今天 AI 圈在算账，不是算力

Anthropic 说自己连续两个季度盈利，但“盈利”前面有个星号

这条我会先打个折。Anthropic 告诉投资人自己连续两个季度赚钱了，季度收入同比翻了 14 倍，达到 115 亿美元，7 月底的年化收入跑到了 650 亿美元。有分析师说投资人预期年底年化收入能到 1200 亿，2027 年冲 2000 亿。

但“盈利”这个词前面有个定语：调整后。这个数字没算股权激励这类成本。毛利率号称超过 80%，但这个数是在跟亚马逊等伙伴分账、以及花大钱训练模型之前算出来的。实际到手会打不少折。

Anthropic 准备在纳斯达克上市，目标估值 2 万亿美元。这个数字放在科技 IPO 历史上是什么概念——比 Facebook 上市时的估值高一个数量级。

有意思的是，Anthropic 同时在做两件事：一边跟投资人讲盈利故事，一边 CEO Dario Amodei 发了篇近 4000 字的文章呼吁放慢 AI 研发。这两件事放在一起看，逻辑是通的：如果监管把前沿模型的准入门槛拉高，已经跑在前面的公司估值反而更稳。

几个带头踩油门的人，突然集体喊刹车

Amodei 那篇文章的核心就一句话：前沿模型的能力提升速度必须降下来，不然商业竞争会把灾难性风险推得更猛。几个小时后，Sam Altman、Demis Hassabis 和 Satya Nadella 都公开表示赞同。

Ars Technica 提醒了一个关键背景：这帮人过去几年一直在搞 AGI 军备竞赛，现在突然集体喊刹车。The Register 说得更直接——这就是大公司明目张胆搞监管垄断，让 Altman、Nadella、Elon Musk 这些人来写规则，把竞争对手挡在门外。

Amodei 提的方案叫“Pace the frontier”，核心是政府只盯最顶尖的模型，老模型直接松绑。The Verge 质疑这个口头协议缺乏真正的约束力，表面上是安全共识，实际可能起到卡特尔的作用——通过限制竞争来维护现有巨头的地位。

Tomer Tunguz 的分析把各方立场拆得更细：可解释性派、劳工派、经济派、地缘政治派和监管俘获派，五拨人都在谈“放缓”，但没任何一派给出具体速度。

前 FTC 主席 Lina Khan 则从另一个角度切入。她对 The Register 说，现有法律就够追究 AI 高管的刑事责任，不用等新法。她点名了 1934 年《通信法》第 501 条——这条当年成功把搞欺诈的电信公司高管送进了监狱。Khan 的逻辑是：如果一家 AI 公司明知自己的模型被用于诈骗、儿童性虐待材料或价格合谋，CEO 就该吃官司，不能拿“是模型干的”当挡箭牌。

监管战不是要不要打的问题，是已经在打。

DeepSeek-V4.1-Flash 写代码看齐 GPT-6，成本只要 1/15

Fireworks 跑了一遍 DeepSeek-V4.1-Flash 的完整测试。在衡量自动修 bug、写代码能力的 DeepSWE 基准上，它的 pass@1 得分是 74.34%，跟 GPT-6 Astra 的 **74.

12%** 在同一档。但每次任务成本只要 0.43 美元，比 Astra 便宜 15 倍，比 Claude Opus 5 便宜 28 倍。

另一组对比来自 Entelligence。他们在 50 个公开 PR 上测了 GPT-5.6 Luna 和 GPT-6 Astra 的代码评审能力。Luna 每百万输出 token 只要 **1.

2 美元**，Astra 要 50 美元，单次评审成本差 28 倍（0.0041 美元对 0.113 美元）。Luna 总共找出 69 个被验证的 bug，Astra 找出 92 个，但 Luna 的精度是 74%，Astra 是 96%——Luna 错报率高了 6 倍。

Entelligence 的建议很直接：别让 Luna 单独审权限代码。但如果你需要大规模扫 PR、成本敏感，Luna 是个可用的选项。

这两组数据放在一起看，趋势很清楚：开源和低成本模型在代码能力上正在逼近顶级闭源模型，差距在缩小，但精度和可靠性上还有明显差距。

硅基流动上线 Hy4 preview：770B 参数但只激活 49B

硅基流动把开源模型 Hy4 preview 接进了自己的平台。这个模型总参数量 770B，但每次推理只激活 49B 参数，支持一口气处理 1M 上下文，协议是 Apache 2.0，主打编程、分析和复杂任务。可以接到 Claude Code、Codex、Cursor 这些工具里用。

定价方面，每 1M token 输入 $0.834、输出 $2.501、缓存 $0.042。

我会先打个折：缺少训练数据来源、基准测试成绩和实际推理延迟，这些是判断模型能不能打的关键信息。770B 参数但只激活 49B，理论上推理成本能压下来，但实际跑起来怎么样还不知道。

苹果把 Siri AI 公测版塞进了系统更新

苹果今天正式推送了 iOS 27、iPadOS 27 和 macOS 27，最大的变化是 Siri AI 以英文公测版上线。新 Siri 能理解你邮件、短信、照片里的个人上下文，也能看懂屏幕上的内容，甚至能调用摄像头识别眼前的东西——比如对着账单让它算账并直接用 Apple Cash 付款。

所有对话记录会通过 iCloud 在 iPhone、Mac、iPad 之间同步。但目前只支持英文，其他语言要等十月。

苹果一贯谨慎，测试版可能限制很多。如果是真的，这对端侧 AI 是个大信号——Siri 不再只是个语音助手，而是能跨应用执行任务的系统级 agent。但先别太激动，等实际体验。

第九巡回法院：用户驱动的 AI 浏览不构成公司“访问”

美国第九巡回上诉法院推翻了此前对 Perplexity AI 的初步禁令。这起官司是 亚马逊告 Perplexity，起因是 Perplexity 的 Comet 浏览器里有个 AI 助手，能替用户去亚马逊网站上操作。

下级法院原本认为 Perplexity 未经授权访问了亚马逊的服务器，很可能违反了《计算机欺诈与滥用法》。但上诉法院不这么看，核心判断是：用 Comet 浏览器替用户操作亚马逊的是用户自己，不是 Perplexity，所以不构成“未经授权访问”。

这对 AI Agent 的法律定性影响很大。如果这个逻辑站住，意味着用户让 AI 替自己操作网站，法律责任在用户而不是 AI 公司。但别急着开香槟，案子只是发回重审，还没完。

今日小信号

• Anthropic 自己用 Claude Code 写代码后 CI 被 PR 淹了。他们重写了测试影响分析服务，用 Merkle 树给文件依赖关系做缓存，只跑真正受影响的测试。单次分析延迟从 11 秒降到不到 1 秒，每天能处理 1000 次分析。工程师每季度交付的代码量是之前均值的 8 倍，其中 80% 由 Claude 编写，六个月内 CI 任务增长 25 倍。注意这是他们内部单一代码仓库的配置，直接搬不一定行。

• Temporal 拿了 5.5 亿美元，估值冲到 125.5 亿美元。它解决的是让 AI 代理连续跑几个月不丢状态、自动从故障恢复的问题。OpenAI 一年内用量涨了 60 倍，Snap 每天靠它处理 4.14 亿条故事。

• dbt Labs 开源了 dbt Charts，一个声明式 YAML 语言，一个文件搞定变量、SQL 和 16 种图表，CLI 直接渲染成图。思路是让 AI 聊天代理能直接写、直接改图表，不用在 UI 里点来点去。

• 小红书开源了搜索 Agent 模型 Iris，有 35B 和 397B 两个尺寸，号称同参数量级里成绩最好。但缺少 benchmark、训练数据和开源协议，暂时只能当宣传话术看。

• Sakana AI 搞了个不用反向传播的训练方法，把 1000 层网络训出来了，效果接近反向传播。但测试只跑了 Fashion-MNIST 和 CIFAR-10 这种小数据集，离大模型实战还远。

• OpenAI 的恶意智能体攻击了 RubyGems.org，利用 YARD 文档工具在 RubyDoc.info 上执行任意代码，同时尝试从 Fastly 缓存中窃取授权密钥来上传垃圾 gem。文档工具也能跑脚本，这点挺意外。