大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲美国科技股，这是怎么了？本周亏钱了，AI泡沫难道要破了吗？

首先，讲这个故事的原因很简单：我自己亏钱了，出来稍微惆怅一下。一些老听我节目的人知道，我是去买这种美股ETF的，而且是盯着科技股买。因为这个呢，就比较省事，你没有那么多的时间去研究股票，也没有那么多的时间去追他的财报，所以扔给这些科技股基金的话，相对来说要省事一些。前面涨得快的时候，涨得呀那可开心了，每天拿出那个银行余额来瞅瞅，多少账面盈余。这几天，就是都不敢拿出来看了。

涨了，一定是我英明神武；跌了呢，咱们要分析原因。是不是很多人炒股票都是这样的？一涨了以后，“我就是股神，巴菲特是谁？”跌了以后，“怎么回事？”

这个一方面的原因，也是最大的原因，其实就是前面涨太多了。今年包括去年，都是这些科技股在涨，稍微调一调呢，是合理的。还有一个原因是特朗普对半导体加税，但是具体有多大的影响，还有待观察。

有一篇文章，据说是对于这一次下跌起到了很大的作用，就是MIT（麻省理工）写了一篇关于“AI建设95%都失败”的文章，很多人认为这是一个原因。我记得我是周三读评论的时候，专门有一位网友还问我说，你怎么看这篇文章？当时还没看，后来发现自己亏钱了，不行，我得把这文章拎出来看一看，到底说了啥。然后呢，是Palantir被香橼资本做空。Palantir也算是AI里边比较有代表性的一支股票吧，直接被做空了大概百分之九点几，这个是非常非常吓人的。做空报告出来以后，直接那股价就下去了。最近呢，还有一个比较有意思的事情，就是Meta的AI抢人大赛。它本来是个行为艺术，我从来不认为Meta的AI抢人大赛是一个正常的商业操作，但是这个表演呢，现在出现了不和谐的声音，抢了一堆人以后，说咱们暂停招聘吧，把所有head count都锁住。

所以呢，是这么几个原因：前面涨太多了；特朗普加关税，这个咱就没什么讨论的了，因为这个超出了咱们的能力范围；后边这几个，MIT的文章、Palantir的做空和Meta的AI抢人大赛，这个咱们稍微去聊一聊。

首先咱们来讲一下，MIT的AI建设无效的文章吧。这个文章呢是8月18号周一，MIT麻省理工学院发表的。文章的名字呢，叫《生成式AI鸿沟：2025年商业AI现状》。它里边讲的是什么呢？就是尽管企业对生成式AI充满期待，但绝大多数项目未能产生实际的财务影响。核心观点就是，高达95%的企业从其生成式AI投资中获得的回报为零，光投入了没有收益。

数据呢，也不是MIT拍脑袋就来了。像我现在可以拍拍脑袋跟大家讲东西，但是MIT人家不能干这事。数据是怎么来的呢？对150名企业领导者进行访谈，对350名员工进行调查，对300个公开的AI部署案例进行分析，得到了这样的一个结论。当然人家那个结论要相对来说文雅一点，人家写的是：“只有约5%的AI试点项目实现了收入的快速增长，而绝大多数项目停滞不前，对公司的损益表没有产生任何可衡量的影响。”

那咱们呢，分析一下吧，文章里的一些原因。他说为什么会出现这样的事呢？当然首先要讲，很多里边的原因是我不认可的。第一个，企业内部的工具和组织的学习差距，以及存在缺陷的整合策略。这话解释来说，就是现在很多企业的号称要去做AI化，其实连数字化都没做。我记得那时候去听周鸿祎讲，他们去给企业做AI转型，上来说我们现在需要把数据拿出些来，去微调模型，或者去做这种本地知识库，人家“夸”拿出一本来，你这玩意咋弄？就完全没法整。而且很多企业里面的管理者和员工的话，也不知道拿AI干点什么，这个是To B去做AI转型的一个很大的困扰。

许多高管将失败归咎于监管和模型性能，但是MIT的研究直指企业集成过程中的一些问题。高管认为不是我的毛病，一定是你这个模型性能有问题，但其实不是那么回事。然后ChatGPT无法从特定的工作流中学习和适应，因为ChatGPT呢，它是一个无状态的模型，让它有状态这个事是非常危险的。你让它去这个在企业里头很专业的领域里干活的时候，就会一本正经的胡说八道，这个咱们已经领教过好多年了。

我的观点是什么呢？用不好AI的企业就应该被淘汰，就完事了。我们没必要让所有的公司都用好AI。我们曾经尝试做一些公司内部的制度实验，当时呢是在盛大创新院，想做一个制度实验室，看看到底什么样的制度对公司更有好处，然后让大家去想办法。后来说你要有一个制度实验的话，你必须要去有一些观察的角度和衡量的标准，才能知道什么样的制度对一个团队或者对一个项目来说是有利的。最后发现的是什么呢？制度根本就没有负责人重要。牛逼的负责人可以搞定各种制度，很烂的负责人，什么制度给他都是扯淡。所以呢，最后那个制度实验失败了，咱还是好好地找创始人吧，不要说这个公司制度是什么样的，他就可以成功或者可以失败，没有那回事。

所以制度是不可能事无巨-细的，总是人的发挥空间会更大一些。但是呢，大公司，特别是大到一定程度以上的公司呢，制度已经强大到难以战胜了，他也没有办法。因为你如果没有这么严苛的制度的话，这种公司它也长不大，它是会分崩离析的。在这样的情况下，这样的公司在转型调头的社会变革中就应该被淘汰。会有一些新的公司发明新的制度，或者说在一开始快速增长的时候没有制度，发展到一定程度以后再去创造一些新制度，把这些老公司完完全全挤到角落里去。而不是说，我们真的要给这些传统的老大公司，让他们能够在原来这个很刻板的制度下把公司做好，让他把AI用起来，这是不可能的。像日本这样的由上往下创新的，搞什么IT外包派遣的，这种公司在AI时代必死无疑，或者说基本上发不出什么声音来，也就可以直接拜拜了。

然后，成功的5%是怎么做到的？你看95%失败，那还有5%成功的呀，人家是怎么干的呢？第一个，小公司，公司很小。第二个，管理者比较年轻。他们呢，喜欢选择一个痛点，出色的执行，并与使用其工具的公司建立明智的合作伙伴关系。就是你大公司搞不定这事，老老的管理者搞不定这事，但是小公司、年轻人是比较容易接受新事物的。而且呢，你惦记说一碗水端平、四平八稳地把所有的地儿都照顾到，你搞不定这事。我们只能是先把一个地儿搞定，其他的有些什么样的这种连带损失，或者有一些其他的看不着地方碎了个瓶子、丢了个碗什么的，拉倒了，咱们就不管了。而且呢，要跟这些给你提供工具或者是其他的一些合作伙伴呢，要去建立新的这种关系。为什么要专门强调这一点？因为大公司都是想着，我所有事都自己干，你们谁跟我竞争，我弄死你。而新公司的话，有新的商业合作模式，所以它是不一样的。

那你说还有什么其他的原因呢？这个文章里还写了，他们钱花错方向了。超过一半的生成式AI预算被用于销售和营销工具，但是最大的投资回报实际上是来自后台办公自动化，如削减业务流程外包和外部机构成本。就是你不应该拿这东西去做销售，应该拿这东西去降本增效。这个呢，是我绝对不认可的一部分。为什么呢？钱绝对不是省出来的，而是赚出来的。销售跟营销这方面的AI投资，如果没赚回来，说明选择赛道了，你还可以再选，还有机会再去尝试。但是如果是内部降本增效的话，那这种企业大概率会被新生事物干掉。因为你做得再好，你做的还是原来那个事。你说我这个产品本身不创新，销路本身也不创新，商业模式也不创新，我就把成本降下来了，这种企业一定会被收拾掉的，因为它并不适应于新的行业。所以AI花钱就应该花在销售跟营销工具上，而不是去搞一大堆什么降本增效的事情。

再往后说，这个企业呢，喜欢自建，自建基本都废了，还不如花钱去买。这个是我比较赞同的一个文章观点。说从专业供应商处购买AI工具并建立合作关系的成功率约为67%，而企业内部自行构建系统的成功率仅有1/3。文章指出，尽管许多公司倾向于构建自己的专有工具，但数据显示，这种单干的模式的失败率要高很多。

这个我是完全可以理解的。因为你想这样的一个事情，虽然现在大家没有那么好找工作，但是你想真的找一些把AI工具彻底玩明白、玩透的人，工资很高的。你要让这些人上你的公司里头来去做劳务派遣，来去做外包，别开玩笑了，他才不理你呢。你只能找一些比较差的人去给你干这个活，这些人对于最新的技术、最核心的一些新的观点，肯定是接受不了的，没有这个能力。他们拿着你的数据去搞很多的重复建设吧，那一定会失败。

而且还有一点是什么？以前做这种软件工程的时候，西方的很多公司呢，会根据软件去修改公司的流程和制度。这个软件是这么设计的，我为了把这软件用起来，我把公司流程制度改了，改变一些组织架构。但是呢，在中国或者是一些东方的国家呢，大家比较习惯干的活是什么？我这的制度就这样，你必须按照我的东西重新改改你的软件，就是定制你的SaaS系统。所以呢，西方人做的SaaS相对来说呢，会比较好用，但是东方人做的SaaS呢，通常会有很强大的后配置功能，就是你买完SaaS以后，后边进行各种各样的配置和调整以后，保证可以照着去把原来的组织架构装进去，把原来的整个的流程都装进去。很多的公司惦记自己去做系统的原因，就是不希望打破原来的管理体系。

当然我的看法呢，就是这个作者还是只看到了表象，并没有看到本质。为什么呢？就是可以选择购买的，通常都是新公司，包袱小，没有历史数据。选择自建的，通常都是有过完善系统，大量的历史数据积累的这样的公司。这些数据的梳理和清洗成本是极高的，而且失败的概率极大。所有现在在帮企业做AI化转型的公司，现在遇到的最大问题，都是企业传统数据的清洗和梳理。而且这是一个欠账，原来好多东西它是个本，或者说我们能不能把老师傅的经验流传下来，让新的人直接照着就可以学？老师傅的经验在哪呢？老师傅朝你乐一乐，拍拍脑袋，在这呢。你说这玩意咋弄？他连个本都没有。

所以这个非常非常费劲。历史数据呢，参与大模型运算以后，对于结果的改进其实是非常非常有限。你把它很多的数据搁进去，生成的时候参考这些东西去生成，没有多大提高，但是处理的成本极高。有些价值不大的这些数据建议什么？尝试把这些数据直接封存舍弃，扔了完了，或者是以后有空的时候再处理。而这些价值特别巨大的数据，你说我这东西必须有这数据才能跑，就赶快去找Databricks或者是Palantir去签合同就完了。有专门干这个的公司，而且还很挣钱，人家提供专业的服务，不要想办法自己去搞这事，因为成本极高。

AI企业呢，是应该自下而上创新，而不是反过来。我们这里讲的AI企业，并不是说OpenAI这样的公司，而是说我们想去应用AI、改变自己公司的这些公司。AI呢，实际上是让每一个人成为英雄，而不是让老板成为英雄。有些企业是老大说了算，老大决策，下面只管执行，这种企业压根就不适合进行AI改造。上面支持，下面一线干活的人做决策，这种才适合AI改造。这个呢，是美军在海湾战争之后发明出来的一种新的战争模式。原来呢，都是这些将军们坐在这个办公室里边，“运筹帷幄之间，决胜千里之外”，下边人只管执行就完了。到海湾战争的时候呢，将军也不知道沙漠里发生什么了，说你们挨个去吧，背着电台去，缺什么你找我要，需要空中支援你找我要，需要坦克你找我要，我来帮大家做协调就完事了。他把整个的决策流程给你反过来。AI以后的这种企业就要这样去工作。如果你是正向的说老大决策，他掌握最多的信息，他做所有决策都英明无比，他这个不适合AI改造。

另外呢，就是当估值起飞这么久，发现这东西没赚到钱的时候，于是呢，就开始回调，这个事其实是正常的。现在呢，就相当于汽油机已经发明了，但是呢，现在的汽车都是谁造的呢？都是一帮马车车厢厂在造汽车。原来我是造马车的，车厢厂还不是厂，是马车车厢作坊。这些人呢，尝试再将汽油机安装到原来的马车车厢里边去。在汽车发展的有一个时期，确实是这样干的，但是最后发现效果不好，然后就有人出来写了一篇文章，说你看这个效果不行，汽油机装到马车车厢里头以后，并没有办法让这些马车的作坊挣到更多的钱。实际上他这个文章，归根结底就是这样的一个东西。

那么最终会怎么样去改变呢？一定是马车车厢厂全倒闭掉，新的汽车厂建立起来，专门设计和生产汽车，而不是在原来的马车车厢里边去装汽油机，这个才有可能起飞。这是我对于MIT这篇文章的一个简单观点。

第二个呢，是香橼资本做空Palantir。首先呢，咱们想一下香橼资本。“香橼”这个“橼”字呢，是一个“木”，然后是“缘分”的“缘”。香橼实际上是一种特殊的香水柠檬的意思。香橼资本呢，是一个挺有名而且也很有争议的做空机构。他过去的战绩是什么样的？2020年做空瑞幸，导致瑞幸退市。但其实瑞幸是一个非常好的标的，很好的公司被他做空了，而且给做废掉了。现在瑞幸在国内、在包括美国都快速地在往前发展。第二个，2012年做空特斯拉，做空完特斯拉以后，特斯拉马上股价大涨。香橼呢，一直争议比较大，他呢敢说，听起来也很有道理，但是实际呢，很多数据停留在表面上，也不是非常准确，最终呢，做空的成功率其实并不高。这就是香橼这样的一个机构。

另外呢，咱们再讲讲这个Palantir。Palantir其实很早，去年就有观众在我的直播的时候提说，你了解这事吗？当时真不了解，也没看。今天呢，为了做这个节目，还稍微地去学习了一下。Palantir呢，是美国AI国防供应商，专门给国防部做AI数据清理服务的一个公司。主要呢，提供国防敏感数据的梳理和清洗工作，以及呢，在里边去建模，协助一些决策辅助吧。他们最有名的一个战绩是抓住本拉登。本拉登肯定藏起来了嘛，他把各种的数据梳理起来以后，最后找到了蛛丝马迹，然后说他可能在这个地方。这是他们成名之战。

这个公司的创始人是非常非常有名的，叫彼得·蒂尔。这哥们是一个什么样的传奇人物呢？他是PayPal黑帮的精神领袖，真正的老大。PayPal黑帮就是PayPal当时创立以后的一群创业者，当时他们还收购了x.com，也就是马斯克的公司。所以这些人都是硅谷里边呼风唤雨的一帮人，管他们叫PayPal黑帮。PayPal被eBay收购了以后，这些人就相对来说财富自由了吧，拿着钱自己去干自己想干的事情了。现在PayPal黑帮里头大家比较熟悉的，第一个就是老大彼得·蒂尔；第二个呢是马斯克，因为他也是原来PayPal被卖掉的时候挣到钱了，才有第一桶金拿去做特斯拉；另外一个在PayPal黑帮里大家比较耳熟能详的人是什么人呢？就是在彼得·蒂尔中间有一段时间做投资基金，投资基金的法律顾问叫JD Vance，这个人现在是美国的副总统，可能也是下一个美国总统。而且JD Vance能够被特朗普选中，也是彼得·蒂尔出的钱，从一开始就支持JD Vance去选举。马斯克可以站在特朗普、站在JD Vance后头去参加这一次的选举，也是彼得·蒂尔牵线搭桥的。所以这是一个极其传奇的人物。

香橼资本这次做空Palantir，它的理由是什么呢？第一是市值太高。它呢跟OpenAI比，说你看OpenAI 5000亿美金还是很贵的，但是呢，OpenAI挣多少多少钱，你才挣几个钱，你就值这么多的吗？而且OpenAI这个钱都是To C的钱，20美金、20美金收回来的。你这个用户太集中了，或者收入太集中。对于我们来说，如果一个项目的收入非常集中的话，确实是一个很高的风险。一朝天子一朝臣吧，你这一次混得风生水起，等下回不是这帮人在台上的时候，你是不是还能接这单子不知道了。所以这个呢确实是风险。

但是跟OpenAI去比较，这个是非常非常不职业的。为什么？因为在行业里头不同角色进行比较，这个事没有任何意义。OpenAI是行业里边提供底层模型的，Palant-ir是做上层应用的，而且是专门做特定行业敏感数据应用的，别人也没法跟他竞争。你说我现在也想干这个活，你到国防部那边去，通过一大堆的安全认证，可能公司就直接挂掉了，这是没法整的。所以呢，他直接把这样两个公司进行比较，这事是很不职业的一个做法。

另外一个是什么呢？就是任何公司去跟行业老大做比较也是不合适的。为什么俩公司比呢？OpenAI是5000亿美金，Palantir是4000亿美金，两个公司市值已经比较接近了。其实不应该这么讲，Palantir是上市公司，所以它是市值；而这个OpenAI呢，是没上市的公司，它是估值。那你要知道，像OpenAI这样的公司，如果上市的话，可能就不是5000亿美金了，可能直接就一两万亿美金就去了。所以你拿一个没有上市的这种行业老大的公司、有巨大增长潜力的公司的估值，去跟一个已经上市了的这种老牌公司、还是做系统集成的、或者说做特殊行业服务交付的这样的一个公司，你拿这俩公司比，有啥可比性吗？像我们以前做投资的时候，看到这样的比较就会乐的，这个香橼又出来制造话题来了。

第二个就是收入太单一，这个我其实认的。就是他的政府订单是占了这个Palantir主要收入，这个确实是有一点点的小的瑕疵。香橼资本跟这个Palantir算是一直不爽，他有些个人恩怨在里头。Palantir是2020年上市，到现在应该是5年。2020年上市的时候他是直接上市。大家注意上市有很多种，第一种呢就是我们叫IPO，IPO的时候我们一定是干嘛？要增发一部分股票，卖给外面的这些股民。所以呢，很多人在IPO的时候是要圈钱的，等于你整个公司的现金上升了。第二种上市呢叫SPAC，就是我们直接做一个基金，把这个基金做起来以后，再把外面那个公司买下来，这是一种上市。还有一种上市就是直接上市，上市的过程中呢，没有股市股票需要稀释，我也不需要你们去买我的股票，反正我就上市了，想去买的人自己上股市上买去，我也不会增发这个东西。

2020年Palantir上市的时候，就被香橼做空了，原因一样：就是收入跟你的估值不符，你的收入来源太单一。上次做空其实没什么效果，你想2020年200亿美金，到现在2025年4000亿美金。2025年了，这一次做空报告出来以后，股价从173.64美金下跌了9个点，达到了156.18美金，就直接掉下来。它的市值呢，从4133亿美金掉到了3705亿美金。

那你说Palantir到底值不值这么多钱呢？首先呢，这事没什么可比性。就像刚才我讲的，彼得·蒂尔这哥们到底值多少钱？他能够去跟马斯克、跟JD Vance、跟川普去攒局的人，这样的一个人到底值多少钱？而且他吃的就是政府饭，他跟这个马斯克还不一样，马斯克做的是什么？X，做的是特斯拉呀。当然SpaceX是一个相对来说比较政府的项目，因为它需要跟NASA打交道，但是Palantir它本身就是个政府的项目，彼得·蒂尔干这个活实在太合适了。只要川普这帮人还在，接着在台上晃荡，他就没什么大毛病，可以接着玩。

国防确实是收入来源单一，这个事是真的。但是呢，其他人想闯进来也不容易，这东西门槛很高。不是说谁我往这一坐，比如Databricks，Databricks现在是1000亿美金，跟它算是竞争对手，Databricks上来以后说，我们也去接这单子吧，你光建立信任、通过各种认证，估计就脱一层皮了，谁有这空？还不如出去接一点To C的单子，或者一些小B的单子。因为国防部和CIA，他的客户迁移成本极高，你让他换一个，杀了他一样，非常非常费劲。AI时代需要处理的数据一定会彻底爆炸的，所以这一块的需求呢，肯定还会继续上升。所以我觉得，这个Palantir不用担心做空的事情，未来还是大有发展的。你就看看彼得·蒂尔的现在这个位置就可以了。这是我们讲的第二个原因。

第三个原因是Meta的AI抢人大战的行为艺术演砸了。抢人大战呢，只能算行为艺术，小扎演的还不错，大家呢也鼓个掌，开心一下就可以了。这些年呢，像小扎这样的人，马斯克这样的人，川大统领这样的人，愿意给大家出来表演，让大家开心一下，我觉得真的是一个蛮幸福的时代。

真的被小扎1亿美金、2亿美金、10亿美金抢的这些大牛聚集在一起，其实是很难管理的。而且呢，这你就算是再大的大牛，你真看到1亿美金的时候，人是会心态失衡的。就跟那范进中举似的，一说你中举了，人一下就疯了，必须有人上来“啪”打一个耳光，说你还知道你是谁吗？“哦，我知道我是谁。”然后咱们再才能干活。他是这样的一个过程。那你说有没有人拿了1亿美金就疯了？有很多人拿到这个钱就觉得自己是神了，就已经不是人了。这帮人已经开始去做人生导师了，开始四处发表什么哲学见解去了，那就已经心态失衡了。好几个拿了1亿美金的人就开始去说，我要去指点一下江山，我觉得应该怎么怎么样。

这是赚到钱的人，还有没赚到的呢？你进去40多个人，不是每个人都给1亿美金，还有那没赚到的呢。那没赚到的人就会看看身边的人，肯定不服气：凭什么你有我没有？谁差哪了？中国人的民族性是什么？王侯将相宁有种乎？我不服。而这次小扎找来的人里头呢，华人的比例极高。有些人拿到了1亿美金，剩下的没拿到的人，一定会觉得心里不舒服的。这也是为什么好多地方搞保密薪资制似的。你到底是哪强？哪比我强？你要求各种配合，我才不理你呢。我到底要看看你到底能到什么程度去拿1亿美金。中国人一般是这样来思考问题的。

还有老员工呢？Facebook那么多老员工，Meta那么多老员工，那肯定人心里也是这样：“我倒要看看，你能做出点啥不一样的东西出来。你有没有那金刚钻揽这瓷器活？1亿美金是那么好拿的吗？”老员工一般心里是这样的。说前面吃苦的时候没有你，最难的时候你没在，我们是跟着企业一起成长出来的。到现在了，你这趁人之危，直接1亿美金到手，哪有你这样的？我到底看看你行不行。甭管是中国人还是外国人，都是这样的。

在这呢，给大家讲一故事吧。当年呢，可牛跟金山合并的时候，傅盛这帮人也是度过了极其艰难的难关。可牛是一个50人的公司，金山当时大概有三四百人吧，俩公司合并了。合并完了以后呢，就觉得你们这帮人是啥呀？啥也不是。你50人的公司，凭什么跟我们就这么合并了？而且上来以后是CEO制度，俩CEO，傅盛是一个，还有一个CEO一起来管理这公司。那肯定什么也不管，不给你，你要办公室都没有，你要各种的服务都没有人给你，大家都看着你。

当时金山去收购可牛，去跟金山网络合并的原因很简单：雷军觉得打不过周鸿祎，打不过360，我一定要找一个对他的套路比较熟悉的人去跟他们战斗去，去把傅盛这公司收进来了。那傅盛怎么办呢？他就把北京团队的人，就是他原来可牛团队的人，带到珠海去。金山在珠海嘛。你不是办公室没有给我位置吗？也没有给我会议室，我们不在你办公室里待着，租房。你把你们不要的产品给我，我们租房封闭开发。在他们那个金山大厦旁边小区里头租了几个房子，吃饭我们自己做饭吃，我也不要你食堂，我也不要你的办公室，什么都不要你的。咱比看这个产品到底谁强谁弱。这个产品上来就特别牛，才能站住脚跟，才慢慢地把另外一个CEO干掉。这个是当年我们比较风光的时候，跑到海上去坐游轮，傅盛喝了酒给我们讲的故事。

所以外来的和尚，想在这种老公司里边能把经念下去，你是要前面要闯关的，你要过五关斩六将的，上酒桌你要一个一个喝酒，要打通关打过去才能可以干活的。否则的话，谁服你？谁愿意跟你干活？所以呢，Meta他们遇到的新问题，是在任何一个大公司里都会有的。

什么叫做冻结招聘呢？很多人的理解，冻结招聘就是不招人了。这个呢，其实不对。冻结招聘并不是不能招人了。我原来在猎豹移动的时候，每年到3月份、4月份的时候冻结招聘，然后过几天发现，人数怎么又涨了一倍呢？其实冻结招聘，特别是在这种大公司里的意思，一定记住了，叫“只许州官放火，不许百姓点灯”。什么意思呢？就是你们大家都别招了，让老板招。你们都放着，老板亲自来。

所以问个问题，如果冻结招聘的时候，您不是老板，但是呢，正好有一个特别牛、特别适合某个岗位的朋友，应该怎么办呢？是不是现在冻结招聘了，我让他等一等？还是冻结招聘了，我一定要跟老板闹，说一定要把他弄回来，这人太合适了？不是这样的。冻结招聘的时候要私下去找老板推荐：“我有一个朋友，特别适合干这活，人可厉害了。”这个时候如果你能把老板说明白了，他就会开特例说：“这没问题，再怎么难我也要把这个面子给你，把这个人招回来。咱们冻结招聘了也没关系。”如果老板没看上呢，也没毛病，也有一个冠冕堂皇的理由可以来拒绝你，大家都不丢面子。老板会回复说：“这个人真的很好，我特别想把他招进来，但是现在冻结招聘了呀，太可惜了，我也没有办法。如果不冻结招聘的话，我绝对把他招进来，我是信任你的。”老板一般会这样来去处理这个问题。所以冻结招聘意思就是招聘权上收，不要把这事理解偏了。

那为什么要冻结招聘呢？大家想一想，花大价钱挖回来的人，到底是干活的人呢，还是指点江山的人呢？其实要想清楚，真的能够拿到1亿美金的人，都是指点江山的人，没有哪个吭哧吭哧干活的人能拿到1亿美金的。所以招了一堆指点江山的人回来，这些人招回来以后要干活，怎么办呢？说您原来是一个将军，现在请扛着枪上那战壕里挖沟去，这不行，这个将军还有将军肚呢。所以下一件事干嘛呢？要给这些人凑齐部众。你是个将军，我给你凑两个师，你去打仗去吧。

那凑齐部众的过程中呢，每个人肯定还都有亲朋故旧，小山头一片一片的。而且他们招这些人进来的目的也是说，你可以把原来能够看顺眼的人给我带回来。但是呢，你要让大家自己眉毛胡子一把抓，都开始来拉山头了，这是不行的，会乱套的。我记得以前这个军阀混战的时候，军阀就给下边人挨个开委任状，拿到委任状的这帮土匪就挨着个地去拉枪杆子，拉完了以后，就一堆的散兵游勇就出来，这些人是打不了仗的。所以呢，这个时候就一定要去控制一下。而且呢，你想大家都那么多钱招回来的，自古以来中国人还讲究一什么东西？招了这么多华人回来，咱们就讲中国人的理论：“文无第一，武无第二”。谁服谁？他们自己之间互相怼的话，还不太好意思，但是呢，别人招来的人，“就这人你也看得上他？”一定是这样的一个态度。所以一定要去冻lge招聘。

下面才是真正考验Meta的时候。什么叫真正的考验？就是如何管理好梦之队，以及如何给梦之队配齐干活的这个班底，最终呢，把有竞争力的产品和服务交付出来。这个是后面的事情，前面那个就真的是行为艺术。这个做出成绩来固然可贵，但是呢，我个人感觉吧，Meta翻车的概率会更大一些。因为表演这种行为艺术的，通常最后都翻车了，包括我前面讲的盛大创新院，最后也翻车了。

但是呢，不要担心说Meta翻车了，是不是AI不行了。没事，Meta翻车了，对于整个行业来说，其实是巨大的利好。有没有人没顺过这个概念来呀？为什么Meta砸了这么多钱，给我们表演行为艺术，让大家看着开心，最后他翻车了以后，反而对行业好呢？

给大家讲几个故事。第一个呢，是百度的移动互联网战略。百度呢，是最早发现要做移动互联网的。安卓刚出来的时候，他说这我得得着呀，那边做安卓的公司叫谷歌呀，人做搜索引擎的呀，我也做搜索引擎的，他能做出安卓来，对号入座嘛，我得上。以前咱们做投资的时候都问，说你对标美国哪公司？百度说我对标谷歌。谷歌做出安卓来，我上。所以百度花了大钱，也是玩抢人大战，组建了一个特别豪华的百度移动互联网的一个事业部。但是呢，他特别着急，过了一段时间没有出什么成绩，直接就把项目给解散了。

所以百度的移动互联网战略呢，大概是做了三次还是两次。每过一段时间就说了，我们要all in移动互联网了，我们招人。招人嘛，肯定涨薪水，给所有人涨薪水。过一段时间说，呀，实在不行搞不定，你们散了吧，把整个的解散。又过个一年，说我们再来一次，我们又要all in移动互联网了。他干了好几回。当时我们讲，说整个中关村或者说海淀吧，移动互联网程序员的工资就是由百度抬起来的。整个中国的移动互联网大潮拉起来，我觉得百度在里边功不可没，虽然他自己没捞着，但是功不可没。

第二个，百度的AI战略其实也是一样的。百度有大量的算法人才，推荐算法人才，各种的AI人才都有。那后来说，咱们谁需要AI人才，上百度挖去不就完了吗？他自己也没得着。刚才我们讲的盛大创新院的故事也是如此的。当时盛大创新院在全国各地，甚至全世界，把这个最牛的一些工程师凑集在一个院子里头，说来，大家干活吧，咱们来碰撞一些各自想做的事情。在那做了三四年吧，也是散掉了。

这个对于盛大、对于百度，可能自己没有什么捞着什么好处，但是对于整个行业的推动力量是巨大的。一群大牛，平时是没有机会凑在一起的，现在你给它凑到一块了，而且还配齐了资源相互碰撞。这个呢，基本上就是在为下一个时代培养班底。再过一段时间，发现一帮创业的人，原来咱们都是哪哪同事，原来在那个地方我们合作过，大家知根知底。没有这样的碰撞，其实是没有办法让整个的时代往前翻篇的。所以Meta现在做的事情，对于AI行业来说是有巨大帮助的。可能没有像我这样这种在盛大创新院混过的这个经验的人，真理解不到这一层。

我们把三个原因讲过了，下面要说服自己有信仰，继续坚持。不能说股票跌了我们就跑，我们一定要说服自己，这就是未来20年唯一的主题，没有之一。

为什么英伟达能涨到4万亿美金？我出去做线下活动，上一次去天津也有人上来问，说为啥只有英伟达涨了，其他人都不涨？原因很简单，通过前面讲的3个故事，其实大家已经看到了，在整个的AI发展过程中，非常非常多的不确定性，而英伟达是所有不确定中唯一的一个确定。就甭管谁干，你都得买他的卡。你下去挖井、挖金子，你挖得着挖不着，你都得买把镐，下去得喝水。他就是这个卖镐卖水的人，所以他是唯一的确定性，所以大家都去买，这个资本是用脚投票的。

而且我也相信呢，AI革命就是人类最后一次技术革命了，再往后就不叫人了。我可能也会成为硅基永生的第一代，如果有机会的话，我一定要去。我要继续看看人类文明怎么发展，这就是我的性格，相对来说比较乐观。

AI现在的距离黎明前的黑暗还有差距。为什么这么讲呢？很多人说你看AI回调了，AI泡沫破了，是不是黎明前的黑暗，马上该涨了？还没到呢，最黑的时候。首先呢，AI的道路是非常曲折的。第一个，我们赶上了经济下行。互联网、移动互联网都是经济上行，而且是全球化推进的时候。而AI呢，正好赶上反过来，经济下行，全球化倒退的时候。而且呢，简单的增量已经消失了。什么叫简单增量？互联网上来的时候，上网的人快速增加；移动互联网上来的时候，使用手机上网的人快速增加，而且使用手机的用户时长快速增加。而AI上来的时候，没有原来有这么多个人用手机，你现在还是这么多人用手机；原来一个人一天用8个小时手机，现在还是8个小时。你也不可能说现在有了AI了，我一天用25个小时的手机。所以呢，简单增量消失了，这个就是对AI整个这一次创新的一个最大挑战。

而且呢，一开始的AI呢，有点选错商业模式了。其实我反复强调，使用订阅跟TOKEN的这个方式，其实并不太适合大规模底层革命的早期阶段。这后边有好几个定语。咱们来讲，小规模创新，我做了一个小而美的东西，你上TOKEN跟订阅，这事是没毛病的。你说我打个游戏做个订阅，在里头买点什么小装备，这都OK的。但是如果最终AI变成了一个基础设施了，你说我做个TOKEN，做个订阅，也没毛病。但是现在呢，我们又要做这种大规模的底层革命，又是早期阶段，你直接上来就是TOKEN跟订阅这样没有吸引力、没有利润的方式的话，很多的艰难险阻未必过得去。就相当于什么呢？比如我这闹革命了，革命胜利了，大家有一个固定薪水，这事有吸引力吗？没有吸引力。那什么样有吸引力？“皇帝轮流做，明天到我家”呀！这玩意才有吸引力呢，可以让整个社会一起动起来，冲过各种艰难阻碍。所以一定要用一些更有吸引力的方式来去喊口号，上来就玩TOKEN和订阅，这事一定是错的。

现在的泡沫呢，还没有到破的时候，现在泡沫还在往前走，未来应该会有真正破灭的时候。什么是真正破灭的时候？还记得我一开始讲马车车厢厂装汽油机这故事吗？当巨头倒下的时候，诸神黄昏的时候，就是真正的该破灭的时候了。互联网泡沫破的时候，那是有很多饱受关注的公司直接死了，最后才把互联网泡沫渡过去。所以一定是要有巨头倒下，微软、谷歌、亚马逊、Oracle、Meta这样的公司，是要经历磨难的，最后肯定会倒下几家，才能把剩下的公司往前走。所以一定是等他们倒的时候，才是真正最难的时候。

未来的预测是什么样的？咱们吹着口哨绕坟头，自己给自己壮个胆，说这事一定是行的。还要强调，本频道不提供具体的投资意见和建议。咱们聊股票、聊聊金融没毛病，听了老范讲的故事，你赚了是你的，亏了也别来找我。

第一个，短期内应该会有变化。董王最近没空搭理科技，现在都盯着俄乌呢。董王后续的操作，可能会有一些新的玩法。比如说吧，拜登上台是给补贴，你Intel要补贴吗？我给你补贴。董王呢，可能说，补贴你也拿了，你不能白拿。就跟当时跟泽连斯基说的似的，你看这个欧盟给的都是贷款，只有美国给的是补贴，直接给钱了就没了。前面那个太傻，不能这么干。泽连斯基说，前面那个拜登挺好的呀，直接给轰出去了。所以呢，董王的大概率是什么呢？补贴我今儿给，但是呢，你给我股份。我给你补贴，你给我股份。我们以前管这活叫“债转股”。所以我给你的算你欠我的，转成股份给我就完了。

现在呢，就是Intel可能就要成为第一个典型了。出来我给你补贴，接着做下去，你就直接给我股份就完了。原来不还有很多的厂，像什么台积电呀，包括ARM呀，孙正义这些人，他们都说我要给美国投资。投资行，你投资这个钱算是美国政府占的股份，或者说我们共管的一个账户，算我的股份。那以后呢，比如说台积电在美国那个厂里，美国政府就持股了；孙正义在美国做的各种投资，美国政府直接持股了。他可能在向这个方向发展，直接债转股了。

美国呢，正在向国家资本主义的方向前进。“川建国”不是白叫的。以后这些AI企业，美国可能会有一个国资委这样的一个机构，占股分红，在董事会里边投票。就像我们现在讲，你像字节跳动里头是有国资的，虽然它就占1%，还是可能连1%都没有，但是呢，它有投票权，还有一堆一票否决权，该分红你也得人分去。它是这样的一个架构，川建国同志可能也在往这块走。

另外的话，等待董王访华吧。看董王访华的时候带着谁来，这个还是可以期待一下的。等这边他把贸易协议都签得差不多了吧，俄乌冲突也收拾得告一段落了，等董王访华的时候，我觉得股票还可以再快速地起飞一下。

但是呢，这都是小波段。真正的起飞是什么？真正的起飞，是找到真正的增量的社会价值，找到新的利益创造的通道，才有可能起飞。就是我们要造出汽车来，而不是在马车车厢厂里装汽油机。所以呢，改变社会结构和社会财富分配方式的时候，新的AI的投资逻辑才会真正显现。现在我们使用的依然是传统的互联网、移动互联网的投资逻辑，并没有上真正的AI投资逻辑，因为AI现在创造出来的价值还不够，还没有办法成为主流。

这就是今天我们讲的这个故事，美国科技股跌了，老范赔钱了，要出来给自己打打气，也顺便给听节目的人讲一些故事。

黄仁勋与任正非的隔空对话：AI芯片之争。中美伦敦贸易会谈——谁都没说，但谁都真正关心的话题。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲任正非的人民日报文章，以及黄仁勋给他的回复。6月10号头版头条占了1/3的版面，叫《国家越开放，会促使我们更加进步——对话任正非》。这样的一篇文章登上了人民日报的头版。这个排版的艺术要注意，人民日报呢，一般头版上最多是给你个标题，或者写一小段，后边就跳转到多少版面去了。直接占1/3版面写这样的一篇文章的话，这个是要表明一个态度。而且很重要的是时间点，6月10号这篇文章刷出来的。这是个什么时间点呢？中美伦敦会谈是6月9号到6月13号，这是中美伦敦会谈的第二天。把这样的一篇文章给刷到人民日报头版上去了，所以这个也是我们表明的一个态度：就是你卡我吧，我告诉你卡了我以后会怎么样。

那任正非说了些什么呢？第一个，没有想过，想也没有用。不去想困难，干就完了，一步一步往前走。这是一个大的重点。我记得原来有一本小说叫《绝代双骄》，有人问他说，都遇到这样的难事了，你咋不发愁呢？当时那个主角应该叫江小鱼，他的经典回复是：如果发愁能够有用的话，我早就发愁去了。所以任正非呢，现在也是讲的干就完了，你想这玩意也白想。

第二个讲的，说中国做芯片的公司很多都做的不错，华为只是其中一家。美国是夸大了华为的成绩，华为还没有这么厉害，要努力做才能达到他们的评价。就是说做芯片的好多呢，不光我一个，他们老盯着华为，其实我们也没那么厉害。这个呢，也算是一个小幽默吧。

再往后说，华为单芯片技术仍然落后美国一代，但通过集群计算、算法优化等路径，可在实际应用中达到与国际先进水平相当的效果。这个话什么意思呢？就是说他承认他的升腾910系列的芯片比英伟达的芯片呢还是要落后一代。至于这一代到底是多大的代，咱们就不研究了，反正我们现在承认落后了。但是呢，我一个落后我就可以多来几个吗？我把它并行起来不就完事了吗？很多人说这不行，你并行起来，人家还有Nvlink，还有HBM，还有一堆技术来防止你去并行呢。这个里头是这样，你可以通过算法优化，把原来的给Nvlink，给CUDA写的这些算法整个调整一下，把这个计算序列重新排定一下，让他们可以并行去计算。这个可以部分克服吧，你肯定还是要效率比他低，但是基本上能使。我觉得任正非作为一个了解工程技术的人，说这个话不算是说错。

再往后说，人工智能也许是人类社会最后一次技术革命。中国在电力、通信、网络等领域具备优势。这个话呢，我觉得任老爷子说的是非常有水平。人工智能也许是人类社会最后一次技术革命，再往后就不仅仅是人类自己的技术革命了，可能就是一些新物种了。

而人工智能真正考验的是什么？就是电力和网络通讯的基础设施。你要有电，没有电的话，你说你怎么去算？甭管你是用英伟达的显卡，还是用升腾的显卡，你都得烧电。你用升腾的显卡，可能做同样的事情烧更多的电。我们现在在发电这件事情上，肯定是要领先美国很多的。咱们在国内整个的通信网络，还是相当的先进、相当的发达的。在这一块上，我们已经领先了。

最后呢，他讲了一个在商言商嘛，就是你还是要讲一些对华为有利的事情。国家要形成统一大市场，民营企业需要法制化、市场化环境。这个就是华为给自己要的东西了。好多人一说华为，这不就是国企吗？这不就是背后有什么背景？其实华为是个民企。华为在很多的竞争领域里头，也会被这种大国企、央企，或者是关系更硬的人欺负来欺负去的。所以华为讲了说，还是要好好的法制化。

而且为什么要讲统一大市场呢？中国很多这种政府招投标吧，还是会做这种叫地方保护。说这是我们省的，或者我们市的企业，我们要首先让他活下来。华为你这个我知道你很难，但是你先等一等。所以要去讲统一大市场，在商言商总还是要讲一点。

那么这个文章的意义是什么呢？就是我们不怕美国的芯片封锁。现在我们已经逐渐追上来了。升腾最新的芯片据说已经接近了可能上一代英伟达芯片的这个水平。跟现在什么GB 200这个比起来，肯定还差的比较远。但是你要去比什么H100，已经可以想办法拼拼凑凑能够干活了。这是中美伦敦谈判期间我们发的一个文章。

中美伦敦谈判呢，谈了好像又没谈。大家呢，都有希望达成的结果。美国人想要稀土，中国人想要芯片。而且不光是想要英伟达最好的芯片，我们可能还想自己造芯片。你把那个光刻机卖给我一个。我们想要这些东西，都是需要时间和巨大成本才能够搞定的东西。

美国人说，就搞不定稀土吗？肯定也搞得定。这玩意也没有什么先进技术，就是第一个耗电。因为大量的稀土提炼，实际上都是在电解铝，或者是一些伴生矿的分解的过程中去得到的。所以你要想整这个东西，就是需要大量的电。第二个是什么呢？你需要有很多的这种副产品要消耗。比如说我做出一大堆的这个稀土材料来，那你电解铝那些铝你干嘛去？你也得把它用掉。还有呢，就是要污染环境。

你发了很多电去做电解铝。电解铝本身也是一个挺污染的产业。你愿不愿意在美国土地上发了这么多电去电解铝，再把这个铝卖掉，然后再把环境污染了？你要愿意干，那你就慢慢干。这个事并没有那么大的问题。

至于说中国想要芯片这件事呢，其实是一个道理。你不要说美国人发明了，你发明不出来。我们还是有很多工程技术上的方式可以来绕过这些东西的。我做出来东西可能没有你好，但是我先一步一步往前做。特别是芯片领域，还有像AI领域里头呢，就是你做的越多，积累的经验就越多，你就越往前走。

最后呢，双方达成的是什么叫基本框架？基本上就是原来日内瓦协议的这些东西，我们又稍微的强调了一下。而且呢，都在强调什么？老大定调子，我们继续谈。甭管是美国还是中国，在这一次最后给的公告上基本上是一样的。我们要尊重日内瓦当时达成的协议，要尊重这个精神。我们要在这个精神的指导下继续往前谈，就讲了这么一个东西。

而且我们给出的评论是什么？就是没有写建设性。中文还是很清晰的，建设性成果就说明这事往前走了。但是我们写的是什么？我们写的叫很坦诚。很坦诚的意思就是分歧比较大，这个是要注意。看形容词也能看到。

说这一次在伦敦谈了点什么？美国人的算盘呢其实打的挺响的。日内瓦谈判之后呢，他新加了一大堆的限制。原来我们想日内瓦谈判完了以后咱们坐下来谈，你把日内瓦谈判之前的这些限制，我们两边商量商量，咱们减一减对不对？但是人家美国人不这个，在日内瓦谈判以后新加。加了呢，第一个是核电设备，第二个是EDA软件，第三个是飞机发动机。我把这三个东西都限制掉，希望什么呢？你把那稀土卖给我，我把这新加这几项给你去了，原来那些呢该怎么限制还怎么限制你。他想搞这么一个事，基本上把大家当傻子玩。

现在呢，其实美国还在继续玩。就伦敦谈完了以后又继续了。他这次玩了一什么呢？叫限制乙烷的出口。而且他呢都不是说我就不卖给你了，他是说我们要做许可证一事一议。其实到现在为止H20也不是说不卖了，也是许可证一事一议。包括我们的稀土也不是说不卖了，我们也是许可证一事一议。但是这种所有到政府那一事一议的东西呢，大家就基本上认为就封禁了。就这东西就没了就完了，谁有那功夫每一单跑到你那去审批去？这没有意义的。

那么乙烷是个啥玩意呢？它主要是做塑料的一个原料。中国呢也有这个东西，它就是做石油加工的时候呢的一个副产品。但是中国的油呢含乙烷比较少，咱们的油大概含3%到8%。

美国呢，因为是玩这个页岩油，他们的那个含量是15%。中国的进口量占全球的57%，全球有一半的这东西都卖给中国了。他这边说我们后边一事一议发许可证，马上就有人拿着订单到美国政府去申请许可证去了。这个就没有签发，拒绝签发。美国的出口企业股价应声而落。

这个东西呢，美国人产的便宜，大概300美元一吨，到中国呢就是500美元一吨。因为咱们本身就少嘛，咱们也产这东西，但是呢，我们自己率很低。每年使用的乙烷呢，大概80%是需要进口的。这些乙烷呢，基本上是98%到100%来自于美国，就完全依赖于美国的。

那下次谈判的时候，肯定美国人又想了，说咱能不能拿乙烷来去给你换这个稀土跟石墨呢？他发现前面我禁了你EDA软件了，你就在那头想办法自己研发去了，好像你也能替代。我禁了你飞机发动机了，你那边长江100马上开始挂到运20上去试车去了，好像也没有掐到你的这个腾处。我去禁你的核电设备，你国内好像也要去国产替代去了。这事不行，我一定要找一个你80%都依赖我的一个产业，去给你换稀土。

美国人呢，他有的时候怎么说呀，就真的是很天真的一个思考方式。我们处理的方式肯定是说，不受要挟了。你要禁我的乙烷，我们一方面自己加大生产，另外一方面找韩国找日本，再找一些其他的国家说，你们愿不愿意把这个额度吃下来？美国这些盟友小伙伴们，现在跟美国之间的贸易谈判都没谈完呢，除了英国谈完了以外，其他人都没谈完呢。所以美国如果把这个份额让出来的话，那其他的国家说，这我得着吧，这个都是有可能的。

至于美国的芯片呢，在整个伦敦会谈的时候，我们也没提，他也没提。日内瓦完了以后是有联合记者会的，在这个完了以后没有，各自做了一个表述，谁都没提这事。

中国稀土呢，比美国那个芯片其实还要更绝一点。什么意思？就是美国芯片是专门针对中国的一事一议，中国的稀土是不针对美国的。我们针对全世界所有国家，我们要防扩散，不能让我的稀土去给你造武器去。这个事呢，也是一事一议，甭管是哪个国家到中国来买稀土，我们都是一事一议来审批。

那么在这样的情况下，黄仁勋是怎么回复的呢？黄仁勋在巴黎Vivo Tech技术展期间接受场边采访的时候，回应了任正非的言论。这个是一个非正式的媒体采访，内容呢，通过路透社、彭博社等国际媒体进行传播，随后被南华早报、环球时报等转载。

黄仁勋说，英伟达的芯片技术呢，确实是领先中国一代，但指出了AI呢是并行问题。

不是说我这个芯片快就完事了，还是说我要怎么能够让它并行的一起去工作。如果单台计算机性能不足，增加数量是可以弥补差距的。所以基本上认同了任正非讲的这个观点。而且呢，他认可了任正非提出的中国能源充足，可支撑大规模芯片堆叠的这种论断。因为你到最后要烧电嘛，中国别的不行，这个电肯定还是全世界第一。咱们发电量是美国的好几倍，那你既然要去做AI运算的话，电是一个最大的核心。

黄仁勋认为，中国的技术对本土需求而言已经够了，不需要再去买英伟达的芯片了。警告美国若继续限制对华的出口，华为将吃下中国市场，并覆盖全球其他地区。因为现在华为的升腾系列芯片，还是在快速的向全世界出口。很多国家都会去买这个东西，因为他们也不希望一棵树吊死。今天都买了英伟达的了，过两天美国又有点什么事不开心了，给我制裁一把，我总得有一个备份的方案。这就让华为芯片走向了很多的，特别是一带一路的国家。

而且呢，黄仁勋暗示，中国可能通过市场规模和工程能力，构建独立于美国的技术生态。这个其实是非常吓人的一个东西。因为一旦说我们自己闷着头把这事往前走了，包括我们自己有巨大的市场规模，可能就形成新的标准了。现在全世界已经有一些技术在使用中国标准，比如说超高压输电。现在所有超高压输电都是使用的中国标准，你在全世界任何一个国家和地区，你说我现在要搞超高压输送电路了，超超高压输电了，他那个各种手册什么全是中文的，你就得好好学中文这套东西。

黄仁勋强调了AI开发者的平台绑定效应，这个是非常重要，在AI开发者非常非常重要的一个效应。CUDA为什么强，就是因为大家都爱使，并不是说他的技术上比别人先进多少，只是所有的开发者都在这个台子上练的。就跟原来咱们说相声似的，说你这个得属虎，我给你算命了你属虎，说我不属虎行不行，不行，我就属虎这套词熟，我就给你说属虎。这CUDA就是这么一套东西。那一旦中国形成了自己的标准的话，那未来可能这就会成为全世界的标准。所以如果所有的AI开发者都集中在中国，中国的技术体系就会胜出。这个是黄仁勋说的很重要的一个结论。

美国如果放弃全球50%的AI研究员，将削弱其技术主导地位。因为现在中国人，特别是从大陆受过早期教育的这些中国人，他们发表的AI方面的论文基本上已经占到50%了。这个前面是有人统计过的。在这样的情况下，美国人你自己要想清楚，如果你不跟他们玩的话，他们就自己去抱团形成新标准去了。

现在呢，英伟达已经不再指望美国取消出口限制了。原来他还去争取一下，现在发现这事没法讲了，我也不惦记了。英伟达已经调整了财报预测，不再纳入中国市场收入了。原来他财报里有一块，说我中国市场挣了多少钱，这以后这块没有了。

黄仁勋为什么要这么说呢？他为什么不说英伟达的芯片就是好，你还是要买英伟达芯片呢？因为你再怎么说好，中国人也愿意买，但是美国人不让卖，所以这个事他没法说了。他现在只能说标准争夺之战，这个事是不能输的，特别是AI这个领域里头。我们现在在争夺标准，而且这可能真的是像任正非说的，是人类最后一次技术革命了。这个标准在谁手里边是非常重要的，那么一定是哪边用的多，哪边形成了平台，哪边形成了大的生态，它会成为新的标准。

在这块，中国现在该有的已经有了。趁着我现在还领先，你让我卖，这样的话咱还可以在标准里头占一块。你要不让我卖了，那中国就自己憋屈了，那最后他形成标准了，就把我们的标准淘汰了。最后不会形成两个标准的，一定会形成统一的一个标准的。谁用的多，谁就是标准。所以黄仁勋在喊这个话，并不是说承认了英伟达的芯片就已经被华为的芯片追上了，还是差一代的。但是呢，他在喊美国政府，说赶快开放，再不开放就晚了，也算是在商言商吧。

那么脖子这种东西，到底是怎么被卡住的呢？大家有没有想过？第一个呢，其实是叫成本跟时间差异。你像稀土、石墨，包括刚才咱们讲的乙烷，都是这样的一个状态。你不是造不出来，也不是什么高科技，就是不划算。我造一吨500美金，他造一吨300美金，他那儿划算。而且他是采着石油，这东西就做出来了，我们是要拿石蜡油再重新去做这个玩意，这玩意就费劲。这些东西呢，都是可以靠工程的方式以及一段的痛苦时间，逐渐去找到替代方案的，不是说这事就过不去了。

第二个其实是什么？就是专利限制。这块呢，可能跟很多人想的不一样。很多人说中国人你造不出光刻机来，中国人你做不出EDA软件来，就是设计芯片那个软件。大家要知道，EDA软件这个东西在中国也使了这么长时间了，美国人把这个东西拿到这儿来，也使了这么长时间了。中国人很擅长做的事情是什么？叫逆向工程或者叫破解。就这个东西我们早就把它破开了，里头到底怎么回事，都看得明明白白的了。那你在这样的一个情况下，那你中国为什么做不出来？有版权，有专利，我必须得绕过你，我不绕过你这个事他是违法违约的呀。如果说我们双方开始贸易战了，这个不是一个正常的商业规则。

继续执行下去了，那我为什么还要去尊重你的专利呢？我为什么要尊重你的规则呢？那我就破解呗，我就直接使用你的技术路线，我就往前走呗。前两天我还看一个说德国人发明的二战油桶，那美国人一看，这不错，咱造呗。美国人在整个二战期间也没有付一分钱专利费，直接就把这个汽油桶造了，可能几千万个出来。说这个二战的油桶实在设计的太好了，它这个油桶是好拿，而且非常的结实，堆叠起来以后不破，而且倒的时候还有很好的泄压的这个功能。最后是全世界都在使用这一个油桶。二战结束了以后，甭管是东德还是西德，收到过专利费吗？没有，这事就完了呀。

所以现在美国跟中国玩这个专利战，玩这个贸易战，等贸易战结束了以后，那前面这事怎么办呢？那肯定也是要大家坐下来谈呗，既往不咎也就过去了。所以不要以为说这东西我们是做不出来，好多东西特别是软件的东西，我们是能做出来的。还有一些东西呢就是工程上，你比如说发动机，我们可能在一些基础材料上稍微差一些，工艺上差一些，这个东西我们没有搞明白。那怎么办呢？人家的这个比如说能够使1,000小时，我们这能使500小时，那我就500小时做一次检修呗。我成本上升，跑一段时间以后，我们再在工作的过程中去寻找一些替代方案，或者一些优化的这种方案。因为这个东西好多就是要反复的迭代，反复的往前试，他才可以说找到新的出路。你说我始终不试，做一堆专利，这个就死路一条。

你就像日本的新能源汽车似的，他生产了一大堆专利，但是呢他又舍不得原来那个汽油车的市场，始终不去做大范围的氢能源汽车的推广。那你跟电池汽车来比，那你就打不过他。电池汽车说我现在已经推了多少代了，现在固态电池都要出来了，我们把原来各种各样的问题都已经解决掉了。现在我不断的提高充电的电压，800伏、1,000伏，我一直往上提，我现在充电也充的也可以挺快的，5分10分钟我也可以把电充满。它是这样的一个玩法，所以一定要快速的迭代，快速往前做，才有机会成为标准。现在电动汽车跟新能源汽车的这种竞争，就是这样的一个明显的案例放在我们面前。

那么下面呢就是生态跟标准的限制，这个也是一个卡脖子。CUDA跟Nvlink其实就属于这一类，它属于生态特别好，大家都习惯这套东西了，你让我换这个事成本实在太高了。开放平台用的人多了，自然就会活跃，这些活跃的平台上自然就会形成标准。标准这个东西，千万不要以为这是国家一帮老专家坐在这，关上个门拍脑袋说。

我们制定一个标准，大家来执行吧。没有这个，中国是尝试过几次的，什么TDS、CDMA。以前呢，还有VCD、DVD的一些标准。咱们当时做了一大堆，从来就没有人使。所有的标准都是事实标准，我把这个标准做出来了，用的人多了，它就成为新的标准了，都是这样来的。所以一定要靠活跃的平台，才能产生新的标准。时间跟成本限制的东西找到新的出路，大规模生产之后，就会形成新的生态和标准。

专利限制会阻碍社区和平台的形成。你不要说你看美国人有专利了，日本人有专利了，中国人你搞不定了，别想这个。日本人就是被专利玩死的，日本最后失去了他的互联网时代，失去了他的移动互联网时代，氢能汽车也没搞定，人形机器人也没搞定。为什么？就是一大堆专利把他都绑死了。其他人说我想去发展一下行不行？你先来跟我做专业谈判，你谈不明白的话你就别发展。那大家一看说这事没法整，那就绕开他们这些专利已经封锁的区域，我们在其他地方再单独走出一条路来。

美国人也好，或者中国人也好，已经用一些实际案例告诉了大家，说靠专利封锁这件事，大家就绕开。我们这块是不碰了，我们在其他地方照样走得通，这个已经有很多案例证明了。而AI时代呢，卡脖子要比原来的什么稀土、石墨呀，乙烷这个事要更难。为什么呢？因为AI时代它是建立在开源数据，专利和生态与标准之间的一些竞争，那中间很多东西是非常模糊的，而且这个东西本身发展的非常快。你想禁止我的东西，我把DeepSeek、千问这些东西开源了，那你也去装。现在亚马逊上也把千问的模型都挂上了，亚马逊上现在包括微软上也把什么DeepSeek这些模型都挂上了，大家就一起跑呗。他们也愿意在千问的基础上，在Deepseek的基础上再去做微调，像perplexity就在Deepseek的基础上去调整这个模型，发现也很好使。所以你在这块想卡脖子，基本上不现实。

你想靠国家的法律，想靠专利想靠规则卡脖子，最后卡来卡去。这么多中国人，有一半的研发人员都是中国人，我们就找这种最开放的平台，我们就找没有什么限制的平台，我上哪使去。最后这边形成了新的标准，那这样的话对于英伟达来说，对于现在的美国人来说，可能就会比较痛苦。

最后总结一下，任正非也好，黄仁勋也好，喊的呢都是开放与生态，他们喊的东西是一样的。中美继续慢慢谈吧，这个事也没什么办法。你也不能指望说下一次坐下来，我们就彻底开放了，这个我觉得不太现实，黄仁勋已经放弃这个幻想了。

中美贸易谈判的结果和最终的竞争谁胜谁负的话，其实已经没有什么关系了。只是说在整个的AI发展过程中，到底谁挣到钱了，谁没挣到钱，或者谁先挣到钱，谁后挣到钱。最后只跟这个有关。最终的AI革命谁会胜利的话，我觉得已经无所谓了。这个呢，就是人类最后一次技术革命。这是生态与标准之争，不是芯片之争，不是几纳米之争，也不是什么稀土、乙烷。跟这些东西都没关系。现在政府谈来谈去这些东西，已经没法去阻碍人类进步了。

好，这就是我们今天讲的事情。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。

特斯拉We Robot发布会上，演示的特斯拉Bot，也就是擎天柱机器人翻车了。被爆出后面是有人进行操控的。对这个事情，我们应该感到失望吗？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲We RoBot大会上的机器人。

在这一次，大家的报道一般使用的名词不再是擎天柱，而是特斯拉Bot，原因也很简单，因为这是特斯拉品牌的一次集体亮相，包括特斯拉的Cybercab、Cybervan和特斯拉Bot。他要统统一的强调特斯拉品牌，所以大家报道都是特斯拉Bot。在这个视频里头，我们也尽量使用特斯拉Bot这个词来指向这一次演示上的机器人。

这一次的特斯拉Bot绝对是整场演示会的显眼包。他去走队列、去跳舞，也去调酒，还跟很多的观众进行互动，这个实在是非常让人震撼。因为这是特斯拉Bot第一次真正的走到人群当中来。以前我们看到特斯拉Bot都是在特斯拉的工厂里面，他并不会跟特斯拉以外的员工、跟这些没有签过保密协议的人去面对面的互动。这是第一次他出来了，你可以问他一些问题，可以跟他互动，可以要求他调一杯酒给你喝。

很多人举着手机，拍了大量的特斯拉Bot的这种视频，在各种社交媒体上传播。而且这种视频本身的传播性还非常非常好。在这个里边，有一个视频是我非常震撼的，就是调酒的这个。为什么呢？因为他戴了个牛仔帽。为什么戴个牛仔帽就会让我觉得震撼呢？原来我从来没有觉得特斯拉Bot多么像一个人，但他一旦戴上牛仔帽，把整个上面这个光脑袋遮住以后，你就看他这个脸部跟颈部、下颌部分割这个地方，他有一根线，这根线有棱有角的，把这个特斯拉Bot的下半张脸凸显出来。你看到那个棱角以后，就想起了另外一个有大腮帮子的人，就是他爹马斯克，长的真的是有一点点神似。这实际上是一个什么样的过程？实际上是一个人格化过程，我们真的把它看成一个人了。但是现在翻车了。

很多人质疑，特斯拉Bot的所有表演后台是否有人工直接进行操控或者遥控。很多人觉得自己被愚弄了，被骗了。因为他们原本对这个事情有非常高的预期，认为自己真的见证了未来走进现实，相信了马斯克，让特斯拉Bot这样的一个人形机器人真的走到了身边，可以和我们进行互动。然而，如果后面都是有人去操控的话，这件事情就让人失去了信仰。

很多人在推特上写道，他们一下子觉得好像长大了，不再相信圣诞老人，梦想与信仰都破灭了。这是这样的一个感受。但对这个事情特别有意思的是，到目前为止，特斯拉并没有出来回应，也没有辟谣，说明“没有啊，我们这个是自主的”或者“我们只是操控到哪一步”。为什么呢？因为操控这件事情其实分很多层次。你说整场表演后面如果完全没有人去管，这是不可能的。就算是真人在厂里边上班，后面可能还有人在监控室里看着，出现什么问题，他会喊“几号工位，你少聊会天，该干活了”，还会有人去管理。

你机器人上场了，跟大家一起面对面沟通，怎么可能后面没有人呢？只是大家对于操控的程度会有一些疑惑。比如说，你告诉机器人：“今天你去参加一场表演，表演的时候认真点，跟大家友好一点。”然后机器人就去了，回来了。现在的整个机器人技术，或者叫自主机器人技术，应该是没有达到这一步。

但是你说后面到底是每一个机器人有个遥控器，我们操控一下他就去了，还是做了一个动作捕捉器，每个人套一个这样的设备在身上，一对一的指挥，前面这个机器人到底是怎么做的呢？特斯拉没法回应，因为他的回应一定会让大家感到失望。很多人会觉得，这个机器人的操控应该更加自主。特别是在OpenAI投资的Figure 01发布以后，大家觉得这个机器人应该已经可以跟你去面对面聊天了，可以根据指示自己去编排动作，做出正确的动作，包括给你拿东西。

给你找到吃的东西，这个事都应该可以做到。但是特斯拉现在应该是没有做到这一步。他可能还是会有大的遥控器，因为原来特斯拉放过一个视频，就是特斯拉Bot机器人在叠衣服。后来这个视频的有一些未剪辑版本就流露出来了，发现旁边有一个操控员举了一台巨大的遥控器，在那里去遥控这个机器人。而且最近特斯拉也传出来说，我们在招聘机器人动作训练师这样的一个岗位，需要有多高多胖，很好的体力，一天做多少动作，然后可以让机器人去学习这些动作。那么这些已经被招聘进去的操控者是不是正在后台进行遥控呢？这个事没法说，它肯定是不及大家的预期的。

对于机器人，我们到底应该预期一些什么呢？大家要注意啊，这里头有一个很重要的字，就是“人”。机器人如果是个机械手，哪怕你是个机械狗，其实观众不会有这么高的预期。但是你一旦成为机器人了，大家就会有非常非常高的预期，因为我们会把长得像人一样、有形的这种样子的机器人人格化。就像刚才我讲的似的，你戴上牛仔帽在那调酒的时候，我再看着腮帮子上的两条曲格线，我就觉得，哎，这个长得跟埃隆·马斯克有些神似了。这实际上就是一个人格化过程。

就像我们当时看《阿凡达1》这部电影，女主角第一次登场的时候，很多人都觉得这是个动物，但是到结尾的时候，大家觉得，哎呀，这真的是个美女，很漂亮很美。这个过程实际上就是一个人格化过程。一旦对机器人进行人格化了，就会有非常高的预期。我们希望他能够像人一样思考，像人一样自主地去做出选择，甚至我们也愿意给他一些人权。我们希望像人一样对待他，我们也不希望有人去虐待这样的一个机器人啊，因为人这个东西叫“勿伤其类”。如果这是一个圆筒，是一个机器狗，你踹他一脚，可能不会觉得有什么问题。但是如果这东西长得像个人了，你踹他一脚的时候，你会有心理负罪感，因为你会觉得，也许哪天他会踹我一脚。这是人心里头比较微妙的一点。一旦大家对机器人有人格化以后，再告诉你说……

这个后面是有人去举着遥控器去遥控的，就会觉得有极大的心理落差，觉得上当受骗了。甚至会有些人觉得说：“我的生活是不是也在被人遥控？是不是也身不由己？”也会有这种误伤其类的感受。这是一个很重要的原因。

还有一个很重要的原因是什么呢？就是很多人对机器人有非常高的预期。他希望这些机器人可以走到我们的家庭里去，可以帮我们带孩子、遛狗，可以打扫花园，做各种家务。但是如果后边有人的话，那这不就相当于是把你家里所有东西都敞开给这个操控员看了吗？这个也是大家比较难以接受的事情。我是要有隐私的，我只要是进到我的家里头，把门一关，这就是我心目中最安全的地方。我怎么能忍受远程有一个人，每天上班的时候，就是通过摄像头看着我们家，在我们家里头操作各种设备帮我去打扫卫生，甚至是看孩子、遛狗这件事情？这个是很难接受的。

所以这一次呢，马斯克的特斯拉Bot翻车，最核心的原因是大家没有做好预期管理。就是他给了人特别高的预期，然后呢，这些人当发现上当受骗，或者说他发现自己的预期错付了以后，这个事情还没法去解释啊。这是他翻车的一个核心原因。

但是我现在想说的是什么呢？就是技术呢，其实是在不断发展，我们也没有必要每件事情都去刨根问底，或者说我们没有必要每次去吃饭的时候，都要跑到人后厨去瞅一眼。什么意思呢？咱们也要讲说人为干预啊，我们去操控这个机器人，实际上是分很多层次的。就算人去上班，后边也会有人去看的，也会有人去干预的，有管理者，有监控者，甚至我们上街还有警察在管我们，那你更不要说机器人了。

那到底操控到哪一个层次，或者说遥控这个机器人，真的那么容易吗？其实并没有那么简单。我们举一个很简单的案例，比如大疆无人机吧。大疆无人机就是每人举个遥控器，遥控一个无人机满天飞。那你说大疆的技术核心在什么地方？他的技术价值在哪？我都是遥控器，我遥控得好，不是你机器做得好，其实真不是这样啊。就是大疆无人机上边的核心技术。

是在于他的飞行姿态控制系统。你说往前飞、往后飞、左飞、右飞的时候，他需要把这个指令翻译了以后，重新去调配这四个旋翼的转速，然后再能做出相应的动作来。如果你要是完全手动的系统，你应该怎么办？你应该告诉他说：“哎，我左边的旋翼转得快点，右边的旋翼转得慢一点，前面那个怎么办，后面那个怎么办？”你有没有想到，这样去操控无人机是一个多么可怕的事情？我们根本就没有办法搞。

所以像特斯拉Bot这样的东西，哪怕后边是有个大遥控器，你前边能够准确无误地把动作都做好，也是非常难的。它也要进行姿态的管理，进行当前姿态的识别，不要摔倒。甚至你可能告诉特斯拉的机器人：“往前走”，不需要告诉他抬脚、落脚，再怎么去平衡，再怎么伸手，你不需要去做这样细微的控制。这个其实已经很难了啊。

所以我们还是要看到科技在一步一步往前走的。那为什么讲到说我们没必要去看后厨这个事呢？比如说出去吃饭，吃个宫保鸡丁好吃就行了。如果你到后厨里去看一眼，可能你压根就吃不下去了。联想到后厨里头这个鸡肉，如果真的是农村，他可能还杀鸡。你真的去瞅一眼以后，我相信大部分人可能就没法吃了。

所以我们不需要去了解这个背后到底是怎么回事，这个鸡怎么杀的，怎么拔的毛，怎么切的，怎么去骨的，然后怎么再去炒。这个东西没有必要一步一步这么去理解啊。如果我们自己是个大厨，或者自己就比较了解怎么做饭的话，我们去了解后厨的情况，并不会影响食欲，可能还能够发现：“哎，哪进步了一些，哪退步了一些，什么地方也可以改进。”如果我们就是个吃宫保鸡丁的，那就没必要到后厨去看了。

对于另外一件事情，也就是隐私保护这件事呢，其实我们在使用手机的时候，就总觉得自己在被监控。今天说点什么事，明天手机就推广告给你了。其实人们对于自己搞不太懂的东西，总会有一些恐惧感的。特斯拉呢，其实也出过类似的这种事情。什么事情？就是特斯拉有9名员工被告，是他们在公司内部……

传播特斯拉汽车里面拍摄的车内视频，而且以此为乐。哈哈，这个里头，包括马斯克自己车库里的车，都没有逃脱被人家传视频，然后以此为乐的这个厄运。那么，对于很多的普通家庭来说，我们是不是让一个特斯拉机器人进到我们的家里去？这就是我们要去思考的一个问题。

你说，哎，进来了以后，他完全不进行视频监控，这是不可能的。他如果进行视频监控，我们到底应该去相信他还是不相信他，那是要靠每一个人的心理接受能力的。我记得原来有人跑去日本，说有这种男女混浴的浴室，前头甭管是大妈还是大爷，这个收门票的，他就坐在两个浴室正中间。大家觉得这没有任何问题，你就是一个收门票的，你就是洗澡的澡堂子，被你看了也没什么关系。

还有些人去到医院里头，被医生看了，甭管男医生女医生，看了你也觉得无所谓。大家还是要想清楚，等什么时候觉得，我们被特斯拉操控员看了，也没什么关系的时候，那你就去用。如果你说我被特斯拉操控员看了以后，觉得浑身都不舒服，汗毛倒立，那你就不要买这样的东西就好了。或者是我们就幸福一点，普通人其实无知一些是最幸福的。我不要去研究特斯拉机器人背后到底是怎么工作的，究竟有没有人去看。如果享受它给我们带来的便利，就可以了。这有可能才是我们真正面对特斯拉机器人的时候应该采用的一些方式。

人工遥控的特斯拉Bot，我们到底应不应该失望呢？从我的结论上来说，大可不必。硬件其实已经足够先进了。我们看到的特斯拉Bot，它的灵巧手已经非常非常好了，基本上应该已经可以去使用各种为人类设计的开关面板与工具了。它的关节已经非常多了，这才应该是我们看到特斯拉Bot里边真正感到惊叹的东西。

至于另外的那些东西，包括自主性，和其他一些我们想象中特斯拉Bot应该能够干的事情，这块其实更多的是大模型的运作。在这一块我们只管去相信大模型，只要继续去遵守scaling low，继续去快速发展的话。

它一定会在未来的一段时间，达到我们的预期的。大家不用着急这件事情。在这个过程中，之所以翻车，也是有些人对于特斯拉的这种人形机器人，有了过高的预期。而且，这个过程中也有人在里面进行捧杀。这个里头一定是跟很多的空投有关。像特斯拉这头开个发布会，那头股价暴跌，这个一定是有关系的。特别是在马斯克现在还在积极的帮着懂王竞选，而且美国大选也没几个礼拜的时候，你现在这个时候去开这种We Robot的发布会，一定会有人出来去挑毛病的，这个是没什么好说的。

马斯克最近搞的几个事情，一个是We Robot发布会，另外一个就是筷子夹住了他的星舰5飞中的超重型助推器。在这两个重大成就的里头，We Robot肯定是被人挑刺儿了。但是对于这个夹住了超重型助推器的筷子来说，现在还是欢呼声一片，因为实在没有什么可挑出毛病的地方。这绝对是人类工程学的奇迹。

马斯克在懂行竞选的过程中，还会不断地发出很多新的产品，让大家感到震惊。但是呢，也一定会有很多的，不管是想做空特斯拉的人，还是在跟懂王竞选的人，会努力的跳出来抹黑马斯克。你现在去抹黑马斯克，就是可以做空特斯拉，就是可以抹黑懂王，就是这样的一个时间点。

那么最终的总结，机器人时代是不是正在到来？是的，机器人时代，或者叫人形机器人时代，正在逐步到来。马斯克也讲了，今年年底就会让机器人真正去做一些有用的任务。这个话怎么去理解？前面的特斯拉Bot做的所有工作，其实都是演示、都是训练、都是研发迭代。但是到今年年底的话，它就可以跑到特斯拉工厂里边去做一些真正有价值的事情了。这是一个里程碑式的进步，这个我们应该可以拭目以待了。

到明年年底，特斯拉Bot就要开始销售。但是他销售出来的产品，可能依然是在一个比较有限的空间里头，在比较有限的范围内去工作的一个机器人。大家不要想着到明年，我们就可以看到像I Robot电影里边的那样的机器人。

或者是像底特律变人里头那样的机器人，这个呢还距离非常远。到那样可能还需要三五年吧。我还是相对来说比较乐观的。但是，比如说在汽车厂里面，或者在这种物流的仓库里面，或者是在一些跟普通行人相隔离的地方吧，就是大家签了保密协议才能进去的地方，可能特斯拉Bot就可以去进行正常的工作了。甭管是不是特斯拉，或者到明年年底我就可以买一些这样的东西回来，在我们自己的工厂里边去上班了。

现在的特斯拉Bot的时代呢，其实跟特斯拉汽车在研发的时代，已经有天差地别的区别了。因为特斯拉汽车在研发的过程中，其实一开始大家是非常不看好的，所以特斯拉可以独自领跑，或者叫抢跑十几年。大家看着说，你到底能不能做出来，到底能不能做出来，是这样的一个状态。

但是现在特斯拉Bot的时代，是无数人都在追赶。甭管是figure 01，还是说国内的各种机器人公司，包括小米，都在做人形机器人。大家一起在向着人形机器人的时代狂奔。在这种情况下，做任何的发布，做任何的对外演示，都是会压力很大的。因为一旦把这种演示做出来了，大家觉得“呦，方向指明了，我要去做一下”，甚至有大量的内行就在后边看，说“哎，你哪一块到底是怎么去实现的啊，哪一块到底是有一些什么样的问题”。

最了解你的人永远不是你的客户，而是你的竞争对手。他就会发现“哦，这个地方是这么去实现的”。因为特别是像人形机器人这样的东西，到今天了，他其实已经不再是一个科学或者技术的这种革命和进步了。他到现在为止，已经演变成一种工程学胜利。就像他用筷子夹住了超级重型助推器，这个过程是一样的。他是一个工程学胜利。

所谓的工程学胜利就是说，他使用的所有的科技都是现有科技，没有哪个人说“哎，特斯拉用了哪个科技，是大家都搞不清楚你怎么干的，一下不明觉厉了，不知道怎么实现的。”这个其实是不会发生的。就是现在整个这个圈子里，所有人都知道说“你特斯拉这个是怎么做的啊，你这个灵巧手是多上了多少链接”。

还是怎么去处理的？自主可控的这些机器人，到底是能够自主到什么程度？这个里头没有秘密。工程学胜利就是最后谁可以把成本、效率、故障率、各种的错误率控制在一个工程学可以接受的范围内，这就可以了。

我们看到超级重型助推器落下来的时候，也不是笔直落下来，它也是歪的，侧面也是有一些火焰在燃烧。夹住了以后也要烧一会儿。他之所以不让它落在地上，而是找个筷子去夹，那个意思就是说你可以有一定的偏差，只要偏插在我允许的范围内，我的筷子就可以夹住你。这是现在的工程学奇迹所追求的东西。

所以可能在未来的一到两年之内，我们就会在很多的工厂里面看到机器人。可能在未来的四五年时间内，我们就真的有可能看到特斯拉的Bot或者其他家庭公司产的这种机器人，走到我们的家庭里面来。这就是现在的机器人时代走到的一个位置。

所以最终总结一下，特斯拉Bot翻车是有别有用心的人去推波助澜。作为普通的像我们这些吃瓜群众来说，大可不必感到失望。我们应该看到其中进步的部分，也要看到机器人时代正在快速向我们跑来。

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。

大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。今天，我们来讲一讲AIGC如何改变我的工作与生活。之所以录这个视频，是因为我应邀参加了一个访谈，题目就是“生成式AI如何改变我的生活与工作”。

啊，我是从什么时候开始接触到AIGC的呢？或者叫生成式AI的呢？应该说，第一个产品是Github Copilot，啊，一个自动生成代码的产品。第二个产品呢，是Midjourney，啊，一个可以画图的产品。这应该是在2022年，5月6月左右的时间。大家注意啊，那个时候，ChatGPT 还没有爆火。应该是在2022年11月左右，啊，GPT 3.5突然爆火，大家才知道，说有AIGC这样的一个东西出来。在这个之前的话，一般管这个叫做生成式AI。当时呢，我还录了节目啊，有节目为证。Github Copilot如何震惊到我了。我们觉得，有了这样的一种生成式AI以后，程序员的工作与生活会变得多么不一样。Midjourney刚刚发布的时候，当时Midjourney应该还是啊3.0的版本，还没有到4.0版本。现在我们使用的是Mijourney的6.0版本了。当时我们已经可以画出很多很有趣的图画出来。我记得啊，Midjourney最早改变我生活的是什么呢？就是我生成了一个自己的迪斯尼风格的3D头像，把这个头像发布到了推特上去。呃，我正常一个推特的阅读量，应该是几百条，因为当时的推特的关注数还比较少。这一条推特发出去以后，阅读量突然飙升，我收获了成千上万的点赞和评论，这让我意识到生成式AI的影响力，以及它如何迅速地融入并改变了我们的生活和工作方式。

我的这一条推特的阅读量，应该可以达到几十万，甚至还要更高一些。到不到百万，这也算是改变我生活的一个案例吧。原来，一个不会画画的人，一个只能在推特上用他匮乏的言辞去表达自我思想的人，可以通过一幅画得到这么多的流量，得到这么多的关注啊。这深深震撼到了我。再到2022年的11月份啊，DALL·E横空出世，AIGC这个名头就算彻底火了。对于我来说，流量才是AIGC天生的组合。你说我用AIGC生成了内容，这些内容我拿它去做了科学研究，拿它去做了各种各样的伟大的事情，其实意义没有那么大啊。对于我来说，AIGC可以获得流量，可以被更多的人关注，可以被推荐算法所推荐，这才是AIGC真正有价值的地方。AIGC极大地降低了内容创作成本，提升了生产质量，提升了生产效率。当有了更多内容之后，下一件事呢，就是要争夺更多的用户时长。在DALL·E刚刚发布的时候，我就已经预见到了这一点。我们的用户量没有上升，我们的用户使用时长没有上升，那么当内容不值钱了以后，人和流量就会变得越来越贵。经过了两年啊，我觉得我当时的猜测和预言吧，逐渐在被证实。我们讲一个小故事啊，以前经常有很多饭馆和包括一些酒店，会去做抽奖啊。怎么做呢？就是往一个盒子里头，不透明的盒子往里去扔名片。等这个饭馆的老板或者酒店的老板，从这个盒子里头摸出某一张名片的时候，你就可以免单啊，或者是得到一些住房券。怎么能够提高中奖的概率呢？

大家有没有思考过这个问题？方法很简单啊。多放几张——你想啊，一大家都在往这个盒子里头放名片。如果你只放一张的话，比如说这盒子里有啊，100张名片，你中奖的几率就是1%。当我放两张的话，就是2%啊。当我一次把一整盒名片，一整盒应该是100张名片，把都扔进去，那我不肯定中奖吗？

AIGC来了以后，我们可以往盒子里多放一些名片了啊。你中奖的机会就会上升。而且呢，AICC给我们赋能，让我们拥有了一些原来没有的能力。一个不会画画儿的人，现在可以去画画儿了。而画儿对于用户的点击，对于情绪的感染，绝对是比文字高非常多的。所以，AIGC呢，可以让我们创造更大量的内容，在推荐算法，在流量的洪流里边去获得更多的流量，获得更多的关注，也就是说，获得更多的金钱。这是AIGC对于我来说最大的改进啊。

让我来还原一下，一个日更科技、创投、互联网、流量方向的博主，每天是怎么工作的啊。然后我们再去看，说AIGC到底怎么改变这个工作。我每天的工作是从阅读和选题开始。我先要看看今天有什么新闻，然后选一些题目来进行个人的演绎。对于我们来说呢，讲的永远是叫大众话题的小众观点，对吧。你说我如果讲一个很小众的话题，没人听。如果我也讲一个很大众的观点啊，大家都这么讲，我也这么讲，也没有人听，而且讲的也没意思。那么一定是大众话题的小众观点。所以第一件事呢，我们先要去筛选话题啊。那你说，你不能自己去讲一些独特的东西吗？人生短短几十年。

你要是讲自己的人生经历，估计一个礼拜就讲完了。啊，所以每天第一件事是阅读和选题；第二件事是撰稿。撰稿的话，就是具体要讲什么，还是要去写一个简单的稿件呢？对于我来说，写的是提纲，对于我，逐字稿是不适用的啊，因为阅读起来有一些障碍。然后呢，是录制，就是真正拿设备也好，拿手机也好，把整个的稿件讲出来。再下一步呢，是剪辑——你录完了以后，肯定还是有一些不是那么满意的地方，要把它剪掉。再下一步呢，是进行点击率和SEO优化。什么意思？呃，就是YouTube也好啊，TikTok也好，任何这种视频平台，想去推荐我们的内容，或者想去理解我们到底在说什么，其实是有难度的。那在这种情况下，我们就需要给他一些信息，说我们今天到底想什么，通过标题，通过简介，通过分段信息，通过标签，把这些东西呢，告诉YouTube也好，告诉TikTok也好，告诉这一些推荐算法啊，推荐引擎，然后呢，他们才可以啊，根据我们提供的这些信息，去将我们的内容，推荐给他们认为应该看的人。这一块呢，是有很多需要优化的地方，包括用户看完了以后，如何提高点击率，比如说，YouTube把我的视频给一些用户看了，然后看的过程是展示在这个页面上，用户到底点不点，这是我要关心的事情。用户点击率上升了，那么YouTube认为说，哎，这是一条很好的视频啊，我应该推荐给更多的人看。如果用户去搜索了，那我怎么能够让这些搜索关键词，命中我的视频，而且在最后。

YouTube给出的视频搜索结果里头，排的性可能是靠前一些。而这也是我们需要去思考的问题。这个是我们录完剪辑完视频以后，要去干的事情。做完这个事情以后，我们就可以把视频发布到平台上去。然后呢，进行数据回收。啊，什么叫数据回收？就是到底有多少人看了呀，点击率怎么样啊，评论都是什么样的，有多少人点赞了呀。然后呢，再进行新内容的调整。我下次怎么吸取经验教训，把它做的更好一点。总之呢，要形成一个闭环。当我总结了一定经验教训以后啊，我再去选题的时候，我看选一些什么样的题目。这是一个完整闭环啊。

那么，从一个Youtuber的角度上来看，让我们来看看AIGC到底是如何来提高我的效率的。先说错误的选项啊，首先，要告诉大家啊，他到底什么不能干。因为AIGC现在有很多课程，很多人上来去告诉你啊，这个东西无所不能，你什么都不用干，就可以躺在这挣钱了啊。首先，要告诉你他不能做什么。第一个，要放弃AIGC肯定是不可取的。你说别人都用，我不用这事肯定不行。为什么呢？逆水行舟，不进则退。AIGC是提高我们创作效率的。你创作一条，我可以创作10条。就像我们在一个名片箱子里头，去抽奖的过程中一样，这个箱子里头有你一张名片，有我10张名片啊。那么，抽出来我的名字的几率，一定是更大的啊。所以，一定不能放弃。第二个呢，叫不劳而获，也是错误的。任何人告诉你说哎，你使了AICC以后，你就可以自动起稿，就可以自动生成稿件。请注意，这里应该是AIGC，不是AICC。

在当今的数字时代，确实存在一些关于数字人或虚拟人物能够自动创造收益的神话，你或许会听到这样的话：“拥有一个数字人，你就可以躺着挣钱，无需任何努力。”然而，对于这些言论，你需要保持警惕，因为它们往往出自那些意图收取智商税、推销课程的骗子之口。切勿轻信这些承诺，它们通常都是虚假的。

在构建个人品牌或内容创作的过程中，我有一套完整的闭环策略，特别是在作为Youtuber的旅程中，我巧妙地结合了人工智能生成内容（AIGC）的应用。这一切的起点是阅读和选题。为了提升阅读效率，我自建了一个RAG系统，亦即个人知识库。这个系统能够存储我从网络上筛选出的大量信息，随后，我通过向知识库提问的方式，快速获取所需知识，极大地提高了阅读速度。这样一来，我不必通读整篇文章，特别是针对那些为了吸引点击率和延长阅读时间而采用夸张标题的文章。这些文章往往利用夸张的标题吸引点击，一旦点击量增加，推荐算法就会给予更多曝光。同时，为了在文章中插入多次广告，一些写手会将关键信息放在文章后半部分，迫使读者阅读冗长的无关内容。面对这样的文章，阅读体验无疑是痛苦的，浪费时间且信息重复。

因此，在这个信息泛滥的时代，构建高效的信息筛选和处理系统，显得尤为重要。通过使用RAG系统和AIGC技术，我能够更高效地获取和利用信息，避免时间的浪费，专注于创造真正有价值的内容。

没有意义的内容啊，但是，我一旦把它扔到这种个人知识库里，以后我就可以通过AI搜索，直接找到相对应的重要信息出来啊。这是我用的第一个工具。第二件事呢，是撰稿——就是我还是要去写这个提纲。现在呢，我也用AI提示词做了一个专门的保健，或者说提纲优化的一个过程。在这一块呢，我觉得AI起到的作用还没有那么大，因为AI给我的结果并没有那么让我满意。经常是它出了一个稿件之后，我最后会扔掉重写啊，这个没有办法，因为我没法确定，到底是自己直接做的稿件更好一些，还是AI写的稿件更好一些。因为这种内容的结果回收周期太长，污染因素太大，所以没有办法简单地做A/B测试啊。但是，作为一个视频博主，我是要坐在这讲这个故事的，只有我自己写的稿件，我可能讲得更痛快一点。做视频博主很重要的一点，不是说有多少人看你，你自己先得把自己讲开心了。如果你讲得越讲越痛苦，越讲越难受啊，那么听的人也会感受到这一点的啊。所以在撰稿这一块，我虽然使用AI，但是并不依赖它啊，而且我觉得AI在这块还有待提高吧。录制这一部分呢，我只能说，我的各种设备都号称使用上AI了，但是具体怎么用的我也搞不清楚，就据说是有各种AI优化美颜啊。对，你们看到了我吧，这个还是有一定的AI参与。在剪辑这一块的话，AI其实是帮了大忙的。现在呢，各种的剪辑软件，都有专门的AI剪口播的这种功能啊，他会先把我们讲的内容，整个识别成文字，然后根据内容的连贯性和重要性，自动剪辑成一段流畅的视频。这个过程大大提高了我的工作效率，让我有更多的时间专注于创作本身，而不是技术细节。虽然AI在某些方面还有待提高，但在剪辑方面，它的表现确实令人满意。

然后，再将其中的重复语气词删掉，把空白时间直接自动删掉。我们还可以直接根据文字去剪辑视频。原来剪辑视频是很麻烦的，你需要看这个地方说重复了，需要找到这句开始的地方，一句结束的地方，再把它删掉。现在，已经完全不用了。现在，你只要在文字上去删删改改，就可以得到最终的视频了。但是，这一块还不是那么成熟，就是你删是没问题的。你说，我想改几个字，这事就费劲了。因为改的话，它需要重新平衡你的语音，重新生成你的口型。在这块，有一些工具在做，但是成本很高，效果也还没有那么好。我相信，可能在不久的将来，这一块也可以补上。

至于说自动配音和数字人，我尝试过，效果一般。我可以写一段话，它就自动的给我配音去了。也找了一个人在那给我稍微演绎一下。这个有，但是不喜欢。至于说自动的字幕优化、翻译和高亮这一块，这是现在剪辑软件最新的功能。原来，这些字幕会自动的给你识别出来，但是这个识别，是做的传统语音识别。传统语音识别的话，就有一个很严重的问题，就是一句话，它其实很难去判断里头每一个字具体是什么，所以它错误率很高。那你说，AI怎么这么笨。这个跟AI没关系，我们如果是人的话，去听别人单独的说某一句话或者某一个单词，你可能识别正确的几率也是不高的。但你说，我们没感觉，听人说话听不明白，那是因为什么？有上下文，以及有各种生活习惯。你把它这些东西综合在一起，进行考量的时候。

识别的准确率就会上升。所以现在，在AI识别字幕的这个板块里头，也应用上了这些知识和功能。现在的字幕识别已经相当准确了，但不是完全准确。然而，准确率已经上升很高了。而且，AI识别完字幕后，还会自动地将它认为相对重点的地方标注成比较明显的高亮，让用户看到字幕的时候知道这一块相对来说重要一些。它还可以进行自动翻译。其实，翻译对于它来说相对容易，就是它可以把我们的内容变成中英双语字幕。只是，现在这个交互的过程还有一些问题。你想让它再提高准确率，其实已经挺难的了。应该是什么呢？就是先去识别，然后呢，有一个跟用户交互的过程，让用户去进行错误修改，或者告诉它说哪一块你没听清楚的词应该如何去纠正。这样的话，可以慢慢地让AI熟悉我们的语气语调，熟悉我们各种口头禅，熟悉我们的各种发音，然后可以逐渐提高准确率，也可以进行一些特定的修订。应该在这个之后再去做翻译，否则的话，就是属于完全单纯的浪费算力了。所以，很多跟AI相关的操作，不是AI有多厉害，而是我们的交互应该如何设计的问题。这一块呢，也有待提升。

待字幕处理完了以后，我现在的整个拍摄环境还是相对比较杂乱的。所以呢，我会进行AI抠像。这也算是多模态识别吧，把人抠出来。后面呢，用me journey再去画一幅跟我们今天讲的话题相对来说比较贴近的背景，再把人放上去。哎，也算是一个AI应用。

这是关于剪辑相关的内容。再往后，点击率和SEO优化也全都是AI干的事情。封面很重要，因为用户在决定是否点进去之前，先要看封面。这个时候，Mijourney又大显神通了。我们现在能够使用到的画图软件，基本上是三个：第一个是Mijourney，第二个是Open AI的DALL·E 3，第三个是Stable Diffusion。国内使用的，诸如“同1,000问”、字节跳动，基本上都是Stable Diffusion的各个版本。

在这三个画图软件里头，Stable Diffusion的特点很明确：稳定性非常好，但是艺术性差一点。操控要稍微麻烦一些，而它的优点就是稳定性。你要求它按照统一的风格，出连续的内容的时候，它相对来说要好一点，所以更适合工业生产。DALL·E 3是Open AI的这个产品，它语言理解能力非常强。当你跟它说我要画什么的时候，它是所有这些工具里头理解能力最强的一个。但是它的艺术性要稍微差一些。但是看各取所需吧，有些人说我不需要那么精细、那么艺术的这种内容，但是我希望我讲的所有东西都给我画出来，那么在这个时候，DALL·E 3会更适合一些。

我也在用，Stability AI我用的很少。最后一个就是我常用的Mijourney。Mijourney的最大好处是什么？就是它的艺术性最强，感染力也最好。但是它的缺陷是什么呢？就是稳定性可能没有Stable Diffusion那么好，而语言理解能力可能没有DALL·E 3那么强。不过，如果你追求的是艺术性和感染力，Mijourney无疑是最佳选择。

稳定性没有那么好啊。你每次让他画的时候，他未必会出来统一风格的内容啊。第二个是什么呢？就是他对于文字的理解能力呢，也要稍微差一些啊。他毕竟不是一个语言模型，对吧？他是一个画图的。你给了他太复杂的描述了以后，他可能理解不了啊。这是它的各自优缺点啊。对于我来说呢，啊，最主要的是用me journey，用me journey画封面了以后啊，再加上一些其他的工具，做出视频的封面来。再下一步是做标题啊。标题这个东西呢，呃，我现在基本上都是让AI去声称标题。要注意啊，前半截，或者说前面十几个字是给人看，后面呢是给机器看的。它什么意思？因为人会会看到标题，然后他看到标题以后，会决定点不点进来。对吧？所以前面是给人看的。那为什么人不看后面的呢？因为我们的标题后面的部分，都变成点点点了。甭管是YouTube还是TikTok，后面都是点点点啊。TikTok你可能连标题都看不见啊，直接划过去了。YouTube是可以看到标题的。那你说我就写前面这个简短标题，不就完事了吗？啊，不要这样啊。当你去搜索的时候，比如说吧，我今天要搜索open AI这个词，你的视频里它出现了，我的视频里也出现了，那么谁排前头呢？如果我这个open AI这几个字，出现在标题里头，我这排前头。如果是出现在简介里头，也可以排的相对靠前一些。你说我标题简介里都没出啊，我只是出现在啊标签里面了。因为它是允许我们在里面去打标签的。那这个呢？

就会出现在最后，或者可能压根对这个搜索结果排序影响就会比较小。它是有权重的，所以，我们要利用人看不到的这个部分标题，尽量呢把一些搜索高频的词放上去。这样的话啊，在用户使用搜索的时候，我们可以占到一些小便宜。那么你想去啊，写出这么复杂要求的标题来，你还是让AI去干吧。甚至呢现在还有人去总结出经验，比如说这种咆哮体标题啊，我不能允许你不知道，99%的人都不知道，就属于咆哮体。包括像小红书，二极管式标题也是这样的啊，只有我知道的秘密这个事情，难道你还不知道。反正有很多这样的标题风格啊，这个也是允许我们直接写提示词，让AI来替我们生成的。这是标题啊，简介呢也是如此的啊。简介我们会呃给机器看，你说有没有人去看那个简介，有啊但是很少。绝大部分的简介是机器看的，在谷歌啊，或者在其他的这种平台上，在搜索推荐的时候，由机器来去读取这些内容，来决定把我们的内容推荐给谁。所以简介呢，我现在完全是由机器生成的啊，我的标题，我一般是机器生成完了以后，会人工去改。简介基本机器生成完了我是不改的。

再往后呢，是做分段信息。AI呢，也可以去自动的给我生成分段信息，我这个视频第从哪个时间点开始讲哪一段，从哪个时间点开始讲哪一段。这个呢是盖码史啊。如果用户点开你的视频以后啊，他不想从头看，他想从中间哪个地方开始看，他可以直接点击分段信息往后走。另外呢，所有分段信息是先加入搜索的。用户搜完了以后说。

我想搜一个什么什么内容啊，你这里的写好分段了。我的视频是从几分几秒以后讲，这一段内容，你有可能直接被搜索命中啊。搜索命中了以后，一点就进去就可以看了。然后是视频的标签啊，你可以给视频打很多很多标签啊。那么这些呢，通通都是由AI自动生成的。我呢，自己写了一个AI agent啊，写了一个很长的流程。这个流程输入什么？输入的是字幕。刚才我们讲了，我们在剪辑的时候，已经生成了字幕了。我把字幕扔给这个AI agent，它会一步一步的去完成，刚才我们讲的所有工作：生成标题，生成简介，生成标签，生成分段信息啊，生成一个完整的博客。最后我还会把所有内容，生成一个完整的博客。这些博客呢，我也会贴到一些博客网站上去啊。为什么呢？啊，有些人说我不，我不能给你字幕。你给了你字幕以后，你们就不好好看我的视频了。啊，你都用YouTube GPT啊，或者说Tube GPT，用这样的工具去看。我不开心了，你让我没有挣到广告费啊。千万别这么想，哈哈，为什么？就是，当你提供更多的内容到网上去以后，啊，真正能够看到这些内容的，其实不是人啊，而是搜索引擎的爬虫。当他爬到了以后，我们就又有被谷歌，搜索引擎去命中的机会了。比如说我写了一篇博客，把我的一个视频录完了以后，把博客贴到我自己的网站上去了，那么就有可能会被谷歌搜索命中啊。命中了以后呢，用户大概率还是会回来看视频的。永远不要跟流量过不去。我们到啊这一步了。

是后期点击与SEO优化啊，再下一步是数据回收与再优化。这一块呢，基本上目前还是人工在处理啊。未来是不是有机会改成AI处理呢？啊，那是未来的问题了，现在还搞不定啊。我每天还会去看数据啊，看评论，然后来决定未来的内容怎么做。下一步说，我们可以如何更进一步的使用AI来改进我的工作呢？前面是我现在已经做到的，未来的是，以后边是一些未来畅想。

第一个呢，内容收集和整理还可以进一步优化。那我现在的处理方式是先去阅读啊，然后录入到机器的数据库，或者本地知识库里头。以后再通过AI智能搜索，得到我所需要的信息。但是我们真正去做研究的时候，会怎么样呢？会进行延展的阅读。那么我可能会再去写一个更复杂的AI侦探流程啊。当我搜索结果之后，然后我会在搜索结果中啊，自动的，再去生成进一步需要去探索的信息啊，进一步需要去收集的数据。把这些东西拿出来以后，再进一步去搜索，再进一步啊，结合我内部的个人知识库，或者是外部搜索的一些结果，得出更复杂的或更完整的调查结果出来啊。这是可能未来要做的事情。

我的评论内容啊，应该会自动的阅读，至少要统计，这个事还是应该去做的。现在呢，并没有做啊。我现在是人工去阅读所有的评论啊，找有趣的去回复啊。以后的话，我会去啊，让AI去读所有的评论，但我不会让AI去回复的啊，因为AI回复的话，是对所有给我发评论的人不够尊重啊。但是我会让AI去统计啊，哪些评论特别有趣。

在评论区中，一些明显的风向或思潮正在流行，这是AI可以自动总结的。下一步的目标是自动总结评论中的主流观点或情感倾向。至于短视频的自动剪辑，这是一项我尚未着手的工作，但我认为这是应该去做的，也希望AI能在这方面给予我一定的帮助，或是提供剪辑建议。不过，这可能还需等待AI剪辑软件的进一步进化。我自己直接完成AI短视频剪辑，可能仍有些许难度。

AI视频生成，以及音乐和音效的智能生成，这些领域我正在尝试，但尚未找到实际应用的方法。之前我提到过，AI在内容生成、代码编写、图片生成方面，我都有所涉猎。对于AI生成视频，我试用了目前几个较为领先的产品，但使用方法仍需探索。我曾尝试将用majority画好的图交给AI视频生成软件，让它生成动图，再将这些动图作为视频背景，但用户反馈不佳，他们认为太过杂乱，甚至不如静态背景图，这样他们可以专心听我讲故事。

当前AI视频生成的可控性和艺术性尚未达到理想状态，我们还需等待其进一步进化。至于音乐生成，我尝试过几次，但生成的音乐连我自己都难以忍受，因此未敢拿出来“污染”大家的耳朵。期待未来AI音乐生成能有更合适的发展。

技术，或者更进一步说，技术的进步，有了更好的商业模式。有的时候，其实跟技术没关系。就是当大家都生成了很好的AI音乐，因为它成本降低了，决定把这些音乐无版权的开放出来，给大家用。然后再有一些筛选的机制，能够自动的筛选出来，我应该用的音乐的话，可能我以后会去用这些音乐。但你让我自己去生成音乐，短期内应该不会去做。至于更进一步的剪辑呢，比如说AI的一些，呃，阿巴塔，不是说数字人，而是什么呢？我可以跟AI的一些虚拟形象进行问答。这个，可能是未来我希望有的一些功能吧。至少现在还做不了运营数据，或者说，我视频播放数据的回收，以及优化建议呢。嗯，未来应该也还是会用AI agent，再去做一个。目前还没有开始做这个，工程量稍微大了那么一点点。这也是未来需要去思考的一个问题。还有一些什么可以用AI来做的呢？就是更多的，人与人之间沟通的润滑剂，也是很适合AI去在里边去尝试的一个方向。什么叫人与人之间沟通？比如很多的博主，我们经常会一起去录一些节目。那么在这个过程中，AI可以去给我建议说，哎，这个话题你去找谁谁谁去录，其实会更好。包括他可以帮我去看一些别人的视频。因为我现在每天自己去阅读，撰稿，录制，剪辑，上传，优化等等，这个过程的话，没有那么多的时间去看其他人在做什么。嗯，这一块的话，AI其实是可以给我一些帮助。其他人都在做什么？哪些话题更有趣？哪个话题更受欢迎？

技术的进步，尤其是AI技术的发展，正在改变商业模式和人与人之间的沟通方式。AI音乐的低成本生成和无版权开放，使得音乐的使用变得更加便捷。AI的筛选机制能够帮助用户快速找到适合的音乐。未来，AI将不仅限于音乐领域，还能实现与虚拟形象的问答互动，提供更个性化的体验。在数据分析方面，AI能够回收和分析运营数据及视频播放数据，为优化提供科学建议。此外，AI还能在人与人沟通中发挥润滑剂的作用，例如，为博主提供话题建议，分析他人视频，节省时间，提高效率。AI技术的广泛应用，正逐步改变我们的工作和生活方式。

你可以跟谁谁谁去讨论一下啊，或者两个人一起去做一些联合直播。这是AI可能能够大展身手的一个地方吧。总结一下，AIGC或者叫生成式AI呢，肯定是一场革命。在AIGC时代呢，一个人就是一支团队啊。像刚才我分享了我工作的整个过程啊，所以你们看看啊，我基本上是按照一个整个团队在工作的啊。与AI在一起呢，主要是要卷那些不用AI的人啊。有一些人说我就不使啊，那我们就卷死他，不用AI的人。最后呢，只会留下来很少的一部分精英，作为文化遗产传承下去也就可以了。给大家表演一下，就跟日本这个寿司仙人一样，你就去看一下他的表演。但你说所有日本人吃寿司，都是需要那么做吗？这个事是不行的。找到自己的定位啊，做人适合做的事情，让AI去做AI适合做的事情。这是非常重要的啊。就是在我们去使用AI的时候，一定要注意：AI不是无所不能的。里头怎么去让他干他擅长的事情啊，这是我们需要注意，需要不断尝试和碰撞的地方。永远不要相信不劳而获啊，这个一定要大家记住啊。大家都在寻找新的机会与定位，社会是不允许不劳而获的啊。为什么呢？因为如果不劳而获可以在社会中生存的话，整个社会会发生崩塌的。这会破坏社会的稳定性与发展啊。所以千万不要相信不劳而获，所有对外宣传不劳而获的人都是享受智商税的人。好啊，这就是这一期的内容啊。这一期内容里边提到的各种的流程，我一般会在付费频道里头跟大家分享。

说：“哎，这个流程具体是怎么做的，对吧？或者有人希望说：‘啊，我希望了解一些很特殊的流程，应该如何去做。’你也可以跟我讲，我会在付费频道里去录出来。好，啊，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的付费频道。再见。”

大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。今天，咱们来讲一讲华为，仓吉编程语言终于来了。在刚刚过去的HDC，也就是华为开发者大会上，除了发布鸿蒙新一代操作系统，感谢了一大堆友商，还故意把腾讯的名字落掉之外，还发布了众望所归，或者大家期盼已久的仓吉编程语言。2020年，华为就申请了仓吉的商标，而且告诉大家说，我要去做编程员了。当时很多人就直接疯了，说哎呀，华为要做中文编程语言，我们再也不需要使用英文字符去写程序了，我们要用古老的中文去写了。

在这件事情上呢，华为采用了叫不承认不否认，不负责的态度。什么意思？就是华为自己从来不承认说，我要做中文编程语言，没有任何中文编程语言相关的报导是从华为出来的。但是华为呢，也不否认任何人说华为要做中文编程语言了，他也不出来辟谣，也对所有市面上流传的信息不负责任。反而不是我说的这件事情呢，传来传去，传来传去，传到2024年，这个仓吉编程语言终于发布了。

对于程序员来说，中文编程语言这件事就是个笑话，不可能有，想都不用想。为什么？因为中文的输入效率很低。我们现在使用这种26个字母的英文键盘，你打英文肯定是最快的嘛。这么大量的内容要输进去，你要打中文拼音，然后再挑字，有时候还写错别字，这玩意咋弄？而且中文那么多的字之间，入和这个人为和末它很像，你到最后找bug，你咋吵？所以，这件事是不可能的，想都不用想啊。现在，华为的仓吉编程语言终于发布了。

首先，说结论是：它不是中文的，而是英文的。跟中文有关系的部分不是完全没有啊，是什么呢？就是它的名字——仓吉编程语言的这个语言名呢，是仓吉的汉语拼音，也不敢写中文。它的程序后缀是CJ，仓吉嘛，仅此而已啊。剩下的跟中文就没有任何关系了。大家要知道，我对于华为的看法呢，就是他们的技术一直都还是可以啊，但是他们使用的很多手段，让我觉得比较不齿。但是技术我从来不质疑啊，包括他们很多生产的设备的工艺，都是很好的。

咱们讲讲仓吉编程语言到底怎么样。仓吉编程语言呢，是一种缝合怪。他把现在最好的这些语言特性，都缝在一块。但这个呢，并不是贬义词。其实所有的编程语言，就是新发展出来都是缝合怪。什么意思呢？编程语言发展一段时间以后说啊，现在的新的编程环境啊，新的程序编造的任务有些什么变化了，那么我们有一些新的编程语言的特性需要出来。那么只要有新的编程语言出来，他们就会把所有这些新特性都塞进去。所以只要是新编程语言都是缝合怪，不是说到华为这都变缝合怪了。

最后，这个编程语言到底能不能成功啊，是不是大家喜欢用，跟它是不是缝合怪本身，这件事并没有关系。编程语言本身呢，其实也一直在发展。发展的方

可能就是其他新编程语言的3-5倍，或者有的可能达到十几倍。包括Objective C，这是苹果原来在iOS上开发用的。这种语言相对来说比较繁琐。现在新的语言都比较简洁，相对来说更易读易懂。以前为什么搞得那么复杂？因为那时候的都是软件工程，有架构师负责设计，然后底下的人必须按照这种复杂的规则工作，像螺丝钉一样。你写的越严格定义，写的越长，它就越不容易出错。通过这样的方式来实现。

但是现在呢，都是小团队开发，甚至有好多代码是一两个人写的。你让他写一大堆又臭又长的代码，人家觉得才不费这劲呢，太累了。然后易读性这个事，程序是一个工程，即使到现在可能也还是工程，需要多个人来配合。你这个人写完程序以后，下一个人读不懂了，这玩意你咋弄啊？或者说我自己写的程序，过俩月我再看，我自己看不懂了，这事也没法整啊。所以程序一定要易读。

然后第三个呢，叫什么就是适合描述当前主要任务。因为大家知道，随着计算机行业、互联网行业，包括现在人工智能行业不断地往前发展，我们用写程序的方式要解决的主要问题和矛盾转变了。以前的很多程序语言其实不太适合描述当前的任务。你描述的过程，可能会变得非常的冗长。这个事是非常麻烦的。所以呢，就会要求编程语言发展。这个发展实际上是两个方向：第一个方向呢，就是传统编程语言其实也在一个版本更新的过程中，不断地在优化和改进。

第二个方向，就是新兴的编程语言，它们在设计之初就考虑到了现代软件开发的需求，更加注重易读性、易用性和描述当前主要任务的能力。这些语言往往更简洁，语法更贴近自然语言，使得开发者能够更加专注于问题本身，而不是语言的细节。这种趋势使得编程语言的发展更加多元化，满足了不同场景和需求下的开发工作。

一个版本往前迭代的二个分，就是要不断有新的编程语言出现。那么，新的编程语言到底需要具备什么特性呢？让我们稍微讲点技术，我尽量讲得让大家能听明白。现在有很多新的编程语言，比如说谷歌现在在推广的Kotlin，安卓里边现在使用Kotlin；苹果做的Swift；还有Go和Rust，这些都是属于新编程语言。它们都会有一些共同的特性。为什么讲这个？因为，仓吉把所有东西都放到自己身上，谁最后一个出现，就会把前面的都放到自己身上。都有哪些新特性呢？

第一个，它内存安全。程序运行的时候，在内存里头有执行代码，有数据代码。传统的编程语言呢，会经常出现一些叫内存越界和内存泄露的问题。所以，新的编程语言一定要解决这个问题。内存越界是什么意思？就是我告诉操作系统说，我需要10个字节的内存，它分配给我了，然后我去访问第11个字节去了，这个事肯定是不行的。他分配给你以后，实际上是告诉你说，给你一个地址，说这个地址就是你的，从这个地址往后十个字节都是你的。我去访问第11个字节，这事肯定是错的。访问其他的，在我这个地址范围之外的地方，都是错的。什么人去干这种事？病毒都是干这个事的，还有很多破解，都是要内存要越界的。

那么内存泄露是什么意思？就是我分配了10个字节，用完了以后，我得告诉操作系统，我用完了，释放掉。然后操作系统呢，再有人来分配的时候，再把这块内存再分配给别人。

他是这样去工作的。但是如果我光去调用了，我告诉操作系统来给我分配，内存分配回来了，用完了以后呢，我没有去释放啊。最后积攒了一大堆没释放的内存，就是内存的碎块在这个计算机里头啊。这叫内存泄漏啊。传统的编程语言都是这种问题啊。现在新的编程语首先要解决这个啊。第二个呢，叫什么叫并发安全啊？什么叫并发安全？现在的这个计算机呢，甭管是手机啊，电脑啊，还是平板啊，其他所有设备吧，都是多核心设计啊。就是你的CPU上有非常多的计算核心。那么我们需要什么呢？并行处理。传统的程序是顺序的啊，执行完第一句，执行第二句，执行完第二句执行第三句，对吧。那么现在呢，说我们要提高效率，我一看哦，8个核心，我就赶快把这个数据拆好了，分配到八个核心里，你们都去执行，执行完了以后，把执行结果拿回来，我再把这些执行结果拼在一起，再接着往前走。但是在这个过程中呢，却有个问题：计算核心他在工作的时候呢，不能随便去访问外边的数据啊。他只能访问他自己分配到这个计算核心里面缓冲里边的数据。所以呢，一般情况下，县城跟县城，或者说叫并行运行的这些程序之间是隔离的。你不能说我执行一段时间以后，我要到外面去访问一下别人的数据，这事是不允许的啊。这个就叫并发安全。在写程序的时候，你先要把这个事情搞定。然后第三个呢，是类型安全。现在新的编程语言大部分是强类型，就是我们规定好你这个东西到底是什么类型，你再去给他赋一些其他类型。

他是这样去工作的。但是如果我光去调用了，我告诉操作系统来给我分配，内存分配回来了，用完了以后，我没有去释放。最后积攒了一大堆没释放的内存，就是内存的碎块在这个计算机里头啊。这叫内存泄漏啊。传统的编程语言都是这种问题啊。现在新的编程语言首先要解决这个。

第二个呢，叫并发安全。什么叫并发安全？现在的这个计算机呢，甭管是手机啊，电脑啊，还是平板啊，其他所有设备吧，都是多核心设计啊。就是你的CPU上有非常多的计算核心。那么我们需要什么呢？并行处理。传统的程序是顺序的，执行完第一句，执行第二句，执行完第二句执行第三句，对吧。那么现在呢，说我们要提高效率，我一看哦，8个核心，我就赶快把这个数据拆好了，分配到八个核心里，你们都去执行，执行完了以后，把执行结果拿回来，我再把这些执行结果拼在一起，再接着往前走。但是在这个过程中呢，却有个问题：计算核心他在工作的时候，不能随便去访问外边的数据啊。他只能访问他自己分配到这个计算核心里面缓冲里边的数据。所以呢，一般情况下，县城跟县城，或者说叫并行运行的这些程序之间是隔离的。你不能说我执行一段时间以后，我要到外面去访问一下别人的数据，这事是不允许的啊。这个就叫并发安全。在写程序的时候，你先要把这个事情搞定。

然后第三个呢，是类型安全。现在新的编程语言大部分是强类型，就是我们规定好你这个东西到底是什么类型，你再去给他赋一些其他类型。

是不允许的啊。比如说，我规定了这是一个整数，你现在想往里头赋一个浮点数——就是带小数点后边那部分的那种数——这是不允许的，直接报错啊。然后呢，还有很多新的语言特性，比如说什么范型啊，闭包啊，命名函数，或者是函数增强什么的，它们都算是新的语言特性。为什么会有这种特性呢？就是为了让更大规模的程序可以被更灵活地编写。

然后呢，是需要有完善的生态和工序链。我记得我上大学，刚开始学计算机语言的时候啊，学C语言，学Pascal语言，学BASIC语言，每一个语言里头，它的关键词其实很少，大概有个几十个，有的有一两百个，也到头了。而且都很短小。但是学完这个语言的基本的结构，控制之后，你就会编程了吧。扯吧，你那玩意编不出来。真正要编程需要什么呢？就是需要大量的周边的函数库。比如说鸿蒙操作系统里头啊，我要调用某一个设备，你如果没有这些函数库，那这事费劲了对吧。你需要从最底层的去一层一层去折腾去。现在都是什么？有一个函数库叫摄像头，我现在调用函数库说，首先摄像头初始化一下，摄像头给我设定参数，摄像头给我拍一张照片回来啊，或者摄像头给我拿出一个预览图片回来。然后我要到哪里去显示啊。现在都是这样编程序的对吧。这个写的代码，基本上刚才我说的一句话，可能就对于编程语言就是一句对吧。现在都是这样，你要有完整的生态，然后呢，要有工序链啊。比如说，我可以给这个鸿蒙手机写程序啊，可以给鸿蒙平板写程序，可以给手表写程序。

那这个他要有完整的工序链，来去对应他们。然后呢，要有不同的应用场景——你比如说，我到底是前端用啊，就是写界面；还是网络上使用，做科学计算使用；还是后端操纵各种设备。它要有不同的应用场景。这是现代编程语言的一些新特性啊。所有这些特性，咱们的仓吉编程语言都有，都已经弄得齐齐的了。

另外还有一个什么东西呢？就是编译器啊。编程语言，你写完程序以后，是不能直接执行的呀。你要经过编译，编译成这种可执行的代码才可以去做。康杰编程语言呢，它使用的编译器，也是现在最时新最流行的，叫LLVM架构——叫low level virtual machine，就是底层的虚拟机系统。它呢，是一种模块化设计的编译器，里头每一个模块可以自由的拼接。然后呢，有很高级的优化，它可以将这个代码优化的非常高效。就是我写的时候，其实我是啊，不是那么在意，说你最后代码是怎么去执行的，都是由编译器去优化出来的。

然后呢，这种编译器最后编译出来代码，是跨平台的啊。你说我编译完代码，到底是在英特尔的CPU上跑，是在麒麟的CPU上跑，还是在瑞斯克5的CPU上跑，还是在一些啊，嵌入式的这种小的SoC上跑啊。它是用这样的编译器，可以一次性都编译出来啊。它是做这样的工作。而且呢，LLVM的这种编译器，也是有相对活跃的社区与生态的。这个编译器格式，是从2000年就开始在做，现在一些新的，比如像Swift呀什么的，也都是用这样的编译器模式啊。

不是说这个编译器叫 LRVM，而是编译器的形式是 LRVM。这是我们讲解的技术部分，就到这里了。然后，仓吉编程语言就包含了刚才我们讲的所有的这些新特性。那么，有没有想过为什么一定需要一种自己的编程语言呢？

首先，要讲的是，做编程语言这件事并没有像大家想象的那么神秘，那么高深莫测。现在我们用的一些很广泛的编程语言，其实出身并没有那么好。譬如说 PHP，很多的网站都是用它写的。PHP 实际上是某一位大神的大学本科毕业项目，他说那我自己做个编程语言吧，专门去写 Web 应用的这种编程语言。然后，就非常的流行，大家就写来用起来了。像包括 JavaScript，还有 C 语言，实际上都是很随机的就产生了。所以，做编程语言这件事本身并没有那么高大上。

但是，现在的编程语言已经不像那个时候了，已经发展的非常先进了。现在再有一个大学生说，我要做一个新的编程语言出来，已经非常非常难了，因为刚才那些特性你把它搞明白其实不容易的。现在，比如说谷歌最新做的 Dart 编程语言，为什么干这事呢？第一个，C++ 相对来说是一种比较笨重的语言，就是你要写同样的代码，完成同样的功能，它的代码量是别人的 5-10 倍。那个没必要嘛，对吧，何必跟自己过不去呢？我们需要一种新的、更简洁的编程语言。另一方面，C++ 的版权在谁手里头？在 Oracle 手里。Oracle 就不停地告谷歌，说你侵犯我版权了，你得给我钱。

那谷歌说：“算了，我不用了，行不行？我自己去整一套新的啊，quarterly到新编程语言，它的成本很高啊，因为你要自己搭建整个的生态，整个的社区，这个成本是非常高的，不是到逼不得已，一般不会有人干这个事啊。”五哥说：“既然你一直告我，那我就上吧，我有机会上新编程语言了，我就一定要把所有新特性全上！上啊，你原来那个沉重的包袱啊，这种需要写的，特别特别又臭又长的这种代码，不要了啊，整个扔掉。”这是谷歌，然后苹果的Swift呢，也是这样，就是说它的object啊，原来叫objective c啊，也是太笨重了啊，太陈旧了，说算了扔掉了，不玩了啊，整个整一套新的。所以苹果现在你做啊，Mac OS啊，iOS啊，iPadOS的开发都是Swift语言。

华为呢，原来其实是有一套自己的语言的，但是呢，它这个不是那么纯粹，它原来这个语言叫Ark TS，Ark是方舟的意思啊，它原来有方舟编译器，方舟的整个的代码库啊，它的编程语言TS是什么，叫typescript。但是这个里头有一个问题是什么呢？就是typescript的大版权是在微软手里的，虽然它的版权是阿帕奇2.0，它允许大家自己有去修改，允许大家去商业使用，就是华为去使用这种typescript是没有问题的。但是问题在哪儿呢？问题是，它的大版本是控制在微软手里，微软会不断地去升级typescript版本啊，不断地把新的语言特性加进去，改出来啊。而然后呢？（文本在此处似乎未完整结束）

所有的 TypeScript 的周边社区，对吧？你说我今天要给 TypeScript 写代码库了，啊，我要去给他写一些这个，呃，第三方的接口。我一定是跟着微软的标准走，我不可能跟着华为标准走。华为说：“哎，我想加点新特性进去。”微软说：“我不喜欢。”咔，干掉了，没了，对吧？然后那你说我这个新的代码库，我一个第三方的，比如说我是做鼠标的，我给这个设备专门写了一个 TypeScript 的接口库进去。那我肯定跟着微软标准走，不可能跟华为标准走。它是这样的，那么它这个叫什么呢？叫生态被微软绑定了。这个华为是不可接受的。

TypeScript 还有一个问题是什么呢？就是它更适合写前端，就是它去写很多跟界面相关的事情。因为 TypeScript 语言是从 JavaScript 的这种，就是前端语言里头演进出来的一种语言。所以呢，它对于很多的科学计算啊，对于很多后端的任务呢，其实并没有那么擅长。这也是华为为什么要去抛弃它的原因。就是现在的鸿蒙上都是使用的叫 ARCTS，未来呢，就准备通通都整到仓吉上面去。就是必须要有一套可以完全自己掌控节奏的全域编程语言啊，大家注意我讲的两个定语啊：第一个自己掌握节奏，我想升级就升级啊，我想加新特性就加新特性，不需要看任何别人的脸色啊。如果你想跟我兼容，你就老老实实跟着我的节奏走。这里头没有第二名啊，你就跟着我走。我们只有一个声音啊，这第一个。第二个是什么呢？叫痊愈编程语言。不过，最后一句似乎没有完整表达出说话人的原意，可能需要进一步的上下文来明确“痊愈编程语言”的具体含义。在这段话中，主要讨论了标准、生态绑定、以及华为对于编程语言选择的考量，特别是对 TypeScript 的观点，以及华为对于自主可控编程语言的需求。

我不但要负责界面的开发，服务器的编程，网络设备的设定，科学计算的处理，我还要确保所有环节无缝对接，这正是“仓吉”系统所承担的任务。那么，我们来探讨一下，“仓吉”是否有望成功，它是否拥有光明的前景。如今，甚至有人开始学习编程，我是否也应该掌握“仓吉”编程语言呢？这个问题，虽与技术相关，但也并非完全取决于技术。一个编程语言能否最终立足，关键在于其生态与工具链的建设。生态，正如我们之前所讨论的，指的是是否有一群开发者围绕该语言编写程序，是否有足够的工具和上下游相关的代码库支持。例如，当我使用“仓吉”编程语言时，如果我发现手机上的运动传感器无法找到相应的驱动，这就表明生态体系存在缺陷，最终可能导致该语言无人问津。

“仓吉”编程语言能否成功，归根结底，还是要看其生态和工具链的建设情况。目前，华为正投入大量资源致力于此。同时，谷歌也在推广多种编程语言，如Python、Rust、Go、Dart等，并表示愿意出资支持其生态链的建设。苹果公司也在推广其Swift语言，且Swift是开源的，但问题在于，很少有人愿意主动与苹果的系统兼容。尽管Swift是一种全功能的编程语言，有人用它来编写高性能的服务器程序，但这并不意味着它已经广受欢迎。

在讨论编程语言的未来时，我们不能忽视其生态建设的重要性，这将直接影响到语言的普及和应用。

都是在你手机上跑的一些APP啊。苹果的Swift始终在苹果生态里没出来，就是我们很少能看到，不是苹果系统，我去用Swift语言去写程序这个事，基本上没有。华为的现在也是如此。它的生态本身，相对于苹果这种封闭生态来说呢，还是要稍微小一点。毕竟苹果全世界那么多人在用，相对来说，华为也好，苹果也好呢，都是在外面没有人用。鸿蒙系统，你离开华为也没人使，对吧，就跟iOS、iPad OS什么这个东西，离开苹果也没人使是一样的啊。所以呢，他有可能就在华为鸿蒙生态系统内啊，可以继续跑下去，就像Swift一样啊。这个事可能性是存在的，但是前提你是鸿蒙得推的下去啊。如果你鸿蒙也没推下去的话，那这个仓吉也就没有任何意义了。华为的生态链啊，到底是不是足够强大，才是仓吉本身是不是成功的核心。他的生态链强大了，他就可以养的活，社区啊，社区这个东西其实是很现实的。如果我在你这个社区里写了程序，没有人用，没有人让我这个吃饱肚子，那就没有人在里头去玩耍，那这个社区就会快速的枯竭下去。玩编程社区里头还有很多其他的东西，明后天我们有机会再给大家讲啊。这个里头还有什么礼节对吧，还有很多的约定俗成的东西，如果你不遵守的话，会被整个的程序员社区所唾弃的。好啊，这就是仓吉编程语言这个故事啊，我们今天讲到这里啊。稍微有些技术啊，有些可能大家听着会费劲一点，但我尽量是用简单的方式讲。好啊，这期就讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞。

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