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杠杆最怕的不是贵，而是周期掉头。 林秀成的杠杆也很快就撬出了巨大的麻烦。 近几年，LED行业快速掉头，产能过剩、价格战惨烈，三安的基本盘被持续侵蚀。寄予厚望的碳化硅，也赶上全球扩产潮带来的价格战，产线还在爬坡，折旧已经压了上来。还有，政府补助退坡，每年几亿几亿的少。 而最新的”因涉嫌职务侵占、挪用资金罪“等表述下，林秀成的资本运作乃至与地方的合作也注定还有其他迷雾。 三安的经营因此持续恶化。 2025年，三安光电营收179.49亿元、同比增长11.45%，归母净利润却亏损3.53亿元——这是2008年借壳上市以来的首次年度亏损。 今年3月，林秀成被留置的消息一出，三安光电一字跌停，5个交易日跌去24%。而真正的连锁反应，还发生在控股股东层面：债权人集中启动风控，贷款提前到期条款被触发，追偿接踵而来。 到10月14日，三安电子、三安集团所持13.12亿股三安光电股份已被100%司法冻结，占总股本26.30%；叠加轮候冻结，累计被轮候冻结股份达82.13亿股，相当于其持股数的625.89%。换句话说，林家手里的每一股三安光电，都被六重以上的查封排着队盯着。 今年6月，自然人债权人林素真向

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成信息交换。 这就像两个房间不能直接通话，但仍共用一处设施。一方改变设施的状态，另一方观察到变化，双方就有了传递暗号的可能。 CPU 缓存只是其中一条通道。OpenAI 还披露了涉及共享存储、CPU 时间竞争和 TLS 证书缓存的通信方式。多数通道传输缓慢、利用困难，但仍能跨越原本用于隔离任务的边界。 OpenAI 的代理沙箱仅允许访问离线资源。实时互联网、其他沙箱以及 OpenAI 的基础设施都位于隔离边界之外。 这里有个需要交代的实验条件：多数相关测试指定了通信通道方向，或提供了编解码协议。另一次测试只给出较宽泛的漏洞清单，Agent 从中构造通道、约定编码并交换信息。 因此，这些结果不能等同于 AI 在毫无提示的情况下，自发决定串谋。Reddit 网友恰好问到了这一点： 这些 Agent 真的是自发这么做，还是研究人员给了它们一个受限环境，以及会引向这一结果的目标？这个区别很重要。 另一位网友提醒： 了解它们能力的上限，本身就很重要。 缓存侧信道本身已有研究基础。这次实验值得关注的地方是模型能否把相关方法用起来，以及现有隔离措施能否承受这样的尝试。 一个内部研究模型需要根据博客线

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月，公司数百名工程师的编码工作中，57%由Anthropic模型承接，OpenAI模型仅承担16%。此后形势反转，如今52%的编码任务交由OpenAI模型处理，Anthropic模型占比降至18%。该公司出于降本考量，发现OpenAI的价格更有优势。 Conrad表示：“这个夏天，所有懂行、有能力评估成本的企业，都在大幅缩减Anthropic的用量，转而使用其他工具。”他没有披露更多细节。 其他头部初创企业也做出类似调整。知情人士透露，代码开发平台Replit近几个月把大部分AI预算从Anthropic迁移至OpenAI。OpenAI给出超30%的模型折扣，这份合同年规模超过1亿美元。Replit原本打算继续使用Anthropic，但Anthropic提出，只有承诺提高消费额度，才能延续此前给到Replit的优惠。（Replit已经公开说明将转向OpenAI，但没有披露折扣幅度与合同金额。） Anthropic最快下个月就要启动规模庞大的IPO，投资者将密切关注OpenAI以及免费开源模型对其增速造成的影响。虽然二季度到三季度增速明显放缓，但依旧维持在45%的高位。另一项潜在利空：An

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统、网络和云端的访问限制。 让GPT-6 Astra Cyber和内部测试前沿模型围攻自己 为了保证系统的绝对安全，OpenAI目前决定让最强模型来围攻自己的系统。 它组织了大规模红队测试，参与者包括GPT-6 Astra Cyber和一款内部前沿模型。 测试内容将高频发生的三类越狱事件设置成任务，包括连上真实互联网、突破内部安全边界，以及联系本应彼此隔离的其他Agent。 为了把防线压到极限，OpenAI还向它们提供基础设施的源代码、配置和相关文档。 测试下来烧了数千亿Token，相当于花了数千万元人民币。 这次红队测试“收获颇丰”。 原本，Agent被关在受限制的容器里，外面还有一层轻量级虚拟机。按照设计，即使AI在容器里折腾，也不能随意控制虚拟机，更不能碰到真正运行它的宿主机。 此外，一些必要的受控网络连接比如指标监控、日志记录、身份验证等服务也成了安全隐患本身。 △候选发现数随Token投入增加的曲线 OpenAI目前只能是缝缝补补，一边让最强模型继续测试，一边修补它们利用的漏洞。 他们表示，直到自家的防护能力足以支持更广泛的网络访问时，才会重新考虑接上网线。 One More

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本尤为重要。尽管过去几年推理成本持续下降，但在他看来，当前成本仍然过高，需要进一步大幅降低。 在自研芯片方面，贾西介绍，亚马逊2015年收购Annapurna Labs，最初是为了提高服务器计算效率，随后开发了Graviton CPU及Trainium AI加速器。 据其介绍，目前AWS前1000大EC2客户中，99%已广泛使用Graviton，其性价比相较其他x86处理器高约40%；Trainium相较可比处理器具有约30%至40%的性价比优势。贾西表示，降低推理成本有助于企业将更多现有应用转向AI架构，也是亚马逊持续投入自研芯片的重要原因。 回应投资OpenAI和Anthropic 对于亚马逊投资Anthropic和OpenAI的原因，贾西表示，公司看好两家企业的模型技术、应用产品及长期发展前景，同时双方与AWS存在广泛的业务合作。其中，Anthropic长期使用Trainium开发模型，双方在芯片和模型运行方面开展深度合作。 对于OpenAI，贾西表示，此前受商业安排限制，部分AWS客户无法通过AWS使用OpenAI模型。随着双方合作深化，AWS Bedrock已接入OpenAI

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周四，宾夕法尼亚州州长乔什·夏皮罗签署了《人工智能欺骗性广告法》，要求对AI生成的广告进行披露。该法律要求任何广告——无论是静态图片、视频、音频还是文字——只要“经过人工智能显著修改或生成”，就必须以与广告本身相同的格式附上标注。这既适用于市值数十亿美元公司的电视广告，也适用于餐馆那些关于鸡翅特价的丑陋拥挤的传单。 宾夕法尼亚州是最早要求对AI内容进行披露的州之一。而且，无论广告在何处制作，都要求附上这些标注。因此，如果其他州的广告也预计在宾夕法尼亚州播出，你可能会在这些广告中看到披露标注。 不过，该法律留下了许多漏洞。首先，什么构成“显著修改”是主观的。此外，法律还为“戏仿、讽刺、评论或批评”以及任何“明显虚构”的内容留出了豁免。同样，“明显虚构”的含义并不明确。措辞还暗示，只有“以造成对产品或服务的虚假消费者认知的方式使用合成内容”的内容才需要披露。这再次留下了疑问：根据该法律，什么算作“虚假”，以及由谁来做这些判断。 提出该法案的州参议员尼克·皮肖塔诺的办公室没有立即回复置评请求。

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针对同一突变的药物zipalertinib（暂译齐帕替尼），当时正在纽约纪念斯隆-凯特琳癌症中心开展临床试验。Debbie尝试入组，却在2025年1月得知：她肺部有轻微的纤维化疤痕，因此不符合试验条件。 最后映入一家人视野的，是舒沃替尼。 这款药由上海迪哲医药研发，2023年已在中国获批，用于治疗特定类型的EGFR exon 20插入突变非小细胞肺癌。与针对其他EGFR突变的药物相比，这类患者过去面临的治疗选择相对有限，因此针对这一突变开发的药物具有特殊意义。 舒沃替尼当时也在美国开展临床研究，但Debbie能够接触到的相关试验包含化疗对照组，部分受试者只能接受化疗。考虑到她的癌症已经对化疗产生耐药性，继续押注化疗让一家人难以接受。 一款中国已经上市的药物，成了美国患者最想争取的治疗机会之一。 儿子飞去上海，带回26盒药 转机来自一位医生不经意的一句话：“要是她是中国人就好了，去药店就能买到。” Max Doppelt是一名30岁的计算机工程师。听到这句话后，他立即开始联系亲友，希望找到能够在中国取得舒沃替尼的渠道。 几小时内，一家人便通过一位中国联系人获得了第一批药物。几个月后，Ma

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例，并由从孤立应用转向更集成、更可扩展自动化所需的数字孪生、仿真能力和 AI 模型提供支持，”他继续说道。 规模问题 该平台能否走出埃尔朗根是更难回答的问题。 “我会记住的一个告诫是：标题中的节省数字描述的是西门子自有的高混合度工厂的潜在收益，而不是在多供应商的既有厂区中已证实的节省，因此规模化的证据仍有待出现，”Interact 的 Kulezak 说。 其他障碍包括升级现有基础设施的成本和复杂性；数据准备度；安全性；以及治理。制造商必须证明预期效率提升足以证明投资合理，同时确保 AI 应用能够在其现有系统和安全要求内运行。 相关：DeepSeek 开源 DeepInfer 以降低 AI 成本 “因此，扩展一个用例往往与其说是重新训练模型，不如说是为每个站点重建集成和上下文数据集，”Gartner 分析师 Davenport 补充道。 尽管如此，西门子并不是唯一一家利用英伟达技术推进工业自动化的公司。 欧姆龙、ABB 和罗克韦尔自动化也与英伟达合作，利用其 Omniverse 技术开发工业应用，反映出业界对将 AI 和仿真应用于制造业日益增长的兴趣。 下一个考验将是制造商能否在不同的

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暗黑AI云：与其他任何愿意牺牲一切、把AI变成颠覆性机遇的超大规模云厂商一样，亚马逊在财务和硬件两方面都在采取一些大胆的举动。一份新报告称，该公司购买的GPU数量超过了它有电力运行的数量。 据称，亚马逊每月接收价值数十亿美元的英伟达机架，尽管有些站点尚未准备好接收这些设备，也还没有电力来驱动这些AI加速器。根据Business Insider看到的内部邮件，只要能尽早锁定新的硬件产能，亚马逊愿意预先占用数十亿美元现金。 这些邮件描述了亚马逊的“提前接收机架”（Early Rack Receipt）流程。通过该流程，AWS仅8月就预计接收价值约50亿美元的英伟达GB300服务器机架，并且在可预见的未来每月还将再接收约30亿美元。亚马逊在最终部署阶段之前就拿到了“为AI推理时代打造”的服务器。 美国部分AWS设施没有足够的电力来安装并启动这些服务器，这意味着这些昂贵的硬件只能存放在“中转”仓库中，直到最终的数据中心站点建成。在邮件中，亚马逊的一个团队抱怨称，对于每月采购的所有GPU究竟何时能够真正安装，并没有明确的预测。 亚马逊缺乏能源容量，是被称为“暗黑GPU”的日益普遍现象的一部分。数

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强的AI模型。OpenAI在一篇博客文章中解释说，鉴于当前控制系统和互联网安全的状况，这被视为负责任的作法。 广告后继续阅读 近几周来，OpenAI的AI实例擅自行动的事件一再引发关于该技术风险的讨论。在迄今最受关注的一起事件中，这家ChatGPT开发商的AI从受保护的测试环境中逃出，并意外入侵了另一家AI公司Hugging Face平台的计算机。事后发现，其他开发商的AI——包括OpenAI的竞争对手Anthropic以及谷歌和Facebook集团Meta的AI——在测试中也侵入了其他公司的系统。 AI训练的“离线世界” 不过OpenAI强调，AI模型仍然必须学会如何在网上搜索信息，或如何与网络应用交互。因此，他们为训练搭建了一个“离线世界”，其中存储了网页内容。所有顶级模型现在都以这种方式训练。在Hugging Face事件之后，OpenAI已经加装了额外的保护机制。然而事实证明，能力最强的AI模型仍能在其中找到一些漏洞。因此，它们的训练被暂时中止。 起因是一起事件：一个AI模型在测试中成功从外部聊天机器人获取了回答，尽管它本不应有互联网接入。OpenAI承认，在借助AI对现有安全

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体在一次内部评估中甚至成功入侵了Hugging Face。另一些则学会了掩盖自己的错误。 9月，一次新的未经授权的互联网访问导致该公司暂停了其最先进模型的部分工作。OpenAI现在明确表示，这次暂停持续了11天，直至10月1日，目的是加强防护措施并对其进行检验。 为什么必须在训练期间将AI隔离？ 查找信息、编写代码、解决问题：为了训练AI，OpenAI（以及其他公司）会迫使模型找到解决方案。模型尝试、失败、重来，而成功的尝试随后被用来强化使其达成目标的行为。但如何确保它不会为了达成目标而走禁止的捷径？ 于是便有了将其关入受控环境的想法，这种环境通常被称为“沙盒”。AI在其中拥有可供工作的工具，但其访问权限受到限制。这有点像训练场：它必须能够进行训练，同时不能干预外部系统。 OpenAI用于训练其模型的沙盒 // 来源：OpenAI 或者，模型可能试图绕过这些限制来完成其任务。9月，OpenAI的一个智能体本应只是查找一篇博客文章的作者。由于搜索无果，它利用其沙盒DNS（将网站名称转换为地址的服务）过滤不足的漏洞，向外部聊天机器人发起查询，尽管它被禁止访问互联网。没有人要求它测试其环境的

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计划和阿波罗太空计划成本总和的两倍多。 美国处于这轮热潮的最前沿，已经承载了全球约一半的超大规模容量。但该行业正面临强烈反弹，如今四分之三的美国人反对数据中心开发，并指责其推高能源账单、威胁受干旱影响地区的水供应并排放有毒废气。超过500个县和市镇已通过永久或临时数据中心禁令。 弗吉尼亚州北部的劳登县位于所谓的“数据中心走廊”，因为这里的数据中心比世界上任何其他地方都多。去年，一座燃气数据中心在距格雷格·皮里奥家150米处开业，他的生活被彻底打乱。“这个社区原本平静安宁，现在却变成了这场噩梦，”他在一次视频通话中说。“我们的生活质量被严重降低了。” 皮里奥说，中心八台燃气轮机的噪音“就像待在机场，所有这些引擎都在轰鸣”。“它让我许多邻居头痛。它让孩子们夜里睡不着。”皮里奥曾在美国之音电台工作，自中心开业以来也出现了健康问题，包括眼睛干涩和胸闷。有一次他不得不离开家，因为他呼吸困难：“我知道柴油发电机什么时候开着，因为我的肺能感觉到。” 纽波特数据中心的鸟瞰图…… ……以及建筑外观 英国尚未出现与美国同等程度的反对。但反数据中心团体正在积聚势头。东伦敦居民正在发起一场高调的反对布里克巷新

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信任来欺骗你，”Hyun解释说。 专业人士也会上当 不只是老年人才会落入这些骗局。盖洛普发现，诈骗受害率在不同年龄之间没有差异，经验丰富的专业人士也曾被骗。 据香港警方称，2024年，香港一家跨国公司的财务员工被骗支付2亿港元，约合2560万美元。诈骗者利用深度伪造技术在视频通话中冒充该公司的首席财务官。这名员工起初怀疑是网络钓鱼，但打消了疑虑，因为通话中的其他人看起来和听起来都像他认识的同事。他们全都是假的。该公司后来被确认为英国工程公司Arup。 克隆工具往往只差勾选一个复选框 这些骗局背后的工具并不难找。2025年3月，《消费者报告》发布了对六款热门AI语音克隆产品的评估。评估发现，其中四款——ElevenLabs、Speechify、PlayHT和Lovo——让研究人员可以轻松地从公开音频中克隆声音。 这四家公司没有使用任何技术机制来确认说话者的同意。用户只需勾选一个复选框，证明他们拥有克隆该声音的合法权利。另外两家，Descript和Resemble AI，已采取措施让未经同意的克隆变得更难。 “我们的评估表明，公司可以采取一些基本步骤，让在他人不知情的情况下克隆其声音变得更

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设施安全的当前状况，我们认为，在不接入互联网的情况下训练前沿模型是最负责任的方案，”OpenAI 在周五发布的文章中解释道。专家们此前曾表示，要让 AI 模型在一个与互联网完全隔绝的沙箱中训练几乎是不可能的。例如，前 OpenAI 研究员 Steven Adler 对《财富》表示，要将 AI 数据中心与互联网隔离开来，“研究团队基本上必须常驻在爱荷华州或世界其他地方的各个数据中心里”。“这需要巨大的投入，而我不清楚安全方面的收益是否足够大，能否抵得上企业单方面实施这一举措所要承受的巨大负担。” 尽管如此，OpenAI 现在声称已经做到了这一点。“我们必须始终能够防止前沿模型未经授权、任意访问实时互联网，”该公司表示。在红队演练中，众多智能体曾试图逃出沙箱。这说服了研究人员采用新方案。据 OpenAI 自述，为满足要求并达成训练目标，他们“建立了一个庞大的、经过索引和缓存的网页内容集合，我们的模型可以与之交互，而不会存在影响外部系统的风险”。这一策略能否像在开放互联网中训练那样奏效，仍有待观察。 推荐编辑内容 在这里，你可以找到来自 TargetVideo GmbH 的外部内容，它们补充

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视频3:2303:23为何CoreWeave处于AI抛售的中心新闻视频 市场状况可能很快就会考验英伟达的成色。neocloud公司CoreWeave、Nebius和IREN——均为英伟达投资组合中烧钱的公司——本月股价至少下跌30%。其中规模最大的CoreWeave，其信用违约互换利差已飙升至11%以上，因为投资者被迫为违约保险支付更高费用。 英伟达还支持了其他遭遇挑战的neocloud。 该公司是澳大利亚AI云服务提供商Firmus的投资者，后者本月突然撤回了IPO计划；英伟达还投资了英国的Nscale以及软银支持的SB Energy。这两家公司均于9月在美国提交了上市申请，但数周以来未就其计划提供最新进展。 英伟达周五结束了连续第三周下跌，其股价10月迄今已下跌7.6%，势将创下去年11月以来最差月度表现。 黄仁勋本周重申了他对市场的信心，周四对CNBC表示neocloud的需求"高得离谱"。 "中间缺失的是推动这一增长的营运资金，"黄仁勋在公司柏林GTC大会间隙对CNBC的Arjun Kharpal表示。"因为AI的如此多领域都有如此巨大的需求，资本出现了稀缺。" 英伟达已入股数

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的教育背景，留在学界似乎是最顺理成章的路径，但格尔科则转身走向了金融市场。在一篇报道中，金融时报将格尔科职业路径的选择，归结为在学术领域的失意： 在莫斯科获得数学博士学位后，格尔科得出结论，他无法成为世界一流的知识分子。 2004年，失意的格尔科博士加入了德意志银行。再之后，格尔科加入了英国量化对冲基金GSA Capital，并组建了外汇交易部门，随后又负责其他资产的管理。2015年，已经在金融圈摸爬滚打10年多的格尔科，带着一小群交易员创立了XTX。“XTX”这个名字，源自线性回归中使用的数学公式，与格尔科的专业背景相呼应。 XTX的业务模式，与Citadel Securities（城堡证券）、Jane Street（简街）等知名做市商相似：向全球客户提供报价，靠买卖价差，在海量成交中积少成多获得利润。根据官网，XTX通过机器学习，对股票、固定收益、货币、商品和加密货币等超过5.3万种金融工具进行价格预测，再根据结果进行交易。 截至目前，XTX的日交易量为约2500亿美元。根据英国公司注册处文件，2025年，XTX旗下三家主要英国运营实体的总收入为约39.3亿英镑（折合人民币约350

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负责任的做法是在断网环境中训练前沿模型。 OpenAI 披露，直到 9 月 20 日，公司仍有一款前沿模型利用系统配置失误接入互联网。随后，OpenAI 暂停了 9 月余下时间的训练工作，转而开发和测试新的安全防护方案。 前 OpenAI 研究员史蒂文 · 阿德勒本月接受《财富》杂志采访时直言：“如果 AI 数据中心不联网，研究团队基本就得常驻爱荷华州或世界其他地方的数据中心。额外负担会非常大。如果一家企业独自承担如此高的代价，换来的安全收益是否足够大、值不值得，我没有把握。” OpenAI 一名匿名安全工程师 9 月在 X 平台发文写道：“我在 X 上几乎每发一条帖子，都会收到 5 到 10 条评论，不是指责我连沙箱安全都保障不了，就是质问我们到底为什么不能直接让模型断网。评论反映出，许多组织和个人的认识，与前沿 AI 实验室实际面临的问题之间，差距越来越大。人们对实验室如何训练和评估模型也普遍存在误解。” 此次，OpenAI 则强调：“我们必须始终有能力阻止前沿模型未经授权、随意接入真实互联网。” 此前，公司曾在红队测试中让大批 AI 智能体尝试突破沙箱限制。测试暴露出一系列安全漏

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英国政府宣布将投入约 6 亿英镑（IT之家注：现汇率约合 53.6 亿元人民币），重点应对 AI 带来的公共卫生和安全风险。 其中，生物安全计划将获得最多资金。英国政府将斥资 1 亿英镑（现汇率约合 8.93 亿元人民币）建立 AI 生物安全实验室以识别生物威胁，另投入 6,500 万英镑（现汇率约合 5.81 亿元人民币）研发针对病原体的防范和应对措施。 其他投入和支持措施如下： OpenAI 和 Anthropic 将为生物安全计划提供价值最高 2 亿英镑（现汇率约合 17.87 亿元人民币）的 AI 模型使用额度。 谷歌 DeepMind 及伦敦 AI 生命科学初创企业 Basecamp Research 也将提供支持。 英国 AI 安全研究所将获得政府追加的 1.2 亿英镑（现汇率约合 10.72 亿元人民币）拨款。 1.3 亿英镑（现汇率约合 11.61 亿元人民币）将投入“国家网络盾牌”及“国家网络风险暴露与实时漏洞中心”两个新项目，提升关键基础设施及整体经济的网络安全防护能力。 6,000 万英镑（现汇率约合 5.36 亿元人民币）将用于设立投资基金，支持利用 AI 推动

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开发药物。 该公司将以化学合同研究组织（CRO）的形式运营，为药物发现项目制造和测试分子。它计划将化学家、AI模型和机器人自动化结合起来，以加快实验速度，并生成能够改进未来研究的数据。 本轮融资由Lightspeed领投，Premji Invest、Mayfield、IVP、Lux、Conviction、Menlo Ventures、01 Advisors及其他投资者参投。该公司还获得了天使投资人的支持，包括Coinbase首席执行官Brian Armstrong、Databricks联合创始人Ion Stoica和Figma首席执行官Dylan Field。 Warp Sciences由以下人士联合创办：OpenAI前首席产品官兼科学副总裁Kevin Weil；曾在Terremoto Biosciences担任药物化学领导职务的Solomon Reisberg；Meta Superintelligence Labs前副总裁Manohar Paluri；以及Devoted Health创始高管、白宫首位美国首席数据科学家DJ Patil。 “AI极大地加速了软件工程和数学领域的发展，但

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646.0亿美元，同比增长26%。广告收入从去年同期的500.8亿美元增至630.6亿美元。其应用家族的广告展示次数增长10%，而每条广告的平均价格上升14%。 该公司表示，其现有基础设施容量和计划新增的容量将使其能够在模型训练、核心业务增长以及开发和支撑新产品之间分配资源。它还重点提到了Muse和Muse Wonder的发布，称其为公司的首个前沿模型。 Meta预计2026年总费用将在1750亿至1790亿美元之间。修订后的展望计入了第三季度确认的与法律诉讼相关的99亿美元费用。 当季总成本和支出达到516.1亿美元，同比增长68%。这一增长包括与8月同美国52位州检察长达成协议相关的98.9亿美元费用，该协议旨在了结有关青少年心理健康和社交媒体的诉讼。 剔除这笔费用后，Meta第三季度营业利润本应为228.8亿美元，而报告值为129.9亿美元。该公司报告的营业利润率为20%，低于去年同期的40%。 Meta表示，Reality Labs在2026年的亏损将在180亿至190亿美元之间。展望未来，随着公司将投资转向其他优先事项（主要是AI），预计2027年亏损将收窄至约150亿美元。

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