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2026-05-27 · 科技与科学｜教皇 AI 通谕、稀疏注意力价格永久重置、Codex/GPT-5.5 口碑迁移 · The Long View

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  欢迎收听The Long View，
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  这是五月二十七号的科技与科学专题。
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  今天我们围绕三条主线展开。
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  第一条，教皇Leo第十四发布了关于人工智能的通谕《《Magnifica Humanitass》—要求人工智能"裁军"，
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  而Anthropic联合创始人Chris Olah被安排在距离教皇三个座位的位置，
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  几乎是国家元首级的礼遇。
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  第二条，中国的开放权重模型—DeepSeek、
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  小米MiMo、MiniMax—在一周之内通过架构层面的稀疏注意力变革，
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  把前沿级模型的开源价格永久打到了接近每百万token一美元的水平。
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  第三条，Codex与GPT5.55.55.5的口碑迁移成为这周AI Twitter的明显共识。
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  先讲教皇通谕。
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  这是Leo第十四任内最重要的神学文件，
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  也是宗教界至今对人工智能最重磅的道德介入。
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  英文版大约四万两千字。
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  核心呼吁就两个字—"裁军"。
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  教皇的原话是，人工智能必须"从把它变成统治、
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  排斥、死亡工具的逻辑中解放出来"。
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  他明确把这一立场与天主教会对核武器裁军的传统立场对齐。
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  通谕的开头那几个问题煽动性很强—"我们要去哪里？
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  要朝哪个目标定位？
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  作为一个民族、作为一个人类共同体，我们应该选择什么方向？
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  "教皇还有一句话特别值得引用—"当如此巨大的权力集中于少数人手中，
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  它倾向于变得不透明、逃避公众监督，导致新的依附、
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  排斥、操纵和不平等。
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  "这一句几乎是对硅谷前沿实验室的直接点名。
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  发布现场最值得注意的安排不是教皇本人。
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  坐在距他三个座位位置的那个人是Anthropic联合创始人Chris Olah。
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  这是个非常具体的礼遇布置。
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  Olah是Anthropic在解释性研究方向的灵魂人物—他长期做的是"打开模型黑盒、
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  理解神经元在做什么"那一类工作，从未在传统外交场合出现过。
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  这次教皇致辞开场专门致谢他，措辞接近欢迎一位国家元首。
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  教皇原话是—"我也以教会的名义接受你的邀请，
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  与你一同行走，倾听、对话，共同寻找人类在这个人工智能时代的道路。
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  "为什么"人工智能公司高管被国家元首级礼遇"这件事在治理史上重要？
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  上一次梵蒂冈面对类似量级的技术转折是十五世纪印刷术发明—那次催生了民族国家和新教改革，
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  永久削弱了天主教会的传统权威。
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  这次Leo想从一开始就抢占道德话语权，
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  不要再被技术革命甩在后面。
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  Notre Dame大学有一位叫Meghan Sullivan的教授，
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  他们学院去年从礼来基金会拿到五千万美元资助专门研究人工智能与天主教伦理。
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  Sullivan在采访里说了一段相当尖锐的话—"硅谷的某种世界观认为地球上只有几百个人现在重要—那些建造前沿模型的人和那些有权监管他们的政客。
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  这份通谕是对那种世界观的直接反驳。
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  "但硅谷的反应是冷的。
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  《纽约时报》技术条线记者Cade Metz同周写的另一篇报道—硅谷的人工智能阵营把"加速"当作自己的精神信仰，
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  对教皇式呼吁几乎本能地排斥。
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  NYT评论员Matthew Walther直接批评通谕"令人失望地温和"。
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  NYT评论员Eoin Higgins又从左翼角度写—"进步派被错的人带偏了，
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  过分聚焦末日论AI，忽略了现实可行的政策。
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  "第二条主线，我们要花点时间讲清楚中国开放权重模型这一周的事，
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  因为这件事在技术圈外没有得到足够的关注，
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  但意义很大。
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  这周技术新闻最重磅的一条来自X上技术分析师kimmonismus—他写了一段长帖，
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  把DeepSeek、Xiaomi、MiniMax三家公司最近的动作串联起来看。
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  DeepSeek已经把V4Pro百分之七十五的降价永久化了—注意"永久"两个字。
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  机制是新一代混合注意力架构，把两种压缩方式交错使用—一种叫 Compressed Sparse Attention，
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  每四个token压缩成一个键值对条目，
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  然后每次查询只选其中最相关的几个；
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  另一种叫 Heavily Compressed Attention，
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  每一百二十八个token压缩成一个条目。
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  结果是—在一百万token上下文的场景下，
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  V4Pro的键值缓存只有V3.23.23.2的百分之十，
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  单token推理的浮点运算降到百分之二十七。
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  模型总参数一点六万亿，但通过混合专家路由每个token只激活四百九十亿。
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  价格落到每百万输出token零点八七美元。
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  小米的MiMo V2.52.52.5降价最高百分之九十九。
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  机制不同但落脚点相同—通过一个叫SGLang HiCache的系统实现 Sliding Window Attention，
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  把键值缓存数据在GPU内存、CPU内存、
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  SSD之间的传输减少到大约七分之一。
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  可缓存token数量扩大了五倍。
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  Pro版价格约每百万输出三美元，Flash版更低。
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  MiniMax M3还没正式发布，这周刚被预告—新一代Sparse Attention架构，
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  一百万token场景下prefilling提速九点七倍，
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  decoding提速十五点六倍。
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  这里有一个值得关注的细节—MiniMax在M2的时候是故意回到full attention的，
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  因为当时高效注意力还不能production-ready。
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  M3是他们用一个新的两阶段方案重新切回稀疏—先用一个轻量索引分支选哪些块相关，
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  然后只对相关的键值块做稀疏注意力。
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  预期会开源。
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  为什么这次和之前几轮中国模型降价不一样？
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  之前的降价是促销性的，是用补贴换市场份额。
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  这次是架构性的—服务成本的物理下限真的下降了，
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  所以能"永久"。
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  这意味着前沿级一百万token上下文推理模型的开源价格底部正在接近一美元每百万输出token。
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  西方专有模型供应商—OpenAI、Anthropic、
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  Google—必须想办法守住这条价格线。
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  第三条主线，Codex和GPT5.55.55.5的口碑迁移成了这周AI Twitter的共识。
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  OpenAI总裁Greg Brockman这周明显在为Codex做立场推广—他发了几条话—"GPT5.55.55.5是独一无二好用的编程模型"、
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  "Codex适合在电脑上做的任何工作"、
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  "在iPad上用Codex是魔幻般的体验"。
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  最后这条iPad框架特别值得注意—OpenAI在把Codex定位成"无所不在的环境算力"，
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  而不仅仅是命令行工具。
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  kimmonismus同步—"对Codex的整体情绪明显转向了，
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  Claude Code经常被偏好放在第二位。
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  我自己已经是Codex的死忠粉。
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  "X上著名的RoR之父dhh也说—"用GPT5.55.55.5比用过去任何模型都更多次让我'不敢相信它好到这个程度'。
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  它令人毛骨悚然地能干。
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  "但也有几个反向校正要说清楚。
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  这周新发布的DeepSWE编程榜单GPT5.55.55.5排第一，
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  但新榜单天然会偏向其设计者优化的模型，
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  所以这个排名应该和定性证据一起看。
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  X上Chrisgpt关于"微软全公司取消Claude Code许可证"的说法是单一来源，
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  目前还需要其他信源验证。
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  第四条值得花时间的是AI与就业的全景。
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  这周有三条数据线索互相校正。
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  MIT Technology Review w 的封面文章是David Rotman写的，
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  用美国劳工统计局的数据"打脸"AI失业潮叙事。
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  要点—人工智能暴露程度最高的岗位，目前失业率反而比暴露程度低的岗位低；
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  美国普查数据显示只有五分之一的公司在任何业务功能中使用了人工智能。
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  前劳工统计局局长Erika McEntarfer—她去年因为发布让特朗普不满的就业数据被解雇，
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  现在是Stanford的研究员—她说的是："所有现有证据都表明，
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  人工智能对当前劳动力市场的影响很可能是不大的。
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  人工智能不会在改变企业之前先改变劳动力市场。
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  "但年轻人是例外。
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  Erik Brynjolfsson的 Stanford Digital Economy Lab b 用ADP—也就是全球最大的薪资数据提供商—的数据集发现：222222到252525岁这个年龄段在人工智能高暴露岗位（软件开发、
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  客户服务）的入职率，从ChatGPT202220222022202220222022年发布后就开始下降。
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  控制其他因素后，202420242024202420242024年起出现"显著的人工智能效应"，
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  202520252025202520252025年扩大至—入门级人工智能暴露岗位百分之十六的下滑。
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  同年龄段在人工智能暴露低的岗位、以及年长群体在同样岗位上，
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  反而招聘量增加。
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  关键的细分是—真正被替代的是人工智能可以"在最小人工介入下完成"的任务，
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  而人工智能用于"增强"人工的岗位反而招聘加速。
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  哈佛教授David Deming的话很尖锐—"我们基本上在盲飞。
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  "Fortune同周报道了Stanford主导的最大规模AI招聘工具研究—覆盖四百万份求职申请，
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  发现Fortune100100公司使用的AI招聘工具有"清晰的种族差异"，
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  百分之二十五以上的黑人申请人被偏见污染，
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  亚裔申请人也受系统性影响。
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  红杉资本的Alfred Lin这周在X上发了美联储202620262026202620262026年2月的GenAI使用数据—百分之二点二的总工作时长被GenAI节省。
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  个人电脑当年花了十六年才达到类似的采用度。
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  这是第一份硬数据反驳"AI采用指数级"叙事。
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  第五条快速带过。
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  商业一侧几个重要信号—OpenRouter从Alphabet投资部门拿到一点一三亿美元做模型路由层；
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  Uber四个月烧光三十四亿美元AI预算，
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  COO公开质疑成本与效益的边界很难划清；
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  KPMG和Anthropic战略合作应对Big4的两个AI噩梦—自身岗位被替代、
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  以及客户绕过咨询直接用AI；
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  Eli Lilly出价四十亿美元收购三家疫苗开发商；
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  前Palantir AI高管创立的药物发现公司Perceptic拿了1200120012001200万美元种子轮。
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  Claude Mythos这周做了件让数学家圈子激动的事—它解决了开放数十年的Erdős第9090号问题。
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  而且它给出的证明和OpenAI的1196119611961196119611961196号解法不一样，
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  数学家形容它的版本"更干净，没有分析上的复杂性"。
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  气隙环境，不联网，排除了"模型上网搜答案"的批评。
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  这是LLM在数学领域今年又一个值得记住的节点。
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  SemiAnalysis本周发了一篇Nicolas Bontigui等人写的长文，
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  题目是《《Inside the 800VDC800VDC800VDC800VDC800VDC800VDC800VDC800VDC800VDC Revolution Part t 1》。
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  议题是人工智能数据中心800800伏直流配电取代传统415415415415415伏交流的"四阶段过渡"—下一代GH200200和B200200集群单机架功率已经突破150150150150千瓦，
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  传统交流配电的铜缆与变压器损耗在经济上已经不可承受，
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  800800伏直流是必然方向。
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  这是AI基础设施在"算力之外"被忽视的关键瓶颈。
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  我们今天的科技与科学专题就到这里。
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  三件最值得记住的事—第一，教皇AI通谕《《Magnifica Humanitass》是宗教界对AI的最重磅介入，
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  Anthropic的Chris Olah被国家元首级礼遇，
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  这件事在AI治理史上的位置堪比1515世纪天主教会对印刷术的回应；
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  第二，DeepSeek、小米MiMo、
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  MiniMax的稀疏注意力让前沿级1M上下文模型的开源价格底部接近每百万token一美元，
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  这是西方专有模型供应商必须守住的新价格线；
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  第三，AI与就业全景—Tech Review用BLS数据反驳失业潮、
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  Stanford研究指222222-252525岁AI暴露岗位入职率下降16%16%16%16%16%、
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  Fortune报道AI招聘工具系统性歧视25%25%25%25%25%25%+黑人申请人—三条线索拼出本周完整画面。
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  接下来一集是商业与投资专题，主线是油价4.494.494.494.49美元一加仑导致的宏观信号链—消费者信心首度下行、
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  4月实际工资三年来首次同比下滑—以及Goldman Sachs看到的"SaaS末日"对冲基金资金大迁徙。
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  我们下一集见。