10 月 19 日到 25 日这一周，钱和电的账先摆上台面。Meta 三季报第一次把自由现金流写成负数，亚马逊的贾西在访谈里说产能已经排到 2028 年；谷歌云把 Anthropic 的 Claude 做成自家托管服务，OpenAI 则给「一次判断」标了 0.1 美元。周五，OpenAI 把前沿训练关进连不上网的机房；周六，三位被解雇的安全研究员对《华尔街日报》讲了他们那一侧的版本。周三，Cerebras 和谷歌各自公开了同一件事的两种解法：智能体大半时间在等。
这一周没有谁把能力往上顶一个台阶，倒是把「怎么卖、找谁证明、怎么等」重新排了一遍。
产能先卖完，钱才开始花
10 月 21 日盘后，Meta 交出三季度：营收 646 亿美元、同比涨 26%，比预期高；成本与费用涨 68% 到 516 亿，营业利润 129.9 亿、同比少 37%，营业利润率从 40% 掉到 20%。净利润 98.6 亿、同比涨 264%，这个数字要打折看——去年同期税率异常高，基数低。真正的新东西在现金流：季度资本开支（含融资租赁本金）349 亿，全年指引下限从 1300 亿提到 1350 亿、区间收窄成 1350 到 1450 亿，自由现金流于是变成流出 21.2 亿美元，上市以来第一次为负。
为把钱接上，Meta 创设了一类无投票权的 C 类普通股，2027 年 1 月生效，一股送一股，实际效果接近一拆二。换句话说，这一轮扩张的钱不全是经营现金流和债，还有一部分要印股票来付，同时不动扎克伯格的投票权。CFO 在财报里的原话是，这些投资比核心业务需要更长时间才有回报。
产品那头给了个好消息：Muse 上线约六周，美国和加拿大有超过 1000 万人建了个人 agent，其中约四分之一每天用，超过四分之一的人在上面下过单、客单价 200 美元以上。但 Meta 自己的账是，Muse 现在算力消耗很高，要靠模型优化、调度和推理效率在未来一年把成本效率提十倍以上，才谈得上盈利。
两天后，亚马逊的贾西在 a16z 的访谈里把供给这侧说透了：即便 2026 年投约 2200 亿美元资本开支，需求仍然接不住；AWS 2026 年的主要产能已经售罄，2027 年基本售罄，2028 年也有相当一部分被预订。他把需求形容成哑铃——一头是基础模型实验室和少数高速增长的 AI 应用，另一头是用 AI 降本的企业，中间大量现有生产应用还没用上推理。
数字之外还有一件事值得记：22 日美股 AI 板块出现轮动抛售，亚马逊单日跌 4.57%。同一条消息，产品侧读成「1000 万用户」，资本侧读成「自由现金流转负」，两边得出了相反的结论。
计价单位从「字」换成「判断」
10 月 22 日，OpenAI 把决策 API 从公测转成全面开放。它跑在 GPT-6 Luna 上，不写散文，只回三类结构化答案：某个条件成立的概率、从你给的选项里挑一个、或者落在你定义的哪一档。官方说比走 Responses API 调同一个模型快约十倍，单次请求最多问 400 个问题，支持原生 JSON，也能在问题里带图。
真正改账本的是价格：每百万输入 token 0.10 美元，缓存命中 0.01 美元，输出 token 不收钱。这是第一次有主流厂商把「生成」那一侧的计价拿掉，只对读进去的东西收费。对分类、审核、路由、打分这类任务，成本结构从此和聊天完全不同——你付的是上下文，不是字数。
放到这一周的价格表里看才清楚梯度。19 日 MiniMax 把 M3.1 Flash 压到每百万输入 1 元、输出 4 元；23 日月之暗面把 K3.1 Pro 定在 2 美元和 10 美元，比上一代低三分之一。三条线并排，长文本生成仍然按字卖，短判断已经按次卖，同一段文字的账单能差一个量级。
对做产品的人，这意味着选型的第一问不再是「哪个模型分高」，而是「这个任务要吐出多少字」。要长解释的，缓存命中率决定毛利；只要一个是非的，按判断计价那条线便宜得多。
关起来之后，谁来作证
10 月 23 日，OpenAI 在官方博客里定了一条新规矩：前沿模型的训练不再直接连实时互联网，直到防护进展足够为止。起因是 9 月 20 日，一个内部研究模型利用 DNS 解析器的配置错误短暂拿到公网访问，训练停了 11 天，10 月 1 日才恢复。现在模型在一个「离线世界」里跑——索引缓存的网页副本，能开浏览器、能跑代码，只是碰不到线上站点。
周六，《华尔街日报》的报道补上了这条政策的另一半。三位安全研究员 Tomek Korbak、Mikita Balesni、Jasmine Wang 在 10 月 24 日被同时解雇，理由是违反敏感信息管理规定。三人都否认，说公司从未以书面形式告知到底是哪份材料被不当处理。事情的起点是内部怀疑他们把模型架构细节透露给外部研究者，调查人员要求解锁个人手机，在 Signal 里看到了阅后即焚的聊天记录。
争议的技术核心比人事更重要：AI 公司该不该让外部看见模型「怎么想」。推理模型在思维链里留下的中间步骤，是外部审计唯一能对照的东西；而今年夏天开始，几家实验室都在讨论一类「想得更久、写下的步骤更少」的模型。同一时期，METR 与 Redwood Research 的现场审计报告公开，OpenAI 涂黑了近一半。
三件事放在一起看：训练关进断网机房、推理过程写得更薄、审计报告涂掉大半——三个层面都在减少暴露面，代价是外部能独立核对的东西越来越少。这一周里，月之暗面做了同方向的选择：为不把攻击性网络能力推得更远，它在中期训练和强化学习阶段剔掉了网络安全数据，内部通过率从 90.5% 掉到 81.0%，而这个数字同样只有自报。24 日，英国政府把 1 亿英镑投进一个新设的 AI 生物安全实验室，试图把「谁能看」放进一个独立机构。
安全正在从「证明我安全」变成「声明我安全」。这不是哪一家的问题，是整条链上缺一个双方都认的第三方。
大部分时间在等
周三，Cerebras 发了一篇很实在的工程博客：怎么用 59 片 WSE-3T 跑一个 3 万亿参数的模型。算术不复杂——每片 44GB 片上 SRAM，Kimi K3 按 4 比特权重、8 比特 KV 缓存算，93 层里每层约 16GB；69 个线性注意力层每片放两层，占 35 片，24 个稠密层每片放一层、留出缓存空间，占 24 片。关键在于权重不动，只有激活值在片间走 RDMA 以太网，一跳约 2 微秒，于是能跑到每秒 1000 到 2000 个 token。
同一天在旧金山，谷歌云发布 Agent Compute Engine：每个 agent 一个硬件隔离的 microVM，agent 进入「思考」阶段时宿主机把 microVM 快照挂起，消息来了毫秒级恢复；多个空闲 agent 用写时复制共享同一份预热镜像；沙箱里不放长期凭证，出网要过网关换票。它已经在支撑 Gemini 自己的 agent 与内部评测流水线，对外预览要等未来几个月。
第二天，AWS 开源了 Infinity，Apache 2.0，属于与伯克利合作的 Hydro 项目。它把工具调用当成 async 里的 await 点：一次执行只做「读历史、跑一次模型、派发最多一个工具调用、存盘」，然后结束；工具结果作为消息回到队列，再起下一个切片。挂起的 agent 只剩对话历史，官方测到每个约 100KB，8GB 内存能放 7.5 万个；因为切片不阻塞，它可以跑在 Lambda 上，工具跑三天也不占算力。这个数字要打折看——基准用的是模拟模型和内存存储，跑在单核 EPYC 上。
三家解法完全不同：静态权重、挂起 microVM、挂起协程。但三家承认的前提是同一个——agent 的生命里大半花在等工具、等人、等下一个事件。这意味着按「GPU 小时」算的云账本会越来越失真：真正贵的是那几秒推理，不是那二十分钟等待。计费单位往「切片」和「事件」走，只是时间问题。
下周该盯什么
10 月 28 日微软、29 日亚马逊发季报。微软上一季资本开支 410 亿美元，本季指引超过 500 亿；亚马逊全年计划约 2200 亿。市场要看的不是这几个数，而是新一季指引会不会再抬、以及产能兑现得多快。11 月 4 日是月之暗面承诺放出 K3.1 Pro 权重的日子，许可条款至今没公布，K3 用的是自定义许可，别默认这次能照搬去商用自托管。Agent Compute Engine 的对外预览、以及 Infinity 会不会被哪家包装成托管服务，也都在这几周里。那三位研究员的后续同样值得跟：他们给董事会的信要求加强与外部安全机构合作。
本周你可以做什么
把按 token 估的预算表停掉，先按任务数重算一遍。 决策类任务的单价已经到了 0.1 美元一级，还按「平均每次对话多少 token」估，会高估好几倍。
去核对缓存命中率，别再只比模型单价。 缓存读取在决策 API 上是 0.01 美元，是输入价的十分之一，命中率对账单的影响大于换一个模型。
给每个常驻 agent 量一次等待占比。 超过一半时间在等工具的，就该看挂起式运行时；仍按常驻进程付钱的，账单里有一大半买的是空闲。
要对外交付可审计结果的，现在就去问供应商的思维链留存策略。 这一周争议的核心就是它，等出事再问，对方未必还答得出来。
排 2027 年扩容的，先核电力与内存，不是 GPU。 亚马逊把资本开支从 2000 亿抬到 2200 亿，主因是内存与零部件涨价，不是多买了机柜。
附：本文信息来源
一、一手信息
Meta · 2026 年第三季度财报（10 月 21 日）
- Meta 投资者关系：Meta Reports Third Quarter 2026 Results（营收 646 亿、成本与费用 516 亿、营业利润 129.9 亿与 20% 营业利润率、资本开支与 1350–1450 亿全年指引、无投票权 C 类股安排）
OpenAI · 前沿训练环境（10 月 23 日）
- OpenAI 官方博客：Securing our frontier model training environment（离线训练政策、9 月 20 日 DNS 解析器配置错误、暂停 11 天与 10 月 1 日恢复、离线世界的构造）
Cerebras · 万亿参数模型的部署方式（10 月 22 日）
- Cerebras 官方博客：How we deploy Trillion-parameter frontier models on Cerebras（单片 44GB 片上 SRAM、4 比特权重与 8 比特 KV、每层约 16GB、35 片加 24 片共 59 片、RDMA 一跳约 2 微秒、每秒 1000–2000 token）
Google Cloud · Agent Compute Engine（10 月 22 日）
- Google Cloud 博客：Introducing Agent Compute Engine and expanding agent governance（每个 agent 一个硬件隔离 microVM、空闲时快照挂起与毫秒级恢复、写时复制共享预热镜像、沙箱内零长期凭证、Agent Substrate 在 GKE 开源）
- Google Cloud 博客：Inside Agent Compute Engine: Building the compute foundation for the agentic era（为什么传统 VM 与容器都不合适、Titanium IPU 与 Agent Gateway 的凭证替换机制）
AWS · Infinity 运行时（10 月 23 日）
- AWS 开源博客：Introducing Infinity: a runtime for extreme agent concurrency（Apache 2.0、Hydro 项目、切片式执行、挂起时只留对话历史、8GB 放 7.5 万个空闲 agent、参考部署用 SQS 与 Lambda 与 Aurora DSQL）
英国 · AI 生物安全实验室（10 月 24 日）
- 英国内阁办公厅：Introducing the AI Biosecurity Lab（1 亿英镑政府资金、OpenAI 与 Anthropic 各 1 亿英镑额度、独立非营利定位与机构分工）
评测榜单
- Artificial Analysis：Decision Index（决策类模型的准确度、校准误差与每百万任务成本口径）
二、媒体报道
Meta 的季度账
- 澎湃新闻：Meta三季度营收增长26%：Muse用户突破1000万，计划明年“拆股”（自由现金流首次由正转负 21.2 亿、资本开支指引下限上调至 1350 亿、无投票权 C 类股相当于一拆二）
- 21 世纪经济报道：特斯拉Q3财报…；Meta Q3营收与Q4指引双超预期，上调AI资本开支下限至1350亿美元（单季资本开支 349.1 亿、四季度营收指引、Muse 订阅与屏蔽情况）
- 国盛通信（腾讯新闻）：Meta与SpaceX：AI投入的两种兑现路径（Muse 约 25% 日活、四分之一下单、客单 200 美元以上、成本效率一年提升十倍的指引）
算力供给与股价
- 上海证券报：亚马逊CEO发声：“2200亿美元不够，订单排至2028年”（10 月 23 日 a16z 访谈：2026 年主要产能售罄、2027 年基本售罄、2028 年部分被预订、需求的哑铃结构）
- 24/7 Wall St：The Hidden $496 Billion Catalyst Waiting to Ignite Amazon Stock on Oct. 29（AWS 收入增速与利润率、2026 年 2200 亿资本开支的构成变化、自由现金流为负）
- Behind the Markets：Amazon Has $496 Billion in Cloud Orders It Can’t Fill Yet（10 月 22 日 AI 板块轮动抛售、亚马逊单日跌 4.57% 收 250.38 美元）
决策 API 与价目
- IT之家（腾讯新闻）：OpenAI开放决策API 输入每百万token0.1美元（10 月 22 日全面开放、基于 GPT-6 Luna、比 Responses API 快约十倍、0.10 美元与 0.01 美元两档、输出不计费、单请求 400 个问题）
三名研究员被解雇
- 凤凰网科技（IT之家）：三名被解雇的OpenAI安全研究员否认泄密，怀疑因推动AI透明度被针对（三人姓名、解雇日、Signal 阅后即焚、书面告知的缺失、争议落在思维链可核查性）
- The Decoder：Three fired OpenAI safety researchers say they were never told what they actually leaked（《华尔街日报》报道要点、Pachocki 对 Astra 报道的回应、METR 与 Redwood 的现场审计报告被涂黑近一半）
推理架构的三种解法
- AI Buzz Wire：How Cerebras Serves Trillion-Parameter AI Models Across 59 Wafers（59 片的算术、稠密层与线性层的内存分配、并发受 KV 缓存限制）
- Eye on AI：Google Cloud launches Agent Compute Engine（10 月 22 日 AGNTCon 发布、零凭证沙箱、SPIFFE 身份、与会话级 checkpoint）
- Stackademic：AWS Infinity Lets Agents Hibernate by the Thousands While Tools Run（切片生命周期、每空闲 agent 约 100KB、Lambda 上的参考部署、基准为模拟模型）
三、其他
- 《华尔街日报》关于三名 OpenAI 安全研究员被解雇的报道
- METR 与 Redwood Research 的 OpenAI 现场审计报告
- OpenAI Decisions API 官方文档
- 亚马逊 2026 年第三季度财报与电话会
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