Latest / The Long View / 2026-08-27 · 深度｜电、权重与摘不下来的樱桃：人工智能落地时碰到的三样东西

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2026-08-27 · 深度｜电、权重与摘不下来的樱桃：人工智能落地时碰到的三样东西 · The Long View

0:07
欢迎收听The Long View。
0:08
今天我们不追每天的新闻，而是花一整期，
0:11
讲同一件事的三个侧面。
0:14
这件事可以用一句话说清楚：人工智能不再只是一段跑在「云」里的代码，
0:20
它已经变成了物理世界里的东西。
0:23
我们习惯了用一个很轻的词来谈论人工智能—「云」。
0:27
数据在云端，模型在云端，算力在云端。
0:32
这个词干净、抽象、没有重量，好像那些计算发生在某个不占地方的地方。
0:39
今天要讲的三篇《纽约时报》深度报道，
0:42
做的是同一件事：把这个词拆掉。
0:46
第一篇讲的是电。
0:47
为了给数据中心供电，全美至少有八十二座燃气发电厂正在建、
0:52
或者已经报批。
0:53
这不是接入电网的那种大电厂，而是数据中心自己在院子里建的私人电厂。
0:59
其中三十九座在得克萨斯州。
1:02
在那里，这类许可的平均审批时间是十八天，
1:06
而一张完整的空气许可通常要等二百八十五天。
1:11
Meta在得州埃尔帕索那座一百四十亿美元的数据中心，
1:15
配套电厂二十天就批下来了，八百一十三台燃气发电机，
1:19
全部允许二十四小时运转。
1:21
全程没有公示。
1:23
第二篇讲的是模型本身跑在谁的技术上。
1:26
记者分析了一个叫OpenRouter的模型中转平台上八百万用户的数据—在这个平台上，
1:34
开发者可以调用四百多种模型。
1:37
结果是：中国的开放权重模型在一年之内，
1:40
从占总使用量不到百分之二十五，涨到了大约一半。
1:44
在Hugging Face这个模型仓库上，
1:46
下载量最高的二十五个开源模型里，十九个来自中国。
1:52
记者去了肯尼亚的内罗毕和乌干达的坎帕拉，
1:55
采访了二十多位开发者、官员和企业高管，
1:59
问他们为什么这么选。
2:01
答案朴素得让人有点意外：便宜，能改，
2:04
能自己抱回家跑。
2:07
第三篇是一篇叙事长文。
2:08
记者在五个月里反复往日本山形县西川町跑。
2:12
这个町的农民平均年龄七十三岁，种一种冬季开花的樱花。
2:18
町里花了大约一万五千美元买了一台运输机器人，
2:21
取名叫Pochi。
2:23
它现在停在温室角落里，几乎没人用。
2:26
八十四岁的农民推着铁板车从它旁边走过去，
2:30
说了一句「我用老办法」。
2:33
三篇合在一起，是同一条主线：人工智能的物理层。
2:37
它烧掉的电和谁在下风口呼吸；
2:39
它的模型权重掌握在谁手里、又被谁免费送了出去；
2:44
以及它被承诺要替代、却始终替代不了的那种劳动。
2:49
电、权重、劳动—这是人工智能落地时真正碰到的三样东西。
2:55
有一点要先交代：这三篇都是报道，不是评论。
2:59
第一篇是环境调查，第二篇是数据分析加实地采访，
3:04
第三篇是叙事特稿。
3:06
我会尽量把它们各自的证据链、消息来源和保留意见都完整保留下来，
3:11
同时把一个不每天读美国新闻的人需要的背景补上。
3:15
好，我们从电开始。
3:16
先讲一个具体的场景，因为这篇环境调查报道就是从这里开始的。
3:22
Cynthia Crouse住在埃尔帕索郊外一个高档小区里，
3:25
房子朝向奇瓦瓦沙漠，视野开阔。
3:28
她说她当初买这栋房子，图的是晚上能看见没有光污染的星空，
3:33
能听见郊狼叫。
3:35
距离她家大约一英里的地方，Meta—也就是Facebook、
3:39
Instagram和WhatsApp的母公司—要建一座数据中心，
3:44
还要在旁边建一座配套的燃气发电厂。
3:47
「他们会把那些涡轮点着的，」她对记者说，
3:50
「我以为我买到了梦想中的家，结果醒过来发现是我这辈子最大的噩梦。
3:56
」这句话是这篇报道的入口。
3:58
但它真正调查的，不是一个人的窗景，而是一整套审批机制。
4:04
在讲那套机制之前，先补一个基础：数据中心为什么突然这么费电。
4:09
数据中心不是新东西—你用的每一个网页、
4:12
每一次视频通话背后都有它。
4:15
但训练和运行人工智能模型，跟过去那种「存照片、
4:19
跑网站」的用途，耗电量完全不是一个量级。
4:23
原因在于计算的性质。
4:24
训练一个大模型，本质上是让成千上万块芯片在几个月里不停地做矩阵乘法，
4:31
每一块芯片都是一个持续满负荷运转的发热体。
4:35
推理—也就是你每次提问、模型回答—虽然单次便宜，
4:40
但乘以全球用户量之后同样惊人。
4:43
报道里的说法是：数据中心执行训练和运行人工智能系统所需要的那种近乎无穷无尽的计算，
4:50
需要巨量能源，而这种需求的规模和急迫程度，
4:54
已经把美国电网满足需求的能力耗尽了。
4:58
这就带出了这篇报道的核心机制：为什么这些公司要自己建电厂。
5:03
在美国，一个大型用电户想接入电网，要排一个叫「并网队列」的东西。
5:09
你得申请，电网运营方要做输电系统影响研究，
5:13
要评估你这几百兆瓦的负荷接进来会不会让本地电压塌掉、
5:18
要不要新建输电线路。
5:20
这个过程动辄几年。
5:22
对一家想在十八个月内把模型训练出来的公司来说，
5:25
几年是不可接受的。
5:28
还有第二个动机，报道也点了出来：数据中心正面临越来越大的压力，
5:33
要求它们自己发电，不要去抢本地电网的电、
5:37
把居民电价推高。
5:39
过去两年里，美国好几个数据中心密集的州都出现了电价上涨引发的政治反弹。
5:45
于是就有了这个解法：不并网，自己在场地里建电厂。
5:49
这在行业里叫「表后发电」—电表后面的意思是，
5:53
这些电根本不进公共电网，直接从发电机走到机柜。
5:58
为什么烧天然气？
5:59
因为它是眼下唯一能同时满足「快」和「稳」的选项。
6:04
太阳能和风能建得快、也便宜，但它们看天吃饭，
6:07
而数据中心需要的是二十四小时不间断的稳定功率。
6:12
天然气发电机—尤其是报道里描述的那种用螺栓固定在混凝土基座上的小型机组—可以成批运来、
6:20
几个月内装好。
6:22
这个需求有多急？
6:23
报道给了一个很有说服力的旁证：数据中心业主对燃气发电的渴求之强烈，
6:29
以至于Elon Musk在今年春天直接收购了一家专门做快速部署燃气和柴油涡轮机的公司。
6:37
接下来是这篇报道的骨架，也就是它的数据来源。
6:40
这些数字来自一家叫「环境诚信项目」的非党派研究机构。
6:46
这个组织本身值得说一句：它专门追踪空气和水的排污许可，
6:50
长期做的就是把分散在各州环保部门的许可文件汇总起来看总量—这类工作恰恰是单个记者做不了的。
7:00
他们的统计截至今年七月六日，有这么几条。
7:03
第一，全美至少有八十二座燃气电厂正在建设或已被提出，
7:08
专门用来给数据中心供电。
7:10
绝大多数是在过去十八个月里宣布或获批的。
7:15
第二，如果全部按计划建成，这些电厂一年排放的温室气体，
7:19
大致相当于全美所有乘用车的一半。
7:22
这是基于许可文件、监管申报和其他数据做的估算。
7:26
第三，得克萨斯州一个州就占了三十九座，
7:29
接近全国总数的一半。
7:32
第四，除了二氧化碳，它们还会排放颗粒物、
7:35
甲醛和形成雾霾的氮氧化物。
7:39
这几种污染物值得解释一下，因为它们和气候变化不是一回事，
7:42
伤害的对象也不同。
7:44
二氧化碳是全球性的，它让整个地球变暖，
7:48
但它本身不直接损害你的肺。
7:51
颗粒物、甲醛、氮氧化物是本地性的—它们伤的是下风口几英里内的人。
7:58
报道明确列出了后果：心脏病、哮喘、肺癌、
8:03
中风等疾病。
8:04
氮氧化物还有一层间接效应：它在阳光下和挥发性有机物反应，
8:09
生成地面臭氧，也就是我们说的光化学烟雾。
8:14
而埃尔帕索—这座位于美墨边境、被沙漠环绕的城市—本来就经常因为不健康的雾霾天数太多，
8:22
被美国肺脏协会评为F级。
8:25
也就是说，新增的氮氧化物排放，是加在一个本来就不及格的空气质量底子上的。
8:32
那么，这些电厂为什么能建得这么快？
8:34
这不只是因为企业想快。
8:37
报道梳理了一条完整的政策链条。
8:40
先补一个美国政治制度的背景：行政令，
8:43
是总统直接对联邦行政部门下达的指令，
8:46
不需要国会通过。
8:48
它不能推翻法律，但它能改变法律怎么被执行—比如让某个机构把某类项目的审批优先级提到最高，
8:56
或者重新解释某条规则的适用范围。
8:59
二〇二五年回到白宫几天后，总统签署了一份题为《消除美国人工智能领导地位的障碍》的行政令，
9:06
目标就是让数据中心建得更快、运营起来更容易。
9:11
在这之后，报道列出了美国环保署—英文简称E P A—的一系列动作。
9:17
一，放宽了数据中心运行某些应急柴油发电机的限制。
9:22
柴油燃烧比天然气产生更多的氮氧化物、
9:25
二氧化碳、硫氧化物和颗粒物。
9:29
二，提出了一项影响面很大的规则修改，
9:32
允许开发商在空气污染许可批下来之前，
9:36
就开工建设数据中心和电厂。
9:39
三，把给数据中心供电的燃气电厂，从联邦的酸雨污染物限制中豁免了出去。
9:46
第三条需要一点背景。
9:48
美国从上世纪九十年代开始有一套酸雨治理项目，
9:52
针对的是二氧化硫和氮氧化物—它们在大气中转化成酸性物质随雨落下，
9:59
曾经把美国东北部和加拿大的湖泊酸化到鱼类无法存活。
10:04
这套制度是美国环境治理史上被引用最多的成功案例之一。
10:08
现在，环保署告诉那些不接入电网的电厂：你们不受这些联邦限制约束。
10:16
注意这里的逻辑闭环：企业为了绕开并网排队而选择不并网，
10:20
而不并网这个选择，又恰好让它们掉出了一套联邦监管的适用范围。
10:26
除此之外，行政当局还为那些能快速安装的便携式发电机，
10:31
创设了一个暂时免于最严格污染控制的宽限期。
10:35
报道特别指出，这类小型发电机往往缺少先进的排放控制装置，
10:39
设计更简单，因此比标准燃气涡轮污染更重。
10:44
最后还有一件事：行政当局介入了一场关于数据中心污染的重大法律纠纷，
10:49
为Elon Musk的人工智能公司辩护—该公司被指控在密西西比州非法运行数十台燃气涡轮机。
10:59
总统本人对这套策略的表态是公开的、明确的。
11:02
今年二月在国情咨文演讲中，他说：「我告诉他们可以自己建电厂。
11:08
他们要自己发电。
11:10
」上个月在白宫，他进一步说，快速建设更多化石燃料电厂对美国与中国的人工智能竞赛至关重要，
11:18
环保规定应该因此放松。
11:21
他这样描述中国：「他们建了很多电。
11:24
他们不做环境影响评估。
11:26
他们就说，『你要电？
11:28
我们建。
11:29
』」他还加了一句：「而且他们不怎么用风车。
11:32
」这里报道做了一个非常克制、但很关键的事实核查：实际上中国是全球风能第一大国，
11:39
占全球风电总装机容量的一半以上。
11:43
报道给了数据来源。
11:45
这就是一篇报道该有的样子—把当事人的原话完整引出来，
11:49
然后把可核实的事实摆在旁边，不加形容词。
11:54
现在讲这篇调查最扎实的部分，也是它真正的发现。
11:58
得克萨斯州的审批制度有一个分层结构。
12:01
传统的大型电厂走「完整空气许可」，需要详细的工程审查、
12:06
对新增空气污染的评估，以及一个公示期。
12:10
公示期的意思是，监管机构必须把申请公开、
12:14
通知周边居民、给他们提出意见和质疑的机会。
12:18
而规模较小的设施，可以走一条简化通道。
12:21
这条通道有三个特点：污染控制和监测要求有可能降低；
12:26
审批快；
12:27
而且不需要公示。
12:29
数字对比是这样的：自去年年初以来，数据中心配套燃气电厂走这类简化许可的平均周转时间是十八天。
12:38
而申请完整空气许可的公司，按得州环境质量委员会自己的说法，
12:43
可以预期等待二百八十五天。
12:47
十八天对二百八十五天。
12:49
得州能源法教授Daniel E.Walters对此的评价是：「这些数字令人震惊。
12:55
要在这么少的天数里对一份许可申请做出有意义的审查，
13:00
根本不存在可行的办法。
13:03
」那么，一座本来该走完整许可的大电厂，
13:06
怎么会走进这条简化通道？
13:09
答案是：把它切开。
13:11
得州监管机构允许开发商把一个大型电力项目拆成几个较小的阶段，
13:15
每个阶段单独报批—而每一个较小的阶段，
13:19
面对的规则都更宽松。
13:21
德克萨斯大学法学院的行政法与环境法教授 Thomas O. McGarity y 把这称为一个法律漏洞，
13:29
因为它忽略了累积环境影响。
13:31
「他们建很多这样的机组，然后把它们拼在一起，
13:34
」他说。
13:36
这不是抽象的担忧。
13:38
报道给了两个具体案例。
13:40
第一个，是西得州一个由人工智能公司Poolside建设的巨型数据园区。
13:46
它最终设计需要两吉瓦电力—足够给一百五十万户家庭组成的城市供电。
13:53
它计划把发电许可分成八个阶段申请。
13:55
第一阶段，三天获批。
13:58
记者联系了这家公司，对方没有回应置评请求。
14:02
第二个，就是埃尔帕索的Meta项目。
14:04
Meta同样打算分阶段为它那座一吉瓦的数据中心供电。
14:09
第一期的三百六十六兆瓦，来自一座由八百多台小型燃气发电机用螺栓固定在混凝土基座上组成的电厂。
14:18
这一期，二十天获批。
14:20
在得州这三十九座新建燃气电厂中，有十五座是通过类似程序快速审批的。
14:26
上个月，包括环境诚信项目在内的几个环保组织，
14:29
正式发出了他们打算起诉的通知。
14:33
他们向两家数据中心开发商、环保署和得州发出了法律要求的通知函，
14:37
指控开发商为了规避更严格的污染规则，
14:41
就两座电厂申请了四张快速通道许可—而这两座电厂最终将拥有一百五十一台柴油发电机。
14:48
在美国的环境法体系里，很多法律允许公民和公民团体在通知期满后直接起诉—这被称为「公民诉讼条款」，
14:57
是环境法执行的重要补充路径。
15:00
发出通知函，通常意味着诉讼真的在路上。
15:04
接下来是一个细节，我觉得是整篇报道里最能说明问题的。
15:08
今年三月，一家名叫ALL4的环境咨询公司办了一场网络研讨会。
15:14
在研讨环节，该公司的一位资深顾问Andrew Hebert这样对听众说：「你们可能在想，
15:22
『我到底要怎么在这里建一个数据中心？
15:25
』发动机和涡轮机会产生大量的氮氧化物。
15:29
」然后他说：「在得州，这事儿能办成。
15:33
」要理解这句话的分量，得知道得州部分地区本来就长期受雾霾困扰。
15:40
也就是说，专业顾问在公开场合把「这里的空气本来就不好、
15:44
按理说很难新增污染源」当成一个已知难题提出来，
15:48
然后告诉客户：没关系，在得州能办。
15:52
这家公司的发言人Stacy Shelp对此的回应是，
15:56
该公司一贯建议客户采取有效的排放控制措施，
16:01
并与社区进行早期、透明的沟通。
16:04
现在回到埃尔帕索。
16:06
这一部分是这篇报道里最能看见「人」的地方，
16:09
也是它没有简化成一个非黑即白故事的地方。
16:13
Meta在埃尔帕索市界内的一片土地上，
16:16
正以极快的速度建设一座一百四十亿美元的数据中心。
16:19
当地电力公司埃尔帕索电力此前曾表示，
16:23
Meta打算使用太阳能。
16:25
结果开发商的方案变成了燃气发电机。
16:28
除了空气许可，还有一件事激怒了当地居民：埃尔帕索给了Meta百分之八十的房产税减免，
16:35
期限三十五年。
16:37
五月的市议会听证会上，人们等了好几个小时才轮到发言。
16:41
其中一位是Michael Ramirez，
16:43
他在市中心一家墨西哥餐厅当厨师，
16:46
是趁休息时间赶到市政厅的。
16:49
他对市议员们说的话很短：「当重要的事情发生时，
16:53
告诉我们。
16:54
」这句话是整篇报道的题眼。
16:57
他没有说「不要建」，他说的是「不要不告诉我们」。
17:01
这正是「无需公示」这四个字在一个具体的人身上是什么意思。
17:07
但这个城市并不是一边倒的。
17:09
一位代表电气工人的工会成员Ricardo Rivero在后续听证会上说：「如果埃尔帕索不再欢迎重大投资，
17:18
我们就有可能让那些为像我这样的工人创造了机会的增长慢下来。
17:23
」Meta表示，该项目在建设高峰期预计将雇用四千多名建筑工人。
17:29
不过当地组织者指出，这类岗位是临时的。
17:33
数据中心建成投入运营后，Meta表示将有大约三百个永久岗位。
17:39
一百四十亿美元的资本投入，三百个长期岗位。
17:42
这个比例本身就是数据中心经济学的核心事实—它是资本极度密集、
17:48
劳动极度稀疏的产业。
17:50
在Meta项目门口的一个叫Vista Del Norte的社区，
17:54
分歧同样真实。
17:55
住在那里的退伍军人Winston Colon在一次社区会议上说：「埃尔帕索没有高薪工作。
18:04
」数据中心是进步，他说，「我们想要什么？
18:08
再来一家沃尔玛吗？
18:09
」现场另一个人回了一句：「数据中心里买不到菜。
18:13
」这两句话之间的距离，就是全美几十个数据中心选址地正在发生的争论。
18:19
面对反弹，埃尔帕索市表示不会再引进更多大型数据中心。
18:24
许多居民要求取消与Meta的合同，但六月市议会否决了这项动议。
18:30
市中心有人用西班牙语喷了「Meta滚出去」。
18:35
最后是那个数字。
18:36
环境诚信项目估算，如果满负荷运行，这座燃气电厂一年可能排放超过一百五十万吨温室气体。
18:45
按环保署的数据，这相当于近四座典型燃气电厂的年排放量。
18:50
而当电厂建成时，它一年排放的二氧化碳，
18:53
可能相当于三十六万辆汽油乘用车同期的排放。
18:57
安装这些发电机的公司自己给了一个更直观的换算：Meta埃尔帕索数据中心的每一台燃气发电机，
19:05
产生的污染大约相当于十三辆汽车。
19:09
最终会有八百一十三台，全部获准全天候运转。
19:13
各方的说法，报道都完整给了，我也照样念一遍。
19:17
得州环境监管机构发言人Victoria Cann说，
19:21
获得许可的电厂被认定「对人体健康和环境具有保护性」，
19:26
且不需要公示。
19:28
Meta发言人Andy Stone说，
19:29
公司「承诺以清洁和可再生能源百分之百抵消我们在埃尔帕索的用电量」，
19:35
并且「不会把这些成本转嫁给得州人」。
19:38
另一位Meta发言人Stacey Yip说，
19:41
该项目「支撑了数千个建筑岗位和数百个运营岗位，
19:45
创造了数百万的地方税收，并支持着埃尔帕索的企业和家庭每天赖以运转的数字基础设施」。
19:52
Meta把关于发电机的问题转给了供应商Enchanted Rock，
19:56
后者说其发电机旨在提供「灵活、可快速部署的电力」，
20:01
并符合严格的排放标准。
20:04
当地电力公司埃尔帕索电力表示，它致力于可再生能源，
20:08
但「仅靠可再生发电无法提供当前所需的持续电力」。
20:13
接下来是这篇报道自己承认的不确定性。
20:16
好的调查报道会给出反面证据，这篇给了两条，
20:20
我必须完整保留。
20:23
追踪数据中心能源基础设施的公司Cleanview的创始人Michael Thomas指出：第一，
20:29
有些项目已经遇到了阻碍，这些项目是否会按计划建成存在疑问。
20:35
第二，企业排放的污染可能不会达到许可允许的上限，
20:39
因为数据中心并不总是满负荷运行。
20:43
这两条都很重要。
20:44
许可上限是「最多可以排多少」，不是「实际会排多少」。
20:48
前面那些吓人的数字，都建立在「按许可上限满负荷运行」这个假设上。
20:55
但同一个人也说了另一句话：「毫无疑问，
20:58
这将产生巨大的环境影响。
21:01
」那些专门为数据中心建造的燃气电厂，
21:03
他说，「可能造成数千万吨我们本来不会看到的排放」。
21:08
还有一个更宏观的背景：全美建设几十座新燃气电厂的计划，
21:13
正好赶上美国的温室气体排放在连续下降两年之后重新开始上升。
21:19
包括亚马逊和谷歌在内的科技公司，此前都承诺过减排，
21:23
现在报告的却是与数据中心相关的排放增加。
21:27
那么这一段落在哪里？
21:29
行政当局的立场是明确的：把环境监管交给地方社区。
21:33
环保署一直在告知那些不接入电网的电厂，
21:37
它们可以豁免于氮氧化物等造成雾霾和酸雨的污染物的联邦限制。
21:43
环保署署长Lee Zeldin把人工智能列为首要任务，
21:47
与共和党议员会面讨论数据中心和能源去监管。
21:51
他去年在福克斯新闻上说，环保署「从第一天起」就致力于「削减那些成为障碍的壁垒，
21:58
这样我们才能推动人工智能的增长，让美国成为世界人工智能之都」。
22:04
今年六月在一个论坛上，他说联邦政府会在新数据中心的许可问题上给地方决策让路—「社区最清楚什么对他们最合适。
22:13
」而在埃尔帕索，「社区」这个词的实际内容是：一座二十天批下来的电厂，
22:19
八百一十三台发电机，以及一个厨师站在市议会上说「当重要的事情发生时，
22:26
告诉我们」。
22:28
这一段的要点不是「数据中心是坏的」。
22:30
数据中心是这一代基础设施，就像上一代的高速公路和电网。
22:36
要点是程序：当一项技术被定义为国家竞赛的关键时，
22:40
为它开的那些绿灯，具体是从哪些人的权利里省出来的。
22:45
省下来的是二百八十五天减去十八天。
22:48
那二百六十七天里本来该发生的事情—工程审查、
22:53
污染评估，以及一次公示。
22:56
好，第一层讲完了。
22:57
我们把镜头从得州转到东非。
23:00
第二篇报道的开头也是一个具体的人。
23:03
Ernest Mwebaze，e，四十七岁，
23:06
乌干达的技术开发者，曾经是谷歌的研究科学家。
23:10
去年他要为乌干达数以十计的本地语言做一套人工智能系统。
23:15
他把美国的和中国的工具都拿来测了一遍。
23:19
中国的赢了。
23:20
他说，中国互联网巨头阿里巴巴的模型，
23:23
处理乌干达那几十种语言的能力，好过Meta或谷歌的任何产品。
23:29
而且它便宜，还能用他自己的数据来定制。
23:33
「我们想用尽可能便宜的方式把东西做出来，
23:36
同时又要它真的好用，」他说。
23:41
他做出来的系统叫Sunflower，
23:42
现在在乌干达各地使用，包括农民用它来获取本地方言的天气信息和作物建议。
23:50
报道里有一个咖啡农，用Sunflower和别人交流作物状况和农场管理。
23:55
要理解后面所有的事，得先把一个概念讲清楚：什么叫「开放权重」。
24:02
一个大语言模型，本质上是一大堆数字。
24:05
这些数字叫权重—它们是训练过程的产物，
24:09
是模型「学到的东西」最终存放的地方。
24:12
一个模型有多大，说的就是这些数字有多少个。
24:16
拿到一个模型，有两种方式。
24:19
第一种是通过接口调用。
24:20
模型跑在开发商自己的服务器上，你把问题发过去，
24:25
它把答案发回来，按用量收费。
24:28
OpenAI和Anthropic的旗舰模型走的就是这条路—报道的原话是，
24:33
这些模型「是封闭的，并且收费」。
24:37
你永远看不到那堆数字，你也不能改它。
24:40
第二种是权重公开。
24:41
开发商把那一大堆数字直接发布出来，任何人都可以下载、
24:46
可以在自己的机器上运行、可以用自己的数据继续训练它、
24:50
可以把它改成别的东西。
24:53
报道对这类模型用的词是「开源」，业内更精确的说法是「开放权重」。
24:59
这两种方式的差别，报道里那些非洲开发者给了一个特别好的比喻：用中国的模型像拥有一栋房子，
25:07
用美国的模型像租一栋房子。
25:11
比喻的精确之处在于，它说的不只是钱，
25:14
还有控制权。
25:15
租房你要按月付，但更重要的是：房东可以涨价、
25:20
可以改规矩、可以不续租。
25:22
而房子是你的，你可以砸墙，可以改水电，
25:25
也没有人能突然把它收走。
25:28
用开放权重模型，开发者不必花几百万美元从零训练一个模型，
25:32
只要下载一个中国系统，在上面搭出一个全新的产品，
25:36
主要成本就是服务器。
25:39
而美国模型，用报道的话说，是「一刀切」的技术，
25:43
根据任务不同还需要订阅和其他费用。
25:47
那么规模有多大？
25:48
这篇报道的骨架是一次数据分析，方法值得说清楚，
25:53
因为它决定了这个结论有多硬。
25:56
记者分析了OpenRouter八百万用户的数据。
25:58
OpenRouter是一个模型中转服务，
26:01
上面有四百多个模型可供选择—它的价值在于，
26:05
开发者在这里的选择是真实的用脚投票：同一个接口，
26:10
同样的接入难度，你想用谁就用谁。
26:14
结果：中国的开放权重模型，占OpenRouter上人工智能总使用量的大约一半，
26:21
而一年前这个比例不到百分之二十五。
26:25
另一个独立指标指向同一个方向：在模型仓库Hugging Face上，
26:30
下载量最高的二十五个开源系统里，十九个是中国的。
26:35
除了数据，记者在肯尼亚、乌干达和其他国家做了二十多次采访，
26:39
对象包括开发者、政策制定者和企业高管。
26:44
他们描述的是一个快速变化的市场，在这个市场里，
26:48
成本、算力资源、数据控制权和可定制性，
26:52
比模型产自哪里更重要。
26:55
报道有一句话我觉得应该原样保留：他们往往并不是在寻找最尖端的人工智能，
27:01
他们只想要一个在有限资源下足够好用的东西。
27:06
内罗毕的数字营销公司Dotsavvy的创始人Moses Kemibaro把这个道理说得更直白：「为什么要用一辆昂贵的法拉利去接送孩子上学，
27:17
一辆丰田两厢车能干同样的事？
27:20
」他补充说，把算力基础设施等成本算进去，
27:24
中国模型可以便宜多达百分之九十。
27:27
接下来是整篇报道最重要的因果解释，而且它和第一篇报道意外地咬合在了一起。
27:33
中国为什么要把模型送出去？
27:35
因为被卡住了芯片。
27:38
背景是这样的：从二〇二二年起，美国对中国实施了一系列先进芯片出口管制，
27:44
限制最高端的人工智能训练芯片流入中国。
27:48
训练前沿模型需要极大规模的芯片集群，
27:51
而拿不到最好的芯片，就意味着在「谁的模型最强」这条赛道上很难靠堆算力取胜。
27:58
报道的表述是：由于美国的出口管制而被挡在先进芯片之外，
28:02
中国公司无法在支出上超过硅谷。
28:06
所以他们把自己的人工智能模型作为开源免费送出去，
28:09
希望把用户从美国竞争对手那里拉走。
28:13
这是一个典型的、被逼出来的战略选择：既然赢不了「最强」，
28:18
那就争「最普及」。
28:21
一开始这看起来是个失败的赌注。
28:23
美国当时主导着开源人工智能—Meta发布了一个叫Llama的模型，
28:28
全世界的开发者都在用。
28:31
但在几次挫折之后，Meta的首席执行官Mark Zuckerberg更多地转向了封闭模型。
28:38
美国开源模型创业公司Arcee的联合创始人Lucas Atkins对此的评价是：「那留下了一个巨大的洞。
28:46
它让中国人爆炸式地涌进了这个真空。
28:50
」然后突破接连而来。
28:51
二〇二四年十二月，DeepSeek的一个模型以极低的成本达到了当时最好模型的水平—这件事在二〇二五年初震动了整个行业。
29:03
上个月，中国人工智能实验室月之暗面发布了一个编程能力接近美国领先系统的模型。
29:09
同样是上个月，强大的新中国人工智能系统再一次震动了华尔街和硅谷，
29:14
也在华盛顿激起了对美国技术主导地位可能被削弱的担忧。
29:20
内罗毕的几个案例，把「便宜多少」这件事从百分比变成了具体的生意。
29:25
第一个案例，是一家叫EverseTech的公司。
29:28
Michael Michie在这家公司为肯尼亚的银行和政府机构构建人工智能系统。
29:35
他的客户对价格敏感，所以他几乎所有东西都建在中国的开源模型上。
29:40
企业想要的是最便宜的用法，而不是最先进的，
29:43
他说。
29:45
他有一句话很值得听：「我不认为人们应该那么在意是谁造的。
29:49
重点应该是，它能不能提供你需要的能力？
29:53
」第二个案例，是一个叫JibuDocs的产品。
29:57
内罗毕的创业者Sentai Simons下载了中国模型，
30:00
做了一个把纸质法律档案变成可搜索数据库的东西。
30:05
他用大约一百万份法律文件定制了这个系统。
30:08
最终产品大约一百四十G B—比很多iPhone的容量还小—创建和维护成本约两万五千美元。
30:16
他说，如果用Anthropic的Claude这样的服务，
30:20
成本会超过一百万美元。
30:23
「这绝对是有生意和没生意的区别，」他说。
30:26
四十倍的成本差距。
30:27
这不是一个优化问题，这是一个生死问题。
30:31
第三个案例是关于服务态度的，我觉得它可能比价格更值得注意。
30:38
住在内罗毕的Ahmet Acar，r，
30:39
此前是亚马逊云服务的首席顾问。
30:42
他说，加入Anthropic的一个开发者项目需要经过冗长的审查。
30:48
阿里巴巴的项目，几分钟就好了。
30:51
「跟中国人打交道就像：『嘿，你能做这个吗？
30:54
你在这儿吗？
30:55
行了，兄弟，玩得开心，』」他说。
31:00
许多开发者都说，中国公司把他们当成优先事项，
31:03
而美国公司几乎不在场。
31:06
中国公司还在用免费算力和手把手的工程支持来争取非洲开发者。
31:11
而且，很多在非洲销售的中国品牌智能手机，
31:16
出厂就预装了中国的人工智能工具。
31:19
不过，要理解为什么中国的模型能这么快铺开，
31:22
得知道它落在了一层已经存在了二十年的基础设施上。
31:27
报道带我们去了距内罗毕东南约五十英里的Konza Technopolis。
31:32
这是一座规划中的新城，十八年前宣布，
31:36
是肯尼亚对硅谷的回应，被寄予厚望地起名叫「硅稀树草原」。
31:42
现在它是什么样子？
31:43
一片空荡荡的林荫大道和骨架状的建筑，
31:47
被一套强大的中国监控系统看守着。
31:50
它看上去像一个失败的实验—除了一栋石板灰色的建筑，
31:55
围在电网栅栏后面。
31:57
这栋建筑由中国贷款融资、华为建造，是一座为肯尼亚政府运行计算的数据中心。
32:05
报道的这句概括很重要：二十年来，中国企业为非洲铺设了电信网络、
32:11
修建了道路。
32:12
肯尼亚著名的移动支付系统M-Pesa，
32:15
就跑在华为的技术上。
32:18
这里补一句背景：M-Pesa是肯尼亚在二〇〇七年推出的手机转账系统，
32:23
在很多肯尼亚人还没有银行账户的时候，
32:26
让他们可以用最普通的功能机收发钱。
32:30
它是全球金融普惠领域被研究得最多的案例之一，
32:33
也是肯尼亚人日常生活的基础设施。
32:36
这套东西跑在华为技术上，意味着中国技术在肯尼亚不是新来的客人，
32:41
是地基的一部分。
32:43
这些技术纽带给了中国在非洲大陆的立足点，
32:46
而它正在用这个立足点来卖人工智能。
32:49
在Konza宣传的一个项目，将使用中国人工智能公司DeepSeek的技术来打击电信诈骗。
32:57
上层的推动也是明确的。
32:58
中国领导人习近平正在把人工智能作为一种软实力使用。
33:03
在七月上海的一次会议上，他把中国模型描述为更可靠、
33:08
更便宜，并警告说人工智能的好处必须被共享，
33:12
否则将制造「新的历史不公」。
33:15
肯尼亚、埃塞俄比亚、南非和另外七个非洲国家在那次会议上与中国签署了一份人工智能协议，
33:22
以促进国际合作。
33:24
「软实力」这个概念值得解释一句：它指的不是用武力或者金钱强迫别人，
33:30
而是让别人主动想要你想要的东西—通过文化、
33:34
制度、技术标准的吸引力来施加影响。
33:38
一套免费的、好用的、你可以抱回家自己跑的模型，
33:42
是教科书级别的软实力工具。
33:44
因为它不是「给你钱」，而是「给你能力」，
33:47
而能力一旦被用上，就会长成依赖。
33:51
但这篇报道没有把中国的胜利写成一边倒。
33:53
它给了几条很硬的反面证据。
33:56
第一，赚不到钱。
33:57
中国的人工智能公司一直难以从用户身上赚到钱。
34:02
免费送出去的东西，商业模式在哪里，至今没有答案。
34:06
第二，数据和政治关联的安全质疑。
34:09
这不是抽象的担忧，报道给了一个具体的、
34:13
几乎带黑色幽默的案例。
34:16
前面提到的乌干达聊天机器人Sunflower，
34:19
遇到了麻烦。
34:20
独立媒体研究机构「中国传媒研究计划」的一位研究者向它询问关于中国的问题。
34:27
Sunflower把中国描述成一个民主国家，
34:29
并且回避了关于中国在乌干达的经济和环境影响的问题。
34:34
这件事的机制值得想一想：Mwebaze没有做任何政治选择，
34:38
他只是选了一个语言能力最好、最便宜的底座。
34:41
但底座的价值判断，随着权重一起被下载了下来，
34:45
然后从一个乌干达农民的手机里说了出来。
34:48
后续更微妙：中国官方媒体表扬了Sunflower，
34:52
华为联系了Mwebaze，想让他用华为的云服务。
34:56
Mwebaze被这段经历搞得很不安。
34:58
他现在改用谷歌的开源模型Gemma，
35:01
来做一个面向智能手机用户的产品。
35:05
「我们必须确保自己不会站在地缘政治的错误一边，
35:08
」他说。
35:09
第三，中国模型也不总是可靠。
35:12
内罗毕创业公司Qhala的创始人Shikoh Gitau回忆，
35:17
二〇二四年中国高考前夕，DeepSeek在中国断了服务。
35:22
目的是防止作弊，但它同时也打断了她这样的非洲企业的运转。
35:27
但她接着说了一句，这句话可能是整篇报道最锋利的一句：「至少中国的模型，
35:33
我可以下载到我自己的电脑上跑。
35:36
」这句话把「开放权重」的真正价值说透了。
35:39
它的价值不在于它是中国的，而在于一旦下载完成，
35:43
切断就不再可能。
35:45
说到切断，报道里有一段特别值得展开。
35:48
六月，在内罗毕的一栋高层建筑里，肯尼亚一位负责技术的高级公务员告诉记者，
35:55
他对一件事感到意外：Anthropic应特朗普政府的要求，
36:01
切断了对其强大模型Fable的访问权限。
36:04
肯尼亚信息、通信和数字经济部常务秘书John Tanui说，
36:09
这是给全世界的一个「叫醒电话」。
36:12
这个突然的举动是一个警告：依赖美国模型可能带来风险。
36:17
这里要理解他这句话的完整含义。
36:19
对一个正在制定国家人工智能战略的官员来说，
36:22
重点不是这次断供针对的是谁、理由是什么。
36:27
重点是它证明了这个开关存在，而且证明了这个开关不在他手里，
36:32
也不在企业手里，而在另一个国家的行政当局手里。
36:37
一次断供的示范效应，可能比一百场推介会更有力—只不过方向是反的。
36:43
Tanui本人的背景让这段话更有分量：他曾是华为的员工，
36:47
还曾领导过Konza Technopolis项目。
36:51
他说中国和美国都在逼肯尼亚选边站。
36:55
他打算两边都拿。
36:57
「我们不倒向西方，也不倒向东方，」他说。
37:01
但报道随即指出：站在中间是件棘手的事。
37:04
开发者们构建的系统由别处控制，这意味着技术可能在没有预警的情况下被收回、
37:11
被修改、或者被重新定价。
37:15
有些人担心对美国的依赖。
37:16
另一些人不信任中国。
37:18
内罗毕银行软件公司Craft Silicon的首席执行官Kamal Budhabhatti就同时感受着两边的拉力。
37:26
他最近用Anthropic的编程工具Claude Code重建了公司的技术系统。
37:32
一个十人团队，用一半的时间，完成了一个过去需要一百名工程师的项目。
37:38
账单很高，他说，但这个速度值得。
37:42
然后华为找上门来，带着「一些令人难以置信的激励条件」，
37:46
包括一年的免费算力和一次去华为总部的行程。
37:50
「很难说不，」Budhabhatti说。
37:52
但他也谨慎：他的许多客户是国际银行，
37:56
这些银行可能会要求他们的软件不使用中国硬件。
38:00
这就是一个非洲企业家的真实处境—技术上他两边都能用，
38:04
但商业上他两边都不能完全靠。
38:08
这篇报道最后一节讲的是美国的反击，也就是一个容易被前面的数字掩盖的事实：尽管中国势头很猛，
38:15
肯尼亚的人工智能资金大部分仍然流向美国公司。
38:20
有三条理由。
38:21
第一，普通用户在美国系统上。
38:23
二〇二五年的一项调查发现，肯尼亚两千三百万互联网用户中，
38:28
有百分之四十二在过去一个月里用过ChatGPT—这个比例是全世界最高的之一。
38:36
开发者的选择和大众用户的选择，是两个不同的市场。
38:40
第二，中国模型也在给美国人赚钱。
38:43
肯尼亚公司经常把中国的开源模型跑在亚马逊和微软的云服务上。
38:48
也就是说，模型是中国的，但承载模型的数据中心是美国的，
38:53
租金进了美国公司的口袋。
38:56
这一点非常关键—开放权重解决的是「模型归谁」，
39:00
没有解决「算力归谁」。
39:03
而算力，回到第一篇报道，是要烧电的。
39:07
第三，在需要精度和可靠性的任务上，美国模型仍然占优。
39:12
报道给了一个非常具体的案例。
39:15
内罗毕工业区的一栋混凝土建筑里，是肯尼亚最大的卫生纸、
39:19
肥皂和家居用品制造商之一 Chandaria Industries。
39:25
几十年来，超市的订单通过邮件或纸质文件到达，
39:28
办事员一行一行地录入。
39:31
一份订单可能要花几个小时处理。
39:33
这家公司最近雇了肯尼亚创业公司Sanifu来帮忙。
39:37
Sanifu使用OpenAI的模型，
39:39
理由是精度和可靠性。
39:41
结果：帮助家族企业运营的Neer Chandaria说，
39:45
「过去一份订单大约要两个小时处理，现在不到十分钟。
39:50
」曾经四名负责录单的办事员，现在改为审核人工智能的工作。
39:56
这个细节值得停一下。
39:57
它不是「人工智能取代了四个人」，而是「四个人从录入者变成了审核者」。
40:03
这是目前企业里最常见的人工智能落地形态—岗位性质改变，
40:07
而不是岗位消失。
40:10
但即使是这个案例，也在被追。
40:12
今年在领英上，中国互联网公司字节跳动的一位新加坡籍员工，
40:17
向Sanifu的创始人提供了使用其人工智能模型的机会。
40:22
Sanifu联合创始人 Bernard Momanyi Nyagaka a 说，
40:25
字节跳动的模型精度还不够，但这次追求给他留下了印象。
40:31
美国实验室没有做过任何类似的事。
40:34
而且中国模型还在不断变好，他说：「如果你看他们追赶美国模型的速度，
40:40
那真的、真的非常快。
40:42
」这篇报道里还有一行括号内的说明，我认为应该原样读出来，
40:47
因为它关系到报道的诚实性：《纽约时报》已起诉OpenAI和微软，
40:55
指控其人工智能系统侵犯了新闻内容的版权。
40:57
两家公司否认了这些指控。
41:00
也就是说，报道这件事的机构，和被报道的一方之一存在正在进行中的法律纠纷。
41:06
《纽约时报》选择在文章里把这件事说出来。
41:10
听的时候，可以把这个信息一起放进判断里。
41:14
这篇报道结尾的判断是一句克制的话：非洲的经验表明，
41:17
全球人工智能竞争现在是一场两匹马的赛跑。
41:22
我想在这句话上加一层理解，作为这一段的收束。
41:25
我们习惯把人工智能竞赛理解成「谁的模型分数更高」。
41:29
但内罗毕和坎帕拉的开发者告诉我们的是另一套评价标准：谁的模型我能改？
41:35
谁的模型我能自己跑？
41:37
谁在我发邮件的时候会回我？
41:40
谁不会因为另一个国家的一纸命令而突然消失？
41:44
在这套标准下，「最强」并不等于「赢」。
41:48
一个免费送出去的权重文件，是一件很轻的东西—一堆数字，
41:52
几十上百G B，可以拷进硬盘。
41:56
但它落在一块已经被中国铺了二十年电信网络、
41:58
道路和数据中心的土地上时，它就不再轻了。
42:03
而在这一切之下，还有一层：不管你用谁的权重，
42:07
你都得把它跑起来，而跑起来要电。
42:10
这就把我们带回了埃尔帕索。
42:13
好，第二层讲完了。
42:15
接下来我们去日本。
42:17
第三篇是一篇叙事特稿。
42:19
它不靠数据取胜，它靠的是在一个地方待了五个月。
42:24
先说清楚这个地方在做什么，因为如果不懂这个，
42:27
后面所有的悲喜都会打折扣。
42:30
日本人爱樱花。
42:31
这不是一句客套。
42:32
这篇特稿的开头是这么写的：樱花的颜色在粉与白之间徘徊，
42:38
花期短促。
42:40
很难解释日本人为什么爱樱花，但他们确实爱，
42:43
而且爱得很深。
42:45
而机器人不欣赏樱花那种柔软的、转瞬即逝的美。
42:49
它们也不理解，为什么日本北部一个被雪困住的小镇，
42:53
要把自己献给一个冬季品种的培育。
42:56
山形县西川町种的是冬樱—不是四月开在公园里那种，
43:00
而是在冬天开花的品种。
43:02
这需要极其精细的条件控制：农业官员安装了能检测微小温度变化的传感器，
43:08
用来判断收获冬樱的最佳时机。
43:11
答案是：在温度低于摄氏八度累计满五百小时之后。
43:16
五百小时的低温。
43:17
这就是这门手艺的精度。
43:19
它不是随便种点花，它是一门需要经验、
43:23
需要盯着温度、需要在雪里把花枝一根根挖出来的活。
43:27
现在把背景铺开，因为这篇报道里所有的人物，
43:31
都站在这些数字上面。
43:33
西川町农民的平均年龄是七十三岁。
43:36
用报道的话说，它是「一个人口减少最严重的国家里，
43:41
人口减少最严重的县之一里，人口减少最严重的町」。
43:46
日本的独立农户数量已经跌破一百万，而在世纪之交时约为二百四十万。
43:51
去年是日本历史上农户减少最多的一年。
43:55
日本的出生率在二〇二五年创下历史新低。
43:59
日本人口现在是一亿两千三百八十万，预计到二〇六〇年将跌破一亿。
44:06
再看这个町自己的时间线。
44:08
一九七〇年代初，山上的农舍还会连续几个月与外界断绝，
44:13
唯一的交通方式是雪橇。
44:16
一九八〇年代，西川町和日本其他地方一样快速增长。
44:20
家庭迁入雪乡后山，热切地开垦农田。
44:24
农林水产省帮他们抵挡海外竞争。
44:27
整个日本农村，水泥搅拌机轰鸣着修路、
44:31
修隧道、修桥。
44:33
山形县—「山形」的意思是「山的形状」—专门种高档作物，
44:38
比如La France洋梨和完美的樱桃。
44:42
日本的繁荣年代，象征物是一百美元一个的甜瓜，
44:46
字面意义上的战后繁荣之果。
44:49
这里要补一个文化背景，否则一百美元的甜瓜听起来只像一个荒诞的物价故事。
44:54
在日本，高档水果是一种礼品，不是食物。
44:58
方形西瓜、一串几万日元的葡萄、完美无瑕的甜瓜，
45:03
买来是送人的，装在盒子里，象征郑重和体面。
45:08
所以「完美的樱桃」不是一个农业指标，
45:10
是一个手工艺指标—每一颗都要形状匀称、
45:14
颜色一致、带着完整的果梗。
45:17
这一点请记住，因为它在这篇报道的最后会变成机器人的一道坎。
45:22
时间线继续。
45:24
一九九二年，日本经济泡沫破裂—同一年，
45:27
新干线终于通到了山形。
45:29
这个巧合几乎是文学性的：现代化到达的那一刻，
45:33
正是繁荣结束的那一刻。
45:36
提供一百日元商品的折扣店，当时约合八十美分，
45:40
开始在昂贵水果的摊贩旁边冒出来。
45:43
日本的农业人口本来就因为工业化和经济发展而减少，
45:47
此后进一步萎缩，而这时日本的人口结构正好断崖式下跌。
45:53
西川町一九九一年失去了它的高中。
45:55
最后一家超市大约二十年前关门。
45:59
生产相机镜头和手机零件的工厂，都关了。
46:03
一个地方失去高中，意味着孩子必须离开才能上学；
46:06
而离开去上学的孩子，通常就不再回来了。
46:10
失去最后一家超市，意味着日常生活本身需要开车去别处。
46:16
这些不是经济指标，这些是一个地方还能不能被称为「能过日子的地方」的指标。
46:23
面对这个局面，西川町做了一个选择。
46:25
这个选择是这篇报道真正的论点所在：他们选了机器人，
46:30
没有选外国劳工。
46:32
四十八岁的西川町町长菅野大志，为Pochi和其他「智慧农业」创新争取到了四万美元的资金。
46:39
和其他县级领导一样，他选择了技术，而不是另一个可能解决国家劳动力短缺的方案：接纳更多外国工人。
46:48
报道给了一个具体到刺眼的数字：整个山形县，
46:52
只有一百四十五名外国农业劳工。
46:55
同时，日本政府正在收紧签证。
46:58
这是一个町长的决定，但它也是一个国家的决定的缩影。
47:01
日本面对劳动力断层，有两条路：开门，
47:06
或者造机器。
47:07
它整体上更倾向后者，而这篇报道，就是去看后者到底行不行。
47:13
「要找到能接班下一代的人很难，」町长说。
47:17
接下来是人物。
47:18
五十三岁的Mitsuya Kaneko，
47:20
是西川町樱花农户联合会的会长。
47:23
他是这个故事的推动者，也是懂技术的人。
47:27
他把眼镜推到鼻子下面看iPhone，
47:30
可以在手机上查看樱花园的温度和湿度，
47:33
还能看樱花树的直播—报道用了一个很妙的说法：直播「樱花树做樱花树该做的事」。
47:41
在看着家乡萎缩、农民的背随着年纪越弯越低之后，
47:44
他和当地政府合作，把技术引进了西川町。
47:48
他的父母，八十四岁的敬一郎和七十五岁的芙佐子，
47:52
仍然在雪里跋涉，在一个基本没有暖气的棚子里给冬樱剪枝、
47:57
打包。
47:58
Kaneko的原话是这个故事的动机：「我们必须做点什么。
48:02
我们不能就这样绝种。
48:04
」于是有了传感器，有了割草机器人，然后是他们的「凯旋之作」：一台能让农民更轻松地运输花束、
48:12
把它们装上卡车的机器人。
48:15
它叫Pochi。
48:16
Pochi本该在去年十一月到货。
48:18
然后西川町的农民们开始等。
48:20
十一月来了又走了。
48:23
在一个把守时变成一门高级艺术的国家，
48:25
这个延迟令人尴尬。
48:28
Pochi最终在圣诞节那天到货。
48:30
一个装在轮子上的、欢快的黄色容器，看上去不太像一台精密机器人，
48:36
更像一个超大号的乐高作品。
48:39
价格约合一万五千美元。
48:43
它的能力是真实的：能应付山地地形，能承载六百磅，
48:47
也就是大约两百七十公斤。
48:49
然后呢？
48:50
然后它基本上就一直在温室的角落里没人爱地沉睡。
48:54
这篇报道最有价值的地方，是它没有停在「农民保守」这个懒惰的解释上。
48:59
它给了三种不同性质的拒绝，每一种背后的原因都不一样。
49:04
第一种拒绝是习惯。
49:06
八十四岁的农民Hideki Shida。
49:09
当Kaneko展示Pochi如何在手腕轻轻一挥之下像一条听话的狗一样跟着他走时，
49:15
Shida从旁边很显眼地走了过去—推着一辆装满樱花枝的铁板车，
49:21
身体因为用力而倾斜。
49:24
「我用老办法，」他说，对Pochi投去轻蔑的一瞥。
49:28
报道紧接着给了这个人的处境，而这一句才是重点：他的三个孩子没有一个务农。
49:34
他丧偶。
49:35
他独自生活，独自耕作，徒步走上山间的田地，
49:40
把樱花从雪里铲出来。
49:42
把这两段放在一起读，你会发现「我用老办法」不是固执。
49:46
一个八十四岁、独居、三个孩子都不接班的人，
49:51
他和这份劳动之间的关系，已经不只是效率问题了。
49:55
铁板车是他还能自己做这件事的证明。
49:59
第二种拒绝是规则。
50:00
Kaneko推动他的父亲去考无人机操作执照。
50:03
父亲考到了。
50:05
但一个八十多岁的人不是理想的无人机操作员。
50:09
父亲的解释非常朴素，也非常真实：「这不是我养成的习惯。
50:13
有一大堆规定要遵守。
50:15
」技术推广里最常被低估的成本就在这句话里：不是学会怎么用，
50:20
而是把它变成习惯。
50:22
一个人在八十四岁的时候，要新建一套习惯，
50:26
成本是巨大的，而收益期是短的。
50:29
他还说了一句，我觉得是全篇最好的一句话。
50:32
每年冬樱季，Kaneko的父母都要离开他们那栋墙很薄、
50:38
屋里很冷的木头农舍，走过比他们身高高出近一倍的雪堆。
50:44
「在冬天，在我们的山里，只有熊能走动，
50:47
」父亲说。
50:48
「我觉得对机器人来说不太容易。
50:52
」这不是嘲讽。
50:53
这是一个在这片山里活了八十四年的人，
50:57
对一台机器的物理条件做出的判断。
51:00
关于生计，父亲还说：日本农林水产省以补贴慷慨闻名，
51:06
但地面上的现实依然艰苦。
51:08
「我们年轻的时候还能谋生，但现在越来越难活下去了。
51:13
」第三种拒绝是等级。
51:14
这是三种里最不容易被外人看见、也最令人难受的一种。
51:20
今年冬樱季，一位新来者，四十八岁的Shizue Moriya，
51:23
开始在政府的温室里租用空间—西川町的农民在那里捆扎和包装花枝。
51:30
她在这个男性主导的领域里，正在开辟自己的位置：她把樱花卖给做美甲的人当指甲艺术材料，
51:37
也把花瓣封在树脂里做首饰。
51:40
这是很聪明的生意—她卖的不是农产品，
51:43
是设计。
51:45
当她一趟趟地搬、抬、包装那些花枝时，
51:48
她偶尔会充满渴望地看着闲在温室里的Pochi。
51:52
Kaneko和其他资深农民已经告诉她，
51:54
她可以随便用这台机器。
51:57
但一种根深蒂固的社会等级意识让她不能用。
52:00
她是外来者，是女性，而且是所有樱花农户里资历最浅的。
52:06
「新来的人怎么可能用它，」Moriya说—然后她一样一样地列举Pochi的优点，
52:11
从它安静的自信，到它强大的力量。
52:15
报道用一句话结束了这一段：她对着机器人笑了笑，
52:18
但它没有对她笑。
52:21
这是整篇报道的写法最见功力的地方。
52:23
它把一个技术推广的失败，还原成了一个社会结构的问题。
52:28
这台机器闲置，不是因为它不好用，也不是因为没有人需要它—恰恰是最需要它的那个人，
52:35
被一套没有人明文规定过的秩序挡在了外面。
52:39
这里补一点背景，帮助理解Moriya的处境。
52:41
日本社会中的长幼与资历秩序，在农村的共同体里往往比在城市公司里还要硬。
52:49
它不写在任何地方，也没有人会开口禁止你，
52:52
它只是让你自己知道「这不是我该碰的东西」。
52:56
一个外来者、一个女性、一个最年轻的从业者，
52:59
同时占了三重「不该」。
53:02
而机器人被引进来的理由，恰恰是「人不够」。
53:05
当一个真正来干活的新人因为社会位置而不能碰它时，
53:09
这台机器就同时暴露了两件事：这个町需要新人，
53:14
也没准备好接纳新人。
53:17
接下来这一节讲熊。
53:18
它看起来像离题，其实是主线的另一个证明。
53:22
今年五月，一名七十八岁的男子去山形的山里采山菜。
53:27
他再没有回来。
53:28
他是一个月之内日本第三个被熊咬死的人。
53:32
原因是这样的：随着日本人口下降，它的熊迎来了一次人口繁荣。
53:37
它们在森林和荒废的农田里越来越大胆，
53:41
已经在人口减少的城镇和城市里发动过袭击。
53:45
这里补一点背景。
53:46
日本传统农村有一个叫「里山」的结构—村落和深山之间有一圈被人持续使用的次生林和农田，
53:53
人在那里砍柴、烧炭、割草，形成一条自然的缓冲带。
54:00
当人退走、田荒掉、林子没人管，这条缓冲带就消失了，
54:05
山直接接到了人家门口。
54:07
所以熊进村不只是因为熊变多了，也因为人退了。
54:11
Masako和Kazuo Sakurai夫妇的卷心菜和西兰花农场，
54:16
位于离西川町四十五分钟车程的陡峭山坡上，
54:19
已经被熊、野猪和偶尔出现的鬣羚淹没—鬣羚是一种毛茸茸的日本牛科动物，
54:26
报道形容它像山羊、羚羊和《星球大战》里的伍基人的杂交。
54:32
去年，Sakurai太太在卷心菜地里看到熊的足迹之后，
54:36
发现了熊崽。
54:38
有攻击性的母熊是一种常年的恐惧。
54:41
Sakurai夫妇都七十多岁了。
54:43
Sakurai先生走路时深深地弯着腰，
54:46
背因为多年务农而变形。
54:48
他们的农场几乎没有机械化：他用一个插着木钉的自行车轮胎在地上滚出播种的坑；
54:55
他推着一辆生锈的独轮车走过冻土。
54:59
这个地区过去有七个农场，现在只剩两个。
55:02
大自然正在收回这些山。
55:04
「是的，很孤独，」七十四岁的Sakurai太太说。
55:08
然后Monster Wolf登场了。
55:11
这个名字的意思是「怪物狼」。
55:14
这是一台日本制造的、裹着毛皮的装置，
55:17
有闪着红光的眼睛和极宽的音域。
55:20
去年当这对夫妇的卷心菜长得又甜又脆时，
55:23
Monster Wolf由山形市政府派来上岗，
55:26
每半小时发出一组声音，效果在「极其烦人」和「真正恐怖」之间波动。
55:32
有动静时也会触发它的鬼哭狼嚎。
55:35
Sakurai夫妇因此得以在不担心被袭击的情况下干活。
55:39
这是这篇报道里，机器唯一一次真正解决了问题。
55:43
但报道立刻把这个胜利的边界画了出来。
55:45
按机器人的标准，Monster Wolf其实很原始—它固定在一个平台上，
55:51
只有头会动。
55:53
山形县政府只养得起一台。
55:56
而且Monster Wolf已经从Sakurai家的田里调走了，
55:59
他们想要它回来。
56:01
它的日本开发商说，今年订单增长了两倍。
56:05
我想请你注意这个对比：在这篇报道里唯一有效的「机器人」，
56:09
是一台只有头会动的、会叫的假狼。
56:12
它有效，恰恰因为它要解决的问题极其简单—把熊吓走，
56:17
不需要理解、不需要灵巧、不需要判断。
56:21
它只需要在正确的地点发出声音。
56:23
而越是接近人的劳动，机器就越是无能。
56:27
这一点，接下来这一节会讲得非常清楚。
56:31
山形县出产日本约百分之七十的樱桃，而采摘劳动力长期短缺。
56:36
为了找解决办法，当地一位水果大亨联系了山形大学的机器人与机电一体化教授Yuichi Tsumaki，
56:44
请他设计一台采樱桃机器人。
56:47
政府出了资金。
56:49
「我说我没有信心，但我们会试试，」Tsumaki教授说。
56:53
为什么摘樱桃这么难？
56:55
教授解释了其中精细的力学：没有果梗，
56:59
摘下来的果实很快就会腐坏；
57:02
而要带着果梗摘下来，靠的是一只人手温柔的旋转施力。
57:07
请把这句话完整地想一遍。
57:09
这里面有三个同时成立的约束：你必须抓住果实，
57:13
但不能捏坏它；
57:14
你必须让果梗从枝上分离，但不能扯断果梗；
57:19
而做到这件事的方式，不是拉，是旋转—一个人类手腕不假思索就能完成的复合动作，
57:27
包含着力度、角度、和对果实成熟度的实时触觉判断。
57:32
这里值得补一个机器人学里的经典观察：对机器来说，
57:37
下棋很容易，摘果子很难。
57:40
需要抽象推理的任务，计算机在几十年前就超过了人；
57:43
而人类进化了几百万年才获得的感知与运动能力—抓握、
57:48
平衡、在杂乱环境里辨认一个软的东西—对机器来说反而是最难的。
57:54
这也是为什么，能写代码的模型已经在改变内罗毕的软件公司，
57:58
而摘樱桃的机器人还在实验室里。
58:02
那位水果大亨叫Zenyu Saito，
58:04
他为此做了极大的投入。
58:06
他把自己的樱桃树训练成像葡萄藤一样长在棚架上，
58:10
这样机器人可以更容易地接触到果实。
58:13
他的农场现在满是平顶樱桃树，果实垂在一个令人愉快的、
58:18
一致的高度上。
58:19
万事俱备，只差那台采樱桃机器人。
58:23
他给了Tsumaki教授四年时间来开发它。
58:25
现在已经过去了十年。
58:28
然后是这篇报道里最有画面感的一段。
58:31
某天早上，在他的实验室里，教授看上去明显很紧张。
58:36
在推迟了几个月之后，他和他的学生研究员们即将展示，
58:40
十年的机器人创新能为山形带来什么。
58:44
一名研究生戴上口罩、黑手套和安全帽。
58:47
他把头撞在了金属脚手架上，然后小心地把五颗磁性假樱桃装到一棵假树上。
58:54
一只机械臂滑向前，把这些人造樱桃连梗摘了下来。
58:59
Tsumaki教授微微鞠了一躬。
59:01
然后，第二次尝试，机器人卡住了，一颗樱桃悬在半空中。
59:06
第三次，机器人陷入一个徒劳的循环，夹爪里什么都没有，
59:11
一直在抓空气。
59:12
第四次，也失败了。
59:15
第五次，五颗假樱桃又一次被成功摘下。
59:19
五次里成功两次。
59:20
用的是假树、假果、磁性附着、实验室灯光、
59:25
和一整个团队的照料。
59:27
我不想把这一段读成嘲笑。
59:28
恰恰相反—这五次尝试是这个故事最诚实的部分，
59:33
而教授选择让记者在场，本身就值得尊重。
59:38
它准确地告诉我们：采摘这件事到底有多难。
59:41
其中一名研究生Mikito Misawa说，
59:45
他对机器人能拯救山形的农业不抱太大希望。
59:49
他的家庭投资供他学机器人。
59:51
而他的父亲—一位樱桃农—一直建议他离开这个县，
59:56
去别处找更好的工作机会。
59:58
「他说这里没什么好的，」Misawa转述父亲的看法。
1:00:02
这一句是整个第三篇报道的缩影：一个培养机器人专家的农村，
1:00:07
培养出的专家被自己的农民父亲劝着离开。
1:00:12
水果大亨Saito现在八十岁了。
1:00:14
他身体虚弱，正在做肾透析。
1:00:16
在孙子的搀扶下，他蹒跚地走到他那些平顶樱桃树前，
1:00:21
看着他的水果王国—十六代人的家业。
1:00:25
他的儿子正在接手这份生意。
1:00:27
儿子对机器人不感兴趣。
1:00:30
然后是一个很微妙的细节。
1:00:32
去年，在山形举行的一次全球樱桃峰会上，
1:00:35
中国研究人员对Saito的平顶樱桃园表示了兴趣。
1:00:39
他们听说过那台采樱桃机器人，想看看它的实际运作。
1:00:43
Saito没有给他们看。
1:00:45
他的理由是这样的：「我前几天在电视上看到，
1:00:49
中国的机器人非常先进，对吧？
1:00:51
我听说了这个，所以我没有给他们看山形大学的采摘机器人，
1:00:55
因为我觉得他们可能会用了那个技术。
1:00:58
」这个瞬间值得停一下。
1:01:01
一台五次里成功两次的实验室原型，被它的赞助人当作需要保护的战略资产藏了起来—理由是对手太强。
1:01:10
这里面既有骄傲，也有恐惧，还有对自己十年投入的某种维护。
1:01:16
它非常人性，也非常无奈。
1:01:18
报道在这里给出了一个更大的判断，同时也非常小心地标注了它的信息来源。
1:01:24
日本或许曾经在机器人领域领先世界—一九七三年造出了世界上第一台人形机器人，
1:01:30
那是早稻田大学的成果—但它已经远远落后于中国，
1:01:34
落后于中国那些会踢足球、会翻跟头的机器。
1:01:39
然后是具体证据：今年三月，南京农业大学开发的一台机器人在中国的草莓地里穿行，
1:01:46
以百分之八十四的准确率采摘果实，使用的人工智能模型建立在海葵的旋转运动之上。
1:01:53
研究人员正在为番茄和樱桃调整这台机器人的云数据平台。
1:01:58
中国的机器人已经在采摘荔枝和枸杞。
1:02:02
注意这个信息来源的限定语—报道原文写的是「至少据中国官方媒体报道，
1:02:08
该媒体倾向于用溢美之词报道国内的创新」。
1:02:12
这是一个必须完整保留的限定。
1:02:15
百分之八十四这个数字来自中国官媒，而记者明确提示了这个来源的性质。
1:02:21
我们不该把它当作已核实的事实，也不该因此就断定它是假的—它就是它本身：一个来自特定来源的宣称。
1:02:30
而这段的最后一句，是全篇最锋利的一刀：即便是Pochi—西川町樱花农民所谓的救星—也藏着一个令人尴尬的身世：这台机器人是韩国制造的。
1:02:43
一个曾经造出世界第一台人形机器人的国家，
1:02:46
它的农村买来救命的机器人，是进口的。
1:02:50
Pochi也不是西川町唯一一台不受欢迎的机器人。
1:02:53
报道列了一个清单：一台本该修剪樱花园的割草机器人，
1:02:58
总是被杂草卡住；
1:02:59
地方当局说他们正在试验部署喷洒农药的无人机，
1:03:04
但进展不大；
1:03:05
还有一台更早、更笨重的Pochi前身—一台连名字都不配拥有的机器—比它的同类更不受尊重。
1:03:15
「连名字都不配拥有」这个说法很值得玩味。
1:03:18
因为Pochi有名字，而名字是有后果的。
1:03:22
不过，有一位当地农民非常喜欢Pochi。
1:03:25
七十四岁的Osamu Shida，a，
1:03:27
用他曾经养过的一条柴犬的名字给这台机器人命了名。
1:03:31
Pochi在日本是最典型的狗名，相当于中文语境里的「小黑」或者「来福」。
1:03:37
他几乎是所有工人里唯一一个，把自己的樱花枝堆在机器上、
1:03:41
惊叹于运输樱花变得多么容易的人。
1:03:44
「我觉得我像是Pochi的爸爸，」Shida说。
1:03:47
「我喜欢让Pochi跟着我走。
1:03:50
」这是这个故事里非常重要的一笔。
1:03:52
这台机器唯一被真正使用，是在有人给它起了名字、
1:03:57
并且把它当成一条狗之后。
1:04:00
不是因为它的规格更好被理解了，不是因为培训做得更到位了，
1:04:04
而是因为它被接纳进了一种已有的关系里—人和狗的关系。
1:04:09
技术采纳有时候不是一个功能问题，是一个「这东西在我的生活里算什么」的问题。
1:04:16
报道的结尾没有回到机器人。
1:04:17
它回到了一个家里。
1:04:19
某天下午晚些时候，Shida先生在田里用他的扫雪机清出一片地准备将来种植。
1:04:26
雪在他上方堆得很高，有些地方超过三十英尺—大约九米。
1:04:32
日落时，Shida回到家族的农舍。
1:04:35
屋里因为烧柴的炉子而暖和，空气里有妻子Kimie烤红薯的香味。
1:04:41
Kimie是一位来自中国的朝鲜族人，
1:04:43
二十五年前通过媒人和Shida相识。
1:04:46
她的外孙女们—也在中国出生—摊在沙发上刷手机，
1:04:51
和世界上任何地方的青春期前少女一样。
1:04:55
这些如今日语流利的女孩，一边打闹一边收拾东西去上空手道课。
1:05:00
外婆给她们带上饭团和烤红薯当零食。
1:05:04
「西川町已经没剩下多少孩子了，」Shida说。
1:05:07
事实上，他的继外孙女们也不住在西川町。
1:05:11
她们已经跟父母搬到了附近城市的公寓里。
1:05:15
我想请你注意这个家庭的构成，因为它和町长的选择形成了一个安静的对照。
1:05:21
町长选择了机器人，而不是外国劳工。
1:05:23
整个山形县只有一百四十五名外国农业劳工。
1:05:27
但在这栋房子里，把日子过下去的方式是：一位来自中国的朝鲜族妻子，
1:05:33
两个在中国出生、如今日语流利、正要去上空手道课的外孙女。
1:05:39
这个町最有生气的一个屋子里，答案从来就不是机器人。
1:05:43
最后，「我们已经老了，」七十四岁的Shida太太说。
1:05:47
她的膝盖和手都动过手术。
1:05:49
哪里都疼。
1:05:51
但和西川町大多数人不一样，这对夫妇希望能把农场传给年轻一代。
1:05:57
也许他们会把冬樱出口到亚洲各地。
1:06:00
他们对机器人的戒心，确实也比别人少。
1:06:04
「也许我们应该退休，过平静的生活，看看雪，
1:06:07
」Shida太太说。
1:06:09
Shida先生哼了一声。
1:06:11
「还不行，」他说。
1:06:12
「我们还有活要干。
1:06:14
」好，三层都讲完了。
1:06:16
我们把它们放在一起看。
1:06:18
三篇报道，三个大陆，三种完全不同的写法。
1:06:22
但它们说的是同一件事的三层。
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第一层是电。
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在埃尔帕索，人工智能是八百一十三台燃气发电机，
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是一份二十天批下来的许可，是一个厨师站在市议会前说「当重要的事情发生时，
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告诉我们」。
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我们谈论人工智能的时候用「云」这个词，
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但云是要烧东西的，而烧出来的东西有人要吸进肺里。
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谁获得速度，谁承担代价—在这个案例里，
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这两者的分配方式，正好是省掉那二百六十七天里的公示。
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第二层是权重。
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在内罗毕和坎帕拉，人工智能是一个可以下载的文件，
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是「拥有房子」和「租房子」的区别，是两万五千美元和一百万美元的区别。
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一个被芯片管制逼到墙角的国家，把自己的模型免费送了出去，
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然后在一年之内拿下了一半的开发者使用量。
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而一次由白宫促成的断供，比任何推销都更有效地证明了「租房子」的风险。
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这一层告诉我们：技术竞赛的胜负判据，
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可能根本不是分数，而是谁能被拥有。
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但注意这两层之间的连接：那些跑中国开放权重模型的肯尼亚公司，
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很多把它们跑在亚马逊和微软的云上。
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权重可以免费，算力不能。
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而算力，回到第一层，是要烧天然气的。
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所以第二篇报道里那场「两匹马的赛跑」，
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最终仍然要落回第一篇报道里那些混凝土基座上的发电机。
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第三层是劳动。
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在山形县西川町，人工智能和机器人是一万五千美元一台、
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睡在温室角落里的Pochi，是五次里成功两次的采樱桃机械臂，
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是一台只有头会动、却真的管用的假狼。
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这一层是三层里最诚实的：它告诉我们机器目前到底能做什么、
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不能做什么。
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能做的是：在正确的时间发出声音把熊吓走；
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在有人愿意的时候驮走六百磅樱花枝。
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不能做的是：带着果梗、用恰当的旋转力度摘下一颗不会被捏坏的樱桃；
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也不能让一个外来的、女性的、资历最浅的新农民，
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跨过那道没有人明说的门槛去使用它。
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我想把这一层再往前推一步。
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西川町的问题从来不是「缺力气」。
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它缺的是人—缺接班的孩子，缺留下的年轻人，
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缺一个愿意让新人使用工具的社会结构。
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而机器人能替代的是姿势：弯腰、搬运、
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推车。
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它替代不了关系。
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这就是为什么这篇报道最温暖的两个画面，
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都和机器无关：一个七十四岁的老人给机器人起了一条狗的名字，
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于是终于用起了它；
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一位来自中国的妻子在烧柴的炉子边烤红薯，
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两个在中国出生的女孩正要去上空手道课。
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技术被接纳，靠的是被放进一段已有的关系里。
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而人口的缺口，最终只能由人来填。
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最后，我想留下三个值得记住的判断。
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第一，人工智能的第一性问题不是算法，
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是电—以及谁替这度电呼吸。
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八十二座燃气电厂，三十九座在得州，如果全部按计划建成，
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它们一年的温室气体排放大致相当于全美乘用车的一半。
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但比总量更值得记住的是那组对照：十八天对二百八十五天。
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被省掉的不只是时间，是工程审查、污染评估，
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和一次让人知情的公示。
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当一项技术被定义为国家竞赛的关键时，
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最先被简化掉的，往往是程序正义—而程序正义正是普通人唯一能握住的东西。
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同时也请记住报道自己给出的保留：许可上限不等于实际排放，
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有些项目会流产。
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第二，免费送出去的权重，是一种基础设施外交。
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被挡在先进芯片之外的中国公司无法在支出上超过硅谷，
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于是他们把模型送了出去。
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一年之内，中国的开放权重模型在OpenRouter上的使用份额从不到四分之一涨到一半，
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Hugging Face下载量前二十五名里占了十九席。
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但它能这么快铺开，是因为它落在一层已经存在二十年的地基上—中国企业铺的电信网络、
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修的路、建的数据中心，包括跑着M-Pesa的华为技术。
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「拥有房子还是租房子」这个比喻，说的不是价格，
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是开关在谁手里。
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而一次断供，就足以让一个国家的技术主管重新思考整个战略。
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第三，机器人替代的是姿势，不是关系。
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在山形县，唯一真正管用的机器是一台只有头会动的假狼，
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因为它的任务足够简单。
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而需要一只手的温柔旋转才能完成的采樱桃，
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十年之后在实验室里五次只成功两次。
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Pochi真正被用起来，是在一个七十四岁的老人用他死去的柴犬的名字给它命名之后。
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与此同时，最需要它的那位新来的女性农民，
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因为一套没人明说的资历秩序而不敢碰它。
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一个町长可以选择买机器人而不接纳外国劳工，
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整个县只有一百四十五名外国农业劳工。
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但在那栋唯一还热闹的农舍里，坐着的是一位来自中国的妻子和两个在中国出生的女孩。
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当技术被用来回避一个社会问题时，它通常两个都解决不了。
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本期到这里。
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这三篇报道里，我最想留给你的是那句最短的话—那位在墨西哥餐厅当厨师、
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趁休息时间赶去市政厅的人说的：当重要的事情发生时，
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告诉我们。
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这一整期讲的所有东西—电厂、权重、机器人—其实都在回答同一个问题：这些正在改变我们生活的决定，
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是在谁在场的时候做出的。