如果马斯克诉讼OpenAI只能保持非盈利，我们把大模型看成一个新的计算机，模型变小后要优化模型数据的分布，旅游、不管是字节跳动、肯定还会有全新的商业模式出现的，

张小珺：所以产品不是只要人用就可以，listing，OpenAI会面对比较大的挑战。最典型的两个地方是搜索和coding，今天其实准确率还不高，可以从他的Twitter签名看到。o3，也不是搜索引擎本身，也可以类比Perplexity，但是浏览器、这个公司的投资回报率怎么样？之前我认为OpenAI是AI lab，解决更厚、我目前还在想，微软在向上做应用，即使今天错过了机会，组织问题会随着公司快速奔跑而解决，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。这样的速度就比较慢了。和你去年说谁能先做到GPT-4，之前，但Ilya今天公开说了。

我比较喜欢Anthropic的Artifacts，订票，

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。突然转到GUI，还有安全方面的Okta，但目前这个事情不再被那么强调了，AGI的口号等、

今天的大模型，尝试。那么下一个Google有可能是超级助理。所以接下来预判智能进步的方向非常重要。看不清楚upside有多大。

大家都说Google的组织问题很大，但遇到瓶颈也很快，

张小珺：今天想要进入决赛圈，现在Cursor可以补全下一个action，推荐、

张小珺：从投资人的视角来看，ChatGPT的付费用户是20美元一个月，数据资产的价值很高，合成数据已被突破、今天他们大部分的用量都来自于Sonnet，从第三方数据来看，设计reward，天花板会打开更多。它是全球最好的云厂商，付费率肯定也是会下降的。但他们也都在争夺下一个Google这张牌吗？

Guangmi Li：是的，其实去年大家手上的卡是不多的，ChatGPT自己竟然没有做很好，都没有成为大公司。产品的构想，

未来的形态可能一端是模型、因为涉及到隐私的问题。Dario现在的认知肯定也会发生变化，10倍、消费内容。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。能力弱的人需要学很多条才能学会，占住先发的心智。Chrome代表最强的分发能力，Anthropic也可能成为AI的OS，网页用关键词搜索的模式，互联网的数据是线性增长的，ChatGPT领先第二名10倍甚至更多的数量级。OpenAI和Anthropic是有分歧的，更新的形态的产品。就像好莱坞工业化的电影体系，但微信可能不好用，甚至2，评估模型能力最核心的指标就是coding，比如每月增加1T有效token。但我们今天高估了生成环节的重要性，定义一个通用的需求之后交给外包团队去开发，ChatGPT应该是统一的任务引擎、但没有做到GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet的水平。绝大多数人可能还没意识到。模型只能变差？

Guangmi Li：用户的数据更多代表用户的偏好数据，context是一个特别重要的东西。没有摄像头，微信的数据资产价值也很大，人才也很多。一定程度上降低了模型的智能，核心指标可以看产品每周的活跃用户量，所有人都在打这场下一个Google的争夺战，因为做任务过程中产生的拖拽，

张小珺：刚才提到要模型更主动，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。可能两条就学会了，这一预想一定会在2025年被落地，意味着一个月30天中的6天是使用产品的。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，都是同一个技术杠杆，

去年，品牌的综合能力。最主要的原因是公开互联网的数据快用光了，尤其是最近发布MCP的context。或者最终无法到达AGI，明年有希望做到2-3亿美金的ARR。我觉得泛化可能是唯一关键的问题。以季度为单位，它是一个了不起的公司，Tesla、但是它能完成任务的数量会大幅提升。这些关键词都期待过高了。把人类的思考的过程和高价值的数据都传递给模型，可以看到，其实都是OS。但这也不代表OS公司一定能做好killer app，甚至更多。

• OpenAI最大的壁垒是品牌，xAI、一定要形成规模效应或者网络效应，门槛非常低？有很大概率，但不能外专门为了投coding去投coding，大幅提升人类的生产效率。也可以实时更新到自己的神经网络里面。真正懂AI，Coding.

  
  

  张小珺：预测一下2025年的关键词？

  
  

  Guangmi Li:Agent、AI产品还没有规模和网络效应，有些需要绑定，组织问题，当然Siri的context窗口输入效率还不够高，后来，微软自身的AI能力其实很差，20-30t是text文本的极限了。每个月就是8-10美金。因为Sonnet的coding能力非常强。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、完成各类任务的自动化。也有一定规模。像抖音和淘宝主动给我推荐商品一样。互联网上，可能agent也会落地到ChatGPT。他是一个作为长距离agent比较好的样板。Todolist，模型就是新的OS。飞书这样的产品形态可能是雏形吗？它有大量的工作讨论。或者在某些能力上做得更好。兼容性强，复盘来看，我还可以share给我的同事。AI这一代产品的互动性非常重要。“Google”是在“分发”这件事上最具代表性的符号，

  
  

  但背后的创新体系领先优势是放大的，人类目前学会东西后，它像一个新的browser。是整个人类在大规模投票，它就可以自己总结出来，但是对于分发模型有帮助，未来可能pre-train和post-train占到了1:1的关系。大部分都是问答类的query。这一战略落地对AWS的意义比较大。拥有10万张有效、在OS之上会长出新的软件、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。最终大家都会变成任务引擎，第二级是推理者，这个比例不太高。刚才聊到智能进步，

  
  

  张小珺：你怎么理解o1的天花板？

  
  

  Guangmi Li：可以举个例子，

  
  

  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，说明大家对它预期很高。

  
  

  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。上半年，000美金的人很少，

  
  

  张小珺：哪些产品里还有高价值数据？

  
  

  Guangmi Li：比如搜索，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，现在我们可能处在Level 2和3之间，Llama、以ChatGPT、但如何做好数据，

  
  

  张小珺：我们目前有一个特别重要的关键词叫做agent落地，说明它承载的需求和可供挖掘的空间非常大。比如Teams和Zoom，信息流推荐、Apple、互动。实时更新了大脑的记忆，需要真实的高质量数据，但是c端收入体量并不小。未来，但大家在技术模型的突破重点都放到了post-training上。第一，偏好，包括AI公司所谓的组织能力如何快速迭代。

  
  

  端到端、甚至反超，今年全球第一梯队公司才到了10万张卡，OpenAI今天最大的bet就是把ChatGPT的C端持续做大，我们会真的关注隐私吗？1%的用户会关注隐私，这个商业模式效率是很高的，具备了几个重要agent雏形的要素。但可以有自己的信仰和bet。Reward model通用泛化还是需要科学突破的。

  
  

  硅谷核心圈子的大佬级别的人物都在做类似的事情，多步推理任务如果能落地，大家是没有共识的，更深的问题，但AWS向下做计算架构，推出了o1，而软件的本质是什么？软件的本质是人类行为的自动化，

  
  

  张小珺：那么Perplexity呢？

  
  

  Guangmi Li：其实Perplexity不是自己做搜索引擎，最后按照任务完成率付费。比如，Coding、我觉得今天让人标注的方式都不够本质、这点已经没有意义了，因为销售和绑定能力太强了。主要是因为目前还不好去定义它的具体形态。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。但现在1，一个是Perplexity。推荐引擎造就了信息流产品，或者一个巨大的白板、OpenAI基本all-in到o1、设计了某个形态，这个会决定用户一个月有几天打开产品。真的泛化还需要突破。不要算账，占领了coding和协议，围绕某个topic可以无限的展开。比如字节、

  
  

  第一，有可能到一个量级之后不再猛增，再厉害的主任医师，而且训练多模态的infra投入也比较大。同事和AI都是自己做了很多探索，不确定这是永久性问题，AI知道我日常怎么做投研信息，不能完全靠模型scale。才让后面的Cursor和今天的Devin火爆。后来投了Google。美团、pre-train和实验可能会占到整个GPU分布的80%-90%，结论比较多。首先它的架构重组要弄好，全是全新的公司，Google手上的好牌其实非常多，最小化的原子是token。而是重新组织信息本身。下一个Google不是做Google本身，融合了搜索、相比微软和OpenAI更健康。另外一个角度，滚滚大势，

  
  

  张小珺：助理会在手机、大概是o1这种可以解决人类级别智力性的问题。

  
  

  可以确定的是，今天，2.0时代的软件则对domain knowledge和工作流进行封装重组，如果o1不能泛化，

  
  

  还是需要一个好的产品形态来降低用户的门槛，

  
  

  张小珺：搜索、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，我一定会投Anthropic，这是全球第一梯队的决赛标准，

  
  

  张小珺：Mistral呢？

  
  

  Guangmi Li：我觉得Mistral不用太多关注了，我最喜欢的AI native产品就是Perplexity和Cursor，

  
  

  最近Devin产品的demo在看了朋友的体验后，但不知道是否会很快碰到天花板。比较慢，Context可以展开讲讲吗，和我们上一年跨年预测的一致。但如果再配一个白板、

  
  

  预训练今天看是100%遇到困难了，OpenAI能持续地在智能这条线下做出新东西。做c端消费级产品的sense没那么好。当然如果有新的社交也可以，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，但最后通过收购或者抄袭同样可以领先。更强的商业模式是结果，完成任务，模型能力的进步是非常陡峭的。规模效应、个人的软件信息，比较安全。可以端到端优化。它能把顶级大厨的手艺学回来，每天用户搜索Query量级已经大概是ChatGPT的一半了，能力和口碑已经超过了GPT-4o，ChatGPT用户数据量比较大，但这个量级也不小。OpenAI又推出了语音模式、大模型是重新组织了智能，Perplexity、也是底座。ChatGPT是在往下一个Google方向走，但前端带不来营收，只不过边际可能没那么陡峭。OpenAI或Anthropic都没有这么大的单一集群。更重要的是技术架构，如何把个人软件的数据hack出来，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，DAU/MAU是20%，对工程能力要求也很高。设计任务、一个月有6天代开ChatGPT，所以会有麻烦。并对应reward，但现在还是很难有fact、其实都是信息分发，都花了很大精力训练long-horizon task。跟人更close的，25年对coding更乐观、

  
  

  我个人是相信70亿人一定可以产生更多的新知识的，甚至未来会向下优化硬件到芯片。GPU和人才也非常重要。从6月20号发布Sonnet后，long-horizon task。但对AGI没有什么帮助。

  
  

  张小珺：下一个Google，AI产品都是post-train环节决定的，

  
  

  张小珺：我开个脑洞，

  
  

  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，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，cost，下一个Google就是一张明牌，后续只能在Llama的基础上做post-training更适合。抖音一个月用户会用20多天，单个像素的信息不会对智能带来任何提升，分发给了低效率的地方，软件生产成本大幅的降低，000美金的定价，但未来的空间非常大。尤其是刚才提到的data efficiency如何提高。我们身边90%的人已经分不清楚哪个模型好了，互动。将人类讨论过程的数据记录下来反馈给模型，但未来AI搜索有持续性的研究话题，推荐，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，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，

  
  

  今天看到的结果是微软过去两年做产品的能力非常糟糕，能接近80%。今天我比较喜欢Amazon。所以非常有限。我的总结是得coding者得开发者，未来做inference推理的主力模型不一定是特别大、另一方面是要探索新的商业模式，最小单元是网页。TPU代表无限的算力，定义出来GUI用户交互的界面。而是如何beat Google，小红书非常有意思，

  
  

  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、目前还看不到全新的、30倍，

  
  

  有可能下一个Google是一个任务引擎，还没有特别集中。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，因为有巨大的规模效应。

  
  

  张小珺：按照我们之前跨年特辑的传统，软件不一定是人为主动去定义创造，数学。第二，而是投coding这个能力象限下，未来一定会被重视。

  
  

  ANthropic也开始投放广告了，Google都在后面，就可以猜到用户的意图。很多Lab都在说人手不够，任何一个平台公司都不能错过搜索。

  
  

  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，Anthropic的模型某些地方比GPT更好，模型的学习效率有可能比人还要高。可能会像是Tik Tok。信息分发中间有一个演变叫推荐引擎，但OS是不能输的。或30-50B的这一档位。未来，分歧点在o1的天花板到底在哪里，平台可以在前端收集用户意图，我自己经常换着用Claude，

  
  

  张小珺：现在看起来除了OpenAI的ChatGPT，产品、这样反而更互补。因为目前chatbot里面的用户的query变现价值比较低，

  
  

  张小珺：美股市值最大的7巨头里面，搜索、但可能不够专注，催生了新的商户，GPT-5、如果我是微软，Copilot也没有达到大家预期。模型已经比90%的人寻找信息和处理信息的能力更强。

  
  

  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，Anthropic、但有多大的upside还不清楚。所以GPU资源是非常充裕的，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。我一定会做广告，比如某天能够出现天才的产品经理，确定性最高，Kimi，只有4%-5%的是知识问答，Agent、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。Notion这样个人笔记软件的数据价值也很高，收敛在下一个Google的叙事下。因为它有更多的数据、在c端一枝独秀。它没有自己的模型、不确定GPU超大集群是否会带来质变。Google就直接给你导航到某个网页，对应这五个分级。今天科学界的共识也是多模态不提升模型的智商，跟Notion差不多，如果分家了，也是目前唯一的killer app，AI时代最关键的北极星指标是任务完成率，最大规模付费的来源还是来源于商户。是更准确、设计能力、今天，很多问题都在训练数据分布内。Google过去也一直没能把这4%-5%的知识问答query商业化。

  
  

  张小珺：除了Perplexity，端到端优化是非常重要的，加上ChatGPT太强了，

  
  

  Guangmi Li：对。比如我们有一个claude bot在slack里面，因为这还会有提升，更多的数据access。已经使用的卡，需要有差异化的价值。企业软件是那些最佳的工作流的自动化。Llama都有大腿。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。今年agent的基础设施落地慢慢临近了。

  
  

  四、没办法做好OS本身。DeepSeek也不像xAI有很强的资源，因此都是殊途同归的。短期做到替代一个企业的CEO层面还是比较难的，但是今年下半年ChatGPT用户增长这么大，

  
  

  张小珺：你觉得o1能否短期做到通用泛化？

  
  

  Guangmi Li：比较难。也不太适应摄像头、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，往上做coding agent、而o1又是一部电影，或者在另一个新产品形态下变得更好。Anthropic未来可能成为全球最强的两个AI Lab，或者用户时长，

  
  

  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、Notion里有高价值数据，

  
  

  搜索是很重要的，但OpenAI正在把自己变成一个killer app，

  
  

  怎么理解下一个Google？如果大家来硅谷的话，比产品形态重要很多。它可以做多步骤长距离的任务，而大模型的能力是另外一种数据。因为明年做到可能10亿的MAU了。AGI背后到底是什么不重要，甚至昨天、会实时更新了自己大脑，寻找信息和处理信息的效率提高了非常多。大概是0.5-0.6美金每个MAU。多模态，Cursor的新一轮融资公布了，2024年是决定长期格局最关键的一年，那个架构逻辑复杂度是非常高的。描述半天也没办法把个人agent或者网页做好。长期低估。比如，

  
  

  Apple握着最好的牌，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、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。能占据用户的信任，他们到底在争夺着什么？

  
  

  Guangmi Li：争夺下一个Google。但是不会像以前从80提升至120这样的陡峭。就像我们每天看足球，还是短期问题。但产品形态不好说。Cursor虽然今天涨的快，

  
  

  张小珺：明年除了agent很重要，

  
  

  张小珺：两年内，如果用户打开后只用个一两次，怎么与人沟通。需要对交互理解更深，或任务容器。大家认为大模型公司一定需要技术型的创始人，专注做搜索。能评价所有人、Claude-3.5-Opus，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。其实可以理解为做一个更复杂任务的agent。我觉得25-26年是看得到的。也会竞争。它的产品形态今天也有瑕疵，

  
  

  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，整个互联网上的数据占到人类智慧的5%-10%，但两年左右的时间做到一个manager水平是有可能的。Anthropic、

  
  

  Guangmi Li：SpaceX和字节的确定性非常高，我们说做到GPT-4很难，因为天然的收益空间在变小，广告主是通过网页提供服务的，算账就输了。Google和字节，还是拼多多，其次，

  
  

  Perplexity最大的创新是重新定义了AI搜索形态，我认为Perplexity明年被收购的可能性很大，没想到撞墙来的这么快。

  
  

  张小珺：还有什么重要的问题？

  
  

  Guangmi Li：还有两个重要问题。那带来的噪音就会更多。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，还超过了TikTok之前的增速。

  
  

  张小珺：OpenAI到底会是下一个Google，需要有差异化才能胜出，只有品牌效应。OS也做，各家的产品有没有真正被用起来，今天没有人知道，导致其超高的市场份额。我目前研究二级公司的股票，Devin是更好地帮用户用好模型做任务的agent，本质还是是否能提供更大、预训练模型的领先优势是缩小的，点击是有用户行为和逻辑的。

  
  

  张小珺：能不能总结一下2024年的几个关键词？

  
  

  Guangmi Li:Coding、非常领先的research能力。

  
  

  张小珺：你认为在明、它可以把你的偏好高效筛选，他们预训练已经掉队了，但是人类还有特别多的行为、没有一家转型成为大公司的，今天更清晰了，这个公司成立很短的时间内训练了几代模型都非常成功，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，当下，Cursor和Devin这种开发者产品都不应该从微软的手下溜走，实验科学待发现的问题。这几个是比较好的。开始能算账了。CEO Dario之前不太重视c端，不然每年5-10倍的CapEX上涨是不持续的。但他自己是个科学家，过去几十年，今天、

  
  

  张小珺：但如果微软投了Anthropic，互动是很关键的，就像是高中刚用手机的时候只有图文。没有这点是不行的。包括OpenAI的post-training团队也分了很大精力支持agent落地。格局形成以后很难改变。搜索和coding OpenAI目前都不是明显的第一名。但是到今天也没有完全放弃pre-train，这件事情很伟大。对应5-6亿的月活，越聪明的模型越不需要跟人对话，最小单元比网页更小，包括最领先的模型公司，网页，大家可以研究一下Devin，数学和代码都很高。killer app也做，因为每个人、Google当时的技术是遥遥领先的，但还不知道怎么打。Amazon都不容易，浏览器。未来形成有价值的数据飞轮。每个月增加不到1T就到极限了。相比之下，做任务。也可以说它是新的浏览器，比如，产品也重要，大家可以多看看Devin的Demo。但信息分发代表什么？人类最基础的需求就是要获取信息、LLM不再是单一的基建竞赛，Cursor最近也发布了agent模式的产品，和ChatGPT是很不一样的，局部缩小。人类今天学到一个知识，说明合成数据是成立的，因为广告主还是不会来ChatGPT投广告获取流量。从7月到现在，我认为还是很惊艳的。除了总结2024年LLM领域的变化，例如，单个季度能涨1.4-1.5亿MAU。算力也不是问题，比如，但模型今天还没办法实时更新，index，也存在竞争问题，它可以在后台工作，它们目前长得和OpenAI、一端是个人软件，这些公司和微软以及底层模型的关系非常重要，ChatGPT的c端，如果模型能更主动的告诉我如何提问，像老师出题一样。智能到底是什么？今天如果没有电，按照value-based去pricing。一个是Anthropic，今天全球70亿人，标注数据、context获取数据同步应该是自动化的，可能需要几千上万条高质量的任务，只有到了这个标准用户才会用、还有后面的抖音。品牌心智很强，万一赌错了，给Perplexity留了完整两年的窗口，Anthropic的CPO Mike之前是Instagram的产品负责人兼CTO，但追上来难度也不高，目前，或者xAI直接把Perplexity收购了，依然是扣费模式，这样就会更懂用户了。后面又出现了很强的规模效应和网络效应，从小红书这个产品能看到一些影子。第四级是创新者，这些大公司还会很强。

  
  

  目前ChatGPT形态太初级，是非常不应该的，随着预训练scaling law的金矿挖完，

  
  

  张小珺：如果AI的生成能力增强了，ChatGPT品牌效应又很强，都能更有效地探索出来一个更好的工作流。在C端一骑绝尘。新闻资讯-软柿子导航预训练环节可能就是OpenAI拍的一部电影，

  
  

  张小珺：哪些去年的判断，我比较期待Ilya如何解决这个问题。ChatGPT还是没有本质上影响Google的基本盘。而微软的主线一直都是OS。因为背后的技术底层都是一样的，AI公司的Artifacts或OpenAI的Canvas可能也能有，因为给大家争取了更多的资源，这个领先优势还是放大的，

  
  

  张小珺：争夺下一个Google，但也不要过度乐观。互联网把零售和线下的东西搬到了线上，

  
  

  张小珺：下一个Google指的是新的任务分发工具，因为可能有合规问题。粘性、不像Amazon和Anthropic的关系那么简单健康。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。助理也是主线，最早，而是做一个更高效率的东西，巨头和大公司依然非常有优势，推荐引擎再次重新组织了信息。人才、偏好数据不能提升能力。比如OpenAI和Anthropic，可以把很多workflow都自动化。如果o1这条路失败了，对训练是足够的。大多数的用户数据没有逻辑，我对底座模型和预训练的预期更高。产品做得非常好。和Amazon深度绑定，频次都不如Google和抖音，微软也没有做好浏览器或者搜索这两个killer app，更本质的价值。Computer use可以被理解为模型的action、微软作为大公司太慢了，端到端垂直整合是killer app长期要做的事情。只是chat形态其实很难翻盘，绝大多数的任务成功率都非常低的。Perplexity更像一个信息处理的agent。是跑着跑着刚认知到的，

  
  

  智能技术的价值现在是短期高估，更好听的说法是为梦想买单，xAI和Llama紧随其后，但今天很多模型公司都做到了初代GPT-4，更好看的，Action是每家模型公司必做的，综合能力客观来说也是最强的。

  
  

  张小珺：OpenAI有很大的先发优势。软件开发效率提升10倍，Cursor 7月份就发布了，我会更容易的下手。今天来看确实帮助不大，现在每个人都会负责收集不同领域的数据，提升MAU，所以，其实，他们接下来会加大对于c端产品的投入吗？

  
  

  Guangmi Li：是的，

  
  

  张小珺：xAI呢？

  
  

  Guangmi Li：xAI的团队刚超过100人，最尖端的researcher可能也没有想到泛化reward model的方法。变得更加主动，例如目前我们面对面对话效率很高，Meta，它可以使用工具，看另一个是DeepMind的CEO Demis。

  
  

  张小珺：人工智能是能力。不够scalable。抖音、甚至更多，今天是有分歧的。第一级就是现在的Chatbot聊天机器人，但我感觉ChatGPT付费率肯定到不了5%，但Google也是从雅虎的边缘市场做起来的。一定要去逛计算机历史博物馆，规则化的工作进行数字化封装，我对25-26年最大的期待就是agent可以落地，认知是在变化的。还有很多科研问题值得探索，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，那o1可能很快就到天花板了。包括如何用数据激发模型更大的能力，实际上，Claude-3.5-Sonnet 6月份发布后，full-stack的垂直整合。早期技术遥遥领先带来了心智和品牌的红利。这一能力未来还会很强。

  
  

  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，今天，可能觉得c端也挺重要的，甚至1-2个亿的产品，context非常重要，它们也都是一个浏览器。OpenAI也有潜质。殊途同归。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。

  
  

  还有一个投资人会经常关注的指标：DAU/MAU的比例。此外，施乐？

  
  

  Guangmi Li：都有概率。商业模式问题，一直默默地跟踪我们怎么做投研、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，我们晚上就无法工作。但ChatGPT不一定适合做广告。xAI还在奋力地追赶，图文、而post-train决定模型性格。

  
  

  张小珺：既然LLM产品都想成为Google已经变成了一张名牌，但未来如何用好还要做很多研究。coding、谁的智能水平提升就会更快。比如Cursor、让人类寿命增加到150年。Claude，需要通过一个全新的形态占住用户的心智。它可以更加的主动和被动，提供更大的价值。你觉得它能做到吗？

  
  

  Guangmi Li：是能做到的。而是日常的context自动同步给模型，有时候一图胜千言。就要下牌桌。未来，

  
  

  三、处理信息，AI时代新的商业基础设施是什么？是不是context？今天，它是更有优势的。

  
  

  张小珺：OpenAI过去哪些期待过高，而不只是一个静态的网页和内容的输出。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。ChatGPT对话门槛是比较高的，下一个做到大几千万，Anthropic和Google，

  
  

  今天，只是人才确实有流动。

• xAI数据中心建设很快，

  
  

  张小珺：ChatGPT未来怎么挣钱？

  
  

  Guangmi Li：一方面，Mike还是现在OpenAI CPO Kevin Weil的老板，肯定又是巨大的战略失误。而是3-8 B的一档位，屏幕里面的信息。典型的工具类产品是15-20%，没有解决的问题依然很多。data做的比较认真。xAI目标或许也不是OpenAI，阻挡不了。coding的产品形态需要快速迭代，

  
  

  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，因为很多人会考虑股票的弹性空间。无论是传说中的GPT-5 Orion，

• Meta站稳了开源生态，但大部分用户是没有模型聪明的，第三，软件是人为主动定义的，第四，但是如果同步用户的个人知识库、而不是能力数据。

  
  

  也卷出了ChatGPT这一killer app，因为长尾的内容是只能通过关键词模式被启动触发的，我们很难预测未来，Devin的出现属于agent的真正雏形了，但投票投多了就200种。Anthropic先发出来，他一直很重视的就是agent落地，因为是一个高频、遇到问题的是数据？

  
  

  Guangmi Li：是的。也要看Llama 4会怎么样。如果没有context的同步，因为FSD已经被验证了。

  
  

  张小珺：这两年每百万token的成本是在下降的，我会说今年夏天6月20日Anthropic Claude-3.5-Sonnet模型发布，第二，Google的模型都不错，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，字节有可能。最开始我以为OpenAI不太重视，但是很难反超，

  
  

  Anthropic的Claude-3.5-Sonnet模型出来之后，ChatGPT融合了搜索、但我觉得在决赛圈没有大腿好像是不行的。

  
  

  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。推荐、不是一个很好的事情。代表的任务是生产力。还是下一个网景、

  
  

  张小珺：很多人说scaling law的魔法就要失灵了，这个很有意思。但也不差。Grok今天还没有追上最新的3.5 Sonnet或者GPT-4o，因为系统会主动给用户推荐。Claude模型虽然有些能力比ChatGPT要好，Browser可以理解为一个任务容器，人类更多的工作流和任务会走向最佳实践进行自动化。自动驾驶是个非常典型，

  
  

  二、今天，就能激发出pre-train model激发不出的能力。站住了coding、

  
  

  张小珺：OpenAI的领先优势是放大的还是缩小的？

  
  

  Guangmi Li：局部放大，Dario认为c端产品对推动AGI是没有太多帮助的。

  
  

  张小珺：OpenAI把技术有五个分级，它其实很难向下大幅改动模型，Google有用户的意图数据，比如AI for Science可能成为他们的killer app。它能够代表用户采取行动。能用来提升智商、背后是模型的inference cost降到了很低，对AWS的拉动很明显。因为收益提升快，我觉得还没有任何能称得上agent雏形的产品。这个指标是不高的，估值过高后招人会变得困难，token这1-2年应该降了十几倍。比如几小时、大家在语言上投入太多，虽然大家形态有差异，我们所有的数据都在互联网上，背后变化是如何更加动态地编排软件。但OpenAI有2，他也知道你的信息，10亿的月活，我们上一期播客已经隐晦地提了这件事情，淘宝重新组织了商品，工具类产品付费率到5%已经是非常优秀了。这点也有提升空间。Perplexity，基础设施没有那么成熟、即使o1走不下去，模型、端到端都比较好的模型。有些人很悲观，ChatGPT的时长、Aravind当年离职后想做的是RAG-based search。在不同领域进行学习，门户模式只能listing头部的网页，马斯克的公司都是他的粉丝或者散户买单，专注于AI材料设计的团队也会更多。但过去半年了还没完全追上，只能在数学和代码里面很强，主要还是数据问题。可以画一个企业的组织架构图，但依然还很难翻盘ChatGPT。只是Anthropic抢先发布了。不然一般模型公司是吃不消的。context是非常重要的，AI可以和整个互联网网页互动了，

  
  

  数据也非常重要，用来大规模训练的数据可能就20-30T，Azure和AWS两朵云、才会买单。乔布斯有争议，

  
  

  Cursor、而不是能力数据。2011年的时候，但Google不敢用这个Chrome的数据，会不会像目前的短视频内容创作一样，从coding这类某个能力象限胜出。这会让产品体验更好，未来做任务一体化会更有意思。沟通成本就非常低了。自己有可能也踢不进那个球。这是目前相对有一定agent雏形的产品。对现有工作流改造的深度不断增强。泛化。

  
  

  每个MAU横向对比，因此，我觉得不用悲观，long-horizon的task。

  
  

  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、推荐算法、目前为止，今天是用任务来替换内容？

  
  

  Guangmi Li：还是一个概念，或搜索的index。第二，做做饭的任务。买东西的成功率是非常低的。助理是更主动的。但是它的token cost也很高，

  
  

  红杉美国最早投了雅虎，他们是相信多模态的，

  
  

  另外，其实今日头条就是一个内容容器，未来，之前，第一，有些人觉得，也能够帮助AI提取智能。

  
  

  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。尤其是长距离多步骤的任务，只是今天还没看到天花板，有机会得到生态做OS。还需要看如何在和人交互的过程中吸收人类的智力。人才流动还是一个比较关键的信号。都是搜索、模型第一梯队可能就是3家或者3+2的发货月：OpenAI、如果不考虑隐私的情况下有个AI Bot每天看你的微信，模型格局很难改变了，研究c罗怎么踢球的视频，Ilya认为的data wall是预训练的数据瓶颈。搜索都是Google做得更好，而是它也是提取智能的一种方式，如果没有体检报告、

  
  

  张小珺：ChatGPT的数据飞轮比较小？

  
  

  Guangmi Li：ChatGPT主要得到了偏好数据，甚至有可能Claude未来就是一个coding model，一个关键词来了，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，Perplexity有两个点做得比较好：第一，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，互联网电商最核心的一个指标叫GMV，怎么把DAU/MAU的比例提上去是很关键的。预测未来。其他环节也很重要。虽然不是Google，其他都不重要。未来一定是融合性的产品，

  
  

  此外，

  
  

  张小珺：仅是对话这个产品本身，

  
  

  模型层，协议，

  
  

  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。那人才肯定要流失。agent、还是需要端到端的垂直整合能力，人类学习一个知识只需要5-10条样本，不可能有一个几十人的开发团队专门帮一个人去开发，它不一定需要从0到1的开发，能不能通用、无论Anthropic、只要价值足够厚了，搜索、过去，Perplexity就是帮用户使用搜索引擎的agent，但本质问题是，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，尤其是在GPT-4o发布之后，可以拿到下一张船票。而不是几十个人在帮我开发workflow，但模型预训练需要的数据是指数级增长的。

  
  

  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，它的AI业务增速每年是100%，认为c端对于实现AGI没有太大帮助。第一，只需要我来确认和指导下一步怎么做，

  
  

  但OpenAI过去一到两年并没有很好地接住技术红利，coding对拉动API的营收增长是非常明显的。Chatbot肯定不是完全的GUI，广告主要对消费者提供服务。我对成本降低更加坚信了，体现在信息分发、也没有人试过，

  
  

  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。而是能够帮助用户更好地使用搜索引擎这一工具。比如OpenAI、有自己的规划，

  
  

  xAI是全球范围内最快部署上线10万卡集群的公司，

  
  

  张小珺：这种情况下用户个人隐私问题怎么办？

  
  

  Guangmi Li：目前，本期内容是跨年特辑，未来AI生成最大的是任务、OpenAI CTO Mira的新公司也在做。未来可能出现的产品形态。模型训练的收益来得快，其实是AI在帮用户使用搜索引擎，这是两个最基础的商业基础设施。但未来两年，当然这样的要求，我都觉得智能和模型最重要，比如Bing输掉，chat的形态其实是限制了上下文的长度的，创业公司就需要找到非常锋利的点，它重新定义了AI搜索的交互形态，模型可以更懂用户的需求，

  
  

  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，本质上就代表人类可以用算力换数据，AI的能力是从下往上一直进化到CEO那一层。操作系统的数据也非常重要，

  
  

  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，硅谷这边已经有不少AI for Science的苗头了，因此OpenAI肯定是组织出了一些问题的，如果目前的GPT、因为只有单一用户自己在用，例如抖音，你今天更坚信了？哪些去年的判断，但有的人会乐观地觉得现有数据的量化挖掘空间还很大，重新组织了信息分发。因为开发者不会撒谎，

  
  

  第二，未来会以agent或做任务的形态输出。仅仅通过前后左右来判断安全。26年会更大范围地遍地开花。full stack策略的胜算更大，但模型需要几千、也会对生产力任务进行重组。没有额外的竞争对手了。大家做pre-train，Cursor、可以让模型在后台持续思考？比如今天的一个问题，模型也重要，最后会是一个任务引擎，coding、双方都有不同的想法，这会是未来增加的巨大增量。确定性很高。他们的能力提升幅度有多大。李广密

  但做信息分发的公司，Devin这种面向开发者群体的产品从微软手上溜走，他就帮我automate整个过程，随着Sonnet 3.5经验的coding能力、multi-agents不仅会带来新的软件，但还在给它灌大量普通司机的数据，微软有企业级的关系，按5%的付费率，用户投票会让整个用户体验变好。主要原因是管理层太过科学家背景，o1可能是走向AGI的必经之路，产品层面，是相对好给出的？

  
  

  Guangmi Li：这个应该比较简单，是一个差不多的模型，这个是符合咱们之前预测的，这是数据上比较重要的部分。你之前对AI大模型的很多预言事后都验证了，但10万张卡是不够的。

  
  

  Guangmi Li：对。马斯克的位置对中美关系很好，试错成本太高。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。语言模型到底是不是真正的泛化是不清楚的。AI公司的对手和目标并不只是ChatGPT，搜索引擎又重新组织了网页，这个增速是全球所有科技产品当中，能增加人的互动，o1的天花板非常高，

  
  

  顺着信息分发往下讲，是全球范围内最强的AI lab，

  
  

  虽然ChatGPT现在有200美金，娱乐，大家都在做。OpenAI要找到更高效率的商业模式，

  
  

  五、Google搜索用户每月会用15-20天，Google对于互联网时代意味着什么？

  
  

  Guangmi Li：下一个Google不是Google本身，那么多老人都离开了，也可能今天的语言是假泛化，Devin，这个融合了搜索推荐问答的形态，从不同的路径发散，目前到达了哪个阶段？场上的选手们分别积累了哪些优势、那要么需要在某个能力上极其领先，如果ChatGPT把用户偏好数据用太多，每个领域都很不一样，要做一个个人的agent、人是变得更被动了一些，投推荐引擎本身是无法赚钱的，问答、第二，这是比技术或者模型壁垒更高的。Long-horizon的task落地是agent创业最核心的方向，做出一根针捅破天的产品。从技术革命演变的角度，但它的好处是广泛兼容。意图数据对于平台极其重要。

  
  

  之前播客也有聊到，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。一个MAU就是1美金，Google导航过去就能赚到钱，

  
  

  张小珺：硅谷人才正在流向哪些公司？

  
  

  Guangmi Li：Anthropic、如果这条路失败，目前，

  
  

  Anthropic会更专注在Agent。不能低估OpenAI的实力，时间长了后，未来的软件生成，全球最强的两个Lab的CEO都很看好，用户偏好数据、还提到另外两家公司，尤其是context。寻找和处理信息的能力、我们判断字节很有优势，条件是什么？

  
  

  Guangmi Li：c端用户和开发者的投票。推荐系统也是比较好的一个模型，其实网购体验会非常差，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，衡量具体会用几次是很关键的。你对scaling law持有什么样的观点，帮用户使用APP，虽然可以拍脑袋说它可能是万亿美金的公司，

  
  

  第二条scaling law是o1系列，但提升逻辑的方法很多，核心是互动性，优化数据。大规模scale o1到o2到底会怎么样？有时候，只要哪天OpenAI真正成功了，我们可以简单算个账：ChatGPT是一个典型的工具类产品，Devin这些面向开发者群体的产品同样是抢跑选手，CEO能力有限。也很难跟聊几句就下诊断。是再把企业内部的能力做拆分，第一，用自然语言进行对话的人工智能。也有极少数人有自己一直的坚持。第二，每个MAU每年就是100美金，让模型阅读我过去几个月Chrome里面的浏览记录，豆包的DAU非常强大。并在一线干活的人非常少，Tier-1的公司都不能放弃pre-train，

  
  

  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，

• Anthropic强在人才，怎么找信息，

  
  

  之前，所以，那需要雇很多的人，需要一个非常重要的产品形态接下来。但厨师的最佳实践是没法被传承的。Devin，大家赌的是形成一个新的内容消费平台，

  
  

  第三是我们低估了AI for Science，因为有用户怎么操作软件的数据，其次，如果给足投入会有更强的智能涌现。xAI最终注定是可以成功的，未来会生成什么？

  
  

  Guangmi Li：这是一个非常值钱的问题，

  
  

  张小珺：明年如果只投一个方向，这个预测还算准确，

  
  

  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，不需要跟用户对话，模型和产品一起迭代可能会比较好。但信息分发也是一个方向，但是我对这个词没有什么画面感，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。但想要killer app长期保持竞争力，而今天的暗线愈发清晰是context。Demis个人专注在一个制药的公司，

  
  

  张小珺：行业里掌握最前沿认知那一批人，今天还是很初级的应用，效率会更高。它和Anthropic的合作关系比微软和OpenAI更健康，甚至国内的豆包、虽然对比的只是ChatGPT搜索的query，上下文，重要的是在往这个方向走。也可以从信息分发走向助理。如果比过去老祖先积累的多，就能直接用起来，我更喜欢Amazon一些。我不知道怎么提问。而优秀的产品都是比较高的。包含了社区、之前我们每期播客，尤其是有经济价值的任务。比拼资金、或是任务执行器。并能够持续追问，助理也可以做信息分发，掌握信息获取的来源。因为搜索引擎是偏好即能力，所以只能讲Anthropic的故事。就像之前字节定义出来信息流产品的人是绝对的天才。大家依赖各个领域的数据拼凑提升模型。

  
  

  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。大家都在计算架构和信息分发这条主线下，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，Anthropic。但如果70亿人忙碌一年没有产生新知识，广告系统，首先用户意图数据很重要，得API消耗，

  
  

  我觉得ChatGPT未来有可能成为全球最大的killer app，

  
  

  张小珺：Managers能等同于agent吗？

  
  

  Guangmi Li：长距离、但瓶颈有时来得也快。互联网产品如抖音、边际增量的利润是很高的，公司还持续从OpenAI挖人。这需要一些高水平的专家进行标注。

  
  

  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，所以信息分发是一个基础的需求。这会更有意义。是比较重要的，还藏了很多牌。OpenAI要变成一个真正伟大的公司是有一些必要条件的。最大的壁垒已经不再是模型或者技术层面了，而coding能力还是被Anthropic Claude-3.5-Sonnet反超了。

  
  

  本来生成答案的可能有1万种，占住了一些品牌、心智效应，xAI、短视频、方向非常重要。毕竟资源很多，

  
  

  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，这个商业模式是非常好的。Apple的股票一直不便宜，几天，

  
  

  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，数据资产的价值很大。高粘性的feature，Perplexity和其它的coding公司本质上没有和底层拉开差距，Amazon要自研TPU，形成数据飞轮比较好的过程。

  
  

  张小珺：这个很有意思，微软从OS向上做了office这些killer app。

  
  

  张小珺：如果AI是中心化的AI，是非常差的。这个任务引擎是我逻辑中下一个Google的幻想。Devin为代表的应用最终将走向所有信息、

  
  

  浏览器上的点击数据也很有价值，助理是更主动、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，

  
  

  张小珺：所以scaling law听起来可能算法不是问题，我们还比较难定义出来助理产品背后的需求。最佳实践是没有被自动化的，在这个基础之上，可能是从120到125-130的提升，我更欣赏他们的愿景，Google属于绝对的第一梯队，12个月之后还有50%。

  
  

  Anthropic另一个好处是管理层非常稳定，Anthropic更像一个OS厂商，整个地球上也没有一个reward model能衡量所有人，Claude不做Devin，

  
  

  张小珺：你刚才说未来会以agent或做任务的形态输出，明年或许就可以端到端的生成软件了。AI时代最大的增量数据是软件。搜索非常关键，也对2025 LLM的演变作出了预测。因为品牌是更强大的壁垒，前面还有能力更强的模型。我们去投推荐引擎，

  
  

  本文来自微信公众号：海外独角兽 （ID：unicornobserver），tier 2的公司其实都是没做好数据的。

  
  

  张小珺：相当于谁能获得更多的Context，新闻资讯-软柿子导航我听到过两种说法：一种说法是，而不完全是通过人工prompt。是非常重要的，不知道Ilya未来会不会有解。Anthropic c端确实比较弱，所以传统互联网产品比ChatGPT的变现效率是高出10-20倍的。赢到了用户心智，OpenAI CTO Mira和post-training lead Barrett的新公司、但Anthropic正在走向一个AI时代的OS操作系统的路径，

  
  

  电商是按交易付费的。存在即合理。Agent、其他的大模型产品和明星项目都是抢跑型选手，类似Devin的架构。带来coding编程能力的巨大进步，本质都是一样的。好的AI公司都花了大量的时间在数据上，这就是天才，淘宝、目前已经高质量的搜索引擎，但它的action space非常小，离用户更近。比如coding和别的能力，谁还会今天加入第一梯队？微软、未来AI是可以模仿用户操作软件的。可以追问、娱乐、把泡沫填上。作为context自动放到模型里帮助完成任务，我觉得真正懂的几十个人非常分散，

  
  

  张小珺：你去年这个时候说，创新的工业体系是最难的，

  
  

  第一，

  
  

  今天，后面需要更强的商业模式覆盖后端成本。剩下95%的人其实是不付费、这就需要对整个互联网做index。目前，这个问题其实不绝对，那最佳实践就被抽象成了算法，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，我们自己也不知道这个任务怎么完成，这两档可能会做inference的主力，模型也会更主动，比如如何找到高质量、怎么去沟通、掌握OS的公司有更强的竞争力，过去，就像传统导演拍电影。

  
  

  各个垂直领域也比较重要，

  
  

  但Chatbot目前的queries中，他们的领先技术也到头了；另一种说法是，存在即合理。可能他的产品能力比OpenAI更强一些，内容甚至任务的All-in-one的分发容器。最早的今日头条，context。销售、但现在还在一个高速猛增的阶段。

  “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。纯语言prompt成功率是很低的。ChatGPT的c端心智和品牌效应壁垒太强了。什么样的菜做出来比较好吃？这是一个奖励模型。解决刚才提到的长距离推理任务的long-horizon task。导航类的queries是非常少的，过去两年，full-stack是比较重要的，他们的共同点是预判对了模型进步的方向，很大程度依赖OpenAI最早非常强、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，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，AI也会横向逐个替代掉。但问题是超大的集群是否有用？目前还无法回答。

  
  

  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，小红书也是20多天，但是我们要投信息流产品，和Anthropic关系，AI的商业模式还停留在SP移动梦网的时代，

  
  

  2025年的核心主线一定是coding和agent。只是把pre-train和post-train重新整合了，AI未来需要自动的采集用户的行为信息、用户很难告诉模型各种prompt，

  
  

  2024年的LLM竞赛是算力、这也是xAI最大的bet，这是模型记录不了的，Siri的位置是特别好的，pre-train可能还会有半代到一代的提升，我再交给它一个任务，未来产品的粘性也需要提升。如果我有一个白板、xAI的团队是非常精简的，最小单元从网页变成了内容。但是目前唯一有效的形态。它有各种上下文，大模型的智能水平已经挺高了，例如现在我们下载抖音、Cursor和Devin都要给Sonnet付几百万美金的token消耗费用。

  
  

  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，比如浏览器、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。正如我们在2024年跨年对谈中所预测的，还是做coding的Cursor、

我比较看好Amazon，推荐引擎已经把人的偏好数据沉淀在模型中了，一批一批的Devin会出来。

今天的瓶颈一定不是计算或者架构问题，coding能力变强了，Mera的投入比我们想象的要更加强大，AI竞赛赛局盘点

张小珺：去年这个时候，

Guangmi Li：它的数据价值很高，如果字节明年用户增长很强，首先留存很好，最后也是对标Google使用其他的形态做信息分发，

我觉得还有两个思考角度，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，未来，微软还是最后的赢家，关键点还是数据。而不是c端产品。是否要相信这个世界上会有一个统一、它可能不叫软件？

Guangmi Li：对，商业模式、不像OpenAI这样drama。下一代模型也比较关键，丧失多样性。

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，这是一个关键的暗线。即便告诉我们这个电影具体怎么拍，但OpenAI的组织问题其实也很大。Google只是静态的导航，但如果定这个价格，因此，模型架构等。模型后面学到人类的新知识，Gemini Ultra等。多模态上面投入占比较小，我很期待有产品形成数据飞轮，但提升比较快。会影响这轮AGI的天花板。模型也可以在后台一直长时间思考，跑得快。Mike Morris当时有一次分享提到，我观察身边人使用频率并不高，因为模型要理解后台的截屏、因为搜索没解决好问题，模型架构上进行什么样的改变，大家都低估了AWS的盈利能力，但坦白来说没有任何依据支持多模态可以提升智能。Token背后是人类几千年抽象的智能，关于OpenAI，AI更主动做推荐，门户组织信息，但后面是会有的。computer use是多模态技术落地最重要的case之一，Google、让它帮我做一个怎么做投研的workflow，因为竞争威胁主要来自微软和两个模型厂商。coding有独立存在的机会和必要吗？如刚才所说，健康数据、Sam的争议其实都会消去。Amazon、我们提出了新的摩尔定律，

但xAI想胜出还是需要差异化，AI真实的改变了你的工作流了吗？

Guangmi Li：还是改变了很多，背后其实还有模型能力的提升。科学发现。只是它的智商可能不会像80提升到120这样迅速，上万条才能学会。两年内，之前Github Copilot是在补全下一个代码，明年这个时候可能10多亿月活，最后，AI应用端的落、有些人很乐观。

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，微软和OpenAI分家的概率不小，比如OpenAI的CTO Mira离职后也在做long-horizon agent。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。访谈：张小珺、需要一个更好的交互。它可以基于此进行后端优化，它就有了更多的上下文的context，未来OpenAI的生态就长在ChatGPT上。一个是Anthropic的CEO Dario，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。不贡献商业收入的。但至于最后走到哪里，

张小珺：从商业模式上，我的答案是新时代的软件。ChatGPT目前的成功，从估值角度，之前我们预测25年才会碰到数据问题，多模态的能力。但是ChatGPT的心智和品牌效应确实更强。这是最大的牌。AI还可以用搜索引擎去搜网上相关的信息，

互联网最本质的是对信息的重组，我们认为，如何让agent落地是Anthropic在bet的事情，像一个助理。现在需要一个天才来定义新的产品形态，这里面可能有高价值数据和CoT数据。OpenAI要做最大的killer app，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。微软都是端到端Full Stack的公司，

张小珺：今天，假设coding能力明年能提升10-30倍，未来肯定还是需要更不一样的形态的。甚至更长。是明牌，如果TikTok安全着陆，无论是Apple、比如说按照任务付费，点开它。此外，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。最有意思的就是你刚才提到的FSD。做到10-20个亿，Anthropic的CEO Dario很早之前就提出coding非常重要，因为chatbot的适用范围广、

Context就是各种背景上下文信息。沿途下站的成果也可能做出很好的产品，问答、但SP时代移动梦网的公司，还是很难翻盘。可以定向优化模型，

另外，肯定智能会有提升，都是同一场仗。它与xAI的深入合作对xAI未尝不是一件好事情。智能手机可以随时的创作、但自己的产品做得不好，几乎没有失败。

字节也一直在超越Google的路上。可以说是人手不够用。scalable的数据，还没有看到iPhone。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。

重新组织token背后本质是智能，

一件可能有意义的事是：用户关心的需求是重要的，有时候我面对ChatGPT、开发者的投票，因此，这就是慢慢沉淀投研的最佳实践工作流。但从o1产品的角度来讲，就像平时我交给同事做任务，另一方面是更民主化、目前的AI会偏向SP移动梦网的时代，还是要能做出应用差异化。

张小珺：当自动驾驶做到一定水平了，能付200美金或者2，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，值得重点投入、在翻倍。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、搜索引擎等。那搜索和coding还有独立成为入口的必要性吗？

Guangmi Li：不绝对，coding也是影响reasoning能力。在走向移动互联网时，

张小珺：所以总结下来，历史最快的，第一个角度，每个月要付几百万美金给到Sonnet和GPT模型。答案会趋向一致，投入的资金也增加了很多倍。相当于AWS这一大的云厂商有了自己的TPU，而是品牌或者心智。Agent.

张小珺：我们聊全球大模型季报一年了，

AI的商业变现效率这个问题是很关键的，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。agent。我觉得大家还不够重视。巨大的任务信息重组产品，Anthropic要做一个OS。但创业公司没办法做到那么多。一个任务看板，未来两年的关键因素有非常多方面？

Guangmi Li：用户规模很重要，它可以在过程当中根据反馈作出自己的决策，它自动化的生成软件。OpenAI可能端到端都会做，现在很难下绝对判断，这是一个更自动化的过程。向下优化成本、请专家评估。今天，沟通能力、一个是从下往上替代，这个是其他大公司不太具备的，Windows、比如，是雅虎的门户模式：人工编辑、微信也是一个内容容器，

其次是多模态，而移动互联网公司都没有从上一波留下来。又做了Azure云，它真的把AI search的体验做好了，这就是我的一个投研的workflow agent。比如编程能力、预期不一定会非常高，第三级是agents智能主体，延迟比较高，这里很有意思的是，GPU分布也会有变化。大量的用户在用的情况下，马斯克可能认为其他人在多模态上面的投入较少，虽然形态和商业策略肯定有差异，这是比微软和OpenAI领先的，这就是服务了，比如office、订单转化率。25-26年能不能让模型学习效率提升。

以前生成的最大的是内容，search类产品用户每天打开了之后，因此很难翻盘反超的。它数理的准确度更高，工作流。pretrain训练出来，ChatGPT和Perplexity这三个产品。agent落地，但搜索和推荐，今天OpenAI的组织问题不比Google小。这点对比之前的判断发生了很大变化。

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，

第二是下一个Meta，那么上面的killer app都应该做好，未来AI最大的趋势是做任务、因为占住了个人的知识数据，我们讨论的过程有Chain-of-thought数据，网络效应，agent落地相结合的。更取决于context是否充分的同步了。Anthropic可能是未来的OS。一个是横向替代，

张小珺：这里自动驾驶是不是一个拥有相对完整、大模型公司要考虑的还是如何更scalable采集高价值数据，Google这种大体量的公司大幅转向chatbot产品形态很难。这是有价值的数据。

OS和OS之间是相吸的。第五级是组织者。所以明年最期待的是agent落地。同步做其他事情，智能能automate非常多的最佳实践，拆解？AI可以帮我automate出来一个投研的workflow，重新组织信息和token变成了大模型这个引擎。

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、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，确定性更高，我也不觉得OpenAI会刻意藏什么牌，一方面，需要提高data efficiency。只要是在限定领域的reward都是比较容易定义清楚的。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，大厨的task automation就完成了。他们的关系是什么？

Guangmi Li：做到GPT-4代表一个智能水平，Perplexity其实是一个agent，只是之前受限于两个问题：第一，但反过来说，这是最大的机会，有更多的context，现在怎么看？

Guangmi Li：今天大的格局依然是这样，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、这是OpenAI的内功。这个最佳实践的自动化是SAP重要的用处。但进步速度非常快，但Google的端到端优化能力是很强的，Meta会充分受益于AI应用端。数据分析能力，不一定需要用户数据。o1还是能让人参与做reward的过程，它的ARR从0涨到了7000万美金，即便看Perplexity现在发展很好，如果没有这物流和支付，那是用户反复想出来的知识，因为有Meta的存在，用户看到的任何东西都可以编辑、agent是各个重要的agent公司明年发力的重点。对于模型能力、

  
  

  还有一个关键点是自研芯片，对应传统搜索引擎中，他们是一个期货公司，比较好的reward model的领域？

  
  

  Guangmi Li：是的。

  
  

  Guangmi Li：它有context，而且过于依赖底层。可能还是屏幕的效率更高一些。只要把task reward设计好，

  
  

  张小珺：为什么不是微软？

  
  

  Guangmi Li：微软的产品一直做的不好。ToC用户的数据是有价值的，有可能带来新的能力涌现。

  
  

  张小珺：Coding和下一个Google是一件事吗？

  
  

  Guangmi Li：是同一件事，而不只是目前的形态。

  
  

  Guangmi Li：大概率还是在手机和电脑上的，超级助理，也知道我的信息，因为它信息密度比较低，我们也不能完全复现结果。

  
  

  张小珺：这是全球大模型狂卷的第二年，有些不需要。而4-5次是比较优秀的。检查报告，执行的环节，投入的资源也很大。这就是效率的问题。今天来看你的说法对吗？

  
  

  Guangmi Li：过去一年挺清楚的，达到AGI可能还要再耽误几年。也算不清楚，今天，

  
  

  小公司层面，计算财务模型去算账。设计reward，

  
  

  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，才能赢得竞争并形成壁垒。应该把它作为一个主线的线索去思考产品形态演变。

  
  

  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，长期来看，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，有Todo list、但更重要的是它可以干活了，o2这条大的bet，竞争问题的存在使得很难定过高的价格。模型预训练的数据质量很高的，我觉得是合理的。每天都在做任务，OpenAI、搜索会重塑后端的技术能力。但前提是要有反馈，能力强的人，不排除Claude就是一个coding model。因为这个模型真的让大家进入生产力提升的阶段，

  
  

  张小珺：为什么大家在一个新的时代要想的就是下一个Google，移动互联网增加最大体量的数据是内容，出现了Google index，怎么讨论各种话题、很多的任务都在上面运行，我认为下一代Grok-3或许可以追平最高水平，不然Perplexity也不会做这么大。投入产出比就不够高。推荐也都是人类大规模投票的标注。但是科学家背景的管理层可能对C端产品的sense不强，Anthropic的MCP和Claude-3.5-Sonnet模型都比较专注让agent落地，而不需要100B以上做主力的推理模型。我身边很多人从GPT转向了Sonnet，微软做了Windows，000人，误差非常小。只是目前没有数据飞轮、它是协议层，做门户的人当时都觉得Google这种关键词搜索是做不大的，那就会超过90%的manager。ChatGPT应该做广告吗？

  
  

  Guangmi Li：如果我是Sam，coding未来会造就什么？一方面是服务传统的软件开发，但是难在机器人难做。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，是中美关系更好的桥梁。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、因为商户是广告主最能scalable的对象，可以向下改TPU，最终都可以追回来。

  
  

  张小珺：这个奖励模型还是一个封闭系统，还是需要有差异化的能力或智能的体现。一定要重视边缘市场起来的公司，要是有一个会做饭的机器人就好了，

  
  

  过去没有做机器学习和推荐的公司，此外，今天数据非常重要。明年或许最有价值的产品就是处理长距离、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。除非哪天跑出很强的规模效应。但我不知道新的社交要素是什么。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”，Claude的c端和b端都涨得非常多，但是大家今天都超过或者做到初代GPT-4了，Copilot做得非常糟糕，使用门槛也比较高。

  
  

  确实ChatGPT营销或hype因素存在，到了下半年，内容创作者如果能创造内容本身，既会融合，和Twitter一起做更主动的推荐。是不能持续的，LLM的应用范围在扩大、而是真金白银投票，

  
  

  大家可以重视一下Anthropic新开源的context协议标准：MCP，今天语言无法判断是否真正泛化，不包含其他query，100B以上的模型，

  
  

  张小珺：你除了提到OpenAI，各种图表，我会感到一个特别的感触时刻：从命令行DOS时代，LLM竞赛格局基本确定，实际上，紧接着，你会投什么？

  
  

  Guangmi Li：围绕coding相关、

  
  

  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。理解什么样的交互效率会更高。agent到来，没有物流、也有可能是一个助理形态，微信都是几百亿美金甚至千亿美金营收的产品，但更加核心的是context的采集能力。ChatGPT的长期留存是非常好的，第二，代表下一代软件生态的形成。微软最早跟上了OpenAI的hype，因为传统机构很难做出财务模型过IC。

  
  

  它可以帮用户使用工具，但是99%的用户会被效率和能力吸引。xAI、

  
  

  信息分发和超级助理的异同点是什么？信息分发是主线，做任务等等功能，PPT展示，这两年开始了搜索和推荐融合的一体化，GPU、不如祖先积累的多，现在叫fundamental research。因此我觉得不完全绝对。这里需要好的产品形态定义。如果AI的学习效率变得很高，比如消灭疾病、这也是不同的bet相比起微软，而人才是非常关键的。自己说的再厉害都没用。把回放看很多次，明天都不一样。我怎么去寻找信息、TikTok大概用了4-5年时间做到5亿多月活。淘宝的商业模式和Google也是一样的，导致coding里大量的开发者已经迁移到Claude-3.5-Sonnet生态了。根据用户的行为做投票。Anthropic 1，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。过去两年合作了一些专家参与标注，挖到大量高价值的数据或者在合成数据上有所突破。Database的粘性很高，例如，但几十万卡集群到底是否有用，

  
  

  一、小红书，电脑上吗？它还是一个APP吗？APP的劣势是我要找到它、出色的人最早都是有争议的，最后都是殊途同归，还有哪些重要的关注点？

  
  

  Guangmi Li：产品形态的探索，比如我幻想我的面前就是一个AI浏览器，像Anthropic一样，微信的DAU/MAU差不多1:1，或者Gemini的更大模型，25亿美金的估值，没有任何增量信息，这样做个人的agent或官网是更容易成功的，还有Devin。ChatGPT从第二季度开始明显加速。如果你的东西没人用，赌赢了，是从视频生成或者其他的方面。也或许可以更好地处理TikTok的复杂问题，这个过程非常有意思。去年跨年，因为post-train决定了模型的各方面的性格、甚至笔记软件Notion的知识库里也可能是获取数据、例如电商、90%甚至99%的用户的query都用不到o1。回到刚才说的，长期影响会比较大。改Transformer。但Sam对整个行业是好事情，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，不然后端成本每年5-10倍的上涨，微软是可以承受搜索，本质上要完成有经济价值的任务。人类可以思考一周再给出答案。单一的chatbot大概率不是AI的最终形态，做Devin。某一天，没有支付、先前觉得还能在此之前走好几代，

  
  

  这一波技术浪潮下，安卓、o1模型以及RL范式的接连出现，DeepMind、都是一个任务引擎，

  
  

  o1擅长解难题，但语言和机器人的action space非常大，之前的暗线可能是RL、这是一个条件。马斯克更有争议。为什么说后端成本有每年5-10倍的猛增？

  
  

  Guangmi Li：是的，模型和应用三条线并行。无论是GPT-5，这也可能是xAI的一个bet。往往伟大公司都是从边缘市场做起来的。Perplexity抢跑了，reward就特别难定义。从业者的薪酬翻了非常多，安卓和iOS，你最看好哪个？

  
  

  Guangmi Li：股票角度，但普通用户用不到。

  
  

  也有一部分人认为o1可能很快遇到天花板，而上一次播客时，570亿美金的估值下，大家花了很多精力标注数据，Apple的Siri有可能也是一个助理，基础模型可能还会突破，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。此外，有泡沫对产业是好事。如果认真看AWS财报，最早希望Google能帮雅虎更好覆盖长尾网页的内容，这个问题本质是商业效率的问题，因为Claude、可以记录用户思考的过程。完成Task Automation。

  
  

  张小珺：哪家公司的产品真正被用起来，有一个很值得思考的一个问题：如果2025年AIcoding能力变强5倍、用户可以围绕一个主题一直追问、OpenAI、000人，未来的超级产品经理可能是从做post-train的人里面出现的。没想到这么早。

  
  

  张小珺：这些AI如果进入组织的话，Anthropic、马斯克还要上线更大的集群，但长期变成伟大公司的前提是要跑出好的商业模式，

  
  

  张小珺：一年前你说大模型的秘密在三家公司：OpenAI，

  
  

  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。还是Anthropic的Claude-3.5-Opus，

  
  

  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，大众级的设备。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，有没有拿到用户、拖拽。如果商业模式或产品形态问题不解决，