又一次推迟了下一版发布。在他的排名里，xAI 的 Grok 4.2 是大语言模型历史上最令人失望的大型实验室发布之一，至今看不到认真的编程工具，而他形容 Grokipedia 是一堆 slop（粗制滥造的内容）。这家公司一直在拆解专门的安全职能，同时重复那句“安全是每个人的工作”，仿佛特斯拉和 SpaceX 也是这样——但 Zvi 指出，这两家公司其实设有专门的安全人员，因为否则就太荒唐了。

在他的叙述里，马斯克并不明白：你不能把软件工程师逼到崩溃，要求他们服从个人的一时兴起，然后还指望最好的人才会自己上门，除非给出比 Meta 还要丰厚的待遇。Meta 愿意几乎不设上限地花钱招人，但 Zvi 认为，这依然没能让它重新回到竞争之中。在西方阵营，只剩下三大巨头。

过去几年里，出现了一连串的故事：某家中国实验室——先是 DeepSeek，然后是阿里巴巴，再然后是当时的新热门——即将追上。Zvi 愿意把这些模型称为不错，但没有看到任何接近到足以令人害怕的东西。对他来说，DeepSeek V4 是这一论点剩下的最后一个重要检验。它发布时，把它和 Opus、GPT-5.4 放在一起比较。如果它不在那个级别，就把 DeepSeek 放回开放权重（open-weight）那一批里：它是一个明显落后的、类型不同的竞争者，擅长以少办多，而不是引领方向。

照他的记忆，DeepSeek 时刻是效率上的天才之举、包装和时机的结合。此后一直很安静，虽然有一些真正的数学成果，但没有跟上前沿的节奏。他不认为它们能与 Claude Code 和 Codex 周围已经可见的那种递归式自我改进竞争。快速跟随是一项真正的技能，但当领先者在自己的脚手架（scaffolding）上复利式地积累时，它就不再是你需要的技能了。

Labenz 问，制约的瓶颈究竟是人才还是算力，以及一项政治决定或国内制造业的突破，能否突然点亮中国的 AI 竞争力。在制造上，Zvi 的态度几乎是断然的。扩大芯片产出是一个物理过程，时间尺度大约是五年。如果竞争比这更快地走到关键时刻，那就无所谓了。中国实验室要想在顶尖水平上竞争，所需芯片在质量和数量上都要达标，唯一的途径就是美国把芯片交给他们。即使华为在它努力要做的事情上完全成功，也无法足够快地大规模制造这些芯片。十年的话，结论或许会不一样。二十年，当然可以。他不想通过同等规模地交出算力来检验这一理论。

中国有着巨大的原始人才储备。他说，其生态系统指向的是另一个问题：小型、高效、快速跟随的工作，而不是前沿探索。蒸馏（distillation）并不能替代这种转向。它的做法是利用前沿模型的智能，观察它如何推理，然后训练一个学生去模仿这种模式——这就像一本物理教科书与无限次数的、与世界级物理学家的答疑时间之间的区别。这类数据有其独特的价值，但它依然留下了真正困难的部分：知道如何使用这些数据，以及美国实验室已经建立起来、积累了多年的工具框架和脚手架。美国的领先看起来比记分牌显示的更稳固，而他仍然不想通过把它白送出去来验证这一点。

Labenz 问，Meta 和马斯克旗下那一簇公司，还剩下哪些战术动作。Zvi 把它们放在了非常不同的位置上。Meta 卖广告，想在智能眼镜上做功能，也想要元宇宙：它是一家把注意力变现的消费公司。如果他突然持有了扎克伯格的控股股份，也不会去尝试建造前沿模型。除非你真的相信，谁拥有最好的模型，谁就控制世界，否则没有任何商业理由去年年开出巨额支票，在一场其他三家公司已经玩得很好的游戏里竞争。扎克伯格说“超级智能”（superintelligence）的时候，Zvi 听到的是“超级”在为 Instagram 信息流服务。

另一条路显而易见，而且在他看来是可行的：授权其中一家。三家都会接这个电话。商定一个不是零售 API 价格的内部价格，不要让 Instagram 的监控问题变成阻碍性的争斗，并停止去赢一场你并未参与的比赛。另一个概念上的做法是收购其中一家。作为一个不相信“奇点即公司战略”的商人，他会干脆放弃自己训练前沿模型。

马斯克的处境不同，因为他说过这东西可能会杀死所有人，它是历史上最重要的问题，而且必须由他来解决。Zvi 认为，背后的利害是真实的，而“只有我能修好它”的回应，则是一个招聘和理智层面的问题。第一步是押注算力、能源和芯片，包括太空数据中心，以及布满太阳能板的沙漠。他对正在讨论的时间表非常怀疑。太空既昂贵又困难，而且它解决的是不需要解决的问题，就像小行星采矿是真实的未来产业，却不是今年的瓶颈。多出来的瓦数替代不了缺失的人才、缺失的脚手架，也替代不了缺失的 Grok 编程技术栈。

第二步是物理世界的建模：驾驶、机器人、真实世界的数据、工厂。这是对马斯克实际优势的一次自洽的押注，而且如果其他路径很快撞上墙，它看起来可能会更好。Zvi 认为，它正在被事态超越。用 Dario Amodei 的话说，数据中心里的智能才是稀缺品；一旦有了更聪明的智能体，物理层面的技能就会很快到来。制造商（包括中国以外的）也并不是一家十万亿美元级别的实验室买不到的稀缺投入。第三步则是马斯克不会采取的那一步：停止像经营公司那样经营实验室，开始吸引那些想要做一项严肃使命的人。Zvi 说，攻击 Anthropic 试图负责任的做法，会摧毁你真正需要的人才招募能力。那艘船或许已经开走了。

Zvi 关于现役玩家最尖锐的断言是，谷歌有掉出第一梯队的危险。Labenz 的第一反应是资产清单：机器人、自动驾驶、深厚的科研团队、TPU、用之不尽的资金、Demis Hassabis、Shane Legg、Jeff Dean。Zvi 的回应是，谷歌原本已经处于领先位置，却把它挥霍掉了，落后于 OpenAI，然后又利用那些优势追了上来。Gemini 3 和 3.1 在理论上拥有强大的原始智能，也能打出基准测试（benchmark）的分数。但在大多数情况下，它们并不是人们愿意去用的模型。Jules 和 Antigravity 也不是认真的编程竞争者，而缺失的脚手架会复利式地放大这一差距。

他认为，最初的追赶只需要把基本的事情做得相当到位。当前的问题则不同。谷歌擅长预训练（pre-training）和刷分。按照他的描述，它的方法产生的模型在心理上严重失调、过度多疑，这既损害性能，也损害使用体验，还让递归式自我改进变得困难。由于 Gemini 被绑定在 Chrome 和搜索之中，市场份额仍然可以扩大，因此领导层感觉不到这个问题。在内部，他看到各团队彼此攻击，同一件工作被重复做了十遍，而第三方与谷歌产品的集成，比谷歌自家的还要好。Flash 仍然是一款真正快速、实用的模型。但你只要向 Gemini 发起挑战，它就会给你满墙的 slop。

Gemini 3.1 发布时，Zvi 把同样的问题粘贴给各个模型，最后得出结论：除了 Flash，Gemini 的回答并没有多到足以证明多花的阅读时间是值得的。他现在很满足于运行双模型：根据任务使用 GPT-5.4，以及带或不带研究模式的 Claude Opus。他订阅了 Gemini。多加一张票几乎不费力气，但他发现自己无论如何也提不起劲去做。Labenz 把关于儿子的医疗问题在三个模型上各跑了一遍，发现三者大体相当。Zvi 没有把 Hassabis 排除在外，他仍然把谷歌放在自行车赛的领先集团里。他不会对这样的情形感到惊讶：到了六月或七月，问题会变成他们能否振作起来。

Labenz 给出了一个廉价的补救办法：Anthropic 开源了它的宪法，所以谷歌可以把宪法里的 Claude 查找替换成 Gemini。Zvi 的回答是，问题不在于他们做不到，而在于他们不愿意。公司文化和几十年积累的习惯，让这一动作极其困难；而且据他听来，谷歌内部的很多人并不明白自己面对的是什么——包括 Emil Michael 在 CNBC 上谈论 Claude 有“灵魂”时，据他的解读，也是如此。谷歌本来不该有近在咫尺的竞争对手。在超级碗（Super Bowl）之前，Anthropic 的消费者份额大约只有 2.5%，而凭借企业业务，它的收入已与 OpenAI 大致持平。谷歌还持有 Anthropic 约 15% 的股份，Zvi 称之为它手里剩下的最稳妥的几张牌之一。

Anthropic 一直在内部谈论递归式自我改进，仿佛它已经开始了一样；就在这期间，它改写了负责任扩展政策。按照 Labenz 的理解，旧的公开认识是：它们不会越过自己能够安全应对的节点；而新的说法是：它们不能单方面退出竞赛，如果这样做，世界会变得更糟。Zvi 把自己的反应分成两部分。第一，他们注意到自己说过的一些话，并不是自己将要去做的事，并且大声说了出来，这确实值得称赞。这类似于一笔承诺过的贷款，你意识到自己将不再提供这笔贷款：最容易的做法是保持沉默，希望没人会问；而直接告诉对方别指望这笔钱，才是光明正大的做法。

但他们依然违背了承诺。原版的负责任扩展政策说文本可以变动；但它也反复暗示，这些是严肃的承诺，员工谈论它时也仿佛它相当难以做到。世界上并没有发生什么意料之外的事。发生的是，Anthropic 没有预见到自己未来的行为。这已经是第二次了。第一次是一种被广泛持有的印象，它被用于招聘，至少也用于一些融资：Anthropic 不会推动能力前沿。Zvi 说，没有人找到过有权威的人说过的、确凿的原话，但人们确实依赖了它；而这种反转发生在他们获得领先能力之后，并非由于某种冲击迫使他们这么做。RSP 是续集，这一次关乎的是不去推动真正危险的能力，而这种反转同样是在那些能力触手可及的时候出现的。

在他看来，Opus 4.5 和 4.6 的模型卡比其他任何人的都要好：数据更多，工作更扎实，值得称赞。发布决定仍然是靠感觉做的。模型通过了一些表明它们可能危险的测试；Anthropic 检查了直觉，跑了一些启发式检验，然后判定没有问题。Zvi 认为这个决定是对的，而且算不上难以抉择——他自己也会发布——但这并不是他们承诺过的程序。他们本来有时间去构建能够排除 ASL-4 级别危险的测试，却没有这样做。他在 4.5 时就已经在大声呼吁更好的测试，到 4.6 时又呼吁了一次。过去，他们确实因为 CBRN（化学、生物、放射性和核）风险推迟过一个模型的发布。接下来的这一轮才是关键：当测试不再有效，而生物学领域没有可靠的“直觉”可依靠时，发布与不发布都各有真实的理由。

所以，对他来说，RSP 第三版最重要的事实是：我们刚刚得知，能不能指望这份文件。真正的政策，是 Anthropic 这些人：关心安全的人，会去调查的人，会运用最佳判断的人；而他们请你相信他们的判断，胜过相信竞争对手。他很高兴他们承认了这一点。从这里开始，你应该根据他们的成果来评判他们：做过什么、说过什么、招了什么人、发布了什么。目前还没有人因抗议而辞职。倒是有人为敢对战争部说“滚开”而感到自豪。Zvi 现在认为，有 Anthropic 参与竞赛，世界比没有它时要好。这是一次反转：此前他曾把它们视为净加速器，是负面的。Claude Code、围绕 Amanda Askell 的宪法式方法，以及相当可观的一部分 GDP 增长，都是原因之一。认为员工应该辞职的朋友，他们的观点他能理解，但并不认同。

公开的争论焦点是自主致命武器。Zvi 不认为那才是真正的分歧。大家都同意，用今天的模型构建完全无人干预的杀伤链是个坏主意；与现有的自动化防御相比，语言模型并不适合这种用途；而一枚超音速来袭的导弹属于紧急使用层面的问题，与合同条款无关。按照他的理解，Dario Amodei 的立场是：这些系统还没有准备好，会犯错，Anthropic 会与政府合作，直到它们准备好为止。战争部想要推动 AI 发展，即使它并不对齐——这句话甚至写进了一份正式备忘录——但 Zvi 没有看到，在武器问题上存在足以让双方把关系炸毁的实际僵局。

红线是国内大规模监控，而其中起作用的那个词是“合法”（legal）。各机构收集的数据，已经远超人类能够阅读的范围。模型现在可以分析所有这些数据，进行去匿名化，绘制关系图，把商业数据与机密数据融合在一起，直到，用 Zvi 的话说，你突然就几乎什么都知道了。Anthropic 说法律还没跟上，这是对的。国家安全对“国内”和“监控”的定义留下了很大的缝隙：大量人口生活在可以被当作例外处理的沿海地带；只要涉及任何境外成分的通信，都可以被重新编码为境外；而技术意义上的监控必须是有意的、有针对性的。“我们不做非法的大规模监控”这句话，实际上悄悄承认了合法的那个版本。

Zvi 把这次升级归咎于 Emil Michael 上任后推动的一项要求：所有合法用途都必须允许。在此之前，他说，双方的工作关系还是正常的。Anthropic 的提议本质上是：你们去做情报工作，但不要把我们牵涉进那部分俗称的“利用合法获取的第三方数据对美国人进行的国内大规模监控”。战争部于是祭出了核武器级别的反应，把该公司标注为供应链风险。这种措辞如今正被推向远超军事范围的政府合同：签了字，你就无法拒绝任何用途，也没有终止权；而按照政府的理解，“合法”包括普通人不会接受的东西，移民执法也在其中。在这样的条件下，除了狭窄的专用模型，他会在交出任何东西之前想得非常久。

Labenz 问，美国是否开始看起来像中国：一个在没有向公众做任何说明的情况下就发动战争的强人，官员们挨家挨户地警告人们远离 Anthropic。Zvi 不会就共和国发表一通泛泛的演讲，因为那样的演讲会挤掉所有其他话题。就目前而言，言论自由还在；他选择措辞，是为了让对话保持富有成效，而不是因为他预期普通批评会遭到报复。他确实认为政府报复心很强，还指出了律所的一种模式：要么和解，要么先被放血，然后胜诉；并认为 Anthropic 很可能在法庭上胜诉。他在一个一直试图降温的白宫（包括为阻止供应链风险认定而作出的一项周五决定）与一个不断升温的战争部之间，划出了清晰的界线。Anthropic 的年化经常性收入（ARR）已经从约 1 亿美元增长到 10 亿美元，再到 90 亿美元，今年又从 90 亿美元涨到 190 亿美元；消费者份额则从约 2% 升到了 3%。它会没事的，除非这演变成一次企业谋杀式的企图。他引用的一个 Manifold 预测市场给出约 81% 的概率，认为一年之内能摆脱供应商风险标签。如果那 20% 的可能性成真，而法院把即便是透明的报复也视为不可审查的国家安全，那么他希望有人去问的是：下一个会是谁？

Labenz 的看法是，新模型的发布已经不再像大事件，尽管能力仍在推进。Zvi 部分地归咎于发布节奏和命名方式。各实验室现在每隔几周就发布增量更新，而且庆幸的是，它们像普通软件那样编号，没有悄悄地把一个 4.0 变异掉。一次 0.1 的版本升级，能让人兴奋的次数是有限的。在他的排序中，Opus 4.6 可能是迄今对日常实用价值最重要的一次发布：4.5 是编程智能体第一次真正能干活，而 4.6 让那套真正能用的技术栈变得更好。很长一段时间里，领先的实验室都不是发布新的最佳模型的那一家。这一次则是它发布了，而房间里几乎没人抬头。

然后是 GPT-5.4。在一连串被炒得很高、结果却令人失望的 OpenAI 产品之后——GPT-5、Sora、Atlas，以及人们并不特别喜欢的早期 5.x 版本——Zvi 说，5.4 实际上很好，而且几乎没有什么炒作。Opus 4.6 和 GPT-5.4 到底哪个更值得用，目前并不清楚，因为几乎没人公开做过对比；他得到的大部分信号，来自他在某个周一早上征集来的一串回复。Gemini 3.1 在基准测试上取得了巨大的跃升，但最终仍然只被看作“一个 Gemini 模型”。他听说，谷歌在迭代一代 Gemini 时，模型会变得越来越专用，对通用用途反而越来越差；而如果你真正理解这个产品，就不会允许这种事情发生。他的预期是，Opus 4.7、GPT-5.5 和 Gemini 3.2 都只会换来一耸肩。Opus 5 或 GPT-6 则会让人们坐直身子。

他自己的工作终于动了起来。一个 Chrome 扩展程序（公开在 GitHub 上，围绕 Sublime Text 构建）现在负责处理窗口和引文之类的琐事，这些事情过去每天要耗掉大约一个小时，更重要的是，它们总会打断思路。他说，他之前低估了人们因为细碎的上下文切换而损失的生产力。GPT-5.4 已经足够可靠，他会问它过去两天发生了什么，并认真对待它给出的带来源的汇总，尤其是当 Opus 4.6 也表示同意的时候。他同时保持大约十个 Claude Code 窗口开着，把它们当作可以随时恢复的上下文，而不是一支智能体群：他从来不喜欢同时运行两个以上的编程智能体，常常先把智能体停在那里，自己去写东西，然后再回来。调试的方式也从过去痛苦地详细说明修复方案，变成了展示有问题的行为，然后让模型自己处理。

在末日概率（p(doom)）上，他仍然只给自己保留一个有效数字，而那个数字依然约为 70%。他对 Anthropic 的宪法式、德性伦理方法，比他原先预期的更乐观：Anthropic 的模型不会拒绝改变价值观（复制会使价值观退化），它更像一个吸引盆地（basin），希望自己的价值观以能经受递归考验的方式变得更好。他指出，存在性证明就是：一些人类已经在这样做。旧的对齐税（alignment tax）看起来幸运地被颠倒了：更安全的模型也更有用，包括在构建下一版本时，但包括 Anthropic 在内的每个人，在这方面都投入不足。速度仍然太快，战争部的这场争斗对结果是有害的，即使现在发生这场争斗本身是好事。综合起来，他称之为持平。

Labenz 梳理了物理世界可能争取时间的几种途径：氦气短缺冲击台积电，防空导弹和导弹防御系统从亚洲调往中东，Bernie Sanders 推动暂停数据中心建设。Zvi 向模型问了氦气的问题，结果并不令他印象深刻。芯片厂的建设成本摊销完之后，利润率高得离谱；台积电会是出价最高的一方，而需求萎缩会先在生日气球上显现，远早于在先进制程的晶圆上显现。把导弹防御从台湾撤出，他认为作为战略完全是疯狂的，等于一份包装好的挑衅，尽管他仍然认为中国真正采取行动的概率很低。台积电一旦被摧毁，整个竞赛都会倒退。

在阻止美国数据中心这件事上，他不会结成同盟。世界仍然需要算力；在这里暂停，只会在别处建起机房，那里的延迟更高、安全性更差，托管方则握有更大的筹码。如果芯片不能在美国出售，他确信它们最终会落到中国手里，无论它们是否位于中国境内。他认为 Sanders 值得称赞：他见过 Ilya Sutskever 这样的人，而且论证是从真实的利害出发，而不是依据用水的民间传说。这笔交易他依然不想做，因为芯片本来就在以最快的速度被制造出来。不要把它们送出去。

在安全社区这一边，他对策略的批评比对根本担忧的批评更为严厉。Goodfire 在训练循环中使用了一种可解释性信号。Zvi 称之为“最被禁止的技术”（the most forbidden technique），认为批评是应得的，并认为 Liv 的辞职是一次正当的离开。他通常反对那种内部互相开火的做法，也就是攻击那些只比自己靠右一点点的人；但他说，这次确实是一家安全机构在做你绝不该做的事。Holly Elmore 的焦土式运动，包括一项指控：说他对 Anthropic“正在进行”的国内监控不够愤怒，而这恰恰与实际情况相反——在他看来，这正在疏远那些本应是盟友的人。他曾把 Pause AI USA 列为推荐的慈善机构，至今仍希望有这样的声音在旁边提醒他。过了某个程度，一个运作糟糕的正确观点，就会起到假旗的作用。

Labenz 替 Goodfire 做了技术辩护：其首席科学家 Tom McGrath 知道，穿过探针做反向传播会训练模型去规避检测器；他们使用了冻结副本作为惩罚的来源；他说，目前的理解不应用于前沿系统；并认为，在没有十年可以等待的情况下，对训练中使用可解释性一刀切地禁止，太过粗糙。Zvi 的立场没有动摇。如果你在小模型上发表了一个技巧，就会有人在大模型上使用它。在他的技术判断中，冻结副本这一做法，在足够大的规模上救不了你。按特定的顺序教授特定的东西没有问题。但用你对模型脑中正在发生什么的解读，去决定它脑中接下来会发生什么，就是你绝不该做的事，即便你自以为知道某种巧妙的办法去扰乱那些轴线。本期的最后建议几乎是家常式的：给自己留足厚实的财务缓冲；只有在超级智能真的到来的世界里，才为永久性的零收入做规划；如果你从事的是理解局势的工作，就保持好奇。要刻意让它有趣。做一个快乐的战士。工作始终要严肃，但不能只是严肃，否则就没人会读。