大佬观点

Anthropic CEO Dario Amodei 发表博客指出，AI 以指数级速度发展——四年内模型从勉强写出一行连贯代码到编写主流 AI 公司的大部分代码，而政策制定周期却极其缓慢。Claude Mythos Preview 证明了前沿模型对网络安全构成真实威胁，可能冲击金融、关键基础设施和国家安全。Amodei 认为生物风险与 AI 自主风险即将接踵而至，呼吁全球重新审视监管、宏观经济、科学创新、国家权力和地缘政治五大领域。Anthropic 同日发布了前沿模型测试立法提案和就业替代政策框架，并承诺提供实质性资金支持。

“技能提炼”是一种知识转移方法，由前沿大模型（如 Opus 4.7、GPT-5.1、Gemini 3 Pro）负责撰写并优化标准化的 SKILL.md 流程文件。然后，本地运行的小模型（如 Qwen 35B、Gemma 26B）直接执行这些文件。此过程不同于压缩模型权重的知识蒸馏、训练权重的指令微调或检索事实的 RAG，其核心是提取并转移操作流程，让小模型按步骤执行，从而形成前沿模型作教师、小模型作执行者的循环。

谷歌 DeepMind 首席执行官德米斯·哈萨比斯预测，AGI 研发速度远超预期，最快可能在 2029 年至 2030 年前后出现。作为 AlphaGo、AlphaFold 的主导者，他认为当前 AI 智能体是未来更强智能的预演，随着多模态和自主决策能力成熟，三年内迎来 AGI 关键突破已非科幻。但他同时警示，全球社会对 AGI 到来的准备严重不足，必须提前建立规则与防护机制。

OpenAI CEO萨姆·阿尔特曼和Anthropic CEO达里奥·阿莫代伊均收回此前关于AI将摧毁白领就业的预测。阿尔特曼承认自己“错得离谱”，称入门级岗位被淘汰的影响并未如期出现；阿莫代伊则改口称自动化可能扩大人类工作内容而非消灭岗位。两家公司均据报道筹备今年IPO，估值各约1万亿美元。

Lemonade的CISO Jonathan Jaffe探讨了AI智能体时代的安全新挑战。他指出，AI对攻击者和防御者同样强大，但可被利用的漏洞窗口正在缩小，因为AI能更快地生成、审查和修补代码。为此，安全团队正向工程团队转型，例如Lemonade的安全部门均由工程师组成，并构建了包含智能体的内部AI平台。同时，每个智能体（单个终端上可能运行200到10000个）都需要被赋予身份，并在操作点由策略进行更复杂的管控，这超越了当前身份与访问管理系统的能力。

华为何庭波提出半导体新演进路径“韬（τ）定律”，以“时间缩微”（如逻辑折叠）替代“几何缩微”作为新指导原则。她表示，过去6年华为已基于此自主研发381款芯片。今年秋季将发布新的麒麟手机芯片，这是首个完整的“韬芯片”，其性能、集成度相比去年是“跳跃性”提升。

OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼承认，此前关于 AI 会消灭大量初级岗位的预测并不准确，AI 目前对白领初级岗位造成的短期冲击没有预想中严重。他称“我很高兴自己错了”，并表示在技术预测上大致正确，但在社会和经济影响方面“错得相当离谱”。奥尔特曼同时强调，即便担忧已被证明不准确，AI 企业仍应坦率讨论这项技术可能带来的影响。

社交媒体平台上的帖子内容正变得越来越相似。这种趋同现象可能意味着大量内容正在被AI生成或同质化处理，引发了人们对于内容原创性与人类独特视角的讨论。

在数据时代，数据重力是核心力量；而在智能体时代，智能体重力将扮演同样角色。智能体运行需要巨大算力，主要平台将激烈争夺以将其留在自家生态。平台上的智能体与数据越多，其智能体重力就越强。例如，Databricks在微软平台推出的某个功能，虽未明言此目的，却让用户更容易在Databricks中构建智能体，而非微软自家的Fabric。这可能使用户不知不觉间将高价值的智能体及数据工作负载迁移至该平台。因此，赢得并维持智能体重力，将成为智能体时代的核心竞争主题。

文章展望了截至2026年5月AI领域的动态。内容涉及 Gemini Flash 3.5 的发布、名为 Mythos 的新产品或项目、开源与闭源生态平衡（open-closed balance）的讨论、美国开源力量的显著增长（America's open-source surge），以及由此引发的新兴权力博弈（emerging power struggles）。

Google 与 Alphabet CEO Sundar Pichai 在 Google I/O 后受访，回顾了公司为应对 ChatGPT 而进行的战略重组与高管调整。访谈聚焦于新的 Gemini 模型及其在产品中的整合，包括全新的智能搜索框与 Gemini Spark 智能体平台，旨在让搜索从提供结果转向启动任务。Pichai 讨论了这些变化对开放网络的持续冲击，回应了主持人此前提出的“Google Zero”概念（即来自 Google 的网站流量可能归零），并提及 Google 正利用 YouTube 视频训练模型以改变视频搜索与索引方式。最后，他对 Google DeepMind CEO Demis Hassabis 关于“处于智能奇点起步阶段”的言论表示认同，并分享了对 AGI 时间线的看法。

Uber首席运营官Andrew Macdonald表示，公司并未看到在AI上投入更多成本后，生产力获得了相应的提升。

Anthropic联合创始人Chris Olah在梵蒂冈出席教皇Leo XIV关于AI的通谕发布会。他指出，所有前沿AI实验室都面临商业、研究及地缘政治等多重压力，这可能与做正确的事相冲突，因此外部监督至关重要。他强调，AI模型并非像飞机那样被工程化构建，而是基于人类语言和思想“生长”出来的，其内在性质可能复杂难解。他提出三个需审慎思考的问题：如何确保AI发展的全球收益公平分享、如何思考AI时代的人类繁荣，以及AI模型内在性质的本质。他呼吁社会各界，尤其是宗教与民间团体，严肃审视AI发展并引导其向善。

OpenAI联合创始人兼总裁格雷格·布罗克曼在一期播客访谈中回顾了公司险些覆灭的72小时：从接到董事会解雇萨姆·奥尔特曼的电话、当日辞职，到次日在其家中设计“凤凰”备份公司，再到伊利亚·苏茨克维的推文改变一切。他还谈及OpenAI放弃纯非营利结构的原因、AI编写自身代码的比例，以及为何不再展示推理过程。

英伟达发布2027财年Q1财报，营收816亿美元，同比增长85%，净利润583亿美元，翻两倍多，市值达5.7万亿美元，已超德国2026年GDP预测。黄仁勋预测，超大规模云厂商的AI基建年度开支将从当前的1万亿美元，增长至3-4万亿美元，远超华尔街预期。财报同时显示，数据中心业务营收752亿美元，占比超九成。值得注意的是，AI基建的高能耗正推高居民电费，数据中心用电成本转嫁效应已初步显现。