Demis Hassabis 罕见预判:AGI 不是算力问题,真正的瓶颈在这里
当几乎所有人还在讨论更大的模型、更长的上下文窗口时,Demis Hassabis 在 YC 的舞台上泼了一盆冷水:这些都不足以通向 AGI。他直言,真正关键的问题至今无人解决,而且可能会在你正在做的创业项目中途突然出现。
当几乎所有人还在讨论更大的模型、更长的上下文窗口时,Demis Hassabis 在 YC 的舞台上泼了一盆冷水:这些都不足以通向 AGI。他直言,真正关键的问题至今无人解决,而且可能会在你正在做的创业项目中途突然出现。
如果你还以为“做AI应用”等于调模型参数,这场来自Google DeepMind的演示会让你彻底改观。Paige Bailey用一小时,把多模态模型、AI Studio、世界模型和一键部署串成了一条几乎不用写代码的生产线。
Google DeepMind 悄悄干了一件“反直觉”的事:没有堆参数、没有锁生态,却用 Gemma 4 把开源模型直接送进榜单前六。从 31B 多模态到能跑在设备端的小模型,这次更新释放了一个强烈信号——下一轮 AI 竞争,不再只属于巨无霸模型。
GPT‑5.5(内部代号 Spud)终于来了,但它没有用“智商碾压”震撼所有人。恰恰相反,这次测试最反直觉的发现是:你几乎感觉不到它变了,可一旦算清成本、放进真实工作流,它可能正在悄悄改变 AI 从业者的竞争方式。
当所有排行榜都在狂飙,Peter Gostev却当众泼了一盆冷水:模型变强了,但在“拒绝胡扯”这件事上,进步几乎停滞。更残酷的是,新模型有时还不如小模型。这场演讲用一个看似荒谬的基准,戳穿了我们对AI能力的集体幻觉。
一次凌晨2点到6点的对话,让小米大模型负责人罗福莉彻底改观:AI 已经不只是“能聊”,而是开始替人工作、改变研究节奏。OpenClaw 发布后,她意识到,一个新的技术范式其实已经悄悄发生。
如果你还沉迷于“跑最新、最大的模型”,那 AIE Miami 第二天的内容可能会让你坐立不安。从 agentic coding 的心态转变,到推理延迟的真实代价,再到 Cursor、AutoGPT 背后的产品哲学,这一天的共识只有一个:AI 工程正在彻底换玩法。
一周前发布的Gemma 4,没有靠更大的参数震撼行业,却用“完全离线、跑在手机上、Apache 2开源许可”这三件事,重新定义了什么叫真正可用的开源大模型。这不是一次常规更新,而是一种路线选择。
YC 最新一期《Light Cone》抛出一个让人坐不住的判断:机器人不是慢慢变好,而是刚刚跨过一个临界点。成本在塌陷、模型在统一、数据在重组,最重要的是——机器人第一次开始遵循我们在 AI 软件世界里熟悉的 scaling 逻辑。
如果你还以为AI赛道的主角只有OpenAI,这条消息可能会让你愣住:Anthropic的年化收入已经冲到30亿美元,并在统计口径上反超OpenAI。更关键的是,这不是一次偶然爆发,而是一整套商业、算力和客户结构同时拐点的结果。