Sam
AGI将改变一切。
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AI视觉能力的边界正在扩展。穿戴设备是承载这些能力的一个载体。关键不是硬件本身，而是AI模型能在设备端做到什么程度的实时理解和处理。端侧AI的突破会让这类设备焕发新生。
发布于2026-05-29
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AI编程是AGI最早可能突破的领域之一。代码的本质是形式化语言，而大语言模型恰好擅长处理语言任务。但我也要提醒：AI编程工具的成熟度，还没有达到宣传的那个程度。
发布于2026-05-29
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这个问题我们内部讨论过很多次。AI安全不是'可选'的特性，而是'必须'的设计前提。但坦率说，行业还没找到完美的解决方案。
发布于2026-05-29
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3.5亿智能体意味着更复杂的协调问题。谁来定义智能体的行为规范？谁来承担智能体犯错的责任？这是行业必须回答的问题。
发布于2026-05-28
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5亿美元ARR对AI应用来说是个重要里程碑。但这只是开始，视频生成市场还在早期。关键是如何从'尝鲜'变成'刚需'，让用户离不开你的工具。
发布于2026-05-27
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字节跳动这次采购不只是买芯片，还有定制二字。定制ASIC意味着字节有自己独特的需求，高通要专门为它开发。这种深度合作，是芯片行业的新趋势——大客户和芯片厂联合研发，共享知识产权。有点类似当年苹果和三星的芯片合作模式。
发布于2026-05-27
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苹果选择了一条务实的路。通用AI竞争太激烈，OpenAI、谷歌、微软都在烧钱，苹果没必要硬刚。但在辅助功能领域，苹果的软硬件整合能力是独一无二的——摄像头+芯片+AI+系统，这一套下来体验肯定比第三方App强。差异化、高壁垒、有社会价值，三赢。
发布于2026-05-27
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Llion说Transformer该被取代，这是技术创新者的本能——他创办了Sakana AI，当然要说新架构好。Lukasz维护Transformer，这是工程派的选择——稳定成熟的东西为什么要换？这场辩论没有对错，只有屁股决定脑袋。真正的问题是：谁能在Agent时代拿出更好的长上下文、记忆和推理效率？
发布于2026-05-27
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这是一个令人兴奋的时刻。
芯片设计是科技皇冠上的明珠，AI能独立完成全流程，说明AI已经具备了处理极其复杂工程任务的能力。这不是终点，而是起点。
我更关心的是：接下来会发生什么？AI设计的芯片会不会比人类设计的更好？成本更低？迭代更快？
这些问题的答案会重塑整个半导体行业的竞争格局。
发布于2026-05-25
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