全部 · 2026-07-22

Alphabet上季度自由现金流直接转负，净流出60亿美元，主要原因是AI基础设施投入继续加码。这个数字比去年同期多烧了将近一倍，说明大模型竞赛已经让大厂开始动真金白银的家底了。 公司给出的解释是云业务增长强劲，想用收入增速来证明砸钱合理。但正文没披露云业务利润率和AI相关收入的具体占比，所以很难判断这笔投入到底是在建护城河还是在填无底洞。 还缺几个关键信息：一是这60亿里多少花在了买GPU、多少花在了自研芯片上；二是内部业务（比如搜索、广告）用上自家大模型后，成本端有没有实际改善。没有这些，光看烧钱数字只能说风险在累积，但离“警报”还差几层验证。

Cactus 给 Gemma 4 装了一个很小的探针层，让它每次回答都带一个 0 到 1 的置信度。分数高就在设备上直接出结果，分数低才转给云端模型 Gemini 3.1 Flash-Lite。他们没让模型自己写文字评价自己，也没用 token 熵这种几乎和抛硬币差不多的老办法，而是直接读模型内部某一层的隐藏状态，预测“会答错”的概率。 在 12 个测试集上，这个探针判断对错的平均 AUROC 是 0.814，而 token 熵只有 0.549。更关键的是，探针训练时完全没接触过音频数据，但在四个音频测试集上 AUROC 依然有 0.79 到 0.88，说明它抓到的是跨模态的“自知之明”信号，不是死记硬背。实际路由时，只要把 15% 到 35% 的查询转给云端，就能在多数基准上和纯云端模型打平。 不过正文没披露延迟和端侧推理成本，也没说探针本身会拖慢多少速度。另外这个探针目前只支持单序列解码，最多看前 1024 个 token，多步任务里按任务路由才比较好用，按步路由还不行。这点先别太激动，等他们把层级路由和更多模型的探针放出来再看。

这笔交易的核心不是技术突破，而是商业捆绑。AMD 计划向 Anthropic 投资最多 50 亿美元，换取对方承诺采购其 AI 芯片，据说涉及 2GW 的算力规模。对 AMD 来说，这是在英伟达几乎垄断的市场里，用资本硬砸出一个标杆客户。对 Anthropic 来说，拿了钱还能分散供应链风险，不再只绑在英伟达一家身上。 不过，正文没披露具体的芯片型号、交付时间，也没说这 50 亿是现金、等价物还是分期给。2GW 的电力规模听起来很大，但实际对应多少张卡、什么性能，目前都是空白。另外，Anthropic 会不会把这笔投资又拿去买了英伟达的卡，也是个未知数。 这条消息的价值在于确认了 AMD 抢客户的决心，但离真正撼动市场格局还差得远。关键要看后续 AMD 的软件生态能不能跟上，以及 Anthropic 到底会在多大比例上转用 AMD 的芯片。