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前女友举报孙宇晨，再曝其与谷爱凌恋爱

旅居东京的曾颖2月1日爆料，加密货币大亨孙宇晨，正与奥运冠军谷爱凌恋爱。曾颖是孙宇晨的前女友，帮助孙宇晨早期创业。曾颖2月1日在社交媒体X上发文说，她准备向美国证券交易委员会（SEC）等执法部门举报：“我掌握的证据表明，孙宇晨利用多名员工的身份和手机注册了多个币安账户，人为抬高TRX的价格，然后大规模抛售，向散户投资者倾销，从而获取巨额非法利润”。2025年4月，曾颖也曾称，孙宇晨为追谷爱凌与自己分手。曾颖2月1日再次“证实”孙与谷爱凌在恋爱。她在X上写道：“我之所以揭露他，是因为我曾将自己的未来寄托在他的事业上。这个曾经承诺将来要娶我的男人，在最近的一次公开场合，竟当着赵长鹏的面炫耀自己正在和一位知名运动员交往。随后，在一次与中国加密货币行业知名人士的私人晚宴上，他又宣布自己正在与谷爱凌交往。” 她还说：“他处理我们分手的方式残忍无情，毫无人性可言。他极其富有，我如果说出真相，很可能会付出沉重的个人代价。很长一段时间以来，我生活在对这种权力和权威的恐惧之中，我的内心充满了犹豫和怯懦。然而，我眼睁睁地看着一个靠残酷剥削散户投资者和为非法网络洗钱而发家致富的人，摇身一变成了商业巨头。他甚至可以公开宣称与谷爱凌的关系。”她还说：“他可以投资美国总统的数字货币项目，以此换取自身安全保障；他可以用金钱炮制无休止的网络吹捧，歌颂他所谓的成功；他可以花费数千万美元遨游太空，再花费数百万美元与沃伦·巴菲特共进晚餐，并在X网站上吹嘘自己愿意每小时花费三百万美元，只为与埃隆·马斯克会面。在我眼前，一个曾经梦想成为改变世界的英雄，变成了一道难以逾越的腐败和罪恶之门。我憎恨他的冷酷无情，更让我后悔的是，我曾经助他一臂之力。我愿向上帝忏悔，弥补我所犯下的错误。我不想再生活在恐惧之中。我只有一次生命，我选择不再沉默。”曾颖还说：“我必须问埃里克·特朗普和特朗普总统，你们怎能与这样的人站在一起？金钱也蒙蔽了你们的判断吗？一个声称维护世界正义与公平的国家的领导人，难道会因为区区几美元就能被收买，像商人做交易一样随意给予保护和豁免吗？如果真是这样，我们对美国的信任又该何去何从？”

5个月前
炸锅！加拿大首个核废料储存库将建在这里

随着公众参与意见征集不断推进，一个可能把加拿大核废料深埋在安省西北部地下的项目，正在引发热议。其中一个最核心的担忧是：这些高度危险的核材料，到底要怎么安全运过去。目前被看中的地点，位于伊格纳斯镇（Township of Ignace）和瓦比贡湖奥吉布韦原住民社区（Wabigoon Lake Ojibway Nation）附近，距离雷湾（Thunder Bay）西北大约250公里。这里可能成为加拿大首个深层地质核废料储存库。根据加拿大影响评估署（IAAC）的说法，这个由核废料管理组织（NWMO）提出的项目总投资约260亿加元，建设和运营周期长达160年，将永久储存大约590万捆已使用过的核燃料。加拿大环境法律协会（CELA）的律师Jacqueline Wilson表示：“如何安全处理这种高度放射性、而且会持续几十万年仍具放射性的废料，一直是核电行业的‘阿喀琉斯之踵’。” 她说：“这个时间尺度，真的很难让人想象。” 目前，项目距离最终获批还很遥远。作为流程的一部分，IAAC在过去一个月里一直在收集公众对项目初步说明的反馈。这份文件长达1200多页，主要介绍项目的目的和范围。公众意见征集将于本周三（2月4日）结束。之后，IAAC会整理一份问题汇总，作为下一阶段评估的重要参考。接下来的评估，将由IAAC与加拿大核安全委员会共同进行。目前已经收集到300多条意见，如果你也想留言，请前往加拿大政府的官方网址：不过，多家环保组织已经提出批评，认为核废料运输问题并没有被纳入最初的项目说明。无核雷湾（Nuclear Free Thunder Bay）及“无核北方”（We the Nuclear Free North）组织的志愿者Wendy O’Connor在1月26日的新闻稿中表示：“看到这么多公众指出：如果不全面审查NWMO计划如何运输、转运和处理目前集中在安省南部和加拿大东部的高等级放射性废料，那么整个评估就是不完整的，这一点让人欣慰。” 放射性物质如何运输？ NWMO原住民及地区事务沟通经理Vince Ponka表示，虽然这个储存库项目在加拿大是第一次，但核废料运输本身并不是新鲜事。他说：“包括已使用核燃料在内的放射性物质，在加拿大已经运输了50多年，而且一直受到加拿大核安全委员会和交通部的严格监管。” Ponka还表示，用来运输乏核燃料的容器，必须符合极其严格的标准，能够承受他所说的——“我们能想象到的最严重的公路事故”。此外，还将设立一个24小时运作的指挥中心，实时追踪运输情况；同时会有一辆前导安保车提前行驶，提醒其他司机提高警惕。按照NWMO的规划，未来50年内，每天大约会有2到3批核废料运输任务。这些运输只会在天气良好时进行，而且冬季不会运输。Ponka补充说，第一批核废料运输预计要到2043年才会开始。专家：加拿大从未有过这种规模的运输不列颠哥伦比亚大学（UBC）教授M. V. Ramana多年来研究全球核废料处理问题。他指出，目前加拿大的核废料通常就地存放在核电站内。他说，来自实验性反应堆或小型反应堆的放射性材料，偶尔会在不同地点之间转移，但“这些材料的放射性强度和总量，都远远低于核电站产生的乏核燃料”。 Ramana强调，加拿大从来没有像这次这样，在如此高频率、如此长距离、运输如此高放射性水平的核废料。 “需要运输的数量大得多，对吧？而且运输距离也非常长，”他说，“可能要跨越多个省份，行程达到几千公里。” 在他看来，如果影响评估里不包含运输问题，那将是“一个非常明显、无法忽视的重大遗漏”。做出有充分信息支撑的决定 IAAC审查小组部门负责人Candida Cianci表示，公众需要记住，目前影响评估仍处在规划阶段。她说，这一阶段的目的，是确保公众能真正参与进来，并明确评估过程中需要重点关注哪些问题。“这些意见征集阶段，会帮助我们确定评估的范围，但现在还没走到那一步。” 至于运输问题，她表示：“我们不希望让人觉得运输在现阶段被刻意排除，因为在规划阶段的后期，我们确实需要对这一点作出正式决定。” 目前，包括多个环保组织以及联邦新民主党（NDP）在内，都呼吁延长最初的公众咨询时间，而最终决定权在NWMO手中。 Cianci表示，下一步，IAAC将决定是否需要进行全面影响评估；如果需要，预计今年春天还会开启新一轮公众意见征集。 Wilson指出，影响评估的核心，就是在一个风险极高、后果极其长远的项目上，帮助社会做出知情决定。 “在这种情况下，进行严谨、全面、深入的分析是非常必要的，因为我们面对的是高度放射性的废料，”她说。“这可能是加拿大历史上最重大的环境决策之一。”

5个月前
加拿大数学天才成黑客盗走$6500万加密货币

当航班从阿姆斯特丹史基浦机场起飞，经伊斯坦布尔飞往科威特时，加拿大加密货币“在逃人物”安迪恩·梅杰多维奇(Andean Medjedovic)还不知道，他这种满世界跑的生活，很快就要被按下暂停键了。仅仅两周后，也就是2023年12月11日，荷兰当局对这名当时只有21岁的年轻人发出了欧洲逮捕令，指控他实施了一起“高度复杂的黑客攻击”，非法获取了价值4800万美元的加密货币。这名来自安省哈密尔顿的年轻人，14岁就高中毕业，18岁拿到滑铁卢大学的纯数学硕士学位。九个月后，他在塞尔维亚首都贝尔格莱德被捕，并很快被带到法官面前。在Indexed Finance因加密货币损失1650万美元后，该公司沿着网上线索和用户名追踪，最终找到了梅杰多维奇(Andean Medjedovic)，一位18岁的加拿大青年，他刚刚获得纯数学硕士学位。 CBC新闻调查节目(The Fifth Estate)和巴尔干调查报道网络(BIRN)拿到的贝尔格莱德高等法院引渡文件，罕见地揭示了这名年轻人的生活方式和行踪——他被指手握约6500万美元的加密资产，同时被多个国家通缉。过去四年里，梅杰多维奇的去向几乎一直是个谜。网络上的各种猜测，很大程度来自他自己对记者的说法——他提到过南美、某些不知名的小岛，以及“欧洲某个地方的一座监狱”。根据他在塞尔维亚司法程序中的陈述(已翻译)，自2021年底消失后，他曾前往巴西、迪拜、西班牙等地。 “他可能确实过得很奢侈，”前FBI探员、现任区块链情报公司TRM Labs员工凯尔·阿姆斯特朗(Kyle Armstrong)说。“但现实是，交房租、买车、旅行，愿意直接收加密货币的地方并不多，”他说。不过，“如果他一路上成功掩盖了资金流向，确实有办法把其中一部分变成真金白银。” 在加密货币圈里，梅杰多维奇因被指利用数学和编程能力，从两个加密平台“抽干”数百万美元而出名。他更引人注目的，是他事后与受害者以及围观网友的互动方式——这完全不符合大多数黑客“拿钱就消失”的常规套路。梅杰多维奇曾于2016年和2017年参加安省高中国际象棋锦标赛图源：HWDSB Educational Archives 在越南加密平台KyberSwap被盗走数百万美元后(美方和荷兰当局都将这起事件归因于梅杰多维奇)，当时身份尚未确认的攻击者给该公司发了一条所有人都能看到的公开信息：“等我休息好，几个小时后就开始谈判。谢谢。” KyberSwap随后提出了10%的“漏洞奖励金”(bug bounty)——这在类似事件中很常见，等于是把攻击包装成一次“安全测试”。黑客归还部分资金，就可以不被追责。“他直接拒绝了，”阿姆斯特朗说。前FBI探员、现任区块链情报公司 TRM Labs 员工凯尔·阿姆斯特朗(Kyle Armstrong)图源：Jonathan Castell 相反，攻击者要求完全接管Kyber平台，并表示只向受损投资者返还50%的资金。他写道：“我知道这可能比你们期望的要少，但也比你们应得的多。” “这就是一封勒索信，”阿姆斯特朗说。他补充，这正是美国司法部在2025年初解封起诉书、对梅杰多维奇提出敲诈指控的关键依据。根据荷兰方面的引渡文件，这次黑客攻击是在海牙一家酒店里完成的，而他们称，梅杰多维奇是用一本伪造的斯洛伐克护照登记入住的。文件称，攻击发生后的第二天早上，他“突然”离开了酒店，尽管他已经付清了接下来一个月的住宿费。这些模糊不清的图片被包含在对梅杰多维奇的欧洲逮捕令中，图片显示了据称他使用的卢卡·克拉约维奇名下的护照，以及他在一家酒店的监控录像。图源：District Public Prosecutor’s Office, The Hague 实际上，到那时他已经逃亡两年了。早在2021年底，安省高等法院的一名法官就因他未出庭应对一宗民事诉讼，对他发出了拘捕令。该诉讼由加密公司Indexed Finance的一名投资者提起。检方指控，梅杰多维奇在18岁时利用Indexed程序漏洞，卷走了1650万美元。美国当局称，他在Kyber 和 Indexed案件中“使用了类似手法”：先借入数亿美元资金，通过密集交易人为制造供需假象，导致平台误判，最终让攻击者几乎不花钱就买走大量资产。 “本来是一块钱换一块钱的交易，”阿姆斯特朗说，“结果变成了一块钱换回价值好几块钱的资产。”CBC新闻曾发邮件向梅杰多维奇征求回应。他的回复只有一句：“我对这些指控只有一个辩护：‘我是个种族主义者。’请把这句话写进去，就这些，谢谢。” 《环球邮报》2016年报道称，梅杰多维奇(如图所示，照片出自学校年鉴)在小学期间就完成了九年级和十年级的数学课程。图源：HWDSB Educational Archives 调查发现，用于Indexed攻击的代码中，藏着针对黑人的种族歧视词语;而Kyber的代码中，则把盗窃行为比作性侵。一个与梅杰多维奇有关联的加密地址里，还出现了一个知名的新纳粹符号。关于在塞尔维亚被捕以及荷兰的引渡请求，梅杰多维奇在贝尔格莱德高等法院表示：“我否认引渡请求中提到的所有指控，也不想去荷兰。”他还说：“我想在塞尔维亚生孩子，在这里实现更多事情。” “在迪拜待了4个月” 谈到2023年KyberSwap被黑时的行踪，梅杰多维奇对法庭说：“我确实在国际通缉令所提到的时间段里待在荷兰，当时是以游客身份停留了三个月。”他说自己先去了波黑，然后是塞尔维亚、西班牙，最后从西班牙去了荷兰。荷兰当局指出，在他停留荷兰期间，与其海牙酒店相关的一个IP地址曾出现与黑客攻击有关的“可疑活动”。他们还表示，梅杰多维奇曾使用波黑护照登上一趟离境航班;三天后，在他21岁生日的前两天，又用一本斯洛伐克护照前往萨拉热窝。梅杰多维奇对法庭称，他持有波黑护照，但并没有加拿大护照，尽管他是加拿大公民。加拿大环球事务部回应相关询问时表示，已知“一名加拿大公民于2024年夏天在海外被拘留”，领事官员当时向其提供了协助。在他2023年前往波黑后，荷兰方面对他发出了逮捕令，同时国际刑警组织也发布了红色通缉令。接下来近半年，他的行踪不明，直到出现在阿联酋。他对贝尔格莱德法院说，自己“在迪拜待了四个月”，并使用“Lorenzo”这个名字活动。他还用这个名字在贝尔格莱德租了公寓，但在2024年8月9日抵达该市当天被捕，国际刑警贝尔格莱德分部当天就联系了荷兰当局。他承认使用过假证件，但坚称没有用假证件出入境：“我住酒店时会用假名字和假护照。尤其是在荷兰，我用的是假斯洛伐克护照，这是为了保护隐私——做加密交易的人经常会成为犯罪分子的目标。” 贝尔格莱德高等法院听取了梅杰多维奇的证词，称截至2024年8月，他是一名加密货币自由职业者，每月收入约为10万美元。图源：BIRN 美国起诉书称，梅杰多维奇曾在文件中写下诸如“用假身份证开新银行账户”“网上订购证件(俄罗斯 + 巴西 + 美国公民)”等内容。起诉书还指出，他记录了详细的洗钱计划，文件名叫《moneyMovementSystem》，里面一步步说明如何通过“混币器”转移加密货币。混币器的作用，是掩盖加密货币的来源和去向。文件中还包含“让共谋者能够接触被盗资金的操作指引”。其中一名共谋者未被点名，只被描述为“一名亲属”，曾居住在加拿大、美国马萨诸塞州剑桥等地。 2024年秋季，梅杰多维奇被关押在贝尔格莱德监狱。图源：BIRN 在梅杰多维奇被关押在贝尔格莱德监狱期间，超过600万美元、与其相关的加密货币被转入了名为Tornado Cash的混币器。根据美方起诉书，该共谋者还通过某加密混币器收到了15.5万美元。起诉书称，两人合作清洗了KyberSwap和Indexed Finance案件中的非法所得。 “被认为仍在波黑逍遥法外” 在被羁押105天后，梅杰多维奇获释。贝尔格莱德高等法院在拒绝荷兰引渡请求时表示，荷方未能充分证明梅杰多维奇就是犯罪实施者;即便是，他所涉罪行在塞尔维亚法律下刑期过轻，不足以引渡。一份此前未公开的美国司法部文件显示，他们一直在盯着他的下一步行动，并认为他很可能已迅速离开塞尔维亚，前往其西侧邻国。文件在2025年1月17日写道：“被告被认为仍在波黑逍遥法外。”

5个月前
惊！1.5亿账号裸奔网络 Gmail用户最危险

最近网络安全领域再曝重大数据泄露事件。网络安全研究人员耶利米·福勒（Jeremiah Fowler）近日发现，一个包含约1.49亿条在线账户登录信息的数据库被公开暴露在网络上，涉及电子邮箱、社交媒体、流媒体平台及金融服务等多个领域，其中Gmail用户面临的风险最为突出。福勒在报告中表示，他发现了大量文件，内容包括电子邮箱地址、用户名、密码，以及对应账户的登录或授权链接，“我看到成千上万的文件，几乎涵盖了人们日常使用的各种在线服务账号”。数据显示，泄露的账号中，Gmail相关凭证数量最多，约4800万条；其次是Facebook，约1700万条；Instagram约650万条；Yahoo邮箱约400万条；Netflix约340万条；Outlook约150万条。此外，数据库中还涉及iCloud、教育机构（.edu）、TikTok、OnlyFans以及加密货币交易平台Binance等服务的登录信息。福勒指出，这些外泄数据来自全球各地的受害者，涵盖范围极广，几乎涉及所有类型的常用网络账户。更令人担忧的是，该数据库曾处于完全开放状态，任何发现它的人都可能获取数百万用户的敏感登录信息。谷歌方面回应称，已注意到相关报道。谷歌发言人表示，这批数据并非源自Gmail系统的新一次安全漏洞，而是长期以来由“信息窃取型（infostealer）恶意软件”从个人设备中收集的受损账号信息，被集中汇总到一个数据库中。谷歌强调，其系统会持续监测类似外部风险，一旦发现账号凭证外泄，会自动锁定相关账户并强制用户重置密码。福勒补充说，该数据库中不仅包含社交媒体账号，还涉及大量流媒体和娱乐平台，如Netflix、HBO Max、Disney Plus和Roblox等，甚至还发现了部分金融服务账号、加密钱包、交易平台以及银行和信用卡登录信息。目前，数据库的所有者仍无法确认。不过，福勒在历时一个月的努力后，已成功促使托管方关闭该数据库，使所有外泄凭证下线。但他表示，尚不清楚这些数据在被发现前暴露了多长时间，且在调查过程中，数据库中的记录数量仍在持续增加。分析显示，这些数据很可能通过键盘记录器和“信息窃取”恶意软件获取。与以往类似泄露不同的是，该数据库还记录了被盗信息的来源，并采用特殊方式整理数据，可能是为了规避常规的安全检测。福勒警告称，由于泄露数据包含电子邮件地址、用户名、密码以及准确的登录网址，犯罪分子可能利用这些信息发动自动化“撞库”攻击，针对电子邮箱、金融服务、社交网络、企业系统等多个领域。这将大幅增加诈骗、身份盗用、金融犯罪以及高度逼真的钓鱼攻击风险。网络安全专家建议，用户若怀疑设备可能感染恶意软件，应尽快更新操作系统，安装或升级安全防护软件，并全面扫描设备。同时，应定期检查应用权限和已安装程序，只通过官方应用商店下载软件或浏览器扩展，以降低安全风险。

5个月前
明星黄景瑜将上太空，乘坐中国造飞船！

1月22日，@interstellOr穿越者官宣@Johnny黄景瑜成为009号太空游客，黄景瑜在vcr中表示很荣幸成为一名太空旅客，将乘坐中国人自己的飞船亲身抵达那片星海。 1月22日，新京报贝壳财经记者获悉，北京穿越者载人航天科技有限公司（以下简称“穿越者”）旗下的“穿越者壹号（CYZ1）”预计将在2028年实现载人首飞，这也是国内首艘商业载人飞船。据穿越者此前消息，穿越者已开启船票预售，预售船票300万/张，预付10%可锁定名额，目前已签约来自学界、商界、航天界、艺术界、娱乐界、网红界等领域的十余位付费太空游客。智元机器人CMO邱恒。企业供图北京穿越者载人航天科技有限公司官宣，智元机器人CMO邱恒成为“中国001号商业航天员”。邱恒于2023年自费购买中国首张商业航天“太空船票”，成为首位签约亚轨道飞行的普通人。他表示，人形与四足机器人能创造无限生产力，这样的生产力正加速服务工业、商业，未来也有可能助力人类拓展新的疆域。 2023年11月，穿越者与首位太空游游客签约。据穿越者官方消息，目前穿越者载人飞船的签约游客有中国工程院院士李立浧、旅美诗人林小颜、广州正佳集团副董事长兼首席执行官谢萌、星河动力CEO刘百奇、航天垂类大V博主@NASA爱好者等。 1月18日，穿越者自主研制的穿越者壹号（CYZ1）载人飞船试验舱，完成着陆缓冲系统的综合验证试验。穿越者介绍，这是我国商业航天领域首个载人飞船全尺寸试验舱着陆缓冲关键技术验证项目，此次试验的成功，标志着穿越者已成为全球第三家研发并验证了载人飞船着陆缓冲技术的商业航天企业。穿越者官方资料显示，穿越者成立于2023年1月，是中国首家商业的“载人航天科技”有限公司，专注可重复使用载人飞船研制和太空旅游运营，计划3-4年首先完成亚轨道可重复使用载人飞船研制，2028年前后实现中国乃至亚洲的太空旅游。

5个月前

在9月24日上午10点许，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭演讲结束后，阿里的股价开始明显增长，从9:30开盘的158.5港元/股，到11:11时已经上涨到了170.7港元/股，相当于在不到两个小时内市值增长了2200亿港元。显然，对阿里股价而言，这是一场价值连城的演讲。笔者全程在现场听了吴泳铭的分享，我觉得他主要对AI未来的发展路线，以及阿里在这个未来中扮演什么角色，进行了“定义”和“定位”。而阿里在吴泳铭演讲后股价大涨，可以理解为外界对于吴泳铭给出的“定义”和“定位”给予了“正反馈”。吴泳铭的“定义”和“定位”其实可以用他演讲中的一段话来很好地总结：“AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作……Token 就是未来的电……阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。”简单来说，吴泳铭眼中的蓝图不只是互联网、电商也不只是某个技术，而是成为AI时代的“水、电、石油”。吴泳铭对这次演讲应该是非常重视的。我了解到，在吴泳铭成为阿里巴巴CEO后，他参与的所有致辞、电话会议都没有使用过PPT，但这次吴泳铭用了PPT去详细描绘他眼中的未来。他演讲中的最高频词是“ASI（Artificial Superintelligence）”。“AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。”吴泳铭说。对于科技圈的人而言，AGI（Artificial General Intelligence）是2024~2025年被讨论更多的词，但ASI的热议度确实在明显上升。在笔者看来，这二者的本质区别其实在于对于“AI与人”之间的协作边界和AI自我迭代（进化）的能力存在差异。ASI更像是科幻片中的超越人类的某种灵智生物（硅基或碳基），可以有超越人类的智力、想象力、甚至创造力。但现实是，目前AGI尚未实现。在虎嗅2025年与几位头部AI公司创始人沟通过程中，大家普遍认为“我们目前距离实现AGI还比较遥远”。而其中最本质的挑战是，AI的“通用”性不足，或者说不具备足够的“泛化”能力。在这样的背景下，吴泳铭提出“ASI”是存在挑战的：在AGI都没有实现的当下，更遥远的ASI到底能不能实现，没人可以知道。不过吴泳铭描绘了他眼中ASI实现的路径，以及阿里在这个路径之中目前的阶段。吴泳铭认为，实现ASI需要三个阶段，而当下阿里处于第二阶段：第一阶段：“智能涌现”，特征是“学习人”。第二个阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”。第三个阶段：“自我迭代”，特征是“超越人”。那么在这条ASI之路上，阿里要怎么做呢？吴泳铭给出了两个“抓手”，这也就是他演讲中重点描述的“两个判断”：1.大模型是下一代的操作系统。2.超级 AI 云是下一代的计算机。笔者总结一下，吴泳铭的意思是，ASI可以实现，阿里目前进化到第二阶段了。在整个ASI实现的过程之中，AI对于人类社会的重要性不断升高，甚至可以成为新的“能源生态位”，而在如此重要的AI窗口里，大模型和云将像三十年前“个人PC和桌面系统”一样成为“人手一个的基础工具”。而阿里云将会继续发力大模型和AI云两个关键方向。在吴泳铭演讲之后，阿里云CTO周靖人一口气宣布了十余款新品，涵盖了大模型、AI工具、云产品、Agent……基本上都是沿着吴泳铭所描述的“两个判断”而展开的：大模型+AI云。总结来说，吴泳铭描述了阿里怎么想的，周靖人分享了阿里具体怎么做的。在这“一唱一和”的同时，阿里的股价开始暴增。在笔者看来，吴泳铭演讲所描述的ASI之路，实际上可以视为未来相当长一段时间内，阿里整体的路线图。它其实不只是阿里云一个团队的方向，也会影响电商、本地生活等等业务。从长远看，这条路需要持续投入并面临一个相对漫长的回报周期，在这个过程中，阿里需要让自己的基本盘业务够稳，以支撑其有足够的资源和空间去持续投入。但硬币的另一面是，目前全球范围内在大模型+云基础设施两端都具备规模影响力产品且加大投入的公司屈指可数，这意味着如果阿里穿越了漫长的“投入期”，后续可能会进入一个门槛很高、竞对有限的新周期。9月24日，在吴泳铭演讲后，虎嗅和多个媒体还与阿里云CTO周靖人进行了交流，他进一步对吴泳铭的ASI之路、阿里云具体的打法进行了解答，为了方便读者更好地了解阿里核心层今天针对AI所分享的增量信息，下附吴泳铭演讲和周靖人交流内容：吴泳铭演讲全文：开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的 10 周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI 和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能 AGI 不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能 ASI 的到来铺平道路。最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI 的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际 IMO 的金牌。AI Chatbot 是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球 AI 行业的投资总额已经超过 4000 亿美元，未来 5 年全球 AI 的累计投入将超过 4 万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速 AI 应用的渗透。实现 AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。AGI 的目标是将人类从 80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而 ASI 作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和"全栈超级工程师"。ASI 将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI 将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。我们认为，通往 ASI 之路将经历三个阶段：第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到 AI 已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI 逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI 不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI 可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了 Tool Use 能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过 Tool Use，AI 可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于 AI 能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。其次，大模型 Coding 能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的 Agent 还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让 Agent 能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的 Coding 能力。因为 Agent 可以自主 Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型 Coding 能力是通往 AGI 的必经之路。未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。你只需要输入母语，告诉 AI 你的需求，AI 就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。未来，也许会有超过全球人口数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI 就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。随后 AI 将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素：· AI 连接了真实世界的全量原始数据目前 AI 的进步最快的领域是内容创作、数学和 Coding 领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识 100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI 可以 100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的 AI 接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI 要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。举一个简单的例子，比如一家汽车公司的 CEO 要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在 AI 要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天 AI 有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让 AI 理解的。所以 AI 要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based 的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让 AI 学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让 AI 与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。·Self-learning 自主学习随着 AI 渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和 agent 能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练 infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是 AI 发展的关键时刻。随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI 将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着 AI 技术的演进和各行各业需求爆发，AI 也将催生 IT 产业的巨大变革。我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在 OS 的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM 将会是承载用户、软件与 AI 计算资源交互调度的中间层，成为 AI 时代的 OS。来做一些简单的类比：自然语言是 AI 时代的编程语言，Agent 就是新的软件，Context 是新的 Memory，大模型通过 MCP 这样的接口，连接各类 Tools 和 Agent 类似 PC 时代的总线接口，Agent 之间又通过 A2A 这样的协议完成多 Agent 协作类似软件之间的 API 接口。大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的 Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型 API 的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的 OS 运行在各种环境之中。正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造 AI 时代的 Android。我们认为在 LLM 时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索 AI 应用的无限可能。我们的第二个判断：超级 AI 云是下一代的计算机。大模型是运行于 AI Cloud 之上新的 OS。这个 OS 可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个 Agent，这些 Agent 24 小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从 CPU 为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU 为核心的 AI 计算。新的 AI 计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的 GPU 和 CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且 24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级 AI 云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有 5-6 个超级云计算平台。在这个新时代，AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分 AI 能力将以 Token 的形式在云计算网络上产生和输送。Token 就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了 300 多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及 Agent 快速开发，同时提供 AgentBay 这样的 Agent 运行环境、灵码/Qoder 等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用 Agent。其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级 AI 云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。阿里云正在全力打造一台全新的 AI 超级计算机，它同时拥有最领先的 AI 基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的 AI 云。AI 行业发展的速度远超我们的预期，行业对 AI 基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的 AI 行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接 ASI 时代的到来，对比 2022 年这个 GenAI 的元年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动 AI 行业的发展，迎接 ASI 时代的到来。超级人工智能到来之后，人类和 AI 会是怎么样的协作关系？未来的 AI 越来越强，甚至超越人类智能能力的 ASI 诞生，那我们人类和 AI 将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和 AI 是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过 Coding 这样的工具，让它晚上 12 个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和 AI 怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从 Vibe Coding 到 Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的 Agent 和机器人 24 小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用 100 张 GPU 芯片为我们工作。正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI 将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗 10 个小时的时间，获得 10 小时的结果。未来，AI 可以让我们 10 小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让 AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！周靖人交流内容：提问：我想了解一下，你们内部对于通义大模型评估维度的优先级。因为之前沟通，你们似乎比较看重开源社区下载量，以及一些用户维度。现在这些维度会有新的思路吗。另外，百炼和万相这样的产品，你们会用什么维度去考量它呢？周靖人：首先，我们所有技术工作直接的评价体系更多是能力，包括模型的能力。我们讲到通义千问、万相等模型，都是在各自领域对模型的能力有完整的评价，这是我们在通往ASI，吴泳铭先生讲到的ASI路径，技术路径、技术指标首先是最重要的。甚至在每一代模型的迭代里也需要非常多技术的评价，评价体系是模型发展的重要基础，这是我们非常重要的技术演进目标。同时，社区的关注，社区广泛的喜爱，是模型效果的反映。因为我们做到更好的模型能力，同时也有些开源的策略。开发者更多是自主去完成评价，对模型有更好的反馈，这是自发的，并不是运营的工作，这是社区正常用实际模型效果给的评价。在这方面，我们和社区还会持续联动。最重要的是先要有技术上的突破，能力上的突破，能够真正朝着吴泳铭先生讲到的ASI方向有进一步的技术突破和进展。提问：这一年来，我们看到阿里发了很多大模型，包括通义千问和万相，为什么我们会在今年出现一个这么高节奏的发布状态？是否会出现像Open AI GPT5一样，一个大一统的模型来终结他这么丰富的模型状态？周靖人：首先，不光是我们，应该是全球整个AI模型的进展都在加速。也就是说，今天特别是我们整个通义模型家族，我们一直在跟全球在这个领域的领先者来进行你追我赶。这个行业大家可能可以看到，像Open AI，像谷歌相关模型都在加速。AI今天进入到一个加速期。也就是说，今天大家比拼的不单单是几个模型的能力，或者是一个崭新的思考。更重要的是大家今天能够迭代，能够快速的创新，能够做出来。也就是说，无形之中大家都在加快今天模型迭代的效率。这是第一个方面。第二个方面，以前我们从单模态的模型到多模态的演进，这是一个必然的趋势。不管是今天从语言模型本身开始进一步的涉及到了多模态，还是说今天我们从视觉或者从听觉这个方面，能够慢慢的融合到多模态的能力，这跟我们人的智能很相关的，我们不太可能说有一个大老师处理文字，一个大老师处理其他的模态，其实都是需要把各个模态的知识体系相对融合、相互促进、相互的增强。这是一个大的趋势。提问：咱们在各个领域的模型快速迭代，在我们研发人员精力有限的情况下，这样的策略会影响我们做一些更底层的算法或者范式上的创新？快速的跟随迭代，这些底层的范式创新，还有应用场景的落地，我们会把优先级怎么排？周靖人：首先我认为在模型整个创新这方面，不是分散的。今天我们讲到所有模型的发布，背后都是连在一起的。都是突破今天模型不管是单个模态、单个任务集，以及今天在多模态方面的能力。有的时候你需要在单模态有一个具体任务的场景里面能够做到最优，然后才能提高一个整体模型的能力。这方面所有的模型的发展，一定不是一个单一的项目。它是整体通义整个大模型演进联合优化的一部分。所以在这方面，其实是融合在一起的。我们所有项目的规划，项目的优先级，都是有相关重要的一个联系。另外，我们不单单是积极模型的创新和迭代，大家也可以看得到，从今年年初到现在已经突飞猛进，甚至已经有几代模型的发展。每一代模型的能力有大幅度的提升，同时我们也在积极做下一代模型的研发。包括今天讲到的通义千问的Next版，今天就在架构上面做了大量的创新。我们一旦推出来过后，整个社区都在围绕新的架构进行适配、进行相关的尝试。我们可以看到，像通义千问Next模型的推出，也在积极的推动整个模型社区的创新迭代。所以，在这方面这几个是相辅相成的。模型的发展是一个循序渐进的，不是憋大招的逻辑。所有的海外厂商都会逐步的发展起来，今天在中间是需要加快模型迭代以及创新的速度。提问：今年有一个新的技术趋势，就是Agent mode，有厂商他会把Agent能力做在mode里面，但是我们看到Qwen的模型还是在为Agent提供一个核心的引擎，他们还是相互独立的。您认为未来mode跟Agent的能力它们是一个怎样的关系，阿里的选择是什么？周靖人：其实这没有一个明确的边界解。我们的模型服务本身也会具备Agent的能力，包括一些核心的工具的使用。简单来讲，从模型发展的第一天，具备搜索的功能，它本身就是一个Agent。所以，今天我们讲到很多的模型服务，大模型本身也是一个Agent。所以，没有一个完全非黑即白的逻辑。我们今天讲到的智能体的开发，是面向行业的智能体开发。这部分因为它需要对当前每个行业的Know-how，行业的一些知识体系要能够有一个深度的认知。这部分还是需要有一些面向行业的智能体的开发，而这一部分会集成，今天讲到的百炼会提供一些核心的Agent的能力，这些Agent能力在通义千问、在万相里面也会慢慢的集成进去，也就是说底层的模型会越来越强大，也会集成相关的工具。但今天面向业务层工具的使用，业务层的调优，还是需要有业务层的智能体来做实现和解决。提问：想请教一下靖人，像您说的现在大的技术路线没有大的分歧，但具体要看怎么做。像GPT-5发布之后，大家普遍会对模型创新上一些进展会有些沮丧，可能觉得现在模型演进路线有些碰壁。但阿里也提出一个蛮激进的路线，迈向ASI。如果说现在阿里想要在模型上保持领先，您觉得最关键的要素是什么？是底层的算法创新，是数据还是什么其他的？周靖人：我觉得这两个不在一个维度，我们不评价OpenAI这次发布，可能大家对它的发布期待比较大，并不代表整个行业。我们看到整个行业各家模型能力整个提升的速度仍然没有任何减缓，不管是在工具使用、复杂的深度推理等等，各家模型都有长足的进步。大家可以看到，我们在通义千问也有很强的进展。我不认为创新的速度有任何减缓，全球在这方面投资也在加速，都在印证AI模型的上界，还没有看到，我们还在不断加速，不断创新过程中。至于要达到吴泳铭先生今天讲到的ASI，其实这中间有非常多难题需要解决。当然从目前看，模型整个复杂，包括处理能力，包括深度思考的能力，我们解决的有些好的地方，像数学、代码，还有其他的场景。真正做到各种工具快速的接入，模型训练的方式、模型创新的模式、模型的结构，都有可能发生很多一系列变化。最终还要做到模型自主完成学习，自主通过反馈，利用跟世界的交互，能够收集反馈，能够用好反馈去做模型进一步进化和升级。这中间从我们当前一代代模型发展的路线，要慢慢营造成模型持续去学习、持续去自我完善的过程。这中间有架构上的挑战，有系统方面的挑战，有算法上面的挑战。提问：今年你们有一个最大规模的校招，我想知道你们对于新一波年轻人进来之后培养思路有什么变化？如果要做ASI的话，你们培养上或者模式上跟以前有什么区别？周靖人：对于年轻的人才来说，整个阿里会提供最好的环境。在这个时代的创新，一方面人才非常重要。另一方面，需要创新的土壤、创新的环境，这几个方面的融合是人才得到很好发展，做出更好成绩重要的基础。我们一方面有很好的模型发展，刚才讲到全栈与云计算的一系列联合，不管是系统侧还是模型侧，还是应用侧等，都有很好的一系列土壤，能够让更多人才加入进来。而且在AI时代的人才需要多面手，覆盖的不单单是算法方面，对工程、对很多应用也需要敏感的思路和思考。很幸运的是，今天我们提供的是全栈，让人才更好发展的土壤，也期待更多优秀的人才加入我们，能够和我们一起去突破ASI的创新。