OpenAI要變身？微軟33%股權背後的利益大戰！ #72

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快速重點摘要

1. OpenAI 合作關係與重組：
2. • OpenAI 與微軟（Microsoft）達成初步協議，將允許 OpenAI 轉型為一家公共利益公司（PBC），並解除對雲端服務供應商的限制，同時確保微軟持續取得其技術。
   • OpenAI 的非營利母公司將保留監管權，並持有重組後公司超過 1,000 億美元（約佔 25%）的股權，而微軟將持有 33% 的股權。
2. AI 數據取得與法律爭議：
3. • Anthropic 同意支付作者至少 15 億美元，創下美國歷史上最大的著作權和解金。
   • 內容出版商正透過「Really Simply Licensing」（RSL）標準和 Cloudflare 等工具，尋求向 AI 公司收取數據使用費，以應對 AI 爬蟲對網站流量與收益的衝擊。
3. 科技巨頭的硬體更新：
4. • 蘋果（Apple）推出 iPhone 17 系列、iPhone Air 和 Apple Watch Series 11/Ultra Watch 3，其中 iPhone Air 以 5.6 毫米的超薄設計和 eSIM 獨佔為亮點，Apple Watch 則新增 FDA 批准的高血壓警示功能。
   • Sharp Dynabook 推出僅重 849 克的 Dynabook RA73/VY 筆記型電腦，號稱全球最輕的 AMD 筆記型電腦，但價格高昂。
4. AI 在企業與政府的應用：
5. • 阿爾巴尼亞任命 AI 機器人 Della 擔任公共採購部長，旨在根除政府合約中的貪腐問題。
   • 企業高階主管普遍認為 AI 將徹底改變企業運作，並積極擴大 AI 投資，儘管初期投資報酬率仍受質疑。
5. 網路服務效能與隱私提升：
6. • SVCB 和 HTTPS DNS 資源紀錄（RR）類型旨在透過提供服務替代端點和相關參數，提升網路服務連線的效能和隱私，並解決 CNAME 在區域頂點（zone apex）的限制。
6. AI 輔助程式設計的挑戰：
7. • 經驗豐富的程式開發者發現 AI 生成的程式碼（「vibe coding」）雖然能加快開發速度，但常常出現錯誤、安全漏洞和缺乏系統思維，需要投入大量時間進行「AI 程式碼清理」。
7. 特斯拉（Tesla）與馬斯克（Elon Musk）：
8. • 特斯拉董事會提出一項史無前例的薪酬方案，總價值高達 1 兆美元，旨在激勵馬斯克實現 2000 萬輛汽車交付、1000 萬份全自動駕駛（FSD）訂閱和 100 萬個機器人的宏大目標。
   • 董事會認為馬斯克是獨一無二的「世代領導者」，對特斯拉的 AI 和自動駕駛願景至關重要，並已制定長期接班計畫。

OpenAI 的策略轉型與商業模式演進

1. 公司結構重組與微軟的影響：
2. • OpenAI 最初由一個非營利組織於 2015 年成立，並在 2019 年創建了營利性質的子公司 OpenAI Global LLC，以吸引投資並提供回報，但其利潤設有上限。
   • 此種「半營利」模式允許 OpenAI 獲得投資以支付更高薪資和吸引人才，但同時限制了投資者的潛在回報，這對追求無限收益的投資者而言可能缺乏吸引力。
   • 微軟在 2019 年至 2023 年間向 OpenAI 投資了超過 130 億美元，以換取對 OpenAI 最新模型及技術的優先使用權，並持有其營利子公司約 49% 的未來利潤權益。
   • 雙方最近已簽署一份不具約束力的諒解備忘錄（MOU），旨在解決過去的緊張關係，並允許 OpenAI 轉型為一家公共利益公司（Public Benefit Corporation, PBC）。
   • • 這項轉型將讓 OpenAI 解除對投資者利潤的上限，並使其能夠利用微軟以外的雲端服務供應商來獲取資本與運算能力，以支持其大規模擴張的需求。
     • 根據協議，OpenAI 的非營利母公司將繼續對公司進行監督，並將在重組後公司中擁有超過 1,000 億美元（至少 20%）的股權。
     • 微軟的股權將重新協商為 33%，而其他主要投資者如 SoftBank 將持有 12%，這與其在 2019 年達成的商業協議條款有所不同。
     • 原始協議中包含一項條款，規定若 OpenAI 達成人工通用智慧（AGI），微軟將失去其技術使用權，這項條款在新協議中已被修改。
2. 市場競爭與監管壓力：
3. • OpenAI 計劃在 2027 年起的五年內，向甲骨文（Oracle）採購 3,000 億美元的運算能力，這筆交易是史上最大的雲端合約之一，也標誌著 OpenAI 減少對微軟 Azure 的單一依賴。
   • OpenAI 也參與了 Stargate 計畫，這是一項與 SoftBank 和甲骨文合作的 5,000 億美元投資案，用於國內資料中心計畫。
   • 公共利益公司是一種在章程中承諾將公共利益置於股東利潤之前的企業形式，如 Patagonia 和 Kickstarter。此轉型可能旨在平衡營利需求與其最初的公共利益使命，但其在競爭激烈的 AI 領域中能否真正實現此目標，仍存在疑問。
   • 伊隆·馬斯克（Elon Musk）對 OpenAI 的重組計畫提出訴訟，指控微軟與 OpenAI 的合作關係扼殺競爭。此訴訟及監管機構的審查，將是 OpenAI 轉型過程中的主要障礙。
   • 美國司法部（DOJ）已針對 OpenAI 的轉型引發的擔憂，特別是其對用戶心理健康的影響，向德拉瓦州和加州的檢察長施壓。

AI 內容生成與著作權爭議

1. 著作權侵權與和解：
2. • Anthropic 同意支付作者至少 15 億美元，以和解其在訓練 AI 模型時使用盜版檔案的著作權侵權指控。此和解案平均每本書約 3,000 美元，是美國歷史上最大的著作權和解金之一。
   • 這項協議僅涵蓋過去的侵權行為，未來的爭議仍可能發生。
   • 許多作者、電影製片人、音樂家以及大型出版商和網路公司，都已對 AI 公司發起訴訟，並指出 AI 訓練數據的獲取方式存在爭議。
2. 內容創作者的反制措施：
3. • OpenAI 已與 Reddit 和《New York》雜誌的母公司 Vox Media 等出版商達成個別協議，以確保持續取得訓練數據和最新的聊天內容。
   • Google 和亞馬遜（Amazon）也達成了各自的數據授權協議。
   • 雲端服務供應商 Cloudflare 宣布推出追蹤 AI 爬蟲的工具，並計劃建立一個「市場」，允許網站為其內容設定價格，供 AI 系統取用。
   • Reddit、Medium、Quora 和 Fastly 等網路組織與網站共同宣布推出「Really Simply Licensing」（RSL）標準。
   • • 該標準允許內容託管方不僅能指示其內容是否可被爬取，還能指定如何歸屬、以及使用該內容的收費標準。
     • RSL 標準與 Cloudflare 等服務相結合，標誌著網路內容提供者在對抗 AI 爬蟲方面的潛在重大轉變，可能迫使 AI 公司支付數據使用費。
   • 《Rolling Stone》的母公司 Penske Media Corporation 已對 Google 提起訴訟，指控其 AI Overviews 功能損害了網站流量和收益，因其 AI 摘要減少了用戶點擊原始來源的需求。
   • • Penske Media 聲稱，由於 Google 的流量下降，其聯盟行銷（affiliate links）收益在 2025 年下降了超過三分之一。
     • 此訴訟指出了內容出版商面臨的兩難：要嘛阻止 Google 索引其內容，進一步損害業務；要嘛繼續為 Google 的 AI 提供訓練材料，助長其對出版業務的威脅。

DNS 服務綁定與 HTTPS 紀錄

1. SVCB 與 HTTPS 紀錄的目標：
2. • SVCB（Service Binding）和 HTTPS DNS 資源紀錄（RR）旨在為用戶端提供完整的網路服務存取指令，以提升連線效能和隱私。
   • 這些紀錄透過讓用戶端在建立連線前獲得更多服務資訊，例如替換的端點、傳輸協定配置及加密金鑰，來避免連線到次優的預設伺服器。
   • SVCB 紀錄解決了 CNAME 在區域頂點（zone apex）無法進行別名設定的問題，使得服務營運商能夠將服務的控制權委託給其他網域。
2. SVCB 紀錄的運作模式：
3. • SVCB 紀錄有兩種模式：
   • • AliasMode（別名模式）： 該模式將服務別名化到另一個目標名稱（TargetName），主要用於在區域頂點進行別名設定，而不影響其他 RR 類型的解析。
     • ServiceMode（服務模式）： 該模式將服務端點的配置資訊與其連線參數綁定，例如網路位置、協定和金鑰資訊，並包含鍵值對（key=value）的服務參數（SvcParams）。
   • 用戶端透過查詢 SVCB 紀錄來解析可用的服務端點。如果返回 AliasMode 紀錄，用戶端將追蹤其目標名稱；如果返回 ServiceMode 紀錄，用戶端將使用這些紀錄提供的替代端點。
   • 為了最佳效能，用戶端應實作用戶端 DNS 快取。如果 DNS 伺服器符合規範，使用 SVCB 不會增加連線建立的網路延遲。
3. HTTPS RR 的特殊應用：
4. • HTTPS RR 是一種 SVCB 相容的 RR 類型，專為 HTTP 服務設計，避免了 SVCB RR 需要下劃線字首（Attrleaf labels）的問題，提高了與萬用字元和 CNAME 的相容性。
   • 當服務名稱是「https」且連接埠為 443 時，HTTPS RR 的查詢名稱就是服務名稱本身，無需任何字首。
   • HTTPS RR 提供 HTTP/3（QUIC 傳輸協定）、非預設 TCP 和 UDP 連接埠的支援，並可用於傳遞加密用戶端 Hello（ECH）金鑰。
   • HTTPS RR 的存在也表示用戶端應使用「https」協定進行安全連線，類似於 HTTP 嚴格傳輸安全（HSTS）的功能，甚至可以將「http」URL 升級為「https」。
4. 服務參數（SvcParamKeys）：
5. • SVCB 紀錄包含可擴充的服務參數列表，例如：
   • • alpn 和 no-default-alpn：指示服務端點支援的應用層協定協商（ALPN）協定識別碼和相關傳輸協定。
     • port：定義替代端點應使用的 TCP 或 UDP 連接埠。
     • ipv4hint 和 ipv6hint：提供 IP 位址提示，供用戶端在沒有可用的 A 或 AAAA 紀錄時使用，以減少連線延遲。
     • mandatory：標示該紀錄中哪些參數是用戶端必須理解和支援的，否則該紀錄將被視為不相容而被忽略。
5. 安全與隱私考量：
6. • SVCB/HTTPS RR 可以在非信任通道上傳輸，用戶端需要驗證替代端點是否對服務具有權威性（儘管 DNSSEC 簽名和驗證是可選的）。
   • 惡意 DNS 中介者可能透過偽造 SVCB 紀錄來發動降級攻擊，阻止用戶端獲取安全優勢，因此用戶端在檢測到此類攻擊時應放棄連線嘗試。
   • 標準位址查詢會將用戶存取特定網域的意圖洩露給遞迴解析器及其他方。SVCB 查詢額外揭露了用戶使用特定協定的意圖，這在某些情況下可能涉及敏感資訊。

科技巨頭的硬體創新與市場策略

1. 蘋果 iPhone 17 系列與 iPhone Air：
2. • iPhone 17 系列進行了改造，以與 Pro 機型更為一致。iPhone 17 螢幕增大至 6.3 吋（比 iPhone 16 增加 0.2 吋），並採用 120 Hz 顯示器和 4800 萬像素的超廣角相機。
   • iPhone 17 Pro 和 Pro Max 機型具備一體成型設計、天線和專業相機系統，採用 A19 Pro 晶片和具有去離子水蒸氣腔的散熱系統。
   • 最大的亮點是 iPhone Air 的推出，其厚度僅 5.6 毫米，是蘋果有史以來最薄的手機，取代了 Plus 機型。
   • • iPhone Air 採用 6.5 吋顯示器、A19 Pro 六核心晶片和五核心繪圖處理器，並支援自適應電源模式管理電池續航力。
     • iPhone Air 僅支援 eSIM，沒有實體 SIM 卡選項，這有助於其輕薄設計。然而，由於中國大陸的 eSIM 普及率不高且監管審批問題，iPhone Air 在中國大陸的上市日期已被推遲。
   • iPhone 17 起售價為 799 美元（256 GB 儲存空間），iPhone 17 Pro 則為 1,099 美元，Pro Max 為 1,199 美元，iPhone Air 起售價為 999 美元。
   • iPhone 18 的傳聞指出，其動態島（Dynamic Island）將會縮小，但短時間內不會採用螢幕下 Face ID 或螢幕下相機。
2. 蘋果 Apple Watch 與健康監測：
3. • Apple Watch Series 11 和 Ultra Watch 3 將於 2025 年 9 月 19 日起，在 150 個國家推出 FDA 批准的高血壓警示功能。
   • 此功能透過光學心率感測器和機器學習演算法，經過對超過 10 萬名參與者的研究開發，可在一個月內識別高血壓模式，並在不提供具體血壓測量值的情況下，警示使用者潛在危險。
   • Apple 預計該功能在推出後的第一年內，將向超過 100 萬名未診斷出高血壓的用戶發出通知。
3. 其他硬體與技術：
4. • Sony 推出了 Xperia 10 VI（Xperia 10 Mark 8），這是一款中階 Android 智慧型手機，採用類似 Google Pixel 和 iPhone 17 系列的相機條設計，並提供特殊色選項。
   • 夏普（Sharp）的 Dynabook 部門推出了 Dynabook RA73/VY 筆記型電腦，號稱全球最輕的 AMD 筆記型電腦，重量約 849 克，採用 WUXGA LCD 面板、AMD Ryzen 處理器、最高 32GB 記憶體和 1TB PCIe SSD 儲存空間。
   • • 該筆記型電腦支援 Thunderbolt 4、USB 3.2 Gen 1、HDMI、Gigabit 乙太網路、Wi-Fi 7、藍牙 5.4，並可配置指紋或臉部辨識感測器、5G 或 4G 數據機。
     • Dynabook RA73/VY 售價約 461,300 日圓（約 3,130 美元），儘管其輕薄設計和規格表現不錯，但高昂的價格對其市場吸引力構成了挑戰。

AI 在軟體開發與組織管理中的應用

1. AI 輔助程式設計的挑戰與「AI 程式碼清理」：
2. • 越來越多經驗豐富的程式開發者（「vibe coders」）使用 AI 輔助工具來生成程式碼，以加快開發速度，但同時也花費大量時間來審查和修正 AI 產生的程式碼。
   • Fastly 的一項調查顯示，近 95% 的開發者表示他們花費額外時間修正 AI 生成的程式碼，其中資深開發者承擔了大部分的驗證工作。
   • AI 生成的程式碼問題包括：錯誤的套件名稱、刪除重要資訊、安全風險、缺乏系統思維（例如，在不同地方重複建立相同功能，而非統一設計）、以及「製造」結果或不承認錯誤。
   • 「vibe 程式碼清理專家」已成為新的企業程式設計職位，專門負責修復 AI 產生的錯誤和不必要的指令碼。
   • 資深開發者 Austin Spires 觀察到，AI 程式碼傾向於追求快速而非「正確」，這可能引入新手常犯的程式碼漏洞。
   • IT 管理軟體公司 NinjaOne 的技術長 Mike Arrowsmith 指出，「vibe coding」可能繞過傳統程式設計中嚴格的審查流程，從而產生新的 IT 和安全盲點，尤其讓新創公司容易受到影響。
   • 為應對這些風險，NinjaOne 鼓勵「安全 vibe coding」，透過核准的 AI 工具、存取控制、強制性的同儕審查和安全掃描來降低風險。
   • 儘管有這些挑戰，開發者普遍認為 AI 生成的程式碼在原型開發、模板建立和測試腳手架等方面非常有用，能夠將重複性任務自動化，讓工程師專注於更複雜的產品開發。
   • 年輕工程師 Elvis Kimara 認為，未來程式設計師將更多地扮演 AI 系統的引導者、問題的負責人，並像機器的顧問一樣工作。
2. AI 在企業中的應用與轉型：
3. • 埃森哲（Accenture）的調查顯示，85% 的高階主管計劃在 2025 年增加 AI 支出，即便經濟衰退也不例外。
   • 埃森哲的 CEO Julie Sweet 表示，企業對 AI 的主要需求是如何大規模部署 AI，並將其嵌入日常營運中。
   • • 她強調，企業 AI 的部署困難在於其涉及重新改造工作流程、調整勞動力和改變工作方式，這需要長期的戰略眼光和執行能力。
   • 埃森哲透過大規模培訓員工（從 2022 年 11 月的 30 人增加到 2025 年的超過 50 萬人接受 GenAI 培訓），來為客戶提供 AI 專業知識，並協助客戶實現 AI 投資報酬率（ROI）。
   • 阿爾巴尼亞總理 Eddie Rama 宣布任命一個名為 Della 的 AI 機器人擔任公共採購部長，旨在消除政府合約中的貪腐，因為 Della 被認為不受賄賂和恐嚇的影響。
   • • Della 之前已作為 AI 虛擬助理，協助公民和企業獲取國家文件。
     • 這項措施雖然具有反腐的積極願景，但其背後的技術原理和人類監督機制仍不明確，且存在被操縱的潛在風險。

特斯拉的領導力、目標與挑戰

1. 馬斯克（Elon Musk）的薪酬方案與領導力：
2. • 特斯拉董事會提出了一項前所未有、價值高達 1 兆美元的薪酬方案，該方案將在 2025 年 11 月進行股東投票。
   • 該薪酬方案與特斯拉的宏大目標緊密掛鉤，包括實現 8.5 兆美元的市值、交付 2,000 萬輛汽車、1,000 萬份全自動駕駛（FSD）付費訂閱，以及生產 100 萬個機器人與自動駕駛計程車。
   • 特斯拉董事會主席 Robyn Denholm 表示，馬斯克是一位「世代領導者」，他對 AI 和自動駕駛的願景對特斯拉的未來至關重要，因此留任馬斯克是董事會的關鍵職責。
   • 儘管馬斯克身兼多職，董事會認為他的創造力在各項事業中流動，甚至對特斯拉有益。
   • 薪酬方案將馬斯克的投票權與經濟利益分開，透過逐步授予投票權來激勵他達成目標，並延遲經濟效益的兌現，以確保其長期留任。
2. 公司發展策略與 AI 方向：
3. • 特斯拉的近期業務重點是汽車和能源業務，但長期增長和獲利能力將更多地來自 AI 相關領域，如 Optimus 機器人、FSD 和其他新興應用。
   • 特斯拉的 AI 策略側重於 AI 在現實世界的應用，例如透過視覺數據驅動汽車的 FSD，以及賦能實體產品如 Optimus 機器人，這與 XAI 專注於基礎 AI 和大型語言模型有所不同。
   • 特斯拉董事會已制定全面的接班人計畫，以應對馬斯克未來可能卸任的情況，確保公司在長期內仍能穩健運作。
3. 安全與監管考量：
4. • 特斯拉董事會非常重視安全問題，並致力於提升車輛安全。公司聲稱 FSD 軟體由於能減少 94% 的人為錯誤，因此比人類駕駛更安全。
   • 近期有報導指出，特斯拉車輛的乘客在緊急情況下難以使用手動開門裝置，董事會對此類安全報導非常重視，並指出特斯拉車輛已具備手動緊急開門功能。

網路生態與使用者行為趨勢

1. 數位服務法規與平台費用：
2. • Meta 和 TikTok 在歐洲第二高等法院贏得了一項法律挑戰，該挑戰針對歐洲數位服務法案（Digital Services Act, DSA）所徵收的監管費用。
   • 兩家公司對其全球年度淨收入 0.05% 的監管費用計算方法提出異議，認為其存在缺陷且導致費用不成比例。法院要求歐盟監管機構在 12 個月內重新制定計算方法。
   • 儘管法規方法需要重新評估，但 Meta 和 TikTok 無需退還已收取的 2023 年費用。
2. Gmail 更新與購物體驗：
3. • Google 正在為 Gmail 推出更新，引入新的「採購」分頁並改版「促銷」分頁，旨在增強用戶的購物體驗，特別是為即將到來的節慶購物季做準備。
   • 「採購」分頁將集中所有與訂單相關的電子郵件，方便追蹤貨運和回顧歷史訂單。
   • 更新後的「促銷」分頁將根據相關性排序優惠，並包含零售導向的提示，以凸顯及時促銷。
   • 這些變更將在未來幾週內推廣到個人 Gmail 帳戶的行動應用程式和網頁介面。
3. 應用程式商店的年齡驗證：
4. • 加州通過了一項法案（AB 1043），要求作業系統和應用程式商店供應商在用戶下載應用程式之前驗證其年齡。
   • 該法案不需要照片身分證明，而是要求平台提供工具，讓父母在設備設定過程中指示用戶年齡，並利用這些資訊引導兒童使用適合年齡的內容和螢幕時間。
   • Google 和 Meta 等科技巨頭對此法案表示支持，認為這是一種深思熟慮的解決方案，可以確保兒童安全。
   • 此前，猶他州和德州也通過了類似的年齡驗證法律，但因潛在的隱私風險而受到 Google 和蘋果等公司的反對。
4. 網路社群與資訊傳播：
5. • Mastodon 宣布將推出「引用貼文」（quote posts）功能，並增加了防止濫用的保障措施。
   • 使用者可以控制誰能引用他們的貼文、設定可見性級別，並從他人的引用中移除自己的貼文。
   • 該功能將首先在 Mastodon.online 和 mastadon.social 推出，然後隨 4.5 軟體更新廣泛可用。
   • YouTube Music 正在更新其 Android 和 iOS 應用程式上的「現正播放」介面，包括重新安排歌曲/影片切換器、重新設計滑動條以及整合其他控制選項。

政策與法規動態

1. 微軟 Teams 反壟斷調查：
2. • 微軟承諾將其企業通訊應用程式 Teams 與 Office 365 產品套件完全分離，成功避免了歐盟委員會的重大反壟斷罰款。
   • 這項決議源於 2020 年競爭對手 Slack 的投訴，該投訴指控微軟透過搭售行為濫用其市場主導地位。
   • 微軟承諾在未來七年內以較低價格提供不含 Teams 的 Office 套件，並確保競爭通訊工具的互通性以及數據從 Teams 轉移的便利性。
   • 該決定被視為歐盟和微軟的雙贏，為透過談判而非懲罰解決問題樹立了先例。
2. 穩定幣監管發展：
3. • Tether 任命前白宮加密貨幣顧問 Bo Hines 為其新成立的美國部門 CEO，該部門將推出受監管的美元支持穩定幣 USAT。
   • USAT 旨在補充 USDT 高達 1,690 億美元的流通量，並計劃在 2025 年底前首次亮相。
   • 新部門將總部位於北卡羅來納州夏洛特，USAT 將優先考慮透明度、治理和直接用戶存取，Tether 目前沒有公開上市的計畫。
3. 美國護照撤銷法案爭議：
4. • 一項由眾議院外交事務委員會主席 Rep. Brian Mast 提出的新法案，將賦予國務卿馬可·盧比歐（Marco Rubio）權力，基於言論撤銷美國公民的護照。
   • 該法案表面上針對「恐怖分子和人口販運者」，但公民自由倡導者批評這可能導致基於個人思想進行言論審查，並被用來懲罰與「實質性支持恐怖主義」相關的言論。
   • 盧比歐此前曾基於一篇批評以色列的意見文章，撤銷土耳其博士生 Rümeysa Öztürk 的簽證。
   • 批評者指出，該法案賦予國務卿幾乎不受限制的護照撤銷權力，且上訴機制薄弱，可能被未來政府濫用，針對任何被認為「支持恐怖主義」的群體。
4. Google 搜尋廣告調查：
5. • 美國聯邦貿易委員會（FTC）正在對亞馬遜（Amazon）和 Google 展開新的調查，審查其搜尋廣告業務是否誤導廣告商。
   • 調查旨在確認這些公司是否正確揭露廣告條款和定價。儘管這項調查將長期進行，但其表明在川普政府下，大型科技公司面臨的監管壓力將持續不減。

人工智慧與神經形態計算

1. SpikingBrain：腦啟髮型大型模型：
2. • SpikingBrain 是一種受大腦機制啟發的大型模型，將混合高效注意力（hybrid efficient attention）、MoE 模組和脈衝編碼（spike encoding）整合到其架構中。
   • 該模型相容開源模型生態系統的通用轉換管線，使其能夠以不到 2% 的數據量進行持續預訓練，同時達到主流開源模型的效能。
   • SpikingBrain 在處理 400 萬個 token 序列時，實現了超過 100 倍的首次 token 輸出時間（TTFT）加速，並且在微觀層面達到了超過 69% 的脈衝稀疏度。
   • 這些進展結合宏觀層面的 MoE 稀疏性，為下一代神經形態晶片（neuromorphic chips）的設計提供了寶貴指導。
   • SpikingBrain 的框架、運算子、平行策略和通訊原語已針對非 NVIDIA（MetaX）叢集進行了調整，確保大規模訓練和推論的穩定性。
2. 模型版本與部署：
3. • SpikingBrain-7B 提供完整的實作和權重，包括 HuggingFace 版本、vLLM 推論版本和量化版本，以支持不同場景下的彈性部署和研究。
   • vLLM-HyMeta 是 HyMeta（基於 MetaX GPU 的混合模型）針對 vLLM 推論框架的外掛程式版本，為 NVIDIA GPU 提供高效推論支援。
   • W8ASpike 是 SpikingBrain-7B 的量化推論版本，旨在低精度設定下降低推論成本，並探索脈衝神經網路（SNN）的潛力。
   • • 當前實作採用「偽脈衝」（pseudo-spiking），其中啟用在張量層面近似為脈衝狀訊號，而非神經形態硬體上真正的非同步事件驅動脈衝。
   • 模型權重託管在 ModelScope 上，提供預訓練模型（7B）、聊天模型（7B-SFT）和量化權重（7B-W8ASpike）等版本。
3. 從零開始編寫作業系統核心：
4. • 一份報告描述了如何在 RISC-V 體系結構上，使用 Zig 語言實作一個最小的時間共享作業系統核心概念驗證，這對理解底層系統軟體、驅動程式和系統呼叫非常有幫助。
   • 該專案採用「單核心」（unikernel）方法，將應用程式程式碼直接與其依賴的作業系統核心連結，形成一個單一的二進位執行檔。
   • RISC-V 支援分層權限模型，包括機器模式（M-mode）、監管模式（S-mode，通常執行作業系統核心）和用戶模式（U-mode，執行應用程式程式碼）。
   • 核心目標包括：靜態定義執行緒、執行緒在用戶模式下操作並可向 S-mode 核心發出系統呼叫、以及在不同執行緒之間進行時間切片和分配。
   • 在時間共享環境中，執行緒的虛擬化意味著每個執行緒都有其獨立的架構暫存器視圖和專屬堆疊，使多個工作負載在單一核心上運行時，每個執行緒都感覺像擁有自己的核心。
   • 上下文切換的實現利用了中斷常式，透過在常式中替換堆疊指標，使得在恢復暫存器值時切換到不同的執行緒流。
   • 此專案中大部分程式碼是由 Claude 的 AI 生成的，以節省開發時間。

科技與投資趨勢分析

1. AI 投資與商業模式：
2. • AI 領域的投資前景，其核心在於 AI 所能實現的潛在「豐饒感」（sense of abundance）。
   • 雖然早期網路發展給人一種發現新大陸的感覺，可以隨意建造任何東西，但現實中技術、資本等都存在真實的限制。
   • 身為投資者或顧問，應鼓勵公司追求 AI 帶來的廣闊機遇，將 AI 視為網路的繼承技術，它正在改造網路並影響現實世界中的各種功能。
   • John Borthwick 強調，新創公司應該將資源最大化投入到 token 使用上，因為 token 的成本正在急劇下降，預計未來會變得更加便宜。
   • 然而，AI 產業也存在投資過度的風險，就像早期網路泡沫時期，基礎設施過度建設，導致一些公司在短期內難以應對業務現實和資本籌集挑戰。
2. BetaWorks 的創投工作室模式：
3. • BetaWorks 是一家創投工作室（venture studio），其模式是先有投資理念，再圍繞該理念建立和投資公司。
   • 早期 BetaWorks 專注於社交網路，投資了 Tumblr，並在 Twitter 生態系統中扮演重要角色。
   • 自 2016 年起，BetaWorks 將其創投工作室模式與加速器模式結合，啟動了主題式加速器，專注於 AI 和機器學習領域，例如 AI 介面和 AI 代理。
   • BetaWorks 旨在成為紐約科技社群的中心，匯聚創始人，並專注於 AI、機器學習、機器人技術和深度科技。
3. IBM 與個人電腦市場的教訓：
4. • IBM 個人電腦（Model 5150）於 1981 年推出，迅速成為個人運算的標準，但其本質上並非一個「真正的 IBM 產品」。
   • IBM PC 的開放性設計，大量採用外部供應商的組件（如 Intel CPU 和 Microsoft 作業系統），雖然使其獲得市場成功，但也讓 IBM 失去了對產品發展方向的控制，並最終導致其在 PC 市場的衰落。
   • IBM 的 BIOS 很快被逆向工程，使得康柏（Compaq）等競爭者能以更高效的方式製造 PC，並提供更高性價比的產品，最終 IBM 於 2005 年以 13 億美元將 PC 業務出售給聯想（Lenovo）。
   • 這項歷史經驗凸顯了在快速發展的技術市場中，開放性策略的雙面刃效應：它既能帶來快速的普及和生態系統的建立，也可能導致核心控制權的流失和競爭優勢的削弱。
4. 電商與支付服務：
5. • Klarna 是一家瑞典金融科技公司，在 2005 年進入電子商務市場，挑戰傳統信貸模式。該公司提供「先買後付」服務，讓消費者將費用分攤為四筆免息付款，沒有隱藏費用，幫助消費者節省了數十億美元的利息。
   • Klarna 已在紐約證券交易所上市，其 AI 驅動的支付工具也受到千禧世代和 Z 世代的青睞，用於更智慧地預算和避免利息費用。

資料來源

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