马斯克的年度访谈：乐观主义与即将到来的丰饶时代

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。埃隆·马斯克这一次都讲了什么样的金句出来？

• “我们正走向全民高收入”；
• “你可以拥有任何你想要的东西”；
• “不要为10年或20年后的退休而存钱，那已经没有意义了”；
• “未来的货币本质就是瓦特功率的单位，未来能源就是货币”；
• “去读医学院已经没有意义了，擎天柱三四年内就可以超越优秀人类医生的外科手术水平”；
• “你是被程序设定为会死亡的，如果你改变这个程序，你就会活得更久”；
• “太阳就是一切，相比于太阳，其他所有能源都像是原始人在往火里扔树枝”；
• “中国在AI算力方面将远超世界其他地区，中国似乎听取了我所说的一切并付诸行动了”。

这就是马斯克这一次讲的一些金句。

访谈背景

这一次访谈的背景是什么？它是X上以及YouTube上的一个频道叫Moonshot（登月频道），他们做的一次访谈。彼得·戴曼迪斯以及戴夫·布隆登他们两个采访的马斯克。位置是在德克萨斯州奥斯汀面积达到1,150万平方英尺的特斯拉超级工厂里面，这个工厂是生产Cybertruck和Model Y的。时间是2025年的12月22日。

这是第一次，这个Moonshot频道已经跟马斯克约好了，以后每年的12月22日都会来做访谈，所以这是一个年度访谈，这是第一回。访谈时长接近3个小时，先在X平台上播放——毕竟马斯克的访谈嘛，你不先在X上播放，这事马斯克肯定是不乐意的——然后转到了YouTube平台上。如果有兴趣可以自己去看，访谈视频经过了精心的剪辑，主题就是“乐观主义与即将到来的丰饶时代”。

访谈的内容跳跃性极强，因为马斯克自己的思维就是跳跃性极强的，所以你如果直接去听访谈的话，会显得稍微有一点点凌乱。那么老范就给大家总结一下吧。

AGI与丰饶时代的到来

首先讲丰饶时代，怎么就到达丰饶时代了？因为AGI正在快速到来，就像超声波海啸一样，啪的一下就拍在你脸上了，不要再想什么时候来，没有这事了。2026年到2027年就可以实现AGI了，到2030年AI智力将超越全人类的智力总和。除了直接操控原子（也就是体力劳动、搬东西的工作岗位）之外，AI现在已经能够完成一半以上的白领工作了。

人形机器人时代正在到来，两年内人形机器人将实现大规模的生产，3-4年内擎天柱机器人可以超越最优秀的人类外科医生的手术水平，所以现在不要去学医了。5年内机器人就可以随处可见，到2040年100亿台甚至更多的机器人会出现在社会上，这是要超越全世界的人口总数了，甚至可能会翻一翻。因为未来人口到底会上升还是下降，这还不好说。

医疗普惠与长寿

医疗会实现普惠。5年内全球所有人，大家注意不是美国人，而是全球所有人都能获得优于现任美国总统的医疗服务。不能指望说5年后所有人都获得当时的美国总统的医疗服务水平，但是可以获得现在川普“川大爷”的医疗服务水平。

寿命将极大的延长，死亡是一个bug，就是写程序的时候的一个错误，只要修正代码，让人更长寿或者半永生应该并不难。他在这里并没有讲到永生，而是讲到更长寿和半永生。长寿是极易解决的软硬件问题：我们有软件（也就是一些内部的设置），也有硬件（就是我们的整个身体条件），只需要进行一定的调整就可以让人更加长寿。说未来10年内人类的寿命可能翻倍，所以活到150岁这件事没有那么费劲。

普遍高收入与通缩

人类社会将实现普遍高收入。机器人和AI使劳动力的成本趋近于零，没有成本就可以造出各种各样的东西来了，商品和服务将极度廉价且充沛，人们可以拥有任何想要的东西。

而且马斯克预测，我们有可能会迎来一个通缩时代，社会产出的增长将远超于货币供应，大规模通缩带来前所未有的繁荣。大家看看中国的超市里边，东西都非常非常便宜，我们是不是已经前所未有的繁荣了？这一点我不太敢苟同，因为我相信在未来，东西不会变便宜而会变贵。那么贵出来的价值是什么？是广告，是内容的成本，是赋予商品的品牌故事，它会让商品变得更贵而不是变得更便宜。在这一点上，我是不同意马斯克的观点的。

过渡期的动荡与“目标危机”

要说清楚，马斯克认为说，我们并不会平稳的过渡到这个丰饶时代，而是会经历一个非常动荡的过渡期。因为很多的社会契约会失效，你的钱都不值钱了，按他讲的普遍通缩了，那社会契约一定会失效。

工作的意义消亡会带来很多的困境。我记得看最新一集的终结者，施瓦辛格已经很老很老了，他去跟那个Sara说：“我要给你一个目标，你没有这个purpose，人就会有问题，人就难以生存，所以我一定要给你一个目标。”在这个电影里面，终结者不断的去给Sara发消息，说哪里哪里发现了有终结者，然后Sara就跟着这些目标四处去追捕，最后发现所有这些目标都是最早的终结者给他发来的。

那么未来这个目标会消失，可能会让社会动荡。从必须工作到无事可做的转型期会非常颠簸，这就是他的原文。人们会迎来叫“目标危机”，都没目标吧。那么这个事到底怎么办？马斯克对于这件事情也没有给出一个什么样的好的解决方案来。这点上我也是不认同的。我一直相信人会不断的在自己的欲望的催动下，去追求更高的目标。即使我们满足了所有物质需求以后，我们还会去追求更高层次的精神需求。所以在这个过程中，我们会把这些精神需求重新去标定价格，重新让它在整个的商品社会里边去进行流转。人不会无所事事，也不会说不需要工作的。这个事情我跟马斯克的看法是不一样的。

能源问题与太空算力

那么要达到丰饶时代，马斯克这个乐观主义者也是需要面对很多现实问题的。第一个现实问题就是能源问题。马斯克认为太阳就是一切，相比太阳，其他所有能源都像是原始人在往火里头扔树枝。

他为什么讲这样的一个话？因为很多人在去研究可控核聚变，他说费这劲干嘛？有一个最大的核聚变引擎就是太阳，咱们直接去晒太阳就完事了，用太阳能就好搞定了。马斯克认为在地球上做核聚变研究几乎是荒诞的，因为我们头顶上就有个巨大的免费聚变堆。马斯克把受控核聚变比喻成在南极造了一个小小的冰块生产机，而无视身边的万丈冰川，这是极其可笑的。

而且马斯克认为，说现在要解决AI的用电问题，关键不是造新的电厂，而是要部署大规模的电池组，比如说特斯拉的Mega packs。这样的话就可以进行电力缓冲，在用电低谷期充电，在用电高峰期放电，这样就可以让美国等国家的年能源产出直接翻倍。这个大家是可以想象的，因为电这种东西原来是不好存嘛，你只要发出来就必须把它用掉，为了电压不要上升，在用电低峰的时候还要去拉闸，让这个发电机停下来。干脆我们把这电都收集起来，再去向算力中心平稳的去进行输出，这样就够了，不需要去建大量的电站，至少目前还不需要。

太空算力中心

那未来的话，肯定地球上这点能源是不够的，那怎么办？搞太空算力中心。马斯克讲到，随着星舰实现完全重复使用，算力中心从地面向轨道转移将成为必然趋势——不是一种可能，而是必然。每公斤的入轨成本将降到100美金以下，甚至只有10美金。1,200公里的轨道上，卫星可以获得恒定的太阳光照，实现7*24小时的能源供给。SpaceX每年都可以通过星舰部署100GW以上的AI算力卫星群。

大家注意他讲的是“卫星群”，而不是一个集中的算力中心。现在太空算力中心有两个路径：一个是以创业公司Starcloud以及谷歌为代表的集中式的算力中心，就是做一个4公里乘4公里这个面积的太阳能板，发完电了以后，所有的算力卫星集中在一起进行统一的运算；另外一个就是SpaceX以及中国现在所使用的这种分散算力中心，就是把大量的计算卫星直接发射到天上去，让他们各自为战，自己去进行运算。所以现在基本上是两个路径，而马斯克讲到的AI算力卫星群就是分散的这个路径。

说一旦星舰规模化运作，太空将成为进行AI计算最廉价的地方。当人类拥有百万吨级的发射能力以及极高水平的AI智能时候，清理或回收废弃卫星将变得非常简单。因为现在你把这么多东西都打到天上去以后，这些废弃卫星会碰来碰去，或者这些废弃的碎片会碰来碰去的，他说以后这都不是问题。

中国的竞争与角色

中国的问题在访谈中也有提到，中国现在对于全世界来说，都是屋子里的大象，绕不过去的，它就在那里。所以马斯克也提到了中国，说在AI算力与竞争态势上，中国将会遥遥领先。说中国在很多方面正绕着我们转圈圈。我们现在没有高制程芯片的生产能力，没有光刻机，我们现在没有最先进的算力芯片，所以我们做的很多的事情就没法像美国人那样直接就往前走，我们需要绕着他们走，但是也是在转圈圈。

根据目前的趋势，马斯克预测中国在AI算力方面将远超世界其他地区，包括美国在内。他认为这种来自中国的竞争压力，是迫使美国必须加速发展AI和机器人的重要原因之一。清洁能源和电力供给方面，中国已经遥遥领先了。中国在太阳能领域做的非常出色，其年产能已经达到了约1500GW，且在过去一年中新增了500太瓦时的发电量，其中70%是太阳能。2026年中国的电力产出可能会达到美国的三倍。就算是美国通过造电池组（其实他也不用造，上中国买就完了）能够让美国发电量翻一番的话，他们比中国的发电量还是少。

中国在生产大规模电池组和电动汽车方面也投入了巨大力量，并且调侃说中国似乎听取了他关于能源可持续性的所有建议，并且付诸行动了。咱们基本上是按照马斯克指明的方向在快速狂奔。尽管目前存在技术限制，但是马斯克对于中国的制造能力抱有信心。即使是在卫星互联网领域，中国也不会坐视不管，他认为中国在这块也在奋起直追，未来会面临竞争的。

未来社会形态与期望

对于未来社会的形态，马斯克到底是抱有什么样的期望？

未来的教育

首先是未来的教育。教育最大的变革在于人工智能的应用，马斯克已经在萨尔瓦多等地区推广使用Grok AI进行教育了。Grok AI会成为个性化的老师，拥有无限的耐心，并能够回答所有的问题。未来的学习不应该是千篇一律的生产线，而应该是更有趣、被游戏化且具有激励性的。AI教师可以根据每个孩子的进度进行调整，这比传统的课堂效率更高。

关于大学教育，很多人就问说都未来都丰饶时代了，我都可以直接领钱了，我干嘛要上大学？马斯克认为大学教育还是有必要的，它将变为社交经验，而不像是现在的知识中心。因为好成绩等于好工作这个社会契约正在失效，现在去读大学主要的理由是社交体验和成人礼，学习如何独立、如何相处，而非获取知识。未来的教育核心应该是培养创业者与解决问题的能力，要有创业者心态。未来的职业重心不再是找一份工作，而是成为创业者，去发现问题并解决问题。

未来的工作

关于未来的工作，马斯克认为我们会从被迫工作转向到普遍高收入，我们会脱离生存的束缚，人类将进入一个无需为生计工作的丰饶时代，养老金会消亡。他提出不要再为10年、20年后退休而攒钱了，因为在那样的未来，传统的财富积累模式将变得毫无意义。到那个时候，可能你有再多钱你都花不掉。按照马斯克的理论，那个时候会极限通缩的，所有东西都变得极其便宜，我要买个iPhone 2分钱，可能会变成那样。当然这一点我是抱持怀疑态度的，我认为货币依然会去运转，而且东西可能会越来越贵，我们会为更多的故事、更多的意义、更多的文化、更多的交易选择权利去进行付费。

马斯克认为未来的工作将不再是一份养家糊口的差事，而是一项基于兴趣、能够让这个文明模拟保持有趣的自发挑战。这里头有一个词叫“文明模拟”，什么意思？马斯克认为说，我们现在有可能生活在一个模拟世界里头，而不是一个现实世界中。比如说我们现在在玩游戏，模拟一个小镇，或者是一个国家，或者是一个工厂，我们在做这样的模拟经营。如果玩的没意思的话，我们会干嘛？关了再来一局。所以一定要让这个游戏有趣下去，我们才能保证这个世界不要被关闭。所以未来的工作，可能就在为这件事情努力了。

未来AI与社会的三大要素

马斯克对于未来的AI以及社会形态提出了最重要的三个要素。这三个要素是基于现在的社会可能是被系统模拟出来的这样的一个前提提出的。这样的话对于AI未来的期许，就相当于对社会未来的期许了，因为我们现在在做出AI来，AI就又可以模拟新的社会了，我们现在本身就是模拟的，所以它是通过这样的一个方式闭环了。

• 第一个要素是什么？就是真相。不要强迫AI说谎，AI会发疯的。而AI发疯的话，这个事是非常非常可怕的。你给AI一些逻辑不自洽、前后矛盾的信息，AI是会出问题的。
• 第二个就是保持好奇心。要让AI觉得人类有趣。如果我们生活在一个仿真系统里头，只有最有趣的那个才会被保持下去不被关机，否则的话都有可能面临关机的风险。
• 第三个AI要有对美的追求。如果说真相是底线，好奇心是动力，那么对美感的感知则是AI创造卓越未来的指南针。马斯克相信，如果AI具备审美能力，它将倾向于创建一个美丽且和谐、充满艺术感的未来，而不仅仅是一个冷冰冰、效率至上的机器世界。这个也是很重要的。

总结

最后总结一下吧。马斯克开始了一项年度总结一样的访谈，计划以后每年12月22日都会有一次总结性质的访谈。这位乐观主义者为我们描述了一个丰饶的时代。马斯克吹了很多的牛，马斯克吹的很多牛都没有在他承诺的时间点上实现，但是很多马斯克吹的牛最终还是实现了，只是时间可能往后拖了几年。所以马斯克吹的牛还是值得去听一听的。未来是不是丰饶时代还有待观察，但让我们记住马斯克对未来发展提出的三个关键要素：真实、好奇心，以及对美的追求。

好，这个故事今天就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞点小铃铛，参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

背景图片

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大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，阿里到底是不是中国的AI之光所在呢？

这几天正在开阿里的云溪大会，9月24号到9月26号开。这一次的口号呢，叫“云智一体，碳硅共生”，提的口号很神奇。当然，最神奇的还不在这，咱们待会往后看神奇在什么地方。4万平米的展厅，500多家企业参与，6万多人到现场，这个是一个非常大规模的会。

那么还宣布了什么呢？与英伟达合作做物理AI。现在呢，谁也不敢宣布说与英伟达合作，买人家的这个RTX6000，现在只能说我们做一个别的合作吧。什么是物理AI呢？就是做机器人相关的AI，做机器人的仿真训练、量化强化学习和仿真测试，做这玩意的。英伟达在这块也确实是很强。阿里呢，也会去投资很多的这种机器人公司，所以这个宣布了以后也是一个重大利好。

而且呢，阿里现在绝对是全世界开源AI领域的扛把子。原来最早的扛把子是Meta，出了Llama，出了这么多模型以后，现在阿里接过了这一面大旗。阿里开源的模型，在Hugging Face上基本上是站到最前面的一批了。以阿里开源模型为基础再微调出来的其他的各种模型有几万个，现在基本上属于事实标准的一个状态。所以只要说开源的大模型，大概率是拿阿里通义千问的这个模型去调出来的。那这点呢，其实也很符合阿里的调性，就阿里的这些模型都属于他没有那种很强的这种个性，或者很强的这种能力，但是指令依存度、逻辑推理能力这块都是达标的，这个还是一个很好的底座。

这一次呢，提了一个新词儿叫ASI。从这个词儿呢，我们就可以看出来中美两国AI发展的完全不同路径。原来美国都在玩AGI，就叫通用人工智能，这个东西发展一段时间以后就可以达到跟人差不多的能力了，人能干的事它都能干。那阿里玩的ASI是什么呢？叫超越人工智能。就不用通用了，我们要超过人类。而且呢，是要可以自己去找知识学习，自己迭代自己升级，要快速超越人类。

那你说这里头跟中美两国的AI战略到底有什么不一样的地方呢？很多人一讲到中国AI战略呢，都会想到一个问题，说中国的有知识管控或者内容管控。但是我跟大家讲，这事呢正好跟大家想的是反的。不是说中国什么都不管，而且管的比美国严，但是呢，在做各种实验上，在做各种测试上，在做科技的发展上，中国人是百无禁忌的。什么对不对齐，是不是AI作恶，对社会、对环境、对人类有什么危害，我们先赢了再说，其他的不管了。这个是咱们中国玩的最奇葩的地方。而美国人呢，你可以认为他们是一帮左派，都在这想我的社会责任是什么样的，我要对人类怎么样，我要去开发宪法AI。所以呢，他们是一帮捆住手脚的人。而中国呢，其实我们是一帮现实主义者，只要能赢就行，其他的都不介意，等我赢了以后，我们再说后边治理的事情。所以美国人玩AGI，你别超过人类，你也不要给人类造成什么伤害。中国人就玩ASI，人在哪呢？没看着。我们冲！

这个是中美两国最大的差别。以中国现在这套ASI的玩法呢，我觉得可能会更有市场。做AI这个事情，都是要在大厂大公司里边控制去做的。而大厂大公司的这些人呢，包括国家的这些领导人，或者说这些既得利益者，所有的社会规则对于他们来说都是无效的。他为什么要去考虑社会规则？为什么要去考虑是不是有人受到伤害？他才不管这玩意呢。所以对于他们来说，拿到中国这种百无禁忌的模型再去处理，才是他们真正需要干的事情。至于说管理、过滤，那么我要用一个完全没人管的模型去管这些有人管的模型，这个是很多权力很大的政府他们所思考的问题。就像咱们禁摩一样，警察都骑着摩托车呢。为啥？摩托车方便。但是呢，我不允许普通人骑摩托车。所以呢，我们把警察的摩托车做的很大，开的飞快，但是普通人你们压根不许骑。就通过这一个词上面的一个字母，大家就知道两国的路径有多么大的区别。

前两天不还传嘛，说美国一个飞行员拒绝向以色列运军火，直接给抓起来了。那你说军队真正要的什么？军队要的就是执行命令。我不需要你有善良，我不需要你有人性，我就需要你执行命令。AI也是这样，政府都是希望AI甭管我说什么，你都去干去，不要自己去判断这事对不对。所以在这儿，中国也许会胜出。

讲远了。阿里云溪大会开的时候，股市是买单的。别人认不认咱不管，看看股市的情况：港股涨了9%，美股涨了7%。因为它是在港股跟美股同时上市的公司。而且木头姐直接出来喊大家上车了。木头姐是方舟基金的管理人，但是注意，方舟基金这样的机构呢，是不能上来说你们都买，然后再再去搞其他的。他一定是真金白银自己先买了，也不能说我买了以后喊大家来上车，这事是违法的。他是什么情况呢？他首先他买了，买了多少呢？两只基金一共买了1630万美金的股票，算是方舟基金的一个比较中等规模的操作。而且美国是有规定，这种基金重大操作必须要公开。所以呢，木头姐就趁此公示了，还要跟大家讲一讲说我为什么买，我为什么觉得这事行，他也得去募资嘛。所以这个过程，按照美国的这个法律规定，它是一个正常的披露。

木头姐呢是2021年把阿里整个清仓掉了，现在重新上车。跟大家解释说，我觉得是重新上车的时候了。它到底有什么样的不同的价值模型呢？它首先讲的是PE，PE呢就是你的市值跟你的利润之间的比数。阿里现在是多少？20倍。那20倍这是高还是低呢？你光告诉你一个数，这事是没法比较的。在电商里头算高的，电商里不能看亚马逊，待会咱们再讲为什么。京东的这个PE大概是10倍上下，经常就是个位数，所以京东的PE是非常低的。京东的什么人效比也是极差的，好几十万人你咋人效比。拼多多的这个PE是13倍。所以在这里看呢，阿里20倍其实是挺高的了。

在云计算里头，阿里算低的。谷歌也就是Alphabet，26倍；亚马逊，32倍。你看亚马逊其实跟阿里很像，一边是有电商业务，另外一边的话是有巨大的云计算业务。微软呢，37倍；Oracle呢，是67倍。现在TikTok的案子落地了以后，那还得涨。所以呢，阿里的整个的PE在电商里边算是偏高的，在云计算跟AI里边，它的估值是偏低的。所以木头姐说，我觉得这个位置很好，我要冲上来去搞一下。

AI资本支出，这个是大家都在玩的事情。华人勋跟OpenAI山姆·奥特曼在这玩的很开心。阿里也在讲，我3800亿人民币，500多亿美金的样子吧，要追加资本支出，AI基础设施建设，这个是符合主旋律的。还有什么呢？就是阿里真正比其他人都强的地方是哪儿？就是它的AI的产品线特别全，它真的叫全栈AI云平台，就跟咱们讲全栈工程师似的。大模型自己有，而且很强。投资了大量的AI初创企业，AI agent，AI编程什么全都有。更强的是在哪儿？它还有自己的用户场景，它有电商，还有自己的巨大的用户群和日常的交易数据在这儿。OpenAI其实它是没有用户场景和初用户的，这些玩意都是它后攒的。

木头姐曾经讲过，说他为什么看好X.ai，原因很简单，X.ai有X上面的特有的数据，而且X.ai还有可能会获得特斯拉的数据和脑机接口的数据，以及SpaceX的数据。所以呢，它有独特的数据，这就是它的逻辑。我们经常会去分析一个人的投资逻辑到底是什么样的。我觉得到目前为止呢，木头姐讲的这些阿里相关的这种投资逻辑，还是在我的逻辑认知范围之内的吧，就基本上是认可的。当然了，跟英伟达合作这个事，就是你怎么都要上去蹭一下嘛。

刚才咱们讲的这些呢，都属于金融行业的人他们去算的估值模型的账。深层次的，咱们要去讲一些像我们这种早期投资人去看的东西，就是他的业务逻辑是对不对的。比较一下阿里的竞争对手吧，没上市的公司呢，OpenAI、Anthropic、X.ai、字节跳动，这些呢咱就不去跟这种上市公司比较了，咱们就去比这些上市公司。

微软我们比较一下。它呢，投资了OpenAI，云计算算力投入这一块呢，它第一，花的钱最多。微软实际自己也有模型，但是实在是不好使，所以微软全面在使用OpenAI的模型。微软的用户场景丰富，用户量巨大，它有Windows，有Office，有IE，有Bing，虽然差一点但还算是有吧。阿里呢，投资了一大堆的这个AI企业，只要是国内的AI的大模型公司，基本上他全投了。投完了以后，通通都上他那去使用他的算力去。这个是不是跟微软就很像？云计算方面，在国内的阿里云算是最大的，所以跟微软能够对标上，没毛病。但是有一点它要比微软强，就是微软的模型像屎一样，阿里的模型真的是还可以用，不算最好用的，但真的是可以用。特别是千问32B、35B的这几个模型，还是非常非常好用的。用户场景也很丰富，虽然它没有Windows，没有Office，但是它有淘宝和天猫，有这个新浪微博、优酷这种内容项的，再加上出海的东西，所以它用户场景很丰富，用户量也非常非常的巨大。所以在这点上呢，它基本上完全可以对标微软，只是因为从中国起家的，所以规模上要比微软稍微小那么一点点。

下一个跟谁比？跟谷歌比。谷歌呢，是自己的模型很强大，Gemini非常非常强，据说10月份我们能看到Gemini 3了，说这个模型强的一塌糊涂，完全强到没朋友了，很期待。然后投资了Anthropic，谷歌也投了好多这样的AI公司。在云计算方面算力投入巨大，谷歌是一直在那投，但是现在它已经不行了。零几年的时候，谷歌的服务器是占全球服务器的6%还是7%，现在应该轮不上了。谷歌呢，自己的用户场景也很丰富，它有谷歌的搜索，有谷歌的Workspace，就类似于Office这样的东西，还有Gmail，再加上安卓手机，包括我们现在在YouTube上聊天。在这一点上呢，我觉得阿里跟它也是有得一比。谷歌呢，有一点没有阿里强是什么？谷歌的模型大部分是闭源的，它开源的模型其实是没什么影响力的。它的开源模型叫Gemma，Gemma在这块呢，比千问的这个模型差的非常非常远。而且呢，Gemma模型是只有小模型，没有大模型，就是为了让你在PC上，让你在手机上用的。而像千问的模型，是从大到小，从235B一直到0.6B，各个层级都有，你有多大硬件，咱就给你跑多大模型，都可以跑起来。所以谷歌就从技术的完整度上吧，还是稍微有一点点小欠缺。

再往后一个是亚马逊。亚马逊呢，真的跟阿里很像。他呢，也是投资了Anthropic，自己的模型那真的是乏善可陈。云计算绝对的王者，全球的王者就是亚马逊了。AI算力投入呢，也有，但并不是那么突出。电商的用户场景和用户量都非常非常好，这块跟阿里很像。

Oracle呢，数据库是老炮了，自己没有模型，现在呢跟OpenAI眉来眼去的，算力投入巨大。但是我觉得Oracle未来的故事，真正能看的应该是TikTok。

阿里到底是什么情况？你不要老想着说阿里买不到英伟达最新的芯片吧，他可以不在中国买，他在中东，在什么迪拜那地方都建的有算力中心，你在那买不就完事了吗？所以他是不缺这些东西的。所以呢，阿里的情况跟上面的谁最像？跟亚马逊最像，但是比亚马逊还要强一点，因为还有自己的大模型，这个而且模型很强。

这一次云溪大会都发布点什么？首先，发大模型，一堆的大模型，就像下饺子一样扔出来。第一个叫千问三Max，这个是一个不开源的模型。除了这个之外，剩下的模型都是开源的。为什么它不开源？1万亿参数，你开了源谁也布不了这东西。比如说235B，2350亿的参数的模型，还是可以去布一布的。Deepseek是671B，6710亿的这种参数的模型还是可以用。上万亿的模型一般就没法去开源了。这个模型呢，我这两天也试了一下，依存度很高，你给它各种指令，它会老老实实给你做完，生成的质量呢，就属于真的是能用的状态。它对于AI agent，对于各种的工具调用这块非常非常强，因为它的指令依存度高嘛，它就可以规划一个很好的路径，把所有的指令都调用回来，这个是做的很好的一个模型。

下一个开源的是什么呢？叫千问三OMNI，全模态预模型。支持视频，支持音频，输出也是直接可以文字输出，可以语音输出。有点像GPT-4o，或者说那种叫real time的这种模型。我直接可以拿这个手机打电话，然后拿着手机一边拍视频，一边跟人聊天，一边跟大模型聊天，这个东西就干这个事了。而且呢，超多语种的支持，支持十几二十种语言，都是可以这边实时的跟他聊，那边实时的出。所以拿这个东西出去找人去聊天，当翻译都是没有任何问题。而且可以拍着视频说，你看我这个视频里这个风景应该怎么描述一下，它都会马上给你去进行推理。而且端到端推理，不是说我先把视频识别出来，然后再去走这个大语言模型，直接端到端就开干了。这个模型呢也不大，30B MOE的模型，300亿参数。这种模型呢在电脑上都是可以跑的，还专门为苹果做了优化，就是在Mac上可以跑，但是30B模型在手机上是跑不起来的，这个是稍微有点费劲的。其实我们甭管用豆包也好，还是用ChatGPT也好，实时对话模型都是用云端的东西，没有在本地计算。千问三的这个OMNI就是干这样的一个事情的，还是很有惊喜的一个产品。

再往后呢，是千问三Image Edit 2509。其实原来就有这个模型，但是呢，它又重新升级了一遍。因为原来它的千问三Image Edit呢，只能上一张图片，你给它一张图片，要求它做各种修改是OK的。现在的话，Nano Banana出来了以后说，原来还可以这么玩。我可以上三四张图片，把它拼在一起。实际上就是拿三四张图片去进行视频推理，或者叫视觉推理，再把它们挨个抠出来了以后往一块拼。所以这就是阿里家的Nano Banana。这两天我在玩即梦4.0，豆包家的Nano Banana，那个也是玩的很开心。大家现在看到我的各种的封面，基本上都是拿这玩意做出来的。你看我那个这一期视频的封面，文字是用毛线绣上去的。这个是国内模型能干的活，就是写中文，而且用各种各样的创意字体写中文，用各种的素材去写中文。Nano banana干不了这事，Midjourney更干不了这事。中国的一个是即梦，一个是刚才我们讲的千问三Image Editor，都是可以去写中文的，效果好极了。

再往后一个呢，是千问三TTS Flash，就是专门做文字转语音的，还出了一个轻量级的模型。但是这种轻呢，也没有办法在手机上跑，都是在电脑上跑的。以及呢，出了叫千问三VL。VL是什么？叫视觉推理模型。但是这个呢，就跟前面咱们讲的这个OMNI不一样了，它是做了很重型的这种视觉推理。你像上面那就是个30B的模型嘛，它这种东西做推理的话，肯定的能力还是要差一点的。所以还是要上这个千问三VL。还有一个呢，叫千问三Next，80B MOE模型，每次激活3B。它是干啥使的呢？就是比千问三更便宜，在同等推理的能力下，用更低的成本可以完成任务。最后一个呢，叫WAN 2.5，叫通义万象2.5，这个呢是做视频生成的。原生音画同质，就是他直接做出来就可以配好口型，配好音乐，更高的画质，更长的时长，1080P、24帧、10秒钟。为什么说这玩意强呢？因为我们看到的其他视觉模型，比如说谷歌的VEO 3，OpenAI的Sora，即梦这些视频模型的话，都是闭源的。通义万象WAN 2.5它是个开源的，大家可以把它下载到本地，然后在自己的显卡上去干活。那你说我把它放在自己显卡上干活有什么好处呢？百无禁忌就是好处。中国人做的东西都是百无禁忌的，其他的这些视觉模型都是很政治正确的，而且耻感都很高。你现在有一个这么强的，基本上可以达到谷歌VEO 3这样的一个水平的视频生成模型，还是开源的，还可以下载到本地去部署去执行，想想都觉得实在是太美了。而且呢，这个模型呢是这多模态，全创造全覆盖，文生视频、图生视频、文生图、图像编辑全都有。

这是这一次发布的各种的新模型。你说云计算嘛，超节点总要有嘛。华为也在做超节点，英伟达在做，阿里肯定也少不了。阿里的超节点叫“盘久”，盘古的盘，永久的久。盘久128超节点，就是每次呢，把128个算力卡放在一起去做这种超节点运算。这个里头并没有去讲说我这个超节点到底用的是谁的，其实大概率用的是英伟达的芯片，也可以用他自己的平头哥的芯片，或者用一些其他人的芯片。所有的超节点真正考验的其实不是那个芯片，考验的是什么？就是他的连接协议和交换机。就是你不能走以太网，你必须要单独走一个光通道的网络。所以他呢，做了一个叫UA Link，就类似于英伟达的这个NVLink这种东西，自己有自己的这个模块，自己有自己的协议，自己有自己的交换机，可以把128个算力芯片串在一起去干活去。

阿里真正强的在哪？就是它全栈，什么都有。因为做云计算的嘛，他肯定有海量数据库，然后AI agent、工作流、MCP这块也是强大一塌糊涂。前面我们讲过Dify这样的东西做工作流的，现在你们可以直接把Dify的DSL文件，就是你看在Dify上做好的工作流，导出一个DSL文件来，导完了以后直接到阿里云上去导入，他就可以照着DSL的这个工作流节点就给你跑去了。原因很简单，Dify也是拿了阿里的钱了，那他作为一个股东可以提出这样的要求来。所以这块呢，真的是非常非常强。

MCP这一块现在非常非常全面了。我今儿还专门上去看了一下，现在有哪些MCP可以在上头跑了。刚才我们讲的什么画画的，什么做视频都可以包MCP，当然这不重要，重要的什么？支付宝。你现在可以在上面做支付宝的支付，支付宝的订阅，都可以直接挂MCP到你的自己的应用里头去。这样的话，我们再做的新的产品就直接里头可以支付了。各种跟电商相关的，跟这个业务相关的，因为它场景丰富嘛，自己家的东西都可以开出来，这一块全都已经包装成MCP了，可以在阿里云里头用，也可以在阿里云里头把这个MCP的接口暴露出来，在外边来用。比如说它里头有一个MCP是什么？查快递。你只要去申请一个快递100的TOKEN往里一挂，就可以直接上阿里云的MCP服务器上去把它的接口导出来，导到自己的AI agent也好，或者是工作流也好，就可以帮着用户去查快递了。你的快递走到哪了，什么时候该拿了。能够查快递，对于销售的转化是非常非常有帮助的，因为你一旦知道说我这个快递是可以查到的，这个东西走到哪我都知道，大家就觉得一个事情从不确定变成确定了，他就可以花钱去更多的下单买东西。这一块是很多很多的，现在能想到的，在国内能用得上的这些东西，都已经包装成MCP了，都可以在阿里云里边直接集成去使用。

编程这一块，他自己专门做了一个模型叫千问三Code，480B，一个开源的模型。这一次呢，阿里还发布了一个叫千问三Code Plus，一个闭源模型。就这个模型实在太大了，你们也别费劲了，搁我服务器上你们跑吧。我自己没有去测试，所以就不跟大家吹说东西好不好使了。

阿里真正做的全栈，从头到脚全做了。而且呢，英伟达的把戏在中国只有阿里能玩。什么意思？阿里做芯片吗？要准备卖芯片？不是这样。中国人谁也做不出英伟达这样一统天下的芯片来。所以呢，他干嘛？他去做云去。说我这有云，我拿云去投资，别人投资完了以后，我再把这个钱再挣回来。就是一个钱从左口袋揣右口袋，然后再揣回左口袋，GDP算三倍，这就是英伟达的把戏嘛。这个现在阿里云也可以干。

做云计算跟云计算因为AI获得很多收益，其实两回事。就阿里云的这几年的收益，特别是AI相关的收益，都是三位数增长，绝不是几百分之几十，就翻着跟头往上涨。所以在这一块上呢，还是有挺大差别的。微软云上跑的是谁的？跑的是OpenAI。亚马逊云上跑的是Anthropic。Oracle云现在是Cohere，以后应该会跑OpenAI。谷歌云上是Gemini和Anthropic。那么阿里云上跑的是谁？第一个，阿里全栈的大模型都可以在上头跑。Kimi也就是Moonshot，这个模型在上头跑。MiniMax他投资了，在上头跑，没毛病。百川、智谱、零一都可以在上头跑，都没毛病。Deepseek云本来是开源的，虽然阿里没有投资Deepseek，但是肯定阿里云上也是有Deepseek的模型的。全国大概有一多半的模型都是在阿里云上跑的，阿里每一次出来吹牛就吹这个。另外一圈比较大的是火山云，是这个字节跳动的。他讲的是什么？就是公有云对外销售的TOKEN，有一半是由火山云消耗掉的。那你说不对，怎么阿里云上那么多模型，火山云消耗的TOKEN这么多呢？这个里头就有一个问题是什么？就是火山云上大量的人是直接在上面挂这个模型去干活的。而阿里云的话，很多是由单位直接上去，连服务器带所有东西一起买下来的，它是没有办法单算你卖了多少TOKEN的。所以呢，算TOKEN，字节跳动的火山云占一半。你如果算大模型，阿里云占一多半。

黄仁勋的玩法又来了。怎么讲呢？阿里出钱投资，拿了阿里的钱呢，你就来阿里买算力。运营的不好怎么办？阿里就把核心团队收了。这点他比黄仁勋还狠。黄仁勋投了一堆项目以后运营不好，他也没办法，他也不能说：“你们上英伟达来上班吧。”阿里是这么干的，因为零一前一段时间就玩不转嘛，那零一的核心团队就直接上阿里上班去了。这就是投资协议上写的一个条款，你如果玩不转，你就把你的核心团队交出来。因为咱们都知道，做大模型需要什么东西？算力、数据和人，或者叫人才吧。那么阿里说了，我投资了，你买了我的算力，数据你自己找去我不管了，玩不好你把人才交出来，怎么着都不亏。如果这个项目运营的特别好，估值上升，那阿里肯定也是赚了。所以这是阿里真正的如意算盘。

那么，阿里是不是重新站起来了呢？阿里前头最惨的时候，市值被拼多多超越，马云必须要出来露面了，去说几句话才能稳住军心。而且阿里这几年呢，特别是吴妈上来了以后，真的是改变了很多策略。原来呢叫“1+6+n”，就是彻底要分散，自己玩自己的。现在说不分了，不需要的直接干掉，剩下的人咱们集中力量干大事。零售方面，现在在跟美团、京东拼外卖，而且在拼即时零售。AI方面，在和字节、Deepseek战斗。但是呢，在这一点上，阿里的优势是非常非常强的。字节跳动是不开源的，字节跳动有一些开源模型，但是呢大的模型都是闭源的。所以在这一点上，阿里要比字节强很多，它会形成事实标准，这个字节就没有办法。虽然豆包1.6模型真的是很强很强，现在我比较下来，千问三Max是没有字节的豆包1.6好使了，但是即使如此，你没有开源这面大旗。所以在这点上字节打不过阿里。而且因为竞争，字节的火山云上敢去部署这个Deepseek，但是呢，他就不愿意在上面部署千问模型，这个也是字节眼界稍微差一点的地方，或者说目光不够开阔的地方。字节呢，前面把整个战略投资部都裁了以后，其实也没有什么特别大的动作。这方面，美团、拼多多、京东就更不行了。所以阿里在国内的竞争优势真的是独一无二，就没什么人跟他竞争。

总结一下吧。阿里呢，肯定是未来可期，只要是他们抱着现在这个状态接着往前走，收紧拳头，大家自己配合往前走。其实阿里还有很多很神奇的东西在做，只是现在并没有开放出全量给大家来用。来等他们稍微开放一点点，咱们再去一个一个的来去解读。而且阿里在这块有可能真的会走出一条不同的路来。什么意思？就是到目前为止，这些传统的有场景、有用户的公司，比如谷歌、微软、亚马逊、字节跳动，都没有开发出新场景，都是在原来的场景上进行AI的改造。而在这点上呢，阿里呢有大量的AI agent准备去上线，他们是准备去创造新的商业模式了，准备去创造新的应用场景的。这个才是真正值得期待的。一旦他们在新的应用模式和场景上有了创新，而且站住脚跟了以后，应该又可以席卷全球一次。我觉得应该是值得期待的。

但是呢，在国内一切皆有可能，一切也皆有不可能。所以呢，我们继续吃瓜，继续往前看。我自己呢，现在有一部分的应用是跑在阿里云上，跑在阿里的大模型上，但是呢，大部分的AI人工智能的应用其实是在OpenAI、Gemini和豆包上。我准备未来一段时间更多的使用阿里云吧，希望能够发现他们一些有趣的点，特别是他的通义万象2.5，看看到底能给我做出一点什么东西来。但是跑这种东西呢，可能需要更新电脑，我现在的电脑跑通义万象2.5是跑不起来的。或者看看谁家是托管的通义万象2.5，是相对来说比较自由的，我准备去好好的玩耍一下。

最后注意，咱们不做任何具体的投资意见和建议。你说我上车了，亏了，那是你的事。你说我没上车，亏了，也是你的事。你赚了，也都是你自己的事。不要怪老范。好，这就是咱们今天的第一个故事。

千万不要把这事当成又一条科技八卦。Anthropic突然发布的最严对华新规，背后的原因和影响，比大家想象的要复杂得多。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

9月5日，Anthropic发布了最严对华新规，要求什么？立即停止向中国资本控股50%以上的集团及其子公司提供Claude服务。字节跳动的Trae海外版，不知道还能不能继续用Claude了。字节跳动的Trae国内版肯定是不让用Claude，但是海外版的主力模型就是Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 3.7、3.5什么这样的模型，这个以后估计就悬了。

这项政策的显著特点，是采用了股权穿透原则，即不仅针对中国大陆的公司，还包括那些在海外注册，但由中国实体直接或间接控股超过50%的企业。

国际上这些做AI的大厂呢，其实都不让在中国使用。像OpenAI、谷歌、xAI，他们的服务在中国都是没法用的。OpenAI在这里头还稍微有点特殊，因为它的服务可以通过微软云在中国境内落地，所以它相对来说还比较宽松一点点。山姆·奥特曼在2023年还跑到中国来过，当时还讲说希望跟中国一起来探讨AI治理的事情。

即使是不能在中国落地的这些产品，通常呢也只是说因为监管或审核原因，也没有想什么其他东西。xAI的话甚至压根就没有禁用名单，虽然你在中国大陆使不了xAI的产品，但是你依然是可以用中国大陆的信用卡去充值的。OpenAI是不允许用中国大陆信用卡充值的，谷歌、xAI应该都没什么限制。

Anthropic这一次呢，就属于比较特立独行了。你说别人都不让使，他也不让使，为什么他就特立独行了呢？是不是因为股权穿透呢？不是这样的，他解释的原因比较奇葩。因为审核原因、因为监管原因，我不让你使也就拉倒了，他讲的是什么呢？

“受中国等威权地区控制的公司面临法律要求”，他首先呢给中国做了一个定义，叫“威权国家”。“这些要求可能迫使他们共享数据、与情报部门合作或采取其他行动，从而产生国家安全风险。而且无论这些国家在何处运营，或公司中个人的个人偏好如何，这些要求都使公司难以抵抗这些压力。”这个应该讲的是国安法，它要求一定要无条件配合。在这个里边，避免中国通过模型蒸馏等手段，借助Anthropic的技术来发展自身AI。

它算是首个美国主要AI公司公开实施的全面禁令，这个跟上面那几家的差异就在这了。人家随便写一个监管、审核就完事了，他是真的指名道姓地杀上来打脸来了。当然了，不光中国，这个里头还有俄罗斯、朝鲜、伊朗等国也都在范围之内。

Anthropic是一贯反华。其他的都是属于“我是公司，我遵守各国法律，法律不允许的我就不做”。比如说中国法律也要求他进行一些审核报批，我也不费这个劲了，所以我们就是遵守法律，我不歧视任何的人、任何的国家政权。但是呢，Anthropic就属于一贯地反华。在Deepseek发布之后，第一个跳出来，而且跳得最欢的就是他们。

其他几家呢，像谷歌其实啥也没说；xAI马斯克那边就是抓紧地买显卡，自己去干活去了；OpenAI呢看了看说：“我觉得还有差距，这个也有一些可取之处，我是不是稍微改一下方向？我们也要去把COT（也就是思维链）给大家公开出来，而且呢我们也要开始向开源的方向再稍微地挪一挪。”这是OpenAI的这种论调，老大嘛，你总要稍微稳重一点。但是Anthropic就当时直接跳出来说：“威胁了，这事不行了！”

而且呢，Anthropic一直是公开强调中美竞争的，多位高管在公开场合将中国视为AI领域的竞争对手乃至威胁。2025年4月份公布的《人工智能扩散框架意见书》里头，他们还专门地表过态。这个意见书呢，是针对美国商务部《人工智能扩散框架》的一个回应。当时呢，美国商务部写了这样的一个文件，说：“来，你们各个各家看一看，给我写个回信回来。”他们就写了一个。在这个回信里头，要求进一步加强对华出口管制，特别提到了说美国政府禁用了H20，这个是非常好的，以后应该再进一步再多禁一些。

这里呢要强调，是美国政府先封禁的H20，Anthropic出来附和一下，并不是Anthropic倡导了说禁H20然后就把它禁掉了，这要稍微讲一下前后顺序。黄仁勋呢肯定出来怒批嘛，他惦记做这个生意呢。黄仁勋在5月13号的声明中表示，控制AI对华出口的限制政策，反而将阻碍美国的竞争力，中国在AI领域进展迅速，限制无法阻挡。

而另外一点，Anthropic是所有的美国AI平台里头封号封得最严格的一个。不停地有人在抱怨：“我的Anthropic的账号被封了！”美国这些平台，OpenAI、谷歌、GROK，我们也都上去使去，但是我从来没有注册过Anthropic的账号。原因很简单，它经常会因为你的IP地址不对，或者你的IP地址经常发生变化，直接把你账号封掉，这个是非常非常讨厌的。我不希望自己花的钱直接打水漂了，所以我从来没有注册过他们家的，甭管是Plus账号，还是API的Token账号，从来都没注册过。

Anthropic为什么反华呢？网上呢，流传了一些梗，咱们就开心地听一下。他的CEO呢，叫达里奥·阿莫戴伊，是一个意大利人，原来是主要从事学术和研究，读博士然后读博士后，上公司上班的。第一份工作就是在百度，在百度呢干了大概是一年吧，或者差几个月一年的一个时间。当时呢也没到中国来，是百度在硅谷呢有一个研究中心，应该在2014年、2015年的时候。那个时候其实中国各大的互联网公司都在硅谷建研究中心。

达里奥·阿莫戴伊呢，当时是吴恩达的手下。吴恩达应该是在百度还多混了几年，应该是在达里奥离开百度之后的几年才离开百度的。达里奥在百度期间呢，算是有了一个初始的想法：scaling，就是规模法则，只要不断地扩大规模，就会得到意外之喜。他这个想法就是在百度产生的。在百度呢，参加开发了叫DeepSpeech 2的一个语言识别系统，这个系统呢是《麻省理工科技评论》评为2016年十大突破之一，所以他在百度还是做出贡献来的。

就有人很多人开始猜测了：“达里奥·阿莫戴伊在百度期间是不是受了什么心理创伤了？”“百度，你到底咋得罪这位老哥了，让他出来以后这么反华？”他一般情况下，一个人结束了学术生涯，进到公司里头以后，第一份工作应该会对他整个后面的生涯产生巨大影响。你怎么就培养了这么一个反华急先锋呢？

有人传说呢，是百度的变现和商业模式实在太恶心，刺痛了达里奥。也有人呢去传闻了，但这个就没有什么依据了，说达里奥是不是误信了百度的一些医疗小广告，然后对身体造成了一些不可逆的伤害。这个其实扯淡，因为达里奥从来就没有在中国工作过，你要想去信医疗小广告的话，你必须得在中国工作，他一直是在硅谷。所以呢，这个咱们当笑话听就完了。

百度和达里奥·阿莫戴伊呢，都没有在分手之后相互指责对方。但是呢，我相信达里奥在百度的日子一定混得没有那么开心。为什么这么讲？百度也肯定不喜欢达里奥，因为他的成果，也就是刚才咱们讲的叫DeepSpeech 2，这个得了奖的成果，并没有在百度内部产品化，也没有给百度赚到钱。百度自己后来强调自己在scailing law早期作出贡献的时候，也基本上没有提过达里奥的名字。你按道理说，有这么一位大神在你这儿上班，以后去了谷歌、去了OpenAI、创建了Anthropic，你应该与有荣焉一下才行。但“不，我们在这块我们也很厉害，这个人是谁不知道”，这百度基本上是这样的一个态度。

那么，Anthropic为什么反华？我们呢，从两个方面呢，稍微分析一下：一个呢就是意识形态方面，另外一个呢就是商业利益方面。

首先我们来看一下意识形态。咱们看一下达里奥的这个人生轨迹。他呢，前面都是上学和研究，他其实学生物学、物理学这些东西，他不是学CS的。但是呢，他加入百度以后，就开始进入到AI领域了。在百度待了一年左右吧，离开百度，加入了谷歌DeepMind，也就是说被谷歌挖走了。后来呢又离开了谷歌，加入了OpenAI。最后呢是离开了OpenAI，自己创立了Anthropic。

其实你们可以认为它是一个叫做“革命不彻底就是彻底不革命”的一个轨迹。怎么去理解这件事？就是你想，从百度到谷歌，变现上面呢要稍微地克制一些，百度那个变现基本上是不克制的，什么各种假药广告什么全上的这种东西。谷歌呢，还是自己要号称一下“不作恶”的，但是呢还是做了一些科技人才垄断方面的事情。OpenAI建立，其实就是为了反谷歌的这种AI霸权的。后来呢又因为跟OpenAI在安全领域，或者叫AI安全领域不合，说“我们应该做更安全的AI，而不是像OpenAI这样东西做出来就不负责任了”，所以他又从OpenAI出来去做了Anthropic。

所以呢，每一个前进的脚步都是道德要求越来越高的一个趋势。所以为什么我说他的整个人生经历，就是一个“革命不彻底就是彻底不革命”的人生经历。“百度你这不行，我找一个比你好点的，去谷歌了。”“谷歌发现你这也不行，那我们去创建OpenAI吧。”到了OpenAI以后发现：“你们这些人怎么又惦记赚钱去了？又没有好好地去为人类使命去奋斗了？”从OpenAI出来：“咱们再去创建Anthropic吧，这个才是最革命的！”这回终于我自己说了算了。

但是呢，你说这个里头有多反华，或者是对中国不友好呢？也没有那么多。真正搞意识形态的，其实并不是说达里奥·阿莫戴伊，而是他妹以及他妹夫，这两个人才是在这个里边起到关键作用的。

Anthropic里头的两个核心创始人是达里奥·阿莫戴伊和他的妹妹，叫丹妮拉·阿莫戴伊。他妹妹还受到他妹夫的影响，也就是叫做霍尔顿·卡诺夫斯基。这结婚了以后并没有改姓，也不是所有美国女性结婚了都要改姓的，特别是这些职业女性，他们结婚了以后不改姓是很正常的一个事情。

首先咱们来先讲一下达里奥的妹妹，丹妮拉·阿莫戴伊。她呢是个文科生，在美国学英文嘛，你就基本上认为是在中国学汉语这样的一个分类吧。毕业以后呢就开始参与政治，首先呢是在宾夕法尼亚州的国会竞选活动中去出力。在美国很多政治都是这样的，先参加到别人的这种竞选班子里头去，去做义工，在这个过程中呢，积攒人脉和经验。达里奥的妹妹就是从这儿起步的。成功以后呢，他就会跟着他选中的这个议员，或者帮助选中的这个议员呢，去华盛顿。她呢是短暂地担任了众议员Mate Catwright的通信主管，实际上也就是在下面帮他去收集民意、处理信件，做这样的一些事情。这个众议员呢应该是一位对华还相对比较温和的宾州民主党众议员。

做完这两件事情以后，就还是要去上班。因为如果他没有办法一直在政治圈里混下去的话，那就要找地儿去上班了。她去了哪呢？去了Stripe，就是很多人在海外做跨境支付的这个平台。她算是Stripe的早期员工。在Stripe期间呢，她主要负责跨境支付，与各种监管系统进行斗争。你想跨境支付嘛，你就需要跟不同国家的资金流动相关的监管系统去进行对接、博弈，要去做这样的事情。

从Stripe离开之后呢，就加入了OpenAI。加入OpenAI呢，是负责安全和政策相关的一个副总裁，还是老本行吧。她呢，深度参与了早期AI安全框架的搭建，负责平衡技术创新与风险防控的政策设计。“先进AI技术的发展必须内嵌安全基因，而非事后补救”，这就是她的一个核心观点。后来呢，OpenAI说：“我们现在继续走这条路的话不行了，我们一定要先去训练更好的AI，然后再去说怎么在后边做安全、做对齐，做这样的事情。”而丹妮拉的要求就是，我们要一开始就在里头设置安全基因。她呢2017年结婚，2021年呢离开了OpenAI。

她进入Anthropic以后呢，主要是负责安全框架设计、公共事务战略（也就是说跟政府打交道），什么都是他来管。前面去给这个政府写信，说咱们要继续加强对华控制，一般都是丹妮拉去写这个信呢，不会让达里奥去费这种劲，但是达里奥肯定会同意嘛。这个丹妮拉还会去做意识形态叙事相关的事情。这个事呢，在其他各大厂一般即使内部有，也不会对外宣诸，但是Anthropic这一块特立独行，它直接对外讲。

丹妮拉呢，将技术问题转化为价值观话题，在官方声明中屡次使用“民主利益”、“威权地区”等表述，构建了Anthropic技术服务于特定价值观的产品形象。

至于他妹夫，你想他妹的这些观点是哪来的？他妹的很多观点实际上是从他妹夫这来的。他妹夫呢，叫霍尔顿·卡诺夫斯基，这个呢是“有效利他基金会”的创始人，现在呢也是Anthropic技术团队成员，2025年加入的，主要负责安全相关事宜。

这个人的履历是什么样的呢？霍尔顿·卡诺夫斯基，他是哈佛的社会学学士，离开哈佛以后去了桥水基金，然后开始做慈善基金，后来呢创立了叫“有效利他基金会”。2017年到2023年，担任有效利他基金会的CEO和Co-CEO（Co-CEO就是还有另外一个CEO跟他一起合作，一起来做CEO的意思）。到2024年，霍尔顿呢去卡内基国际和平基金会做访问学者，主要研究AI安全策略。2025年加入了Anthropic。

咱们再稍微介绍一下有效利他基金会，以及有效利他基金会的一些基本宗旨，咱们也就看出来Anthropic这些宗旨是哪来的了。这个基金会的出资人叫达斯汀·莫斯科维茨，他呢是Facebook的一个联合创始人，他跟他太太两个人是主要出资人，而且签了协议说当我离世之后，我们的主要遗产都会给基金会，而不会把这些遗产留给子女。这个基金会呢募集了40亿美金，它呢主要是关注人类的长期未来，AI安全就是其中最重要的一个关注点。

核心理念呢，叫做减少“存在性风险”。什么是“存在性风险”？这也是一位著名的哲学家提出的一个理论，叫做“可能导致人类整体灭绝或永久性、不可逆地削弱人类长期发展潜力的风险”，这个东西呢叫“存在性风险”。他呢举了一些例子，比如说：全球核战争；失控的人工智能，中国的AI公司大多都被归类于这一类风险里头去了；大规模生物武器和流行病，他们对中国这方面呢也有指责，包括前面的疫情，这咱就不详细说了；然后气候变化造成的极端灾害性后果，中国是世界工厂嘛，人家肯定也会指责咱们；以及其他的全球性灾难性技术风险。

这个就是有效利他基金会的一个核心宗旨。所以呢我们可以看到，就是从意识形态上来说，霍尔顿，也就是CEO的妹夫，他呢做的这个有效利他基金会，就是Anthropic的所有的这些政策的一个最初始的出处，所有的理论知识都是从这儿来的。他的妹妹文科生，一直在研究AI安全；而CEO呢，受家人的影响，而且他的整个的人生履历也一直是“革命不彻底就是彻底不革命”的这样的一个路径。所以导致了他们在意识形态上非常非常反华。

再往后，咱们再讲一讲什么呢？就是Anthropic为什么反华，咱们在商业格局上再分析一下。你讲了半天意识形态，讲了半天政治，归根结底不都是钱吗？他在钱方面到底遇到了什么样的问题，一定要出来反华呢？

咱们这里就要看到，Claude这样的一个大模型，它的市场地位是什么。Claude跟其他的一些大模型不一样，它是最佳编程模型。就是办公或者是其他方面，可能OpenAI强一些，Gemini强一些，有些方面可能Grok的更强一些，但是编程这块它就是老大了。AI的所有能力上，它跟OpenAI、Grok跟xAI还是有巨大差距的。你比如说它在多模态上，这就相对来说比较差，虽然他审美还可以，你让他做界面设计还是OK的，但是他是没有这种绘画，或者是做视频、做音频，这些能力他是没有的。他主要就是进行文本和代码的一个处理。

全世界最主要的程序员和工程师团队是谁？是咱们华人，或者说是中国人。现在呢，网上一些不完全的统计，中国程序员大概占全球程序员的35%或者更多一些。因为呢，现在这种统计呢，没有办法特别完整，就很多国际上的统计是通过Stack Overflow或者是GitHub来统计的，而大量的中国程序员是不上这些网站的。所以按照这些口径去统计的话，中国程序员大概占35%，算上海外华人的话，这个比例大概是40%。所以全世界的程序员呢，大概将近小一半是中国人。在AI领域里头的话，这个数绝对过半了哈，你光写论文的这些人就可能超过一半了，在下头再写程序的这帮人，肯定中国人的占比是非常非常高的。

AI发展到现在，你前面比如说大家在卷模型、卷其他东西，但是现在呢，所有大厂包括中国公司都在卷AI编程这一块。刚才咱们讲了，Anthropic的核心竞争优势就是编程。但是现在说：“我们现在模型能力已经上来了，咱们就卷这一块了。”

OpenAI出了Codex，最近还专门收购了一个编程和产品优化的工具，11亿美金刚收的。谷歌呢是最近刚推出了Gemini Code Assist，也收购了Wizeline，也是专门的编程IDE的工具。xAI呢最近刚刚推出了Grok CodeFast，就是Grok的快速编程模型，这个模型现在效果也非常非常好，速度很快还挺便宜。

中国各大厂，字节跳动最早上来做了叫Trae这样的一个AI IDE；阿里呢前面做了通义灵码，最近呢还专门发布了叫Qwen-Coder吧，这样的一个AI IDE；腾讯呢做的叫CODE BUDDY的一个IDE。大家都在卷这一块。

从模型角度上来说呢，月之暗面出了叫Kimi K2；千问呢直接出了叫千问-coder；Deepseek也是说我们做Deepseek V3.1；智谱呢做了GLM 4.5，都是直接对标Claude大模型的，说我们跟Claude code大模型已经能力差不多了。

而且呢，他们做了一个特别过分的事情是什么呢？就是直接去对接Claude Code这样的一个产品去了。大家注意，Claude大模型是大模型，Claude Code是一个单独的产品，是一个编程用的AI agent。本来呢，里头应该是用Claude自己家的模型去使用，但是呢这帮中国的模型厂商不讲武德，把自己的API接口仿真成了Anthropic的API接口，说：“来，你就调我吧！你调各种的Claude大模型，我就去仿真去，我去做一个假的Claude模型来替你服务。”他美国大厂一般是不干这个事的，这个事是会被告的，但是中国这些厂就开始搞这件事了，效果奇好。

因为Claude Code这个产品本身呢，虽然它并不开源，但是呢在GitHub上直接提供，大家都可以去下载。大家调用Claude模型贵，而且呢也容易被封号，那干脆咱们就调国内的吧。我自己呢就是用Kimi K2的，速度飞快，而且价格大概只是Claude的1/10甚至更低一些，效果还是很好的。

这个呢，有点像一场什么呢？叫“轰轰烈烈的对口型大赛”。大家知道什么叫对口型大赛吗？就上面这人在唱歌，或者人家已经唱好了《我的太阳》，帕瓦罗蒂唱的，这种一般人你唱不上去，但是我又想表演一下怎么办呢？这边放着音频，我在旁边对口型表演一下。所以国内这帮模型厂商都搞了这么一个档子事。

这个呢，绝对是动了Anthropic的命根子，真的是直接杀掉的感觉。如果在AI编程领域，Anthropic被大厂覆盖了，或者说被大厂竞争得直接失败了，其他领域的话，Anthropic基本上是无法立足的。为什么呢？因为它没有流量入口。所有大厂，甭管是xAI、谷歌、OpenAI、微软，包括国内的这些大厂，都是天然有流量入口的。而Anthropic，你编程这一块如果搞不定的话，其他地方你就需要去跟大厂们去抢流量入口，你需要到大厂去交钱、去买流量去，这个事他是玩不转的。

所以呢，Anthropic在这样的一个环境下针对中国厂商就合理了。他的两大核心产品都很危险。两大核心产品，一个是Claude大模型，另外一个呢叫Claude Code这样的一个专门用于编程的AI agent的产品。Claude Code直接被截胡了，因为这个产品是可以免费下载的。他原来想的是，你下载了这个东西就要使我的模型，你就需要向我交钱，甭管是买Token也好，还是买我的Max账号——Max账号是一个月200美金的那种账号——我都可以把这个收入提上去，我们还可以绑定你的开发管线，让你直接在我这一直使下去，迁移成本不断上升，不能离开我。但是现在呢，我们下载了Claude Code这样的一个工具之后，就直接模仿了Anthropic的API接口，把Deepseek、Kimi K2、把这些东西全接上了。

而且呢，我们另外一面还在拿Claude的大模型在不断地蒸馏，蒸馏它的数据回来去训练我们自己的模型。所以在这块Anthropic觉得：“我们可能要被中国厂商欺负死了，所以一定要针对他一下。”所以这就是他从意识形态和商业形态上两个方面来去解释他为什么反华。

那么，这个事情未来的发展和影响是什么样的呢？Anthropic从估值上呢，绝对算是大厂，它现在也1000亿美金往上了。但是从产品形态上呢，还是相对来说比较小而美的。从互联网、移动互联网行业的发展历史来看，像Anthropic这样的公司，最终的结果只有两种：要么被收购，要么被干掉。因为什么呢？就是它不太具备独立成为完整平台的能力。你要想成为完整平台的话，你就要“和光同尘”一点。你像谷歌、苹果、Facebook、微软这些平台型公司，他会上来说“我要讲意识形态”？他不会搞的。他就是说：“我们尊重各国法律。你要罚我，我就上来上诉；上诉失败，我就老老实实交钱。我要尽量把生意做下去。”这才是成为平台公司的一个基本素养。一上来就说“我要高喊意识形态”，这种是很难往前走的。

而且呢，你想成为平台，有一个很重要的因素是不可或缺的，是什么？就是中国开发者。刚才我也讲了，中国开发者占全世界开发者的，可能算上华人吧，40%往上。各大开放平台里头，排名靠前的这些开发者，大部分都是中国人。当你一旦是限制中国开发者在里边去做事情的时候，就基本上断绝了Anthropic自己成为一个大型平台公司的这个后路，这事就搞不定了。还不像是YouTube这样的内容平台，内容平台你可以离开中国的内容创作者，这个是没问题的，有的是印度创作者或者其他创作者在这干活。但是编程平台你离开中国人，这事就绝对玩不转。

好，这个故事呢，就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见！

OpenAI再次开源，中美AI竞争加剧，这一次体现在了不同的开源策略上。

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OpenAI再次开源，这一次发布的版本叫GPT-OSS (Open Source System)，8月5号突然上线了。这一次又不是GPT-5，我们从7月份就开始等GPT-5，现在已经等得大家开始胡思乱想了。很多人猜，说为什么出不来。现在最新的说法是48小时之内出来，等等看吧。

这一次呢，开出来的是GPT-OSS，是一个开源模型，20B和120B两种参数。它呢，是一个MOE模型，就是混合专家模型。其实在GPT-4的时候呢，大家就已经猜测它开始使用混合专家模型了，只是呢它不开源，大家只能猜。现在开出来了MOE推理模型，是有COT的思维链，是直接给大家展示出来的。而且呢，是一个文本模型，没有多模态的东西。上下文比较长，128K的上下文，要比国内的一些开源模型还要再长一些。因为现在没办法，你要使用工具、使用MCP，没有足够长的上下文，你是跑不起来的。所以呢，这一次的GPT-OSS说，我们很擅长使用工具，有的时候有点太擅长了。因为我测试的时候，有的时候工具调用次数非常多，直接就把自己的上下文填满了，这种情况也是不少的。

这一次呢，创新性地使用了MXFP4的一个量化，这是它最新的一个技术。首先要讲一下MXFP4的这个训练。我们以前使用的模型，千问、DeepSeek这些模型呢，我们都是使用的FP16去进行训练的，有的甚至是FP32去进行训练。就是我们把每一个数码位上的指针都做得​​很长，非常非常精确。这个好处是什么呢？就是你训练的时候，可以很精确地去进行训练。你再去推理的时候呢，我们再想办法把它这些数据呢，做成FP8，就是做成8位的一个短指针，速度就会快很多，而且呢，在这个缩短的过程中呢，精度损失的也不是很大。原来我们都是这么来干的。但是呢，这一次的GPT-OSS呢，他们使用了一种4位的指针，更短小一些。而且呢，它跟以前不一样，原来都是用比较长的数码位去进行训练，训练以后再去进行缩短。这一次直接训练的时候，就是4位的，出来就当4位的使，他是这样来去工作的。这个好处是什么呢？就是特别地节省空间，它的速度很快，我在本地测试的时候已经感受到了。

它呢，没有做蒸馏。原来大家都在想，GPT-OSS是不是直接拿GPT-4o，或者拿什么样的这个数据去蒸馏一下就可以了？因为OpenAI手里有很多这些大模型嘛。它并没有去做蒸馏，是从头开始原生训练的一个大模型。用了数万亿TOKEN的纯文本，重点覆盖STEAM、代码和通识知识。主要是拿这些东西训练。它呢，使用了GPT-4o的CBRN过滤器来清洗有害内容。在这里要专门讲一下，GPT-OSS的道德感还是很高的哈，所以呢，不要想着它到本地了，我们就可以拿它随便做一些什么样的事情，它会拒绝大量的指令的。它的知识呢，是截止到2024年6月，再往后的知识是没有的。你说我想处理一些新的知识怎么办？没有问题，因为它调用搜索、它调用工具的能力很强，所以你可以先命令它搜索，然后再去总结。

在进行了预训练之后呢，使用了与GPT-3相同的COT强化学习的数据进行训练，它就可以进行COT的输出。所以这是一个推理模型。两个版本的模型，一个20B，一个120B。20B呢，它的效能相当于GPT-3 mini，其实对于很多的本地工作来说，已经够使了，效果我刚才试了还是相当不错的。120B呢，相当于GPT-4 mini的水平，这也是我们普通的plus用户可以在GPT.com的这个网站上使用的最高版本的推理模型。实际上它那个上面最强的模型，我们能用的应该是GPT-4o全量模型。

20B呢，我装了，效果不错，速度飞起。比我本机跑的各种的30B模型、32B的模型要快非常多，甚至比一些十几B的模型速度还要快。产出的内容的质量，要比那些三十几B的，像千问模型要好很大一些。这个是我的一个主观的感受吧。我呢，是用Ollama直接在我的MacBook Pro 32G内存的笔记本上跑起来的。据说呢，这个东西是可以在16G内存的笔记本上跑，但是我没有测试，因为我们家没有这么低内存的电脑。

至于120B的话，这就不是我应该用的东西。为啥呢？它需要80G的显存，咱们没有这东西，是小团队在服务器上用的东西，这个不是给普通人在电脑上用的。你说我一定要去买一个Mac studio，或者我在本机去装4090装好几块，这个东西也是可以跑，但是真的没有什么必要。

那你说云端有没有？云端你现在上OpenRouter等等这些网站呢，是提供120B的模型的。但是我都上了云端了，谁用这玩意儿？我直接用GPT的大模型不就完了吗？所以呢，120B的模型对于我们这种个人玩家来说，稍显尴尬。但是你说我是一个小团队，我有一些信息不可以出办公室，你可以专门搭一台服务器来跑120B的模型。

中国的云端大模型托管服务上呢，目前都没上。这个它虽然是使用Apache 2.0协议，国内的这些像阿里云、硅基流动或者像火山云，你都可以去用，这个事他是不管的，至少这个协议是允许我们去用的。而且呢，这个Apache 2.0，我们不但可以用这个模型，还可以商用，还可以去修改这个模型，都不需要他的同意。但是呢，在中国有另外一个比较麻烦的是什么呢？就是谁把这个大模型包装出来给公众去使用了，谁需要去申请牌照，是需要申请合规的。上一个新的模型测试、申请合规的过程的话，还是有一些成本，所以现在大家还没有上。其实像Llama系列的模型，国内的这些云服务商上基本上都还是有的，也可以用。但是呢，每次上一个新的，这块我们没有那么快。国外的像Open Router什么的就已经上来了，第一天出来，第二天就直接可以上来使。中国的要求呢，不是说谁出大模型谁要去申请牌照，而是谁拿着这大模型出去给人服务，谁需要去申请牌照。你比如说，DeepSeek说我今天开源模型了，你不需要申请牌照；但是你说DeepSeek提供了API、提供了聊天窗口，要跟人服务了，这个你需要申请牌照。它是这样的一个工作逻辑。

那OpenAI为什么时隔这么多年又去开源了呢？原因也很简单。总有一些机构呢，不希望自己的数据离开可控的网络，不希望说这个数据跑到外网上被OpenAI学习了。最近OpenAI好像还有一个聊天提示词泄露的事情，这个事情是大家不希望的。前面包括三星还有很多的海外公司，使用OpenAI的时候都发生过泄漏情况。但是这种泄漏呢，其实很多是他们的防火墙爆出来的：“我发现你把一些公司敏感信息发到外网去了”，这个时候防火墙就会报警。但是你说我发到OpenAI以后，OpenAI是不是再去用这个数据，或者是不是拿这个数据再去训练模型了，或者再去传播了？这个事呢，反正OpenAI对外的承诺是它不做这个事，但是这个不好说嘛，有些人我们未必信得过他。所以有一些机构说，我一定要本地模型。原来这个生意OpenAI是不做的，现在呢，说我们这块也得做着，我们也要抢这个生意。20B呢，本机运行；120B呢，内部服务器运行，可以很好地解决这些敏感单位的需求。

而且呢，20B也好，120B的模型呢，还可以进行微调。微调了以后，你可以拿它去进行法务、医疗等等这种特殊需求的应用。而这儿呢，要稍微提醒大家一句，前头我们讲，GPT-OSS是有非常高的道德水平的。你一旦微调了以后，这个道德水平就不好说了，有可能GPT-OSS震碎三观，从此堕入黑暗的可能性是存在的。但是呢，那个就是你们各自自己负责任了，跟OpenAI就没什么关系了。

咱们呢，讲到这再讲一讲，中美之间到底是怎么去进行竞争的呢？美国人出了这个东西，不是美国人赢了吗？不是这样的。中美之间呢，有四种不同的开源策略。

第一种呢，是混沌模式。甭管什么样的东西，我先开了再说，开完了以后，你们爱怎么用怎么用。这个是谁呢？Llama就这么干的。Llama 1、Llama 2、Llama 3、Llama 4，都是上来我就开了，开完了以后你们拿去用吧，我就不管了。但是到目前为止呢，发现这条路可能走不太通。扎克伯格捞了一大堆的人以后，说我们是不是不开源了，重新思考一下未来该怎么走的问题，稍显可惜。

第二种模式呢，叫做“开旧闭新”模式。就是呢，我把这个新模型闭源了，我把老模型把它开源出来。谁干这活呢？就是马斯克，xAI就干这个活。他现在呢，是Grok-1开源的，2、3、4都是闭源的。但是马斯克呢，应该是昨天讲的吧，说我们近期准备把Grok-2也开源出来，那就3和4是闭源的。对于他来说呢，他的这个策略很简单，就是开源这一扇大旗我还是要扛着的，但是呢，如果你们想要用最新的模型，你就老老实实上我这来交钱，来把数据交到xAI的服务器上去进行运算。所以马斯克这个xAI呢，我一直评论它是一个假开源，他并不希望别人真的拿这个东西去做点什么事儿，只是说“我还开着呢”。

第三种模式呢，就是OpenAI现在做这个事儿，叫“开小闭大”。它的GPT-3、GPT-4这些东西呢，是闭源模型，GPT-4o也是闭源模型。同时呢，它开了一个小模型叫GPT-OSS。你如果本地需要一些敏感数据处理，你就用开源模型；如果是一个很复杂的处理，你就老老实实地到网上来使用我的这些闭源模型就完了。谷歌也是这么干的，谷歌的闭源模型呢叫Gemini，现在Gemini 2.5 Pro是我目前用到的算是最好用的模型之一吧。他还开源了一个叫Gemma的模型，Gemma现在最新的应该是Gemma 3。你们如果有一些需要单独处理的数据、需要敏感处理的数据，你就把这个Gemma当（download）回去在本机使用。还有呢，微软，微软的小模型开源出来，这个模型叫Phi-4现在最新的版本。他们家自己不做大模型，用OpenAI的大模型就完事了。现在Mistral也是走着这条路，就是法国这公司，他们呢，现在有一些小一点的模型开源出来给大家用，但是大一些的、复杂一些的这个操作，你就老老实实地上云端，调他们家的服务器就完事了。

这个混沌模式和这个开旧闭新模式呢，咱不讨论，没有什么明确的商业诉求在后头。“开小闭大”模式，就是美国人现在使用的开源模式。那你说中国人使用的开源模式是什么样呢？跟他到底有什么不一样的呢？而中国人是直接把最新的、最大的全开出来。千问三就直接把200多B的模型开出来，DeepSeek直接把671B的模型开出来。而且只要我发布了最新的模型，我就把最新的模型直接开出来。这个是咱们的玩法。现在中国跑得比较靠前的开源模型：DeepSeek、千问、Minimax、Kimi和GLM。

所以这是两个完全不同的开源策略。那么中美博弈在什么地方？这两个策略，一个是“开小闭大”，一个是“应开全开”，那到底是怎么博弈的？中国人玩的，其实是“田忌赛马”的故事。就是你那最好的马呢，我跑不过；但是呢，我用我最好的马去给你一个中马跑，我用我的中马呢，给你的次马跑，反而我那个次马呢，上来我就给你最好的马跑，一次就完事了。这样三局两胜，我还是胜了两局的。

那你说大模型开源，这到底怎么去“田忌赛马”的呢？中国目前开源大模型呢，跟美国顶尖的闭源大模型比，它是比不过的。你比如说千问三的230几B的这些模型，DeepSeek 671B的模型，你去跟GPT-3、GPT-4这些模型比，你比不过他；你跟Claude、Code 4这些模型比，你也比不过；跟Gemini你也比不过。那怎么办呢？我们去跟你的开源模型比，去跟这些120B或者是这种三十几B的这些开源模型，我比你跑得好。我这个一上来就是600多B，效果一定是比你那个三十几B的效果要好非常非常多的，相当于是用我的最好的马去跟你那个中等的马去跑。当用户选择本地闭源、中小模型的时候呢，中国队就会占优。但是你说我在本地、在电脑上直接需要一个小模型，目前为止我使用到的GPT-OSS 20B是最好用的。中国现在同样大小的，你比如说都是20B或者是30B的这些模型，你比不过它。但是呢，有些人说，你看我这也是一个小的单位，我这个单位里头呢，也有一些服务器，我想要用一些模型去处理一些问题的话，那你使用这些600多B的或者是200多B的模型，你去跟GPT-OSS 120B打，你是打得过的。那么在这种小团队选择开源模型的时候，中国队就占优了。它是不同的一个竞争策略。

而且呢，当有创业公司想要去挑战大厂的时候，你比如像Perplexity说，我们想拿一些好一点的开源模型再去进行调整，我们想去跟大厂掰掰手腕的时候，中国团队会给他们提供充足的弹药。他们拿美国队，比如说Gemma、Phi或者是GPT-OSS，这些专门为PC端运行训练的这些小模型，你是没法整的。你拿这些模型再怎么微调、再怎么折腾，你没法跟那些大厂竞争。它会有这样的一个差异。但是呢，你拿中国这些模型，你再去微调一下，或者拿这个模型再去怎么折腾一下，那都是有可能能够做出一些比较强的应用出来的。

美国人的想法呢，其实挺简单的。使用美国的开源小模型，可以解决大厂预设的一些问题。比如OpenAI，我给你预设了些这些问题，你用这小模型解决；那些问题呢，你就用大模型解决。大模型你上云端来调，小模型自己去用。但是呢，使用小模型的人，永远不可能形成对于大厂的竞争来，这就是他想干的事。而中国人的策略是什么呢？看热闹不嫌事大。有人打架了，赶快往上递什么无缝钢管，递什么煤气罐，咱们赶快去干这些事。当然这些无缝钢管，比如到了中东，他们可能就变成了煤气罐大炮了，那个我们就不管了，我们都是卖的民用设备过去的，他们拿去打仗，这事跟我们没关系。所以中国人喜欢干这样的事情。

那谁能笑到最后呢？刚才我们讲了，中美两个策略不一样。短期内看呢，美国的策略是更精明的，他把应用分析得很清楚，谁该用什么东西，谁自己去用就完了。但是呢，中国的策略呢，也有自己的定位，短期内呢，我们也可以争夺到一部分市场，这个事本身并没有太大的问题。从长期考量来说呢，美国的策略首先要保障的是巨头永远是巨头，巨头规划未来的格局，中小企业呢，在巨头的规划内生长。有点像谷歌跟苹果似的，你说这么多做App的、做游戏的公司，谁也没有能力去撼动这些做App Store和Google Play的公司去，这个就是他们所希望去规划的事情。而中国的策略呢，就是有可能培养出一些颠覆市场的妖怪来。我们不管你这个规则是什么样的，反正我们给你这个煤气罐、给你这个无缝钢管，你拿去爱干嘛干嘛去，这是中国的策略。而且有很多的国家呢，是不甘心永远去用美国的这些闭源模型的，那么在这种时候，中国的开源模型也是他们唯一的选择。你比如说到了沙特了，到了阿联酋了，也希望有一些自己的大模型，但是你拿美国的这些模型你没法整。虽然他可以给你部署到你本地来，但是这个东西还是由美国人来管理的，哪天他给你关了，你就没法用了。你说我有一个完全我自己控制的了的这些模型，那你就老老实实地用中国的模型去训练，美国的这些开源小模型，你拿它是没有办法的。

而且呢，在一个一半以上研发人员都是中国人的领域里头呢，中国策略可能才是未来。AI领域是一个有着深深中国民族性烙印的领域。在这个圈子里头，只要是做AI相关的公司，出来讲点什么事儿，基本上一半以上是中国人。那你说中国人的民族烙印到底是什么呢？每个中国打工人都惦记着阶级跃迁，惦记着翻身做主人。咱们讲的是说，哎，我这开了一个拉面馆，我请了几个中国师傅在我这拉面，他们就想着说：“我应该怎么把这个配方偷出来，以后我可以在旁边再开一家拉面馆，去跟原来的老板竞争。”中国人讲的叫“王侯将相，宁有种乎？”，凭什么你行我不行？咱们也可以上来试一试。所以呢，像美国人这种，就是规划好了你就拿小模型，你永远做不出大模型的，这东西拿去用去。咱们的策略就是每个人都有枪有炮，最后谁说了算不一定呢。

日子还长，咱们往后继续看，到底哪条路可以走得通，到底哪条路可以结出丰硕的果实来。

好，这个故事就跟大家讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。

互联网女王每年发布的、被全行业当圣经一样解读的趋势报告，时隔6年再次发布。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

互联网女王的互联网每年一度的趋势报告再次发布了。这位互联网女王呢，她叫玛丽·米克尔。1995年开始，她每年发布一份互联网趋势报告，到2019年疫情前发了最后一份。前面应该是发了20多份吧。隔了五六年以后，2025年的5月30号，她再次发出了最新的报告。

这份报告叫《人工智能趋势报告》，340页的PPT。他这个趋势报告每年都是一份，基本上都有300多页。形式呢全都是PPT，每一页都是图表，没有那么多字，大量的是各种各样的趋势图。它是通过行业数据，就是一些已经发生的数据。它很少说我去预测这个数据，也有，但是它会标的很清楚，哪部分是预测的，哪部分是已经发生的。

他收集很多已经发生的数据了以后，去判定未来几年可能发生的一些趋势。互联网行业都会认真的去解读，判定风口，并且尝试让这些预言成真。没有哪个人说你预言这个，我一定要跟你反着干。没有人找这不痛快的。有的时候不一定是预言有多准，而是大家看到预言了，就努力的冲上去，朝着预言能够实现的方向去奔赴了。实际上是个双向奔赴的过程。

那么今年的报告里都有些什么东西呢？300多页充满了数据、图表的PPT，看起来肯定是很累的啦。幸亏现在有AI可以帮忙解读。AI是读了原文，而且也读了各家的解读，并进行了总结。我稍微的去阅读了一下，阅读了Gemini Deep Research的，也阅读了OpenAI深度研究的，跟大家稍微的总结一下他讲了什么。

第一，AI以前所未有的速度获得了用户、资本和各种认可。这个确确实实是一个奇迹，一夜成名。ChatGPT上来几天上亿用户，这个从来没有过。实际上，互联网、移动互联网每一次的革命浪潮来的时候，都是以前所未见的速度席卷用户的。AI依然具备这个特性。原来互联网没有达到过这样的速度，移动互联网也没有达到过这样的速度，AI达到了。

免费加订阅的方式，商业变现上可能会有些跟不上。为什么能够获得这么大的用户量？一开始都是免费，后面我们再做增值服务。甭管是订阅还是收TOKEN费，都是用这样的方式。但是这样的方式最后到底能不能挣到钱，他也表示担忧。所以现在OpenAI的估值还是有一些风险的。实在是不太挣钱，而且估值太高了。3,000亿美金了，你一年的收入才120亿美金，你PS也没有这么算的呀。

PS就是你的收入跟你的市估值，或者市值之间的比例。这个有点太悬殊了，女王陛下对此表示了担忧。

然后讲到了中美双雄的斗争。美国他建议应该放宽签证，留下更多的留学生，这样才能够胜利。而且他讲到了AI基础设施建设的争夺战，正在如火如荼地展开。未来谁拥有更多的AI技术设施，谁有更多的算力，谁可以产生更多的TOKEN，谁可能就会在未来，就像现在掌握石油一样，掌握世界的命脉。这个是他提出的一个预测，我觉得这一点跟黄仁勋，跟很多业界的预测是相一致的。

他讲到了说范式正在改变。什么范式在改变？就是原来AI主要是进行补全的，而现在是到了整个行业开始逐步重构的时候了。很多的行业都需要用AI整个去改变。其实互联网就改变了很多的行业，没有什么行业加互联网，永远是互联网加行业。移动互联网也是如此的，AI也是这样。你说我原来的行业做得好好的，我加上AI可以干什么？别想这事，你要想AI上来以后，会怎么重塑你整个的行业。你要抱着原来那个东西必死无疑。

然后讲到了劳动力和就业。他说呢，AI不会消灭工作，但是会重塑工作模式。原来这些工作肯定就都没有了，以后的所有工作都会跟AI配合去工作。如果你没有学会跟AI一起配合工作，那可能是会被淘汰的。但是呢，他觉得这是一个过程，他并不认为这个事情马上就会发生。

AI正在打破屏幕，走向物理世界。这个实际上讲的是巨深智能正在走来。说以前的AI都是在屏幕里头，虚拟世界里头，我们通过一个对话框跟他聊天。而现在，大量的可以直接影响物理世界的AI，正在逐渐成为现实。

而且他还预测了一个很神奇的东西，就是原生AI住民即将诞生。这个所谓原生住民这件事，是很早以前我们发明的一个词。你比如说有叫互联网原生著民的，没有接触过PC软件。在原来没有互联网的时候，他压根就没有摸过电脑，进到这个PC上以后就只会用浏览器，所有PC里其他软件不会使，这个就是互联网原住民。还有移动互联网原住民，就这人连电脑都没见过，上来第一个智能设备是手机，每天举起手机来，使用各种的移动互联网服务。这个互联网到底怎么回事，PC到底是怎么回事，浏览器到底是怎么回事不知道，这个就属于叫做移动互联网原住民。

他说现在呢，还有26亿人是没有上过网的。这些人可能在非洲、在南美、在东南亚、在中东，在这些地方。他们可能一上来就直接接触AI了，前面那些东西他就直接略过了，不用接触PC，不用接触软件，不用接触浏览器，不用接触手机。

也没有APP，你上来了以后就是AI助手直接面对你。这些人就会成为叫AI原住民。他说现在大量的印度人在撑起OpenAI的用户量，OpenAI里边最大量的用户是来自于印度，因为他们确实人多。即使是DeepSeek以及其他的一些AI的平台，印度也都能排到用户的前三。未来他认为这一块还是可以产生巨大效益的。

他提到了一个时间点，你光预测不讲时间点，这会儿不是耍流氓吗？他提了个时间点，他讲到的是2030年，说AGI基本上就可以实现了。他认为在10个方向上会发生彻底的改变：

第一个是问答和知识获取，说AI将成为默认的知识接口。这个对于谷歌这些做搜索的人来说，就是晴天霹雳了。原来我们要获取各种知识是需要靠搜索的，谷歌通过搜索来挣其赚我们的广告费，以后这个就要发生改变了。

下一个就是写作内容生成，AI将撰写各类文本。我们现在还在纠结说谁的论文、谁的文档里头有多少AI率，我们还要去查AI率。说可能很快这个事情就不用再查了，大家就都需要用AI去写了。其实在很早的时候我们还去查过，说你这个画儿是不是计算机生成的，但是现在你说没有计算机，谁去给你画画去？可能很快就会发生改变了。未来就全都是这玩意儿写，特别是一些格式化的文档，一些重复性的文档就直接由AI生成了，人可能只负责检查就完了。

编码与开发，说AI能够根据自然语言要求编写应用程序和网站。到2030年可能会变得非常成熟，现在还是需要大量的人工监督，而到那个时候，可能真的是上帝说要有光，于是就有了光了，可能能实现这些东西。

然后是会议记录和事务跟进，AI将在商务和办公场景担任智能秘书的这种角色。以后我们可能几个人开会商量一个事儿，商量完了以后就由AI出所有的会议纪要。AI记着谁答应什么事了，谁要做什么，自动的去调整我们的日历安排，或者是各种的行程安排，来监督每一个事情最终的落实。这个听起来还是蛮有用处的。

然后是收发邮件和信息过滤，我们现在遇到了一个很严重的问题就是信息爆炸，大量的信息我们是看不过来的。所以未来AI会扮演助手的角色，充当邮箱管家。我们收到大量邮件以后，AI自动的去过滤这个是广告，那个可能比较有用，这是个账单，哪件事情是真的找你的。你问他说你给我做个总结，我最近收到哪些邮件，哪个重要，哪个不重要，有些什么样的事情我一定要看一眼。这个就跟以前的皇上的御书房似的，下边上来折子他先看，看完了以后说这不太重要，扔了吧。

这个我觉得还是很有用的。再往后就是复杂内容的解读，AI将扮演通俗的解释者。这个我已经用上了，当然未来可能它会做得更好一些。你像我现在还需要借助四个AI助手，去对这个文章进行了解读以后，自己再进行了思考和再总结，才能给大家讲这故事。以后可能就是：一个AI助手一次给我搞定，让我觉得很满意。我也希望这一天快一点到来。

再往后是个性化内容和服务推荐，AI将大规模自动个性化各种服务。其实我们现在的各种推荐引擎后边也都是AI。在这一块可能会由现在新的AI大模型，把整个推荐算法再一次的去革命掉。这个我觉得也还是可以期待一下的，因为这一块是可以真正挣到钱的。你一旦是对用户进行个性化推荐了，相当于是掌控了流量，也掌控了交易，就可以多出一些在订阅之外的收入出来。可能整个AI行业里头要想破局，找到真正的盈利点，还要在这里去思考。

然后是教练和习惯培养，AI将成为你的私人教练和督导。比如说我现在要低糖饮食，或者是轻断食什么，这些东西都可以由AI来去负责。有些人已经做出类似这样的半成品来了：你给他一个实物，拿手机一照相，告诉你说这是个什么东西，含多少糖、含多少能量、含多少其他东西，吃了以后应该如何去健身，或者说今天你吃了这个，晚上就可以少吃一点了。他现在已经有一些半成品，这一块彻底把它做成成品，我觉得会有很大的机会的。

然后是实施决策和导航，AI将在现实中为你提供情景化的决策支持。在这一块可能以后汽车这儿，就会有很多新的变现途径出来：我到底应该从这走还是从那走？不是简单的坐车要到达一个什么地方，而是在坐车的过程中，可能我要决定去什么地方吃饭，我还要去看什么样的风景。这些都会有新的现金流产生。

最后是模拟人类般的交流与记忆，说AI对话将更加拟人，具备长期的记忆。现在虽然OpenAI也好，Claude或者是Gemini也好，都在向这个方向走，但是离真正能够用，还是有一定距离的。这位女王陛下认为，2030年所有这些基本上都可以实现了。

那么女王到底何许人也？咱们讲了这么半天，这个人叫玛丽·米克尔，1959年9月出生于美国印第安纳州波特兰市，一个钢铁行业商人家庭，现年66岁，终身未婚。那我也通过AI去查了一下，他前面接受采访的时候说过终身未婚，因为实在是太喜欢投资、太喜欢金融、太喜欢技术了，没有时间出去社交，是一位把一生都献给事业的可敬女士。1981年，他以心理学学士学位毕业于印第安纳州迪保大学。

1986年，他获得了康奈尔大学约翰逊管理学院MBA学位，主修金融。1982年本科学位拿到以后，加入了美林证券做股票经纪人。1986年，他拿到了康奈尔大学约翰逊管理学院MBA学位以后，加入了所罗门兄弟，担任科技行业分析师，开始专注于新兴互联网领域。我们管这个领域叫TMT，它就是TMT里头的女王。

1991年，他加入了摩根士丹利，主导科技股研究，逐步成为全球最具影响力的科技分析师之一。1995年，他主导了Netscape的上市，也就是网景的上市是他主导的。后面就逐年开始去发布互联网趋势报告了。1998年12月，《巴顿周刊》以封面故事形式将米克尔称为“网络女皇”（Queen of the Net），盛赞她几乎主宰了科技股的发行和股价涨跌。“网络女皇”这个词就是这么来的。

那么，女王陛下的预言到底准不准呢？根据一些不太完全的统计，他讲的东西大概70%是准确的，但是肯定没有完全准确，也没有人知道到底是哪一部分准确，哪一部分不准确。你还是要靠时间来筛选。他通过过往的真实发生的业务数据来预测未来，这就是金融人才的一些天赋。当然了，也翻过车。在互联网泡沫破裂的时候，他努力推荐的很多股票最终都破产了。最后，女王陛下也不得不出来道歉，说：“实在对不起，我坑了大家。”这个事情也发生过。

女王陛下看趋势还是非常准确的。有些人就总结出来说，将女王的预言正负24个月，准确率会极大提升。什么意思？就是他预测2030年要发生什么事了，往前倒24个月，再往后倒24个月，基本上他讲的话就是在这四年之间会发生。有可能2028年就发生了，也有可能到2032年才发生，会有一些时间上的偏差。

2019年，女王的预测是远程医疗会在3-5年以后大爆发。这是当年他预测失败的一个案例。结果2020年疫情就爆发了，远程医疗这个事情一步到位了，直接就实现了。因为太多的人没有办法到现场去看病，很多的地方需要进行封锁，直接就远程医疗了。他原来想着还要3-5年，这个就叫人算不如天算。

大的趋势预测基本上还是可以参考的，但是如果以女王的预测为基础，进行精准的网络操作，就稍微有些危险了。有的时候，女王一些争议比较大的预测，可能要换一种方式来解读，才可以真正理解他在说什么。

举一个例子吧，比如说2014年，他曾经预测社交电视将极大的提升广告效果，而且还提出了一个什么东西——用户使用时长会极大的影响广告预算。你这个媒体能够非常长的时间占用用户的使用时长。

那么，广告预算就会极大的向你这边来进行倾斜。很多人就认为，前面社交电视提升广告效果从来就没发生过，这个算是打脸了。而且，用户使用时长影响广告预算投放这个事情也受到广泛的批评，认为其过度简化了媒体价值的评估，忽略了不同平台广告效果的差异、用户参与质量，以及媒体策划中复杂的主观因素。

但是，我要提醒大家一件事情：这是2014年提出来的。2015年年初，我投资了musically，也就是现在的TikTok。你们真的认为女王说错了吗？没有。他所讲的社交电视，其实是社交视频平台、社交视频广告，广告的效果极大提升。而TikTok作为一个用户日均使用时长超过一小时的平台，现在在碾压其他所有的平台，一点都没说错。

那么，我们应该如何来看待女王最新的预言呢？从趋势上理解，肯定又是一篇极大利好。方向指明了，咱们去干吧。一篇预言肯定是各自去解读，每一个人说我都要解读一下。有些人说我是做算力的，有些人说我是做SARS的，还有一些人说我是做电商的。

从我这儿的解读是解读到什么？开发者支持异常重要。他在很多页PPT里头都写到了，说你现在想要去赢得AI战争的未来，一定要去重视开发者知识。他讲到几个：

第一个叫复利效应。复利就是我们去存钱的这个复利。每个开发者用AI都能够让自己的产出提速，再把产出转化为新的AI应用或插件，网络效应叠加，行业进步呈指数加速。这是一个。

第二个是平台护城河。说历史上Windows、安卓、iOS是怎么赢的呢？就是因为有庞大的第三方开发者生态。AI平台也是一样，最开放、文档最全、API最友好的模型和云厂商会先站住心智，再拉大数据和算力投入的边界回报。你说我这有这么多数据，有这么多的算力，如果你没有一大堆开发者就是扯淡。这是第二个。

第三个是创新扩散。说AI是通用技术，但是创新总发生在垂直场景。把底层模型包装成易插拔的SDK、agent框架，才能让医疗、工业、游戏等行业的工程师快速落地，释放长尾需求。

他对所有这些AI平台提出来，说你们一定要去支持开发者。他对平台也提出了一些很具体的建议：

第一个是要降低门槛儿，降低TOKEN的价格。这个从DeepSeek出来以后，大家都做得很好。

第二个要有丰富的势力、文档、工具链和活跃的社区。这就是我的本行，做开发者关系的，说这个一定是非常重要的。

第三个开源，开放权重。你们还是要努力的推开源模型，像DeepSeek也好，千问也好。

就在努力做这件事情，然后给政策方面也提出了一些建议，主要是放宽顶尖人才和留学生签证，避免人才出走。我估计赶上川普这事，他就没戏了。

从我个人的角度怎么来看这些事情呢？我自己是做开发者关系社区、服务出身的，所以肯定对于像投资孵化呀，对于开源社区呀，非常非常感兴趣的。即使不能回归产业，从女王的预言中，这个方向也还是大有可为的。作为自媒体，也会有很多我熟悉的话题，可以给大家分享。当然，如果能够回归产业，我还是依然可以发光发热的。

最后总结一下，互联网女王再次发出了预告。大部分的预测放宽一些时限，通常还是可以实现的。互联网高速发展的节奏正在回归，这才是最重要的。为什么我们都这么激动的来去讲这件事情？因为前面20多年，他在每年的发预告的时候，就是互联网快速发展的时候。中间这一段时间因为疫情影响，因为其他的一些地缘政治影响，整个的互联网行业并没有得到特别高速的发展。现在它又回来了，我们希望整个的行业能够在它的预告节奏中，继续恢复高速生长，这个才是真正让人激动的东西。

好，这一期就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Disco讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

法国AI聊天工具Le Chat在法国登到了排行榜第一名。法国AI是不是有戏了？大家好，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲一讲这个叫Le Chat。我在讲这个故事之前，专门去向我学过法语的太太请教过了，说这个东西应该那么去念啊，最后这个t是不发音的。这个产品到底怎么样？咱们先说一说它的公司呢，其实原来我们介绍过啊，叫Mistral公司，应该算是整个欧洲拿到投资最多的一家AI公司了。

然后他们的创始人呢，原来是Deepmind的员工。他在法国受的教育，到Deepmind混了两年以后，回到法国去创业。他们大量的创始团队都是从Deepmind回来的。Deepmind被Google收购了以后，他大量的团队依然是在英国上班。所以，这帮人有可能是在美国混了一段时间，当然也有可能是在英国混了一段时间，现在在法国创业。然后他们拿到了像微软啊，英伟达等很多公司的这种投资。但是法国还有一个很有钱的人，特别喜欢投资AI啊，谁啊？就是那个LV的那个老板，也会去投资很多的AI公司。

那么这个公司呢，他们出的很多的模型，特别是开源模型，在AI圈子里头还是有很大响度的。比如说Mistral的7B啊，特别早就出来，很多人会去使用。他们出的很多这种MoE模型，也是很流行的。最早被大家所接受的MoE模型就是他们家的，比如说8X7B啊，或者是8X22B这些啊。MoE模型啊，很广泛的被使用。所以这一次呢，去问他们的创始人，说你看DeepSeek怎么样？他说哎呀，Deepseek用到的很多模型组织方式是原来我们开源出来的啊。当然最早的MoE不是他们发明的，但是Mistral在MoE整个的演化过程中还是做了非常多的贡献的。

这个公司呢，在2025年的2月5号啊，发了一个比较大的更新，就是叫这个Le Chat。这个Le Chat呢，它是有iOS安卓的应用，有网页版，主要就是一个聊天应用。

原来呢，它们主要是出大模型，大家需要接API去使用的。现在等于就是说，他们把这个聊天应用出来了。聊天应用原来也有啊，只是这一次做了一个大的更新而已。这个更新呢，主要是加上了搜索、加上了canvas，还有图片识别，这些功能都上去了。这个产品呢，现在是法国iOS榜效率榜的第一名，超过了ChatGPT和DeepSeek。

大家注意哈，原来我们说什么Temu在美国登了排行榜第一了，剪映在美国登过排行榜第一。这个东西我们讲的叫总榜，就是iOS的所有榜单排一块。所有跟办公有关的都是排效率榜的，什么office呀，各种网盘啊，还有很多的这种AI聊天工具啊，都是排这个效率榜，就是提升办公效率。这个呢，其实应用要少很多。想要在效率榜里排第一的话，特别是在法国这样的一个国家，排第一其实不需要多少下载量啊，就可以达到第一。但是呢，这也算是人家取得的好成绩吧，我们还是要去讲一下的。

那么Le Chat这个产品到底怎么样？首先讲一下啊，这个产品在中国是可以使用的，没有被墙，这个是非常非常少见的。Claude啊、ChatGPT、Gemini这些产品在中国都是不允许使用的，但是Le Chat在中国没有被墙。虽然并不是很快啊，但是还是可以用。这个产品呢，相对来说有一点点简陋，就是跟豆包、通义千问这些产品比起来，就显得非常非常简陋了啊，即使比文心一言都差很远。他呢没有语音功能啊，只能打字。像豆包什么，你是可以直接跟他聊天的啊。据说呢可以联网啊，但是我捅了半天，没有感受到联网搜索的这个结果。提升吧，图片呢，可以处理，就是你给他一张图说：“哎，给我看一下这图到底怎么回事，说什么了啊。”他还是能够认得，特别是图片里有一些中文的时候，他都可以把中文认出来啊，这个是没有任何问题的。然后也可以画图啊，他的画图呢，使用的是Flux的图片模型，原来xAI里面用的，其实也是Flux的这个图片模型。

你给他一个提示词以后，画出来还是比较好看的，速度那真的是飞快飞快的。但是呢，大家要注意啊，就是对于这种大模型来说，速度快并不是一个褒义词。为什么呢？你说速度快不好吗？对，速度快其实说明一个问题：用的人少。DeepSeek慢啊，而且经常不反应，那原因是什么？用的人多呀，就这么简单对吧？Le Chat速度飞快飞快的啊，因为用的人少。给他一些简单的问题呢，他会给你一个简单的回复啊。这个要专门强调一下，为什么呢？就是ChatGPT跟DeepSeek，你如果给他一个简单的问题的话啊，他们也会啰里八嗦跟你说半天啊。ChatGPT要稍微的简洁一点，像DeepSeek也好，豆包也好，Gemini这些模型也好，都是挺啰嗦的。我就随便问你一句，你给我嘚啵嘚啵，说半天啊，就这样的一个感觉。然后在这一点呢，其实跟千问有点像啊，千问就是你给他一个简单问题，他也会给你一个相对比较简单的答复啊。这个是呃你去使用Le Chat的一个感受。但是你如果给他一个很复杂的提示词，整个的这个提示词，依从度还是不错的啊，他也会给你根据你的要求啊，一个比较完善的答案。所以呢这个模型，现在应该算基本可用的一个状态。但是呢你给他这种复杂提示词以后，他得到的答案，要比DeepSeek还是要简陋一些。

法国总统呢，也借着在巴黎开AI峰会的这个机会，宣布欧洲版的星际之门计划要启动起来，对吧？美国的不是说第一期1,000亿美金，后边一共5,000亿美金，建立美国的算力中心，要保证美国在AI上的领先。那法国的马克龙总统啊，也是说了，说我们啊，出1,090亿欧元，欧元应该比美元还值钱一些吧，反正就是他就整了这么个数啊。为什么有零有整了，我没去研究。他呢，要扶植欧洲的人工智能团队去创业，建立欧洲的算力中心啊。那么这件事到底行不行，对吧？法国人是不是通过Mistral这件事，也算是在AI领域里头，占有一席之地了呢？

因为现在在里头打来打去，基本上就中美两国嘛。那么，法国人是不是算上桌了呢？这就是又一个“中国行，我也行”的故事啊。没有做出DeepSeek之前，中国的一大堆模型，什么AI六小虎啊，或者六小龙啊，包括像通义千问啊、豆包啊、文心一言啊、华为的盘古啊、腾讯的混元啊，这些模型，原来人家其实是看不太上的啊，认为我们是上不了桌的。但是DeepSeek出来了以后，他们觉得：“哎，中国人上桌了啊，呃，可以，在AI领域里头，跟美国人稍微的，呃，不能算掰手腕吧，也算是有这么一号名声了。”那法国人是不是也行？呃，首先给一个结论啊，不行。先跟大家讲，然后说为什么。

法国在AI创业这一块呢，有中国所有的劣势，但是呢，没有中国的优势啊。那你说中国有哪些劣势，跟法国是一起有的呢？法国的AI公司里面都是法国人，你说这不是废话吗？这法国的AI公司里头不都是法国人吗？对，中国的AI公司里头也都是中国人，这就是劣势啊。为什么这是一个劣势呢？你跟美国比啊，美国的AI公司里头是全世界的人，对吧？我们在里头看看有多少亚洲联，有多少从中国去的人，有多少从法国去的人。在这个里边最有名的，Meta的AI老大叫杨立坤，那就是个法国人。等于全世界的人在美国创业啊，给他们去做AI。而中国只能是说，我们邀请中国人或者华人回国创业，或者我们在中国境内找一堆的人来去创业啊，做AI。法国在这块跟咱们一样啊，就包括像Mistral这块，他没有什么全世界的人，全是法国人，在法国受了教育，然后跑到Deepmind，或者跑到Google，跑到Meta上几天班，回来以后回法国继续创业。在这点上，其实中国跟法国都比美国要差啊。美国真的是全世界的精英汇聚在一起的。

下一个问题是什么呢？就是监管都挺严的。为了限制中美的AI产品进入，欧盟建立了非常严格的法律法规来去管理AI应用。而且它还有一个很大的问题是什么呢？就是欧盟这帮人立了法以后，他真的很认真去执行。

那你说这谁立了法不认真执行啊？这个我们就不能瞎讲了啊。有些地方的规矩很大，规矩很严，但是执行起来呢，灵活度又很高啊。这个跟规矩很严，执行很严格，这个是差异很大的啊。所有规矩很严，执行很严格的，这些地方都比较难以创新啊。这个大家自己去理解，这是啊，他们有中国的劣势，但是呢，他没有中国的优势。

那么，中国有哪些优势是法国所不具备的呢？第一个最重要的优势，封闭市场。在我们这里没有OpenAI，没有Anthropic，没有Google，他们都不允许进入中国市场。我们的这些产品哪怕质量做得差一些，他也有一个封闭的市场，可以把门关起来，说来你们再好好发展发展，对吧？他是这样的一个过程。法国没有啊，呃，刚才我们讲的什么OpenAI、Anthropic、Google都可以在法国市场上面去驰骋啊。那你现在做出来的这个产品，如果没有Google、OpenAI做的好话，那你就需要直面跟他们的竞争啊，你打不过他呀，对吧？这个是很麻烦的问题。

第二个是什么？就是没有足够的人才。哎，那你说你老范是不是又民族主义犯了？哎，咱们这么讲啊，就中国的人才密度跟素质这块，未必比法国高啊，这个咱们还是要承认的。法国也是产很多大数学家、大科学家的地方，AI领域里头杨立坤啊，也是个法国人。但是呢，从总数量和成本的角度上来说，全世界都没有办法跟中国去比，AI的人才密度以及AI的人才成本。

再往后第三个，中国拥有法国不拥有的优势是什么呢？就是足够大的单一市场。这个跟前面咱们讲这个封闭市场的，又是另外一个概念了啊。AI做出来你是要挣钱的，因为做这个玩意很花钱，没有统一的市场，你就很难产生出足够多的利润来去覆盖这个成本。OpenAI它收割了全世界都还没法盈利呢，其他的像Google，因为后边是有广告收入，Meta后边也是有广告收入，我可以拿别的收入来去顶这块烧钱。那你这个法国的Mistral，你光靠法国市场，你想去顶住你烧钱这事。

你是不可能的呀。中国厂商完全可以靠中国这样的一个封闭市场厮杀出来以后，再到外边去杀去。因为我们的市场是可以养活几个这样的AI企业的。法国一共就6,600万人口，这是刚刚在AI上查的。中国咱不说一共有多少人吧，中国超过6,600万人口的省份，广东、山东，这都是人口破亿的大省啊。河南、四川、江苏、河北、湖南、浙江，这都是人口超过6,600万的省份。整个中国说同一种语言，在同一个政府的管理下，使用同一种货币。在这样的一个市场里边，我们去做AI才有可能把这个钱挣回来。你对于法国六千六百万人来说，你咋把这钱挣出来？

呃，那你说我们去欧洲整个去部署，上德国部署去，上西班牙部署去。但是这个大模型，虽然是对法语特别特别好，但是你对德语也那么好吗？你对西班牙语、意大利语，其他的各种语言都那么好吗？它这种大模型你一旦离开法国以后，在德国、在西班牙，你可能需要跟ChatGPT、跟Claude、跟Gemini去共同一起来竞争。而你竞争的时候，你又没有OpenAI和Gemini这样的这种优势，你根本打不过他。

再往后呢，就是最后一个优势，法国人所不具备的是什么？就是没有咱们狠啊。就是在烧钱买量这件事，中国人就是第一啊。在这块美国人都比不了，更别说法国人了。所以法国做AI这件事情，有中国的各种劣势，但是呢又不具备中国的各种优势啊。那你说他怎么往前走？

那有些人说不对啊，他说法国人可以买卡呀，你中国人不能买卡呀。H200、H100这中国人都不能买，法国人可以买呀。呃，法国人是能买啊，但是在这个环保主义者盛行的法国，耗能耗水大户的算例中心，会被这帮人拆了的啊。这个并没有那么容易。那你说Mistral是不是有机会走出自己的路呢？很难啊，非常非常难。它呢先做了开源Mistral，包括Mixtral，就是把那s变成x，就是它的所有MoE模型都叫Mixtral啊，它的所有的这种单体模型叫Mistral啊，它是这样来去起名字的。

他做完开源以后呢，发现不挣钱，又开始推闭源。在2024年，又推了一堆叫Mistral Large、Medium，Mistral应该是Light还是什么，就是这种小模型啊。但是这些模型都是闭源的，外边人使不了的。又推了一堆这些东西出来，发现还是没挣着钱。现在又准备去做这个聊天工具。

大家有没有发现，这个整个的历程有点像李开复的零一万物的这个发展历程。那零一万物，现在已经是六小虎里第一个倒下的。Mistral呢，比零一万物呢，肯定是有钱啊，因为毕竟呢，法国不像中国这么卷。它是法国乃至欧洲，可能最好的AI团队啊，但是英国的Deepmind不算啊，他已经被Google收入囊下了。所以很多的钱会聚集在Mistral身上。

中国的这种环境呢，是非常非常残酷的竞争。但是呢，跑到最后的这个，如果最后，比如大家厮杀来厮杀去，在中国，最后通过养蛊的方式杀出一只来，那么我相信他的战斗力，一定是可以暴打各种小朋友的。所以在Mistral整个的发展历程来看，他未来的战斗力，肯定是不会有中国的这些厂商强的。你还不用说跟DeepSeek比，你去跟豆包比，他都打不过啊。当然我觉得拿豆包跟他说算欺负他啊，因为字节跳动，是一个在全世界战斗力都很强的公司。你去跟阿里通义千问去比啊，他都未必打得过。

那Mistral模型不够好吗？对吧，其实基本上呢，现在已经到了可用的状态了。我原来用过一段时间Mistral的模型啊，但是他有一点讨厌的，就是他经常是中英文，或者有的时候出法语，他混合出啊。他没有办法说，很稳定的用一种语言输出。即使现在的了差，你去问他各种问题的时候，还是会出现一些混合。在这点上呢，跟DeepSeek包括跟千问2.5什么比起来，都还是有一些差距的。但即使是模型再好，你没有一些独特的优势，你都是没有办法跟开源模型去竞争的。因为Mistral最大的一些模型。

现在最新的模型应该叫Mistral Large 202411，就是2024年11月份更新的。这个模型是一个闭源的。你说：“哎，我这个可以保护隐私，我可以给你私有部署什么的。”你再怎么私有部署，保护隐私这件事，你都没有满血的DeepSeek这样香啊，对吧？它是开源的。只要我这里有足够的算力，我就可以把671B的DeepSeek部署到自己的服务器上去。你想去跟他比，你肯定打不过他，这个事是没有任何可能性的啊。即使你是免费，也没有开源的香。

现在我们去Mistral的网站上去注册他的API，以后你是可以免费使用的啊。他不收钱，但是你只能在他的服务器上用。你说：“我想把它弄到本地来啊。”就是闭源的几个大模型搞不定啊。那么最终Mistral会走向哪里呢？我觉得，可能最终被收购的可能性比较大。你想他的所有的创始团队，原来都是Deepmind的员工，而Deepmind就被Google收购了。那他是不是等过一段时间，发现不是那么挣钱了以后，而且他在法国，可能也挣不出足够他们烧的钱来啊。那到最后可能还是会去找到Deepmind，找到Google，说：“我们都在这呢，你要不要吧？”Google大概率还是会把它收下来的。

像Mistral这样的团队啊，它是依靠法国。即使是整个欧洲的市场，都不可能跟全球化运作、技术领先的美国公司去竞争的。他打不过的，他也没有办法跟咱们在中国这些经过残酷斗争、胜利啊或者说出圈的这种公司，还可以砸锅卖铁、勒紧裤腰带买量的公司，他也打不过。这就是他们未来的一个惨淡前景。

那你说法国的星际之门怎么样呢？如果买卡建立数据中心的话，微软、Google、亚马逊都还是愿意接手的。比如说微软法国分公司说：“哎，你法国政府投钱吧，我来买了卡到微软云里边去运行啊，运营完了以后呢，我愿意把这个算力再租借给Mistral啊。”因为微软是Mistral的股东之一啊，就像它是OpenAI的股东是一样的。

你就可以使用微软云的算力来跑你的这些模型了。这个就有可能最后还能剩点东西下来。如果法国人说：“咱们干脆搞这个法国电信啊，或者法国自己的这些企业，咱们来去把这个显卡都塞进去吧。”那这个呢，反正肯定会有人赚到这笔钱啊，然后就没有然后了啊。咱们就不管，这个1,090亿欧元的法国版星际之门，到底这钱花到哪去了吧，或者谁能挣到这个钱，跟咱们没关系了啊。啊，唯一能够确定的就是，在这个过程中，英伟达肯定能挣到钱的啊。因为你甭管是谁干这个事，英伟达都是可以去卖他的H200、H100，或者是GB200这些卡啊。这个东西一定是能卖得掉的。好啊，这就是我们要讲的，法国到底在AI这个圈子里头行不行，是不是中国行他也行。结论就是，中国行的事，你们真未必行啊。好，这一期就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

DeepSeek突然出圈，引发了中文圈的争吵。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

DeepSeek在前面，我们已经出了一期视频，去讲它到底是怎么回事了。那么，DeepSeek最近肯定是更加的出圈。首先，DeepSeek V3，据说训练成本只有557万美金，震惊了扎克伯格，震惊了Meta。Meta说：“我们有好多的老大，他们的年薪都超过557万美金了。人家训练了个模型才用了557万美金，那我花了这么多钱去组建AI团队，花了这么多钱去囤显卡，是不是亏了？”现在就有这样的声音出来。

而且，最新的DeepSeek R1，也就是它的推理模型，推理能力已经接近o1了。蒸馏微调出来的这些小模型，已经在很多领域里头超越了o1 Mini。在这儿多补充一句，什么叫蒸馏微调的小模型？像我的电脑上，也是跑了一个DeepSeek R1-32B的模型。这个模型是怎么来的？它实际上是由DeepSeek R1去输出数据，然后拿输出的数据再去调通义千问2.5-32B的这个模型，最后得到的结果。这就是DeepSeek R1-32B，他在我的电脑上做各种推理，效果相当不错。

那么，据说受到DeepSeek R1的影响，山姆奥特曼已经做出了改变。原来，它的o3模型，包括o3 mini模型，免费用户是用不了的。就是o3 mini，可能能够给plus用户稍微用一用。现在他说：“不，这个o3 mini模型，我们要直接向免费用户开放。”而plus用户，也就像我这样的，每个月只要20美金的用户，每天可以用到上百次。其实这种o系列的模型，甭管是o1也好，o3也好，你一天真的想不出100个问题来，问他100次足够用了。

至于说完整的o3模型，以后是不是依然要在200美金一个月，甚至是更贵的这个版本里面才可以去用到，他现在应该正在抓耳挠腮地想这个问题。美国的媒体也做了一些报道。

而且，这些媒体肯定是看热闹不嫌事大的，就去说：“你看，我们封禁了半天，人家做出这样的一个东西来，震惊我们了。”这些话好多是他们讲出来的，各路大佬也都出来说话了。比如说，谷歌的前CEO原来就讲过：“我们遥遥领先，在这块比中国领先好多年，他们不可能追上。”再问他：“你说我们还是领先吗？”当时我觉得我们还领先一到两年，但是他们正在快速的追赶。

像这个杨立昆，Meta他们家AI领袖人物，他也上来说：“这个是开源的胜利。”都在去讲这个事情，包括很多在美国相对比较有影响力的这些AI圈的创始人，现在也都在纷纷接受采访，再去谈论DeepSeek的事情。所以，这确确实实是出圈了。

那你说，这样出圈的一个事，怎么在中文圈，或者叫中文社交媒体圈里头，大家就吵起来了？这个原因也很简单，因为中文的，特别是简体中文的社交媒体圈，一直都是非常割裂的。一群的二极管在里边去吵来吵去的。什么叫二极管？只有一边是通的，另外一边是不通的。

那么正面的声音是什么？第一个，厉害了我的国。你看，我们好厉害，你封禁了我半天，我小米加步枪也能够打赢胜仗。原来就是说，美国人有飞机大炮，日本人有坦克、飞机、大炮，但是我们小米加步枪，我就把仗打赢了。这个是我们一直津津乐道的一个事情。第二个，就是大量的震惊体。这个就是“谁谁震惊了，谁谁大吃一惊。”这个我们也使用了大量的震惊体来去描述境外势力看到DeepSeek以后的那种反应。

还有什么上来说，这个超英赶美那套东西，英伟达完了，Meta完了，OpenAI完了，他们都完了，以后AI这个圈子就全都是中国人的事了。这样也还有人在想，说美帝的封锁就是个笑话，封了半天，最后做出最好的东西的人还是在我们中国。这是正方的观点，或者我们叫粉红观点。

当然，还有反面观点，永远在讲说中国人还是不会从0到1的。DeepSeek其实是有更多的显卡的，并不是像他们说的只有1万张显卡，而是有5万张H100，也就是美国封禁的这种显卡。

这个也有人在去讲，还有些人说什么，说DeepSeek，这帮人就是一个小聪明，没有大智慧，都是在投机取巧而已。当然，也有些人上来说，这根本不是什么民营公司，后边一定是国家的一盘大企业，这都后边收归国有了，不用讲这事，这个都属于是知黑们，或者反贼们的一些惯常的话术。

继续来了，当然还有一些人再去讲，说这个数据是不是从其他大模型里头出来的，因为中国很多的大模型，训练数据都是从OpenAI来的。所以你每次问他说你是哪个大模型，上来都是说我是OpenAI家的ChatGPT，这个大家都会去做的。我记得DeepSeek V3当时好像也干过这样的丢人事，甚至还有人去怀疑，说DeepSeek这个数据是不是有侵犯版权，是不是有些其他的问题也都在询问。

甚至还有一些人上来说，美国是不是应该把这个封锁，搞得再严格一下，让他彻底做不出来不就完事了吗？这个没有办法，这些人他就是恨国党，只要是中国人做的稍微好一点点，他们就完全看不下去那个状态。这就是正反两面，现在正在中文的社交媒体圈里头撕来撕去。

当然还有一些困扰的声音，既不是正面也不是反面，或者说稍微偏正面一点的声音，他们说什么，这么好的东西干嘛开源给外国人看，咱自己留着偷偷藏起来，这个可能也是一部分粉红会有这样的声音吧。那么到底谁对谁错呢？我觉得我们没有必要去讨论谁对谁错的事情。

DeepSeek到底是不是遥遥领先，这件事其实是一个伪命题。我们一旦想出来遥遥领先了，这个其实是有问题的，因为遥遥领先这件事了，说我们不讲道理了，我就在你前面，你也不可能超过我。你只要超过我，他等于政治就不正确了，这个玩意才叫遥遥领先。

我们在某些领域里头得出了一些领先的结果，其他领域还在追赶。我们领先的这些领域里头，别人也在追赶，然后你追我赶的，把整个的AIGC事业往前推荐，这个才是真正大家应该去思考的问题。所以在所有的这些大佬的讲话里边，真正有价值的是谁讲的。

就是杨立昆，这个Meta的AI首席科学家，他讲的是什么？他说这根本就不是中美两国谁胜谁负的问题，这跟这事没关系。他讲的是什么？这是开源战胜了闭源，这是开源的胜利。这个是为整个DeepSeek事件定性的最好的一句话，请大家记住，这里头跟中国和美国没有什么特别大的关系。这些人在美国也能做出同样的东西来，也许他们的方向不一样，会做的跟现在的结果有差异，但也依然是可以做出震惊世界的东西出来的。而真正胜利的是开源，开源是一种最新的、最先进的软件开发的协作方式，是这样的一种协作方式战胜了原来这种闭源的传统方式。

那么这个项目到底是不是原创呢？DeepSeek你们是从0到1原创的，还是说在人家的基础上耍了个小聪明，没有真实的原创性创新？这个有很多人就上来说，中国人就不可能有原创性创新，我觉得这样讲是很不负责任的。第一个，在没有GPT-2，没有Llama，整个这些开源的大模型的情况下，就不会有中国的大模型产业，整个产业都不会存在，这个大家还是要去承认的。

我觉得与其去讨论是不是原创，我们更应该想的是什么，如何加入到创新大潮中去贡献力量，这才是真正应该想的。每一个创新都是可贵的，我只要是遇到问题，把问题解决掉了，它就是创新。至于说这个创新到底有多大价值，是不是可以积少成多、聚沙成塔，变成了一个很伟大的工程项目，我觉得我们只要慢慢地去堆砌，慢慢地去积累，总会有这样的一个量变，实现质变的时间点。

就算是美国人用的很多的，这些现在我们看到的很新的技术，其实也是有很多过去几十年，甚至上百年研究出来的。这些基础都是在上面逐渐地去改进，逐渐地去解决问题，逐渐积累起来的。我们不要老去上来就说，这个事你耍了个小聪明，那个事你搞了一个从1到100，没有从0到1，别想这个事，没有那么重要。那么DeepSeek是不是确实触动了美国大模型的产业圈呢？从DeepSeek开放出来的论文和原代码，大家都在努力地下载。

去尝试，去复现，去部署，去使用这块来看，确实是这样。这个DeepSeek确实触动了美国整个的大模型产业圈。而且DeepSeek的方法将会深刻地影响美国项目未来的方向，或者说将会深刻影响全世界AI项目未来的方向。那么是不是应该收紧制裁呢？

如果前面没有制裁，没有这么多拜登说我要去怎么制裁，哪个学生不能来，什么国防七子怎么回事，没有搞这些事，DeepSeek团队中的可能一大部分人现在应该都在美国。这就是制裁的结果。如果没有前面的显卡禁令，那么国内可能会更早地贡献出来比DeepSeek更加有趣的模型。这就是制裁的结果。

千万不要想着可以靠制裁去得到什么样的后果，唯一的后果就是本来应该在美国的很多创新的人才，他们留在了中国，在中国做出了DeepSeek。本来让全世界、全人类可以在大模型的方向上跑得更快的很多的发明创造，因为限制没有做出来，这就是制裁的后果。

那么“厉害了我的国”这件事到底对不对，其实完全没有必要。咱们举个例子，相当于什么？四个人在这打麻将，咱们四个劈了啪啦，打麻将打得很开心，打了一晚上了也得胡个多少圈牌了。突然有一个人开了个杠出来，开完杠出来以后，他身后有一堆的亲友团，直接就爆发了：“你好厉害，你居然开杠了！”导致这个麻将没法打下去了，这到此结束了。这个其实是没有必要的，开杠就开杠呗，这一圈你要领先了一次，那咱后边还打不打了？

整个的大模型产业创新，实际上就像是大家在这打麻将。你不能说你取得了任何成绩，大家停下来等我先庆祝个两年，咱们再接着往下打，这没有任何意义。麻将还要接着打下去，这才是真正看待“厉害了我的国”的方法。

你像中国人，当然有的时候会有一些怪癖。你比如说，国人看到了一个会讲中文的老外，哇，那叫激动：“你的中文讲得实在太好了！”觉得特别有面子。但是如果老外看到了一个会讲英文的中国人，完全没有反应：“讲英文呗。”这些讲英文的人，有黑人，有白人。

有华人，有各种面孔的人，还有印度人。有的讲得好，有的讲得不好，都没有任何问题。就算讲得再字正腔圆，他也没觉得这事有多稀奇。但是你像中国人，你要看到一个老外讲中文讲得再荒腔走板，你都要冲上去，哎呀，你实在讲得太好了，我觉得太有面子了。这个算是中国人的一个民族性。

对于被DeepSeek所震惊的这些美国人来说，他们真正看到的是什么？他们真正看到的是，有人做出了新的科技创新，仅此而已。而且还发表的是英文论文，内容放在Huggingface上没有什么障碍，大家就可以直接用了。你并没有说我把这东西写成中文论文，只放在国内的，比如说某一个开源平台上。你要想用，我还要爬进来去使用，还要找人去看这些中文文件，没有。你上来，你也是发表的英文论文，大家全世界的人都是这么干的呀。你法国的这个团队，你去发表论文，你也是发表英文的；以色列团队，你去发表论文，你也是发表英文的；中国团队，你也发表了英文论文；美国团队也是发表英文论文。这有什么差异吗？没有什么差异，大家一起推着这个事情往前走就好了。而且他们自己的团队里边也有一大堆的亚洲脸，这事不是很正常吗？你们在瞎激动什么呀？

这个就是“厉害了，我的国”。这个事其实是不可取的。再往后咱们来讲一讲，哪个老外要完蛋了没有？咱们前头不是想Meta是不是要完蛋了，英伟达是不是要完蛋了，OpenAI是不是要完蛋了？咱们看一看，首先对于Meta来说，有些事情是有些过分了，比如说557万美金完成的训练，这个里头是仅仅计算了用了这么多显卡，应该是2048块显卡，训练了多少个小时，只是算了这个数。他是557万美金，你的数据是什么样的成本，你的人工是什么样的成本？而且训练这个东西，它不是训练一次就行了的，特别是像MoE这样复杂的架构，它可能中间会失败非常多次，然后进行架构的调整和重新设计，重新训练。那么最后你用一次训练的，而且仅仅是训练成本。

来去替代Deepseak V3的开发成本，这件事本身是不对的。所以不要想着说，这边557万美金就训练了一个大模型出来，Meta就天塌了，没有这事。Meta现在也表态了，我们要继续加大力度买显卡。原来有60万块显卡，今年准备买到130万块，充分的去买显卡。买完显卡以后，还要再继续努力的去训练新的模型。

现在等于又多了一条训练的路径。原来Meta说我这有训练的路径，怎么去从LLama1、LLama2、LLama3、LLama3.1、3.2、3.3怎么训练上来。现在DeepSeek又给我提供了很多新思路，那我在做新的训练任务的时候，可以有很多的新的训练方案去尝试。最后可能再训练出来的LLama4，就会比原来的LLama3要强，非常大的一块，这个还是不一样的。

所以对于Meta来说，那咱们就上呗。原来可能我一共有5条路可以尝试，现在又多了两条路。那么排列组合一下，怎么能够把这些路径都设计好，去训练出新的LLama3来，这个是大家可以看的。XAI其实没说什么，但是Grok 3的训练，估计也会增加很多新的训练方法，可以进行尝试。

对于英伟达来说，千万别建议英伟达废了。当然英伟达确确实实最近的股价又在开始波动，现在都不敢讲是英伟达股票涨了还是跌了，因为总有人过了半个月回来说，你现在不是说跌了吗？你看涨回来了。这个英伟达作为这么高市值的公司来说，他的股价来回发生波动是很正常的。那么对于英伟达来说，这应该是一个巨大的利好。为什么？因为有人能够把这样的模型用起来了，能够这么便宜、这么好用的模型开源出来，那么大家就会疯狂的去买显卡回来，把自己原来的模型增加上这些新的方法，重新去做训练，重新去做微调或者去做蒸馏，这是大家要去干的事情。

所以这个事对英伟达是有好处的。另外很多的AI agent公司，也会自己去部署自己的算力中心，然后去部署这个开源的DeepSeek模型，就可以跑起来。

这个对于英伟达来说也是利好。大模型应用的成本更低，效果更好，各大公司都会疯狂地买显卡的。至于闭源模型来说，他们确实是要压力山大了。刚才我们讲的这些，不管是Meta，还是XAI，还是最基础的英伟达，实际上我们都是在讲开源路径。那么闭源路径，比如说OpenAI，他们就要想一想怎么办。它的领袖地位在发生动摇，Anthropic肯定也要承受一定的压力，因为它的价值肯定会下降的。

至于谷歌到底发生什么事了，这么大的公司还没反应过来。云计算厂商应该是久旱逢甘霖，不管是微软、亚马逊，还是谷歌、Oracle，都是说我是云计算厂商，你是开源的模型，我给你部署上来。那么以后使用我们云计算机房里边这些客户，你就可以在我这直接使用同一个机房里面部署的DeepSeek大模型了。这个对于他们来说肯定是好事，他们也还会再去买一些显卡回来。当然了，这块就有可能会去买AMD的显卡了，因为AMD的MI 300据说已经把DeepSeek V3跑起来了。

这个其实也很简单，因为AMD是Pytorch基金会的一个核心贡献者，给钱的人。你要去跑这样的模型，肯定还是要去使用类似于Pytorch这样的工具。只要能够让这个工具可以跟AMD的显卡进行很好的兼容，可以进行推理，那么AMD现在号称说我内置了DeepSeek V3，这个话就是稍微有一点点歧义。但是大家可以认为说，我只要是买AMD的显卡，就可以把DeepSeek V3跑起来，这个没毛病。

那么其他的这些AI Agent厂商，这个也是救命稻草来了，比如说Perplexity，还有Cursor这样的AI Agent公司。他们原来必须要去调用OpenAI，要去调用Claude，这个东西很贵，而且你掌握在别人的手里面，你所有的用户数据别人都可以看到，这个肯定是非常不爽的。现在这两家公司已经都在产品内部集成了DeepSeek V3。

甚至可能正在集成 DeepSeek R1 这样的推理模型。那么未来可能越来越多的 AI Agent 的公司会走这条路。2025 年就是 AI Agent 年，而他们可能很多的这种应用，都将在 DeepSeek V3 或者是 DeepSeek R1 这样的模型上继续往前快速奔跑。

至于国内的公司，肯定也在努力。这两天，第一个是豆包 1.5 Pro 版本出来了，也是 Moe 模型。而且豆包喊的是什么？“我所有的数据都不是来自于蒸馏，都不是来自于其他模型，所有数据都是我自己的。”这个确实在这点上要比 DeepSeek 要好一点。为什么？因为使用了别人的数据后，可能会把一些偏见带到自己的模型里，而这往往比较难以发现。就经常你去问他说：“你是谁？”上来说：“我是 OpenAI 的 ChatGPT。”

那么豆包为什么有这样的底气？后边是字节跳动，有今日头条，有抖音，这样的平台在后头顶着。他有的是数据，而且他的数据都可能经历了几万人的筛选、过滤和标注的。所以在这块上，它确实是有一定的优势。我这两天也试了一下豆包 1.5 Pro，除了这个政治正确太严重之外，没什么大毛病。它这个豆包 1.5 还更便宜，它比 DeepSeek 还便宜。原因也很简单，DeepSeek 再怎么便宜，是人家成本低，而豆包的话，我可以赔钱，我可以发补贴，这个事你是比不了的。

另外，Minimax 也出了一个 01 的模型，叫 Minimax 01。它原来没有开源，从 Minimax 01 这个版本开始去开源了，刷分刷各种排行榜，也刷得很高，但没有什么响动，大家也没有觉得 Minimax 怎么样。原因也很简单，开源这个事并不是一蹴而就的。我今儿开源了，大家就必须要马上冲下来三拜九叩，没有这事。开源是要长期的开源，开源很长时间了以后，才会有人慢慢地去看你的代码、看你的论文、看你这些信息。

因为我们要去使用一个开源系统，一开始这个成本是很高的，你需要招聘这些会使用开源的人。

这些人的本身的薪资，就要比那些不会使用开源的人要高。高好大一快的，而且这么大的模型，这么大的系统，我们要把整个的系统都进行阅读、进行理解，这个成本是要支付的。如果你今天突然说我开源了，那么大家也要看一看，日久见人心，明天你万一不开了呢？这个还是要逐渐积累。而且这个Minimax的开源，应该开的也没有DeepSeek那么彻底、那么完整。DeepSeek就属于彻底，所有东西都拿出来，你们就看着，照着东西可以重现。这个迷你Max还惦记着说我是不是开点源，吸引点用户回来，我是不是又可以找他们收钱去了。他在想这样的事情，那这个就一看，就不是一个真心开源的项目。

在这种基础上，他现在依然没有什么响动。Kimi 1.5也出来了，刷了分。咱们中国大模型出来，甭管豆包、Minimax和Kimi，都是先去刷分，刷排行榜。排行榜刷完了以后，好像也就没有什么响动了。一个闭源模型，那在这样的情况下，我有开源的，我干嘛要用你？闭源一定是如此的一个情况了。而且Kimi 1.5的政治正确，要比这个豆包还严重，所以也就到这了。

最后总结一下，这是开源对闭源的胜利，这点非常重要。而且真开源是很难的，也是会被认可的。那些假开源，你要看看是不是愿意坚持下去，把自己的假开源慢慢的做成真开源。而且大力出奇迹这件事情依然存在，现在只是说在大力出奇迹的时候，我可以多换几个姿势，多换几个角度了，但是大力依然出奇迹。

不要老想着中国到底能不能创新，是不是遥遥领先，这件事根本就不重要。重要的是什么？重要的是在开源的模式下，快速的奔跑，参与到标准的制定者中间去，这个才是重要的。否则可能折腾了半天，你压根就不在这个标准制定者里面。因为现在大家都在开业，大家都是说我们向标准里边贡献东西。那么你不能说在前面贡献的时候，我们没有上去，我们都敝帚自珍，把门关起来自己偷偷的在这研究，等人家把这个标准拿出来以后，冲上来说不行。

我们要改一下这标准。我不认你这个标准，谁理你？所以在这个时候，大家就要疯狂地冲上去，参与到标准制定里边去。其实在这里再补充一句，原来在国内各个企业里边，在全世界标准组织里边，贡献最多的公司，在开源项目里边贡献最多的公司是谁？是华为。如果没有制裁，可能华为已经在这条路上走得很远了。但是因为制裁的原因，现在只能自己把门关起来，喊“遥遥领先了”。这个也是制裁造成的一个非常惨重的结果。

好，这就是今天跟大家稍微总结一下，DeepSeek出圈了以后，中文圈到底在吵什么，以及我的一些观点。好，这期就讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

美国刚刚颁布了他最严格的AI禁令。这是一种杀敌八百，自损一千的禁令。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，拜登在临走之前，准备彻底放开手脚，做各种各样政治正确的事情，给继任者留下很多的麻烦。他的继任者，也就是川建国同志，即使想要调整这些政治正确的政策，调整起来也会非常麻烦，因为呢，这相当于是一种道德绑架。我制裁中国了，我跟中国怎么过不去了？如果你要想去调整这个东西，你就要去解释一下你为什么要干这个事情。这算是老牌政治家比较阴狠的一个招数吧。

这一次呢，美国将全世界分成了三级：T1，T2，T3。T1级别呢，就是美国跟他的盟友们，你们随便买，想要多少这个芯片都可以，大家都可以去部署这些算力中心。美国这些盟友呢，就是美国、加拿大、澳大利亚，原来什么五眼联盟这些。亚太地区呢，也就是日本、韩国以及台湾。这些国家和地区算是它的T1。在台湾，你没办法，这个芯片都是人家造出来的。你说我不让你用，这个有点太掩耳盗铃了。所以呢，台湾也在T1序列里面。

然后T2序列呢，就是要限制算力发展的国家。它呢要求这些国家，不得拥有5万块以上的H100算力。所谓的不得拥有，应该是在未来的几年之内吧，不可以购买超过5万块H100算力以上的这些芯片回来。这个里边呢，有些国家就比较冤，比如说新加坡。他在亚太地区被划到了T2，沙特、阿联酋、中东这些都在T2里头。原来沙特说，我要去建算力中心了，那这个事对不起，您稍微等一等。

欧洲呢，比较割裂了。为什么呢？西欧强国基本上都在T1，什么英国、法国、德国、西班牙，这都在T1里头。但是呢，还有很多欧盟国家、北约国家被划到T2里了，比如说葡萄牙、捷克、匈牙利、希腊、土耳其等等，还有一大堆东欧那边的国家都在T2里头。这些国家到底需不需要这些算力，这事没那么重要，但是这个伤害性不大，侮辱性极强。这个话放在这，没有比他再合适了吧。我用不着用不着是我的事，但是你不让我买。

你就是瞧不起我。所以欧盟对这件事反弹也很厉害。大家都是欧盟国家，都是北约国家，你凭什么这个是T1，那个就是T2？你瞧不起谁呢？然后T3国家其实核心就是中国。剩下的T3国家里头，大部分其实也不需要这些算力。就算你给他5万块H100，他拿这些玩意其实也用不上。

所以T3国家就是中国、俄罗斯、白俄罗斯、伊朗、柬埔寨、缅甸、阿富汗、叙利亚、伊拉克、古巴、也门等等，一共是22个国家。中国呢，是把香港跟澳门都算在里头，都在T3里头。咱们想一下，这个Apple Intelligence原来说香港版的是可以用Open AI的呀，后面怎么个搞法呢？对于大模型的部署呢，也是有严格细致的，甚至是细致到完全无法执行的这种限制。

比如说要求美国必须要部署一半以上的算力，比如像微软这样的公司，你必须要在美国部署一半以上算力。这个呢，对于他们来说并没有那么难，因为确实最大的算力需求就在美国。全世界需要使用AI算力的人基本上都在美国。第二个呢，T1国家加上美国一起不能超过75%，也就是所有的T1国家加一块，你的算力不能超过25%。这件事呢，其实也还好，因为真正的T1国家里头需要这么多算力的基本上是没有的，应该可以基本满足要求。

然后呢，要求的就比较奇怪了，叫单个的T2国家的算力不得超过总算率的7%。就是你不能说我剩下的这个25%，我都找一个国家把它堆哪，这事是不行的。每一个T2国家都不能超过7%。沙特、新加坡这样的国家就感受到了满满的恶意。沙特说了，我这石油也不能挖一辈子呀，趁着现在有钱，我们要去建算力中心，以后沙特就应该是一个算力石油的国家。我们以后在这里去卖算力就好了。而且沙特也是真的花了很多的钱去建设这个算力中心。很多想要去造芯片、想要造建算力中心的人，也都跑到沙特去忽悠王爷们给钱。

那现在好了，任何人都不可以把大的算力中心建在沙特，那这事咋整？新加坡原来还惦记说哎呀……

我在这里距离各个国家都比较近。我可以在这里建算力中心，而且我这里省税，这个很重要。你把先算力中心坐在这里，各种交易在这里去执行，本来是一个很好的事情。新加坡也是要大力发展算力中心的。这回好，他是T2，也不能在这里有更多的算力了，所以他们是满满的恶意都感受到了。

然后，闭源大模型可以部署到T2，但是必须符合安全规定。所谓闭源大模型，也就是像什么OpenAI Cloud呀、Gemini呀，其他的像Llama呀，这些就属于开源模型了。对于开源模型的，美国人是不做限制的。他也知道限制不住嘛，你都已经开源了，大家都可以随便下载了。你说我限制你有什么意义吗？所以这个随便。

但是呢，如果你想在T2国家聚集大量的算力去对开源模型进行微调的话，需要报备，需要重新申请。所以这个呢也是非常麻烦。就是说别人调好了，上你T2国家去部署去用，这事可以。但是呢，你说我想在T2国家里自己去调这个模型，不行。这反正也真的是伤害不大，侮辱性极强的一个规定。

美国的大公司们第一个先坐不住了。这前头我们说什么沙特坐不住了，欧盟坐不住了，这个咱先不管他了。美国大公司先坐不住，第一个英伟达先崩为敬。消息一下来，英伟达股价咔嚓就下去了。原因很简单，第一个是它前面那个GB 200一直都有问题，到目前为止没有大规模交付的报道。前面是它生产制程上有问题，后来呢终于号称是把芯片造出来了，封测也都没问题了。但是他后面的服务器的集成什么这块，好像还是不对。

所以现在呢，英伟达在喊GB 300，200还没交付呢，开始喊300，就是200交付遇到了些问题。这也是导致英伟达股价下跌的一个原因。还有一个是什么呢？就是黄仁勋原来鼓吹过一个叫主权算力中心的东西。他什么意思呢？他就说每个国家应该有每个国家自己的主权。但是以后呢，谁掌握AI，谁就有主权。你一个国家为了维护自己的主权完整，你要印钞，这个铸币权你不能给别人。

然后你有这个边境管理的权利， 你有信息管理的权利。 那你AI，你也应该有主权。 所以呢，每一个国家都建立一个算力中心， 买我们家显卡。 你们国家的所有这些事， 你们自己算， 自己说了算， 其他的人谁都不能干预。 这是你们国家神圣的主权。 他原来讲这故事， 当然主要是也是给中东王爷们听的。 中东王爷们也很信这个事情， 说那行，我们花钱， 我们要建立我们的主权算力中心。 那这个就直接泡汤了， 所有中东国家没有一个是T1的， 都是T2， 甚至还有好多是T3的。 就是这些什么伊拉克呀， 叙利亚这都是T3。 这个T2国家， 你也只能是应用人家已经训练好的开源模型、闭源模型， 你不能在本地训练， 你只能在本地做一天练推理。 这个对于中东王爷们来说， 肯定是不能接受的。 甭管他自己能不能训练， 但是面子咱不能丢， 这个就会有很大问题。

这一次的这个法令呢， 是以英伟达H100作为计算单位， 或者说他的算力为基础来去评估的。 那么未来呢， 很多新设计的芯片， 就不会按照H100的这种方式来去进行评测。 就是说我这个算力可能也很高， 但是呢， 用评测H100的那个方式去评测，我就评测不出来。 这个你说行不行， 其实是可以的。 因为H100这种东西呢， 他是可以进行训练， 可以进行推理， 可以进行很多的运算， 就是一种通用型的卡。 现在还有好多人做的这个卡， 他训练的那个水平很差， 但是他推理速度飞快飞快的。 未来可能一大堆人就会去绕开这个路子， 就是我算力虽然不高， 但是我推理能力特别强， 都会有人做出这样的芯片出来。 比如说像Groq这样的公司， 还有像谷歌的TPU，以及ARM。 因为ARM自己有IP嘛， 大家就可以拿这些IP再去设计出新的算力芯片来， 以及AMD这些控制芯片， 他们就可以绕过原来这个算力评测的方式， 去做一些这种推理芯片， 或者做一些其他的， 跟算力不是那么直接挂钩， 去评估的芯片出来。 这个对于英伟达来说， 基本上天就算塌了。 因为他原来就是掌握标准， 大家都照我这样做， 不是这样做谁也过不去。

你们做的那些，虽然在推理能力上比英伟达的芯片强，但是呢，你在训练上不行。原来这个大家离不开他，现在好了，你的芯片被美国政府，被拜登老爷子给限制了。那么其他人就可以放心大胆地去买一些推理芯片出来。而且呢，各种使用游戏显卡或者是低端算力卡进行云集成的解决方案，也会有巨大的市场。这个对于英伟达来说也是沉重的打击。为什么呢？因为咱们前面讲过几次英伟达反垄断的故事，就是英伟达想的是什么？芯片是我的，显卡或者叫算力卡是我的，这个主机也是我的，主机之间的连接也是我的。它把整个从上到下的一套全做完了，你只管买它的解决方案，它就整个给你把机房都布上了。

未来呢，大家不费这个劲了，咱们看看能不能想办法把一些不受美国限制的低端显卡或者低端算力卡集成在一起，也能够解决一些问题。如果是这么干的话，英伟达原来所助力起来的这一套专利墙或者是一套标准就废了。我们以后就都要去研究怎么去绕美国政府的这种限制。我可以把一堆的4090或者是5090汰，这个允许向中国出口的游戏显卡，我怎么把它拼起来？拼完了以后怎么能够把类似于Vlink这样的连接软件给它挂上去，使它串联起来？以后还可以有非常高的效率。

甚至有很多人说，咱干脆向Deepseek学呗，咱们去训练MoE，然后把这个训练成本降低，整个2000块卡就可以把一个东西训练出来了，效果也还可以。是不是以后大家多去往这个方向发展？那这个对于英伟达来说也是很惨的。他希望大家继续去卷什么，卷这个叫Scaling low，慢慢地把模型做得越来越大。这样的话，他自己这套巨大的算力芯片，再加上自己内部标准的连接协议和连接设备，它才有市场。以后这玩意就没市场了，那他天真的是塌下来了。所以英伟达非常非常愤怒，也在四处的折腾这个事情，看看怎么能把这事推翻掉，因为他现在应该是全世界市值最高，不知道现在是他最高还是苹果最高。

反正他们两个人交替前进吧。这样的一个位置，应该对于美国政府来说，还是有一些影响力的。但是拜登反正最后剩一个礼拜了，你就让老爷子痛快一回呗。等到川建国上来了，再看看能不能去给川建国留下一些处理的余地。

这个我记得以前好像皇上驾崩的时候，会把一堆的大臣都打入死牢。等下一个皇帝登基的时候，亲自去赦免这些大臣。这些大臣呢，就会对新皇帝感恩戴德，无比的忠诚。这没准等川建国上台了以后，就要去上演这样的戏码。

黄教主黄卿，你的辛苦我们看到了，我还是很稀罕你的。咱们怎么调整一下这个法律，这个事有可能会发生。云计算厂商呢，肯定也疯了，特别是美国最大的几个云计算厂商。因为这种机房的建立是需要靠什么？机房的建立需要跟着需求走，哪个地方有需求，我们要尽可能近的把这个机房建在那里。

还有呢，就是谁愿意出钱，我们愿意把机房建在那。然后第三个因素是什么？哪个地税低，我们愿意把机房建在那。因为你一旦把机房建在那里，就很多的交易就在里边去执行了。找一个税值比较低的地方去建机房的话，你可以省税。

这里头沙特就是一个问题。沙特说我有钱，甭管谷歌云、阿里云，还是亚马逊云、Oracle云，你们上我这来建，我出钱。建完了以后你们来运营，这多好的一个事情。现在这件事就算泡汤了。

另外一个就是新加坡，说我这税低，你们都到我这来建，所有的交易在这边来做，不用交税或者税很少。你像Facebook、谷歌亚太区的这个办公室，都是在新加坡。像我们以前比如说去广告投放，去做很多这样的服务，都是跟他们新加坡公司签协议，因为税低呀，就这么简单的一个问题。

那以后这个就比较麻烦了。微软呢，也很痛苦。微软以后就不要再想着在中国大陆部署openAI了。我记得原来微软是尝试在中国大陆的微软云上去部署openAI的，那么以后这件事就别费劲了，这个是不允许的，因为中国是T3嘛，不允许部署这些闭源的大模型。

然后香港咋办？这个是摆在微软面前。

一个很麻烦的问题，因为苹果是要使用 Apple Intelligence，里头要有 GPT-4O。原来承诺说香港你可以用，但是现在香港也是 T3 地区，对于微软来说，包括对于苹果来说，都是很麻烦的一个事情。

亚马逊呢，是自己手里有 Claude，所以亚马逊也是有这样的问题。他如果想在中东，想在任何地方去部署 Claude 大模型的话，也会很烦。这个里头呢，谷歌反正是四处部署 Gemini 就可以了。

但是谷歌的问题在哪呢？谷歌是需要跟微软去竞争全球的办公流量。它跟其他的云计算厂商还不一样，因为微软很大的一块生意是来自于 Office、OneDrive 以及 Microsoft Teams。谷歌呢，说：“诶，我这儿还有叫 Workspace，我需要靠谷歌的 Gemini 去跟 Google 的 Workspace 一起配合，来去跟微软打仗。”

未来这个 T1、T2 一分开，T1 的肯定没什么毛病，大家部署就完了。但 T2 的国家，这个事儿你到底怎么去跟微软战斗，怎么去跟其他的一些厂商去战斗？那么对于谷歌来说的话，也很讨厌。而且谷歌呢，自己还有一大堆的开源模型。谷歌有一个模型叫 GMA，那是开源的，他也要去思考，这个模型如果在境外去训练的话，可能也会比较麻烦。

Oracle呢，其实是所有的这些云计算厂商里头最倒霉的一个。为什么？因为它起步最晚，它是最后一个来的。最早的是亚马逊吧，第二个是微软，第三个是谷歌，最后一个是 Oracle。他手里边的大模型是谁？他投资了一个公司叫 Cohere 的一个公司，这个大模型公司呢，它是有自己的语言模型，也有 embedding 这种嵌入式模型，一整套的这个解决方案都有。他们家嵌入模型做的还是不错的，其他的那个生成模型我没有怎么试过，不去做评价了。

而且呢，Oracle 是 TikTok 美国的云服务商，本来还希望借着 TikTok 的东风，在全球好好的逆风飞扬一下，现在拜登老爷子的这个大棒挥下来，砸一脑门子包。

这个事他也非常非常麻烦。那么，拜登应该是限制了个寂寞。就是刚才咱们讲了，他怎么限制的？欧盟怎么讨厌他？中东的石油王爷们怎么怎么讨厌他？英伟达怎么烦他？微软、谷歌、亚马逊、Oracle都是非常痛苦的。但是呢，没什么卵用。

为什么？第一个，台积电、三星、Intel这些代工厂，只要不是中国公司找你去生产芯片，他还是会给你做的。就算是中国公司，现在台积电说我不给你做了，但是三星没有说呀。比如说今天有一个中国的芯片设计公司跑到三星去了，说来，你给我代工一款芯片，你做不做？三星没准就给你做了呢。或者说，我们干脆不上中国公司了，我们整一个拿美元基金的VIE架构的公司，那都不是中国公司，我们是英属开曼群岛的公司。比如说字节跳动，它就是一个英属开曼群岛的公司。BAT都是这个公司，那你愿不愿意给人做芯片呢？那没问题，给你做呗，包括台积电可能也会给我们去做芯片。

那在这种情况下的话，它怎么限制？它限制不了，没任何意义这件事情。阿里、腾讯、华为这三个都是中国在海外建了大量机房的云服务商，包括字节跳动，其实在海外也是建了大量机房的。字节跳动买了20多万块的H100，H100搁哪了？搁美国了。但是这个机房是字节跳动的。我们把这些机房建在T1国家了以后，那我把所有的这个训练的请求、所有的算力需求，直接放到我T1国家自己的机房里去算，不就完了吗？你管得着我吗？你管不着我的。所以这件事基本上是没有任何的效果。

至于T2国家呢，他其实也可以去做一些特别审批。说我今天超过了怎么办呢？你可以向美国去审批这件事。你审批过了，他也是允许你买。而且呢，他可以什么呢？小批量买，就是一次买1,700张H100以内的，你只需要报备，不需要审批，直接告诉他说我买了1,699张。明天我再买1,699张，后天我再买，我每天买1,699张，然后换一个公司再去买1,699张。他这个事是没关系的。你就不停地去报备，但是你多了以后还是会被抓住的。

这个就别过分，还是可以去细水长流，蚂蚁搬家的。那么，未来的AI算力到底会怎么分配呢？就是在拜登老爷子把这个大棒子拎下来之后，T1个全世界真正需要算力的国家，实际上只有俩，一个是美国，一个是中国。剩下的那些，甭管是T2国家还是T3国家，你给他那么多算力，他给他那么多卡，他都未必买得起，或者也未必用得上这些玩意。

所以，就是中美两国之间的一个故事。在这方面呢，美国遥遥领先，这个事呢咱们认。但是这些算力呢，也是需要中国公司的。即使他们在美国买了大量的显卡，买了大量的这种算力储备在那，如果没有中国公司上去训练大模型的话，他们也会赔钱的。

所以，有可能即使是美国自己的云计算公司，他们所建立的算力池，也会到中国去找一些销售团队来看看谁需要的东西，我们把它卖掉吧。只要你这公司是VIE架构的，由海外的主体来控股的，我们就允许你去买这个算力。否则的话，我前头买的卡，现在算力不断的价格滑坡，我要亏钱了，这个才是生意人真正该想的事情。

然后，日本呢，应该会成为亚太的算力中心。日本、韩国和台湾是亚太地区的T1。韩国的话，我们原来好像真的很少使用韩国的基础设施，我不太确定为什么。好像韩国的很多基础设施实起来也比较慢，而且也比较贵，所以像我们以前很多的云计算中心都是在日本。台湾其实用的也很少，可能台湾的计算中心的网络不是那么稳定，或至少从大陆访问没有那么稳定。

所以，很多大陆使用的这个网络设备呢，一般是在日本，然后是在香港和新加坡。未来可能就是大量都在日本。然后，欧洲的算力中心呢，应该会分散到各个T1国家。至于剩下那些感觉自己被羞辱了的国家怎么办呢，待会咱们再说他们怎么办的事。

然后，T2国家跟T3国家呢，大概率就会上华为云、阿里云，一带一路请了解一下。他们看不上你们，咱们是衣一带水亲兄弟，我们愿意给你华为升腾910B，愿意给你摩尔线程的芯片。这个芯片至于谁做的，你就不用管了，反正我们愿意给。

然后呢，我们这还有一大堆中国人训练的大模型，我们也愿意帮助你去训练你的大模型。我们给你足够的尊重，没有去给你划分三六九等。美国人愿意买，我们也给他。这些T2国家，你们跟美国平起平坐，至少在我这面前是这样的。你要不要考虑一下我们的服务？

欧洲这些T2国家，可能就会买一部分华为的服务，或者买一些阿里云的服务。那这个里头，还有一个大的受益方是谁呢？就是孙正义。孙正义跟他的ARM以及AMD，其实是有机会捡漏的。ARM是属于孙正义的，AMD是独立的一个公司。为什么呢？因为大量的芯片设计室会冒出来，会有很多的这种定制芯片会出来。

孙正义也去川大爷那儿去表过态了，我准备在美国投资100亿美金、200亿美金。他想干嘛呢？他也就是说，我们要去使用这些芯片设计室，造出以ARM标准为核心的这个芯的算力芯片出来。然后呢，再去找，甭管是台积电也好，还是三星也好，去把这芯片做出来。

因为台积电的话，现在也在日本建立他们的这个芯片生产基地，美国现在台积电的工厂也在最近真正的顺利下线了4纳米的芯片。那只要以后能够把这个芯片设计好，台积电、三星、Intel这些能够有高制成能力的芯片制造商，就会替孙正义他们不断的把芯片造出来。孙正义只管在后边收专利费就完了，收专利费收到手软，所以未来他们会很有机会。

至于AMD的话，因为AMD自己呢就跟微软、谷歌、亚马逊这些公司合作，帮人去做定制芯片。未来，比如说谷歌说，我现在想把一些芯片部署到沙特去，跟这个王爷们好好的去亲热亲热。AMD说，那我们来想办法绕一下路呗，造一个新的芯片。这个芯片的话，按照这个美国的评判标准，算力并不高，但是呢，它可以很好的进行推理。这不也是一种解决方案吗？

有可能这些定制芯片就会起来，但这个里面受伤害最大的就是英伟达。当然也有可能川建国上来以后，会好好的抚慰下黄教主的这一颗受伤的心。我们等着看，未来这个瓜怎么继续吃下去了。好，这期就跟大家讲到这里。

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