00:21 本期嘉宾介绍 今天我们非常荣幸的请到了斑偶研究所的创始人李岱来与我们分享她如何将AI运用到娱乐平台中。斑偶研究所是2020年成立的中国元宇宙数字娱乐平台。他们专注于虚拟人IP的开发、AITC内容生产、运营及开发AI的应用，通过为文化、娱乐、旅游及联合创造IP虚拟形象以及拓展多元生态。代表案例包括虚拟偶像LISA404等。 01:31 嘉宾介绍背景及从事的行业 我最早是在channelv，帮助当时新闻集团的这个音乐品牌在中国落地以及逐渐做大，大概有7年的时间吧，所以在channelv的时代，我应该是还是学习了很多这种传统媒体以及音乐领域等各方面的知识。在电视时代我们还是比较超前的，因为算是那个时代的抖音吧，因为Channel v它没有长视频也没有大型综艺节目，也没有电视剧，我们有的就是很多的MV和很多的VG的link，还有做很多的活动，所以特别像现在的抖音。 7年后从channelv辞职以后我就开始创业了，都是在音乐领域深耕。 第一家创业公司是2006,年，专门做这个音乐的版权管理，music rights clearance house, 也是中国第一家。然后在2016年的时候，这个公司卖给了腾讯音乐。 后来在2009年又成立了做演唱会和音乐节的公司，也是是中国的第一批，然后一直到2019年被华人文化并购了。 所以这个十年的时间我都是在做这个演唱会音乐节，其实原因很简单，因为我们最早做版权，我们发现版权其实有点做的过早。就是在音乐这个领域特别困难有这个revenue，后来网易云起来以后，当然版权业务是很大的，所以其实在音乐领域，我见证了产业链里面的好几块不同的业务，包括了媒体，包括了版权，包括了现场活动。 接下来的10年或者20年我要做什么样的工作，那最终我的思考结果还是说我要做我感兴趣的，以及可以激励我不断去学习的一个领域，那那个领域在当时来说就是一个虚拟人元宇宙的领域，那2019年的时候其实人工智能还没完全的开始。 2021年创建zebra lab。开始做虚拟人，强调有想法要立即行动，即使想法不成熟，在实践中会不断迭代路径；跳出舒适区进入陌生领域、持续学习，认为小差错是正确轨道的铺垫。 11:38 AI 技术创新中的挑战及解决方法 * 两大挑战领域：AIGC（虚拟人内容生产）和 AI Agent（虚拟人交互能力）。 * AIGC 挑战：早期难以让固定虚拟人在视频 / 图片中重复出现，需 8 个月技术升级；传统导演不懂 Prompt Engineering，需培训 “懂美学 + 会写 Prompt” 的复合型人才（面临人员抵触）。 * AI Agent 挑战：大模型（如 GPT）持续迭代覆盖应用层，最终通过深耕用户需求（神经末梢级认知）找到差异化方向。 21:08对 AI 在娱乐领域的愿景及梦想 * AI 将极大改变娱乐行业：降低内容制作成本（3 分钟视频成本从 100 万降至 1 万，两年内降 100 倍），赋能个人创作（无需专业技能，有想法即可生成内容）。 * 内容形式多元：语言模型（LM）、视觉（视频 / 图片）、沉浸式互动（VR 演唱会等），未来个人可完成过去公司级创作，催生更多平凡人产出的优质作品。 25:13AI 伦理（AIIC）相关考虑 * 核心问题：版权归属（AI 生成内容的版权、艺人照片授权后的使用边界等），现有法律滞后于技术。 * 伦理与技术的平衡：需建立新技术下的伦理标准，而非被旧规则束缚；参考美国对区块链的态度（拥抱技术为主，逐步完善规则）。 29:16 斑偶公司业务 介绍公司三大业务，重点推广 AI 娱乐伙伴 “丽 SA404”（抖音可搜）及小程序 “z laps AI”（提供娱乐资讯、购票、互动等服务）。 欢迎加入AI进化论群共同学习，同时每日AI日报可以关注小红书账号：

00:21 呃，今天咱们做的这个这期节目啊，这个题目有点惊悚哈，但是我知道是我们俩一直想对谈的一个节目，呃，主要是讲讲一讲AI现在已经发展到这个程度，那我们这个教育到底怎么办啊？ 00:35 那你说说一说咱们为什么要做这期节目吧，你的想法？ 00:39 对，就是传统的这个咱们的这个通过这么多年搭建起来的这种教育，传统的教育体系，它其实主要的目标是培养啊人去应用知识和呃，学习知识的这样的一个技能在这里面，那么那么现在其实在这个时代下面可以看到AI的进步是很快的，在以前在去年的时候，AI可能才能考上一本，但在今年的时候AI就可以考上清华了，那这个其实意味着就是学习知识的技能和。 01:08 应用知识的技能不一定是只有人才能掌握，也许可能是有一个硅基的生物，他掌握的比人更好，那么那么但是同时这也是个工具，那这对其实现在的教育，整个的教育体系是一个挑战，我们是不是还要再延续原原始全传统的这种学习知识和应用知识的这种模式，去构建整个教育体系，我觉得这是一个很大的话题，所以我觉得应该可以探讨探讨这个事情。 01:32 我也感觉到就是现在教育面对AI技术的发展有一个特别大的一个危机啊，但是我希望我们今天的对谈不会太出格。 01:59 高考做了这个数学的新一卷，基本上能拿到满分，就是说他进清华已经非常容易了，那我们的学生他每天刷题要干什么，会不会他们刷完了题，最后出来的结果就是被AI取代，现在找工作也很困难哈，所以这个问题现在是社会上的一个热点，我想听听你的想法，高老师。 03:27 所以你的想法是说，现在咱们的学校培养的是学生掌握知识的，掌握知识对吧？就是老师过去他是手里有很多知识，他要教给学生，那现在大模型来了，大模型不用你教，他就已经有很多知识，而且人类可能穷尽自己的力量，你不见得能学过大模型，那怎么办？ 07:51 那这样的话，我在想一个问题啊，就是说我们的教育现在走到了一个程度。感觉是不变不行了，但是又应该怎么变呢？ 09:24 现在AI的技术发展成这样了，其实很多学校校啊，校长啊，老师他们也意识到，就是呃，会有这样的挑战，那你觉得从教学的角度，可以怎么样去利用这个AI的技术，做一些什么样的改变呢？ 10:37 这个就让我想起来很多聊天的时候，就是朋友们曾经讨论过的一个问题，就是绝大多数小孩他是有惰性的。就是你如果允许他使用AI的工具，他就会像你说的那样做，他们AA让AI生成一个答案，直接丢给学校，那从学校的角度，或者说从家长的角度, 这个对学生使用AI这个工具应该怎么引导呢？ 13:10 我还有另外一个问题想探讨一下，就是AI现在来了。他会从我的感觉是哈，他会从另外一个角度来定义和筛选人，就是学校在培养这个学生的技能的时候，这个怎么去筛选，待会儿我们，呃，接下来还会再聊聊一聊，但在学校在培养的时候，我非常赞同你刚才说的观点，就是我们怎么能在这个做事的过程中去。培养他和评估他，去立体的去看这个孩子的成长过程，你觉得在这个过程中去看孩子的一些什么样的素质是学校和家长应该注重的？ 16:12 你说的这个要求，我其实心里听了感觉有点，嗯，怎么讲哈，就是挺惊悚的，为什么呢？因为这个要求其实非常高的，呃，你想想我们现在社会上抖音为什么这么流行，就可以理解。绝大多数人他是不具备这样, 比如说他去做一些新的东西啊，他去积极的思考啊，观察事物背后的逻辑啊，执行一件事，然后很会社交，说到这个社交，我也有一些体感啊，就是我会有的时候跟高中生们一起交流，有些甚至是非非常非常顶尖的学校的，呃，顶尖的学生选拔出来的，我发现在我们的这个教育的整个的过程中，更加强调同学们要听话，要执行老师的指令的这个能力啊，老师要求比如说是刷什么题，然后他就老老实实的去刷，这样的学生容易得到好成绩，拿到好结果，但是他们是很少发言的，几乎不能让他们发言，或者说很困难让他们。发言在这个社交这个事情上，呃，实际上我我也是赞同你的观点，就是你去社交，你去表达的时候，实际上你是从社会上，从世界上拿了一个反馈回来，去迭代自己的想法，然后不断的升级进步，所以这个都是我从这个咱们现在的教育体制里面也观察到跟你比较有共鸣的一些一些感受，呃，实际上是非常难的，就是从学校的角度来讲是非常难的，从人才的这个选拔上。他其实挺残酷的。因为他的选拔会标准更高。像刚才你说的创新啊，或者是思考啊，或者执行啊，社交，这几乎就是一个优秀的创业者应该具备的能力，而你知道我们现在社会能够做创业的人，他也是一小部分人。所以这块儿绝大多数人怎么 办呢？ 19:48 那这让我想起来现在还很火的一个问题，我被问过无数次，就是现在的学生到底怎么选专业。而且有的家长还有这个文科专业的焦虑症，这个问题高老师你怎么考虑？ 21:07 哦，这一点我非常有共鸣，因为我一般给朋友们的回答都是在这个时候，其实要选的不是什么专业赚钱或者怎么样，而是要选自己感兴趣的，因为如果你不兴A躺，如果你你兴，你就特精进这个，你这个小领域里面的一个，呃，专家或者很优秀的人，随着AI的工具不断的前卷，这是我的一个，呃，另外一个信息是非非常非常泛滥的。信息其实本身并不值钱，而真正值钱的是洞察，那尤其到了AI的时代更是这样，包括你刚才说的对人的一些，呃，创新的能力，其实本身就是考察你是不是有独特的这个洞察，能够看到事物背后的这个真相，而不是被表象所迷惑。那你觉得这个就是人，不光是学生，其实成年人也一样，有这个课题，你怎么能够拿到这种洞察？ 23:45 我还知道你对这个培养内驱力有你这个就是比较有意思的想法，因为你女儿现在刚好也是幼儿园嘛，你也开始就是特别注重培养他的内驱力。跟我们分享一下。 25:27 我们刚才讨论了很多，就是其实这些就是你提到的这些，我感觉在学校这个层面，单靠学校做是非常困难的啊，那从校外，比如说家庭，或者是怎么去利用自己家的资源，或者社会的一些资源，你觉得在现在这个时候能够做些什么事情，呃，能够使得学生能够嗯更快的适应这个AI的时代呢？ 27:19 嗯，这个实际上跟真正的工作场合有一点相像了，就像我挺认同你这个想法，就是呃，学校当他不能做太多的改变的时候，实际上在校外家长可以提供一些资源，让小朋友更多的接触社会的一些状态，比如说呃，我我帮我的小孩，他就会安排我去，让他带他去看一些公司，看一些技术，去理解这些公司和技术背后的逻辑，然后呢，再学一些AI的知识，我们来看这个AI怎么能够帮助公司解决这样的问题。这个都是从项目中学习的一些，就是我我也是我的一些思考吧，跟你比较有共鸣，刚才提到就是这个家长他只认成绩这个事儿，我觉得他有一个很很深的一个社会的一个底层认知，就是一个非常的一个认知，就是家长认为你好学习成绩好，考上好小学，好中学，好大学，然后最后你找一个好好逻好的工作，然后你最后你就是幸福的人生，呃，但我现在感觉这一个链条在特别快速的被AI瓦解，从我们在这个行业里面工作倒过来看。就是我们带的人，见过的人他的一个优秀的这个程度，他可能跟他的学习成绩根本不挂钩，所以我们倒过来看，你觉得我们现在大模型已经能考上清华了，那么我们传统教育选拔出来的人才。还是不是人才，这是一个问题。 30:48 这个让我想起来就是有一个观点说是AI的出现拉平了智商了，你赞同这个说法吗？ 35:39 我还有一个感受就是在这个现在的时代。其实我们的学生他训练的特别好的地方，尤其是学霸训练的特别好的地方是他擅长针对一个问题找到答案。但是现在AI来了。我的感觉是，找到答案的能力没有找到正确问题的能力重要了，你怎么想？ 37:52 那我还想就是讲一下这个上小孩儿上学的这个问题，就是上大学的这个问题，现在因为很多孩子他会针对他想要去的学校来看这个学校有什么样的要求，比如说举个例子，如果我想申请，呃，国外的学校，国外的学校他可能都有各种各样的要少啊，请一个中介一条一条地的check，哎，我这个满足，这个满足，这个满足，最后我申请这样的一个学校，呃，我其实对这个模式以前不是非常认可，现在因为AI技术发展到今天这个程度，会更加不认可，为什么呢？因为这样的话，其实可能会牺牲孩子真正感兴的东西。所以这个我会有一个观点是说我宁可接受你上一个没那么好的学校，但是你找到了一个你自己的兴趣，你不需要去打那个卡，你可以托福考的低一点，SAT考的低一点，甚至GPA低一点，你上了一个没有排名那么好的学校，但是你有找到了一件你自己想折腾的事情，这个反而是在这个时代更正确，就是更怎么讲，就是对对孩子们来说更有发展前途的一个选择，这是我的一个观点，我想听听高老师你对选择大学，对大学里应该怎样生活，呃，怎么样进步，你的一个观点。 41:10 呃，学生们一进了大一之后，就拼命的卷GPA，然后准备去考研，那个考研最后也要看自己的基点，也是要打很多卡，所以感觉在大学里面，你你说的这个试错也成了一个奢侈品，就是他们其实我记得我曾经看过一个清华的还是哪个学校的学生，他的时间是以10分钟为单位安排的做什么做什么，然后这个就是嗯，我不知道在现在的这个学校里面，这个当然我也不是完全面，可能你一定要牺牲一些自己这个基点，或者是成绩，嗯，或者是学校让你做的事情来试错这个平衡，就如果是你的孩子，你会建议他怎么把握？ 45:51 啊好，那我感觉我们今天也聊了不少话题啊，呃，有一些也都是我们的个人观点，仅供大家参考，呃，那咱们呢，咱咱来收个尾，今天也聊了不少，呃，收尾呢，我是希望能够针对两种人群，把这个你的观点挖掘一下，一种是针对学生，因为学生他是处在一个成长的这个条件下，呃我们希望他能成长到适应这个AI的社会，那你觉得学生现在可以做一些具体什么事？ 46:55 那对那些职场里面希望改变的成年人，你会有什么想法？因为现在我觉得成年人他很多时候还蛮困惑的，可能还看不太清楚将来会怎么走，想学呢，又不知道从哪儿开始，你怎么考虑？ 杨华博士：上海英诺派智能科技发展有限公司 CEO， 曾任英特尔研究院主任研究员，英特尔上海女性联盟主席，英特尔研究院全球技术论坛主席。 先后获得西安交通大学电子工程学士学位， 北京邮电大学电子工程硕士学位， Rensselaer Polytechnic Institute电子工程博士学位。 目前研究兴趣包括人工智能，数字人医生， 服务机器人，个性化知识图，AI Agent, 关注如何使用人工智能技术落地产业。 高桓博士：东南大学博士，重庆师范大学研究员，认知智能与数智金融重庆市重点实验室副主任，东南大学校外研究生导师。AAAI \ ISWC \ IJCAI等多个国际著名会议的审稿人和PC Member。主要研究方向为知识图谱构建、大语言模型、多模态搜索。曾担任创业公司CTO，任职微软(中国)有限公司苏州分公司、宝马创新实验室、英特尔边缘智能联合研究院技术总监、升智科技大语言模型负责人等工作。 音乐总监：李卓航 联系我们：小英 15316348312

深入解析340页重量级报告中的AI发展趋势 主持人 : 杨华 - 英特尔人工智能首席导师 嘉 宾: 高桓博士 - AI研究专家 大家好，欢迎收听今天的播客。本期播客将深入解读Mary Meeker最新发布的《人工智能趋势报告》，探讨AI领域的技术演变、用户增长和企业应用等关键趋势。 00:25 说到这份报告，确实让人兴奋啊，340页的深度分析，把AI领域的最新趋势都梳理的明明白白，没错，这份报告可以说是AI界的圣经了。 00:38 关于Mary meeker：她为什么被称为互联网女王呢？于Mary meeker从1995年开始在摩根士丹利做科技分析师，后来创办了自己的风投公司蹦的。他每年发布的互联网趋势报告曾经是科技投资圈的必读材料，预测准确度惊人。 01:01 发布这份报告反映了什么趋势。 这确实是个标志性事件。报告里有个数据特别震撼，美国计算专利数量在chatgpt发布后两年就增长了6000份，比1995年互联网爆发期还要猛。这说明AI的发展速度已经远超当年的互联网。 01:28 关于技术变化周期正在加速的解读。 从PC时代的3亿设备，到现在AI移动互联网时代的数百亿设备，基础设施演变也从CPU到GPU，再到现在的AI专用芯片，这个迭代速度越来越快了。报告里有个图表特别震撼，1950年以来的模型训练计算量增长趋势，2010年后每年增长率超过360%，15年累计增长100亿倍，这完全打破了摩尔定律的预测。 02:11 关于用户增长速度。 Chatgpt达到1亿用户只用了2.4个月，而早期互联网平台普遍需要4~10年，更夸张的是，Chatgpt搜索量达到3650亿次，只用了两年，Google当年可是花了11年.报告分析了几个关键因素，全球互联网普及率高，用户已经熟悉数字工具，社交媒体助力病毒式传播，这些都为AI的快速普及创造了绝佳条件。 02:50 大公司们都在怎么布局AI？ 摩根大通就是个典型案例，他们在投资者服务、运营、优化和顾问支持三个领域全面部署AI，预计两年内AI创造的价值将增长65%，其他科技巨头也都在疯狂投入等等。 03:12 关于AI公司的估值。 这个可有意思了，OpenAI年收入92亿，估值却高达3000亿，收入倍数33倍，最夸张的是perplexity，估值是收入的75倍。不过最近融资确实变得困难了75倍，这也太疯狂了。 03:31 报告的核心结论是什么？ 核心就是AI的演进速度和范围前所未有，用户增长、使用量、资本支出都在创纪录，比如chatgpt用户17个月增长8倍，移动应用3年覆盖90%用户，而互联网达到这个水平用了23年。 03:54 具体到技术层面的差距呢？ 技术突破也很震撼。AI性能在2024年就超越了人类基准测试水平，图灵测试中73%的AI回应被误认为是人类，多模态模型数量两年增长1150%等等。 04:16 那开发者生态呢？ 开发者使用量飙升，使用AI的开发者比例从2023年44%上升到2024年63%，github上的AI仓库16个月增长175%，Nvidia AI开发者4年增长2.4倍到600万 04:38 资本支出方面呢？ 六大科技公司资本支出2023到2024年同比增长63%，亚马逊AWS用于AI的支出占收入49%，全球数据中心支出2024年达到4550亿美元，还在加速增长。 04:58 关于AI模型训练成本。 AI模型训练成本8年增长2400倍。Anthropic CEO说，100亿美元模型的训练可能在2025年开始，OpenAI 2024年计算支出估计-50亿美元。 05:19 关于推理成本。 有趣的是，推理成本在快速下降，Nvidia 2024年GPU每代币能耗比2014年低1050倍，面向客户的AI推理价格两年降低99.7%，便宜到过去几美元的工作，现在只要几美分。 05:42 关于模型性能。 性能正在趋同，开源和闭源模型的差距在缩小，中国的DeepSeek R1在math测试的93%，只比openAI的95%差一点点,多模态模型爆发式增长，视频模型同比增长120%。 05:59 关于中国AI的发展。 中国确实在快速追赶，根据模型发布数量，中国在开源竞赛领先。DeepSeek CEO说要从跟随者变为贡献者。百度ER 4.5 turbo成本只有GPT4.5的0.2%，性能却相当。 06:21 关于市场竞争。 竞争白热化啊，OpenAI、Google、微软等每周都在密集发布新产品，开源模型势头强劲，Meta的拉AMA下载量8个月增长3.4倍，Hugging Face模型数量两年增长33倍到116万。 06:42 AI在物理世界的应用。 这个领域特别精彩，特斯拉FSD里程33个月增长100倍，微某在旧金山轿车份额20个月从0%~27%，还有AI采矿，农业激光除草，智能放牧，AI正在改变所有行业。 07:06 AI对工作的影响。 影响深远啊。72%的美国职场人士说，AI显著提升工作效率。AI职位发布量7年增长448%，非AI IT职位却下降9%。Nvidia CEO说，不会因为AI失业，但会因为用AI的人失业。 07:28 对全球互联网用户的影响呢？ AI正在推动新用户增长，全球未上网的26亿人可能通过starlink等卫星互联网首次接触AI，全球互联网用户33年增长到55亿，普及率从16%上升到68%。 07:50 报告的整体结论是什么？ 总结就是AI革命的速度和广度前所未有，正在重塑每个行业。从技术突破到商业应用，从工作方式到全球竞争格局，我们正站在一个新时代的起点。 高桓: 就是 Mary Meeker 她是一个非常非常资深的，互联网领域的一个观察家。然后呢他之前是在摩根士丹利，后来又去了凯鹏华盈，然后在一八年的时候。他自己又成立了，邦德资本，然后呢他从九五年开始。就发布这个互联网趋势报告，那这个互联网趋势报告在很长一段时间里面都是。科技投资者，非常非常看重的一个。年度的一个指南。 杨华: 然后呢他这个，报告的名字从互联网趋势变成了人工智能趋势。这背后是不是也反映了一个整个行业的一个重心的转移？ 高桓: 对这个就是，非常，象征性的一个，转变因为。这个报告里面也提到就是自从二零二二年这个 ChatGPT 发布之后啊。美国的这个计算相关的专利的数量。是，激增，对两年就有六千份。比，九五年网景上市那个时候引发的互联网的热潮还要快。 杨华: 然后呢他这个，计算的基础设施啊从 CPU 到 GPU 这个主导权的变化，你觉得这中间有什么，关键的趋势在里面？ 高桓: 就是这个报告里面讲的就是从六十年代的这个 CPU 到。大数据云计算然后再到现在的以 GPU 为主导的这种。转变，尤其是一零年之后。CPU 的这个角色就逐渐的变弱然后 GPT 出来之后就彻底引爆了这个 GPU 的这个。需求然后同时他这个模型训练的这个计算量在十五年里面。增长了超过一百亿倍。就这个规模也是远远超过了摩尔定律的这个预期的。 杨华: 然后呢这个 ChatGPT 和 Google 在用户的增长速度上面的这个对比。你觉得反映了一个什么样的现象？ 高桓: 就是这个 ChatGPT 它达到三千六百五十亿年的这个搜索量。只花了两年，而 Google 用了十一年。就是快了五点五倍啊，这个就是得益于现在全球的互联网的普及。以及用户对于数字工具的熟悉，所以就是这个 AI 的这个概念被大家接受的速度也是前所未有的。 杨华: 你觉得这种，ChatGPT 这种爆发式的增长，会一直持续下去吗？ 高桓: 就从这个报告里面的数据来看的话它的用户在十七个月的时候就涨到了八亿。就是增长了八倍。然后同时就是移动应用的普及速度也是非常吓人的就是它达到百分之九十的用户覆盖只花了三年。而互联网花了二十三年。所以就是这个趋势确实是非常吓人的。 杨华: 然后这个摩根大通他们这么积极的去部署 AI，你觉得这是不是代表了企业级的这种 AI 的应用？是一个非常，有潜力的方向？ 高桓: 肯定是呀就是这个报告里面也提到了就是摩根大通在很多核心的领域都全面的引入了 AI 并且他们预计在两年之内。AI 带来的价值会增长百分之六十五。然后同时呢有超过百分之七十二的美国的在职成年人都认为。AI 聊天机器人提高了他们的工作质量。所以就是 AI 其实已经在。提升效率，降低成本，然后减少风险上面。都已经开始，体现出非常大的作用了，而且这还只是一个开始。 杨华: 然后就是这些 AI 公司他们这么高的估值，你觉得这是合理的吗？就是这个市场会不会有一天就？ 高桓: 嗯，就这个报告里面也提到了就是这些 AI 公司比如说像 OpenAI 它的估值已经达到了三千亿美元。然后它的收入倍数是三十三倍。就是确实是非常非常高的一个，估值，但是呢这些公司它也呈现出了。高收入增长，高现金消耗，然后高估值，然后同时有大量的投资涌入。这四高的这样的一个特点。但是呢最近也出现了一些，融资困难的这样的问题，所以就是看起来市场也在慢慢的回归理性。 杨华: 然后这个 AI 模型它的训练成本越来越高，但是它的推理成本越来越低。这中间有什么，值得大家关注的行业的变化吗？ 高桓: 就是训练的成本，最强大的那些大语言模型的训练成本已经成为了。人类历史上最昂贵的一些工程项目之一，就是它在八年里面涨了，约两千四百倍。但是呢，推理的成本，每代币的推理成本在两年里面下降了百分之九十九点七。所以就是这个也让，AI 的应用可以，更经济实惠的去落地。 杨华: 然后这个不同的 AI 模型之间他们的输出质量越来越接近。这是不是会改变这个行业的