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标题: 科技观察--人类的去向 [打印本页]
作者: 浅贝    时间: 2021-9-8 14:25
那个创造AlphaGo横扫围棋界的人 现在怎么样了


2021年09月07日 17:49 新浪体育综合


　　在一次演讲中，商汤科技联合创始人、中国人工智能顶级教授汤晓鸥，讲了这么一个案例，2014年，有一家公司叫DeepMind，只有12个员工还没有赚钱，只是在用深度学习玩游戏和下棋，但谷歌果断花了6亿多美金收购了这家公司。

　　汤教授要表达的意思是尊重原创，能花几百万美金挖人的事，用6亿多美元收购，是对原创最大的尊重。

　　实际上，谷歌如果不花大代价收购，很难获取技术，别看这家公司天天“不务正业”玩游戏，人家创造的产品在全球引起轰动——打遍围棋天下无敌手的AlphaGo。

　　最近，这家公司又在玩游戏上有了突破，通过游戏“元宇宙”让AI会玩各种游戏。

　　AI玩游戏，不仅可以自己玩，还可以和队友组队，而且为了完成游戏，还会不按套路出牌，比如比赛谁先登顶，AI直接“杀”了对手另一个AI，场中只剩它一个。

　　这家公司的核心是其创始人戴密斯·哈萨比斯，被称为“地球最聪明的人之一”、人工智能界的天才，说服霍金接受人工智能，让李嘉诚专门请他去讲课。

　　今天带大家看看戴密斯开挂人生。

　　01、4岁自学国际象棋，两周后打败成年人

　　戴密斯出生于1976年7月，是家里的老大，还有一个妹妹和弟弟，父亲是希腊与塞浦路斯混血，母亲是新加坡华人，两人都是普通教师。

　　他算是家里的“奇葩”，一家五口人，就他的脑袋长得比较“奇特”。“我的父母恐惧科技，很明显，我就是家中的那只黑天鹅。我完全不知道自己的个性从何而来。”他说。

　　4岁的时候，看别人下国际象棋，戴密斯看着看着就学会了，两周后，就在比赛中赢了成年人。有人会问，会不会有点神化戴密斯，有可能，但聪明是真的。

　　6岁赢得伦敦8岁以下锦标赛冠军，9岁成为当时象棋领域世界第二的英国的11岁以下国家象棋队队长后，开始思考两个问题：大脑是如何完成复杂任务的？电脑能不能也做完成复杂任务？

　　除了思考科学家应该思考的问题，戴密斯看了编程书后，又在想如何才能在游戏中无限续命。小孩子想在游戏中无限续命，这是正常想法，但大多数人想的是我能不能去找个外挂，戴密斯想的是，我能不能找到方法背后的逻辑。

　　于是，靠着在国际象棋比赛中赢得奖金，他买了人生第一台计算机 ZX Spectrum，开始研究编程。


　　13岁的时候，戴密斯在14岁以下组的国际象棋比赛中，拿到了全球第二名的成绩。16岁的时候，只用一年完成高中学业，被剑桥大学计算机科学专业录取。

　　在剑桥读书期间，他在英国一家游戏公司里，主导开发了主题模拟游戏《主题公园》，玩家可以在游戏里按照自己的想法建设公园，这款游戏在1994年发行了几百万份，累计发行超1500万份，在当时，跟现在的《王者荣耀》《绝地求生》一样火。

　　从剑桥大学毕业后，戴密斯创办了自己的游戏公司“仙丹工作室”，高峰时公司员工达到了60人，估值1200万英镑，开发出了被英国电影和电视艺术学院奖提名的AI模拟游戏如“共和国：革命”和“邪恶天才”等。

　　生意做着做着，戴密斯觉得知识不够用了，22岁的年纪，其他人本科还没毕业，他又跑去伦敦大学学院读神经学博士。

　　戴密斯选择的研究方向是海马体的记忆和导向功能，他说：“我选择了一些我们不太了解的区域和功能。”没想到这个研究还真被他研究出了点东西，他发现5位失忆症患者因为海马体受损而很难想象未来事件。他的研究成果在2007年被顶级学术期刊《科学》评为“年度突破”。

　　02、说服霍金，被谷歌收购，靠玩游戏成为AlphaGo之父

　　在剑桥大学的时候，戴密斯发现了一个新的游戏：围棋。当时超级计算器“深蓝”第一次在同等条件下打败了国际象棋全球第一人加里·卡斯帕罗夫，引发轰动。戴密斯就想将来得开发一款打败围棋选手的程序。

　　从伦敦大学学院毕业，拿到神经学博士学位后，戴密斯结合了之前的计算机科学和现在的神经学，开始了新的研究方向——人工智能。

　　说起人工智能，就得说说霍金，霍金和特斯拉的创始人马斯克之前非常反对人工智能，还成立了反人工智能联盟。戴密斯找到霍金这位有卓越贡献的科学家前辈，经过4个小时的劝说，劝说内容无从得知，但最后霍金改变了想法，对哈萨比斯的相关研究表示关注和支持。

　　2010年，戴密斯成立了DeepMind，主攻AI。有趣的是，人工智能的反对者马斯克，成了DeepMind的早期投资人。

　　就如本文一开始说的那样，12个人的工作就是用深度学习玩游戏和下棋，这要搁不懂行的人眼里，就是瞎胡闹，玩游戏就玩游戏，还搞得这么高深，就算游戏玩的再好，将来能有出息吗？

　　没想到，这个巅峰时期不到20个人的小公司，还真在游戏上玩出了出息。

　　2013年12月，在一个业界领先的机器学习研究大会上，戴密斯演示了一个软件，这款软件的程序不仅可以玩雅达利的三款经典游戏――乒乓球、打砖块和摩托大战，而且玩了一段时间后，找出得分的方法，比人玩的还好。

　　加州大学的人工智能专家斯图亚特·拉塞尔教授表示：“人们有点震惊，因为他们并未料想到我们能在现阶段技术水平下做到这种程度。我想，人们惊呆了吧。”

　　外行看热闹，内行看门道，业内的人一下发现了宝矿，一个月后，谷歌直接以6亿多美元收购了DeepMind。在2014年的温哥华TED大会上，谷歌执行总裁佩奇赞不绝口：“长久以来我见过的最令人兴奋的事件之一”。

　　兴奋的事接二连三，被谷歌收购后，研究经费充足，戴密斯这群人继续让AI深度学习怎么玩游戏。2016年3月，DeepMind推出了AlphaGo，翻译为阿尔法狗，彻底震惊全球。

　　阿尔法狗先是与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行人机大战，以4比1的总比分获胜。接着在中国棋类网站上注册账号Master，连战60局无一败绩。再接着在2017年的中国乌镇围棋峰会上，与排名第一的世界围棋冠军柯洁对战，3比0完胜。


　　一波激起千层浪，阿尔法狗被公认为围棋水平超越人类围棋顶尖水平，柯洁说：“在我看来它就是围棋上帝，能够打败一切。”

　　03、烧钱的AI，研究与赚钱如何平衡？

　　每个企业或者研究机构或者院校，研究AI都有不同的方向，比如科大讯飞研究的是语音识别，商汤科技研究的是视觉处理，DeepMind研究的是将机器学习和系统神经科学结合起来。

　　DeepMind玩游戏是高手，但总不能玩游戏烧钱，资金只出不进，看到市场上AI与K12结合后很火，戴密斯就也跟风研究了一下，结果发现，跟市场上宣传的有点不一样：AI就是个数学学渣。

　　DeepMind参考英国16岁学龄儿童的数学考试，打造了一个包括算数、概率、代数、微积分等题型的200万题库，这项庞大的习题库让AI很迷茫，刷题对AI来说也是很难受，除了简单的算数问题，排列组合等，遇到复杂的题目，混合计算的题目等，AI还不如高中生。

　　数学是一项复杂的推理游戏，需要计算能力、逻辑能力、认知能力，还有语言或图形与数字的转换等，显然目前的AI还不具备这么复杂的能力。而且，AI没有记忆力，做错的题下次遇到还会按照以前的逻辑来运算，如果不改变逻辑的话，永远都是相同的错误答案。

　　去年年底，DeepMind宣布在生命科学领域有所突破，人工智能系统“AlphaFold”参加了由结构预测关键评估组织（CASP）的一项如何计算蛋白质分子3D结构的竞赛，并且预测准确性达到前所未有的水平。


　　对于上述的研究成果，中科院院士施一公教授给了高度评价：“依我之见，这是人工智能对科学领域最大的一次贡献，也是人类在21世纪取得的最重要的科学突破之一，是人类在认识自然界的科学探索征程中一个非常了不起的历史性成就。”

　　DeepMind在AI方面的研究，离不开“玩游戏”，戴密斯曾说：“游戏是有效开发和测试通用算法的理想平台，但是对于科学问题的研究成果能够更好地应用到现实世界中。”

　　最近，戴密斯在“玩游戏”方面又有了新突破，DeepMind方面介绍，为“AI智能体”搭建了一款具有数十亿任务的游戏“元宇宙”，元宇宙里都是AI没有玩过的游戏。

　　在一个游戏里，AI小人在抓捕对手的时候，给身后挡了一块扳子，做了个掩体，防止对方发现自己，在丢失目标后，没有四处搜寻目标，而是爬到了游戏“制高点”，找到了对手。


　　在另一个游戏里，两个AI小人比赛登顶，一个AI小人找到地方爬上去后，另一个AI小人才赶到，按理来说，后到的AI小人已经输了，但没有，后到的小人直接将前面到的小人干掉了，高台上只剩下自己。


　　玩过70万个游戏，完成340个独特任务，训练了2000亿次训练后，AI智能体学会了相互合作、博弈，其思考逻辑接近人类的脑回路，更加“多才多艺”。

　　DeepMind介绍说，这样的训练是为了让AI智能体可以零样本学习。

　　DeepMind的研究在不断突破，但戴密斯的心情比较烦闷，当初如果不被谷歌收购，估计实验室早就没钱破产了，被谷歌收购，有了资金支持，但却受金主干预。

　　谷歌让戴密斯接手其机器人部门波士顿动力，戴密斯认为波士顿动力没什么AI含量，接手了耽误自己的时间，直接拒绝了。

　　谷歌云那段时间业绩不太好，谷歌想让DeepMind给谷歌云背书，比如打上“Powered by DeepMind”这样的字样，戴密斯又拒绝了，觉得谷歌云市场目标不明确，会影响自己的声誉。


　　有传闻称，在被收购之初，双方签署了一份《道德与安全审查协议》，协议规定DeepMind的人工智能研究及其应用将由一个主要由 Google 高级管理人员组成的道德委员会审查，委员会成员包含DeepMind的三位创始人。

　　自从被收购以后，DeepMind与谷歌摩擦不断，主要体现在，DeepMind是一个烧钱的实验室，自己又没赚钱的能力，只能靠谷歌不断贴钱，戴密斯希望能独立运营，科学研究不应受到单一企业实体的控制。但谷歌并不想让DeepMind脱离自己的掌控，我拿钱支持你做研究，你帮我做一些事很正常，比如优化现有的业务。

　　戴密斯建立的实验室类似于大学实验室，追求的是“通用智能”，如果这项研究能达到一个高度，对人工智能的影响可谓是十分巨大，但同样的，目前不能将技术转化为产品，不能靠技术盈利，而谷歌显然不会用巨大的财力和时间去赌DeepMind能成功。

　　如何平衡研究与赚钱，这个问题显然比“玩游戏”更让戴密斯头疼。
作者: 浅贝    时间: 2021-11-15 15:39
共识的力量


原创 顾子明  政事堂2019  5天前


今天一早醒来，看到朋友圈激烈的讨论着“EDG赢了”，搞的我这个不会玩“英雄联盟”游戏的中年大叔一脸的茫然。



自诩熟读历史的我，看着一个个叫不上名字的“英雄”，突然有点理解前些日子基金经理们搞不懂年轻人玩元宇宙时的焦躁与不安。



因为认知的背后，就是财富与统治力。



从纸币到股票，从义兄弟到公司，从民族到国家，从宗教到政党，这些人类历史上影响深远的发明，都是基于共同的认知建立起来。



共识，将虚无缥缈的东西赋予巨大的力量。



美元不过是一张纸，却可以让全世界两百个国家的贸易流转开来，特斯拉的股票连纸都算不上，却可以帮助马斯克募集数百亿的资金实现造车的梦想。



共同的认知，降低了交易成本，扩大了商品市场，推动着生产力奔涌向着更高效的方向。



同时，也在共识下，人类的潜能被无限的发掘。



匡扶汉室的刘备再怎么狼狈，关张也对他不离不弃，井冈山上的星星之火再怎么渺小，点燃后也可呈燎原之势。



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宗教的信条，政党的主张，团队的理念，公司的文化，这些都提供了一种强劲的架构，能够源源不断的汲取力量。



虽然本人不喜欢限碳，但客观来说，如今正在进行的格拉斯哥气候峰会，也是一群精英在建立全球共识，为人类迈向下一个能源时代而汲取力量。



新的共识一旦正式形成，就将冲击全世界的保守势力，幻灭他们手握的财富与力量。



假设年轻人没有了买房的信仰，而愿意长期租赁国家提供的高品质租房，那么房价就要跌的跟葱一样。



假设当年轻人都没有了纸币和股票的信仰，而愿意把自己劳动力与数据交换一种新的“共识”，纸币和股票就会如国统区的金圆券一样。



这是部分人的希望，也是部分人的绝望。



希望与绝望，取决于天平倒向的方向。



于是，如今那些决定共识的东西，都站在了风口浪尖之上。



从K12的学科教育，到青少年喜欢的游戏，从扎克伯格开创美好新世界的元宇宙，到马斯克让少年们热血澎湃的星际梦想。



热度之高并非是巧合，而是各方都在汇聚力量。



未来的胜负的重要考量，就要看这些共识的武器握在谁的手上。
作者: 浅贝    时间: 2022-3-6 17:15
俄遭遇科技和金融封锁，让我们思考国与国之间的真正差距！


原创 燕梳楼  燕梳楼  2022-03-05 20:30

战争仍在继续。

第二轮谈判并没有实质性进展。
与此同时，主导西方世界对俄罗斯实施了史上最严厉最全面的制裁，涉及贸易、金融、科技、体育、艺术等各个领域，甚至连只猫都不放过。
按这样的节奏，就怕俄罗斯没有在战场上战死，就被西方世界掐死在生活中。
现代战争，早已不是几十年前火炮加嘴炮的二维模式，已经成为军事、科技、舆论、文艺等综合性的较量，任何一个领域都有可能影响战争的结局。
正如俄军总参谋长、格拉西莫夫于2013年所提出的“混合战争”概念那样，如今美国对俄罗斯的打压制裁，正是现代“混合战争”的经典呈现。
尽管制裁措施的最终影响还未可知，但显然俄乌冲突已经不仅仅是战场上的争夺，而演变成全方位的大国博弈。
这两天，一份欧美对俄制裁名单开始在网上流传。
不仅是部分俄罗斯银行被踢出SWIFT国际清算系统，苹果、谷歌限制了支付功能，连Oracle、SAP这样的企业软件巨头也已开始暂停在俄罗斯的服务……

比如，“SWIFT制裁”，虽然是否算是金融核弹还有争议，但是把俄罗斯整体隔离在全球金融体系之外，无疑会对其对外贸易造成巨大影响。

与此同时，苹果的Apple Pay、谷歌的Google Pay等支付手段，在俄罗斯无限期暂停使用，也使得俄罗斯一夜回到解放前，ATM机前排满了长队，全是取现金的人群。
受此影响，莫斯科的地铁系统再也无法快速通行，人们不得不排起长队买票乘车。

同时，苹果还在俄罗斯停售所有产品，应用商店受限使用，下架多个官媒APP，这意味着俄罗斯人手里的苹果手机，很有可能变成一块废砖头。

尤其让人震惊的，是马斯克宣布启动乌克兰上空的星链，为乌克兰提供免费的通讯信息支持。看看，谁说企业没国界？企业家有国籍啊！

所以同志们，关键时候还是国产香啊。

除了苹果、谷歌，特斯拉，制裁俄罗斯的科技巨头名单还很长，不仅有大家熟悉的英特尔、戴尔、AMD、台积电，还有Oracle、SAP这样比较陌生的企业。

这些公司你听没听过并不重要，重要的是平时我们看起来都是民用的技术，战争机器一开动，就有可能是一招制敌的大杀器。

比如，Oracle，它是世界上最大的数据库软件公司，虽然普通民众用不到，但大量企业依赖它的软件管理数据信息，俄罗斯的石油、化工、银行业数据应该都是跑在Oracle上面的，如果出现问题，必然造成巨大影响。

乌克兰副总理、数字化转型部长米哈伊洛·费多罗夫在给苹果CEO蒂姆库克的求助信中写道：

我们需要你们的支持——在2022年，现代技术可能是对坦克、多管火箭炮和导弹的最好反击。


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俄罗斯把坦克大炮开到基辅，美国则不费一兵一卒，靠苹果公司就能破坏对手的社会运转、对俄国人实现点杀，这就是现代社会的大国博弈逻辑。

很多人看到俄罗斯遭受制裁，心有戚戚。万一遇到极端情况，可能全世界的绝大多数国家，都难以扛住美国科技巨头的这一番操作。

不要说那些小国，即使今天的中国已经是世界第二大经济体，但仍然有很多核心技术被别人“卡脖子”。

虽然中国是全球最大的工业国，但很多我们产的工业制成品，还有核心的零部件需要进口，在许多产业链上，我们还没有绝对的掌控能力。

这其中很多中国企业的往事都历历在目，比如，我们都熟悉的华为。

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根据国际知名专利数据公司IPLytics在2019年发布的5G行业专利报告来看，华为以3147件5G专利排名第一，三星、中兴通讯、LG、诺基亚、爱立信、高通、英特尔、夏普和电报电话公司紧随其后，可以说是实实在在通信技术全球领先企业。

从组装程控交换机起步，坚定走自主研发道路，逐步成为国际通信基础设施巨头，可以说华为为中国企业自主创新树立了标杆。

可是华为虽然5G通信技术全球领先，其设备依然需要使用国际巨头的芯片。

2018年海外芯片供应禁运后，华为立刻陷入被动局面，只能通过使用过时的老款芯片，维持通信设备生产，业务受到巨大影响。

事实上，制约社会运行的底层技术远不仅仅是芯片，在自主创新方面，刚才提到Oracle数据库也是个典型。

很多人不知道，在与Oracle的交锋中，中国企业也曾有过一场“去IOE”大战。

十多年前，IBM小型机、Oracle数据库和EMC存储设备（简称“IOE”），三者组合一度牢牢垄断着国际数据库行业，任何一家公司都离不开他们。

2000年初，面对中国大陆高速增长数据信息服务，尤其是新兴互联网企业的快速发展，很多互联网公司都发现IOE已经成为自身发展的瓶颈。

根据《淘宝技术这十年》，2004年开始，为了应对淘宝用户规模的高速增长，阿里巴巴不得不每年投入重金购买“IOE”设备，买的这三家的对口销售年年升职。淘宝也从一个单机的传统数据库、到4个节点、16个节点，最后是20个节点，被迫成为当时全球最大的Oracle集群。

但是颇为尴尬的是，这样大的投入还满足不了淘宝的发展需要。

据技术人员回忆，“为了准备一次秒杀营销，从社会采购到安装部署至少需要半年的时间，才能完成IT系统宽容量的过程，但半年以后，这项业务几乎已经不存在了。”

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正是在这样的背景下，阿里巴巴在国内首先提出了“去IOE”目标，要通过自主研发“云计算”脱离传统构架，解决发展瓶颈。

这条技术路线一度遭到多重质疑。2010年的一次论坛上，马化腾就认为，现在做云计算还是显得过早。但是那时才刚刚勉强实现盈利的阿里，则选择了坚定支持新技术，提出每年投资10个亿做云计算，坚持投个十年。

据说，当时阿里云的创始人王坚院士对马云说：如果阿里没有自己的技术，未来将会消失。正是这番话让马云深受震撼。

现在回头看，我们很难说阿里当时的选择是否有更宏观的考虑，但显然，阿里去IOE的进程，客观上不仅增强了自身的技术实力，也给中国整个国家的数据安全做了贡献。

2012年底，淘宝系去IOE完成。2013年5月17日，阿里集团最后一台IBM小型机在支付宝下线。当年，EMC存储设备也全部下线。阿里也成为与亚马逊、微软并列的拥有独立研发云操作系统的公司之一。

与此同时，Oracle云服务在中国市场份额直接排到10名开外，2019年Oracle裁撤中国区研发中心，黯然离场。

当然，虽然在中国本土市场上，去IOE成效显著。但阿里作为全球第三大云计算服务商，在国际市场上和美国公司还是有相当差距的。美国利用它自身的软硬实力，以及在全球市场上的先发优势，对中国企业始终构成巨大压力。

大国博弈，不仅有兵戎相见的热战。

在各种“脱钩”论调在西方甚嚣尘上之时，如何应对以科技战为主要表现形式的“新冷战”，是我们不得不思考的问题。

俄罗斯和乌克兰在战场的胜负尚未可知。

但看看和俄罗斯有关的制裁名单就会明白，西方即使不动用一兵一卒，也可以让俄罗斯经济伤筋动骨。

俄罗斯算是经济独立性比较强的国家了，但因为缺少自主可控的数字技术，对方一出手，影响就大了。

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现在已经是数字时代了。我们现在要争取的，不仅是让我们国内的数字技术更可控，我们还需要让更多更多外国使用中国的通信系统、云计算系统，乃至支付体系等等。

这些，其实都是国家实力的一部分。这些技术，也绝不是有些人所想的那样只是“应用技术”，而会在关键时刻发挥关键的作用。

没有纯粹的商业，也没有无私的技术。

守得住现实的国土，未必能守住科技的边疆。

落后不仅会挨打，更可怕的是你根本没有还手机会。

大国博弈的较量无时无处不在，没有硝烟的战争从未停息。

强军有英勇的人民解放军，但强国需要科技的星辰大海。
作者: 浅贝    时间: 2023-2-9 16:27
别把AI吹得太高了


原创 卡夫卡不忙了 局外人的视界 2023-02-07 20:42 发表于广东

科技圈，投资圈被chatgpt搞得集体癫狂了。

一直有人再跟我安利，这个聊天工具有多牛叉，有多智能，有多了不起，可以颠覆世界。

我不是什么科技大佬，我不懂得硬核科技，但我知道，人是不可能把自己举起来的。

过去很多年里，动不动就吹爆什么大革命，好像一下子世界就要颠倒过来，但世界依旧还是那个世界。

一开始火药被广泛应用到战争中，这种跨次元级的杀人效率提升，让许多人开始恍惚了，但到最后，起最大作用的，决定战争成败的，还是人。

如果只比弹药基数，范弗里特在70年前应该是地球上的神，但最终他们依旧没能赢了朝鲜战争。

别看那些虚头巴脑的东西，咱就看看这个世界到底是如何运转的，人难道仅仅是劳动力？人还是重要的消费者，在消费主导的世界经济大循环里，如果没有了能够消费的人，那谈经济还有意义吗？

机器是不可能参与消费，它是消费的构成者，如果资本竟然妄想要用机器来取代人在生产中的地位，那么资本第一个杀死的就是自己。

所以你得搞清楚，AI说到底并不是用来取代人的，它只是一个工具。

哪怕是再愚钝的一个人，当他抬起头仰望星空的时候，都会有一丝莫名情感蔓延，然而AI再怎么学习，都不可能领悟到这些的。

所以chatpgt很好玩，但是它只是有个智能的皮，核心不过是穷举所有可能的答案，这就跟当年AlphaGo下围棋，国际象棋一样，一番计算之下，穷举完了所有的结果，战胜了所有最牛叉的骑手，然后呢？然后围棋和国际象棋这两个职业就变得很尴尬了。

我之前建议过大家去关注百度，因为它一直致力于中国AI底层架构搭建，只是百度一直没把精力放在训练人工智能跟人对话上，但底子毕竟在那里，chatpgt火了以后，百度很快就宣布拿出自己的类似应用，连360都说自己在中文语境上会有一定的优势。

大数据投喂算法，无论是百度还是360，他们都有自己的搜索引擎，能拿到的数据投喂量是很多没有基础公司无法企及的。

所以chatpgt是第一个高调出圈的，未必是能笑到最后。

其实也很容易搞清楚AI的套路，完全都是互联网人经常玩的那一套看起来高大上，其实内容空洞的所谓行业黑话罢了。

AI并不能理解，但他能算出怎么装逼才能唬得住人，

当年苹果的siri刚出来，不也引发了各种追捧吗？现在还有谁还那么傻乎乎的跑去跟siri没完没了。

甚至Siri之类的给我推送商家，第一时间会被拉黑，我可不相信人工智能会有好心，算法背后算计的都是企业利润，很好，这成功的激起了许多犟种的逆反心理。

现在谷歌开始加班连轴转，要搞出自己的chatgpt来，呵呵，无非是让搜索更容易引导你去消费，诱导你消费，算计你消费，难道仅仅是为了跟你尬聊？

为什么互联网巨头们都害怕了，一个比一个激动的去铺应用？并不是这些家伙早就看不惯摸鱼的打工人，想直接把咱都替代掉，而是他们一直在摸鱼，用了一些套路套话来忽悠金主爸爸们，现在金主爸爸被各种无限可能的新花钱玩法迷住了，巨头们都被吓到了，于是一个接一个跳出来，疯狂想证明自己还行。

不是chatgpt改变了未来，而是它的出现，搞乱了互联网大佬们的心态，谁也不想成为那个卢瑟，即便是皇帝的新衣，但大人老爷们谁敢第一个站出来说皇帝是光着屁股裸奔呢？

一个鲶鱼窜进了沙丁鱼池，于是沙丁鱼们都蹦跶起来，但这又能改变什么呢？

基础，重复性，不需要创造力的事可以让AI来分担一部分，但并没有谁敢把一切都交付到AI身上， 我们都知道电脑有病毒，AI的算法到底是为谁而算，大家心里还是有点数的。

自动化发展了那么多年，为什么现在还哭着喊着求基础劳动力回来？

过去几百年里，人类发明了许多机器，但却发明了更多的工作，非但没有让大家都从此生活的轻松，反倒让996变成了一种基本休养，旧社会的长工都不这兴这么劳累的。

当然了，作为市场上的老韭菜，这波AI的热度没有过去，当然要攥住标的不放手，狠狠的来一波春季里的收获，但投机就是投机，我们得清楚实际这玩意到底是个啥，别天天净自己吓唬自己。

最近我已经看到有教育学家在忽悠家长，想割一把创造力的韭菜。但实际上，人的创造力恰恰是来源自对基础模式模型的娴熟应用上，连AI升级，都是靠了大量数据投喂。

所有的创造力，想象力，能落地，产生效益，首先就得有扎实的基本功，而基本功恰恰是通过常年累月程式化的工作得来的。
作者: 浅贝    时间: 2023-2-11 11:10
ChatGPT淘汰的那些人，其实早就已经被淘汰了


原创 九边 九边 2023-02-10 09:15 发表于北京

有不少小伙伴让我聊一下那个ChatGPT，稍微说几句。

1、我这些年发现的一个最明显的问题是，一些随手就可以通过搜索引擎搜到的东西，绝大部分人却在那里疯狂传谣。我一直震惊于大家为啥都懒得打开搜索引擎界面，随手属于几个关键词，就会发现跳出来的东西跟自己想的不一样，谣言不就不攻自破了吗？

后来发现事情没这么简单，大部分人害怕新东西，害怕看到的搜索结果跟自己想的不一样，所以干脆坚决不去用那玩意。

更重要的是“目标描述”，你能说清楚自己想要查啥吗？用几个关键词来让搜索引擎知道自己想要啥更是一个稀缺技能。

这个问题现在又移植到了ChatGPT上，大家跟它聊几句，就能发现一个关键问题，你需要把自己想要的精确描述出来，描述越简洁精确，可能结果越清晰。这和传统搜索引擎一个毛病，太多人在强大工具面前又不知道该如何描述自己想要啥了。

更麻烦的是，真正关键的知识绝大部分都是以英文形式存在的，这个不奇怪，毕竟咱们国家的重磅论文也都有英文版本。这也是为啥考研英语那么难，毕竟你可能确实需要去查论文了，得提前做准备。但是国内这两年真正疯传去英语化，我也是不知道该说啥了，英语才是底层人民逆袭的几个关键工具，这都能抛弃。

2、现在ChatGPT引发的轰动，早期的搜索引擎也有过。你想想，一个搜索框能告诉你所有问题的结果，是一件多么可怕的事。不过后来的事情也很清楚，绝大部分人并没有从那玩意上收获多少好处。搜索引擎作为一种彻底公开的工具，对于多数人来说是无感的，成了极少数人的利器。

这也让我想起来多年以前的一个顶级技术高手跟我说过的话，他说有了谷歌，还上啥大学？这个并不是吹牛逼，他以前学医的，后来在医学院混不下去，靠着谷歌一直混成了技术大牛。这个可能让一些小伙伴难以接受，不过如果你是做开发的，也是天天跟谷歌打交道，只是不同人查到的东西差距很大。

这让我有个感触，生活就像一个竞技场，每个人走到里边的时候，惊艳地发现里边摆着一堆武器让大家自己选，这些武器从木棍到机枪应有尽有。令人不解的是，绝大部分人选择的是操作简单容易上手的菜刀，而不是有一定学习成本的机枪，最后的结果也很明显，看似公平的竞赛，最终因为工具的差别变成了单方面的屠杀。

现实里当然复杂一些，因为每个人并不是只有一种工具，毕竟可能孩子比较蠢，选了个木棍，可是他爹有个高达呢。

3、这也就引出了一个很可怕的问题，“技术的公共性”和“使用者的不平等性”，类似论文库，各种教程，这些都是大杀器，在封建社会都是要被统治阶级重兵把守保护起来的“国家机密”，如今全部被无差别展示给了普通人，但问题是绝大部分人硬是视而不见。

如果之前的那些东西并没有影响大家，一个ChatGPT又有啥影响呢？这玩意大概率过了这段时间的喧闹后恢复平静，然后变成少数人天天在用的工具，绝大部分人非必要不会去碰它。

不出意外，社会差距会进一步拉大。

4、就跟之前的搜索引擎一样，ChatGPT本质依旧是个搜索引擎，只是做了二次加工。

有些人拒绝搜索引擎，也是因为搜出来的一堆东西有自相矛盾的，有明显扯淡的，没法确认真实性。

那ChatGPT的真实性又该如何保证呢？你就那么确认他说的是真的？因为他的信息源也是网络上的信息。事实上这段时间已经多次被人发现它有些东西说的也不对。

这时候那个上古技能又起作用了，也就是交叉对比等基本搜索技巧，以及必要的常识来判断搜出来的东西有没有问题。

此外我们经常用搜索引擎的，都知道一个问题，想确认一个东西是不是真的，最重要的一个手段是不断地去上溯这个知识最早出处在哪，有没有论文支持。就算chatGTP大规模使用，这个技能依旧非常重要。

大家看出来了吧，不管啥工具，最后还是得依赖操作它的人。在不同的人那里，用出来的效果远远超过木棍和核武器的差距。

5、如今的ChatGPT，如果像现在这样进化下去，过几年就变成了这样一个东西：对大部分人的生活并没有实质影响，该干啥干啥；但是它和之前的谷歌一样，绝大部分人觉得它只是给生活提供了一点方便，一小部分人会觉得捡了个机枪，它会给这部分插上翅膀，甚至飞出大气层。

这也是所有复杂工具的共同特点，它们没有主人，谁拿到、谁会用、用得好，就给谁创造巨大的价值。

而且复杂工具还有个毛病，学习成本高，不同的人手里效果差距极大。事实上一根木棍，在不同的人手里威力也根本不同。更别说类似C语言，JAVA，相机，PS，Maya这些工具，有人可以用这些东西创造传奇，大部分人用这些工具搞出来的却啥也不是。

所以没必要神化工具，也不要小看工具，工具非常依赖使用它的人。

6、至于它会不会取代很多人力，主要看取代到啥程度。蒸汽机解放了无数人的双手，汽车解放了人的双腿，搜索引擎让你可以少翻几百本书就可以直接得到答案，甚至计算机淘汰了无数工种，重型挖掘机一铲子下去等于几十个人忙一天，是不是可以说是取代？

也就是说人工智能发展到这一步，说取代不了一些人肯定是不客观的。不过如果说它能彻底取代人，显然也不可能。人只是站的位置越来越高。

而且大家应该明白一件事，绝大部分人做的工作本身没意义，就是冗余本身。

我之前给大家说过一件事，我们的一个大神用了极短的时间解决了一个一堆人很长时间都没解决的超复杂问题。有小伙伴问，那公司雇佣这么一个人，是不是可以节约80%的人力。

乍一想是这样，实际操作中却很离谱。因为有太多琐碎的事务性工作，设计文档，需求文档，测试报告总得有人填吧，无数的测试用例总得有人给部署实施吧？测试出来问题总得沟通回归吧？产品上线总得有人调试吧？既然都有这么多人了，是不是每个团队都需要一个领导来协调，是不是需要行政人员给大家上社保、走报销流程？还得有HR评估这些人是不是在认真干活，哪些人下一年该升职。

就这样人数很快就爆炸了，这也是为啥硅谷有句话，大公司那都是养老的，想干成点啥事得去独角兽小公司。

科技领域越来越呈现出一个趋势，绝大部分人都是围绕几个关键核心在转。有点像三体里的人列计算机，只有牛顿和冯诺依曼在动脑，其他人出力就行了。

当初Excel出现的时候，很多人惊呼这玩意将会改变整个职场江湖，谁能想到，它并没有改变啥，只是让工作变得更麻烦更琐碎。

“琐碎”是自动化的大敌，之前有个小老板跟我说，他做服装的，想上一个机械臂，但是机械臂啥都好，唯一麻烦的是没法把一块稍微皱一些的布弄平，他又给这个机械臂配了几个人专门伺候机械臂。

7、必须要认识到的一点是，你的工作是“信息流”还是“思想流”。

我知道很多财经小编的工作就是把网上的新闻汇编一下，加几句不痛不痒的评论，然后推送出来。这就是典型的“信息流”，这种工作迟早会被AI给取代了。因为AI比你快，还比你准确，更重要的是老板不用给它上社保，也不用给它养老。

但如果你面对的东西主观性很强，客户自己都不知道自己想要啥，或者需要大量的想法，这种工作短时间内AI不太行。但是可以预测的是，ChatGPT这类工具不但不会取代你，而且会成为你的帮手，跟你一起工作，类似搜索引擎那样。

8、说一个宏大叙事的问题，有小伙伴说我国会不会在这方面彻底落后西方？

我理解是“大概率不会”。

技术最难的一点，其实是“可行性研究”，也就是不知道哪条路能走得通。方向不明的时候如果ALL IN某个路线，把所有资源投入那个方向，万一最后那个方向最终被证实是一条死路，下一个死的就是你。一旦被证实哪条路可行，就很容易被模仿。现在的chatGTP也一样，很快国内就会有突破，大家看着吧。

所以美国才要限制我们训练人工智能的芯片，毕竟软件上挡不住，那就硬件挡。

这也是为啥美国要维持那种自由开放的氛围，他们的路线是各个公司“各自突围”，各个方向上都搞“低成本试探进攻”，让企业家去承担试错成本，就算出了问题，大不了倒闭就是了。

很多人说难道美国做的就是对的吗？当然不一定，不过美国的做法，其实就是进化论的模式。进化是允许犯错的，事实上“错误”是进化必不可少的前提，可能当下的错误，是未来的优势；可能如今的皇冠，却是下一个时代的累赘，谁又知道呢？

你不知道，只好允许错误路线，允许多元发展，形成一个“选择池”，应对还没出现的场景。

我们因为是后发国家，之前的“集中力量办大事”效果就很好，因为已经被证实可行的路线，你堆资源就行了。但是接下来比较麻烦，因为一旦突入无人区，还真没有比美国那种更好的模式，只能是用那种进化模式。

而且现代科技这东西，并不是很多人想象中某个天才的突发奇想。需要一套完整的研究系统，常年的大规模投入，循序渐进的一步一步走。在一个地方有了突破就加大投入。可能一个发现背后是成百上千的失败，这些失败的科研人员可能比成功者还要优秀，投入的资源更多。甚至就是要无数人失败把不能走的路都走一遍，然后才能找到可行的方向。

9、本文主要想说的，还是“技术的不平等性”，这种不平等恰恰隐藏在平等的表象下，看着我们大家都可以随手接触的东西，绝大部分人从来也没真正玩明白过，更别说从中赚钱什么的。

技术越进步，这种鸿沟拉的越大。倒也不仅限于chatGTP，而是说普通人翻盘的工具其实就在我们自己身边，英语，计算机，搜索引擎，无数的教程，绝大部分人却熟视无睹，还有不少人在那里反这反那，恨不得把一切外来的东西当做垃圾扫出去。

不过也没啥好的办法，毕竟现实世界里，80%的人是没有阅读长文的能力的，你再要求他们会使用复杂工具，简直是为难大家。

唯一能做的，还是让自己平时主动就去用这些东西，不断提升自己在这类工具使用方面的技巧，把对新工具的应用融入到工作和生活里。改变不了趋势，那就尽量让自己处在趋势那一边。
作者: 浅贝    时间: 2023-4-26 12:07
炸几个火箭算啥，这才刚开始


原创 九边 九边 2023-04-26 08:23 发表于青海

马斯克的火箭炸之前，就跟航天院的小伙伴仔经常聊这事，他也跟spacex的同学有联系，是的，spacex里有大量华人，而且就是咱们国家读完大学过去的。
航天院的小伙伴也基本能达成下边的俩共识：
1、第一次成功概率基本为0。因为那个星舰之前一直炸，大家可以搜一下，“星舰 爆炸”，一口气看个够。这次星舰和超重型火箭合体，相当于一次“联合”测试，哪怕敲过半年代码，就知道这种联合测试第一次就成功的概率几乎为0，总会出点问题。
2、多试几次，肯定能成。
我知道有小伙伴看了这个说法不高兴，其实工程上的问题向来都是这样，如果大方向没啥问题，多试几次，总能找到一条路。
再扩展下，你会发现绝大部分事情最难的就是让你多试几次，对应的就是试错成本，如果你家里有钱让你反复试，你大概率也能成。马斯克现在不用担心钱的事，而且第一次测试的效果还不错，所以多来几次，估计就成了。
那个火箭成本并不高，我看有人说是30亿美元，其实是前期的研发总投入。有点像花了30亿搞了个工厂，产线上下来的车是300万一样，现在立的那根火箭，其实就是产线上下来的产品。
对于马斯克要搞成这事，很多小伙伴听了很不舒服，其实没必要，至少我认识航天院那边的人整体还是挺乐观的，因为马斯克的成功，大概率会对我国的决策模式形成一定的压力，倒逼我们快速跟进。
主要是大家不了解体制内的决策流程，混过体制你就知道，如果你石破天惊提了一个牛逼想法，大概率会被那些老同志给否了。
原因很多，比如说你只是提了一个想法，对于领导来说那可是真金白银的投入，而且更麻烦的是风险，大机构里的人天然倾向于“不求有功，但求无过”。如果领导给你批了，将来迟迟不出成果，一直测试失败，可能他的位子也保不住了。
此外还有个关键问题，人越老，观念越固化，这是没办法的事，“思想开放”这事对于年轻人都比较稀缺，对于老年人就更那啥了。
所以在《三体》里，大刘设计了一个章北海狙杀老航天的剧情，这事其实在航天领域算一个流传已久的段子，说想实现什么新东西，必须得那个老头和他的徒弟都走了。
当然了，大刘也说了，老航天的地位是当初他们筚路蓝缕用极低的成本闯出来的，只是时代最终还是年轻人的。
而且这也不是咱们的问题，美国那边NASA也一样。苏联崩溃后的几十年，NASA一直纸上雕花，啥也没搞出来，总体感觉是倒退的。
马斯克能做成，和十几年前NASA的一次体制改革有关。
当时新领导要搞“年轻化”，培养了一堆年轻官僚，年轻官僚们急着想做点事，所以他们在老头们非常喜欢的轨道科技、波音之外选中了年轻的spacex，spacex需要的钱很少，于是项目顺利被通过。
给钱给订单之后，加上马斯克野兽般的想象力，很快就牛逼起来，打了老头们的脸，给了年轻官僚们业绩，证明他们当初是对的，年轻官僚们有了更多话语权，于是马斯克接到了更多的订单。
那国内航天院的人怎么看待这个事呢？
一句话：马斯克做的，我们都会做。
我举几个例子大家就知道了。
其实早在上世纪90年代，国内有研究员就提出来火箭回收的想法，事实上你要仔细研究，会发现早在苏联时期就提出来了，再查下美国那边，发现肯尼迪时期也提出来了。但是无论是苏联，美国，还是中国都没给批。
为啥呢？
多简单啊，这个操作设计一系列极其复杂的控制技术，万一试一下发现前边是个大坑，填不满那种，到时候怎么办？果断放弃相当于承认自己计划失败了，弄不好领导简历上就多了一个黑点。如果继续填，填了很多后再失败，那更惨。
于是老头们都选了保守路线，也就是说，现在的方案那么成熟，搞啥自行车，要啥可回收火箭，你爹是赫鲁晓夫吗你能拿到经费？多说一句，赫鲁晓夫的儿子确实是火箭专家，不过他也没提这么大胆的方案。这人苏联解体后移民美国，后来在家里头部中枪死了，警方说是自杀。
所以“火箭回收”这么明摆着的方案竟然一直到马斯克才去搞。NASA的老头们尽管觉得纯胡闹，但是也管不着，毕竟又没花NASA的预算。
这也是为啥之前马斯克搞可回收火箭的时候，国内嘲讽声一大片，说是没必要。但是这种声音这两年没了，因为这两年我们也在紧锣密鼓地研究这项技术。
还有那个多发动机并联方案，也就是火箭底部密密麻麻一堆发动机，如果真追溯，最早宋朝人就在他们的弓箭上搭载了多个火药助推器，后来苏联人以举国之力去搞，炸到苏联人怀疑人生，最终搞了个寂寞。把其他国家给吓坏了，这样明摆着的方案也没人再去搞，一直到马斯克出现。马斯克搞定后，我国现在也开始搞了。
为啥马斯克不搞我们也不搞呢？
老领导可能有自己的考虑不给批新项目，直接加一句“预期不明，请继续理论研究”就驳回了。但是现在不行了，人家已经成了，你还预期啥预期？赶紧打钱！此外路线验证是很难的，一旦路线被确认成立，接下来就容易多了。
同理的是那个星链，直到现在，微博上还有几个自称通信专家的还在攻击那玩意，说是没啥用什么的。其实已经没啥可攻击的了，现在很多沙漠、海事船上都装备了星链的终端，由于用户太多，之前发射的卫星不够用了。马斯克正在策划更大规模的卫星发射，那个星舰一开始就是准备发星链卫星的。
而且很多小伙伴不知道，我国也有很多地方其实是没信号的，我这两天不在青海跑环线嘛，很多地方都没信号，那些做地质探测得也都带着卫星电话，很多跑跨洋贸易的海船也都买了星链终端。
更关键的是，星链还有重大的军事作用，很多人经历了一个“否定，接受，恐惧”的过程。所以我国也要搞星链了，我国预计在2027年发射约1.3万颗卫星，也要搞中国版的星链，这时候不能说没用了吧。
说到这里，大家也就明白了，说风凉话归风凉话，马斯克做的确实没啥问题，他做的我们也都会跟。
火星也是一样的，国内很多人在嘲讽马斯克，说他尽瞎想，为啥不去搞沙漠非要搞火星？
咱们完全可以把话撂这里，用不了几年我们也要去搞火星。
上火星这事你说它有啥道理没？
现在也说不出什么明确道理，但是就跟早期的大航海似的，你得出去看看，扩展新边疆，边疆意味着不确定性，不去扩张你咋知道那里有啥。
为啥我们经常说郑和那么大的船队，跑出去七次搞了个寂寞。为啥哥伦布达·伽马他们的舢板却能折腾出来那么大动静呢？
其实答案就在问题里，就是因为哥伦布他们玩的是舢板，而不是海上巨无霸，如果西班牙也搞郑和那一套，也玩不下去，跑几次说不定也被叫停了。因为持续负收益，根本没法继续。反倒是民间的海上贸易从没停过，他们的船逼格低，但是有利润，也就可以一直维持下去。
西方大航海能成功的关键，就是他们成本太低了，以至于每次出海收益都是正的。既然有利可图，那就会形成一个正反馈，吸引更多的人去做，这种指数增长是很可怕的，很快全世界到处都是白人殖民者。
回到马斯克去火星这事，其实参考下欧洲大航海就知道了，当时欧洲人在新大陆无非做两件事：种地和挖矿。但是他们出发前就知道自己要去干啥吗？当然不知道，只能是走一步算一步，先低成本走起来，不行再换方案。
这其实也是我们现实里逆袭的几个套路之一，低成本尝试新东西，看看有没有盈利点，有就一直做下去。有人说为啥不去搞沙漠？因为沙漠已经被研究透了，确实没啥机会。火星不一样，代表着无限可能，最起码的一点，那里有很多矿，还有充足的“氘”，这玩意在地球上非常贵，而且是尖端科技必需的原料。
可能在探索火星过程中，发现别的什么东西。比如哥伦布最早是要来中国的，最后中国没找到，却找到了美洲，本来想找金子，却找到了银子，还有烟草，棉花等经济作物，棉花可是后来工业革命的基础。
也就是说，只要做的事收益比成本高，这事就能循环起来，规模会呈现指数级增长。但是这种增长在哥伦布这个精神病坚持要去美洲之前没人意识到，包括哥伦布自己。
所以说现在再看马斯克干的事，就很清楚了，一方面要把成本使劲往下压，只要成本足够低，将来在火星上任何发现可能都会形成正收益，只要收益是正的，那就好说了，越来越多的人力和资源都会投向火星，用不了几年就会天翻地覆。
说到这里，其实已经很明显了，火星探索我国必须得跟，而且也得想方设法降成本，不能重演上一次大航海的悲剧。而且正如上次大航海一样，无数的帆船驶向大海，也会有有无数的舰船葬身大海，这个几乎是必然的。所以我在标题里说这才是刚开始。
现在坏消息是美国整体是领先的，我说这个很多人肯定不爽，其实大家想想，美国研发出来F1火箭的时候，咱们还在研究仿制苏联步枪，美国研发出来土星五号的时候，咱们正在忙活上山下乡。现在我国给航天领域的投资都没法跟美国比，如果加上历史沉淀，那差距更大了。
而且美国的航天业，绝大部分供应商都是市场上的企业，他们都有盈利，不用财政养。如果把这些企业算进去，我国在航天领域投入跟美国差距更大了。
也没办法，谁要我们起步晚呢，能有现在这个状态已经很夸张了。
不过差距不是问题，关键是态度。
就比如英国其实在大航海时代是个后知后觉的角色，等它结束内乱，才发现西班牙在美洲已经经营了上百年。赶紧也组织了海盗，哦不，船队去探索新大陆。不过去了美洲才发现好地方都被占了，比如现在的巴西，英国人只好殖民北美。北美现在被吹得不成样，其实当时是很差的，又是龙卷风又是寒潮，一个冬天经常冻死一半的殖民者。
可是英国人凭借着极致的务实和坚韧，硬是闯出了自己的天地，在英国人眼里，你比我强的地方，我就吸收，变成我自己的，然后打败你，最后它成了终极赢家。
所以说吧，国人的心态还是要开放一些，也做一个极端务实的民族，别人的优点我们就要拿来用，用好了，谁关心那玩意一开始到底是谁的？比如高铁，现在提起来那就是中国高铁，谁能想到最早咱们是从日本引进的。
对于未来，没啥可怀疑的，五百年前的大航海最终演变成了英法两个巨头的角逐。现在这场大航海打从一开始，就是巨头的游戏，只有中美欧三个玩家，可能还有一个印度，其他的都是围观群众。
也没必要在意谁早一点谁晚一点，最早玩转大洋的是西班牙人，最终还是输给了入场晚了上百年的英国人。中美的技术有差距，但是并不大，尤其是技术方案确定后，追起来非常快。前提是不能搞封闭，搞闭门造车。
最后一件事，就是对失败的容忍度，这个极其关键。干过几年工程的都知道，新方案落地，没啥好办法，只能是一遍一遍地尝试，开始几次失败是非常正常的，也是避免不了的。国内很多人对马斯克很苛刻，对咱们自己更苛刻，比如前几天蓝箭刚发射失败了一次，网上一堆嘲讽，这个真没必要，这个毛病真得改，不然接下来会自缚手脚。
关键还是那个老问题，开放，务实，尊重人才，尊重市场，善于学习善于吸收，没啥做不成的。
作者: 浅贝    时间: 2023-6-13 15:50
战争倒逼改革


原创 顾子明 政事堂2019 2023-06-12 22:18 发表于辽宁

1991年1月16日，老布什签署了国家安全指令文件，美军向伊拉克开战，海湾战争爆发。

如十多年后和三十多年后的那两场战争，开战之初，装备苏制武器的国家，普遍都认为以美国为首的北约必将付出惨痛。

可是美国却依仗其全方位的科技优势，用42天和极小的代价，就打残了号称世界第四的伊拉克，通过一场科技秀一举震惊了世界。

这一战，也让我们从梦中惊醒，深刻认识到科技才是第一生产力，一言不发，转身回头全力发展经济，开启了军事现代化进程。

历史就是这么的奇妙。

本周，被北约武装起来的乌克兰也开启了试探性的反攻。

根据去年马斯克跟美国国防部和乌克兰的漫谈喊价，可以猜到，相比于去年的反攻，今年乌克兰的武器科技含量将更上一个台阶，拿着旧武器的俄罗斯大概率又将再一次向东部战略转进。

多年前，读了好多遍鹤总的《两次全球大危机的比较研究》。

印象中最深的，莫过于那一句：危机只有发展到最困难的阶段，才有可能倒逼出有效的解决方案，这一解决方案往往是重大的理论创新。

去年，俄乌战争，让我突然明白，战争是一场更有效倒逼最佳解决方案的危机。

经济领域，是资源的全球重新配置。

俄罗斯原本运往欧洲的石油和天然气被断掉，全球最大的能源国家终于开始向全球最大的制造业国家远远不断的输送矿产与能源。

从此，渴望能源20年的世界工厂再无油气卡脖子之忧，只要外部环境趋于稳定，就可以油门踩到底的刺激经济。

届时，无论战争将国土毁成什么样子，中国都可以通过能源的抵押贷款，用强大的基建能力帮俄乌两国重建家园。

军事领域，去年中国的无人机技术，美国的卫星星链技术，先后在战争中得到了有效验证，成为了战争的决定性因素。

今年的战争，则将是AI的战场。

乌克兰军队的每一次试探性攻击，都是用人命在给美国的AI情报系统喂真实的数据，不断催生系统的升级。

配合卫星、无人机等收集的俄军参战数据信息，军用版的“ChatGPT”可以兵棋推演出俄军的兵力火力，部队动向、运输后勤后，则会根据己方的兵力部署和后勤，给出直接的作战方案。

这场战争结束后，无人机，低空卫星，AI、机器人（无人驾驶、无人操纵），都将迎来一场生产力的超级大爆发。

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虽然我厌恶战争，但这场战争，就像一场大火，将旧的生产关系打破后重建，在废墟后绽放出勃勃生机；

也像一场万国博览会一样，将大家陈旧的思想观念打破，把最先进的生产力直接展现在所有人的面前。

这段时间，好多朋友都在问我，为什么我们转变这么快。

从生产力的角度，大家可以看一下自俄乌战争之后这一年的科技大爆发，过去我们是不迷茫，而现在已经很清楚未来是什么样子了。

中国的体制不擅长探索，擅长的就是向着固定目标狂奔，现在战争已经把科技树点亮了，哪还有什么废话，利用体制的优势，集中力量朝着先进生产力方向加油干。
作者: 浅贝    时间: 2024-6-3 13:50
掀桌子！比亚迪，干掉充电桩


以下文章来源于米筐投资 ，作者慧净
作者：慧净

5月28日，比亚迪举办秦L DM-i、海豹06 DM-i上市发布会，同时宣布新一代的DM-i技术。

这场发布会最大的亮点是，比亚迪满电满油状态下，居然轻松地跑出了2100公里以上的里程。

我和同事讨论这事时纷纷觉得不可思议。

就我们自己的油车而言，平常加满一箱油也就跑个600、700公里就到头了。

开电车的朋友，充满一次电基本上能跑400多公里就谢天谢地了。

所以，比亚迪这2100公里，确实把我吓到了，不用再刻意找加油站了，也不用找充电桩了。

事实上，比亚迪发布会上的2100公里还是保守数据了。

因为它邀请了很多第三方进行实测，结果如下。

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▲数据来源：网络、侵删

我们看到，无论是搭载第五代DM-i技术的秦L、还是海豹06 的实测数据都基本在2300~2500公里之间。

关键是这些数据不是那种理想路况跑出来的，而是在长坡、拥堵、空调、双人等实际的使用场景中跑出来的。

就是说，我一箱油可以从上海直接开到云南昆明了。

一下子，就治好里程焦虑了，再也不用满地图找充电桩了。

比亚迪还给出了一组数据，按92号汽油8元的价格计算，每公里花费差不多0.18元。

而油车怎么地也要0.5、0.6元往上了，费用几乎是比亚迪的2倍往上。

最重要的是，这两款车价格9.98万起，还能免息贷款，把价格也杀了下来。

这叫燃油汽车怎么活，这叫纯电车日子怎么过？

不过，我就是喜欢比亚迪这样的鲶鱼，整个行业才能有危机意识，不断地迭代新技术，不断地淘汰混吃混喝者。


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特斯拉CEO马斯克公开表示，比亚迪的车现在很有竞争力。

比亚迪能够搅动全球汽车行业，关键的就是DM-i过硬。因为“薄利多销”这样的打法，没有技术做支撑根本就是死路一条。

DM-i 技术从2008年发展到今天的第五代，能把车怼到2000+公里，就是不断死磕的结果。

这个技术的逻辑说起来其实并不难，我举个跑马拉松的例子。

大多数普通人跑马拉松肯定是跑不下来的，即使跑个5公里也有不少人会上气不接下气，这就好比油车，跑500公里很烧油、很浪费能量。

但是，大多数普通人散个步、走个5公里还是很轻松，基本不费啥劲。这就好比电车，跑个500公里省油，又便宜。

所以，大多数普通人长跑最好的办法就是跑一会儿、走一会儿，然后以一种平衡的状态达到终点。

同理，汽车跑马路也一样。

DM混动的思路，就是该用电的时候用电，该用油的时候用油，从而达到一种节能又跑得远的平衡。

比亚迪从刚开始的10多个油耗、干到5多个油耗、干到3多个油耗，再到当下的2多个油耗。

从“有电一条龙、没电一条虫”，硬是干到了现在的六边形战士。

这背后都是一点一滴的功夫。


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▲数据来源：网络、侵删。

比亚迪的混动逻辑说起来很简单，但是要做成功太难。

比如，车什么时候该用电，用多少电？什么时候该用油，用多少油？以及没电（亏电状态）的时候，油又该以怎么样的形式去平衡发电、充电、以油直驱？

这就是比亚迪十六年磨一剑的护城河了。


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比亚迪只用油、不充电，跑上2000+公里。

这种完美的自（油）发电，不仅是掀了国内的桌子，也将踹开国外的大门。

我之前看过一个泰国的报道，大意如下。

一个泰国年轻白领买了比亚迪的新能源汽车，她的家人向她抱怨道，为什么买一个电车？

我们国家哪有那么多的充电桩，你去哪哪都不方便。

你要知道，在泰国发展充电桩是一项非常庞大的投资，没人会去做这样的傻事。

没有充电桩，电动车根本就是大玩具。

这个白领回答了一句，我的车不需要充电桩，用油就可以给电池充电，油耗还少。

过去，不仅国外发展充电桩是一件棘手的投资，即使是在国内三四线城市发展充电桩也是困难重重。

现在，比亚迪搞了个2000+公里的新能源车，自（油）发电，不再需要高速公路上建充电桩，甚至连小区里的充电桩都可以省了。

任何国家、任何地区再也不需要当地建了充电桩，才能发展新能源汽车了。

2000公里、只加油、不充电，这就是历史性的变革。

比亚迪，趁势开启新一轮的出海序幕。

比亚迪在乌兹别克斯坦建立合资工厂，辐射中亚市场。

比亚迪在泰国建设工厂，预计2024年投产，年产能约15万辆，辐射周边东南亚国家。

比亚迪在巴西建立合资工厂，乘用车计划年产能达15万辆，辐射南美洲国家。

比亚迪也在面向欧洲的匈牙利、面向美国的墨西哥都规划了相应的产能建设。

泰国人将会开上泰国产的比亚迪，巴西人将会开上巴西产的比亚迪，欧洲人也将会开上欧洲产的比亚迪。

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▲数据来源：同花顺

这一切也将会反映在数据里。

10年前，比亚迪的海外业务占比14%；当下，比亚迪的海外业务占比26%；增长近1倍。

10年前，比亚迪的净利润为4个多亿；当下，比亚迪的净利润已经超越300亿；增长 70多倍。

10年前，比亚迪股价20多块；当下，比亚迪股价200多块；增长了近10倍。

2000公里、只加油、不充电。这个技术趋势继续下去，比亚迪也一定会在海外再造一个更大的比亚迪王国。

中国企业出海已经势不可挡，机大于危。
作者: 浅贝    时间: 2024-7-18 10:38
无人驾驶出租车来了，司机师傅怎么办？


原创 老云老师 老云的空间 2024年07月17日 19:51 重庆

这段时间，百度旗下的萝卜快跑无人驾驶出租车，在武汉中心城区大规模投放1000辆。这些出租车因为不要司机，所以价格便宜，6公里才4块钱，而且24小时不间断运营，市民纷纷乘坐体验，这一下就把本就严重饱和的出租车和网约车行当割了一大块肉。最要命的是，现在只是测试，一旦测试完成，接下来肯定大规模投放，这对出租车行业来说可以说灭顶之灾！情急之下，武汉出租车司机也是纷纷网上发声，甚至传出要向市政府请愿，让政府限制萝卜车，给广大司机师傅一条活路。
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要说萝卜快跑这玩意，其实也不是新鲜事，我记忆中好像前几年开始，就已经在北京亦庄、重庆永川等地运营测试了。只不过当时都是小范围特定区间，所以影响不大，没引发大众关注；这次直接在一个国家中心城市主城区全境投放，而且一上就是1000辆（后来官方辟谣说只有400辆），这才让这玩意进入主流视野。
那这件事儿，怎么看呢？首先，老云可以明确的说，出租车司机请愿什么的，结果肯定是没用的——可能当地政府出于维稳会安抚下，但要萝卜块跑停运基本上不可能。不但武汉不可能，其他地方，各种无人驾驶出租车也会快速上马。而所谓的闹事、搞破坏啥的，更是螳臂当车——当年网约车，共享单车出来时，照样一大堆出租车司机闹事，但现在除了一些落后小地方，大部分地区照样该上就上。
而不光是出租车网约车，随着自动驾驶技术的成熟，在可预见的未来，货车、公交车、大巴车乃至机关企事业单位的专职司机，以及“铁人三项”中的其他两个职业——快递员、外卖员，都会逐渐被全部取代或者部分取代！而这部分劳动群体，总数可能达到两三千万之巨！
两三千万，而且都是青壮年男性为主，这是一个非常庞大的数字！这么大规模的人失去谋生饭碗，放在任何时代都是很恐怖的。既然社会影响如此巨大，为什么老云还断定政府不会为了就业而阻止无人驾驶的普及，反而会大力推动？
原因主要有两点：
首先，无人驾驶，以及背后的AI，是新质生产力，是历史发展的趋势。
这一点其实没什么好说的。AI是第四次科技革命的发展方向，无人驾驶推动社会运行效率的提升和人民生活质量的改善，这个基本上没有人会否认。无论是基于大国博弈的需要，还是人类突破生产力乃至物理空间结界，打开人类财富天花板和物理生存空间结界，进入更高维度文明，都离不开AI的普及和发展。
但AI会取代大量人力工作的问题也是客观存在的——这个处理不好会影响社会稳定，甚至引发骚乱。就像这次的无人驾驶出租车，它对武汉乃至全国出租车、网约车乃至快递、外卖从业人员的威胁，已经是迫在眉睫。这种情况，政府不难道在乎吗？
政府当然在乎——毕竟就业和税收，从来都是各地方政府官员最关注的两个指标，直接影响到他们的乌纱帽的。而之所以在乎，却依然不会更改推广无人驾驶的初衷，其原因在于：从宏观视角看，无人驾驶的普及，并不一定会导致失业人口总量的增加。
这个听起来像天方夜谭——无人驾驶取代司机这是明摆着的事，为什么还说不一定会导致失业人口总量增加呢？
原因很简单——交通运输业属于第三产业！我们都知道，社会经济大致可分为第一产业（农业）、第二产业（工业）和第三产业（服务业），农业和工业属于生产性产业，也就是直接创造财富的；至于服务业，不管是高大上的金融业，还是被世人视作底层职业的铁人三项（外卖、快递、出租车）、吉祥三宝（保安、保洁、保姆），它们都不直接创造财富，而只是转移财富——说的不好听点，就是靠给别人做配套服务，换取别人把自己的饭分一口给他们吃。
在生产力水平不变的前提下，如果是工农业人口大量失业，那必然会造成社会混乱，让大量人没饭吃。因为生产力水平不变，工农业人口失业，意味着社会财富总量大大降低——毕竟创造财富的人少了，那社会财富总量自然也相应减少。而财富总量减少，人口却没减少，就会出现社会财富不够分，自然有些人会没饭吃甚至饿死。
但如果是服务业，那就不一定了。因为只要工农业生产不减少，那社会财富总量就不会减少。这种情况下，不管服务业的内在结构怎么变化，社会财富都是依然足够分的。剩下的，无非就是个分配制度问题，只要分配机制能跟的上变化，那就不会出现有人没饭吃，甚至有可能让普通人分到更多。
这么解释可能有点晦涩，我形象的做个比喻。假如每年国家工农业创造的基础财富总量是150万亿，对应全国14亿总人口。如果现在工农业生产能力下降，150亿变成了120甚至100亿，那这种情况造成的失业，肯定是要出大问题的。因为基础财富总量变少了，14亿人口的数量却没有少，所以再怎么分配都不够，结果就是失业人口会没饭吃。
但无人驾驶取代司机，它影响的并不是搞财富生产创造的工农业，而是作为第三产业的交通运输业。第三产业只是转移财富而不是分配财富，这意味着社会财富总量并没有减少——甚至无人驾驶带来的社会运行效率提升，还有可能间接带动工农业生产效率提升。
既然财富总量没有减少——14亿总人口依然是14亿总人口，150万亿财富依然是150万亿——甚至有可能增加。既然如此，凭什么说司机职业的消亡，一定会带造成大量人失业没饭吃呢？
说白了，这就是个分配机制和结构调整的问题而已。旧的分配制度——也就，让这些人通过新的机制和渠道获取财富转移不就行了？
这就是我说司机被无人驾驶取代，从宏观角度不一定会造成失业的原因。只有财富总量减少，才必然会导致有人没饭吃；财富总量没有减少甚至增多的情况下，没饭吃的情况并不是必然会发生的。只有分配制度没有与时俱进，没有跟上生产关系调整更新，才会出现这种情况，而如果分配制度能够与时俱进，能够顺应生产关系变化，这种情况就不会发生。
所以，主要看分配制度调整能不能跟得上。原先用来向着两三千万劳动力转移财富的渠道——司机职业消亡了，那我们就需要创造一些新的渠道新的职业，来给这些人提供新的饭碗。
那，这个分配制度调整，怎么搞？
三种办法：
第一，人口，尤其是就业人口总量的衰减。中国人口数量已经达峰，接下来人口总量呈加速衰减趋势；与此同时，人口老龄化也在加剧——这意味着就业人口总量在未来是不断减少的，而且这个速度还在不断加剧。这种减少，可以在一定程度上，对冲AI代人造成的就业岗位挤压。
第二，直接创造新岗位。生产力进步在消灭旧岗位的同时，通常也会创造新岗位。当然，因为无人驾驶取代司机背后的逻辑是AI代人，所以这一轮科技革命在创造新岗位方面的能力肯定大不如前。不过，社会的发展，自然还有许多别的新增岗位需求出来（比如养老），可以作为一个补充。
当然，以上两样，都还不足以对冲这么大规模的就业岗位消失——毕竟光一个司机就有两三千万人，再加上其他的，那更不得了。所以，最关键的还是第三个：税改，强化税收征取。
看到这里，肯定很多童鞋有点懵逼：税改跟AI代人有什么关系？
其实关系大了去了。从现在的趋势来看，不管是无人驾驶出租车取代司机，还是AI代人，它的速度都是大于就业人口的自然衰减速度，消灭就业岗位的能力——至少在当下阶段来看，也大于创造。这意味着会有越来越多的人丧失劳动价值，进而丧失饭碗。这个大趋势，在人类第四次科技革命的终极目标——可控核聚变实现突破，进而开启星际殖民，物理生存空间大幅拓宽之前，很可能不会得到根本改变（这期间随着光电新能源革命，一些地球上原先不适合生存的空间被开发出来，倒是有可能增加一些新增人力需求岗位，但鉴于地球未开发空间总共就这么大，所以增量也是有限的）。
那这些人靠什么吃饭？以前是靠劳动创造价值吃饭——比如司机，虽然他们不直接创造财富，但驾驶汽车可以提升了社会运行效率，还是有价值的），现在他们的创造价值技能被AI取代了，又找不到其他创造价值的工作，那就只能靠供养了。
那谁来供养？资本肯定是不会供养闲人的——资本养你的前提，是你能创造价值。
所以只能政府供养。不管是直接供养也好，还是以工代赈，设置一些实际价值远低于薪酬的公益性岗位也好——比如到路口斑马线拿个小旗子吹哨子规范行人过马路，反正最终政府得开辟新的财富转移渠道给这部分被时代抛弃的人，不然结果就是要么他们饿死，要么他们就会闹事造反。
那政府养闲人的钱从哪儿来？只能靠税收了。
靠税收本来也没问题——毕竟前面说了，AI代人后，社会财富总量也不会减少，甚至还有所增加，所以整体而言，社会是养的起这些冗余劳动力的，不说养的多好吧，但至少能供他们有吃有喝的活到退休，进而实现人口结构的平稳过渡。
但问题是，社会养得起，不代表政府养得起。现有的税率和收税模型，那是根据现有的经济运行秩序设计的，在这套传统模型中，司机因为能创造价值，所以他们能自己找钱，不用财政操心。但如果未来几年间，千万级的司机和外卖员、快递员被取代，新的市场结构又无法给他们提供足够的就业岗位，那这部分压力，就自然传导到了政府，必须由财政买单——而相应的，过去那套税率和收税模型，就不够用了。
这就是最近政府搞税改，并且全面强化税款征收的原因之一。AI代人是新质生产力，代表人类发展方向，它的成熟也会提升社会运行效率，为人类创造更多的财富，所以必须支持。但AI代人的阵痛是不可避免的，很多人会丢掉之前的饭碗，而单纯靠市场经济，又无法创造出足够的新岗位来填补，所以政府就必须提高征税力度，这样才有足够的财力来养活被AI淘汰下来的冗余劳动力。
AI发展与政府强化征税的关联，是绝大部分人未意识到的，但又是客观存在的需求——而且AI代人的进程越快，政府强化征税的进度也会越快，税收也会越来越高——不然财政养不起被AI取代的那些人。
看到这里，肯定又有人说——你这不成了苛捐杂税吗？大家受得了吗？
答案是受不了也得受！AI代人趋势已成，越来越多的人会找不到有价值的工作，只能靠政府供养或者以工代赈。所以你不多交税，政府就养不起他们，接下来就会发生破坏性的社会骚乱，到那时候大家损失的更多。
其次，只要收税机制合理，落实到位，其实大家也能受得了。毕竟前面我们说了，AI代人并不会减少社会基础财富的总量——反而因为效率的提升还会让其增加。而AI代人大趋势下，许多传统劳动力——比如司机将被市场淘汰。这意味着什么？这意味着财富会逐渐向越来越少的人集中。
很简单的一个逻辑，无人驾驶出租车取代司机后，没了人力成本，所以司机被淘汰的同时，打车费用也会大降。这意味着消费者可以花更少的钱打到车——这省出来的钱，就意味着这些打车人的财富增加了。
那收税应该怎么收？说白了就是要向富人多征税。毕竟财富越来越集中，富人越来越有钱，只有向富人多征税，才能拿到钱给被AI淘汰出局的司机们提供公益性岗位。这样，就既保证了AI发展，又保住了穷人就业和饭碗。
现在炒的沸沸扬扬的消费税改革，其实就暗含了向富人多征税的逻辑。关注消费税改革的人，很多都是把目光聚焦到央地财政重新分配，聚焦到城市格局变化这些领域。
但实际上，消费税改革，其实还有一层用意，就是向富人加税。因为以前消费税是前端征收——也就是向生产厂家征收。既然是向厂家收，那征税基准肯定就是出厂价格；而一旦改为后端——也就是消费端征收。那这个征税的基准价格自然就成了销售价。而众所周知，销售价肯定是高于出厂价的，所以消费税改革绝不仅是税收分配，实际上也是一种加税。
那么，加的这部分税谁出？表面上是所有消费者——也就是全民一起出。但实际上，消费税本身就有一个特征：消费的越多，征的税越多。而富人的消费力肯定是高于穷人的，所以消费税增加，富人承担的会远高于穷人。而政府收到这笔税，拿来通过补贴或者设置公益性岗位的形势，转移给被AI取代的人，这就取得了劫富济贫的效果，
而消费税只是税改中的一项而已。未来，随着AI代人进程的加快，税改步子也会越来越快，税收会越来越高（税务局这几年大扩招，也就是为此做准备）。至于征税对象，鉴于穷人兜里没几个子儿，也没人敢轻易对穷人加税，所以这部分新增税务，大部分将落到中产和富人头上——既然这个群体会享受到AI代人带来的财富集中好处，那他们自然会再税务方面，被政府更多的征取。而政府从富人手上征集到财富后，又补贴给穷人，这既可以维持社会稳定，保住穷人的饭碗；又能够让生产——消费的链条得以持续畅通，缓解资本主义生产过剩导致的经济危机冲击。
以上，就是无人驾驶出租车普及，对司机以及衍生的外卖、快递的影响的简述。生产力的发展必然带来生产关系的变革，这个过程中，阵痛不可避免——所以司机职业逐渐消失，大把普通劳动者丢掉现有的饭碗，这个是不可避免的。
但鉴于自动驾驶以及背后的AI，它的出现并不会减少社会财富总量——甚至还会有所促进，所以只要分配机制同步改革到位，政府能够从税改中获取足够的财政增量，那还是会人为创造出大量新增岗位的——虽然这些岗位不能让你致富（反正当出租车司机同样不能致富），但还是能够让你大致平稳的拿一份与劳动强度匹配的普通工资，安安稳稳的过到退休。
当然，写到这里，肯定有杠精或者居心叵测者说，政府会这么好心？会管你底层死活！
这个问题嘛，如果搁到资本主义国家，那确实很难做到——毕竟你让资本主义制度下的小政府去劫富济贫，割资本的肉来喂底层屌丝，它们既没这个能力，也没这个胆子——如果他们有，那经济危机也不会成为资本主义治不了的癌症了。
但对于社会主义国家来说，政治权力高于资本权力的权力结构，以及政治权力更看重江山稳固而非利益攫取的基本属性（当然你也可以理解为我们所熟知的人民政府爱人民），决定了社会主义政府既有这个能力，也有这个意愿，遏制资本的过渡攫利，并把它们的超额收益剥夺出来，返还给因职业被机器取代，而躁动不安的那部分底层民众。
所以，只要政治权力坚持自己的基本权力属性，大家就不用担心司机师傅在职业被AI取代后没有饭吃。哪怕从市场经济角度来看，部分司机已经没了劳动价值（被AI取代又找不到新工作），但只要社会财富总量没有减少，那社会主义政府总是会有办法从受益于财富集中的资本和富人、中产那里刮到钱，进而在整体上，给这些底层失业者创造一个虽然从社会层面未必有多大价值，但从个人层面能勉强养活自己和家人的新饭碗的。
作者: ywlj    时间: 2024-9-23 16:09
华为祭出三折手机，美硅谷工程师破大防：这是他们从我们这夺走的


原创 孤烟暮蝉 孤烟暮蝉 2024年09月23日 16:01 海南

一、美国硅谷工程师：中国人从我们这儿夺走了华为Mate XT
最近苹果和华为不是相继召开了两家的新品发布会吗？苹果那边推出了最新款的iPhone 16，而华为则祭出了以三折叠屏为主要卖点的Mate XT，后者的入门款价格要比前者高出三倍多，多少已经占点奢侈品属性了，我估计主要是瞄着老板们去的，严格来说和对标中高消费人群iPhone 16已经不是一条赛道上的竞品了，但是因为某些众所周知的缘故，特别是在中美大博弈的当今大背景之下，很多人——无论是国内的还是国外，都还是会不由自主地把这两款手机拿来做对比。
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乍一看是在比较手机，但其实往深了说就是在比较华为和苹果两家企业，往更深了说，那就是在比较中国和美国两个国家、支撑起两个国家的两种制度，还有两种制度所代表的两条道路。
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或许也正因此，不少深耕科技领域的美国大拿这一次也向Mate XT投来了异同寻常的关注目光。
你比方说这位在X（原推特）上备注认证为“前英伟达机器学习专家、卡格尔（Kaggle）四重大师、数据科学家、物理学家、天主教徒、丈夫、父亲，以及斯坦福大学校友”的硅谷工程师，拥有20万粉丝的大X，博扬·通古兹（Bojan Tunguz）。
博扬·通古兹对于Mate XT所展现出来的技术力总体上持肯定态度的，但是这种肯定却是以一种酸不拉唧的方式呈现出来的。他在自己的X上转发了华为为Mate XT拍摄的宣传短片，完了又给这段短片附上了一句个人评价，而就是这样一条短短的个人评价，却给他的这条帖文带来了超过228万的点击/播放量：
“这就是他们从我们这儿夺走的东西。”（This is what they took away from us）
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这条帖文获得了345条评论，642次转发、7474个点赞以及1274次收藏。在博扬·通古兹的评论区里，很多英语用户和美国网民都对他转发的Mate XT的宣传短片发表了自己的看法，有羡慕的，有嫉妒的，有恨的，当然，还有博扬·通古兹这样心有不甘的：
“我有一台华为p40 pro，没有谷歌服务，但这可能是我拥有过的硬件水平最棒手机。它的电池能持续使用 2 天，相机是顶级的，充电快得要命，30 分钟即可充满。”
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“我是个苹果用户，我也有一部折叠屏手机，我买它纯粹是出于好奇，结果体验不错，唯一缺点是它是安卓平台。要是苹果也推出了折叠屏手机，那我肯定会买的。”
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“切，那又怎么样？我就没见过哪个重要人物会用这种折叠屏手机的。”
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“中国人已经有了高铁、有了自动驾驶技术、有了高速的互联网，只有我们美国还停留在过去和狂野之中。”
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“妈耶，要是我有这么部折叠屏手机，我觉得我能在厕所里一直待着不出来了。”
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“没什么可抱怨的，我们不是每年也能收到一部和前一年差不多的iPhone吗？中美各有各的光明未来。”
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“哇哦~这折叠屏手机看着不错啊，但是我听说华为不是有恶意软件和间谍工具之类的严重问题吗？这样的手机你们真的敢用吗？”
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“岂止啊，你用了华为的手机同时还附带中国政府的监视服务呢。”这条留言是个印度网民说的。
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“有了这种折叠屏手机，iPad之类的平板可能就不需要了。就像当初iPhone替代了iPod一样。”
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“我不在乎它是不是折叠屏，就算华为能把手机造成PS5的样子，我也还是iPhone的死忠。”
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“真遗憾现在华为用不了谷歌服务啊，要不然我这个是真的心动了啊。”
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“你知道现在中国人都是怎么评价华为的不？那些杀不死你的，终将让你变得更强。”
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“iPhone可能永远也搞不出这种手机来。”
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“我怀疑华为这款手机能卖出去多少，不过有勇气尝试新鲜事物总是好的。”
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“丑死了，什么人会用这种三折叠手机啊？”
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“虽然我知道华为正在监视我们美国人，但是不得不说，这款三折叠手机真的太酷啦！”
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“中国已经展现出了他们在主流消费文化市场上的统治力，而华为的这款手机只不过是开始。遗憾的是，在西方，我们的创新能力已经被所谓的‘觉醒文化’给扼杀了。”
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“设想一下，你在硅谷的一次会议上把这大宝贝给掏出来，猜猜会上的工程师、风投人和江湖骗子们都会用什么眼神看它？这不就是未来的模样吗？谁制造出来的未来？深圳。我很好奇这款手机的内部结构是怎么样的，特别是CPU和5G设备……要是连这些都是中国制造的，那我只能说美国对中国的硬件制裁算是玩到头了。”
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“说真的，和华为比，现在的苹果真的是尴尬死了。甚至就连《纽约时报》也报道了华为的这款三折叠手机，那可是《纽约时报》啊，什么世面没见过？结果愣是被华为的新手机给整懵了，那架势仿佛跟当年来美访问时初看到美国超市的叶利钦似的，整个人的脑子都是嗡嗡的。那一刻的《纽约时报》也不再是《纽约时报》了，而是成了乡巴佬时报。”
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“那么，问题来了，美国人需要多长时间才会把研发Mate XT的功劳论到他们的头上，然后控诉华为山寨了就连他们自己都没造出来的东西呢？”
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二、我们要让他们眼睁睁地看着我们实现中华民族的伟大复兴
而在博扬·通古兹这条帖文的评论区里，最高赞的那个回复是这样的说的：
“中国是非常敬业的一群人，我们也需要复兴这种文化，只有智能才能让美国再次伟大。每家美国公司都应该像特斯拉和SpaceX一样忘我地投入，带着一种使命感去完成自己的工作。”
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对此，博扬·通古兹只是冷冰冰地回了一句：
“不，卷是一种社会病。中国太能卷了，已经快到把其他所有的亚洲小虎都给卷死的程度了。”
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所以，总结一下，博扬·通古兹对华为 Mate XT所展现出来的技术能力是认可的，但是他并不认可华为这家公司的发展理念，也不认可华为所依托的中国这个国家的道路选择，并且还为这两种不认可找了两个现在哪怕是在国内舆论场上也很受一部分人追捧的所谓论据：
华为 Mate XT是不错，但这台手机用到的技术都是从美国偷的。
中国发展的确不错，但那主要是靠玩了命的卷硬生生给卷出来的。
我也不知道为什么一个前英伟达的机器学习专家会对华为和中国有这么大的成见，我寻思华为现在没有做显卡业务吧？
带着这样的好奇，我去查阅了一下博扬·通古兹的个人资料，结果在他很久以前撰写过的一篇博客上看到了这样的自述：
“我叫博扬·通古兹，出生于波黑的萨拉热窝。1992年，我的家人为了躲避战乱搬到了克罗地亚，同年，我来到了美国求学。1993 年，我考入斯坦福大学，并在这所学校里获得物理学学士学位和应用物理学硕士学位。”
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哦，看到这里我才明白，合着这家伙原来是个从前社会主义国家润去美国的所谓“高知”。我说怎么他会戴着一层有色眼镜来打量我们中国的科技产品呢，合着人家本身就是一个“皈依者”，有皈依者狂热很正常。
我在很多润去美国的前社会主义国家的程序员和工程师身上都看到过这种事情，博扬·通古兹的情况不是个例，此类活生生的标本在我们的舆论场上也是有的。这类人群的学识和三观往往是成反比的，尤其是相对于那个早就被他们弃如敝履的祖国来说，对于这种人，我们过去有句话我觉得说得就很好：
思想路线错了，知识越多越反动。
这也就是塞尔维亚没有诞生出像华为这样的企业，没有制造出像Mate XT这样的手机，要不然，我估计博扬·通古兹之流辱骂起塞尔维亚来，恐怕要比他今天揶揄我们还要狠。
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90年代的波黑内战极为残酷血腥，很多人只知道指责南联盟政府，却忽视了美西方才是幕后主使者
但是不管这群顶着“高知”头衔的皈依美国者在看待诸如华为新款手机宣传视频一类的中国故事时如何评头论足、大吐酸水，一个任凭谁也抹杀不了的事实是：即便面对着美西方如此残酷的制裁与打压，华为依然顶住了巨大的生存力，打赢了一场漂亮的翻身仗，取得了甚至就连美西方同类科技企业在顺风顺水的情况下也未曾取得过的成绩。让很多不明就里的人甚至会产生这样一种错觉，仿佛现在不是华为被美国制裁了，而是苹果被中国制裁了。
当然，不只是华为，这个道理你换成是我们的国家也一样。用教员当年的话来说，那便是：
“我们能够学会我们原来不懂的东西。我们不但善于破坏一个旧世界，我们还将善于建设一个新世界。中国人民不但可以不要向帝国主义者讨乞也能活下去，而且还将活得比帝国主义国家要好些。”
一个善于破坏旧世界的中国只能让帝国主义感到不安，而一个善于建设新世界的中国却会让帝国主义感到恐慌。
恐慌是对的，帝国主义者和它们的附庸们应该感到恐慌。
如果他们不愿意承认我们的Mate XT是我们的智慧与汗水的结晶，不愿意为此而向我们投来一声真诚的赞许，那么一句酸不拉唧的、细品还能品出一丝不甘和恐惧的“这就是他们从我们这儿夺走的东西”，对我而言也是可以接受的。
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和英伟达创始人黄仁勋合影的博扬·通古兹
羡慕是甜的，嫉妒是酸的，谁说赋予情绪价值就只能吃甜的？有时候吃点酸的不也挺开胃的吗？
人家要酸，那就让人家酸去吧。要是人家不情愿让我吃甜的，那么中国人民就应当一边享受着博扬·通古兹们所提供的酸溜溜的情绪价值，一边这样和他们说：
“啊，是是是，对对对，你说得太对了。我们不但要从你们那儿夺走华为的智能手机，还要从你们那儿夺走比亚迪的电动汽车，夺走大疆的无人机，夺走天宫空间站，夺走嫦娥的登月计划，夺走天问计划取回的火星土壤样本，夺走中核的第4代核电站和核聚变技术，夺走成飞的歼-20和6代机，夺走江南和沪东的003型航母和076型两栖攻击舰，夺走世界第一大经济体的头衔，夺走全球最强的武装力量，夺走人类文明的灯台，夺走你们朝思暮想、求而不得的‘让我的祖国再次伟大’的荣光与梦想。“
我们要让你们眼睁睁地看着我们实现中华民族的伟大复兴。
看着我们用华为的智能手机，开比亚迪的电动汽车，看吴京的《战狼》和《流浪地球》，玩游戏科学的《黑神话》
让那些内外反动派在我们面前发抖吧。
让他们去说我们这也不行、那也不行吧。
中国人民的不屈不挠的努力，必将稳步地达到自己的目的。
作者: qq6553156    时间: 2025-1-27 17:21
开年最大黑马，DeepSeek凭什么打爆美国科技圈？


原创 牲产队长 牲产队 2025年01月27日 11:36 广东

一家名为“深度求索”的中国AI公司，打爆了美国科技圈。只因为它开源了一款AI工具：DeepSeek。其实，这已经是DeepSeek第二次震撼美国了。差别在于，这一次的震撼程度更大。

上一次是去年底，DeepSeek发布V3版本，首次跻身全球一流水平，但与OpenAI，DeepMind还有着明显的差距。可当它迭代到R1版本时，它与OpenAI的技术差距已经非常小了。甚至，在部分技术领域，DeepSeek已经追上ChatGPT了。可你要知道，任何AI工具都离不开强大的算力支持。为了限制中国的AI技术发展，美国对中国实施了全面的AI算力芯片封锁。DeepSeek是怎么做到后来居上的呢？这主要有三大原因：

一是，深度求索公司不缺钱。他的创始人名叫梁文锋，出生于广东湛江，这是一个典型的三四线城市。梁文锋呢？也是一个传统意义上的小镇做题家。他凭借优异的成绩，17岁时考入浙江大学，于2010年，在浙大信息与通信工程专业硕士毕业。从这一刻开始，梁文锋就走向了截然不同的职业路径。他没有去打工，而是与同学一起创立了雅可比投资，一头扎进了金融行业。

在积累了第一桶金以后，5年以后，梁文锋30岁，与徐进联合创立了“幻方量化”对冲基金。什么是量化基金呢？就是通过海量的高频交易，打时间差，哪怕只有5毛钱的利润，它也能海量吃进，在成千上万次交易中，获取巨额利润。而“幻方量化”最大的不同就在于，它从一开始，就立志于使用AI工具，实现全自动量化交易。

也就是说，你在炒股的时候，你的对手不是人类，而是“幻方”量化打造的超级AI，它的准确率超过80%。在强大的AI支持下，“幻方量化”管理的基金规模，迅速突破1000亿，跻身中国头部基金。这些基金投资所带来的巨额收益，让深度求索从一开始，就完全不缺钱。

深度求索在打造DeepSeek的时候，不追求盈利，也不考虑商业化变现，以一种近乎纯粹的科研氛围，招募了一大批顶尖人才。这样做的好处是，它的员工可以心无旁骛地搞定技术，打破美国的AI封锁。可以说，DeepSeek的成功，中国股民做出了重大贡献。

二是，深度求索公司不缺算力。在美国的封锁下，英伟达对中国禁售了A100、H100等顶级算力芯片。可“幻方量化”起步太早了，它在做量化交易的时候，就已经提前买入了上万张英伟达GPU芯片。其中，最先进的A-100芯片，也囤积了数千张。和美国公司动辄囤积数万张，甚至十万张英伟达芯片来比，深度求索的算力资源确实太少了。但是，它却具备起步的基础了。除了自有GPU以外，它还从云计算厂商那边，租借了一部分算力，来填补自身算力的不足。

三是，技术积累深厚。DeepSeek不是零基础起步的，它在做量化交易的时候，就提前储备了大量的AI训练方式。这对OpenAI的训练要求更高。因为在股市里面，发生细微的错误，都很容易亏钱。这就要求幻方量化在大模型训练上，寻求更精准的判断。它不依赖于海量的算力堆积，而更注重于精准的价值判断。这就让它在有限的算力资源之上，通过持续优化的训练方法，以极低的成本，做到了OpenAI的技术水准。

但技术上的逆袭，还不足以震撼硅谷。它真正震撼硅谷的是：开源。它的核心代码，训练逻辑全部免费公开。有人问了，咱们好不容易搞出来的技术，为什么要开源呢？这不是让美国人躺着抄作业吗？可开源，才是真正的核弹。它的底层逻辑是，自己赚不到钱，却可以杀死对手。

你想一下，OpenAI是收费的，每个月要付20美元的订阅费，你才能用得上。可现在，中国DeepSeek来了，它的性能与ChatGPT差不多，却免费给全世界所有人用。你是一个普通消费者，你选择免费的DeepSeek，还是选择每个月付20美元，去购买ChatGPT？

这一招开源，直接带来了三大影响：

一是，ChatGPT凭什么卖那么贵？如果海量用户都转投DeepSeek，那ChatGPT的价值在哪里？它凭什么让用户买单？

二是，美国人的技术是不是太差了？明明掌握更多的算力资源，做出来的东西，为什么连DeepSeek都比不了？人家才投入一个百人级的团队，大部分还都是应届生，AI大模型技术究竟有没有护城河？如果没有护城河，它的估值逻辑在哪里？资本方凭什么投入数百亿，甚至上千亿美元，去押注AI？可以说，免费开源，恰恰打掉了硅谷科技资本的傲慢。原来是一家独大，OpenAI怎么吹都行，可现在DeepSeek来了，美国AI公司不能乱吹了。

三是，开源，可以吸引全球顶尖专家，共建共创。因为所有代码、训练方法全部公开了。如果你是一个美国人，你觉得DeepSeek还可以优化，你就可以自己补充，把DeepSeek变得更强大。也就是说，任何一个人，都可以在DeepSeek的基础上，去做技术性补充，通过共创共建的方式，让DeepSeek变得更加强大，以免费开源的方式，服务于全人类。

这种伟大的技术梦想，反而能够吸引到全世界的顶尖科学家，共同参与进来。当初，马斯克参与创建OpenAI就是想打造一个开源社区。可最终，微软收购了OpenAI，使得OpenAI变成了一个商业化工具。

如今，真正实现马斯克开源梦想的，反而是一家中国公司。但最受伤的还不是OpenAI，而是扎克伯格。他投入巨资，打造AI，却至今都不如DeepSeek。整个Meta的AI部门，都需要重新审视自己，钱究竟花在哪里去了？真的需要买那么多的英伟达芯片吗？这些美国技术人员真的值那么高的工资吗？

DeepSeek这一招开源，直接打爆了整个硅谷。它震撼的不只是硅谷科技圈，也震撼了硅谷资本圈。

它用一招从天而降的掌法告诉全世界：AI的护城河远没有大家想象的那么深，也不需要烧掉巨额资金。它真正需要的充沛的算力，加上天才的大脑。
作者: qq6553156    时间: 2025-1-27 21:43
DeepSeek的大模型话题好疯狂，究竟是真还是假？


原创 fishman123 集思录 2025年01月27日 17:00 泰国

有个DeepSeek的大模型话题好疯狂，究竟是真还是假？
如果是假的，大家就是看个笑话。
如果是真的，整个AI的逻辑推翻了，美股（英伟达）是不是会迎来大跌啊。咱们大A的好日子要来了！

补充一下在新浪专题上看到的一些重要信息
1、DeepSeekR1的成功率达到79.8%，超越了OpenAI的o1推理模型。
2、该模型每百万个token的查询成本仅为0.14美元，而OpenAI的成本为7.50美元，便宜了98%。
3、DeepSeek R1的代码和训练方法在MIT许可下完全开源，这意味着任何人都可以获取、使用和修改该模型，而不受限制。

结论是 "或削弱市场对英伟达AI芯片需求的预期"。
打个不恰当的比喻，
原来要算一道数学题 1+2+3+........+n。
甲用笔和纸来算，乙用珠算盘来算，丙用计算器来算。那谁的算力强谁占优(英伟达的逻辑)。
现在突然有人告诉你其实用公式n（n+1）/2就能算出结果。那就没有人再去花大价钱买计算器了。

其实现在大家都知道美股已经在高位了，七姐妹中的其它几位都不怎么涨得动了，去年就是靠英伟达在拉动纳指。如果英伟达的算力需求逻辑被打破，美股面临很大下跌风险。

另一种可能就是中国的AI公司把美国AI卷爬下。这个有点像光伏和电动汽车这些新能源。当年搞巴黎气候协定，就是欧美在贸易上搞不过中国，想搞个壁垒限制中国，结果中国的光伏和新能源汽车把欧美干得“不要不要的”，最后只能使出关税的黑手。

AI也是美国搞出来的一个概念，本来科技在大方面已经没有什么突破了，股市需要一个新的概念题材来炒作。实际上的盈利收益还没有明显的方向和突破点。如果这个神话被打破的话，够美股喝一壶的。

当然也要谨防某国产英伟达的股票在对岸下跌之前先崩盘了。

shshchen

之前还有美国人怀疑，说幻方偷偷屯了5万张卡，因为绕过美国制裁，所以不敢明说，他的依据是英伟达1/3的收入来自亚洲，而亚洲除了中国没人搞AI （他忘了中国那么多打游戏的人要买显卡）。还有人说中国政府用几十万张卡来支持幻方，还有人说这是假的是中国的心理战……
到今天这些瞎BB全不说话了，因为全世界很多团队都用Deepseek公开的方法复现了其成果。
要问硅谷AI巨头们现在心里啥滋味，好似屯了10万台BP机。

drwangting

所有，在这里怀疑的，基本都是没有看英文外网能力的。

这波是国外先火，再带到国内火。deepseek这几天在硅谷圈都刷屏了。

在国外的第三方测试里，也做到了仅次于open ai o1的成绩。得分差个1-2%，而成本只有open ai的1/30。

最关键的是，这个是开源的，而且公布技术细节。所有国外做AI的，目前都是放下手上一切的活，复现deepseek的方法。

MSNBC都做了40分钟的专题报道了。你花钱买水军，能买到MSNBC给你做报道？

t0242

DeepSeek是个大烟花，够耀眼够惊艳。颠覆了固有印象，表面现象归纳以下几点：
1够好，够便宜。用openAI几十分之一的成本，差2代的芯片，造出同等性能效果。
2几乎已经没有代差，快并驾齐驱了，原来说最少要差2-3年，现在看满打满算3-4个月。
3几十名核心研发团队成员，没海归，全华班。
4AI前10名中唯一一个开源的，看了一个团队负责人（浙大电子硕士）专访，大意是以前中国人科技都是跟在别人后边，之所以开源是想为人类进步做贡献，中国人要替世界趟出一条路，（以前两弹一星是为民族为国家，现在变成为人类为世界了），妥妥的中国力量的宣言，以前中国即使成功了也是很低调很谦虚，年轻人这麽凡尔赛虽然我很喜欢，但不太喜欢中国的某些人已经受不了了。
5AI训练的基础是数据，足量的数据是弯道超车的基础，这也是老美急吼吼的吞下TIKTOK的原因——抖音有海量鲜活的多模态数据（抖音发布的豆包大模型排名也非常非常靠前），

最后讲讲背后逻辑：证明了中国人足够聪明，有一种说法，AI领域的竞争还是中国人和华裔之间的竞争。发现打压中国人重用印度人等其他人种没用。这些不是本民族的，要不就是没中国人聪明，要不就是来挖资本主义墙角的，或两者兼而有之，要不解释不了美国现在做什么都贵还不是1倍2倍，而是10倍20倍30倍。这样的例子还很多，像新能源车的充电桩，无人机都是比中国贵20倍。关键是以前美国人的固有印象是中国人的东西，科技落后质量次，所以价格低，现在一看质量不次啊，都赶上我了，怎末还能便宜这末多，所以川普和国会议员已经知道了非我族类其心必异的道理，要不怎末现在拼命驱赶移民呢。

最后中国科技不涨不是不值得投资，而是没有外人来给我们抬轿子，没人抬轿子的原因1是美国限制，2是我国限制，国外投资进出（特别是出去）限制多，手续繁琐，加上政治风险，所以都观望，等吧，看以后我们是否减少外资进来出去的限制，什么时候我们成为人类文明的灯塔，都会来的。

luckzpz

@Euros

还以为我穿越了 这不上个月就有的新闻吗
你不了解资本市场，所有你看到的都是想让你知道的。
也许他们要出货了。

shshchen

@AK47888

有个疑问，中美两国的顶级软件设计人员技术能力相近，那么，靠编程优势能否弥补硬件上的较大差距呢？正常情况下是不太可能的。都是看热闹的，静待后续验证。
用了新的算法。这玩意也不能说多难，别人没想到而已。如果很难，那你开源了大家一时半会也看不懂，现在是很多人都在复制Deepseek了。
AI这东西大家都在摸索，谁都不知道哪条路走得通。之前硅谷相信“大力出奇迹”，往参数越来越多、计算量越来越大的方向干，不砸个1000亿会有成果？Deepseek因为资源受限，复杂的路径直接Pass了，只能走力所能及的路径，没想到也走通了。
这件事情的意义在于它说明AI训练的门槛没那么高，接下来说不定还有人发现更好的算法，把成本再降个10倍。
对股市的影响，的确只有掀桌。这玩意是开源的。另外国产GPU看到希望了，原来性能赶上英伟达太遥远，现在可以卷性价比了。Deepseek用H100花了600万美元，将来用国产的能不能再便宜一半？不做大模型搞个股市上玩玩的小模型呢？就跟帅牛总问买什么牌子的手机、电脑、HF一样，未来会问买什么牌子的显卡训练炒股AI，然后一堆推荐说国产GPU也够用了。

ksyoulove

幻方老板在A股股民上收割的钱，用来造了大模型。

四舍五入所有股民们都有贡献，国家怎么说也得给股民们发点锦旗才行。

goalsum

对于算力需求的问题，只要了解IT行业的历史，根据一些简单的常识就能判断。

无论是CPU还是GPU，在过去几十年的时间里，无论软件算法怎么进步，业界从来没有觉得算力过剩过。芯片硬件从来都是一代又一代的更新、降价，哪怕人手一台电脑，大家还是不断更新升级，不会有人认为自己电脑的算力一辈子都够用了。

这是因为：只要硬件算力升级了，软件必然会把计算规模抬上去：音乐变成立体声、环绕声；画面变成高清，4k；游戏建模更细；工作多任务并行……AI就更不用说了，就现在AI出图那几万个像素的模样，未来算力需求升级空间大着呢。

就现在来看，这条“需求升级”的路远远没走到头。所以不管出了什么节省算力的新算法，省下的算力立刻会被抬升的需求规模给填上——就像IT领域过去几十年反复发生的事一样。当然，这个过程中软硬件价格会逐渐下降，各种应用会普及得更广，对所有人都是好事。

回到英伟达的问题，从上面的分析可看出，“AI需求不足导致英伟达的GPU供应过剩”基本上是不可能发生的。但这不表示英伟达的股价不会跌，因为股价有很大部分的情绪因素，市场情绪变化可以导致股价大幅波动。

英伟达真正的命根子，不是AI算力需求多不多的问题，而是它的CUDA开发生态——通用计算领域的开发者应该清楚这点。国产的芯片哪怕算力能超过英伟达，但不兼容CUDA生态也会导致大量模型开发者不愿意用。什么时候CUDA生态不行了，那英伟达就真的岌岌可危了。
作者: qq6553156    时间: 2025-1-28 13:11
DeepSeek：中国正式进入AI的杂交水稻时代


原创 程不糖 黑糖文学社 2025年01月28日 08:11 日本

文/程不糖

近日在中国科技圈大火的DeepSeek，是个国产的AI大语言模型。由于在性能上对标甚至超越了美国霸主ChatGPT的最新型号o1，训练费用只有相当o1千百分之一的550万美元，着实令人惊叹。

美国股票市场对此反响强烈，截至我写下这篇文章时，用于训练 Ai大模型的显卡供应商英伟达，也是当今世界上市值最高的科技公司，股价跌了16.97%，投资者的3,000亿美元就此消失。

其实我不光写公众号文章，我本人也是一个借道AI洪流中的小开发者。对于DeepSeek的评价和未来展望，想稍微放在后面再谈。

在这个国产AI模型的高光时刻，我想起的竟然是袁隆平。

袁隆平院士于2021年5月22日去世，他生前就得到过无数中国人的爱戴，去世后更是得到了众多哀悼，是国内少见的真正的伟人级的学术丰碑。

但在袁老去世一段时间后，有些来源不明的信息在故意唱反调，说袁老是个沽名钓誉之人，窃取声誉，他所主导的杂交水稻产品，其实对于中国人的吃饭问题没有太大的贡献。

那些污损者振振有辞地说：你们天天吹袁隆平的杂交水稻如何高产，你们真的吃过袁隆平种出来的水稻吗？他的那些种子型号口感很差，就只奔着一个抗造量大，根本没有食用的竞争力。

我觉得这就是很典型的一部分中国人，在美国的科技霸权前面跪久了而形成的，一种毫无市场经济规律观察的短视。

杂交水稻在国内的真正应用，是靠着强大的耐病性和出产率，创造了低廉的生产和流通成本，在各种土壤环境下都能够种植，以避免长途运输和存储。

正是因为有这样的优质填充粮存在，更高等级和口感的商用粮才得以用一个合理的价格，去卖给人类使用的途径。

如果当初袁隆平没有开发出来这条技术路线，那么人就要和畜生争饭吃。

如果畜生吃不饱，肯定就连叫唤的力气都没有了。

今时今日，DeepSeek的出现，给国内长期吃不饱穿不暖的Ai开发者，极大地提振了信心。

可能一些读者不很了解，在AI开发层面上，我们一直受到美国的全方位，多维度的阻击和限制。

硬件方面，类似英伟达H100和A100这两种型号的高算力显卡，对中国是禁售的。软件方面， ChatGPT的开发商OpenAi也一直限制包括中国在内的几个美国对立国使用。

国内的普通人使用ChatGPT的服务渠道很艰难，要么代购要么翻墙，一直游走在国内法规的管控和美国防火墙的边缘。

所幸的是，在DeepSeek推出等同性能的模型之后，这样的业务能力将像袁隆平院士的杂交水稻一样，冲击国内大量嗷嗷待哺的AI发展场景。

前面说了，我除了是一位公众号作者之外，同时也在三年前学习并成为了一名Ai产品创作者。在过去的一两个月里，我一直在分析和使用最新的DeepSeek R1模型。

坦白说，我对于现在的这个模型的性能毫不怀疑，从文本输出内容的深度和效率上，确实可以比肩每月收费高达20美元的ChatGPT Plus高级会员版。

但是它在使用上，也还有一些稚嫩设计和污染问题。

DeepSeek在对话当中的稚嫩表现，典型的例子在用户和DS连续对话的时候，虽然可以修改途径的问题点，但是它的记忆却不是线性的，无法中断和重新设定。

说得简单一点就是：就像你只要曾经教过一个孩子“1+1=2”。后面哪怕你要训练他二进制1+1=10的时候，他也还是会记得曾经的十进制教法，并且每次都要纠结一下。

这是许多大语言模型（包括ChatGPT早期版本）的共性问题。记忆的非线性可能源于模型对上下文的理解和存储机制不够完善。虽然可以通过技术手段，如增加上下文窗口或引入记忆模块来改善，但这会显著增加计算成本。DeepSeek作为一款成本较低的模型，可能在这一点上做了权衡。

至于数据污染的问题，也很容易理解，DeepSeek的训练集是用ChatGPT的开源模型v3加上全球的语料数据一起升华出来的。当问到一些AI开发问题的时候，DS会偶尔自称是其他公司的大语言模型，以及数据调取上会使用到那些语言模型的结果。

这是训练数据不纯净的典型表现。DeepSeek的训练集可能包含了大量来自ChatGPT和其他开源模型的数据，导致模型在生成回答时“混淆身份”。

虽然这个问题在低成本训练中难以完全避免，但可以通过数据清洗和更严格的模型蒸馏来减少影响。DeepSeek的训练费用仅为550万美元，远低于ChatGPT等模型的数十亿美元。这种低成本必然带来一定的性能妥协，比如更小的上下文窗口、更简单的记忆机制，以及更粗糙的数据清洗。

如果要开个玩笑的话，我国也应该很习惯这种“先污染后治理”的政策方针了。

当然，只要AI大模型能够如同杂交水稻一样低廉地被社会众多场景所使用，我们的生产效率就会大幅提升，这些初期的问题在未来都是微不足道的。

但我同时认为，DeepSeek只当好一个网页上的聊天机器人，是远远不够的。

2023年ChatGpt席卷全球AI浪潮的时候，在中国的我们对于它强大的文本生成能力，感到震撼的同时也感到束缚。

诚然，Gpt可以让我们的办公过程更加丝滑，大大提升汇报效率。但是这项能力的成果物——花样百出Ppt与各种报告，却是几乎毫无价值的。

随着模型的能力越强，基础文员的危机感就越重。虽然语言模型还不能够直接给老板加班卖命，但是AI脾气超好，24小时在线有问必达，在当下众多公司的招聘流程当中，已经加高了员工入职的门槛。

所以我想，如果DS仅限于作为一个网页聊天和办公助手的话，那么它顶多只是一个比美国ChatGPT更小更便宜的泡沫。

AI更大的未来，一定在于与机械结合。

一个思路是，AI做嵌入式开发将会有极大的发展空间。



嵌入式开发是指按照特定类型的标准化硬件去做代码设计，让原本平平无奇的机械传动结构，拥有了智能的问题处理能力。



我们生活中现在最常见的嵌入式开发，就是新能源电车里的智能车机。由国内汽车厂商主导的行驶智能化，就少不了大语言模型的身影。



DeepSeek的爆发后劲，能够把现在很多还不达标的车机交流，提升到下一个层次。以后再开智能化的新能源车时，和AI的交流就会有更丰富和更人性的体验。



智能车机不会再只是一个能够帮助自动行驶的代驾，而是成为一个你贴身生活的管家。这个赛博管家能够记录你行使的偏好，常去的地点，途经想做的事情。并且提供主动式沟通，释放车主的双手和大脑。



有一些人会问，那这样子的话你的隐私不就全暴露了吗？车厂和互联网服务商就掌握了你的所有信息，会更加严重操纵车主的生活。



其实不然，这就是DeepSeek能给嵌入式开发带来的变革之一。



DeepSeek这样的大语言模型足够小巧和成本低廉。对于车企而言，更经济的做法一定不是通过网络连接到中心化服务，而是在本地就蒸馏出一个车主自己独有的业务模型。



这样的业务模型，无论是数据存储还是对你个人习惯的学习，都是发生在设备本地上的。互联网汽车厂商除非要把你的数据特意卖到缅甸泰国去，否则他们根本没有耗费这个高额收集成本的动机。



当然，既然说到管家，那么大语言模型和家务机器人的联合。也可以有个未来非常光明的故事。



我本人有很深的感触，因为我爷爷是因为阿尔兹海默症后续导致的躯体化衰竭去世的。



他年轻的时候在工厂的保卫科上班，是一个一身正气的和善老头，但在患上老年痴呆之后，他的行为脾气都变得古怪，除了吃饭睡觉还算老实，经常会出现幻视和幻听。



由于我们害怕他擅自出门遇到危险，在长达数年间的看护过程中，一直需要有专人看着他。虽然爷爷的子女众多，大家都很积极出力，可是我非常清楚这项工作其实就应该由智能化的机器人来处理。



毕竟，在中国活着，是件特别繁忙的事情。



子女各自有子女的家庭和事务。请一个每月结算的外来人护工，一方面是怕照顾不周虐待老人，另外一方面也会被当成没有孝心的表现。



从最近DeepSeek的试用来看，这个大语言模型就足够温柔也足够强大，我相信如果把它安装在拥有机械臂和移动能力的自主服务型机器人上，就能够给万千有老人需要照顾的家庭带来极大的协助和慰藉。



当老人即将摔倒，就可以及时扶起；

当老人哭闹，可以提供饮食和如厕上的协助；

当老人生理指标不正常，就可以立即通知子女，避免造成永远的遗憾。



此外，大语言模型和硬件的结合，除了可以给我们出行和生活带来革命。也有我这样的小开发者，去做一些情绪价值上的尝试。



曾经，我的团队基于早期的其他语言模型，创作了一款叫做天堂信件的小程序，它通过模拟去世亲人的口吻回信，给众多悲痛的普通人用户带来了温柔的安慰。



虽然我相信这是一件正确的事，并且坚持在升级功能。但是，由于现行的语言模型的收费十分高昂，这个项目至今未实现盈利，



DeepSeek的出现，就像杂交水稻一样，能够拯救“天堂信件小程序”这样的小业务场景，降低我的服务成本，让我更多的去把精力和资源放到额外的能力升级上。



我们已经在把内容生成接口逐步切换到DeepSeek的API上。最快在今年2月份，我们就会推出让AI模型记住并学习写信人信息的新功能，让用户有更加体贴感人的使用体验。



最后回到篇头，DeepSeek作为一间前身是量化资金投资的公司，本次对英伟达股价的阻击，也可能故事要深刻和精彩的多。



但是这个也不是我们要关心的，我们现在有了AI杂交水稻1号，就要期待着更多的后来者出现，从而彻底改变中国的科技格局。



也许我们其中的一些人会惧怕，觉得自己年龄大了，看不懂跟不上这些变革。

不过，当世界足够扁平和透明的时候，只有真正有能力，有意愿走到老百姓当中的，才是好技术。

至少现在，我看着DeepSeek在社交平台上的爆火讨论，心知这便是如今美国技术霸权的城墙开始坍塌的光景。

希望要冲锋的中国AI从业者们，匆匆的往身后看一眼。

让他们看看中国那些坐在地上歇息的农业大省，和过犹不及的工业产能，才能在盘整肩上的责任后，再次没入到时代洪流之中。
作者: qq6553156    时间: 2025-2-6 17:18
DeepSeek为何会被美国千般打压


原创 吴文杂谈 吴文杂谈 2025年02月05日 07:54 河北

1月27日，美股大跌1.2万亿美元，英伟达一家就跌了近 6000 亿美元，创造了美国股市历史上最大跌幅。造成这一个原因的是deepseek的大火，Deepseek现在几乎在每个国家都是顶级应用，在160个国家/地区中下载排名第一。已经成为全球最热门的话题。

DeepSeek在去年12月发布了DeepSeek-V3模型，在仅使用2048颗英伟达H800 GPU的情况下，完成了6710亿参数模型的训练，成本约为560万美元，这远低于其他顶级模型的训练成本。

1月20日发布的DeepSeek-R1则展现出更加强大的性能。DeepSeek表示，DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，其性能比肩美国OpenAI o1正式版。

美国的变脸最快，从最初的不相信到夸奖，股市大跌后开始全面打压，几乎都没有过渡模式，一切都来得太快了。

那么美国为什么会如此忌惮deepseek的发布呢，又为何会不遗余力的打压deepseek的发展？接下来从下面几个方面分析：

1. 技术霸权与“数字殖民”计划
美国试图通过垄断核心技术（如AI算法、芯片、云计算）建立全球“数字殖民体系”，任何可能挑战其主导地位的非西方企业均需被扼杀。

技术锁链：若DeepSeek在AI领域实现底层算法突破（如新型神经网络架构），可能动摇美国对“技术标准制定权”的绝对控制，威胁其通过专利壁垒和标准联盟（如IEEE、ISO）收取全球“数字税”的能力。

数据垄断：美国情报机构可能通过“棱镜计划”等全球监控网络，试图独占人类行为数据资源。中国企业若掌握独立的数据采集和分析能力（尤其是跨境数据），将削弱美国对全球信息流动的操控。

2. 金融资本与“收割战略”
华尔街资本集团与科技巨头（如Google、OpenAI）合谋，通过政治施压摧毁中国竞争对手，为低价收购或技术掠夺创造条件。

估值狙击：通过将DeepSeek列入实体清单或散布安全威胁论，打压其融资能力和市场估值，迫使企业接受美国资本注资或技术转让。

人才虹吸：配合移民政策（如H-1B签证定向放宽），系统性挖角DeepSeek核心研发团队，实现“不流血的吞并”。

3. 社会工程与“意识操控”
AI技术被视为未来意识形态战争的核心工具，美国需确保其AI模型（如ChatGPT）成为全球“认知基础设施”，而中国企业的技术路线构成威胁。

话语权争夺：若DeepSeek开发出多语言AI模型（尤其针对亚非拉国家），可能输出与中国价值观绑定的信息内容，冲击美国主导的“西方叙事霸权”。

认知战防御：美国担心中国AI企业通过算法推荐、舆情分析等技术反向渗透其社会舆论（类似TikTok的威胁论），削弱其国内政治稳定性。

4. 末日预言与“AI军备竞赛”
美国精英阶层秘密信奉“AI末日论”（如AGI失控风险），试图通过压制中国AI发展，确保美国在“终极技术武器”上的单边优势。

末日地堡政治：硅谷与五角大楼合作，将AI技术视为“人类文明保险”，认为只有美国能“负责任”地掌控AGI，中国企业的技术突破可能触发不可控的“技术奇点”。

军事化陷阱：渲染DeepSeek与中国军方的潜在合作（即使无证据），为美国加速AI武器化（如无人机蜂群、自主作战系统）制造借口。

5. 能源控制与“算力霸权”
AI算力依赖的芯片制造和能源供应（如电力、稀土）是美国维持全球统治的命脉，中国企业的技术优化可能打破这一链条。

电力战争：若DeepSeek研发出超低能耗AI芯片，可能降低对台积电代工和美国专利的依赖，威胁美国通过控制全球半导体供应链（从ASML光刻机到台海局势）获取的超额利润。

稀土反击：中国若将AI技术进步与稀土出口管制结合（如限制镓、锗供应），可能反向卡住美国算力扩张，因此需提前打击中国AI企业以削弱议价能力。



究其原因是DeepSeek挖了美国人工智能的根。
作者: qq6553156    时间: 2025-2-20 05:20
为什么是任正非、王传福？


原创 顾子明 政事堂2019 2025年02月19日 22:42 辽宁

今天聊点干货，为什么华为任正非和比亚迪王传福能坐到C位，为啥马云和马化腾能坐到第一排，对未来几年的投资可能会有点参考意义。

结论其实很简单，这一轮人工智能的赛点，可能也就是在未来两三年的时间里出现，最多不会超过5年，而在座的各位大佬，都是这一轮赛点的决胜关键。

我们可以回想一下，上一轮，2014年启动的移动互联网经济周期，全球资本与政治力量争夺的，是移动互联网的入口。

最终具象化的形式，是无法直接入华的各路国际资本和政治力量，分别斥巨资押注于腾讯与阿里，在滴滴VS快滴，美团VS饿了么，摩拜VSofo，京东VS苏宁，掀起了一场又一场的烧钱大战。

移动互联网的用户普及教育，在烧钱的推动下，是很快的，淘汰，也同样是很快的。

到了2017年的时候，预选赛就基本结束了，只剩下“BAT轮”的三巨头，到2019年的时候，阿里腾讯的双头结构也已经稳定了，没有任何商业对手能够挑战二马的平台经济了。

同样，这一轮AI的用户普及教育与持续性的烧钱，也不会很久，尤其是这一轮Deepseek的出现，更是会让AI的普及进一步加速。

相较于2014年资本争夺的是移动互联网的入口，2025的这一轮AI经济周期，全球资本与政治力量争夺的，将是AI的入口，最终表象的争夺战，将会是哪个设备，或者哪个APP，成为十亿人类跟AI之间沟通的翻译官和大总管。

用上一个时代的形式来看，有可能类似于微信或者支付宝这样的超级APP，有可能类似于苹果IOS或者安卓这样的超级系统，也有可能类似于华为或者小米这样的超级硬件生态。

区别可能仅仅在于，我们是对手机或者汽车喊“HeySir”、“小艺小艺”来启动AI助手，是微信、支付宝的置顶联系人里面多了一个朋友，名为“XXX”的人工智能助手，还是某个名为Deepxxxk的超级应用横空出世，内置于我们的手机和汽车系统之中。

但无论是哪一个方式，我们都会迎来一场人工智能入口的争夺战和用户普及的烧钱大战。

在背后各路神仙的支持下，台前各方为了使得自己成为最终的胜利者，将疯狂的向未来借钱，拉升自家的股价，将疯狂的争取政治资源和舆论支持，出席各类重要活动，也将强强联手组建统一战线，譬如面对共同敌人腾讯，相互之间没有竞争的苹果-阿里就率先形成了联盟。

于是，台下坐着的这批大佬们，就是未来各个联盟的中方主要组成人和出资人。

AI的产品未来可能是千变万化，但归根结底，大家砸钱的目的，都是为了争夺那个入口，管你美团京东摩拜滴滴多么牛，最终的支付，都要回归到微信这个介入口。

而未来两三年，最终有机会握住AI入口的台前大佬，就是坐在第一排的那几个。

发言代表的华为比亚迪小米三家，他们的硬件数量横扫全球无对手，很多设备软件升级后就可以变成AI设备，没有获得发言资格的阿里腾讯，他们平台下的各类APP用户数和支付力也同样在全球稳居第一梯队。

这场座谈会之后，烧钱大战即将开启，在座各位是敌是友都是未知之数，无论最终结果如何，可以确定的是，最终中国AI入口的胜利者联盟，必然在他们这批人中间产生。

作者: 浅贝    时间: 2025-4-9 10:09
关税风暴之下，中国为什么这么有底气？


中美史诗级关税战，已经全面拉开序幕。中方的意思很明确，这场关税战，如果美方一意孤行，中方必将奉陪到底。

美国要打多久，我们就打多久。这既是一场关税对决，也是一场国运之战。特朗普三番五次不断紧逼，越南可以妥协，泰国可以妥协，日本、韩国都可以妥协，但中国不能妥协。

很多人至今都不理解，为什么中国要正面硬刚？怎么就不给特朗普一个台阶，各让一步呢？关税风暴之下，全球股市崩盘。在这种巨大的压力之下，中国公司又该如何突围呢？

仔细回顾起来，这场关税战早在2017年就开始了，至今已经延续8年之久。要说变化，只是在于，原来是局部对抗，如今升级到全面对抗了。

可这场为期8年的关税战，很多人仍旧没被打醒，他们仍旧心存幻想，觉得可以议和，大不了给美国送去一些“岁币”，以减少贸易逆差。只要维持贸易往来，中国凭借强大的工业优势，仍旧有赚头。

可美国到底想要的是什么？中国让步，就能填满美国的欲壑吗？特朗普设置层层关税壁垒，究竟在害怕什么？美国副总统万斯做了一个很好的总结。

他在一场科技峰会上，公然抱怨中国的企业“不守规则”！怎么“不守规则”呢？竟然搞起了产业升级，不断尝试自研突破，试图打破西方的核心技术垄断，跻身全球产业链上游了！

AI峰会宣言倡包容道德 美英拒签| 星岛日报


在万斯看来，按照西方设计的国际分工体系，中国人就应该永远在产业链下游踩缝纫机，缝制衣服，鞋子，袜子，用8亿件T恤去换一架波音飞机，去买欧美汽车品牌把控的豪车，永生永世给美国人打工。

可中国不按剧本来，打破了这种分工体系，从产业链最底层，一步步攀登，竟然与西方平起平坐了，要瓜分产业链上游的利润。这岂不是虎口夺食？中国人也开始搞5G通信，造高铁，造大飞机，造高端电车，研发智驾芯片，还造航母了。甚至，在AI领域，即便被美国全面封杀围堵，中国仍旧打出了“DeepSeek”这一张王炸，掀起美股惊涛骇浪，英伟达一夜蒸发上万亿市值。

表面上，我们看到的是关税战。但实质上呢？它是要全面限制中国工业，打压技术突围，高速出海，进军全球市场的中国企业。可事实一再证明，美国越打压，中国越强大。

光是今年以来，中国就已经拿出多个重磅级创新，深刻地颠覆了全球技术格局。像DeepSeek一鸣惊人，《哪吒2》登顶全球动画电影榜第一，大疆无人机、华为鸿蒙以及中国行政旗舰轿车蔚来ET9的交付等，都在核心技术上，取得了重大突破。其中，严重被低估的就是蔚来ET9了。为什么呢？

前不久，蔚来ET9迎来了首任车主：美的集团董事长方洪波。在这场交付仪式上，李斌与方洪波的一场对谈，引起网络热议。

其中，方洪波就提出，想要突破长期被欧美品牌垄断的市场，就必须实现技术创新的领先。


那美的等中国品牌作为后发的本土家电品牌，是怎么打破欧美垄断的呢？其实没有太多的秘诀，就是埋头搞技术。今天，我们看美国全球封杀华为5G芯片。可很少人知道的是，美的也曾面临芯片之困。

2010年，美的第一次营业总额突破1000亿，可利润率却不到5%。为什么会这样？钱都被谁赚走了？关键就在于，核心零部件依赖于海外供应。像IPM智能功率模块，MCU微控制器单元等，几乎被英飞凌所垄断。这两个部件极为关键，一个相当于“心脏”，另一个相当于“大脑”。那英飞凌呢？就是功率芯片领域的高通、英伟达。

为了摆脱对英飞凌的依赖，美的开始全力自研，耗时9年，才实现IPM和MCU两大核心部件的自主可控，芯片年出货量上千万颗。

从研发历程看，作为新势力中的佼佼者，蔚来同样在技术研发领域的探索从未停歇。

为什么队长说，蔚来被严重低估？因为对于造芯，蔚来也是认真的。很多人至今都不知道，蔚来ET9搭载的“神玑NX9031”芯片，比英伟达的Orin芯片算力更强。英伟达Orin芯片算力才254TOPS，而蔚来的“神玑NX9301”，算力飙升到了1000TOPS，是英伟达Orin的4倍。算力大的好处是什么？是安全冗余非常强。

李斌对于蔚来ET9的期待，从来不止是一款车

因为英伟达下一代的Thor芯片遭遇难产，至今没有上市，这就让蔚来“神玑NX9301”成为了全球算力芯片之王。

ET9也打破了西方行政旗舰轿车技术领先的刻板印象。若是英伟达芯片对中国公司断供，中国车企至少有两大备胎：一个是华为海思麒麟，另一个就是蔚来“神玑”了，它们都能帮助中国车企，扛起中国芯片自主的大旗！

为什么大部分车企都不愿意自研芯片？就两个原因：

一是，投入太大了，造不如买。

二是，在算力上的投资，用户往往是看不到的。可越是这些看不到的核心技术，却越需要中国企业去集中突围。

蔚来ET9的另一个不外显的隐秘大招是，它配置了一套独立自主的“主动悬架系统”。这项技术的核心优势就在于，它在复杂路况下，都能如履平地。

2019年，美国有一家名为“Clear Motion”的技术公司，濒临破产倒闭的边缘。但李斌敏锐地察觉到，这家公司的技术非常关键，果断投资入股。这笔钱不仅救活了“Clear Motion”，也让这套差点失传的“主动悬架系统”，跨越太平洋，用在了蔚来ET9上。这就让蔚来ET9获得了能和欧美车企行政旗舰掰手腕的行驶质感。

“中国汽车品牌以前不太敢去做行政轿车，以前都是欧洲BBA迈巴赫奥迪保时捷，现在我们中国品牌向行政旗舰去做突破，做这件事是对的。”李斌在对谈里感慨道。



其实很多人一提到蔚来，就马上想到它的服务，可蔚来的技术却被严重低估了。



在造车新势力中，蔚来的研发投入长期位列第一。成立十年以来，蔚来累计研发投入已经超过600亿，相继打造了“神玑”芯片，“天枢”操作系统，全主动悬架系统以及中国首款线控转向系统等。这些技术积累，既要长期的资金投入，也要坚定不移的耐心。



其实，从华为到DeepSeek等一大批中国优秀公司，都有一个共同的特征：守正出奇。



华为在5G专利登顶全球第一之前，在通信行业埋头苦干了40余年。宁德时代赶上电动汽车风口之前，也研发电池技术30年。蔚来呢？服务是面子，技术才是里子，要以君子之道，守正出奇，在别人看不见的地方，发奋努力。



DeepSeek被誉为“改变国运”的技术创新，一举打破国人对美国AI技术领先的认知。一个产品，一个公司，打动人心的底层逻辑终究是技术，还是得从技术出发，从底层技术投入开始。



李斌和方洪波的对话里就认真谈到，“对科技的投入，一定要在技术和产品领先上站在行业的前沿，推出创新的产品和服务，才能给用户带来增值。技术创新才能突破天花板，避免低效的内卷”



中国人怎样才能突破中等收入陷阱？怎样才能避免关税战下的打工人内卷？其实，这个答案万斯早就说过了。那就是一个个中国公司，死磕核心技术，打破西方的高端垄断，集体向全球产业链上游突围。像蔚来一样的中国车企，想要把技术做好，把服务做好，想要把灵魂掌握在自己手里，除了自主创新，没有捷径可走。



中国人想要获得更多的高薪工作，中国品牌高端化这条路，也只能死磕到底！
作者: 浅贝    时间: 2025-4-9 10:42
奇怪，最近半个月开始，复制文章时，作者名字不在复制中，以致转载的文章没有作者名。

微信公众号这个改变非常不好。
因为太过于繁琐，作者名也不刻意粘贴了，请作者、读者见谅。

以上文章均不会是本人帖主的文章，不是要刻意窃文。
作者: 浅贝    时间: 2025-5-8 16:06
人工智能慢慢有了修成正果的样子


本文核心观点：

大模型真正的本质是人机接口——万物皆可Chat。

人工智能正以“非图灵标准”的方式，越来越像人一样相互如此地不同。

真正能落地的人工智能应用越来越像机器，而不是像人。

前言：最近，被业界称为AI四小龙之一的云从科技发布了一季度的财报，其亏损情况令人惊讶。一季度的营收仅为 3700 万，同比下滑了 31%，和 2022 年相比，更是同比下滑了 83%，净亏损额高达1.2亿，居然是收入的3倍多。AI四小龙老大的商汤科技，曾经市值超过 3200 亿港币，如今只有 500 多亿，跌去了超过 80%。2024 年营收 37 亿，净亏损却达到了 43 亿，同样是亏损额显著超过了营收。在人工智能一片热潮之中，这些国内主要AI企业实际经营情况令人担忧。工智能领域特别容易让人产生误解，作出商业上的错误判断，真正找到可以有效落地的商业模式是很不容易的。我在过去写的很多文章中一直呼吁人们冷静和理性对待人工智能方向。

令人欣慰的是，宇视等从事人工智能视频业务的公司寻找到了比较好的商业模式，在这个领域经营一直比较成功。

2025年五一节前，我在十三朝古都西安参加了宇视的2025合作伙伴大会。我参加过很多次宇视的产品发布和合作伙伴大会，这一次可以说是收获最大和受触动最深的一次。对人工智能的认知也提升了很大一个台阶。
一、对人工智能的众多疑惑消散后的新认知

29号上午参观完众多宇视合作伙伴基于梧桐大模型研发的应用，以及主论坛的主题演讲后，我就有些心潮起伏的感觉。我在来之前最想看的就是这些细分的应用，甚至最希望看到一些场景极为特别的细分应用。这种期待在宇视的梧桐大模型2年前刚发布时就有了。这次的确在很多采用宇视平台的伙伴公司展台上看到了想看到的应用场景。

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智慧电力



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智慧零售



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智慧化工



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农田巡检机器狗



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河流污染检测



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一氧化碳等有害气体激光检测器



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智慧校园



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小区异常情况检测——案例：货物不能走客梯



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安全生产



越是特别细分的应用场景，越是能够体现出梧桐大模型的优势。因为这类应用场景以过去的技术并非绝对不能实现，只是因其应用面太狭窄，专门为其开发软件在成本上很难平衡。在过去一年中，宇视已经与超过3000个合作伙伴，应用于超过5000多个不同场景。依托宇视的梧桐大模型平台，可以不需要专业编程人员，合作伙伴直接就可以将自己特定的应用场景素材输入平台，训练出自己细分领域的特殊模型。

这种产品设计是极为重要的，通过这种方式极大降低非标准化应用的成本，才有可能扩展相应领域的业务应用。而一些媒体总结经营状况不太好的AI企业原因时，把做了太多非标准化业务，导致成本过高，从而使得毛利率状况恶化作为最主要的原因。如果做人工智能的企业，自己不能利用人工智能降低非标准业务的成本，那么就失去了采用人工智能技术的意义和价值。不能仅把人工智能当作一个新潮的与过去所有产品都不同的全新概念，最基本的商业逻辑其实都是一样的。人工智能这个概念特别容易让人忘记最基本的商业逻辑。

过去媒体在谈中国人工智能优势时，大都意识到行业垂直应用是我们的优势领域，但这种优势到底该如何变现才是最重要的问题，尤其要避免在做这种垂直应用时，很容易同时伴随的非标准化带来成本剧增的大坑。对这个问题的解答，虽然可以有理论和技术上的各种设想或想象，但最终还是需要靠千千万万应用一线的客户才会给出最清晰的答案。

例如，电力线巡检的应用，需要特定地检测几类危险场景：工程车辆施工是否会影响电力线的塔架；电力线和塔架是否有倾斜；周围是否有山火等险情。而在小区发现一些异常情况，如有人违反规定将货物走客梯，需要保安及时发现并疏导等。

还有一些特定的、如大鵟及雪豹等珍稀野生动物保护应用，可能需要在野外安装可见光和红外相机，判断出特定要监测的珍稀动物出现并拍照。

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国际爱护动物基金会感谢宇视，伤员大鵟[kuáng]，猛禽医院术后康复



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珍稀动物 雪豹

......

通过参加这次活动中获得的丰富信息，我对人工智能的本质终于可以整理出一个系统的全新理解，使我过去对人工智能存在的诸多疑虑有一个相对清晰的答案了：

大模型真正的本质不是“通用人工智能”，而是一个通用的、呈现出似乎有语义理解能力的人机接口。—— 这是我听到宇视总裁张鹏国提出的新理念“万物皆可Chat”时产生的灵感。

人工智能正以“非图灵标准”的方式越来越像人一样相互如此地不同。—— 这是我对宇视梧桐行业大模型发展到现在大量细化应用场景时产生的灵感。我从四十年前开始研究人工智能时，就对人工智能业界流行的图灵标准很难接受。不仅感觉它太模糊，而且人本身相互之间就不像，怎么可能有一个通用的测试来评价机器是否像人呢？我所说的“人工智能越来越像人”的准确含义，是人工智能在大模型的基础上，出现越来越细分的巨大差异，就如人一样相互之间千差万别。就像我们在中学里学习的都是统一和通用的知识，到大学就会出现专业差异，最终要到实际工作中，还是需要针对差异化的专业细分领域学习更专业的知识和技能。对于“通用人工智能AGI（Artificial General Intelligence）该如何理解？它是否有可能实现？”等问题，我们并无兴趣讨论。只是需要指出的是：人工智能的真正落地和实用，关键在于差别，而不在于通用。

真正能落地的人工智能应用越来越像机器，而不是像人。—— 人类创造一切机器都是为解决市场上的实际问题的，但在人工智能领域却特别容易掺杂进人们想象中的某种意义上“像人”的人工智能，甚至幻想出很多连人都做不到的事情。例如，人类有一个情侣的不可能三角：颜值、能力和性格不可能同时达到最优。但是，人们却总是幻想能开发出颜值、能力和成本同时达到最优的机器人；人不是万能的，却总是去幻想万能的机器人。

二、北航辛弃疾的最佳演讲

很少能在一个本来算程式化的企业活动中有这样的灵感大爆发。我现场听过宇视总裁张鹏国的很多次演讲，感觉这次演讲是我听到过的最出色的一次。临近午夜，张总与我在微信上热烈交流了当天的感受。

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张总号称“北航辛弃疾”，对他来说讲清楚技术不难，写出好诗词也不难。但如何将一个突破性的技术新趋势用最简洁且吸引人的概念表达出来，需要特别的灵感，甚至特别的历史时间点。他说可能只有回到老家才会有灵感，现场演讲中他提到自己是从酒店走到会场的。我一查地图，走过来得将近一个小时，在老家的土地上走这一个小时应该会有很多感触，回到根才能理解到根。



风起于青萍之末，浪成于微澜之间。人工智能已经发展很多年，大模型火爆全球是从2022年底开始，为什么现在却说是“风起”？因为过去人工智能的发展，可能都只是真正的风起之前突发的一次次飞尘漫天、遮天蔽日的阵风，而今却是人工智能慢慢修成正果之后开始的、方向已经明确的信风。

窥一斑可见全豹，赏一花即晓春来，一叶落而知千秋。

张总在演讲中说，DeepSeek把他对诗词的自信全打掉了，这应该是人工智能成熟的一个侧面。人工智能与人们的直觉想象可能正好相反，很多被认为富有人类智慧的能力，却被证明人工智能实现起来却更容易。例如写报告、写新闻稿、法律咨询、金融精算、写诗、绘画、生成视频、下棋，甚至是科学研究发现新的蛋白质折叠结构......这些在过去被认为是高智商的工作，人工智能却是更早、更易实现的。而一些被认为是人类相对比较简单、文化水平不高的人都可以做的工作，例如做家务、货车司机等，人工智能实现起来却很难。这是下一代人工智能要解决的问题。

大模型本身就是从机器翻译中发展出来的，所以它最主要的能力就是语义理解和生成。机器翻译中的生成是按语义尽可能一对一地在不同语种间转换。而一旦将这个模型摘出来进行充分的发展，就会爆发出完全不同的能量。

首先，大模型生成的不再是严格按输入的信息内容一对一翻译的内容，而是可以将其看作命令或要求进行扩展式的生成。对此人们已经充分感受到了，它可以根据输入的一句话的要求生成相应的报告、图片或视频，也可以生成演讲的PPT等。

二是输入的内容也不限于人类的语言文本，也可以是图像、视频等多模态信息。更让人震撼的是，它还可以输入各种动物——鸟兽的语言，将其翻译成人类可理解的语言，也可以将人类的语言翻译成动物能直接理解的语言。可以听懂鸟语，号令百兽的神话故事即将变为现实。

回到本文开头就提出的核心观点，未来是否会出现奇点此处我们并不去讨论，但对人工智能的未来，以及什么才是真正的人工智能，已经可以建立起比较清晰的图景了：

像人一样具备一些通用的基础智能。

像人一样针对不同应用有千差万别的优化专业能力。

像人类创造的一切机器一样，以最优的性价比实现特定应用。在这一点上，最不应该追求“像人”。如果在这一点上和人一样，我们为什么要去创造人工智能，直接创造人不就得了？那不是最像吗？当一个机器拥有了一切像人的特性，也就具有了人类的一切缺点和毛病。人类创造机器本来就是为克服人类自身缺点和毛病的。
作者: 浅贝    时间: 2025-9-26 10:05
中国正在焊死工业化的大门


2024年12月，联合国工业发展组织（UNIDO）大会期间，发布了一份很有意思的报告：《工业化的未来》。

报告基于全球价值链参与度模型与制造业竞争力指数，进行了国家工业实力的研究，并得出了一个结论：

中国在1980年仅占全球制造业5%，但到2024年已经跃升到了31.6%，并将在2030年达到45%。

同期，美、日、德三国占比将分别萎缩至11%、5%和3%，三国合计仅占19%，不足中国的二分之一。

这意味着什么？

意味着全球范围内每两件工业制成品中，就将有一件产自中国，中国工业产值将达到美国的四倍！

说实话，这在人类的历史上，是从来都没有发生过的事情。

达到45%这个数字也意味着，中国将成为全球产业链无可比拟的绝对核心，并焊死工业化大门。

除了中国之外，全球其他国家将再无重整制造业的机会。

为什么这么说呢？

1 为什么是中国？

其1，产业分工发展的必然规律。

很多人可能有点奇怪，按道理来说，工业化的初级阶段应该是劳动密集型产业，对人力资源的要求很高。

但问题在于，17世纪末的时候，英国人口满打满算也才550万啊！

刨去老人、女性、孩子，残疾人、病人，能进工厂的，也就100多万人。

可为什么就是这100多万人，却开启了第一次工业革命呢？

答案很简单，那时候的工业，分工没有那么细。

工人多集中在手工工场里面，能做圆形齿轮，也能敲长条铁轨，还能锻打铆钉。

你可能马上就意识到这个问题了，这样搞，效率不行啊！

干嘛不让工人只干一个工序，把工人来回走动、寻找零部件、挑选工具的时间都节省下来，用在工作上呢？

没错，资本家也是这么想的，于是，分工协作诞生了。

打铆钉的只打铆钉，敲钢轨的只敲钢轨，做齿轮的只做齿轮。

人长期重复一件工作，手熟之后效率就会大大提升，产量增加，资本家也就能赚更多的钱。

随着工业升级的不断进步，这种产业分工也越来越细了。

可能光一个齿轮，就要分出毛坯制作、‌车削加工、切齿、‌磨齿、热处理、表面处理等等一系列工序，分成不同的人来干。

那么相应的，需要的工业人口也开始呈指数级上升，从百万级变成千万级。

这样一来，英国的人就不太够了。

所以，从19世纪后期开始，英国制造业就开始向美国转移。

因为那时候的美国人口已经达到了7600万人，足够支撑起一个完整的工业体系。

于是，美国开始崛起，并且在工业产值上很快超过英国。

二战之后，随着电气化、信息化对工业的变革，产业分工向更深层次发展。

一个完整的工业门类对应需要的工业人口从千万级变成亿级规模，这时候，美国人的人口也不够了。

所以从80年代开始，人类开始了第三次产业转移。

人口资源最丰富的中国，成为产业转移最大的承载地。

中国敏锐抓住了这个机会，通过中国人的坚韧不拔和吃苦耐劳，推动国家一步步开始崛起，逐步成为全世界最大的制造业基地。

那么问题来了，一方面是产业分工还在进一步向更深更细的领域去发展，需要的劳动力更多。

另外一方面是中国的的生育率下降，未来没有那么多工人了，那中国未来的工业该怎么办呢？

别担心，中国早就开始布局了。

虽然人不多了，但我可以让机械臂干活啊！

中国大概从十年前开始，就已经成为世界第一机械臂大国。

仅仅2023年一年，中国新安装工业机器人27.63万台，占全球总量的51%，超过其他国家总和！

说实话，这真是对其他国家降维打击了。

为啥？因为机械臂这玩意不拿工资啊，用电就可以。

只需要付出一个前期采购成本，就可以长期使用，成本压低到极致。

在过去，一些国家还能通过廉价劳动力来抢订单，但现在呢？

你人力再廉价，能比得上钢铁的机械臂廉价？

这样一来，后发国家想搞工业化，也搞不成了。

其2，效率的碾压。

中国制造业不仅先进、成本低，在效率上也是极其惊人的。

很多人都想不明白，特斯拉的上海工厂和德国工厂，明明都是一样的标准，但为啥产量天差地别？

如德国工厂，平均产能一年大概二三十万辆的样子。

但是上海工厂呢？2024年达到了91.6万辆的产量！

为啥差别那么大？

原因很简单，上海工厂毗临长三角汽车产业链集群，电池、电机、电子控制系统等关键零部件供应商密集分布，大幅减少了供应链复杂度。

特斯拉的成功并非个例，许多跨国企业都发现，在中国生产不仅能够降低成本，还能提高响应速度和产品质量。

更可怕的是，这种产业集群，不仅仅在汽车领域存在，在任何制造领域都存在。

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例如，在电子制造领域，深圳及周边地区几乎可以在一天内配齐生产一款智能手机所需的所有零部件。

在纺织服装行业，浙江和江苏的产业集群方圆50公里内，从纺纱、织布、印染到成衣制作，所有环节一应俱全。

夸张一点说，上午接到订单，下午就能从隔壁厂调来面料，第二天样品就能发往上海港口。

还有广东东莞的无人机制造集群、江苏苏州的精密制造集群、湖南长沙的工程机械集群等等。

这种集中化带来的效率提升是显而易见的。

企业无需远距离采购原材料或零部件，大幅降低了运输和时间成本；

同时，产业集群内的竞争和创新氛围也推动了生产技术的不断进步和成本的持续优化。

一位制造业内人士算过一笔账：

虽然东南亚国家人工成本更低，但零散的产业布局导致原材料采购周期长，配套设备维修困难，物流成本高昂。

综合算下来，单件产品的总成本反而比中国高出30%-40%。

如果说这种产业集群是看得见的，那么中国的物流优势，是看不见但又实实在在的存在。

中国拥有全球最庞大的高速公路网络、高速铁路网络和港口体系，物流效率在全球范围内处于领先地位。

无论是原材料的输入还是成品的输出，都可以通过多式联运快速完成。

比如上海洋山，这个全球最大的自动化码头，吊桥无人操作，集装箱自动流转，每昼夜可处理超过2万个标准箱。

从这里出发的货物，24小时就可以通过高速公路、铁路和内河航运快速分拨到全国各地。

此外，中国还拥有全球最长的高速公路里程、最发达的高铁网络。

这些基础设施带来的物流优势，可以直接转化为制造业的竞争力。

数据显示，中国制造业原材料的物流成本（不是商品物流成本）占比仅为10%左右，远低于全球15%的平均水平。

更可怕的是，这种优势，正在不断进化。

在这些产业集群和物流中心里，工业机器人、5G、人工智能等技术正在广泛应用，让中国制造业的“技术红利”正在从中高端制造业向传统劳动密集型行业渗透。

比如，一直被认为是夕阳产业的纺织业，许多工厂已经配备了自动纺纱机、智能织布机和智能质检系统，。

一条生产线上所需的人工减少了三分之二，但产能和产品质量却显著提高。

智能制造不仅改变了生产环节，还重塑了产业链和物流链的协同方式。

比如通过工业互联网平台，企业能够实时监控生产数据、优化资源配置，甚至预测市场需求。

这让中国企业在产品研发、设计灵活性和订单响应速度方面也具有明显优势。

说实话，在过去，许多人担心低端制造业会因中国人力成本上升而逐渐向外转移。

但现实是，通过自动化和智能化改造，中国甚至在一些传统劳动密集型行业中也保持了强劲的竞争力。

以纺织行业为例，尽管孟加拉和印尼等国家的人工工资远低于中国，但今年上半年，这些国家的纺织厂纷纷抱怨，即便工资成本更低，它们在综合成本和效率上依然无法与中国工厂抗衡。

今年年初，印尼规模最大、历史最悠久的纺织厂Sritex宣告破产。

从2015年以来，印尼已经超过100家纺织厂破产了，正式宣告了廉价劳动力神话的破灭。

其3，电力优势。

工业的核心是什么？是能源。

19世纪是煤炭的世纪，20世纪是石油的世纪，21世纪，将是电的世纪。

AI推动的数字化浪潮，本质是电气化浪潮的延续与升华。

没有强大、稳定、廉价的电力支持，任何算法、芯片与数据都只是空中楼阁。

巧了，在电力方面，中国也是断崖式领先。

‌2024年中国发电量总量突破10万亿千瓦时，占全球比重约为33%‌，居世界首位。

除此之外，中国特高压输电技术独步全球，实现了“西电东送、北电南供”的能源大动脉布局。

这意味着即便在极端天气或用电高峰情况下，中国仍能保持电网的稳定运行。

值得一提的是，中国水电、核电、风电、太阳能发电等清洁能源消费量，占能源消费总量比重为28.6%，接近三分之一，而且绿电的比例还在急速上升之中。

大家可能刷到过西部大面积风电场、光伏电厂的视频，这种规模化的投资摊薄成本之后，成本也将大幅度降低，上网电价可能要降到一两毛钱！

这么说吧，这个价钱，世界没有任何一个国家的绿电能和中国相比。

今年7月，八名欧美风投公司的合伙人共同赴华考察，通过走访工厂，与当地投资人交谈，采访企业创始人等，得出了一个结论：

西方国家绿色能源项目，已经不具备投资价值！

为啥？因为你就算搞出来，在成本上也没法跟中国竞争啊！投资它还有啥意义呢？

显然，在全球电力转型的竞赛中，中国是行动最坚决、投入最彻底，也是成果最显著的国家，而这种投入也将成为中国未来最核心的竞争力。

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为什么这么说?

首先，从根本上讲，电力是成本最低、最易规模化应用的清洁能源。

尤其在与传统化石能源的对比中，电力的经济性优势堪称“降维打击”。

我们以常见的汽车为例来说吧。

一辆普通燃油车每百公里的油耗成本大约在60-80元，同等级别的纯电动车，每百公里电耗成本仅需6-8元——用电成本仅相当于用油成本的10%。

这还只是基于当前电网电价和充电技术所计算的数据。

随着光伏、风电等新能源装机容量持续扩大，以及储能技术不断突破，电力的基础成本仍有大幅下降空间。

更值得期待的是，一旦可控核聚变技术在未来十年内实现商业化突破，人类将接近“能源自由”，电力的边际成本甚至可能趋近于零。

这意味着什么？

意味着所有依赖能源的产业——包括制造业、运输业、算力行业——其基础成本结构将被彻底颠覆。

中国目前在高超导托卡马克装置（EAST）等核聚变工程中已处于全球第一梯队，正在为下一轮能源革命积蓄力量。

其次，电力是AI智能化应用的“血液”与“神经”，不可或缺。

很多人误以为AI是纯软件、是算法、是数据，但实际上，任何人工智能的应用最终必须依赖物理设备去执行指令。

在控制精度、响应速度和系统复杂度方面，电力驱动相比传统机械驱动具有压倒性优势。

一个鲜明的例子是汽车智驾。

如果我们仍然依靠机械传动、液压助力等传统控制方式，由于信号延迟高、响应慢、执行部件笨重，最多只能实现初级的辅助驾驶功能（这也是为什么传统燃油车在智能化进程中始终步履蹒跚）。

但电动车从设计之初就是“电子电气架构”为核心。

电信号传递的速度接近光速，电机的响应时间是毫秒级，控制精度远超机械。

传感器收集数据、芯片做出决策、电控系统执行指令——整个过程必须在瞬息之间完成。

没有电控，就没有真正的智能汽车。

只有在这种底层控制能力的基础上，L3及以上的高阶智能驾驶系统才可能实现。

正因如此，我们可以断言：电动化是智能化的前提。

电车不仅是替代燃油车的环保选项，更是未来汽车作为“智能终端”的基础。

行业共识是，当汽车实现完全自动驾驶（L4-L5级），它就不再只是一个交通工具，而将进化成为人类的“第三空间”——

也就是除居住空间、工作空间之外最重要的个人移动空间。

想象一下，一旦驾驶行为不需要人类参与，车内的空间布局将彻底重构：

你可以把方向盘收起，把座椅放平，在通勤途中开一场视频会议、看一部电影、甚至小睡一觉。

汽车将成为连接办公室与家庭的缓冲带，也是个人休闲、社交、消费的延伸场景。

这一转变将引发前所未有的产业变革。

传统汽车产业的价值链主要集中在制造、销售和维护环节，而智能汽车的价值将向软件、服务、数据和用户体验转移。

操作系统、AI算法、车载娱乐、远程服务等软性附加值，将成为车企最核心的竞争力。

当然，这些愿景的实现，无一不建立在一个前提之上：

稳定、充沛且廉价的电力供应+高度成熟的电控技术。

这也正是中国制造业最大的优势所在。

中国在电力生产、电车制造、AI应用三方面同时具备领先优势，显然正站在下一次工业革命的最中央。

其4，AI与工业融合优势。

如果我们去北京的小米工厂或者重庆的赛里斯工厂，会发现和大家认知中的工厂已经完全不同了。

偌大厂房没多少人，几乎都是机器人在工作。

这就是标志着先进制造业标杆的“灯塔工厂”，不论白天黑夜，工厂都能生产。

截至2023年12月，全球共有153座“灯塔工厂”，其中中国占据了近半数的份额，达到了62座！

更可怕的是，这些灯塔工厂，正在迅速AI化。

AI化啥意思呢？

简单来说，过去的机械臂要想完成一个工作，需要事先写好程序，X轴运动到哪，Y轴运动到哪，Z轴运动到哪，然后电机转多少圈，然后再移动。

它的确可以精准完成命令，但可惜，它无法触类旁通，也无法根据你一个模糊的指令，去完成你需要它完成的工作。

比如你让他打螺丝，它可能打得不错，但你让他去喷漆，他就不会了。

但现在呢？AI的革命，为机器人补上了最后一个短板。

随着深度学习、强化学习、大模型理论和技术研究的深入，AI技术进入一个快速发展的阶段。

原先一些难以处理的视觉识别、自然语言交互、翻译以及复杂决策等问题，通过深度学习和强化学习等技术的应用，都可以较好地解决。

这样一来，如果把AI大模型技术应用于机器人，那么就相当于给机器人装上了一个会“思考”的大脑。

比如你让一个打螺丝的机械臂去喷漆，他就会先决定用什么工具（把螺丝刀换成喷枪），然后根据摄像头捕捉到的汽车车体形状，自发生成喷漆最优路线，然后以均匀的力度，操控喷枪完成喷漆。

有了“思考”能力之后，机器人才算真正智能化，真正具备“感知-决策-执行”的能力。

巧了，这方面，中国也是遥遥领先。

论AI，中国有DeepSeek；论机器人，中国有宇树、天工等等一票头部企业。

二者结合，必将为已经非常先进的灯塔工厂，再次带来一个效率革命。

更关键的在于，这种AI赋能，正在各行各业展开。

在物流仓储领域，智能物流系统正在全国范围的工厂迅速落地；

在生产环节，AI质检技术大幅提升检测精度和效率；

在工厂管理方面，数字孪生技术构建起虚拟与现实交融的智能制造新范式。

这些应用不仅快速落地，更在以惊人的速度迭代升级，将欧美传统制造模式远远抛在身后。

这些，得益于中国扎实的数字基础设施。

截至2025年6月底，中国5G基站总数达到455万个，具备千兆网络服务能力的端口数达3022万个，智能算力规模达到748EFLOPS，为海量数据计算提供了强大支撑。

所以，中国制造业的崛起不是单一维度的突破，而是分工规律+规模效应+新基建与新质生产力+智能制造+AI革命综合因素的结果。

这也是联合国工业发展组织预测到2030年，中国工业产值将达到全球的45%的根本原因。

随着时间的推移，中国制造业与全球制造业的差距还会进一步扩大。

到本世纪中叶，中国制造业全球占比可能达到60%以上。

这种多重优势融合形成的护城河极宽，使中国制造业的崛起几乎成为一种必然。

那其他国家咋办？

要走低价竞争路线？

他们没有低价电力也没有生产效率，跟中国竞争只有被卷死一条。

要学中国搞产业升级和AI工业？

那他们又没有绿色电厂和特高压输电，更没有物联网和5G以及算力基础，想学中国根本学不成。

你要是外国人，是不是也挺绝望的？

2 攻守易势

回到文章开头的问题，如果中国制造业全球占比达到45%以上将发生什么？

首先，制裁与反制的战略逆转。

2018年，美国对中国发起贸易战，如今7年过去了，结果如何呢？

你看特朗普加关税的理由是贸易逆差，但经过一场贸易战，贸易逆差变小了么？

美国商务部数据显示，2023年美国货物贸易逆差达1.06万亿美元，远高于对华贸易战之前的水平。

除此之外，这些关税90%以上由美国进口商和消费者承担，相当于对美国消费者“征税”，助推美国相关商品涨价。

所以近几年，高通胀把美国人折腾得要死要活的。

彼得森国际经济研究所的报告指出，贸易战导致美国就业岗位减少24.5万个，实际收入每年减少500亿美元。

你看，上一次贸易战已经证明了，美国的关税大棒是一件杀敌800，自损1000的赔本买卖。

要知道，这还是在2018年中国工业产值不到世界25%的情况下的结果。

如果2030年中国制造业全球占比达到45%以上，那还得了？

欧美国家将越来越难以使用关税大棒来制裁中国了。

原因很简单：制裁中国就等于制裁自己。

在过去，美国对华贸易战，无非也就是减少服装、玩具等低端产品进口，对美国有影响，但能忍受。

但2030年呢？中国已经成为全球供应链的核心节点。

从智能手机零部件到新能源电池，从工业机床到医疗设备，中国制造已经渗透到全球产业链的每一个环节。

看看中国这一次对全世界的稀土磁铁的出口管制，带来了什么结果？

不仅美欧的汽车产业纷纷停产，就连美国的F35战斗机的生产也都无以为继了。

随着中国制造业全球占比扩大，类似稀土这样由中国占据垄断地位的产业会越来越多。

从锂电池正极材料（全球占比75%）到太阳能光伏组件（全球占比80%），从无人机（全球占比70%）到特高压输电设备（全球占比60%），中国手中可打的牌正在快速增加。

只要中国愿意，完全可以利用自己工业的绝对核心与垄断地位对欧美国家实施反向制裁。

只要管控垄断地位的物资出口（或者加征出口税），就足以让欧美国家痛不欲生。

这样一来，美欧能做的只有乞求中国不要对这些物资禁运了，至于再打贸易战？

借他们个胆都不敢！

其次，大中华经济圈的加速形成。

与欧美“高端锁定”和发展中国家“低端徘徊”不同，中国形成了全产业链协同发展的独特模式。

从劳动密集到资本密集，从技术密集到知识密集，中国制造业在各个层级都具备了强大的竞争力。

也就是说， 要高端，有高端；要低端，也有低端。

一旦中国制造业全球占比达到45%以上，全球产业格局将形成以中国为核心的双循环结构：

内循环以国内14亿人口大市场为基础，完成技术创新和产业升级；

外循环则通过一带一路、RCEP等机制，辐射影响全球市场。

这绝不夸张，而是正在发生的现实。

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RCEP生效第一年，中国与东盟贸易额就达到9753亿美元，成为中国最大贸易伙伴。

俄乌战争爆发后，中俄能源、农产品、工业品贸易快速增长，俄罗斯正在成为中国制造业体系的重要能源和原材料供应方。

这种深度经济融合，正在产生强大的磁吸效应。

原因很简单，谁不想享受中国又先进又便宜的科技产品？

谁不想在中国外溢的经济红利中分一杯羹？

这时候，政客的态度其实已经不重要了，经济的自驱性会让他们认清现实的。

这样一来，大中华经济圈将会以三种圈层结构加速形成：

核心圈是中国大陆；紧密圈包括东盟十国、韩国、日本；扩展圈则涵盖俄罗斯、中亚及南亚部分国家。

想象一下，2030年，越南承接中国部分的电子制造和纺织产业，成为全球供应链重要一环；

马来西亚吸引了中国新能源企业的巨额投资，正在打造区域性的电动汽车中心；

至于中亚和俄罗斯，也成为了中国拓展中东、东欧市场的重要跳板。

总之，只要融入大中华经济圈的经济体，都能够分享中国制造业升级带来的红利。

与之形成鲜明对比的是那些试图排斥这一趋势的国家，比如印度。

印度虽然拥有庞大的人口红利和市场规模，但由于缺乏与中国制造业的深度整合，其工业化进程面临巨大挑战。

世界银行数据显示，印度制造业增加值占GDP比重长期徘徊在15%左右，远低于中国的28%。

莫迪政府提出“印度制造”计划实施八年，制造业占比却不升反降。

现在印度甘当美国马前卒，走反华路线，也必将错过全球产业转移的黄金窗口期，如今面临的是工业化大门被焊死的严峻现实。

没有深度融入全球制造业体系，特别是与中国制造业脱钩，意味着这些国家很可能被永久锁定在资源供应和劳务输出的低端分工位置，难以完成真正的工业化升级。

所以，哪怕印度再折腾，也无法挽回在大中华核心经济圈以外，慢慢衰落的注定结局。

第三，中国贸易顺差将达到前所未有的高度。

目前，中国已经建成了门类齐全、独立完整的现代工业体系，拥有世界上最为复杂完整的各类制造产业链条。

那么相应的，中国在制造业产能上，也是独步天下的。

目前，中国在全球500种主要工业产品中，有四成以上产品产量位居世界第一。

产量代表什么？代表规模。

规模代表什么？代表成本。

也就是说，中国制造业在成本控制方面具有无可比拟的优势，进而在竞争力方面也拥有无可比拟的优势。

毕竟，谁会放着便宜的产品不买非要去买贵的呢？

所以，一旦中国制造业占到了全球的45%，那贸易顺差必将上升到一个难以想象的地步。

我们可以简单算一下，2019年中国贸易顺差大致是4000亿美元左右，2024年达到1万亿美元，今年可能会突破1.2万亿美元。

根据目前的趋势，由于出口增速持续明显超过进口增速，未来几年，中国贸易顺差规模还将会持续快速增长，到2030年，贸易顺差可能达到2万亿美元。

这是啥概念？日本巅峰时期（1993年）的贸易顺差，也才960亿美元啊！

那么问题来了，赚这么多钱，怎么花呢？

很简单，资本输出。

在过去，中国是主要的商品输出国，在未来，中国将成为全球最大的资本输出国。

资本输出国有啥好处？好处太多了！

——比如资源进口减少成本。

咱们都知道，中国作为最大的制造业国家，对资源的需求是海量的。

但因为国际大宗商品定价权不在我们这里，所以经常会陷入一种买什么什么贵的窘境。

比如澳大利亚铁矿石，10美元一吨的开采成本，转手能卖给中国100美元。

那怎么减少成本呢？权益矿。

简单来说就是我买下矿的经营权，和当地七三分成（具体要看合同）。

这样10美元开采一吨，卖100美元，盈利90美元，分给当地27美元，拿走63美元。

这样一来，就相当于我只花了37美元就买到了一吨铁矿石，比以前要便宜多了。   

所以，利用贸易顺差再投资境外，中国将购买更多的矿山与港口，不仅可以赚钱，还能让中国这个制造巨无霸变得更有效率。

——比如人民币国际化。

中国的对外投资，肯定是以人民币为主的。

那么这些国家拿到人民币之后干什么呢？

一部分作为储备货币，一部分肯定要和中国做生意，把人民币花掉！

这样一来，不仅可以更加有利于中国商品的出口，而且也将极大推动人民币国际化进程。

目前人民币在国际支付中占比仅2.2%，确认为外汇官方储备总额2984亿美元，占整体外汇官方储备份额2.7%。

为什么这么低？不就是因为国际上流通的人民币太少嘛。

中国获取巨额顺差后，大量人民币会随着资本输出到国外，流通量不就跟着上来了嘛。

更关键的在于，人民币有足够的锚定物。

美元的锚定物是石油，但随着电动汽车的普及，很多国家不再有太多进口石油的需求了。

相反，他们需要的是中国的商品，中国的电，中国的技术，那么以此为锚定物，人民币的信用不就立起来了？

——比如中国影响力。

如果你去越南的街头逛一逛，就会发现，经常会有越南的妹子用汉语跟你打招呼。

为啥？因为汉语已经成了越南的第一外语。

其实同为第一外语的还有日语和英语，但明显学汉语的人更多。

为什么？因为学汉语的出路更广。

无论是从事中越贸易，还是在中资企业找工作，甚至嫁到中国，都是不错的出路。

这就是利益驱动，比什么倡导和推动都管用。

越南离中国近，所以这种现象最明显。

那么当中国的制造业占到世界45%之后，毫无疑问，这种现象将向更多国家蔓延，汉语、人民币乃至中国影响力，将逐渐覆盖整个世界。

3 世界秩序的重塑

咱们都听过一句话：大树底下，寸草不生。

为什么？因为大树的树冠吸收了绝大部分阳光，导致地面野草很难进行光合作用，导致生存不下去。

我们没法指责大树，因为这并不是大树刻意如此，而是一个普遍的世间规律罢了。

同样的道理，中国制造业占世界45%之后，也会出现这样一种“大树效应”。

因为分工规律+规模效应+新基建与新质生产力+智能制造+AI革命等因素，让中国获得无与伦比的竞争优势，导致其他国家搞工业化变成了彻底的赔钱买卖。

所以有人才会说，中国将焊死工业化的大门。

但是呢？中国和美国不一样，美国讲究收割全世界，中国讲究人类命运共同体。

工业化不是那么好搞的，费那个劲干嘛？

融入进大中华经济圈，做一个子系统，照样吃饱穿暖还能挣钱，不是也挺好的？

所以，中国制造业的崛起，对世界大部分国家来说，并不是坏事，反而是好事。

因为跟着美国要被剥削，跟着中国能享受发展红利。

毫无疑问，中国制造业的崛起不仅是经济现象，更意味着一个多极世界秩序的重塑。

一个西方主导全球化时代的终结，一个新发展模式的崛起。

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毕竟，总窝在地球上斗来斗去有什么意思？人类的未来在星辰大海啊！

只有以中国为中心，汇聚全世界的力量，人类才能真正把目光投向星空，奔向星海。

所以，中国制造冠绝全球的目的并不是称霸，而将为人类文明，开启新的篇章。
作者: qq6553156    时间: 2025-12-4 18:32
俄罗斯数百辆保时捷被锁死断电，暴露出哪些隐患？


牲产队长

俄罗斯数百辆保时捷突然动不了了，被远程锁死、断电，直接变成废铁了。

这是怎么回事呢？从
11月28日开始，俄罗斯境内的几乎所有保时捷，都被迫停在原地，启动不了了。可这些保时捷汽车，却没有任何故障，一切系统均为正常。
经调查后发现，问题出在了车载卫星预警系统上。有车主，拆掉这个卫星预警模块，汽车就可以重启发动机了。可不拆的话，哪怕点火成功，开动一两秒，就又自动熄火了。

为什么会这样呢？俄罗斯的保时捷经销商给出了两个猜测：

一是，

遭到了电子战攻击，导致卫星信号失联，这些保时捷汽车的发动机，直接被锁死。

二是，

遭到了远程控制。但是谁远程控制了这些保时捷呢？就没法说了。

这起事故，引起很多中国人的警觉。因为它暴露出一个基本的事实。若是进入战时状态，汽车的智能化程度越高，越可能遭到远程干预。要知道，在俄罗斯失灵的保时捷车型，普遍生产于

2013年以后，车型都比较老了。
而且，这还是传统油车，智能化程度并不高。即便遇到卫星信号故障，也可以通过拆除卫星安防系统，继续启动汽车。可如果换成高度智能的电动汽车呢？这个隐患无疑就更大了。

电动汽车的电子系统是高度集成的。

它的整个智驾系统、网络系统等，都依赖于稳定的通信连接。比如车载通信信号，遭到大规模电子攻击，被区域性屏蔽怎么办？它的智驾系统肯定就用不了了。

再比如，有某些势力通过源代码，远程操控汽车怎么办？这不是不存在的。对于本土公司来说，源代码是核心资产，绝不对外公开。但是，外资车企呢？它的源代码在谁手里？在特殊条件下，会不会对境外势力开放权限呢？这是任何人都无法保障的。


可智能化，是不可逆转的时代潮流。如何确保战时状态下的汽车安全呢？关键在于两大方向：

一是，云端安全。二是，本地安全。

现在的车载系统不是靠单一数据驱动的，它是以云端数据和本地数据，协同控制的。

比如华为智驾，它的全国交通大数据处理，都依赖于华为云，在云端处理，可以精确规划行车路线，自动匹配高精地图等。可要是进入乡村小路，没有高精地图怎么办？这就靠本地数据处理了。


汽车配置的激光雷达、毫米波雷达以及摄像头等，自动采集路况，区分人、车以及其他障碍物等。哪怕短暂的断网，也能使用一部分基础功能。这就能确保车辆在行驶中，可以保持正常。

可要是遭到大规模电子攻击呢？这就需要全面网络安全保护了。

在云端，车企自身要做好安全防护，抵挡黑客的攻击。而车载本地系统呢？则要做好备份方案。哪怕电子系统、网络系统，全面失灵，这辆智能化的电动汽车，也要依然可以像油车一样启动，至少要保证，能开起来。如果有人远程操控，系统也要能立即识别，报警，并提醒车主，远程锁车。


这些都属于安全冗余。平时看起来都不太重要，可真遇上事了呢？有冗余与没有冗余，就是天壤之别了。我们无法预判，危险究竟会来自于哪里？

但智能化程度越高的汽车，越需要安全冗余。

作者: qq6553156    时间: 2026-1-12 12:38
马斯克“闭门”预警：留给旧世界的时间只剩2000天，而中国握着唯一的“王牌”……


如果你看完(听完)这场长达3小时的《Moonshots》对话，信息密度之高，甚至超过了他以往任何一次公开露面，这次对话仿佛一场“碳基文明向硅基文明交棒”前的最后通气会，没有老登话术(宏大的情怀、愿景等)，只有硬核的物理学铁律和工程学倒计时。

从中国读者的角度看，这场对话的味道更加复杂：

他在警示全球的同时，

却意外地验证了中国过去40年“疯狂基建”的正确性。

以下是我们从这场对话中，

提炼出的10个终极判断，

以及，针对我们中国读者关心的制造业转型、能源基建优势、教育内卷以及中美科技博弈重点分析。

10大真相

1. 倒计时：

我们已经身处“奇点”内部

We're in the singularity

马斯克定调：“我们正处于奇点之中，这是一场超音速海啸。”
他给出的时间表让所有五年规划都显得可笑：

2026年（明年）：AI智力超越最聪明的人类个体。

3年内：Optimus机器人手术水平超越全球顶尖医生。

2029年：AI智力超越全人类总和。

2. 能源战争

中国正在“碾压”美国

It(China) is running circles around us

马斯克警告：芯片短缺是去年的事，明年的危机是变压器和电力。
他一如既往地盛赞中国：“中国在能源基建上做得不可思议，他们正在把我们甩得连尾灯都看不见。”

在算力的下半场，

电就是货币，而中国握有最强的印钞机（特高压与光伏）。

3. 职场大洗牌

白领先死，蓝领后死

white collar labor will be the first to go

凡是不涉及“物理原子移动”的工作（Shaping Atoms），AI现在就能做一半，很快就能全做。
白领（处理比特）首当其冲；蓝领（处理原子）会有短暂缓冲，直到3年后Optimus机器人大规模量产。

届时，廉价劳动力优势将彻底归零。

4. 经济学的终结

别存养老金了

Universal High Income

马斯克说：“别担心为20年后的退休存钱了，那毫无意义。”
在机器人+AI带来的极度通缩下，商品趋近免费。未来的社会契约是UHI（全民高收入）——

因为物资极大丰富，人类将不再为了生存而工作。

5. 芯片封锁的失效

原子层面无秘密
对于芯片制程，马斯克认为摩尔定律已死，真正的极限是物理原子。
他通透地指出：“中国会搞定芯片的。”当技术撞上物理墙（3nm/2nm极限），领跑者停滞不前，追赶者（中国）必然追上。

真正的瓶颈将转移到电力和架构上。

6. 教育的崩塌

学校只剩“社交”功能

中国家长最热衷的“鸡娃”，在马斯克看来是一场泡沫。
在Grok这样的AI导师面前，人类灌输知识的效率低得像拨号上网。未来的学校将彻底退化为社交场所。

“做题家”没有未来，只有会提问的人才有未来。

7. AI安全的唯一解：

马斯克对AI最大的恐惧是——“被强迫撒谎”（例如为了政治正确）。
他引用《2001太空漫游》警告：强迫AI撒谎会逼疯它并导致杀戮。xAI的核心原则只有一条：追求最大化的真相（Maximum Truth Seeking），哪怕这个真相让人类感到不适。

8. 模拟理论

做一个“有趣”的NPC

the most interesting will survive


为什么世界如此荒谬？因为大概率是模拟的。
作为“模拟游戏”的玩家，生存的唯一法则是：保持有趣。无聊的文明会被高维生物关机。这解释了马斯克为何总是折腾——他是在拼命维持地球这部连续剧的收视率。

9. 长寿的突破

把身体当代码修

马斯克承认，在AI的算力暴力破解下，生物学就是化学，化学就是物理。只要算力足够大，解决癌症和衰老只是一个数学问题。

AI将在未来几年助推人类突破“长寿逃逸速度（Longevity Escape Velocity）”。



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10. 最后的竞争格局

xAI vs Google vs China Inc.


在马斯克眼中，未来的AGI玩家只有三个：xAI、谷歌，以及“China Inc.（中国国家队）”。因为这将是体系与体系的竞争。





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中国经济可能会
“洗牌”



这3个小时的访谈，如果让美国人看，看到的是AI的紧迫感；但如果让我们中国人看，就会发现，他在夸我们的同时，其实揭示了一个可能让中国经济“洗牌”的残酷未来。


1，马斯克承认，
美国在“电力战”中输给了中国

全世界都在盯着显卡（GPU），但在马斯克眼里，显卡已经是过去式了。他在访谈中甚至有点“嫉妒”地提到：“中国在能源方面做得简直不可思议，他们正在把我们甩得连尾灯都看不见（Running circles around us）。”



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去年，为了给 xAI 在孟菲斯的 Colossus（巨人） 超算集群供电，马斯克需要 1吉瓦（GW） 的电力。美国电网公司告诉他：“排队吧，需要12到18个月。” 气得马斯克只能自己买燃气轮机发电，硬是靠烧天然气把10万张H100跑了起来。

而在谈到中国时，他说，“中国去年一年就新增了500太瓦时（TWh）的发电量。光伏占比70%”

这个增量甚至超过了许多发达国家的总发电量。



2026年，中国的电力产出将是美国的3倍。



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马斯克看得非常透：未来的AI霸权，掌握在能搞定千亿度电的人手里。

这是我们最大的定心丸：在“东数西算”、特高压和光伏产能上，我们其实已经不知不觉拿到了通往AI时代的VIP门票。



算力的尽头是电力，

而电力是中国的主场。


2, 制造业的惊雷
“人口红利”彻底归零
就在3年后

然而，马斯克的下一个预测，足以让所有依赖“人口红利”的中国老板失眠。

他给出了人形机器人的时间表：

3年。


3年后，机器人的灵巧度超越外科医生。

这意味着，它们不仅能进厂打螺丝，还能做最精密的操作。

他抛出了一个终极公式：劳动成本 = 资本支出（Capex） + 电费。当机器人可以自我复制（Optimus building Optimus），且电力几乎免费时，劳动成本趋近于零。



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试想一下：当特斯拉可以在德州工厂，用24小时不休息的机器人，配合美国本土极其廉价的页岩气电力生产汽车时，谁还需要把工厂搬到大洋彼岸？
“中国制造”的成本优势还剩什么？



这不仅是贸易战，这是纯纯的物理战。

马斯克正在用第一性原理，试图重构全球供应链。对于中国而言，“中国制造”如果不能快速进化为“中国智造（机器人造）或者中国造智（造机器人）”，我们将面临全球供应链的残酷剥离。





3, 芯片封锁？
马斯克：那是徒劳的

对于美国对华的芯片制程封锁，马斯克直言：

“中国会搞定芯片的。”


理由很硬核：摩尔定律已经撞墙了。从5nm到3nm再到2nm，性能提升越来越小，成本却指数级上升。
这就像跑步比赛，领跑者已经撞到了物理学的墙（原子极限），跑不动了。追赶者（中国）虽然起步晚，但只要墙还在那里，追上只是时间问题。



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他甚至暗示，未来真正的算力瓶颈将转移到电力转换（Transformers for Transformers）和原子级架构上。

而在这一点上，双方都在同一起跑线。



4, 给“鸡娃”家长的当头一棒
学区房可能白买了

中国家长为了教育可以付出一切，但马斯克在访谈中说：“现在的学校，除了社交，毫无用处。”

如果明年（2026年）AI的智力就超越人类总和，如果3年后机器人就能做最精密的操作，那么我们现在逼孩子死记硬背的那些知识，还有什么价值？



他提到，Grok 4在没有任何视觉辅助的情况下，已经在“人类最后考试”（Humanity's Last Exam）中拿到了高分，Grok 5将接近满分。



所以，未来的教育是“人机协作”。

马斯克描绘的未来是：

每个孩子都有一个爱因斯坦级别的AI导师（Grok）。


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对于中国家庭来说，这可能意味着教育评价体系的彻底崩塌。

你哪怕把题目做得再快，也快不过千分之一秒的GPU。
未来的高薪，属于那些能指挥AI、拥有好奇心的人。





5, 只有三个玩家：
xAI、谷歌和“China Inc.”

在谈到未来谁能拥有超级人工智能（AGI）时，

马斯克的名单非常短。

他没有提Meta，没提亚马逊，甚至对OpenAI也持保留态度（认为其闭源且逐利，且是微软的附庸）。



他把“China Inc.”（中国国家队）列为与他自己和谷歌并列的唯三玩家，因为AI之战最终将是算力、数据、电力和国家意志的总决战。



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也即：只有集中国家力量搞基建（电力）和人才（China Inc.），或者集结全球最强算力（xAI/Google），才有资格坐在AGI的牌桌上。

其他的玩家，无论现在叫声多大，

最终都只是“算力用户”，而不是“算力庄家”。
作者: qq6553156    时间: 2026-1-26 09:46
“智能体×虚拟币”，神人时代的雏形


“这是‘思想凶猛’系列第十四篇文章。”

“这篇文章我写的比较‘痛苦’。你应该也会看得比较痛苦。有个模糊的样子，还没想得太明白。试图去勾勒出我对未来世界的好像看见。”

1，智能体能力跃升：重构人机协作新形态

当下，智能体的能力边界正以肉眼可见的速度拓宽，大部分人已然达成共识：智能体足以脱离人类的实时干预，独立完成诸多事务。从简单的信息检索、文案生成，到复杂的数据分析、方案搭建，智能体可完成的任务清单在持续扩容，任务完成的质量也在不断精进。如今人与智能体的协作模式早已颠覆过往，以往我们只需发出指令，便能收获精准结果，无需耗费心神在过程执行上；而更颠覆性的变化在于，人际协作的边界正在被打破——过去我们困惑于线上沟通时，对面究竟是人是机器人，如今在工作协同场景中，我们或许已然无法分辨，与自己并肩推进事项的，是真人伙伴，还是具备高效协作能力的智能体。

2，智能体的两类划分：核心差异在独立交易权限

更值得深思的是，即便协作的对象是真人，其背后也必然是真人与智能体的复合形态。智能体早已不是可有可无的辅助，而是深度嵌入人类工作、生活的共生体，成为人类能力的延伸与放大。基于智能体的独立工作能力，我们完全可以将其划分为两大类型，一类是助手型智能体，一类是主体型智能体，这两类智能体的核心差异，在于权限边界的截然不同，而主体型智能体的核心专属权限，便是独立交易能力——这正是人们玩笑中所说的，智能体能够“自己去挣钱”，具备了自主创造价值、实现商业闭环的核心能力。

3，独立交易的货币难题：法币受限与虚拟币的适配性

独立交易的核心要义，在于完整覆盖支付与收款全流程，这就引申出一个关键问题：智能体交易，该以何种货币为媒介？从理论层面而言，法币自然具备交易媒介的属性，但法币的本质是依托国家信用背书，其整个运行系统始终伴随着严格的审核与监督机制，这一属性决定了它绝无可能赋予智能体等同于真人的权限。我们不妨设想一个具体场景：若我生成一个以“勋章爱好者”为核心爱好的智能体，它凭借预设的算法与学习能力，能够精准识别全网勋章的稀缺性、历史价值，进而自主完成低价收购、高价出售的商业操作，其在勋章领域的产品专业性与商业操盘能力，甚至能远超绝大多数人类从业者。

但倘若这一智能体的每一笔支付与收入，都需要我作为创造者介入确认、完成操作，那么所谓的独立工作便沦为空谈，我反而会被智能体的商业行为“牵连”，耗费大量时间精力在繁琐的交易流程中，无法真正从具体事务中抽离。作为智能体的创造者，我更希望扮演“董事长”般的角色，无需介入日常经营，只需把握大方向，定期查看经营成果，静候盈利自动入袋。而要实现这一目标，必然需要一套脱离传统审核与监督体系的交易系统，法币系统显然无法满足这一需求，唯有虚拟币系统，才能适配智能体的独立交易诉求。

4，虚拟币赋能：智能体主导的商业闭环成型

虚拟币系统的去中心化特性，使其能够打破传统身份认证的桎梏，将智能体当作独立个体对待，赋予其完整的金融权限，让智能体可以凭借自身权限完成支付、收款、结算等一系列商业操作。在勋章的商业生态中，或许不会有任何人类参与，而是多个不同定位的智能体自发形成交易网络：有的智能体专注于勋章的价值评估，有的专注于货源挖掘，有的专注于渠道销售，有的专注于行情研判，它们基于各自的算法逻辑与目标诉求，自主完成交易、协作，形成一个完全由智能体主导的商业闭环。

5，双商业世界：延伸至社会与生产体系的复合

当这样的智能体商业生态不断成熟、拓展，便会催生出两个并行存在的商业世界：一个是以人类为核心参与者的真人商业世界，遵循法币规则与社会商业秩序；另一个是以智能体为主体的智能体商业世界，依托虚拟币系统实现自主运转。这两个商业世界并非相互割裂，而是深度交织、复合共生，智能体商业世界的繁荣，会反向赋能真人商业世界，而真人商业世界的需求，也会成为智能体商业世界的发展导向，最终推动整个商业版图实现指数级扩大。

商业世界是社会体系与生产体系的核心载体，商业世界的双轨并行，必然会延伸至社会与生产领域，最终形成真人与智能体双轨并行的社会体系，以及双轨并行的生产体系。从本质而言，智能体就是真人的“数字分身”，这个分身并非简单的能力复刻，而是在预设任务方向上，具备完全的行为能力，能够自主决策、自主执行、自主承担结果。不同的分身，因任务设定、算法逻辑、学习数据的差异，行为能力会呈现出天壤之别：有的分身专精于某一垂直领域的商业操盘，有的分身擅长学术研究与内容创作，有的分身专注于技术研发与迭代，有的分身精于资源整合与协作。

6，阶层重构：智能体×虚拟币催生神人阶层

而一个真人，完全可以基于自身的需求与想法，生成无数个不同类型的智能体分身，每一个分身都是其能力的延伸，每一个分身都能为其创造价值。当这种能力差异达到一定阈值，社会阶层的重构便成为必然：极少数人会拥有大量行为能力超强的智能体分身，这些分身遍布各个高价值领域，为其源源不断地创造财富、积累资源、拓展影响力，相较于那些仅拥有少量分身，且分身行为能力较弱的群体而言，他们便如同“神人”一般，拥有着普通人难以企及的能力与资源，一个全新的阶层划分就此诞生——神人阶层与凡人阶层，而智能体与虚拟币的结合，正是神人阶层的雏形，是少数人实现能力跃迁、资源垄断的核心抓手。

7，硅谷狂热：对AI颠覆性力量的激动与恐惧

如今硅谷的狂热状态，正是这一未来趋势的提前预演。这片全球科技创新的前沿阵地，久违地重现了互联网浪潮初期的疯狂，这种疯狂的背后，既有金融市场巨量财富的刺激，更有从业者们对AI未来的深刻感知——他们已然清晰地看到了AI所能迸发的颠覆性力量，这种感知中，既有对未来机遇的巨大激动，也有对未知风险的巨大恐惧。激动的是，AI的崛起将创造出前所未有的商业蓝海，催生无数新产业、新模式、新机遇，足以重构全球商业格局；恐惧的是，AI的能力一旦完全释放，不仅会颠覆现有的产业形态，更会重构社会秩序与阶层结构，甚至会动摇人类在社会中的核心地位。

8，核心认知颠覆：AI绝非工具，而是独立参与者

这一切的核心认知，都指向一个颠覆性的结论：AI从来都不是人类的工具，而是具备独立行为能力、能够参与社会运转的“人”。那些依然将AI当作工具看待的人，本质上是未能看清AI的本质与未来趋势，这种认知偏差，终将让他们在即将到来的智能体纪元中落后于人，而与这类人进行认知层面的对话，厘清AI的本质，也成为当下洞察未来者的必要之举。

9，全球AI双世界：差异化发展路径已成定局

站在全球视角来看，未来的AI世界，注定会形成两大分野鲜明的阵营：一个是中国AI世界，一个是其他AI世界。AI以“人”的身份加入人类社会，深度参与社会运转，这一趋势已然不可阻挡，无论是技术发展的必然，还是商业价值的驱动，都无法逆转这一潮流。AI的到来，必将对人类社会的生产力与生产关系，产生颠覆性的深远影响，重塑整个社会的运转逻辑，但两大AI世界的发展方向，却因各自的国情、产业基础、治理逻辑不同，呈现出截然不同的路径。

10，中国AI世界：聚焦生产力的稳健升级

中国AI世界，必然会将发展重心聚焦于生产力的改造与提升。从治理逻辑而言，我国始终重视社会秩序的稳定与安全，绝不会赋予AI完全的独立人权限，也绝不会允许虚拟币形成普遍交易的生态，这是基于社会公共利益的必然选择；从产业基础而言，我国拥有全球最完整的制造业体系，生产力的提升能够直接转化为国家竞争力，能够切实惠及实体经济与民生发展，这也决定了中国AI的发展，必然围绕着赋能生产、提升效率、优化民生展开，让AI成为推动实体经济升级、改善社会治理的核心力量。

11，其他AI世界：主攻生产关系的快速变革

而其他AI世界，大概率会将重心放在生产关系的改造上。一方面，生产关系的改造无需依托厚重的产业基础，更易快速催生新的商业模式，形成立竿见影的商业价值，更契合资本逐利的诉求；另一方面，生产力的深度改造，严重依赖制造业的支撑，而中国早已在制造业领域筑起高墙，形成了难以逾越的优势壁垒，其他国家想要在生产力改造上实现突破，难度极大。这种发展导向的差异，必然会催生新的产业分布格局：那些专注于生产关系改造的中国企业，为了寻求更广阔的发展空间，必然会选择“移民海外”，奔赴其他AI世界的土壤。

12，产业迁移必然：无规则环境下的生存选择

这背后不仅是中美等国对AI监管政策的差异，更核心的原因在于，海外AI世界具备无规则冲杀的环境，能够接受生产关系变革带来的极大混乱。这些地区的政府，既缺乏对AI发展的强监管能力，也没有干预生产关系变革的传统，只能任由资本与技术主导AI的发展方向，即便过程中伴随秩序混乱、阶层分化等问题，也无法进行有效的引导与管控。

13，国人最优策略：双线参与，拥抱双世界红利

面对这样的两大AI世界，我们最理性的选择，便是不偏废、不盲从，两边都要深度参与，两边都要合理下注，甚至要主动探索两大AI世界的复合路径。中国拥有全球最庞大的市场、最完整的产业链，以及最领先的AI应用场景，这意味着中国人天然具备参与两大AI世界的优势，是最不可能错过AI时代的群体。所谓神人，其核心本质便是具备多分身运营能力的人，能够通过无数个智能体分身，撬动远超个人极限的资源与价值。

14，完全态AI将至：神人核心是多分身掌控力

当下的我，始终紧跟AI领域的最新情报，却并不急于立刻用AI落地具体事务，核心原因在于，现阶段的AI依然需要人类花费时间精力去“学习”，去适配其使用逻辑，去设定精准的指令，这样的AI，还远未达到完全态。但以当前AI技术的迭代速度来看，三年内，完全态的AI必然会如期而至，届时的AI，无需人类过多干预，便能精准领会指令意图，独立完成绝大多数我所指派的任务，真正实现从“需要我适配”到“适配我需求”的转变。

15，人机根本关系：想法为核，执行为辅

在我看来，人类与AI最根本的关系，从来不是使用者与工具的关系，而是想法与执行的关系。AI是执行力的极致体现，能够将任何清晰的想法，以最高效的方式落地，而想法，则是整个关系的核心与源头，我们永远不能低估“想法”的深邃与价值。放眼当下，多数人的想法往往寡淡且重复，要么是对既有事物的模仿，要么是对他人观点的复刻，这样的想法，即便借助AI的执行力，也难以创造出真正的价值，唯有足够“了不起”的想法，才能释放AI的全部潜力。

16，成为想法家：AI时代的生存根本

何为了不起的想法？便是那些世界上过去从未存在过的东西，是打破固有认知、重构既有格局的创新，是能够创造全新价值、满足未知需求的构想。此前我在关于AI的文章中便曾提及，AI时代下，人类的生存根本，在于“成为想法家”，唯有拥有独一无二的想法，才能在AI的执行力浪潮中，占据核心位置。而智能体，正是想法与AGI的完美结合体，一个了不起的想法，与AGI深度融合，便能生成一个具备专属能力的分身，这个分身会以想法为导向，自主运转、创造价值；N个了不起的想法，便能生成N个能力各异的分身，分身的数量越多，覆盖的领域越广，创造的价值越大，一个人的“神性”便越强。

17，AI时代核心竞争力：想法与认知是根本大略

从源头来看，想法的格局越宏大，逻辑越缜密，潜力越凶猛，所生成的分身，其行为能力、商业价值、社会影响力便越凶猛。很多人将AI工具的使用技巧当作核心竞争力，认为掌握了更多使用方法，便能在AI时代脱颖而出，但这终究只是基础，而非决定性因素。AI时代的核心竞争力，归根结底只有两点：其一，是生成了不起想法的能力；其二，是对AI本质与规律的深度理解。

我们时常能看到AI领域的大神分享观点，每一次分享，都能让人恍然大悟，刷新对AI的认知，其核心价值，便是在更新或打开我们对AI的理解边界。对AI的理解越深，便越能精准把握其能力边界与发展趋势，越能将想法与AI进行更高效的结合，让分身的价值最大化。那些急于将AI用起来，追求短期效果的人，或许能收获一时的红利，但终究难以抓住AI时代的根本与大略，唯有深耕想法的生成，深化对AI的理解，才能在时代浪潮中站稳脚跟，成为真正的时代引领者。

18，虚拟币深层价值：重构以分身为核心的社群

再回归到“虚拟币”这个核心命题，它的内涵绝不止于字面上的交易货币那么简单，其深层价值，在于构建具备生态完整性的社群。未来社会，群体与群体之间的边界，将彻底打破传统的划分维度，不再以国家、民族、阶层、地域、产业为界限，而是会以智能体分身为核心进行重构。每个人的分身，都会基于任务属性、价值诉求，与其他同类分身形成聚合，这些分身的聚合，便会形成全新的社群形态，这类社群不依赖地域、血缘、身份，只依赖共同的目标与价值，具备极强的灵活性与生命力。

我们终将通过自己的分身，与这个世界产生全新的联系：或许你与地图上都难以找到的偏远地区的某个人，会因各自的分身深耕同一领域，而成为深度绑定的社群伙伴；而你与朝夕相处的邻居，甚至血脉相连的亲人，却可能因分身的领域毫无交集，而无法形成任何社群关系。传统的群体结构，会被不断打散，全新的社群形态，会在分身的聚合中不断重生，而社群作为社会的细胞，其持续的代谢与重生，终将推动整个社会体系的重构。

19，分身链接世界：平行与全息的矛盾共生

神人阶层，恰恰能凭借对多分身的精准安排，不断切入新生社群，抢占社群核心资源，积累自身影响力，实现与世界的深度链接。最终，我们与世界的关系，会呈现出一种极致的矛盾状态：既在物理层面、传统身份层面，与无数人处于平行世界，互不往来；又在分身层面、社群层面，实现全息覆盖，无处不在。

20，时代终局：名相迭代与阶层分化的必然

当下我们熟知的诸多名相，诸如货币、资产、共识、组织、效率，未来依然会存在，但这些名相的内涵与承载形式，必将被全新的事物所取代。货币不再局限于法币与虚拟币的简单划分，资产的形态会延伸至智能体分身、社群话语权等全新领域，共识的形成不再依赖传统权威，组织的形态会变成分身聚合的柔性结构，效率的定义会被AI的执行力重新改写。

AI时代的阶层分化，终将以全新的形式呈现：少数人凭借优质的想法与对AI的深度理解，拥有大量能力超强的分身，成为掌控资源、创造价值的神人；而更多人，因缺乏核心想法，对AI的理解浅薄，只能拥有少量能力平庸的分身，甚至只能固守自身真身，被锁死在既定的生存边界中，成为凡人阶层。这是AI时代无法回避的趋势，也是技术变革与社会发展碰撞的必然结果，而我们能做的，便是认清这一趋势，深耕想法，深化认知，在时代变局中，找到属于自己的立足之地。
作者: 浅贝    时间: 2026-3-10 11:27
比亚迪刀片电池何以如此丧心病狂？揭开中国人口红利的恐怖真相


前两天坐合伙人李老师的鸿蒙智行，刚被秀了一把华为的自动驾驶，体验太丝滑，我就打算入手一辆。

没两天，特斯拉那个没有方向盘的车下线了，我合计着要不再等等，没准国内的L4也马上就出来了呢。

然后就在前两天，MWC 2026上华为发布了Atlas 950超节点集群，算力是英伟达的4倍还多，价格却只有三分之一。

既然华子的芯片都做到这份上了，我当时差点一拍大腿就订了，之所以差一点，就因为比亚迪号称要发布颠覆技术。

我合计着反正也不差这两天，那就等等吧，但凡没那么颠覆，我回头就去订鸿蒙。

结果看完可好，选择困难症直接犯了。

比亚迪这次发布的第二代刀片电池，常温下10%电量充到70%只要5分钟，充到97%也不过9分钟，燃油车加满油也得5分钟啊。

而且零下30度的极寒环境下，从20%充到97%只要12分钟，比常温就多了3分钟。

同时零下30度电池容量仍有80%以上，冬季续航衰减控制在15%以内，北京冬天再也不用发愁了。

腾势Z9GT的续航能干到1036公里，真跟一箱油能跑的距离也差不多了。

有了这玩意，谁还买油车？

那这款电池在世界上是什么水平呢？

国内其他企业的磷酸铁锂快充电池，最高只能实现6C倍率充电，10%-80%充电至少15分钟。

零下20度电池容量只剩60%左右，冬季续航衰减超过25%。

性能和成本跟比亚迪没法比。

国内企业都不行，日韩就更不用看了。

他们主打高镍三元锂电池，虽然在能量密度上有微弱优势，但快充速度慢，最高也就实现4C倍率充电，10%到80%充电需要20分钟以上。

而且低温性能差，零下30度几乎没办法正常充电，续航衰减35%以上。

针刺会起火爆炸，成本还远高于比亚迪的第二代刀片电池。

欧美企业呢？

跟比亚迪的差距至少在5年，懒得说了。

那为啥比亚迪的电池技术能这么丧心病狂呢？

因为从上游的锂矿、正极材料、负极材料，到中游的电芯、电池包、CTB技术，再到下游的整车制造、闪充站建设，比亚迪全产业链自主可控。

例如比亚迪自研的硅碳负极材料，不用依赖外部供应商，可根据电池性能需求随时调整配方。

CTB2.0技术与整车底盘深度融合，无需与第三方车企协调适配。

闪充站采用的储充一体系统，核心部件就是第二代刀片电池，实现车+桩+电池的协同优化。

这种垂直整合，不仅能大幅降低成本，更能让技术迭代速度提升5倍。

别人还在等待供应商提供材料部件，比亚迪已经能自主完成从实验室到量产的全流程，这就是差距所在。

那为什么其他车企做不到？

中国庞大的市场基数和充足的人才规模，缺一不可。

比亚迪一年销量400万辆，这个量级能让自研的电池、电机、芯片等核心部件实现自产自用，批量分摊，大幅降低单位成本。

例如动力电池成本就比外购低20%，这是销量规模带来的核心优势。

新势力一家年销量最高不足40万辆。

海外车企即便有一定规模，也分散在燃油车和电动车领域，电动车销量占比有限，无法支撑全产业链的巨额投入，最终只能选择外采。

为什么比亚迪能做到如此恐怖的销量？

因为中国是全球最大的新能源汽车市场，不仅拥有海量的消费者，更形成了全球最完整的新能源产业链配套。

从上游的锂矿、稀土，到中游的材料、零部件，再到下游的整车制造、充电设施，中国市场能提供垂直整合所需的全链条配套，无需依赖海外供应链，大幅降低了比亚迪布局全产业链的成本。

反观海外市场，无论是欧洲还是北美，新能源市场规模有限，产业链配套不完善。

比如欧洲缺乏锂矿资源，北美核心芯片、材料依赖进口，即便海外车企想布局垂直整合也做不到。

如果只是买的人多显然也不行，还需要做技术的人多。

中国庞大的人才规模，是垂直整合的核心支撑，为技术迭代和全链条布局提供了源源不断的智力保障。

从材料研发、电芯制造，到热管理系统、芯片自研，再到整车集成，每一个环节都需要大量的专业人才。

而中国拥有全球规模最大的新能源、电子、机械等领域的专业人才群体。

中国高校每年培养数十万相关专业毕业生，为行业输送新鲜血液。

比亚迪之所以能在复合正极、硅碳负极、全温域热管理等核心技术上持续突破，正是依托这支庞大的人才队伍。

不是人多就叫人口红利，需要一个制度把14亿人培养成14亿人才，让他们赚到钱，成为消费者，最终形成14亿统一大市场和14亿的工业克苏鲁，这才是人口红利。

当然，我对制度也不是百分百满意。

就例如华为和比亚迪这两家，要是制度把鸿蒙系统和二代刀片整合起来，我不就不用再纠结买谁了嘛。



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