晚上十点了，瑞恩还坐在办公室里。
透过透明玻璃墙望出去，外面的办公区同样灯火通明：研究员、程序员、产品经理和市场团队成员都坐在各自工位上加班。
平常这个点，大家早已下班；今天却不一样。
今天上午，Nexus AI刚办完一场本该写进公司历史的发布会。
过去大半年秘密训练的金星模型正式发布：榜单登顶，Atlas智能体的工程能力实现飞跃，同时还公布了严格的访问限制。
这本该成为媒体这一周的头条。
然而仅仅两个小时后，OpenAI就发布了GPT-V和GPT-V Omni。
Nexus AI的金星模型发布会转眼成了笑话。
这样的打击来得太突然，每个员工都像被人狠狠抽了一耳光。没人愿意走，可也没人真能静下心工作。所有人都憋着一股劲，想把今天丢掉的脸面找回来。
瑞恩收回目光，抬手揉了揉太阳穴，整个人往椅背上靠了靠。
随即他又强打精神，直起身，在电脑上打开一个新网页。那是第三方大模型能力测评的聚合网站。
他也说不清为什么还想再看一次。
金星发布后，他已经看过好几次。有那么短暂的两小时，金星排在榜首；之后便一直是第二名，第一名则是那个刺眼的名字——GPT-V。
还是第二名……
瑞恩又扫了一眼榜单，忽然察觉不对。
金星不是第二名。
第二名是GPT-V。
那第一名是谁？
瑞恩盯住那个陌生的名字：TangYuan-0.9。
接着，他的目光往下移，落到榜单稍下方的另一个名字：KunYuan-1.0。
看到这一幕，瑞恩只觉得荒谬可笑。
不是，这些中国公司在搞什么鬼？
搞这种过拟合刷榜，有意思吗？
瑞恩太清楚这套路了：榜单评测集是公开的，只要把训练数据和评测题混在一起，分数自然就上去了——这叫数据污染。
行业里人人都知道，却没人敢干——干了就等于把信誉扔进垃圾桶。Nexus AI做了这么多代模型，老老实实把真实能力冲到第一，为什么？因为一家新公司就算靠微调刷到榜首也没有意义，没人会信。就好比你是世界首富，哪怕买的是地摊上的假货奢侈品，别人也会当真；可你要只是个领着微薄薪水的上班族，哪怕花一年工资买一个真的路易斯威登，别人也只会觉得是假的。
在这个行业，名声有时比成绩更重要。
眼前的例子就实打实：上一个在榜单上作假的是中国公司月初发布的KunYuan；后来实测一出，虚高的分数当场穿帮。
瑞恩皱着眉头看屏幕：这又是哪家愣头青创业公司，连这规矩都不懂吗？
随即他转念一想，这未必是坏事。如今霸着榜首的是OpenAI的GPT-V，这种事就让山姆头疼去吧。
OpenAI刚把Nexus AI从第一的位置上踢下来，舆论热度还没坐稳，几个小时后，又被一个不知从哪儿冒出来的模型压了下去。
这实在好笑。
瑞恩正要关掉页面，办公室的门被敲响了。
“进来。”
约翰推门进来，脸色比下午看到OpenAI发布会时还难看。
瑞恩看他一眼，问：“怎么了？”
约翰没立刻回答，走到瑞恩身后：“看看我刚发给你的链接。”
瑞恩打开Slack，约翰确实刚发来一个链接；点开，是个视频。
视频画面很简陋，就是一间普通会议室：一个中国男人坐在长桌后，身边还坐着一男一女。
这个中国男人他见过——源码科技的CEO，Louis Han。
屏幕下方有英文字幕。
瑞恩扫了一眼标题。
【TangYuan-0.9 Launch Event】
汤圆发布会。
瑞恩心里一动：这个突然冒出来的TangYuan，和御风有关？他问：“这是什么发布会？”
御风如今是他的心头大患，任何相关消息都值得格外关注。Nexus AI工程团队已在格林威治时间4月1日0点实施新的用户鉴权方案；按计划，御风现在本该已经瘫痪。
“你自己看吧。”约翰示意他按下播放键。
两人一坐一站、一前一后地看起视频。
很快瑞恩就看出来：这是源码科技针对Nexus AI断供事件的一场危机公关，汤圆模型则是他们搬出来救场的关键。
问题在于，这个模型真有这么强，还是源码科技临时想出的应急之策——先公布一个假的高分模型稳住用户，之后再想办法。
若汤圆是别家发布的，瑞恩百分之百会认为是假的。
可一看见韩路一，他又不敢确认了。毕竟这个神奇的中国CEO已经干出太多不可思议的成就。
可是，这个韩路一真能训练出这个级别的模型？在这么短的时间里？
瑞恩轻轻摇头，希望这不是真的。
因为若这是真的，远比输给OpenAI还可怕。
“你验证过了吗？”瑞恩转头看向约翰。
“还没有。”约翰回答，“我也是刚看到，第一时间就发给你了。”
瑞恩没有犹豫，立刻关掉浏览器，打开自己电脑上的御风。
看发布会、看测评，都不如亲手试一下来得确定。
事实上，为评估Atlas和御风的差距，他本人就是御风的重度用户；他自信，一旦能力退化，自己能第一时间判断出来。
瑞恩照旧拿出专用测试项目，输入一个很复杂的改动需求。
御风开始拆解需求，等待时间明显变长；但瑞恩不确定，变长是因为模型处理能力，还是网络延迟——毕竟若新模型部署在中国，通信本身就会造成高延迟。
很快，御风有了回应，开始工作。
工作很快完成，一段针对刚才改动的总结出现在屏幕上。
瑞恩盯着屏幕，手指停在键盘上。
他原本还准备输入第二个测试任务，可过了很久都没有动。
第一个测试任务的结果，已经足够说明问题。
能力没有退化，甚至更好，而且好得很明显。
这一刻，瑞恩终于意识到：他的敌人不只是同在加州的谷歌和OpenAI；远在大洋彼岸，还有一个更可怕的敌人——而那个敌人曾离他那么近。
他开始怀疑，自己刚公布的用户限制政策是否是个正确的决定。
“他们真的做出来了。”约翰在旁边轻声说。
曾经，御风发布那晚，他们讨论时唯一能带来安慰的一句话是：“他们没有模型。”
现在，他们有了。
更讽刺的是，从训练所需时间倒推，在瑞恩和约翰安慰自己的那个晚上，这个叫TangYuan的模型训练已接近尾声，而他们当时一无所知。
……
同一时间，旧金山市区，OpenAI办公室。
发布会结束后，员工们回到办公室办了一场小型庆功会。山姆得知Nexus AI的发布会计划后，特意把自家发布会定在对方发布会的两小时之后。
这样的安排果然形成强烈对比：OpenAI刚发布的两款新模型，对Nexus AI的挑战者地位造成毁灭性打击。
员工们都很兴奋，这代表他们仍是AI这条路上走得最快、最远的公司。
庆功会接近尾声，员工陆续离开；不少人走前会过来和山姆打招呼，说声恭喜。
山姆坐在角落的座位上，旁边是落地窗；望出去，能看到海上的海湾大桥。
夜色已深，海湾大桥亮起冷白色的灯光。
他对面坐着马库斯——他在Y Combinator时就认识的老朋友，也是OpenAI最早的机构投资人之一。
桌上两杯鸡尾酒已经快空了。
马库斯刷着手机，忽然手指停住，安静地读了一会儿，随后把手机转过来给山姆看。
那是X上有人发的一张第三方AI模型测评榜单截图。
榜单第一：TangYuan-0.9。
“你听说过这家公司吗？”马库斯问。
“源智科技。”山姆把手机推回去，“源码科技关联的模型公司，韩路一做的。”
马库斯挑了挑眉，没想到山姆这么快就报出名字。
“你在关注这个团队？”
“刚才他们开庆功会的时候，我已经研究了两个小时。”山姆从桌上拿起自己剩下的半杯鸡尾酒，“你知道御风在开发者社区的口碑怎么样吗？”
大家都在开庆功会，你却在研究远在中国的一家小公司？
马库斯惊讶地看着山姆，没有接话。
山姆等了一会儿，意识到马库斯没听见，便又问了一遍：“你知道御风在开发者社区的口碑怎么样吗？”
马库斯想了想，摇摇头。他最近已不太投小公司，连见创始人都少了，根本没机会接触开发者。
“我让团队做了个调研：编程智能体这条赛道，御风现在在美国的渗透率和Atlas不相上下，而他们完全没在美国做过任何宣发。”山姆看着马库斯，“你知道这意味着什么吗？”
作为资深投资人，马库斯当然知道。
宣发不足却用量相近，说明产品能力大幅领先，用户自发推荐带来的自然增长已经达到宣发的效果。
“所以，”马库斯问，“那个分数，你觉得是真的？”
“真的也好，假的也罢。”山姆笑了笑，“这其实不重要。今后大模型之间的竞争，不是靠比榜单排名。”
说完，山姆起身走到落地窗前，看着外面的夜景。
“我更担心的是他们的应用能力。”
马库斯也起身，走到山姆旁边。
“你觉得ChatGPT最大的护城河是什么？”山姆问。
“是模型能力？”
山姆摇头。
“是用户量？”
山姆又摇头，说出自己的答案：“是习惯。”
“几亿人每天打开ChatGPT，不只是因为它是最聪明的模型，还因为它是他们第一个学会用的AI。这个习惯一旦形成，就很难替换。”
他顿了顿，语气沉下来：“但御风不一样。它切入的是完全不同的赛道：我们瞄准普通用户，他们瞄准程序员。”
马库斯微微皱眉。
“开发者把项目放进去，上下文、版本记录、工作流配置全在里面。换一个工具，不只是换个聊天窗口，而是要把整个工作环境都换掉。”山姆转头看向马库斯，“这个迁移成本，比换掉ChatGPT高一个数量级。”
“所以你担心的是锁定效应。”马库斯说。
“不止。”山姆说，“这其实暴露了我们的一个问题：没有生产力工具，就没有强绑定。Codex的研发必须加快；至少先把对标御风、面向程序员的版本放出来，不然迟早会输给他们。”
“我会让团队一周内放出Codex预览版，应对御风的冲击。”
这些话，山姆只会对马库斯说；面对其他投资人、面对手下员工，他都没表现出这种危机感。
马库斯看着老朋友。山姆如今已是科技界最有权势、最有影响力的人之一，可面对挑战者的威胁，他从不掉以轻心。
“你觉得……他们有威胁？”马库斯问。此前的聊天里，山姆一直把Nexus AI视为最大威胁。
山姆沉默良久才开口。
“今天以前，我还没听说过这家公司。”他说，“但从今天开始，他们是比Nexus更大的威胁。”
马库斯也沉默片刻，缓缓举起手中的空杯；两人轻轻碰杯。
“为了OpenAI。”马库斯说。
“为了AGI。”山姆说。
……
圣克拉拉，英伟达总部。
英伟达CEO詹森·黄仍坐在办公室。这个时间，办公楼里的人已走得差不多；但秘书知道，只要有事，他可以工作到任何时候。
办公室里还坐着两个人。
一位是负责数据中心业务的副总裁菲利普，另一位是战略研究部门负责人特拉维斯。
特拉维斯把刚整理好的简报放到詹森面前的桌上。
“今天中国一家叫源智科技的初创公司发布了大模型。”特拉维斯说，“叫TangYuan，0.9版本。发布方式很低调，就是一场线上直播，没有专门发布会；但数据放出后，现在第三方榜单上排第一。”
詹森没去拿简报，只静静坐在椅子上。
TangYuan这个名字对欧美人没什么意义，但詹森知道那是什么——他小时候就爱吃，黑芝麻馅的、红豆馅的。
没想到有人拿小吃给模型命名，真有意思。
“他们的算力从哪儿来？”詹森问出最关心的问题。
榜单这种事不重要。今天在硅谷，英伟达的两家客户刚打了一架，打的正是榜单排名。
对英伟达来说，这种竞争是好事——只要他们用的都是英伟达的GPU。
模型越大、竞争越激烈，算力需求就越高。
不管最后谁赢，都需要更多GPU；这是英伟达最乐见的局面。
可一家从没听说过的中国公司突然发布大模型，能力还超过OpenAI和Nexus AI的模型，那背后肯定有巨大的训练集群。
那这个集群有多少卡？什么型号？在哪里？谁提供的？
最关键的是：有没有绕开英伟达的生态？
这才是詹森真正要知道的事。
菲利普接过这个问题。来之前，他已经做过功课。
“从我们掌握的信息看，他们采购的是中国另一家初创企业刚量产的GPU，规格比我们的H100还低，只买了五百张。”
詹森原本靠在椅背上，听到这话突然坐直身子，动作大得吓了两个下属一跳。
“不可能！”詹森脱口而出。
才五百张？训练SOTA大模型？这不符合他的认知。
“没人能用这个规模训练超大模型。”詹森肯定地说。
特拉维斯在旁边清了清嗓子。
“我这边还有些别的信息，是从特殊渠道收集到的。”他说，“这个源智科技，应该用的是鼎盛的算力。”
“鼎盛采购了多少？”詹森问。
菲利普打开电脑迅速查阅。鼎盛是中国市场最大的客户之一，各渠道汇总数据随时在更新。
“各渠道加起来，最少三万张A100、八万张A800和H800，至于H100——”
菲利普手头没有数据——H100在禁令上被严格禁止，所有流向鼎盛的H100都经过一些灰色渠道。
詹森知道他的顾虑，没有追问。知道大概数就够了。
如果用的是鼎盛的算力资源，那就说得通。
至少还在英伟达的生态体系里。詹森松了口气。
要知道，英伟达能有今天的高额利润和飙升股价，全源于一个共识——在GPU层面，英伟达靠积攒近二十年的CUDA体系，达成了事实上的垄断。
这份共识带来的是垄断溢价。
可一旦这份共识被打破，英伟达的故事就讲不通了。
这也是詹森非常反对算力封锁的原因。
你不让我卖给他们，他们可是会自己研发的啊！
到时候我可怎么办？
华盛顿那些白痴。
可惜，即便是个人财富排名世界前十的詹森·黄，也有不得不屈服的时候。
收回思绪，詹森让两个下属离开办公室。
两人离开后，詹森又在办公室里坐了一会儿。
他忽然想到一件事。
鼎盛一个月前也发布过大模型，在榜单上短暂待了一天就被锤了下去。
同样的算力，鼎盛做出坤元，源智做出汤圆，效果还比鼎盛更好。
这个团队技术实力很强，得好好盯着。
想到这儿，詹森拿起手机，又给菲利普发了条信息：“那家中国做模型的新公司，多花点力气关注他们的GPU采购，有什么异常随时汇报。”
随后他放下手机，闭上眼。
眼前忽然浮现出一碗汤圆，正飘在硅谷上方。
他睁开眼：再这么下去，真要被他们做出来了。