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智慧果
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智慧果
09-03
我用智谱和Kimi
Gemini 3.8，明日登场
智慧果
02-16
我是天天在用ai辅助编程，目前只能做到部分放手给ai，而且和使用者有极大关系。但趋势是明显的，ai进化速度很快，未来还真有可能是那样的。
Anthropic掌门人：AI技术正处于临界点，未来2-3年将决定人类未来
智慧果
01-25
没错，是中国的OpenAI，也将是下一个抖音、字节跳动，等跌下去多买点囤货。
智慧果
2021-11-20
有这么多社会财富，应该承担更多社会责任，中国现在急需一个像英伟达这样的公司，能不能学学黄仁勋。
抱歉，原内容已删除
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tg-height=\"591\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\">看来，AI圈又要「过年了」。</p><h2 style=\"text-align: left; padding-left: 10px;\"><strong>Gemini 3.5 Pro取消 下一个大版本4.0</strong></h2><p style=\"text-align: justify;\">比起Gemini 3.8 Flash的发布，许多人还是更加好奇：Gemini 3.5 Pro到底什么时候来啊？！</p><p style=\"text-align: justify;\">对不起，不用等了，谷歌已放弃......</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/777ea38bf452ca18294c8a465cfce4b5\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"640\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\">今年5月I/O大会预告至今，已过去近4个月，Gemini 3.5 Pro进化程度连Flash都比不上。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌也是迫不得已，直接「弃子」。</p><p style=\"text-align: justify;\">好在，Gemini 4.0在预训练中评估优秀，后训练还在顺利进行中。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/2b19287aa2eda00d06d952af269f79b4\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"426\"/><span></span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/37393ffe329105593e166a31733f2040\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"359\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\">这篇来自WSJ的独家爆料，还重磅预告了Gemini 3.8 Flash（代号「Skimaki」）强悍的编程实力。</p><p style=\"text-align: justify;\">据称，在谷歌内部编码工具Jetski的对比测试中，3.8 Flash直接碾压Opus模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且，这款模型已研发数月，早在谷歌领导层「大地震」之前就开始了。</p><p style=\"text-align: justify;\">Hassabis让位，首席科学家Jeff Dean离职，让许多人对Gemini的未来都捏了把汗。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/c93ad66e780785801515f25685f61395\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"183\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\">不过，目前看来，一切都在内部有条不紊地进行中。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，谷歌计划先推出Gemini 3.8 Flash，是因为这款模型参数小，所需计算少，更容易出成果。</p><p style=\"text-align: justify;\">听内部人士说，从今年初开始，谷歌就投入了更多的人力和算力，专门用来提升Gemini的写代码能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">特别是，加大了对「强化学习」的投入，让AI通过不断试错来真正学会新本领。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且谷歌DeepMind和其他实验室，同时推进多个项目，这样一来即便是这个不行，另一个还能顶上。</p><p style=\"text-align: justify;\">Gemini 3.5 Pro不及预期，但Gemini 4.0还未「出炉」。</p><p style=\"text-align: justify;\">如今，硅谷「御两家」OpenAI和Anthropic，已在前沿模型和编程Agent上，非常能打。</p><p style=\"text-align: justify;\">Information称，OpenAI下一代Astra还采用了一种<strong>「循环深度」（recurrent depth）新型推理方法</strong>，让思考token减少的同时，还大幅提升了性能。</p><p style=\"text-align: justify;\">这张王牌，即将在本周揭晓。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/086fe657fa46187b7b5e1bf7900b3743\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"726\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\">而此时此刻，谷歌总得交出点东西才行。</p><p style=\"text-align: justify;\">毕竟劈柴承诺之后几个月，除了发布了一款3.7 Flash，再没有扔出能让AI圈兴奋的模型了。</p><p style=\"text-align: justify;\">或许就在今晚，Gemini 3.8 Flash要登场了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/d97b87c4a00e3fc67d5fd2344c15144b\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"153\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: justify; padding-left: 10px;\"><strong>Gemini第一次，会自己看视频了</strong></h2><p style=\"text-align: justify;\">在此发布之前，谷歌今天先来了一波预热，为Gemini植入了一项新能力——</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">智能体视频理解（Agentic Vedio Understanding）</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">这项功能，简直上大分。</p><p style=\"text-align: justify;\">上传一段I/O大会视频，同一款模型Gemini 3.7 Flash，Token消耗直接暴降88%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/56368386f2347321adb8b7db59f353cd\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌在官博中表示，Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash、3.5 Flash-Lite三个模型都能用agentic视频理解能力，入口在Google AI Studio和Gemini Enterprise Agent Platform。</p><p style=\"text-align: justify;\">在标准视频分析基准上打开这个开关，token消耗最多降88%，分析成本最多降66%，准确率反过来还涨了最多7%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/4175791a215a3d2937df73e7179e71cd\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"480\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>而且不额外收一分钱</strong>，走的仍是标准API的token定价。省钱和变准通常要打架。这次没打起来。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/eb383f5c782684a87ded5298f207049e\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"480\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>因为，Gemini学会了「拖进度条」。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">过去的处理方式叫「静态」处理，模型被动接收固定帧率的画面流，帧率由API参数定死，模型没有话语权。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在换成模型自己拿主意，看哪一段、以多快的速度看、是看画面、听音频还是直接读转录文字，都可以自己决定。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/1a7d50d7c4e46a72d1cd0a9d1295fd1e\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\">这不是谷歌第一次这么干。</p><p style=\"text-align: justify;\">此前的agentic vision把代码执行和Gemini原生的图像理解拼在一起，模型对着一张图能自己写代码去放大、裁剪、比对。</p><p style=\"text-align: justify;\">这回轮到视频，思路照搬，只不过把工具换成了原生视频工具。</p><h2 style=\"text-align: left; padding-left: 10px;\"><strong>四件以前很难干的活</strong></h2><p style=\"text-align: justify;\">官方博客中还列出了几种高难度的应用场景。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>亚秒级片段检索。</strong>以前模型「看」视频，一秒只截一张图。问题是，很多东西不到一秒就闪过去了。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在能精确到不到一秒去定位这些瞬间了。</p><p style=\"text-align: justify;\">这意味着「自动剪辑」这件事第一次真正可行了：以前剪辑师得自己趴在时间轴上，一帧一帧地找该在哪里下刀，现在可以先让模型扫一遍，把候选的切点标出来，人再去挑。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/ab03edfd0a749669515dd550bc4eba61\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>长视频里捞针。</strong>几小时的素材里问一个复杂问题，不用把几百万 token 全烧一遍。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>异常检测。</strong>模型盯上某个时间窗口之后，可以专门对这一段提高帧率重新采样，看清快速运动和细微的画面瑕疵。产线质检和安防监控最吃这一口，因为异常本来就只发生在那几秒里。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>数数。</strong>一个动作重复了多少次，画面里有几个不同的物体，这类问题模型过去错得很稳定，原因也很朴素，漏采的那几帧里正好有东西。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/754bcf9aa8f2b1007c4850713f4d94df\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left; padding-left: 10px;\"><strong>Agent终于看得起视频了</strong></h2><p style=\"text-align: justify;\">视频，一直是所有模态里最贵的那个。</p><p style=\"text-align: justify;\">文字便宜，图片还行，视频又大又长，一分钟就能顶掉一本书的token。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以这两年所有人聊Agent，更多还是在聊它会读、会写、会调用工具。</p><p style=\"text-align: justify;\">问题是，一个主要靠文字理解世界的Agent，看到的其实只是一个被人「转述」过的世界。</p><p style=\"text-align: justify;\">摄像头拍到的、会议录下的、生产线上跑过去的，那些没人愿意花时间转成文字的东西，它一概不知道。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，这条成本曲线被砍掉一大截。</p><p style=\"text-align: justify;\">一个Agent如果能自己翻完几小时的监控、几十小时的课程、上百条素材，还不至于把预算烧穿，那它接触世界的方式就变了。</p><p style=\"text-align: justify;\">它不用再等着人把画面转述成文字喂给它，也不用再在「看得起」和「看得准」之间选一个。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌，就先做了这个破局者。</p><h2 style=\"text-align: left; padding-left: 10px;\"><strong>AI大战，下一回合</strong></h2><p style=\"text-align: justify;\">这几天，四家的发布节奏，几乎撞到了一起。</p><p style=\"text-align: justify;\">Claude 5.1刚来，OpenAI Astra已经在门口，谷歌憋了几个月也终于拿出Gemini 3.8 Flash迎战。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一波更新后，如今的Claude主攻两大领域：编程+科研。</p><p style=\"text-align: justify;\">下一代Astra将变成一个「持续智能体」，用奥特曼的话来说，其计算机使用能力已达人类水平。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/ec51be50d268baa0f782912f3f8ce347\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"343\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\">Gemini 3.8 Flash也将在编程方面，有更大的跃升。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，OpenAI、Anthropic、谷歌，以及SpaceXAI已经同时开足马力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/7b456bc66fbd68032329705ef88766b3\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"151\"/><span></span></p><p style=\"text-align: center;\"><span>马斯克预告Grok 4.7十天后发布</span></p><p style=\"text-align: justify;\">这场混战，才刚刚进入最凶的一段。</p></body></html>","source":"lsy1762389672944","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>Gemini 3.8，明日登场</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; 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4.0还未「出炉」。如今，硅谷「御两家」OpenAI和Anthropic，已在前沿模型和编程Agent上，非常能打。Information称，OpenAI下一代Astra还采用了一种「循环深度」（recurrent depth）新型推理方法，让思考token减少的同时，还大幅提升了性能。这张王牌，即将在本周揭晓。而此时此刻，谷歌总得交出点东西才行。毕竟劈柴承诺之后几个月，除了发布了一款3.7 Flash，再没有扔出能让AI圈兴奋的模型了。或许就在今晚，Gemini 3.8 Flash要登场了。Gemini第一次，会自己看视频了在此发布之前，谷歌今天先来了一波预热，为Gemini植入了一项新能力——智能体视频理解（Agentic Vedio Understanding）这项功能，简直上大分。上传一段I/O大会视频，同一款模型Gemini 3.7 Flash，Token消耗直接暴降88%。谷歌在官博中表示，Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash、3.5 Flash-Lite三个模型都能用agentic视频理解能力，入口在Google AI Studio和Gemini Enterprise Agent Platform。在标准视频分析基准上打开这个开关，token消耗最多降88%，分析成本最多降66%，准确率反过来还涨了最多7%。而且不额外收一分钱，走的仍是标准API的token定价。省钱和变准通常要打架。这次没打起来。因为，Gemini学会了「拖进度条」。过去的处理方式叫「静态」处理，模型被动接收固定帧率的画面流，帧率由API参数定死，模型没有话语权。现在换成模型自己拿主意，看哪一段、以多快的速度看、是看画面、听音频还是直接读转录文字，都可以自己决定。这不是谷歌第一次这么干。此前的agentic vision把代码执行和Gemini原生的图像理解拼在一起，模型对着一张图能自己写代码去放大、裁剪、比对。这回轮到视频，思路照搬，只不过把工具换成了原生视频工具。四件以前很难干的活官方博客中还列出了几种高难度的应用场景。亚秒级片段检索。以前模型「看」视频，一秒只截一张图。问题是，很多东西不到一秒就闪过去了。现在能精确到不到一秒去定位这些瞬间了。这意味着「自动剪辑」这件事第一次真正可行了：以前剪辑师得自己趴在时间轴上，一帧一帧地找该在哪里下刀，现在可以先让模型扫一遍，把候选的切点标出来，人再去挑。长视频里捞针。几小时的素材里问一个复杂问题，不用把几百万 token 全烧一遍。异常检测。模型盯上某个时间窗口之后，可以专门对这一段提高帧率重新采样，看清快速运动和细微的画面瑕疵。产线质检和安防监控最吃这一口，因为异常本来就只发生在那几秒里。数数。一个动作重复了多少次，画面里有几个不同的物体，这类问题模型过去错得很稳定，原因也很朴素，漏采的那几帧里正好有东西。Agent终于看得起视频了视频，一直是所有模态里最贵的那个。文字便宜，图片还行，视频又大又长，一分钟就能顶掉一本书的token。所以这两年所有人聊Agent，更多还是在聊它会读、会写、会调用工具。问题是，一个主要靠文字理解世界的Agent，看到的其实只是一个被人「转述」过的世界。摄像头拍到的、会议录下的、生产线上跑过去的，那些没人愿意花时间转成文字的东西，它一概不知道。现在，这条成本曲线被砍掉一大截。一个Agent如果能自己翻完几小时的监控、几十小时的课程、上百条素材，还不至于把预算烧穿，那它接触世界的方式就变了。它不用再等着人把画面转述成文字喂给它，也不用再在「看得起」和「看得准」之间选一个。谷歌，就先做了这个破局者。AI大战，下一回合这几天，四家的发布节奏，几乎撞到了一起。Claude 5.1刚来，OpenAI Astra已经在门口，谷歌憋了几个月也终于拿出Gemini 3.8 Flash迎战。这一波更新后，如今的Claude主攻两大领域：编程+科研。下一代Astra将变成一个「持续智能体」，用奥特曼的话来说，其计算机使用能力已达人类水平。Gemini 3.8 Flash也将在编程方面，有更大的跃升。现在，OpenAI、Anthropic、谷歌，以及SpaceXAI已经同时开足马力。马斯克预告Grok 4.7十天后发布这场混战，才刚刚进入最凶的一段。","news_type":1,"symbols_score_info":{"GOGL":0.6,"GOOL":0.6,"GOOP":0.6,"GOOY":0.6,"GOU":0.6,"GOOX":0.6,"GGLL":0.6,"GOOW":0.6,"GOOG":2,"GOOGL":2,"GGLS":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":582,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"4175415904200302","authorId":"4175415904200302","name":"EricGo","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"authorIdStr":"4175415904200302","idStr":"4175415904200302"},"content":"kimi有啥好的，你是说股票吧","text":"kimi有啥好的，你是说股票吧","html":"kimi有啥好的，你是说股票吧"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":533235283490504,"gmtCreate":1771203516900,"gmtModify":1771205834610,"author":{"id":"3565612764421870","authorId":"3565612764421870","name":"智慧果","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ed3bd08f30a888c030a118c4aeeb56c0","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3565612764421870","idStr":"3565612764421870"},"themes":[],"title":"","htmlText":"我是天天在用ai辅助编程，目前只能做到部分放手给ai，而且和使用者有极大关系。但趋势是明显的，ai进化速度很快，未来还真有可能是那样的。","listText":"我是天天在用ai辅助编程，目前只能做到部分放手给ai，而且和使用者有极大关系。但趋势是明显的，ai进化速度很快，未来还真有可能是那样的。","text":"我是天天在用ai辅助编程，目前只能做到部分放手给ai，而且和使用者有极大关系。但趋势是明显的，ai进化速度很快，未来还真有可能是那样的。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/533235283490504","repostId":"2611114263","repostType":4,"repost":{"id":"2611114263","kind":"highlight","pubTimestamp":1771063005,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2611114263?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-02-14 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growth）。</strong>Amodei在访谈中直言：</p><p>“2023年，我们从0增长到1亿美元；2024年，从1亿美元增长到10亿美元；而2025年，我们预计将达到90亿至100亿美元。这一指数级增长大致符合我的预期，甚至在今年第一个月，我们又增加了数十亿美元的营收。”</p><p>Amodei强调，尽管受到经济扩散速度（Diffusion）滞后的影响，企业采纳AI需要经过法律审核、合规检查等漫长流程，但技术本身的能力提升正在推动这一疯狂的增长曲线。</p><p>算力豪赌与破产风险：CEO的财务平衡术</p><p>面对如此确定的技术前景，为何不现在就举债万亿美元囤积芯片？Amodei给出了极具现实意义的财务解释：算力扩容必须与收入增长和预测精度挂钩，否则将面临毁灭性风险。</p><p>“<strong>如果我预测2027年会有万亿级需求，从而提前购买了价值1万亿美元的算力，但只要需求爆发的时间晚了一年，或者增长率稍微从10倍降至5倍，没有任何对冲手段能阻止公司破产</strong>。”Amodei解释道，这种基于“对数收益定律”的投资回报需要精密核算。</p><p>他指出，Anthropic目前的策略是“负责任地激进”，即投入的算力规模足以捕捉巨大的上行空间，但如果市场爆发推迟，公司凭借其企业级业务的高毛利和现金流，依然能够生存。</p><p>他预计，<strong>Anthropic有望在2028年左右实现盈利，届时AI将成为历史上盈利能力最强的产业之一。</strong></p><p>软件工程的终局：从写代码到取代工程师</p><p>在具体落地场景上，Amodei将编程视为AI最先攻克的堡垒。他将AI在软件工程领域的进化分为三个阶段：</p><p><strong>第一阶段：</strong>模型编写90%的代码行（已实现）。</p><p><strong>第二阶段：</strong>模型处理90%的端到端任务，如修复Bug、配置集群、撰写文档。</p><p><strong>第三阶段：</strong>模型具备“职场经验”，能够理解复杂代码库的上下文并设定技术方向。</p><p>Amodei预测，<strong>在1-3年内，AI将能够胜任高级软件工程师的所有职责。</strong></p><p>“这并不意味着工程师会失业，而是生产力的巨大爆发。现在的模型能做到的不仅是补全代码，而是直接接管GPU内核编写等高难度任务。”</p></body></html>","source":"highlight_zhitongcaijin","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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class=\"meta\">\n\n\n2026-02-14 17:56 北京时间 <a href=http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1405540.html><strong>智通财经网</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>在AI技术指数级爆发的前夜，Anthropic掌门人Dario Amodei抛出了震撼业界的预测：我们正处于“指数增长的黄昏”，最快到2026年，人类将迎来由数万个顶尖大脑组成的“数据中心里的天才国度”。近日，大模型独角兽Anthropic首席执行官Dario Amodei在与Dwarkesh Patel的深度访谈中，罕见地披露了公司惊人的营收增速预期，并对AGI（通用人工智能）的时间表、算力投资...</p>\n\n<a href=\"http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1405540.html\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/9885410242f0a11585f24a645146fa05","relate_stocks":{"AI":"C3.ai, Inc."},"source_url":"http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1405540.html","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/6ca2dcdccfa2217fb20a0351f4efe814","article_id":"2611114263","content_text":"在AI技术指数级爆发的前夜，Anthropic掌门人Dario Amodei抛出了震撼业界的预测：我们正处于“指数增长的黄昏”，最快到2026年，人类将迎来由数万个顶尖大脑组成的“数据中心里的天才国度”。近日，大模型独角兽Anthropic首席执行官Dario Amodei在与Dwarkesh Patel的深度访谈中，罕见地披露了公司惊人的营收增速预期，并对AGI（通用人工智能）的时间表、算力投资的财务逻辑以及地缘政治风险进行了详尽阐述。Amodei认为，AI技术正处于从量变到质变的临界点，未来2-3年将决定人类未来两百年的走向。（Anthropic首席执行官Dario Amodei作客Dwarkesh Patel播客）AI 正处于指数级增长末期Dario Amodei在访谈伊始就指出，我们已逼近 AI 指数增长曲线的尾声，而世界尚未充分感知这场质变。从 GPT-1 到如今的专业级模型，AI 完成了从 “聪慧高中生” 到 “博士水准” 的跃迁，编程、数学等领域甚至实现超越，底层扩展定律从未失效，算力与数据的投入仍在持续兑现明确收益。指数增长的魔力藏在末期的爆发里。Dario表示，Anthropic 年营收 10 倍的跨越式增长，Claude Code 让工程师生产力倍增，模型上下文长度与泛化能力的快速突破，都在印证 “终点临近” 的信号。这场增长不只是参数的堆砌，更是智能本质的升级 —— 从数据拟合到自主泛化，AI 正在补齐最后几块关键能力拼图。“数据中心里的天才国度”：重新定义2026Amodei在访谈中提出了一个极具冲击力的概念——“数据中心里的天才国度”（A Country of Geniuses in a Datacenter）。他回顾了过去三年的技术演进，认为AI模型已从“聪明的高中生”进化为“专业人士”。他大胆预测，到2026年或2027年，单一模型所展现出的智力水平、知识深度和逻辑推理能力，将不仅等同于一名诺贝尔奖得主，而是等同于数万名顶尖天才协同工作的集合体。对于这一时间表的确定性，Amodei表现出极高的信心：“对于10年内实现这一愿景，我有90%的把握；而对于这在未来1-2年内发生，我认为是50/50的可能性。”他指出，唯一的变数可能来自地缘政治灾难（如芯片供应链中断）或社会剧烈动荡。营收狂飙：从1亿到100亿美元的“恐怖”曲线市场最为关注的财务数据方面，Amodei披露了Anthropic令人咋舌的增长曲线。他透露，公司营收正经历着“怪异的每年10倍增长”（bizarre 10x per year growth）。Amodei在访谈中直言：“2023年，我们从0增长到1亿美元；2024年，从1亿美元增长到10亿美元；而2025年，我们预计将达到90亿至100亿美元。这一指数级增长大致符合我的预期，甚至在今年第一个月，我们又增加了数十亿美元的营收。”Amodei强调，尽管受到经济扩散速度（Diffusion）滞后的影响，企业采纳AI需要经过法律审核、合规检查等漫长流程，但技术本身的能力提升正在推动这一疯狂的增长曲线。算力豪赌与破产风险：CEO的财务平衡术面对如此确定的技术前景，为何不现在就举债万亿美元囤积芯片？Amodei给出了极具现实意义的财务解释：算力扩容必须与收入增长和预测精度挂钩，否则将面临毁灭性风险。“如果我预测2027年会有万亿级需求，从而提前购买了价值1万亿美元的算力，但只要需求爆发的时间晚了一年，或者增长率稍微从10倍降至5倍，没有任何对冲手段能阻止公司破产。”Amodei解释道，这种基于“对数收益定律”的投资回报需要精密核算。他指出，Anthropic目前的策略是“负责任地激进”，即投入的算力规模足以捕捉巨大的上行空间，但如果市场爆发推迟，公司凭借其企业级业务的高毛利和现金流，依然能够生存。他预计，Anthropic有望在2028年左右实现盈利，届时AI将成为历史上盈利能力最强的产业之一。软件工程的终局：从写代码到取代工程师在具体落地场景上，Amodei将编程视为AI最先攻克的堡垒。他将AI在软件工程领域的进化分为三个阶段：第一阶段：模型编写90%的代码行（已实现）。第二阶段：模型处理90%的端到端任务，如修复Bug、配置集群、撰写文档。第三阶段：模型具备“职场经验”，能够理解复杂代码库的上下文并设定技术方向。Amodei预测，在1-3年内，AI将能够胜任高级软件工程师的所有职责。“这并不意味着工程师会失业，而是生产力的巨大爆发。现在的模型能做到的不仅是补全代码，而是直接接管GPU内核编写等高难度任务。”","news_type":1,"symbols_score_info":{"AI":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1757,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":525631921213576,"gmtCreate":1769304045410,"gmtModify":1769308219124,"author":{"id":"3565612764421870","authorId":"3565612764421870","name":"智慧果","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ed3bd08f30a888c030a118c4aeeb56c0","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3565612764421870","idStr":"3565612764421870"},"themes":[],"title":"","htmlText":"没错，是中国的OpenAI，也将是下一个抖音、字节跳动，等跌下去多买点囤货。","listText":"没错，是中国的OpenAI，也将是下一个抖音、字节跳动，等跌下去多买点囤货。","text":"没错，是中国的OpenAI，也将是下一个抖音、字节跳动，等跌下去多买点囤货。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/525631921213576","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2873,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":872051985,"gmtCreate":1637378763895,"gmtModify":1637378763895,"author":{"id":"3565612764421870","authorId":"3565612764421870","name":"智慧果","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ed3bd08f30a888c030a118c4aeeb56c0","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3565612764421870","idStr":"3565612764421870"},"themes":[],"title":"","htmlText":"有这么多社会财富，应该承担更多社会责任，中国现在急需一个像英伟达这样的公司，能不能学学黄仁勋。","listText":"有这么多社会财富，应该承担更多社会责任，中国现在急需一个像英伟达这样的公司，能不能学学黄仁勋。","text":"有这么多社会财富，应该承担更多社会责任，中国现在急需一个像英伟达这样的公司，能不能学学黄仁勋。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":4,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/872051985","repostId":"2087793606","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3965,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":872051985,"gmtCreate":1637378763895,"gmtModify":1637378763895,"author":{"id":"3565612764421870","authorId":"3565612764421870","name":"智慧果","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ed3bd08f30a888c030a118c4aeeb56c0","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3565612764421870","authorIdStr":"3565612764421870"},"themes":[],"title":"","htmlText":"有这么多社会财富，应该承担更多社会责任，中国现在急需一个像英伟达这样的公司，能不能学学黄仁勋。","listText":"有这么多社会财富，应该承担更多社会责任，中国现在急需一个像英伟达这样的公司，能不能学学黄仁勋。","text":"有这么多社会财富，应该承担更多社会责任，中国现在急需一个像英伟达这样的公司，能不能学学黄仁勋。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":4,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/872051985","repostId":"2087793606","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3965,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":525631921213576,"gmtCreate":1769304045410,"gmtModify":1769308219124,"author":{"id":"3565612764421870","authorId":"3565612764421870","name":"智慧果","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ed3bd08f30a888c030a118c4aeeb56c0","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3565612764421870","authorIdStr":"3565612764421870"},"themes":[],"title":"","htmlText":"没错，是中国的OpenAI，也将是下一个抖音、字节跳动，等跌下去多买点囤货。","listText":"没错，是中国的OpenAI，也将是下一个抖音、字节跳动，等跌下去多买点囤货。","text":"没错，是中国的OpenAI，也将是下一个抖音、字节跳动，等跌下去多买点囤货。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/525631921213576","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2873,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":603578467868888,"gmtCreate":1788395075701,"gmtModify":1788396396708,"author":{"id":"3565612764421870","authorId":"3565612764421870","name":"智慧果","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ed3bd08f30a888c030a118c4aeeb56c0","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3565612764421870","authorIdStr":"3565612764421870"},"themes":[],"title":"","htmlText":"我用智谱和Kimi","listText":"我用智谱和Kimi","text":"我用智谱和Kimi","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/603578467868888","repostId":"1125463600","repostType":2,"repost":{"id":"1125463600","kind":"news","pubTimestamp":1788361804,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/1125463600?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-09-02 23:10","market":"us","language":"zh","title":"Gemini 3.8，明日登场","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1125463600","media":"新智元","summary":"最新爆料，Gemini 3.8 Flash将在明日登场。好在，Gemini 4.0在预训练中评估优秀，后训练还在顺利进行中。目前，谷歌计划先推出Gemini 3.8 Flash，是因为这款模型参数小，所需计算少，更容易出成果。Gemini 3.5 Pro不及预期，但Gemini 4.0还未「出炉」。上传一段I/O大会视频，同一款模型Gemini 3.7 Flash，Token消耗直接暴降88%。Claude 5.1刚来，OpenAI Astra已经在门口，谷歌憋了几个月也终于拿出Gemini 3.8 Flash迎战。Gemini 3.8 Flash也将在编程方面，有更大的跃升。","content":"<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\">Claude 5.1刚问世，另一边OpenAI Astra马上杀到。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，就连谷歌也有了新动作。最新爆料，Gemini 3.8 Flash将在明日登场。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/a896228217ac14c2bfbfd8c8d9ce0fad\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"585\"/><span></span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/b2edd997c4a4564b4f3d45693ebe27ad\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" 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src=\"https://community-static.tradeup.com/news/37393ffe329105593e166a31733f2040\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"359\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\">这篇来自WSJ的独家爆料，还重磅预告了Gemini 3.8 Flash（代号「Skimaki」）强悍的编程实力。</p><p style=\"text-align: justify;\">据称，在谷歌内部编码工具Jetski的对比测试中，3.8 Flash直接碾压Opus模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且，这款模型已研发数月，早在谷歌领导层「大地震」之前就开始了。</p><p style=\"text-align: justify;\">Hassabis让位，首席科学家Jeff Dean离职，让许多人对Gemini的未来都捏了把汗。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/c93ad66e780785801515f25685f61395\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"183\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\">不过，目前看来，一切都在内部有条不紊地进行中。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，谷歌计划先推出Gemini 3.8 Flash，是因为这款模型参数小，所需计算少，更容易出成果。</p><p style=\"text-align: justify;\">听内部人士说，从今年初开始，谷歌就投入了更多的人力和算力，专门用来提升Gemini的写代码能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">特别是，加大了对「强化学习」的投入，让AI通过不断试错来真正学会新本领。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且谷歌DeepMind和其他实验室，同时推进多个项目，这样一来即便是这个不行，另一个还能顶上。</p><p style=\"text-align: justify;\">Gemini 3.5 Pro不及预期，但Gemini 4.0还未「出炉」。</p><p style=\"text-align: justify;\">如今，硅谷「御两家」OpenAI和Anthropic，已在前沿模型和编程Agent上，非常能打。</p><p style=\"text-align: justify;\">Information称，OpenAI下一代Astra还采用了一种<strong>「循环深度」（recurrent depth）新型推理方法</strong>，让思考token减少的同时，还大幅提升了性能。</p><p style=\"text-align: justify;\">这张王牌，即将在本周揭晓。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/086fe657fa46187b7b5e1bf7900b3743\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"726\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\">而此时此刻，谷歌总得交出点东西才行。</p><p style=\"text-align: justify;\">毕竟劈柴承诺之后几个月，除了发布了一款3.7 Flash，再没有扔出能让AI圈兴奋的模型了。</p><p style=\"text-align: justify;\">或许就在今晚，Gemini 3.8 Flash要登场了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/d97b87c4a00e3fc67d5fd2344c15144b\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"153\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: justify; padding-left: 10px;\"><strong>Gemini第一次，会自己看视频了</strong></h2><p style=\"text-align: justify;\">在此发布之前，谷歌今天先来了一波预热，为Gemini植入了一项新能力——</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">智能体视频理解（Agentic Vedio Understanding）</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">这项功能，简直上大分。</p><p style=\"text-align: justify;\">上传一段I/O大会视频，同一款模型Gemini 3.7 Flash，Token消耗直接暴降88%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/56368386f2347321adb8b7db59f353cd\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌在官博中表示，Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash、3.5 Flash-Lite三个模型都能用agentic视频理解能力，入口在Google AI Studio和Gemini Enterprise Agent Platform。</p><p style=\"text-align: justify;\">在标准视频分析基准上打开这个开关，token消耗最多降88%，分析成本最多降66%，准确率反过来还涨了最多7%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/4175791a215a3d2937df73e7179e71cd\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"480\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>而且不额外收一分钱</strong>，走的仍是标准API的token定价。省钱和变准通常要打架。这次没打起来。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/eb383f5c782684a87ded5298f207049e\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"480\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>因为，Gemini学会了「拖进度条」。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">过去的处理方式叫「静态」处理，模型被动接收固定帧率的画面流，帧率由API参数定死，模型没有话语权。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在换成模型自己拿主意，看哪一段、以多快的速度看、是看画面、听音频还是直接读转录文字，都可以自己决定。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/1a7d50d7c4e46a72d1cd0a9d1295fd1e\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\">这不是谷歌第一次这么干。</p><p style=\"text-align: justify;\">此前的agentic vision把代码执行和Gemini原生的图像理解拼在一起，模型对着一张图能自己写代码去放大、裁剪、比对。</p><p style=\"text-align: justify;\">这回轮到视频，思路照搬，只不过把工具换成了原生视频工具。</p><h2 style=\"text-align: left; padding-left: 10px;\"><strong>四件以前很难干的活</strong></h2><p style=\"text-align: justify;\">官方博客中还列出了几种高难度的应用场景。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>亚秒级片段检索。</strong>以前模型「看」视频，一秒只截一张图。问题是，很多东西不到一秒就闪过去了。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在能精确到不到一秒去定位这些瞬间了。</p><p style=\"text-align: justify;\">这意味着「自动剪辑」这件事第一次真正可行了：以前剪辑师得自己趴在时间轴上，一帧一帧地找该在哪里下刀，现在可以先让模型扫一遍，把候选的切点标出来，人再去挑。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/ab03edfd0a749669515dd550bc4eba61\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>长视频里捞针。</strong>几小时的素材里问一个复杂问题，不用把几百万 token 全烧一遍。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>异常检测。</strong>模型盯上某个时间窗口之后，可以专门对这一段提高帧率重新采样，看清快速运动和细微的画面瑕疵。产线质检和安防监控最吃这一口，因为异常本来就只发生在那几秒里。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>数数。</strong>一个动作重复了多少次，画面里有几个不同的物体，这类问题模型过去错得很稳定，原因也很朴素，漏采的那几帧里正好有东西。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/754bcf9aa8f2b1007c4850713f4d94df\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left; padding-left: 10px;\"><strong>Agent终于看得起视频了</strong></h2><p style=\"text-align: justify;\">视频，一直是所有模态里最贵的那个。</p><p style=\"text-align: justify;\">文字便宜，图片还行，视频又大又长，一分钟就能顶掉一本书的token。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以这两年所有人聊Agent，更多还是在聊它会读、会写、会调用工具。</p><p style=\"text-align: justify;\">问题是，一个主要靠文字理解世界的Agent，看到的其实只是一个被人「转述」过的世界。</p><p style=\"text-align: justify;\">摄像头拍到的、会议录下的、生产线上跑过去的，那些没人愿意花时间转成文字的东西，它一概不知道。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，这条成本曲线被砍掉一大截。</p><p style=\"text-align: justify;\">一个Agent如果能自己翻完几小时的监控、几十小时的课程、上百条素材，还不至于把预算烧穿，那它接触世界的方式就变了。</p><p style=\"text-align: justify;\">它不用再等着人把画面转述成文字喂给它，也不用再在「看得起」和「看得准」之间选一个。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌，就先做了这个破局者。</p><h2 style=\"text-align: left; padding-left: 10px;\"><strong>AI大战，下一回合</strong></h2><p style=\"text-align: justify;\">这几天，四家的发布节奏，几乎撞到了一起。</p><p style=\"text-align: justify;\">Claude 5.1刚来，OpenAI Astra已经在门口，谷歌憋了几个月也终于拿出Gemini 3.8 Flash迎战。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一波更新后，如今的Claude主攻两大领域：编程+科研。</p><p style=\"text-align: justify;\">下一代Astra将变成一个「持续智能体」，用奥特曼的话来说，其计算机使用能力已达人类水平。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/ec51be50d268baa0f782912f3f8ce347\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"343\"/><span></span></p><p style=\"text-align: justify;\">Gemini 3.8 Flash也将在编程方面，有更大的跃升。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，OpenAI、Anthropic、谷歌，以及SpaceXAI已经同时开足马力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/7b456bc66fbd68032329705ef88766b3\" data-align=\"center\" tg-width=\"640\" tg-height=\"151\"/><span></span></p><p style=\"text-align: center;\"><span>马斯克预告Grok 4.7十天后发布</span></p><p style=\"text-align: justify;\">这场混战，才刚刚进入最凶的一段。</p></body></html>","source":"lsy1762389672944","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>Gemini 3.8，明日登场</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; 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4.0还未「出炉」。如今，硅谷「御两家」OpenAI和Anthropic，已在前沿模型和编程Agent上，非常能打。Information称，OpenAI下一代Astra还采用了一种「循环深度」（recurrent depth）新型推理方法，让思考token减少的同时，还大幅提升了性能。这张王牌，即将在本周揭晓。而此时此刻，谷歌总得交出点东西才行。毕竟劈柴承诺之后几个月，除了发布了一款3.7 Flash，再没有扔出能让AI圈兴奋的模型了。或许就在今晚，Gemini 3.8 Flash要登场了。Gemini第一次，会自己看视频了在此发布之前，谷歌今天先来了一波预热，为Gemini植入了一项新能力——智能体视频理解（Agentic Vedio Understanding）这项功能，简直上大分。上传一段I/O大会视频，同一款模型Gemini 3.7 Flash，Token消耗直接暴降88%。谷歌在官博中表示，Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash、3.5 Flash-Lite三个模型都能用agentic视频理解能力，入口在Google AI Studio和Gemini Enterprise Agent Platform。在标准视频分析基准上打开这个开关，token消耗最多降88%，分析成本最多降66%，准确率反过来还涨了最多7%。而且不额外收一分钱，走的仍是标准API的token定价。省钱和变准通常要打架。这次没打起来。因为，Gemini学会了「拖进度条」。过去的处理方式叫「静态」处理，模型被动接收固定帧率的画面流，帧率由API参数定死，模型没有话语权。现在换成模型自己拿主意，看哪一段、以多快的速度看、是看画面、听音频还是直接读转录文字，都可以自己决定。这不是谷歌第一次这么干。此前的agentic vision把代码执行和Gemini原生的图像理解拼在一起，模型对着一张图能自己写代码去放大、裁剪、比对。这回轮到视频，思路照搬，只不过把工具换成了原生视频工具。四件以前很难干的活官方博客中还列出了几种高难度的应用场景。亚秒级片段检索。以前模型「看」视频，一秒只截一张图。问题是，很多东西不到一秒就闪过去了。现在能精确到不到一秒去定位这些瞬间了。这意味着「自动剪辑」这件事第一次真正可行了：以前剪辑师得自己趴在时间轴上，一帧一帧地找该在哪里下刀，现在可以先让模型扫一遍，把候选的切点标出来，人再去挑。长视频里捞针。几小时的素材里问一个复杂问题，不用把几百万 token 全烧一遍。异常检测。模型盯上某个时间窗口之后，可以专门对这一段提高帧率重新采样，看清快速运动和细微的画面瑕疵。产线质检和安防监控最吃这一口，因为异常本来就只发生在那几秒里。数数。一个动作重复了多少次，画面里有几个不同的物体，这类问题模型过去错得很稳定，原因也很朴素，漏采的那几帧里正好有东西。Agent终于看得起视频了视频，一直是所有模态里最贵的那个。文字便宜，图片还行，视频又大又长，一分钟就能顶掉一本书的token。所以这两年所有人聊Agent，更多还是在聊它会读、会写、会调用工具。问题是，一个主要靠文字理解世界的Agent，看到的其实只是一个被人「转述」过的世界。摄像头拍到的、会议录下的、生产线上跑过去的，那些没人愿意花时间转成文字的东西，它一概不知道。现在，这条成本曲线被砍掉一大截。一个Agent如果能自己翻完几小时的监控、几十小时的课程、上百条素材，还不至于把预算烧穿，那它接触世界的方式就变了。它不用再等着人把画面转述成文字喂给它，也不用再在「看得起」和「看得准」之间选一个。谷歌，就先做了这个破局者。AI大战，下一回合这几天，四家的发布节奏，几乎撞到了一起。Claude 5.1刚来，OpenAI Astra已经在门口，谷歌憋了几个月也终于拿出Gemini 3.8 Flash迎战。这一波更新后，如今的Claude主攻两大领域：编程+科研。下一代Astra将变成一个「持续智能体」，用奥特曼的话来说，其计算机使用能力已达人类水平。Gemini 3.8 Flash也将在编程方面，有更大的跃升。现在，OpenAI、Anthropic、谷歌，以及SpaceXAI已经同时开足马力。马斯克预告Grok 4.7十天后发布这场混战，才刚刚进入最凶的一段。","news_type":1,"symbols_score_info":{"GOGL":0.6,"GOOL":0.6,"GOOP":0.6,"GOOY":0.6,"GOU":0.6,"GOOX":0.6,"GGLL":0.6,"GOOW":0.6,"GOOG":2,"GOOGL":2,"GGLS":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":582,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"4175415904200302","authorId":"4175415904200302","name":"EricGo","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"4175415904200302","authorIdStr":"4175415904200302"},"content":"kimi有啥好的，你是说股票吧","text":"kimi有啥好的，你是说股票吧","html":"kimi有啥好的，你是说股票吧"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":533235283490504,"gmtCreate":1771203516900,"gmtModify":1771205834610,"author":{"id":"3565612764421870","authorId":"3565612764421870","name":"智慧果","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ed3bd08f30a888c030a118c4aeeb56c0","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3565612764421870","authorIdStr":"3565612764421870"},"themes":[],"title":"","htmlText":"我是天天在用ai辅助编程，目前只能做到部分放手给ai，而且和使用者有极大关系。但趋势是明显的，ai进化速度很快，未来还真有可能是那样的。","listText":"我是天天在用ai辅助编程，目前只能做到部分放手给ai，而且和使用者有极大关系。但趋势是明显的，ai进化速度很快，未来还真有可能是那样的。","text":"我是天天在用ai辅助编程，目前只能做到部分放手给ai，而且和使用者有极大关系。但趋势是明显的，ai进化速度很快，未来还真有可能是那样的。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/533235283490504","repostId":"2611114263","repostType":4,"repost":{"id":"2611114263","kind":"highlight","pubTimestamp":1771063005,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2611114263?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-02-14 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倍的跨越式增长，Claude Code 让工程师生产力倍增，模型上下文长度与泛化能力的快速突破，都在印证 “终点临近” 的信号。<strong>这场增长不只是参数的堆砌，更是智能本质的升级 —— 从数据拟合到自主泛化，AI 正在补齐最后几块关键能力拼图。</strong></p><p>“数据中心里的天才国度”：重新定义2026</p><p>Amodei在访谈中提出了一个极具冲击力的概念——“数据中心里的天才国度”（A Country of Geniuses in a Datacenter）。他回顾了过去三年的技术演进，认为AI模型已从“聪明的高中生”进化为“专业人士”。</p><p>他大胆预测，<strong>到2026年或2027年，单一模型所展现出的智力水平、知识深度和逻辑推理能力，将不仅等同于一名诺贝尔奖得主，而是等同于数万名顶尖天才协同工作的集合体。</strong></p><p>对于这一时间表的确定性，Amodei表现出极高的信心：</p><p>“对于10年内实现这一愿景，我有90%的把握；而对于这在未来1-2年内发生，我认为是50/50的可能性。”</p><p>他指出，唯一的变数可能来自地缘政治灾难（如芯片供应链中断）或社会剧烈动荡。</p><p>营收狂飙：从1亿到100亿美元的“恐怖”曲线</p><p>市场最为关注的财务数据方面，Amodei披露了Anthropic令人咋舌的增长曲线。他透露，<strong>公司营收正经历着“怪异的每年10倍增长”（bizarre 10x per year growth）。</strong>Amodei在访谈中直言：</p><p>“2023年，我们从0增长到1亿美元；2024年，从1亿美元增长到10亿美元；而2025年，我们预计将达到90亿至100亿美元。这一指数级增长大致符合我的预期，甚至在今年第一个月，我们又增加了数十亿美元的营收。”</p><p>Amodei强调，尽管受到经济扩散速度（Diffusion）滞后的影响，企业采纳AI需要经过法律审核、合规检查等漫长流程，但技术本身的能力提升正在推动这一疯狂的增长曲线。</p><p>算力豪赌与破产风险：CEO的财务平衡术</p><p>面对如此确定的技术前景，为何不现在就举债万亿美元囤积芯片？Amodei给出了极具现实意义的财务解释：算力扩容必须与收入增长和预测精度挂钩，否则将面临毁灭性风险。</p><p>“<strong>如果我预测2027年会有万亿级需求，从而提前购买了价值1万亿美元的算力，但只要需求爆发的时间晚了一年，或者增长率稍微从10倍降至5倍，没有任何对冲手段能阻止公司破产</strong>。”Amodei解释道，这种基于“对数收益定律”的投资回报需要精密核算。</p><p>他指出，Anthropic目前的策略是“负责任地激进”，即投入的算力规模足以捕捉巨大的上行空间，但如果市场爆发推迟，公司凭借其企业级业务的高毛利和现金流，依然能够生存。</p><p>他预计，<strong>Anthropic有望在2028年左右实现盈利，届时AI将成为历史上盈利能力最强的产业之一。</strong></p><p>软件工程的终局：从写代码到取代工程师</p><p>在具体落地场景上，Amodei将编程视为AI最先攻克的堡垒。他将AI在软件工程领域的进化分为三个阶段：</p><p><strong>第一阶段：</strong>模型编写90%的代码行（已实现）。</p><p><strong>第二阶段：</strong>模型处理90%的端到端任务，如修复Bug、配置集群、撰写文档。</p><p><strong>第三阶段：</strong>模型具备“职场经验”，能够理解复杂代码库的上下文并设定技术方向。</p><p>Amodei预测，<strong>在1-3年内，AI将能够胜任高级软件工程师的所有职责。</strong></p><p>“这并不意味着工程师会失业，而是生产力的巨大爆发。现在的模型能做到的不仅是补全代码，而是直接接管GPU内核编写等高难度任务。”</p></body></html>","source":"highlight_zhitongcaijin","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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class=\"meta\">\n\n\n2026-02-14 17:56 北京时间 <a href=http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1405540.html><strong>智通财经网</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>在AI技术指数级爆发的前夜，Anthropic掌门人Dario Amodei抛出了震撼业界的预测：我们正处于“指数增长的黄昏”，最快到2026年，人类将迎来由数万个顶尖大脑组成的“数据中心里的天才国度”。近日，大模型独角兽Anthropic首席执行官Dario Amodei在与Dwarkesh Patel的深度访谈中，罕见地披露了公司惊人的营收增速预期，并对AGI（通用人工智能）的时间表、算力投资...</p>\n\n<a href=\"http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1405540.html\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/9885410242f0a11585f24a645146fa05","relate_stocks":{"AI":"C3.ai, Inc."},"source_url":"http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1405540.html","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/6ca2dcdccfa2217fb20a0351f4efe814","article_id":"2611114263","content_text":"在AI技术指数级爆发的前夜，Anthropic掌门人Dario Amodei抛出了震撼业界的预测：我们正处于“指数增长的黄昏”，最快到2026年，人类将迎来由数万个顶尖大脑组成的“数据中心里的天才国度”。近日，大模型独角兽Anthropic首席执行官Dario Amodei在与Dwarkesh Patel的深度访谈中，罕见地披露了公司惊人的营收增速预期，并对AGI（通用人工智能）的时间表、算力投资的财务逻辑以及地缘政治风险进行了详尽阐述。Amodei认为，AI技术正处于从量变到质变的临界点，未来2-3年将决定人类未来两百年的走向。（Anthropic首席执行官Dario Amodei作客Dwarkesh Patel播客）AI 正处于指数级增长末期Dario Amodei在访谈伊始就指出，我们已逼近 AI 指数增长曲线的尾声，而世界尚未充分感知这场质变。从 GPT-1 到如今的专业级模型，AI 完成了从 “聪慧高中生” 到 “博士水准” 的跃迁，编程、数学等领域甚至实现超越，底层扩展定律从未失效，算力与数据的投入仍在持续兑现明确收益。指数增长的魔力藏在末期的爆发里。Dario表示，Anthropic 年营收 10 倍的跨越式增长，Claude Code 让工程师生产力倍增，模型上下文长度与泛化能力的快速突破，都在印证 “终点临近” 的信号。这场增长不只是参数的堆砌，更是智能本质的升级 —— 从数据拟合到自主泛化，AI 正在补齐最后几块关键能力拼图。“数据中心里的天才国度”：重新定义2026Amodei在访谈中提出了一个极具冲击力的概念——“数据中心里的天才国度”（A Country of Geniuses in a Datacenter）。他回顾了过去三年的技术演进，认为AI模型已从“聪明的高中生”进化为“专业人士”。他大胆预测，到2026年或2027年，单一模型所展现出的智力水平、知识深度和逻辑推理能力，将不仅等同于一名诺贝尔奖得主，而是等同于数万名顶尖天才协同工作的集合体。对于这一时间表的确定性，Amodei表现出极高的信心：“对于10年内实现这一愿景，我有90%的把握；而对于这在未来1-2年内发生，我认为是50/50的可能性。”他指出，唯一的变数可能来自地缘政治灾难（如芯片供应链中断）或社会剧烈动荡。营收狂飙：从1亿到100亿美元的“恐怖”曲线市场最为关注的财务数据方面，Amodei披露了Anthropic令人咋舌的增长曲线。他透露，公司营收正经历着“怪异的每年10倍增长”（bizarre 10x per year growth）。Amodei在访谈中直言：“2023年，我们从0增长到1亿美元；2024年，从1亿美元增长到10亿美元；而2025年，我们预计将达到90亿至100亿美元。这一指数级增长大致符合我的预期，甚至在今年第一个月，我们又增加了数十亿美元的营收。”Amodei强调，尽管受到经济扩散速度（Diffusion）滞后的影响，企业采纳AI需要经过法律审核、合规检查等漫长流程，但技术本身的能力提升正在推动这一疯狂的增长曲线。算力豪赌与破产风险：CEO的财务平衡术面对如此确定的技术前景，为何不现在就举债万亿美元囤积芯片？Amodei给出了极具现实意义的财务解释：算力扩容必须与收入增长和预测精度挂钩，否则将面临毁灭性风险。“如果我预测2027年会有万亿级需求，从而提前购买了价值1万亿美元的算力，但只要需求爆发的时间晚了一年，或者增长率稍微从10倍降至5倍，没有任何对冲手段能阻止公司破产。”Amodei解释道，这种基于“对数收益定律”的投资回报需要精密核算。他指出，Anthropic目前的策略是“负责任地激进”，即投入的算力规模足以捕捉巨大的上行空间，但如果市场爆发推迟，公司凭借其企业级业务的高毛利和现金流，依然能够生存。他预计，Anthropic有望在2028年左右实现盈利，届时AI将成为历史上盈利能力最强的产业之一。软件工程的终局：从写代码到取代工程师在具体落地场景上，Amodei将编程视为AI最先攻克的堡垒。他将AI在软件工程领域的进化分为三个阶段：第一阶段：模型编写90%的代码行（已实现）。第二阶段：模型处理90%的端到端任务，如修复Bug、配置集群、撰写文档。第三阶段：模型具备“职场经验”，能够理解复杂代码库的上下文并设定技术方向。Amodei预测，在1-3年内，AI将能够胜任高级软件工程师的所有职责。“这并不意味着工程师会失业，而是生产力的巨大爆发。现在的模型能做到的不仅是补全代码，而是直接接管GPU内核编写等高难度任务。”","news_type":1,"symbols_score_info":{"AI":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1757,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}
