深度 深度專欄 #35 · 2026年9月18日
九月十五日，本站在圖上收了一條判斷：Anthropic 執行長九月十二日提出「為前沿配速」之後，這個承諾唯一能被外面檢查的部分是誰能進去看，不是走多快；提案把槓桿放在開發端的投入(訓練算力、訓練的型態、用 AI 改 AI)，卻沒有任何一方給出速度。本篇把這條判斷拆開重驗，結論分三層。
第一層，「沒有任何一方給出數字」要收窄。 數字其實有三組，而且兩組早在提案之前就公開了：一個研究團體八月五日寫下「至少七成算力拿去服務外部客戶、兩成五拿去做公開的安全研究、拿來做 AI 研發的模型必須是九個月前訓練完的」；OpenAI 九月六日公布了自家強化學習(預訓練之後拉高能力的主要階段)訓練的算力配額變化；一位眾議員提案後在報上喊「三十天安全停工」。對的說法是：沒有任何一家實驗室、沒有任何一份協議給出速度；現有的數字全是算力分配比例或停工天數，沒有一個是「能力每年最多進步多少」。
第二層，「存取」和「速度」不是兩件事，這是本篇對那條判斷最大的改寫。 那三組數字有一個共同點：要驗它們，都得有人進到公司裡面。研究團體的原文就寫，這些比例「由在公司內部擁有廣泛存取權的第三方稽核員查核」。OpenAI 那張配額圖更清楚：它顯示八月七日之後，受限的那條旗艦模型線算力掉了 59.2%。同一週，其他模型線多了 17.2%，抵銷了旗艦線降幅的八成五，所分析的強化學習算力總量「大致沒變」。一個管住一條模型線的煞車，換算到整間公司只少了約百分之二，而外面的人看不到被挪過去的那一塊在跑什麼。所以存取權不是速度的替代品，是量速度唯一的尺；那條判斷把它們寫成「只能驗前者、驗不了後者」，切錯了地方。
第三層，沒人寫速度，有一個比「還沒想清楚」更具體的可能原因：寫下來最接近同業協議限產。 一位反壟斷顧問在華盛頓郵報的簡報裡說得很白：「如果它們同意限制產出，那是相當典型的反壟斷違法。」美國司法部一位高層九月十七日的表態，放寬的是業者在網安與產品安全參數上的合作，不是開發速度；參議院兩黨提的避風港法案，要求實驗室事先把配速計畫通知司法部長。法律上，存取權和安全標準可以一起談，速度不能。
本篇路線分六步：
① 先對數字：三組數字各是什麼、哪一組不是速度。
② 讀 OpenAI 那張配額圖：管住一條線，算力流到旁邊。
③ 把提案的三根槓桿逐一攤開，看外面各看得到多少。
④ 為什麼沒人寫速度：反壟斷把「速度」和「標準」分成兩種法律風險。
⑤ 存取權本身，六天後仍是承諾：誰、何時、幾個人、看得到什麼，都沒公布。
⑥ 所以該看哪幾個讀數，以及什麼會推翻本篇。
這條上過九月十五日的日報。這篇比那天多給了什麼？三件都指得出來。第一，我們攻了「沒有人給數字」，它沒撐住：找到三組，其中 OpenAI 的配額讀數比提案早六天、就在這間公司自己的官方部落格上，本站當時沒把它收進圖。第二，我們拆開了「速度」的分母：同一張配額圖，用旗艦模型線當分母是少了約六成，用所分析的強化學習算力總量當分母是少了約百分之二；在速度的分母定義之前，任何「放慢了多少」都能被說成兩個數。第三，我們把推翻條件寫成可以直接對答案的形式：只要任何一家實驗室公布以整間公司為分母的算力分配比例，而且有具名的外部稽核員簽核，本篇「只有進得去的人讀得到分母」的結論就錯。
進行中 ?
上圖是本站追蹤「AI 公司說自己安全，是誰在驗」這條線的地圖。九月初它處理的是監控模型思維的那把尺由誰量；本篇處理的是同一個問題往上一層：公司說自己放慢了，誰量、用哪個分母。
如果你只讀到這裡：之後看到任何「某家實驗室放慢了多少」，先問三件事：分母是一條模型線還是整間公司、數字是誰量的、量的人有沒有進去過。今天三件事的答案分別是：多半是一條模型線、公司自己、沒有。
九月十五日那條判斷的第一句是「沒有任何一方給出速度數字」。當時的依據有兩個：提案原文確實沒有任何數字；一位創投分析師九月十四日盤點了五個陣營，寫下「五個陣營都替後果標了價，沒有一個說出速度」，還追問間隔該是六十天、一百六十天，還是六百天。
這兩個依據都成立，但範圍比那句話窄。往前往後各找一週，可以找到三組數字。
第一組，研究團體寫的算力比例(八月五日)。 做 AI 發展預測的 AI Futures Project，由研究員 Eli Lifland 署名，發了一篇「如何為美國前沿配速」。它提了四個選項，其中第二個直接給數字：前沿公司至少要把約七成算力用在服務外部客戶的推論上，至少兩成五用在結果全部公開的安全研究上；第三個選項是「AI 研發只能由至少九個月前訓練完成的模型來做或協助」。它還按這些比例推估了對能力進展的影響。
第二組，OpenAI 自己的算力配額讀數(九月六日)。 下一節細讀。
第三組，一位眾議員喊的停工天數(提案之後)。 加州眾議員 George Whitesides 在社群上說：「我呼籲各大 AI 實驗室進行三十天的安全停工，在繼續推進之前先劃清紅線、建立有意義的防護。」本篇讀到的是評論者 Zvi 的轉貼；Whitesides 本人投書華盛頓郵報的原文，本篇沒有讀到。
把三組並排看，它們量的東西都不是「能力前進的速度」：
| 數字 | 是誰給的 | 量的是什麼 | 要驗它得看到什麼 |
|---|---|---|---|
| 七成外部推論、兩成五安全、九個月 | 研究團體，提案前一個月 | 算力怎麼分、研發用的模型多舊 | 公司內部每一塊算力實際在跑什麼 |
| 旗艦線降 59.2%、其他線升 17.2% | OpenAI 自己，提案前六天 | 強化學習算力按模型線的分配 | 同上，外加「其他線」到底是哪些模型 |
| 三十天 | 一位眾議員 | 停多久 | 公司有沒有真的停、停了哪些 |
所以那句話的正確版本是：沒有任何一家實驗室、也沒有任何一份協議，給出速度；外面流通的數字全是分配比例與停工天數。 這不只是措辭修正。比例和天數有一個速度沒有的性質：它們不需要反事實。「七成算力有沒有用在外部推論」有標準答案；「能力曲線有沒有比本來慢」沒有，因為沒人知道本來會多快。
後面這一點，那條判斷自己抓到了，而且本篇查證後照樣成立：一位前 OpenAI 研究員主張，一年後能力趨勢線沒有明顯下彎，「大概就是被騙了」；一位 Anthropic 員工回應，不配速的預設可能是斜率因 AI 自我改進而急升，「維持斜率不變」本身就是強力配速的結果。研究員 Noam Brown 本週在訪談裡給的區間更寬：AI 自己做研究之後，進展可能「快三倍」，也可能「只快五成」，也可能「快十倍」。當預設的速度本身從「只快五成」到「快十倍」都有人說得通，拿能力曲線當驗收條件，兩邊都能宣稱自己對。
OpenAI 九月六日發了一篇「研究加速：從 OpenAI 內部看」，大部分篇幅在講自家研究員怎麼用 coding agent。所謂 coding agent，是能自己連續執行多步驟工作、寫程式和跑程式的 AI 程式。研究員用量的中位數，是每天超過 600 美元的推論；用量前一成的人，每天超過 7,000 美元。第四節標題叫「為模型開發配速」，比 Anthropic 執行長的文章早六天用了同一個詞。
那一節給了一張強化學習訓練算力的配額圖，按模型類別分色，文字寫了三件事：
這三個百分比可以紙筆驗算，而驗算的結果比原文更有資訊。設 Astra 級原本的配額是 A、其他類別是 O：
同一張圖、同一個事件，可以寫成兩個標題：「OpenAI 把旗艦模型的訓練算力砍了將近六成」，或「OpenAI 的強化學習總算力幾乎沒動」。兩個都對，差別只在分母。這正是那條判斷說的「沒有速度」的真正樣子：不是缺一個數字，是缺一個分母的定義。
這張圖還有一個外面讀不到的地方。一位長期追蹤這件事的播客主持人看完之後說：「在總量那一層，我們不知道藍色那塊裡面是什麼。」藍色是圖上「非 Astra」的那一類。被挪過去的算力拿去訓練哪些模型、那些模型離前沿多近，圖上沒有，文字也沒有。能回答這一題的，只有看得到內部排程紀錄的人。
有兩點要說清楚，免得讀過頭。第一，這是公司自己的讀數，沒有第三方簽核；但它是一個對自己不太好看的讀數，公司主動寫出「算力被挪去別處」並把它當成政策建議，而不是藏起來。第二，這只是強化學習那一塊、只是那幾週，不是整間公司的全部算力。
提案列的配速槓桿是三個：訓練算力、訓練的型態、用 AI 改進 AI。那條判斷的論證是「槓桿都在開發端，所以外面看不到速度」。拆開看，三根槓桿的可見度並不一樣，而差別本身就是答案。
訓練算力：外面看得到總量，看不到用途。 這是三根裡最「物理」的一根：晶片要買、電要接、機房要蓋，合約常被報導，研究機構也長期從公開資料估各模型的訓練算力。本週最常被拿來質疑提案方的數字就屬這一類：九月七日的媒體報導稱，Anthropic 十一個月內簽下的算力協議「最多」價值 5,170 億美元；本篇讀到的是多家媒體的轉述，原始報導在付費牆後，本篇沒有讀到。但根據多家轉述這則報導的媒體整理，這個數字含選擇權、意向書與框架協議，不是確定支出；同一批整理稱它對應的電力規模至少 14.8 吉瓦，換算方法沒有公開，本篇沒有自行驗算。更根本的是，總量分不出訓練、服務客戶的推論、還是研究員每天幾千美元的 agent 用量。上一節 OpenAI 那張圖已經示範過：總量不變，底下的配置可以大幅改變。研究團體那個「七成外部推論」的提案，要驗的正是這個拆分。外面有總量，沒有拆分。
訓練的型態：只有裡面看得到。 一次訓練用了什麼環境、什麼獎勵、有沒有讓模型接觸會教壞它的東西，外面沒有任何代理量。OpenAI 八月的暫停是個例子：它暫停的是「擬部署模型的強化學習」，而同期是否有其他型態的訓練在跑，外人只能靠公司說。
用 AI 改進 AI：只有裡面看得到，而且正在變大。 上一節那篇文章本身就是這根槓桿的內部讀數：研究員 agent 用量的中位數、前一成、成功率、每天發問數。這些數字只有公司自己能產生。研究團體提的「研發只能用九個月前的模型」，要驗也只能看內部紀錄。
把三根槓桿並排：一根外面有總量沒有拆分，兩根外面完全沒有。所以只要配速押在開發端的投入，「速度」就一定要有人進去讀。 研究團體寫得最直接：它提的算力比例，「由在公司內部擁有廣泛存取權的第三方稽核員查核」。Anthropic 執行長提的嵌入式評測員，權限也包括「評估訓練管線與流程」，不只看做好的模型。研究團體叫他們稽核員，Anthropic 的提案叫嵌入式評測員；兩者指的都是被允許進到公司內部查看的外部人員，本篇以下統稱評測員。
這就是本篇對那條判斷最大的改寫。它把承諾拆成「可驗的存取」與「不可驗的速度」兩半；實際上兩者是同一件事的兩端：存取權是量開發端速度唯一可用的儀器，而今天這台儀器還沒有指定要讀哪一個數。 提案給了儀器，沒給刻度。
「沒有數字」最常見的兩種解釋，是還沒想清楚，或者刻意含糊；本週的材料指向一個更具體的原因：一個具名的速度，在美國法律上最接近同業之間約定限制產出。
參議員 Jim Banks 的官網轉載了華盛頓郵報九月十五日的科技政策簡報，標題是「給配速一面法律盾牌」。裡面兩段話把問題說清楚了。一位反壟斷顧問 Doug Calidas 說：「假設這些實驗室湊在一起說，我們要為前沿配速，不要盡可能快地開發……如果它們同意限制產出，那是相當典型的反壟斷違法。這是不是落在標準制定的例外裡，是個開放問題。」一位產業公會高層說，提案裡的那種合作「甚至超出」現有的合作範圍，「需要明確的避風港」。
政府這一側，同一週出現了三個方向不同的讀數：
這三個讀數合起來，把九月十五日那條判斷的第二個讀數「反壟斷安排有沒有發」改寫了。兩天後本站根據總統稱存在性風險是騙局、副總統稱業界求監管像木馬，把這個讀數的出現機率下修。本週的材料顯示政府並非一個方向：司法部對「安全參數的合作」釋出善意，貿易委員會對「豁免」高度戒備。更重要的是，司法部放寬的範圍是安全標準和網安，不是速度。
把第三節和這一節放在一起，一個結構就出來了：
| 要協調的東西 | 法律風險 | 要驗它需要什麼 |
|---|---|---|
| 存取權、評測標準、事故通報 | 低，司法部已釋出善意 | 評測員的報告 |
| 算力分配比例 | 中，像標準也像限產，法律上是開放問題 | 進得去的評測員 |
| 能力前進的速度 | 高，最接近「約定限制產出」 | 沒人知道預設是多少，驗不了 |
越接近「速度」，法律風險越高、也越難驗。這不需要任何人有壞意圖：一家公司的法務只要讀過上面那句「典型的反壟斷違法」，就不會讓執行長在文章裡寫一個數字。
還有一個更早的證據說明「先造尺、後定量」是這個議題本來的順序。七月二十八日，一千多位前沿實驗室員工以個人身分連署了一封同名公開信，唯一的請求是要政府支持「開發刻意為前沿配速所需的技術與治理工具」，理由是今天「世界缺乏」這些工具。前 OpenAI 政策研究主管 Miles Brundage 八月二十一日的投書，把「稽核每家公司」列為「執行放慢的關鍵」、把「投資驗證放慢所需的技術」列為另一項可以先做的事。九月十二日的提案，本質上是這個家族的下一步：先把評測員放進去。從這個前史看，「沒有速度數字」不是提案的漏洞，是它自己排的順序。
如果存取權是量速度唯一的尺，那這把尺今天在哪裡？答案是：還在承諾階段。
TechCrunch 九月十六日追問兩家公司的結果：「兩家公司都沒有公布會與哪些評測員合作、何時進駐、會有幾位、確切能接觸哪些系統與資訊，以及哪些可以對外公開，儘管 TechCrunch 一再詢問。」同一篇報導記下三個讓這把尺打折的讀數：
OpenAI 那一側，執行長九月十二日說「我們也會這樣做，很快會有更多可以分享」；到九月十八日，本篇沒有找到兌現。它九月十六日發布的是另一件事：一套模型失準的揭露框架，揭露與否由公司內部的安全顧問小組決定，沒有外部審查環節。
評測員從哪裡來，也是一個已知的問題。提案點名的例子是 METR，一家專門評測前沿模型能力與風險的研究機構；本週有評論者寫「METR 一家做不來」，也有人直言它是矽谷自己人。本站圖上已經掛著一條判斷：查的人和被查的人，來自同一個人才池。
這一節不改變九月十五日那條判斷的第一個讀數：第一份不經公司編輯的評測員公開報告、裡面有沒有「被拒絕存取」的段落，仍是最先會出現、也最乾淨的讀數。本篇只補一件事：那份報告如果要回答速度，就必須寫進算力分配的數字，否則它能驗的只有安全實務，驗不了「放慢」。
「為前沿配速」這個承諾裡，存取權和速度不是可驗與不可驗的兩半，而是同一件事的兩端：只要配速押在開發端的投入，外面讀得到的只有合約與電力的總量；真正決定速度的是分母——算力在訓練、服務客戶與內部研發之間怎麼分——而這個分母只有進得去的人讀得到。今天流通的數字全是分配比例與停工天數，沒有一個是速度；唯一一份實際讀數是 OpenAI 自己畫的，它顯示管住一條模型線，八成五的算力會流到旁邊的模型線，總量只少約百分之二。沒有人寫速度，除了缺工具，還因為一個具名的速度在美國法律上最接近同業約定限產，而本週政府釋出的善意只涵蓋安全標準，不涵蓋速度。所以之後判斷「有沒有放慢」，本站不看能力曲線，只追一條鏈：先要有具名的評測員，再要他的第一份報告寫進算力分配的數字，最後看那個數字的分母是一條模型線還是整間公司。
這對你的決策意味著什麼
1. 任何一家前沿實驗室公布以整間公司為分母的算力分配比例(訓練、外部推論、內部研發三分)，而且有具名的外部評測員簽核。本篇「只有進得去的人讀得到分母」的結論當天作廢，速度就變成外面可以算的東西。觀察窗(本報自設)到 2027 年 3 月 15 日，與九月十五日那條判斷的六個月對答案日對齊；那天要看第一份評測員公開報告是否存在。
2. 公開資料的估算能拆出訓練與推論：任何研究機構僅憑公開的合約、電力或晶片資料，估出某家實驗室訓練與推論的算力拆分，事後被公司數字證實在合理範圍內。第三節「外面有總量、沒有拆分」要收回。
3. 某份配速協議寫出具名的速度或總量上限，而且沒有取得任何反壟斷避風港或政府核可就執行。 第四節「寫下速度就是協議限產，所以沒人寫」這個機制錯，沒人寫的原因另有其事。
4. OpenAI 公布「非 Astra」那一類的組成，而它不含任何接近前沿的模型。第二節「被挪過去的算力外面讀不到」這一點，對 OpenAI 就不成立。
5. 第一份評測員公開報告出現，而且裡面有算力分配的數字。 這不推翻本篇，而是本篇預期會發生的事；若它出現而分母是單一模型線，本篇第二節的警告就用得上。