一个月前，世界人工智能合作组织 WAICO 在上海成立。如今，美国正考虑向参与其 AI 合作体系的国家划出一条更明确的边界：如果加入中国主导的 WAICO，就可能被排除在美国主导的 Pax Silica 体系之外。 这意味着，中美 AI 竞争正在从芯片与模型之争，进一步升级为围绕矿产、能源、数据中心、云平台和基础模型展开的全球供应链联盟竞争。 本期《硅基星期一》，我们将从唯一同时加入两套机制的国家——哈萨克斯坦讲起，拆解美国“从矿山到模型”的可信技术生态，以及中国依靠开放模型、工程能力和全球南方合作网络建立的另一套 AI 体系。 为什么韩国、印度、新加坡和中东国家很难彻底选边？中国企业租用海外 GPU 算力，是否可能被纳入美国出口管制？当美国开始追踪的不只是“芯片在哪里”，而是“谁在使用芯片、运行什么模型”，全球 AI 竞争又将发生怎样的变化？ 未来真正决定胜负的，或许不是谁能迫使更多国家表态站队，而是谁能提供更充足的算力、更低的成本、更稳定的供应，以及更大的技术自主空间。

本期《硅基星期一》，我们从Google AI领导层调整与核心人才流动的消息出发，讨论AGI前夜正在加速形成的一场“大分流”：顶尖科学家希望继续突破智能边界，成熟科技巨头则必须在模型梦想、基础设施投入与资本回报之间寻找平衡。 如果AI并非赢者通吃，未来的产业可能形成五个同时存在的市场：前沿智能、商品化智能、计算基础设施、AI应用与SaaS，以及负责打通“最后一公里”的AI部署工程与FDE。它们拥有截然不同的商业模式、护城河与风险，也决定了企业和个人将站在AI价值链的哪个位置。 当模型能力越来越强、价格越来越低，真正稀缺的可能不再是“会不会使用ChatGPT”，而是能否理解企业工作流：判断哪些环节应该由人完成，哪些可以交给AI，数据、权限、审批与反馈又该如何重新设计。 对于绝大多数普通人和创业者而言，最现实的机会不是亲自训练AGI，而是把已经存在的智能带进公司、行业和日常工作，让十个人的流程变成两个人加一群智能体。 未来最大的鸿沟，或许不是谁拥有AI，而是——谁知道应该让AI做什么。

过去一周，全球AI资产经历剧烈调整。半导体、存储芯片、光模块与算力板块普遍回撤，市场关注点也从“AI需求还能增长多久”，迅速转向“巨额资本开支究竟何时能够产生回报”。 本期《硅基星期一》，我们从微软、亚马逊、Meta和Google最新一轮财报出发，分析华尔街为何支持微软和亚马逊继续扩张，却对Meta和Google的巨额投入表现出更强担忧。 资本市场并不反对企业投入数千亿美元建设数据中心，它真正追问的是：每投入一美元，将通过什么产品、以多快的速度，转化为收入、利润和自由现金流？ 当生成式AI把科技行业重新带回重资产时代，算力利用率、折旧、电力成本和资本回收周期，正在取代单纯的模型能力，成为决定估值的新指标。 AI究竟是一场真实的技术革命，还是一场正在膨胀的资本泡沫？ 答案可能是：两者同时成立。 AI越重要，巨头就越不敢停止投资；而当每家公司都按照“自己会赢”的情景提前建设，行业层面的过度投资也就几乎不可避免。 AI资本周期正在从“能力验证”和“需求验证”，进入真正的“收益验证”阶段。未来被出清的或许不是AI本身，而是市场对回报速度、资产利用率和产业盈利能力的过度乐观。

当DeepSeek选择暂时放下超级App、商业化和流量竞争，把全部注意力押在AGI上；美国科技公司却在同一时间集体站出来，为开放权重模型争取政策空间——这两件事背后，指向的是同一个问题： 未来的人工智能，究竟应该由谁控制？ 本期《硅基星期一》，我们从梁文锋与投资人的闭门交流出发，拆解DeepSeek为什么把商业收入视为“芝麻”，把持续学习与AGI视为真正的“西瓜”；也将分析英伟达、微软、Meta、IBM、Palantir等公司为什么联合支持开放权重，以及这些立场背后的商业利益与战略考量。 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM等中国开放模型的崛起，正在改变全球AI竞争的规则。竞争不再只是比谁的模型跑分更高，而是围绕模型控制权、算力控制权和规则制定权展开。 开放并不意味着没有风险，闭源也不天然代表安全。未来健康的AI生态，或许不需要在开放与闭源之间二选一，而是需要一种能够防止任何企业、国家或技术体系形成绝对垄断的制衡机制。 开放不是乌托邦，而是一种更高级的制衡。

2026年的WAIC，表面上是一场人山人海的AI盛会：机器人、智能体、国产算力、开放模型、AI眼镜和智能汽车几乎铺满了整个展馆。 但真正值得关注的，并不是又出现了多少新产品，而是这些看似分散的技术，正在被连接成一套更完整的中国AI体系。 从国产算力到开放模型，从具身智能到制造业供应链，再到新成立的世界人工智能合作组织WAICO，中国正在尝试走出一条与美国不同的AI发展路径。 这期《硅基星期一》，我想透过WAIC现场的热闹，聊聊中国AI真正发生的变化：这场竞争，为什么已经从芯片和模型，升级为两套AI产业生态、两种全球化路径之间的较量。

过去几年，中美AI竞争的主战场一直是芯片和算力。美国试图通过限制先进GPU出口，拖慢中国大模型的发展速度。 但在芯片受限的压力下，中国模型公司走出了一条不同的路线：更低成本、更高效率，以及开放权重。DeepSeek、Qwen、GLM等中国模型开始进入全球开发者和企业的技术栈，中美AI竞争也出现了新的反转。 当中国模型逐渐成为全球AI产业的重要基础设施，模型权重是否还应该无条件开放？中国又会如何在扩大开源生态与保护前沿能力之间寻找平衡？ 本期《硅基星期一》，我们聊聊中美AI竞争的第二战场，以及开源模型如何从中国的追赶工具，逐渐变成新的战略筹码。

本期《硅基星期一》，我们聊一场正在 AI 行业深处发生的新战争：AI 主权战争。 过去，人们讨论 AI，更多关心的是模型能力、工作替代和智能体应用。但现在，硅谷科技圈正在转向一个更关键的问题：当 AI 成为企业大脑之后，这个大脑到底应该掌握在谁手里？ 从 Palantir CEO Alex Karp 对前沿大模型公司的激烈批评，到 Palantir 与 Nvidia 围绕 sovereign AI 的合作，我们看到的不是一次普通的商业争论，而是 AI 行业下一阶段的核心矛盾：模型公司、芯片公司、云厂商、政府和企业，正在争夺数据、模型、算力、业务流程和决策系统的控制权。 这一期，我们会聊到： 为什么 Karp 认为企业购买 AI token，不等于真正获得 AI 价值？ 什么是 AI Sovereignty，也就是 AI 主权？ 为什么 Palantir 和 Nvidia 提出的 “Open Models, Closed Environments” 代表了一个新方向？ Palantir 为什么天然关心数据控制权？它为什么会被称为“美国的操作系统”？ OpenAI、Anthropic 这类前沿模型公司，与应用公司之间为什么存在天然利益冲突？ Figma、Cursor 与 Anthropic 的案例，给企业 AI 落地带来了什么警示？ 对企业来说，如何在使用 AI 的同时保护自己的数据、流程和商业机密？ 对普通人来说，为什么反而应该更激进地使用 AI？ 本期的核心结论是： 企业要保守，普通人要激进。 企业可以借用 AI 的能力，但不能交出自己的大脑；普通人则应该抓住这次认知平权的机会，尽快把 AI 变成自己的第二大脑。

本期《硅基星期一》，我们聊 Meta 最新一代 AI 眼镜，以及它背后真正代表的战略含义。 过去半个多世纪里，科技行业一直在尝试把计算机戴到人的脸上。从早期头戴显示器，到任天堂 Virtual Boy，再到 Oculus、Google Glass、HoloLens 和 Apple Vision Pro，眼镜和头显这条产品线始终充满想象力，却一直没有真正成为大众级计算入口。 原因很简单：过去的 AR、VR、MR 设备，本质上大多还是显示设备。它们想把屏幕、电影、游戏、办公桌和虚拟世界搬到人的眼前。但普通人并不想每天戴着一个笨重的屏幕生活。 Meta 这次的逻辑不一样。 它不再只是把眼镜当成屏幕，而是把眼镜当成 AI 的感官入口。摄像头让 AI 看见你看到的东西，麦克风让 AI 听见你听到的声音，扬声器让 AI 可以随时回应你。过去的 VR/AR，是想把人带进虚拟世界；而 Meta 这一代 AI 眼镜，是想把 AI 带进现实世界。 这背后对应的是 Zuckerberg 提出的 Personal Super Intelligence，也就是“个人超级智能助理”。真正的个人 AI，不应该只知道你在聊天框里输入了什么，它还应该理解你正在看什么、听什么、做什么，以及你所处的现实环境。 所以，AI 眼镜的价值不只是多了一种硬件形态，而是多了一个持续获取现实上下文的入口。 本期我们会从眼镜和头显的发展历史讲起，分析为什么过去的 Google Glass、HoloLens、Vision Pro 和 Meta 元宇宙路线都没有真正大众化；再进一步讨论，为什么 Meta 这次认为 AI 眼镜可能成为下一代交互入口，以及如果这个方向真的爆发，未来我们使用 AI 的方式会发生怎样的变化。 AI 的竞争，正在从模型能力、算力和 Agent，延伸到一个更底层的问题： 谁能掌握用户和 AI 发生关系的第一现场？ Meta 押注的不是一副眼镜，而是 AI 时代的下一个主入口。

本期节目，我们从两件看似独立、却高度相关的事件讲起：一边，美国政府开始直接介入前沿 AI 模型的上线、分发与访问权限；另一边，联邦参议员 Bernie Sanders 提出，要让公众持有美国最大 AI 公司一半的股份。 把这两件事放在一起看，你会发现，AI 公司正在同时遭遇来自“上方”和“下方”的压力：上方，是国家机器对模型能力、国家安全和分发权的接管；下方，是公众对数据、知识、能源、劳动和财富分配的重新追问。 过去几年，AI 公司用 AGI 讲出了一个巨大的文明神话：它们说自己可能攻克癌症、解决能源危机，也可能毁灭人类。于是，危险本身变成了一种叙事资源。公司一边强调技术风险，一边借助这种风险争取资本、政策、算力、人才和公众信任。 但问题在于：当你不断告诉世界“我手里的东西可能毁灭人类”，政府迟早会回应——既然这么危险，那就不能再由你自由发布。 本期节目会重点分析 OpenAI 和 Anthropic 这两类 AI 帝国的形成路径：OpenAI 从“造福全人类”的非营利理想，逐步走向公司化、平台化和帝国化；Anthropic 则以“安全”为核心叙事，却在最强模型的访问权、知识边界和分发机制上，暴露出更深层的权力问题。 我们还会聊到 Mythos 5 与 Fable 5 事件所带来的历史性信号：最强模型已经不再只是一个商业产品，而正在被视为战略资产、国家安全资产，甚至可能成为未来需要身份认证、国籍筛查、企业核验、安全审计和云平台托管才能使用的许可制工具。 更进一步，当 AI 公司使用全人类的知识、消耗公共电力与水资源、吸收全球劳动力和数据，却将收益集中在少数股东手中时，公众要求重新分配 AI 红利，也将变得越来越合理。Sanders 提出的 AI 主权财富基金法案，或许很难立刻通过，但它揭示了一个重要趋势：AI 帝国的所有权，也开始受到挑战。 所以，本期标题里的“瓦解”，不是说这些公司会倒闭。相反，它们大概率依然会非常强大、非常赚钱。真正被瓦解的，是它们的“主权”：股权会被公众基金和税收制度分走，治理权会被政府和监管机构接管，分发权会被云巨头掌控，技术垄断会被开源和本地化模型削弱，资源扩张也会被电力、水、数据中心和地方审批限制。 AI 公司曾经试图用 AGI 神话建立合法性，用公共知识和公共资源建起私有帝国。但现在，这座帝国正在迎来反噬：国家要管它，公众要分它，云巨头要托管它，开源生态要替代它。 如果有一天，AI 公司是否应该把一半收益还给公众，真的成为一个政治问题、社会问题，甚至选票问题——你会投赞成，还是反对？

马斯克曾经说过，SpaceX 不应该太早上市。因为一旦进入公开市场，公司就会被季度利润、股价波动和华尔街的短期逻辑绑住，而 SpaceX 真正的使命，是帮助人类殖民火星。 但现在，SpaceX 还是上市了。 这场融资 750 亿美元、估值冲向万亿美元级别的超级 IPO，表面上是一家火箭公司的历史性时刻，但它真正值得关注的，可能不是“SpaceX 为什么这么值钱”，而是另一个问题： SpaceX 上市之后，xAI 会被带向哪里？ 本期《硅基星期一》，我们从马斯克为什么改变主意让 SpaceX 上市讲起，拆解这场 IPO 背后的 AI 基础设施叙事：为什么 SpaceX 已经不再只是一家火箭公司？为什么 xAI 正在成为它的新资本开支中心？Colossus 算力集群为什么可能从“烧钱机器”变成“算力地产”？太空 AI 数据中心到底是科幻，还是下一条万亿美元曲线？Terafab 自产芯片，又意味着马斯克想把 AI 供应链吃到多深？ 这期我们试图回答一个问题： SpaceX 上市，不是马斯克火星梦的终点，而可能是他 AI 工业帝国的开工仪式。 SpaceX 负责把人类送向火星。 而 xAI，可能正在负责把 AI 送出地球。

6 月 4 日，OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Microsoft AI，以及生物安全专家、政策学者、国家安全官员和诺贝尔奖得主，共同签署了一封支持“强制性核酸合成筛查与记录保存”的公开信。 听起来像是一个生物技术监管议题，但它真正指向的是 AI 安全的一次重要转向：当 AI 不再只是生成屏幕上的文字，而可能帮助人们设计 DNA 序列、组织实验路径、降低生物知识门槛时，安全防线就不能只停留在模型层面。 这一期《硅基星期一》，我们从这封公开信讲起，解释什么是 DNA 合成，AI 为什么会放大生物安全风险，以及为什么未来的 AI 安全，不仅要管模型说什么，也要管现实世界里哪些东西能被制造、购买和交付。 AI 安全的下一道防线，正在从数字世界走向物理世界。 OpenAI、Anthropic、DeepMind、Microsoft AI 为什么会和生物安全专家一起呼吁监管 DNA 合成？ 这一期《硅基星期一》，我们聊一封看似冷门、但意义重大的公开信：它支持对合成 DNA、RNA 订单进行强制筛查、客户核验和记录保存。 这不是反科学，也不是科幻式恐慌，而是 AI 安全正在发生的一次转向：当 AI 能把复杂生物知识变得更容易理解、搜索、设计和执行时，安全防线就不能只建在模型里，也必须建在现实世界的供应链上。 从 2002 年合成脊髓灰质炎病毒，到 2017 年重建马痘病毒，再到 2025 年 AI 设计序列绕过筛查工具的红队测试，趋势已经很清楚：信息变成实体的距离正在缩短，而 AI 正在给这条趋势装上加速器。

本期内容简介 欧洲 AI 公司 Mistral 在巴黎卢浮宫举办了成立以来第一场旗舰大会 AI Now Summit。表面上，这是一场公司峰会；但从发布内容、合作伙伴和战略表达来看，它更像是一份“欧洲 AI 独立宣言”。 这一期《硅基星期一》，我们借 Mistral 这场峰会，聊一条不同于美国和中国的 AI 路线：欧洲为什么如此强调 AI 主权？当 AI 进入银行、能源、核电、航空、半导体、政府和国防系统时，问题已经不只是模型强不强，而是数据归谁、算力在哪、系统是否可控、风险由谁承担。 节目中，我们会从五个层面拆解 Mistral 的真正野心：基础设施独立、企业工作流独立、工业 AI 独立、关键基础设施独立，以及国防和安全独立。Mistral 不想简单复制 OpenAI，而是试图成为欧洲企业、政府、工业和能源系统进入 AI 时代的接口层。 美国 AI 代表规模，中国 AI 代表应用，而欧洲 AI 想代表的，是可控、安全、合规的智能基础设施。 这不是一道关于跑分的题，而是一道关于主权的题。 AI 的竞争，是看谁能把模型、算力、数据和产业真正攥在自己手里。

本期《硅基星期一》从英伟达最新一季财报切入：单季营收 816 亿美元，同比增长 85%；数据中心收入 752 亿美元，同比增长 92%。但比数字更重要的是，英伟达的角色正在发生变化——它不再只是卖 GPU 的公司，而是在把 GPU、CPU、内存、网络、电源、液冷、机柜和软件系统，打包成一整套 AI 工厂标准。 这一期我们会聊三个问题：第一，为什么 GB200、GB300 NVL72 这样的整柜系统，意味着英伟达卖的已经不只是芯片，而是一座小型 AI 工厂；第二，为什么一张流传很广的成本拆解图，说明 AI 的价值正在从 GPU 扩散到内存、网络、光通信、散热、电力和数据中心；第三，为什么市场不是不相信 AI，而是在重新给整条 AI 产业链定价。 最后，我们还会讨论一个关键问题：谷歌 TPU、亚马逊自研芯片，以及各种专用 AI 芯片，会不会最终削弱英伟达？还是说，英伟达会把这些专用化趋势吸收进自己的平台，继续成为 AI 时代的规则制定者？ AI 的竞争，正在从单颗芯片的竞争，变成整座 AI 工厂的竞争。而英伟达真正可怕的地方，不只是它有最强的 GPU，而是它正在定义整条 AI 基础设施产业链的标准。

本期《硅基星期一》聊一个 AI 行业正在发生的关键转向：从“模型之争”进入“交付之战”。 过去两年，AI 行业最核心的问题是：谁的模型更强？但最近 OpenAI、Anthropic 和 Google 的动作显示，真正的竞争正在转向企业落地。OpenAI 开始像 Palantir 一样组建前线部署能力，把工程师派进客户现场；Anthropic 选择借助 PwC 普华永道的全球咨询网络，把 Claude 带进财务、审计、咨询和企业运营流程；Google 则试图把 Gemini 和 Google Cloud 重新包装成一套“Agentic Enterprise”平台，帮助企业管理、审计和追责大量 AI 智能体。 这期节目我们会讨论：为什么大模型 API 本身不等于企业价值？为什么企业客户真正关心的是 ROI、流程改造、权限管理和责任追溯？以及当头部 AI 公司开始占据交付路径后，中尾部 AI 创业公司还剩下什么生存空间？ AI 模型像发动机，而企业化部署更像一整套传动系统。接下来，真正赚钱的公司，可能不是只会造发动机的玩家，而是能让企业这辆车真正跑起来的人。

本期《硅基星期一》，我们从 xAI 被并入 SpaceXAI、并将 Colossus 1 算力集群开放给 Anthropic 使用这件事讲起。 马斯克曾经想用 22 万张 GPU 打造全球最强 AI 模型公司，但如今却把顶级算力租给竞争对手。这背后不只是一次商业转向，更可能是美国 AI 估值泡沫出现第一道裂缝的标志。 本期节目会拆解三个问题：为什么“卡越多，模型越强”的信仰正在失效？为什么 xAI 从 AGI 公司转向基础设施服务商，意味着估值逻辑可能被重定价？以及中国开源模型的低成本、高性价比路线，会如何持续挤压美国闭源模型公司的商业空间？ AI 技术本身没有泡沫，真实需求也一直存在。但过去两年，很多 AI 公司享受的是 AGI 公司的估值，讲的是重塑世界的故事。接下来，市场会越来越冷静地追问：你的模型有没有真实用户？收入能不能覆盖成本？算力到底是在创造智能，还是只是在对外收租？ 这一期，我们聊的不是 AI 会不会结束，而是 AI 行业正在从“讲故事的上半场”，进入“看现金流的下半场”。