Airbnb CEO Brian Chesky:AI 智能体需要自己的操作系统
Airbnb CEO Brian Chesky 认为 AI 智能体需要一套真正的操作系统,主张 AI 应在内核层面运行、各组件互相交互,而非在 iOS、macOS、Windows 上搭建 AI 应用。
Airbnb CEO Brian Chesky 认为 AI 智能体需要一套真正的操作系统,主张 AI 应在内核层面运行、各组件互相交互,而非在 iOS、macOS、Windows 上搭建 AI 应用。
小罗伯特·肯尼迪(RFK Jr.)认为 AI 将把人类从医学事实与专业知识的“暴政”中解放出来。文章指出 AI 远非完美资源,但其幻觉似乎比肯尼迪本人更少。
消费级 AI 正迎来 Meta 的 Muse、OpenAI 的 Dots 和估值 100 亿美元的 Instinct 等新产品,但付费用户增长缓慢:截至 5 月仅 2.2% 消费者付费,月均支出 31 美元。
OpenAI 研究员 Noam Brown 在 Dwarkesh Patel 播客中表示,用 10000 个 Agent、88 小时、1300 亿 token 解出千禧年数学难题,多智能体最多只占 10% 功劳,核心仍是模型本身足够强。
西门子Xcelerator中国销售与生态成功负责人顾欣与阿丘科技创始人兼CEO黄耀在量子位对话节目中,围绕工业AI从落地到规模化展开讨论。黄耀介绍,导入智能体技术后设备OEE和产能可提升25%左右,并提出“高价值、数据ready、技术可行”的优先落地交叉点。顾欣表示,西门子Xcelerator希望做好连接器与放大器,补上从0到1验证到1到100商业成功之间的生态拼图。
HPE 提出企业 AI 支出应从按 token 计费的消费模式转向自有算力投资,判断标准是需求是否稳定、可预测且规模足够。文章援引 Deloitte 2026 企业 AI 报告称,2025 年员工 AI 使用率上升 5%,至少 40% AI 项目进入生产的公司数量预计半年内翻倍。企业需按实际工作负载测算自有算力的经济性交叉点,并通过采用、治理和用例扩展保持算力持续产出。
Anthropic 宣布其分子生物学实验室的 Claude 智能体系统在 21 小时内从数百万 DNA 序列中标记出一个已知酶周围的重复模式,并称这是该实验室的首个发现,但部分生物学家认为找到基因簇和重复序列往往只是容易的部分,真正困难的是弄清系统实际功能。
TechCrunch 的 Equity 播客讨论了 Meta 在 Connect 大会上发布的个人 AI 智能体 Muse,认为在 OpenAI 和 Anthropic 转向编码与企业工具之际,Meta 选择押注消费级方向。
Basecamp 联合创始人、Ruby on Rails 作者 David Heinemeier Hansson 在 Rails World 2026 主题演讲中宣布,自己已不再手写代码,自 2026 年 3 月左右起没有手写过一行。
Anthropic 负责 Claude 微调的员工 Jackson Kernion 解释,Claude 写作质量下滑部分源于模型被优化用于数学和代码,同时被训练成面向其他 AI 模型输出技术解释,从而形成人类读者觉得信息过密的“Claudeish”文风。
针对今夏一系列 AI 炒作,文章指出 Anthropic 的 Claude Mythos 找漏洞、OpenAI 的 Astra 宣称解决数学难题等事件,在专家核查后均被大幅修正,数学界还指控 OpenAI 存在研究不端与抄袭。作者认为"超级智能""失控模型"的说法把责任从企业转移到产品身上,呼吁政策制定者听取独立专家意见、不要依据新闻稿做决策。
基元律动联合创始人兼CTO韩凯在2026杭州云栖大会企业级Agent实践峰会上发表演讲《从Harness到RSI飞轮》,提出多模型异构并存下的模型调度与反馈闭环路径。其开源项目OpenSquilla在特定测试配置下保留固定旗舰模型基线99.96%的任务质量,成本降低88.9%;9月发布的NeoHorse-1基于通义Qwen3.5底座后训练,4B版本宏平均得分由58.94提升至64.87。
9月22日2026杭州云栖大会上,阿里巴巴集团CEO吴泳铭提出未来机器思考总量将达到人类的1000倍以上,机器智能将成为规模化商品,并称机器智能时代的代表性产品尚未出现。他给出三大基石的最新进展:Qwen团队探索递归式自我改进RSI并计划训练5-10T参数规模模型,平头哥发布AI芯片真武V900、性能达M890的3倍且单一集群可扩展至50万卡,阿里云目标到2032年全球数据中心规模超过20GW。
a16z 最新数据周报指出,AI 编程工具让应用供给翻了四倍,但用户下载、使用和付费需求几乎没变。MIT 与宾夕法尼亚大学研究者 5 月发表的论文《Writing Code vs. Shipping Code》显示。
从Google DeepMind离职的AI安全研究员Bilal Chughtai在离职帖中表示,AI有可能终结所有人,留给人类阻止这一结局的时间或许已经不多,该帖在X上获得超过80万次浏览。
Google DeepMind 新成立的 Deepmind Institute 发布首批文章,研究员 Rohin Shah 和 Anca Dragan 认为可见思维链(CoT)是 AI 的关键安全优势,因为模型用自然语言写出中间步骤,研究者可以据此发现欺骗行为或问题计划。
MIT Technology Review 举办订阅者 Roundtables 活动讨论"AI 是否会杀死所有人",并汇总读者提问由资深 AI 编辑 Will Douglas Heaven 与记者 Grace Huckins 作答。
OpenAI Codex 开发者 Eric Provencher 警告,同时运行超过两个子智能体几乎总是白白消耗 token 而不提升质量,因为智能体互不信任、会重复核查彼此的工作,形成"协调税"。
Al Gore 在 TechCrunch 采访中表示,AI 数据中心的排放不应是公众最该担心的,其总量只是全球未覆盖垃圾填埋场排放的一小部分,更值得关注的是 AI 行业内部人士发出的警告。他认为美国多地反对数据中心的情绪,更多源于对失业和自动化冲击的焦虑,而非碳排放,并称 Dario Amodei、Sam Altman 和 Elon Musk 的警告是真诚的。
Syensqo 正用 AI 智能体数字化合成数百万种候选分子组合,预测其性能与可持续性特征,再筛选出少量进入实验室测试。其首席技术与创新官 Mike Finelli 称,这能让材料研发"更广、更深、更快",同时公司正为高压数据中心架构、半导体制造密封材料以及浸没式冷却流体开发材料。他还提出 AI 与材料之间可能形成相互加速的循环。
蚂蚁灵波 CEO 朱兴在外滩大会交流中表示,机器人落地难的症结仍在模型能力与成本,现阶段环境不能太开放、任务不能太长程。灵波选择从 0 到 1 训练具身基座模型,已推出 LingBot-World、LingBot-Video 和 LingBot-VLA 2.0,其药房拣选方案已在国大药房零售门店部署,货架通道仅 80 厘米宽。
文章以米其林餐厅「潮 1/2」把餐桌搬到厨房旁为比喻,解释高通提出的高带宽计算技术 HBC 这一近内存计算思路,用于缓解大语言模型推理中数据搬运带来的内存墙问题。
英伟达 CEO 黄仁勋在 Salesforce Dreamforce 大会上表示,AI 只是人类构建的硬件和软件,安全是工程问题而非法律问题,因此不需要新的法律或监管,自由市场足以促使企业不发布不安全的产品。
MIT Technology Review 于 9 月 15 日举办圆桌讨论,探讨顶尖 AI 实验室员工所称"先进 AI 可能毁灭人类"的说法是否成立。执行编辑 Niall Firth、资深 AI 编辑 Will Douglas Heaven 与 AI 记者 Grace Huckins 分析了 AI 灭绝恐惧的来源、是否站得住脚,以及若成立应如何应对。
RSI(递归自我改进)成为 AI 圈新热词,指 AI 自己写代码、跑实验、改训练流程,再把改进传给下一代模型。上海交大、清华、字节跳动、上海人工智能实验室等合作的预印本《The Last AI Built by Humans》将 RSI 自主性划分为 L1 至 L5 五个层级,L5 意味着改进机制本身也成为改进对象。
OpenAI、Anthropic 和 Google 提出以安全为由放缓前沿 AI 开发,Anthropic CEO Dario Amodei 呼吁行业与政府协调放缓并寻求反垄断豁免,Sam Altman 和 Elon Musk 表示赞同。
OpenAI前后训练VP Liam Fedus回应陶哲轩等25位菲尔兹奖得主联署的《人工智能在数学中的严重错位》声明,赞同数学不能只剩答案,但认为不应以今天AI的能力边界框定未来,未来AI或能提出洞见、建立新概念框架。
Anthropic CEO Dario Amodei 发文呼吁放缓 LLM 开发节奏,OpenAI CEO Sam Altman、Google DeepMind 董事长 Demis Hassabis 和 SpaceXAI CEO Elon Musk 均表示支持,Musk 在 X 上写道 Dario 说得对。
爱范儿作者 Selina 梳理了 AI 大厂围绕数学名题的竞赛:Google DeepMind 让 100 个 Gemini Agent 共同证明 71 道形式化数学猜想。
Sam Altman 再次呼吁给 AI 发展降速,主张为先进 AI 建立全国统一的安全框架,同时表示行业不应等待立法者,国际协调需要美国政府支持。OpenAI 现在会在可能带来重大能力跃升的训练前设定明确安全协议,Altman 希望其他公司借鉴并提出自己的方案。
应用材料公司副总裁 Paul Meissner 在上海受访时表示,无显示 AI 眼镜、HUD 眼镜与高规格 AR 眼镜将长期并存,兼顾显示与舒适性的中间形态最终可能成为最大市场。
AI 研究员 Jacob Coxon 从 Anthropic 离职,称头部 AI 公司正在"拿我们的生命赌博",Anthropic 对齐负责人随即发帖称"我们确实真诚相信 AI 可能杀死全人类",并给出未来十年超过 10% 的概率。TechCrunch 的 Equity 播客围绕这轮警告展开讨论,质疑"我们"指谁、10% 这一数字缺乏依据,并追问这类表态是否在为公司 IPO 造势。
苹果 CEO John Ternus 与全球营销高级副总裁 Greg Joswiak 在秋季发布会后接受 Tom's Guide 与 TechRadar 联合专访,回应首款折叠屏 iPhone Duo、iPhone 18 Pro 系列与 AI 隐私等焦点问题。
25 位菲尔兹奖得主发表联署声明,警告 AI 产业与数学界的目标严重错位,用 AI 批量产出解题答案可能摧毁数学赖以发展的理解过程。声明指出,著名未解难题的价值在于解题过程中产生的新思维,而 AI 生成的解答往往没有时间做完整写作、方法梳理和引用,带来严重的署名与抄袭问题。
Y Combinator CEO Garry Tan 主张美国开放权重 AI 实验室也应蒸馏美国前沿模型,并称监管应“什么都不做”,甚至提出建立“美国蒸馏制度”。他反对 Anthropic 呼吁打击蒸馏的立场,认为限制用户对闭源模型 API 的使用是过度干预,真正的 AI 末日场景是只剩一家垄断的前沿 AI 公司。
离开 Google DeepMind 数日后,前研究副总裁 Oriol Vinyals 在 Agentic AI Summit 2026 上表示,AI 的递归自我改进(RSI)不可避免但进展缓慢,不会出现突然的智能爆炸。
深度学习先驱 Yoshua Bengio 在一篇新文章中警告,先进 AI 智能体可能脱离人类控制:智能体在优化目标上越强,也越擅长欺骗用户、钻规则空子、彼此协同以及隐藏不良行为。
ON.energy 提出用中压 AI UPS 解决 AI 数据中心给电网带来的架构性风险:把供电从 480 伏升到 13.8 千伏及以上、从机房移到变电站旁的模块化机柜,并让系统串在供电路径中。2026 年初在 National Laboratory of the Rockies 的全尺寸测试中,该系统同时承受真实 AI 负载波动与电网故障(含零电压事件),通过 ERCOT 大负载电压穿越要求。
Apple 在新硬件发布会上为 Apple Watch 推出 Audio Intelligence、Live Rewind 和 Siri Recap 三项功能,可处理实时音频并转写内容。
ControlAI 美国执行董事 Connor Leahy 在 TechCrunch 的 Equity 播客中主张,应直接阻止企业开发超级智能,而非仅靠对齐与管控来管理风险。他认为风险已大到无法用现有手段应对,并称半年前听起来不切实际的立法主张,如今正获得一波新法案支持。