7 月 10
Luke FanAIGC AIGC, AIGC应用, AI大模型, AI工具, AI技术, AI时代, AI时代盈利, AI革命, CEO, Facebook, Instagram, Open AI, OpenAI模型, QQ, TikTok, WhatsApp, 上海人工智能大会, 严弘, 中国AI市场, 中国市场, 人工智能, 人形机器人, 内容创作, 出海, 合规成本, 商业模式, 图像识别, 基础模型, 大企业, 字节跳动, 安卓, 小企业, 工具革命, 广大用户, 开发者, 微信, 思维定势, 抖音, 持续创新, 提示词工程师, 支付宝, 收入低, 数据标注师, 新兴职业, 新创职业, 智能体, 李彦宏, 海外市场, 淘宝, 熊猫博士, 猎豹移动, 王坚, 生态构建, 生态系统, 用户体验, 用户使用时长, 用户粘性, 用户群体, 电商, 百度, 百度地图, 百度搜索, 百度文心, 百度网盘, 百度贴吧, 盈利模式, 短视频, 移动时代, 算力, 经济前景, 职业变化, 职业消失, 自媒体市场, 苹果, 视频生成, 词语生成, 语音识别, 谷歌全家桶, 超级应用, 超级应用生态, 辅助驾驶, 逻辑思维, 金融支付, 门槛, 阿里, 阿里云, 阿里云王坚
在上海人工智能大会上，我们目睹了中国AI发展的新高度。今天，我们将引用两位业界大佬的讲话，并附上一些个人见解。首先，李彦宏提到，无需担忧AI会夺走人类的工作，当前的AI技术，如百度的“文心”，更多地扮演着辅助角色，如辅助驾驶，而非完全取代人力。他指出，尽管某些职业可能会消失，但新兴职业，如数据标注师和提示词工程师，将应运而生。这些职业虽然门槛不高，但对逻辑思维有较高要求。然而，值得注意的是，消失的职业数量远不及新创职业，且“门槛不高”往往意味着收入也相对较低。
接着，严弘提出了避免陷入“超级应用陷阱”的观点。他解释道，移动时代的思维定势认为，超级应用是关键，但在AI时代，那些具有强大功能的应用，即便用户量不及10亿日活跃用户（DAU），也可能对产业和应用场景产生更大的价值。严弘的这一观点，或许反映了百度在超级应用领域的局限性，正如俗语所说，“吃不到葡萄说葡萄酸”。李彦宏强调，AI时代的核心仍旧是搜索，这是百度的强项。然而，百度自身从未成功打造出超级应用，这一直是其心中的痛。在AI时代，百度虽有雄心，但若无法突破超级应用的瓶颈，其盈利前景将受到限制。
总的来说，中国AI的发展正迎来新的挑战和机遇，而如何在AI时代找到自己的定位，对于企业来说至关重要。
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6 月 04
Luke FanAIGC, 英伟达，黄仁勋的故事 1.8万亿参数, 2.7万亿美金, AI, AIPC, AI工厂, AI工厂时代, AR, Blackware, COMPUTEX, GPT-4, GPT4, GPU, GPU技术大会, GPU核心, GTC, H1, H100, MoE, NVIDIA, NVlink, RTX, scoring low, SERVER, stable diffusion, TOKEN, TX, VR, 云计算, 人工智能, 内存, 军备竞赛, 分析, 参数, 参数量, 台积电, 合作伙伴, 商业, 垄断地位, 大模型, 工程师, 市值, 应用开发, 开发者, 微软, 戴尔, 技术大会, 投资人, 推理, 推理能耗, 支架, 数据中心, 显卡, 机器人, 机箱, 模型, 模型训练, 游戏助手, 版本, 生态链, 用户, 硬件, 科技, 移动互联网, 竞争, 竞争对手, 竞争者, 算力, 算力成本, 算力芯片, 缩放定律, 股价, 能耗, 芯片, 英伟达, 苹果, 行业秘密, 计算机, 计算机大会, 训练能耗, 设计, 谷歌, 贷宽, 超威, 车载芯片, 软件, 铁皮, 黄仁勋
大家好，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天，咱们来讲一讲黄仁勋在COMPUTEX上的狂欢。COMPUTEX是一年一度在台湾举行的计算机大会。黄仁勋，作为现在真正AI时代的当红炸子机，可能是唯一靠AI赚了大钱的人。虽然微软也在赚钱，但是微软整个靠AI挣的钱并没有那么多。真正靠AI赚了大钱的公司只有他一家——英伟达。刚才我看了一下，英伟达现在市值2.7万亿美金。大家知道，再往前就是微软的3.2万亿，第二名是苹果，2.9万亿，还差那么一点点。可能稍微一哆嗦，英伟达就有可能成为世界第二市值的公司了。那么，黄仁勋上面都讲了什么呢？作为网红，肯定还要先暴露一下行业秘密，别人都不知道他知道的事情。上来先说一下他现在讲的是什么——就是GPT-4到底有多少参数。GPT-3.5大家知道是1,700多亿参数，就是一个170多亿级别的模型。但是到GPT-4的时候，OpenAI就再也没有出来说它到底有多少参数。很多人说你是不是超过万亿了，对OpenAI来说，这个数据不是很准确。我来辟谣了，但是具体有多少，从来没有讲过。黄仁勋在前面的GTC，就是GPU技术大会上，每年一次的英伟达自己的开发者大会上，上面也讲了……
说起来1.8T，这个1.8T指的是什么呢？其实就是1.8万亿参数，而且它是一个Moe模型。当时OpenAI并没有对此多说什么，但这一次，在《Computer Text》上，他们又反复强调了这个事情，明确指出GPT-4的训练参数达到了1.8T。这让人们意识到，想要达到GPT-4的水平，还有很长的路要走。尽管现在大家都在努力研发号称能达到或接近GPT-4水平的模型，比如几百亿参数的模型，比如梅塔的拉马3可能会有一个400亿参数的模型，国内也出现了很多一两百亿参数的模型。但事实是，即使提到的1.8T参数，如果考虑到是Moe模型，分成八份来看，那么单个模型可能也就相当于200多亿参数的水平。
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5 月 24
Luke FanAIGC 100万TOKEN, AI, AI应用, APP开发, DeepSeek, FIGER01, 中国AI发展, 中国创新, 中国科技, 云服务, 交互体验, 人工智能, 价格战, 价格白菜化, 价格策略, 免费模型, 商业模式创新, 大模型, 大模型厂商, 字节跳动, 定制化服务, 开发者, 开源模型, 技术创新, 技术竞争, 擎天柱机器人, 数据利用, 机器人技术, 李开复, 流量, 王小川, 用户量, 百度, 百度云, 科技巨头, 移动互联网, 端到端多模态, 算力, 算力要求, 腾讯, 腾讯云, 腾讯混元大模型, 自动驾驶, 自然语言处理, 行业变革, 讯飞星火大模型, 语言模型, 跨模态交互, 阿里巴巴, 降价策略, 零一万物
大家好，
欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲一讲国内大模型厂商，突然就变脸了，开始打价格战，而且是价格生死战。这个战争是从哪开始的？首先是有一个大模型叫deep sick，他先开始干的。原来我们使用100万TOKEN，大概也得十几二十块钱，甚至贵的也能有五六十块钱。国外的大模型经常是要到十几美金。他呢，直接来了一个啊，100万TOKEN一块钱人民币。DPC大家可能不是那么熟悉，因为他后边不是一个互联网巨头，也不是原来从互联网大厂出来的人，他后边是一个私募巨头，换方量化直接不讲武德啊，100万TOKEN一块钱人民币。
那紧随其后的呢，是豆包啊，这是字节跳动下边的大模型，直接降价到100万TOKEN 0.8元人民币。你不是一块吗，我8毛啊。然后通1,000问说那你们都降，我也来呗。我后边反正是阿里云，谁怕谁啊，最多的显卡都在我手里头，那降价啊，把通1,000问最新的千问Max千问浪什么，全都降到了一个白菜价。当然同1,000问降价的时候呢，还是用了一些小花招的啊，他把输入TOKEN跟输出TOKEN的价格分开了。什么意思？就是当你往里梳的时候，你也是算TOKEN的，当它往外吐的时候，也是算TOKEN的。就是它把往里梳的这个TOKEN的价格，降低了更多啊，往外吐的这个TOKEN呢，也在降，但是降的并没有那么多。大家能够理解，就是你往里输的内容，比如说现在有很多的大模型号称是可以输入100万字，200万字，但是他每一次输出，可能也就输出个1,000字，2,000字，他不会输出那么多的。你说一大模型坐在那，吭哧吭哧给你吐100万字出来，有人看没有？一个人坐在那阅读，读100万字也得会功夫吧。所以呢，从大模型输出的这个TOKEN稍微贵些啊。然后百度特别逗啊，百度先强调了一下，说不要关注价格，要看这个大模型的特性，以及大模型的性质，是不是适合你的场景。讲完了以后呢，左右一看说哎，你们都跑了，等等我等等我，对吧？直接把手里头两个最常用的模型，一个叫快速模型，一个是轻量级模型免费，对吧你们还要收钱吗？咱不要钱了。
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2 月 24
Luke Fan杂谈 开发者, 社区
、
~ 开发者社区越来越被大家所关注,一个在开发者社区这个圈子里面混了很多年的人,说说自己的看法
开发者关系社区探讨
本文首先发表在一个开发者社区讨论博客中：http://devrel.info 。这是一个博客站,一个由一些和开发者打交道的人,记录和开发者关系相关的一些故事和想法. 之所以说是故事和想法,就是不希望为这里记述的东西赋予太过于严肃的色彩. 故事,那么与事实或历史稍有出入就是可以被理解的;想法,和理论比较起来,可以不是那么严谨.
这是我在这个地方的第一篇博客,想和大家讲一讲开发者社区的事情. 我是Luke Fan,一个IT圈里面混迹多年的,爱讲故事的老胖子.
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