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今日，云启种子轮领投项目「魔形智能」宣布完成数亿元人民币 Pre-A 轮融资。自成立以来，魔形智能围绕“Token 超级工厂”持续构建技术与交付能力，专注于为全球 AGI 产业提供高性能、高质量、高附加值的 Token 产品。
OpenAI 刚刚发了一份 13 页的政策文件，探讨 AGI 时代的产业政策应该如何设立，这份文件有几个值得注意的地方：
奥特曼又又又又口出狂言了。在印度 Express Adda 的论坛上，Sam Altman 聊了很多 AI 话题，从 AGI 到中美 AI 竞争，再到数据中心用水问题。但最火的那段，是他回应 AI 能耗批评时说的：「人们总谈训练 AI 模型需要多少能源……但训练人类也需要大量能源，得花 20 年时间，消耗那么多食物，才能变聪明。」
在 AI 编程领域，大家似乎正处于一个认知错觉的顶点：随着 Coding Agents 独立完成任务的难度和范围逐渐增加，Coding 领域的 AGI 似乎就可以实现？
2026 年将是 OpenAI 的生死赛点。面对预计 170 亿美元的惊人现金黑洞和谷歌 Gemini 的凶猛反扑，奥特曼被迫启动「红色代码」。一边是史无前例的千亿融资计划，一边是推理成本倒挂的财务危机，这究竟是通往 AGI 的必经之路，还是硅谷最大的泡沫破裂前夜？
我们不会和 Meta 竞价，即便待遇远低于对方，核心人才仍愿意留在 OpenAI，只因大家坚信这里的发展潜力和 AGI 愿景。
本周四消息，于两年前创立亚马逊 AGI 团队的高级副总裁兼首席科学家 Rohit Prasad 已官宣离职。
AGI 会不会到来？
2025 年 12 月的第二周，一则颇为吸睛的消息从东京传出：一家名为 Integral AI 的初创公司宣布，他们已经成功测试出“世界上第一个具备 AGI 能力的模型”。AGI，即 Artificial General Intelligence（通用人工智能），向来被视为 AI 领域的终极圣杯。
深圳的冬天依然晴朗无云。站在 2025 IDEA 大会的会场，我今年最大的感受是大会现场有关「AGI 焦虑」变少了，对 AI 落地的「颗粒度」变细了。与去年相比，人们不再讨论 AGI 到底什么时候到来，不再充斥着对参数规模的盲目崇拜，而是更关注如何让 AI 带来更多的价值。