<p>我们正处于一个独特的时刻，AI 公司正在构建自己的基础模型。</p>
<p>首先，有一整代在大型科技公司崭露头角的行业老兵，现在选择独立创业。还有一些传奇研究人员，他们拥有丰富的经验，但商业抱负却不明确。显然，这些新实验室中至少有一些将成为与 OpenAI 同样庞大的巨头，但他们也有空间进行有趣的研究，而不必过于担心商业化。</p>
<p>最终结果是？很难判断谁实际上在试图赚钱。</p>
<p>为了简化问题，我提出了一种针对任何构建基础模型公司的滑动尺度。这是一个五级尺度，实际上你是否在赚钱并不重要——重要的是你是否在努力。这里的想法是衡量雄心，而不是成功。</p>
<p>可以这样理解：</p>
<ul>
<li><strong>第 5 级</strong>：我们每天已经赚取数百万美元，非常感谢。</li>
<li><strong>第 4 级</strong>：我们有一个详细的多阶段计划，旨在成为地球上最富有的人类。</li>
<li><strong>第 3 级</strong>：我们有许多有前景的产品想法，这些将在适当的时候揭晓。</li>
<li><strong>第 2 级</strong>：我们有一个计划的轮廓。</li>
<li><strong>第 1 级</strong>：真正的财富是当你爱自己。</li>
</ul>
<p>大名鼎鼎的公司都处于第 5 级：OpenAI、Anthropic、Gemini 等。随着新一代实验室的推出，尺度变得更加有趣，他们有着宏大的梦想，但雄心可能更难以解读。</p>
<p>关键是，这些实验室中的人通常可以选择他们想要的任何级别。现在 AI 领域有如此多的资金，没有人会质疑他们的商业计划。即使实验室只是一个研究项目，投资者也会乐于参与。如果你并不特别渴望成为亿万富翁，你可能在第 2 级的生活会比在第 5 级更快乐。</p>
<p>Techcrunch 活动</p>
<p>旧金山 |2026 年 10 月 13-15 日</p>
<p>问题在于，AI 实验室在这个尺度上的位置并不总是明确——而 AI 行业当前的许多戏剧正源于这种混乱。OpenAI 从非营利组织转变的焦虑很大程度上源于该实验室在第 1 级待了多年，然后几乎一夜之间跳到了第 5 级。另一方面，你可能会争辩说，Meta 早期的 AI 研究坚定地处于第 2 级，而公司真正想要的是第 4 级。</p>
<p>考虑到这一点，这里是对四个当代最大 AI 实验室的快速概述，以及它们在尺度上的表现。</p>
<h2><strong>Humans&amp;</strong></h2>
<p>Humans&amp;是本周的重大 AI 新闻，也是我提出这个尺度的灵感来源之一。创始人对下一代 AI 模型有一个引人注目的提案，强调沟通和协调工具，而不是仅仅依赖于扩展法则。</p>
<p>但尽管媒体对其赞誉有加，Humans&amp;对如何将其转化为实际可盈利的产品却显得含糊不清。看起来他们确实想要构建产品；团队只是不会承诺任何具体的东西。他们所说的最多的是，他们将构建某种 AI 工作场所工具，取代 Slack、Jira 和 Google Docs 等产品，同时在根本上重新定义这些其他工具的工作方式。为后软件工作场所提供工作软件！</p>
<p>我的工作是了解这些内容的含义，但我对最后一部分仍然感到困惑。但这已经具体到足以让我认为我们可以将他们放在第 3 级。</p>
<h2><strong>Thinking Machines Lab</strong></h2>
<p>这很难评估！通常，如果你有一位前 CTO 和 ChatGPT 的项目负责人筹集了 20 亿美元的种子轮融资，你必须假设有一个相当具体的路线图。Mira Murati 给我的印象是，她不会在没有计划的情况下跳入，因此在 2026 年到来时，我会觉得将 TML 放在第 4 级是合理的。</p>
<p>但接下来的两周发生了什么。CTO 兼联合创始人 Barret Zoph 的离职引起了大部分头条新闻，部分原因是涉及的特殊情况。但至少还有五名其他员工与 Zoph 一起离开，许多人表示对公司的方向感到担忧。仅仅一年后，TML 创始团队的近一半高管已经不再在那里工作。一种解读事件的方式是，他们认为自己有一个稳固的计划，想要成为世界级的 AI 实验室，却发现这个计划并没有他们想象的那么稳固。或者就尺度而言，他们想要的是第 4 级实验室，但意识到他们实际上处于第 2 级或第 3 级。</p>
<p>目前还没有足够的证据来证明降级是合理的，但已经接近了。</p>
<h2><strong>World Labs</strong></h2>
<p>Fei-Fei Li 是 AI 研究领域最受尊敬的名字之一，以建立 ImageNet 挑战而闻名，该挑战启动了当代深度学习技术。她目前在斯坦福大学担任 Sequoia 捐赠的讲席教授，并共同指导两个不同的 AI 实验室。我不会让你厌烦地列举所有不同的荣誉和学术职位，但可以说，如果她愿意，她可以用余生来接受奖项和被告知她有多伟大。她的书也相当不错！</p>
<p>因此，在 2024 年，当 Li 宣布她为一家名为 World Labs 的空间 AI 公司筹集了 2.3 亿美元时，你可能会认为我们处于第 2 级或更低。</p>
<p>但那是超过一年前的事，在 AI 领域已经是很长的时间。从那时起，World Labs 已经推出了一个完整的世界生成模型和一个基于此的商业化产品。在同一时期，我们看到了来自视频游戏和特效行业对世界建模的真实需求迹象——而且没有任何主要实验室构建出可以竞争的产品。结果看起来非常像一家第 4 级公司，或许很快就会晋升到第 5 级。</p>
<h2><strong>安全超级智能（SSI）</strong></h2>
<p>由前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 创立的 Safe Superintelligence（或称 SSI）似乎是一个典型的一级初创公司。Sutskever 竭尽所能地让 SSI 远离商业压力，甚至拒绝了 Meta 的收购尝试。没有产品周期，除了仍在开发中的超智能基础模型，似乎根本没有任何产品。凭借这一提案，他筹集了 30 亿美元！Sutskever 一直对人工智能的科学更感兴趣，而非商业，所有迹象表明这确实是一个以科学为核心的项目。</p>
<p>话虽如此，人工智能领域变化迅速——完全排除 SSI 进入商业领域的可能性是愚蠢的。在他最近的 Dwarkesh 节目中，Sutskever 给出了 SSI 可能转型的两个理由，分别是 “如果时间线变得很长，这可能会发生” 或因为 “最强大和最优秀的人工智能在影响世界方面有很大的价值。” 换句话说，如果研究结果要么非常成功，要么非常糟糕，我们可能会看到 SSI 迅速提升几个层级。</p>

ALAB

<p>这篇文章讨论了人工智能实验室的当前格局及其在商业化方面的不同雄心。它提出了一个五级评估标准，用于根据公司赚钱的雄心来评估人工智能公司，从已经产生可观收入的公司（第 5 级）到那些目标模糊的公司（第 1 级）。文章强调了在确定像 Humans&和 Thinking Machines Lab 这样的人工智能实验室在这一标准中的位置时所面临的挑战，尤其是在最近的领导层变动和不明确的产品计划背景下。这些雄心的混乱加剧了人工智能行业的持续戏剧性</p>

<p>We’re in a unique moment for AI companies building their own foundation model.</p>
<div class="lb-trans"><p>我们正处于一个独特的时刻，AI 公司正在构建自己的基础模型。</p>
</div><p>First, there is a whole generation of industry veterans who made their name at major tech companies and are now going solo. You also have legendary researchers with immense experience but ambiguous commercial aspirations. There’s a clear chance that at least some of these new labs will become OpenAI-sized behemoths, but there’s also room for them to putter around doing interesting research without worrying too much about commercialization.</p>
<div class="lb-trans"><p>首先，有一整代在大型科技公司崭露头角的行业老兵，现在选择独立创业。还有一些传奇研究人员，他们拥有丰富的经验，但商业抱负却不明确。显然，这些新实验室中至少有一些将成为与 OpenAI 同样庞大的巨头，但他们也有空间进行有趣的研究，而不必过于担心商业化。</p>
</div><p>The end result? It’s getting hard to tell who is actually trying to make money.</p>
<div class="lb-trans"><p>最终结果是？很难判断谁实际上在试图赚钱。</p>
</div><p>To make things simpler, I’m proposing a kind of sliding scale for any company making a foundation model. It’s a five-level scale where it doesn’t matter if you’re actually making money – only if you’re trying to. The idea here is to measure ambition, not success.</p>
<div class="lb-trans"><p>为了简化问题，我提出了一种针对任何构建基础模型公司的滑动尺度。这是一个五级尺度，实际上你是否在赚钱并不重要——重要的是你是否在努力。这里的想法是衡量雄心，而不是成功。</p>
</div><p>Think of it in these terms:</p>
<div class="lb-trans"><p>可以这样理解：</p>
</div><ul>
<li><strong>Level 5</strong>: We are already making millions of dollars every day, thank you very much.</li>
<li><strong>Level 4:</strong> We have a detailed multi-stage plan to become the richest human beings on Earth.</li>
<li><strong>Level 3:</strong> We have many promising product ideas, which will be revealed in the fullness of time.</li>
<li><strong>Level 2:</strong> We have the outlines of a concept of a plan <strong>.</strong></li>
<li><strong>Level 1:</strong> True wealth is when you love yourself.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li><strong>第 5 级</strong>：我们每天已经赚取数百万美元，非常感谢。</li>
<li><strong>第 4 级</strong>：我们有一个详细的多阶段计划，旨在成为地球上最富有的人类。</li>
<li><strong>第 3 级</strong>：我们有许多有前景的产品想法，这些将在适当的时候揭晓。</li>
<li><strong>第 2 级</strong>：我们有一个计划的轮廓。</li>
<li><strong>第 1 级</strong>：真正的财富是当你爱自己。</li>
</ul>
</div><p>The big names are all at Level 5: OpenAI, Anthropic, Gemini, and so on. The scale gets more interesting with the new generation of labs launching now, with big dreams but ambitions that can be harder to read.</p>
<div class="lb-trans"><p>大名鼎鼎的公司都处于第 5 级：OpenAI、Anthropic、Gemini 等。随着新一代实验室的推出，尺度变得更加有趣，他们有着宏大的梦想，但雄心可能更难以解读。</p>
</div><p>Crucially, the people involved in these labs can generally choose whatever level they want. There’s so much money in AI right now that no one is going to interrogate them for a business plan. Even if the lab is just a research project, investors will count themselves happy to be involved. If you aren’t particularly motivated to become a billionaire, you might well live a happier life at Level 2 than at Level 5.</p>
<div class="lb-trans"><p>关键是，这些实验室中的人通常可以选择他们想要的任何级别。现在 AI 领域有如此多的资金，没有人会质疑他们的商业计划。即使实验室只是一个研究项目，投资者也会乐于参与。如果你并不特别渴望成为亿万富翁，你可能在第 2 级的生活会比在第 5 级更快乐。</p>
</div><p>Techcrunch event</p>
<div class="lb-trans"><p>Techcrunch 活动</p>
</div><p>San Francisco|October 13-15, 2026</p>
<div class="lb-trans"><p>旧金山 |2026 年 10 月 13-15 日</p>
</div><p>The problems arise because it isn’t always clear where an AI lab lands on the scale — and a lot of the AI industry’s current drama comes from that confusion. Much of the anxiety over OpenAI’s conversion from a non-profit came because the lab spent years at Level 1, then jumped to Level 5 almost overnight. On the other side, you might argue that Meta’s early AI research was firmly at Level 2, when what the company really wanted was Level 4.</p>
<div class="lb-trans"><p>问题在于，AI 实验室在这个尺度上的位置并不总是明确——而 AI 行业当前的许多戏剧正源于这种混乱。OpenAI 从非营利组织转变的焦虑很大程度上源于该实验室在第 1 级待了多年，然后几乎一夜之间跳到了第 5 级。另一方面，你可能会争辩说，Meta 早期的 AI 研究坚定地处于第 2 级，而公司真正想要的是第 4 级。</p>
</div><p>With that in mind, here’s a quick rundown of four of the biggest contemporary AI labs, and how they measure up on the scale.</p>
<div class="lb-trans"><p>考虑到这一点，这里是对四个当代最大 AI 实验室的快速概述，以及它们在尺度上的表现。</p>
</div><h2><strong>Humans&amp;</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>Humans&amp;</strong></h2>
</div><p>Humans&amp; was the big AI news this week, and part of the inspiration for coming up with this whole scale. The founders have a compelling pitch for the next generation of AI models, with scaling laws giving way to an emphasis on communication and coordination tools.</p>
<div class="lb-trans"><p>Humans&amp;是本周的重大 AI 新闻，也是我提出这个尺度的灵感来源之一。创始人对下一代 AI 模型有一个引人注目的提案，强调沟通和协调工具，而不是仅仅依赖于扩展法则。</p>
</div><p>But for all the glowing press, Humans&amp; has been coy about how that would translate into actual monetizable products. It seems it <em>does</em> want to build products; the team just won’t commit to anything specific. The most they’ve said is that they will be building some kind of AI workplace tool, replacing products like Slack, Jira and Google Docs but also redefining how these other tools work at a fundamental level. Workplace software for a post-software workplace!</p>
<div class="lb-trans"><p>但尽管媒体对其赞誉有加，Humans&amp;对如何将其转化为实际可盈利的产品却显得含糊不清。看起来他们确实想要构建产品；团队只是不会承诺任何具体的东西。他们所说的最多的是，他们将构建某种 AI 工作场所工具，取代 Slack、Jira 和 Google Docs 等产品，同时在根本上重新定义这些其他工具的工作方式。为后软件工作场所提供工作软件！</p>
</div><p>It’s my job to know what this stuff means, and I’m still pretty confused about that last part. But it is just specific enough that I think we can put them at Level 3.</p>
<div class="lb-trans"><p>我的工作是了解这些内容的含义，但我对最后一部分仍然感到困惑。但这已经具体到足以让我认为我们可以将他们放在第 3 级。</p>
</div><h2><strong>Thinking Machines Lab</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>Thinking Machines Lab</strong></h2>
</div><p>This is a very hard one to rate! Generally, if you have a former CTO and project lead for ChatGPT raising a $2 billion seed round, you have to assume there is a pretty specific roadmap. Mira Murati does not strike me as someone who jumps in without a plan, so coming into 2026, I would have felt good putting TML at Level 4.</p>
<div class="lb-trans"><p>这很难评估！通常，如果你有一位前 CTO 和 ChatGPT 的项目负责人筹集了 20 亿美元的种子轮融资，你必须假设有一个相当具体的路线图。Mira Murati 给我的印象是，她不会在没有计划的情况下跳入，因此在 2026 年到来时，我会觉得将 TML 放在第 4 级是合理的。</p>
</div><p>But then the last two weeks happened. The departure of CTO and co-founder Barret Zoph has gotten most of the headlines, due in part to the special circumstances involved. But at least five other employees left with Zoph, many citing concerns about the direction of the company. Just one year in, nearly half the executives on TML’s founding team are no longer working there. One way to read events is that they thought they had a solid plan to become a world-class AI lab, only to find the plan wasn’t as solid as they thought. Or in terms of the scale, they wanted a Level 4 lab but realized they were at Level 2 or 3.</p>
<div class="lb-trans"><p>但接下来的两周发生了什么。CTO 兼联合创始人 Barret Zoph 的离职引起了大部分头条新闻，部分原因是涉及的特殊情况。但至少还有五名其他员工与 Zoph 一起离开，许多人表示对公司的方向感到担忧。仅仅一年后，TML 创始团队的近一半高管已经不再在那里工作。一种解读事件的方式是，他们认为自己有一个稳固的计划，想要成为世界级的 AI 实验室，却发现这个计划并没有他们想象的那么稳固。或者就尺度而言，他们想要的是第 4 级实验室，但意识到他们实际上处于第 2 级或第 3 级。</p>
</div><p>There still isn’t quite enough evidence to justify a downgrade, but it’s getting close.</p>
<div class="lb-trans"><p>目前还没有足够的证据来证明降级是合理的，但已经接近了。</p>
</div><h2><strong>World Labs</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>World Labs</strong></h2>
</div><p>Fei-Fei Li is one of the most respected names in AI research, best known for establishing the ImageNet challenge that kickstarted contemporary deep learning techniques. She currently holds a Sequoia-endowed chair at Stanford, where she co-directs two different AI labs. I won’t bore you by going through all the different honors and academy positions, but it’s enough to say that if she wanted, she could spend the rest of her life just receiving awards and being told how great she is. Her book is pretty good too!</p>
<div class="lb-trans"><p>Fei-Fei Li 是 AI 研究领域最受尊敬的名字之一，以建立 ImageNet 挑战而闻名，该挑战启动了当代深度学习技术。她目前在斯坦福大学担任 Sequoia 捐赠的讲席教授，并共同指导两个不同的 AI 实验室。我不会让你厌烦地列举所有不同的荣誉和学术职位，但可以说，如果她愿意，她可以用余生来接受奖项和被告知她有多伟大。她的书也相当不错！</p>
</div><p>So in 2024, when Li announced she had raised $230 million for a spatial AI company called World Labs, you might think we were operating at Level 2 or lower.</p>
<div class="lb-trans"><p>因此，在 2024 年，当 Li 宣布她为一家名为 World Labs 的空间 AI 公司筹集了 2.3 亿美元时，你可能会认为我们处于第 2 级或更低。</p>
</div><p>But that was over a year ago, which is a long time in the AI world. Since then, World Labs has shipped both a full world-generating model and a commercialized product built on top of it. Over the same period, we’ve seen real signs of demand for world-modeling from both video game and special effects industries — and none of the major labs have built anything that can compete. The result looks an awful lot like a Level 4 company, perhaps soon to graduate to Level 5.</p>
<div class="lb-trans"><p>但那是超过一年前的事，在 AI 领域已经是很长的时间。从那时起，World Labs 已经推出了一个完整的世界生成模型和一个基于此的商业化产品。在同一时期，我们看到了来自视频游戏和特效行业对世界建模的真实需求迹象——而且没有任何主要实验室构建出可以竞争的产品。结果看起来非常像一家第 4 级公司，或许很快就会晋升到第 5 级。</p>
</div><h2><strong>Safe Superintelligence (SSI)</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>安全超级智能（SSI）</strong></h2>
</div><p>Founded by former OpenAI chief scientist Ilya Sutskever, Safe Superintelligence (or SSI) seems like a classic example of a Level 1 startup. Sutskever has gone to great lengths to keep SSI insulated from commercial pressures, to the point of turning down an attempted acquisition from Meta. There are no product cycles and, aside from the still-baking superintelligent foundation model, there doesn’t seem to be any product at all. With this pitch, he raised $3 billion! Sutskever has always been more interested in the science of AI than the business, and every indication is that this is a genuinely scientific project at heart.</p>
<div class="lb-trans"><p>由前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 创立的 Safe Superintelligence（或称 SSI）似乎是一个典型的一级初创公司。Sutskever 竭尽所能地让 SSI 远离商业压力，甚至拒绝了 Meta 的收购尝试。没有产品周期，除了仍在开发中的超智能基础模型，似乎根本没有任何产品。凭借这一提案，他筹集了 30 亿美元！Sutskever 一直对人工智能的科学更感兴趣，而非商业，所有迹象表明这确实是一个以科学为核心的项目。</p>
</div><p>That said, the AI world moves fast — and it would be foolish to count SSI out of the commercial realm entirely. On his recent Dwarkesh appearance, Sutskever gave two reasons why SSI might pivot, either “if timelines turned out to be long, which they might” or because “there is a lot of value in the best and most powerful AI being out there impacting the world.” In other words, if the research either goes very well or very badly, we might see SSI jump up a few levels in a hurry.</p>
<div class="lb-trans"><p>话虽如此，人工智能领域变化迅速——完全排除 SSI 进入商业领域的可能性是愚蠢的。在他最近的 Dwarkesh 节目中，Sutskever 给出了 SSI 可能转型的两个理由，分别是 “如果时间线变得很长，这可能会发生” 或因为 “最强大和最优秀的人工智能在影响世界方面有很大的价值。” 换句话说，如果研究结果要么非常成功，要么非常糟糕，我们可能会看到 SSI 迅速提升几个层级。</p>
</div>

AI 实验室面临的新考验：你们是否真的在努力盈利？