AI:AM: A Level We Shouldn't Pass? Notes from The Curve + Tokens vs. Salaries & Is SaaS Cooked?

一位前沿实验室高管首次松口：可能存在"我们不该越过的智能上限"，并愿签署限制下一次预训练算力的协议。

这期最反直觉的一幕：一位前沿实验室高管说，可能存在一个"我们不该越过的智能水平"，被追问"愿不愿意签协议限制下一次预训练的算力"时，他回答"这可能是合理的"。与此同时，另一位芯片公司创始人说内存价格一年涨了 4.5 倍。前沿的人一边踩油门，一边开始讨论刹车。

在 Berkeley 的 Curve 会议上，一位大家都认识的高管说了一句以前从没从这类人嘴里听过的话。

• "可能存在一个我们不该越过的智能水平"：这是第一次有前沿实验室高管这么说，而且不是含糊其辞。被追问"愿不愿意签协议，限制下一次预训练的算力上限"时，他回答"这可能是合理的"。
• 但预训练还在继续变强：同一位高管说，scaling law 不但没停，可能还在往好的方向弯——因为数据质量在提升。做法是拿现有数据喂给模型，让它生成更好的合成数据，再拿去训练下一代模型。
• 真正的分歧不在技术，在"里面的人"和"外面的人"：前沿公司的人知道自己活在"未来"，外面的人看不到。他们来开会是想尽量多分享，但不会分享商业机密。

前三名之外的公司在缩小差距，但方式不是自己从头做出来。

• RL 环境成了蒸馏管道：做强化学习训练环境的公司，用 Claude 来生成这些环境，再卖给其他模型公司。别人在这些环境上做训练，等于间接吸收了前沿模型的能力。
• Anthropic 当年的预测落空了：他们在融资材料里说，到 2026 年左右，最好的模型会领先到别人追不上。现在没发生——原因就是能力通过各种直接和间接方式漏了出去。
• Elon 押的是另一条路：他赌基础设施比模型更重要，按 2029-2031 年的时间尺度布局（比如 SpaceX 卫星）。而 Anthropic 和 OpenAI 是按 2028-2029 年的 AGI 时间表在走。

Positron 联合创始人 Thomas Sohmers 的公司做的是围绕内存设计的 AI 推理芯片，最近融了 8.75 亿美元。

• 内存价格一年涨了 4.5 倍，他预计明年可能再翻一倍。但他认为值：同样内存能跑出的模型能力，比一年前强了不止 5 倍。
• 英伟达 GPU 的内存带宽实际只用到 30-40%：标称 8TB/s，实际只跑到约 2TB/s。Positron 第一代产品做到了 93% 的理论带宽，单颗芯片有 2.3TB 内存，是英伟达 B300（288GB）的 8 倍。
• Agent 数量在爆炸：他自己从三四个月前的 2-4 个常驻 agent，涨到现在 15-20 个。每个 agent 都要独立的内存空间，这是内存需求暴涨的直接原因。

"我不希望花钱让别人去经历语言模型精神病——我可以为自己的精神病买单，但当你为我工作、我付你的 token 账单时，你最好真的在产出有思考的东西。"

• 关注"RL 环境"这个新中间层：它正在变成前沿能力向追赶者扩散的主要通道。如果你在做 agent 或模型训练相关产品，这个环节值得盯。
• 内存而非算力可能是下一阶段的硬约束：如果你的产品要跑多个常驻 agent，现在就该算一下每个 agent 的上下文内存成本，而不是只算 token 成本。