單獨創始人擁有一個不公平的優勢 零協調。100% 執行

我們生活在一个 𝕏 泡沫中 約 2% 的美國家庭為 AI 付費 25% 為 SiriusXM 付費 55% 為雲端儲存付費 91% 為至少一項串流服務付費 我們身邊的人都在談論 AI 但幾乎沒有人為它付費 這個差距才是有趣的部分

去參加了 OpenAI DevDay，老實說，現場氣氛有點瘋狂。 標題一出現，全場立刻沸騰。 有那麼一瞬間，真的感覺像蘋果的主題演講。 但不同的是，大家熱議的都是他們接下來要打造什麼。https://t.co/6iwskoouPt

我們花了過去 2 年時間讓代理更強大 現在正在建立基礎設施，以使其可被控制 NVIDIA 將代理政策強制執行、遙測與硬體隔離整合在同一堆疊中，是一個相當重要的訊號 下一代代理不僅需要更佳的模型 它們還需要更明確的界限

感受著 AGI/ASI，幾點觀察： 1. Opus 5.5 確實強烈散發出 AGI 的氣息（或許尚未完全達成，但我們已非常接近，約 80%-90%）。 例如，訓練人形機器人所需的突破並不多。我們需要將這份智慧帶入物理世界。 2. 我不認為 Anthropic 發現了任何神奇公式。 3. 這意味著 SpaceXAI、Google 及其他公司將很快跟上。此預測基於它們已擁有的算力數量，以及持續增加的額外算力。 4. 我從未如此確信，Anthropic、SpaceXAI、Google、OpenAI，很可能還有 Meta，基本上所有大型美國 AGI 實驗室都將在 2027 年實現真正的 AGI。 5. 從那之後，我們將迅速邁入 ASI 領域（很可能也在 2027 年）。 看起來，僅需幾 GW 的算力就足以實現強大的 AGI，現在請想像，當 10-20 GW 的算力迅速上線時，我們將能做些什麼。 接著是 100 GW-200 GW…… 2027 年將是極其瘋狂的一年。

剛滿 22 歲 AI 工程師 + 單獨創辦人 打造前沿 AI 基礎設施，以解碼物理世界 兩次申請 YC，兩次被拒 據說我的 F26 申請位於前 10%。 正在等待 YC W27 批次 與早期用戶交流，追尋艱難的問題，快速推出產品，並釐清什麼才是真正重要的 希望與更多富有創造力的技術人才和技術創意者建立聯繫

已經創辦過幾家初創公司，但這段 43 分鐘的演講仍讓我忍不住想： 等等……我真需要聽到這些 😭 山姆·阿爾特曼深入解析如何將一個點子轉化為實際公司 這段一定要存起來，我會反覆回來看的。https://t.co/KpPkdS15pb

帶著一個關於 Dhyra 的研究問題來到舊金山。 3 小時後，我已經打開了 19 個標籤，探索了我從未聽過的 AI 模型。 這原本只是一次快速的研究會話。

模型架構開始感覺不再像一個固定的神經網絡，而更像一個運行時環境。 將不同的輸入路由至不同的專家 動態分配計算資源 調整深度 更新記憶體 在推理時適應參數 有趣的問題已不再只是 模型有多大？ 而是模型選擇執行什麼？

最近參加了一場 GPT Astra 社區之夜，見到了 Sam，我們談論了人工智慧以及我在前緣人工智慧基礎設施上正在打造的東西，我對他留下了非常好的印象。 後來我看到了一段 Sam 25 歲時在餐廳向他人推銷 Loopt 的舊影片。現在再看這段影片感覺很奇怪，因為 Loopt 並不是人們對他記憶最深的部分。 這讓我開始思考，現在有多少創辦人正處於他們的「Loopt 階段」？他們今天正在打造的公司，或許並非未來人們會記住的那一家，但卻可能是教會他們一切、為未來真正成就奠定基礎的那一家。