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ChatGPT 即将迎来成人模式，明年一季度上线！
根据 OpenAI 应用主管 Fidji Simo 的最新透露，ChatGPT 的 “成人模式” 预计将于 2026 年第一季度正式上线。该模式的推出，将为用户提供更加开放和多元的内容体验，然而，安全性和用户年龄识别问题则是公司当前首要解决的挑战。
在一场关于最新 GPT-5.2 模型的简报会上，Simo 表示，OpenAI 正在积极测试一项年龄预测系统。这个系统旨在自动识别用户是否为 18 岁以下，以便在必要时对年轻用户施加内容限制。这一措施的核心目标是保护青少年，确保他们能够安全地使用 ChatGPT。
目前，OpenAI 已经在部分国家开始了这一系统的测试，着重评估其在识别青少年用户方面的准确性。Simo 指出，避免误判成年用户是推出成人模式之前必须解决的关键问题，因此，确保系统的识别能力至关重要。
OpenAI 的 CEO Sam Altman 早前就曾多次提到，ChatGPT 有望开放成人内容。这一次的最新进展，无疑让期待这一功能的用户感到振奋。不过，对于如何在扩大内容开放性与确保用户安全之间取得平衡，OpenAI 仍需不断探索。
ChatGPT 的成人模式即将面世，这不仅是 AI 技术的一次重大突破，更是对用户体验和安全性的一次严峻考验。接下来，我们将密切关注 OpenAI 在这一领域的进一步发展。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
根据 OpenAI 应用主管 Fidji Simo 的最新透露，ChatGPT 的 “成人模式” 预计将于 2026 年第一季度正式上线。该模式的推出，将为用户提供更加开放和多元的内容体验，然而，安全性和用户年龄识别问题则是公司当前首要解决的挑战。
在一场关于最新 GPT-5.2 模型的简报会上，Simo 表示，OpenAI 正在积极测试一项年龄预测系统。这个系统旨在自动识别用户是否为 18 岁以下，以便在必要时对年轻用户施加内容限制。这一措施的核心目标是保护青少年，确保他们能够安全地使用 ChatGPT。
目前，OpenAI 已经在部分国家开始了这一系统的测试，着重评估其在识别青少年用户方面的准确性。Simo 指出，避免误判成年用户是推出成人模式之前必须解决的关键问题，因此，确保系统的识别能力至关重要。
OpenAI 的 CEO Sam Altman 早前就曾多次提到，ChatGPT 有望开放成人内容。这一次的最新进展，无疑让期待这一功能的用户感到振奋。不过，对于如何在扩大内容开放性与确保用户安全之间取得平衡，OpenAI 仍需不断探索。
ChatGPT 的成人模式即将面世，这不仅是 AI 技术的一次重大突破，更是对用户体验和安全性的一次严峻考验。接下来，我们将密切关注 OpenAI 在这一领域的进一步发展。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Elevated errors across many models
Dec 14, 21:31 UTC
Investigating - We are currently investigating this issue.
via Claude Status - Incident History
Dec 14, 21:31 UTC
Investigating - We are currently investigating this issue.
via Claude Status - Incident History
DeepSeek 网页/API不可用（DeepSeek Web/API Service Not Available）
Dec 14, 22:39 CST
Investigating - We are currently investigating this issue.
via DeepSeek Service Status - Incident History
Dec 14, 22:39 CST
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via DeepSeek Service Status - Incident History
博通获Anthropic超200亿美元AI芯片订单
在周四举行的第四季度财报电话会议上，博通首席执行官Hock Tan透露，此前引发市场猜测的百亿美元 “神秘客户” 正是人工智能实验室Anthropic。这家公司向博通订购了基于谷歌最新张量处理单元（TPU）Ironwood的服务器整机柜。Tan表示：“我们收到了来自Anthropic的价值100亿美元的订单，用于提供最新的TPU Ironwood机柜。” 他补充称在该季度内，Anthropic又追加了110亿美元的订单。博通通常不公开大客户身份，但Tan 在九月财报会上提及的百亿美元订单在AI基础设施热潮中引起了投资者高度关注。
—— 爱集微 、CNBC
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
在周四举行的第四季度财报电话会议上，博通首席执行官Hock Tan透露，此前引发市场猜测的百亿美元 “神秘客户” 正是人工智能实验室Anthropic。这家公司向博通订购了基于谷歌最新张量处理单元（TPU）Ironwood的服务器整机柜。Tan表示：“我们收到了来自Anthropic的价值100亿美元的订单，用于提供最新的TPU Ironwood机柜。” 他补充称在该季度内，Anthropic又追加了110亿美元的订单。博通通常不公开大客户身份，但Tan 在九月财报会上提及的百亿美元订单在AI基础设施热潮中引起了投资者高度关注。
—— 爱集微 、CNBC
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分享下我创业烧了 几十万的 AI Coding 经验
应评论区 BobetaX 同学的要求，这部分主要讲程序员在 AI Coding 时代的思维和技能变化
因为我个人虽然大部分都是技术经历，从一线开发到技术管理技术架构，除了向上管理这块我实在不会（拍马屁总拍到马腿上😄）
其他我都可以说道说道，包括市场销售渠道这些其实我都狩猎过，所以要说 AI Coding 对于我们这个职业群体的思维和技能转变的影响，我觉得可能分成几个部分
1. 多和销售，市场，营销的同学去吃吃饭，感受下那种人和人之间，让你的客户让你的用户掏钱的感觉
2. AI 原生思维，干技术的有个好处是当 AI 补足了你能力短板的时候，你就可以一个人搞定一个事，所以一定要试着去做产品，无论什么样的产品，先从你第一个产品开始做，大多数产品都是没价值的，但是对你来说这种一个人干一个团队的事情的经验有价值。
3. 绝对绝对不要当螺丝钉，因为 AI 螺丝钉吃电就能活，而你不行
4. 会写代码是一种很高的杠杆，AI 把这个杠杆放大了 100 倍，作为程序员你缺的是如何运用杠杆解决问题的能力，而不是写代码的能力
5. 中国其实企业的场景里能落地 AI 的场景非常多，需求很旺盛，现在还没有爆发是因为成本拐点没过去，AI Coding 就是那个打破成本拐点的关键技术，但光靠 AI Coding 是不够的，从自己的亲朋好友那里去深入了解工厂，企业的痛点，可能是你脱离牛马的第一步
6. 技术和代码的价值前所未有的低，但是能让 AI 在实际场景里跑起来的能力价值前所未有的高，编程语言，技术栈，这些都不重要了，如果今天你还在迷信某种技术栈，是某种框架库的拥护者，那么未来大概率是要被淘汰的。
----------------------
差不多 1 年没写了，这两年一直忙着创业，抽个空给大家聊聊，扯扯闲天。
我思来想去能写的东西其实很多，比如
● 一个前端老鸟是如何开始创业不归路的
● 搞技术的创业要注意哪些是
● 创业上班有啥不同
● 怎么融资，投资人都是什么路子
● 创业 2 年都踩过什么坑
● 如何找客户
● 如何做产品
● AI 来了改变了什么
不过我想了想，掘金毕竟是个开发者社区，还是先聊聊大家比较容易理解的技术侧的内容
首先是给个结论 传统软件开发基本要嘎了
别的公司不知道，但是我们确实做到了在没有产品，测试，UI，前端，后端传统分工的情况下，完全通过 AI Coding 开发产品，上线，拿钱，交付，增长，迭代。
就是如果你还纠结 AI 原生组织，去掉所有岗位分工角色，只用 AI Coding 到底能不能代替传统软件开发模式，能不能上生产，能不能做出真的产品，那么我直接告诉你
完全可以 前提是从 0 开始，丢掉所有的历史包袱，所以创业公司可以这么干。
下面的内容分享给那些用过，没用过，想用 AI Coding 组织或者同学们，这一篇我就只聊我的经验，后面有时间我再展开说。
AI Coding 里的上下文工程怎么做
如果你翻一些开发团队的公众号，可能会把上下文工程给你说的神乎其神，或者长篇大论，但是对我的理解，我从 AI 作为编码工具到 AI 成为我的同事这个漫长的过程中，我的体验是，上下文工程只解决一个问题。
就是解决 AI 在没有记忆的情况下如何获取最新的结果，比如你发送了个需求让 AI Coding，AI 能不能知道上一次的修改结果，能不能基于最新的代码去推理来满足你的需求。
那么要解决这个问题有几条路径
● 让 AI 读写查询搜索自己去组织上下文，目前主流 AI IDE 的做法，优点是自动化程度高，缺点是慢，费钱，而且准确性和需求的复杂度成反比，需求越复杂，性能越差
● 结合 RAG 做索引，早期 Cursor 类产品的主流做法，优点是便宜，理论上下文无限，现在用 google 的 api 成本大幅下降，缺点么就是基本没啥用，尤其是推理模型出来后，代码切片就跟盲人摸象差不多，反而增加了 AI 的推理难度，AI 还得想想你这切的支离破碎的代码到底想表达啥？因为大部分的项目都是业务项目，与其说里面是代码，不如说里面就是业务的一个 know how 的表达方式。代码的耦合性是很高的基本切开就玩完。
● 手工选择 + 自动注入，这是目前我们的做法，简单粗暴，直接将整个项目的代码序列化结构化变成一个 markdown 丢过去，然后允许工程师手工选择，优点就是准确性极佳，推理速度快，生成效果好，完全能满足生成要求，缺点么就是费钱，超级费钱，基本上密集开发周期内，单日消耗可以达到数百美金，还是在手工选择加持的情况下，完全不管的话大几千美金也打不住。
然后现在各家 AI Coding 产品其实做的上下文工程就是围绕怎么把所有想让 AI 知道的的东西变成文本丢进去，难点在于很多内容很难文本化，并且丢一次是不够的，如何增量的丢，低成本的丢，快速的丢，都是技术，这方面的工程复杂度完全是一个全新的问题和领域
要做好上下文工程，产品和技术必须合二为一，不能分工，国内很多产品体验做的不好和我们长期的分工模式有关系，现在 AI 产品的设计，角色分工反而成了最大掣肘，从就业角度看，我觉得单独的产品和工程师以后都没啥活路，最好就是变成 产品工程师 AI 干活你主导设计
AI Coding 对传统软件开发方式的影响
先给结论，影响是颠覆性的革命性的，和过去我们经历的低代码/无代码那一波不一样，低代码无代码还是传统开发中针对业务场景的解决方案，是一个子集，人还是那些人，最后又加了一批脚本工程师。
但是 AI Coding 是掀桌子了，今天如果所有的公司是 AI 原生，AI Coding 的那么除了一批架构，转型快的还有活干，90% 的岗位都不存在了，没有任何独立的分工，垂直的工作给你，你想当螺丝钉，AI 比你更适合拧螺丝。
最大的影响是分工没了，AI 的知识结构和基于算力的特点，从资本效率上完全是碾压人类的，AI 欠缺的部分还需要人去补足，但是这个补他不需要一个团队，只需要一个人就够了，这意味着分工的消失。
基于 AI 的研发团队，结构是高度扁平，实现了我们最理想的模式，就是工程师流动的自由性，不像过去你的工作是被绑死在一个项目和代码上的。但是要做到这一点，就必须放手让 AI 去写代码。
必须是 100% 让 AI 写，任何混合式写法最后的结果就是，AI 和 人的能力都发挥不出来，今天还想着给团里的人配个 AI 提升效率的，我就直接告诉你们，短期有效，长期无效，还不如保持原来的传统模式，把 AI 就当成一次性工具，和低代码无代码一样解决一些业务场景的问题，AI 只是更智能而已，但是低代码/无代码解决不了的 AI 一样解决不了，不用指望大力出奇迹，人效飞上天，如果你们老板有这种想法，让他来找我，我免费给他上课，告诉他“别做梦！”。
总结下，影响是多方面的，一个是团队的分工，要想最大化收益，就是全干掉，变成一个工程师 + AI 的模式，其次是协同方式，必须数字化，平台化，依赖 IDE 你效率跑不起来。对 AI 来说，IDE的上下文很不完整，如果要自研一套基于 AI 的效率平台，最好的办法就是从 AI 出发为 AI 打造。
先写这些，1 年没写了，水两句让免得掘金把我给忘了😄
----------------------
为了方便更新我就不开新文了，这里再讲讲关于软件设计的价值
AI Coding 让软件工程师回归设计
其实我们都知道编码价值不大，对于整个公司来说，编码属于成本，也就是你写的代码本质上是一种企业负债， 不仅是技术负债，更是商业成本，因为编码是死的，代码的可复用性很低，但是设计不同，好的设计可以产生持续的价值，但是在人工编码的年代，因为编码的效率很低，无法有效的响应软件设计的变化，而且进入互联网时代后，互联网软件的特点就是变化快，快速变化让代码几乎无时不刻的都在改，这种改动让很多设计模式，和软件设计显得僵化了。
其实 AI Coding 带来一种新的编码方式，我觉得可以说是设计驱动编码，因为 AI 生成代码的速度很快，准确性也很高，这让设计驱动编码成为可能，今天我们不再讨论如何去写代码，而是讨论如何做一套设计，将软件设计中的业务逻辑，产品逻辑，UI/UX，数据逻辑，前所未有的统一起来，用自然语言表达，随后通过 AI 生成代码，这不是 Vibe Coding 的抽卡逻辑，而是经过深思熟虑的软件设计范式。
未来的软件工程师必然是设计师，而非码农
via 掘金人工智能本月最热 (author: 掘金泥石流)
应评论区 BobetaX 同学的要求，这部分主要讲程序员在 AI Coding 时代的思维和技能变化
因为我个人虽然大部分都是技术经历，从一线开发到技术管理技术架构，除了向上管理这块我实在不会（拍马屁总拍到马腿上😄）
其他我都可以说道说道，包括市场销售渠道这些其实我都狩猎过，所以要说 AI Coding 对于我们这个职业群体的思维和技能转变的影响，我觉得可能分成几个部分
1. 多和销售，市场，营销的同学去吃吃饭，感受下那种人和人之间，让你的客户让你的用户掏钱的感觉
2. AI 原生思维，干技术的有个好处是当 AI 补足了你能力短板的时候，你就可以一个人搞定一个事，所以一定要试着去做产品，无论什么样的产品，先从你第一个产品开始做，大多数产品都是没价值的，但是对你来说这种一个人干一个团队的事情的经验有价值。
3. 绝对绝对不要当螺丝钉，因为 AI 螺丝钉吃电就能活，而你不行
4. 会写代码是一种很高的杠杆，AI 把这个杠杆放大了 100 倍，作为程序员你缺的是如何运用杠杆解决问题的能力，而不是写代码的能力
5. 中国其实企业的场景里能落地 AI 的场景非常多，需求很旺盛，现在还没有爆发是因为成本拐点没过去，AI Coding 就是那个打破成本拐点的关键技术，但光靠 AI Coding 是不够的，从自己的亲朋好友那里去深入了解工厂，企业的痛点，可能是你脱离牛马的第一步
6. 技术和代码的价值前所未有的低，但是能让 AI 在实际场景里跑起来的能力价值前所未有的高，编程语言，技术栈，这些都不重要了，如果今天你还在迷信某种技术栈，是某种框架库的拥护者，那么未来大概率是要被淘汰的。
----------------------
差不多 1 年没写了，这两年一直忙着创业，抽个空给大家聊聊，扯扯闲天。
我思来想去能写的东西其实很多，比如
● 一个前端老鸟是如何开始创业不归路的
● 搞技术的创业要注意哪些是
● 创业上班有啥不同
● 怎么融资，投资人都是什么路子
● 创业 2 年都踩过什么坑
● 如何找客户
● 如何做产品
● AI 来了改变了什么
不过我想了想，掘金毕竟是个开发者社区，还是先聊聊大家比较容易理解的技术侧的内容
首先是给个结论 传统软件开发基本要嘎了
别的公司不知道，但是我们确实做到了在没有产品，测试，UI，前端，后端传统分工的情况下，完全通过 AI Coding 开发产品，上线，拿钱，交付，增长，迭代。
就是如果你还纠结 AI 原生组织，去掉所有岗位分工角色，只用 AI Coding 到底能不能代替传统软件开发模式，能不能上生产，能不能做出真的产品，那么我直接告诉你
完全可以 前提是从 0 开始，丢掉所有的历史包袱，所以创业公司可以这么干。
下面的内容分享给那些用过，没用过，想用 AI Coding 组织或者同学们，这一篇我就只聊我的经验，后面有时间我再展开说。
AI Coding 里的上下文工程怎么做
如果你翻一些开发团队的公众号，可能会把上下文工程给你说的神乎其神，或者长篇大论，但是对我的理解，我从 AI 作为编码工具到 AI 成为我的同事这个漫长的过程中，我的体验是，上下文工程只解决一个问题。
就是解决 AI 在没有记忆的情况下如何获取最新的结果，比如你发送了个需求让 AI Coding，AI 能不能知道上一次的修改结果，能不能基于最新的代码去推理来满足你的需求。
那么要解决这个问题有几条路径
● 让 AI 读写查询搜索自己去组织上下文，目前主流 AI IDE 的做法，优点是自动化程度高，缺点是慢，费钱，而且准确性和需求的复杂度成反比，需求越复杂，性能越差
● 结合 RAG 做索引，早期 Cursor 类产品的主流做法，优点是便宜，理论上下文无限，现在用 google 的 api 成本大幅下降，缺点么就是基本没啥用，尤其是推理模型出来后，代码切片就跟盲人摸象差不多，反而增加了 AI 的推理难度，AI 还得想想你这切的支离破碎的代码到底想表达啥？因为大部分的项目都是业务项目，与其说里面是代码，不如说里面就是业务的一个 know how 的表达方式。代码的耦合性是很高的基本切开就玩完。
● 手工选择 + 自动注入，这是目前我们的做法，简单粗暴，直接将整个项目的代码序列化结构化变成一个 markdown 丢过去，然后允许工程师手工选择，优点就是准确性极佳，推理速度快，生成效果好，完全能满足生成要求，缺点么就是费钱，超级费钱，基本上密集开发周期内，单日消耗可以达到数百美金，还是在手工选择加持的情况下，完全不管的话大几千美金也打不住。
然后现在各家 AI Coding 产品其实做的上下文工程就是围绕怎么把所有想让 AI 知道的的东西变成文本丢进去，难点在于很多内容很难文本化，并且丢一次是不够的，如何增量的丢，低成本的丢，快速的丢，都是技术，这方面的工程复杂度完全是一个全新的问题和领域
要做好上下文工程，产品和技术必须合二为一，不能分工，国内很多产品体验做的不好和我们长期的分工模式有关系，现在 AI 产品的设计，角色分工反而成了最大掣肘，从就业角度看，我觉得单独的产品和工程师以后都没啥活路，最好就是变成 产品工程师 AI 干活你主导设计
AI Coding 对传统软件开发方式的影响
先给结论，影响是颠覆性的革命性的，和过去我们经历的低代码/无代码那一波不一样，低代码无代码还是传统开发中针对业务场景的解决方案，是一个子集，人还是那些人，最后又加了一批脚本工程师。
但是 AI Coding 是掀桌子了，今天如果所有的公司是 AI 原生，AI Coding 的那么除了一批架构，转型快的还有活干，90% 的岗位都不存在了，没有任何独立的分工，垂直的工作给你，你想当螺丝钉，AI 比你更适合拧螺丝。
最大的影响是分工没了，AI 的知识结构和基于算力的特点，从资本效率上完全是碾压人类的，AI 欠缺的部分还需要人去补足，但是这个补他不需要一个团队，只需要一个人就够了，这意味着分工的消失。
基于 AI 的研发团队，结构是高度扁平，实现了我们最理想的模式，就是工程师流动的自由性，不像过去你的工作是被绑死在一个项目和代码上的。但是要做到这一点，就必须放手让 AI 去写代码。
必须是 100% 让 AI 写，任何混合式写法最后的结果就是，AI 和 人的能力都发挥不出来，今天还想着给团里的人配个 AI 提升效率的，我就直接告诉你们，短期有效，长期无效，还不如保持原来的传统模式，把 AI 就当成一次性工具，和低代码无代码一样解决一些业务场景的问题，AI 只是更智能而已，但是低代码/无代码解决不了的 AI 一样解决不了，不用指望大力出奇迹，人效飞上天，如果你们老板有这种想法，让他来找我，我免费给他上课，告诉他“别做梦！”。
总结下，影响是多方面的，一个是团队的分工，要想最大化收益，就是全干掉，变成一个工程师 + AI 的模式，其次是协同方式，必须数字化，平台化，依赖 IDE 你效率跑不起来。对 AI 来说，IDE的上下文很不完整，如果要自研一套基于 AI 的效率平台，最好的办法就是从 AI 出发为 AI 打造。
先写这些，1 年没写了，水两句让免得掘金把我给忘了😄
----------------------
为了方便更新我就不开新文了，这里再讲讲关于软件设计的价值
AI Coding 让软件工程师回归设计
其实我们都知道编码价值不大，对于整个公司来说，编码属于成本，也就是你写的代码本质上是一种企业负债， 不仅是技术负债，更是商业成本，因为编码是死的，代码的可复用性很低，但是设计不同，好的设计可以产生持续的价值，但是在人工编码的年代，因为编码的效率很低，无法有效的响应软件设计的变化，而且进入互联网时代后，互联网软件的特点就是变化快，快速变化让代码几乎无时不刻的都在改，这种改动让很多设计模式，和软件设计显得僵化了。
其实 AI Coding 带来一种新的编码方式，我觉得可以说是设计驱动编码，因为 AI 生成代码的速度很快，准确性也很高，这让设计驱动编码成为可能，今天我们不再讨论如何去写代码，而是讨论如何做一套设计，将软件设计中的业务逻辑，产品逻辑，UI/UX，数据逻辑，前所未有的统一起来，用自然语言表达，随后通过 AI 生成代码，这不是 Vibe Coding 的抽卡逻辑，而是经过深思熟虑的软件设计范式。
未来的软件工程师必然是设计师，而非码农
via 掘金人工智能本月最热 (author: 掘金泥石流)
防止AI人才外流，OpenAI调整薪酬政策
OpenAI在刚刚过去的一周告诉员工，公司将取消一项薪酬政策。该政策规定员工在公司工作至少六个月后才能获得股权归属。这六个月就是所谓的“归属悬崖”。如果OpenAI员工在六个月内离职，任何股票都拿不到。据知情人士透露，OpenAI应用主管菲吉·西莫宣布了对于 “归属悬崖” 的调整，旨在鼓励新员工大胆冒险，而不必担心在获得第一批股权之前被解雇。今年四月，OpenAI将新员工的股权归属期限从行业标准的一年缩短至六个月。知情人士称，今年夏末，OpenAI竞争对手、马斯克旗下xAI已做出了类似的调整。
——凤凰网科技
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
OpenAI在刚刚过去的一周告诉员工，公司将取消一项薪酬政策。该政策规定员工在公司工作至少六个月后才能获得股权归属。这六个月就是所谓的“归属悬崖”。如果OpenAI员工在六个月内离职，任何股票都拿不到。据知情人士透露，OpenAI应用主管菲吉·西莫宣布了对于 “归属悬崖” 的调整，旨在鼓励新员工大胆冒险，而不必担心在获得第一批股权之前被解雇。今年四月，OpenAI将新员工的股权归属期限从行业标准的一年缩短至六个月。知情人士称，今年夏末，OpenAI竞争对手、马斯克旗下xAI已做出了类似的调整。
——凤凰网科技
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
