Kimi把美国AI圈打到内讧：科技大佬倒向开源，安全派急着封堵
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OpenAI寄望利用监管不确定性打压Kimi K3，David Sacks公开驳斥并力挺模型开源
据 动察 Beating 监测，美国总统科学技术顾问委员会主席 David Sacks 刚刚公开批评 OpenAI 战略负责人 Dean W. Ball。Ball 发文指出，月之暗面的 Kimi K3 模型性能已接近 2026 年一季度顶级公开模型，建议美国政府故意制造监管不确定性，让受监管企业不敢使用。 Sacks 直接驳斥这一主张：「把监管不确定性武器化作为竞争工具是完全不可接受的。监管决策必须基于事实、逻辑和证据，而不是故意制造恐惧和不确定性。」 Sacks 进一步警告，这种偷偷摸摸通过制造疑虑来达成目的的做法将腐蚀美国法治，并为未来针对任何人滥用权力打开先例。当前领先的闭源大模型实验室已形成收入双寡头格局，正试图利用政府力量消灭开源竞争。呼吁硅谷其他支持开放竞争的多数派站出来表态。 Sacks 此前已多次为开源模型辩护，认为企业真正的安全底线是保留模型层选择权而非依赖单一闭源供应商。 -------------------------------- 点击下方原文链接，加入动察 Beating · 飞书 AI 新闻渠道，7×24 小时不间断监测全球 AI 热点与新闻。
David Sacks回应中国AI模型Kimi K3登顶代码评测：美国监管束缚或削弱竞争力
Odaily星球日报讯 前白宫加密和 AI 主管 David Sacks 在 X 平台发文表示， 中国 AI 模型 Kimi K3 首次登顶 Frontier Code Arena 前端代码评测，并在其他多项基准评测中达到或接近行业领先水平，这一趋势值得关注。在中国 AI 能力快速提升的同时，美国正因监管争议陷入内耗。他批评部分美国政界人士和监管机构限制新数据中心建设、增加州级监管要求，并推动成立新的联邦机构，对前沿 AI 模型进行事前审批。 David Sacks 警告称，如果美国因过度监管放缓创新速度，可能在全球 AI 竞争中失去优势。“美国凭借无许可创新（Permissionless Innovation）赢得了互联网时代，也可以通过同样方式赢得 AI 时代；否则，我们将看到领先地位逐渐消失。”AI 发展仍需解决安全风险，但监管应采取精准方式，而非阻碍技术创新。其言论再次引发关于 AI 监管、算力基础设施建设以及中美 AI 竞争格局的讨论。
David Sacks力挺Palantir CEO炮轰AI实验室：真正的企业AI安全是掌控自己的数据、模型和算力
据 动察 Beating 监测，美国总统科学与技术顾问委员会联合主席 David Sacks 发文力挺 Palantir CEO Alex Karp 对前沿 AI 实验室的尖锐批评，称主流媒体将其访谈贬为「崩溃式失态」恰恰说明 Karp 说中了要害。Sacks 指出，企业环境中真正的「AI 安全」并非抽象的「对齐研究」或政府主导的认证体系，而是能否掌控自己的数据、模型权重和算力——这样前沿实验室就无法将企业的专有知识「吸走」并变成下一款产品。他引用 Karp 的原话：「他们希望自己拥有生产资料，而不是把这些拱手让给别人。」 Sacks 以 Figma 与 Anthropic 的冲突为典型案例：Anthropic 在发布 Claude Design 前三天，其首席产品官仍担任 Figma 董事会成员，Figma 创始人表示 Anthropic「并没有一直对他们保持诚实」；此后 Figma 股价大跌而 Anthropic 估值飙升。他进一步列举 Claude Science、Claude Security、Claude Legal 及 Claude Code 等产品，指出 Anthropic 每次都在直接切入原本由依赖其模型构建的企业所服务的垂直领域，模式一致——「先观察价值在哪里被创造，然后直接杀入」。 Sacks 认为，开源模型被斥为「危险」并非对企业而言——保留模型层选择权、决定谁能使用自己的核心优势，才是企业真正的安全底线。此前 Palantir 已与英伟达合作，将 Nemotron 开放 AI 模型部署于主权环境中，服务于美国政府及关键基础设施客户，帮助机构在本地训练与部署 AI 的同时完全掌控数据与知识产权。 Palantir CEO Alex Karp 近日接受 CNBC《Squawk Box》采访时言辞激烈批评了 AI 前沿大模型公司，称 AI 的销售方式「完全错误」。Karp 强调目前企业已对 OpenAI、Anthropic 等「前沿实验室」不满，认为它们只追求 token 最大化（tokenmaxxing），让企业浪费时间和金钱，却把专有价值和 IP 拱手让人。Karp 称企业「愤怒」，将致力于自主拥有 AI 生产资料而非依赖第三方。 6 月 29 日 Palantir 与 Nvidia 合作，将 Nvidia Nemotron 开放 AI 模型部署于主权环境中，主要服务美国政府和关键基础设施
Claude Code跑Kimi K3最贵最慢，成本是Hermes Agent近4倍
据动察 Beating 监测，AI Agent 基础设施公司 Composio 扩大测试，把同一款 Kimi K3 接入 6 套 Agent 框架，完成 26 项相同任务。这里比较的是运行框架，底层模型均为 Kimi K3。 Kimi Code 完成 21 项排名第一。Hermes 完成 20 项，Pi Agent 和 Claude Code 均为 19 项，OpenCode 为 18 项，Codex 以 17 项垫底。 按 Kimi K3 官方价格估算，Hermes 和 Pi Agent 平均每项任务成本最低，分别为 0.39 美元和 0.40 美元。Claude Code 达到 1.47 美元，约为 Hermes 的 3.8 倍。 Pi Agent 速度最快，单项任务中位耗时为 161.7 秒。Claude Code 最慢，达到 347.6 秒。同一模型换套框架，成功数最多只差 4 项，平均成本却相差近 4 倍，耗时相差超过 2 倍。
Kimi K3接入Claude Code，平均任务成本是Kimi Code的9倍
据动察 Beating 监测，AI Agent 基础设施公司 Composio 将同一款 Kimi K3 接入 Kimi Code、Hermes 和 Claude Code，完成 28 项相同任务。三套运行框架的成功数只差 2 项，Token 用量和成本却相差很大。 Kimi Code 完成 22 项，Hermes 完成 21 项，Claude Code 完成 20 项。单项任务 Token 中位数分别为 6.1 万、6.7 万和 34 万。Composio 估算，平均每项任务成本约为 0.22 美元、0.28 美元和 2 美元。个别任务的 Token 用量最多相差 30 倍。 Hermes 速度最快，单项任务中位耗时为 179 秒。Kimi Code 为 297 秒，Claude Code 为 348 秒。 Writer 的另一项研究也得到相近结果。研究人员在 22 项企业任务和 6 款模型上只替换运行框架，Token 用量下降 38%，单项成本下降 41%，耗时下降 44%，完成质量基本持平。
David Sacks：AI安全限制或削弱美国模型竞争力
Odaily星球日报讯 美国总统科学技术顾问委员会主席 David Sacks 在 X 平台发文表示，Kimi K3 模型近期完成了 15 个关键安全漏洞修复任务，而 Codex 和 Fable 因“网络安全防护机制”拒绝处理相关请求。其表示，没有理由因为安全限制而限制美国模型执行这些任务，而中国模型却可以正常完成。这样做只会让美国自身的竞争力下降。