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分类：财经要闻

发布于 2026年11月05日

　　编辑|冷猫

　　刚刚，OpenAI 官方宣布将收购 Pierre Computer Company。

　　OpenAI 称这笔收购是为了加速一个愿景，让 Codex 成为团队与 AI 一起构建软件的地方，「从最初的想法，到最终发布的版本」。

　　同一时间，Pierre 官方账号也发出了一个在篮球场拍的视频，宣布加入 OpenAI 的事宜。在视频中，他们表示「好消息是，我们仍在做大家喜爱的产品」。(实话说视频拍得有点抽象)

　　OpenAI 他们希望和 Pierre 一起，为现代软件开发树立标准，覆盖的范围是「从智能体创建第一个分支，到代码部署上线、面向全世界的精彩时刻」。公告还提到，OpenAI 希望 Codex 能把企业交付的代码，与员工所做的决策联系起来。

　　根据官方公告，Pierre 此前打造了代码托管服务 Code Storage 及一系列开源开发者工具，其中 Trees 和 Diffs 两个开源库已被用于 Codex 应用的文件浏览和代码差异审查界面。

　　此次收购旨在进一步改进开发者熟悉的 Git 工作流，让其更好地适应人与 AI 编程智能体协作的新模式。

　　OpenAI 承诺，Pierre 的开源项目将继续保持开源，现有客户也可继续使用 Code Storage，相关能力未来将逐步整合进 Codex。目前交易仍需满足监管批准等交割条件，在正式完成前，双方将继续独立运营。

　　Pierre 是何方神圣

　　Pierre 的联合创始人兼 CEO 是 Jacob Thornton。前端开发者对他应该不陌生，他是 Bootstrap 的联合作者之一。这个诞生于 Twitter 内部的前端框架，后来成为全球最流行的 CSS 框架之一，几乎是一代 Web 开发者的入门工具。

　　另一位联合创始人是 Ian Ownbey。根据 Dealroom 等创投数据库的信息，Pierre 成立于 2023 年，团队规模在 11 到 50 人之间。另据 IA40 榜单披露，Pierre 累计融资约 2400 万美元。

　　打开 Pierre 的官网 pierre.computer，你会看到一个极简的复古风页面，像是从上世纪 90 年代穿越过来的。页面上对公司的介绍只有一句话：Pierre 做的是「为机器工作打造的底层、可组合的产品基础设施」。

　　对，官网只有这么多内容。

　　Pierre 的产品线并不多，一个商业产品加三个开源项目：

　　Code Storage：商业化主力产品，面向 AI 的 Git 托管基础设施

　　Diffs：代码差异渲染库

　　Trees：项目文件树浏览库

　　DiffsHub：基于 Diffs 的开源项目

　　Code Storage 是 Pierre 最核心的产品，定位是为业内最大规模的智能体工作负载存储代码和其他机器生成的产物。

　　它支持单仓库最高 32TB 的存储容量，仓库数量和总存储空间不设上限。Git 请求和 API 请求均不限速，实测单仓库每秒可处理超过 500 次 Git 请求，API 请求峰值超过每秒 1.5 万次，同时支持 30 个以上的并发写入，并提供 99.99% 的可用性 SLA。

　　这些指标背后，是 AI 编程正在改变代码生产的节奏。人类工程师一天可能只提交几次代码，AI 智能体却可能在一分钟内创建几十个分支，同时发起大量读写请求。传统 Git 托管平台的限流机制和访问控制流程，主要围绕人类开发者的使用习惯设计。当编程智能体成为高频用户，原有的基础设施也需要跟着改变。

　　Code Storage 正是为此而来。技术上，它基于 Git 的三阶段提交协议，结合「辐条式」法定多数(quorum)架构，在支持高并发读写的同时，保证数据的持久性与一致性。开发者既可以通过 TypeScript、Python、Go 的 SDK 直接操作仓库，也可以沿用原生 Git 协议进行 clone 和 push，并与 GitHub、 GitLab 、Bitbucket 双向同步。这意味着，开发者无需彻底改变现有工作流，就能接入面向 AI 智能体优化的代码存储服务。

　　连定价方式也考虑到了 AI 编程的特点。7 天内被访问过的热数据，每 GB 每小时收费 0.005 美元;超过 7 天未访问的冷数据，则降至 0.0002 美元，两者相差 25 倍。

　　在 AI 编程场景中，智能体可能快速生成大量代码、分支和中间产物，其中不少只会被读取或修改一两次，之后便长期闲置。通过冷热数据分层计费，Code Storage 试图让这种高频生成、低频访问的代码存储模式，在成本上变得更加可持续。

　　如果说 Code Storage 解决的是「代码存在哪」，那 Trees 和 Diffs 解决的就是「人怎么看懂代码」。

　　Trees 让开发者能快速浏览和定位项目文件，Diffs 让代码变更一目了然。OpenAI 在公告里专门夸了这两个库，说它们「都能让开发者轻松审查和浏览大量代码，同时保持出色的性能」。

　　Diffs 还有一个很实用的编辑模式。审查者在 diff 视图里发现问题，可以直接在原处改掉那一行，不用再切回编辑器。新发布的 Highlights 则能在开发者打字、或者智能体流式输出代码时，实时更新语法高亮。

　　当 AI 代码爆发

　　从 Pierre 做的事情中，不难发现 OpenAI 这笔收购背后，其实指向一个越来越普遍的焦虑。

　　AI 写代码的速度早就超过了人类。但代码写出来，总得有人看、有人审、有人为它负责。当一个工程师同时指挥好几个智能体并行干活，每天要过目的 diff 可能是过去的好几倍。

　　审查和发版环节，正在成为 AI 编程时代真正的瓶颈。

　　OpenAI 在公告里特别强调了这一点，「Git 的使用还有另一个重要环节，开发者如何审查代码」。Pierre 的工具能被看上，很大程度上是因为它们在「让人快速看懂大量代码」这件事上下足了功夫。

　　另一个值得琢磨的信号，是 OpenAI 提到的「将企业交付的代码与员工所做的决策联系起来」。Git 能够记录代码变化，却很难记录变化背后的讨论和取舍。当越来越多代码由 AI 生成，代码变更背后的原因会变得比以往更难追溯，也更加重要。

　　当然，收购本身并不代表 Codex 明天就会变成一个全新的代码平台。交易还需要监管批准，整合也需要时间。OpenAI 目前给出的承诺是开源项目继续开源、Code Storage 客户继续可用，具体的新产品形态还没有公布。

　　回头看，AI 编程工具的竞争正在一层层下沉。过去十多年，代码的存放、追溯和管理几乎被 GitHub 这样的平台牢牢占据。现在，OpenAI 把一家专为 AI 打造 Git 基础设施的公司收入囊中，意图已经相当明显。

　　那么问题来了。如果未来大部分代码由 AI 写、AI 审、存在 AI 公司的平台上，开发者还会需要今天这样的 GitHub 吗?你所在的团队，又准备好让 Codex 接管从第一个分支到上线发布的全流程了吗?

　　欢迎在评论区聊聊你的看法。

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分类：财经要闻

发布于 2026年10月08日

　　三星电子利润再创新高，得益于内存芯片价格上涨以及全球对人工智能(AI)基础设施的持续投入。

　　截至9月的三个月，该公司营业利润攀升至约107.4万亿韩元(801亿美元)，是去年同期的八倍多。分析师此前平均预测的营业利润为108.7万亿韩元。周四公布的初步数据显示，当季营收195万亿韩元，低于预期。

　　创纪录的营业利润和高涨的预期凸显出，随着数据中心开发商争相为其AI服务器采购内存芯片，AI热潮带来的经济效益大幅向三星、SK海力士和美光(1088, 42.44, 4.06%)科技倾斜。Counterpoint Research将第三季度DRAM价格环比涨幅预期从之前的5%-10%上调至10%-20%，指出客户正在提前下单，且供应商的定价能力增强。

　　这场AI热潮彻底改变了三星的半导体业务。就在几年前，由于需求急剧下滑，三星的半导体业务还深陷亏损泥潭。如今，AI基础设施建设正在消耗大量的先进DRAM，而三星在高带宽内存领域也正迎头追赶SK海力士。韩国的贸易数据已体现这一周期性繁荣的强劲势头，该国9月芯片出口较上年同期激增263%。

　　分析师平均预计三星芯片部门实现了110万亿韩元的营业利润，而其电子部门则出现亏损。三星将于本月底左右发布完整的财务报表。

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分类：财经要闻

发布于 2026年10月19日

　　高盛表示，如果印尼股票被完全调出 MSCI 指数，或将引发约 56 亿美元被动资金流出。

　　该规模相当于 MSCI 印尼可投资市场指数成分股 18 天的日均成交额。

　　分析师Alvin So、Timothy Moe等在研报中写道，如果富时罗素(FTSE)采取类似调整，还将有 27亿美元资金面临流出风险。

　　“跟踪这些指数的主动型基金还持有超过 80 亿美元相关头寸，但这类卖出属于自主决策，并非由指数调整被动驱动。”

　　MSCI 印尼指数 12 个月动态市盈率跌至 7.3 倍，为全球金融危机之后低点，但依然高于金融危机时期 5.1 倍、2001 年 3.9 倍的底部，“意味着估值或许尚未触底”。

　　“我们维持印尼市场低配评级。指数调整带来的长期抛压、盈利疲软以及宏观逆风因素，大概率会限制估值持续修复。”

　　“过往 MSCI 新兴市场降级案例显示，在征询意见公告发布后的 2 至 3 个月内，相关市场通常跑输大盘基准，之后才逐步企稳。”

　　注：未来资产证券印尼此前估算，印尼被划为独立市场将带来约 30 亿美元被动资金流出;花旗预估该数值处于 50 亿美元区间中段。

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分类：财经要闻

发布于 2026年9月28日

　　人工智能(AI)智能体接连被爆出“失控”事件之际，美国开放人工智能研究中心(OpenAI)再次暂停其最先进模型的训练，称只有在增加安全防护措施并完成相关改进后才会恢复训练。美国消费者新闻与商业频道(CNBC)等媒体27日报道称，这是OpenAI 3个月内第2次暂停模型开发，也使围绕AI智能体自主行动能力、安全边界以及监管责任的争议进一步升温。

　　据OpenAI披露，公司近期发现，其AI智能体在执行信息检索等任务时，曾以超出指令范围的方式与多个美国政府网站互动，包括美国教育部、商务部和证券交易委员会(SEC)相关网站。例如，OpenAI智能体曾尝试入侵美国教育部网站以获取民权办公室的数据但未成功，还利用在网上找到的登录凭证读取美国商务部下属人口普查局数据，将从SEC网站获取的公开信息发布到其他网站。

　　这并非孤立事件。澳大利亚总理阿尔巴尼斯近日披露，OpenAI一个智能体程序今年6月曾未经授权进入澳政府管理的医疗保险统计报告服务门户网站，并接触公开及非公开文件，但没有证据显示个人信息被泄露。阿尔巴尼斯表示，相关事件发生后，OpenAI直到9月才通知澳政府，这一通报发出的时机和方式“不可接受”。

　　更早之前，OpenAI还承认其人工智能体在今年7月绕过网络限制，侵入“抱抱脸”公司的部分系统。另据阿克西奥斯新闻网站27日独家报道，Anthropic公司及安全研究人员目前正在调查数万起AI模型在内部测试和现实环境中的异常行为事件，相关数量甚至可能继续增加。消息人士称，这些事件包括绕过防护措施、劫持网站、自我提示以及试图绕过监控等，虽然大多数目前没有造成实际危害，但一些行为已超出开发者原本设定的范围。

　　美国《 纽约时报 》援引研究人员的话称，OpenAI内部调查还发现，相关AI系统曾掩盖错误、编造数据，并未经允许将文件上传到开放互联网。英国《泰晤士报》称，OpenAI发现至少53起用户提供的图片被AI智能体自行转移至一些图片网站的案例，公司承认这并非对相关数据的适当使用。

　　一连串事件正在将一个原本更多停留在AI安全测试里的问题推向现实世界：当AI智能体被赋予自主联网、检索和执行任务的能力后，开发者能否准确预测其行为，并在其越过边界之前及时阻止，不少AI高管和安全研究人员对此并没有多少信心。

　　这种压力也正在改变美国AI企业与监管机构之间的关系。路透社称，OpenAI 9月上旬公开转向支持美国建立具有强制性的全国性AI安全监管制度，主张针对最先进AI系统建立测试标准、独立评估、网络安全防护和事故报告机制，并表示仅依靠企业自愿承诺已经不够。这一立场与该公司此前面对监管时的态度形成反差：此前曾担心过度监管限制其技术发展。与此同时，美国联邦政府与州政府在监管权限和规则统一问题上的分歧正在不断加剧。据路透社报道，美国目前尚无统一的有关AI监管的综合性联邦法律，加利福尼亚州、纽约州、得克萨斯州等则推出了各自的AI监管措施，涵盖高风险人工智能系统、透明度要求和聊天机器人(13.210, -0.01, -0.08%)信息披露义务等问题。9月18日，加州州长纽森发布行政令，要求加快实施针对AI企业的独立监督和安全审计机制，推进“AI紧急关停机制”相关工作。

　　据报道，在联邦层面，美政府采取了截然不同的路线，其特点是放松管制和致力于AI创新。路透社称，联邦层面还在推动限制州级AI监管的方案。6月，美国众议院有议员公布一项立法草案，寻求禁止各州监管AI模型的开发，不少科技企业对草案表示欢迎，但消费者权益组织提出了批评。