Cloud Code 的對手終於來了。 在八月十三號這一天，DeepSeek Harness 把契合 MIT 協議的所有的程式碼都進行了開放原始碼的處理。有一些媒體在玩了一整個夜晚才之後，就直接說他是在用這個“我的世界遊戲”的方式把 Cloud Code 給徹底解決掉。 這其中的緣故是什麼，為什麼會是我的世界呢？這是因為 DeepSeek Harness 擁有著一個最狠的設計被稱作為一切皆外掛，無論是模型、工具、介面以及審批策略，同時甚至於那個驅動 Agent 運轉的主循環本身，都可以把所有的部分都拆卸掉並且進行更換。 Cloud Code 的這些東西根本就輪不到你對其進行那怕一下的觸碰。模型是由 NLP 所決定的，能力也是由 NLP 所決定的，然而 DeepSeek Harness 呢，你想把這個套給誰家的模型都是可以的，OpenAI 的、Google的以及 NLP 的都可以隨意地進行更換。

8 月 9 日，清華開放原始碼軟體鏡像站發了一條通知：Anaconda、OpenWrt、Flutter、GitLab EE 四個鏡像，移除。理由只有八個字——記憶體資源嚴重受限。 我順手去翻了翻 TUNA 的磁碟狀態頁，看到那個數字時愣了一下：主盤 115.3 TB / 116.0 TB，佔用率 99.4%。116 TB 的硬碟，只剩 700 GB 空餘。這不是"快滿了"，這是已經頂到牆上了。 被砍的，恰恰是最重的 這次被移的四個鏡像，個個都是狠角色。Anaconda，Python 資料科學生態的命脈，conda 裝包全指望它——一個鏡像獨佔 23.77 TB，是全站最大的單個鏡像。OpenWrt，路由器玩家的作業系統，韌體和軟體源常年靠它。Flutter，移動開發框架，官方倉庫之前動不動就慢成幻燈片。GitLab EE，企業級程式碼託管，好在 git 倉庫本體這次還留著。

在Kimi K3等中國開源模型的猛烈攻勢之下，矽谷圍繞AI開源與閉源的路線之爭日趨白熱化。 近期，Meta也調整開源策略，發佈了專注於端側運行的開放權重模型Muse Glimmer，創始人祖克柏甚至發佈長文《未來屬於所有人》，公開批評OpenAI和Anthropic試圖打造單一中心化超強AI的做法。 Meta還呼籲放寬對開源訓練資料和模型蒸餾的政策限制，並宣佈設立10億美元基金投入資料中心所在社區，以緩解基礎設施建設壓力。 祖克柏在最新訪談中解釋了Meta重回開源路線的原因，以下是核心觀點：

輝達這次動作挺快的。黃仁勳上個月的月底剛剛表達了有關於要擁抱開放原始碼的想法，在這個月的時間裡就真的把這個模型給釋放了，並不是在嘴巴上面隨便說說而已。 這個模型所具備的最大的特性就是在於它足夠輕便。不需要進行伺服器的堆疊，也不需要用上雲端，你手頭所擁有的筆記型電腦只要插入一塊顯示卡就可以順利地進行運行。對於那些規模較小的團隊以及個人的開發者們來說，這也就意味著門檻直接降低了極大程度的一個幅度，在以前玩大模型的時候必須得要先算算錢包的厚度是否足夠，現如今你桌子上面擺放的那台電腦可能就已經足夠了。 它主要所瞄準的目標是智能體應用，說得直白一點的話就是指那些能夠在後台的區域自己進行幹活的程序。比如像是自動整理文件、定時抓取資訊、鑑於規則做出決策之類的場景。這一類任務並不需要模型表現得有多麼聰明，但是必須要保持穩定以及節省資源，輝達在這一次的行動中就是奔著這個方向進行的。 在技術的層面上所用的是蒸餾技術，也就是把自家的 NeMo 大模型的能力壓縮排到了小模型裡，就像是把一整瓶的酒精濃縮成為了一小管的精華。達到的效果比較接近，體積也發生了縮水，正好非常適宜那些算力表現得比較吃緊的場景。

DeepSeek又有大消息！ 今天，一條關於“DeepSeek Harness團隊微信公眾號近日已完成註冊”的消息突然刷屏。券商中國記者查閱後發現，該公眾號的確已經註冊，且頭像與DeepSeek官微頭像顏色不同，該號頭像為“黑色鯨魚”。 值得注意的是，網上號稱參與了內測的網友給出的評價是：內測2天之後，願意稱DeepSeek Harness為“宇宙最強”。不過，Fable之後的大模型即將發佈，OpenAI也準備了GPT-6。大模型的競爭仍處於“你追我趕”的狀態之中。 此外，DeepSeek最新發佈的V4-Flash模型登頂全球呼叫榜。資料顯示，7月27日—8月2日當周，DeepSeek-V4-Flash以7.22兆Token呼叫量登頂OpenRouter全球榜首。

據報導，輝達正全力研發至少達1兆參數的開源模型Nemotron 4，旨在降低對OpenAI等頭部客戶及雲巨頭的依賴。公司不僅通過回租服務器將雲服務算力承諾大幅增至280億美元，還組建了包括Mistral、Cursor等在內的「Nemotron聯盟」共建生態。輝達周二發佈300億參數、30億活躍參數的模型Nemotron 3.5 Lightning及開源模型路由庫NeMo Switchyard，分別主打高效智能體執行與多模型智能調度。戴爾宣佈擴大與輝達合作，將輝達官宣的這兩項技術納入Deskside Agentic AI，推動智能體向企業本地部署延伸。 輝達正在加速向開源AI模型的前沿競爭發起衝擊，試圖以此擴大GPU需求——儘管這一策略同時將其推入與自身客戶和投資對象正面競爭的微妙處境。 The Information本月11日周二報導稱，輝達目標是將Nemotron 4最大版本的性能打造至與全球頂尖開源模型比肩的水準。多名員工透露，該模型參數量預計至少達到一兆——約為其現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。輝達生成式AI副總裁Kari Briski在一封郵件中表示，"輝達投資Nemotron，是因為我們相信每家企業、每個國家都需要可及的前沿開源模型。" 輝達當前的晶片需求高度集中於OpenAI、微軟、SpaceX等少數前沿實驗室和雲服務商，而上述機構正日益佈局自研AI晶片。Nemotron 4的推進旨在將需求基礎拓展至更廣泛的企業用戶群體，從而降低輝達對頭部客戶的依賴。AI模型評測機構Arena的首席執行長Anastasios Angelopoulos表示，"無論那家公司做出優秀的開源模型，輝達都是贏家。"

開源模型需求持續升溫。 從13億美元到30億美元，Applied Compute只用了大約四個月。 據 The Information 8月10日 報導，Applied Compute正在洽談新一輪融資，擬按約30億美元估值進行融資，較公司今年4月宣佈的13億美元投後估值增長超過一倍。 矽谷投資人Elad Gil正在洽談領投，本輪融資規模預計達到數億美元。

Callahan梳理出AI浪潮下三大結構性轉變：智能體（矽基）流量超越人類（碳基）流量（機器人流量已佔全網53%）；光學元器件大幅跑贏記憶體晶片（8月以來領先逾20個百分點）；開源模型以不足閉源8%的成本實現更優性能，直接衝擊閉源商業模式。當前市場被定性為"回歸正常而非繁榮"。 在AI浪潮重塑科技類股格局的關鍵節點，高盛頂級TMT交易員Peter Callahan梳理出10大核心觀察與10張關鍵圖表，勾勒出當前科技投資最重要的結構性轉變：AI智能體（矽基）流量正在超越人類（碳基）流量、光學元器件正在跑贏記憶體晶片、開源模型正在以不足閉源8%的成本實現更優性能——三組對比，折射出AI基礎設施投資邏輯的深層演變。 Callahan在8月9日的報告中對科技類股8月及後續走勢維持開倉性判斷，理由包括倉位結構趨於清潔、技術面壓力緩解、估值相對合理，以及基本面與盈利表現強勁。上周納斯達克100指數單周上漲5%，VIX收於14附近，創年內新低，聯準會政策路徑討論在非農數據公佈後暫退幕後。 在行業層面，本輪業績期進一步拉大了數據基礎設施與開發工具類公司與傳統SaaS應用廠商之間的情緒分化——前者正從AI"逆風"敘事切換至AI"順風"敘事，而後者能否跟上這一敘事轉換，將是接下來市場關注的焦點。與此同時，GPU算力持續緊張、非人類網絡流量佔比突破50%、企業AI預算快速擴張等信號，共同指向一個正在加速成形的"推理經濟"。