[AINews] SpaceX is already a $28B/yr Neocloud

[AINews] SpaceX 已经是一家年收入 280 亿美元的 Neocloud

AINews: 工作日简报

一个安静的日子让我们反思一下 Jamin Ball 提供的一些数字。

2026 年 6 月 23 日

祝贺 Baseten，他们正式宣布了泄露的 130 亿美元 F 轮融资。

今天在 OpenAI Daybreak、Gemini Interactions 和 Sakana Fugu 上有一些中等规模的新闻，但可能值得关注的趋势是 SpaceX 的第三次 GPU 租赁协议，这次是与 Reflection AI：

Andrew Curran

@AndrewCurran_

SpaceX 已经与 Reflection 签署了一项价值 63 亿美元的计算协议。Reflection 将立即获得 GB300s 以训练开源模型，并从 2026 年 7 月 1 日起至 2029 年，每月向 SpaceX 支付 1.5 亿美元，据 CNBC 看到的材料显示。

2026 年 6 月 22 日 下午 3:22

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结合广为人知的 Anthropic 和 Google 的协议（嗯……这个客户名单中缺少谁？为什么？），人们可能会想知道 SpaceX 还要走多远。Clouded Judgement 的 Jamin Ball 已经进行了类似计算：

Jamin Ball

@jaminball

SpaceX 再次达成一项计算协议，这次是与开源模型开发公司 Reflection。每月支付 1.5 亿美元用于 GB300s。SpaceX 就是 Neocloud！第一笔交易是与 Anthropic 的 Colossus 1 和 Colossus 2。Anthropic 一共获得了 Colossus 1 的 12.5 亿美元/月，总计约 325,000 块芯片，分成了

2026 年 6 月 22 日 下午 4:43

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总结一下，每月 23.2 亿美元，Blackwells 的每小时费用超过 10 美元（这是一个非常高的费率）

这相当于每年 280 亿美元，大约是 Coreweave 当前年收入的两倍，Coreweave 在其 IPO 一年后估值仍保持在 600 亿美元。

2026 年 6 月 20 日至 6 月 22 日的 AI 新闻。我们检查了 12 个 subreddit、544 个 Twitters，没有进一步的 Discord。AINews 的网站可以搜索所有过去的期数。请记住，AINews 现在是 Latent Space 的一个部分。您可以选择是否接收电子邮件通知！

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OpenAI Daybreak、GPT-5.5-Cyber 以及政策/安全的分离

• OpenAI 扩展了其网络安全堆栈，从漏洞发现扩展到修复：OpenAI 宣布了扩展的 Daybreak 计划，包括一个 Codex Security 插件，完整的 GPT-5.5-Cyber 模型用于受信任的防御者，一个 Cyber Partner Program，以及 Patch the Planet 用于保护关键的开源软件。后续帖子增加了具体范围：扫描了 3000 万多个提交，覆盖了 3 万多个代码库，有 7 万多个由审查者标记的修复，以及自动检测到的 50 万多个额外修复；主要项目如 cURL、Go、Python、Sigstore 和 pyca/cryptography 都在范围内；插件支持深度扫描、威胁建模、补丁生成，并导出到现有工作流程中。值得注意的转变是从“发现漏洞”到具有人工审查的闭环补丁生成。

• 能力声明与出口控制逻辑发生冲突：OpenAI 通过 @sama 明确声称 GPT-5.5-Cyber 在 CyberGym 上处于最先进水平，而关于 Anthropic 的受限 Mythos/Fable 访问的公开讨论仍在继续。@BlackHC 提出了一个显而易见的政策问题：如果 OpenAI 的最新网络安全模型更强，为什么它没有受到同等的控制？@shashj 还对 Mythos 的故事进行了重要的更正：NSA 提到的“小时而非周”的参考是与初始访问假设的红队行动有关，而这些红队据说不再拥有 Mythos 的访问权限。结果是模型能力报告与连贯的治理标准之间的差距在扩大。

• Fugu 将“模型发布”重新定义为对模型池的学习式编排：Sakana 推出了 Fugu，将其描述为一个单一的 API，能够学习在多个前沿模型之间进行模型选择、委托、验证和合成；Vercel 迅速将 Fugu Ultra 添加到 AI Gateway 中。这一产品理念引起了工程师们的共鸣，因为他们已经看到实际系统正朝着编排层发展：@levie 认为路由/编排可能是一个高价值的层级，而 @audreyt 报告称 Fugu Ultra 在与快速驱动循环配对时，作为规划者/顾问表现良好。随后，Sakana 发布了一系列使用案例——自动研究、金融、盲棋、CAD——认为在长期任务中，测试时的协调可以胜过单一模型的调用（1，2，3，4）。

• 批评也立即出现：基线不透明、缺少成本核算和可疑的报告：最详细的分析来自 @eliebakouch，他认为 Fugu 本质上只是一个路由器/分类器，加上一个预先计划的多步骤工作流系统，存在几个核心问题：它在 SWE-Bench Pro 上比 Opus 低约 10 分，与匿名的“模型 A/B/C”进行比较，没有对最佳 N 模型风格的编排进行 token/成本报告，应该与其他测试时的扩展设置进行比较，而不是普通的基模型。随着 @BlancheMinerva 的进一步质疑，Sakana 的可信度受到挑战，她基于之前的事件和早期工作中声称的不可能的性能表现提出了质疑。尽管如此，从技术角度来看，这次发布仍然具有重要意义，但讨论的重点已经从“编排是否有用？”转移到了“我们应如何评估和披露编排系统？”。

GLM-5.2 的突破：开放权重代理、基础设施采用和真实测试套件的胜利

• GLM-5.2 正逐渐成为第一个被广泛视为与代理工作前沿邻近的开放权重模型：多篇帖子都指向了相同的故事。Artificial Analysis 在 GDPval-AA 上将 GLM-5.2 排名为第 3，得分为 1524 Elo，仅低于 Claude Fable 5 和 Opus 4.8，与一些专有模型持平或领先；他们还指出 GLM 是领先的开放权重模型，并在 AA-Briefcase 成本/性能前沿上表现强劲。@natolambert 称其可能是代理领域的“DeepSeek 时刻”，而 @AravSrinivas 认为它重新激发了对开源的浓厚兴趣，因为它“通过了中位生产知识工作的盲测”。

• 最有力的证据来自实际的测试套件，而不是抽象的基准图表：Cline 在 Cline 仓库中的一个真实错误上，使用相同的测试套件对 GLM-5.2 和 Opus 4.8 进行了测试，发现 GLM 的速度较慢，工具调用较多，但成本更低（0.41 美元 vs 0.81 美元），并且在验证方面更稳健：它清理了死代码并确认了生产构建，而 Opus 留下了通过测试的类型错误。@askalphaxiv 表示，GLM-5.2 是他们尝试过的第一个能够执行真实自动研究任务的开放权重模型，包括在两个 8xH100 节点上进行异步与共置的强化学习训练运行。在工具层，@_xjdr 描述了在 ncode 中将 GLM 推广为默认模型的过程，他们在周末加强了容量，解析了工具流，并为标准会话与 1M 上下文会话拆分了端点；另一条线详细描述了为了干净地引入一个开源模型，所需进行的大量模型特定解析器和测试套件的工作（详情）。

• 分发和部署速度异常高：GLM-5.2 已上架 AWS Marketplace，集成于 Baseten 的库中，每秒处理超过 280 个 token，首次响应时间少于 0.8 秒，通过 Fireworks 在 Droid 上部署，集成于 LangChain 的 deepagents 代码中，并且已部署于多家提供商——有统计显示数量达到 20 家。此外，还有一系列实用指南正在不断扩展，例如通过 Baseten 提供的 OpenAI 兼容端点在 Claude Code 中运行 GLM-5.2。核心观点是，开源模型的质量现已达到一个临界点，推理服务提供商和代理工具构建者将围绕其进行积极优化。

代理基础设施：Gemini Interactions API、Hermes 扩展和 harness-first 工程

• Google 将 Interactions API 推广为其代理的主要 Gemini 接口：Google 和 @OfficialLoganK 宣布 Interactions API 现在已正式发布（GA），并成为 Gemini 模型和代理的新默认接口。该功能集非常显著：一个 API 同时支持模型和代理，后台异步执行、扩展的工具支持、多模态生成、托管代理，以及一个名为 Antigravity（由 @_philschmid 提出）的独立远程 Linux 沙盒。这使得 Google 的技术栈看起来越来越像一个针对“代理 harness”问题的一站式解决方案，而不仅仅是模型端点。

• 技能、通信协议和有状态会话正成为基础设施中的首要关注点：为了便于迁移，Google 推出了一个可安装的 Gemini Interactions 技能，教编码代理学习新的 SDK 模式和当前模型版本。同时，@omarsar0 强调了一份关于九种开源代理通信协议的有用调查，指出围绕混合负载和会话状态持久性的标准正在形成，而去中心化发现仍处于不成熟阶段。共同的主题是：团队正在围绕有状态、工具丰富、长期运行的代理工作流程进行标准化，但尚未在完整的协议栈上达成一致。

• Hermes 作为本地/个人代理平台，其覆盖范围继续扩大：Hermes 的更新包括在没有 Mac 的情况下访问 iMessage、在共享工作空间中将 Raft 集成为外部代理，以及最重要的功能是通过任何模型对 Windows 或 Linux 桌面应用进行 GUI 控制。该仓库的星标数也已超过 20 万，这表明大量开发者的精力正在投入到代理用户体验和 harness 人机交互的优化中，而不仅仅是基础模型的质量。

推理经济学、基础设施规模和向“自有智能”转变的趋势

• Baseten 的 15 亿美元 F 轮融资直接押注于后训练的开源模型和推理作为企业的控制平面：Baseten 和 CEO @amiruci 表示，越来越多的公司希望拥有自己的智能层：运行开源或专用模型，在自己的数据/评估上进行后训练，并保留对持续学习的控制。他们的客户名单——包括 Abridge、Cursor、Decagon、Harvey、Notion、OpenEvidence 等——表明这已经在应用层发生。这与当天更广泛的证据一致：更强大的开源模型和更好的基础设施正在使后训练从前沿实验室的专长转变为应用公司的能力。

• 计算租赁正成为一个独立的战略市场：据报道，Reflection 与 SpaceX 签订了价值 63 亿美元的计算协议，以获得 GB300 的访问权限，这一消息被广泛讨论；@jaminball 将其与 SpaceX/xAI 与其他大型计算协议（与 Anthropic 和 Google 的协议）进行了对比，并指出 Blackwell 的价格每小时超过 10 美元，且包含 90 天的延期条款。如果属实，这将使“新云”容量和 GPU 经纪人成为一个越来越重要的战略层面，介于模型构建者和硬件供应之间。

• 高互动量推文（按参与度排序）：OpenAI Daybreak / GPT-5.5-Cyber : @OpenAI , @sama GLM-5.2 实际应用验证 : @cline Google 的 Interactions API 正式发布 : @Google Baseten 系列 F 轮融资 / 拥有智能理论 : @amiruci Sakana Fugu 发布 : @SakanaAILabs

基准测试、评估方法以及从静态评分向实际工作流程的转变

• 评委可靠性正受到新的审视：@dair_ai 总结了一项大规模的 LLM-as-a-Judge 审计，覆盖了 21 位评委、9 家提供商以及约 541,000 次判断。关键结果是方法论上的：精确匹配的一致性严重高估了评委质量，而切换到 Cohen’s kappa 会使得 MT-Bench 上的一致性下降 33–41 分，评委排名也发生了显著变化。这对使用评委模型作为内部评估基础设施的团队是一个强烈的警告。

• 对代理系统进行系统性评估的压力正在增加，而不仅仅是作为聊天机器人：Jules 明确提出了这一点：目标不仅仅是能够做出反应的代理，而是能够注意到、预测并合作的代理。相关地，@rseroter 强调了使用编码代理与构建自主编码工具之间的区别。当天最实质性的帖子——Cline 的 GLM、OpenAI Daybreak、Fugu 批评——都真正关注的是在工具、内存、验证和长期执行下的系统行为，而不是单纯的单轮 IQ。

AI Reddit 总结

/r/LocalLlama + /r/localLLM 总结

1. GLM-5.2 的性价比和家庭实验室部署

• GLM-5.2 已在 DeepSWE 上发布（活动：606）：该图像是一个 DeepSWE 成本与得分基准图，用于评估编码代理/模型，链接在此：图片。该图突出了 GLM-5.2 [max] 在 DeepSWE 上达到 44% 的得分，平均成本为每任务 $3.92，尽管其得分低于 GPT-5.x 和 Claude 变体等顶级封闭模型，但其成本性能表现相对较强，尤其是考虑到该帖子指出 DeepSeek 的定价可能因后来的 75% 折扣而过时。该帖子将 DeepSWE 与 ArtificialAnalysis 的编码代理得分以及 SWE-rebench 进行了对比，同时指出之前对 DeepSWE 的批评部分已被其原始作者撤回。评论者对 GLM-5.2 表示谨慎乐观，认为它“感觉”上与 Sonnet/Kimi 具有竞争力，并且作为与 Opus/GPT 级系统处于同一广泛讨论中的开源权重模型，具有显著意义。评论者还对图表设计提出了批评，尤其是成本轴的反转（零点位于右侧），并有人对 Gemini 在此基准测试中似乎表现不如开源模型感到有趣。一位评论者将 DeepSWE 的结果解释为大致与实际体验相符：GLM-5.2 感觉比 Claude Sonnet 和 Kimi 更强，但仍落后于 Opus 4.8/GPT-5.5。他们强调了 GLM-5.2 作为一款开源权重前沿模型的技术意义，该模型可以自托管，尽管需要大量硬件成本和设置复杂性，但一旦部署后可以消除每 token 的 API 成本。对于基准排名中的一些成本/性能问题也存在一些审视：一位用户询问 GPT-5.5 Medium 是否比 GLM-5.2 更便宜且性能更好，而另一位用户指出 Fable Low 看起来比 Gemini 3.5 Flash 和 GLM 更便宜。该讨论表明，读者在比较 DeepSWE 时，不仅关注原始得分，还关注专有模型和开源/开源权重模型之间的价格归一化性能。一位评论者指出了一项基准可视化问题：图表似乎将零点放在了轴的右侧，导致隐含的原点不一致——“如果两个轴都从零开始，原点应该是 (0,0)，而不是 (0,-25)”。这对于技术解释很重要，因为不寻常的轴方向或偏移的原点可能会扭曲模型排名和成本/性能权衡的感知。

• GLM5.2 @7tg 在 4x3090 + 192GB 的预算主板 + CPU 上运行（活动：838）：一位家庭实验室的构建者报告称，他使用约 6000 美元构建了一台 4×RTX 3090 / 192GB DDR5 消费级工作站，每块 GPU 在 Linux 下的功耗限制为 200W，RAM 从 5200 提升至 5600 MT/s，该平台基于预算预装平台升级至 1250W 铂金电源。报告的本地工作负载包括 GLM 5.2 作为规划器，速度约为 7 tok/s，MiniMax 2.7 全部在 VRAM 中运行，速度约为 45 tok/s 作为编码模型，Qwen3.6 27B q8 用于检查/测试，速度约为 50 tok/s，Flux2Klein 扩散模型在 2 块 GPU 上批量处理时，速度约为每 6 秒生成 1 张图像。评论主要集中在缺失的实现细节上：模型量化格式、为什么选择 MiniMax 2.7 而不是 MiniMax M3、主板/PCIe 通道分割设置用于 4 块 GPU，以及太阳能供电的消费级硬件方法与 ECC/服务器或 Threadripper 平台的成本/价值权衡。几位评论者关注于在 4x RTX 3090 + 192GB RAM 上运行 GLM5.2 缺失的量化细节，询问使用了哪种量化方法，以及在实际应用中的可用性。一位用户特别询问为什么没有选择 MiniMax M3，暗示了关于模型质量/性能和内存适配的比较。用户对平台拓扑结构表现出技术兴趣：询问使用的是哪种预算主板，以及是否需要 PCIe 分线器/提升器来连接 4 块 GPU。这很重要，因为 4x3090 的设置受到插槽间距、PCIe 通道分配以及 BIOS/主板对多块 GPU 的支持的限制。一位正在构建类似开放式系统（4×3090，256GB RAM，Threadripper Pro 5975WX，ASUS Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI）的评论者询问了冷却需求。讨论的重点在于，无机箱的多块 3090 设备是否需要在 CPU 冷却和机箱风扇之外，增加定向气流，因为相邻 GPU 的热密度和再循环风险较高。

• Tokenomics（活动：1984）：该图像是一个推文截图，争论本地推理的“Tokenomics”可能无法实现盈利：使用一个未经引用的示例，即约2万美元的硬件每秒生成约20个令牌，它估计与GLM-5.2 API定价（每百万个令牌约1.40美元/4.40美元）相比，大约需要5.5年才能达到盈亏平衡。技术上的重要意义不在于精确的数学计算——评论者质疑这些数字是“编造的”——而更多在于更广泛的观点，即云LLM推理受益于批处理/利用率和商品竞争，而自托管在仅凭原始成本上更难证明其合理性。评论者普遍认为，本地托管仍然有其合理性，比如隐私、可靠性/不间断性、控制、个人使用、微调/实验以及高利用率的中小企业工作负载，而不一定是每令牌成本的节省。几位评论者还指出，竞争性的开放/云模型定价可能使利润率与专有前沿模型API相比更加微薄。评论者质疑了帖子中的成本/性能假设，指出所引用的2万美元硬件成本和每秒20个令牌的数字没有来源。有一个人认为，很少有用户会自托管像GLM-5.2这样非常大的模型，但竞争性的托管推理市场对于商品化模型应使API利润率比专有前沿模型定价更薄。围绕利用率的技术成本比较出现了：云批量推理通常比单用户本地推理更便宜，因为供应商可以更高效地充分利用硬件。然而，对于保持GPU高度利用、需要隐私/控制或执行微调/REAP风格工作流程的中小企业或高级用户来说，本地设备在经济上是有意义的。许多评论强调了摊销和风险：使用API的支出在多年使用后变得不可挽回，而购买的硬件则保留了转售价值和本地可用性。他们还指出，托管API的价格并不保证保持稳定，因此尽管利用率较低，本地推理在隐私、不间断访问和长期成本控制方面仍然具有吸引力。

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