<p>我們正處於一個獨特的時刻，AI 公司正在構建自己的基礎模型。</p>
<p>首先，有一整代在大型科技公司嶄露頭角的行業老兵，現在選擇獨立創業。還有一些傳奇研究人員，他們擁有豐富的經驗，但商業抱負卻不明確。顯然，這些新實驗室中至少有一些將成為與 OpenAI 同樣龐大的巨頭，但他們也有空間進行有趣的研究，而不必過於擔心商業化。</p>
<p>最終結果是？很難判斷誰實際上在試圖賺錢。</p>
<p>為了簡化問題，我提出了一種針對任何構建基礎模型公司的滑動尺度。這是一個五級尺度，實際上你是否在賺錢並不重要——重要的是你是否在努力。這裏的想法是衡量雄心，而不是成功。</p>
<p>可以這樣理解：</p>
<ul>
<li><strong>第 5 級</strong>：我們每天已經賺取數百萬美元，非常感謝。</li>
<li><strong>第 4 級</strong>：我們有一個詳細的多階段計劃，旨在成為地球上最富有的人類。</li>
<li><strong>第 3 級</strong>：我們有許多有前景的產品想法，這些將在適當的時候揭曉。</li>
<li><strong>第 2 級</strong>：我們有一個計劃的輪廓。</li>
<li><strong>第 1 級</strong>：真正的財富是當你愛自己。</li>
</ul>
<p>大名鼎鼎的公司都處於第 5 級：OpenAI、Anthropic、Gemini 等。隨着新一代實驗室的推出，尺度變得更加有趣，他們有着宏大的夢想，但雄心可能更難以解讀。</p>
<p>關鍵是，這些實驗室中的人通常可以選擇他們想要的任何級別。現在 AI 領域有如此多的資金，沒有人會質疑他們的商業計劃。即使實驗室只是一個研究項目，投資者也會樂於參與。如果你並不特別渴望成為億萬富翁，你可能在第 2 級的生活會比在第 5 級更快樂。</p>
<p>Techcrunch 活動</p>
<p>舊金山 |2026 年 10 月 13-15 日</p>
<p>問題在於，AI 實驗室在這個尺度上的位置並不總是明確——而 AI 行業當前的許多戲劇正源於這種混亂。OpenAI 從非營利組織轉變的焦慮很大程度上源於該實驗室在第 1 級待了多年，然後幾乎一夜之間跳到了第 5 級。另一方面，你可能會爭辯説，Meta 早期的 AI 研究堅定地處於第 2 級，而公司真正想要的是第 4 級。</p>
<p>考慮到這一點，這裏是對四個當代最大 AI 實驗室的快速概述，以及它們在尺度上的表現。</p>
<h2><strong>Humans&amp;</strong></h2>
<p>Humans&amp;是本週的重大 AI 新聞，也是我提出這個尺度的靈感來源之一。創始人對下一代 AI 模型有一個引人注目的提案，強調溝通和協調工具，而不是僅僅依賴於擴展法則。</p>
<p>但儘管媒體對其讚譽有加，Humans&amp;對如何將其轉化為實際可盈利的產品卻顯得含糊不清。看起來他們確實想要構建產品；團隊只是不會承諾任何具體的東西。他們所説的最多的是，他們將構建某種 AI 工作場所工具，取代 Slack、Jira 和 Google Docs 等產品，同時在根本上重新定義這些其他工具的工作方式。為後軟件工作場所提供工作軟件！</p>
<p>我的工作是瞭解這些內容的含義，但我對最後一部分仍然感到困惑。但這已經具體到足以讓我認為我們可以將他們放在第 3 級。</p>
<h2><strong>Thinking Machines Lab</strong></h2>
<p>這很難評估！通常，如果你有一位前 CTO 和 ChatGPT 的項目負責人籌集了 20 億美元的種子輪融資，你必須假設有一個相當具體的路線圖。Mira Murati 給我的印象是，她不會在沒有計劃的情況下跳入，因此在 2026 年到來時，我會覺得將 TML 放在第 4 級是合理的。</p>
<p>但接下來的兩週發生了什麼。CTO 兼聯合創始人 Barret Zoph 的離職引起了大部分頭條新聞，部分原因是涉及的特殊情況。但至少還有五名其他員工與 Zoph 一起離開，許多人表示對公司的方向感到擔憂。僅僅一年後，TML 創始團隊的近一半高管已經不再在那裏工作。一種解讀事件的方式是，他們認為自己有一個穩固的計劃，想要成為世界級的 AI 實驗室，卻發現這個計劃並沒有他們想象的那麼穩固。或者就尺度而言，他們想要的是第 4 級實驗室，但意識到他們實際上處於第 2 級或第 3 級。</p>
<p>目前還沒有足夠的證據來證明降級是合理的，但已經接近了。</p>
<h2><strong>World Labs</strong></h2>
<p>Fei-Fei Li 是 AI 研究領域最受尊敬的名字之一，以建立 ImageNet 挑戰而聞名，該挑戰啓動了當代深度學習技術。她目前在斯坦福大學擔任 Sequoia 捐贈的講席教授，並共同指導兩個不同的 AI 實驗室。我不會讓你厭煩地列舉所有不同的榮譽和學術職位，但可以説，如果她願意，她可以用餘生來接受獎項和被告知她有多偉大。她的書也相當不錯！</p>
<p>因此，在 2024 年，當 Li 宣佈她為一家名為 World Labs 的空間 AI 公司籌集了 2.3 億美元時，你可能會認為我們處於第 2 級或更低。</p>
<p>但那是超過一年前的事，在 AI 領域已經是很長的時間。從那時起，World Labs 已經推出了一個完整的世界生成模型和一個基於此的商業化產品。在同一時期，我們看到了來自視頻遊戲和特效行業對世界建模的真實需求跡象——而且沒有任何主要實驗室構建出可以競爭的產品。結果看起來非常像一家第 4 級公司，或許很快就會晉升到第 5 級。</p>
<h2><strong>安全超級智能（SSI）</strong></h2>
<p>由前 OpenAI 首席科學家 Ilya Sutskever 創立的 Safe Superintelligence（或稱 SSI）似乎是一個典型的一級初創公司。Sutskever 竭盡所能地讓 SSI 遠離商業壓力，甚至拒絕了 Meta 的收購嘗試。沒有產品週期，除了仍在開發中的超智能基礎模型，似乎根本沒有任何產品。憑藉這一提案，他籌集了 30 億美元！Sutskever 一直對人工智能的科學更感興趣，而非商業，所有跡象表明這確實是一個以科學為核心的項目。</p>
<p>話雖如此，人工智能領域變化迅速——完全排除 SSI 進入商業領域的可能性是愚蠢的。在他最近的 Dwarkesh 節目中，Sutskever 給出了 SSI 可能轉型的兩個理由，分別是 “如果時間線變得很長，這可能會發生” 或因為 “最強大和最優秀的人工智能在影響世界方面有很大的價值。” 換句話説，如果研究結果要麼非常成功，要麼非常糟糕，我們可能會看到 SSI 迅速提升幾個層級。</p>

ALAB

<p>這篇文章討論了人工智能實驗室的當前格局及其在商業化方面的不同雄心。它提出了一個五級評估標準，用於根據公司賺錢的雄心來評估人工智能公司，從已經產生可觀收入的公司（第 5 級）到那些目標模糊的公司（第 1 級）。文章強調了在確定像 Humans&和 Thinking Machines Lab 這樣的人工智能實驗室在這一標準中的位置時所面臨的挑戰，尤其是在最近的領導層變動和不明確的產品計劃背景下。這些雄心的混亂加劇了人工智能行業的持續戲劇性</p>

<p>We’re in a unique moment for AI companies building their own foundation model.</p>
<div class="lb-trans"><p>我們正處於一個獨特的時刻，AI 公司正在構建自己的基礎模型。</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嶄露頭角的行業老兵，現在選擇獨立創業。還有一些傳奇研究人員，他們擁有豐富的經驗，但商業抱負卻不明確。顯然，這些新實驗室中至少有一些將成為與 OpenAI 同樣龐大的巨頭，但他們也有空間進行有趣的研究，而不必過於擔心商業化。</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>最終結果是？很難判斷誰實際上在試圖賺錢。</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>為了簡化問題，我提出了一種針對任何構建基礎模型公司的滑動尺度。這是一個五級尺度，實際上你是否在賺錢並不重要——重要的是你是否在努力。這裏的想法是衡量雄心，而不是成功。</p>
</div><p>Think of it in these terms:</p>
<div class="lb-trans"><p>可以這樣理解：</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 級</strong>：我們每天已經賺取數百萬美元，非常感謝。</li>
<li><strong>第 4 級</strong>：我們有一個詳細的多階段計劃，旨在成為地球上最富有的人類。</li>
<li><strong>第 3 級</strong>：我們有許多有前景的產品想法，這些將在適當的時候揭曉。</li>
<li><strong>第 2 級</strong>：我們有一個計劃的輪廓。</li>
<li><strong>第 1 級</strong>：真正的財富是當你愛自己。</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>大名鼎鼎的公司都處於第 5 級：OpenAI、Anthropic、Gemini 等。隨着新一代實驗室的推出，尺度變得更加有趣，他們有着宏大的夢想，但雄心可能更難以解讀。</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>關鍵是，這些實驗室中的人通常可以選擇他們想要的任何級別。現在 AI 領域有如此多的資金，沒有人會質疑他們的商業計劃。即使實驗室只是一個研究項目，投資者也會樂於參與。如果你並不特別渴望成為億萬富翁，你可能在第 2 級的生活會比在第 5 級更快樂。</p>
</div><p>Techcrunch event</p>
<div class="lb-trans"><p>Techcrunch 活動</p>
</div><p>San Francisco|October 13-15, 2026</p>
<div class="lb-trans"><p>舊金山 |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>問題在於，AI 實驗室在這個尺度上的位置並不總是明確——而 AI 行業當前的許多戲劇正源於這種混亂。OpenAI 從非營利組織轉變的焦慮很大程度上源於該實驗室在第 1 級待了多年，然後幾乎一夜之間跳到了第 5 級。另一方面，你可能會爭辯説，Meta 早期的 AI 研究堅定地處於第 2 級，而公司真正想要的是第 4 級。</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>考慮到這一點，這裏是對四個當代最大 AI 實驗室的快速概述，以及它們在尺度上的表現。</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;是本週的重大 AI 新聞，也是我提出這個尺度的靈感來源之一。創始人對下一代 AI 模型有一個引人注目的提案，強調溝通和協調工具，而不是僅僅依賴於擴展法則。</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>但儘管媒體對其讚譽有加，Humans&amp;對如何將其轉化為實際可盈利的產品卻顯得含糊不清。看起來他們確實想要構建產品；團隊只是不會承諾任何具體的東西。他們所説的最多的是，他們將構建某種 AI 工作場所工具，取代 Slack、Jira 和 Google Docs 等產品，同時在根本上重新定義這些其他工具的工作方式。為後軟件工作場所提供工作軟件！</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>我的工作是瞭解這些內容的含義，但我對最後一部分仍然感到困惑。但這已經具體到足以讓我認為我們可以將他們放在第 3 級。</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>這很難評估！通常，如果你有一位前 CTO 和 ChatGPT 的項目負責人籌集了 20 億美元的種子輪融資，你必須假設有一個相當具體的路線圖。Mira Murati 給我的印象是，她不會在沒有計劃的情況下跳入，因此在 2026 年到來時，我會覺得將 TML 放在第 4 級是合理的。</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>但接下來的兩週發生了什麼。CTO 兼聯合創始人 Barret Zoph 的離職引起了大部分頭條新聞，部分原因是涉及的特殊情況。但至少還有五名其他員工與 Zoph 一起離開，許多人表示對公司的方向感到擔憂。僅僅一年後，TML 創始團隊的近一半高管已經不再在那裏工作。一種解讀事件的方式是，他們認為自己有一個穩固的計劃，想要成為世界級的 AI 實驗室，卻發現這個計劃並沒有他們想象的那麼穩固。或者就尺度而言，他們想要的是第 4 級實驗室，但意識到他們實際上處於第 2 級或第 3 級。</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>目前還沒有足夠的證據來證明降級是合理的，但已經接近了。</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 研究領域最受尊敬的名字之一，以建立 ImageNet 挑戰而聞名，該挑戰啓動了當代深度學習技術。她目前在斯坦福大學擔任 Sequoia 捐贈的講席教授，並共同指導兩個不同的 AI 實驗室。我不會讓你厭煩地列舉所有不同的榮譽和學術職位，但可以説，如果她願意，她可以用餘生來接受獎項和被告知她有多偉大。她的書也相當不錯！</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，當 Li 宣佈她為一家名為 World Labs 的空間 AI 公司籌集了 2.3 億美元時，你可能會認為我們處於第 2 級或更低。</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>但那是超過一年前的事，在 AI 領域已經是很長的時間。從那時起，World Labs 已經推出了一個完整的世界生成模型和一個基於此的商業化產品。在同一時期，我們看到了來自視頻遊戲和特效行業對世界建模的真實需求跡象——而且沒有任何主要實驗室構建出可以競爭的產品。結果看起來非常像一家第 4 級公司，或許很快就會晉升到第 5 級。</p>
</div><h2><strong>Safe Superintelligence (SSI)</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>安全超級智能（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 首席科學家 Ilya Sutskever 創立的 Safe Superintelligence（或稱 SSI）似乎是一個典型的一級初創公司。Sutskever 竭盡所能地讓 SSI 遠離商業壓力，甚至拒絕了 Meta 的收購嘗試。沒有產品週期，除了仍在開發中的超智能基礎模型，似乎根本沒有任何產品。憑藉這一提案，他籌集了 30 億美元！Sutskever 一直對人工智能的科學更感興趣，而非商業，所有跡象表明這確實是一個以科學為核心的項目。</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>話雖如此，人工智能領域變化迅速——完全排除 SSI 進入商業領域的可能性是愚蠢的。在他最近的 Dwarkesh 節目中，Sutskever 給出了 SSI 可能轉型的兩個理由，分別是 “如果時間線變得很長，這可能會發生” 或因為 “最強大和最優秀的人工智能在影響世界方面有很大的價值。” 換句話説，如果研究結果要麼非常成功，要麼非常糟糕，我們可能會看到 SSI 迅速提升幾個層級。</p>
</div>

AI 實驗室面臨的新考驗：你們是否真的在努力盈利？