真正在做 AI 的人今天说了什么。一页读完，约 4 分钟。
今天的时间线被 pacing 之争刷屏了。Sam Altman 摆出了他认为行业必须在其间穿行的两种失败模式，Aaron Levie 则主张那些安全目标不过是寻常的工程纪律，算不上什么手刹。政策讨论之下，物理层也迎来了自己的现实检验：Arm 的 CEO 说算力需求离供过于求还差得远，真正的天花板是数据中心盖不出来。另外还有个提醒：全世界 84% 的人至今一点都没碰过这些东西。
Altman：pacing 是比能做到的慢一点，不是停下来
AI 走向极坏结局有两条路：一是人类把未来的控制权丢给 AI，二是权力过度集中，让某一个人、某一家公司或某一个国家把自己的世界观强加给所有人。OpenAI 现在会在那些预期会带来能力跃升的前沿强化学习训练开跑之前，先写明确的 safety case，这和以前 Preparedness Framework 那套只盯着成品模型、在部署时点做评估的姿态不一样。他欢迎一个安全要求统一的联邦框架，也表示不需要先拿到反垄断豁免或者等立法落地，实验室自己现在就可以开始建立这份信心。最直白的一句是：美国面临的竞争压力再大，也不足以成为鲁莽行事的理由，能力不能跑到对齐和监测的前面去。
Arm 的 Rene Haas：算力需求离供过于求还差得远
芯片设计周期是 24 到 36 个月，其中大头并不是架构，而是验证、确认、debug 和写文档，而这些恰好是 AI 擅长的。Arm 有 80% 到 90% 的工程师每天都在用，把它拿走就好比把上网限制成每天两小时，“魔鬼已经出瓶了”。说到泡沫，他说估值先放一边，供给和需求之间“差得根本不是一星半点”，下一个瓶颈是数据中心盖不盖得出来，而不是晶圆或内存，一部分原因是地方上有组织的反对，而这些反对源自对失业的担忧，他认为那种担忧站不太住脚。他还反驳了只盯着加速器的视角：总得有东西来调度那些 token 往哪儿走，而这正是 CPU 干的活。
入场估值更高、薪包更厚，通常是 bug 不是 feature
创始人每天都发消息跟他聊这件事：候选人把上一轮融得大当成这家公司更稳、更值得加入的证据。融得高并不让你更安全，一家按 100 倍 ARR 估值的公司，得真长到那个数字里去才行。市场、增长、定位、你自己对退出的估算、你的 409a 价格和税务敞口，这些功课得自己做，因为眼下这些数字并不扎根于现实。他自己就经历过：待过的一家公司从当世最好的投资人之一那里融了 6000 万美元，三年后关门，股权全部归零。
按 Brex CEO 那张图，全世界只有 0.04% 的人在有效使用 agent
Brex 的 Pedro 常用一张图，每个点代表 320 万人。灰色方块是从没用过 AI 的那 84%，绿色是用免费 chatbot 的 16%，橙色是每月付 20 美元的大约 0.3%，还有一个极小的红色方块，是在有效使用 agent 的大约 0.04%。数据是 2026 年 2 月的，具体数字现在大概已经变了，但形状仍然站得住：所有人都在争论 AI 会给人类带来什么结局，而大多数人类根本还没开始。
改用文件系统的文件夹克隆，worktree 快了大约 80%
下一个版本，或者 dev 通道，在 APFS、btrfs、XFS 和 ReFS 上用写时复制的文件夹克隆来创建 worktree，速度快了大约 80%，顺带还省下不少磁盘空间。这部分是用 Rust 写的，因为你躲不开 Rust。他打算先测几周，如果对大多数用户确实有帮助，就争取把它弄进 Codex。
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