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#大佬观点
6月28日周日
  1. Gary Marcus：The Road to AI We Can Trust48

    本月生成式AI失去了魔力

    OpenAI倾向于推迟IPO至明年，因估值不及预期且零售投资者兴趣不足。SpaceX一周跌11.74%，Nvidia近一月跌超8%，Oracle跌22%，CoreWeave跌4%，Microsoft跌10%，SoftBank跌12%，Cerebras跌32%。美国AI政策混乱遭广泛批评，中国模型快速崛起。作者认为大语言模型正商品化。

6月27日周六
  1. Rohan Paul51

    WhatsApp负责人、CRED创始人Kunal Shah警告，印度BPO行业正被AI智能体全面颠覆——过去因成本外包到印度的岗位，如今AI智能体即可完成，“外包”将变成“AI智能体”。他举例金融业占印度市值30-40%，其中IT-BPO岗位占银行账簿30-40%；即使仅10-20% BPO岗位受冲击，银行最安全的资产部分也将受损。此前Vinod Khosla也预警，传统IT服务和BPO业务“将会消失”，但印度若能转向AI部署仍可获胜。

    引用Rohan Paul@rohanpaul_ai

    Vinod Khosla’s warning for India's BPO in the age AI: The traditional IT services and BPO business “will be gone” But India can still win if it shifts to deploying AI. ---- From "SparX by Mukesh Bansal" YouTube channel, (link in comment)

  3. Tomasz Tunguz 博客52

    应用层公司：护城河是赢得的，并非与生俱来

    应用层公司创立时通常没有护城河。护城河分两种：先发护城河（技术差异、专有数据集、新颖架构，多见于基础设施层）和滞后护城河（规模经济、品牌、渠道关系，需长期积累）。Salesforce 凭借销售能力、品牌和十年先发优势胜过技术更好的 Siebel；Snowflake 以存储计算分离架构赢得先发护城河，再建设滞后护城河。基于 7 Powers 框架，规模经济、品牌和转换成本天然是滞后的。应用层创业公司可以坦诚回答：我们正在建造护城河。

6月26日周五
  3. The Decoder：AI News68

    Anthropic 不再需要初级工程师，警告其他行业效仿时将引发经济冲击

    Anthropic 联合创始人 Jack Clark 称，公司不再招聘初级工程师，因为 Claude 承担了过去需要大型团队才能完成的实验扩展工作，企业转而更看重“资深直觉”的回报。Clark 警告，当其他行业也效仿这一模式时，AI 在放大顶级专家产出的同时自动化入门级岗位，可能导致 GDP 增长伴随经济衰退级别的失业率飙升，而各国政府对此毫无准备。

  6. IT之家·人工智能43

    比尔·盖茨称AI不会取代运动员：没人想看电脑比赛

    比尔·盖茨在《今夜秀》中表示，运动员是第四个不会被AI替代的职业，因为没人想看电脑打棒球。此前他在3月采访中认为生物学家、能源工作者和程序员在短期内也难以被AI取代。微软研究院报告指出，在AI时代有40个职业面临消失风险，包括客服代表、口译员、技术撰稿人、编辑、网页开发人员等。

  7. Rohan Paul53

    该论文质疑当前将所有能力强AI系统称为“agent”的做法，指出许多所谓的agent只是围绕LLM的高级工作流，而非独立智能体。复杂行为不等于自我导向行为。论文提出核心区分：“agentic AI”（看似自主）与“agentive AI”（能动性源于系统内部），并构建Goal-Identity-Configurator模型，要求AI保持长期目标、更新自我认知、预测结果并自主决定思考深度，从真实和模拟经验中学习。论文主要构建论点和架构，未测试完整系统。

  8. Lilian Weng44

    一篇超级久拖（3年多了？）的关于缩放定律的博文。 计算成本高昂。缩放定律是一种帮助我们在大规模运行之前，推理数据与模型大小之间最优计算分配的方法。 此文涵盖缩放定律预测了什么、计算最优分配如何运作、Kaplan 等人与 Chinchilla 的分歧点何在，以及数据限制+拟合细节如何让外推变得棘手。 https://lilianweng.github.io/posts/2026-06-24-scaling-laws/

  9. Rohan Paul48

    Rohan Paul 引用 @TangriKunal 指出，机构知识长期依赖文档索引，但文档只是判断的产出物，判断本身存在于资深员工交付前修改的差异（diffs）中，而多数企业丢弃了这些印记。Farsight 将此过程定义为“系统 of Judgment”，即通过软件保存真实工作中的编辑，将重复决策转化为可衡量规则。Paul 认为企业 AI 的下一个护城河不是存储的知识，而是存储的判断——AI 需要学习初稿与终稿之间的差距，因为那里藏着企业的好标准。

    引用Kunal Tangri@TangriKunal

    "Capture your institutional knowledge" has meant the same thing for 30 years: index the documents, search over them. But a document is the output of judgment with the judgment removed. The judgment is in the diff. The markup between the first draft and the one that ships. And almost every firm throws it away. @saranormous named the untrainable territory. At @farsight_ai we're building the instrument that lives inside it. The System of Judgment.

  10. Greg Brockman43

    智能体正在被迅速采用，并加速工作进程。这在 OpenAI 内部的表现如下：

    引用OpenAI@OpenAI

    Work at OpenAI is being transformed by agents, in every department. Across our entire company, people are using Codex to do work that is more complex, longer-running, and increasingly cross-functional. Our internal usage offers an early look at how agentic tools may reshape work as they become more capable and broadly available.

  11. Gary Marcus：The Road to AI We Can Trust43

    Generative AI Fizzle™：生成式AI泡沫正在缓慢消退

    Gary Marcus 昨日提出新术语 Generative AI Fizzle™，认为生成式AI行业估值过高，投资者对 hype 与利润的落差失去热情。LLM 已商品化，价格战激烈，提供商盈利艰难。昨日一款新的中国开源模型发布，可能进一步冲击美国 LLM 公司。多数 AI 股票本月显著下跌，泡沫可能不会突然破裂，而是缓慢消退。

6月25日周四
  4. IT之家·人工智能54

    英伟达黄仁勋：AI基建周期长达数十年，将成人类史上最大基建项目

    英伟达CEO黄仁勋在年度股东大会上表示，人工智能代表计算模式的根本性转变，从检索存储转向生成智能。Token是智能的基本单位，在“AI工厂”中被制造，计算能力越强，生成的Token越多，收益越丰厚。AI基础设施建设周期将长达数十年，类比电网、交通系统和互联网，有望成为人类历史上规模最大的基建项目。AI智能体正在加速投资，因为AI首次能胜任实质性工作并创造真实经济价值。

  6. IT之家·人工智能50

    亚马逊AWS CEO加曼：AI将改变半数白领岗位而非淘汰，今年全球招聘超1.1万名初级工程师

    亚马逊云科技CEO马特·加曼认为，AI导致大规模失业的末日论被夸大。他指出约一半白领岗位可能因AI改变，但“改变”不等于“消失”，就像Excel重塑而非消灭工作。AI已催生新职业，初级员工因学习意愿强仍受重视。亚马逊今年计划全球招聘超1.1万名软件开发实习生和初级工程师。加曼强调，愿意学习新技能的劳动者仍能保住工作，适应能力可能比具体技能更重要。

  7. IT之家·人工智能50

    谷歌前 CEO 施密特批中国 AI 开源：不受控制，我很不喜欢

    谷歌前 CEO 埃里克·施密特在今年 5 月 SCSP 国家竞争力 AI 博览会的炉边谈话中表示，限制 AI 芯片进入中国的政策已开始失效，中国已通过较弱的 AI 硬件（如华为昇腾芯片）和软件方法造出顶级 AI 模型。施密特称不喜欢中国大力推广开源 AI 技术，认为这些技术不受美国或任何方控制。他援引最新分析称，中美 AI 差距已从一年前的 1~2 年缩短至不到 6 个月。

  8. 公众号：面壁智能45

    面壁智能亮相MBBF：李大海称端侧智能是AI走向物理世界必经之路

    面壁智能联合创始人兼CEO李大海在MBBF Top Talk Summit上指出，端侧智能是AI迈向物理世界的必经之路，未来2至3年将迎来能力跃升与场景迁移两大重构。端侧智能需满足实时响应、隐私安全、离线可用三大约束，搭载面壁量产级多模态模型的智能座舱已实现不依赖云端的“感知-记忆-推理-执行”闭环。他强调端云协同是规模化落地的关键，近期推出的MiniCPM5-1B模型以两百分之一参数规模逼近两年前GPT-4o水平，证明小模型可承载高密度智能。

  9. IT之家·人工智能52

    智元总裁彭志辉：资本不再只为机器人 Demo 买单，必须在真实场景落地商业价值

    MWC26上海期间，智元联合创始人彭志辉指出，AI从数字世界走进物理世界是下一阶段核心命题，具身智能体将在物理世界长期在线完成感知、决策、执行闭环。他强调未来Token最大消耗群体将是物理世界的具身机器人，资本不再只为Demo买单，行业必须在真实场景落地商业价值。他用XYZ曲线划分产业周期：X曲线为开发尝鲜期（以表演为主），Y曲线为部署成长期（大规模落地真实场景），Z曲线为部署普及期（预计5年左右迎来GPT时刻）。

  10. IT之家·人工智能54

    英伟达黄仁勋：AI 工厂时代来临，智能体重塑计算格局

    昨日（6月24日）股东大会上，英伟达CEO黄仁勋称AI产业进入新阶段，智能体AI已到来，物理AI将驱动下轮增长。他将数据中心比作“AI工厂”，强调AI基础设施成企业计算核心。财务方面，过去1年营收增长65%，利润增长60%，2026财年自由现金流超960亿美元，计划将50%通过回购和分红返还投资者。黄仁勋举例称，运行英伟达系统生成token具盈利性，GitHub今年pull request数量增长近3倍。

  11. Rohan Paul42

    前高盛高管Raoul Pal在访谈中指出，若产品仅是软件，智能体AI可随时复刻、优化并重新部署。他将智能体AI比作专家网站Fiverr，能自动完成建站、编码、域名注册、品牌策划、营销及邮件列表等全流程。他设想用户只需对AI说“把Steven的网站做得更好”，AI便能在3分钟内完成。这引发了关于AI将吞噬软件、软件创业者未来出路的讨论。

  12. Rohan Paul43

    该论文认为当前AI主要建立在网络数学而非知识理论上。人脑以极低功耗做出快速自适应决策，而前沿AI依赖巨大算力。生物智能高效是因为围绕目标、上下文和决策组织意义。论文将心智活动分为物理认知、情绪认知、心智认知和智能，其中智能指在情境仍有效时做出有用决策。提出的“合成智能”将使用结构化语义知识（信息与目的绑定），而非仅依赖语法、统计或神经网络权重。通过不对称信息解析模型展示如何将知识组织成决策图，以捕食者-猎物为例，每个状态仅包含少数可能动作。

6月24日周三
  1. 公众号：火山引擎74

    字节跳动技术副总裁洪定坤：AI Coding 的实践与探索

    在火山引擎Force大会，字节跳动技术副总裁洪定坤分享AI Coding实践。过去一年，字节AI代码贡献率增长6倍，tokens消耗增长5倍，但过度关注单一指标可能失真——TRAE团队代码超90%由AI生成，人均需求吞吐率仅提升60%。900次实验显示，主流Coding模型组合代码正确率超80%，但可交付性仅40-60分；结合Harness基建后提升至80分。AI降低编程门槛但需优化指标、治理、协作。字节探索原型驱动开发，能力沉淀至TRAE（日均Token消耗5.6万亿，增长50倍），并推出TRAE Work。

    推荐理由：洪定坤把字节用 AI Coding 一年踩的坑和实验数据摊开讲，尤其‘过度重视代码贡献率’的反思和 Harness 基建的实证，是所有推 AI 编程的团队必看的复盘。

  2. The Decoder：AI News47

    Pangram CEO：语言模型会因论点雷同而暴露自己

    AI文本检测器Pangram的CEO Max Spero表示，其深度学习分类器是一个黑箱，通过捕捉语言模型在组织文档时留下的结构模式来识别AI生成文本。Spero指出，语言模型在语法和逻辑上可能优于普通人，但论点高度同质化：若要求LLM就某个主题生成100个论点，它们会集中在狭窄范围内，而人类论点的空间则非常多样。这种雷同是AI文本的显著特征。

  3. IT之家·人工智能58

    美团副总裁陶雪璇：大众点评反对和抵制 AI 评价

    6月24日，美团副总裁陶雪璇在大众点评必吃榜10周年盛典上表示，大众点评对AI评价持明确反对和抵制态度。她指出，AI生成的评价可能话术漂亮但未真实体验过餐厅，且AI在应用环节的模型幻觉问题依然严重，会影响评价的真实性。评价如同社区公告板，不属于商家、用户或平台任何一方。

  4. IT之家·人工智能43

    软银孙正义回应 AI 泡沫论：这是对 AI 的侮辱，人工智能仍处于发展初期

    软银创始人兼首席执行官孙正义在 6 月 24 日的年度股东大会上表示，人工智能仍处于发展初期，任何声称行业出现泡沫的言论都是“对人工智能的侮辱”。他将软银比作“下金蛋的鹅”，抱怨公司市值（约 37 万亿日元）与资产总额（约 74 万亿日元）之间的巨大落差。孙正义同时宣布软银已开始量产机器人，并推动旗下 Arm 从芯片设计者向芯片提供者转型。

  5. Rohan Paul55

    Andrew Ng分享了AI时代如何组织工程团队以加速：1到10人的团队由高度授权的通才组成，保持高语境。当代码生成速度大幅提升后，组织反而成为瓶颈——功能从想法到原型只需一天，迫使产品、设计、营销、法务等所有环节同步加速。他的解决方案是让少数高语境通才团队独立决策，避免跨部门翻译带来的延迟。源自LangChain YouTube频道。

  6. IT之家·人工智能40

    EA 高管看好生成式 AI：可简化开发流程、加速创意产出

    艺电（EA）企业发展总裁劳拉·米耶勒称，生成式 AI 能简化游戏制作流程、减轻开发者重复劳动，提升原型制作与创意产出速度。当前开发周期已从 PS2 时代的 18 个月拉长至五年以上，AI 被视为填补效率缺口的关键。EA 首席执行官安德鲁·威尔逊将 AI 定位为创意、创新与玩家联结的助推器，团队正用 AI 优化开发、扩容和个性化定制，包括动态大世界、批量生成真实运动员与球队形象等。EA 对 AI 的押注与其价值 550 亿美元（约 3740.22 亿元人民币）的杠杆收购交易绑定，该交易能否落地部分取决于 AI 压缩成本、拉高利润的成效。

  7. IT之家·人工智能49

    扎克伯格谈 Meta AI 智能眼镜：必须在时尚与功能之间取得平衡

    扎克伯格在访谈中表示，Meta 智能眼镜的难点不在堆砌 AI 功能，而在于做出人们愿意日常佩戴的产品，需在外观、舒适度和功能体验间取得平衡。本周二 Meta 推出全新系列智能眼镜，起售价 299 美元（约 2029 元），低于入门款雷朋智能眼镜，由依视路陆逊梯卡联合开发但不搭载其品牌标识。扎克伯格认为未来可穿戴设备必须与时尚融合，要让人戴出去有面子且佩戴舒适，并对比 Snap 新款 AI 眼镜因高价笨重遭吐槽。

  8. IT之家·人工智能57

    维基百科联合创始人：AI 幻觉仍然严重，不会让 AI 直接参与内容编辑

    维基百科联合创始人吉米·威尔士表示，尚不信任AI直接参与词条编辑，因为模型“幻觉”问题依然非常严重。不过AI可用来提醒编辑社区关注小众新闻。他指出，各AI平台依赖维基百科内容导致AI机器人访问量上升，人类用户访问量下降8%，并呼吁AI公司承担服务器费用，已开始封锁不守规矩的平台。

  9. Andrej Karpathy55

    Anthropic 推出 Claude Tag，让 Claude 以团队成员身份加入 Slack 频道，可被 @提及并委派任务。团队可为其配置频道访问权限和工具，从而实现异步协作。Andrej Karpathy 评价这是 LLM UI/UX 的第三次重大重新设计：从访问网站、下载 App，演进为自包含、持久、异步的组织级实体，无缝融入人类工作流，能处理多种工作负载。

    引用Claude@claudeai

    Introducing Claude Tag, a new way for teams to work with Claude. In Slack, Claude joins as a team member with access to the channels and tools you choose. Tag Claude in and delegate tasks to it while you focus on other work.