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1一、DeepSeek 组建 Harness 团队：所有人都在解同一道题，它来晚了
今天的内容要聊一聊最近人工智能领域发生的几个比较大的事情。如DeepSeek成立了自己的Harness团队，还有Karpathy加入了Anthropic，包括OpenAI在新加坡设立了实验室，再有SpaceX要收购Cursor这些事情。这一系列的动作都在说明现在人工智能行业的竞争已经不仅仅是谁的模型更大更强。而是整个闭环，包括生态渠道落地能力的全方位比拼。
对这个转变还是很明显的那我们就直接开始。
第一个话题就说说DeepSeek成立了Harness团队，他们这个团队的目标和最新的动作是什么？
DeepSeek最近在北京组建了一个全新的团队，这个团队是要从头开始打造自己的代码智能体。这个智能体项目的代号就叫DeepSeek Code。还从Jane Street请来了资深的工程师Cui Tianyi 来带队。
这个Harness系统它到底是干什么的？为什么在实现AI自主化这件事情上这么关键？
大模型它只是一个非常聪明的大脑，但是它自己没有办法去做事情。它要等你去问它它才会回答你，Harness它其实就是给这个大脑装上了手脚，让它可以自己去打开电脑查找资料、编写代码运行测试，甚至自己去看报错，然后修复。
有了Harness之后，AI就真的可以自己从头到尾完成一个任务了。
就是因为有了Harness这套系统，AI才不需要人每一步都去指导它，它可以自己去应对一些复杂的问题。这和模型本身的智能程度没有关系，这是一个单独的工程上的挑战，需要单独的投入建设。
那现在业内对于Harness系统主要有哪几种不同的做法？
目前几大AI公司都在做自己的Harness，但路径其实差别还挺大的。Anthropic，是把Harness和Claude模型深度的整合在一起，直接打包卖。他们的收入也是从100亿美元一年直接涨到了300亿美元，也带动了新一轮的竞争。
那Google呢？
Google把Harness的能力直接藏到了自己的生态里面。像Gmail、Docs、Calendar这些，它在后台默默的帮你自动完成一些任务。但是它只能在google的产品里面用，它的覆盖面虽然广，但它没有办法跨出这个围墙花园。
还有其它吗？
还就是OpenClaw，它是一个开源的项目，它是把Harness和模型拆开了，它可以让你自由的去搭配不同的模型，在GitHub上面已经有超过10万颗星了。最后一个就是DeepSeek，它起步最晚的，它的模型是开源的，成本也很低。它如果能够把Harness做出来的话，它是可以用一个非常低的价格去吸引那些对价格很敏感的开发者。
我还有个疑问，在Harness这个事情上面，最大的行业难题是什么？
其实大家都在纠结一个事情，就是Harness到底是应该跟模型绑在一起，还是说它应该变成一个独立的赛道。像Anthropic，它是把身家都压在了Harness和模型的紧密捆绑上。OpenClaw这种开源的模式，就是让Harness可以脱离模型单独存在，也得到了很多社区用户的支持。
现在这个市场上有没有什么比较冲突的一些案例？
有啊，比如说Cursor 它本来是支持很多不同模型，但是它被SpaceX 收购了之后，它就开始往Grok生态上面靠。这就是一个捆绑的例子。所以这行业最终会往哪走，大家都在摸索。
二、Karpathy 加入 Anthropic：这次跳槽的信号比跳槽本身更值得看
接下来要讲的是Andrej Karpathy，他加入了Anthropic，他到底是一个什么样的人？他之前有过哪些比较厉害的经历？
他的履历简直是开挂。他不仅是OpenAI的创始团队的一员，他还主导过特斯拉Autopilot和全自动驾驶的AI系统。他也是在斯坦福拿了CS的博士，他在学术和工程上面都非常的厉害。
听起来已经很厉害了。他在普及AI知识上面有做过什么事情吗？
他还是"vibe coding"这个词的创造者，Collins 词典把它评为了2025年的年度词汇。他还在YouTube 上面看开设了神经网络的系列课程，影响了非常多的AI工程师。他是属于那种极少数的既可以做最前沿的研究，又可以把这些复杂的东西讲得让大家都能听懂的科学家。
他为什么会加入Anthropic，而不是回到OpenAI或者去做其他的事情？
他其实离开OpenAI之后，自己创业做了AI教育公司叫（Eureka Labs）。但是他最终还是去了Anthropic这就很能说明他对于行业方向的判断。
看来他的选择并不是简单的职业变动。
没错。他自己在X平台上面说过，他觉得未来的几年会是大语言模型发展的最关键的阶段。他更像是在选赛道，而不是在选雇主。Anthropic最近的发展也确实非常的亮眼，年收入已经到了300亿美元，Claude Code的用户也是激增，它的估值也在不断的逼近OpenAI。对于一个想要在这个行业最关键的时刻做一些大事的科学家，Anthropic确实比两年前有了非常大的吸引力。
他在Anthropic具体要负责什么事情？
他主要是要组建一个新的团队，任务是要用Claude 加速 Claude 自身的预训练的研究，就是这个AI辅助AI科研。
用AI来帮助做AI的预训练。这个听起来就非常的黑科技。
因为预训练这个东西它是整个大模型开发里面最花钱的，对人类专家的经验依赖也是最高的一个环节。如果说能够让AI自己去设计实验分析结果，然后提出新的假设，那很有可能会让整个的研究效率产生一个指数级的提升。他是属于那种非常少的理论和工程都很强的人，所以是非常适合带领这个团队的。
怎么看最近这一波顶级技术人才扎堆的流向Anthropic.
就今年已经有Workday、Instagram、Box 等等六家估值超过10亿美元的公司的CTO都离开原来岗位，去Anthropic重新做研究员。Karpathy的加入其实就是这个趋势的一个高潮。
这个规模确实有点夸张。
要注意的是，顶级人才的聚集并不代表马上就会有产品落地。因为预训练的研究它是一个按年计算的周期，所以短期内其实很难看到直接的突破。但是Anthropic大举的招兵买马，是在向外界释放一个非常明确的信号。就是他们认为AI驱动AI研究这个方向就是下一个必争之地，而且他们愿意全力的去下注。
三、OpenAI 在新加坡开实验室：两亿多美元，买的不只是一个办公室
我们再来讲一下OpenAI为什么要在新加坡设立应用AI实验室？为什么会看重新加坡这个地方？
OpenAI最近跟新加坡政府签了一个合作备忘录，他们会投超过3亿新加坡元，也就是大概2.34亿美元，在新加坡设立他们第一个美国本土以外的实验室，他们也计划在未来几年创造二百多个技术岗位，这些岗位都会专注在公共服务、金融、医疗、数字基础设施这些领域。
听起来他们要做的事情还挺全面的。
新加坡它本身的地缘位置是非常特殊的，在中美科技对立的这个大环境下，它是属于一个既跟美国关系非常好，同时又跟中国保持着非常紧密的经贸往来的一个国家。它是一个真正的中立节点。再加上它的法律体系非常的健全，英语又是官方语言，产权保护也非常的严格，它是一个非常理想的科技公司设立研究机构的一个地方，而且它还可以作为一个辐射整个东南亚市场的一个基地。
现在是不是已经有很多其他的AI巨头也都盯上了新加坡？
是啊，你看像Google DeepMind去年年底就在新加坡开了实验室。Nvidia更早之前就在新加坡有了深度的布局。大家其实都在积极的跟当地的政府去建立合作关系。你越早的进入，就意味着你可以在未来的政策制定以及AI采购的过程当中占据一个主导地位。
那你觉得OpenAI把它在新加坡的这个机构定义为应用AI实验室，这里面有什么深意吗？
OpenAI其实打的算盘是不仅仅做研究，是要直接跟新加坡的政府和企业去合作，把AI真正的用在他们的数字基础设施里，形成一些长期的紧密的合作关系。这是一种很深层次的落地，而不是说我单纯的只是输出一个产品。
最近这个竞争压力越来越大，OpenAI为什么会把和政府的深度合作当成一个新的突破口？
他们现在面临的竞争非常的激烈。Anthropic的营收追得非常紧。Google在企业级市场也是步步紧逼，再加上DeepSeek也让模型的能力不再是一个独家的武器。所以现在只有通过跟政府的深度合作，去打造一个别人没有办法轻易复制的落地的能力，才能够真正的拉开差距。因为这个是目前他们的对手相对来说比较薄弱的环节。
所以说OpenAI这次在新加坡投的这个钱到底值不值得？未来能不能够真的产生一些独特的价值？
2.34亿美元对他们来说虽然不是一个小数目。但是也绝对不是一个伤筋动骨的投资，然后再加上新加坡政府这边也非常的支持，资源也很到位，所以这个合作其实推进下去是很顺利的。
关键还是要看他们能不能做出真正适合本地的产品了。
没错，这个实验室到底能不能够理解新加坡以及整个东南亚的真实需求，然后做出有深度的本地化的应用，这个才是最难的。而不是说我把美国的那一套直接搬过来。那这个布局到底有没有用，可能要等到三五年之后才能够真正的见分晓。但是如果现在不做的话，后面就根本没有机会了。
四、SpaceX 计划收购 Cursor：不是买一个"壳"，是买一条赛道的入场券
是的，我们下面的一个主题就是SpaceX要收购Cursor这个事情。我们首先要说的就是科尔斯到底是一个什么样的公司？它为什么会在AI代码编辑这个领域能够获得这么多企业的青睐？
而Cursor其实是2022年的时候，由4个MIT的学生做出来的一个AI代码编辑器。然后它最大的特点就是非常懂大型的代码库。它可以帮程序员理解上下文，快速的定位问题，自动生成代码，甚至帮你修复一些调试的错误。所以现在已经有60%新的世界500强企业都在使用它。对就它的这个企业级的渗透率。
是非常高的那大家经常会说Cursor只是一个壳，那它真正的核心能力到底在哪些工程难题上面？
外界老是以为说Cursor它是一个包装，但其实它最难的地方是在于它解决了很多模型本身没有办法解决的工程问题。比如说怎么去管理上下文。
这个我还真好奇，就是面对那种特别大的代码库，它是怎么做到让模型能够高效的去处理这么多信息的？
就是科是他有一套自己的索引和检索的机制。它可以在一个几十万行代码的项目里面，精准的去找出模型当前最需要的那一段代码，然后把它塞到这个上下文窗口里面。所以它其实是一个非常厉害的工程成果，它并不是说换一个模型就可以轻易的去复制的。
除了这个之外，它还有哪些地方是让人觉得很难被替代的？
Cursor他还有一个非常厉害的地方，就是他跟程序员的日常的工作流是深度整合的。你写代码、跑测试、看报错、查文档、提交git它全部都可以在一个界面里面无缝的完成，所以很多人一旦用习惯了之后，就再也回不去了。对然后再加上他有67%的世界500强企业在用，所以它其实也积累了非常多的企业级的代码数据，这也是一个非常宝贵的训练资源。
所以说SpaceX它到底凭什么能够拿下Cursor，它背后到底有哪些资源？
因为今年2月份的时候，SpaceX已经通过全股票的方式完成了对xAI的合并。然后它的估值一下子就冲到了1.25万亿美元。同时它也继承了Grok 模型Colossus 超算集群，还有X平台的大量数据。
怪不得他们能够跟Cursor 玩得这么深更。
有意思的是其实Cursor 最新的这个版本就是用xAI的Colossus 超算训练的。所以他们两个其实在收购之前就已经深度合作了。这次的收购其实更像是把已经在跑的协作关系彻底的变成自己的。
如果说把他们这些资源都串起来，会形成一个什么样的行业优势呢？
一旦收购完成，那xAI就会拥有从模型算力到工具再到用户的完整的闭环。它的模型是Grok，算力是Colossus，开发工具是Cursor，然后用户是67%的世界500强企业。这其实和微软的那一套Azure加OpenAI加GitHub Copilot加VS Code的用户是如出一辙的那就是全链路的打通。
现在这个AI代码编辑工具的市场到底是一个什么样的竞争格局？
目前来看的话，GitHub Copilot还是占据着最大的份额。它大概有37%的市场，然后它有470万付费用户。不过最近Claude Code也冲得非常猛，它是这个市场上的一匹黑马。然后企业端的话，Cursor其实渗透率是最高的，尤其是在大型企业里面。
这么看的话，马斯克这一次花大价钱收购Cursor是有他的道理的。
对他其实就是不想把这个开发者工具的赛道拱手让人。所以他宁可花一个大价钱，也要先把这个户口抢下来。
然后就是外界对于这笔收购的价格以及它背后的风险到底是怎么看的？
有不少人都在质疑说Cursor它现在的这个收入根本撑不起600亿美元的估值。但是对于SpaceX来讲的话，它更看重的是时间窗口和整合成本，就他自己去重建这样一套生态的话，可能花的钱更多，更重要的是它会错失市场机会。
确实这个交易里面会有哪些不确定因素。
最大的风险就在于监管的审批能不能够顺利通过。然后SpaceX的IPO能不能够顺利的进行，以及两家公司的企业文化和产品能不能够很好的融合，这些都是非常大的挑战。但是如果说这些东西都能够迈过去的话，那这一次的收购就会让SpaceX和xAI真正的在这个AI工具的市场上面站稳脚跟，就像我们刚才说的，马斯克买的不是一个，可他买的是一条已经打通的通道。
我们今天聊了这么多，从DeepSeek到Anthropic到OpenAI，再到SpaceX和xAI其实我们能看到这个AI行业的竞争重心已经从单一的模型比拼转移到了生态渠道、政府合作、开发者工具这些全方位的能力建设上。所以说这个行业的壁垒正在变得越来越高，越来越难以逾越。
好了，这期内容咱们就到这里了，感谢大家的收听，然后咱们下期再见吧，拜拜。
