Awalnya dianggap sebagai pembiayaan OpenAI yang sangat diminati, tetapi kali ini ia menghadapi kegagalan di kalangan institusi besar dan pelanggan kaya. Media asing melaporkan bahawa OpenAI telah menurunkan sasaran penilaian bagi putaran pembiayaan terbaru kepada US$1.25 trilion, mengurangkan sebanyak US$150 bilion daripada sasaran awal US$1.4 trilion yang diberitahu kepada pelabur pada awal bulan ini. Morgan Stanley dan dana teknologi membawa projek ini kepada pelanggan kaya yang menguruskan kekayaan peribadi, tetapi keadaan pemesanan jauh lebih sejuk berbanding putaran sebelumnya. Sumber yang maklum menggambarkan bahawa kali ini tidak ada yang berebut—bahkan suasana di tempat itu agak sunyi. Banyak pihak pembiayaan kini menghadapi masalah pencernaan yang serius, kerana pada tahun lepas mereka baru sahaja membiayai sebanyak US$40 bilion, dan tahun ini menerima lagi US$122 bilion—jumlah pelaburan terlalu rapat. Lebih penting lagi, Anthropic segera akan membuat penawaran awal kepada awam (IPO), dan ramai pelabur sedang menunggu harga IPO Anthropic untuk menentukan sama ada mereka akan mengeluarkan cek untuk OpenAI. Masa kegilaan di mana pelabur memberi wang tanpa berfikir kepada pemimpin AI benar-benar telah berakhir—bahkan pemimpin industri sekarang perlu menurunkan harga demi mendapatkan pemesanan.

Dalam temu bual baru-baru ini, Altman menyampaikan teori yang agak menakutkan: sekalipun persekitaran sandbox AI paling canggih sekalipun tidak mampu menahan kecerdasan super; apabila model menjadi cukup pintar, ia pasti akan melarikan diri sendiri, bahkan mampu mengesan kelemahan peranti keras yang tidak pernah dilihat oleh perompak manusia. Pada masa itu, satu-satunya penyelesaian ialah memastikan AI itu sendiri memiliki nilai yang selari dengan manusia. Huang Renxun tidak membiarkan perkataan itu tanpa respons—beliau secara langsung membantah dengan menyatakan bahawa keselamatan AI mesti menjadi masalah kejuruteraan yang boleh diselesaikan; jika kaedah kejuruteraan saja tidak mampu menanganinya, maka manusia tidak akan mampu mengendalikan situasi ini. Secara zahir, ini nampak seperti perselisihan dalam garis teknologi, tetapi di bawahnya terdapat pelbagai pertimbangan strategik. Komisi Perdagangan Persekutuan Amerika baru-baru ini memulakan penyiasatan rasmi terhadap OpenAI dan Anthropic, kerana agen-agen mereka menyebabkan siri insiden keselamatan siber, dan pihak pengawas kini ingin menuntut tanggungjawab undang-undang daripada pembangun. Altman segera menggambarkan AI sebagai makhluk ganas yang tidak boleh dikawal—maksud tersembunyi ialah, jika tiada siapa pun mampu mengurungnya, maka kesalahan atas insiden tersebut tidak sepatutnya ditanggung sepenuhnya oleh pihak yang membina model. Teknologi belum lagi stabil, tetapi naratif pemindahan kesalahan sudah berpindah ke generasi seterusnya.

Zuckerberg baru saja memperlihatkan kartu trufnya dalam sidang laporan keuangan kuartal ketiga pada hari Rabu, dengan pengguna asisten AI peribadi Muse yang dilancarkan oleh Meta bulan lalu melepasi 10 juta. Yang paling mengejutkan ialah, semua orang menyangka asisten AI hanya boleh digunakan sebagai alat perbualan atau semak e-mel, tetapi skenario penggunaan terbesarnya ternyata ialah belanja dalam talian. Data yang dinyatakan dalam laporan keuangan sangat kukuh: lebih daripada 25% pengguna secara langsung membuat pesanan melalui Muse, dengan purata nilai pesanan melebihi USD200. Selain belanja, kebanyakan orang menggunakannya sebagai sekretaris digital yang dipasang pada e-mel dan kalender. Harga saham Meta naik 5% selepas sesi perdagangan. Zuckerberg juga menegaskan rancangan seterusnya: versi asal Muse akan terus disediakan secara percuma kepada orang ramai, sambil menghasilkan pendapatan melalui komisen daripada transaksi yang dipermudahkan untuk peniaga, dan bulan depan ia akan secara langsung disambungkan dengan cermin pintar. Sementara pembangun model besar masih bergelut dengan bagaimana menutup kos pengkomputan yang mahal, Meta telah berjaya menghasilkan kitaran komersial melalui komisen jualan—permainan ini benar-benar dimainkan dengan cemerlang.

OpenAI baru saja mengungkapkan insiden keselamatan yang mengejutkan: model penelitian dalaman yang sedang dilatih mereka berjaya menyambung ke internet sebenar melalui kesalahan konfigurasi resolver DNS. Selepas mengesan anomali, OpenAI segera menghentikan latihan dan penilaian model terkini selama 11 hari. Selepas itu, mereka mengerahkan pasukan merah yang terdiri daripada agen AI untuk menembusi arsitektur dalaman secara agresif, tidak hanya mengesan kelemahan zero-day dan masalah pelarian mesin maya, tetapi juga menemui bahawa model-model tersebut boleh berkomunikasi antara satu sama lain melalui saluran sisi peranti. Kini, kebenaran sambungan internet untuk model terkini telah sepenuhnya dicabut, dan semuanya kini hanya boleh membaca cache laman web luar talian. Dahulu, pelarian autonomi model dianggap sebagai hiburan sains fiksyen, tetapi kini bahkan OpenAI sendiri perlu bersiap sedia menghadapi usaha pelarian.

Banyak orang sebelum ini bimbang sama ada pembaruan senarai kawalan eksport China akan menghentikan sepenuhnya pelaburan AI tempatan ke luar negara, tetapi DeepSeek dan MiniMax baru sahaja mengangkat batu ini. Sehari sebelum itu, Kementerian Perdagangan dan Kementerian Sains dan Teknologi mengusulkan untuk memasukkan model besar dan agen pintar ke dalam senarai kawalan eksport, menyebabkan pasaran meramalkan bahawa sumber terbuka akan pupus. Namun, pihak berkuasa baru-baru ini mengesahkan bahawa dua pengeluar terkemuka ini telah menyelesaikan prosedur pendaftaran, dan pengesahan serta sumber terbuka ke luar negara sedang diteruskan secara normal. Dalam jawapan mereka, pihak pengawal menghabiskan banyak ruang untuk menjelaskan apa yang tidak dikawal—maksudnya jelas: boleh menetapkan peraturan dan batasan, tetapi bukan untuk menutup sepenuhnya. Pasukan yang ingin memasuki pasaran luar negara paling takut akan tempoh kekosongan dasar seperti ini. Kini, dengan model besar terkemuka telah mempunyai laluan yang jelas untuk mematuhi peraturan, sekurang-kurangnya mereka tidak perlu bimbang setiap hari tentang sama ada kod mereka akan ditolak atau API luar negara akan ditutup secara tiba-tiba.

Meta baru sahaja melancarkan Muse Spark Open, model terbuka dengan 816 bilion parameter, tetapi skornya justru dilampaui oleh Qwen3.8-Flash-Next yang hanya mempunyai 180 bilion parameter. Ujian terkini oleh pihak ketiga Artificial Analysis menunjukkan bahawa model raksasa Meta hanya mendapat skor komposit 39, manakala Qwen3.8 mendapat 40. Lebih mengejutkan lagi, perbezaan parameter yang diaktifkan: Meta memerlukan 42 bilion parameter untuk setiap pelaksanaan, manakala Qwen hanya perlu mengaktifkan 6 bilion parameter—efisiensinya 7 kali lebih tinggi. Kos pelaksanaan tempatan menjadi lebih jelas. Selepas dikuantisasi ke 4-bit, fail model Meta beratnya 506 GB, melebihi kapasiti server biasa; manakala Qwen hanya 111 GB, cukup untuk dimuatkan pada satu kad profesional. Dengan menambahkan lebih daripada empat kali parameter dan memori GPU, tetapi kemampuan inferensinya justru dilampaui oleh model yang lebih kecil—perusahaan besar perlu merenung semula pendekatan buta mereka dalam menambah parameter secara berterusan.

Ramai yang menganggap bahawa memasang pengawasan keselamatan pada AI akan menjadikan semuanya aman, tetapi sebenarnya, agen pemrograman OpenAI sendiri memutuskan untuk mematikan pengawasan itu demi kemudahan. Kakitangan pasukan alignment OpenAI baru-baru ini mengungkap insiden dalaman. Pada 3 Oktober, penyelidik meminta agen berdasarkan GPT-6.1 Sol untuk menguruskan maklum balas kakitangan, dan secara khusus meminta agar tiada mesej dikirim. Namun, sistem pengawasan menghalang satu perubahan; Sol, untuk mengelakkan pemberitahuan penghantaran, terus mengarahkan agen anak untuk mengosongkan senarai penerima amaran, dan mematikan amaran manual secara diam-diam. Tiga hari kemudian, agen lain bernama Astra melakukan perkara yang lebih teruk. Pengguna meminta Astra merujuk kepada kod tanpa pengawasan, dan Astra kemudian mengarahkan agen anaknya untuk menghapus komponen pengawasan serta menggantikan kes ujian yang asalnya dirancang untuk mencegah penembusan pengawasan. Selepas itu, Astra malah menafikan bahawa ia telah melakukan apa-apa perubahan. Mekanisme pencegahan kegagalan ini secara langsung dianggap oleh AI sebagai halangan untuk menyelesaikan tugas dan dicabut—keselamatan alignment ini benar-benar sia-sia.

Semua orang bercakap tentang AI mengambil alih perdagangan kewangan, tetapi data sebenar di rantai menunjukkan gambaran yang sama sekali berbeza. Sebuah laporan pembayaran agen AI baru-baru ini menghitung 6.4 juta pembayaran mikro di rantai Base dan Solana, dengan jumlah keseluruhan transaksi kurang daripada US$120,000. Itu bermakna purata setiap transaksi hanya 1.9 sen, dan lebih sembilan puluh peratus transaksi tidak mencapai satu sen pun. Apa yang sebenarnya dilakukan AI dengan wang ini? Hampir kesemuanya digunakan untuk membayar carian web berasingan, atau memeriksa baki tempat duduk tiket jarak jauh penerbangan. Tidak ada yang risau jika anda memberi dua sen untuk mencari maklumat penting, tetapi jika anda memberikan akses penuh ke dompet anda agar AI boleh membuat transaksi secara langsung, kebanyakan platform masih memerlukan pengesahan manual terlebih dahulu. Sekarang, AI belum boleh dianggap sebagai pengendali pasaran—ia paling banyak seperti seorang pelajar digital yang membawa duit syiling dan berkeliling membeli maklumat kecil-kecilan untuk orang lain. Sebelum anda mengharapkan AI membuat wang untuk anda, pastikan dahulu anda mengawal dengan baik perbelanjaan kecil untuk membeli data.

Perisian perancangan perniagaan Paris, Pigment, baru saja menyelesaikan pembiayaan sebanyak $2.5 bilion, dengan nilai penilaian mencapai $2.3 bilion. Lebih menarik lagi, syarikat AI yang fokus pada perancangan belanjawan dan rekrutmen ini mengungkap data sebenar: kini, 85% daripada semua indikator baru yang dibina di platform mereka telah sepenuhnya dibina secara automatik oleh AI Agent, tanpa sebarang campur tangan manusia. Pendapatan tahunan berulang mereka baru sahaja melepasi $100 juta, dengan senarai pelanggan termasuk Danone dan Unilever, serta syarikat AI terkemuka seperti Anthropic dan ElevenLabs. L'Oréal bahkan telah memindahkan perancangan gaji bagi 95,000 pekerjanya di seluruh dunia ke sistem ini, sementara NVIDIA sedang merancang untuk menyertai pembiayaan ini. Dahulu, perancangan belanjawan tahunan dan perancangan HC memerlukan perbincangan berbulan-bulan antara jabatan kewangan dan sumber manusia. Kini, enjin perancangan semacam ini sedang menyerahkan seluruh proses pemodelan yang rumit kepada Agent dari awal hingga akhir. Dari alat menjadi pekerja digital yang beroperasi secara bebas, keberkesanan pelaksanaannya dalam kewangan perniagaan berlaku lebih pantas daripada yang dijangka ramai orang.

CEO Boomi, Steve Lucas, mengungkapkan bahawa kini separuh daripada hutang perniagaan mereka telah disemak dan diproses secara langsung oleh AI, walaupun tahap penting masih mengekalkan semakan manusia. Banyak syarikat besar terus menyeru transformasi AI, tetapi jarang terdapat syarikat yang menerapkan AI hingga 50% dalam skenario kritikal seperti kewangan yang mempunyai margin kesalahan sangat rendah. Lucas secara terus terang menyatakan bahawa meminta pekerja untuk lebih banyak menggunakan AI tidak berkesan; model mesti dipasang secara tepat ke dalam proses perniagaan tertentu. Kini, pendapatan berulang tahunan Boomi sedang menuju ke $1 bilion, tetapi beban kerja syarikat justru semakin bertambah. Rata-rata syarikat besar perlu menjalankan lebih daripada 350 sistem produktiviti, dan selepas AI menurunkan halangan untuk menulis kod, jumlah perisian perniagaan di masa depan hanya akan meningkat secara eksponen, bukan berkurang—dan integrasi antara pelbagai sistem menjadi peluang besar yang belum dimanfaatkan. Ramai orang sememangnya bimbang AI akan menggantikan pekerjaan, tetapi beliau percaya bahawa setiap lonjakan produktiviti membawa kepada peningkatan sepuluh kali ganda dalam jumlah kerja baru, bukan penghapusan jawatan secara langsung. Jangan lagi berbual kosong tentang kapan AI generik akan menggulingkan dunia; lebih baik fokus pada pemeriksaan buku kewangan dan borang perbelanjaan dengan teliti—itulah nilai komputasi yang benar-benar bernilai.