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塔勒布这几天在 X 上连续开炮：醒醒吧！所有被称为“白领”的职业，那个“中产阶级之梦”都将被 AI 重创，速度会比预想的快得多，并带来骇人的社会后果。所有在 20 世纪发明出来的工作，都正受到 AI 的威胁。
有人辩护说：“新技术历来都会创造新工作。” 也许吧！我们拭目以待，但我们现在谈论的是那些旧工作。
问题不在于 AI 有聪明——它并不聪明。问题在于太多成年人（虽然不是全部）集机械、跟风、缺乏想象力、愚蠢、套路化、易受摆布、轻信盲从于一身，傲慢程度远超自身本事，而且养起来太贵。
当一个人每天只是在邮件、表格和流程之间做机械搬运，他就注定跑不赢不知疲倦、几分钱一次调用的 Agent。冲击不会先表现为轰轰烈烈的裁员，而是静悄悄的“不再招人”。 存量岗位有法律和组织惯性护着，但增量岗位直接归零；公司扩产不再靠加 headcount，而是加 token 和算力预算。
但换个角度看，这恰恰是个体和敏捷小团队最大的红利期。那些机械、跟风、按部就班的工种被清退的同时，能定义问题、有品味、懂指挥 Agent 工作流的人，第一次拥有了把个人杠杆放大十倍、百倍的武器。
20 世纪的“中产打工梦”确实要醒了；但属于超级个体和 Agentic Business 的时代，才刚开始。
过去几周，债务市场几乎已经完全切断了那些没有可观的、独立于 AI 数据中心的收入来源的 NeoCloud 公司的融资渠道👀 这意味着 200 多家 NeoClouds 将遭遇死亡与整合，也就是大批小玩家倒下、行业洗牌！有些能挺过去，但不会很多 …
相对 AWS、Azure、Google Cloud 这类HyperScalers，NeoCloud 更侧重出租高性能GPU 集群、裸金属或轻虚拟化，以及 GPU 互联网络，而不是一整套通用企业云服务。
产业洗牌是非常健康的进化之路，目前 NeoCloud 几乎最大的价值就是过去囤积的算力！现在要不就直接淘汰掉小的没有附加值的，要不就头部强强联合并购，要不就快递收购有 Agent Infra 软件能力的技术团队和公司，升级自己的服务；最差也得把算力折算了打包买个头部模型公司😜
Pretty much.
As of the past few weeks, debt markets have almost entirely shut off access to money for any company that doesn’t have substantial revenue independent of AI data centers.
SpaceX closed $40B of debt for GPUs, but we’re investment grade and have Starlink & launch revenue.
That means the 200+ neoclouds are going to see guppy-level death and consolidation. Some will make it through, but not many.
这次湾区之行，重点参加了 Vercel 和 Cloudflare 的两个活动。最大的感受是：Agentic Internet 正在崛起。旧金山和硅谷的街头，除了满眼的 Muse 和 Grok Bot 广告，就是各种 Agent Infra 之间的竞争。五年后，Agent 的网络流量将是人类的 1000 倍，人类在网络上的行为，会变成“舍入误差”🤔
行动发生在网络上
模型是 AI 的地基，但今天的世界正由 Agent 主导。模型做决策，这是 GPU 的问题；Agent 采取行动，这是 CPU 和网络的问题；GPU 云是为决策而建的，而行动发生在网络上。
这正是 Agent Infra 的机会，也是 Cloudflare 的定位所在。接下来，我们会看到一批围绕 Agent 而生的开发者平台，比如 Cloudflare Workers、Vercel 还有 Railway 等等。
新的商业模式，新的攻防战场
Agent Payment 将成为 Agentic Internet 的新商业模式。Agent 的频率和智能都远超人类，网络攻防将因此成为常态。这是 Agentic Internet 最重要的议题，也是最大的机遇。互联网的服务界面也将全面 Agent 化。所有无法适应 Agentic 的企业和服务，都会在这一轮范式转型中被淘汰出局。
Agentic 之外的 Robotic
空间智能还有另一条实现路径：大语言模型也能做到。GPT-6 Astra 已经集成了 Robotic 模态，这会影响很多空间智能和机器人模型创业公司的技术路线。Agent 会让模型本身也变成一个多层架构，从视觉到行动的能力，最终都会融入这个架构之中。
硅基的自我循环
能写代码、能调用工具的 Agent，几乎什么都能干，包括改进它自己，以及设计运行它的载体：芯片。OpenAI 正在与 Synopsys 联合开发芯片设计专用的垂直大模型 GPT-Synopsys。如果晶圆厂也能实现全自动化控制，那么硅基的自我循环，就正式闭环了。
AI 做科研的新方法
最后一天在和万维钢老师的对谈中，我们聊到了 AI Agent 解决科研问题的新方法。它们现在还没有能力做出全新的科学发现，但可以在人类数以万计的论文中合并线索、找出那些细微的差异，从而帮我们发现新的解决方案。
就在三天前，OpenAI 用 1,946 个 GPT-Rosalind 智能体，在 32 分钟内，把百万级的小鼠全脑基因扰动数据和 7,586 条跨学科文献引用串联起来，找到了神经退行性病变的新机制线索。
写在最后
当大家还在担心 token 消耗增速放缓的时候，Agent 的用量正在崛起。当 Agent 对互联网的使用千倍于人类之时，我们将迎来全新的网络结构、网络服务、安全攻防，以及全新的模型架构，去解决科研问题，也去解决真实的生活与服务问题。
🤖 Made with AI
汞变金子？旧金山这次名副其实了🤟 来自 SF 得 Marathon Fusion 先把小型聚变反应堆商业化，用聚变中子生产供不应求的医用同位素！靶向放疗的需求正在指数级增长，现有供给根本跟不上，感觉这是个今天就有人买单的市场
Last month, we demonstrated high-rate alchemy: turning mercury into real, stable gold, beating CERN’s record by a factor of 10.
Last week, we enriched isotopes in the world’s most powerful plasma centrifuge, beating the Soviet record that stood for 40 years.
Now, we’re building a fusion reactor in San Francisco to achieve record power density.
一个研究员 + 一群 Agent，3.5 个月，不到 1,000 万美元，从零预训练出一个 1,000 – 5,000 亿参数的代码基座模型。Mirendil 今天发布了 Mirendil-Base。它从空代码仓库起步，只用公开数据，不蒸馏、不用合成数据、不买数据，99% 以上的代码由 Agent 写成。在代码预测损失上，它优于 GLM-5.3、DeepSeek-V4-Pro-Base 和 Nemotron-550B，但仍不及 Kimi-K3 👀
当然，它不开放权重、没有 API，也还没有 SWE-bench 这类任务评测。但信号已经很清楚：预训练的瓶颈，正在从“人”转向算力、数据，以及指挥 Agent 的人的判断力。这意味着三件事：
1. 芯片设计团队、机器人实验室甚至医院，都可能用自己的数据训练专属基座，而不只是租用通用模型做微调；
2. 组织扩张不再只靠招人，加算力就能放大每个人的产出；
3. 研究员的日常会更像带一个小实验室：定方向，分配稀缺的算力。
但我的判断是：这是资深研究员 + Agent 的效率胜利，而不是 Mirendil 模型本身有多强。这套方法高度依赖第三方 Coding Agent，护城河只剩研究员的判断力和算力合约，很容易被复制。而据报道，Mirendil 正以 50 亿美元估值融资…… 难怪有人调侃，这更像一条 Codex 或 Claude 的广告 😅
A side-by-side comparison of personal agents
every.to/personal-agents-com…
7x24 all-day run proactive agent - Claude Duet 👀
开源和闭源从来不是善恶之争，AI 两个都需要！Cloudflare Connect 2026 上，李飞飞说自己就是不少前沿闭源模型的满意用户，但现在开放生态的分量正变得越来越重 👀
一是创新：你永远不知道下一个最重要的突破会从哪儿冒出来，创业者能站在开放权重上做事儿，人的创造力才会真正开花。二是透明：这些模型太强了，必须安全，可安全和危险的边界在哪，不能只交给忙着变现的公司去判断。学术界、公共部门、政府都得能上手检验，这离不开开放权重的模型。
动不动就把“人类灭绝”挂在嘴边，本身就是一种不负责任的讲技术的方式 😜 AI 教母的分享风格就是永远不谈技术，只谈面对技术的人性 ...
用什么来替代互联网的旧商业模式？这是未来五年最有意思的问题，Matthew Prince 在 Cloudflare Connect 2026 开幕 Keynote 给出了他们的答案：“先降负载，再给剩下的部分定价” 👀
在今年五月，Cloudflare 检测到的 Agent 流量已超过人类流量，按现在的趋势外推，五年后 Agent 流量会是人类流量的 1000 倍，人类在网络上会变成“舍入误差”。原因不是人类不再上网，我们的流量大体持平，而是越来越多的内容由 Agent 来替人去消费。
Agent 替你跑腿，但跑腿是有成本的，谁来支付这些成本？Matthew 举了“中午去哪吃饭”的例子。Agent 会去翻上千家餐厅的菜单，最后只有一家拿到生意，其余 999 家都承担了被抓取的带宽和资源成本，这是一个典型的公地悲剧。去年他关注的是新闻出版商流量断崖式下跌，Cloudflare 为此和全球最大的一批出版商合作，向 AI 公司争取补偿。
今年他更担心的是街角的熟食店和餐馆这类小商家。人类光顾小店，是因为老板记得你的名字，或者店就在回家路上，这些情感和便利的因素对 Agent 完全不起作用。Agent 时间几乎无限，也不被情绪左右，它会选信息最多的那一家，也就是最大的公司。如果不加干预，市场会走向集中，新进入者和小企业越来越难生存。
Matthew 对此给了两个具体抓手：
第一是“只抓取变化的内容”。Google 式的抓取不管页面变没变都会重抓，AI 公司照搬了这种做法，非常低效。Cloudflare 与 OpenAI 合作，主动告诉对方哪些页面更新了，从而降低整个生态的总负载，连 Google 也认同这个方向。
第二是“代理使用你的内容时，你要能收到钱”。他把这两点概括成一句话：先降负载，再给剩下的部分定价。最后他强调 Cloudflare 做不到独自完成这件事，需要伙伴一起定义这个可持续的未来。
如果这个设想成立，那么 Agent Payment 就是这个新商业模式中最重要的一环；另外，不同系统的 Agent 之间要能主动通讯和全局协调，降低无效查询负载，我们会有非常多的面向 Agent Infra 的新系统需要建设🤔
🤖 Made with AI
