真正在做 AI 的人今天說了什麼。一頁讀完，約 4 分鐘。
今天的時間線被 pacing 之爭刷屏了。Sam Altman 擺出了他認為行業必須在其間穿行的兩種失敗模式，Aaron Levie 則主張那些安全目標不過是尋常的工程紀律，算不上什麼手剎。政策討論之下，物理層也迎來了自己的現實檢驗：Arm 的 CEO 說算力需求離供過於求還差得遠，真正的天花板是資料中心蓋不出來。另外還有個提醒：全世界 84% 的人至今一點都沒碰過這些東西。
Altman：pacing 是比能做到的慢一點，不是停下來
AI 走向極壞結局有兩條路：一是人類把未來的控制權丟給 AI，二是權力過度集中，讓某一個人、某一家公司或某一個國家把自己的世界觀強加給所有人。OpenAI 現在會在那些預期會帶來能力躍升的前沿強化學習訓練開跑之前，先寫明確的 safety case，這和以前 Preparedness Framework 那套只盯著成品模型、在部署時點做評估的姿態不一樣。他歡迎一個安全要求統一的聯邦框架，也表示不需要先拿到反壟斷豁免或者等立法落地，實驗室自己現在就可以開始建立這份信心。最直白的一句是：美國面臨的競爭壓力再大，也不足以成為魯莽行事的理由，能力不能跑到對齊和監測的前面去。
Arm 的 Rene Haas：算力需求離供過於求還差得遠
晶片設計週期是 24 到 36 個月，其中大頭並不是架構，而是驗證、確認、debug 和寫文件，而這些恰好是 AI 擅長的。Arm 有 80% 到 90% 的工程師每天都在用，把它拿走就好比把上網限制成每天兩小時，“魔鬼已經出瓶了”。說到泡沫，他說估值先放一邊，供給和需求之間“差得根本不是一星半點”，下一個瓶頸是資料中心蓋不蓋得出來，而不是晶圓或記憶體，一部分原因是地方上有組織的反對，而這些反對源自對失業的擔憂，他認為那種擔憂站不太住腳。他還反駁了只盯著加速器的視角：總得有東西來排程那些 token 往哪兒走，而這正是 CPU 乾的活。
入場估值更高、薪包更厚，通常是 bug 不是 feature
創始人每天都發訊息跟他聊這件事：候選人把上一輪融得大當成這家公司更穩、更值得加入的證據。融得高並不讓你更安全，一家按 100 倍 ARR 估值的公司，得真長到那個數字裡去才行。市場、增長、定位、你自己對退出的估算、你的 409a 價格和稅務敞口，這些功課得自己做，因為眼下這些數字並不紮根於現實。他自己就經歷過：待過的一家公司從當世最好的投資人之一那裡融了 6000 萬美元，三年後關門，股權全部歸零。
按 Brex CEO 那張圖，全世界只有 0.04% 的人在有效使用 agent
Brex 的 Pedro 常用一張圖，每個點代表 320 萬人。灰色方塊是從沒用過 AI 的那 84%，綠色是用免費 chatbot 的 16%，橙色是每月付 20 美元的大約 0.3%，還有一個極小的紅色方塊，是在有效使用 agent 的大約 0.04%。資料是 2026 年 2 月的，具體數字現在大概已經變了，但形狀仍然站得住：所有人都在爭論 AI 會給人類帶來什麼結局，而大多數人類根本還沒開始。
改用檔案系統的資料夾克隆，worktree 快了大約 80%
下一個版本，或者 dev 通道，在 APFS、btrfs、XFS 和 ReFS 上用寫時複製的資料夾克隆來建立 worktree，速度快了大約 80%，順帶還省下不少磁碟空間。這部分是用 Rust 寫的，因為你躲不開 Rust。他打算先測幾周，如果對大多數使用者確實有幫助，就爭取把它弄進 Codex。
來源資料出自 zarazhangrui 的開源專案 follow-builders，以 MIT 授權釋出。摘要由 LLM 依該專案的公開 feed 生成，摘要 prompt 亦改編自該專案。上面每一則都連結到原始出處。
摘要由程式自動生成。據此判斷前請先看原文。