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也许我们在购物的时候没有意识到，其实大多时候我们都是在“符号价值”买单。我们喝的不是奶茶，是情绪；穿的不是鞋，是人设；上的不是课，是焦虑。这些“符号”，明地里协助消费者营造一场大型且持续的“自我声明”，通过消费这些“符号”来告诉世界“我是谁”、“我属于哪里”、“我在干什么”，暗地里则是掏空钱包的隐形推手。，Sam Altman a16z最新采访：建立垂直整合的AGI帝国 ，Sora和能源
郝建利致辞
该报道进一步表示，在过去24小时里，杰拉德与格拉斯哥流浪者的高层进行了积极的初步讨论，接下来双方还将会面进一步商讨细节。
杨朝晖主持会议
王建国报告
Sam Altman在这里又黑了一下中国的开源AI，他观察到一个令人“担忧”的现象：目前许多大学和研究机构正在大量使用来自中国的开源模型（如 DeepSeek）。如果西方世界不提供高质量的开源替代品，那么未来 AI 生态的底层模型和价值观可能会受到单一地缘政治力量的深度影响，那你倒是开源啊
金显涛作报告
有趣的是，Altman 对垂直整合的看法发生了根本性的转变。他曾是专业分工和横向协作的信徒，认为经济效率最高的方式是每家公司只做一件事。然而，在领导 OpenAI 的过程中，他发现为了实现构建并普及 AGI这一使命，公司必须亲力亲为，涉足从底层芯片合作到上层应用的全链条。他以 iPhone 为例，认为 iPhone 是科技行业有史以来最令人难以置信的产品，而其成功的关键恰恰在于其极致的垂直整合。这表明，在面对颠覆性技术变革时，传统的商业理论可能不再适用，掌控整个技术栈变得至关重要
张东进报告
他透露，在 GPT-5 的早期版本中，已经开始看到这种能力的微小萌芽。社交媒体上开始出现一些案例，比如模型做出了新颖的数学发现，或是在物理学、生物学研究中贡献了小小的突破。Altman 坚信，这个趋势将持续增强。他预测，在未来两年内，AI 模型将能承担更大块的科学研究工作，并做出重要的科学发现。这无疑是疯狂的，因为从根本上说，科学进步是推动世界变得更好的第一性原理。如果我们即将迎来科学发现的大爆发，其正面影响将是难以估量的
贺华作报告
这种认知上的层层断裂，意味着 AI 的真实潜力远未被大众所理解和利用。至于当前的大语言模型技术路线能走多远，Altman 提出一个“自指”（self-referential）的回答：他相信基于 LLM 的技术足以强大到能够帮助我们找出下一个技术突破。如果模型能做出比整个 OpenAI 团队加起来都更出色的研究，那么这条路就算走通了