OpenAI 亲自下场讲 Prompt Caching:真正省钱的不是模型,而是你怎么用它
很多团队以为降本增效只能靠换模型、压 token,但 OpenAI 在这场 Build Hour 里直接点破:真正拉开差距的,是你有没有把“重复计算”这件事想清楚。Prompt Caching,不只是一个性能优化,而是一种新的上下文工程思维。
很多团队以为降本增效只能靠换模型、压 token,但 OpenAI 在这场 Build Hour 里直接点破:真正拉开差距的,是你有没有把“重复计算”这件事想清楚。Prompt Caching,不只是一个性能优化,而是一种新的上下文工程思维。
当所有人都在谈 AGI、AI Agent 和代码自动化时,TBPN 却泼了一盆冷水:AI 之所以“还没炸”,不是能力不行,而是最基础的产品体验没做好。这支视频点破了几个被忽视、却足以引爆下一轮用户增长的关键细节。
如果你还把AI竞赛理解成“中美谁更强”,那已经落后了。一次模型发布蒸发了英伟达6000亿美元市值,中国模型不再只是“便宜替代”,而芯片、数据中心甚至太空,都成了新战场。这篇文章讲清楚:2026年的AI竞赛,为什么与你每天用的产品直接相关。
Rivian创始人RJ Scaringe抛出一个近乎挑衅的判断:2030年,不会自动驾驶的车将“不可想象”。这不是营销口号,而是一场围绕Transformer、AI推理成本和整车架构的深度重构。更重要的是,他解释了为什么真正的竞争不在传感器,而在‘大脑’。
在这场长达一小时的深度访谈里,Doug O'Laughlin 抛出了一个足以点燃行业的判断:微软,可能已经不在 AI 竞赛的主赛道上了。更刺痛的是,他给出的理由不是模型不行,而是方向错了。从 Claude Code 到 Agent Swarms,从 GPU 泡沫到 Copilot 困局,这是一篇会让从业者反复点头、又隐隐不安的文章。
几乎同一时间,两家顶级实验室把最新前沿模型推上台面。不是发布会的喧闹,而是模型能力本身在“贴脸对打”:推理强度可控、Agent 团队、长上下文、代码一次就跑通——这次竞争,开始变得不体面也不留情。
当所有人都在为电力、数据中心和芯片发愁时,马斯克抛出一个反直觉判断:36个月内,部署AI最便宜的地方将是太空。这不是科幻,而是一套从物理极限、能源约束到AI推理形态的完整逻辑。听完这场超长对话,你会重新理解AI的终局战场。
GPT‑5.2 开始解数学难题,但真正震撼科学界的不是模型本身,而是 OpenAI 做了一件更“脏活累活”的事:把 AI 直接嵌进科学家的日常工作流。Prism 的出现,可能比一次模型升级更接近“科学加速器”的本质。
OpenAI 首次 Town Hall 没有发布新模型,却信息量爆炸:Sam Altman 当众承认 GPT-5 写作“搞砸了”,明确招聘将放缓,同时抛出一个更激进的判断——两年内,更高水平的智能会以 100 倍更低成本到来。这场看似平淡的 Q&A,其实暴露了 OpenAI 的真实焦虑与路线选择。
如果你以为AGI只差算力和数据,那这期播客会让你清醒。前OpenAI研究副总裁Jerry Twerk首次系统谈及离职原因、他眼中真实的AGI时间表,以及一个让很多从业者不安的判断:强化学习和Scaling Laws,正在逼近天花板。