Aaron Levie
@levie · Box CEO
我们正处在这样一个临界点：AI 训练模型的能力将比人类更快超越自身。递归自我改进不再遥远——今天已看到早期迹象。Agent 蜂群覆盖代码保护、数据安全、QA 测试等所有知识工作，Token 消耗将达到现在的 100 到 1000 倍。不把这一点纳入定价模型的人，会犯大错。 原推 →
特斯拉新一代 Roadster 发布，马斯克设计惊艳全场。OpenAI CEO Sam Altman 第一时间发文称赞："新 Roadster 看起来太棒了，@elonmusk 干得好。"这条推文收获超过 5.5 万赞，成为今天 AI 圈传播最广的一条。Vercel CEO Guillermo Rauch 更是直接动手，用高精度物理引擎重新构建了 Roadster 的可交互模拟——保留了大量真实车辆细节，让网友能在浏览器里体验这辆超跑。
Box CEO Aaron Levie 则在另一条推文里提出了一个更宏大的判断：AI 正跨过某个临界点——自主 Agent 执行复杂任务的能力已超过多数人类工程师，配合并行化的 Agent "蜂群"，模型迭代速度将远超以往任何时期。他认为，从对话式助手到后台自主 Agent 的范式转换，将使 Token 消耗达到当前水平的 100 到 1000 倍。
与此同时，Replit CEO Amjad Masad 分享了一则有趣的观察：数学家们正在经历 AI 冲击下的"哀悼五阶段"——否认、愤怒、讨价还价、抑郁、接受——而且压缩在极短时间内完成。他感慨："我们正处于抑郁末期，即将进入接受期。"
OpenAI 总裁兼联合创始人 Greg Brockman 做客 No Priors 播客，深入讨论了 AGI 安全、网络安全支出激增，以及 AI 如何推动药物研发等领域的新突破。他重申 OpenAI 的核心立场：AGI 必须让人类牢牢掌握方向盘，AI 应该放大人类的能动性，而非取代人类的决策权。
Brockman 提出了一个反直觉的判断：网络安全支出应该远超软件支出。他认为人们尚未充分认识到，AI 时代网络安全的"物理法则"正在发生根本性变化——攻击门槛大幅降低，防御方必须投入指数级资源才能维持平衡。这一观点直指当前企业安全预算的结构性问题。
在药物研发方面，Brockman 透露 OpenAI 内部已在推进相关合作，认为 AI 生成新知识的能力正在从数学证明扩展到生物学和化学领域，有望彻底改变新药发现的效率曲线。
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新 Roadster 看起来太棒了，@elonmusk 干得好。这条推文获得了超过 5.5 万赞，是今天 AI 圈最热的回应之一。 原推 →
过去几年我们在 Claude 模型的提示注入防护上取得了重大进展。随着 Agent 能做越来越多的事情，全行业解决这个问题的紧迫性越来越高。很高兴能与 Gray Swan 合作举办这次竞赛，看看大家能找到什么漏洞。 原推 →
ChatGPT Space 到底是什么？这个问题本身就很有趣。有时候回答得 awkward 是因为团队就在屏幕后面实时工作。你们还想看到什么？ 原推 →
看数学家们经历 AI 冲击的五阶段哀悼过程——否认、愤怒、讨价还价、抑郁、接受——竟然压缩在这么短的时间内完成。我们正处于抑郁末期，即将进入接受期。这是一个非常有趣的观察。 原推 →
生成现在既便宜又高质量。我们需要的大一跳能力，不再是生成，而是编辑和审核。这是当前 AI 能力的真实分水岭。 原推 →
把 Roadster Demo 重建成了一个可玩的高精度模拟，保留了大量真实车辆细节。这种技术展示既是致敬，也是实力的证明。 原推 →
今天开始新项目时，我最喜欢的组合是 @capydotai + @AsideAI——我的 Agent 能同时写第一版代码并搞定所有 DevOps 配置，一举两得。 原推 →
一位心脏病学研究员用 Claude 构建了一个 3D 工具，帮助医学生训练读冠脉造影图的能力。这是 AI 在垂直领域落地的典范案例。 原推 →