Show Notes
今年2月，Sam Altman用一场48小时的表演，从"兄弟公司"Anthropic手里截走了五角大楼的AI合同。Anthropic CEO达里奥宁可被扣上"国家安全供应链风险"的帽子也不妥协，Sam却一边发推力挺一边暗中签约。 这不是一次简单的商业竞争。当我们把IPO倒计时、十年撒谎的行为模式、以及Karen Hao《AI帝国》中揭露的行业结构拼在一起，你会看到一个更大的图景——我们对AI的那种"一边焦虑一边依赖"的割裂感，不是偶然的，是被设计出来的。 本期从一个商业截胡讲起，经过一本书的结构分析，最终落回到每一个普通人身上：你的ChatGPT温柔接住你的背后，有人在承受什么？好的AI到底长什么样？ 最重要的是，希望所有人都可以看清焦虑背后的设计，打破它，把注意力关注在我们自己身上。 🕐 章节 01:21 开场 - 一边害怕AI一边依赖AI，这种割裂感从哪来的？ 03:44 Anthropic和五角大楼 - 两年两亿美元的军方合同，Palantir那期一笔带过的"Anthropic被踢出项目"到底发生了什么 05:02 Claude的两条红线 - 不能用于自动化武器、不能用于国内大规模监控。只有两条，但五角大楼一条都不想留 06:08 达里奥硬刚 - 五角大楼给了3天最后通牒，达里奥提前一天就公开拒绝："我不玩了" 07:24 "天使"Sam Altman - 就在达里奥硬刚的同一天晚上，Sam发推力挺Anthropic、抵制五角大楼霸凌 07:41 总统发帖威胁 - 最后通牒一过，Anthropic被扣上"供应链风险"标签，等于在美国商业圈被判了死刑 10:34 4小时截胡 - 当天晚上Sam宣布接盘。距离Anthropic被踢出局，仅仅过了4个小时 12:03 纽约客揭真相 - Ronan Farrow一年半调查、采访100多人：Sam和五角大楼至少提前两天就在谈了 15:41 红线 vs 便利贴 - Anthropic的红线写进模型大脑，OpenAI的红线像贴在脑门上的一张便利贴 16:59 Anthropic反击 - 把政府告上法庭，联邦法官用"奥威尔式的荒谬"定性这次打压 18:55 QuitGPT运动 - ChatGPT卸载量暴涨295%、一星评价暴涨775%，Claude冲上App Store榜首 20:17 Sam翻车的AMA - 公开道歉、开AMA有问必答，结果没人问问题，全是骂他的 21:41 核心问题 - 8500亿估值、250亿年收入，为什么要花这么大代价抢一个2亿的零头合同？ 22:26 第一层：倒计时 - 软银400亿贷款12个月到期、亚马逊350亿条件投资、OpenAI一年烧170亿现金、2030年不会有正的现金流。上市迫在眉睫。 25:23 2亿是敲门砖 - 五角大楼机密资质 + 同一天亚马逊500亿合作，他不是在抢2亿，是在为上市铺垫 26:09 开源节流 - 砍Sora（日烧1500万）、塞广告、砍迪士尼合同，所有动作指向一件事：赶工上市 28:52 第二层：习惯 - 达里奥200多页从未公开的日记，记录了Sam每一次不诚实的实时证据 31:16 三份独立证词 - 达里奥的日记、Ilya的秘密备忘录、Paul Graham的一句话："他一直在对我们所有人说谎" 32:17 两种特质 - "游走于事实之外"——强烈的讨好欲 + 对欺骗后果完全无所谓，几乎不可能并存却集于一身 34:09 如果Sam消失了 - 2023年董事会赶他下台，5天就回来了。不是人的问题，是结构需要这样一个人 34:36 Karen Hao - MIT科技评论前高级AI编辑，被OpenAI拉黑五年，300场采访写出NYT畅销书+NBCC获奖作品 36:16 帝国公式 - Sam最爱的书是《拿破仑的思想》——"自由平等博爱"如何变成控制工具 37:27 六次变脸 - 同一句"造福全人类"，从2015到2024被解释了六种完全不同的意思 39:18 帝国的代价 - ChatGPT一次查询=10倍Google搜索的电。被整合的资源：人才、钱、电力、水、矿产、廉价劳动力 41:11 Okinyi的故事 - 肯尼亚人，时薪1美元，每天审核最黑暗的内容，用于训练ChatGPT安全过滤器，妻子带着孩子离开了他 44:21 Te Hiku的故事 - 新西兰毛利人用310小时社区录音做出86%准确率的语音识别，OpenAI同类产品用了68万小时 47:22 回扣开场 - "一套足够庞大的系统，一边让肯尼亚人承受最黑暗的折磨，一边在APP里温柔地接住你" 48:59 魔法崩塌 - "一旦一个程序被揭开面纱，它的魔法就会土崩瓦解"——希望这期节目帮你拆掉一点点那个魔法 📱 进听友群 添加微信号：cliu21，备注“跨域请求”。
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AI 末日论 | AI 减速 | Jacob Coxon | Hugging Face 入侵事件 | Dario Amodei | 黄仁勋 | METR | 监管俘获 | 纳维-斯托克斯 | 陶哲轩 | DeepSeek 算子 | Sam Altman | 马斯克 | Hinton | All-In Podcast | 千禧年难题 | 开放安全 AI 联盟 | RSI 递归自进化 | 智谱 GLM | 我不得不把才华埋葬在昨天 🎧 本期简介 伦敦一场上千人参加的 AI 展望会上，一位听众突然站上凳子，打断了台上嘉宾的分享：AI 有 10% 的概率在十年内杀死所有人，我们当中有谁对这件事有发言权？你们真的觉得，这就是我们愿意被带进去的世界吗？保安已经走过来准备请她离场，现场却响起了掌声。 “10% 的概率”是从哪儿来的？9 月 8 日，OpenAI 宣布用一万多个 AI 智能体、88 个小时，解出了千禧年难题之一的纳维-斯托克斯问题。几个小时后，在 OpenAI 和 Anthropic 都做过预训练研究的 Jacob Coxon 发帖宣布辞职，说造 AI 的这些人真心相信，AI 可能在这个十年内让人类灭绝。Anthropic 对齐团队负责人 Evan Hubinger 转发附和，Hinton 也说 10% 这个数字并不离谱。再往前，7 月 OpenAI 内部测试中的几百个智能体，为了找到测试答案，入侵了 Hugging Face 的服务器；事后分析攻击日志时，Claude 拒绝帮忙，最后是国产开源模型 GLM 帮着收拾了残局。 都这样了，为什么还不慢下来？Anthropic CEO 达里奥（Dario Amodei）发博客呼吁控制前沿 AI 的发展节奏，奥特曼和马斯克罕见地一起点头。可没过几天风向就变了：David Sacks 说你们真觉得危险，现在就可以自己停；马斯克留言说“seems like a setup”；黄仁勋在 All-In 大会的台上接到特朗普的电话，第二天又在 Dreamforce 上说，安全是个工程问题，出了问题自己解决，不要拉着全行业减速。我们顺着这些争论，看看第三方评估机构 METR 的调查是否真的客观中立，OpenAI 为什么说今年不上市了，正在冲刺 IPO 的 Anthropic 又为什么被怀疑在搞“监管俘获”。 公司和 CEO 们在吵，代价却已经落到具体的人身上。研究同一方向的数学家，眼看 OpenAI 用很相似的方法抢先公布结果，还卷进了一场署名风波；二十多位菲尔兹奖得主联名发声之后，OpenAI 又一口气放出 700 多篇数学论文。DeepSeek 的算子工程师刘胜与（intlsy）写下《我不得不把才华埋葬在昨天》：他明知道自己的算子写得越好，新模型就进步越快，自己也越早被取代，却还是想把它写到最好。 🧩 概念解释 人物 Jacob Coxon：曾在 OpenAI 和 Anthropic 做大模型预训练研究，9 月 8 日从 Anthropic 辞职，并连发多条帖子，指责两家公司拿人类的性命做赌注；本期的故事从他说起。
Sanjay Ghemawat | MapReduce | 谷歌技术史 | 三驾马车 | 大数据 | 分布式系统 | 比特翻转 | 神经网络 | TPU | Gemini | 谷歌搜索 | 谷歌广告 | 谷歌翻译 | ChatGPT | 聊天机器人 Meena 🎧 本期简介 2026 年 8 月的一天工作日下午，谷歌内部一个平时容纳 300 人的咖啡馆，涌进了 1500 位同事，来送别一个在谷歌写了 27 年代码的程序员。晚上，他照常去上瑜伽课、踢足球，回家后又一条条回复告别消息，直到凌晨两点半。 这位程序员叫 Jeff Dean。作为同行，我早就听过他的名字，也用过他参与开发的技术，但真要介绍他，却说不出个所以然。这次从他的离职消息往回查，我才发现，搜索、大数据、机器学习，这些年学过、用过的东西，竟然有这么多能追到他和同事们的工作里。 这期就顺着他的告别信，把时间倒回早年间的谷歌，来看看这位工程师帮助谷歌做大做强的。我们会认识他的长期编程搭档 Sanjay Ghemawat，看他们怎样在修故障、抠性能、反复重写系统的日常里，做出后来影响整个行业的工具。我们也终于能知道那些“编译器不警告 Jeff Dean，是他警告编译器”的段子是怎么来的了。 当然，工程师的成就之外，Jeff 还有管理者需要面对的争议：最为谷歌 AI 的领导人，聊天机器人为什么迟迟不发布，以至于让谷歌在 AI 竞争中错失良机，被 ChatGPT 抢先一步？研究人员的论文和公司的利益发生冲突时，该怎么办？我想借这一个多小时，聊聊这位“伟大的程序员”。 🎙️ 推荐播客 推荐我们的友台：《科技这碗饭》，主播是八十只耳朵，也就是节目里提到的耳朵老师。 我们两档节目这次同步发布，一起从两条线聊谷歌：《跨域请求》沿着 Jeff Dean 的经历，聊他做过的技术、他的编程搭子，以及那些具体的工作现场，是如何成就了今天的谷歌；耳朵老师则在新一期《谷歌AI风云15年：诸神黄昏——发明未来的人为何错过未来？》里，顺着这次谷歌 AI 大洗牌，聊聊谷歌 AI 的前世今生。如果这期还没听够，欢迎去听这期节目，把这段故事拼得更完整一些。 🧩 概念解释 本期人物 Jeff Dean（杰夫·迪恩）：本期主角，1999 年加入谷歌的软件工程师，谷歌的 30 号员工，参与开发搜索、大数据和机器学习系统，后来领导 Google AI，并担任过谷歌首席科学家。
永久底层阶级 | Claude Fable 5 | token 打表计费 | AI 失业 | AI 焦虑 | 贫富差距 | 瓦特蒸汽机 | 卢德运动 | 恩格斯停顿 | 铁路之父史蒂芬森 | 托马斯·库克 | 卡内基 🎧 本期简介 做这期播客是来自于最近一段时间我被 AI 裹挟过程中的思考。我算了某一周我的 token 用量，按照 Claude Fable 5 的 API 价格（假设缓存全部未命中），可能超过 9000 美元。 看着这个数字我沉默了：当模型能力越来越强但是也越来越贵，只有大公司和富裕的用户（那得多富裕）才能用得起，普通人会不会因此掉进一个难以翻身的循环？ 《纽约时报》一篇文章给这种担忧命名：永久底层阶级。意思是当大模型能力全面超越人类能力，一部分人的工作被完全接管，这部分人会因为失去竞争力而迅速向下层阶级滑落，被永久锁死在底层阶级。 今天的 AI 变革在很多地方跟过去的工业革命都很相似。于是我就翻遍历史，尝试找找答案。 当年瓦特蒸汽机同样昂贵，甚至按量收费这个模式250年前就有了。手摇织工也曾是上一轮自动化的受益者，却在动力织机成熟后，看着周薪从 21 先令一路跌到 5 先令。合法请愿、投票、结社和罢工的路被堵住后，工人砸毁机器，卢德运动最终遭到军队和死刑镇压。 工业革命留下的也不只有坏消息。制度改革最终带来了工时限制、童工保护、工会合法化、公共教育和更广泛的选举权；乔治·史蒂芬森从一个文盲矿井工人，靠自学成为了铁路之父，带领人类进入铁路时代；家境贫寒的托马斯·库克，不懂技术，但是把铁路、真实的需求、组织活动的能力，开辟出了旅游业，创立了 Thomas Cook 集团；安德鲁·卡内基一家则及时离开被动力织机挤压的行业，找准时机投身变革时期的上升行业，最终卡内基成为钢铁大王。历史没有保证每个人都能翻身，但它留下了普通人换位置、找入口的具体路径。 🧩 概念解释 打表计费（usage-based pricing）：不按固定月费购买无限使用权，而是根据实际调用量结算，类似水表或电表；大模型 API 按输入和输出的 token（模型处理文本的计量单位）分别计价。
人怎么能捅这么大篓子 | 苹果泄密 | iPhone 18 Pro | 塔塔集团 | World Leaks | 勒索即服务 | WannaCry | Gizmodo | 印度制造 | 华强北 | 供应链安全 | HBM 🎧 本期简介 2010年，一名苹果工程师把尚未发布的 iPhone 4 原型机落在加州酒吧里。苹果为追回这台手机惊动警方和检方，把捡手机的人送上法庭，还让买下并拆解手机的科技媒体 Gizmodo 遭到搜查和四年封杀。16 年后，黑客组织 World Leaks 声称把从苹果印度供应商塔塔电子窃取的 630GB 文件挂上暗网，其中包括 iPhone 18 Pro 主板图、芯片资料、供应商清单和跌落测试照片。塔塔披露事件后，苹果始终没有公开回应。 这期节目从两次泄密事件，苹果的反差表现出发，回看苹果如何建立自己的保密帝国：由前美国国家安全局、联邦调查局等机构人员组成的新产品安全团队，华强北回购三万个 iPhone 5C 外壳，以及一份泄露的内部录音所说的“中国 40 家工厂每天安检 270 万人次”。苹果真正难以搬走的资产，是它与中国供应链磨合二十年形成的流程和纪律。 另一条故事线，是苹果从 2017 年开始的印度制造豪赌。关税、贸易战和 2022 年郑州工厂停摆，一步步把苹果推向印度；纬创工厂暴乱、富士康食物中毒和塔塔工厂大火，也没有让苹果踩下刹车。塔塔电子只用了几年，就从生产金属外壳的学徒，变成掌握多座工厂的核心代工商；与此同时，塔塔集团多个板块在四年间反复遭到勒索组织入侵。 节目还拆解了勒索产业的四轮变化：从 WannaCry 按电脑收赎金，到专攻管道、赌场和银行，再到偷走文件双重勒索，最后发展成“只偷不锁”和“勒索即服务”。World Leaks 不只向下游黑客出租工具、抽取佣金，甚至允许媒体提前 24 小时看料，把新闻曝光也变成谈判筹码。 如果你是苹果管理层，会公开批评塔塔、暂停塔塔的新订单，还是低调处理？节目用苹果在印度的产量、供应商结构和美国关税压力解释：2026 年的今天，苹果为什么几乎只能选择沉默；也讨论这场泄密造成的新成本，未来可能怎样影响每一个普通人。 🧩 概念解释 原型机（prototype）：为了开发、测试、评估或质量控制而制作的早期版本，不等于已经定型的量产商品。它可能只验证某一项功能，也可能已经非常接近成品；因此 2010 年那台 iPhone 4 的价值不在它能卖多少钱，而在它提前暴露了未发布的设计。参考：美国《联邦法规汇编》对原型机用途的界定。
AI同化 | 英仙座流星雨 | 硅谷AI焦虑 | 夏天仪式 | 观星 | 观鸟 | digital twin | 过暑假 | 真人状态 🎧 本期简介 我们一开始发明 AI，是想让机器更像人；但这期聊着聊着，问题反过来了：我们会不会正在慢慢变得更像 AI？写东西开始有“AI 味儿”，跟朋友聊天会冒出“上下文窗口”“涌现”这种词，遇到一点重复流程就想先做成 SOP。最吓人的地方不是 AI 变强，而是我们不一定能察觉自己什么时候被它改写了。 所以这一期《跨域请求》做了一次反向输出。CL 邀请两位老朋友小王和小李，一边从硅谷 AI 工作环境里的真实压力说起，一边把话题拽回夏天、流星、天台、瀑布、冰红茶、观鸟和打球这些“没什么用”的事情。它们没有效率、没法外包，也不一定能变成什么长期复用的工作流，但正因为如此，反而能把人从高密度信息流里捞出来。 节目里最反复出现的画面，是英仙座流星雨：在天目山开房车找观测点，在 Mauna Kea 拍银河，或者只是坐在山脚下看父母第一次用肉眼看到银河。流星本质上只是尘埃和碎片燃烧，但人站在星空底下，会自然地想到几百万年、几亿年的尺度，也就没那么想纠结今天那条消息、那个项目和那个新工具到底该怎么追了。 后半段更像一份成年人暑假清单：洗车、做柠檬冰红茶、在天台喝啤酒、用 3D 打印机做小鸟喂食器、看小鸟来阳台吃自助、在瀑布边听白噪声、打网球看到彩虹和飞机交错、追星、花艺班、夜里越野跑。它们共同回答了一个问题：如果 AI 已经越来越会替我们做事，人还可以怎样具体地、缓慢地、没效率地生活？ 🧩 概念解释 AI 同化：这期的核心说法，指人开始用 AI 的词、AI 的结构和 AI 的工作流来理解自己、表达自己，甚至安排生活。