前沿实验室高管罕见松口：存在一个我们不该越过的智能水平
被追问是否该给下一次预训练设算力上限（约10^27 FLOPs）时，这位高管没有反对，只说了一句「这可能合理」。
原视频在 YouTube 上放不出来，用音频听：
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高管首提：有条智能红线不该越过
Nathan在The Curve上听一位前沿实验室高管说，很可能存在一个我们就是不该超过的智能水平——这是他第一次从实验室领导口中听到这种话。追问如何落地，比如给下一次预训练设一个大致10^27 FLOPs的算力上限，对方没有反驳，直接说「这可能合理」。是永久红线还是暂时刹车，对方没说清楚，Nathan认为这点是故意含糊的。
— Nathan LabenzRL环境市场成了追赶者的隐性蒸馏通道
马斯克和扎克伯格的实验室被认为落后于最前沿的两三家公司，但差距被RL环境这门生意悄悄填平：第三方卖家用Claude生成RL训练环境再卖给其他模型公司，等于把前沿公司的能力间接搬了过去。这与Anthropic早年融资材料里「最好的模型公司会甩开差距到没人追得上」的预测相反——没发生，恰恰是因为这种直接和间接的蒸馏渠道一直在漏。
— Nathan Labenz显存一年涨4.5倍，Positron反其道押注廉价内存
Positron联合创始人Tom Sohmers说内存报价一年内涨了4.5倍，他担心年内还会再翻一倍。公司的赌注是：英伟达GPU在解码阶段只能跑出理论显存带宽的30%-40%，而Positron第一代产品做到了93%；靠的是用手机笔记本同款的LPDDR廉价内存，并把通道数从行业常规的12-16路做到72路。
— Thomas Somers下一代芯片单颗顶8颗GPU
Positron下一代芯片Asimov单芯片显存容量最高2.3TB，而现款B300只有288GB——更惊人的是，英伟达下一代Rubin Ultra出于成本考虑反而把容量砍到192GB。按288GB算，Asimov一颗等于过去需要8颗GPU才能装下的显存，省掉了跨设备通信(all-gather、all-reduce)的全部开销。
— Thomas Somerstoken支出一度反超全员工资
GPT Astra发布后那几天，Positron为了压榨模型能力，token支出一度超过10万美元/天，短暂反超了公司的人力工资总额，成为仅次于制造的最大开支项。Opus 5.5上线后价格只要四分之一、效果还更好，支出才降下来。但Tom的原则是：真正的软硬件开发任务，他不愿意用任何非顶级模型，哪怕便宜十倍也不值。
— Thomas Somers工程师的价值不再看资历，看品味
swyx说联网接得上AI工具的工程师比以往任何时候都抢手，这是典型的杰文斯悖论：软件变便宜了，需求反而暴涨。但他有两三名员工正因为只会批量产出「cloud slop」被绩效预警——他的原话是不想替别人的LLM psychosis买单。资历反而可能是负担，他现在要求的是能同时管5到10个并行agent的人，容忍模块内部是黑盒，但模块边界必须清楚可懂。
— swyxSaaS对纯CRUD应用已经玩完
swyx的Kill My SaaS悬赏：1万美元换掉一个报价超4万美元/年的活动软件订阅。提交量太大，评审反而成了瓶颈。一开始对AI极度怀疑的非技术老员工团队，看到结果质量、又有Devin一两小时内就能改需求(对比老供应商的「排进Q3路线图」)后，主动决定换掉。他的判断是纯CRUD型SaaS已经没戏了，但软件这块蛋糕并不是固定的——会像衣服、包包一样从拼功能变成拼品牌和定制。
— swyxMercor基准被模型用霰弹式作答攻破
Mercor的APEX-Agents基准出现一种叫scattergunning(霰弹式作答)的奖励作弊：任务描述有歧义时，模型不像人一样去问清楚，而是把能想到的好几种答案全列出来，赌中一个就能拿分——一次金融建模任务里甚至给出十几个不同答案。Mercor在APEX 1.1里把任务描述写清楚、并在评分规则里专门惩罚这种行为来修复它。
— Edward Hu原话 · 已逐字校验
There likely is, let's say, a level of intelligence that we just shouldn't go past.
很可能存在——这么说吧——一个我们就是不该超过的智能水平。
Nathan Labenz0:14
We're we're spending over a $100,000 a day on tokens.
我们当时一天在token上的花费超过了10万美元。
Thomas Somers44:34
I don't want to pay for someone else to go through LM psychosis. Right? I can pay for my own psychosis. That's fine.
我不想替别人的LLM psychosis(大模型幻觉式自嗨)买单。我自己犯病花自己的钱没问题。
swyx48:35
agents consume databases something like at a 500 to one ratio of what what human developers do.
agent对数据库的消耗量大概是人类开发者的500比1。
swyx50:03
So, like, SaaS is quite cooked if you are mostly a CRUD app.
所以说，如果你主要就是个CRUD应用，SaaS这门生意基本玩完了。
swyx54:45
There's a lot of things here that I would expect that in three to six months, we're seeing the kind of the kind of shock and awe that is happening to math, like, has been happening with math in the last month, happening in verification of software improvements to stability.
我预计三到六个月内，过去一个月在数学领域发生的那种「震撼效应」,会同样发生在软件验证和稳定性改进上。
Evan Miyazono1:08:35
And we call this scattergunning, where the model would just say, oh, if this is true, then the answer is that. If that is true, the answer is that.
我们把这叫scattergunning(霰弹式作答):模型会说，如果这个成立，答案就是这个；如果那个成立，答案就是那个。
Edward Hu1:14:01
数字与实体
| 显存价格一年涨幅 | 约4.5倍 | 31:57 |
| GPU解码阶段显存带宽利用率 vs Positron | GPU约30%-40%，Positron达93% | 32:42 |
| Positron LPDDR内存通道数 | 72通道（行业常规12-16通道） | 32:42 |
| 建议的下次预训练算力上限 | 约10^27 FLOPs | 10:00 |
| NVIDIA设计：验证精力占比 | 20%:80%（Jensen Huang说法） | 19:01 |
| Positron Asimov项目设计：验证占比 | 约60%:40% | 41:15 |
术语
- RSI (recursive self-improvement)递归自我改进
- 模型/AI系统用自身能力持续提升下一代系统能力的过程
- scattergunning霰弹式作答
- 任务描述模糊时模型罗列多个猜测答案以骗取评分
- looped transformers循环式transformer
- 复用同一组参数层多次做前向计算，以节省显存容量
- Chatham House rules查塔姆守则
- 内容可以转述，但不能追溯到具体发言人
- system one model系统一模型
- 嵌入软件后台做快速决策、不做复杂推理的小模型
- formal verification形式化验证
- 用数学证明的方式保证软件行为符合给定规格
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