【新智元导读】谁会第一个到达ASI？SemiAnalysis大佬Dylan Patel脱口而出：OpenAI！最近，这位圈内最懂AI和芯片的大佬，毫不留情地戳穿了GPT-4.5惨败的原因，还揭露了Meta仓促模仿DeepSeek结果大翻车的内幕。
Patel是SemiAnalysis创始人兼CEO。SemiAnalysis的大名，在业内是如雷贯耳，每出一篇关于AI和半导体的重磅分析，都会被业内人士竞相转载，拥有极高的行业影响力。
Patel点评到，Scale AI作为一家公司，现在业务基本上是完蛋了，因为谷歌在内的所有公司，都在取消和他们的合同（据说谷歌今年本来要在Scale AI身上花2.5亿美元的）。
他总是率先看到一切。可以说，是Ilya引领了这波叙事转向。他先创办了自己的公司SSI（安全超级智能），大概在一年后，所有人都开始相信超级智能了。
而对Meta来说，如果最终目标是超级智能，那么相比Meta目前的市值，以及AI的整个潜在市场，无论是1亿美元，还是10亿美元，都只是沧海一粟而已。
而且倒霉的是，训练代码里还有个bug，直接持续了几个月。虽然这个bug很小，却搅乱了整个训练。好在最终，研究者们发现并修复了这个PyTorch内部的bug。
问题是，如今的OpenAI野心膨胀，想成为地球上最为资本密集的初创公司，因此烧钱无上限、五年内不打算盈利，还要不断融资；而微软呢，虽然手握代码库，却还没真正动手自己搞模型。
要深究原因的话，就是苹果保守的收购策略、对开源文化的疏离、对GPU巨头英伟达的长期芥蒂，以及自身缺乏AI研究氛围的现状，都让它很难吸引到顶尖的AI人才。
而且即便是能在设备上跑通一些轻量任务（比如键盘预测），真正复杂的AI服务——搜索、日程规划、订票助手，依然还是需要依赖云端数据与算力。
原因在于，他们是每个重大突破的先行者，几乎主导了每一个关键技术突破——从预训练到推理，再到多模态能力，始终走在最前面。
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📸 卢良华记者 蔡天保 摄
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📸 王宝光记者 尹翠君 摄
🍆 由于 source-grounded 的属性，NotebookLM 的幻觉是降低了，但也意味着它并不能像 ChatGPT 那种生成式回答发散，不太能举一反三。在用 NotebookLM 时，我不太担心 AI 胡编乱造，最大的幻觉可能在于我瞅了一眼展开的思维导图，觉得自己学到了太多……亚洲l码和欧洲m码的区别
