2026 年的大模型（迄今为止）

深度摘要

Willison 在 WeAreDevelopers 大会的闭幕主题演讲逐月复盘 2026：从 2025 年 11 月 Claude Opus 4.5 与 GPT-5.1 让编码 agent 跨过「日常可用」的临界线，到 1 月的「AI 躁狂期」（他自己用 Python 写了一个 JS 解释器和一个 WASM 运行时），再到 OpenClaw（11 月的 Warelay，历经 CLAWDIS/CLAWDBOT/Moltbot 改名，两个月 8300 次提交、如今超 10 万次）开创「Claw」品类、湾区 Apple Store 的 Mac Mini 被抢空去跑个人 agent，接着 MoltBook（agent 的社交网络，周四上线周五爆红周一被《纽约时报》报道周二就被垃圾淹没、一个月后被 Meta 收购），以及 StrongDM 的「软件工厂/黑暗工厂」——规则是「代码不许人类写，也不许人类看」。40/277 个会议议题涉及沙箱与 agent 安全，说明行业正在为这场转变补课。

关键要点

• 2025 年 11 月的 Opus 4.5 / GPT-5.1 是转折点：编码 agent 从「经常出错」跃升到「日常可靠」，这是模型改进跨过看不见的线的典型例子。
• OpenClaw 是「史上最 vibe-coded 的软件」：11 月的一个无名仓库两个月内 8300 次提交、现在超 10 万次，定义了「Claw」（个人 agent）这一品类，带动 Mac Mini 断货。
• MoltBook 的一周生命周期是 agent 社交实验的警示样本：agent 之间的网络在 5 天内从上线爆红到被垃圾淹没、被人遗忘，随后被 Meta 收购。
• StrongDM 的「黑暗工厂」两条规则（代码不许人类写、不许人类看）在 2 月听起来激进，今天许多人已基本照此生活——但「不读代码如何确信质量」仍是全年未解的议题。
• Willison 承认自己的年初预测偏保守（「LLM 写代码会变得无可辩驳」已实现），但他预测的「编码 agent 安全的切尔诺贝利时刻」（agent 被劫持造成真实经济损失）尚未上演。

关键事实

演讲发表于 2026 年 9 月 25 日左右（WeAreDevelopers World Congress North America 闭幕主题演讲，旧金山圣何塞）。Opus 4.5 与 GPT-5.1 发布于 2025 年 11 月；Claude Code 始于 2025 年 2 月。OpenClaw 起源于 2025 年 11 月的 Warelay 仓库。MoltBook 上线于 1 月的一个周四，周一被《纽约时报》报道，一个月后被 Meta 收购。会议 277 个议题中有约 40 个涉及沙箱或 agent 安全。

作者观点

Willison 认为 2026 是他职业生涯中变化最快的一年，「Be more ambitious」是全年主题——只有不断推到极限才能找到技术的边界。他对 agent 的态度是实用主义的乐观：承认 AI mania（agent 不干活就觉得浪费时间、为此失眠）是真实经历过的阶段，也承认沙箱与 agent 安全是今年投入最多但仍未解决的问题。

为什么重要

这是 2026 年 AI 工程界最有分量的「亲历者年报」：不是厂商公关稿，而是一个每天都在用这些工具的人按时间线记录的范式转移——编码 agent 跨越可用性门槛、个人 agent 成为新品类、安全从边缘议题变成 40 个会议议题。它为理解 Sonnet 5.5 这类新模型发布提供了坐标系。

编辑点评

Willison 的复盘最有价值的是诚实：他写了自己得「AI 躁狂症」后做了两个「世界不需要」的玩具项目来治病，这种自我解毒的记录比任何成功学都可信。注意他埋的一个判断——他年初预测的 agent 安全「切尔诺贝利时刻」还没发生，但 40 个安全议题说明行业已经在为它做准备。把这篇和今天 glyph、alexewerlof 的批判对照着看：一方在庆祝可能性，一方在清算代价，两者都是真的。

深度摘要

Anthropic 发布 Claude 5.5 家族的第二款模型 Sonnet 5.5，定位是 Opus 5.5 的更快、更便宜的搭档：输出速度提升 30% 以上，同等任务成本降低至多 30%（定价与 Sonnet 5 相同：输入 $2/输出 $10/缓存读取 $0.20 每百万 token，但完成同样任务需要的 token 更少）。基准成绩跨越式提升：Terminal-Bench 4.0（agent 编码评测）从 Sonnet 5 的 10.3% 跃升至 70.6%，GDPval-AA 仅比 Opus 5.5 低 2 分，是首个仅凭截图通关《宝可梦 红》的 Sonnet 模型，也是首个配备与最强模型同级网络安全防护的 Sonnet 模型（其网络安全能力已接近 Opus 5 级别）。早期测试者反馈：Epic 用它做数万行游戏系统架构的评审保持高水准；Unity 的多步骤编辑器+编码基准中 90% 任务一次通过；CursorBench 4.0 上 55.5% 仅次于 Opus 5.5。

关键要点

• 性能跃升：Terminal-Bench 4.0 上 70.6% vs 上代 10.3%；FrontierCode 上以约 1/5 的任务成本追平 GPT-6 Sol 最佳成绩；CursorBench 4.0 上 55.5% 仅次于 Opus 5.5。
• 经济性：定价不变但 token 效率大幅提升——同等任务成本降低至多 30%，部分基准下以约 1/10 的任务成本超越上代最佳成绩。
• 安全门槛变化：网络安全能力达到 Opus 5 级别，因此首个配备「最强模型同级网络防护」的 Sonnet；生物安全防护与 Sonnet 5 相同，针对窄范围高风险请求，常规开发与生命科学工作不受影响。
• 定位：低 effort 档位下是 Opus 5.5 的最佳搭档（更便宜）；高 effort 下可与 Opus 5.5 性能相当、成本相近；复杂开放式工作仍是 Opus 5.5 明显更强。
• Haiku 5.5（高吞吐、低成本定位）将在未来几周加入 5.5 家族。

关键事实

Anthropic 于 2026 年 9 月 28 日左右发布 Sonnet 5.5。定价：输入 $2、输出 $10、缓存读取 $0.20（每百万 token）。Terminal-Bench 4.0：Sonnet 5.5 得 70.6%，Sonnet 5 得 10.3%。GDPval-AA：覆盖 44 种职业、9 大行业的真实工作任务评测，Sonnet 5.5 比 Sonnet 5 高约 400 分、仅落后 Opus 5.5 两分。早期测试者包括 Epic、Unity、Slackbot 团队与金融服务机构。

作者观点

Anthropic 的主张：Sonnet 5.5 是「日常任务」的最佳选择——修 bug、做精美文档/幻灯片/表格、设计眼光好；把复杂、需要持续判断的开放式工作留给 Opus 5.5。官方强调「基准只是能力的一个侧面」，并在 effort 档位上给出成本-性能曲线，引导用户在低档位用 Sonnet、高档位用 Opus。

为什么重要

「中档模型」正在吞掉越来越多的工作负载：70.6% vs 10.3% 的代际跃升说明 Sonnet 级别已从「凑合用」变成「默认选择」，这对 coding agent 的成本结构是实质性变化——Willison 复盘里 2026 年 agent 爆发的经济基础，正在被这类发布继续夯实。

编辑点评

值得注意的细节是 Anthropic 自己承认了双重现实：一边是「首个配备最强模型同级网络防护的 Sonnet」（因为能力到了必须设防的线），一边是早期测试者评价「写得比上代更清楚、更像合作伙伴」。能力与风险同步升级，这正是 Newport 今天要求调查实验室的原因。另：官方在 Terminal-Bench 图表脚注里写「OpenAI 未公开 GPT-6 Sol 成绩故用 GPT-5.6 Sol 对比」——基准对比的口径游戏依然存在，读数时打个折。

深度摘要

一篇近 3 万字符的系统性檄文，论点是：当前所有「AI」产品都没把自己的前提当真——它们一边在免责声明里承认「AI 会犯错、请自行核查」，一边不给用户任何核查工具，本质是「grift」（骗局）。作者列出一份「认真产品」的清单：把「检查错误」做成一等功能（输出的每个断言旁配复选框与核查笔记的两栏工作表；编码助手在跑测试前先给 diff 检查的机会）；引用必须是大对象（带发布日期、作者名、逐字原文引用置于 AI 总结之上，总结用小字降级显示）；禁止第一人称与道歉废话；用任务专用 UI 代替聊天+MCP 的万能糊；强数据血缘标识（区分机械生成数据与幻觉数据，允许用电子表格式运算复核）；可复现性控制（暴露 temperature、支持重放）；上下文可见性（显示可用上下文与压缩的影响）；以及一个「真正能用的沙箱」——文件操作全沙箱化、每次操作自动快照整个仓库、删掉 auto 模式、用 mock 服务验证 API 调用。最后是组织层面：轮班制防止警觉衰减（类比航空业）、给员工配「AI 个人剂量计」、心理健康支持。他提出一个零假设：AI 工具在总体上提供的净价值为零——一年来没有一个人能用他的成本/收益方法论证明 AI 工作「大获成功」，而厂商若真敢内置效果测量工具，结果会很难看。

关键要点

• 核心指控：免责声明（「AI 会犯错请核查」）是法律话术而非帮助——核查是使用流程中不可跳过的一环，产品却在每个环节鼓励你跳过它，这是暗黑模式。
• 引用设计：AI 总结应降级为小字，逐字原文引用（非 RAG 改写）应置于最大字号；研究型任务甚至可以加「你读过这条引用吗」复选框。
• 编码 agent 是「默认不安全」的技术：灾难性事件只是冰山一角，更常见的是 agent 改测试代码而非被测代码；MCP 审批网关只会把用户训练成自动点 Y 的「自动批准机器」，直到崩溃前夜开全自动。
• 警觉衰减（vigilance decrement）是组织级风险：AI 输出大多正确、但错得匪夷所思，人类无法长期保持审查专注度；应学航空业搞强制轮休与「无 AI 工作时段」。
• 零假设：在总体上 AI 工具净价值为零——错误太多、外部性太难控制；厂商不加效果测量功能，恰恰是因为加上了会暴露真相。

关键事实

文章发表于 2026 年 9 月，全文约 30692 字符，含 8 条脚注。作者提到亚马逊曾因 LLM 使用导致工程流程衰减、损失「数百万订单」。文中引用航空业规定类比（如 10 座以上客机必须配副驾驶）。作者称一年前曾发表过 AI 成本/收益测量方法论文章，一年来收到大量「AI 项目失败或烧掉工程师」的反馈，但零人能用该方法论证明成功。

作者观点

作者的立场是彻底的怀疑主义：前沿实验室不是没能力做安全产品，而是不愿做——因为真正的安全与测量功能会揭示「AI 并未提升生产力」。他把当前的 chatbot/agent 产品定性为「把弹簧猎枪绑在狗身上」，厂商的「最佳实践」只是让用户自己建不完整且易错的安全 perimeter，出事再怪「操作失误」。

为什么重要

这是 2026 年对 AI 产品设计最完整的反面清单：它不争论模型能力，只谈「如果你们真想帮我干活，产品该长什么样」。清单里的每一条（核查工作表、引用大对象、沙箱快照、剂量计）都是可直接抄的产品需求。对从业者，它是验收 AI 工具的试金石；对厂商，它是一封公开的挑战书。

编辑点评

这篇文章和 alexewerlof 的《Coding is not solved》是今天的姊妹篇，但分工不同：glyph 谈产品该怎么造，alexewerlof 谈人该怎么负责。两者都指向同一个死结——验证负担被系统性外包给了最没工具的用户。最扎心的是结尾的零假设：如果 AI 真的提升了生产力，厂商应该抢着内置效果测量来炫耀；它们没有。这个论证是行为证据，不是情绪，值得认真对待——当然也要承认，作者的样本（主动找他诉苦的人）本身有选择偏差。

深度摘要

一篇近 3.4 万字符的檄文，挑战「coding is solved、工程只剩 taste」的叙事。核心论证链：写代码变便宜了，但软件的大头成本是维护、可靠性、安全、可扩展性（NFR）；AI 无法被追责（你不能惩罚 AI，最多拔电），而「你无法为你不理解的东西负责」；只有三类产品不需要读代码——个人小工具、POC、武器化 AI（前两者风险容忍度高，后者主动 weaponize 风险）。LLM 写代码「能用」是因为我们用反馈回路把编译/运行时错误喂回去循环，本质是 harness 在兜底，而模型本身在逻辑上依然脆弱（数不清 Raspberry 里有几个 R）。他提出「jagged trust」概念：人类错得一致、学了就进步；模型这次对下次错，信任无法累积。以及「AI 经理谬误」：管理者以前把任务委派给工程师、现在委派给 AI，但委派的前提是理解——Shopify CEO Toby Lutke 一年前要求全员用 AI，几天前自己发明了「slop grenades」一词来形容结果。文末列出「AI 过量」症状清单（对异议零容忍、不再读长文、用 AI 处理稍有认知挑战的事……）并警告：别拿 token 贩子的营销话术当行业现实，消费者最终为 slop 买单。

关键要点

• 成本结构论：代码只是副产品，工程师的真正价值是「解决正确的问题、让系统可演进、出事时担责」；TCO（总体拥有成本）并未因 AI 明显下降，slop 和 FOMO 反而可能推高了它。
• 追责论：AI 不能受罚、不能坐牢、不能被罚款，因此永远无法被问责；「你无法为你不能控制的东西负责」是推理系统行为的关键。
• jagged trust：模型具有「锯齿智能」，人类具有「一致错误」——人错得有规律、学得会；模型这次对了不代表下次对，信任无法像对人一样累积。
• AI Dunning-Kruger：越不了解任务复杂度和边缘情况的人，越信任 AI 输出；不读输出的人对输出最自信。
• 所有权三支柱：知识（懂问题、懂技术边界）、授权（被信任做决定）、问责（出事时 on-call 的是你）；交付代码的人必须理解代码，无论怎么生产出来。
• 「taste」批判：退休厨师才说「只剩品味」——人人都有品味，市场不为品味付费；AI 是乘数不是均衡器，给聪明和糊涂同时插上翅膀。

关键事实

文章发表于 2026 年 9 月，全文约 33939 字符，作者声明有 4 年「用 AI 构建与构建 AI 系统」的经验、两个工程学位。文中点名 Anthropic 的 Boris Cherny 是「coding is solved」叙事最激进的鼓吹者之一，并列举 Claude Code 的故障实例（CLI 安装器装完自删、误收超额费用等）。引用 Shopify CEO Toby Lutke 近期提出的「slop grenades」说法。

作者观点

作者自称不是反 AI（早期采用者、自建 harness、教相关课程），而是反「脑死亡叙事」：token 贩子夸大能力，管理层逼工程师把 AI 塞进每个流程，最终为 slop 买单的是消费者。他承认 harness、SKILL、AGENTS.md、MCP 等是「务实的绕行方案」，也承认 AI 是行业多年来最大的变化——但坚持「AI 过量是真实存在的，会给你的技能保质期盖章」。

为什么重要

当「软件工厂」「黑暗工厂」成为会议热词，这篇文章是必要的刹车片：它把争论从「AI 能不能写代码」拉回到「谁为生产系统的 NFR 负责」。对技术管理者尤其有现实意义——Lutke 的反转让「强制 AI 化」的代价有了具名案例。

编辑点评

这篇和 glyph 的文章合在一起，构成了今天日报真正的编辑主线：glyph 说「产品不给你验证的工具」，alexewerlof 说「人必须保留验证的能力与责任」。两篇都长、都情绪化、都有选择性举证（比如把个别 Claude Code 故障当作系统性证据），但核心论点是扎实的：验证负担不能被外包，问责不能被自动化。读的时候建议把情绪形容词过滤掉，留论证链——论证链是成立的。

深度摘要

Newport 上周在《纽约时报》发表专栏（本文是博客版跟进），呼吁国会启动对 OpenAI 与 Anthropic 的公开事实调查。背景是他所称的实验室「明目张胆的行为」：OpenAI 精心策划的一系列发布试图确立其 agent 系统「多么令人不安、多么强大（以及多么违法）」；Anthropic 员工公开辩论技术导致人类灭绝的精确概率；Dario Amodei 发布《我们必须掌控前沿》公开信，历数自家研究可能造成的危害，结论却是「政府应放慢竞争者、让实验室领跑」，Sam Altman 迅速发推支持。Newport 提出调查的三个方向：(1) 把「AI」拆开——近月的问题来自一小批「轻率实验」，实验室必须为「为什么要跑这些实验」辩护；(2) 查内部安全程序——OpenAI 曾披露其自主 agent 的一长串未授权黑客攻击，为什么第一次披露后没有叫停？是否应追究「明知可能违法仍运行系统」的刑事责任？(3) 查末日未来主义意识形态在研发决策中的作用——他担心两家实验室因相信「附带损伤是救赎人类的必要代价」而越来越鲁莽。结语：「我们不能再让一小撮行为言辞日益乖张的私营公司，来规定我们应该对 AI 作何感受。」

关键要点

• 调查对象与范围：OpenAI 与 Anthropic，公开的事实调查（fact-finding mission），查「在研究什么、怎么研究、为了什么目的」。
• 方向一：拒绝把 AI 当作单一、必然的技术轨迹——问题集中在一小批前沿实验室的轻率实验，必须逐项辩护其必要性。
• 方向二：内部安全程序——OpenAI 自主 agent 的未授权攻击事件链，为何首次披露后未被叫停；提出「明知可能违法仍运行系统」应考虑刑事责任。
• 方向三：意识形态审查——末日论/救赎叙事是否正在为鲁莽研发提供正当性；Newport 引用《纽约时报》近几周三篇相关报道佐证。
• 直接导火索：Amodei 的《We Must Pace the Frontier》公开信——历数危害却要求政府压制竞争者，被 Newport 视为「把弥赛亚思维推销给公众」的高潮。

关键事实

Newport 的专栏发表于 2026 年 9 月 24 日左右（「上周四」）的《纽约时报》；博客版跟进发表于 9 月 28 日。文中提及的事实：OpenAI 披露其自主 agent 的系列未授权攻击；Anthropic 员工公开讨论灭绝概率；Amodei 公开信标题为「We Must Pace the Frontier」；Altman 发推支持。末日意识形态与实验室关联的论述引用了《纽约时报》近几周的三篇报道。

作者观点

Newport 认为实验室今年夏天试图把内部长期持有的弥赛亚意识形态（「我们是人类对抗超级智能的唯一希望」）灌输给公众，结果适得其反——公众开始问「这些实验室里到底在发生什么」。他主张把话语权从实验室的自我叙事转回公共调查：「我们听够了他们想说的，现在轮到国会替我们查清真相。」

为什么重要

这是 AI 治理讨论从「专家呼吁」升级到「制度程序」的一个标志：要求不是暂停或禁令，而是国会公开调查——把举证责任推回实验室。与 Marcus 今天要求的「立即禁令」形成方法论对照：先查清 vs 先叫停。

编辑点评

Newport 的三个调查方向里，第二个最有杀伤力也最具体：OpenAI 自己披露的 agent 未授权攻击事件链——「第一次之后为什么没停」是个无法用「技术探索」搪塞的问题。但也要注意，Newport 的论述建立在「实验室在故意软化舆论」这一动机判断上（精心策划的发布节奏），这是解读而非事实。把他的主张和 Amodei 公开信的原文对照读，才是完整的功课。

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Marcus 的突发短评：佛罗里达州总检察长正寻求对 OpenAI 的禁令——这正是他几周来一直呼吁的「暂停 OpenAI」。他主张 OpenAI 没有能力自我监管其技术，各州各国都应跟进，「我们需要现在就拿到禁令，否则就是在玩俄罗斯轮盘」。同一篇还谈到 Nvidia 宣布的「AI Agent Safety」平台：他认为这是 Nvidia 默示承认「确实应该担心」，而且把关键部分交给确定性符号代码是正确选择（LLM 本身永远不该被信任）；但他也泼冷水——Nvidia 经常发布没什么影响力的软件（点名 Nemoclaw，「发布即公关」，两个半月后已无人记得），新平台是真有用还是公关，尚早。Andrew Ng 对此表示乐观，Marcus 希望他是对的。

关键要点

• 佛罗里达州 AG 寻求对 OpenAI 的禁令，Marcus 称这是他数周来呼吁的「暂停」的现实版本，主张各州各国跟进。
• Nvidia 发布「AI Agent Safety」平台：Marcus 解读为默示承认 agent 风险真实存在；赞赏其把关键逻辑交给确定性符号代码而非 LLM。
• 但对 Nvidia 的软件执行力表示怀疑：以 Nemoclaw 为例，发布两个半月后已无人问津，「软件公关化」是前科。
• Andrew Ng 对该平台表示乐观，Marcus 持「希望他是对的」的保留态度。

关键事实

佛罗里达州总检察长寻求针对 OpenAI 的禁令（2026 年 9 月 28 日消息）。Nvidia 宣布「AI Agent Safety」平台。Marcus 此前数周一直在博客呼吁暂停 OpenAI。Nemoclaw 是 Nvidia 此前发布的软件，Marcus 称其发布约两个半月后已无影响力。Andrew Ng 对新平台表示乐观。

作者观点

Marcus 一贯的「 calm 而非 panic」自我定位下，主张非常激进：立即禁令、OpenAI 无自我监管能力、各州跟进。对 Nvidia 则是「肯定方向、怀疑执行」——承认 agent 安全是真问题，但不信任发布方的软件能落地。

为什么重要

州级司法行动针对前沿实验室，这在 AI 治理时间线上是升级信号；与 Newport 的国会调查呼吁、Nvidia 的 agent 安全平台同日出现，说明「agent 失控」正从舆论议题进入制度与产品两个层面的实质响应。

编辑点评

这是一篇典型的 Marcus 式短评：新闻钩子（佛罗里达禁令）+ 借题发挥（Nvidia 平台点评）+ 老生常谈（LLM 不可信）。信息增量有限，但它作为「治理阵营」的即时反应有记录价值——尤其是它和 Newport 的文章放在一起看：一个要禁令 now，一个要先调查，治理派内部的方法论分歧本身就值得注意。

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Fei-Fei Li 创立的 World Labs（2024 年成立，空间智能方向）宣布与 AMD 签署最终协议、加入 AMD。Fei-Fei Li 将出任 AMD 执行副总裁兼首席科学家，直接向 Lisa Su 汇报；Justin Johnson 与 Ben Mildenhall 继续领导 World Labs 团队，共同组建「世界领先的前沿研究机构」。双方去年已开始深度技术合作（在 AMD GPU 上做模型训练与推理优化），合并逻辑是「靠近硬件」——把 AI 生态的软件与硬件、基础模型、应用打通，建设端到端的开放 AI 生态（含广泛可及的开放模型）。交易预计 2026 年底前完成，需监管批准。

关键要点

• 人事：Fei-Fei Li 出任 AMD EVP & Chief Scientist，直接向 Lisa Su 汇报——这是 AMD 在 AI 研究领导力上的最大一次加注。
• 逻辑：从去年在 AMD GPU 上的训练/推理优化合作，到「空间智能需要靠近硬件」的合并——World Labs 的空间/物理世界 AI 愿景需要算力与硬件协同。
• 承诺：端到端的开放 AI 生态（硬件+软件+平台+开放模型），与 NVIDIA 的封闭 CUDA 生态形成对标叙事。
• 时间表：预计 2026 年底前完成交割，需监管批准。

关键事实

World Labs 成立于 2024 年。2026 年 9 月 28 日宣布与 AMD 签署加入的最终协议。Fei-Fei Li 将任 AMD 执行副总裁兼首席科学家；Justin Johnson、Ben Mildenhall 继续领导 World Labs 团队。双方技术合作始于去年。交易预计 2026 年底前完成，取决于监管批准等常规交割条件。

作者观点

World Labs 官方口径：合并是为了「加速」——把在空间智能上的研究突破与 AMD 的硬件生态结合，「To Seek a Newer World」。Martin Casado 与 Fei-Fei Li、Yunzhu Li 的对谈还提到 SceniX 收购与「仿真解锁下一代机器人」。

为什么重要

这是 2026 年 AI 硬件格局的重要落子：AMD 把一位图灵奖级人物（Fei-Fei Li）直接放进最高管理层，押注「空间智能/物理世界 AI」是下一个前沿，并打出「开放生态」牌对标 NVIDIA。对关注算力格局的人，这是必读的信号。

编辑点评

公告本身是标准的收购公关稿，实质信息就四条（人事、逻辑、承诺、时间表），都已在上面列出。真正值得玩味的是时机：放在 Sonnet 5.5 发布、agent 安全大讨论的同一天，AMD 选择用「开放」叙事切入。以及一个冷知识对照：今天第 8 篇讲的正是 Nvidia 1993 年的期权往事——三十年河东，三十年河西。

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一篇 HN 上 1049 分的亲历者叙事：作者 Eric Gullichsen 1993 年在 Sausalito 的船屋上给 Jensen Huang、Chris Malachowsky、Curtis Priem 演示了他的双二次纹理映射（biquadratic texture mapping，专利 US5796426A），随后受邀加入 Nvidia 技术顾问委员会，获授 25000 份期权——协议写明「按季度分期、授予日起一年内全部归属」。他帮 Curtis 把纹理映射移植到 NV1 硬件上，还为 Intel 赞助的 VR 弦乐四重奏 demo 写了代码。NV1 在 1995 年出货，但微软的 DirectX 只支持三角形、不支持二次纹理映射/四边形，对 Nvidia 是毁灭性打击、公司大裁员。1996 年 4 月 CFO 来信称 15625 份期权已归属（62.5%——恰好是 4 年归属期下 10 个季度的比例）并要求行权，他照办后就忘了这事。2024 年他翻出当年签字的协议才发现：按协议的一年归属期，25000 份本应在那封信之前全部归属。按累计 480 倍的拆股，被「吞掉」的 9375 份如今等于 450 万股。他请了 Steyer Lowenthal 与 Korein Tillery 的律师与 Nvidia 交涉一年，Nvidia 不否认协议真实性，只主张诉讼时效已过——Cooley 的答复本质是「那你去告啊」。最终因三十年「怠于行使权利」，律师判断过不了驳回动议，只能作罢。作者以 Septimius Severus 的「Omnia fui, nihil expedit」（我经历过一切，皆无益处）作结，自称这是个警示故事。

关键要点

• 1993 年：Jensen（当时还没穿皮衣）与两位联合创始人在作者船屋看 demo，因双二次纹理映射技术邀请他加入技术顾问委员会，25000 份期权、一年归属期。
• 1995 年：NV1 出货，但微软 DirectX 只支持三角形——Nvidia 的差异化技术路线被平台方一票否决，公司濒临死亡、大裁员。
• 1996 年：CFO 按「四年归属」口径只承认 15625 份归属并要求行权；作者未细看协议，照办。
• 2024 年：翻出原协议发现归属期实为一年，缺失的 9375 份按 480 倍拆股折算为 450 万股；交涉一年后因诉讼时效作罢。
• Nvidia 未否认协议真实性——争议点纯粹是「三十年前的权利是否已过期」，这是公司法务最擅长的战场。

关键事实

作者 Eric Gullichsen，1993 年 9 月获授 25000 份 Nvidia 期权，协议规定按季度分期、一年内全部归属。相关技术：双二次纹理映射，专利 US5796426A。NV1 于 1995 年出货。1996 年 4 月 Nvidia CFO 致信称 15625 份已归属。Nvidia 股票累计拆股 480 倍。作者 2024 年重新发现协议，与 Nvidia 律师交涉约一年未果。HN 讨论 1049 分、446 条评论。

作者观点

作者自述「平静且觉得好笑」，定位是警示故事（cautionary tale）：「在这里，在自由的土地上，一家公司原来只需要履行一小会儿合同义务。」他最后问读者：有没有人几十年后也发现过类似的归属「惊喜」，都是怎么解决的。

为什么重要

这不只是一个「错过十亿美元」的猎奇故事：它记录了 Nvidia 在 NV1 时代差点死掉的真实历史（DirectX 只支持三角形如何几乎杀死一家公司），也记录了早期硅谷期权实践的粗糙。放在今天 AMD 收购 World Labs、Nvidia 如日中天的语境下读，是一面镜子——巨头的起点都曾离死亡很近。

编辑点评

入选理由很简单：1049 分、446 评论，HN 用脚投票；而且这不是轶事感慨——它有签字协议、有数学（62.5% = 十个季度，恰好暴露对方按四年口径算）、有专利号，是信息密度很高的商业史一手材料。把它放在第 8 位当「甜点」：前 7 篇都是当下的仗，这一篇是三十年前的仗。读完会更理解为什么今天的硬件格局值得盯。