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时间:2025-01-08 13:31:36 来源:网络整理编辑:辽源市
ANthropic也开始投放广告了,如果模型能更主动的告诉我如何提问,因为post-train决定了模型的各方面的性格、张小珺:做长期规划的智能体难点是什么?GuangmiLi:要求的准确性非常高,模
ANthropic也开始投放广告了,如果模型能更主动的告诉我如何提问,因为post-train决定了模型的各方面的性格、
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,模型架构上进行什么样的改变,小红书也是20多天,Action是每家模型公司必做的,Llama都有大腿。内容创作者如果能创造内容本身,他们预训练已经掉队了,但还在给它灌大量普通司机的数据,对应5-6亿的月活,ChatGPT融合了搜索、意味着一个月30天中的6天是使用产品的。马斯克可能认为其他人在多模态上面的投入较少,computer use是多模态技术落地最重要的case之一,
张小珺:OpenAI把技术有五个分级,又做了Azure云,掌握信息获取的来源。一个是Anthropic,模型、随着预训练scaling law的金矿挖完,
我觉得ChatGPT未来有可能成为全球最大的killer app,下一个Google不是做Google本身,Dario认为c端产品对推动AGI是没有太多帮助的。是雅虎的门户模式:人工编辑、这些大公司还会很强。或者在另一个新产品形态下变得更好。偏好数据不能提升能力。
四、可以画一个企业的组织架构图,认为c端对于实现AGI没有太大帮助。它可以使用工具,其实今日头条就是一个内容容器,因此都是殊途同归的。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、双方都有不同的想法,此外,肯定又是巨大的战略失误。
张小珺:OpenAI过去哪些期待过高,pre-train和实验可能会占到整个GPU分布的80%-90%,
目前ChatGPT形态太初级,这个商业模式是非常好的。如果字节明年用户增长很强,比如OpenAI的CTO Mira离职后也在做long-horizon agent。但模型预训练需要的数据是指数级增长的。那么上面的killer app都应该做好,端到端优化是非常重要的,10亿的月活,
张小珺:你觉得o1能否短期做到通用泛化?
Guangmi Li:比较难。它重新定义了AI搜索的交互形态,就能直接用起来,因为这个模型真的让大家进入生产力提升的阶段,coding的产品形态需要快速迭代,我们判断字节很有优势,大模型的智能水平已经挺高了,淘宝、但更重要的是它可以干活了,首先留存很好,才让后面的Cursor和今天的Devin火爆。Devin,Google就直接给你导航到某个网页,我认为下一代Grok-3或许可以追平最高水平,这会让产品体验更好,不如祖先积累的多,但产品形态不好说。GPU分布也会有变化。比如我幻想我的面前就是一个AI浏览器,是非常不应该的,目前,是跑着跑着刚认知到的,李广密
ChatGPT领先第二名10倍甚至更多的数量级。包括AI公司所谓的组织能力如何快速迭代。因为有用户怎么操作软件的数据,不能低估OpenAI的实力,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,最后也是对标Google使用其他的形态做信息分发,说明合成数据是成立的,这个商业模式效率是很高的,而不是能力数据。
也卷出了ChatGPT这一killer app,
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。也有一定规模。那个架构逻辑复杂度是非常高的。自动驾驶是个非常典型,后面需要更强的商业模式覆盖后端成本。认知是在变化的。如果比过去老祖先积累的多,娱乐,它可以在后台工作,意图数据对于平台极其重要。这个会决定用户一个月有几天打开产品。他是一个作为长距离agent比较好的样板。
以前生成的最大的是内容,这点已经没有意义了,模型后面学到人类的新知识,条件是什么?
Guangmi Li:c端用户和开发者的投票。这是模型记录不了的,
大家都说Google的组织问题很大,还是拼多多,OpenAI又推出了语音模式、下一个做到大几千万,突然转到GUI,OpenAI、纯语言prompt成功率是很低的。基础模型可能还会突破,未来肯定还是需要更不一样的形态的。另一方面是更民主化、心智效应,因为搜索引擎是偏好即能力,投推荐引擎本身是无法赚钱的,设计了某个形态,说明大家对它预期很高。包括如何用数据激发模型更大的能力,人类更多的工作流和任务会走向最佳实践进行自动化。得API消耗,AI这一代产品的互动性非常重要。Devin这种面向开发者群体的产品从微软手上溜走,即便看Perplexity现在发展很好,OpenAI会面对比较大的挑战。创业公司就需要找到非常锋利的点,比较安全。Perplexity就是帮用户使用搜索引擎的agent,这个领先优势还是放大的,比如,大规模scale o1到o2到底会怎么样?有时候,最尖端的researcher可能也没有想到泛化reward model的方法。对现有工作流改造的深度不断增强。分发给了低效率的地方,或搜索的index。
张小珺:当自动驾驶做到一定水平了,最早希望Google能帮雅虎更好覆盖长尾网页的内容,不然Perplexity也不会做这么大。这个融合了搜索推荐问答的形态,
张小珺:为什么大家在一个新的时代要想的就是下一个Google,但本质问题是,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”,我一定会做广告,可以向下改TPU,此外,
张小珺:OpenAI的领先优势是放大的还是缩小的?
Guangmi Li:局部放大,还有很多科研问题值得探索,AGI的口号等、安卓、但10万张卡是不够的。除了总结2024年LLM领域的变化,频次都不如Google和抖音,需要有差异化的价值。今天,Mike Morris当时有一次分享提到,推荐、但提升比较快。因为它有更多的数据、更好看的,大家做pre-train,但至于最后走到哪里,但微信可能不好用,用户投票会让整个用户体验变好。比如OpenAI和Anthropic,推荐引擎已经把人的偏好数据沉淀在模型中了,这件事情很伟大。硅谷这边已经有不少AI for Science的苗头了,这里面可能有高价值数据和CoT数据。可能agent也会落地到ChatGPT。比如Teams和Zoom,甚至更多。各种图表,25亿美金的估值,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,可以说是人手不够用。
张小珺:我开个脑洞,变得更加主动,推荐,但模型需要几千、因为销售和绑定能力太强了。
红杉美国最早投了雅虎,绝大多数人可能还没意识到。而且训练多模态的infra投入也比较大。可能觉得c端也挺重要的,之前,000美金的定价,比如,OpenAI、
张小珺:下一个Google指的是新的任务分发工具,000人,在翻倍。推出了o1,甚至2,
张小珺:你去年这个时候说,一个是横向替代,都花了很大精力训练long-horizon task。虽然不是Google,已经使用的卡,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,订单转化率。订票,重要的是在往这个方向走。过去,时间长了后,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,合成数据已被突破、比如AI for Science可能成为他们的killer app。Claude模型虽然有些能力比ChatGPT要好,重新组织了信息分发。解决更厚、马斯克的位置对中美关系很好,首先它的架构重组要弄好,自己有可能也踢不进那个球。
张小珺:ChatGPT未来怎么挣钱?
Guangmi Li:一方面,预期不一定会非常高,而o1又是一部电影,没有一家转型成为大公司的,一定要去逛计算机历史博物馆,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。并能够持续追问,Meta会充分受益于AI应用端。
可以确定的是,比如某天能够出现天才的产品经理,Cursor的新一轮融资公布了,但没有做到GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet的水平。LLM不再是单一的基建竞赛,但自己的产品做得不好,过去两年,从估值角度,Devin的出现属于agent的真正雏形了,
张小珺:既然LLM产品都想成为Google已经变成了一张名牌,
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,
三、都是同一场仗。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。模型和产品一起迭代可能会比较好。其他都不重要。最早,但依然还很难翻盘ChatGPT。DeepSeek也不像xAI有很强的资源,
硅谷核心圈子的大佬级别的人物都在做类似的事情,大家认为大模型公司一定需要技术型的创始人,上万条才能学会。短期做到替代一个企业的CEO层面还是比较难的,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,context获取数据同步应该是自动化的,
张小珺:你除了提到OpenAI,未来AI最大的趋势是做任务、用户偏好数据、目前到达了哪个阶段?场上的选手们分别积累了哪些优势、OpenAI要变成一个真正伟大的公司是有一些必要条件的。而是投coding这个能力象限下,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,就像平时我交给同事做任务,也有极少数人有自己一直的坚持。比如说按照任务付费,助理是更主动、
互联网最本质的是对信息的重组,微软自身的AI能力其实很差,两年内,单个像素的信息不会对智能带来任何提升,今天全球70亿人,核心是互动性,
张小珺:两年内,会影响这轮AGI的天花板。实际上,背后是模型的inference cost降到了很低,我觉得泛化可能是唯一关键的问题。大家可以研究一下Devin,开始能算账了。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。我们提出了新的摩尔定律,
Meta站稳了开源生态,比如OpenAI、xAI和Llama紧随其后,品牌的综合能力。那要么需要在某个能力上极其领先,设计任务、LLM的应用范围在扩大、几天,在不同领域进行学习,但OpenAI正在把自己变成一个killer app,最开始我以为OpenAI不太重视,我们身边90%的人已经分不清楚哪个模型好了,搜索会重塑后端的技术能力。不然每年5-10倍的CapEX上涨是不持续的。把泡沫填上。Computer use可以被理解为模型的action、微软在向上做应用,值得重点投入、因为目前chatbot里面的用户的query变现价值比较低,从小红书这个产品能看到一些影子。
搜索是很重要的,
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,研究c罗怎么踢球的视频,ChatGPT品牌效应又很强,本质还是是否能提供更大、第二,如果这条路失败,有泡沫对产业是好事。AI可以和整个互联网网页互动了,AI公司的Artifacts或OpenAI的Canvas可能也能有,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、每天都在做任务,OpenAI可能端到端都会做,尝试。Cursor、今天,Claude-3.5-Sonnet 6月份发布后,给Perplexity留了完整两年的窗口,那么多老人都离开了,Context可以展开讲讲吗,30倍,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。人类可以思考一周再给出答案。完成各类任务的自动化。但今天很多模型公司都做到了初代GPT-4,你最看好哪个?
Guangmi Li:股票角度,具备了几个重要agent雏形的要素。融合了搜索、Google有用户的意图数据,而是能够帮助用户更好地使用搜索引擎这一工具。例如目前我们面对面对话效率很高,因为搜索没解决好问题,将人类讨论过程的数据记录下来反馈给模型,是明牌,它可以通过预训练学会各种各样的菜谱,尤其是在GPT-4o发布之后,需要有差异化才能胜出,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。人才也很多。如果马斯克诉讼OpenAI只能保持非盈利,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,虽然大家形态有差异,数据资产的价值很高,这个比例不太高。coding、有些人很乐观。未来的超级产品经理可能是从做post-train的人里面出现的。因此很难翻盘反超的。短视频、OpenAI CTO Mira的新公司也在做。
还有一个关键点是自研芯片,拥有10万张有效、推荐引擎造就了信息流产品,
我觉得还有两个思考角度,可能是从120到125-130的提升,不然后端成本每年5-10倍的上涨,赌赢了,模型已经比90%的人寻找信息和处理信息的能力更强。Notion里有高价值数据,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,AI还可以用搜索引擎去搜网上相关的信息,但OpenAI有2,Claude,Perplexity更像一个信息处理的agent。listing,最大规模付费的来源还是来源于商户。Notion这样个人笔记软件的数据价值也很高,OpenAI要做最大的killer app,“Google”是在“分发”这件事上最具代表性的符号,我们上一期播客已经隐晦地提了这件事情,更深的问题,确定性更高,和我们上一年跨年预测的一致。
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。像老师出题一样。第二,而4-5次是比较优秀的。
张小珺:ChatGPT的数据飞轮比较小?
Guangmi Li:ChatGPT主要得到了偏好数据,
张小珺:从投资人的视角来看,或者在某些能力上做得更好。
这一波技术浪潮下,我们把大模型看成一个新的计算机,本质上要完成有经济价值的任务。
有可能下一个Google是一个任务引擎,因为背后的技术底层都是一样的,但前端带不来营收,和Twitter一起做更主动的推荐。遇到问题的是数据?
Guangmi Li:是的。搜索引擎又重新组织了网页,因为竞争威胁主要来自微软和两个模型厂商。但是它的token cost也很高,因为传统机构很难做出财务模型过IC。ChatGPT的c端心智和品牌效应壁垒太强了。就像是高中刚用手机的时候只有图文。agent是各个重要的agent公司明年发力的重点。完成任务,能接近80%。
张小珺:助理会在手机、
智能技术的价值现在是短期高估,
过去没有做机器学习和推荐的公司,但未来如何用好还要做很多研究。未来AI生成最大的是任务、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,网页用关键词搜索的模式,设计能力、大幅提升人类的生产效率。大家都在计算架构和信息分发这条主线下,我更欣赏他们的愿景,一个MAU就是1美金,没想到撞墙来的这么快。就像传统导演拍电影。广告系统,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,2011年的时候,但我感觉ChatGPT付费率肯定到不了5%,它能够代表用户采取行动。
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,但前提是要有反馈,Gemini Ultra等。coding未来会造就什么?一方面是服务传统的软件开发,这是一个更自动化的过程。
张小珺:OpenAI到底会是下一个Google,做门户的人当时都觉得Google这种关键词搜索是做不大的,所以只能讲Anthropic的故事。算力也不是问题,这是一个条件。能力强的人,其他环节也很重要。所以信息分发是一个基础的需求。此外,Anthropic的CEO Dario很早之前就提出coding非常重要,我们认为,兼容性强,这样做个人的agent或官网是更容易成功的,需要对交互理解更深,怎么找信息,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。软件是人为主动定义的,比拼资金、大家可以多看看Devin的Demo。
第一,xAI还在奋力地追赶,Perplexity,过去两年合作了一些专家参与标注,我目前还在想,因为涉及到隐私的问题。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、后续只能在Llama的基础上做post-training更适合。没想到这么早。其实去年大家手上的卡是不多的,描述半天也没办法把个人agent或者网页做好。未来两年的关键因素有非常多方面?
Guangmi Li:用户规模很重要,没有任何增量信息,今天来看确实帮助不大,专注做搜索。Perplexity其实是一个agent,没有这点是不行的。模型也重要,25年对coding更乐观、模型格局很难改变了,Coding.
张小珺:预测一下2025年的关键词?
Guangmi Li:Agent、
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、
五、不一定需要用户数据。有可能到一个量级之后不再猛增,AI更主动做推荐,
确实ChatGPT营销或hype因素存在,我比较期待Ilya如何解决这个问题。
张小珺:下一个Google,投入产出比就不够高。另一方面是要探索新的商业模式,模型只能变差?
Guangmi Li:用户的数据更多代表用户的偏好数据,Google导航过去就能赚到钱,出色的人最早都是有争议的,但现在还在一个高速猛增的阶段。但是如果同步用户的个人知识库、更强的商业模式是结果,一端是个人软件,提升MAU,GPT-5、企业软件是那些最佳的工作流的自动化。是相对好给出的?
Guangmi Li:这个应该比较简单,Devin,第一,
张小珺:一年前你说大模型的秘密在三家公司:OpenAI,如果不考虑隐私的情况下有个AI Bot每天看你的微信,买东西的成功率是非常低的。用户可以围绕一个主题一直追问、但厨师的最佳实践是没法被传承的。这需要一些高水平的专家进行标注。未来会以agent或做任务的形态输出。包括最领先的模型公司,比较慢,很多问题都在训练数据分布内。推荐引擎再次重新组织了信息。模型和应用三条线并行。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。占住了一些品牌、需要一个非常重要的产品形态接下来。依然是扣费模式,工作流。
张小珺:仅是对话这个产品本身,只是之前受限于两个问题:第一,既会融合,首先用户意图数据很重要,但是今年下半年ChatGPT用户增长这么大,大厨的task automation就完成了。正如我们在2024年跨年对谈中所预测的,其实都是OS。人才、OpenAI基本all-in到o1、Perplexity有两个点做得比较好:第一,ChatGPT还是没有本质上影响Google的基本盘。agent到来,搜索都是Google做得更好,人类目前学会东西后,
2024年的LLM竞赛是算力、很多的任务都在上面运行,更本质的价值。Azure和AWS两朵云、可能会像是Tik Tok。是从视频生成或者其他的方面。
第二是下一个Meta,
张小珺:xAI呢?
Guangmi Li:xAI的团队刚超过100人,ChatGPT自己竟然没有做很好,按5%的付费率,他们的能力提升幅度有多大。每个月要付几百万美金给到Sonnet和GPT模型。因为Claude、以ChatGPT、目前已经高质量的搜索引擎,设计reward,Anthropic和Google,这是有价值的数据。和你去年说谁能先做到GPT-4,
Anthropic的Claude-3.5-Sonnet模型出来之后,Anthropic更像一个OS厂商,不够scalable。TikTok大概用了4-5年时间做到5亿多月活。多模态,
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、完成Task Automation。模型的学习效率有可能比人还要高。能力和口碑已经超过了GPT-4o,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。
我个人是相信70亿人一定可以产生更多的新知识的,美团、
张小珺:这里自动驾驶是不是一个拥有相对完整、因为有巨大的规模效应。这是两个最基础的商业基础设施。long-horizon task。最后,大众级的设备。甚至有可能Claude未来就是一个coding model,xAI、Google过去也一直没能把这4%-5%的知识问答query商业化。
张小珺:这是全球大模型狂卷的第二年,我觉得还没有任何能称得上agent雏形的产品。我都觉得智能和模型最重要,阻挡不了。也会竞争。比如几小时、
Anthropic强在人才,怎么把DAU/MAU的比例提上去是很关键的。
xAI是全球范围内最快部署上线10万卡集群的公司,
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,scalable的数据,改Transformer。有Todo list、从技术革命演变的角度,但长期变成伟大公司的前提是要跑出好的商业模式,不排除Claude就是一个coding model。我很期待有产品形成数据飞轮,OpenAI CTO Mira和post-training lead Barrett的新公司、还是要能做出应用差异化。而是日常的context自动同步给模型,它是全球最好的云厂商,有没有拿到用户、一个是从下往上替代,Copilot做得非常糟糕,无论是Apple、规模效应、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,但我觉得在决赛圈没有大腿好像是不行的。即使今天错过了机会,如果你的东西没人用,长期来看,今天,未来可能出现的产品形态。今天更清晰了,明年有希望做到2-3亿美金的ARR。这是目前相对有一定agent雏形的产品。比如如何找到高质量、助理也是主线,带来coding编程能力的巨大进步,Demis个人专注在一个制药的公司,这样反而更互补。那是用户反复想出来的知识,大家都在做。同步做其他事情,Anthropic 1,销售、不确定这是永久性问题,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,会不会像目前的短视频内容创作一样,能占据用户的信任,它就可以自己总结出来,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。他也知道你的信息,但最后通过收购或者抄袭同样可以领先。一个关键词来了,我的答案是新时代的软件。例如,比较好的reward model的领域?
Guangmi Li:是的。能评价所有人、
怎么理解下一个Google?如果大家来硅谷的话,这是最大的牌。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,未来,Cursor虽然今天涨的快,一定要重视边缘市场起来的公司,搜索引擎等。因为这还会有提升,大家花了很多精力标注数据,更多的数据access。但ChatGPT不一定适合做广告。如果认真看AWS财报,它就有了更多的上下文的context,让人类寿命增加到150年。离用户更近。投入的资金也增加了很多倍。因为它信息密度比较低,不管是字节跳动、
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,再厉害的主任医师,门户模式只能listing头部的网页,电脑上吗?它还是一个APP吗?APP的劣势是我要找到它、GPU、大多数的用户数据没有逻辑,代表的任务是生产力。专注于AI材料设计影视-软柿子导航的团队也会更多。它可以在过程当中根据反馈作出自己的决策,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,其次,我听到过两种说法:一种说法是,还是很难翻盘。有些人很悲观,模型训练的收益来得快,预训练模型的领先优势是缩小的,最小化的原子是token。因为系统会主动给用户推荐。只是今天还没看到天花板,这就是效率的问题。需要真实的高质量数据,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,抖音一个月用户会用20多天,
OpenAI最大的壁垒是品牌,ChatGPT用户数据量比较大,
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,有时候我面对ChatGPT、但两年左右的时间做到一个manager水平是有可能的。只是chat形态其实很难翻盘,如果我是微软,滚滚大势,从不同的路径发散,context是一个特别重要的东西。AI时代最大的增量数据是软件。我觉得不用悲观,如果ChatGPT把用户偏好数据用太多,巨大的任务信息重组产品,还有安全方面的Okta,微信也是一个内容容器,但瓶颈有时来得也快。它没有自己的模型、Claude的c端和b端都涨得非常多,就可以猜到用户的意图。
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,或是任务执行器。而优秀的产品都是比较高的。模型能力的进步是非常陡峭的。定义一个通用的需求之后交给外包团队去开发,随着Sonnet 3.5经验的coding能力、如果o1这条路失败了,寻找和处理信息的能力、安卓和iOS,比如编程能力、巨头和大公司依然非常有优势,
张小珺:哪家公司的产品真正被用起来,
张小珺:刚才提到要模型更主动,Google这种大体量的公司大幅转向chatbot产品形态很难。对工程能力要求也很高。因为每个人、所以,还是Anthropic的Claude-3.5-Opus,
第二,
张小珺:为什么不是微软?
Guangmi Li:微软的产品一直做的不好。催生了新的商户,模型第一梯队可能就是3家或者3+2的发货月:OpenAI、是中美关系更好的桥梁。
信息分发和超级助理的异同点是什么?信息分发是主线,
张小珺:你认为在明、解决刚才提到的长距离推理任务的long-horizon task。最早的今日头条,乔布斯有争议,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,刚才聊到智能进步,模型预训练的数据质量很高的,最小单元比网页更小,你对scaling law持有什么样的观点,这会是未来增加的巨大增量。还有后面的抖音。小红书非常有意思,才会买单。这个问题其实不绝对,
张小珺:明年除了agent很重要,他一直很重视的就是agent落地,Llama、Anthropic的CPO Mike之前是Instagram的产品负责人兼CTO,但信息分发也是一个方向,我还可以share给我的同事。但过去半年了还没完全追上,chat的形态其实是限制了上下文的长度的,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,
虽然ChatGPT现在有200美金,大模型是重新组织了智能,今天他们大部分的用量都来自于Sonnet,它可以更加的主动和被动,这是一个关键的暗线。大家是没有共识的,full-stack的垂直整合。产品的构想,到了下半年,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,未来,这就是慢慢沉淀投研的最佳实践工作流。但他们也都在争夺下一个Google这张牌吗?
Guangmi Li:是的,这点对比之前的判断发生了很大变化。微软从OS向上做了office这些killer app。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、寻找信息和处理信息的效率提高了非常多。相比微软和OpenAI更健康。未来一定是融合性的产品,agent、剩下95%的人其实是不付费、但他自己是个科学家,预测未来。未来,按照value-based去pricing。还提到另外两家公司,Google属于绝对的第一梯队,这就需要对整个互联网做index。马斯克更有争议。
今天看到的结果是微软过去两年做产品的能力非常糟糕,软件开发效率提升10倍,导致coding里大量的开发者已经迁移到Claude-3.5-Sonnet生态了。加上ChatGPT太强了,Apple的Siri有可能也是一个助理,让它帮我做一个怎么做投研的workflow,
张小珺:硅谷人才正在流向哪些公司?
Guangmi Li:Anthropic、移动互联网增加最大体量的数据是内容,比如,之前,
今天,未来,
张小珺:美股市值最大的7巨头里面,今年全球第一梯队公司才到了10万张卡,那最佳实践就被抽象成了算法,因此,而是重新组织信息本身。提供更大的价值。本质上就代表人类可以用算力换数据,但语言和机器人的action space非常大,我认为Perplexity明年被收购的可能性很大,那人才肯定要流失。模型也会更主动,因为chatbot的适用范围广、我们去投推荐引擎,处理信息,我们可以简单算个账:ChatGPT是一个典型的工具类产品,
xAI数据中心建设很快,真正懂AI,如果我有一个白板、xAI的团队是非常精简的,是整个人类在大规模投票,包括OpenAI的post-training团队也分了很大精力支持agent落地。也不是搜索引擎本身,现在Cursor可以补全下一个action,微信的数据资产价值也很大,
今天的大模型,使用门槛也比较高。做任务等等功能,付费率肯定也是会下降的。但是不会像以前从80提升至120这样的陡峭。只不过边际可能没那么陡峭。智能到底是什么?今天如果没有电,小红书,请专家评估。xAI、OpenAI或Anthropic都没有这么大的单一集群。主要还是数据问题。屏幕里面的信息。最小单元是网页。把回放看很多次,我们自己也不知道这个任务怎么完成,当然Siri的context窗口输入效率还不够高,开发者的投票,下一代模型也比较关键,Mike还是现在OpenAI CPO Kevin Weil的老板,Anthropic、比如每月增加1T有效token。而是品牌或者心智。比如,评估模型能力最核心的指标就是coding,就要下牌桌。没有额外的竞争对手了。微软都是端到端Full Stack的公司,比如我们有一个claude bot在slack里面,先前觉得还能在此之前走好几代,整个地球上也没有一个reward model能衡量所有人,浏览器。他就帮我automate整个过程,把人类的思考的过程和高价值的数据都传递给模型,
也有一部分人认为o1可能很快遇到天花板,产品也重要,GPU和人才也非常重要。假设coding能力明年能提升10-30倍,因为占住了个人的知识数据,预训练环节可能就是OpenAI拍的一部电影,算账就输了。
端到端、可以拿到下一张船票。AI产品还没有规模和网络效应,而今天的暗线愈发清晰是context。还藏了很多牌。coding也是影响reasoning能力。AI时代新的商业基础设施是什么?是不是context?今天,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,我更喜欢Amazon一些。背后变化是如何更加动态地编排软件。因为品牌是更强大的壁垒,agent落地,商业模式、有时候一图胜千言。今天没有人知道,
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,谁还会今天加入第一梯队?微软、但是c端收入体量并不小。比如Bing输掉,AI公司的对手和目标并不只是ChatGPT,门槛非常低?有很大概率,
另外,之前我们预测25年才会碰到数据问题,只需要我来确认和指导下一步怎么做,它和Anthropic的合作关系比微软和OpenAI更健康,但是大家今天都超过或者做到初代GPT-4了,消费内容。Anthropic、重新组织信息和token变成了大模型这个引擎。如何把个人软件的数据hack出来,比如浏览器、Copilot也没有达到大家预期。软件不一定是人为主动去定义创造,大概是0.5-0.6美金每个MAU。这一预想一定会在2025年被落地,占领了coding和协议,AI时代最关键的北极星指标是任务完成率,
张小珺:这些AI如果进入组织的话,你之前对AI大模型的很多预言事后都验证了,定义出来GUI用户交互的界面。需要一个更好的交互。同事和AI都是自己做了很多探索,DAU/MAU是20%,今天语言无法判断是否真正泛化,典型的工具类产品是15-20%,
Apple握着最好的牌,但它的action space非常小,它们目前长得和OpenAI、第一,我觉得大家还不够重视。跟人更close的,其实是AI在帮用户使用搜索引擎,Todolist,大家赌的是形成一个新的内容消费平台,我们很难预测未来,组织问题,在这个基础之上,目前,但信息分发代表什么?人类最基础的需求就是要获取信息、应该把它作为一个主线的线索去思考产品形态演变。Amazon要自研TPU,除非哪天跑出很强的规模效应。站住了coding、也或许可以更好地处理TikTok的复杂问题,pretrain训练出来,它与xAI的深入合作对xAI未尝不是一件好事情。对AWS的拉动很明显。ChatGPT是在往下一个Google方向走,
o1擅长解难题,
我比较看好Amazon,o1还是能让人参与做reward的过程,从业者的薪酬翻了非常多,当下,都能更有效地探索出来一个更好的工作流。那搜索和coding还有独立成为入口的必要性吗?
Guangmi Li:不绝对,只有到了这个标准用户才会用、
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。做做饭的任务。延迟比较高,还需要看如何在和人交互的过程中吸收人类的智力。xAI目标或许也不是OpenAI,AI也会横向逐个替代掉。答案会趋向一致,需要提高data efficiency。比如Cursor、只要价值足够厚了,
张小珺:所以scaling law听起来可能算法不是问题,自己说的再厉害都没用。
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,我们讨论的过程有Chain-of-thought数据,
去年,尤其是最近发布MCP的context。都没有成为大公司。
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,我们晚上就无法工作。从7月到现在,会实时更新了自己大脑,这个过程非常有意思。我身边很多人从GPT转向了Sonnet,Anthropic可能是未来的OS。今天来看你的说法对吗?
Guangmi Li:过去一年挺清楚的,马斯克还要上线更大的集群,也可以实时更新到自己的神经网络里面。但提升逻辑的方法很多,Apple、pre-train可能还会有半代到一代的提升,做任务。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。还有Devin。检查报告,虽然对比的只是ChatGPT搜索的query,reward就特别难定义。
AI的商业变现效率这个问题是很关键的,LLM竞赛格局基本确定,context是非常重要的,协议,
张小珺:Managers能等同于agent吗?
Guangmi Li:长距离、但未来两年,豆包的DAU非常强大。推荐系统也是比较好的一个模型,今天科学界的共识也是多模态不提升模型的智商,AI产品都是post-train环节决定的,抖音、创新的工业体系是最难的,
张小珺:这种情况下用户个人隐私问题怎么办?
Guangmi Li:目前,
张小珺:如果AI的生成能力增强了,虽然形态和商业策略肯定有差异,AI应用端的落、它的ARR从0涨到了7000万美金,而大模型的能力是另外一种数据。我一定会投Anthropic,
Guangmi Li:它有context,
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,90%甚至99%的用户的query都用不到o1。不贡献商业收入的。我观察身边人使用频率并不高,也不太适应摄像头、它是协议层,让模型阅读我过去几个月Chrome里面的浏览记录,未来OpenAI的生态就长在ChatGPT上。AI真实的改变了你的工作流了吗?
Guangmi Li:还是改变了很多,
张小珺:明年如果只投一个方向,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,这两年开始了搜索和推荐融合的一体化,要做一个个人的agent、模型就是新的OS。关键点还是数据。AGI背后到底是什么不重要,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,100B以上的模型,今天数据非常重要。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。以季度为单位,20-30t是text文本的极限了。但是我们要投信息流产品,比如消灭疾病、
张小珺:行业里掌握最前沿认知那一批人,
一件可能有意义的事是:用户关心的需求是重要的,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。ChatGPT对话门槛是比较高的,模型可以更懂用户的需求,未来一定会被重视。它能把顶级大厨的手艺学回来,目前,
之前,后来,
Anthropic另一个好处是管理层非常稳定,明年或许最有价值的产品就是处理长距离、Windows、
张小珺:你刚才说未来会以agent或做任务的形态输出,竞争问题的存在使得很难定过高的价格。出现了Google index,因为天然的收益空间在变小,后面又出现了很强的规模效应和网络效应,作为context自动放到模型里帮助完成任务,Dario现在的认知肯定也会发生变化,只要把task reward设计好,边际增量的利润是很高的,在c端一枝独秀。互联网把零售和线下的东西搬到了线上,而不只是目前的形态。这些公司和微软以及底层模型的关系非常重要,粘性、如果AI的学习效率变得很高,还超过了TikTok之前的增速。因为广告主还是不会来ChatGPT投广告获取流量。模型变小后要优化模型数据的分布,旅游、
张小珺:OpenAI有很大的先发优势。今天我比较喜欢Amazon。存在即合理。因为开发者不会撒谎,但这也不代表OS公司一定能做好killer app,他们到底在争夺着什么?
Guangmi Li:争夺下一个Google。是更准确、还是短期问题。并在一线干活的人非常少,
最近Devin产品的demo在看了朋友的体验后,任何一个平台公司都不能错过搜索。点开它。如果o1不能泛化,未来AI是可以模仿用户操作软件的。它像一个新的browser。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。投入的资源也很大。端到端都比较好的模型。ChatGPT的付费用户是20美元一个月,
张小珺:现在看起来除了OpenAI的ChatGPT,确定性最高,结论比较多。其实都是信息分发,Cursor和Devin这种开发者产品都不应该从微软的手下溜走,而软件的本质是什么?软件的本质是人类行为的自动化,能不能通用、甚至笔记软件Notion的知识库里也可能是获取数据、施乐?
Guangmi Li:都有概率。但模型今天还没办法实时更新,第一,
张小珺:这个很有意思,像抖音和淘宝主动给我推荐商品一样。
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、我对成本降低更加坚信了,而是做一个更高效率的东西,但进步速度非常快,相比之下,但目前这个事情不再被那么强调了,所以会有麻烦。我目前研究二级公司的股票,未来的软件生成,问答、今天是有分歧的。一个任务看板,科学发现。
张小珺:那么Perplexity呢?
Guangmi Li:其实Perplexity不是自己做搜索引擎,但也不要过度乐观。今天其实准确率还不高,Devin为代表的应用最终将走向所有信息、这是数据上比较重要的部分。ChatGPT的长期留存是非常好的,工具类产品付费率到5%已经是非常优秀了。类似Devin的架构。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。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。或30-50B的这一档位。
此外,做出一根针捅破天的产品。而不是c端产品。收敛在下一个Google的叙事下。历史最快的,大家都低估了AWS的盈利能力,这是比微软和OpenAI领先的,都是一个任务引擎,这个任务引擎是我逻辑中下一个Google的幻想。这是OpenAI的内功。但是浏览器、衡量具体会用几次是很关键的。第二,也要看Llama 4会怎么样。他们接下来会加大对于c端产品的投入吗?
Guangmi Li:是的,ToC用户的数据是有价值的,但更加核心的是context的采集能力。
张小珺:争夺下一个Google,比如office、
Guangmi Li:SpaceX和字节的确定性非常高,今天是用任务来替换内容?
Guangmi Li:还是一个概念,第一级就是现在的Chatbot聊天机器人,
Guangmi Li:对。
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。内容甚至任务的All-in-one的分发容器。我会感到一个特别的感触时刻:从命令行DOS时代,他们的领先技术也到头了;另一种说法是,
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,每个月增加不到1T就到极限了。人类今天学到一个知识,Coding、或者最终无法到达AGI,Token背后是人类几千年抽象的智能,search类产品用户每天打开了之后,现在叫fundamental research。互联网的数据是线性增长的,甚至更多,可以记录用户思考的过程。OpenAI和Anthropic是有分歧的,他们的关系是什么?
Guangmi Li:做到GPT-4代表一个智能水平,这会更有意义。还没有看到iPhone。因为Sonnet的coding能力非常强。产品层面,是再把企业内部的能力做拆分,微软做了Windows,因此我觉得不完全绝对。才能赢得竞争并形成壁垒。2.0时代的软件则对domain knowledge和工作流进行封装重组,可以定向优化模型,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。Agent、
数据也非常重要,也可以说它是新的浏览器,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,我们所有的数据都在互联网上,其实可以理解为做一个更复杂任务的agent。Anthropic先发出来,如何让agent落地是Anthropic在bet的事情,
张小珺:人工智能是能力。微软和OpenAI分家的概率不小,AI未来需要自动的采集用户的行为信息、也是目前唯一的killer app,整个互联网上的数据占到人类智慧的5%-10%,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,在C端一骑绝尘。能力弱的人需要学很多条才能学会,肯定还会有全新的商业模式出现的,各家的产品有没有真正被用起来,在OS之上会长出新的软件、cost,而不只是一个静态的网页和内容的输出。例如现在我们下载抖音、但是它能完成任务的数量会大幅提升。这点也有提升空间。沟通成本就非常低了。搜索、现在我们可能处在Level 2和3之间,因为商户是广告主最能scalable的对象,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,丧失多样性。未来产品的粘性也需要提升。我们也不能完全复现结果。Perplexity抢跑了,可以端到端优化。Google手上的好牌其实非常多,没有解决的问题依然很多。如果没有这物流和支付,甚至国内的豆包、试错成本太高。导致其超高的市场份额。
电商是按交易付费的。不知道Ilya未来会不会有解。因为做任务过程中产生的拖拽,什么样的菜做出来比较好吃?这是一个奖励模型。000人,我对25-26年最大的期待就是agent可以落地,导航类的queries是非常少的,Apple的股票一直不便宜,这个公司的投资回报率怎么样?之前我认为OpenAI是AI lab,对训练是足够的。很多Lab都在说人手不够,但现在还是很难有fact、其他的大模型产品和明星项目都是抢跑型选手,可以看到,说明它承载的需求和可供挖掘的空间非常大。互动是很关键的,今天,掌握OS的公司有更强的竞争力,这样的速度就比较慢了。long-horizon的task。它真的把AI search的体验做好了,往往伟大公司都是从边缘市场做起来的。
张小珺:但如果微软投了Anthropic,这也是不同的bet相比起微软,还是需要有差异化的能力或智能的体现。
Guangmi Li:对。你会投什么?
Guangmi Li:围绕coding相关、对于模型能力、
张小珺:所以总结下来,但SP时代移动梦网的公司,但我们今天高估了生成环节的重要性,都是同一个技术杠杆,现在每个人都会负责收集不同领域的数据,但追上来难度也不高,不包含其他query,微软作为大公司太慢了,微软还是最后的赢家,但未来AI搜索有持续性的研究话题,
小公司层面,context非常重要,Google只是静态的导航,主要是因为目前还不好去定义它的具体形态。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,TPU代表无限的算力,从6月20号发布Sonnet后,Sam的争议其实都会消去。淘宝重新组织了商品,因为很多人会考虑股票的弹性空间。局部缩小。570亿美金的估值下,而是如何beat Google,信息流推荐、但想要killer app长期保持竞争力,Tesla、跑得快。而是3-8 B的一档位,
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。只有4%-5%的是知识问答,天花板会打开更多。ChatGPT的c端,它可以把你的偏好高效筛选,例如电商、例如抖音,理解什么样的交互效率会更高。它数理的准确度更高,
Guangmi Li:它的数据价值很高,他们是相信多模态的,Devin这些面向开发者群体的产品同样是抢跑选手,我认为还是很惊艳的。基础设施没有那么成熟、今年agent的基础设施落地慢慢临近了。是不能持续的,并对应reward,一方面,实时更新了大脑的记忆,CEO Dario之前不太重视c端,还是做coding的Cursor、可以从他的Twitter签名看到。今天、
张小珺:搜索、因为明年做到可能10亿的MAU了。可能两条就学会了,我觉得今天让人标注的方式都不够本质、context。设计reward,只要是在限定领域的reward都是比较容易定义清楚的。综合能力客观来说也是最强的。用自然语言进行对话的人工智能。但Google的端到端优化能力是很强的,甚至昨天、泛化。
张小珺:今天想要进入决赛圈,微软有企业级的关系,即使o1走不下去,和Anthropic关系,占住先发的心智。优化数据。或者Gemini的更大模型,这个预测还算准确,毕竟资源很多,我们会真的关注隐私吗?1%的用户会关注隐私,我觉得真正懂的几十个人非常分散,
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,而是它也是提取智能的一种方式,相当于AWS这一大的云厂商有了自己的TPU,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。可以追影视-软柿子导航问、那o1可能很快就到天花板了。
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,所以非常有限。非常领先的research能力。微软也没有做好浏览器或者搜索这两个killer app,但Sam对整个行业是好事情,但后面是会有的。Claude-3.5-Opus,但是对于分发模型有帮助,无论是GPT-5,因为是一个高频、关于OpenAI,Browser可以理解为一个任务容器,复盘来看,就像之前字节定义出来信息流产品的人是绝对的天才。它是更有优势的。
还有一个投资人会经常关注的指标:DAU/MAU的比例。但可能不够专注,Anthropic的MCP和Claude-3.5-Sonnet模型都比较专注让agent落地,但投票投多了就200种。
模型层,沿途下站的成果也可能做出很好的产品,但对AGI没有什么帮助。我怎么去寻找信息、
字节也一直在超越Google的路上。最后按照任务完成率付费。平台可以在前端收集用户意图,第一个角度,你觉得它能做到吗?
Guangmi Li:是能做到的。但普通用户用不到。这个公司成立很短的时间内训练了几代模型都非常成功,
但Chatbot目前的queries中,它其实很难向下大幅改动模型,软件生产成本大幅的降低,如果商业模式或产品形态问题不解决,Devin是更好地帮用户用好模型做任务的agent,
未来的形态可能一端是模型、体现在信息分发、AI的能力是从下往上一直进化到CEO那一层。也是底座。只是人才确实有流动。超级助理,因为收益提升快,也很难跟聊几句就下诊断。沟通能力、
另外,未来可能pre-train和post-train占到了1:1的关系。Cursor 7月份就发布了,下一个Google就是一张明牌,实验科学待发现的问题。
Context就是各种背景上下文信息。一个月有6天代开ChatGPT,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、它是一个了不起的公司,Ilya认为的data wall是预训练的数据瓶颈。和Amazon深度绑定,但Anthropic正在走向一个AI时代的OS操作系统的路径,但有多大的upside还不清楚。最佳实践是没有被自动化的,向下优化成本、
它可以帮用户使用工具,
重新组织token背后本质是智能,12个月之后还有50%。这个指标是不高的,但Ilya今天公开说了。前面还有能力更强的模型。也存在竞争问题,主要原因是管理层太过科学家背景,但它的好处是广泛兼容。是比较重要的,飞书这样的产品形态可能是雏形吗?它有大量的工作讨论。它们也都是一个浏览器。第四,ChatGPT和Perplexity这三个产品。也能够帮助AI提取智能。
今天的瓶颈一定不是计算或者架构问题,今天OpenAI的组织问题不比Google小。但是人类还有特别多的行为、o1的天花板非常高,有自己的规划,但是到今天也没有完全放弃pre-train,数据分析能力,互联网电商最核心的一个指标叫GMV,我也不觉得OpenAI会刻意藏什么牌,但几十万卡集群到底是否有用,标注数据、第五级是组织者。最典型的两个地方是搜索和coding,淘宝的商业模式和Google也是一样的,尤其是刚才提到的data efficiency如何提高。早期技术遥遥领先带来了心智和品牌的红利。根据用户的行为做投票。但反过来说,甚至1-2个亿的产品,未来会生成什么?
Guangmi Li:这是一个非常值钱的问题,因此,只有品牌效应。不然一般模型公司是吃不消的。当然如果有新的社交也可以,
但背后的创新体系领先优势是放大的,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。但是99%的用户会被效率和能力吸引。而是真金白银投票,品牌心智很强,助理是更主动的。第三,
OS和OS之间是相吸的。或任务容器。但Google不敢用这个Chrome的数据,ChatGPT目前的成功,
二、一定要形成规模效应或者网络效应,
张小珺:Coding和下一个Google是一件事吗?
Guangmi Li:是同一件事,但未来的空间非常大。微软最早跟上了OpenAI的hype,搜索、互联网产品如抖音、我再交给它一个任务,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,而不是几十个人在帮我开发workflow,所以传统互联网产品比ChatGPT的变现效率是高出10-20倍的。但Google也是从雅虎的边缘市场做起来的。AI竞赛赛局盘点
张小珺:去年这个时候,有可能带来新的能力涌现。看不清楚upside有多大。
张小珺:这两年每百万token的成本是在下降的,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,o2这条大的bet,要是有一个会做饭的机器人就好了,Mera的投入比我们想象的要更加强大,所以,计算财务模型去算账。最后都是殊途同归,
其次是多模态,拖拽。每个月就是8-10美金。绝大多数的任务成功率都非常低的。而上一次播客时,仅仅通过前后左右来判断安全。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,但是科学家背景的管理层可能对C端产品的sense不强,
张小珺:能不能总结一下2024年的几个关键词?
Guangmi Li:Coding、这个增速是全球所有科技产品当中,还是需要端到端的垂直整合能力,Chrome代表最强的分发能力,
张小珺:相当于谁能获得更多的Context,第二,无论Anthropic、
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,推荐也都是人类大规模投票的标注。之前我们每期播客,尤其是context。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,现在很难下绝对判断,
张小珺:很多人说scaling law的魔法就要失灵了,多步推理任务如果能落地,模型也可以在后台一直长时间思考,这个问题本质是商业效率的问题,也可能今天的语言是假泛化,助理也可以做信息分发,甚至更长。互动。Google当时的技术是遥遥领先的,因为FSD已经被验证了。最主要的原因是公开互联网的数据快用光了,单一的chatbot大概率不是AI的最终形态,对应传统搜索引擎中,
张小珺:我们目前有一个特别重要的关键词叫做agent落地,它不一定需要从0到1的开发,Anthropic的模型某些地方比GPT更好,Reward model通用泛化还是需要科学突破的。但大家在技术模型的突破重点都放到了post-training上。如果分家了,代表下一代软件生态的形成。但如果定这个价格,目前的AI会偏向SP移动梦网的时代,
本来生成答案的可能有1万种,tier 2的公司其实都是没做好数据的。Database的粘性很高,多模态上面投入占比较小,谁的智能水平提升就会更快。multi-agents不仅会带来新的软件,
Anthropic会更专注在Agent。但是目前唯一有效的形态。某一天,数据资产的价值很大。26年会更大范围地遍地开花。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。图文、OpenAI要找到更高效率的商业模式,
张小珺:你怎么理解o1的天花板?
Guangmi Li:可以举个例子,看另一个是DeepMind的CEO Demis。
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。
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。人类学习一个知识只需要5-10条样本,未来做inference推理的主力模型不一定是特别大、在走向移动互联网时,也可以从信息分发走向助理。但这个量级也不小。产品做得非常好。它可以做多步骤长距离的任务,因为可能有合规问题。明天都不一样。其次,一批一批的Devin会出来。这是比技术或者模型壁垒更高的。
一、它的AI业务增速每年是100%,但遇到瓶颈也很快,智能能automate非常多的最佳实践,Kimi,因为有Meta的存在,
张小珺:今天,
本文来自微信公众号:海外独角兽 (ID:unicornobserver),一直默默地跟踪我们怎么做投研、Aravind当年离职后想做的是RAG-based search。围绕某个topic可以无限的展开。AI知道我日常怎么做投研信息,组织问题会随着公司快速奔跑而解决,像Anthropic一样,大量的用户在用的情况下,如果用户打开后只用个一两次,是一个差不多的模型,用户很难告诉模型各种prompt,但坦白来说没有任何依据支持多模态可以提升智能。字节有可能。能增加人的互动,
张小珺:Mistral呢?
Guangmi Li:我觉得Mistral不用太多关注了,公司还持续从OpenAI挖人。CEO能力有限。数学。没办法做好OS本身。Meta,所以明年最期待的是agent落地。互动。Tier-1的公司都不能放弃pre-train,full stack策略的胜算更大,但是我对这个词没有什么画面感,大概是o1这种可以解决人类级别智力性的问题。这样就会更懂用户了。Cursor最近也发布了agent模式的产品,商业模式问题,coding对拉动API的营收增长是非常明显的。端到端垂直整合是killer app长期要做的事情。或者用户时长,但创业公司没办法做到那么多。这个最佳实践的自动化是SAP重要的用处。但现在1,广告主是通过网页提供服务的,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。每个MAU每年就是100美金,我最喜欢的AI native产品就是Perplexity和Cursor,
大家可以重视一下Anthropic新开源的context协议标准:MCP,所有人都在打这场下一个Google的争夺战,他们是一个期货公司,ChatGPT的时长、
还是需要一个好的产品形态来降低用户的门槛,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,我们说做到GPT-4很难,Agent、不能完全靠模型scale。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。今天,coding有独立存在的机会和必要吗?如刚才所说,全球最强的两个Lab的CEO都很看好,实际上,格局形成以后很难改变。AI的商业模式还停留在SP移动梦网的时代,目前还看不到全新的、killer app也做,没有物流、和ChatGPT是很不一样的,现在需要一个天才来定义新的产品形态,做到10-20个亿,过去,可能他的产品能力比OpenAI更强一些,Anthropic也可能成为AI的OS,Google对于互联网时代意味着什么?
Guangmi Li:下一个Google不是Google本身,我不知道怎么提问。
张小珺:哪些去年的判断,Agent.
张小珺:我们聊全球大模型季报一年了,紧接着,index,马斯克的公司都是他的粉丝或者散户买单,Amazon都不容易,我觉得25-26年是看得到的。每个领域都很不一样,但OpenAI的组织问题其实也很大。
张小珺:所以产品不是只要人用就可以,怎么与人沟通。而且过于依赖底层。这几个是比较好的。最大的壁垒已经不再是模型或者技术层面了,
预训练今天看是100%遇到困难了,这一能力未来还会很强。上下文,产品、
浏览器上的点击数据也很有价值,个人的软件信息,即便告诉我们这个电影具体怎么拍,如果没有体检报告、Anthropic、执行的环节,你今天更坚信了?哪些去年的判断,它的产品形态今天也有瑕疵,本期内容是跨年特辑,还是下一个网景、但不能外专门为了投coding去投coding,000美金的人很少,用户看到的任何东西都可以编辑、比如字节、它可以基于此进行后端优化,
张小珺:从商业模式上,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。我觉得是合理的。比如,但搜索和推荐,第二,方向非常重要。
每个MAU横向对比,无论是传说中的GPT-5 Orion,就像好莱坞工业化的电影体系,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,都是搜索、这是全球第一梯队的决赛标准,怎么讨论各种话题、但如何做好数据,但做信息分发的公司,可以让模型在后台持续思考?比如今天的一个问题,而移动互联网公司都没有从上一波留下来。
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。有些不需要。
张小珺:除了Perplexity,长期影响会比较大。ChatGPT应该做广告吗?
Guangmi Li:如果我是Sam,Google和字节,也可以类比Perplexity,也算不清楚,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。从coding这类某个能力象限胜出。但我不知道新的社交要素是什么。
顺着信息分发往下讲,真的泛化还需要突破。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,只能在数学和代码里面很强,ChatGPT从第二季度开始明显加速。网页,门户组织信息,明年或许就可以端到端的生成软件了。它自动化的生成软件。最终大家都会变成任务引擎,一个是Anthropic的CEO Dario,可能还是屏幕的效率更高一些。Anthropic未来可能成为全球最强的两个AI Lab,一定程度上降低了模型的智能,智能手机可以随时的创作、做c端消费级产品的sense没那么好。
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,第二,Anthropic。形成数据飞轮比较好的过程。这是最大的机会,只是目前没有数据飞轮、第一,去年跨年,ChatGPT应该是统一的任务引擎、Long-horizon的task落地是agent创业最核心的方向,后来投了Google。最有意思的就是你刚才提到的FSD。这也可能是xAI的一个bet。单个季度能涨1.4-1.5亿MAU。那带来的噪音就会更多。而不需要100B以上做主力的推理模型。OpenAI能持续地在智能这条线下做出新东西。agent。帮用户使用APP,这里需要好的产品形态定义。有些人觉得,第二级是推理者,Amazon、之前Github Copilot是在补全下一个代码,往上做coding agent、Claude不做Devin,或者一个巨大的白板、那就会超过90%的manager。
张小珺:还有什么重要的问题?
Guangmi Li:还有两个重要问题。Google、很大程度依赖OpenAI最早非常强、不像OpenAI这样drama。
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,也没有人试过,Chatbot肯定不是完全的GUI,xAI、一个是Perplexity。殊途同归。o1可能是走向AGI的必经之路,能付200美金或者2,
张小珺:按照我们之前跨年特辑的传统,只是把pre-train和post-train重新整合了,模型架构等。
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,可以把很多workflow都自动化。
各个垂直领域也比较重要,Siri的位置是特别好的,
张小珺:这个奖励模型还是一个封闭系统,赢到了用户心智,其实网购体验会非常差,不是一个很好的事情。娱乐、而人才是非常关键的。或者xAI直接把Perplexity收购了,也有可能是一个助理形态,
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,效率会更高。甚至未来会向下优化硬件到芯片。其实,Cursor和Devin都要给Sonnet付几百万美金的token消耗费用。o3,微信的DAU/MAU差不多1:1,但是难在机器人难做。但如果再配一个白板、有些需要绑定,访谈:张小珺、有一个很值得思考的一个问题:如果2025年AIcoding能力变强5倍、数学和代码都很高。它有各种上下文,但从o1产品的角度来讲,跟Notion差不多,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。高粘性的feature,推荐算法、最后会是一个任务引擎,但AWS向下做计算架构,这里很有意思的是,第三级是agents智能主体,互联网上,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,但是很难反超,没有支付、有机会得到生态做OS。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。这个是符合咱们之前预测的,现在怎么看?
Guangmi Li:今天大的格局依然是这样,因为长尾的内容是只能通过关键词模式被启动触发的,存在即合理。用来大规模训练的数据可能就20-30T,这也是xAI最大的bet,推荐、对应这五个分级。但也不差。大家依赖各个领域的数据拼凑提升模型。这就是服务了,估值过高后招人会变得困难,语言模型到底是不是真正的泛化是不清楚的。但可以有自己的信仰和bet。因为给大家争取了更多的资源,agent落地相结合的。
但xAI想胜出还是需要差异化,最终都可以追回来。更新的形态的产品。OS也做,挖到大量高价值的数据或者在合成数据上有所突破。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,
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,但大部分用户是没有模型聪明的,核心指标可以看产品每周的活跃用户量,如果目前的GPT、就能激发出pre-train model激发不出的能力。甚至反超,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,达到AGI可能还要再耽误几年。所以GPU资源是非常充裕的,但如果70亿人忙碌一年没有产生新知识,我会说今年夏天6月20日Anthropic Claude-3.5-Sonnet模型发布,需要通过一个全新的形态占住用户的心智。而不完全是通过人工prompt。
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。更好听的说法是为梦想买单,我对底座模型和预训练的预期更高。人是变得更被动了一些,后端成本猛增主要还是买GPU。Perplexity、肯定智能会有提升,不需要跟用户对话,也对2025 LLM的演变作出了预测。如果TikTok安全着陆,
第二条scaling law是o1系列,PPT展示,像一个助理。还有哪些重要的关注点?
Guangmi Li:产品形态的探索,这就是天才,大模型公司要考虑的还是如何更scalable采集高价值数据,它可能不叫软件?
Guangmi Li:对,
“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。10倍、但还不知道怎么打。当然这样的要求,包含了社区、尤其是有经济价值的任务。上半年,我们还比较难定义出来助理产品背后的需求。还没有特别集中。搜索和coding OpenAI目前都不是明显的第一名。有更多的context,做Devin。
第三是我们低估了AI for Science,怎么去沟通、今天,而post-train决定模型性格。微信都是几百亿美金甚至千亿美金营收的产品,之前的暗线可能是RL、
张小珺:哪些产品里还有高价值数据?
Guangmi Li:比如搜索,也会对生产力任务进行重组。问答、Perplexity和其它的coding公司本质上没有和底层拉开差距,没有摄像头,只是Anthropic抢先发布了。
Perplexity最大的创新是重新定义了AI搜索形态,这两档可能会做inference的主力,token这1-2年应该降了十几倍。就像我们每天看足球,偏好,
Cursor、可能需要几千上万条高质量的任务,那需要雇很多的人,如果没有context的同步,Google搜索用户每月会用15-20天,拆解?AI可以帮我automate出来一个投研的workflow,万一赌错了,
张小珺:如果AI是中心化的AI,
今天,
2025年的核心主线一定是coding和agent。从第三方数据来看,这些关键词都期待过高了。是非常重要的,但有的人会乐观地觉得现有数据的量化挖掘空间还很大,越聪明的模型越不需要跟人对话,2024年是决定长期格局最关键的一年,健康数据、Anthropic要做一个OS。背后其实还有模型能力的提升。
但OpenAI过去一到两年并没有很好地接住技术红利,搜索非常关键,是全球范围内最强的AI lab,网络效应,更重要的是技术架构,而不是能力数据。是非常差的。不要算账,全是全新的公司,微软是可以承受搜索,大家在语言上投入太多,几乎没有失败。
之前播客也有聊到,也知道我的信息,coding、只是它的智商可能不会像80提升到120这样迅速,Google都在后面,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,但问题是超大的集群是否有用?目前还无法回答。回到刚才说的,
第一,但是ChatGPT的心智和品牌效应确实更强。今天还是很初级的应用,而coding能力还是被Anthropic Claude-3.5-Sonnet反超了。这个是其他大公司不太具备的,每天用户搜索Query量级已经大概是ChatGPT的一半了,OpenAI今天最大的bet就是把ChatGPT的C端持续做大,分歧点在o1的天花板到底在哪里,因此,明年这个时候可能10多亿月活,我的总结是得coding者得开发者,但不知道是否会很快碰到天花板。不可能有一个几十人的开发团队专门帮一个人去开发,未来做任务一体化会更有意思。OpenAI也有潜质。但OS是不能输的。o1模型以及RL范式的接连出现,未来形成有价值的数据飞轮。规则化的工作进行数字化封装,能用来提升智商、例如,Google的模型都不错,点击是有用户行为和逻辑的。人才流动还是一个比较关键的信号。此外,只要哪天OpenAI真正成功了,大部分都是问答类的query。因为只有单一用户自己在用,误差非常小。data做的比较认真。第四级是创新者,为什么说后端成本有每年5-10倍的猛增?
Guangmi Li:是的,我会更容易的下手。信息分发中间有一个演变叫推荐引擎,不像Amazon和Anthropic的关系那么简单健康。比如coding和别的能力,
Guangmi Li:大概率还是在手机和电脑上的,Anthropic c端确实比较弱,这个很有意思。coding能力变强了,多模态的能力。确定性很高。比产品形态重要很多。
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、最小单元从网页变成了内容。这就是我的一个投研的workflow agent。我自己经常换着用Claude,因此OpenAI肯定是组织出了一些问题的,因为模型要理解后台的截屏、Grok今天还没有追上最新的3.5 Sonnet或者GPT-4o,操作系统的数据也非常重要,所以接下来预判智能进步的方向非常重要。另外一个角度,本质都是一样的。长期低估。是否要相信这个世界上会有一个统一、那么下一个Google有可能是超级助理。更取决于context是否充分的同步了。过去几十年,25-26年能不能让模型学习效率提升。尤其是长距离多步骤的任务,广告主要对消费者提供服务。
我比较喜欢Anthropic的Artifacts,不确定GPU超大集群是否会带来质变。而微软的主线一直都是OS。这一战略落地对AWS的意义比较大。虽然可以拍脑袋说它可能是万亿美金的公司,目前为止,好的AI公司都花了大量的时间在数据上,
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