AX 严选 · 2026-07-22

Alphabet 第二季度营收同比增长 24%，Google Cloud 更是涨了 82%，这个增速说明云业务正在吃掉一大块 AI 需求。Gemini 应用月活到了 9.5 亿，模型 API 每分钟处理 220 亿个 token，主要靠 Flash 模型在扛，意味着轻量、低延迟的模型在实际调用量上占了大头。Gemini Enterprise 进了 90% 的财富 100 强，覆盖面很广，但正文没说是深度使用还是试点部署，这点先别太激动。 整条消息只报了营收和用户数，没提利润率、资本开支和折旧这些关键指标。AI 基础设施烧钱很快，Cloud 增速 82% 背后可能是大幅让利或捆绑销售。没有成本端数据，就没法判断这波增长到底赚不赚钱。另外，9.5 亿月活是 Gemini 应用自己的数据还是算上了 Google 全家桶的被动触达，正文也没说清楚。

OpenAI 这次在佐治亚州萨凡纳附近的数据中心项目，核心是跟佐治亚电力签了 3.2 吉瓦的能源协议。3.2 吉瓦什么概念？大概够两百多万户家庭用电，说明这个园区建成后耗电量会非常惊人。项目承诺投资 200 亿美元，2028 年开始逐步通电，全部建完可能要到 2032 年，总成本也许会超过 300 亿美元。 另一个数字是把到 2030 年的算力支出预期从约 6000 亿美元上调到近 7500 亿美元。但正文没披露这个数字的计算口径——包不包括微软、软银等合作伙伴的投入，还是 OpenAI 自己一家扛。如果是合并口径，那实际落到 OpenAI 头上的负担会轻不少。 还缺什么：没看到具体的芯片采购计划或服务器部署规模，也没提这笔钱怎么跟 OpenAI 的收入预期匹配。7500 亿美元是个天文数字，没有收入模型支撑的话，更像是对外喊话而非可执行的预算。

这期播客聊了几个开源模型的新动态，核心判断是：别再用“落后闭源几个月”这种一刀切的说法了。差距在不同任务上波动很大，在智能体编程这类任务上，差两三个月可能就是能用和不能用的区别。Kimi K3 的权重承诺 7 月 27 日放出，但光加载就需要一整台 B300 节点，门槛很高，微调潜力虽大，普通人根本跑不起来。另外，Qwen 宣布下一代主力模型会开放权重，加上 WAIC 演讲直接表态支持开源，中国厂商的动作在加速。关于知识蒸馏的争论，两位主播认为多数观点都没说到点子上。整体来看，信息量够，但 K3 的真实表现还得等权重公开、社区大规模测试后才能下判断，现在下结论太早。

Cursor Router 本质上是个智能调度员，它不看模型品牌，只看你问的是什么、上下文多复杂、属于哪个领域，然后把任务分给最合适的模型。这个分类器用超过 60 万条真实请求训练，并在数百万次线上 A/B 测试里验证过。结果挺直接：Auto Intelligence 模式在用户满意度上追平了 Fable，但团队成本低了约 60%；Auto Balance 模式满意度超过 Opus 4.8，成本还低了约 36%。早期企业客户把请求从全走 Opus 4.8 改成走路由后，费用降了 30-50%，质量没掉。 不过这篇公告有几个信息缺口。第一，路由本身会引入判断延迟，正文完全没提这个开销有多大。第二，虽然说了训练和评估时考虑了缓存未命中的成本，但没给出具体的缓存命中率数据，实际省钱效果得打个折看。第三，所有对比都基于用户满意度评分，没有展示代码最终被接受或保留在代码库里的硬指标。这点先别太激动，等有更扎实的留存数据再说。