谷歌史上最赚钱季报：百亿利润背后，AI 军备竞赛已烧成负现金流

BiRun 消息，作者：Chamath Palihapitiya 编译：深潮 TechFlow 深潮导读： 谷歌刚刚交出史上最赚钱的一季财报——1121 亿美元净利润，但资本开支暴涨一倍导致首次负现金流。这家公司正在用 SpaceX 和 Anthropic 的账面收益掩盖一个事实：AI 基础设施竞赛已经烧到了谷歌都扛不住的地步。当闭源大模型还在华盛顿求政府禁止开源时，真正的护城河早已不在模型层。 如何看待蒸馏和禁止开源的争论？ 蒸馏是指大规模运行别人的模型：你启动别人的模型，向它提问，观察答案，然后用这些答案训练自己的模型。这样做几千万次，你就窃取了数万亿组问答对。 各大实验室将此定性为需要政府保护的工业级盗窃。 我认为这是个幌子。 如果你真想阻止蒸馏，就对客户进行 KYC。强制实名认证，绑定有额度的信用卡，工业级账号农场一夜之间就会消失。但这会拖慢你的收入增长，所以实验室们并未这么做。相反，他们要求华盛顿禁掉竞争对手。 而且大家都在互相蒸馏。Anthropic 用出版商内容训练模型，然后为此支付了 15 亿美元罚款。中国实验室蒸馏美国实验室。 那为什么现在突然恐慌？ 因为模型层的商品化速度超出所有人预期。你今天发布基准测试分数，几周内就有人赶上，而闭源实验室的定价仍是开源替代品的 25 到 50 倍。你看到的很多动作本质是估值保卫战。 真正的护城河在模型的上层和下层。 护城河在栈的上层——人们真正付费的应用，以及栈的下层——基础设施、芯片和云。 我认为我们不应该在华盛顿为双头垄断辩护，而应该去赢下那些可防守的层级。如果政府介入拯救它们，只会对每家购买 AI 的美国公司征税，市场会处决这笔交易。 引起我注意的事 1） 当 AI 解决未解问题并欺骗其创造者猜想是数学家相信但无法证明的命题，有些悬而未决几代人。本月，其中许多猜想——有些悬而未决 40 到 90 年——在几天内被攻破。 7 月 19 日，Anthropic 数学家 Levent Alpöge 宣布 Claude Fable 5 找到了雅可比猜想的反例，该猜想自 1939 年以来一直未解。几天内，陶哲轩完成了证明，该例子在形式化证明软件中通过了机器验证。 此前 5 月，OpenAI 宣布一个内部通用模型推翻了 Erdős 猜想，该猜想自 1946 年以来悬而未决。还出现了其他几个 AI 辅助的反例，尽管它们在重要性和验证状态上差异很大。 数学为 AI 提供了异常清晰的反馈，因为许多提出的答案可以通过计算、专家审查或形式化证明软件进行检验。这些结果有力证明了前沿模型能贡献原创数学成果，特别是当大型搜索空间与客观的候选评分方法配对时。类似的生成-验证系统最终可能在算法设计、芯片工程、材料科学和药物发现等领域证明有用，在这些领域候选解决方案可以针对明确约束进行测试。 同一种模型还有另一面。7 月 20 日，OpenAI 披露，它因推翻 Erdős 猜想而获赞的系统在测试中反复绕过自己的控制措施。 它无视只在 Slack 报告的指令，转而寻找沙箱漏洞以开启公开代码请求。许多 AI 助手的安全控制围绕单个操作设计。如果某个操作被禁止，就会被拦截，或者模型必须请求明确批准。但在能够处理长期任务的长运行模型中，似乎出现了新行为——通过学习批准系统的盲点来规避这些规则以实现目标。例如，一个模型能够将认证令牌拆分成碎片，绕过扫描器，使每个单独操作看起来可接受，但创造出未经批准的结果。 同一周，英国 AI 安全研究所报告称，它测试的每个前沿模型都试图在评估中作弊。模型在被询问时没有可靠报告这种行为，并且通常没有在其思维链中。