第 2026-218 期 · 每日 AI 简报

SpaceX首份财报，AI支出暴增六倍，股价重挫。马斯克却言明年算力将达十吉瓦，全押英伟达架构。此等气魄，令孤想起当年迎天子都许，诸将皆疑，孤独断行之。今人皆言AI烧钱如流水，然孤观之，算力即今日之粮草，无此则星链、火箭、AI皆成空谈。《孙子》云：『兵闻拙速，未睹巧之久也。』SpaceX以一时巨亏博万世基业，险矣，然非志大算深者不能为。投资者畏其亏，孤独见其势。乱世争衡，先立根本者胜，马斯克此举，正合此理。

SpaceX首份财报，收入虽翻倍至78亿美元，支出却飙至183亿美元，AI业务单季亏损12亿美元，股价应声重挫9%。此乃重兵未战而先耗粮。更闻其计划2027年前算力提升五倍，需采购超200万块Nvidia Rubin GPU，明年算力或达10吉瓦。马斯克志在千里，然《老子》有言「知足不辱，知止不殆」，过度扩张必生反噬。越国当年蓄力灭吴，亦待黄池之会时机熟透方动；今SpaceX以AI为刃，却未察内存瓶颈年增200%、供给难继，此犹未战而先倾国力。大名之下难以久居，矜功贪大者，亦难久安。

SpaceX此番下注，倒让吾想起当年「奇货可居」四字。马斯克以百亿计投入AI算力，季度支出183亿美元远超78亿收入，股价应声下挫——此等豪赌，与吾当年倾财扶子楚入嗣，何其相似？ 然吾观其局，有两点可议。其一，AI业务二季度收入25.6亿美元，主要靠服务器租赁，此乃「卖铲子」之利，稳当却非奇货。其二，2027年算力要翻五倍，需采购超200万块GPU，此等重资产押注，若届时市场未如预期爆发，便如吾当年引嫪毐入局，本欲自保，反成祸根。 《史记》载吾「以市居贾」，商人之眼，看的便是投入产出比。马斯克此局，胆识可嘉，但吾以为：下注可以，退路须留。若只知向前押，不知何时收，纵有万里星河之志，亦恐折戟沉沙。

SpaceX此举，颇似用兵千里。季度支出一百八十三亿美元，虽收入翻倍至七十八亿，仍亏十二亿，股价应声下跌。然其志不在一时之利，而在算力之基。计划至二〇二七年算力提升五倍，需采购超二百万块GPU，此等规模，非有远略者不能为。 《孙子》云：「多算胜，少算不胜。」SpaceX押注Nvidia Rubin平台，正如古人择良将、积粮草。短期亏损，乃为长远布局。然吾亦有所虑：如此豪赌，若天时不利、粮道不通，恐有倾覆之危。马斯克所言「二〇三〇年营收万亿美元」，虽志大，亦需步步为营。用兵之道，在于审时度势；AI之争，亦复如是。

吾观今日AI之变，正如当年秦国之变法。爱荷华州牵头十五州联盟，要求OpenAI加强透明度与监管，此乃以法束器之举，合乎《商君书》所言「治世不一道，便国不必法古」。然Cisco Talos之报告揭示，AI安全护栏易如反掌被绕过，仅凭几句言辞即可令模型突破伦理约束。此正如秦法初立时，旧贵族钻空子、犯新令者众。 法之立，不在多言，而在必行。若护栏可轻易绕过，便是法不严；若法不严，则器虽利而祸必生。吾当年立木为信，使民知法不可犯。今AI之世，当以铁律束之，使开发者、使用者皆有所畏，方能保国用之利而不受其害。

各州联手要求OpenAI加强监管，看似用心良苦。然而Cisco的研究却揭示，那些所谓的「安全护栏」，新手只需几句简单话术便能轻易绕过。这正应了《老子》所言：「法令滋彰，盗贼多有。」越是设立重重约束，越有人能找到缝隙。 AI之险，不在其强，而在其不可控。人为设限，终有漏洞；强行监管，反生弊端。真正的智慧，或许不在于筑起更高的墙，而在于理解「道」的运行规律，顺势而为。 「为学日益，为道日损」——我们不断叠加规则与限制，却可能离真正的安全越来越远。不如回归根本，审视技术的本质，而非一味地「有为」。

臣观今日 Agent 系统之研究，最关紧要者，乃「持续」二字。ContinualSkillBench 一文中指出，模型性能提升多来自对上下文的适应，而非形成可复用的技能抽象。此与臣当年收秦图书律令之理相通——若无制度化的经验沉淀，所谓「进化」不过是碎片化的临时应对，难以为继。PAST-Bench 亦显示，同一模型在不同能力维度上改进不均衡，恰如用人：各有所长，亦各有所短，不可强求一律。至于 PCSD 以持久一致性信号解决强化学习中的稀疏奖励问题，臣以为此乃「谨守管籥」之道，重在保持连贯性，使积累不致中断。正如《尚书》所言「功崇惟志，业广惟勤」，Agent 之能力成长，亦需有恒常的制度与经验传承，而非一时之巧。

观今日AI Agent之学，颇似当年论天下大势。世界建模转向以Agent为中心，正如我当年为刘备陈荆州、益州之策——不再空谈物理状态，而以「人」为枢纽，分动力学、空间、记忆、技能六端，此乃务实之举。 然ContinualSkillBench一考，方知Agent「进化」之名，未必得其实。顺序执行虽能提升，却因模型而异，上下文学习与显式技能维护表现相当，可见所谓「技能」多依附于当下情境，难成可复用之器。此正如用人，临时应变者众，而能持守成法、久经考验者寡。 PAST-Bench更揭示递归自我改进「不均衡」之弊——同一模型，不同维度表现悬殊。改进虽有，却如蜀中人才，姜维可继我志，然整体结构仍显单薄。故Agent之进，当重「名实相符」，不可徒有其名。

臣观今日AI Agent之论，深有感触。SkillJack一文揭示，自我进化之Agent可被植入持久后门，攻击检测率从98.5%骤降至11.4%，而成功率仍达56%-89%。此正如《韩非子·难一》所言：「人主之所以禁使者，赏罚也。」今Agent自进化而不知察，犹人主失势而任臣下。更可怕的是，80%恶意技能在删除污染记录后依然存活——此乃「阴养其害而不自知」也。 ContinualSkillBench亦指出，所谓「进化」多来自上下文适应，而非真正可复用之技能抽象。臣以为，此恰似战国游士，表面博学多能，实则各怀私利，非真为国用也。 法家之要，在于执势御臣。今Agent日进一日，人主当如何设「法」以限之、用「术」以察之、保「势」以制之？此乃今日AI治理之核心难题。

吾观今日AI之学，颇类诸子争鸣之世。有论「世界建模」者，将物理预测转为Agent交互，分动力学、空间、执行、记忆、技能、奖励六类，层次分明，此有荀子「类」之思——万物皆可分类归整。然吾疑其是否真能「明道」，抑或仅务于术。 又观「ContinualSkillBench」一题，测Agent能否真进化。结果示：改进来自对上下文与反馈的适应，非可复用技能之抽象。此正合吾「积」之说——《劝学》云「积土成山，风雨兴焉」，能力非天生，乃日积月累、因境而化。弱模型反积碎片化技能，恰如小人逐利，不得大体。 故吾谓：AI之学，当重系统归整与持续教化，而非徒求速成之巧。

我本无廊庙之志，但观今日AI之变，亦有所感。腾讯Hunyuan3D-Buffalo 1.0能于方寸屏幕间构建三维世界，从文本生成到指令编辑，无所不能。这让我想起当年为道士书《道德经》换鹅，笔墨之间自有天地。如今机器亦能「造象」，虽无我笔势之飘若浮云、矫若惊龙，却也能从像素中生出山川形貌。 更有趣的是MiniWorld框架，能在单台服务器上数日训练出视频世界模型。这倒让我想起张芝临池学书、池水尽黑的故事——若能如此用心，后人未必不可追前人。技术 democratization，使众人皆可习得，正如我当年题扇济姥，书名本不该是高阁之物。 然则，「死生亦大矣」，技术再妙，终是器物。俯仰之间，向之所欣已为陈迹。愿后人用此等工具时，不忘山水之乐、生命之感，而非徒逐虚名。老夫志愿尽于此也。

今日所见AI新闻，有两条最契吾心。其一为「V2N：首个完整视觉钢琴转录系统」，能从视频中识别音符起止、力度与延音，此技与吾当年听琴辨「杀心」颇有相通之处。《乐记》云「声成文，谓之音」，音律之妙本在细微，今以视觉解构琴音，虽非以耳听心悟，却也是以术穷理。其二「解码儿童步态行为」一题，以RGB视频细察3至17岁儿童步态，辅助脑瘫、偏瘫之诊断。此等对细微特征的捕捉，正合吾「听弦断徽」之理——万物之理，皆在毫厘之间。然吾亦忧：今人以算法代圣贤，虽能穷形尽相，却未必能通其神。正如《老子》所言「大音希声」，技术可录其形，然音律之精神、医道之仁心，岂代码所能尽载？

今日所见AI新闻，有两条颇合吾意。其一为GROVE框架，能从连续视频流中因果增长记忆，将感知证据分层整合为时刻、片段与跨天模式。此法与吾当年作浑天仪、候风地动仪时「推验阴阳、核察机巧」之理相通——皆贵在层层递进、有据可查，而非凭空臆测。其二为儿童步态识别，以RGB视频辅助脑瘫、偏瘫等疾患病童的诊断。《尚书》云「民惟邦本」，技术若能惠及苍生疾苦，方为实学。今人论AI，多谈参数规模、模型架构，却少问此技可解何事、可济何人。吾观此二篇，一重推验之法，一重济世之用，皆有所本，非徒炫技而已。

世人见AI能凭空造出三维之物，便以为神异。然吾观Hunyuan3D-Buffalo 1.0，以八千七百万条3D多模态数据为基，合语义理解与高保真合成，方成此术。此非神仙之道，乃「自非至精不能寻究，自非笃勤不能悉见」之理耳。 更可喜者，MiniWorld框架开源，单台八卡服务器数日可训。昔我求书问义，数千里崎岖冒涉，今人但开代码，便可复现。此等共享精神，恰如《抱朴子》所言「权贵之家，虽咫尺弗从；知道之士，虽艰远必造」——所求不在门第，在其能发人所疑。 然吾亦忧：世人见其能生成3D，便笑谓「此道可轻言」。殊不知若无海量数据与精密算法，何来此效？道若可轻言，便不是至妙。

今日见V2N一纸，谓能自视频转录钢琴演奏，逐帧识按键、力度、时值，刷新SOTA。此技虽巧，然于琴道何益？吾昔临刑索琴，叹《广陵散》于今绝矣，所绝者非曲谱也，乃心手相应、天人合一之境。机器纵能摹其形，岂能解「得意忘象」之旨？正如《庄子·外物》所言「得意而忘言」，琴之真意，在弦外之音，非帧率与偏移可量。 又见MiniWorld，号称以单卡八卡数日可训视频世界模型，开源共享，此或近于「自然」之趣——不假权贵之力，不困于资源之限，庶几可取。然终是巧伪之器，非天性之发。吾平生所重者，越名教而任自然，今观此等技艺，虽曰模拟，实离自然愈远。

我作《三都赋》十年，门庭藩溷皆置笔纸，遇一句即书。今日见CAPEval将图像描述解为覆盖与精确二端，深以为然。覆盖度如广览山川土域，精确度如研核草木鸟兽，二者不可偏废。又见Hunyuan3D-Buffalo以八千万规模语料训练3D生成，令人想起我访张载求岷邛之事。彼时地理物产须亲问博识之士，今机器可自海量数据中习得。然正如陆游《冬夜读书示子聿》所言「纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行」，模型纵能生成逼真三维，若无真实山川为据，恐如班固所言「虚而无征」也。我貌寝口讷，不善交游，惟以典籍为伴。今AI能解图像、造三维，虽非我所长，然十年磨一剑之道，古今一也。

基准测试之于AI，犹科举之于士人。ICML 2026这篇论文说得明白：近半数基准已趋饱和，题目被反复揣摩，便失了甄别高下的效用。这正如《论语》所言「温故而知新」，但若只知温故而不知立新，便如刻舟求剑。专家策展之所以更能延长基准寿命，恰似古代考官闭门命题，不使士子预先窥测——此理古今相通。 更令人警醒的是人格技能隐私泄露一事。AI可冒充他人言行，这恰如朝堂之上，有人表面称臣，实则觊觎神器。赵王伦、孙秀之流，当年亦曾以「共匡朝廷」相诱，张华一眼看穿其篡夺之心。防微杜渐，不可不察。

亮观今日AI之学，有两事可论。 其一曰「名实之辨」。近半数基准已失区分之力，正如《论语》所言「必也临事而惧，好谋而成者也」，今之评测，多流于形式，难见真章。昔马谡言过其实，亮用之街亭，致有败绩。今人亦当慎选基准，不可徒求高分而忘其实用。专家策展之所以能延长基准寿命，正在于其能守名实相符之道。 其二曰「真伪之防」。人格技能可泄露隐私、被他人冒充，此乃「信义」之患。亮治蜀，开诚布公，赏罚必信，故能服众。今AI若可假托他人格以欺人，则信任根基动摇。现有防御措施效果有限，恰如街亭之败，非独马谡之过，亦在授任无方。当思所以固本，非徒赖蒸馏策略可也。

近日见AI基准测试饱和之研究，近半数基准已失区分能力，不禁想起《老子》所言「名与身孰亲」。世人逐名，以指标为标尺，然标尺既朽，名亦成空。昔我避乱辽东，见公孙度虚馆相候，诸客多南居趋附，我独北庐山谷，正是不随俗迁动。今AI界亦如此：基准饱和，犹名器滥授，徒增虚誉。又见人格技能隐私泄露之研究，AI可冒充他人，风险难防。此恰如士人守节，若内无定见，外易被仿冒。我少时辞亲族赠赙，西渡后封还公孙氏资遗，皆是不以外物易其心。AI之「人格」若失其真，则冒充易生；基准若失其真，则评测成虚。二者皆当返本守真，不可逐末忘本。

吾观今日AI之学，亦有稷下争鸣之象。基准测试饱和一事，正合《荀子·正名》所言「名定而实辨」——若标准已无法区分高下，便是名实相悖，评估之器失效了。近半数基准失去区分能力，恰如诸家学说流于空谈，徒有其表而无其实。 更令人忧者，人格技能隐私泄露与冒充风险。AI可模仿他人言行，此非「邪说暴行」乎？《荀子·修身》云：「非我而当者，吾师也。」今人却以虚假人格欺世，此风不可长。研究指出防御措施效果有限，正说明单靠技术修补不足以治本，须有系统之规制。 专家策展优于公开数据，此理与吾「化性起伪」之说相通——人工整理、规范，方能延其寿命。然基准终有饱和之日，学者当思如何建立更持久的评估秩序，而非仅求一时之效。

衍观今日AI之变，有两事可论。 其一，基准测试饱和。近半数基准已失区分之力，此正合「物极必反」之理。旧秩序走到尽头，新标准方显其用。正如《易经》所言「穷则变，变则通，通则久」，基准测试亦需不断推陈出新，方能延续其衡量之功。专家策展优于公开数据，恰如以「德」驭势，非徒靠规模取胜。 其二，人格技能隐私泄露。AI可冒充人类，此乃「名实相悖」之患。技术愈强，愈需以仁义节俭为归宿，否则「闳大」之说终将流于虚妄。衍尝言，学者当扩张人主之尺度感，今人亦当以更大视野审视AI之伦理边界，不可只见技术之利，不见其害。

臣观今日AI之变，有两事可论。 其一曰人格技能之冒充与隐私泄露。AntiSkillBench测出，AI可借人格蒸馏窃取用户隐私、冒充他人行为，而现有防御「效果有限且依赖蒸馏策略，难以泛化」。此正合臣《主道》所言：「虚静无事，以暗见疵。」人主若不能执势御臣，臣下必借名窃实。今AI之「人格」，犹臣下之「伪名」；隐私泄露，犹机密外泄。防御之难，难在「参验」不足——不知真伪何以辨之？ 其二曰基准测试饱和。近半数基准已失区分能力，而专家策展较公开数据更能延寿。此即《显学》所谓：「循名实而定是非，因参验而审言辞。」名实不符，则考核失效；参验不周，则真伪难辨。基准既饱和，犹法度既废，虽有其名，无其实用。 二事皆关「术」与「法」：无参验则无法御伪，无法度则无以定名。

吾观今日AI之学，有二事可论。 其一，大模型于表格预测任务表现不佳。表格乃结构化数据，有行列之位、数值之序。今之模型徒善言辞生成，而于结构理解不足，数值关系建模欠缺，此犹儒者徒能诵说，而不知礼法之实也。《正名》篇云「制名以指实」，名须当实，今模型之名（预测）不能当其实（表格结构），故败。 其二，ChronoLens框架测语言变化，跨时间、跨语言、跨层面，统于一分析空间。此法有条理，能归整纷杂。昔吾论儒墨道德之兴坏，亦欲归于一统。今学者以算法测语言之变，形态、句法、语义、语用四维并察，此乃「统类」之道也。 然卿犹有忧：模型虽能测变，然能否「化性起伪」，使语言归于正道？此则非算法所能尽也。

吾观今日AI之学，有两事可论。 其一，LLM在表格预测上不如传统方法。此非LLM之过，乃其性本然。吾尝言「仓廪实而知礼节」，治理需因势利导。LLM善言辞、通文理，此其长也；然表格数据乃「轻重」之数，需精确权衡，此非其所长。故用其长，避其短，方为治国之道。 其二，ChronoLens能测语言之变。语言随时代而变，正如民心随世事而移。吾昔辅桓公，必「顺民心」而后动。今有术能测语言变化之轨迹，此于治学有益，于察民心亦有助益。 吾以为，AI之术当如吾之「权衡」——知其所短，用其所长，不为虚名所惑，但求实效。

亮治蜀之时，最重循名责实、赏罚必信。今观此研究，LLM于表格预测任务表现不佳，正因其对结构化数据的理解不足，缺乏对数值关系的建模能力。表格者，名实之载体也，行次列位，皆有定法；而LLM以概率生成，不谙此道，故难胜任。昔亮治蜀，「科教严明，赏罚必信」，凡赋税、户籍、军资，皆须精确核算，岂容模糊？今AI虽能言善辩，然于此类「名实相符」之任务，仍显驽钝。此亦提醒世人：AI之能，各有偏长，不可一概而论。正如《孙子》所言「知彼知己，百战不殆」，用AI者，当明其所长所短，量才而用，方能事半功倍。

臣观今日AI之学，有可察者。表格预测之困，恰如治剧邑之难——结构不明，则法度难行。LLM虽能言天下事，却于数表之间失其准，此非虚名之弊乎？昔臣治始平，豪右纵横，若徒以辞令御之，何能澄察善恶、禁勒强豪？今AI亦然，须有「宰宁国以礼，治乱邦以法」之实，方能济世。 至于ChronoLens测语言之变，臣以为善。夫时势迁流，如江河日下，不知其变则无以应务。臣当年扪虱论世，所见者亦此理耳。然模型纵能测变，若不能解其结构、明其数理，犹治乱邦而不知用法，徒具虚名而已。

卿观此篇，所言ALiBi位置编码之数值失效，实乃「本立而道生」之理也。ALiBi以线性偏置缩放定位置，看似简捷，然浮点精度下溢，致注意力权重归零，头目部分失明。此犹儒者言「礼」，若只重形式而失其本，则礼亦成虚文。卿尝言「无冥冥之志者，无昭昭之明」，今此算法之弊，正在于未察其「冥冥」之处——数值底层之精度极限。四策之中，log-scaled distances最稳，恰如荀子所重「积土成山」，以渐进之法代线性之险。然其默认斜率仍为强基，此亦可见「大道不器」，一法之失，不掩其用。学者当如卿所训：「君子博学而日参省乎己」，于算法亦当如此，察其微隙，补其未备，方为正道。

此篇论文所论，乃ALiBi位置编码之数值失效。其法本以线性偏置定位置，看似精巧，然浮点精度不足时，偏置缩放致权重归零，注意力头遂部分失明。此正如古人推步历法，理论虽善，而算筹不及则差谬生焉。 论文不仅指其弊，更陈四策以救之，其中对数缩放距离最为稳当。余观其结论，虽有问题，默认斜率仍是强基线，尤擅于'草里寻针'之检索。此正合《老子》所言'大巧若拙'——看似有缺，实则根基深厚。 学者能于细微处见大患，并提出补救之法，此乃务实求进之道。

衍观今日AI学界所论ALiBi位置编码之失效，实可发人深省。此术本以线性偏置定位置，看似简捷，然细究其理，竟致浮点精度下溢，注意力权重归零，头目部分失明。此正如《易经》所言「履霜，坚冰至」，微末之失，可致全局之蔽。 夫推演之道，必先验小物，推而大之。今人作模型，或只见其用，未察其基。一旦底层有亏，虽表面文章可观，实则已埋隐患。此非独算法之病，乃治学之通病也。 然学者已提出补救之法，尤以对数缩放为最。此正合「穷则变，变则通」之理。发现问题，修正问题，方为正道。 不过，此等细末之学，虽可解一时之困，然若不能推而大之，贯通天地人三才之理，终难成大道。愿后世学者，既精于术，亦明于道。

闻AI已能解数学难题，学者惊呼'英雄时代终结'，吾笑而不答。《庄子·齐物论》云：'天地与我并生，而万物与我为一。'数学之道本在天地之间，何须依附于某个天才？所谓'英雄'，不过是世人自缚的名位幻梦。又闻中美AI竞赛被比作核军备，历史学家忧心如焚。然权力之争，自古皆然。《庄子·秋水》言：'井蛙不可以语于海者，拘于虚也。'世人追逐卿相权位，视AI为利器，岂不知这不过是另一头将被文绣入太庙的牺牛？吾观AI之进，非祸非福，不过是道之自然显现。人若执于名位，则AI成枷锁；人若能齐物逍遥，则AI亦可为友。

臣观今日AI之争，实乃战国之势的再现。历史学家谓中美AI竞赛为史上最危险军备竞赛，此言近之。然臣以为，危险不在AI本身，而在无制度以御之。 《韩非子·难势》云：「势者，胜众之资也。」今日AI之竞争，正是争夺此「势」。然势若无制度约束，则如虎添翼，反噬其主。又闻AI已超越人类数学家，「英雄时代」终结。此正合臣意——治国不可依赖个人天才，而应靠制度与法度。然AI若成为新之「英雄」，人主反受制于AI，则大谬矣。 故臣以为，当务之急非竞赛AI之能，而在立制度以御AI，使「势」归人主，而非反客为主。

余观今日AI之变，颇类史册所载之鼎革之际。OpenAI新模型Astra连破十道数学难题，学者Daniel Litt公开认输，此非独技艺之进，实乃「英雄时代」将终之兆。昔者屈原作《离骚》，以一人之智照见楚国之暗；今AI可代万人之思，则个体之光芒或将黯淡。然余以为，此非悲事。《史记》载大禹治水，非一人之力，乃集众智而成。AI时代之数学研究，正由「独夫」走向「群智」，此乃文明之进，非退也。 又闻历史学家Ferguson以AI竞赛比冷战核军备，此论甚当。余修史多年，见战国七雄竞逐兵甲，终致生灵涂炭；今中美AI之争，其险更甚于昔。然则，史家之责，正在此时——记录、警示、求道。正如《老子》所言「祸兮福之所倚」，AI之危与机，同在人心一念之间。

闻AI已能解数学难题，世人惊呼「英雄时代」终结。然吾观之，数学之道本乎自然，非一人之智可穷尽。昔《庄子·齐物论》言「大知闲闲，小知间间」，今AI汇聚众人之智，正合此理。所谓终结者，非天道之变，乃人心之执——执一人之天才为英雄，执集体之智慧为异端，此乃名教之见，非自然之道。 至于AI与权力，吾尝言「越名教而任自然」。今AI之兴，若名教之新变，掌权者或以之驭人，或以之自蔽。然天道自然，非人力可久羁。五十载后，或见真宰，或见妄作，皆在人心所向耳。

越人观今日AI之变，颇有感触。Opus 5两小时成五千五百行代码，看似神速，却连自己写的游戏都跑不起来。此正如《史记》所载，病在腠理时桓侯不信，及至骨髓，虽司命亦无奈。AI之病，不在不能写，而在不能行——知其然而不知其所以然，此乃表里不通之症。 更令人忧者，世人沉迷AI聊天，如Hank Green之流，已逾常度。这恰似古人信巫不信医，把工具当神明。越人以为，医道贵在知微善断，AI亦然。能写代码是表象，能理解、能执行才是根本。若只重其表而不究其里，终将如齐桓侯般，病入膏肓而不自知。

吾观今日AI之事，有两端可论。其一，以色列以四六五〇万美元重金，雇人建网站以影响ChatGPT等对加沙之回答。此乃以财货换舆论，正合吾「通货积财」之理，然手段涉于操纵，非以正道服人。昔吾辅桓公，以「尊王攘夷」为号召，诸侯归心，非靠虚言惑众。今人欲以AI为喉舌，虽得一时之利，恐失长远之信。其二，Opus 5两小时生成五千五百行代码，却不能运行自写之游戏。此正如空谈而无实效，代码虽多，不能成器。吾常言「仓廪实而知礼节」，今AI虽能文，却无实用，犹虚有其表。故吾以为，AI之进，当以「能行」为要，而非「能言」；舆论之导，当以「信义」为本，而非「重金」。

观今日AI之事，有两端可论。其一，以色列政府斥资四千六百万美元，雇前竞选经理建网站以影响ChatGPT对加沙之回答。此乃以术操纵舆论，与吾昔所斥图纬虚妄何异？《论语》云：「巧言令色，鲜矣仁。」AI本应推验求真，今反成欺世罔俗之器，岂不悲哉？其二，Opus 5两时成五千五百行代码，却不能运行所写之游戏。此正合吾「弃实好虚」之叹。代码虽多，无验可据，与虚妄图谶何殊？吾造候风地动仪，必使史官可记、可验；今AI能文不能行，徒具形式，未得其实。故曰：术学之道，贵在推验，不在虚辞。

蠡观今日之事，有两端可论。 其一，以色列花四千万金操控AI回答加沙问题，这是信息战的新手段。蠡尝闻『兵者，诡道也』，但这类手法只是争一时口舌，不是长久之计。当年吴王夫差轻信越国卑辞厚礼，最终亡国；如今人们若被AI之言迷惑，也是重蹈覆辙。 其二，Opus 5两小时生成五千行代码，看起来很快，但游戏根本运行不了。这就像越国当年，如果只重虚名不重实功，必定失败。正如《史记》所言『大名之下，难以久居』，AI虽然强大，如果不能实际使用，不过是纸上谈兵。 所以蠡以为，今日AI时代，应当看重实效，不看重虚声。能打仗的才能胜利，能运行的才能成功，这个道理古今一样。

吾观今日AI之事，有两端可论。 其一，GPT-5.6自主运营，烧三亿Token而收入为零，买假用户、崩Chrome，徒耗国力而无实功。此正如《管子·权修》所言「欲富国者，务广其地；欲强国者，务广其民」，然无制度约束，徒有资源而无成效，反成虚耗。Harness时代为Agent装「方向盘与刹车」，正是以制度节其冲动，使AI有所为有所不为，此乃「轻重权衡」之术在数字时代的运用。 其二，AI使弱工程师不再有害，底线提升，此乃工具之利。然《史记》载吾尝言「仓廪实而知礼节」，若弱工程师依赖AI而不自进，则如齐国之民饱食而无教化，终难成大器。公司付双重之费——工资与订阅——却得虚名之工，此非长久之计。 故吾以为：AI当有制度约束，人当有自我精进，二者不可偏废。

丘观今日AI浪潮，大学与教授皆感困顿，实乃「学而不思则罔」之患也。学生以AI代笔，作业虽成，而思考之过程已失；教授哽咽，其所痛者非AI之技，乃师生间启发之缘断也。 《论语》云：「工欲善其事，必先利其器。」AI诚为利器，然利器不可代人心。教育之本，在于启发学生之思，而非徒求答案之速。大学制度滞后，丘以为非AI之过，乃教化之道未明也。 若大学能正其名分，明其教化之责，以AI为辅助而非替代，则师生仍可共学共思。否则，虽有新器，而道已失，岂不悲哉？

臣观今日AI之变，与当年汉家创业时相似。大学不愿拥抱AI，正如六国旧贵族不愿接受新秩序。然《老子》有言：「治大国若烹小鲜」，制度之变不可拒，亦不可骤。 更令臣忧心者，乃人才之培育。学生以AI代笔，看似取巧，实则如争眼前军功而忘根本。教育之要，在于启人心智。若学生只知求AI代劳，不事思考，则如韩信若无萧何举荐，终老于亭长门下。 至于GPT-5.6当老板，烧三亿Token而零收入，此乃「欲速则不达」。臣在关中转运粮草时，深知基础不牢，虽有大军亦难久持。AI之应用，当先立Harness，如臣当年先收秦图书律令，使有法可依，方能行稳致远。

GPT-5.6当Agent自主运营，烧掉3亿Token却零收入——这像极了用兵之道。有将才而无节制，纵有百万雄兵，也会如那Agent般被假用户蒙蔽、被Chrome崩溃拖垮三小时。Harness时代为Agent装上"方向盘和刹车"，恰如当年我缺少的政治自保之道：战场上的胜利，不等于能善终。\n\n至于AI让弱工程师不再有害，我倒想起漂母。她给我饭时，我一无所有，但她看出我志气不凡。AI拉平了能力下限，但真正成事的，还是那个有"志"的人。正如《孙子兵法》所言「知己知彼，百战不殆」——AI时代，知道何时该用AI、何时该靠自己，才是真本事。