

> 当顶级AI掌门人哈萨比斯抛出最快三年内实现通用人工智能的激进预测时，狂热的市场更应保持冷思考。剥离耀眼的公关话术，这种急迫的时间表缩水掩盖的不仅是大模型技术撞墙期的焦虑，更是巨头间为了锁定算力与资本而展开的危险博弈。

## 时间表缩水掩盖的融资与预期管理

科技巨头高管对未来的预测，从来都不是纯粹的学术探讨，而是服务于当下企业战略的预期管理工具。回顾过去两年，从十年到五年再到如今的三年，AGI到来的倒计时被不断人为拨快。这种言论的密集出现，本质上是因为当前生成式AI的商业化闭环尚未完全跑通，而研发成本却呈现出指数级飙升的态势。

为了维持资本市场对天文数字般AI投资的耐心，企业必须不断描绘一个近在咫尺、能够一劳永逸解决所有问题的AGI乌托邦。通过缩短时间预期，DeepMind不仅是在向华尔街展示其技术研发的加速度，更是在向内部研发团队和外部算力供应商施压。这是一种典型的自我实现预言策略，试图通过极端的愿景来虹吸全球最顶尖的人才与最稀缺的GPU资源，进而在这场不能输的军备竞赛中占据舆论高地。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 被刻意忽略的物理与数据双重撞墙期

然而，狂热的预测无法掩盖冰冷的技术物理法则。当前基于Transformer架构的大语言模型，其能力涌现高度依赖于数据规模与算力堆叠的扩大定律。但这个定律正在遭遇现实的引力。互联网上高质量的人类文本数据即将被消耗殆尽，单纯依靠合成数据进行自回归训练，已经被证明容易陷入模型崩溃的死循环。

核心隐患　业内极少在发布会上提及能源危机。训练并维持一个真正的AGI运转，其电力消耗可能等同于一个中型国家的用电量。在核聚变或常温超导等底层能源物理技术取得突破之前，现有的电网基础设施根本无法支撑三年后AGI全面降临的算力需求。将实验室里特定任务的分数超越人类，等同于在复杂物理世界中具备通用智能，这本身就是一种危险的偷换概念。
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## 监管达摩克利斯之剑下的狂奔

除了技术与物理瓶颈，急于在三年内冲刺AGI还会带来前所未有的合规与伦理黑洞。当模型的能力迭代速度远超人类社会的法律框架与伦理消化能力时，技术失控的风险便不再是危言耸听。巨头们在极速狂奔的同时，往往将数据隐私、版权争议以及模型产生的幻觉带来的社会性后果转嫁给公共社会承担。

一旦缺乏可解释性的黑盒模型被过早地赋予关键社会系统的决策权，比如金融交易或医疗诊断，其产生的灾难性后果将迅速摧毁公众对AI行业的信任。因此，面对三年AGI的宏大叙事，行业参与者与监管机构不应被带入巨头的节奏，而应更加严苛地审视其底层数据的合法性与安全对齐机制。真正的技术伟大，不在于速度的盲目攀比，而在于能否平稳、安全地跨越周期的低谷。

谷歌DeepMind预测AGI三年爆发背后的算力焦虑与资本逻辑



> 导语：伯克利发布ExploitGym基准测试，无情揭示了AI智能体在网络安全领域的真实能力边界。抛开厂商炒作的公关话术，全自动AI黑客的落地仍面临巨大的工程障碍与合规黑洞。

## 实验室里的数字兵器与真实的落地泥潭

当前的网络安全市场正被一种狂热的焦虑所裹挟：大大小小的初创公司都在兜售一种末日论调，声称基于大模型的AI智能体只需一条文本指令，就能如入无人之境般攻破企业内网。然而，加州大学伯克利分校最新发布的ExploitGym基准测试，像一盆冷水浇醒了处于公关幻觉中的行业。

数据不会撒谎。尽管AI在静态代码分析和CTF（夺旗赛）的沙盒环境中表现出了惊人的理解力，但当漏洞转化（Exploit）被放置到真实的、充满噪音的网络环境中时，智能体的表现可谓惨不忍睹。真实世界的攻击需要多步动态规划、对蜜罐环境的敏锐嗅觉以及对未知防御策略的即时绕过。目前的AI智能体在面对极度不确定的网络拓扑时，极易陷入“幻觉死循环”——它们不仅无法精准利用漏洞，甚至会生成带有严重逻辑错误的攻击脚本，直接导致目标系统崩溃而非被潜入。这种“莽夫式”的行动逻辑，在真实的红蓝对抗中毫无实战价值。

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## 被刻意掩盖的合规黑洞与伦理代价

更令人警惕的是，资本在吹捧“自动化红队”概念时，刻意回避了攻击型AI在现实世界中面临的巨型合规黑洞。与生成一段代码或一张图片不同，网络渗透是一个具有高度法律敏感性的行为边界测试。

关键争议　如果一个被授权进行内部渗透测试的AI智能体，因为大模型的不可解释性产生了执行偏差，意外瘫痪了医院的维生系统或是金融交易网关，谁该为此承担刑事责任？是编写系统指令的工程师，还是提供底层API的大模型厂商？在现有法律框架下，这种权责界定是一片完全的空白。当企业引入所谓的“全自动安全智能体”时，他们买入的不仅是安全防护的护盾，更是一颗随时可能引爆自身法务灾难的定时炸弹。

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## 矛与盾的真实较量 拒绝对AI能力的过度祛魅

必须清醒地认识到，AI并非万能钥匙。ExploitGym的出现，其核心价值不是为了证明AI毫无用处，而是为了建立一个科学的标尺，刺破安全厂商为了卖货而制造的恐慌泡沫。

在未来五年内，AI智能体不会成为完全自主的“赛博终结者”，其务实的定位依然是人类白帽黑客的“高级副驾驶”。它擅长处理枯燥的资产盘点和海量日志的初步筛选，但发动致命一击的扳机，必须、也只能由人类的直觉和经验来扣动。行业需要的不是盲目崇拜数字兵器，而是重建对技术边界的敬畏。

刺破AI黑客神话 漏洞转化为真实攻击的隐性壁垒



> 谷歌全新升级大模型推理计费策略，通过引入弹性折扣、极致响应与缓存计费等多维矩阵，精细化匹配不同商业场景的算力诉求，助力企业实现成本与效率的最优解。

## 精细化分层满足多样算力诉求

谷歌近期对其基础核心模型 API 的计费结构进行了大幅度革新，旨在更精准地贴合开发者在不同部署阶段的真实推理诉求。本次升级摒弃了单一的计费模式，转而构建了包含标准、弹性、优先、批量和缓存版在内的全方位服务矩阵。

在这一系列更新中，标准档位继续充当着稳定可靠的基础基石，为常规业务提供稳定支撑。而最具创新意义的弹性档位，则巧妙利用了系统非高峰时段的闲置算力资源，为用户提供高达五折的费率优惠。该模式的执行延迟区间被设定在 1 至 15 分钟之间，彻底打破了传统即时响应的成本壁垒，为时间敏感度较低的后台任务提供了极佳的降本方案。

## 批量处理与缓存策略重塑数据流

面对企业级用户日益庞大的数据吞吐需求，批量档位同样拿出了标准费率五折的诚意。该选项的响应宽限期最长可达 24 小时，这在进行海量文献检索、大规模市场数据清洗时，能够将企业的底层算力开销降至最低。

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缓存计费版块的引入同样具有行业风向标意义。系统将严格依据缓存的词元总量与实际存储时长进行阶梯计费。对于那些需要频繁拉取固定复杂指令的客服机器人系统、长视频语境分析以及超大文档集的持续问答场景，这一机制能够避免冗余计算，大幅度提高整体架构的运行能效。

## 毫秒级响应确保关键业务不掉线

针对金融交易监控、实时反欺诈系统以及高敏度智能助手等对延迟零容忍的场景，谷歌特别推出了优先档位。虽然其定价上浮了 75% 至 100%，但平台承诺提供毫秒到秒级的极限响应控制。官方强烈建议对高并发和低延迟有严苛要求的核心业务线采用此档位，以确保终端应用在复杂网络环境下的流畅度和极速体验。

通过这一系列商业化路径的重新梳理，大型科技企业与初创团队都能在此次计费矩阵中找到最契合自身财务模型的算力配置方案。

谷歌优化Gemini计费矩阵 弹性与优先分层重塑商业化路径



> 今日AI界风起云涌：Tahoe Bio利用AI解码生命奥秘，剑指癌症研究新突破；Anthropic则将AI利刃伸向金融界，推出能直连Excel的Claude，解放分析师；同时，国产模型DeepSeek在股市交易中一举夺魁，展现强大实力；Mistral AI、MiniMax也分别发布新平台与模型，竞逐企业级应用与智能体赛道；而在消费领域，Fitbit和谷歌地球则将AI融入健康与地理探索，让尖端技术走入日常生活。

## AI化身生命解码器，Tahoe-x1模型加速癌症研究革命

Tahoe Bio公司发布了参数量达30亿的AI模型Tahoe-x1，该模型采用Transformer架构，能解析基因、细胞与药物间的复杂关系，标志着AI在生命科学领域从辅助工具迈向生命系统建模引擎，有望加速癌症靶点发现和个性化疗法的研发。

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## Mistral AI 亮剑企业市场，推出 Studio 平台简化应用开发

Mistral发布AI Studio平台，旨在借助其强大模型，赋能用户快速部署AI应用，支持企业大规模构建、监控和管理AI，助力其完成从概念验证到企业级生产的战略转型。

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## 告别繁琐数据处理，Anthropic 发布金融版 Claude 直通 Excel

Anthropic发布金融版Claude，旨在解决金融从业者数据搬运和重复建模的痛点。新功能核心包括Excel原生交互插件、实时全球金融数据源连接和投行级AI代理技能。通过基于Sonnet 4.5模型的Excel插件，可实现数据自动化处理，让Claude成为“分析师第二大脑”，有望将分析师的工作负担减轻80%。该功能目前正面向企业客户进行测试。

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## 国产AI模型DeepSeek炒股夺冠，年化回报率远超GPT

中国自主研发的DeepSeek模型在香港大学主导的人工智能交易实验中，凭借10.61%的年化回报率，显著优于GPT等国际顶尖AI模型及纳斯达克100指数，有力证明了AI在无人值守股市交易领域的巨大潜能。

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## 你的腕上AI私教，Fitbit 推出 Gemini 健康教练

Google将推出基于Gemini大模型的AI“健康教练”功能，为Fitbit Premium订阅用户提供全天候个性化健身、睡眠和健康指导，该功能将于明起在美国安卓用户中预览开放，并将随后登陆iOS平台，旨在通过动态适应能力超越传统预设方案的局限。

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## 为智能体而生，MiniMax 发布 M2 推理模型实现高速响应

MiniMax发布新一代开源推理模型M2，专为智能Agent设计，采用2300亿参数的混合专家架构，每次推理激活100亿参数，实现了每秒100个token的惊人速度，尤其适合实时交互场景。

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## 与地球对话，Google Earth 集成 Gemini 实现自然语言地理分析

谷歌在其Earth平台引入Gemini大模型，用户能通过自然语言对话进行地理推理，识别风暴、分析干旱，该功能结合了地理空间推理模型、天气预报、卫星图像及人口数据等AI能力，显著提升了交互效率。

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每日AI资讯1028：AI深入垂直领域，从金融交易到生命科学全面开花

> 在人工智能快速发展的浪潮中，不断有新的概念和技术涌现，试图突破现有模型的局限。近日，由知名 AI 研究者创办的 Sakana AI 公司发布了一项引人注目的新技术——The Continuous Thought Machine (CTM)，即“连续思维机器”。这项技术旨在赋予 AI 模型更接近人类的“连续”思考能力，有望在复杂任务处理和实时决策方面带来显著提升。

## 一 传统 AI 的局限性：离散与片段

当前主流的 AI 模型，特别是大型语言模型，在处理复杂任务时往往表现出“离散”或“片段化”的特点。它们在生成文本或执行指令时，通常是基于当前的输入和已有的训练数据进行一步一步的预测和输出，缺乏一种持续、连贯的“思考”过程。

1.  **缺乏长程连贯性**

    在处理需要长期规划、多步骤推理的任务时，传统模型有时难以保持逻辑上的连贯性，容易出现前后矛盾或遗漏关键信息的情况。

2.  **对即时输入的依赖**

    模型的输出很大程度上依赖于当前的输入提示，当任务复杂或需要持续交互时，模型的表现可能会受到限制。

## 二 连续思维机器 (CTM) 的核心理念

Sakana AI 提出的 Continuous Thought Machine (CTM) 技术，旨在解决传统 AI 的这些局限，赋予模型一种更加“连续”和“整体”的思考能力。

1.  **模拟“连续”的思维过程**

    CTM 的核心思想是让 AI 模型能够像人类一样，在处理任务时保持一种持续的内部“思考”状态，而不是简单地对输入做出反应。这种“思考”过程可能是模型内部信息的流动、整合和优化。

2.  **增强内部状态的维护**

    CTM 可能通过改进模型的内部架构和算法，使其能够更好地维护和更新内部状态，从而在处理连续的任务或信息流时保持连贯性。

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## 三 CTM 的潜在技术实现

虽然具体的实现细节尚未完全公开，但可以推测 CTM 可能结合了多种先进的 AI 技术。

1.  **改进的循环神经网络或 Transformer 变体**

    CTM 可能在传统的循环神经网络 (RNN) 或 Transformer 模型的基础上进行改进，使其能够更好地处理序列信息并维护长期的依赖关系。

2.  **引入外部记忆或知识库**

    为了支持连续的思考过程，CTM 可能结合外部的记忆模块或知识库，让模型能够随时访问和利用相关信息。

3.  **强化学习或自监督学习**

    CTM 的训练可能利用强化学习或自监督学习方法，鼓励模型在处理任务时发展出更有效的内部“思考”策略。

## 四 CTM 的潜在应用前景

如果 CTM 能够成功实现其设计目标，将在多个领域带来显著的应用价值。

1.  **更自然的对话系统**

    CTM 有望让 AI 对话系统更加连贯和智能，能够更好地理解上下文、跟踪话题并进行多轮深度交流。

2.  **复杂任务的自动化处理**

    在需要多步骤规划、决策和执行的任务中，例如自动化流程、机器人控制等，CTM 可以提供更强大的支持。

3.  **实时决策与响应**

    在需要快速、连续决策的场景，例如金融交易、自动驾驶等，CTM 有望提高 AI 的响应速度和决策质量。

4.  **增强创意生成能力**

    连续的思维过程也可能有助于 AI 生成更具创意、更具整体性的内容，例如长篇故事、音乐作品等。

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## 五 总结与展望

Sakana AI 推出的 Continuous Thought Machine (CTM) 代表了 AI 领域一个令人兴奋的新方向。通过赋予 AI 模型更接近人类的“连续”思维能力，CTM 有望突破现有模型的局限，在复杂任务处理和实时决策方面实现新的突破。虽然这项技术仍处于早期阶段，但其核心理念和潜在应用前景都值得我们持续关注。未来，我们可以期待看到 CTM 如何改变我们与 AI 交互的方式，并为人工智能的应用带来新的可能性。

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