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1天前
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简介...
这里是《全球大模型季报》的第8集,也是我和广密跨年对谈的第三年了!
这集节目将带你看到,在对AGI开始充斥着现实主义情绪回归的当下,全球AI War形成了怎样的战队、阵营和联盟?各个前沿实验室在探索哪些新范式?硅谷又涌现出了哪些新型的研究实验室?
如果你对全球大模型季报有更多的想法或者建议,欢迎大家在评论区留言,我们都会看到。
2025的最后,期待我们和AI共同进步!
AI War:一场全球巨头都输不起的竞争
02:00 全球大模型季报陪伴大家到第8集了
03:19 一开始就不免俗地聊聊AI Bubble吧
07:38 OpenAI收入构成算账:看得清的收入和看不清的收入
13:10 有的公司是“巨头的棋子价值”
13:32 OpenAI做商业化的速度问题
15:04 纵观全局,这场AI War的主要推动方和阵营:英伟达GPU vs 谷歌TPU
17:16 Google越强,越会形成反Google联盟,OpenAI越强也会形成反OpenAI联盟
交替领先是顶尖模型的新常态
17:48 全球最领先的3个模型GPT/Claude/Gemini,交替领先是竞争常态
25:40 这里有个偷懒的判断,基础模型=综合电商,scale SKU=scale data
27:40 Gemini崛起,大家会担心OpenAI会怎么办?怎么看待这两家的竞争?
31:20 另一个判断是:最终的最终,ChatGPT会融合传统Search,最终也会吃掉传统Search广告的份额
35:08 大家不把Google当做AI loser诺基亚了,但Google危机没有真正解除
Pre-training和RL之后的第三个范式:Online learning
36:01 Pre-training scaling确实快结束了,但Online learning刚开始
38:49 OpenAI即便分崩离析3-4次了也依然很强:Anthropic是OpenAI最早的Scaling team,Ilya是Pre-training team,Thinking Machines是原班ChatGPT和Post-training team
40:01 说一个暴论:大家提的机器人、世界模型、多模态,很多可能是假问题,Online learning可能才是唯一重要的真问题
41:01 Pre-training预训练是石油,化石燃料;RL专家数据是新能源,有用但总量少;Online Learning是核聚变,还没突破,突破了无敌,人类进入硅基时代
AGI像马拉松 or 自动驾驶?持久战+现金流之战
43:05 如果模型数据分布里面没有这类数据,这类任务就是不work,只有压缩过这类数据,才work——今天的模型还是巨大的压缩器
44:33 “模型即产品,数据即模型”
44:45 听过一个rumor:Sam在内部说先忘掉AGI?
45:04 局部L3/L4,很难整体L4:现实一点的是,在知识工作者群体,局部L3/L4的体验是能看到的,比如ChatGPT做长尾信息获取, Coding Agent, Office/PPT/Excel Agent, Finance金融投研Agent
现阶段对于投资的思考(不作为投资建议)
47:11 上一期播客说的是40%OpenAI+40%字节+10%Google+10%Anthropic
现在是:25%OpenAI+25%Bytedance+10%Google+10%Anthropic+10%Nvidia+10%TSMC,每家都放一点
另外是今天要bet 3年后的范式和winner了,Thinking Machines和SSI这种Neo Labs也应该好好考虑下
2026年,湾区的重要趋势和信号
50:57 2026年期待投资的主题
52:53 模型即产品,数据即模型
54:48 一横一纵:横向蒸馏人类专家知识,横向扩宽更多的行业领域;纵向就是下一代技术范式,Online learning,创造更高的经济价值
56:45 硅谷新冒出的Neo Labs的分布图
59:43 Robotics的最新进展和公司分布
01:05:55 硅谷头部公司的ARR增长状况:越头部的公司越便宜,越头部的公司越没有Bubble
01:08:02 国内的大模型和应用公司
01:09:39 模型的下一个胜负手是什么?
华人创业者、基金和“中国的硅谷”
01:10:16 中美的AI叙事差异
01:12:15 对华人创业者想说啥
01:14:20 为什么说希望推动中国有个硅谷?
01:16:45 3-5年之后全球最领先的AI公司会是华人团队吗?
年终对话【站在2025年之外】
《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载:人工智能的盛筵与泡泡》
《124. 和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注》
《125. 与Altimeter合伙人Freda聊:下注OpenAI、Robinhood往事,美国资本坏小孩、算盘与泡沫》
《126. 和红杉郑庆生聊:经济史的流量革命、人类行为模式的不可预期,与创始人性格》
【更多信息】
免责声明:本内容不作为投资建议。
这集节目将带你看到,在对AGI开始充斥着现实主义情绪回归的当下,全球AI War形成了怎样的战队、阵营和联盟?各个前沿实验室在探索哪些新范式?硅谷又涌现出了哪些新型的研究实验室?
如果你对全球大模型季报有更多的想法或者建议,欢迎大家在评论区留言,我们都会看到。
2025的最后,期待我们和AI共同进步!
AI War:一场全球巨头都输不起的竞争
02:00 全球大模型季报陪伴大家到第8集了
03:19 一开始就不免俗地聊聊AI Bubble吧
07:38 OpenAI收入构成算账:看得清的收入和看不清的收入
13:10 有的公司是“巨头的棋子价值”
13:32 OpenAI做商业化的速度问题
15:04 纵观全局,这场AI War的主要推动方和阵营:英伟达GPU vs 谷歌TPU
17:16 Google越强,越会形成反Google联盟,OpenAI越强也会形成反OpenAI联盟
交替领先是顶尖模型的新常态
17:48 全球最领先的3个模型GPT/Claude/Gemini,交替领先是竞争常态
25:40 这里有个偷懒的判断,基础模型=综合电商,scale SKU=scale data
27:40 Gemini崛起,大家会担心OpenAI会怎么办?怎么看待这两家的竞争?
31:20 另一个判断是:最终的最终,ChatGPT会融合传统Search,最终也会吃掉传统Search广告的份额
35:08 大家不把Google当做AI loser诺基亚了,但Google危机没有真正解除
Pre-training和RL之后的第三个范式:Online learning
36:01 Pre-training scaling确实快结束了,但Online learning刚开始
38:49 OpenAI即便分崩离析3-4次了也依然很强:Anthropic是OpenAI最早的Scaling team,Ilya是Pre-training team,Thinking Machines是原班ChatGPT和Post-training team
40:01 说一个暴论:大家提的机器人、世界模型、多模态,很多可能是假问题,Online learning可能才是唯一重要的真问题
41:01 Pre-training预训练是石油,化石燃料;RL专家数据是新能源,有用但总量少;Online Learning是核聚变,还没突破,突破了无敌,人类进入硅基时代
AGI像马拉松 or 自动驾驶?持久战+现金流之战
43:05 如果模型数据分布里面没有这类数据,这类任务就是不work,只有压缩过这类数据,才work——今天的模型还是巨大的压缩器
44:33 “模型即产品,数据即模型”
44:45 听过一个rumor:Sam在内部说先忘掉AGI?
45:04 局部L3/L4,很难整体L4:现实一点的是,在知识工作者群体,局部L3/L4的体验是能看到的,比如ChatGPT做长尾信息获取, Coding Agent, Office/PPT/Excel Agent, Finance金融投研Agent
现阶段对于投资的思考(不作为投资建议)
47:11 上一期播客说的是40%OpenAI+40%字节+10%Google+10%Anthropic
现在是:25%OpenAI+25%Bytedance+10%Google+10%Anthropic+10%Nvidia+10%TSMC,每家都放一点
另外是今天要bet 3年后的范式和winner了,Thinking Machines和SSI这种Neo Labs也应该好好考虑下
2026年,湾区的重要趋势和信号
50:57 2026年期待投资的主题
52:53 模型即产品,数据即模型
54:48 一横一纵:横向蒸馏人类专家知识,横向扩宽更多的行业领域;纵向就是下一代技术范式,Online learning,创造更高的经济价值
56:45 硅谷新冒出的Neo Labs的分布图
59:43 Robotics的最新进展和公司分布
01:05:55 硅谷头部公司的ARR增长状况:越头部的公司越便宜,越头部的公司越没有Bubble
01:08:02 国内的大模型和应用公司
01:09:39 模型的下一个胜负手是什么?
华人创业者、基金和“中国的硅谷”
01:10:16 中美的AI叙事差异
01:12:15 对华人创业者想说啥
01:14:20 为什么说希望推动中国有个硅谷?
01:16:45 3-5年之后全球最领先的AI公司会是华人团队吗?
年终对话【站在2025年之外】
《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载:人工智能的盛筵与泡泡》
《124. 和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注》
《125. 与Altimeter合伙人Freda聊:下注OpenAI、Robinhood往事,美国资本坏小孩、算盘与泡沫》
《126. 和红杉郑庆生聊:经济史的流量革命、人类行为模式的不可预期,与创始人性格》
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