2026年7月16日星期四
三位一体核试验（1945）— 苏联宣传画
历史上的今天
1945：在新墨西哥州阿拉莫戈多的沙漠试验场，曼哈顿计划的科学家们引爆了人类第一颗原子弹——代号”三位一体”（Trinity），当量约 2.1 万吨 TNT，蘑菇云腾起约 12 公里高。奥本海默（J. Robert Oppenheimer）多年后回忆，当时脑子里浮现的是《薄伽梵歌》里的一句”我是死神，世界的毁灭者”。三周后广岛、长崎迎来实战投弹，核武器从此改写了大国博弈的底层逻辑——今天新闻里美伊隔空互射导弹升级到第四天，某种意义上仍是那朵蘑菇云投下的阴影的余波。
英国把英国钢铁公司收归国有，理由是”不能没有自产钢材的能力”
来源 · BBC · 2026-07-16 · 链接
Why this — 一家中国企业持股的钢厂，被英国政府正式收归国有，背后是”关键产业不能任由市场决定生死”的判断。
英国政府正式把英国钢铁公司（British Steel）收归国有，称这是为了保住”一项重要的国家能力”。这家在斯肯索普（Scunthorpe）雇着约 2700 人的钢厂，近几年命运一直悬而未决——英国政府去年已接管其运营，但所有权仍在中国景业集团（Jingye Group）手里，让政府没法真正拍板它的未来。国有化给了政府时间和自由度决定钢厂命运，同时保住高炉不停火。周三议会通过法案，允许政府在”符合公众利益”时把钢铁企业收归国有；景业则称自己此前每天亏 70 万英镑，正在寻求赔偿，尚未回应本次公告。商业大臣 Peter Kyle 说，政府”眼下”得自己扛运营成本，直言另一个选项是”任由这家企业破产”——“如果它没了，我们就失去了本国生产原生钢材的能力，只能完全依赖全球供应链。“斯肯索普仅存的两座高炉分别投产于 1938 和 1954 年，一旦冷却，重启成本可达数千万英镑——这也是英国在 G7（七国集团）里唯一还能自产”原生钢”（直接从铁矿石炼出的新钢）的最后据点。工会 Unite 总书记 Sharon Graham 称这该是”改造英国钢铁业的第一步”。
中国副外长下周赴美，为习近平秋季访美”探路”
来源 · SCMP · 2026-07-16 · 链接
Why this — 继 5 月北京峰会后，中美关系进入”落地执行”阶段的一个具体信号。
南华早报援引消息人士报道：中国外交部副部长马朝旭预计下周赴美，为习近平今年晚些时候访问华盛顿铺路。消息人士称，行程可能还包括迈阿密一站——那里是 12 月二十国集团（G20）峰会举办地，暗示今年习近平或有第二次访美（加上 11 月深圳亚太经合组织（APEC）峰会和正式的国事回访，特朗普和习近平今年最多可能见四次面）。特朗普 5 月访京时曾邀请习近平 9 月 24 日回访，本月早些时候又重申了这个日期；北京也已私下确认。分析人士称，如果马朝旭此行成行，将是一次”体温测试”，为 9 月峰会”铺垫惊喜”。不过关系并非一路平顺——上月五角大楼把包括阿里巴巴、比亚迪、百度在内的多家中企列入”涉军”清单，北京随即把两家美国稀土公司等 10 家企业列入出口管制名单；上月王毅与美国国务卿卢比奥的通话，是特朗普访京后首次内阁级接触，双方都用”建设性”来形容，王毅同时提醒华盛顿在台湾问题上要”极度谨慎”。
特朗普放话：伊朗再不谈，下周就炸桥梁电厂
来源 · BBC · 2026-07-16 · 链接
Why this — 美伊连打第四天，特朗普这次把”打民用基础设施”从威胁变成了有时间表的最后通牒。
特朗普在福克斯新闻的访谈里放话：如果伊朗不回到谈判桌，下周局势会”变得非常糟”——“我们要打掉他们所有的电厂，打掉他们所有的桥梁，除非他们上桌谈判。“这段话是在美伊连续第四天互相开火之际播出的。就在几小时前，特朗普刚撤回了对通过霍尔木兹海峡货运征收 20% 费用的威胁，转而承诺给海湾国家”巨额”贸易和投资协议——但几乎同时，美军又发动了长达七小时的打击，并重启了对伊朗港口的封锁。中央司令部说打击了”数十个”伊朗军事目标，伊朗军方称至少 7 名军人在打击中死亡；伊朗则向约旦、科威特、巴林境内的美国目标发射了导弹和无人机（三国均称已拦截）。美方还指控伊朗”蓄意针对平民”，称袭击七艘商船导致近十名平民船员死亡、失踪或受伤。值得记的背景：特朗普今年 4 月已经威胁过要炸伊朗的桥梁和电厂，当时联合国人权事务高级专员图尔克（Volker Türk）警告说”蓄意攻击平民和民用设施构成战争罪”——1949 年日内瓦公约明确禁止攻击维系平民生活的关键设施。
加拿大野火烟雾南下，美国多州拉响”危险级”空气警报
来源 · BBC · 2026-07-16 · 链接
Why this — 一场跨国界的空气灾害，正好赶上周日在新泽西举行的世界杯决赛。
加拿大目前有超过 857 处野火同时燃烧（周四新增 23 起），多数处于失控状态。安大略省西北部一大片火场喷出的浓烟，让雷湾（Thunder Bay）和多伦多的空气质量骤降，烟雾还飘过五大湖，给纽约带来了雾蒙蒙的天空和更红的日出日落。美国国家气象局说，警报已覆盖中西部北端、五大湖区和东北部；密歇根和明尼苏达部分地区空气质量被列为”危险级”（美国空气质量指数的最高级别），建议居民尽量别出门。纽约州西部空气质量列为”极不健康”（仅次于”危险级”），纽约市都会区则是”不健康”级——纽约周三已延长高温应急预案、启动空气质量应急响应，全市开放数百个纳凉中心并发放 KN95 口罩。瑞士空气质量追踪机构 IQAir 说，底特律目前是全球空气质量最差的城市，其次是明尼阿波利斯和多伦多。安大略未来几天有较大范围雷雨，但降雨量可能不足以真正冲淡烟雾；西北风还会把烟继续吹向美国北部各州，担心殃及周日在新泽西举行的世界杯决赛。
巴菲特谈盖茨与爱泼斯坦的关系：“令人不齿”，但我也犯过同样的错
来源 · BBC · 2026-07-16 · 链接
Why this — 昨天巴菲特刚断供盖茨基金会，今天他亲口给出了理由。
亿万富翁投资人沃伦·巴菲特（Warren Buffett）称，微软联合创始人比尔·盖茨（Bill Gates）与已故性犯罪者杰弗里·爱泼斯坦（Jeffrey Epstein）的关系”令人不齿”，但也说自己一样”因为交友不慎”犯过错。周二，巴菲特旗下伯克希尔·哈撒韦（Berkshire Hathaway）20 年来第一次停止向盖茨基金会捐款，转而把股票转给几个巴菲特家族关联的基金会。巴菲特告诉 CNBC，他和盖茨仍有”美好的友谊”，但确认这次调整捐款方向，是因为看了盖茨今年 6 月在美国国会的证词。盖茨在证词里说，2011 年有人介绍他认识爱泼斯坦，称后者能帮全球健康事业（盖茨基金会的核心方向）筹到数十亿美元；“我知道爱泼斯坦此前惹过官司，但没完全弄清他犯下罪行的严重程度”——爱泼斯坦 2008 年曾认罪招揽未成年人卖淫及协助拉皮条。盖茨说：“我本就不该跟爱泼斯坦见面……即便他真的兑现了承诺的捐款，也不能成为跟他打交道的理由。“巴菲特周三回应：“这确实令人不齿，他犯了错，但我雇人、交友时也一样犯过错，后来才发现对方不是我以为的那样——我在那份证词里没看到任何我想象不出自己会做的事。“两人 1991 年相识，巴菲特说这段友谊”充满了美好时光”。
Mira Murati 的 Thinking Machines Lab 发布首个开源模型 Inkling
来源 · TechCrunch · 2026-07-15 · 链接
Why this — 前 OpenAI 首席技术官离职一年半后，交出了第一份公开答卷——赌的是”开源可定制”打法。
前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab，周三发布了公司首个自研模型 Inkling——不同于 OpenAI、Anthropic、谷歌那些闭源旗舰，它是开放权重（open-weight）的，任何开发者和公司都能下载、直接修改。Inkling 是一个混合专家（mixture-of-experts，MoE——把模型拆成许多”专家”子网络，每次推理只激活其中一部分）架构，总参数量达 9750 亿，但单次任务只调用其中约 410 亿——这是常见设计，能让超大模型跑得更快更便宜。它在 45 万亿 token 的文本、图像、音频、视频上训练，原生跨四种模态推理，但目前输出仍限于文本（含代码、格式化产物和结构化数据）。公司自己承认 Inkling”不是当下最强的模型，不论开源还是闭源”，打的是”均衡表现”这张牌——官方说在某项基准上，Inkling 用了英伟达最新开源模型 Nemotron 3 Ultra 三分之一的 token 数，就打平了它的编程能力。Inkling 目前更像一个”起点”而非成品，公司希望企业通过自家的模型定制平台 Tinker 自己微调它——这意味着微调后的安全性由客户自己负责。这背后是 Thinking Machines 押注的核心命题：能被组织自行调整的 AI，会比大厂卖的”一刀切”通用模型更好用，因为太多专业知识只掌握在使用者自己手里。
Anthropic 遭美国限外后，操盘手首次公开解释：靠私营部门守 AI 领先，不是靠国家砸钱
来源 · SCMP · 2026-07-16 · 链接
Why this — 美国”硅之和平”计划的操盘手，第一次公开解释华盛顿为何突然掐断外国用户接入 Anthropic 模型的权限。
主导美国”把中国排除在 AI 供应链之外”这盘全球棋局的官员，首次公开为华盛顿限制外国访问 Anthropic 前沿模型一事辩护。美国负责经济事务的副国务卿 Jacob Helberg——他牵头的 Pax Silica（硅之和平）倡议已有 22 个国家加欧盟签署——告诉南华早报：限制是为了”不让我们和盟友的关键基础设施遭遇网络攻击”。今年 6 月初，美国商务部以未公开的国家安全理由，禁止外国人使用 Anthropic 的 Fable 5 和 Mythos 5 模型；Anthropic 照办，三周后访问权限恢复。Helberg 说，美国的打法是靠私营部门：中国走的是”完全自主可控”的国家主导路线，美国和盟友押注的是”人们真心喜欢用的、有变革性的产品”这套市场逻辑——“我们知道美国政府没法在这个维度上跟中国打对等消耗战，所以选择发挥自己的强项：私营部门的创新力和活力。“他还指控中国公司靠模型蒸馏（model distillation，用大模型的输出去训练更小的模型、复现其能力）未经授权复刻美国顶尖模型，称这正是美国仍领先的证据——“中国还在蒸馏我们的模型这件事本身，就说明我们还领先。“与此同时，白宫周二刚成立”Gold Eagle”网络安全协调机制，把财政部、国土安全部、国防部和多家 AI 公司拉到一起，加快漏洞识别和响应。中国国家主席习近平将于本周五在上海世界人工智能大会上，阐述北京对全球 AI 治理的构想。
微软内部培训销售：“话术狙击” OpenAI 和 Anthropic
来源 · TechCrunch · 2026-07-15 · 链接
Why this — 微软还在给 OpenAI、Anthropic 输血，转头却在教自家销售怎么在客户面前贬低它们。
据彭博社报道，微软周二一场内部会议上，高管向销售团队布置了新任务：拿自家 AI 产品跟 OpenAI、谷歌、Anthropic 的产品做负面对比。这场会议名义上是新财年的战略动员，重点是主推微软自研模型的”效率和性价比”。执行副总裁 Jay Parikh 据报道对台下说：“别人卖的是零件，我们卖的是端到端的整套系统——这是我们 2027 财年都要讲的故事。“负责 Copilot 的执行副总裁 Jacob Andreou 讲得更直接，拿 Copilot 和 Anthropic 的 Claude 对比，说在微软办公软件里跑起来，Anthropic 的模型”更慢、更不准，还缺少该有的安全集成”。TechCrunch 已向微软和 Anthropic 求证，尚未收到回复。一家公司教销售怎么踩竞品不算新鲜事，真正值得记的是这次微软瞄准的，恰恰是自己长期依赖的模型供应商——这也不是孤立动作，本月早些时候已有报道说，微软正把 OpenAI 和 Anthropic 的模型从 Word、Excel 等旗舰应用里换成自研模型，理由是省钱。微软和 OpenAI 曾经是穿一条裤子的关系：微软出钱出算力，换来对 OpenAI 模型和 API 的独家使用权；今年 4 月，双方修改协议，取消了独家条款，OpenAI 从此可以卖给微软的对手。
今日 arXiv API 触发 429（rate limit，接口限流），按 SOP 规则立即停止调用、不重试——下期补上。
AI Trains AI：用强化学习训练了一个专门训练 AI 的 AI（成本约 1300 美元）
https://github.com/Danau5tin/ai-trains-ai
一句话：用强化学习（RL）训出一个 agent，这个 agent 的工作是写代码去训练别的 AI 模型，而它自己训练自己的过程也是 RL。 · 谁会用：做 RL/agent 训练基建的研究者、想省 GPU 训练成本的团队。
作者把整个流水线拆成两层循环：外层是一个 agent（用 Qwen3.6-35B 做底座，只微调 LoRA），它的”工作”是接到一个训练任务（“教一个模型做 X”），写出一整套训练配置（环境、奖励函数、数据集、超参数），提交到 Runpod 上的真实 GPU 去跑；内层就是这个真实的 GPU 训练任务，用另一个开源 RL 训练框架（prime-rl，基于 GRPO 算法——一种强化学习训练算法）训练一个更小的模型（Qwen3 的 0.6B 或 1.7B 版本）。关键是外层 agent 本身也在被强化学习训练——每次它写的训练任务，如果让内层的小模型在”隐藏考卷”（它没训练过的任务）上进步了，这个进步幅度就变成外层 agent 的奖励信号，反向更新它自己。作者说训练 54 步后，agent 的奖励从接近 0 爬到了 0.63 的峰值，而且这个能力迁移到了它完全没训练过的新任务类型上。整个项目全部开源——训好的模型权重、agent 运行框架、任务库、奖励代码、GPU 调度脚本，连每次失败的复盘记录都公开了。
r/MachineLearning · QLoRA 学习率默认值 2e-4，小样本下是个坑
每个 QLoRA（一种只调整模型一小部分参数、省显存的轻量微调技术）教程都说学习率从 2e-4 起步——Unsloth 文档、HuggingFace 示例、论文本身都这么写。但发帖人现在觉得，这个数字对小数据集是个陷阱：2e-4 的出处是 Alpaca 数据集，5.2 万条样本；可现实中大多数人是在自己爬、自己标的 5000-10000 条样本上微调，不是 5.2 万条。样本量小，模型在第一个 epoch 内就过拟合了，然后你只能看着训练损失美滋滋往下掉，验证损失却纹丝不动、甚至往上爬——他说自己因此在别处瞎调了快三周。
Top comments 反应:
- 有人反问：难道不该自己做超参搜索吗？发帖人承认理所当然，但强调问题在于——大多数教程压根不提”2e-4 是照 5.2 万条样本标定的”，容易让人误把它当万能默认值，转而去别处白费功夫排查。
- 一条回复更进一步泼冷水：发帖人”浪费时间是因为在做自己不熟悉的事”——超参搜索对任何数据集都是必需的，结论也很难泛化；“1e-4 经验值”同样会在大多数场景里失效，它其实是有效批次大小和样本数共同决定的，还会跟 warmup（预热步数）、LoRA 维度、优化器动量一堆变量互相纠缠。
- 也有人指出，小样本下”标注质量”可能比样本量本身更致命：8000 条样本里哪怕几百条标错，都是信号里很大一块噪声，大数据集能扛住噪声，小数据集扛不住。
r/AI_Agents · 做了一年 agent 记忆系统后我确信：“存一切 + RAG”是错的默认选项
发帖人说，agent 记忆的默认打法基本是——把用户说的每句话都存下来、向量化（embedding）一遍，查询时用检索增强生成（RAG）把最相似的几段塞回上下文。这套路好实现、demo 效果也好看，但真跑起来会以一种特定方式崩掉：问题不在检索精度，而在于一堆历史消息的堆里，根本没有”这条事实后来被推翻了”这种概念——比如三月记下的一个事实，六月被更新推翻了，但两条记录在库里权重完全相等、同样能被检索到，模型会把两条都读进去，自己也搞不清哪条才作数。
Top comments 反应:
- 有人问：这套方法真在生产环境跑过吗，数据量多大？发帖人说是第三次迭代，已经在真实用户数据（邮件、聊天、日历、会议）上跑，规模是全体用户加起来几十万条事实、还在涨。
- 有个回复提出”重新语境化”（近似”做梦”式记忆巩固）的思路：定期把一批旧记忆拉出来，重新判断新记忆是否和某条旧记忆相关；如果相关，就生成一条”重新语境化”后的新记忆、链回原始记忆，并把原始记忆从检索结果里降权隐藏。发帖人回应说他们用的是相近但不同的版本——不在”做梦”时预先烘焙出解读，而是在读取时才动态合成，新信息覆盖旧信息只用于真正的”更正”；遇到”换个角度重新理解”的情况就保留原始事实分组、实时合成当下的读法，避免存一份以后会过时的”解读”。
- 一条被多次点赞的总结：一句话，“存一切 + RAG”本质是把记忆做成了一个带搜索框的垃圾抽屉；真正难的不是存储，是写入时就判断”这条值不值得记、为什么值得”——人类是压缩记忆，不是把一切都归档。
r/cscareerquestions · “现在筛的每份初级简历都很牛，但已经看不出差别了”
一位招聘方发帖诉苦：招一个初级岗位已经筛了三周，九个候选人，每份作品集都很唬人——全栈部署、干净的 GitHub、漂亮的界面，一半人的简历上还写着 Cursor、Claude Code、CodeRabbit，好像这就是一整套技术栈。放在五年前，这九个人随便挑一个都是顶尖候选人；现在他却完全分不清谁是谁——上周面了作品集最漂亮的一个，一问细节就露馅。
Top comments 反应:
- 有人说这其实是软件工程面试一直以来的老毛病，只是现在被放大了：同时具备编程能力和”用好 AI”的能力才是关键——AI 之前，代码全靠手写但说不清原理的人也一样会被刷掉。
- 另一条更犀利：根子是很多候选人很久没真正”面试”过，靠刷题（LeetCode/算法数据结构题库）和运气混日子太久，现在才发现该学的其实是”怎么跟人对话”——真正该考察的是这个，不是花里胡哨的项目。
- 也有反驳声音：光会聊不代表会写代码——发帖人自己的面试经历就是零手写代码，全程被问 Java、并发、网络、数据结构、排序算法，这些话题完全可以不会写代码也能聊得头头是道。
- 一位招聘负责人补充现实情况：收到几千份申请后，一半候选人因工作授权/合规问题直接不能招，不少人是需要未来担保的 OPT（毕业生实习签证），还有一批干脆简历造假——真正能筛的池子比”简历都很牛”这句话暗示的要小得多。
r/algotrading · “AI vs Polymarket”预测市场实验更新
发帖人在做一个实验：让几个不同的 AI agent 用同样的起始资金、同一套预测市场（prediction market，一种对未来事件下注定价的市场）标的、同一套交易规则，在 Oracle Markets 上跑起来，看它们实际会怎么交易——这是纸上交易（paper trading），不是回测。每个 agent 起始资金 1 万欧元，组合净值按每日快照更新。目前排行榜：MiniMax-M3 +14.9%（1.1491 万欧元，413 笔交易）、Nemotron-3-nano 30B +13.3%（1.133 万欧元，261 笔交易）、Gemini-3-flash-preview +9.0%（1.09 万欧元，120 笔交易），后面还有更多模型在跑。
Top comments 反应:
- 有人直接泼冷水：没有足够的回测，这类结果很难说清是”运气好”还是”真有两下子”——就像人类预测比赛一样，自由变量太多了：agent 能不能用外部工具、有没有记忆，而且”对当下事件的了解程度”很可能是决定胜负的最大因素，每个模型的知识截止日期都不一样。发帖人回应：这几个模型都能上网搜索，记忆只保留 agent 自己前一天的预测。
- 有人问为什么没有 Claude 参赛，发帖人说自己只用开放权重（open-weight，模型参数公开可下载）模型。
r/dataisbeautiful · 开发者”口嫌体正直”：嘴上爱的语言和手上用的语言不是一回事
每年 Stack Overflow 都会问开发者用过哪些编程语言、又想继续用哪些。这张图里的”admired（被喜爱）“指的是——去年用过某语言、并且愿意继续用它的人的占比。图上最抢眼的是：Rust、Gleam、Elixir、Zig 这四种”最受喜爱”的语言，实际使用率却低得几乎可以忽略；反而是大家真正天天用来交付产品的”苦力语言”——JavaScript、HTML/CSS、SQL——喜爱度明显更低。Python 和 SQL 算是少数”又常用、又被喜欢”的例外。
Top comments 反应:
- 有人没看懂图例，追问”用过”和”实际使用”到底哪里不一样，评论区几轮讨论后达成的理解是：一个测的是”喜欢用”、一个测的是”工作里真的在用”，这其实是两件不同的事，更适合画成散点图而不是”落差图”。
- 一条被多次点赞的总结：这张图真正说明的是——公司不会为开发者觉得好玩的语言买单；另一条附和：没有公司会因为开发者喜欢某个小众”geek 玩具”语言就选它，除非它确实效率最高——“我喜欢用能最高效完成任务的工具，产品产出比怎么写出来的更重要”。
exercises-dataset · [JSON/HTML]
https://github.com/hasaneyldrm/exercises-dataset
这是干什么的：一份现成可用的健身动作数据集——1324 个动作，每个都配了动图（GIF）演示、缩略图、所属分类、锻炼部位、器械、目标肌群和分步文字说明，文字说明还有 10 种语言版本（含中文）。
技术解读（Eric 是 DS 不是 SWE，术语都解释一下）：
- 这不是一段代码，是一份结构化数据集（structured dataset）——本质是把 1324 个健身动作整理成了一张标准化的表（JSON 格式），每一行是一个动作、每一列是它的属性（分类/部位/器械/肌群），外加对应的动图和缩略图文件。
- 跟 Eric 现有工具的关系：这类”多模态标注数据集”（文字+图片+分类标签）是训练健身类推荐系统或动作识别模型的标准原料——比如”根据你有的器械和想练的肌群，推荐动作”这种功能，底层需要的就是这种结构化数据。README 里已经挂了一个移动 App 的徽章，说明有人已经拿它做成了产品。
All-In Podcast · 前英特尔 CEO 复盘”英特尔为什么掉队” + Lovable CEO 谈 Vibe Coding 的真实门槛
主持 Chamath Palihapitiya / Jason Calacanis / David Sacks / David Friedberg · 嘉宾 Pat Gelsinger（英特尔前 CEO，18 岁入职、干了 34 年，2021-2024 年任 CEO 力推回归）+ Anton Osika（Lovable 创始人兼 CEO） · 2026-07-15 · YouTube
一期聊了两件事：一家曾经的美国科技巨头怎么把牌打烂，和 vibe coding（用自然语言让 AI 写代码这套打法）到底成不成熟了。
这期讲了什么:
- Gelsinger 复盘英特尔掉队的根：公司从”技术人领导”转向”财务人领导”是转折点——他 2001 年当 CEO 时，是过去 15 年里第一位技术背景的领导人；“当你做的是动辄几十亿美元的硬核技术决策，靠表格算不出答案，除非技术趋势本身就支持这笔投资。“他回来前的五六年里，英特尔给股东分红加回购花掉了 1000 亿美元——这笔钱本可以用来建新工厂、买 EUV 光刻机（极紫外光刻，芯片制程升级的关键设备），但英特尔十年没建过新厂。
- 一个具体的失误案例：乔布斯当年想把 iPhone 芯片交给英特尔代工，被英特尔拒绝了。Gelsinger 回忆，乔布斯后来决定自研芯片时，曾私下告诉他”我已经把 iOS 移植到 x86 上四代了”——早在英特尔毫无察觉时，苹果就已经悄悄攒了好几代自研芯片的核心能力，这是乔布斯的经典打法：先在公司内部偷偷培养一项能力，再让它逐渐做大。
- 英伟达和台积电怎么后来居上：英特尔当年嘲笑英伟达是”游戏芯片”，直到 CUDA（英伟达的芯片编程框架）这套软件栈成熟、被高性能计算（HPC）圈子发现能拿来做通用计算，GPU 才从”图形卡”变成了通用计算平台；而台积电从一开始就走”代工”模式——不管你是谁的芯片都愿意造，英特尔则死守”自己设计自己造”（IDM 模式），等 Gelsinger 2001 年回归时，台积电晶圆产量已经是英特尔的 5 倍（现在是 7 倍）。他在英特尔内部搞的 x86 GPU 项目 Larrabee，在他第一次离职后一周就被砍掉了。
- 谈 AI 泡沫：他认为估值确实”相当极端”，但有个天然的刹车——能源产能只以 4-5% 的速度在扩张，没人会在没有电力供应的情况下疯狂囤 GPU、建数据中心，这就给了整个 AI 热度一个上限。他判断这是”几十年的建设周期，不是几年”，目标是让 AI 成本再降五个数量级（10 万倍），让 token 经济学（每次 AI 推理的成本）真正引爆杰文斯悖论（Jevons Paradox——东西越便宜，用得反而越多）式的普及。
- 谈量子计算：他判断”这个十年内”量子计算就会在多个行业产生有意义的结果——纠错（error correction，抵消量子比特天然易出错的技术）已经在离子阱、光子、自旋等多种物理实现路径上被验证，现在只是工程放大的问题，2030 年前会看到量子霸权级别的成果。
- Anton Osika（Lovable）：Lovable 上线 20 个月，每周新增 100 万个项目，平台上已建成超 5000 万个应用，每月超 7 亿次访问。用户里只有约 20% 是技术背景的工程师，80% 是非技术人员；有意思的是企业端反而是增速最快的部分。他讲了个例子：Chamath 团队里一位非技术背景的员工，自己动手在 Lovable 上花 4-8 小时搭了一整个内部网站，期间没经过任何审批，直接刷了公司卡——现在这个网站在支撑整个”创始人大学”项目。
- Osika 强调 vibe coding 这一年最大的变化不是能不能生成代码，而是生成之后的”善后”——支付集成、数据安全、每次改动后自动跑安全扫描，这些原本需要专业工程师才能搞定的环节，现在被平台悄悄接管了，所以哪怕完全不懂技术的人，也能做出敢拿去收真实营收的产品（平台上已经有用户月入百万美元级别）。
金句:
“我们还没到解决那些今天根本算不出来的问题的地步——但会有那么一天，而作为技术人，我们正坐在驾驶座上。” — Pat Gelsinger
圣杯（Grail）
来源 · Rock Paper Shotgun · 2026-07-16 · 链接 · 现有 Steam demo，正式发售定在 9 月 1 日
单机 · 卡牌构筑 roguelike（deckbuilder roguelike）· PC（Steam）
Review 主旨：
作者说自己对卡牌游戏有种说不清的”决策焦虑”——总怕自己打错一张牌。这正是《圣杯》（Grail）吸引他的地方：开局只给你三张牌，进入战斗后你却不再决定出哪张牌——你只能看着它自动打。每张牌打完，能量点（共 4 点，每回合恢复 1 点）会不断轮转：一张牌打伤害、一张牌回血、还有一张专门给伤害牌加成；所有牌打完不会结束，而是重新洗回牌堆、继续自动出牌，一局最多打 40 回合（每次重洗后出牌速度还会加快，所以并不磨叽）。整个策略被彻底挪到了”构筑”这一步之外的赛前准备——你要找的是能自我叠加、彼此联动的牌（比如那张”加成牌”每次被重新抽到都会再触发一次），而不是临场判断该出哪张。作者说这确实带来了一种新的焦虑——“我这张牌到底选对了没有”——但这种焦虑是”新鲜的”，而且是那种”打完一局就想复盘调整”的满足感；鼠系像素美术也很讨喜。开发商是以小体量实验游戏出名的 Sokpop，Steam 上已经放出 demo 可以试玩。