今天的 DAVID888 Daily 每日放送將帶你關注 AI 巨頭的百億融資與政治博弈、生命起源的分子突破，以及影響開發者生態的系統級法規與技術革新。
Anthropic 被美國戰爭部列為「供應鏈風險」
當 AI 安全防護撞上軍事需求
美國戰爭部（DoW）最近將 AI 獨角獸 Anthropic 列入「供應鏈風險」名單，原因竟然是 Anthropic 拒絕移除其模型中的 AI 安全防護措施（Safeguards）。Anthropic 堅持兩大紅線：禁止用於對公民的大規模監視，且任何殺傷性行動必須有「人類在迴圈中」（Human-in-the-loop），嚴禁全自動殺戮。
社群觀點：技術自主權的保衛戰
在 Hacker News 社群中，許多人將此舉形容為「黑手黨式」的勒索。如果 Anthropic 真的被全面封殺，其在 AWS 或 Google Cloud 上的商業服務可能被迫下架，這對一家 B2B 導向的公司來說是毀滅性的。這件事反映了一個深刻的轉變：當 AI 被視為戰略物資而非單純的軟體服務時，開發者將面臨極端的合約風險——你的供應商可能因為「不夠聽話」而在一夜之間變成非法。
OpenAI 完成 1100 億美元融資，估值達 7300 億美元
史上最大私募融資與「銜尾蛇」經濟
OpenAI 再次刷新紀錄，完成了 1100 億美元的融資。然而，這筆錢的流向引發了熱議。Nvidia 出錢給 OpenAI 買自己的 GPU，Amazon 出錢讓 OpenAI 租自己的雲端，這種模式被戲稱為「Ouroboros」（銜尾蛇）經濟，即利潤在硬體商與模型商之間循環。
算力軍備競賽的代價
雖然 OpenAI 的年收入（ARR）已突破 200 億美元，但下一代模型的訓練成本預計將飆升 10 倍。對於開發者而言，這意味著未來幾年算力將極度集中在少數巨頭手中，而「AGI」已不再僅是科學目標，更成了合約中為了滿足投資者而必須達成的 KPI 術語。
Qt45：僅 45 個核苷酸的自我複製核酶
揭開生命起源的極簡密碼
科學家發現了一種名為 Qt45 的聚合酶核酶，它僅由 45 個核苷酸組成，卻能自我複製。這項發現為「RNA 世界」假說提供了強而有力的證據，證明了生命初期自發產生的門檻比我們想像中更低。
從生物化學到奈米邏輯
雖然目前 Qt45 的複製效率尚低（72 天產率約 0.2%），但其極簡結構令人驚嘆。這暗示了未來我們或許能利用這種極簡 RNA 序列，在奈米尺度上構建可自我修復或複製的邏輯電路，為生物計算開闢新路徑。
Emuko：Rust 編寫的高效 RISC-V 模擬器
系統級工具的 Rust 革命
Emuko 是一個專為速度而生的 RISC-V 模擬器，它利用 Rust 的安全性與自適應 JIT 技術，成功引導了 Linux 核心。它不僅支援多種特權級別，還內建了 WebSocket UART 終端與 HTTP API，讓機器控制變得異常簡單。
開發者的調試利器
最讓開發者興奮的是其「快照/恢復」功能，這比笨重的 QEMU 更加輕量。對於嵌入式開發者來說，這意味著無需反覆燒錄硬體即可驗證程式碼。雖然目前在向量指令支援上仍有不足，但它已展現出 Rust 在重塑系統級工具方面的巨大潛力。
加州新法要求所有作業系統內建年齡驗證
開源生態的隱私危機
加州通過的 AB 1043 法案要求所有作業系統（包括 Linux）在帳戶設定時必須收集年齡資訊。這項法案要求系統提供 API 供第三方應用查詢使用者的年齡分級，旨在保護未成年人。
理想與現實的脫節
Linux 社群對此反應激烈，認為這在去中心化的開源生態中根本無法執行。這是否會演變成強制性的硬體證明（如 TPM），從而終結網路的匿名性？開發者擔心這會引發「加州效應」，迫使全球的開源專案都必須在安裝腳本中加入侵犯隱私的互動流程。
NASA 宣布重組 Artemis 登月計畫
承認現實，回歸基礎
NASA 新任署長 Jared Isaacman 坦承 2028 年登月的目標過於激進，宣布將計畫轉向「逐步驗證」模式。原定的登月任務將改為近地軌道測試，並停止開發過於複雜的硬體，轉而追求發射頻率的穩定。
瀑布式開發的教訓
社群中不少人將 NASA 的「瀑布式開發」與 SpaceX 的「迭代式開發」進行對比。NASA 的謹慎源於對太空人生命的絕對負責，但這種文化也導致了巨大的技術債與預算超支。這次重組是一個經典的工程案例：當你試圖跳過中間步驟時，安全風險最終會迫使你回頭補課。
Cloudflare 提議重新設計 JavaScript Streams API
讓數據流回歸語言原語
Cloudflare 的 James Snell 指出現有的 Web Streams 標準過於複雜且效能低下。他提議基於 ES2018 的 Async Iterable 重新構建架構，實驗數據顯示，新 API 的效能提升竟然高達 120 倍。
解決開發者的長年痛點
現有的 Web Streams 採用了繁瑣的「鎖定模型」（getReader），而新提議則採用「拉取式轉換」，僅在需要時執行邏輯，並提供更明確的背壓（Backpressure）策略。對於追求極致效能的 Node.js 或 Worker 開發者來說，這可能是解決 GC 抖動與延遲問題的終極方案。