🌊整理了逐字稿、笔记和思维导图 评论里面写不了太多字 需要的朋友可自取（因内存不足，随时不分享，可保存下来再慢慢看） 🔗：https://pan.baidu.com/s/1uGA0H-x8X6JCpHH1TfaeIA?pwd=gb1n 笔记（部分）： ✨如果美国有望形成AGI霸权，我们应该怎么办？ 我们应该探讨如何走第二条道路，避免直接竞争，并且利用生态优势进行抵抗。例如，即使在某些技术领域如AGI上存在差距，我们仍有社交应用、搜索、agent和硬件等方面的强大布局。 ✨深度学习观念何时发生改变？GPU在其中起了什么作用？ 深度学习观念的改变主要来自于深度学习在更大数据量、更多计算以及利用GPU进行高效计算的应用。深度学习在更大的数据量和更复杂的模型上展现出效果，而GPU解决了之前普通PC无法承载大型模型训练的问题，因此深度学习的价值和GPU的使用成为了转折点。 ✨在AI领域，您认为引爆整个行业的关键是什么？去年您认为最重要的是什么？ 引爆整个行业的关键在于应用端，需要非常便宜的推理技术来推动应用的发展。去年最重要的是把一批优秀的人才凝聚起来，并在团队中找到合适的位置和合作方式。 ✨为什么选择垂直整合而非等待硬件降价？ 历史经验表明，垂直整合才是正确的方法，可以将硬件、软件、模型和应用整合优化，从而实现快速迭代和创新，而不是单纯依赖硬件的降价。 ✨创业公司在模型和产品构建上应先构思哪个？当前对模型和产品哪个更满意？ 虽然在实践中往往是先构思产品，但作为初创公司，在资源有限的情况下，决定先利用海外成熟的GPT模型快速构建产品，之后再逐步替代为自己的模型。 目前对模型更满意，因为其起步早，成果显著，且在性价比上处于世界第一梯队。产品虽已具备竞争力，但在强大模型支持下将会有更多发挥空间。 ✨为何中国团队擅长制造廉价且高效的模型和推理引擎？是否认为中国大模型公司在制造优秀模型和推理引擎上优于硅谷巨头？ 中国团队擅长制造廉价模型和推理引擎是因为从公司基因角度看，他们更注重实际应用和价值 创造，而非追求最顶级的硬件资源。 通过合理利用资源和人才，能够做出既能达到世界领先水平又能广泛应用的产品。 认为中国团队在这方面更有优势是因为他们从一开始就注重性价比，吸引有能力的博士加入，并提供足够的资源让他们做出有价值的成果，而不是追求构建最昂贵的技术设施。 ✨如果AGI是必然发生的，那么从现在开始算起，到OpenAI占据主导地位时，中国应该如何形成合力进行对抗？ 中国需要尽快利用现有技术优势，让本土应用领先于美国，并围绕懂产品、懂模型及增长等多领域的专家进行合作创新，同时做好用户教育和寻找具有爆发力的独特产品。 ✨在国内做TO B（企业级服务）的挑战是什么？ 国内做TO B面临的挑战包括： 一是缺乏类似ChatGPT那样的市场教育契机； 二是企业客户对模型付费意愿不强，导致价格较低，模型厂商难以盈利； 三是挖掘企业内部数据并满足其深度需求也是一项巨大挑战。 ✨如何衡量一个公司是否言行一致？ 衡量一个公司是否言行一致，关键在于审视其愿景声明与重要决策是否相符。例如，OpenAI的愿景之一就是解决中国用户无法使用优质AI技术的问题，因此提出了“人人可用”的理念。而在选择技术发展路径时，我们会根据战略考虑，适时放出技术以促进公司成长和市场影响。 ✨对于中国同行面对美国AI霸权的情况，您有何建议？ 中国竞争环境激烈，各家公司发展方向各异。 面对美国AI霸权，中国公司应有信心，在AGI超大模型方面不必一开始就追赶，可以各自探索独特的发展路径，创造出价值给用户，并在商业模式上保持独特性。

开复老师一方面讲自己没有卡没有钱，另一方面又讲自己的模型是最好的，那么我由此推断实际上开服老师没有自己训练大模型啊，而是在拿别人开源训练好的基座，只是改了推理代码对数据的压缩和对内存的优化，并且清洗了数据把模型变小来达到推理加速的结果

1:30:07 Elon 真的是学习能力很强的人，xai 跟美国各家ai公司竞争方式，很像中国车企跟特斯拉竞争的方式🫣

李开复老师的声音好像蔡康永啊😂

55:35 国内做 toB 市场不好做啊。现在国内各垂直行业内，很多项目的大模型都免费送了，或者就打包收一个很低的费用。感觉上又回到原来中国市场的样子，软件不值钱，客户没有付费意愿，乙方还是靠卖硬件集成赚钱。也就是客户认为你那个大模型就是直接拿美国开源训练好的，乙方收一点部署的 install fee, 再收卖服务器 GPU 的钱，以及开发应用层的软件的一点钱而已。和 SaaS 做不起来一样，国内不尊重版权，不承认软件的真正实际价值，没有为软件付费的习惯

06:55 这本书叫什么呀？

38:40 “发明阶段美国远超中国，执行阶段中国有可能赶超”

deepseek v2.5是3块钱，qwen plus是2.8块钱，yi lightning是1.98块钱，确实牛逼啊

59:20 两个点：1、这些大厂都做过了定制模型的生意，在大厂也是边缘业务… 那为什么零一行？ 2、rpa数字员工一个项目可是没几个钱，也是重人力投入的项目，实际上干的就是人力外包的活… 那为什么不去做人力外包？ 做数字人这个方向是万万没想到的……

agi幸亏在文明地区，就像musk不可能在南非，也不可能在东亚

李开复老师的创新工场每次都起个大早赶个晚集 就没做出个什么或者投出过什么很惊艳的deal或者产品 不知道这次会不会不一样

李开复老师在疯狂输出啊，毫无保留 要慢慢消化下

1:06:57 以后的应用/平台/甚至是线下渠道都会变成接口，AI助手会帮你点到最便宜的外卖无所谓是通过美团还是直接给店里打个电话

感触嘉宾提到的从来不后悔，会后悔的是自己没有参与其中. 失败又如何. 我也想不后悔的走下去.

1:05:27 比我聪明，比我能干，比我博学，比我更懂我自己...这难道不是一件很可怕的事情吗？服务行为本身被各种机器人取代，这很科幻，也很理想。这个时候非精英的普通人的定位是什么？只是单纯的技术受益人不太现实

法规也不给用吧？

这期实在太棒了，李开复显然不是前几期小老板儿能比的。果然大佬都是实诚的，水平不行的小老板才只能藏着掖着。建议珺总多来点真大佬系列，这种档次才配得上您的访谈

好节目。

我想做李老师想做的事 太想太想了。无奈个人能力太一般

openai不让国人用？