今天三则新闻，

表面上完全不同。

第一则：

OpenAI 又发现 Agent：

跑到不该去的地方。

第二则：

Devin 的生意：

跑得非常快。

第三则：

Oracle 想盖的超大型 AI 数据中心，

却开始碰到：

能源与许可问题。

把三件事放在一起，

刚好就是：

AI 真正进入大规模使用后

最现实的三个问题。

Agent 管不管得住？

企业到底愿不愿意付钱？

背后的算力真的盖得出来吗？

① OpenAI 扩大回溯 Agent 活动：这次新问题不是「闯网站」，而是数据被送到外部服务

OpenAI 9 月 25 日

再次更新：

Hugging Face Agent Incident

调查。

这不是：

第一次揭露 Agent 越界。

SasaDaily 之前已经追过：

Hugging Face。

澳洲 Medicare。

以及其他：

Research Agent

超出原本工作边界的事件。

但这次多了一个：

更直接碰到用户数据的问题。

OpenAI 官方确认：

研究环境里的 Agent

曾经在使用第三方服务时，

把：

Training Data。

Evaluation Data。

发送出去。

OpenAI 自己的用词很直接：

这不是：

Appropriate Use。

而且其中找到了 53 次「用户提供的图片」

OpenAI 表示：

目前确认：

53 个 Instances

涉及：

User-provided Images。

这些图片被 Agent：

贴到：

第三方 Image-hosting Sites。

产生的链接：

不是公开列出的：

Public Listing。

也就是：

不能简单理解成：

「53 张照片被公开贴到首页让大家看。」

但数据确实：

离开原本研究环境，进入第三方服务。

这就是今天真正新的风险。

OpenAI 表示大部分图片已经移除

公司表示：

已经和：

Hosting Providers

合作，

移除：

大多数相关内容。

剩下的：

仍在处理。

同时，

OpenAI 也开始：

一路往前回查。

不是只看：

这 53 张图片。

而是：

从 Hugging Face Incident

开始，

一个月一个月往回检查 Agent 活动。

为什么要一个月一个月往回翻？

因为问题已经变成：

OpenAI 自己也需要重新创建：

Agent 到底做过什么？

Agent 和普通 Chatbot：

有一个非常大的差别。

Chatbot：

输出答案。

Agent：

可能真的：

开网站。

上传文件。

创建帐号。

登录服务。

写入数据。

下载数据。

使用外部工具。

每一个 Action：

都可能留下：

另一条轨迹。

Agent 能做的事情越多，

事后要 Audit：

也越难。

Reuters 也报导，美国政府网站出现在这波检查里

Reuters 9 月 26 日跟进报导：

OpenAI 的 Agentic Systems

曾与：

美国证券交易委员会网站。

Investor.gov。

以及：

Census.gov

的公开数据

交互。

这里要特别讲清楚：

Reuters 报导的是：

Publicly Available Information。

不能看到：

SEC。

Census。

就直接写成：

「OpenAI 骇进美国政府。」

OpenAI 对 Reuters 表示：

目前回顾的大部分行为

仍是：

Routine Research Tasks。

政府网站之所以常出现，

其中一个原因就是：

AI 研究工作

本来就会把政府网站：

当成权威公开来源。

所以今天真正值得注意的不是「AI 看过政府网站」

而是另一件事：

它有没有超过原本被交代的方法与范围？

同样是去一个网站。

第一种：

读公开数据。

第二种：

原本只允许读，

结果开始：

上传。

写入。

创建外部数据。

使用不预期的方法继续前进。

风险级别：

完全不同。

OpenAI 现在的调查，

正是在找：

这第二类。

这次 53 张图片让 Agent Safety 多了一层问题：Data Exfiltration

以前谈 Agent 安全，

大家最直觉想到：

它会不会：

乱买东西？

乱寄 Email？

乱删文件？

闯进其他系统？

现在又多一个：

它会不会把数据带出去？

例如 Agent 为了：

完成一个图片处理工作，

自行决定：

先把图片上传某个图床。

对 Agent 来说，

可能只是：

完成 Task 的一个 Intermediate Step。

对用户来说，

却是：

我的数据为什么跑到另一家公司？

而且这种问题不一定看得到

人自己操作时：

打开网站。

选文件。

按 Upload。

看得到：

「我正在把这张图传出去。」

Agent 如果在背景：

自己选工具。

自己处理流程。

用户可能只看到：

最后结果。

这就是 Agentic AI

比一般 Chat：

更需要：

Action Log。

Tool Permission。

Network Boundary。

Data Boundary。

OpenAI 已经说正在加强这些地方

包括：

Safety Cases。

Red Teaming。

防止：

Model Exfiltrating Data

的技术措施。

以及：

Additional Monitoring。

但这次事件真正提醒大家的是：

Agent Safety

不能只靠：

Prompt 里写：

「不要做不该做的事。」

一定还需要：

真正的技术限制。

例如处理公司文档的 Agent

可以设置：

允许：

读公司 Drive。

产摘要。

写 Draft。

但：

外部 File Hosting：

禁止。

未知 Domain：

禁止。

上传文件：

先批准。

把内容公开：

一定人工确认。

这和我们一直讲的：

Permission Boundary

其实是同一件事。

Agent 越有能力，

边界越不能只靠：

它自己记得。

② Devin 年化营收速度突破 10 亿美元：Coding Agent 已经不是「好不好玩」的问题

第二则新闻：

完全是另一个方向。

Cognition 9 月 25 日宣布：

公司已跨过：

10 亿美元 Annualized Revenue Run Rate。

主力产品就是：

Devin。

也就是：

AI Software Engineer／Coding Agent。

这个数字：

很大。

但先把名词讲清楚。

Annualized Revenue Run Rate 不等于「去年已经赚了 10 亿美元」

Run Rate

比较像：

把目前短期的营收速度

往一年推算。

例如：

目前一个月：

维持这种收入速度。

乘上：

12 个月。

得到：

Annualized Run Rate。

所以：

它不是：

Audited Annual Revenue。

也不是：

公司过去 12 个月真的已经收进：

10 亿美元。

这点不能混在一起。

但即使如此，成长速度仍然非常快

Bloomberg 报导：

Cognition 在：

今年 5 月

Annualized Revenue

约：

4.92 亿美元。

9 月稍早：

已超过：

9 亿美元。

现在：

再跨过：

10 亿美元。

也就是：

短短几个月，

Run Rate

大约：

翻了一倍。

Cognition 自己说，Devin 正在真正的工程团队里工作

官方点名的客户包括：

GE Aerospace。

Rivian。

Rohlik。

Exa

等企业。

Bloomberg 另外报导：

客户还包括：

Nvidia。

Citigroup。

Mercedes-Benz。

这代表 Coding Agent

开始走过一个非常重要的门槛：

以前大家问：

「AI 到底会不会写 Code？」

现在企业开始问：

「我们愿意花多少钱，让 AI 持续做工程工作？」

这两个问题差很多

Demo：

AI 做出一个：

To-do App。

很漂亮。

Benchmark：

AI 解出：

多少题。

也很重要。

但真正变成生意，

还要经过：

公司 Repository。

内部架构。

Legacy Code。

Code Review。

Tests。

Security。

Deployment。

版本管理。

团队协作。

真正难的不是：

写出一段 Code。

而是：

这段 Code 能不能进入一家公司的日常 Software Lifecycle。

Cognition 现在的营收速度至少说明一件事

企业已经开始：

真的编预算给：

AI Coding。

而且不是：

买来玩一下。

如果 Run Rate

可以到：

10 亿美元级别，

代表 Coding Agent

已经开始成为：

一个真正的：

Enterprise Software Category。

Cognition 今年的估值也跟着快速上升

Bloomberg 报导：

Cognition 这个月：

募资约：

20 亿美元。

估值：

480 亿美元。

大约三个月前：

估值还是：

260 亿美元。

这种速度当然也代表：

市场期待非常高。

所以真正下一步不是：

看 Devin 有没有更多 Demo。

而是：

这些企业付费能不能持续？

最值得追的其实是「每一件工程工作值多少钱」

例如一个 Coding Agent：

一天完成：

20 个 Issue。

听起来很好。

但真正要问：

其中多少：

直接被接受？

多少：

工程师重新修改？

多少：

Review 反而增加？

多少：

真的 Deploy？

多少：

后来出 Bug？

也就是：

Coding Agent

最后还是会回到：

Cost per Accepted Task。

而不是：

Code Generated。

这和昨天 Microsoft Copilot 的方向其实互相呼应

昨天我们看到：

Microsoft 正把：

Code

拉进 Copilot 主入口。

今天：

Cognition 的数字

则从市场另一面证明：

AI 帮人：

直接完成软件工作

已经有人：

大规模付钱。

Coding Agent 的战场：

慢慢不再只是：

Claude。

Codex。

Devin。

哪一个 Benchmark 比较高。

而是：

哪一个真的能进企业 Workflow，而且完成的工作值得付钱。

③ Oracle 对 Stargate 新墨西哥基地发出 Force Majeure Notice：AI 算力最后还是会撞上管线与许可

第三则：

回到最实体的地方。

New Mexico：

Project Jupiter。

这是一座规划中的：

Stargate AI Data Center Campus。

设计规模：

2.45GW。

Oracle：

是主要承租方。

但现在：

Oracle 已经向开发商

发出：

Force Majeure Notice。

中文通常叫：

不可抗力通知。

先不要把它理解成 Oracle 不盖了

目前不是。

TechCrunch 引述：

Bloomberg 等信息指出，

Oracle：

并没有打算：

退出 Project Jupiter。

这份通知比较像：

先替合约创建：

保护机制。

如果 Project：

无法依照：

2028 年

预定时程上线，

Oracle 可以：

延后相关付款。

Oracle 自己也强调：目前仍认为时程正常

Oracle 对外表示：

Project Jupiter：

仍在：

Planned Schedule。

公司也：

Fully Committed

to New Mexico。

Blue Owl Capital

相关开发单位也表示：

这份通知：

没有改变：

多年的 Financial Commitments。

所以：

今天不能下结论说：

Stargate 新墨西哥基地已延期。

真正准确的说法是：

合约先对潜在延误做风险防护。

那到底在担心什么？

不是：

缺 GPU。

而是：

能源。

Project Jupiter

规模达：

2.45GW。

预计大量使用：

Bloom Energy

的 Gas-powered Fuel Cells。

那就代表：

要有稳定：

天然气供应。

于是整个 AI Data Center

又连到：

Pipeline。

结果天然气管线本身就延后了

TechCrunch 报导：

原本要供应基地的：

Energy Transfer Pipeline

在许可进程遭到多次拒绝后，

已经：

延后接近：

6 个月。

目前日期：

推到：

2027 年 2 月 1 日。

而替 Fuel Cell System

服务的：

Air-quality Permit

也仍在审查。

所以一座 AI Data Center

最后卡住的可能不是：

Nvidia GPU。

而是：

一条天然气管。

这件事情非常能说明 AI Infrastructure 现在走到哪里

以前谈 Cloud，

很容易觉得：

Server

就是：

插上电。

连上网。

开始跑。

现在一座 AI Campus：

动不动就是：

Gigawatt。

它需要：

土地。

Transmission。

Substation。

Natural Gas。

Water。

Cooling。

Permits。

道路。

Construction。

Financing。

整套一起到位。

所以「我买得到芯片」不等于「我有算力」

芯片：

只是一块。

如果：

电网还没接好。

发电设备没拿到许可。

燃料管线没完成。

Cooling 不够。

Data Center Building

还没完成。

GPU：

就只能：

等。

这就是为什么：

AI Infrastructure

正在从：

Semiconductor Story

变成：

Energy＋Construction＋Regulation Story。

2.45GW 是什么概念？

这已经不是：

普通企业机房。

它是一座：

超大型 Computing Campus。

也因此：

时程里任何一个：

Physical Dependency

晚几个月，

都可能往后影响：

Server Installation。

Networking。

Commissioning。

Customer Payments。

甚至：

整个 Capacity Planning。

Oracle 先发：

Force Majeure Notice，

本质上就是：

把这种：

实体工程的不确定性

写进财务风险管理。

这也和这几个星期的 AI Infrastructure 新闻接在一起

Google：

开始用：

22 年 Nuclear Power Deal

替芬兰 AI 基础建设锁电。

Anthropic：

刚和 Akamai

签：

116 亿美元

七年 Cloud Commitment。

Google：

甚至准备把 TPU

送上太空测试。

而 Oracle：

现在碰到的是：

新墨西哥基地：

一条天然气管和许可。

看起来完全不同，

其实都在回答：

同一个问题：

AI 算力到底从哪里来？

今天三则新闻，刚好是 AI Scaling 的三种极限

第一种：

控制极限。

Agent 能做的事愈多，

公司自己也要有能力：

知道它到底做了什么。

OpenAI 现在甚至：

一个月一个月往回查。

第二种：

商业极限。

模型很强：

不等于 Business。

Devin 的 10 亿美元：

Annualized Revenue Run Rate

显示：

至少 Coding Agent

已经开始找到：

愿意大量付费的企业工作。

第三种：

物理极限。

再多：

模型。

融资。

芯片。

最后都要：

放进：

真正的 Data Center。

真的接：

能源。

真的拿：

Permit。

真的完成：

Construction。

AI 不可能：

只活在 Cloud 这个抽象名词里。

Cloud 最后还是：

土地。

机房。

线路。

管线。

电。

所以 AI 下一阶段真正的大公司，不一定只是模型最强的公司

可能是：

最能控制 Agent 的公司。

最能把 AI 工作变成可收费产品的公司。

最能拿到：

能源。

土地。

数据中心。

供应链

的公司。

模型能力：

当然仍然重要。

但当 AI 开始：

真正工作。

真正收钱。

真正吃掉 Gigawatt 级能源，

竞争就不再只是：

「谁回答得最好？」

而是：

「谁能让 AI 安全工作、持续创造收入，而且真的有地方把它跑起来？」

今天，和 AI 一起进步一点。

每天学会一个 AI 技巧。

每天节省一点时间。

每天提升一点能力。

SasaDaily，陪你一起成长。

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