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兄弟们，硅谷又出大事了。 Noam Shazeer在X上发了条声明：加入OpenAI。谷歌又失一员大将。 很多人对这个名字陌生。但你一定用过它影响过的东西：Transformer架构，来自2017年那篇著名论文《Attention Is All You Need》。8位作者，Shazeer排第二。 这个人，是硅谷眼下最贵的"在逃牛人"。 · · · 他的故事，比任何AI创业剧本都精彩 1994年，Shazeer拿了IMO国际数学奥林匹克竞赛金牌。2000年，他从伯克利辍学进了谷歌，成了前100名员工之一。 那时候谷歌还只是一家刚起步的搜索公司。他一进来就改了拼写检查器，之后写了AdSense的核心算法PHIL，帮谷歌把广告系统打磨成了印钱机器。 接下来21年，他从工程师做到副总裁，和谷歌一起见证了整个互联网时代。 他在谷歌做的最重要的事，是那篇Transformer论文。 2017年，他和团队另外7个人，把注意力机制写成了13页纸。这13页纸奠定了今天所有大模型的基础架构。你现在用的每一个AI产品，从对话到搜索到代码补全，背后都是这套东西在跑。 论文发完，Shazeer想做下一步：把Transformer变成真正能跟人对话的东西。他和团队写了聊天机器人Meena，后来改名LaMDA。谷歌内部评估效果很好，但就是不肯发布——担心安全风险，担心品牌形象。 等，等，再等。 2021年，Shazeer熬不住了。带着LaMDA首席设计师Daniel De Freitas一起离开，创办Character.AI，让用户和各种个性化AI角色对话。一下子成了AI消费端第一款现象级产品，估值飙到十几亿美元。 · · · 27亿的回购 接下来要理解那场27亿的回购，先得知道谷歌为什么急。 Transformer论文是2017年发的。2022年11月，OpenAI拿着这套架构做出了ChatGPT。

SpaceX上市不到一周，马斯克干了件大事。600亿美元，全股票，买下Cursor。 两个主角都挺微妙的：xAI刚被并入了SpaceX，Grok编程能力被自家总裁说"低得令人难堪"。Cursor呢，曾经AI编程的明星，Claude Code一出，份额一路往下掉，开发者用脚投票。 一个刚被合并，一个日渐式微。马斯克这600亿砸下去，到底是强强联合，还是俩人都过不下去了，凑合凑合一块过？今天咱们就来聊一聊。 · · · SpaceX凭什么值三万亿 要回答马斯克+Cursor能不能成，得先看懂SpaceX凭什么值这么多钱。 SpaceX 6月12日上市，史上最大IPO。首日破$2万亿，一周冲到$2.66万亿，一度超过微软。 它有三块收入。 第一块：星链。2025年营收$114亿，利润$44亿，唯一赚钱的业务。用户2026年2月破1000万。但星链真正的想象力不在"已经有网的发达国家"——世界上多少小国家压根没通网？星链往天上打卫星，地面不需要铺光缆，这些国家就是增量。订阅制，现金流稳定，这是估值的"锚"。 第二块：火箭。发射占22%营收。当然，这块市场买的是"如果成功之后会发生什么"，这个谁也说不准。 第三块：AI。去年xAI的Grok模型业务占17%营收，约$32亿，但亏了$63亿，营收赶不上烧钱速度。 不过今年AI这条线有个意外收获：闲置的机房Colossus 1租给Anthropic每月$12.5亿，Google每月$9.2亿，一年$260亿租金，SpaceX莫名其妙成了全球前三大云公司。 但AI机房赚的是租金，不是AI的钱。老马家自己的AI编程能力基本为零。这就是为什么买Cursor。 · · · 为什么要买Cursor 先看AI编程这个赛道值不值得抢。 答案明摆着。AI Coding是AI目前最确定、最有付费意愿的落地方向。 Anthropic靠Claude Code半

上个月，Andrej Karpathy去了Anthropic。OpenAI创始成员之一，特斯拉Autopilot视觉团队的缔造者，如今也是老程序员了，顶着技术员工的title，进了世界上最强的AI公司。说明什么？老程序员也有春天。前提是：你得用对姿势。Karpathy自己经历过一段很典型的挣扎。他一开始对AI编程的态度是：shit。这种感受很多老程序员都有。AI生成的代码不优雅、有bug、逻辑有时候莫名其妙。但全力拥抱AI编程之后，他发现手写代码的时代已经过去了，他说"最热门的编程语言是自然语言"，Vibe Coding这个词就是他造出来的。他说过一句话：AI写程序是程序员让自己获得新生的最好的方式。为什么老程序员拥抱AI之后反而更强？因为程序员真正的价值，本来就不在于敲代码。敲代码是手段，不是目的。程序员比别人多的是技术理解力、架构思维、对系统全局的判断。这些是在写代码练出来的，但不等于"敲代码"本身。懂技术的人配上AI，生产力翻十倍百倍，这是现在一线工程师的真实体感。吴恩达也说过类似的话。有人问他：孩子还要不要学编程？他说当然要，学了才会理解这个世界如何运作。就像我们活在电力时代，都知道220伏、知道交流电直流电，但不用自己去当电工。如果未来真的是个硅基世界，你总得理解这些硅基是怎么运作的。程序员也是一样。你不用自己去手写每一行代码，但你要知道怎么指挥更多的AI和agent。龙虾之父Peter就是个典型的例子。他一个人做了OpenClaw，40多万行代码全是AI生成。 放在五年前，这需要一个十几人的工程团队干两三年。当然，Peter本来就有多年技术背景。所以经验不但没贬值，反成了他指挥AI最重要的资本。总有人说：程序员要失业了。AI写代码比人快，比人准，还要人干什么？每次听到这个，我就想起一个词叫"古法代码"。工具明明可以做得更好更快，他就是不用，他觉得手工才有灵魂。但

上周Fable 5刚发布，我兴冲冲地做红警、做消消乐，结果一个周末过去，Fable 5 直接下架了，全球都不能用了。 整个过程非常抓马。我把来龙去脉理了一遍，你会发现这根本不是一个"政府管太宽"的八卦，而是一个信号：AI 的能力已经跑到了整个社会制度的前面，包括企业、政府、用户在内的所有人，都还没准备好。 · · · Fable 5到底是什么？ Anthropic有个藏了两个月的王牌叫Mythos，据说能力甩开市面上所有模型一个代际，《纽约时报》把Mythos称为"可怕的警钟"，卫报管它叫"零日漏洞机器"。 OpenBSD操作系统藏了27年的一个安全漏洞，全球顶尖安全研究者都没发现，Mythos找到了。 实战型黑客攻防赛题CTF安全挑战，考的是能不能真正攻进一个系统，在Mythos之前，市面所有大模型在这类任务上的成功率趋近于零。Mythos一上来：73%。 Anthropic 自己做完的第一反应不是"太好了我们牛了"，而是"这东西不能给大众用"。 你想啊，如果一个搞黑产的团伙，拿着 Mythos 去扫政府网站、扫银行系统——以前顶级黑客团队花几个月才能做到的事，模型几分钟就干完了。勒索病毒不就会大面积会出现吗？甚至把银行账户黑了怎么办？所以这会造成非常严重的安全问题泛滥。 真不是吓唬人，英国AI安全研究所AISI做了一个测试：让Mythos模拟攻击企业内网。一共32步，从侦察、渗透到完全掌控内网，全链路打通。人类安全专家干完同样的事要20多个小时，Mythos在10小时内完成了3次。 · · · 但为什么还是发了？ 因为IPO在即，GPT-5.5又在身后穷追猛打。 不发，用户跑光；发完整版，安全兜不住。 最后折中：发了 Fable 5，核心能力给你，但只要你的问题碰了安全领域，比如"帮我找一下这个软件的漏洞"，它立刻拒绝，或者降级到Opus 4.8来回答。不只是漏洞攻击，

一年一度的高考季，不知道大家考得怎么样？ 今天我也把我家三万送上了赛博考场，过程很简单： 选择了更难一些的全国一卷的数学选择题和语文的阅读理解选择题及作文题，作文的部分特意找了高中老师打分。 模型就让我家三万在我的模型库里自由选择，基本上主流的顶尖模型都有。让它自己决定选哪个，并说明原因。我就坐旁边看着，像个监考老师。 · · · 先考数学 我把选择题发给三万，它自己挑模型，一开始选的是Claude Sonnet 4.6，理由很务实：数学推理稳定，能处理中文数学符号。 你还真别说，单选题全对。 但做到压轴题第10题的时候，三万犹豫了，它自己评估了一下，觉得这道题Sonnet搞不定，主动申请换更高级的模型Opus 4.7。好东西当然先紧着考生用，换。 后两道压轴题全上了Opus。第10题稳稳拿下。 很不幸第11题还是做错了，痛失5分。 最后的结果是八道单选题全对，多选三道错一道。说实话，平时看惯了各种数据评测跑分，最后这道题没做对我还是有点意外的，看来高考题确实有难度。 · · · 再考语文 语文也考了，试了试阅读理解的选择题，需要先读原文，然后根据理解答题。 这个他还真做对了。这倒是不新鲜，我之前尝试过让我家三万阅读本格推理小说中揭露真凶之前的部分，让它自己推理出凶手是谁，现在的AI也已经能猜对了。 最后是重磅的作文环节，题目是这样的： 三万第一个选的模型是Opus 4.7。它挑了"附近"这个词，写了一篇《一个词的重量》。 我个人读起来，感觉内容写的还是挺细腻的，很多生活化场景，“点麻辣烫”“跟刘畊宏跳舞”读起来都真实。让我很惊喜的是它把AI发展给生活带来的变化也揉进去了，像一个平时留心观察生活的理科生写的文章。 不放心我自己的主观判断，我请了在高中一线教学的语文老师，他给出的打分是49分，已经是一类文的水准了，具体评价是：立意不跑偏但是缺乏新意，表达非常好但没有真情实感。

之前咱们聊过Anthropic的王牌和软肋，也分享过Athropic创下的三项纪录。 就在本周一，硅谷AI圈又有大动静了，Anthropic抢先OpenAI一步，秘密递交了 IPO 申请。摩根士丹利和高盛联合主承销，最快今年10月挂牌上市。 H轮刚融完650亿美元，估值9650亿——距离一万亿只差临门一脚。 等它真正上市的时候，万亿那是没跑了，甚至1.5万亿到2万亿都有可能。如果真到2万亿，它将超过 SpaceX，成为全球 Pre-IPO 阶段市值最高的公司。 很多朋友在后台留言说"傅盛你是不是太夸张了"，甚至有个创业者直接问我：AI这波泡沫什么时候破？ 我的回答一直没变：你把事情看懂了，就不会觉得这是泡沫。 · · · 到底是不是泡沫 那个创业者的逻辑很直接：哪有公司创办四五年就值1万亿美金的？2000年互联网泡沫不就这么破的吗。 我说你先别急着下结论。泡沫这个词被喊太多了，反而没人认真想过一个问题：2000年的泡沫和今天，到底一样在哪、不一样在哪。你把这两条线拉出来比一遍，答案自己就出来了。 历史相似，不等于历史重演 如果因为2000年纳斯达克崩过，就说2026年的AI一定有泡沫，那这个思维体系该升级了。 相似的是什么？是情绪。一轮新技术起来，资本涌入，估值飙升，圈外人高呼看不懂，这套心理剧本确实跟当年如出一辙。 但不同之处，才是判断有没有泡沫的核心。你要是只看了前半段就下了结论，那叫刻舟求剑。 讲故事和算账，是两门生意 2000年的互联网公司靠什么估值？一个域名、一份PPT、一个"市梦率"。没有收入，没有利润，甚至连付费客户都没有，纯靠故事和想象力撑起股价。当时分析师讨论的问题是"这家公司未来可能有多大"，而这个"未来"没有任何收入数据可以支撑。 今天Anthropic靠什么是明牌。 之前我们就聊过，Anthropic现在是人类历史上收入增长最快、人均产值最高、估值最

5月11号，好莱坞AI电影工作室Genre.ai的创始人兼CEO，全球最知名的AI内容制作人之一PJ Ace在X上发了一条帖子全网寻人："这是我近年来看过最好的短片之一。" 他说这都不能说是AI短片，这就是电影，并且表示想挖作者来自己团队。 人也找到了，作者Mx-Shell，今年29岁，中专学历，在一家房地产公司做宣传，今年1月才第一次接触AI视频，4个月后做出了这部让好莱坞大佬全网寻人的短片，名叫《丧尸清道夫》。 · · · 国产《爱、死亡与机器人》 《丧尸清道夫》全长3分34秒。原子朋克风格——1960年代美国西海岸末日废土，丧尸危机过后的滨海半山别墅，一只人形机器人清道夫骑着鸵鸟，用原子朋克左轮手枪清理丧尸残骸，跟一个戴着墨镜的塑料模特产生了某种诡异的羁绊。 影片全程无对白，黑色幽默，画面质感和叙事节奏被中外网友一致评价为"国产版《爱，死亡和机器人》"。 PJ Ace做过一个估算，同样质量的短片，传统流程需要50万美元和6个月的制作周期。 而Mx-Shell花了多少？10天，3000块人民币。 工具也不神秘，就是用的小云雀，Seedance 2.0生成视频，Midjourney和Flux Max 2辅助，剪映剪辑，市面上随便一个AI爱好者都能用的工具。 问题来了：一个非科班的中专生，是怎么用手边的AI工具，做出了一部连好莱坞专业人士都以为是50万美元预算的短片的？ · · · 答案藏在他的提示词里 我把Mx-Shell所有公布过的提示词放在一起对比，发现他的提示词有几个点非常值得借鉴。 第一层：给AI一个方向，而不是一个模板 很多人做AI视频习惯丢一张参考图让它照着来，包括我自己也是这样，但他的提示词是完全手搓的。 图生视频效果不是更可控吗？他在直播里是这么说的："参考图告诉AI照这个来，文字参考系告诉AI朝这个去"，照这个来天花板就是参考图，朝这个去AI可能给你你自

周末AI少年派·傅盛战队线下总决赛收官，媒体记者说用两个字形容：震撼。这帮孩子通宵干了十几个小时，眼睛里还都是光。年轻人从来不缺创造力，缺的是释放创造力的工具和时机。这次黑客松，我看到的不是孩子们的进步，是AI把一扇门打开了。这次黑客松有一道题做一个是健身APP，其实养伤期间我自己也做了一个。我把两组参赛年轻人做的给我女儿看，她说："爸，人家做得比你好。"我这个老创业者，被几个年轻人碾压了。为什么会这样？第一，工具平权让所有人站在同一起跑线上。全世界用过AI最久的人也就三年，比尔·盖茨来了也得跟大家一样用GPT 5.5。在任何传统行业，"前辈"的经验优势都不可能只有三年。但在AI这件事上，谁都只有三年，没有比谁多。第二，时间是最公平的资源。当年我老板说傅盛你比我年轻八九岁，我心想年轻有什么用，你身家万贯我连几万块都没有。后来才明白，时间是唯一不可复刻的资源，就是它完全平权，而年轻人最大的资本是大把时间，有机会做得比"前辈"好。第三，AI是最好的老师。任何一个专业，从零开始学，认认真真问AI就够了。不用找课程，不用等谁愿意教你，AI不会烦，教育资源的壁垒正在被AI系统性地拆掉。第四，时机刚好落在他们身上。很多人拿互联网跟AI比，但互联网没有降低创造力的门槛，东西还是得人来造。能跟AI比的只有蒸汽机：愚公移山靠生娃堆人力，几千年的逻辑，蒸汽机第一次把热能变成动能，人不再靠肌肉驱动世界。AI是第二次：电能变成智能，人不再只靠经验。有本书叫《异类》，里面说，大时代来临时正好二三十岁的人才能全力投入，盖茨乔布斯赶上PC都是二十出头，年纪大的有存量要维护，太小的还没独立。AI这波浪打来了，他们就在窗口上，这个时机是历史给的。窗口有了，工具有了，那剩下什么决定差距？其实人和人之间的智力差距，远没有你以为的那么大。智力就像篮球运动员的身高，不能太矮，但到了一定水平后，决定因素就不再是身高。

上周，Andrej Karpathy去了Anthropic，title是MTS（Member of Technical Staff），翻译过来叫技术员工。OpenAI创始成员之一，特斯拉Autopilot视觉团队的缔造者，“vibe coding”这个词的发明者，这种人换工作，不给个VP、Chief Scientist，你好意思吗？Anthropic真就好意思。不是Karpathy不够格，Anthropic总共也就14个高管，其中一半是联创。他们所有非高管的技术岗位，从应届毕业生到Karpathy级别的研究员，title统一显示为MTS。今年3月，Workday前CTO Peter Bailis加入，也是这个title。通常的解释有：一方面是构建低自我文化，Anthropic自称"high-trust, low-ego organization"；另一方面是为了组织安全，不让竞争对手猜出内部结构。但我想聊的不是Anthropic的title制度本身，而是它指向的一个更大的变化：AI正在重新定义组织层级。真正的AI Native组织怎么运转呢？今年2月，Steve Yegge采访了40多名Anthropic员工，他说Anthropic有两种在传统公司完全看不到的东西。第一个叫"蜂巢思维"。没有金字塔层级，没有瀑布流排期。他们有种即兴协作模式叫"Yes, And"，谁说了一个方向，别人往上叠加。每个人按自己的兴趣和能力领任务，然后和AI一起做。第二个叫"篝火模式"。所有人像围着篝火一样围着一个不停变化的产品原型一起雕，没有图纸，没人指挥，代码不再归谁名下，大家看得见彼此的进度和错误，随时补位。这种方式听起来很理想主义。但数据不会骗人。Anthropic现在约3000人，年化收入将近300亿美元。人均接近1000万美元。今年二三月，Anthropic52天发了74次产品更新。Cl

就在刚刚，Andrej Karpathy宣布加入Anthropic了。他是谁不用多说。OpenAI最初六个创始成员之一。特斯拉Autopilot视觉团队的缔造者。斯坦福CS231n，全球学深度学习的人几乎人人刷过他的课。“vibe coding”这个词，是他造的，现在全世界程序员都在用。今年年初他发了条推说自己80%的代码开始交给AI Agent写了——第二天GitHub就有人根据他的理念做了项目，3个月拿了22万星。随手一句话，就能掀起一阵风。但更值得说的，是他这个人的选择轨迹。他不是那种待在一家公司慢慢升迁的人。每一次离开，都是因为觉得”下一个最重要的事情在别处”。2015年加入OpenAI，作为ChatGPT的早期核心作者之一，奠定了生成式AI的技术路线。2017年从OpenAI去Tesla，担任Autopilot视觉负责人，把神经网络大规模部署到车上，证明了真实世界数据的价值。2023年回OpenAI，踩的是ChatGPT爆发后能力落地。中间自己搞教育，踩的是AI普及。每一次，他都踩着技术范式转移的关键节点。现在他选了Anthropic。我之前谈过，AI竞争格局已经发生结构性变化，Anthropic今年估值已经压过OpenAI，成为人类历史上收入增长最快的公司、人均产值最高的公司、估值最高的私有公司。但估值反超不只是数字游戏。投资、股价这些是最直观的，但影响远不止这些，它引发的是一系列连锁反应。Karpathy 加入就是其中一个信号。最顶尖的人永远往最有势能的地方走。他不是普通的工程师跳槽，他去哪本身就是一个风向标。估值反超带来的人才流动，这才刚刚开始。 文章原文