【專訪】布羅克曼警告：AI時代資安支出應超過軟體支出
GPT-6 剛推送給超過十億用戶的那一週，葛雷格·布羅克曼（Greg Brockman）——OpenAI 的共同創辦人，從第一天就在的那個人——坐下來接受 No Priors Podcast 的專訪。外界那週的焦點是數字：十億人，GPT-6，將近四百道百年數學難題被解開。但布羅克曼想講的，是更底層的一件事：AI 現在可以生產真正的新知識了，而這件事的骨牌效應，從生物學一路倒到資安，沒有一塊是站著的。
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【專訪】邢波：world model 不是大語言模型的升級版，是另一條路
AI 圈現在吵的不是模型夠不夠大，而是大語言模型的天花板在哪。主持人 Nicholas Thompson 是《The Atlantic》執行長，他把這個問題直接帶進了一場訪談。
詳情分析 →【專訪】Alexandr Wang：Muse 爆紅，但 AI 真正的問題還沒人解決
Muse 在 22 天內衝到 500 萬下載，超過 ChatGPT 當年的開局速度。Alexandr Wang，Scale AI 創辦人，2023 年加入 Meta 主導 AI 產品後推出 Muse——一個能幫你打電話，取消訂閱，處理健保申請，甚至跟 DMV 官網周旋的 AI 代理人——在這場訪談裡解釋了他在做什麼，為什麼現在，以及 AI 圈正在吵的那些事背後到底是怎麼回事。
詳情分析 →【對談】祖克柏押注 AI 代理，Muse Wonder 宣稱追上前沿
Meta 的 AI 部門 Meta Superintelligence Labs（MSL）成立剛滿一年，卻已在外部評測上宣稱追上 OpenAI 與 Google 的旗艦模型。外界的疑問很直接：一家靠廣告起家的社群媒體公司，憑什麼在一年內從頭建起前沿 AI 實驗室？
詳情分析 →【專訪】王堅：OpenAI或是泡沫，但中國靠效率贏下AI馬拉松
AI 到底是不是泡沫？這個問題在矽谷吵了整年，資本市場的答案和工程師的答案從來不一樣。王堅（Wang Jian）——中國工程院院士，阿里雲創辦人，他在 2009 年說服阿里巴巴押注雲端運算，當時幾乎所有人都覺得他在說廢話——選在這個時間點接受深度訪談，把他的判斷攤開來講。他的位置很特別：既是中國 AI 基礎建設的奠基人之一，又不是任何一家現役 AI 公司的當局者，講話沒有護盤的必要。
詳情分析 →【專訪】辛頓估計還有一兩年，國會還在研擬計畫的概念
AI 的危險性已經從研究圈的小圈子辯論，變成美國參議院的議程，農民的飯桌話題，基督教播客的節目內容。傑佛瑞·辛頓（Geoffrey Hinton），深度學習的奠基人之一，2024 年諾貝爾物理學獎得主，從 2023 年起辭去 Google 職位，全職敲警鐘，現在每週行程塞滿了國會簡報和媒體專訪。
詳情分析 →【對談】Gelsinger：AI讓設計變快，能源記憶體製造才是關卡
Pat Gelsinger 不是那種坐在旁邊給建議的顧問型老將。他18歲進Intel，親手設計486處理器，當過Intel執行長又轉去領導VMware，現在落腳Playground Global擔任一般合夥人，繼續押注硬體新創。a16z Podcast找他來談的，不是AI軟體的未來，而是一個更少人講清楚的問題：當AI讓晶片設計變容易了，真正卡住的關卡在哪裡？
詳情分析 →【專訪】Misha Laskin：開源模型已拿下七成流量，Reflection AI 要靠強化學習把剩下的也拿走
AI 圈有一場仗打了好幾年：模型要開放還是要封閉？閉源陣營說開放危險，開源陣營說封閉才危險。這場爭論原本停在哲學層次，但過去一年多，中國開源模型的能力快速追上甚至超越西方，讓美國政府，企業和研究圈都感受到壓力。
詳情分析 →【專訪】Google Vahdat：電力才是 AI 算力的真正天花板
Google 今年的資本支出超過 2000 億美元，大部分拿去蓋資料中心。這個數字大到讓人看不見分母——2000 億是什麼概念？差不多是台灣一整年的政府總預算。站在這場支出浪潮正中央的人叫 Amin Vahdat，Google AI 基礎設施負責人，管著這場人類史上規模最大的建設行動。
詳情分析 →【座談】帕特爾：AI雲端安全亂象叢生，全棧整合為真護城河
AI基礎建設這行，外人很難看清楚誰在說真話，誰在講故事。迪倫·帕特爾（Dylan Patel）是少數能讓人信的那種——他2020年一個人創辦Semi Analysis，靠逐層拆解晶片供應鏈，資料中心建設與雲端效能起家，現在是AI產業下注前必讀的研究來源。這場Fully Connected 2026是CoreWeave舉辦的年度開發者大會，CoreWeave是一家從新澤西車庫加密礦場起家，轉型為GPU雲端供應商的公司。
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