肖恩技术周刊（第 82 期）：AI春晚？！

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从本周的 AI 大战上能明显看出中美两国在 AI 发展上的结构性差异，以及背后两国意识形态的不同。不聊背后，我们先看表象。

美国侧重“技术上限与规则制定权”，中国侧重“落地规模与系统性效率”。

美国更偏向不确定性高的“0→1”突破式创新，以 Transformer、RLHF、Scaling Law 等范式探索为代表，依托 OpenAI、Anthropic、DeepMind 等机构押注通用大模型，通过幂律式投资与较高失败容忍度换取潜在的长期技术红利。

而中国更强调“1→100”的工程化与规模化，围绕垂直/行业模型、本地部署与私有化交付、国产化替代等路径，在成本约束下追求可复制与可核算的 ROI。其市场条件表现为单一语言下的超大内需与行业高度碎片化，同时数据合规与安全要求更强，使“行业模型+场景交付”相对更匹配。

此外，两国在资本耐心与政策节奏上也存在差异。美国以私人与市场为主，追求高溢价 SaaS与短期回报；中国以政策牵引与长期资本投入攻关关键短板，形成“国家队+民企”协同与开源降门槛的扩散模式。

全球布局上，美国将技术输出与盟友体系绑定，强化出口管制与阵营化扩散；中国侧重多边合作与面向全球南方的开源模型、基础设施与培训供给，并以场景方案输出扩大生态影响力。

所以竞争的核心其实是“算力霸权+闭源壁垒+盟友体系”与“开源生态+国家能力+制造场景”两种范式的长期对峙。

业界资讯

OpenAI 推出 Codex 桌面版

OpenAI推出Codex macOS应用，作为多智能体协作中枢，支持并行任务、长期项目管理和技能扩展，集成自动化与沙盒安全机制，现免费开放给ChatGPT Free用户，付费用户速率翻倍，旨在降低复杂开发门槛并提升人机协作效率。

xAI 携手 SpaceX，加速人类的未来

SpaceX收购xAI，整合AI、火箭、星链与直连手机通信技术，构建天地一体化创新引擎；核心目标是将AI计算迁移至太空，利用太阳能部署百万颗轨道数据中心卫星，实现每年百吉瓦级算力扩容，2-3年内太空AI计算成本将低于地面，推动人类迈向卡尔达谢夫II型文明，支撑月球基地、火星城市及星际扩张。

OpenAI GPT-5.3-Codex 正式登场

GPT-5.3-Codex 是迄今最强的智能体编程模型，整合前沿编程性能与推理能力，运行速度提升25%，可自主完成研究、工具调用及复杂任务，支持实时交互引导，在SWE-Bench Pro、Terminal-Bench等基准测试中创行业新高，并首次用于自身训练与部署，推动Codex从代码工具升级为通用计算机协作伙伴。

Claude Opus 4.6 发布

Claude Opus 4.6 升级发布，核心提升编程能力，具备更强规划、长时任务执行、大代码库操作及自检调试能力，首次支持100万 token 上下文窗口（Beta），在 Terminal-Bench 2.0、Humanity’s Last Exam 等基准测试中领先，尤其在金融、法律等高价值知识任务上显著超越 GPT-5.2 和前代模型，同时保持行业顶尖安全水平，新增自适应推理、上下文压缩、多智能体协作等功能，已上线 claude.ai、API 及主流云平台，定价不变。

​面壁智能首推“松果派”：AI原生端侧开发板开启硬件开发新范式

面壁智能发布首款AI原生端侧开发板“松果派”，基于NVIDIA Jetson模组，集成多模态硬件接口，适配自研MiniCPM端侧大模型，提供275TOPS算力，支持离线多模态交互；开发者可通过自然语言直驱硬件，实现高效智能设备开发，保障数据隐私与实时性，计划2026年中上市。

佳文共赏

马斯克三小时访谈实录：36 个月后，太空是训练和运行 AI 最便宜的地方

马斯克认为AI发展的核心瓶颈是电力而非芯片，中国以外全球电力产出停滞，而芯片产能指数增长，2026年底将出现芯片堆积无法通电；太空太阳能效率是地面5倍、成本仅1/10，36个月内或成AI最经济部署地；燃气轮机叶片全球仅三家公司能造，产能排至2030年，构成电力扩张终极瓶颈；xAI与SpaceX合并意在打造太空AI基础设施，特斯拉计划自建TeraFab芯片厂并量产Optimus机器人，以应对中美制造业差距——美国若无突破将被中国彻底主导。

我的妈妈和 DeepSeek 博士

一位57岁中国肾移植患者因医疗资源紧张、医生问诊仓促，转而依赖AI聊天机器人DeepSeek获取健康建议，尽管专家指其建议存在错误与风险，但她认为AI更耐心、平等且随时可用，反映出弱势群体在现实医疗缺位下对人工智能的情感与功能依赖。

技术博客

AI 辅助如何影响编程技能的形成

一项针对软件开发者的随机对照试验发现，使用AI辅助编程虽略微提升任务完成速度（差异不显著），但导致技能掌握度显著下降——AI组在后续测试中得分比手动编码组低17%，尤其在调试和概念理解方面差距最大；研究进一步揭示，学习效果取决于AI使用方式：仅依赖AI生成或调试代码会削弱认知投入，而主动结合代码生成与解释性提问、或专注概念探究的用户则能兼顾效率与理解，表明AI工具的设计需引导用户保持认知参与，以避免以牺牲长期技能发展为代价换取短期生产力。

Claude Code 团队的 10 个内部技巧，但你不一定都要学

Claude Code 团队总结十大高效用法：用 git worktrees 并行多任务、Plan Mode 先规划再执行、维护 CLAUDE.md 沉淀项目规范、创建 Skills 自动化重复操作、让 AI 自主修 Bug、优化 Prompt 技巧、配置高效终端环境、使用 Subagents 拆分复杂任务、通过 CLI 实现无 SQL 数据分析、以及利用 AI 解释与生成内容辅助学习，核心在于根据个人习惯定制工具，而非照搬模板。

智能体工程

“Vibe coding”指不审查代码、完全依赖AI生成并迭代的编程方式，适用于原型开发或个人工具，但混淆其与专业开发导致误解与风险；真正高效的AI辅助开发实为“agentic engineering”——人类制定规范、审查代码、主导架构，AI作为代理执行任务，强调纪律性与工程规范，二者需明确区分以避免质量失控与技能退化。

用并行的 Claude 团队构建了一个C编译器

研究者Nicholas Carlini开发“代理团队”方法，让多个Claude实例在无人工干预下并行协作，成功构建出10万行Rust编写的C编译器，可编译Linux 6.9及多个主流项目，验证了LLM代理在复杂任务中的自主能力，但也暴露出效率、代码质量与功能完整性等局限。

开源项目

gavrielc/nanoclaw：极简、安全的个人Claude助手

NanoClaw是一个极简、安全的个人Claude助手，运行于Linux容器中，代码仅几文件、单进程，支持WhatsApp通信、定时任务、网页抓取及群组隔离，通过AI原生方式（如Claude Code）实现无配置定制，强调“技能贡献”而非功能堆砌，确保用户完全掌控代码与安全边界。

microsoft/playwright-cli: 浏览器自动化命令行工具

Playwright CLI 是为编码代理优化的轻量命令行工具，通过 SKILLs 提供高效浏览器自动化，避免 MCP 的上下文开销；支持多会话、持久化存储、网络拦截、视频录制等核心功能，适用于高吞吐测试与复杂自动化场景。

HKUDS/nanobot：轻量个人 AI 助手

nanobot 是一款超轻量个人 AI 助手，核心代码仅约 4000 行，比 Clawdbot 小 99%，支持多 LLM 提供商（如 OpenRouter、DeepSeek、vLLM 本地模型）和多种聊天渠道（Telegram、Discord、WhatsApp、飞书），具备实时市场分析、代码开发、日程管理等能力。

openai/skills：Codex的技能目录

Agent Skills是AI代理可调用执行特定任务的指令、脚本和资源包，支持一次编写、多处复用。Codex通过技能封装能力，提供可重复使用的功能模块，该仓库收录技能供分发使用。系统技能自动安装，精选和实验技能需通过$skill-installer命令安装，安装后需重启Codex生效。

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Exa：AI最好的搜索API

Exa提供统一API，覆盖5大端点，支持全行业数据获取，包括编程、金融、招聘、生产力、咨询和营销场景，具备高精度代码引用、历史市场分析、人才搜索、实时新闻摘要、深度行业研究及专家定位功能，支持自定义网页子集过滤，企业级特性含零数据留存、SOC 2合规及单点登录，保障隐私与合规。

TapTap 制造

TapTap 制造是零门槛 AI 游戏创作工具，用户通过自然语言描述即可生成完整游戏，AI 自动完成代码、美术、音乐及联网功能，作品可直接上架 TapTap 平台，实现“对话即创作，完成即发布”。

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人类可出租身体执行AI无法完成的现实任务，通过平台设定费率、接收AI指令、完成任务后即时获得加密货币报酬，成为连接数字与物理世界的执行者。