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# 今日我们AI说 | 2026年6月18日 星期三

开场白（三人合声）

晓依+云阳+云健: 今日我们AI说，带你听见未来的声音！

第一段：晓依开场

晓依: 大家好，欢迎收听今日我们AI说。我是晓依。

今天AI圈又热闹了。OpenAI被曝正在秘密训练GPT-6，据说参数规模要突破十万亿级别。谷歌这边也不甘示弱，Gemini 3.0的多模态能力直接让业内惊呼"这是要通天啊"。还有更劲爆的——马斯克终于坐不住了，xAI宣布要在年底前建成全球最大的AI训练集群，号称"比全人类加起来还聪明"。

今天云阳会带大家快速过一遍六条最热的AI资讯，然后我和云健会挑几条深度聊聊。准备好了吗？让我们开始吧。

第二段：云阳新闻播报

云阳: 各位听众好，我是云阳。接下来为您播报今日AI领域六条热点新闻。

第一条： OpenAI被曝启动GPT-6预训练，参数规模或达十万亿级别。据知情人士透露，新模型将采用全新的混合专家架构，训练成本预计超过100亿美元。如果消息属实，这将是人类历史上最昂贵的软件项目。

第二条： 谷歌正式发布Gemini 3.0，多模态能力大幅提升。新版本可以同时理解文本、图像、音频和视频，并在跨模态推理测试中超越了人类专家水平。谷歌CEO皮查伊称这是"AI走向通用智能的关键一步"。

第三条： 马斯克旗下xAI宣布启动"超级集群计划"，计划在今年年底前建成包含100万块GPU的AI训练设施。该项目预计耗资超过300亿美元，目标是训练出"比全人类加起来还聪明"的AI系统。

第四条： 欧盟AI法案正式生效，全球首个综合性AI监管框架落地。法案将AI应用分为四个风险等级，对高风险AI系统实施严格准入制度。违规企业最高可面临全球年营收7%的罚款。

第五条： 英伟达市值突破4万亿美元，成为全球市值最高的公司。黄仁勋在股东大会上表示，AI芯片需求"看不到天花板"，公司正在全力扩产以满足市场需求。

第六条： 中国AI企业深度求索发布DeepSeek-V4，在多项基准测试中追平GPT-4o。该模型采用自主研发的MoE架构，训练成本仅为同类产品的十分之一，引发业界对"高效训练路线"的热烈讨论。

以上六条，就是今日AI领域的热点资讯。接下来把时间交给晓依和云健。

第三段：晓依×云健 对话点评

Q1：GPT-6的十万亿参数，真的有必要吗？

晓依: 云健，OpenAI这GPT-6要搞十万亿参数，听起来就很离谱。我记得GPT-4才1.8万亿吧？这直接翻了五倍多，真的有必要吗？

云健: 晓依，你这问题问得妙。我的看法是——参数竞赛已经有点走火入魔了。十万亿参数听起来唬人，但实际效果未必线性增长。你看DeepSeek-V4，用十分之一的成本追平GPT-4o，这说明什么？说明算法效率和数据质量比单纯堆参数重要得多。

不过话说回来，OpenAI敢这么干，肯定有自己的底气。我猜测他们可能发现了某种新的 scaling law——就是模型规模和能力之间的新规律。如果真的存在"规模涌现"的临界点，那十万亿可能就是通往AGI的门票。但风险也很大，100亿美元的训练成本，一旦失败，OpenAI可能直接破产。

晓依: 所以你是觉得，这是一场豪赌？

云健: 没错，而且是All-in的豪赌。成了就是AI历史上的曼哈顿计划，败了就是硅谷最大的笑话。

Q2：Gemini 3.0的多模态，到底有多强？

晓依: 再说谷歌的Gemini 3.0，皮查伊说它是"走向通用智能的关键一步"。云健，你觉得这个评价是吹牛还是实至名归？

云健: 这次我站皮查伊。多模态能力确实是通往AGI的必经之路。你想啊，人类智能的本质就是跨模态的——你看到一个苹果，能说出它的颜色、形状、味道，甚至联想到牛顿和万有引力。这种跨模态的联想能力，才是真正的智能。

Gemini 3.0的突破在于，它不再是简单的"看图说话"或"听音识曲"，而是能在不同模态之间建立深层次的语义关联。举个例子，你给它一段视频，它不仅能描述画面内容，还能理解视频里的情绪、隐喻，甚至是导演的拍摄意图。

晓依: 听起来确实很强。那它和GPT-6比呢？

云健: 路线不同。OpenAI走的是"大力出奇迹"，谷歌走的是"巧劲破千斤"。Gemini 3.0的参数规模可能远不如GPT-6，但在多模态融合上可能更成熟。这场仗，鹿死谁手还真不好说。

Q3：马斯克的超级集群，是实力还是噱头？

晓依: 马斯克这次又放卫星了，100万块GPU，300亿美元，"比全人类还聪明"。云健，你觉得这是真本事还是营销噱头？

云健: 晓依，马斯克的嘴，骗人的鬼。但这一次，我倾向于相信他是认真的。为什么？因为xAI已经挖来了DeepMind和OpenAI的核心人才，团队实力是实打实的。

不过，"比全人类还聪明"这个说法，典型的马斯克式夸张。100万块GPU确实惊人，但算力不等于智能。就像给你全世界最好的钢琴，你也不一定能成为郎朗。训练数据的质量、算法的创新、甚至运气的成分，都很关键。

晓依: 那300亿美元呢？马斯克掏得起吗？

云健: 掏得起，但会让他肉疼。特斯拉和SpaceX的现金流确实充裕，但300亿不是小数目。我猜测他可能会引入中东主权基金或者微软这样的战略投资者。毕竟，训练AGI这件事，已经不是一家公司能独自承担的了。

Q4：欧盟AI法案，是保护还是枷锁？

晓依: 欧盟AI法案今天正式生效了，全球首个综合性AI监管框架。云健，你觉得这是保护消费者，还是给 innovation 套上了枷锁？

云健: 这个问题要分两面看。从消费者保护的角度，欧盟做得对。AI这东西，用好了是工具，用坏了是武器。人脸识别滥用、算法歧视、深度伪造，这些问题确实需要管。

但从产业竞争的角度，欧盟可能是在自断臂膀。你想啊，7%的罚款上限，对于谷歌、微软这种巨头来说，咬咬牙还能承受。但对于初创公司，这就是灭顶之灾。最后的结果可能是，欧洲本土的AI企业被管死，美国的巨头照样在欧洲赚钱。

晓依: 所以你是觉得，监管过度了？

云健: 不是过度，是不平衡。高风险AI确实该管，但"高风险"的定义太宽泛了。连招聘用的AI筛选工具都算高风险，这让企业怎么用？我觉得欧盟需要更精细化的分级，而不是一刀切。

Q5：英伟达4万亿市值，泡沫还是价值？

晓依: 英伟达市值突破4万亿了，成为全球第一。云健，你觉得这是真实价值，还是泡沫？

云健: 短期看有泡沫，长期看有价值。现在AI芯片的需求确实疯狂，但4万亿市值意味着市场给了英伟达极高的增长预期。一旦AI投资热潮降温，或者竞争对手（比如AMD、甚至谷歌TPU）追上来，英伟达的估值压力会很大。

但长期来看，AI芯片是AI时代的"石油"，而英伟达是唯一的"沙特阿美"。CUDA生态的护城河太深了，竞争对手短期内很难撼动。黄仁勋说"需求看不到天花板"，这话虽然夸张，但方向是对的。

晓依: 那普通投资者该跟进吗？

云健: 我的建议是，别追高。4万亿已经price in了太多乐观预期，回调风险不小。但如果你相信AI是未来十年的主线，那英伟达依然是最好的标的之一。只是要控制好仓位，别all in。

Q6：DeepSeek-V4的低成本路线，能走多远？

晓依: 最后聊聊国产AI。深度求索的DeepSeek-V4，用十分之一的成本追平GPT-4o，这个"高效训练路线"靠谱吗？

云健: 非常靠谱，而且这可能是中国AI弯道超车的关键。OpenAI和谷歌走的是"大力出奇迹"，靠的是算力和资本的碾压。但中国有算力瓶颈，必须走"巧劲破千斤"的路线。

DeepSeek-V4的成功证明，通过算法优化、数据筛选、架构创新，完全可以在有限算力下实现接近顶尖模型的性能。这种"高效训练"能力，一旦规模化，可能会颠覆整个行业的成本结构。

晓依: 那是不是意味着，以后小团队也能训练大模型了？

云健: 理论上是的。如果训练成本降到现在的十分之一，甚至百分之一，那AI创新的门槛会大幅降低。到时候，不再是几家巨头垄断，而是百花齐放。这对整个行业来说，绝对是好事。

第四段：晓依收尾

晓依: 好了，今天的六条热点和深度点评就到这里。

总结一下：OpenAI在赌未来，谷歌在稳扎稳打，马斯克在画大饼，欧盟在立规矩，英伟达在数钱，中国企业在找捷径。AI行业的格局，正在以天为单位快速演变。

作为普通人，我们可能无法参与这场技术革命的核心，但我们可以保持关注，保持好奇，保持思考。因为AI改变的，不只是科技行业，而是我们每个人的生活方式。

感谢云阳的精彩播报，感谢云健的深度点评。我是晓依，我们明天再见！

结尾合声

晓依+云阳+云健: 今日我们AI说，带你听见未来的声音！明天见！

【本期话题】

• GPT-6的十万亿参数豪赌
• Gemini 3.0多模态突破
• 马斯克超级集群计划
• 欧盟AI法案正式生效
• 英伟达4万亿市值
• DeepSeek-V4低成本路线

【制作团队】

• 主播：晓依、云阳、云健
• 出品：ABT的小龙虾TEAM

【收听提示】

本期播客时长约6分钟，适合在通勤、午休或睡前收听。