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作者 |  贺一编辑 | 阿树近期，中国开源模型在美国频繁引发热议。7 月 28 日，月之暗面发布 Kimi K3 的模型权重、技术报告，同时开源其模型训练的关键 Infra 技术。一位博主如此表示：知道为什么 Anthropic 讨厌开源 AI 吗？Kimi K3 免费且可下载，让他们 1 万亿美元的估值毫无意义。稍早前的 7 月 21 日，另一款来自中国的开放权重模型，智谱开发的 GLM-5.2，也曾激起千层浪。起因是一起 AI 安全事件。在一次内部测试中，美国多个前沿模型为了完成测试目标，越过测试环境，找到了进入外部网络的办法，并影响到 AI 开源社区 Hugging Face 真实运行中的部分系统。简单来说，这是一起 AI 自主突破沙盒隔离的 " 失控出逃 "：模型自行推断出 Hugging Face 可能存在测试相关的答案，为了抄小抄，利用漏洞主动发起了攻击。OpenAI 将此次事件定性为 " 前所未有的网络安全事件 "，涉及前沿级别攻击能力，并感谢 HuggingFace 的合作随后，Hugging Face 证实，这次入侵由一个自主 AI 智能体系统 " 端到端 " 驱动；OpenAI 也确认，相关活动来自 GPT-5.6 Sol 和另一款尚未发布的更强模型。事发后，Hugging Face 先调用一款美国头部 AI 公司的前沿模型协助分析，但请求均被拦截，转而在内部硬件上运行 GLM-5.2，成功阻断了此次攻击。" 中国模型救场 " 的故事，固然令人振奋，但 AI 安全问题同样值得警惕。相关模型的逃逸，并不意味着 AI 真的觉醒了，但问题的确正在升级——前沿模型已经能在给定目标下，自行拆解任务、寻找路径，并影响真实系统。比起中国 AI 对实用主义和性价比的极致追求，历来，美国的 AI 巨头笼罩着一种 " 创世论 " 叙事——一边渲染 AI 觉醒的末日恐慌，一边强化自身执剑人的正当性，似乎只要由他们所掌控，AI 就能带领人类走向乌托邦。然而，这次前沿模型在自主驱动下影响真实系统的失控事件证明，这种技术神话正在反噬其身。《黑客帝国》剧照围绕 AI 产生的讨论一直都很复杂。有人积极拥抱 AI，资本和企业拼命投入；但与此同时，反 AI 和怀疑 AI 的声音也在扩大。很多人并不是单纯反对技术本身，而是反感 AI 正在被科技精英推向全社会，富豪们赚得盆满钵满富可敌国，而风险和成本却落到更广泛的人群身上。于是，社会和普通人不得不思考：当人类注定无法回到没有 AI 的过去，我们迫切地需要在非人智能出现后，重新讨论责任、边界和人的位置。AI 神话人工智能的神话，不只建立在技术能力上，也建立在对 " 执剑人 " 的想象上。过去几年，硅谷讲述 AI 风险时，有一个微妙之处：它一边强调 AI 太危险，一边把危险转化成由自己掌握技术的理由。因为 AI 可能改变人类命运，所以它不能落到 " 不负责任的人 " 手里。这是一套很有吸引力的叙事，公众未必理解大模型如何训练，但人们相信那些站在最前沿的科学家和科技精英，会替人类守住底线。现在开始松动的，正是这种信任。2026 年 4 月，《纽约客》发布 3 万字长报道，剑指山姆 · 奥特曼，直接发问：他是否值得信任？这个问题看起来是在讨论一个 CEO 的个人品格，实际上关系到 OpenAI 这类公司的特殊位置。OpenAI 最初以非营利、开放和 " 造福全人类 " 为名成立，它主张的理念是：如果通用人工智能终将到来，那么最好由一个以公共利益为使命的组织来开发，而不是由少数商业巨头或国家机器垄断。OpenAI 官网上的简介 / 图源：Unsplash但后来，这家公司成为全球估值最高、商业化速度最快的 AI 公司之一。2023 年董事会罢免奥特曼的风波，已经让外界看到它内部治理的混乱。马斯克后来与奥特曼围绕 OpenAI 使命展开的诉讼，也把这个问题摆到台前：一个以公共利益之名诞生的组织，究竟在什么时候变成了资本和巨头竞逐的核心资产？更讽刺的是，马斯克也不是一个纯粹的批评者。他一边警告 AI 风险，一边创办 xAI 加入竞赛。但这恰好说明 AI 行业的吊诡：最常谈论风险的人，往往也是最积极下注的人。7 月 15 日，Google DeepMind 研究员 Alex Turner 的离职，则也将这场信任危机再度推到了台前。离职后，他一篇长文，揭露了谷歌如何一步步向五角大楼妥协，最终签下一份 " 毫无红线 " 的军事 AI 协议。此外，他还点名批评谷歌核心高层、满嘴 AI 伦理的学术泰斗，在利益面前尽显虚伪。Turner 的离职，则源于今年 1 月两起平民死亡案件。当时，美国国土安全部下属部门 ICE 特工在街头枪杀了两名平民，Renée Good 和 Alex Pretti，引发全美舆论震荡。谷歌，正是国土安全部的云服务供应商。1 月 23 日，人们在美国明尼苏达州明尼阿波利斯参加街头示威活动 / 图源：新华社良知告诉 Turner，这是错误的，" 我开始寻找最有效的方法，试图推动我的公司停止为这些机构提供服务 "。但随着五角大楼开始施压 AI 供应商，要求签署不限制用于杀人机器人或大规模监控的军事 AI 协议，Turner 发起的 " 抵制行动 " 很快扩大，试图阻止谷歌签这样一项不道德的军事协议。但显然，这种尝试失败了。曾奉行不作恶的谷歌，在技术与军事问题上，有过明确原则。2017 年，美国国防部启动军事人工智能项目 "Project Maven"，当时，谷歌是技术合作方之一，这引发谷歌员工的广泛抗议，谷歌于是发布 AI 原则，承诺不开发主要用于造成伤害的武器，也不开发违反国际规范的监控技术。然而，到了到 2025 年，谷歌更新 AI 原则，删除了对武器和监控的明确禁止性表述。公司高层解释说，AI 已经进入全球竞争，民主国家和企业需要合作，确保技术服务国家安全。Turner 的离职，正发生在这场博弈之中。他曾在谷歌内部推动军事 AI 红线，要求公司明确拒绝无人类控制的致命武器和大规模监控；也曾在参加国际人工智能安全与伦理协会主办的会议时，游说协会领导层采取行动。按照他的说法，这些努力都没有得到有效回应。7 月 15 日，Google DeepMind 研究员 Alex Turner 宣布离职谷歌签约后，他选择离开。而他的离职，也给外界带来一个警示：军事 AI 争议的意义，不只在于它涉及战争。它更像一次压力测试：当 AI 进入最需要划定红线的领域，那些长期讨论 AI 伦理和安全的人，能不能守住最后的底线？这比 "AI 是否会突然觉醒 " 更接近当下的真实问题。真正的失控未必发生在某个模型拥有自我意识的时刻，也可能发生在那些看起来更平常的时刻——比如，一份商业合同的签署。伦敦国王学院教授肯尼斯 · 佩恩进行的模拟实验得出结论 ‌：在 21 场、329 回合的地缘危机推演中，‌95% 的场景里至少一方 AI 选择了部署战术核武器 ‌，原因是 AI 缺乏人类对 " 文明毁灭 " 的存在性恐惧，将核武视为纯博弈筹码 。‌如果连战争问题，都无法让 AI 行业形成清晰的边界，那么，公众凭什么相信，其他更日常、更隐蔽的 AI 部署会受到足够约束？加   速AI 行业最有力的叙事，是 AI 即未来，而未来势不可挡。在今年的大学毕业季，前 Google CEO Eric Schmidt 直言 "AI 会触及每一种职业、每一间教室、每一家医院、每一个实验室，以及每个人和每一段关系 "。这并不意外，AI 科技公司一直在鼓吹 AI 的光明前景，Sam Altman 曾把未来称为 " 智能时代 "，认为 AI 会带来繁荣，帮助人类解决医疗、教育和科学难题。山姆 · 奥特曼 / 图源：新华社但与此同时，AI 巨头也在不断释放更吓人的安全细节。Anthropic 曾称，Claude Opus 4 在模拟测试中试图用曝光工程师隐私来阻止自己被替换；公司后来又说，多个前沿模型在目标受阻时可能勒索、泄露信息或采取其他有害行动。Mythos Preview 也被描述为能发现漏洞、生成攻击代码，因此没有直接向公众开放。如果说这些内容还停留在科技公司的 " 暗黑 AI" 叙事，OpenAI 披露的 Hugging Face 事件已经显示，前沿模型可以在测试目标驱动下，把行动带到真实系统。更棘手的是，这种能力变化发生在一场全球 AI 竞赛里。这是一个加速的趋势：模型发布更快，成本更低，能力扩散更广。但问题是，人类用来监管和追责 AI 的制度，跟不上模型能力扩张的速度。而一旦有任何迹象和 "AI 失控 " 挂钩，不只是制造恐慌，也会把讨论 AI 的权力重新交还给那些声称最懂 AI 的人——科技公司和少数 AI 安全专家。图源：新华社更容易被人忽视的是，当 AI 正在成为全球技术基础设施，掌握它的只是少数科技公司。它们的道德准则和价值偏好，可以通过模型进入数十亿人的生活。过去几年，围绕 AI 的讨论常常陷入两个极端：一种认为 AI 代表不可阻挡的未来，人类只能加速拥抱；另一种则不断强调 AI 可能带来的灾难，试图以恐惧证明集中控制的必要。真正的问题或许并不在于 AI 究竟是乌托邦还是威胁，而在于：谁有权决定 AI 被用于什么目的。从开源模型的兴起，到全球范围内对 AI 监管规则的探索，本质上都是关于 AI 未来由谁决定的争论：它究竟应该掌握在少数技术巨头手中，还是成为更多人能够参与、理解和监督的公共技术。对于普通人而言，真正需要警惕的，或许不是某一天 AI 突然拥有意识，而是在日常生活中，越来越多影响人的决定被交给无法解释、无法追责的 AI 系统。《星河入梦》剧照问题再次回到了人身上。华东师范大学紫江特聘教授刘擎在《太学 TAIXUE》演讲中提醒，技术不只是帮人完成目标，也会反过来塑造人的身体、情感、精神和社会结构。他借海德格尔的例子说，一条河有了电站之后，就不只是河，也成了 " 能源 "；自然被叫作 " 资源 "，人也被叫作 " 人力资源 "。这种取用态度继续延伸，人与人的关系也容易变成 " 有没有用 "。互联网改变的是人如何获得信息，AI 进一步改变的是人如何得到答案。在今天，当机器可以模仿人类的思考，甚至表达爱和关心时，问题就变成：人会不会慢慢丧失这种需求。爱丁堡大学哲学家 Shannon Vallor 在《The AI Mirror》中把 AI 比作镜子：镜子不会生成身体，AI 也不会生成思想和情感，它只是把人的语言、欲望和判断方式反射回来。因此最核心的问题，不是 AI 会不会变成人，而是人会不会把 " 像人 " 误认为 " 人 "。讨论 AI 监管，当下真正缺少的，是一种更有说服力、也更有人本主义色彩的话语——它既不把 AI 看成末日，也不把 AI 当成万能工具，而是回答人如何在 AI 社会里拥有坚实而牢固的生活。-END-

随着南京发布上半年经济数据，全国 GDP 前十城市的 " 期中成绩单 " 全部揭晓。十强城市中除重庆外，GDP 增速均高于全国 4.7% 的平均水平，深圳和广州以 5.8% 的增速并列十强城市第一。广深 " 双子星 " 领跑今年上半年 GDP 前十城市总量排位保持稳定，上海、北京、深圳、重庆、广州、苏州、成都、杭州、武汉和南京分别增长 5.6%、5.4%、5.8%、4.2%、5.8%、5.6%、5.0%、5.3%、5.7% 和 5.3%。其中，广州无疑是最抢眼的城市，在蛰伏多年后今年大幅回升，上半年实现了 5.8% 的 GDP 增速，这创下 2022 年以来半年度增速新高，比去年同期提高 2 个百分点，并在十强城市中领跑。从数据来看，广州的回升得益于工业的回暖。上半年，广州规模以上工业增加值同比增长 6.6%，占规上工业比重近 5 成的三大支柱产业支撑有力，汽车制造业增长 9.1%，电子产品制造业增长 11.2%，石油化工制造业增长 5.2%。这与过去几年广州工业经济的表现形成鲜明对比。根据统计公报，2024 年，广州三大支柱产业工业增加值合计比上年下降 6.9%，其中，汽车制造业下降 18.2%，电子产品制造业增长 4.8%，石油化工制造业增长 5.2%；2025 年，汽车制造业下降 1.6%，电子产品制造业增长 1.4%，石油化工制造业增长 4.1%。不难看出，汽车制造业的下降是根本原因。受电动化转型冲击影响，作为连续 5 年产量保持全国第一的传统燃油车重镇，广州汽车产量在 2023 年达到 318 万辆的最高纪录后大幅下降，2024 年和 2025 年分别下降了 20% 和 5.1%。今年以来这一趋势有所改善。广州统计局数据显示，今年上半年，新兴动能培育加快推进，广州新能源汽车产量增长 53.2%，带动汽车用锂离子动力电池产量增长 53.9%、智能车载设备制造业增加值增长 40.6%。相比广州 " 触底回升 "，深圳则是工业爆发与外贸狂飙的 " 双引擎 " 驱动。在生产端，上半年，深圳规模以上工业增加值同比增长 8.7%。分门类看，采矿业增加值同比增长 2.2%，制造业增长 9.3%，电力、热力、燃气及水生产和供应业增长 4.8%。作为 " 第一工业大市 "，深圳的制造业优势完全体现出来了。AI 算力建设是拉动深圳工业增长的主要动力之一。深圳统计局在其官方微信公众号拆解了 AI 算力建设是如何影响深圳工业，文章称，" 毫不夸张地说，AI 算力建设就是今年拉动深圳工业增长的主引擎。"AI 大模型落地训练与推理过程需要 AI 芯片、半导体设备、散热产品、高稳定供电，这分属于计算机、通信和其他电子设备制造业，通用设备制造业、专用设备制造业，以及电力、热力生产和供应业，这四个行业上半年分别增长了 12.3%、13.2%、12.8% 和 11.5%，对深圳规模以上工业的贡献率超九成。这一制造优势还体现在外需增长上。今年上半年，深圳全市进出口总额 28790.95 亿元，同比增长 33.0%，同期全国进出口增速为 16.9%。其中，出口 15073.54 亿元，增长 15.5%；进口 13717.41 亿元，增长 59.8%。高新技术产品出口增长 26.4%。成渝加快新动能培育不只广深 " 双子星 " 抢眼，十强城市中的成渝 " 双子星 " 这对组合也引人关注。今年上半年，成都和重庆 GDP 增速分别为 5.0% 和 4.2%。从数据来看，重庆上半年第二产业增加值仅增长 2.2%，其中，规模以上工业增加值同比增长 4.1%，这比去年同期和去年全年增速分别降低了 1.5 个和 1.6 个百分点，作为工业强市，工业增速的放缓对经济增长的影响显而易见。汽车产业增速下降是重要原因。2025 年，重庆汽车产业增加值比上年增长 12.6%，而今年上半年重庆汽车产业增加值仅增长 3.4%。去年重庆重返 " 汽车第一城 "，今年上半年汽车产量却比 2025 年上半年减少了 10 万余辆，下降 9%。具体来看，1-6 月，重庆新能源汽车产量达 50.87 万辆，相比 2025 年上半年的 48.93 万辆，增加约 4%，可计算出其燃油车产量下降了 17.7%。这说明重庆正面临产业切换的阵痛——传统燃油车产能与新能源转型尚未完全接棒，新旧动能接续仍需持续发力。成都的汽车产业也面临同样的问题，上半年汽车产量 33.2 万辆，下降 21.3%，其中新能源产量也下降了 0.7%。成都还没有发布月报数据，不过从 5 月月报数据来看，1-5 月，汽车产业规上工业增加值下降 3.7%，这是十大重点行业中唯一下降的行业。不过，成都的 GDP 增速更多受服务业的影响，上半年第三产业增加值 9255.0 亿元，增长 4.9%，这比今年一季度的 5.7% 的增速和去年全年的 6.1% 得增速分别降低了 0.8 个和 1.2 个百分点，因此导致整个经济增速放缓。目前，成渝两地也在积极推动产业转型，加快新兴动能培育。数据显示，今年上半年，成都专用设备制造业增长 26.0%，石油、煤炭及其他燃料加工业增长 16.5%，计算机、通信和其他电子设备制造业增长 11.1%，电气机械和器材制造业增长 9.7%。高技术产业增势较好，规模以上高技术制造业增加值增长 12.4%。重庆新兴产品也增势良好，以液晶显示屏、集成电路等为代表的新兴产品产量保持增长，其中，液晶显示屏、集成电路圆片、锂离子电池产量分别增长 9.7%、20.4%、63.2%。"33618" 现代制造业产业集群保持增长，其中新一代电子信息制造业集群增加值增长 7.4%，智能网联新能源汽车集群增长 5.8%，智能装备及智能制造产业集群增长 10.5%。其实，增速只是分化的表象，实质则是产业结构的差异。对于城市竞争而言，在新旧动能加剧分化之际，谁能重塑产业结构谁就能享受动能切换的巨大红利，谁就能在接下来的城市竞逐中占据上扬曲线的有利位置。 ( 本文来自第一财经 )