苹果也要做智能眼镜了，难道又有新方向了吗？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲苹果的阿特拉斯计划。

苹果做智能眼镜的事情并不是空穴来风哦，而是彭博社一个记者做出的报道。现在呢，苹果算是漏的像筛子一样了。以前苹果内部保密是非常非常严格的，苹果的办公楼原来跟其他的所有公司办公楼都不一样，它像是那种单元楼似的，一个人可以进入这个单元，竖着全是你们的办公室，然后下一个单元你进不去。所以他就为了保密做成这样。

但是现在的话，苹果内部的保密基本上已经形同虚设了。现在所谓的阿特拉斯计划呢，还仅仅是一个内部调研项目，就是在内部找了一堆人来说，唉，你们看看，现在市面上的这些智能眼镜到底是怎么样的，市场如何，我们是不是应该去模仿一款，或者应该去研发一款吧。

到苹果这里，你要说模仿的话，这个词就不太尊重了。他们主要的对标对象是谁呢？是梅塔的Rayban雷朋的眼镜。为什么呢？因为梅塔的Rayban已经卖了100万只了，对于苹果来说值得看一眼了。为什么说值得看一眼，待会咱们再去讲。但是呢，他要想把眼镜做出来，至少要到2027年了。

这个东西呢，就像苹果汽车，储备了一大堆的专利。你说现在苹果要去做眼镜，他有没有相关的技术储备？非常多，而且呢，也不断的会有新的风声冒出来。但是最终到底是不是能做出来，其实谁都没谱。像苹果汽车传了十年了，最后宣布说我们不干了。苹果虽然宣布了不干了，不一定哪天他说，哎，我又启动了。这就是苹果现在的一个状态。

那么我们回来看一看，梅塔的Rayban真的成功了吗？它是累计销售突破100万。其实呢，现在我们所看到的是Rayban的第二代，上一代呢大概是卖了30万台。这一代呢，应该是从2023年10月份开始卖的，卖到现在的话，差不多是一年的时间吧，卖了100万台。那你说这100万台这样的数据，对于苹果来说是大数还是个小数呢？咱们稍微比较一下。

苹果一年卖掉了2.346亿支iPhone，卖掉了5000万台iPad，接近5000万支的Apple Watch这个手表。他们的耳机的话，应该能够有可能六七千万。所以呢，折腾了一年，卖掉了100万只的Ray-Ban眼镜的话，对于苹果来说，基本上相当于没有。而这个数字完全不值得去说。这是一个巨大的市场，成功了我们要去折腾一下，完全不值当呢。但是呢，100万呢，也不是个特别小的数字了。

所以苹果说来，咱们启动一个计划，调研一下吧，也就如此了。硬件设备真正的数据，其实不是卖掉了多少，真正对硬件设备起作用的数据是什么？实际上是活跃数。给大家举一个当年的故事吧。当年呢，2015年有一个公司突然上市了，这公司是什么呢？叫暴风影音。它呢是当年最有名的一只妖股。为什么呢？这暴风影音已经出了VR眼镜，号称呢是找到了新的风口。2015年上市以后，两个月连续29个涨停板，多么恐怖的一个数据！为什么叫妖股呢？但是这29个涨停板之后，很快这个股票就崩掉了。为什么？因为你是把这些眼镜卖了，但卖完了以后呢，这些眼镜并没有活跃起来，并没有真的给你带来真收益，或者带来后续的内容消费，或者广告收益，都没有。

那这个你卖掉再多的眼镜，其实也没有什么意义。当年暴风大概也就是卖掉了可能一两百万只的这种眼镜。后来我有一个朋友在暴风影音内部上班，我说你偷偷给我看一眼后台，让我瞅瞅你们的日活数据到底是多少。瞅了一眼，大概也就是几万，可能连5万都到不了的一个数字，每天在这晃来晃去。我说这不扯淡吗？你卖了几百万只的这个眼镜，后台日活只有几万个，最终就是失败告终。暴风呢最后是苟延残喘了一段时间，2020年直接退市了。

所以对于智能硬件来说，卖了多少不重要，有多少活跃才重要。像暴风影音的这种VR眼镜，你卖掉了以后，后续的甭管是打游戏、看视频，还是说看广告，你都得有活跃，才能有后边这些收益。要不然的话，就没有。

那么，梅塔的Rayban到底有多少活跃用户呢？现在，它在第一期卖了30万只的第一代Rayban，大概有2.7万的一个月活跃数据，不到10%。但是，这个数据肯定是水分非常非常大的。刚才我讲的那个数据是日活，就是每天你要来活跃一下。而梅塔公布的数据是月活数据，你想，你买了个眼镜，每个月戴一次，就算活跃过一次了。那这种数据的水分能有多大，自己心里去想一想就知道了。因此，它的日活可能也就是几千，这样的数据可能更差。

至于现在的第二代100万只Rayban，并没有公开说它到底有多少活跃数据，但应该数据也不会太好看。为什么呢？因为Rayban的这种数据并没有那么容易隐藏。为什么呢？因为它跟VR眼镜还不一样，VR眼镜是个消费内容的设备，而Rayban这样的设备是一个拍摄内容的设备。它上头有摄像头，你可以拍视频，可以拍第一人称视角的视频。你到底有多少这种视频在市面上传播，不就知道这个东西有多少活跃了吗？从现在来看，实际上非常少的Rayban数据在市面上传播，而且这些Rayban数据能够造成的影响也非常小。

哪怕说大家都不传播，但有一两个Rayban拍出来的视频爆炸式传播了，这也行。因为一旦有爆炸式传播，其他人就会来抄袭，哦，拿Rayban戴在脸上，第一人称视角拍出来的，这么多人喜欢看，那我也得去买一个，也得去拍。就像我们很多人买了GoPro、买了大疆的这种运动相机，看到人家能够拍得这么漂亮，那我也得去试试，会有这样的活跃出来。

但是，Rayban现在的视频完全没有让整个视频社区活跃起来，它的视频没有传播性，这比它没有活跃性要更糟糕。首先，梅塔还是有两个相对来说比较有利的条件。第一个，梅塔想明白了说时尚，我戴个眼镜，这东西不能丑，一定要好看。在这件事情上，甭管扎克伯格自己。

每天戴着眼镜出来晃，还是找了一堆明星。这算是一种时尚的产品，没有哪个人说：“哎呦，我带了一个Rayban，觉得丑。”这个事还不至于。

然后第二个是什么呢？就是他自己是有社交媒体的平台，有自己的流量的。他有Instagram，有Facebook，所以呢，他已经算是得天独厚的一个位置了。但即使如此，Rayban的视频依然无法传播。第一个原因是它的硬件规格比较奇葩。它上头有两个500万像素的摄像头，一边一个，还有三个麦克风，和一个开放式的扬声器。就是你可以拿这个东西当蓝牙耳机用，还可以去拍摄。只是呢，它的摄像头的分辨率稍微差了一点。500万像素到底有多差呢？iPhone的分辨率是4800万像素，那安卓手机的分辨率就更高了，小米原来出过1亿像素的，现在至少也都是四五千万像素的一个水平。所以它这个像素就比别人差非常远。

电池倒是够用，6个小时的中度使用。就是你如果很重度使用这个，肯定盯不了这么长时间；你如果中度使用的话，这个眼镜里的电池可以撑6个小时。然后还有一个充电盒，这个充电盒可以反复充三次电。所以你出来18个小时，就是一天，基本上够用。当然了，这个东西不像耳机似的，就是咱们使用的蓝牙耳机，经常是使用充电盒的。因为耳机你可以把它摘下来，但是眼镜，你像我们这种戴眼镜的人，你把它摘下来，你看啥呀？两眼一摸黑嘛。

所以它这个设计呢，也没有那么合理吧，但基本上能用。还有一个什么东西呢？这个眼镜上还有一个灯，因为你拍摄嘛，总要开一个灯，告诉大家说我在拍摄。否则的话，你不就偷拍去了吗？这个是很危险的。

然后硬件如此的一个格式，其实已经比较奇葩了。因为现在大家都在卷画质，卷真率，卷码率。甭管是图片内容，还是视频内容，你要有感染力，就必须是在底层下一些硬功夫。它的硬件压根就不支持你干这个事。你想，500万像素的摄像头够干嘛的呀？所以导致什么呢？就是它的内容格式就很奇怪。

他的图片可以存500张，其实呢，这个数是够的。存500张，把它导出来，然后再去拍，这个事问题不大。但是呢，只有2,592*1,944的这样的一个分辨率，算是一个4:3的格式，这实际上也就是500万像素嘛。但你跟iPhone的这种照片比起来，就完全没法看。iPhone拍出来的照片，色彩很好，非常细腻，再加上夜景的这种增强，就会好很多。

但是你拿着Rayban这样的眼镜里，拍出来一个500万像素的照片，基本上相当于是咱们可能十年前的数码相机拍出来的水平。那你说你怎么可能有传播力嘛。视频呢，就更奇怪了。它不是1080P，也不是什么480P，不是任何一个咱们能够想到的这种通用的视频格式。它的视频呢，是1184×1184，30帧，最长只能拍30秒，一共可以存30段。这跟30干上了。

那这个里头有什么问题，大家想明白了没有？他这个视频是方的，他是1:1的。咱们电脑上是16:9的，手机上是9:16的。竖屏的什么时候用1:1的呢？只有Instagram上面的图片是1:1的。他给这个东西做了一个1:1的视频比例出来，那这个就导致一个什么问题呢？就是这种视频除了在Instagram里头之外，你没有任何地方可以传播它，导致这种设备所拍摄的内容极具缺乏传播力。他给你了一个方的视频，而且呢，视频没法传播，已经算是一个巨大的悲剧了。

还有一个比这个悲剧更悲惨的事情是什么，大家想到了没有？警察的执法记录仪为什么挂胸口上，为什么不戴头上，为什么不挂眼镜上？有没有人想过这个问题？那你说重量耗电，这个算是一个原因，还有一个很重要的原因是什么？搁胸口上稍微稳一点，即使是这样，执法记录仪拍出来那个视频，如果给一般人看，还是会晃动得很厉害的。你一旦放到头上了，这个视频拍出来是完全没法看的，抖得一塌糊涂。

哈，那你说我们第一视角，我们每个人每天戴着眼镜四处看，我们没觉得头晕，怎么搁个眼镜就头晕了呢？

这个原因也很简单。我们人呢，会有一个补偿机制，就是当我动的时候，眼睛捕捉信号的时候，会有一个补偿的机制，说：“哎，这个地方会动一下，那个地方会动一下。”我不会因为晃头晃脑袋，让自己的脑袋晕掉。但是，如果没有这种补偿机制了，你把别人眼睛看到的信息搁到眼前来看，马上就吐得满地都是了。我们原来是有一个预期的，说头动了，我们的视频也会动。甚至我头动的时候，我的眼球可能也在跟着发生变化。在这个时候，我看到的内容呢，相对来说并没有那么晃。

但是别人是不能这么干的。你想想，我们用大疆带云台的照相机去照相，或者是手持云台，你还需要去走那种叫云台步了。什么叫云台步？就是弓着腰、屈着腿、垫着脚尖，在地上小步的往前倒腾。为什么？就是保证你的手是稳的。另一种让这个东西稳下来的方式是什么？就是像INSA360这种360度全景了，后期输出的时候，再跟某一些物体的追踪，输出出稳定的图像来。否则的话，我们是没法得到稳定的视频的。

咱们去看看那些真正拍电影的人，他们会把这个摄像机绑在一个巨大的架子上，或者在地上搁一个轨道，在这个轨道上移来移去。目的是什么？就是为了得到的视频要稳定。这件事是很难的。所以像戴在眼镜上的第一视角视频，这件事情本身其实就是个伪需求。你拍出来这个东西根本就没法用。

那么梅塔的智能眼镜之路到底顺不顺畅呢？扎戈伯格讲了，说我们智能眼镜分四步走。第一步是蓝牙耳机，就是说我们没有摄像头，没有显示，只有麦克风和耳机。你可以拿它听音乐，可以拿它打电话，实际上就是做了一个长得像眼镜一样的耳机。这是第一步。

第二步呢，就是现在咱们讲的Rayban，这些东西是没有显示功能的，但是它有摄像头。你可以走到哪拍到哪。等到第三代呢，就是有一些有限的显示，它已经可以在眼镜里头显示一些东西了。就在今年9月份，梅塔开的connect大会上发布的，叫Orin这样的一个产品。但这个产品呢，现在只是一个原型产品。

最终到底能不能做出来不好说。等到第四代的时候，就是全景显示的AR、MR这样的设备了。等于我可以把完整的对外的视频、完整的外接视频都可以投到眼前，而且可以在这个上面加各种东西了。这是第四代。现在呢，第一代卖了30万，第二代卖了100万，第三代呢做了个原型机出来，第四代还遥遥无期，不知道在什么地方呢。而Orin最终到底能不能做出来，还真不好说。我记得有人看完Orin以后说：“哎呀，这个东西真棒，这就是未来的方向，一定要往这方向冲。”我当时录的视频就是说这个，大家看看就好了，肯定是做不出来的，这个也算是一种预言吧。

现在有什么新变化了呢？Orin的负责人刚刚离职了，加入了OpenAI。这个人呢叫凯特琳·卡利诺夫斯基，应该是东欧那边的人，斯拉夫人。这个人呢很厉害，他是MacBook Pro的设计师，也是梅塔·欧克勒斯产品的设计集成以及机械工程团队的负责人。欧瑞基本上是由他来负责带队去立项、带队去研发的，现在他跑了，后边欧瑞到底怎么去做还不好说。

他加入OpenAI干嘛去呢？负责机器人和各种智能硬件产品的协调。然后呢，准备先去跟一家OpenAI投资的公司协调起来，做一个新硬件。这个投资的公司呢叫做“Love From”，大概是这么一个名字。这个公司的创始人叫乔尼·艾维，也是非常非常著名的人物。这个人是干嘛的？iPhone 1的设计师，绝对是传奇设计师。他呢设计了iPhone的早期的所有版本，后来离开苹果公司，自己去做了一家专门的设计公司，苹果后来一直跟他有合作。

现在他做了一个新的公司叫“Love From”，这个公司呢还得到了乔布斯遗霜的资助。现在这公司呢得到了OpenAI的投资，准备去做一款新的设备。这个人到现在为止，他的很多设计依然在影响苹果。举一个例子吧，比如说，很多人都觉得非常诡异的一个设计，就是苹果Vision Pro上面那个眼神交流。

他通过内部摄像头，把我们的眼睛拍下来，然后呢，在前面的这个屏幕上给你投影出来，让外边的人可以看到，带着 Vision Pro 的这个人，你的眼神是什么样的。可以做这样的一个东西，这个专利就是这位乔尼·艾维的，所以设计师。有时候做出来的东西，有些超越我们的想象了。他呢，准备做一款利用人工智能创造计算体验的产品，其社交破坏性比 iPhone 要小。这个也是我看一篇文章上写的，应该也是个翻译腔。看完了以后呢，好像说了些什么，但我也没想明白他到底要做什么。

最终我们看到的肯定是一个跟 AIGC、跟 Open AI 相结合的产品。但是呢，什么叫社交破坏性比 iPhone 小呢？那边你举一个 iPhone，很多人觉得你很突兀。那么这样的一个产品呢，到底是个眼镜呢，是个耳环呢，还是个耳机呢，或者是一个什么样其他的产品？我们展开想象吧，这种传奇设计师，也许会让我们眼前一亮。

回过来说，苹果真的要做眼镜了吗？现在的苹果呢，其实已经不复当初了。乔布斯时代，或者我们讲叫乔尼·艾维在苹果的时代，当时呢，苹果是创新的引领者，各种的保密。苹果内部的保密机制，是所有互联网公司里面最强的，甚至你都可以说，苹果不是一家互联网公司，这就是一个非常注重保密的公司。而且每一个产品拿出来，都是让人眼前一亮，完全划时代的产品。

苹果也有拿出失败的产品的，但是呢，拿出来以后，你依然会让人眼前一亮，说这个事情还可以这样来做。而且呢，每一次拿出新产品都是孤注一掷，说我不成功则成仁，那样的一个水平。而现在的话，苹果已经变成了一个跟随者。跟随者呢，内部泄密非常频繁。今天说苹果申请了一个什么专利，明天说苹果在哪挖了个人，后天说苹果立项做了个什么事，这不 Atlas 项目苹果又泄露了嘛。

然后呢，市场上火什么就做什么，完全跟着别人走。最讨厌的是什么？就是犹犹豫豫、举棋不定。今天我要做，明天我又不做了，后天我又要做了，再后天我又不做了。这是苹果现在的一个状态。

现在这一次的Atlas项目呢，应该仅仅是苹果的一次试探。眼镜这个事情呢，未必是一个新的方向。刚才我们也讲了，在眼镜上做拍摄，这件事情其实是不靠谱的。如果你真的想在眼镜上做拍摄的话，除非是像Insta 360那样，你拍一个360度的场景，再在这个上面去做裁切，然后得到一个稳定的视频；否则这种视频是没法给别人看的，看了以后马上吐掉。

而且现在的整个科创行业也好，或者是互联网的IT行业也好，它是什么呢？小公司做创新，就很少有这种大公司说“来，我们做个创新吧，颠覆式创新。”你颠覆谁？颠覆你自己嘛，这事是不现实的。所以都是小公司创新。小公司创新完了以后呢，大公司冲上去收购，或者是我上去抄一个也行。

现在梅塔折腾了半天，试验呢还半成不成的，还在这死死挺着呢，赔了那么多钱，也没砸出任何响动来。生着往前挺，苹果说那我也进去试试，那真的叫难兄难弟。所以现在眼镜这条路，甭管是对于梅塔来说，还是对于苹果来说呢，可能都很艰难。

想想那么多人做出汽车来，苹果折腾了10年，最后算我不做了。苹果折腾了半天，做了个VisionPro出来，说算了，砍单了停产了，以后不玩了。所以在AI到来以后，到底应该做一个什么样的硬件跟人去交互，所有的互联网巨头其实都没想明白。

这一次呢，就是苹果又做了一个测试，让我们看一看，这些互联网巨头们有多么的无助，多么的无奈吧。好，这个故事跟大家讲到这里，感谢大家的收听，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，付费频道再见。

OpenAI在封禁中国IP访问其API之后，第一个大动作居然是发布了一个GPT4o mini。你发布了个小模型，这究竟是要卷死谁啊？中国团队是不是有机会弯道超车呢？大家好，这里是老范讲故事YouTube频道。Open AI第一次发布微型模型，以前的Open AI都是一个比一个大，因为原来人家讲的叫Scaring Law，就是这种伸缩法则，只要是变大，我一定会变强。而且，也嘲笑那些小模型说你们肯定不行啊，一定是大的好使。我自己原来也是很喜欢使用大模型，有大的不识小的，这是我原来挑选模型时候的基本原则。但是现在，Open AI开始卷小模型了。

Open AI的这个GPT4O mini有什么特点呢？第一个，快啊，小模型一定是比大模型跑得快的。另外，就是极其便宜，它这个里面输入的信息，100万TOKEN，15美分啊，非常非常便宜了。输出的信息呢，是100万TOKEN，60美分，也就相当于是100万4块多人民币啊，已经快要接近国内的这些模型的价格了。效能呢，也应该是比GPT3.5要强一些啊，这是GPT4O MINI的一个基本情况。

那么，这样的一个鼓励越大越好的公司，原来更多的人力肯定是去研究更大的模型去了。现在说不，我要上一个小的，而且这种小模型呢，跟一般的小模型还有区别。区别在于它可以支持Function Call，可以支持视觉多模态的识别。那么，这是GPT4O MINI比其他的普通小模型所独有的特点。

以上就是关于Open AI发布GPT4O mini的全部内容，如果你对这个话题感兴趣，欢迎在评论区留言。我们下期节目再见！

型U的地方，那么MINI到底有多大呢？并没有说。其实啊，大家出的这种小模型，这种必原厂商出的小模型，都是不会对外讲说“我到底有多大”。包括一些开源厂商自己去出的一些啊，闭园小模型，也不会告诉外边到底有多大。比如说吧，灵异万物对吧，他的对外模型是开源的，告诉你这个是6B的，9B的，34B的。但是呢，它自己内部壁源的这些模型，就是你直接通过商业方式去买的啊，它就分什么medium，large，是这样分的啊，你不知道它到底有多大。包括像谷歌啊，Gemini Flash到底有多少个参数，你也不知道。Gemini Pro你也不知道有多少参数啊，cloud三个版本，其实各个参版本有多少参数，都是不说的啊。所以啊，Open AI的GPT4O mini到底有多少个参数，也不知道。现在呢，大家普遍猜测应该是在10币以内，大概也就是7币，也就70亿到100亿之间的参数，应该算是最小一个档次的。

怎么用这个模型呢？免费用户跟plus用户，已经可以跟GPT3.5说再见了。那就是我们现在打开了啊，Open AI的聊天网站之后，能够看到的三个模型：一个叫做GPT4O，一个叫GPT4，一个叫GPT4欧mini。三点五已经彻底成为过去式了。API的用户，你现在依然可以使用3.5，因为这个是不可能马上取消的啊，大家都写在程序里头了啊。模型的名字叫GPT3.5，特本什么什么的叫这样名字，你要说我直接把这个模型关闭了。不过，这通常不会发生，因为很多用户和开发者都依赖于它。

然后，上1GPT 4O mini一下替代掉的话，这事肯定不行对吧？那个程序会报错的。所以啊，GPT4O mini啊，现在已经可以为啊，直接使用Open AI API的这些用户开放了。啊，但是呢，3.5还是可以用的，现在我还没法使啊。为什么呢？因为我没有办法，直接从Open AI去买它的API服务的啊。它会识别出来，我在中国大陆不会为我服务的。所以，我现在的CPT相关的API，是通过扣子或者是一些Open AI代理服务去购买的。但现在，这个上面都没有GPT4O MINI的这个模型。为什么在这样的一个时间点，出了这么一个产品呢？他把中国大陆的API的IP封掉了以后，本来想着，他是不是专心的做个GPT5出来，或者做一点啊，把这个前面吹过的牛稍微能还上一点啊。怎么现在整了那么个小东西出来？

首先，大家要想清楚一个问题啊，Open AI就是行业里边的老大。老大最怕什么啊？老大怕竞争吗？啊，现在没有人跟他竞争啊，谁也竞争不过他。虽然现在号称御三家，就是谷歌、Siropic和Open AI里头，已经可以打个有来有回了。但是，从市场占有啊，从整个技术的程度上来说，Open AI还是绝对领先的。那么，他到底怕什么呢？他害怕的东西叫分叉啊。什么叫分叉呢？就是有很多的人是不会去看别的服务的，也不会去用任何其他的大模型，上来就用Open AI家的啊，其他所有我都不用。那么，这个呢，就属于忠实铁粉。但是一旦分岔了以后，可能会出现一些小的分支，这些分支会逐渐壮大，最终可能会影响到Open AI的市场地位和影响力。为了避免这种情况的发生，Open AI可能会采取一些策略，比如推出GPT4O MINI这样的产品，来吸引更多的用户，保持其在市场上的主导地位。同时，通过限制某些地区的直接访问，Open AI可能也在试图保护其技术和市场，防止技术的过度扩散和滥用。

大家说：“哦，不，我不能只用Open AI的，我所有的都要用一下。我要在不同的场景里头，找到不同合适的模型来使用。这个过程要分叉了，老大最怕的就这件事情。他现在已经看到了有分叉的这种方向了啊，或者说，他现在已经看到了有分叉的趋势了。所以，必须要冲出来说，我要把所有分叉的趋势，掐死在萌芽状态啊。这就是GPT4O MINI发布的一个大的前提。因为GPT4和GPT4欧，包括GPT4 Turbo所有的这些模型呢，它比较贵。越来越多的人呢，就希望转型。像我现在做很多这种AI agent，这种工作流，我会把最费劲的一个点交给GPT去做。对于理解能力，对于推理能力没有那么强的节点，我都尽可能去选择更便宜的，这种大模型来工作，或者更小一点的大模型来工作。这个是经济的考量啊，而且我们发现，在这种稍微小一点的大模型，你让他做简单的工作，效果其实是很好的，并不比GPT4差啊。这个是现在Open AI不能允许的啊，你们就老老实实的，你要想去用这个小模型，我也给你提供上啊。这个是要注意。

而且呢，现在所有在跟Open AI竞争，或者说在Open AI这条道路上，追赶他的这些人呢，目标都很明确。怎么叫目标明确呢？每一个人上来说，我现在都是接近GPT4对吧，没有人超过啊，就很少有人超过，或者可能只是在个别指标上超过。整体超过的，现在还没有，或者说不多吧。但是呢，我们现在甭管国内的大模型，国外的大模型，都在努力地追赶，试图在某些方面超越Open AI，这是一个非常明显的趋势。

都说我现在已经接近GPT4了，然后呢，遥遥领先于GPT3.5。对吧，这也是现在的一个时间点。而且，很多的小模型，甚至是这种70亿、100亿、300亿、几百亿这种模型，都已经超过GPT3.5了。GPT3.5有多少个参数呢？当时是1750亿个参数，这么多的参数，怎么还这么差呢？这么多年了，时代在进步，而且AIGC大模型的发展，真的叫日新月异，每一天每一个小时都在发生变化。

这么长时间过来以后，你用原来这种架构，GPT3.5的这种架构，它确实是效能比较低了。所以现在很多的这种1000亿以内的，700亿的，或者是更小一点的，几百亿的，都可以超过GPT3.5。那么GPT3.5就已经必须退役了。

退役的原因也很简单：第一个，原来GPT3.5一直挂在那，不是说Open AI没有更好的模型给大家用，而是什么呢？他希望让你去买它的Plus，让你说，哎，你看这个实在是难使吧，你直接升级，一个月20美金就可以有GPT4用了。GPT3.5跟GPT4之间，一定要有一个很明显的，个人可以直接感知到的差异，你才会觉得我这20美金一个月花的值，否则的话，你会觉得花的不值了。

但是现在其他的模型都赶上来了，你再继续摆这么一个3.5在这恶心人，就已经不太合适了。另外一个是对于免费用户来说，GPT3.5实在是缺乏吸引力，我不愿意付钱，我可以使用Gemini呀，我可以使用很多的其他免费的这种模型。

这些模型，现在已经完完全全超越三点儿五了。所以，这个也是到了该抛弃三点儿五的时候了。另外呢，很多的API代理也让Open AI非常不爽。像我就是用的API代理啊，API代理呢，像跑冒滴漏。像我现在用Open AI的所有API，价格应该是至少打到4折，或者是还要更低一些的折扣啊。我就可以去使用。

到了那么这些的话，Open AI觉得就算是打折，也应该从我这打啊。凭什么你就去打折了啊？这个他是不开心的。而且他现在降到这样的一个程度，为什么这些API代理没有跟进呢？他没利润啊，这些啊，也是会对他们造成一定的影响和损失。

另外，也要开始应对中国了。Open AI肯定发现，封堵了中国IP的API调用之后，Open AI调用数据一定是在暴跌的啊。这个肯定也不是他们希望看到的。

现在我们要讲一下田忌赛马的故事。田忌赛马是什么？就是用我最好的马，对应你这个中间的马啊，用我中马对应你的下马啊。你最上面那个你赢一场算了，剩下的我赢两场。在大模型这个行业里头，其实也是如此的。大家呢会分成不同的层次去竞争，端侧的竞争，就是说我们甭管在手机端、PC端还是各种的啊，设备端吧。那么现在大家在争的是什么？Open AI基本上是不参加端侧竞争的啊。哪怕它是GPT4OMINI，到目前为止，也没有说，这个产品可以给大家在端上使用啊。当然你说，未来会不会把这东西拿到端上来使用？不确定啊。但是至少现在没有说这个事儿。

呃，它这个大家猜测在10B以内，可能7B到8B这样的一个水平上。按道理说，是在手机上可以运行的。对吧，可以在iPhone里头跑。那么是不是说，呃，跟苹果合作了，我干脆就把这东西呃，拿出来就给大家用了。是不是他给了苹果一个类似于一个GPT4OMINI的版本，但是苹果你不允许拿出去再扩散了啊。但是在iOS 18里边，应该会带这样的一个东西，可能性是存在的啊。啊，但是这个事谁都没说。

在端侧竞争上，一般移动端呢，5B以内的跑的是比较好的啊。你如果手机的配置高一些，跑到7B到9B应该也还是能跑的。台式机呢，你到10B左右啊，都是没有什么问题的。包括我们后边讲的这些AIPC，其实AIPC是所有能够跑大模型的台式机里头，水平比较烂的啊。那么工作站呢，就是我们比较高端的台式机，比如说你这里头有独立显卡啊，4090，然后不是4090，你有个四零六零，四零七零那样的独立显卡，或者比如说像我们使用麦克这种呃，M1，M2 Max，或者M3 Max这样的这种机器的啊，那么它就基本上属于工作站级别了。这种机器里头呢，大概跑到三十几B都是可以跑通的啊。再大了跑不动了。

然后像这种个人服务器上，是可以跑到70B的。咱们现在能够接触到的开源大模型，可以到本地跑的，基本上也就是70B，72B到头了。再大一点呢，啊，通1,000问1.5的时候出过一个110B啊，但是那个模型流行的并不是很广泛。

绝大部分都是在七十几币就到头了。这个呢，就是在思域服务器上用的。而且，在70B这个档次上，现在Open AI肯定是感受到压力了。中国团队基本上在70B这个档次上，站稳脚跟了。咱们国内推的各种各样的大模型，基本上都是70B上下的。为什么？因为懒。Meta的LaMa3就是70B的。我们在这个基础上再去进行调整，或者再去进行一些相应的训练吧。我们出到72B，或者七十几B这样的一个模型，效果其实已经很好了。加上RAG，就是本地知识库的这种辅助，加上长上下文，再加上多模态搜索的辅助，效果其实跟GPT-4之间，已经没有那么差了。对吧，GPT-4就是说你不加上这些东西，它也可以回答的很好啊。你如果是加上这些，搜索辅助啊什么的，70B基本上够使。

对于快速反应的这种低价模型来说，大家竞争的是什么？刚才咱们讲的是端侧模型啊。在云端模型其实也是分两拨的。一拨呢，就是大模型啊。大模型是，GPT啊，Gemini Pro这个，呃，Cloud Opus啊，这些就属于大模型啊，比较贵，性能比较高。那么大家都去推这种小模型，特别是另外两家。刚才预三家我们讲了啊，Open AI，谷歌和Anthropic。谷歌跟Anthropic都推了一种小模型，一个叫Gemini Flash，另外一个呢，叫做Cloud Haiku，叫这样的一个名字，都是相对比较小的，很便宜，反应速度很快。原来啊，GPT3，GPT是没有的，现在出来就是要去卷它们。大模型竞争。

咱们自己去比一比啊。这个小模型，你们出了，我也得出一个。所以，咱们回答开题的那个问题：“Open AI到底想卷死谁啊？”他想卷死的是Gemini 1.5、Flash和Cloud 3，嗨酷啊。是选这两个产品，但是要注意啊，Cloud 3.5现在已经出来了。但是3.5呢，只出了Sonit一个产品啊。它是分三个档次的，这种大模型啊。一个叫做High酷，是最小的，估计应该是10亿币以内，也就是7亿左右的一个模型。然后是Sonit啊，3.5已经到Sonit，它呢应该是在二三十亿币。但是都不是对外公开的啊。还有一个叫Opus啊，Opus是最大的，但是Opus到底有多大，可能是上百亿币的一个模型对吧。现在呢，3.5已经把中间这个模型出来了，上下两个还没出，估计呢应该本月会出。

所以在这个时候啊，Open AI说不行，我要把你这个底层的，这个给你封掉啊，让大家觉得啊，就算是用这种底层的小模型啊，这个也有一个更便宜的Open AI来用啊。这是他真正要去干的事情。那么对于开源模型来说的话啊，就是本地部署这个呢，Open AI应该不在这个赛道上啊。它有可能说，我用一些必源的模型，直接跟苹果，跟谁去合作，这个事可能是存在的。但是呢，他不会说我到GitHub上，到HuggingFace上，直接把这个GPT40 mini扔出来啊。应该不会干这个事情。

那么对于中国团队来说，到底有没有弯道超车的机会？这是一个值得探讨的问题。

这也是我们开题上的一个问题，对吧？“卷”就一个字，在这个字上呢，中国团队绝对是遥遥领先的。中国现在已经开始卷下一个层次了啊，在上一个层次里头，中国团队发现：哎，我只要把模型推到七十几，对吧，加上搜索辅助，加上reg，加上这个啊，长上下文，效果已经非常好了，对吧，不需要再往前推进了啊。真的效果非常好了吗？很多人说你是不是吹牛啊。他这个事是这么算，就是再有相差的这部分，个人感觉不出来，因为人的感受有时候很主观的啊。你不可能说：哎，我去招聘了，对吧，我一定要挑出最好的那一个来，不可能的。你一定是找了一个相对顺眼的，然后磨合了一段时间，发现：哎，这个工作还能干得下去，日子也能过得下去啊，也不讨厌，你就可能一直用这个人用下去。你不可能说：哎，旁边这个人，好像比我招的这小伙子，还要更厉害一点，对吧，我就马上把我这开了，把那个人招回来，不会干这个事了。在这样的一个情况下啊，我们只要用习惯了，慢慢的对于我们已经招聘进来的人，就会有更高的容忍度。为什么要讲招聘的故事呢？其实我们使用大模型的过程，跟招聘的过程差不多。在挑选的时候，我们一定是非常小心的，来去确定到底哪一个适合我们，我们的这个任务，它是不是可以很好的完成。一旦你把它挑进来了，下一件事是什么？就是我们要去跟他磨合，怎么能够跟这个大模型一起，把我们要做的事情做完。当大家互相习惯了以后的话，你不会说：哎，那个更好，我马上换人的。一个大模型，它是有很高的粘度的。

所以，中国团队在70亿参数这一块，基本上已经达到了一个阶段，我们可以说，我们已经能够吸引一部分用户，而且这部分用户愿意留下来，持续使用我们的产品。再往前推进，当你提到我现在发布的几千亿参数的模型，也就是几百亿参数的这类模型时，第一个问题在于训练上，我们可能还没有完全搞明白，应该如何应对这个挑战，因为目前开源出来的就是70亿参数的模型，再大的版本现在还没有开源，所以这件事情还搞不定。

那么再往上，你说我们闭着眼睛去研究一下行不行？也不行，为什么呢？因为越大的模型，你训练的成本就越高，而且越难去控制。在这种情况下，我们可以说，我们就停在这了。那么停在这，中国团队现在在干嘛呢？他们搞APP开发，搞各种接触用户的方式，我们现在要去获取所有用户，这是我们已经开始卷的东西，Open AI还没卷到这呢，我们其实已经开始弯道超车了。

你说Open AI不是也有APP吗？它有安卓APP，有iOS APP，甚至最近还开始出Mac APP。但是你要想清楚，中国人做的是什么呢？聊天、搜索、绘图、情感陪伴，都整合在了一个APP里头。而且，我们的APP是Windows、Mac、安卓、iOS全都有。你说Open AI自己为什么不做一个Windows APP？亲爹不让啊，谁是亲爹？微软。微软说这个事情打住，我在那边玩Copilot，你自己不要来找这个事情，你到Mac那边去玩耍就可以了。有什么问题，去霍霍苹果，不要来霍霍我，这个他就没法整。而在中国，你看看啊，豆包，所有的平台，都在积极地推进和用户接触的策略。

Windows、Mac、iOS、安卓，全都出齐了。而且，它还把所有的功能都集齐了。像Open AI做的Mac版的APP，只能干嘛呢？就是回答问题。也就是说，你可以听话，可以去语音识别，他就干这些事情就完事了。中国的就什么都可以干啊。你让他去唱歌跳舞，让他去画图，让他去做图像识别，包括各种的角色扮演，就是Carrot AI做的那些事情啊，咱们也都可以搞定。只要是外边有的，只有咱想不到，没有咱做不了的啊。这一块还是非常好用的啊。我现在用的量很大的就是豆包APP啊，非常好使。然后另外一块我们再卷的是什么呢？啊，Chrome的这个插件啊，就是在浏览器上做插件。因为现在的浏览器，基本上都是Chrome的内核啊，甭管是Chrome的啊，还是这个微软的Edge，底层都是Chrome啊。所以我们现在在上面做插件，甭管是Kimi还是豆包，都在上面卷插件。而且那个插件的功能，那全的是一塌糊涂。你一旦在浏览器上装了豆包插件了，然后你去用谷歌搜索豆包，就在侧边栏开始对搜索结果进行总结。你说哎我现在去看一下YouTube，马上旁边就开始给你做，我给你做个视频总结吧啊。甚至说你在这看YouTube的时候，他说我给你翻译个字幕吧。或者我随时在浏览器里头，选中一个单词，选中一句话，他说我帮你翻译一下吧。或者说你在浏览器里头有一个空格啊，或者叫有一个输入框，需要你输入信息的时候，他马上跳出来想输入点什么，我帮你润色一下。

要不要从上到下，事无巨细，只要他能粘手的地方，全都给你冲上来？说来，我在这呢，让我看点什么吧。或者说你现在浏览一个网页，说帮我总结一下。那这是人家的本行，干的甭提多好了。这一块，中国已经彻底卷风了啊。那你说美国人不做这种浏览器插件吗？也做，但是呢，美国人做都是小团队或者个人做。那你跟像豆包这种，可能后边有好几十人，上百人的团队，大家领着薪水，加着班，然后疯狂的往前卷。这事谁卷谁啊？对吧，你肯定卷不过他。现在在接触用户这角度上说，甭管是做APP，做浏览器插件，这啊，中国团队已经弯道超车了啊啊。

至于说Open AI，现在再去推出的GPT4 Omni，实际上它已经是在追赶其他人，但不是追赶我们啊。它在追赶的是谷歌的Gemini Flash和Anceropic的啊，CloudHi苦啊，在追赶这两个产品，希望把他们卷死。我们现在已经在另外一个层次上，在卷了，等他们把这仗打完了以后，发现哎，这个用户都已经被中国团队卷干净了啊。可能会出现这样的情况。

好啊，这个故事就跟大家今天讲到这里。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。

大家好，这里是老范讲故事。今天来讲两个故事。第一个故事是：微软正在撤离中国AI团队。这个事情呢，应该是突然传出来的，应该是礼拜三传出来的。因为礼拜三我们在做《老范读评》的时候，就一帮人问：“哎，赶快说说，到底咋回事？”呃，第一个呢，这个事，我没有向任何微软员工去求证啊，这个一定要讲清楚。因为万一说对了，说错了，在给别人找麻烦，这事不合适。咱们呢，只能够根据现在公开的信息来进行一些分析和猜测啊，这个里头没有任何内幕消息，一定要跟大家讲清楚，不是说我认识谁谁谁了，我去问了谁谁谁了啊，千万千万要说明白。特别是刚才有这个人讲，说是微软员工来听自己的瓜了啊，这个还是给了我一点点小压力。

这个事情呢，突然传出来，据说是有几百人的团队要撤离，是微软中国区，云的关于大模型的一些团队，以他们团队，可能还有另外几个团队为主吧。啊，这些团队呢，正在撤离。据说呢，是这些人收到邮件了，邮件上写的是，他们可以离开去美国、澳大利亚，有的是写爱尔兰，也有写新西兰的。而且呢，全家人都可以一起去办移民。后边有一点未经证实，但是其实是整个事件里的关键是什么呢？就是不转岗到底会不会被裁员。如果有些人说，“我愿意留着，也没什么事，看你原来的事。”那这个呢，其实就是微软内部经常干的这种事情，因为我原来有些同事就是通过微软内部的这种转岗，从国内转到美国去了，拿到了美国绿卡，后来也拿到了美国国籍。这个故事是存在的。微软呢，过一段时间就会干，或者说他一直在干这样的事情，他也一直是有这样的机会给大家说，“哎，你们可以去申请，申请说你到底是在哪边。”其实谷歌应该也有，但是这个里头有几个问题啊，第一个问题是什么？就是他不会一下出一大批…

或者是集中在某几个部门，而且呢，通常也不会说你不转岗就要裁员，这个事情一般是不会说的。所以这个里头呢，真正的关键点，不是说是不是有人要去移民，到或者说被微软transfer到不爱去了，或者是全家一起给你办签证，这个事都不是关键。关键是什么？就是它到底是一个什么样的部门，对吧？这个部门是一起都走了，还是说给你留几个，还是说走了，走完了以后剩下人还能不能干活，这个才是关键。

其实微软出来后来辟谣来了，但是辟了谣的这个事呢，又得把这事说清楚。对吧，第一个呢，讲的是一小部分员工，得到了可以选择国际轮岗的机会，这是微软官方写的啊。然后呢，说员工可以选择接受轮岗，或者继续现在岗位工作。这件事呢，虽然他并没有说啊，你不转岗就要裁员这个事情，但是呢，现在网上讲的是什么呢？就是说他可能部门大部分人都走了，对吧？你把这个人留下来可能也没啥事干，因为你一旦出去以后，他有时差呀，你没法跟原来团队配合啊，这个事可能也不一定会留得下。而且呢，据说留下来的人也担心被裁员，那么这个事情实际上是没有说清楚的。

然后呢，微软还在讲，说一直有向员工提供内部轮岗机会的机制，这个事倒是真的，微软是一直都有这种机制。但是呢，你一次性的把整个部门或者说几百人一把都弄出去的这个事情，这个应该也没有这么干吧。原来可能就是大家自己去申请，觉得你应该在哪边去上班，都是允许的。然后呢，微软还讲了最后一句话，是什么呢？叫不会影响公司在国内的运营，因为有很多人在传言。说微软要整个退出中国，那么这个事呢，还是要出来辟一个谣的。说这个没有。那么，微软是不是真的把AI部门撤走了呢？刚才我们讲了，微软虽然辟谣，但是呢，说的并不清晰。你如果说只是像某几个人啊，开放了这样的说法，“哎，你们现在可以了啊，那些人可以了。”微软这么多年一直在干，为什么以前没爆出来？这次为什么又闹起来了？那么，肯定不是说大家申请了，“啊，可以去了，没事了。”而是公司发了信出来，对吧，说你们这个部门的人整个都签走了，或者说那几个部门的人都要签走。一定是出现这个事情，那微软呢，并没有说清楚，说到底是哪些部门的人走掉了，而是说我们有这个机会。

第二个呢，微软虽然内部有这种转岗制度，但是原来不是这么运转的。为什么引起关注了？第一个就是说，AI现在是一个很敏感的事情，算是整个IT圈或者互联网圈，全村最靓的仔了吧，大家所有希望都在这了。而且呢，现在全世界做AI这块，基本上也就是美国跟中国，在努力的折腾。其他的国家，其实在这块都要稍微差那么一点点。

第二个就是比例，其实并没有说清楚，到底是哪些部门的，多少人走。这个事其实微软并没有出来解释。

第三个呢，就是人稍微有些多，据说有几百人，一开始时候有三四百人，后来还有各种数字出来。但是呢，这个事呢，并没有一个完整的数字，或者很准确的数字，因为微软官方不出。现在有很多这些数据是哪儿出来的呢？就是有这种匿名的社交软件，大家说，“哎，我们是这个什么什么公司的在这说。”但是呢，它是匿名，也搞不清是谁说的。但是，相信这个事应该是真的。

最后呢，如果是不离开就拿补偿的话，那这个事情就完完全全变性质了，跟原来那种轮岗，“你不愿意走，就留在这接着干”这个事就完全两回事。虽然微软自己辟谣说他们不愿意走，就可以接着在现在岗位上上班。有可能是外面传完了以后，微软内部也进行了一定的调整，这个事的可能性是存在的。但是呢，留下来这些人，肯定也是一个缓兵之计了。我相信。大部分人有机会还是惦记跑的啊。或者说，咱们可能在这听节目的人，都是惦记有机会就跑了。但没有哪个人说，能上来看YouTube，还是说，我就要坚持在这里奋斗到底啊。现在这个事呢，被曝出来，还有一个原因，就是很多人叫“吃不到葡萄说葡萄酸”。看到别人拖家带口的都跑路了，肯定有些人是羡慕嫉妒恨了。也有人痛心疾首说，“你们怎么可以去投奔美帝呢？你怎么不可以留下来建设祖国呢？”当然，我相信这种人呢，更多的应该还是在恨，说这个机会为啥不是我的呢？那些骂的最欢的人，你给他一个这样的机会，你看他走不走，对吧？也不能说所有人都会走吧，但是肯定还是大部分人会走的。

现在就有些人就要去吵吵啊，说“我走不了，你们也别想走”。那么，在这肯定就会有些人会留下。这个呃，就算是闹起来了以后的一个，对于本来可以全家出逃的这些人的，一个不是那么好的结果吧。但是，希望他们再过一段时间，还是可以顺利出逃吧。那微软，我相信，他还是在做撤走AI相关团队这个事情。说为什么他要去做这个事情呢？啊，就甭管微软怎么辟谣，我依然相信这个事在干啊。第一个就是中国的生意呢，现在确实不太好做。在商言商，如果中国有生意，那肯定大家还是要来做对吧？甭管是说在中国卖open AI的东西，卖微软自己的东西，还是做各种的系统集成，那有生意大家干嘛不干呢？

但是呢，微软云的open AI业务，在中国卖的好不好呢？听说卖的其实还不错啊，就是微软云的open AI服务，中国是可以卖的，而且也确实有人买啊，也应该有一些业绩。但是呢，所有购买了这个服务的大客户小客户，不管大小，都要求微软签保密协议。你必须保密，我买了你东西，你不能跟任何人说。这是很奇怪的事情，因为大家可能买完了以后，回去就跟人说，“哎，”自研，自主知识产权——对吧，你看，我的模型已经完全可以达到GPT的水平了。对吧，谁要合伙，买的是微软的服务，这个可能性都是存在的。而且，微软这次辟谣，为什么显得很软弱无力呢？辟谣时，它只能说“生意照做”。正常辟谣，应该怎么说？哎，你看，我卖得很好啊，对吧，我卖给谁谁谁了，谁谁谁用得很棒，谁谁谁用完后，还说我的产品非常好用。结果，举不出任何有力的证据，说：“哎，原来干什么，我接着干啊。”至于谁买了我的东西，我生意做得好不好，哎，咱们讳莫如深。微软现在整成这样，中国的生意确实不好做。

虽然OpenAI的服务在中国也卖掉了，但是不许说，哈哈，你也不能对外宣扬。现在，整个信创产业让微软看到未来的希望，基本上是很渺茫的。对吧，现在的信创产业要求是：不能用Intel的芯片，不能用微软的操作系统，你必须上Linux。而微软，你说它在国内能卖掉多少这个OpenAI的服务，云服务其实卖不掉多少。微软在国内，肯定Windows啊，Office这些东西你还是要老老实实卖，剩下就是一大堆系统集成，对吧，这是微软在国内要努力去做的生意。但是，这几块其实已经很难做了。

信创上来以后，他们说你怎么可以用Windows的东西呢？你怎么可以用Office呢？你还可以怎么用Windows？都变成这样。现在大家可能买Windows更多的是为了游戏本，对吧，拿来打游戏。而正儿八经上班的，建设社会主义的，都是用Linux了，或者是国产Linux。可能再过几天，鸿蒙PC系统就会出来了。就算有个别单位还在买新的……还在用，也只能偷偷用啊，像做贼一样。不许说了，这是微软正在迁移整个AI团队的一个原因吧。当然，还有一个原因是什么呢？就是中国的程序员，特别是AI相关的高端程序员，也算是一种土特产吧，咱们就产这东西，你咋办呢？前两天还看一个文章，说刚刚发布的GPT-4，17个人的团队，就是他，这个“欧”是欧美嘛，就是万能的对吧。17个人的团队里，6个华人，然后这6个华人呢，分别毕业于清华、北大、上海交大、中国科技大学和MIT，清华有俩。6个华人里的，还有一个，是美国信息学奥林匹克竞赛的教练。啊，微软在中国招一批这样的人以后，领导澳大利亚、领导美国，或者到任何一个本身原来用工成本很高，也没有这么高人才密度的地方去，也确实可以解决它的问题啊，这个我觉得是没有任何毛病的。

现在美国呢，也在提案说限制中国使用美国的大模型。5月8号，美国联邦众议院外交事务委员会主席，迈克·科恩（Mike Cohen），联合另外三位众议院代表，共同发起了一项新的立法提案。大家注意啊，前面疯TikTok的是能源与商务委员会，这一次提案的是外交事务委员会的主席。这个提案，叫第118届国会HR8315提案，要求进一步修订2018年出口管制改革法案，防止包括中国在内的外国竞争对手开发和利用美国的人工智能及其他关键技术。它原来有这出口管制改革法案，现在说我们要，再调一调，把这个人工智能相关的东西也加进去。

这个迈克尔参议员是干嘛的呢？啊，他是个共和党，众议院外交事务委员会主席。封禁TikTok的法案，最初不是他写的，就是“保护美国人免受外国对手控制应用程序侵害法案”，不是他写的，那个是能源与商务委员会写的。但是，他对这个法案其实作出了很大的贡献，就是那个对外援助法案，是他起早的。他提议说：“咱们把这个对外援助法案，跟这个保护美国人免受外国对手控制应用程序侵害法案，合并起来，一起投票。然后呢，众议院投完了，参议院投，投完了以后，送到拜登桌上咔一把签字。”这个事是他干的。当然了，这个人也爆出了一点点小丑闻。那是什么呢？就是在做这个法案联合投票之前，购买了大量的梅塔的股票。那这个事，你说他是啊，有什么问题没有？不知道，美国的法律是怎么规定这件事情的。

现在呢，其实有很多的中国AI人才和AI团队呢，都在出逃的路上。这个几条路：第一条呢，就是海外大厂，叫微软这样的大厂，包括像谷歌啊，他们都会在国内进行招聘。招聘完了以后，在国内进行一定的研发，然后呢，再向海外转港。这几年的话，海外大厂的吸引力其实又高起来了，因为原来有一段时间，海外大厂的吸引力是没有国内互联网大厂高的，因为国内互联网大厂真给钱。现在啊，又有了一些新的动向。

然后第二个呢，就是国内互联网大厂也在努力招聘。招聘完了以后呢，很多也会把他们的AI团队外派到海外去。为什么呢？因为他们要使用海外的数据和海外的算力，而且呢，也可以就近的跟海外的同行进行交流与碰撞，甚至呢，也会在海外猎头，再去招海外的人进来干活，服务于海外用户。这个也是一个出逃路径。

第三个呢，就是国内的一些创业企业说，算了，咱就创业吧，自己重新做大模型。那么这些人呢，会拿美元的融资，拿完了以后，这个团队就开始“润”，润完了以后去海外上市。国外的大厂，有些时候，也会直接投资和收购中国团队。欧洲的汽车厂比较喜欢干这个事情，特别是国内的一些自动驾驶团队。但是这个搞完了以后呢，还是要在中国干活，他们不会把这些人运到海外去，但是也不好说了，他们肯定也缺人。那美国人真的能够封住中国AI发展之路吗？这件事呢，其实有些难的，不容易。为什么呢？因为“梯子”还在。对吧，你像我们现在还可以坐在这看YouTube，我们还可以挂到梯子上去访问ChatGPT。他除非是在美国那边自己建“强”，否则的话，其实意义并没有那么大。但你说美国现在在不在建“强”呢？其实也在。就是现在很多的服务会检测IP，你比如说像插着VPN，不是说中国政府封了他们，不让他们进来，而是插着VPN自己的网站说，“我检测到你的IP地址在中国，我就不给你服务了。”这个是单向的。他们这种“墙”其实对于各种梯子，特别是做梯子的，每天还在研究说，“我怎么能够骗过这些‘墙’啊？”他们现在其实做的并没有那么好吧。

真正让中国AI技术腾飞的，并不是GPT-4，GPT-4会起到一定的作用，但是我觉得，它们更多的是指明方向就可以了。人一看，“哦，GPT-4，又有一个新的方向被指明了。”GPS也忽悠了一帮人去折腾，然后其他的各种应用方法，都是大家跟着GPT去学就完了，因为它毕竟是个开源系统。Charge GPT能够给中国的AI做的贡献最大的是什么？就是帮我们的中国AI初训练数据集，这个是他们能够干的比较多的事情。甚至呢，有一些可以跟中国的一些应用系统相继结合，但这块呢，应该少一点。真正让中国AI技术腾飞的，应该是GitLab和Hugging Face，就是开源的东西，才是让中国技术腾飞的关键。

就是别人一开源，我们就遥遥领先啊。Open AI的服务呢，依然是可以通过微软云接入的。因为，国内反正我是接触过他们的一些代理商，他们是可以拿出证书来说，我们得到授权，可以去销售这个基于微软云的Open AI产品。你可以拿着这个证书自己去使用。但是现在呢，是不允许对外公开，也就是说，你去对公众服务，这事不行。但是你说我在自己系统内部用，这个事是没有什么问题的。

所谓的算力限制，你说哎，美国人不给我们卖显卡了，不给我们卖算力卡，A100、H100后面的这些卡都不卖给我们了，这事怎么办？其实呢，我觉得在这一块上，真的没有那么厉害，没有那么严重。为什么？就是本地推理，其实对算力的要求并没有那么高。我就是为本地来服务一下。咱们国内啊，A100、H100我估计明面上的应该是没有，但是走私进来的其实是蛮多的。而且现在国内，我听说H100其实已经可能，呃，有一些过剩了，就是或者A100或者H100这样的卡，已经有点过剩了，就是从国外走私进来太多了，很多都在问说你要不要，你要不要。中国人的购买力，你还是要相信的，各种钻空子的能力，你还是要相信。这个东西其实国内并不少，只是现在可能还存在一些走私集团，或者是什么啊，地下的一个渠道里面。现在并没有明目张胆的装到这个机房里边去。

大模型训练，我真的需要训练大模型了，对于国内的算力来说呢，应对上一代的模型训练其实是够的。那你说我要训练一个像拉玛3这样的东西，这个可能稍微有些困难，但也不是说做不出来，还是能做，对吧？你说我要去做这个，呃，GPT-5这个层次的，可能你就真没戏了。现在呢，GPT-4层次的这些大模型训练，国内的这些现有算力去训练，其实是可以做，就是慢些呗，啊，用的电脑，用的这个主机多一些，还是能做的。另外呢，就是国外还有巨大的算力池。就甭管是腾讯、百度、阿里，对吧？再加上字节跳动，在全世界范围内，实际上是有非常巨大的算力池的。他们在全世界也是买了很多的H100，然后在这边堆着，可以算。这个并不用太担心算力的问题。我觉得这一块卡脖子，基本上卡了个寂寞。

国内现在大模型的发展其实也在很快速地推进。我最近在横向比较各种模型。文心，嗯，实在懒得关注，什么时候跟他聊天，什么时候都能气你一肚子火，实在是不好使。然后，质朴据说还是不错的，试了一下，感觉还行吧，反正比文心强点。号称是国内唯一的大模型，为什么叫号称呢？因为其他的，特别是开元的一些模型，出来都是到头来就是“骑士币”。原来拉玛2就是骑士币嘛，大家都在那基础上改来改去，所以都是骑士币。

质谱呢，据说他们有一个很大的模型，可以达到千亿规模。他们说我们可以玩这个。还有一个叫DeepSea，这家公司是搞Moe，就是这种专家模型的。千问和E呢，是刚刚发布的理论，同一千问，2.5E，名义万物，也是刚发布的理论。现在叫e log IG，就是他们现在也开始上大模型了，因为原来的Imedium应该是34币。

我现在不知道他起了这样的一个名字，是做了70币啊，还是说可以达到上百币了。这个事，就是上千亿的这种参数，不好说。通1,000问呢，是前面出了一个，110币的，就是1,100亿参数的一个模型，那个确实非常好用。因为我现在海外的云服务器上已经挂上了通1,000问，110币每天在用，效果非常好。

现在，国内各个大模型上来了，就是比较高参数的模型已经上来了，这些模型呢，基本上可以接近GPT-4的水平，虽然不是说全面超越，但是基本上接近了。然后开源模型也在更新，而且E呢，现在也号称要上Moe的这种专家模型。Kimi算是国内的一个显眼包，就是国内闹得最热闹的一个模型。Mimi呢，其实对于日常使用来说，作为替代GPT 3.5-4之间的一个水平吧，可能到3.6、3.7，个别的任务，可能比GPT4还要稍微强一点，在这样的一个水平上，基本上够使。Keep me唯一的问题是什么呢？就是用的人太多，导致他的服务器经常顶不上，就是你可能聊着聊着，他就告诉你说：“哎呀，对不起，我太忙了，让我歇会儿。”其他的都还挺好使的。

然后这两天，字节跳动也在国内发布了豆包大模型，替换了他们原来的云雀大模型。豆包模型的生成水平呢，还是要弱一点，逻辑能力也稍微弱一点。好在它是主打便宜，它的TOKEN的价值，是其他所有现在开放出来的大模型的可能几分之一，它就是量大管饱。底层7座大模型的竞争呢，中国肯定会落后，这个没什么好说的。现在我们要知道，全世界可能做的最好的7座大模型，一个是OpenAI家的GPT-4，或者是GPT4的一些API的这种TOP级别，然后是Cloud3，特别是Opus，这个是做的最好的，然后Gemini的1.5啊，或者是1.5 Pro这样的版本，已经算是还不错了。他们在这三个其实算是各有千秋，有些任务上，Cloud是可以超过GPT4的，但是不能全面超越，这个还是有一点点难度的。在这块，中国现在你说我们能不能超越他们，比较难，但是呢，基本上接近GPT-4的水平还是有一批的。但是在应用层上，我觉得应该不会有特别大的影响，而且做应用这件事，啊，中国人其实还是很擅长的。

我这两天在我的Mac电脑上装了XS GPT的Mac版。现在，只要你用XSGPT，它就推荐你下载这个东西。如果你是Windows用户，它应该不会理会你；但只要你用的是Mac，它就推荐你下载。同时，我也装了豆包的Mac版，这个版本实在是太好用了，我都想去录一节课，跟大家讲讲怎么用这个玩意。这个回头咱们再讲。

美国人呢，肯定还会继续努力来封禁中国使用大模型。但是，这种努力的意义不是那么大。我觉得美国人做的很多努力，比如封禁、各种限制，对中国来说，不能说完全没有影响，肯定是有影响的，但要想把它限制死，又不太容易。毕竟，美国是个法制国家，这事就比较麻烦。比如说，给中国的商品加关税，加完后发现，中国商品便宜的并没变少，怎么办呢？接着就把东南亚四国，比如柬埔寨、马来西亚、泰国、越南加进去，对吧？还说对他们的太阳能板进行调查，看看货是哪儿来的。美国人就这样不停地努力，但努力的过程也没那么快。咱们看看他们下面到底能做成什么样。

至于说微软这个事，后面会怎么办，我觉得，作为国际大厂，可以不断在国内招募AI团队，然后不断搬迁，这其实是一个挺好的方法。你在国内招的这些AI团队，真的是价格便宜量又足啊！而且，大家惦记着带着全家人老小，然后一起搬迁的意愿还是蛮强烈的。国内大厂在想招聘AI团队，这个成本就会上升。为什么呢？你说你给多少钱，加多少期权，对吧？你能够比得上一家人的船票呢？所以，国内的大厂可能会对这些现有的AI团队更好一点点啊。那么，这个可能是微软事件对整个国内AI发展的一个大的改变吧。我们也希望，在国内能够自己做出AI的这种团队来，或者说能够训练模型，能够做出一些独特产品的团队来，能够应润尽润吧。这个也只能说到这了。好，这就是我们今天的第一个故事。