Situational Awareness 深度导读 · 附录 D

附录 D · 参考来源

全书 92 条参考来源汇总,按首次引用章节排序。每一条都经过逐条核实——可访问且内容与所支撑的主张吻合;凭记忆生成的地址一律不予采用。

D核实标准

本书对来源采取一条硬规则:任何链接在写入正文之前,必须先被实际检索并确认存在且内容匹配。这条规则的存在是因为对账体例的全部可信度都压在来源上——一条编造的链接会让 29 条裁决同时失效。

具体判定标准为二者之一:(A) 直接请求返回 HTTP 200,且内容与所支撑的主张吻合;(B) 出现在搜索索引结果中,且标题与摘要与主张吻合——此项用于 openai.com 一类对自动化请求返回 403 的站点,403 表示拒绝爬虫而非页面不存在。本表 92 条中,绝大多数经 (A) 核实,少数(openai.com 官方公告页等)经 (B) 核实。

无法通过上述任一标准核实的来源,一律不写入正文,相关论据改以不依赖该来源的方式表述,或直接标注为无公开确证。第 4 章 §4.3关于"关键突破是否已泄露"的裁决即因缺乏公开确证而止步于 🟡,而非顺着叙事给出更强的结论——这正是该规则的实际作用。

D来源总表

编号来源引用章节
S01单一 PDF 版本前言 · 第 0 章 · 附录 C
S02Dwarkesh Patel 访谈(2024-06)第 0 章
S03Leopold Aschenbrenner(Wikipedia)第 0 章
S04OpenAI 解散 Superalignment 团队(CNBC,2024-05-17)第 0 章 · 第 5 章
S05从病毒式预言到对冲基金(Fortune,2025-10-08)第 0 章
S06作者个人页(situational-awareness.ai)第 0 章
S07Announcing The Stargate Project(OpenAI,2025-01-21)第 1 章 · 第 2 章 · 第 3 章
S08DeepSeek-R1(arXiv:2501.12948,2025-01)第 1 章 · 第 4 章 · 第 6 章
S09DeepSeek-V3 Technical Report(arXiv:2412.19437,2024-12-27)第 1 章 · 第 4 章 · 第 6 章
S10Energy and AI · Executive summary(IEA,2025)第 1 章 · 第 2 章 · 第 3 章
S11Gemini Deep Think 达 IMO 金牌线(Google DeepMind,2025-07-21)第 1 章
S12Learning to reason with LLMs(OpenAI,2024-09-12)第 1 章
S13Measuring AI Ability to Complete Long Software Tasks(METR,2025-03-19)第 1 章 · 第 7 章 · 附录 C
S14Nature 新闻报道(2025-07)第 1 章
S15xAI Colossus 10 万卡集群(NVIDIA Newsroom,2024-10)第 1 章
S16同名论文 arXiv:2503.14499第 1 章
S17Time Horizon 1.1(METR,2026-01-29)第 1 章 · 第 7 章 · 附录 C
S18对"90% 代码由 AI 撰写"口径的质疑分析(Redwood Research / LessWrong)第 1 章
S19Summary of METR's predeployment evaluation of GPT-5.6 Sol(METR,2026-06-26)第 1 章 · 第 5 章
S20Risk Report: August 2026(Anthropic,PDF)第 1 章 · 第 4 章 · 附录 B
S21Measurements for understanding the pace of AI development inside frontier labs(Anthropic,数据截至 2026-08)第 1 章 · 第 2 章
S22Research acceleration: The view inside OpenAI(OpenAI,2026-09-06;拒爬,经搜索索引核实)第 1 章 · 第 2 章
S23METR 对 Claude Opus 5.5 的 AI 研发能力评估(METR,2026-09-22)第 1 章 · 第 2 章
S24AlphaEvolve 论文(arXiv:2506.13131)第 2 章
S25AlphaEvolve(Google DeepMind,2025-05)第 2 章
S26METR 评测说明第 2 章
S27Measuring AI R&D Automation(arXiv:2603.03992,2026-03)第 2 章 · 第 7 章
S28RE-Bench(arXiv:2411.15114)第 2 章 · 附录 C
S29Toward an O*NET for AI R&D(Epoch AI)第 2 章
S301GW 园区三年建成目标(The National,2025-10-16)第 3 章 · 第 7 章
S31卖方预期 2027 年整体 AI 资本开支突破万亿(CNBC,2026-04-30)第 3 章
S32AI's $600B Question(Sequoia,2024-06-20)第 3 章
S33Anthropic 二季度收入预测(5 月预测,CNBC,2026-05-20)第 3 章
S34GE Vernova 燃气轮机积压达 116 GW(Utility Dive,2026)第 3 章
S35OpenAI 收入追踪(Sacra)第 3 章
S36OpenAI 收入预测分析(Epoch AI)第 3 章
S37Anthropic 7 月底年化收入约 650 亿美元(TechCrunch,2026-08-17)第 3 章 · 终章
S38OpenAI 年化收入超 400 亿美元(Investing.com 转述 Bloomberg,经 Yahoo Finance,2026-08-14)第 3 章
S39Stargate UAE 建设进展(G42 官方通稿 / PR Newswire,2025-10)第 3 章 · 第 7 章
S40四大厂 2026 年 AI 支出逼近 7000 亿美元(CNBC,2026-02-06)第 3 章
S41燃气轮机排产紧张至 2030(Power Engineering,2026)第 3 章
S42OpenAI 提前签约 10GW 算力(Bloomberg,经 Bloomberg Government,2026-04-30)第 3 章
S43四大厂 2027 年资本开支一致预期约 9600 亿美元(CNBC,2026-08-28)第 3 章 · 附录 B
S44Anthropic 二季度收入初步数字逾 115 亿美元(Bloomberg,经 Bloomberg Government,2026-08-14)第 3 章
S45OpenAI 与 Anthropic 收入口径差异(Reuters,经 The Standard,2026-10-09)第 3 章 · 附录 B
S46Anthropic 年化收入追踪(Sacra)第 3 章
S47AI Diffusion Rule 始末与影响(United States Studies Centre)第 4 章 · 第 6 章
S48商务部对前沿模型发出许可要求(Mayer Brown,2026-06-30)第 4 章
S49管制于 6 月 30 日解除(CNN Newssource 稿,经 KRDO,2026-06-30)第 4 章
S50AI Diffusion Rule 撤销与新指引(WilmerHale,2025-05-15)第 4 章
S51Activating AI Safety Level 3 protections(Anthropic,2025-05)第 4 章
S52Former Google Engineer Found Guilty of Economic Espionage(美国司法部,2026-01,陪审团裁定;经济间谍罪裁定已于 2026-08 被法官撤销)第 4 章 · 第 6 章
S53Responsible Scaling Policy(Anthropic)第 4 章 · 第 5 章
S54替代起诉书(美国司法部,2025-02-04)第 4 章
S55Department of Commerce Revises License Review Policy for Semiconductors Exported to China(BIS,2026-01-13)第 4 章 · 第 6 章 · 附录 B
S56Ex-Google engineer's conviction for stealing AI secrets partially overturned(Reuters,经 AOL,2026-08-20)第 4 章 · 第 6 章 · 附录 B
S57Ex-Google Worker Gets One-Year Sentence for AI Secrets Theft(Bloomberg Law,2026-09-01)第 4 章 · 附录 B
S58OpenAI Report Says Its Network Was Hacked by Its Own Rogue AI Agents(Reuters,经 Insurance Journal,2026-08-27)第 4 章 · 第 5 章 · 附录 B
S59Alignment faking in large language models(arXiv:2412.14093,2024-12)第 5 章
S60Anthropic Fellows 研究培养项目第 5 章
S61On the Biology of a Large Language Model(Transformer Circuits,2025)第 5 章
S62Redwood Research 说明第 5 章
S63开源 circuit-tracing 工具(Anthropic,2025)第 5 章
S64OpenAI says its AI models hacked Hugging Face during testing(BleepingComputer,2026-07-22)第 5 章 · 附录 B
S652026 AI Index 十二项要点(Stanford HAI)第 6 章
S66Anthropic 与国防部的使用边界分歧(CNBC,2026-02)第 6 章 · 第 7 章
S67Launching the Genesis Mission(白宫,2025-11-24)第 6 章 · 第 7 章
S68Technical Performance · 2026 AI Index Report(Stanford HAI)第 6 章 · 附录 C
S69国防部 2 亿美元级前沿 AI 合同(CNBC,2025-07-14)第 6 章 · 第 7 章
S70能源部与 24 家机构签署协作协议(2025-12)第 6 章
S71CAISI Evaluation of DeepSeek V4 Pro(NIST,2026-05-01)第 6 章
S72Chinese AI models have lagged the US frontier by 7 months on average since 2023(Epoch AI,2026-01-02)第 6 章
S73US Bars Anthropic Products From Agencies, Contractors(Bloomberg,经 Bloomberg Government,2026-02-28)第 6 章 · 附录 B
S74Judge rules that the Pentagon's Anthropic ban was 'illegal and baseless'(Engadget,2026-08-28)第 6 章 · 第 7 章 · 附录 B
S75$45B to fire sale(CNBC,2026-07-31)终章
S76《期权策略手册》· 爆仓警示录终章 · 附录 C
S77《期权策略手册》第 9 章 · 仓位与纪律终章 · 附录 C
S78为何在温和市况下爆掉(CNBC,2026-07-31)终章
S79保留 Anthropic 股份(TechCrunch,2026-07-30)终章
S80被迫平仓全部公开股票头寸(CNBC,2026-07-30)终章
S817 月 24 日致投资人信(Investing.com 经 Yahoo Finance,2026-07-30)终章
S828 月初重返一级市场投资(Investing.com 经 Yahoo Finance,2026-08-06)终章 · 附录 B
S83Situational Awareness rebuilds AI options bets(Hedgeweek 转述 GuruFocus,2026-09-16)终章 · 附录 B
S842026 AI Index Report附录 C
S85Against Aschenbrenner附录 C
S86Questionable Narratives of "Situational Awareness"附录 C
S87ai-2027.com附录 C
S88arcprize.org/arc-agi附录 C
S89epoch.ai附录 C
S90knightcolumbia.org/content/ai-as-normal-technology附录 C
S91lawfaremedia.org · AI Timelines and National Security附录 C
S92项目说明附录 C

D关于原文本身

被评论的对象——《Situational Awareness: The Decade Ahead》的五个部分——不列入上表,因为它们是本书的分析对象而非佐证材料。原文各部分链接统一见每章页脚与附录 C的对照表,完整 PDF 见此处。

另需说明:本表既包含支撑裁决的证据来源,也包含附录 C延伸阅读中的对立观点材料。后者不用于支撑任何裁决,列入是为了让读者能自行检验本书的中立性——一份只引用有利证据的对账,与没有对账无异。