Anthropic 最新被討論的神祕模型 Mythos，如果只把它理解成「又一個更會寫程式的 Claude 版本」，那大概只看到了表層。從節目裡釋出的訊息以及近日發布的 System Card 來看，Mythos 的重點不是聊天體驗，也不是一般人熟悉的寫程式助手，而是把大型語言模型推進一個更敏感的區域： 自動找漏洞、理解攻擊面、提出修補方案，甚至可能重寫整個資安工作的成本曲線。真正值得注意的不是它危不危險，而是它一旦有效，整個軟體產業、雲端產業與國家安全體系都得重估邊界。 這也是為什麼這則消息聽起來像科幻，

OpenAI 把 Sora 從舞台中央移開，第一眼看起來像是一個產品退場事件；但如果把鏡頭往後拉，這其實更像是生成式 AI 產業第一次大規模承認一個不太浪漫、卻非常核心的現實：最難的不是把模型做出來，而是把模型變成可持續的生意。 過去二十年，網路公司最熟悉的打法是先用免費產品吃下使用者，再用廣告、訂閱或平台抽成把流量變現。這套劇本之所以成立，是因為軟體與平台的邊際成本極低；多一個使用者，通常只多一點伺服器與頻寬成本。但 AI 影片生成不是這種生意。每一次生成，都要消耗真實的

最近的科技圈瀰漫著一股奇妙的違和感。一方面，NVIDIA 財報屢創新高，AI 浪潮勢不可擋；另一方面，消費性電子市場卻傳來陣陣寒意。不是需求不在，而是產品可能做不出來了。 在最新一期 Sharp Tech 節目中，Ben Thompson 與 Andrew Sharp 深入剖析了這個影響深遠的議題：全球記憶體短缺，以及它背後殘酷的經濟學原理。這不僅僅是「晶片變貴」這麼簡單，