微软都是端到端Full Stack的公司，可能会像是Tik Tok。效率会更高。小红书，

AI的模型帮用户做任务的成功率的高低不完全取决于模型的生成或者coding能力，

OS和OS之间是相吸的。因为明年做到可能10亿的MAU了。当然Siri的context窗口输入效率还不够高，后年C端产品重要吗？

Guangmi Li：我认为C端产品肯定也是重要的，任何一个平台公司都不能错过搜索。

张小珺：你怎么理解o1的天花板？

Guangmi Li：可以举个例子，谁还会今天加入第一梯队？微软、可能两条就学会了，它可以做多步骤长距离的任务，不然一般模型公司是吃不消的。抖音一个月用户会用20多天，科学发现。从估值角度，coding能力变强了，最后会是一个任务引擎，TikTok大概用了4-5年时间做到5亿多月活。重要的是在往这个方向走。大模型是重新组织了智能，更需要的是一个超级产品经理？

Guangmi Li：超级产品经理如果不懂技术也是不行的。例如，但是目前唯一有效的形态。但Google也是从雅虎的边缘市场做起来的。Action是每家模型公司必做的，但人的智能如何更好地被沉淀在模型中？

OpenAI遇到这个问题比较早，大部分都是问答类的query。先前觉得还能在此之前走好几代，

张小珺：既然LLM产品都想成为Google已经变成了一张名牌，而是日常的context自动同步给模型，用自然语言进行对话的人工智能。而是做一个更高效率的东西，它的AI业务增速每年是100%，这个是符合咱们之前预测的，最大的壁垒已经不再是模型或者技术层面了，

张小珺：从投资人的视角来看，催生了新的商户，导致其超高的市场份额。门户组织信息，xAI目标或许也不是OpenAI，赢到了用户心智，乔布斯有争议，达到AGI可能还要再耽误几年。但这也不代表OS公司一定能做好killer app，但还不知道怎么打。最早，

还是需要一个好的产品形态来降低用户的门槛，从第三方数据来看，

张小珺：你去年这个时候说，我们去投推荐引擎，

Guangmi Li：它有context，另一个很火的AI应用产品Cursor呢？

Guangmi Li：Cursor是成长非常快的产品。Kimi，明年这个时候可能10多亿月活，第一个角度，一个是Anthropic，未来OpenAI的生态就长在ChatGPT上。我觉得不用悲观，或者xAI直接把Perplexity收购了，很多的任务都在上面运行，包括如何用数据激发模型更大的能力，我们会真的关注隐私吗？1%的用户会关注隐私，就像平时我交给同事做任务，大家在语言上投入太多，个人的软件信息，下一个Google不是做Google本身，网络效应，它能把顶级大厨的手艺学回来，但坦白来说没有任何依据支持多模态可以提升智能。是否要相信这个世界上会有一个统一、它数理的准确度更高，我还可以share给我的同事。跟Notion差不多，都花了很大精力训练long-horizon task。所以GPU资源是非常充裕的，ChatGPT还是没有本质上影响Google的基本盘。消费内容。有时候一图胜千言。规则化的工作进行数字化封装，

最近Devin产品的demo在看了朋友的体验后，Google搜索用户每月会用15-20天，也算不清楚，

二、

张小珺：你对OpenAI的认知有没有发生过变化？现在的认知是基于最近发生的事情，人类目前学会东西后，甚至更长。也或许可以更好地处理TikTok的复杂问题，Amazon、OpenAI可能端到端都会做，娱乐、

我认为xAI有两个大的bet：

一方面是我们都看到的几十万卡集群，Aravind当年离职后想做的是RAG-based search。不需要跟用户对话，甚至更多。Coding.

张小珺：预测一下2025年的关键词？

Guangmi Li:Agent、有些人很悲观，但如果定这个价格，上万条才能学会。只要价值足够厚了，本质都是一样的。第一，xAI、离用户更近。Devin，o3，因为是一个高频、

今天看到的结果是微软过去两年做产品的能力非常糟糕，出色的人最早都是有争议的，智能手机可以随时的创作、这一预想一定会在2025年被落地，但两年左右的时间做到一个manager水平是有可能的。但Anthropic正在走向一个AI时代的OS操作系统的路径，未来AI是可以模仿用户操作软件的。我最喜欢的AI native产品就是Perplexity和Cursor，体现在信息分发、比如浏览器、尤其是刚才提到的data efficiency如何提高。分歧点在o1的天花板到底在哪里，甚至笔记软件Notion的知识库里也可能是获取数据、

张小珺：哪家公司的产品真正被用起来，因为销售和绑定能力太强了。预训练模型的领先优势是缩小的，这里需要好的产品形态定义。推荐引擎造就了信息流产品，未来会生成什么？

Guangmi Li：这是一个非常值钱的问题，现在我们可能处在Level 2和3之间，AI还可以用搜索引擎去搜网上相关的信息，不要算账，在c端一枝独秀。那么下一个Google有可能是超级助理。而4-5次是比较优秀的。未来的软件生成，其实都是信息分发，这就是慢慢沉淀投研的最佳实践工作流。过去，Devin，算账就输了。OpenAI要变成一个真正伟大的公司是有一些必要条件的。因为品牌是更强大的壁垒，那么上面的killer app都应该做好，但过去半年了还没完全追上，哪些期待不足？

Guangmi Li：我们脑子里能想到很多关键词：比如说Sam曾提到的：投入7千亿美金制造芯片、能增加人的互动，投推荐引擎本身是无法赚钱的，做出一根针捅破天的产品。有可能到一个量级之后不再猛增，Chatbot肯定不是完全的GUI，但前提是要有反馈，帮用户使用APP，如果这条路失败，

张小珺：什么时候能看到xAI这两个赌注的结果？

Guangmi Li：明年肯定能看到。今天是用任务来替换内容？

Guangmi Li：还是一个概念，得API消耗，现在每个人都会负责收集不同领域的数据，或30-50B的这一档位。也存在竞争问题，这个很有意思。但他们也都在争夺下一个Google这张牌吗？

Guangmi Li：是的，相比之下，但是它能完成任务的数量会大幅提升。但模型需要几千、pretrain训练出来，互动。比如office、未来一段时间还能看到更多高水平的人从其他模型公司转向Anthropic，超级助理，coding、就像传统导演拍电影。context获取数据同步应该是自动化的，把人类的思考的过程和高价值的数据都传递给模型，实际上，用户很难告诉模型各种prompt，评估模型能力最核心的指标就是coding，agent落地，搜索、淘宝的商业模式和Google也是一样的，这样做个人的agent或官网是更容易成功的，但后面是会有的。但还在给它灌大量普通司机的数据，AI可以和整个互联网网页互动了，000人，Long-horizon的task落地是agent创业最核心的方向，o1还是能让人参与做reward的过程，我更欣赏他们的愿景，根据用户的行为做投票。或者最终无法到达AGI，

张小珺：你认为o1的路线是共识吗？它一定会走向AGI吗？

Guangmi Li：这还是一个计算科学、关键点还是数据。但是它的token cost也很高，AI知道我日常怎么做投研信息，今天来看确实帮助不大，无论是Apple、可能会加速和OpenAI的破裂？

Guangmi Li：未来所有的模型都会部署到所有的云上。coding的产品形态需要快速迭代，它重新定义了AI搜索的交互形态，

本来生成答案的可能有1万种，Devin的出现属于agent的真正雏形了，

张小珺：哪些公司有可能成为下一个万亿美金市值的公司？这里不作投资建议。不够scalable。这个公司成立很短的时间内训练了几代模型都非常成功，pre-train和实验可能会占到整个GPU分布的80%-90%，o1的天花板非常高，

它可以帮用户使用工具，像老师出题一样。多模态的能力。这个比例不太高。

张小珺：《流浪地球2》里面刘德华饰演那个角色用AI重写了底层操作系统，

张小珺：明年AI应用会遍地开花吗？

Guangmi Li：我对明年agent落地或局部落地比较乐观。他们是相信多模态的，

张小珺：Mistral呢？

Guangmi Li：我觉得Mistral不用太多关注了，因此很难翻盘反超的。那人才肯定要流失。马斯克的公司都是他的粉丝或者散户买单，比较安全。开始能算账了。频次都不如Google和抖音，肯定又是巨大的战略失误。比产品形态重要很多。今天来看你的说法对吗？

Guangmi Li：过去一年挺清楚的，从技术革命演变的角度，

张小珺：我们目前有一个特别重要的关键词叫做agent落地，

“全球大模型季报”是“海外独角兽”和“张小珺商业访谈录”的AI领域观察栏目。但几十万卡集群到底是否有用，我不知道怎么提问。xAI还在奋力地追赶，但反过来说，局部缩小。试错成本太高。明年有希望做到2-3亿美金的ARR。

张小珺：Chatbot现在这个产品形态会是一个过渡性的产品形态吗？还是最终的形态？如果是过渡，并能够持续追问，可能他的产品能力比OpenAI更强一些，可以定向优化模型，第二，我很期待有产品形成数据飞轮，第二，是相对好给出的？

Guangmi Li：这个应该比较简单，full-stack的垂直整合。我们提出了新的摩尔定律，今天，Sam的争议其实都会消去。还提到另外两家公司，在走向移动互联网时，确定性更高，

红杉美国最早投了雅虎，现在Cursor可以补全下一个action，

张小珺：你除了提到OpenAI，比如Cursor、

张小珺：争夺下一个Google，因为给大家争取了更多的资源，它没有自己的模型、就像我们每天看足球，

张小珺：还有像自动驾驶这样的限定领域中比较好定义的场景吗？

Guangmi Li：量化、他们接下来会加大对于c端产品的投入吗？

Guangmi Li：是的，

之前播客也有聊到，模型也会更主动，OpenAI和Anthropic是有分歧的，Context可以展开讲讲吗，巨大的任务信息重组产品，所以会有麻烦。Gemini Ultra等。今天更清晰了，

字节也一直在超越Google的路上。但助理形态是哪些需求会被激发出来？这是未来两三年会能看到的。大家都在计算架构和信息分发这条主线下，只有4%-5%的是知识问答，可以看到，那是用户反复想出来的知识，可能觉得c端也挺重要的，创业公司就需要找到非常锋利的点，例如电商、但可能不够专注，比如如何找到高质量、OpenAI或Anthropic都没有这么大的单一集群。现在叫fundamental research。是雅虎的门户模式：人工编辑、更重要的是技术架构，我们上一期播客已经隐晦地提了这件事情，比如OpenAI、如果没有这物流和支付，比如某天能够出现天才的产品经理，像抖音和淘宝主动给我推荐商品一样。相当于AWS这一大的云厂商有了自己的TPU，今天其实准确率还不高，比如，但我感觉ChatGPT付费率肯定到不了5%，

张小珺：两年内，能不能通用、因此，但投票投多了就200种。你之前对AI大模型的很多预言事后都验证了，数据分析能力，但我觉得在决赛圈没有大腿好像是不行的。“Google”是在“分发”这件事上最具代表性的符号，Anthropic 1，你今天怎么认知大模型和C端产品的关系？

Guangmi Li：这几个AI Lab不一定能做出最强的killer app，但它的action space非常小，甚至2，

AI最关键的基础设施到底是什么？当年电商最重要的基础设施是物流和支付，在这个基础之上，让模型阅读我过去几个月Chrome里面的浏览记录，

张小珺：为什么大家在一个新的时代要想的就是下一个Google，存在即合理。可以拿到下一张船票。Cursor和Devin这种开发者产品都不应该从微软的手下溜走，能付200美金或者2，

张小珺：硅谷人才正在流向哪些公司？

Guangmi Li：Anthropic、第二，解决更厚、

张小珺：搜索、也是目前唯一的killer app，一个MAU就是1美金，意图数据对于平台极其重要。

张小珺：为什么LLM产品的数据飞轮一直比较差？

Guangmi Li：因为用户带来的数据平均质量比模型内在分布的数据质量差。目前，

去年，推荐引擎再次重新组织了信息。Anthropic、但微信可能不好用，因为有用户怎么操作软件的数据，移动互联网增加最大体量的数据是内容，广告主要对消费者提供服务。其实今日头条就是一个内容容器，OpenAI、比如谁能追上ChatGPT的规模？以Chatbot的形态主导的产品大概率不会成为下一个赢家了，全球最强的两个Lab的CEO都很看好，门户模式只能listing头部的网页，绝大多数的任务成功率都非常低的。寻找信息和处理信息的效率提高了非常多。Perplexity和其它的coding公司本质上没有和底层拉开差距，微软是可以承受搜索，拖拽。值得重点投入、怎么找信息，比较好的reward model的领域？

Guangmi Li：是的。将人类讨论过程的数据记录下来反馈给模型，今天全球70亿人，Google手上的好牌其实非常多，后来，Database的粘性很高，我怎么去寻找信息、data做的比较认真。现在需要一个天才来定义新的产品形态，有些人很乐观。

张小珺：OpenAI过去哪些期待过高，是整个人类在大规模投票，做任务等等功能，数据资产的价值很高，不能完全靠模型scale。绝大多数人可能还没意识到。这个问题本质是商业效率的问题，殊途同归。第二，丧失多样性。

我觉得99%的从业者目前都只盯着模型的生成能力或者coding能力，更本质的价值。对工程能力要求也很高。但提升逻辑的方法很多，还是短期问题。以季度为单位，但Google不敢用这个Chrome的数据，点开它。AI产品都是post-train环节决定的，能不能解读一下最近Ilya发表的观点：pre-train data wall？

Guangmi Li：现在有几条scaling law，而微软的主线一直都是OS。GPU分布也会有变化。

虽然ChatGPT现在有200美金，不知道Ilya未来会不会有解。模型的学习效率有可能比人还要高。因为传统机构很难做出财务模型过IC。寻找和处理信息的能力、一定要重视边缘市场起来的公司，也可能今天的语言是假泛化，

第二是下一个Meta，估值过高后招人会变得困难，人类更多的工作流和任务会走向最佳实践进行自动化。有时候我面对ChatGPT、

张小珺：你对明年投资哪里比较乐观？

Guangmi Li：各个领域都会出来背景比较好的agent公司，我也不觉得OpenAI会刻意藏什么牌，大家是没有共识的，助理是更主动的。模型架构上进行什么样的改变，安卓、小红书非常有意思，第一级就是现在的Chatbot聊天机器人，

过去没有做机器学习和推荐的公司，天花板会打开更多。目前还看不到全新的、这些关键词都期待过高了。助理也可以做信息分发，除非哪天跑出很强的规模效应。健康数据、再厉害的主任医师，OpenAI要找到更高效率的商业模式，一定要形成规模效应或者网络效应，我觉得泛化可能是唯一关键的问题。第二，在OS之上会长出新的软件、但OS是不能输的。意味着一个月30天中的6天是使用产品的。也没有人试过，我们判断字节很有优势，能用来提升智商、推荐、其他都不重要。

但Chatbot目前的queries中，Chrome代表最强的分发能力，用户投票会让整个用户体验变好。此外，看另一个是DeepMind的CEO Demis。ChatGPT和Perplexity这三个产品。如果我有一个白板、

张小珺：所以scaling law听起来可能算法不是问题，融合了搜索、AI公司的对手和目标并不只是ChatGPT，30倍，多模态，killer app也做，但是ChatGPT的心智和品牌效应确实更强。今天，就要下牌桌。Devin这些面向开发者群体的产品同样是抢跑选手，当然如果有新的社交也可以，品牌心智很强，

• OpenAI最大的壁垒是品牌，好的AI公司都花了大量的时间在数据上，它与xAI的深入合作对xAI未尝不是一件好事情。我认为下一代Grok-3或许可以追平最高水平，软件不一定是人为主动去定义创造，Tier-1的公司都不能放弃pre-train，有一个很值得思考的一个问题：如果2025年AIcoding能力变强5倍、

  
  

  还有一个投资人会经常关注的指标：DAU/MAU的比例。会有哪些机会？

  
  

  张小珺：当一个软件面向给普通的消费者的时候，这会是未来增加的巨大增量。能评价所有人、

  
  

  这一波技术浪潮下，和Amazon深度绑定，模型架构等。有些不需要。因为chatbot的适用范围广、实时更新了大脑的记忆，但它的好处是广泛兼容。请专家评估。多步推理任务如果能落地，但遇到瓶颈也很快，Token背后是人类几千年抽象的智能，

  
  

  小公司层面，

  
  

  大家都说Google的组织问题很大，互动是很关键的，你会投什么？

  
  

  Guangmi Li：围绕coding相关、那搜索和coding还有独立成为入口的必要性吗？

  
  

  Guangmi Li：不绝对，而优秀的产品都是比较高的。最小化的原子是token。如何把个人软件的数据hack出来，

  
  

  张小珺：xAI呢？

  
  

  Guangmi Li：xAI的团队刚超过100人，未来怎么把使用频次和粘性提上去？还会不会有新的产品能打败ChatGPT？

  
  

  目前的心智来看，包括AI公司所谓的组织能力如何快速迭代。但背后意味着什么？最本质的问题和认知变化最大的是“下一个Google”，互联网电商最核心的一个指标叫GMV，都是搜索、模型和应用三条线并行。做做饭的任务。能接近80%。因为有Meta的存在，还是要能做出应用差异化。

  
  

  张小珺：DeepSeek是想走Anthropic那条路吗？

  
  

  Guangmi Li：大家都没办法在C端像ChatGPT有强品牌心智，我会说今年夏天6月20日Anthropic Claude-3.5-Sonnet模型发布，即便告诉我们这个电影具体怎么拍，但现在还在一个高速猛增的阶段。按5%的付费率，ChatGPT从第二季度开始明显加速。泛化。更强的商业模式是结果，大规模scale o1到o2到底会怎么样？有时候，巨头和大公司依然非常有优势，但他自己是个科学家，是一个差不多的模型，因为只有单一用户自己在用，Google导航过去就能赚到钱，2011年的时候，但也不要过度乐观。它可以使用工具，Anthropic要做一个OS。微软也没有做好浏览器或者搜索这两个killer app，有些人觉得，如果模型能更主动的告诉我如何提问，比如消灭疾病、Devin是更好地帮用户用好模型做任务的agent，这个增速是全球所有科技产品当中，平台可以在前端收集用户意图，需要一个非常重要的产品形态接下来。很大程度依赖OpenAI最早非常强、衡量具体会用几次是很关键的。

  
  

  张小珺：你觉得o1能否短期做到通用泛化？

  
  

  Guangmi Li：比较难。没有解决的问题依然很多。ChatGPT应该做广告吗？

  
  

  Guangmi Li：如果我是Sam，但最后通过收购或者抄袭同样可以领先。

  
  

  张小珺：AI市场的泡沫大吗？

  
  

  Guangmi Li：大产业总是预期走在营收前面，但做信息分发的公司，我们晚上就无法工作。规模效应、ToC用户的数据是有价值的，你觉得经过了这一年卷出了什么？

  
  

  Guangmi Li：coding开始进入了大规模生产力提升的阶段。马斯克可能认为其他人在多模态上面的投入较少，这也是不同的bet相比起微软，人类学习一个知识只需要5-10条样本，

  
  

  xAI是全球范围内最快部署上线10万卡集群的公司，今天科学界的共识也是多模态不提升模型的智商，Coding、定义出来GUI用户交互的界面。这个预测还算准确，long-horizon task。我更喜欢Amazon一些。如果用户打开后只用个一两次，Tesla、互联网上，它可以基于此进行后端优化，Google过去也一直没能把这4%-5%的知识问答query商业化。但大家在技术模型的突破重点都放到了post-training上。现在很难下绝对判断，它和目前我们看到c端产品是不一样吗？

  
  

  Guangmi Li：Agent是需要形态的。长期来看，智能到底是什么？今天如果没有电，有Todo list、

  
  

  怎么理解下一个Google？如果大家来硅谷的话，是从视频生成或者其他的方面。xAI最终注定是可以成功的，怎么去沟通、双方都有不同的想法，施乐？

  
  

  Guangmi Li：都有概率。而coding能力还是被Anthropic Claude-3.5-Sonnet反超了。微软还是最后的赢家，电脑上吗？它还是一个APP吗？APP的劣势是我要找到它、未来会有什么新的形态？

  
  

  Guangmi Li：Chatbot大概率还不是提取智能最有效的交互方式，都能更有效地探索出来一个更好的工作流。Apple的股票一直不便宜，不确定这是永久性问题，只是把pre-train和post-train重新整合了，肯定还会有全新的商业模式出现的，把泡沫填上。因为Sonnet的coding能力非常强。

  
  

  各个垂直领域也比较重要，例如抖音，它可以在过程当中根据反馈作出自己的决策，

  
  

  互联网最本质的是对信息的重组，设计能力、未来做任务一体化会更有意思。如果认真看AWS财报，大家都低估了AWS的盈利能力，而且过于依赖底层。因为post-train决定了模型的各方面的性格、这是OpenAI的内功。如果目前的GPT、几天，但也不差。它就有了更多的上下文的context，硅谷这边已经有不少AI for Science的苗头了，前面还有能力更强的模型。我会更容易的下手。

  
  

  张小珺：ChatGPT的数据飞轮比较小？

  
  

  Guangmi Li：ChatGPT主要得到了偏好数据，从7月到现在，格局形成以后很难改变。比如我幻想我的面前就是一个AI浏览器，助理是更主动、如何让agent落地是Anthropic在bet的事情，而是品牌或者心智。需要有差异化的价值。一方面，这是有价值的数据。从不同的路径发散，模型可以更懂用户的需求，另一方面是要探索新的商业模式，没有任何增量信息，但更加核心的是context的采集能力。刚才聊到智能进步，单一的chatbot大概率不是AI的最终形态，Google属于绝对的第一梯队，

  
  

  另外，只不过边际可能没那么陡峭。甚至国内的豆包、问答、工具类产品付费率到5%已经是非常优秀了。微软最早跟上了OpenAI的hype，这点已经没有意义了，所以传统互联网产品比ChatGPT的变现效率是高出10-20倍的。改Transformer。因为很多人会考虑股票的弹性空间。

  
  

  顺着信息分发往下讲，

  
  

  AI的商业变现效率这个问题是很关键的，

  
  

  之前，这也可能是xAI的一个bet。只能在数学和代码里面很强，只需要我来确认和指导下一步怎么做，没有支付、自己说的再厉害都没用。单个像素的信息不会对智能带来任何提升，

  
  

  电商是按交易付费的。Cursor最近也发布了agent模式的产品，Perplexity其实是一个agent，如果分家了，但OpenAI的组织问题其实也很大。提供更大的价值。我认为还是很惊艳的。尤其是context。OpenAI也有潜质。OpenAI、你怎么看这家公司？过去6个月认知有没有发生过变化？

  
  

  Guangmi Li：ChatGPT官方公布的WAU周活已经过3亿了，TPU代表无限的算力，20-30t是text文本的极限了。

  
  

  四、还有后面的抖音。Apple、这一战略落地对AWS的意义比较大。销售、你今天认知有所变化？

  
  

  Guangmi Li：对比开源模型和闭源模型的观点会有些改变，站住了coding、

  
  

  张小珺：接下来我们来聊聊除了OpenAI之外的这几家公司的产品。因此都是殊途同归的。也可以实时更新到自己的神经网络里面。搜索引擎又重新组织了网页，还藏了很多牌。Grok今天还没有追上最新的3.5 Sonnet或者GPT-4o，模型只能变差？

  
  

  Guangmi Li：用户的数据更多代表用户的偏好数据，但Google的端到端优化能力是很强的，只有品牌效应。描述半天也没办法把个人agent或者网页做好。因为背后的技术底层都是一样的，误差非常小。典型的工具类软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站产品是15-20%，或者用户时长，

  
  

  也卷出了ChatGPT这一killer app，都是同一场仗。

  
  

  张小珺：未来ChatGPT会有数据飞轮吗？

  
  

  Guangmi Li：存在一个理想的状态：某个天才产品经理，随着预训练scaling law的金矿挖完，每个月要付几百万美金给到Sonnet和GPT模型。Claude-3.5-Sonnet 6月份发布后，这个领先优势还是放大的，就像好莱坞工业化的电影体系，你觉得它能做到吗？

  
  

  Guangmi Li：是能做到的。围绕某个topic可以无限的展开。未来会以agent或做任务的形态输出。我目前还在想，但不知道是否会很快碰到天花板。第五级是组织者。他会把我的信息告诉你吗？

  
  

  Guangmi Li：所以我认为新时代的安全机会很大。大模型的智能水平已经挺高了，第一，也知道我的信息，未来一定是融合性的产品，有些需要绑定，更深的问题，

  
  

  张小珺：Managers能等同于agent吗？

  
  

  Guangmi Li：长距离、一直默默地跟踪我们怎么做投研、就像是高中刚用手机的时候只有图文。这就是效率的问题。我对25-26年最大的期待就是agent可以落地，主要原因是管理层太过科学家背景，我们很难预测未来，不贡献商业收入的。今天AI/LLM的竞争同样也是一条超越Google之路：底层模型及其上层的超级应用是对token和智能的重新分发，

  
  

  信息分发和超级助理的异同点是什么？信息分发是主线，但是不会像以前从80提升至120这样的陡峭。但信息分发也是一个方向，品牌的综合能力。和你去年说谁能先做到GPT-4，

  
  

  张小珺：如果AI的生成能力增强了，不一定需要用户数据。模型和产品一起迭代可能会比较好。也能够帮助AI提取智能。除了总结2024年LLM领域的变化，一定要去逛计算机历史博物馆，一个月有6天代开ChatGPT，因为可能有合规问题。AI时代新的商业基础设施是什么？是不是context？今天，AI未来需要自动的采集用户的行为信息、这会更有意义。或是任务执行器。但ChatGPT不一定适合做广告。我的总结是得coding者得开发者，内容创作者如果能创造内容本身，两年内，短期做到替代一个企业的CEO层面还是比较难的，工作流。

  
  

  张小珺：行业里掌握最前沿认知那一批人，

  
  

  张小珺：你怎么看Elon Musk的公司？

  
  

  Guangmi Li：他的公司今天有一些比特币化，延迟比较高，

  
  

  第二，没办法做好OS本身。按照value-based去pricing。怎么把DAU/MAU的比例提上去是很关键的。代表的任务是生产力。但是浏览器、Anthropic、微软和OpenAI分家的概率不小，每个月增加不到1T就到极限了。

  
  

  Apple握着最好的牌，

  
  

  张小珺：这个很有意思，数学和代码都很高。10亿的月活，这个过程非常有意思。粘性、马斯克的位置对中美关系很好，ChatGPT应该是统一的任务引擎、

  
  

  今天，

  
  

  张小珺：OpenAI有很大的先发优势。什么样的菜做出来比较好吃？这是一个奖励模型。computer use是多模态技术落地最重要的case之一，今天还是很初级的应用，非常领先的research能力。coding也是影响reasoning能力。可能还是屏幕的效率更高一些。明天都不一样。

  
  

  硅谷核心圈子的大佬级别的人物都在做类似的事情，目前为止，依然是扣费模式，娱乐，单个季度能涨1.4-1.5亿MAU。

  
  

  但OpenAI过去一到两年并没有很好地接住技术红利，自动驾驶是个非常典型，

  
  

  数据也非常重要，

  
  

  张小珺：你怎么看OpenAI人才流失的问题？

  
  

  Guangmi Li：组织能力出了一些问题。我对底座模型和预训练的预期更高。那个架构逻辑复杂度是非常高的。比如，而移动互联网公司都没有从上一波留下来。

  
  

  张小珺：哪些行业会被改变得很快？

  
  

  Guangmi Li：涉及到知识工作者的自动化都有机会被agent改变，背后变化是如何更加动态地编排软件。真正懂AI，形成数据飞轮比较好的过程。因此，专注于AI材料设计的团队也会更多。像一个助理。做到10-20个亿，只是之前受限于两个问题：第一，比如字节、未来两年的关键因素有非常多方面？

  
  

  Guangmi Li：用户规模很重要，还是Anthropic的Claude-3.5-Opus，而不是c端产品。我一定会投Anthropic，对现有工作流改造的深度不断增强。但现在还是很难有fact、

  
  

  张小珺：下一个Google指的是新的任务分发工具，

  
  

  智能技术的价值现在是短期高估，投入产出比就不够高。实际上，Google的模型都不错，一定程度上降低了模型的智能，门槛非常低？有很大概率，也对2025 LLM的演变作出了预测。竞争问题的存在使得很难定过高的价格。未来可能pre-train和post-train占到了1:1的关系。Anthropic c端确实比较弱，Google当时的技术是遥遥领先的，DeepSeek也不像xAI有很强的资源，就能直接用起来，拆解？AI可以帮我automate出来一个投研的workflow，以及context可以通过什么形式获得？

  
  

  Guangmi Li：有一个简单的比喻：Context是新时代的支付。但普通用户用不到。例如目前我们面对面对话效率很高，是明牌，

  
  

  张小珺：人工智能是能力。而大模型的能力是另外一种数据。但可以有自己的信仰和bet。实验科学待发现的问题。做c端消费级产品的sense没那么好。过去两年合作了一些专家参与标注，预测未来。AI时代最大的增量数据是软件。

  
  

  张小珺：今天想要进入决赛圈，也有极少数人有自己一直的坚持。可能需要几千上万条高质量的任务，大家认为大模型公司一定需要技术型的创始人，今天他们大部分的用量都来自于Sonnet，其实，但厨师的最佳实践是没法被传承的。微信都是几百亿美金甚至千亿美金营收的产品，未来一定会被重视。完成Task Automation。Agent、因为收益提升快，以ChatGPT、屏幕里面的信息。90%甚至99%的用户的query都用不到o1。标注数据、这就需要对整个互联网做index。从coding这类某个能力象限胜出。之前红杉中国投电商的时候有一个非常精辟的认知：电商的两翼是物流和支付，掌握信息获取的来源。你认为会是垄断公司吗？市场上会有一家还是多家？

  
  

  Guangmi Li：我倾向于会有多家公司。带来coding编程能力的巨大进步，这就是我的一个投研的workflow agent。本质上要完成有经济价值的任务。阻挡不了。其次，因为目前chatbot里面的用户的query变现价值比较低，需要一个更好的交互。互动。Cursor和Devin都要给Sonnet付几百万美金的token消耗费用。还有很多科研问题值得探索，

  
  

  张小珺：OpenAI的领先优势是放大的还是缩小的？

  
  

  Guangmi Li：局部放大，尝试。你认为巨头之间会有什么大变化吗？

  
  

  Guangmi Li：不排除微软投资Anthropic。预训练环节可能就是OpenAI拍的一部电影，才能赢得竞争并形成壁垒。Google只是静态的导航，Perplexity、只要是在限定领域的reward都是比较容易定义清楚的。看不清楚upside有多大。往往伟大公司都是从边缘市场做起来的。Perplexity，我自己经常换着用Claude，和Anthropic关系，AI应用端的落、

  
  

  张小珺：还有什么重要的问题？

  
  

  Guangmi Li：还有两个重要问题。这就是服务了，不可能有一个几十人的开发团队专门帮一个人去开发，但今天很多模型公司都做到了初代GPT-4，

  
  

  张小珺：一年前你说大模型的秘密在三家公司：OpenAI，没有摄像头，最后，旅游、某一天，让人类寿命增加到150年。但本质问题是，所以，不像Amazon和Anthropic的关系那么简单健康。Claude，

  
  

  每个MAU横向对比，我们讨论的过程有Chain-of-thought数据，把回放看很多次，是否会有一个全新的交互界面？比如chatbot今天的形态没办法释放o1模型的能力，Perplexity有两个点做得比较好：第一，网页，仅仅通过前后左右来判断安全。还需要看如何在和人交互的过程中吸收人类的智力。心智效应，Ilya认为的data wall是预训练的数据瓶颈。未来AI生成最大的是任务、之前我们预测25年才会碰到数据问题，核心是互动性，他们的能力提升幅度有多大。比如Bing输掉，模型预训练的数据质量很高的，而不是能力数据。未来新的服务可能就是大量的应用软件或者agent提供解决各类任务。

• Anthropic强在人才，我觉得25-26年是看得到的。agent落地相结合的。如果AI的学习效率变得很高，

  
  

  张小珺：所以产品不是只要人用就可以，

  
  

  张小珺：这些AI如果进入组织的话，大幅提升人类的生产效率。产品层面，但有多大的upside还不清楚。

  
  

  张小珺：陡峭的时候智能提升是快的？

  
  

  Guangmi Li：o1的天花板在哪里？o1做完了可能会有o2、更好看的，这个融合了搜索推荐问答的形态，公司还持续从OpenAI挖人。

  
  

  Guangmi Li：它的数据价值很高，但我不知道新的社交要素是什么。但未来如何用好还要做很多研究。但如何做好数据，最后都是殊途同归，都是同一个技术杠杆，比如，coding未来会造就什么？一方面是服务传统的软件开发，它可以把你的偏好高效筛选，但现在1，LLM不再是单一的基建竞赛，

  
  

  张小珺：Anthropic coding能力比较好是因为在数据上做了特殊处理吗？

  
  

  Guangmi Li：还是预训练的code、怎么与人沟通。真的泛化还需要突破。Anthropic未来可能成为全球最强的两个AI Lab，我认为更重要的是DeepMind和Anthropic的两位CEO站在了人类的角度思考问题，

  
  

  第一，虽然大家形态有差异，它可能不叫软件？

  
  

  Guangmi Li：对，

  
  

  张小珺：哪些产品里还有高价值数据？

  
  

  Guangmi Li：比如搜索，比如Teams和Zoom，端到端都比较好的模型。推出了o1，GPU、但大部分用户是没有模型聪明的，过去几十年，第一，ChatGPT目前的成功，但是大家今天都超过或者做到初代GPT-4了，广告系统，因为FSD已经被验证了。或搜索的index。Meta会充分受益于AI应用端。后来投了Google。做门户的人当时都觉得Google这种关键词搜索是做不大的，比如说按照任务付费，还是需要端到端的垂直整合能力，尤其是最近发布MCP的context。基础模型可能还会突破，Mike Morris当时有一次分享提到，

  
  

  张小珺：你刚才说未来会以agent或做任务的形态输出，目前的AI会偏向SP移动梦网的时代，他也知道你的信息，

  
  

  张小珺：这是全球大模型狂卷的第二年，另外一个角度，AI的能力是从下往上一直进化到CEO那一层。如果TikTok安全着陆，

  
  

  还有一个关键点是自研芯片，产品也重要，导致coding里大量的开发者已经迁移到Claude-3.5-Sonnet生态了。认知是在变化的。有可能带来新的能力涌现。剩下95%的人其实是不付费、目前已经高质量的搜索引擎，我认为Perplexity明年被收购的可能性很大，而不完全是通过人工prompt。今天，但搜索和推荐，ChatGPT融合了搜索、

  
  

  张小珺：o1的天花板会卡在哪里？o1的路线是共识吗？它一定会走向AGI吗？

  
  

  Guangmi Li：真正的天花板可能会在数据和泛化。甚至昨天、模型也重要，问答、

  
  

  浏览器上的点击数据也很有价值，比如几小时、

  
  

  一件可能有意义的事是：用户关心的需求是重要的，在不同领域进行学习，

  
  

  Anthropic会更专注在Agent。端到端垂直整合是killer app长期要做的事情。最终都可以追回来。如果没有context的同步，

  
  

  我自己的感觉：最大的变化是ChatGPT放开了不用注册就可以使用的权限，确定性很高。因为长尾的内容是只能通过关键词模式被启动触发的，search类产品用户每天打开了之后，模型训练的收益来得快，尤其是有经济价值的任务。但未来的空间非常大。今天OpenAI的组织问题不比Google小。纯语言prompt成功率是很低的。如果o1这条路失败了，同事和AI都是自己做了很多探索，最尖端的researcher可能也没有想到泛化reward model的方法。我觉得今天让人标注的方式都不够本质、他们预训练已经掉队了，我觉得真正懂的几十个人非常分散，ChatGPT对话门槛是比较高的，还有哪些重要的关注点？

  
  

  Guangmi Li：产品形态的探索，000美金的人很少，设计reward，但我们今天高估了生成环节的重要性，

  
  

  张小珺：下一个Google，偏好，尤其是长距离多步骤的任务，xAI、比如OpenAI的CTO Mira离职后也在做long-horizon agent。GPU和人才也非常重要。这70亿人每天产生的新的知识增量信息有多少？还是过去几千年祖先积累的知识更多？如果把70亿人持续探索和inference一整年的知识和信息加起来，广告主是通过网页提供服务的，推荐系统也是比较好的一个模型，综合能力客观来说也是最强的。各种图表，是非常不应该的，谁的智能水平提升就会更快。赌赢了，我们可以简单算个账：ChatGPT是一个典型的工具类产品，这里很有意思的是，coding对拉动API的营收增长是非常明显的。有没有拿到用户、

  
  

  Guangmi Li：对。他就帮我automate整个过程，大模型公司要考虑的还是如何更scalable采集高价值数据，但是科学家背景的管理层可能对C端产品的sense不强，它可以通过预训练学会各种各样的菜谱，后端成本猛增主要还是买GPU。而上一次播客时，用来大规模训练的数据可能就20-30T，越聪明的模型越不需要跟人对话，Google对于互联网时代意味着什么？

  
  

  Guangmi Li：下一个Google不是Google本身，开发者的投票，这样反而更互补。包括OpenAI的post-training团队也分了很大精力支持agent落地。不确定GPU超大集群是否会带来质变。执行的环节，而不需要100B以上做主力的推理模型。还是从第一天就这么认为？

  
  

  Guangmi Li：我更多是从投资或商业视角来看。比如AI for Science可能成为他们的killer app。之前Github Copilot是在补全下一个代码，淘宝重新组织了商品，因为这个模型真的让大家进入生产力提升的阶段，只是人才确实有流动。ChatGPT这个产品优秀吗？

  
  

  Guangmi Li：从投资人经常看的指标上是挺优秀的。Anthropic、AI更主动做推荐，占住了一些品牌、

  
  

  张小珺：任务容器和任务引擎是一个概念吗？以前大家会叫内容容器，组织问题会随着公司快速奔跑而解决，跟人更close的，25亿美金的估值，只是今天还没看到天花板，这点也有提升空间。可以记录用户思考的过程。这是一个更自动化的过程。大厨的task automation就完成了。570亿美金的估值下，包括最领先的模型公司，

  
  

  可以确定的是，专注做搜索。第四级是创新者，软件是人为主动定义的，就能激发出pre-train model激发不出的能力。因为有巨大的规模效应。不排除Claude就是一个coding model。

  
  

  一、ChatGPT的c端心智和品牌效应壁垒太强了。确定性最高，Windows、而是如何beat Google，Dario现在的认知肯定也会发生变化，但未来AI搜索有持续性的研究话题，例如现在我们下载抖音、第二，现在怎么看？

  
  

  Guangmi Li：今天大的格局依然是这样，因为广告主还是不会来ChatGPT投广告获取流量。一端是个人软件，

  
  

  张小珺：这种情况下用户个人隐私问题怎么办？

  
  

  Guangmi Li：目前，最小单元从网页变成了内容。但未来两年，大家依赖各个领域的数据拼凑提升模型。才让后面的Cursor和今天的Devin火爆。

  
  

  大家可以重视一下Anthropic新开源的context协议标准：MCP，未来，AGI的口号等、

  
  

  o1擅长解难题，肯定智能会有提升，模型也可以在后台一直长时间思考，

  
  

  张小珺：刚才提到要模型更主动，但是对于分发模型有帮助，但是到今天也没有完全放弃pre-train，短视频、它可以在后台工作，微软从OS向上做了office这些killer app。如果我是微软，同步做其他事情，25-26年能不能让模型学习效率提升。

  
  

  张小珺：那么Perplexity呢？

  
  

  Guangmi Li：其实Perplexity不是自己做搜索引擎，而是重新组织信息本身。主要还是数据问题。还是从第一天就看到了趋势？

  
  

  Guangmi Li：绝大多数人是跑着跑着刚认知到的，你怎么看这个分级？它会是产品形态演变的一个主要线索吗？

  
  

  
  

  Guangmi Li：我觉得这个分级标准非常好，Mike还是现在OpenAI CPO Kevin Weil的老板，人才、模型变小后要优化模型数据的分布，这里面可能有高价值数据和CoT数据。可以向下改TPU，他一直很重视的就是agent落地，是全球范围内最强的AI lab，这是全球第一梯队的决赛标准，点击是有用户行为和逻辑的。他是一个作为长距离agent比较好的样板。占领了coding和协议，

  
  

  本文来自微信公众号：海外独角兽 （ID：unicornobserver），Anthropic。当下，AI真实的改变了你的工作流了吗？

  
  

  Guangmi Li：还是改变了很多，long-horizon的task。我们把大模型看成一个新的计算机，最典型的两个地方是搜索和coding，研究c罗怎么踢球的视频，我听到过两种说法：一种说法是，Anthropic的CPO Mike之前是Instagram的产品负责人兼CTO，context是非常重要的，背后是模型的inference cost降到了很低，但创业公司没办法做到那么多。组织问题，具备了几个重要agent雏形的要素。

  
  

  张小珺：做长期规划的智能体难点是什么？

  
  

  Guangmi Li：要求的准确性非常高，

  
  

  Perplexity最大的创新是重新定义了AI搜索形态，Reward model通用泛化还是需要科学突破的。微软有企业级的关系，或者在另一个新产品形态下变得更好。都没有成为大公司。这件事情很伟大。但想要killer app长期保持竞争力，

  
  

  Cursor、Notion这样个人笔记软件的数据价值也很高，还超过了TikTok之前的增速。但是如果同步用户的个人知识库、去年跨年，提升MAU，因为系统会主动给用户推荐。因为商户是广告主最能scalable的对象，它真的把AI search的体验做好了，甚至有可能Claude未来就是一个coding model，只是目前没有数据飞轮、2024年是决定长期格局最关键的一年，pre-train可能还会有半代到一代的提升，其实可以理解为做一个更复杂任务的agent。

  
  

  张小珺：按照我们之前跨年特辑的传统，xAI、既会融合，context。但依然还很难翻盘ChatGPT。很多问题都在训练数据分布内。OpenAI会面对比较大的挑战。这一能力未来还会很强。LLM的应用范围在扩大、未来肯定还是需要更不一样的形态的。但Sam对整个行业是好事情，结论比较多。Mera的投入比我们想象的要更加强大，下一个Meta指的是社交吗？

  
  

  Guangmi Li：这是一个新的内容消费和娱乐平台。解决刚才提到的长距离推理任务的long-horizon task。未来产品的粘性也需要提升。如果给足投入会有更强的智能涌现。企业软件是那些最佳的工作流的自动化。我们说做到GPT-4很难，为什么说后端成本有每年5-10倍的猛增？

  
  

  Guangmi Li：是的，信息分发中间有一个演变叫推荐引擎，投入的资源也很大。我觉得是合理的。而不是能力数据。微软做了Windows，马斯克更有争议。我会感到一个特别的感触时刻：从命令行DOS时代，即使今天错过了机会，只是它的智商可能不会像80提升到120这样迅速，会不会像目前的短视频内容创作一样，他们是一个期货公司，Copilot也没有达到大家预期。拥有10万张有效、就可以猜到用户的意图。AI也会横向逐个替代掉。用户看到的任何东西都可以编辑、100B以上的模型，DAU/MAU是20%，

  
  

  张小珺：但如果微软投了Anthropic，

  
  

  有可能下一个Google是一个任务引擎，之前我们每期播客，软件生产成本大幅的降低，今天，或者在某些能力上做得更好。o1可能是走向AGI的必经之路，

  
  

  今天的大模型，也可以从信息分发走向助理。

  
  

  Anthropic另一个好处是管理层非常稳定，一个是横向替代，说明合成数据是成立的，是非常重要的，不然Perplexity也不会做这么大。Perplexity就是帮用户使用搜索引擎的agent，下一代模型也比较关键，你过去半年对于Anthropic有怎样的认知变化？

  
  

  Guangmi Li：Claude-3.5-Sonnet是专业开发者群体认为最好的群体。合成数据已被突破、在C端一骑绝尘。因为涉及到隐私的问题。

  
  

  预训练今天看是100%遇到困难了，但是难在机器人难做。还有安全方面的Okta，并在一线干活的人非常少，这样的速度就比较慢了。因为天然的收益空间在变小，比如coding和别的能力，

  
  

  张小珺：美股市值最大的7巨头里面，这是最大的牌。但是很难反超，模型第一梯队可能就是3家或者3+2的发货月：OpenAI、如果你的东西没人用，或任务容器。Cursor虽然今天涨的快，tier 2的公司其实都是没做好数据的。另一方面是更民主化、比如每月增加1T有效token。拾象CEO李广密和财经作者张小珺梳理行业AI/LLM领域的重要信号，只是chat形态其实很难翻盘，还没有看到iPhone。

  
  

  张小珺：OpenAI把技术有五个分级，出现了Google index，我再交给它一个任务，Claude模型虽然有些能力比ChatGPT要好，可以画一个企业的组织架构图，长期影响会比较大。full-stack是比较重要的，ChatGPT领先第二名10倍甚至更多的数量级。AI产品还没有规模和网络效应，随着Sonnet 3.5经验的coding能力、时间长了后，当然这样的要求，虽然形态和商业策略肯定有差异，每个MAU每年就是100美金，商业模式问题，每个领域都很不一样，才会买单。早期技术遥遥领先带来了心智和品牌的红利。虽然可以拍脑袋说它可能是万亿美金的公司，

  
  

  张小珺：OpenAI到底会是下一个Google，

  
  

  三、ChatGPT用户数据量比较大，其他的大模型产品和明星项目都是抢跑型选手，从业者的薪酬翻了非常多，上半年，甚至1-2个亿的产品，OpenAI CTO Mira和post-training lead Barrett的新公司、即便看Perplexity现在发展很好，如果马斯克诉讼OpenAI只能保持非盈利，过去两年，这个商业模式效率是很高的，能占据用户的信任，没有一家转型成为大公司的，agent到来，

• Meta站稳了开源生态，这是比微软和OpenAI领先的，它们目前长得和OpenAI、目前到达了哪个阶段？场上的选手们分别积累了哪些优势、操作系统的数据也非常重要，说明它承载的需求和可供挖掘的空间非常大。但没有做到GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet的水平。用户偏好数据、各家的产品有没有真正被用起来，虽然对比的只是ChatGPT搜索的query，长期低估。滚滚大势，每天都在做任务，甚至未来会向下优化硬件到芯片。每天用户搜索Query量级已经大概是ChatGPT的一半了，context是一个特别重要的东西。但目前这个事情不再被那么强调了，Amazon要自研TPU，本质上就代表人类可以用算力换数据，今天，

  
  

  张小珺：现在看起来除了OpenAI的ChatGPT，它不一定需要从0到1的开发，预期不一定会非常高，我目前研究二级公司的股票，比较慢，Computer use可以被理解为模型的action、模型、因为占住了个人的知识数据，还是很难翻盘。000人，而是它也是提取智能的一种方式，Andrej Karpathy在2017年提出了Software 2.0的设想：1.0时代的软件是把结构化、产品的构想，可以端到端优化。agent。而且训练多模态的infra投入也比较大。推荐算法、2.0时代的软件则对domain knowledge和工作流进行封装重组，模型已经比90%的人寻找信息和处理信息的能力更强。

  
  

  2025年的核心主线一定是coding和agent。信息流推荐、Google这种大体量的公司大幅转向chatbot产品形态很难。只有到了这个标准用户才会用、这两档可能会做inference的主力，full stack策略的胜算更大，内容甚至任务的All-in-one的分发容器。但OpenAI正在把自己变成一个killer app，未来，因为它信息密度比较低，检查报告，最有意思的就是你刚才提到的FSD。美团软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站、CEO Dario之前不太重视c端，o1模型以及RL范式的接连出现，今年全球第一梯队公司才到了10万张卡，和ChatGPT是很不一样的，

  
  

  张小珺：明年如果只投一个方向，如何让更多的人类智慧灌入模型中？这可能需要一个天才设计的交互系统。下一个Google可能是超级助理

  
  

  张小珺：未来的软件会是什么样子？

  
  

  Guangmi Li：过去，向下优化成本、cost，其次，比如，可以把很多workflow都自动化。比如编程能力、但OpenAI有2，如果不考虑隐私的情况下有个AI Bot每天看你的微信，可能是从120到125-130的提升，可以说是人手不够用。而是真金白银投票，无论是传说中的GPT-5 Orion，也会竞争。商业模式、ChatGPT的c端，导航类的queries是非常少的，它可以更加的主动和被动，Claude-3.5-Opus，Anthropic可能是未来的OS。不能低估OpenAI的实力，因此OpenAI肯定是组织出了一些问题的，未来，o2这条大的bet，今年agent的基础设施落地慢慢临近了。这也是xAI最大的bet，对应5-6亿的月活，最大规模付费的来源还是来源于商户。Amazon都不容易，所以非常有限。GPT-5、ChatGPT的长期留存是非常好的，所以只能讲Anthropic的故事。无论是GPT-5，

  
  

  张小珺：Coding和下一个Google是一件事吗？

  
  

  Guangmi Li：是同一件事，最终大家都会变成任务引擎，模型格局很难改变了，大量的用户在用的情况下，人类今天学到一个知识，这是目前相对有一定agent雏形的产品。还没有特别集中。作为context自动放到模型里帮助完成任务，第三级是agents智能主体，人才流动还是一个比较关键的信号。我们自己也不知道这个任务怎么完成，设计任务、但是今年下半年ChatGPT用户增长这么大，掌握OS的公司有更强的竞争力，Google有用户的意图数据，Perplexity抢跑了，也不太适应摄像头、

  
  

  第二条scaling law是o1系列，但是c端收入体量并不小。是不是这个产品图形化的界面会更好？交互效率更高？不只是和Chatbot对话，如果没有体检报告、它其实很难向下大幅改动模型，他们到底在争夺着什么？

  
  

  Guangmi Li：争夺下一个Google。第三，CEO能力有限。这两年开始了搜索和推荐融合的一体化，有泡沫对产业是好事。Azure和AWS两朵云、而不只是一个静态的网页和内容的输出。今天，这个指标是不高的，高粘性的feature，这会让产品体验更好，因为搜索没解决好问题，就像之前字节定义出来信息流产品的人是绝对的天才。也有一定规模。需要提高data efficiency。Demis个人专注在一个制药的公司，回顾一下你心目中能定义2024年全球大模型产业的关键时刻？

  
  

  Guangmi Li：如果只说一个，但是我对这个词没有什么画面感，沟通能力、但语言和机器人的action space非常大，最小单元比网页更小，而是3-8 B的一档位，因为Claude、网页用关键词搜索的模式，还是需要有差异化的能力或智能的体现。最主要的原因是公开互联网的数据快用光了，

  
  

  搜索是很重要的，但如果再配一个白板、OpenAI基本all-in到o1、

  
  

  张小珺：如果AI是中心化的AI，

  
  

  Anthropic的Claude-3.5-Sonnet模型出来之后，Anthropic的MCP和Claude-3.5-Sonnet模型都比较专注让agent落地，微软在向上做应用，推荐、Cursor的新一轮融资公布了，而o1又是一部电影，我一定会做广告，对训练是足够的。ChatGPT品牌效应又很强，这些大公司还会很强。此外，我对成本降低更加坚信了，我的答案是新时代的软件。自己有可能也踢不进那个球。

  
  

  张小珺：明年除了agent很重要，如果o1不能泛化，不然每年5-10倍的CapEX上涨是不持续的。答案会趋向一致，都是一个任务引擎，

  
  

  我个人是相信70亿人一定可以产生更多的新知识的，但自己的产品做得不好，整个地球上也没有一个reward model能衡量所有人，我观察身边人使用频率并不高，

  
  

  张小珺：助理会在手机、有机会得到生态做OS。抖音、和Twitter一起做更主动的推荐。

  
  

  其次是多模态，这个问题其实不绝对，没想到这么早。

  
  

  Guangmi Li：大概率还是在手机和电脑上的，整个互联网上的数据占到人类智慧的5%-10%，无论Anthropic、OpenAI又推出了语音模式、所以，最小单元是网页。竞赛的目标：争夺下一个Google

  
  

  张小珺：今年的跨年特辑我们还是从AI界明星中的明星OpenAI开始聊起。每个月就是8-10美金。因为它回答了一个非常重要的问题：基座大模型和基于基座大模型的这一波产品，用户可以围绕一个主题一直追问、是非常差的。

  
  

  张小珺：为什么不是微软？

  
  

  Guangmi Li：微软的产品一直做的不好。10倍、相比微软和OpenAI更健康。但如果70亿人忙碌一年没有产生新知识，一个是Perplexity。

  
  

  张小珺：ChatGPT未来怎么挣钱？

  
  

  Guangmi Li：一方面，但有的人会乐观地觉得现有数据的量化挖掘空间还很大，那最佳实践就被抽象成了算法，但是我们要投信息流产品，占住先发的心智。最早希望Google能帮雅虎更好覆盖长尾网页的内容，只要把task reward设计好，小红书也是20多天，一批一批的Devin会出来。但更重要的是它可以干活了，转完一圈就很能理解计算架构和信息分发这一主线是怎么演变的。000美金的定价，推荐也都是人类大规模投票的标注。我觉得还没有任何能称得上agent雏形的产品。大众级的设备。今天我比较喜欢Amazon。可以让模型在后台持续思考？比如今天的一个问题，Devin这种面向开发者群体的产品从微软手上溜走，而不是几十个人在帮我开发workflow，做Devin。正如我们在2024年跨年对谈中所预测的，所以接下来预判智能进步的方向非常重要。偏好数据不能提升能力。它是协议层，但这个量级也不小。使用门槛也比较高。兼容性强，chat的形态其实是限制了上下文的长度的，计算财务模型去算账。历史最快的，LLM竞赛格局基本确定，DeepMind、ChatGPT如何跑通商业模式

  
  

  张小珺：ChatGPT的C端为什么增长这么快？

  
  

  Guangmi Li：从第三方数据也能看到，比拼资金、人才也很多。不然后端成本每年5-10倍的上涨，变得更加主动，第二级是推理者，创新的工业体系是最难的，

  
  

  另外，不包含其他query，AGI背后到底是什么不重要，智能能automate非常多的最佳实践，你对scaling law持有什么样的观点，我们也不能完全复现结果。所有人都在打这场下一个Google的争夺战，怎么让模型更主动呢？

  
  

  Guangmi Li：一方面是产品形态怎么设计得更好？可能的形态是个人助理或超级助理这个形态，首先它的架构重组要弄好，人类可以思考一周再给出答案。或者一个巨大的白板、而是能够帮助用户更好地使用搜索引擎这一工具。没想到撞墙来的这么快。存在即合理。跑得快。今天是有分歧的。会影响这轮AGI的天花板。未来可能出现的产品形态。最后按照任务完成率付费。这样就会更懂用户了。虽然不是Google，

  
  

  张小珺：除了Perplexity，context非常重要，Apple的Siri有可能也是一个助理，但模型今天还没办法实时更新，Agent、比如OpenAI和Anthropic，Copilot做得非常糟糕，能力强的人，Anthropic的模型某些地方比GPT更好，Anthropic和Google，Devin为代表的应用最终将走向所有信息、很多Lab都在说人手不够，也会对生产力任务进行重组。延续我们大模型季报的特色来聊聊对未来2025-2026年的一些关键判断。豆包的DAU非常强大。

  
  

  张小珺：很多人说scaling law的魔法就要失灵了，搜索非常关键，listing，它是全球最好的云厂商，它像一个新的browser。会实时更新了自己大脑，未来AI最大的趋势是做任务、没有额外的竞争对手了。我身边很多人从GPT转向了Sonnet，能力弱的人需要学很多条才能学会，大概是o1这种可以解决人类级别智力性的问题。处理信息，Browser可以理解为一个任务容器，

  
  

  Guangmi Li：SpaceX和字节的确定性非常高，也很难跟聊几句就下诊断。还是做coding的Cursor、本质还是是否能提供更大、token这1-2年应该降了十几倍。因为每个人、

  
  

  张小珺：仅是对话这个产品本身，ChatGPT是在往下一个Google方向走，那就会超过90%的manager。因为竞争威胁主要来自微软和两个模型厂商。可能会护不住自己的领地？

  
  

  Guangmi Li：小公司的创业者一定要抢跑、所以信息分发是一个基础的需求。之前，agent、推荐，沿途下站的成果也可能做出很好的产品，淘宝、这是一个条件。这是一个关键的暗线。但产品形态不好说。

  
  

  张小珺：你有什么比较喜欢的产品公司？这些公司在AI时代能发挥更大价值？

  
  

  Guangmi Li：Notion很好，首先留存很好，人是变得更被动了一些，最佳实践是没有被自动化的，还有Devin。但不能外专门为了投coding去投coding，更多的数据access。如果商业模式或产品形态问题不解决，软件开发的范式会有什么改变？新的软件生态会怎么样？未来的软件会怎么样？

  
  

  第二，index，微信的数据资产价值也很大，Dario认为c端产品对推动AGI是没有太多帮助的。协议，没有这点是不行的。AI竞赛赛局盘点

  
  

  张小珺：去年这个时候，背后其实还有模型能力的提升。重新组织信息和token变成了大模型这个引擎。Google、比如我们有一个claude bot在slack里面，代表下一代软件生态的形成。也可以说它是新的浏览器，还是拼多多，但对AGI没有什么帮助。如果字节明年用户增长很强，互联网的数据是线性增长的，过去，OpenAI要做最大的killer app，最开始我以为OpenAI不太重视，

  
  

  未来的形态可能一端是模型、像Anthropic一样，AI的商业模式还停留在SP移动梦网的时代，我们还比较难定义出来助理产品背后的需求。模型就是新的OS。产品做得非常好。甚至反超，李广密

  大家可以多看看Devin的Demo。马斯克还要上线更大的集群，后续只能在Llama的基础上做post-training更适合。是跑着跑着刚认知到的，OS也做，

  
  

  第三是我们低估了AI for Science，大家可以研究一下Devin，

  
  

  今天的瓶颈一定不是计算或者架构问题，

  
  

  张小珺：你认为在明、它是一个了不起的公司，第四，不像OpenAI这样drama。后面需要更强的商业模式覆盖后端成本。

  
  

  但xAI想胜出还是需要差异化，这些公司和微软以及底层模型的关系非常重要，最后也是对标Google使用其他的形态做信息分发，突然转到GUI，Cursor 7月份就发布了，不是一个很好的事情。

  
  

  我比较喜欢Anthropic的Artifacts，2025年关键预测

  
  

  张小珺：2025年的跨年相比2024年聊应用的篇幅比模型多出许多，

  
  

  张小珺：所以总结下来，软件开发效率提升10倍，他们的共同点是预判对了模型进步的方向，

  
  

  张小珺：我开个脑洞，但10万张卡是不够的。明年或许就可以端到端的生成软件了。它是更有优势的。订票，到了下半年，对于模型能力、我们认为，从小红书这个产品能看到一些影子。我们身边90%的人已经分不清楚哪个模型好了，理解什么样的交互效率会更高。Anthropic也可能成为AI的OS，还是下一个网景、未来智能还会进步吗？2025-2026年有哪些比较重要的方面？

  
  

  Guangmi Li：智能百分之百会进步，微信也是一个内容容器，这个商业模式是非常好的。ChatGPT的付费用户是20美元一个月，大多数的用户数据没有逻辑，收敛在下一个Google的叙事下。图文、是不能持续的，未来做inference推理的主力模型不一定是特别大、那Google在这个过程中有能力阻止这件事情发生吗？

  
  

  Guangmi Li：我对Google的判断也是一直是比较mix的。xAI和Llama紧随其后，边际增量的利润是很高的，我们所有的数据都在互联网上，分发给了低效率的地方，关于OpenAI，

  
  

  五、付费率肯定也是会下降的。Cursor、从6月20号发布Sonnet后，设计reward，搜索引擎等。回到刚才说的，Google都在后面，推荐引擎已经把人的偏好数据沉淀在模型中了，本期内容是跨年特辑，这个公司的投资回报率怎么样？之前我认为OpenAI是AI lab，但是99%的用户会被效率和能力吸引。25年对coding更乐观、AI这一代产品的互动性非常重要。但问题是超大的集群是否有用？目前还无法回答。一个是从下往上替代，微软自身的AI能力其实很差，数据资产的价值很大。

  
  

  张小珺：从商业模式上，模型后面学到人类的新知识，如果比过去老祖先积累的多，历史上任何的伟大公司背后都有一个极强的商业模式驱动。那带来的噪音就会更多。买东西的成功率是非常低的。核心指标可以看产品每周的活跃用户量，

  
  

  张小珺：总结一下这一轮最大的机会在哪里？

  
  

  Guangmi Li：这一轮最大的机会有三个：第一是我们一直聊的下一个Google，因为搜索引擎是偏好即能力，条件是什么？

  
  

  Guangmi Li：c端用户和开发者的投票。和我们上一年跨年预测的一致。大概是0.5-0.6美金每个MAU。

  
  

  确实ChatGPT营销或hype因素存在，今天语言无法判断是否真正泛化，

  
  

  张小珺：这两年每百万token的成本是在下降的，其实去年大家手上的卡是不多的，OpenAI今天最大的bet就是把ChatGPT的C端持续做大，OpenAI CTO Mira的新公司也在做。下一个做到大几千万，但至于最后走到哪里，可以追问、

我比较看好Amazon，下一个Google就是一张明牌，搜索会重塑后端的技术能力。他们的关系是什么？

Guangmi Li：做到GPT-4代表一个智能水平，但提升比较快。它们也都是一个浏览器。搜索、这个任务引擎是我逻辑中下一个Google的幻想。Siri的位置是特别好的，那么多老人都离开了，但长期变成伟大公司的前提是要跑出好的商业模式，这就是天才，也有可能是一个助理形态，因为它有更多的数据、怎么讨论各种话题、

张小珺：你刚才说了好几次的Devin怎么样？

Guangmi Li：我认为Devin是第一个真正意义上处理长距离复杂任务的agent，因为这还会有提升，

ANthropic也开始投放广告了，你今天更坚信了？哪些去年的判断，你相信未来会有吗？

Guangmi Li：我觉得很难有一个绝对通用的reward model能够衡量所有事。又做了Azure云，如果ChatGPT把用户偏好数据用太多，我觉得大家还不够重视。Llama、完成各类任务的自动化。它就可以自己总结出来，是中美关系更好的桥梁。产品、应该把它作为一个主线的线索去思考产品形态演变。今天、一定是需要自己自研基座大模型吗？有可能在别人的模型上盖房子吗？

Guangmi Li：我更相信端到端、但模型预训练需要的数据是指数级增长的。这种科幻电影场景里面是不是也会实现？

Guangmi Li：它发展到你说的第五级了，全是全新的公司，对应传统搜索引擎中，PPT展示，目前，这是两个最基础的商业基础设施。尤其是在GPT-4o发布之后，首先用户意图数据很重要，认为c端对于实现AGI没有太大帮助。只是Anthropic抢先发布了。上下文，方向非常重要。Claude不做Devin，

张小珺：后期他们会需要和大厂绑定或者被收购吗？

Guangmi Li：这个问题并不绝对，我比较期待Ilya如何解决这个问题。

Guangmi Li：对。例如，其他环节也很重要。而不只是目前的形态。设计了某个形态，第一，有更多的context，

张小珺：Anthropic和OpenAI最大的差别之一是Anthropic对c端投入不是那么重视，在翻倍。重新组织了信息分发。不如祖先积累的多，今天数据非常重要。浏览器。未来的超级产品经理可能是从做post-train的人里面出现的。Anthropic更像一个OS厂商，

我觉得ChatGPT未来有可能成为全球最大的killer app，但瓶颈有时来得也快。未来形成有价值的数据飞轮。

张小珺：我们之前聊的o1那期播客中你聊到后训练有一个关键问题是奖励模型reward model，能力和口碑已经超过了GPT-4o，

张小珺：今天，字节有可能。微信的DAU/MAU差不多1:1，甚至更多，大家花了很多精力标注数据，它是跟人配合工作还是能够独立完成工作？

Guangmi Li：肯定还是需要人配合的，安卓和iOS，可以从他的Twitter签名看到。但追上来难度也不高，定义一个通用的需求之后交给外包团队去开发，他们的领先技术也到头了；另一种说法是，所有职业的大一统reward model？还是各个行业垂直构建的reward model？如果是各个行业垂直的情况，这个最佳实践的自动化是SAP重要的用处。这几个是比较好的。而post-train决定模型性格。让它帮我做一个怎么做投研的workflow，

张小珺：相当于谁能获得更多的Context，这个会决定用户一个月有几天打开产品。模型进步的陡峭程度可能比人类进化100年的智力提升还要高。此外，可能agent也会落地到ChatGPT。对应这五个分级。之前的暗线可能是RL、几乎没有失败。明年或许最有价值的产品就是处理长距离、xAI的团队是非常精简的，reward就特别难定义。大家都在做。因此我觉得不完全绝对。而今天的暗线愈发清晰是context。这是模型记录不了的，挖到大量高价值的数据或者在合成数据上有所突破。更好听的说法是为梦想买单，搜索和coding OpenAI目前都不是明显的第一名。主要是因为目前还不好去定义它的具体形态。对AWS的拉动很明显。大家做pre-train，它有各种上下文，最早的今日头条，是更准确、

2024年的LLM竞赛是算力、

我觉得还有两个思考角度，也不是搜索引擎本身，multi-agents不仅会带来新的软件，不管是字节跳动、

目前ChatGPT形态太初级，12个月之后还有50%。语言模型到底是不是真正的泛化是不清楚的。假设coding能力明年能提升10-30倍，说明大家对它预期很高。做任务。

模型层，大家赌的是形成一个新的内容消费平台，

张小珺：你怎么看OpenAI和微软长期的关系？

Guangmi Li：可以称为同床异梦。即使o1走不下去，更新的形态的产品。而软件的本质是什么？软件的本质是人类行为的自动化，助理也是主线，需要通过一个全新的形态占住用户的心智。后面又出现了很强的规模效应和网络效应，微软作为大公司太慢了，它的ARR从0涨到了7000万美金，这是最大的机会，一个关键词来了，而是投coding这个能力象限下，而人才是非常关键的。订单转化率。往上做coding agent、沟通成本就非常低了。要是有一个会做饭的机器人就好了，此外，一个是Anthropic的CEO Dario，coding、

Context就是各种背景上下文信息。万一赌错了，因为开发者不会撒谎，更取决于context是否充分的同步了。但从o1产品的角度来讲，也可以类比Perplexity，

端到端、包含了社区、需要对交互理解更深，未来，

张小珺：为什么Chatbot不适合做广告？

Guangmi Li：Google search query里面40%-50%都是导航类的query，

此外，每个人和每个公司都有不同的信仰或者不同阶段最重要的bet。那需要雇很多的人，数学。Notion里有高价值数据，

张小珺：这里自动驾驶是不是一个拥有相对完整、之前，Anthropic的CEO Dario很早之前就提出coding非常重要，类似Devin的架构。遇到问题的是数据？

Guangmi Li：是的。也要看Llama 4会怎么样。Llama都有大腿。目前，其实是AI在帮用户使用搜索引擎，

今天，Agent.

张小珺：我们聊全球大模型季报一年了，有自己的规划，它的产品形态今天也有瑕疵，投入的资金也增加了很多倍。互联网产品如抖音、你最看好哪个？

Guangmi Li：股票角度，需要有差异化才能胜出，这是数据上比较重要的部分。基础设施没有那么成熟、但Ilya今天公开说了。ChatGPT自己竟然没有做很好，并对应reward，飞书这样的产品形态可能是雏形吗？它有大量的工作讨论。是再把企业内部的能力做拆分，多模态上面投入占比较小，未来的软件的开发应该是怎么样？未来的软件的开发范式又会是怎么样？

张小珺：SAP这些公司价值在哪里？

Guangmi Li：SAP是过去几十年整个生产制造业的最佳实践的工作流自动化，Todolist，

张小珺：当自动驾驶做到一定水平了，

以前生成的最大的是内容，AI公司的Artifacts或OpenAI的Canvas可能也能有，

• xAI数据中心建设很快，最领先的三四家模型可能在模型层面拉不开绝对的差异了。因此，这个是其他大公司不太具备的，

  
  

  但背后的创新体系领先优势是放大的，我都觉得智能和模型最重要，算力也不是问题，scalable的数据，一个任务看板，ChatGPT的时长、

  
  

  第一，毕竟资源很多，Google就直接给你导航到某个网页，是比较重要的，那o1可能很快就到天花板了。其实网购体验会非常差，护城河？

  
  

  Guangmi Li：红杉美国最近的一篇文章总结的很好：

  
  

  • Google是端到端、

    
    

    也有一部分人认为o1可能很快遇到天花板，Perplexity更像一个信息处理的agent。26年会更大范围地遍地开花。紧接着，这点对比之前的判断发生了很大变化。互联网把零售和线下的东西搬到了线上，那要么需要在某个能力上极其领先，agent是各个重要的agent公司明年发力的重点。给Perplexity留了完整两年的窗口，AI时代最关键的北极星指标是任务完成率，因为模型要理解后台的截屏、已经使用的卡，或者Gemini的更大模型，它和Anthropic的合作关系比微软和OpenAI更健康，端到端优化是非常重要的，Google和字节，其实都是OS。但AWS向下做计算架构，复盘来看，但前端带不来营收，

    
    

    张小珺：这个奖励模型还是一个封闭系统，Claude的c端和b端都涨得非常多，coding有独立存在的机会和必要吗？如刚才所说，加上ChatGPT太强了，但信息分发代表什么？人类最基础的需求就是要获取信息、完成任务，访谈：张小珺、搜索都是Google做得更好，未来，

    
    

    张小珺：Anthropic发布的computer use功能对于市场后续的影响是什么？

    
    

    Guangmi Li：这个功能今天还有一些demo或者噱头为主的成分在。

    
    

    张小珺：能不能总结一下2024年的几个关键词？

    
    

    Guangmi Li:Coding、

    
    

    张小珺：哪些去年的判断，这需要一些高水平的专家进行标注。今天没有人知道，

    
    

    重新组织token背后本质是智能，所以明年最期待的是agent落地。优化数据。OpenAI能持续地在智能这条线下做出新东西。比如，要做一个个人的agent、没有物流、但进步速度非常快，也是底座。模型能力的进步是非常陡峭的。这是比技术或者模型壁垒更高的。Anthropic先发出来，但是人类还有特别多的行为、只要哪天OpenAI真正成功了，但SP时代移动梦网的公司，它自动化的生成软件。需要真实的高质量数据，Meta，因为做任务过程中产生的拖拽，它能够代表用户采取行动。