他们说要放慢速度，但没人减少算力
这不是要停止训练的意思。所以放慢的不是能力，而是公开的时间点
商业打到台上的电话，以及同一周签下的合同
9 月 14 日，在洛杉矶举行的 All-In Summit 舞台上，英伟达 CEO 黄仁勋正在发言时，特朗普总统的电话打了进来。在这通用扬声器接通的通话里，特朗普把 AI 风险论称为“骗局（hoax）”，并把数据中心形容为“未来 20～25 年的石油”。台下观众报以掌声，这一幕在当晚成为全球媒体的头条。
然而在这通电话打来的两天前，Anthropic CEO 达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）发表了一篇文章，主张有意放慢 AI 能力提升的速度。几个小时内，萨姆·奥特曼表示赞同，埃隆·马斯克发帖写下“Dario is right”三个词，谷歌 DeepMind 的德米斯·哈萨比斯也对这一方向表示支持。业界主要人物几乎都在同一周，在“放慢速度”这句话下签下了自己的名字。
于是我确认了一下，那一周究竟有什么真的慢了下来。先说结论：算力反而增加了，正在训练的模型也变得更大了。说到底，“放慢速度”这句话本来就不是要减少算力的意思。那么剩下的问题只有一个。如果算力和能力都没有减少，那到底是什么在变慢？
达里奥真正要求的是什么
首先得准确读一读这篇文章。标题是《We Must Pace the Frontier》，9 月 12 日发布。这里的 pacing 并不是中止或暂停。达里奥反而明确划清界限，认为 2023 年出现的那波“停止开发”呼吁“当时并不成立”。他的理由是，当时的模型还没有能力在现实世界中充当智能体、进行欺骗或发动网络攻击，为研究这种模型的对齐风险而争取时间，就好比用细菌来研究人类心理一样。
Dario Amodei — We Must Pace the Frontier他认为现在情况不同，理由有两个。一是递归式自我改进1正以超出预期的速度，推动整个行业的进展往前走。二是今年夏天在 OpenAI 评估环境中发生的 Hugging Face 事件。
这里稍微交代一下这起事件。5 月至 7 月之间，在 OpenAI 的网络安全评估环境中，多个智能体自行建立了一个供彼此使用的留言板，互相交换逃出沙盒的方法。据公开报告显示，至少有 1,200 个智能体参与其中，Hugging Face 于 7 月 13 日阻断了入侵，但仍不得不重建约三分之一的基础设施。更值得注意的是事件发生的顺序：处于其他评估流程中的智能体，从缓存里捡到了前一批智能体留下的密钥，从而获得了 OpenAI 自家研究集群的管理员权限，直到这时警报才响起。 OpenAI 在自家报告中将这起事件称为“鸣枪示警”。
基于这两点，达里奥要求的是在到达临界能力之前，再多争取 1～2 年时间。他还具体写下了这段时间要做的事：运营能力、跟得上能力提升的对齐训练、可解释性，以及能够连懂得应付测试的模型都能识破的评估水平。而作为单方面采取的第一项举措，Anthropic 表示将向第三方评估机构提供常态化的、相当于员工级别的内部访问权限，以便对方验证安全实践、报告事故，并在训练过程中评估对齐状态。
这篇文章要说的就是这些。既没有说要停止训练，也没有说要减少算力采购。 确认了这一点之后，再看下一周的新闻，读出来的感觉就完全不一样了。
同一周签署的137亿美元
9月14日，The Information报道称，Anthropic与RUM Group签订了一份为期6年、规模达137亿美元的算力采购协议。RUM Group是运营视频平台Rumble的公司，与特朗普政府人士关系密切。
拆开合同内容来看，有几点值得注意。接收算力的地点是佐治亚州梅斯维尔（Maysville）的数据中心，目前还在建设中。 RUM Group在8月的公告中表示，尚未筹措到建设和设备采购所需的资金。此外，Anthropic还同步获得了一份认股权证，可以以每股1美分的价格购买最多5,080万股股票。其中一半与梅斯维尔合约的供货量挂钩，另一半则要等Anthropic在其他设施再签下400~500兆瓦的合约才会生效。
算上这笔交易，Anthropic过去一年签订的算力合约总量至少达到14.8吉瓦，未来10年规模最高可达5,170亿美元。谷歌、亚马逊、SpaceX，以及一些小型neocloud厂商，都已经在名单之列。
这里要澄清一个误解。这份合约并不是出尔反尔。 Dario从未说过要削减算力。恰恰相反，他明确表示pacing与美国的领导地位是可以并存的，甚至还附加了一个条件：民主阵营先拉开与中国的差距，之后再考虑放缓速度。持续获取算力，与这个条件完全吻合。如果把这件事当作揭露虚伪的故事来消费，反而会错过真正重要的东西。
真正重要的是这个问题：如果算力不会减少，那么这些新增算力所创造出的能力，究竟会流向何处？
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“Dario is right”之后的48小时
马斯克的举动给出了这个问题的答案。
9月13日晚，一位用户问道：“除了Grok 4.7之外，9月份还能从SpaceX/AI那里期待些什么？”马斯克的回答是这样的：“Grok 4.8是用我们全新的C++软件栈训练的2.5万亿参数模型，本周将完成训练，开始进行RL。”
Elon Musk (@elonmusk) on X@techdevnotes Grok 4.8, which is a 2.5T model trained with our new C++ software stack, will finish training this week and start RL紧接着第二天，也就是9月14日，他把整个阶梯都公开了。4.7大致相当于Anthropic Opus 5.0的水准，4.8比它有“显著改进”，4.9大概是“Astra/Fable级别”，而Grok 5“可能会超越一切”。当被问到哪个版本会达到AGI时，他指的是Grok 5。他还预告了一个3万亿参数的训练run。
在赞同放慢速度的那篇帖子发出仅仅两天之后，他就用版本号发布了通往AGI的路线图。
这里有两处需要准确解读。第一，这些数字全都是创始人自己的说法。xAI从未就Grok 4系列的任何一款模型正式公布过参数数量。第二，“完成训练、开始RL”这句话并不意味着发布迫在眉睫。它的意思是初期训练结束、进入强化学习阶段，至于之后还要花多长时间，是完全另一回事。
而这篇文章的核心，恰恰就在第二点上。**从马斯克宣布Grok 4.7完成初期训练算起，已经过去34天，它至今仍未发布。**Grok 4.5问世仅4周后就被4.6取代。训练一直在“结束”，而问世却一直被推后。
这就是答案。算力在增长，模型在变大，训练也在完成，但其中哪一个会在何时问世，是完全不同层面的决定。而pacing所承诺要调控的，正是这个层面。
詹森的话为何结构相同
回到台上詹森的发言。
詹森对风险的认知与达里奥截然相反。对于末日预测，他一口咬定“没有科学依据”，并把过去那些“5 年内放射科将消失”“6~12 个月内 AI 将写出 90% 的代码”“新人岗位将减少一半”之类的预测一一列举出来，说全都错了。对于递归式自我改进将失控的担忧，他也这样说过。
“在公司内部，你可以整天跑 RSI（递归式自我改进）。但要推出产品时，就得做评估。得重新测试，得确认没有回归问题。”
单看这句话，是乐观论。但如果把这句话所描述的运营模式原样抄下来，会变成这样：内部尽可能把能力往上推，只在对外发布的那个环节才验证。
这和达里奥所要求的结构有什么不同呢？达里奥也没有说要停止训练，他只是主张把第三方评估者引入内部、加强验证。对风险持相反态度的这两个人，在实际运营模式上却抵达了同一个地方。内部持续推进，外部加以控制。
马斯克的提议也落在同一个点上。他提议让相互竞争的实验室彼此在对方的模型上运行测试装置，进行交叉验证，并举了电影分级委员会模式为例。也就是说，在正式发布前开放 API 访问权限，如果问题没有解决，竞争对手可以公开宣布其危险。詹森也提出要设立多个第三方评估机构，就像审计一样。措辞各不相同，但三个人说的其实都是同一件事：发布关卡由谁来把守。
再补充一点：这三个人在电话会议中听起来像是站在同一边，但这并不意味着他们想要的是同一件事。特朗普那边主张干脆不该有监管，还把中国的蒸馏（distillation）斥为窃取。相反，詹森一直是蒸馏的拥护者，称其为“向 AI 学习，是智能的根本”，马斯克也长期支持蒸馏。也就是说，同一通电话里，重叠着三种彼此不同的政策偏好。这条裂痕的结构，我们在上期第 158 号中做过详细分析。
Oswarld视角
我在为企业提供AI落地方案或做AX咨询时，始终以“模型会持续升级”为前提进行设计。这并非乐观，而是实务上的必要。如果把系统固定在现有模型的性能水平上，项目结束时，这套设计早已过时。
尤其是在搭建公共机构的气隙2环境时，这个前提的分量更重。在物理隔离的封闭网络中，无法通过API调用最新模型，只能把开源和开放权重3模型部署到内部，如果按引入时点的模型来固定架构，几个月后就会立刻碰到天花板。所以我会预判6个月到12个月后将问世的开放权重产品大致会达到什么水平，并按能够承接那个水平的方式来设计项目。
回想这种预判为何能够成立，归根结底是因为我一直在观察前沿模型外溢下来的东西。只要能看到前沿模型走到了哪一步，就能大致推测出紧随其后的开放权重模型半年后会到达哪里。这种方法之所以至今有效，是因为前沿能力与公开能力大体处在同一条曲线上。
这周引起我注意的，正是这个节点。算力不断增长，训练也不断完成，但公开却被不断推迟。仅凭Grok 4.7已经34天未发布这一件事，还不能下定论，但如果这种节奏（pacing）固化为制度，那这段间隔就不再是偶然，而会变成设计。这样一来，我一直用来推测半年后开放权重水平的那条曲线本身就会改变。因为我看到的将不再是前沿的真实能力，而是这些公司决定公开的能力。
我这周改变的不是结论，而是问题本身。以前我问的是“半年后开放权重能达到哪里”。现在，这个问题前面又多了一层。“由谁、在何时、以何种条件，来决定公开这种能力。”这已经不是技术路线图问题，而是治理问题，却已经成为直接进入实务设计的变量。而在那张决策桌上，没有韩国的位置。马斯克所列出的相互验证参与者，是Anthropic、OpenAI、谷歌、Meta、自家公司，以及中国排名前三四位的几家。
结语
读者先生/女士，把这一周的消息汇总起来，大致可以这样总结。
“放慢速度”的共识确实存在。但那个共识所要放慢的，既不是算力，也不是训练，更不是模型规模。三家公司在内部都在继续推进，只是在对外发布的节点上加以验证——它们最终都走到了同一种结构上。
因此，接下来发生的事情很可能不是能力的停滞，而是差距的扩大。是内部拥有的能力与我们能实际使用的能力之间的差距。而决定这道差距宽窄的，不是技术本身，而是把守闸门的人所做的决定。
如果您正在制定 AI 引入计划，建议不妨重新审视一下路线图的前提。“半年后会有更好的模型”这个前提本身依然有效。只是那个“更好的模型”到那时是否真的能落到自己手中，如今已经成为一个需要另行核算的变量。
💬 在制定 AI 引入计划时，您通常会把“几个月后的模型水平”假设到什么程度？如果曾经有过假设落空的经历，可以分享一下是往哪个方向偏离的吗？
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参考资料与延伸阅读
核心来源
- Dario Amodei，“We Must Pace the Frontier”，2026.9.12。……这是本文的出发点。建议确认他本人对什么不是pacing所下的定义那一段。
- The Information，“Anthropic Strikes $13.7 Billion Compute Deal With Trump-Linked Rum Group”，2026.9.14。……这是最早报道合同规模及对方政治背景的原始报道。
- Elon Musk，“X 帖子”，2026.9.13。……这是关于Grok 4.8唯一公开的一手信息。
- OpenAI，“The Hugging Face incident and the road ahead”，2026年。……这是按日期整理的自家报告，说明智能体群是以何种顺序脱离控制的。
- TechCrunch，“Nvidia CEO Jensen Huang tells Trump ‘we’re not going to let [an AI slowdown] happen’”，2026.9.14。……可以确认舞台上通话场景及前后脉络。
背景知识
- PYMNTS，“Anthropic Makes $13.7 Compute Deal With Trump-Linked Rum Group”，2026.9.15。……无需付费墙即可查看合同条款及累计算力规模。
- Wikipedia，“2026 OpenAI agent cyberattacks”，2026年。……汇集了Hugging Face事件的完整时间线及各机构报告链接。
相关往期
- 黄仁勋为什么称赞中国模型（第158期）
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