06.和创业者漫聊OpenAI 30亿美元收购案,进入创业者友好时代

白鲸实验室

最近OpenAI 花费30亿美元收购一款AI编程应用Windsurf,广受关注的原因是,这场收购背后可能引发的人工智能领域的格局变化。 作为全球最有能力冲刺AGI 的超级公司,其不仅创造了自身收购史上的记录,而且释放一个新信号:大厂通过垂直整合外部资源,来重构软件开发的战略意图。 正如我们今天的嘉宾Newoaks AI创始人锐所说,大厂的整合收购对创业者也是个好事,中小创业者可能有了更多的退出渠道。 锐是一位连续创业者,在美国工作十年,回国后在字节从0-1搭建二手车业务。2023年ChatGPT3.5出来后,他果断离职开始拥抱AI赛道,Newoaks AI的产品主要服务海外中小企业主以及开发人员,为他们提供便捷的一键生成网站和机器人聊天服务。 作为Anthropic的忠实B端客户,他在访谈过程中不下五次盛赞Anthropic的claude模型,他分享了许多观点,比如,Anthropic的AI写作能力和编码能力都更胜于OpenAI ,OpenAI 收购Windsurf是为了弥补自身短板,现在Anthropic的token消耗量可能已经超过OpenAI ,他还分享自身的出海经历,包括从0到1搭建海外营销的三板斧,上榜科技社区平台ProductHunt周榜第一的经验。 /本期嘉宾/ Newoaks AI创始人栾晓锐 /主要话题/ 03:14 OpenAI着急了? 05:40 Anthropic为什么不模型和应用两手抓? 07:41 Anthropic在编程模型调用上token消耗可能超过OpenAI 09:48 AI编程商业模式很清晰,为什么Windsurf的创始人愿意卖掉? 19:18 Anthropic的生命力,比OpenAI更强? 22:08 OpenAI先发优势正在被侵蚀 25:15 为什么AI 编程很重要? 33:23 Newoaks的目标是让用户开箱即用 37:17 Newoaks帮助客户节省了90%的网站建设成本 39:53 中国本土AI产品出海营销的“三板斧” 42:20 Facebook的买断式营销是个很好的营销和用户共建的工具 47:00 Facebook上如何建立私域营销 54:17 国外营销渠道百花齐放,找准一条最适合自己的,都能很成功 57:40 创业最好的建议就是每天使用自己的产品 59:14 软件和硬件的结合优势还有待大爆发,中国创业者迎来了一个好时代 01:07:17 大厂饱和式投入,目前来看效果不明显 01:09:58 大厂投入AI 与其要饱和式投入,还不如体系外扶植或者收购 01:12:54 对大厂而言,学会放弃有时也很重要,微软就是个很好的例证 01:15:56 都想打败谷歌,以前很难,现在有机会了 剪辑:小朱 -本节目由「大声意」制作出品-

79分钟
1k+
7个月前

144 日落归山海 山海有在乎的人

扒虾

主包:7 捧哏的:亲弟儿 片头:红日 (Live) - 林子祥,李克勤,李玟等 片尾:明天会更好 - 余天,李建复,洪荣宏等 亲情与隔阂:我爸妈来访的那些事儿 在这一期中,大7分享了父母到武汉看望小七生日的经历,展现了家庭聚会中复杂的情感与尴尬。尽管期待着开心的相处,但由于时间短暂和各自的忙碌,反而让他们的交流变得紧张而生疏。细腻的情感描绘让人反思亲情的距离感,尤其是在面对父母时那种无形的隔阂。同时,大7还讲述了大S去世的消息对她心灵的二次冲击,这引发了对亲情和青春的深刻思考。 00:02:40:家庭聚会的尴尬与压力:家庭关系的微妙平衡 00:06:26:生日蛋糕里的红包惊喜:小七的意外发现与感动 00:12:54:突如其来的离别:当现实与梦想交错时该怎么办? 00:19:19:慢热性格的他,内心的温暖与爱是如何被发现的? 00:25:45:仪式感与回忆:家中的特殊时刻如何创造? 00:32:17:微信里的信息引发的情绪困惑:手机丢失与家庭关系的微妙平衡 00:38:46:友情如窗,他替你擦去尘埃与黑暗 00:45:12:情绪的释放:为什么哭泣会让人感到轻松? 00:51:41:你的故事,我的共鸣:一个父亲的关心与生活的奇遇 00:58:06:离婚后的思考:尊重自己感受的重要性与幸福选择 01:04:36:是他非常喜欢看到的场面,家人的欢声笑语和其带来的幸福氛围 01:10:59:别再为小事烦恼,有EMO的时刻是正常的! 如果你对本期,或者往期讨论话题感兴趣,欢迎在评论区和我们激情讨论,也欢迎向我们投稿,我们的邮箱📮是:[email protected]

77分钟
99+
7个月前

E125 生物神经计算能替代GPU吗?人工智能的另一条路径正在开启

揭秘科技

在这一期特别的对话式访谈中,我邀请到了 FinalSpark 的联合创始人兼首席科学家 Fred Jordan博士,带你进入一个你可能从未真正了解的前沿领域:使用人类神经元进行计算。 FinalSpark 正在探索一种根本性不同的计算范式——不是模拟神经元,而是直接用活的人类神经细胞来构建神经网络系统。他们所研发的“神经计算平台”,不仅能实现极高的能效(相比GPU节省百万倍能耗),更可能引发一场类似晶体管诞生的技术革命。 本期你将听到: • 💡 为什么 Fred 放弃了数字仿真神经元,转向真正的生物神经元? • 🧠 “人脑耗电20瓦 vs. 数字仿真几千瓦”——这个能效差距背后意味着什么? • 🧬 活细胞是怎么来的?如何用皮肤细胞培养出可计算的人类神经网络? • 🤯 神经计算与传统AI、甚至量子计算有何根本性不同? • 🔮 能否有一天,用“有机云计算”来训练下一代语言模型? 这是一次关于未来计算边界、关于生命与智能融合的思考实验。在你听这期节目的时候,FinalSpark 的实验室里,数百万颗人类神经元正在自发活动与计算。 内容摘要: 公司背景与研究初衷: FinalSpark 是一家专注于AI研发的公司,成立于2014年,致力于探索被主流AI研究忽视的路径。在尝试多种人工智能方法后,团队决定转向使用“尖峰神经元(Spiking Neurons)”来模拟生物神经元的真实工作方式。 从模拟到真实神经元: 起初,团队尝试在数字计算机上模拟尖峰神经网络,并引入高度复杂的、全连接的神经结构(即神经元之间可以任意方向连接),以更贴近真实大脑的运作。但这种模拟极为耗能,仅运行几百个神经元就需消耗数千瓦功率,而人脑用约20瓦电力就能驱动约1000亿个神经元。因此,团队认为持续依赖数字模拟不可持续,转而探索用活体神经元直接进行计算。 为何使用活体神经元: 使用真实生物神经元,不仅在能耗效率上领先现有AI技术百万倍,也可能开启全新计算范式。Fred指出,目前尚无法全面预估其潜力,如同晶体管刚被发明时人们无法预见智能手机和互联网的诞生一样,但他坚信这是一个“具有颠覆性”的方向。 神经元来源与培养方式: FinalSpark 所用神经元均为人类神经元,通过“诱导性多能干细胞(iPSC)”技术实现。该技术最早由日本科学家山中伸弥开发,获得诺贝尔奖。简单来说,研究人员可以从人的皮肤细胞中提取样本,重编程成干细胞,再分化为神经元,并在实验室中成倍扩增。这种“自我复制性”也让神经元培养在规模化上更具优势。 神经计算的可扩展性与挑战: 尽管团队目前仍处于非常早期的阶段,连基本的“异或门”(XOR gate)学习都仍在攻克,但他们相信未来有望构建等效于AWS的神经计算平台,能效比现有AI基础设施高出百倍。尽管生物神经元的运作速度比晶体管慢,但其高度并行、全连接、低功耗等特点,可能带来质的飞跃。 技术发展阶段的比喻: Fred 将“神经计算”的当前状态比作15年前的量子计算,即仍处于理论验证与初步工程实现阶段,尚未建立起高阶模型训练的能力(例如LLM迁移仍遥远),但潜力巨大。

27分钟
99+
7个月前
EarsOnMe

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