苹果要在美国投资5,000亿美金以报效懂王。大家好，欢迎收听老分讲故事的YouTube频道。这个消息呢，是2月24号的消息。苹果准备在未来四年在美国增加5,000亿美金的投资，并在美国增加2万个就业机会。这个消息宣布以后呢，盘前股价下跌了1.31%，开盘以后呢又重新涨回来，还涨了1%上去。大家注意，像苹果这样的公司，它的盘子是很大的，这个1%上下是一个很巨大的数字。

那么，为什么要去投效懂王呢？因为懂王要挥起关税大棒，而且要奔着苹果脑袋上砸。什么意思？懂王说了，我这个关税，任何美国企业都不能豁免。原来你说我是美国公司，我从中国造了iPhone，我到美国来卖了，你要稍微的睁一只眼闭一只眼。懂王现在专门说了，我不对你睁一只眼闭一只眼，中国生产的苹果设备进入美国市场也要去加征关税。但是对于保税区这个事情怎么算，我没有特别研究，咱们不去细究了。越南生产的苹果产品呢，现在并没有明确的规定，但是对等关税嘛，如果越南对美国商品加税，那么必然是对等报复。

川普对于印度的关税制度肯定也是非常不满意的。川普亲口说了，说印度的关税几乎是全球最高的，在印度做生意非常困难。而且在对等关税中专门提到了印度，说会对等加征印度产苹果设备的关税。现在苹果也是比较紧张的。苹果呢，是唯一需要大规模向美国输送中国制造商品的美国公司。其他的公司向美国输送这个中国制造商品呢，其实好多是中国公司。但是美国公司里头，需要大规模向美国输出中国制造商品或者印度制造商品的，就是苹果。印度制造的手机可能主要是在印度销售，有一部分是欧洲销售。美国卖的苹果手机、苹果设备可能大部分还是在中国生产。

那你说还有一个叫特斯拉的呢？对，特斯拉没有这种情况。特斯拉上海工厂生产的汽车主要是在中国境内销售，大概有1/3吧是出口的。特斯拉在中国大概这几年生产了300万辆汽车，有接近100万辆是出口掉了，主要是像欧洲、亚太地区。

东南亚呀、澳大利亚向这些地方出口美国销售的特斯拉汽车，基本上都是在美国本土生产的。可能还有一些会到墨西哥去生产。他不会从中国生产汽车往美国运，因为汽车这种东西，它体积重量都很大。你在中国生产完了，然后找一条船拉到美国去卖，这事他不划算。所以真正需要大规模的向美国输出的，就是苹果。因为他的商品呢，价值很高，体积和重量都很小。你在中国生产完全世界去卖，他是划算的。当然还有一些服装品牌呢，原来也是在中国生产向美国销售。不过呢，这几年呢，逐渐在转移供应链，向东南亚转移。还有一些呢，他们的生意是直接被Shein和拼多多抢走了。所以他们现在已经没有那么多的衣服需要在中国生产往美国销售了。

懂王呢，是个商人。他呢，很多事情就是明码标价。比如说现在说，要加拿大成为美国的第51个州。好像再过几天，对加拿大和墨西哥的关税又该争了。因为前面是缓刑了一段时间，好像这个时间就快到了。他呢，每一次都是先把这个棍棒挥舞起来，然后等着你坐下来跟我谈判。谈完了以后，其实很多事情是可以这个漫天要价就地还钱的。你还是可以讨价还价的。那苹果呢，肯定是要出来表这个衷心。未来4年，也就是懂王任期之内，加大对美国的投资，看看是不是可以获得单独的这个豁免。5,000亿美金这个数是怎么算出来的？不是说这个很精确的算，这个没有。这个数字是这样来的：2021年拜登就职之后的几周，苹果也跑出来做了一个承诺。当时说未来五年之内，我要在美国投资4,300亿美金，增加2万个就业岗位。当年的承诺呢，其实并没有完全兑现。有一些投资项目呢开始了，但是也有一些呢暂停了。很多的资本支出呢，其实没有办法仔细的衡量。你说是不是，当时跟拜登承诺的这个4,300亿美金里边的这个部分，还是说不算，这个事情不太好说。至于就业人数呢，其实也很难算，到底是增加了多少，减少了多少。苹果全球的员工数呢，这四年其实是增加的。现在苹果全球比较确认的数字是16.4万名员工。

应该是增加了将近1万多人吧。在全球范围内，美国员工数呢？我没有找到特别准确的数字。我反而也是让所有的AI都去给我算了一下，只有XAI给了我一堆数字。但是呢，XAI的数字呢，不是特别靠谱，但是反而也跟大家分享一下。XAI认为苹果在美国这四年呢，是增加了8,000多个员工。全球是16万员工嘛，大概有13万是在美国。苹果呢在美国主要增加的是研发人员。当然苹果店呢，反正有的时候增加一些门店，有时候减少一些门店，这个数字呢是在上下浮动的过程中。苹果在美国是没有什么供应链人员的，他有供应链管理人员，但是真正在产线上打螺丝的人，应该都不在美国。比较好的是什么？就是苹果并没有进行大规模的裁员。就是苹果也裁，但是呢，就是他一边裁一边招，他的整个的员工数还稍微上升一点点。他不像谷歌和Meta似的，就是不断的裁员，而且是进行非常大规模的裁员。这个苹果是没有怎么做的。

那么好了，到了懂王这里了，诚意要满。你到拜登那承诺的是4,300亿，你到懂王这儿你得上升，你不能下降。所以5,000亿这个数是这么来的。时间上也要稍微的紧凑一些。在拜登那承诺的是五年之内，在懂王这里呢就要承诺四年之内。至于就业人数呢，反正2万人不是那么好计算的。到底哪些人算是跟着苹果就业的，哪些人不算，这个数懂王也不会跟他太认真。那么这5,000亿准备怎么花呢？这个果链回迁美国这件事，是不可能的，想都不用想。他呢会收缩在中国的果链规模，这个事是一定会做的。同时呢会扩大印度和越南的果链规模。懂王呢要的制造业回归美国呢，这个到底怎么办？是不是回美国去制造iPhone？这个不会的。苹果呢会投资富士康和台积电在美国的工厂。台积电说我要在美国建芯片厂，苹果说来我投钱吧，这个也算是这5,000亿里头投资了。以后呢苹果就要求台积电，你必须在美国，把我要的芯片给我造出来，iPhone上用的A系列的芯片，iPad和这个MacBook。

或者Mac上用的M系列芯片，你以后要在美国去给我制造。据说苹果最新突破的基带芯片，你老实在美国给我把它造出来，那么这一部分就没有税了。因为如果是在台湾造出来的话，送到美国去，懂王是要征税的。这块苹果会有投资。那么富士康在美国的工厂造什么呢？肯定不是造iPhone，他们造一个很奇怪的东西叫PCC，不是PC，是PCC。PC呢是叫personal computer，个人电脑。那PCC是什么呢？叫private cloud computer，就是叫私有云电脑，私有云计算机。这东西是干嘛使呢？就是跟英伟达的恩怨还没有结束。原来我们讲过，就是苹果跟英伟达之间是有恩怨的。英伟达当时造了显卡出来以后，苹果就买了，买完了呢发现不好使，导致苹果设备的维修什么就上升。苹果就找英伟达说你得赔钱，英伟达就死活赖着就不赔，咱们就这么耗下去就完事了。这个事呢最后也是不了了之了，所以苹果就恨上英伟达了。现在苹果整个的数据中心也好，或者他的电脑设备里头也好，是没有英伟达芯片的，未来也不准备上。那么他怎么办呢？现在都玩AI了，你必须得用英伟达芯片呀。苹果说咱们这样，我们呢上这个苹果的M系列芯片，现在正在跑的是M4嘛，就是以后我们上M5芯片，我用这些芯片去做服务器，专门为苹果的apple intelligence数据中心，上私有化的云计算的电脑，你们在里头装M5的芯片，这么来搞这样的事情。这就是他准备在美国生产的东西。

另外呢，就是你既然上数据中心吧，肯定还是会在美国部署一些的，那么也会增加一些就业，更多的苹果就业。这2万就业是什么呢？就还是苹果风格的就业。什么叫苹果风格的就业？就是我们现在拿出iPhone来，你上去看一看上面写的是什么，叫加利福尼亚设计，中国制造。未来苹果肯定还是说，要更多的设计人员，更多的技术研发人员，他们在美国，制造人员呢，你就在中国，在越南，在印度就可以了。当然其实在中国也好。

在越南也好，印度也好，依然还是华人生产，或者是华人资本去管理的生产。即使是在美国制造，也依然是台积电、富士康来给他造，还是华人在做这个东西。那么，苹果真正要做的是什么？就是在美国建立设计和研发中心，在美国设计芯片，在美国研发AI。这块是会增加一部分就业，而这一部分就业的话会成为苹果员工，这真正是由苹果雇佣来去上班的。至于前面我们说，苹果给台积电投资了，台积电在美国的工厂里，雇佣的这一部分人，他是台积电的员工，他也算是苹果投资增加的就业吧。苹果给这个富士康投资了，富士康在美国给他生产PCC（私有云计算机），这部分就业也算是苹果投资所带来的。除了这个之外呢，还怎么能够增加就业呢？你说他增加2万个设计师，2万个研发人员，这个有点太夸张了哈，没有这么多岗位。那怎么办呢？还有一块，苹果可以在美国建立影视制作中心，去拍电影拍电视剧吧，这个是好莱坞擅长的事情。那你说苹果干这个吗？干，他有一个电视台现在叫Apple TV+，就跟网飞、亚马逊、HBO，跟他们竞争的。苹果说我们未来加大投资，在美国多拍电影多拍电视剧，这个也算投资，也会增加就业的。这就是苹果未来一段时间在美国，这四年准备花这5,000亿美金的花法。那么总结一下呢，苹果的牙膏呢还会继续的挤下去，M5的芯片会出，据说今年就会出。AI继续签约，跟阿里，跟谷歌都继续签约。原来在美国是用OpenAI嘛，现在说谷歌你也来吧，我们也跟你签个约。未来也许会跟，比如说Anthropic也会签约，这个没有任何问题。苹果嘛，反正我一碗水端平就好了。国内的话就跟阿里签约，据说跟百度也还会有一些合作，不是说一点都没有了，还会有。而且有了DeepSeek这种顶级的模型，开源了以后呢，苹果自己也可以搞自己的AI了嘛。原来我们搞不明白，现在就可以自己搞了，有开源的东西咱们上呗，拿来改一改是可以用的。所以苹果呢真正需要做的事情，就是维护好苹果生态。

等着看潮起潮落，以不变应万变就可以了。他并不需要做一些特别大的改变和创新。拜登来了，承诺4,300亿美金投资，没有完全做完这个也无所谓。拜登反正下去了，也没有人找你算账了。懂王来了，再承诺5,000亿美金的投资，也不用太认真。懂王也是说你面子给到了，咱们后边好商量，也就如此了。

苹果真正认真做的是什么呢？每年1,000亿美金的回购和分红。他每年大概有七八百亿美金会做这个股票回购，然后再去做可能剩下两三百亿美金的分红。这个是苹果真正会认真做的，也是为什么苹果宣布说，我要在懂王任职期间5,000亿美金扔下去，他的股票并没有发生大的波动，原因就在这里了。

如果这些华尔街的人发现说，苹果你把这个原来要去做股票回购和分红的钱拿去做投资，在美国搞这个制造业去了，那他的股票会崩的。所以呢，真正认真的事情是什么？就是好好的回报股东就可以了。其他的事情呢，该怎么办还接着怎么办。城头变幻大王旗，前面是拜登，现在是懂王，该去上的孝敬都去上了就完事了。这就是这一次苹果在美国承诺的5,000亿美金投资的各种细节。

好，这期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付费频道，再见。

2,000美元一个月的ChatGPT还会有人用吗？

大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。

今天咱们来讲一讲OpenAI有可能给ChatGPT涨价的事情。消息哪来的？国外著名科技媒体Information上报道，OpenAI因为连年的亏损，而且新的模型成本快速上涨，所以有可能给ChatGPT涨价。涨多少呢？他们也是搜集了很多的信息以后，判定有可能会涨到100倍，也就是2,000美元一个月。这是不是幻觉呢？大概率是。

那你说Information上面怎么会有幻觉呢？需要注意，Information上面也是说，我们根据各种信息总结出来以后，有一种声音提到有可能会涨100倍。具体是哪个涨100倍并没有说。到底是每个月这个20美金的订阅费用涨100倍，还是说TOKEN的费用，或者其他的一些商业合作的费用，涨到100倍都没有说。而到底是涨100倍，还是说按照这样的一个级别去涨，现在也没有讲清楚。所以只是说，我们根据传言得到了这样的一个消息，这就算是一个幻觉。

咱们再讲一个幻觉的故事。前面有人提到，印度产的iPhone良品率只有50%。后来被富士康的人出来辟谣，说没有那么差。如果良品率只有50%，苹果也受不了。其实印度产的iPhone良品率比中国的低10%。郑州富士康的iPhone良品率大概是96%，印度大概是85%或者86%这样的一个水平，其实依然是可以接受的。

那么前面讲的这个iPhone在印度产，良品率只有50%这件事，完完全全是造谣吗？也不是。有人报道说，印度的某一个零部件工厂，生产的iPhone外壳送到富士康检测之后，发现两个里面只有一个能用，这就是50%。也就是iPhone的某些工厂生产的某些配件，一些批次里面，它的良品率是50%。但是这样的消息拿到国内来以后，大家就传了，印度产的iPhone良品率就是50%。它会变成一个幻觉。

这种幻觉，我们一般认为它不叫完完全全的谣言，它是有出处的。只是大家把不同出处的信息进行总结归纳以后，就会变成一个假消息。以前有人在苏格兰坐火车的时候，看到有一头牛是紫色的，说苏格兰的牛都是紫色的。这个时候旁边人说，你不能这么讲啊，你应该说你在苏格兰看到了一头紫色的牛，而不能说苏格兰的牛都是紫的。另一个人又上来说，你这个说的依然不准确，那应该怎么说呢？说你在苏格兰看到一头牛，一头牛有一面是紫色的，另外一面你没看着。你不知道，但是如果有人出去传，苏格兰的牛都是紫色的，你说他算造谣吗？咱们稍微扯得远一点，讲一下这种幻觉是怎么产生的。其实，人也会产生幻觉。苏格兰的牛都是紫色的，印度产的iPhone只有50%的良品率，这就是人类自己产生的幻觉。

所以我们不要光去嘲笑大模型。好，我们继续往下讲，OpenAI现在到底在干什么？其实很多人也很关心这件事情。这一段时间来，传出了很多的新名词，但这些新名词都代表什么意思？

比如说，去年山姆·奥特曼突然被干掉，失去CEO职位，失去董事会职位的时候，就传出来的Q星算法，这玩意到底干嘛使的？今年前几个月，山伯特曼突然放了一张草莓的照片，那么草莓算法到底干嘛用的？以及山姆·奥特曼号称马上要发布的Orin猎户座模型到底是什么，或者说非常强大的Orin猎户座模型到底是什么？

前面号称OpenAI要涨价100倍的这篇《Information》文章里面也进行了一定的解释，它把这三个算法串起来了。Q星算法是主要做科学和数学计算的。大家知道，大语言模型通过语言进行推导，它就比较容易犯9.1比9.9大的这种错误。它从语言上看，11一定比9大，但如果有一个数学相关的模型直接算，就可以避免这种错误。这就是Q星算法。

而草莓算法，其实是以Q星为基础做出来的，也就是以数学和科学比较强劲能力的算法为基础的。它主要的特性是有极强的推理能力，它可以直接拆解我们所需要的任务，而得到一个完整的结果回来。这就是草莓算法。据说这种强劲推理能力的草莓算法，今年秋天就会面世，应该没几个月了。

而下一代的大模型，非常强劲的大模型Orin，也就是猎户座模型，是使用草莓提供的合成数据进行训练的。它把所有这些东西综合在一起。

现在其实大家遇到了一个问题，是什么呢？就是scaling law快卷不动了。Scaling law就是缩放法则，所有的AI公司老板都信誓旦旦地拍着胸脯跟大家讲，我们依然相信scaling law是成立的。英伟达的股票涨成现在这样的一个状态，也是大家相信scaling law依然成立。

Scaling law是什么？我不断地往里加数据，加更多的数据，加更大的算力，也就是显卡，算更长的时间，得到更大的模型，一定效果更好。这就是scaling law，也就是我们以前讲的大力出奇迹，只要你不停地往里堆，总有一个更好的结果出来。虽然所有人都在喊这件事情。但其实，过去的一年里，这个 scaling low 基本上并没有被突破，没有更大的模型出来。虽然我们看到了拉玛 3.1405B 的推出，但因为前面有不公开参数的 GPT-4、GPT-4O 以及 Gemini 1.5 Pro 这样的版本，所以我们并不能确定拉玛 3.1405B 是否在 scaling low 上继续往前走。

Anthropic 的 Cloud，它们最强的模型叫 Opus，虽然也没有公布参数量，但大家普遍认为它应该是跟 OpenAI 的 GPT-4 或者 GPT-4O 的参数量级在一个水平上的。结果，Anthropic 推了一个 Cloud 3.5，大家觉得实在是太香了。现在可能使用 Cloud 3 Office 的人已经越来越少了，而 Cloud 3.5 的 Office 版本这么长时间也一直没推出来。

大家已经在这种大模型的基础上进行蒸馏之后，往回退了一步，并没有继续往前走去实现更大的模型。而现在，各种 70 币上下规模的模型，它们的能力已经接近 GPT-4O 了。无论是使用拉玛 3.1 的 70 币，还是使用通义千问的 72 币，或者其他一些公司训练出来的开源、闭源 100 币以内的模型，它们不能说完全超越或全面碾压 GPT-4O，但在某些特定场景下，已经接近或超越 GPT-4O 的能力了。

小模型结合各种场景之后，甚至比这些 70 币的模型表现还要更强一些。也就是这种 7 币或者十几币的模型，如果进行一定的微调，再结合特定使用场景的话，效果也很好。这导致什么呢？对于更大模型的需求在变弱，大家觉得现在这些模型挺好的。在这样的基础上，不断把这个模型变得更小，让它更加贴合具体的应用，效果也非常好。

还有一个原因是什么呢？就是 GPT-4 和 GPT-4O 指明方向以后，大家已经追赶了一年了。追赶到现在一个位置后，大家说我们已经基本上达到和超越 GPT-4O 的水平，再往前走没有方向了，没人指明道路。现在大家都在等待行业的老大，或者叫排头兵的 OpenAI，来告诉我们下一个方向在哪里。

现在 OpenAI 告诉大家，下一个方向有可能是 Orin。而 Orin 跟现在的 GPT-4O 比起来，它的差异是什么地方呢？就是推理能力更强，逻辑能力更强，幻觉更少。这是现在新的追求方向。但是 Orin 出不来，大家也不知道应该怎么做，还是要等它做出来。

阻碍 scaling low 继续发展的还有一大原因，就是数据枯竭了。训练现有的模型已经可以把当前能够找到的数据基本上都使完了。更多的数据进行清理和处理的话，成本非常高。我们直接找到过往的书籍和互联网上的信息，对这些数据进行清理，人工的这种加工成本是非常高的，因为数据量实在太大了。很多的低质量数据，拿去训练以后，可能幻觉会变得更厉害。

所以现在大家普遍使用的方法是什么？就是使用合成数据。所谓的合成数据，就是由大模型生成的数据，再去训练新的大模型。而这些数据又不是靠大模型直接生编的，而是什么呢？让大模型去取代做数据清理的人工。我们拿到大量的网络数据以后，把这些数据交给一个大模型，让它去做清理，清理完了以后重新生成一遍。

这些合成数据也不算是无根之木，它也是从现实来的，只是经过大模型的过滤和清理。拿这样的数据再去训练新模型，发现效果会更好。拉玛3其实就是这么训练出来的，这拉玛3里边的数据是用拉玛2进行清理出来的，也算是合成数据，训练大模型的一个典范。

而现在OpenAI的Orin大模型，就是准备使用它的草莓算法生成合成数据，然后再去进行训练。OpenAI自己玩的就是一个心跳。现在新一轮融资还没有关闭，新一轮融资就是已经有领投方了。据说有一家公司说，我们愿意出10亿美金，然后再等其他人跟投，希望可以凑个几十亿美金让OpenAI再活半年。

OpenAI这个几十亿美金，大概也就是活半年。他一年应该妥妥的会烧掉上百亿美金，而且这个数字可能还会快速上涨。因为去年呢，他亏了大概50亿美金，今年应该亏到上百亿美金是没什么问题的，等到明年可能就是几百亿美金的亏损。

现在大家预估OpenAI一年的收益是35亿美金，也就是这个里面大概20亿美金来自于一个月20美金的订阅，剩下的可能是做TOKEN，我们使用API买TOKEN的钱，以及其他的一些服务费。这个是OpenAI的收益预估，因为它毕竟不是上市公司，没有财报出来，所以大家只能去猜测。

而亏损，每年OpenAI大家预估的亏损额是50亿美金，这是一个非常恐怖的数字。OpenAI手里边的现金，你想微软给了100亿，再加上其他一些人给的钱，所以现在基本上是烧完了，再不融到这一轮就没得玩了。你融到这一轮以后，可能也就是再烧半年的。

那你说钱这么多都烧哪去了？第一个就是烧算力。你得上微软爸爸那里去交钱，买微软云上的算力，继续去训练大模型。第二个，你现在是1,500人团队了。而且，OpenAI现在团队规模还在不断扩张。那你人多了以后，肯定有很多的内部是是非非。有一个故事说，这个活原来一个人能干，现在不行啊，干着太累了。招两个人来，一共三个人来做这个事情。原来这个人变成领导了，后来发现比以前还累。说为什么？说我现在需要给他们做计划，让他们也做计划，回来我要审核他们的计划，看看这个数据应该怎么去分配，任务分下去。我还要调解他们之间的矛盾，还要去做考核计划。说这个比以前我一个人把活干了还累啊。

所以，这个人增加了以后，绝不是说我增加了一倍的人，生产的效率就提高一倍。经常是提高到一定程度以后，你的生产效率就不会再提高了，而开始下降。这个就算是一个边缘。所以，OpenAI内部现在是是非非，肯定是非常多的。作为当前最红的行业AIGC的领头兵，也就是当红炸子鸡，OpenAI自己招聘人才，以及他要留住自己的人，成本肯定会直线上升。投资基金、各种猎头公司，每天都趴在他外边等挖他的人。

那么，你要想让这些人留下来，一定要多给钱。新的模型，训练成本肯定也是几何级数上升的。你想让scaling low再次起作用，就一定是要投入更多的数据、更多的算力，这个事没有办法。而且，越大的模型，你的安全成本就越高。以前我们就都在讲，什么叫知识越多越反动？你这个模型变聪明了以后，他有可能给大家带来的伤害会变得更加惨重。我们想让一个更聪明的大模型成为安全的模型，所需要支付的成本也一定会更高一些。如果这玩意再出错了，那就是高智商犯罪了。

OpenAI现在真正的困境是什么呢？就是不赚钱。开始其实有一些路就走错了。聊天模式20美元的订阅以及TOKEN收费，不光是他自己走错了，还把整个的行业都带沟里去了。他有他强的地方，就是你通过聊天方式，一开始就震惊了全世界，让所有人，不管适不适合去用AI的，大家都冲上来用，成为了全世界关注的焦点。这是他使用聊天模式取得的成就。

但是，聊天模式是一个双刃剑。一面是说大家都关注了，每一个人都可以用；另外一面是什么？你要想从聊天模式再继续往前走一步，可以让大家能够更好地体验到AI的能力，这一步其实是非常难以越过的。另一方面，20美金订阅，那他出了这样的一个数据之后，导致整个行业只能跟他对标。微软的Copilot也是20美金，谷歌的Gemini你只能在20美金往下做，其他的一些cloud等等。
都是在20美金这个范围上下去波动。至于一开始，那个人到底为什么定他20美金，这个大家只能想破脑袋去想了。前人一定是有他的道理。就跟原来有一个笑话说，有一个大的印象派画家，他有一副名画，很多人搞不清是画什么的。一堆人在那去做研究，甚至有些专家专门去研究这幅画，还发表了很多论文，成为了学术态度。

第一个研究这幅画具体画什么的学术泰斗离开人世去了天堂以后，正好碰到这个画家，就去问他说：“您那画到底画什么呢？你看我研究了一辈子，都成为学术泰斗了，我也没研究明白，还跟很多个派系吵来吵去的。”那个画家说：“你到底说的哪幅画，我想不起来了。”最后他太太在旁边提醒了一下：“你说的不会是擦手布吧？你每次画完画，然后拿那个布擦手，形成了一副印象派的名画，让后人研究了很长时间。”

所以20美金有可能就是这么来的。而20美金跟token付费这种事情，其实会极大限制使用AI的人数，因为它会限制流量的上升，也会限制新的商业模式的爆发，这个其实是有毒的。现在OpenAI其实面临着当时谷歌的困扰。谷歌的困扰是什么？是分叉。当时谷歌把安卓做出来以后，所有人一看，这个东西实在太厉害了，我们拿它去分叉，就有安卓的各种智能家电的操作系统、安卓的手表操作系统、安卓的各种嵌入式操作系统、安卓的各种定制操作系统。谷歌说不行，你们不能分叉，我一定要把安卓的版本一直升上去，让你们所有分叉人都死掉。

OpenAI其实现在面临的困难是一样的，它指明了方向，大家各自去发展，长出了Anthropic、拉玛、Gemini，现在的标准已经不统一了。想要继续站在排头上，继续引领风潮，必须不断放出新消息，不断去指明方向。但是，手里边的钱又不够多，攻城能力也不够强，也没有盈利能力，只能是不停地放空话。你像从2024年年初到现在，OpenAI已经吹了多少牛，到现在都没有实现。

那么OpenAI的解决方法有哪些呢？第一个就是涨价，像刚才我们前头讲的，把这个费用涨100倍，涨到2,000美金一个月。这就是第一个处理方法，涨上去以后就可以达到盈亏平衡了。第二种方式就是不停的融资。山姆·奥特曼在斯坦福大学演讲的时候也讲过，说你们不要去研究挣钱的事情，我就不停的去找钱，反正我有这个能力。找完了以后呢，就把它烧掉，再去找。现在新的一轮钱找到了，这条路还是在往前走，而OpenAI准备去上市。上市的时候，你又可以圈一大笔钱吧。但是上市了以后，你未来还是要去盈利的啊。所以甭管是找钱也好，还是上市也好，算是饮鸩止渴，或者是寅吃卯粮，我们把未来的一些可能性把它消耗掉，那继续在亏损和越亏越大的这个道路上狂奔向前，这不是一个长久的解决之道。

还有一条路是什么？就是重新发明定义，走通一些新的商业模式。这可能是山伯特曼或者整个OpenAI，包括整个硅谷和行业，都在期盼的一个事情，就是说我们不再去依赖传统的这种流量商业模式了，而是做一个新的商业模式，像收税一样，把这个税收上来，让大家像一个基础设施那样去使用这些AI大模型。但是这种模式呢，到目前为止还没有走通。未来到底能不能走通这件事情，还是一个问号。

那你说，如果这个商业模式走不通，盈利呢？其实从短期来看，还是很难的。还有没有其他的方式？OpenAI难道就要倒在这里了吗？还有一个方式就是国有化，直接交给国家，让国家通过税收、通过印钱直接去使用这些大模型。现在Scaling Low继续往前走的话，可能迟早会走到国有化这条路上。

那么就看到底是大家能够先去找到合适的商业模式，让整个AIGC产业健康发展，还是最终让AIGC都沦为主权大模型。到底是走哪条路？因为主权大模型这件事情，是黄仁勋提出来的，是说我们以后每一个国家都去买自己的显卡，建自己的算力中心，每一个国家都拥有自己的主权模型。这是他提的这条路，不知道是光明还是黑暗，但也在我们的前方等待着我们。

好，这就是我们今天讲的故事。一OpenAI准备涨价100倍，为开始探讨一下OpenAI未来的一些发展方向。好，今天的故事就讲到这里，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。

刺破AIGC泡沫的难道是英特尔吗？大家好啊，这里是老范讲故事。今天咱们来讲一讲英特尔崩了。

英特尔崩的原因其实非常非常多。有些人说，财报不及预期，亏损加大了；还有人说，下个季度的指引更差。什么叫下个季度的指引呢？就是你每次发财报的时候，会有一堆的金融机构说，我预期他要达到多少多少。你现在不超过预期，就认为是不及格，你就要去下跌。如果你超过了预期，但超过的不够多，也是不行的。如果你超过了预期，超过的姿势和方法不太对，或者各种的比例不太好，大家也不乐意。

下个季度的指引是什么呢？一般情况下，这个公司发当季的财报的时候，会说：“我下个季度大概是一个什么样。”这叫下季度指引。在下季度指引发之前，肯定还有好事者说：“来，我也给你预期一下，你下季度怎么样吧？”英特尔的下季度指引呢，更差，比这个季度亏的钱还多。

所以它崩了，崩到了多少呢？近期股价大概持续下跌了30%左右，等于1/3的市值不见了。市值现在已经不到AMD的一半了，跟英伟达比，更是一点边都不沾了。

那么也要裁员。美国公司只要是市值不及预期，裁员是必然的。他现在准备裁员15%。对于一个有十几万员工的公司来说，裁员15%是一个很大的动作。在全世界，会有一万多人失去工作。但是，现在英特尔本部并不愿意透露说：“我具体要在哪个国家裁多少人。”英特尔在中国，可能几千人的还是有的。到底要裁掉多少，现在不确定。

那么每次泡沫呢都会有股市的震荡啊，大家注意。泡沫的时候，绝对不是说咔嚓一下就下去了，他一定是上下要震荡一下。在震荡的过程中，有一些公司顶不住压力，就会成为第一根稻草，直接咔嚓下去。英特尔的现在就是没有顶住压力，英特尔的下跌把整个美国的科技股，包括AI的各个股票一起都给拉下来了。其实他跟AI的关系没有那么大，而且他的下跌有很大的原因是因为AI，这波船他没敢上，对吧？但是不管这么多，你下来了，大家就都不行了。

因为互联网泡沫之后，其实很多的老牌企业就挂掉了。有一些没有挂掉，但也就泯然众生了。互联网企业在互联网泡沫之后，才算是真正的腾飞起来。现在我们看到，大量的互联网企业和老牌IT企业还在美股上很努力的折腾。但是大家知道，互联网泡沫破灭的时候，最后谁挂了？就是一堆传统的电信企业挂了。我们现在看到的谷歌呀，看到的很多的新公司，其实都是互联网泡沫之后起来的。

但是现在很多人都觉得，你看还有这么多互联网公司在这，谷歌也在呢，Facebook也在呢，苹果也在呢。但是AI泡沫如果有的话，震荡了以后，这些老牌企业可能就不见了。现在第一个有可能不见的呢，就是英特尔啊。那么他这一把跌下去以后，再想起来，难度就非常非常高了。泡沫淘汰的通常是没有跟上潮流的老企业，当然也有很多弄潮儿，跑得太快掉水里的也有一堆。

英特尔最近负面消息不断，第一个比较重大的负面消息，或者最近发酵比较厉害的就是AIPC这一块。APU虽然出货量上升，但在整个财报里面真正说盈利或者真正收入上升的就是传统的PC CPU。这本来是一个好事，但是高通的骁龙X Elite这样的芯片出来，大家就真怕了。为什么呢？因为原来虽然AMD也跟他竞争，但AMD还是X86。英特尔作为X86规则的制定者，虽然他制定了规则以后有一定的压力，有人跟他竞争，但他随时可以说我改改规则，或者我把规则往前推一推。AMD只能在后头跟着，不能说“我把X86的规则改了，大家跟着我走吧”，不会有人理他的。

但是ARM PC来了以后，这就算是把祖坟刨了，以后的规则就不是英特尔制定的了。对于英特尔的压力一定是非常大的。很多人原来还会质疑说ARM PC到底行不行，在苹果出M1、M2、M3，一直出到M4的今天，大家相信了，ARM PC其实是没有任何问题的。算力更高、更省电、更少的发热，还可以去做很多的重应用，包括渲染、游戏、AI，都可以。所以为什么要使用英特尔呢？X86的架构是不是已经可以丢进历史的垃圾堆了呢？这对英特尔真的是断后路的一招。

这是第一个负面。第二个负面就是AI跟数据中心的业务在下滑，这对于现在任何一个上市公司来说都是不可承受之重。微软跟谷歌，这已经算是AI行业的弄潮儿了，但是AI给他们带来的收入不及预期，都会承压，他们的整个财报都会显得没有那么好看。你说，哎。

我整个的财报都是超出预期的，我整个的财报都是盈利的，而且还挣得挺多。但是我们现在不看这个，我们就看AI带来的收入够不够啊。热火烹饪的数据中心业务，现在英伟达就是靠这玩意起来的。英伟达短暂的成为全球第一市值公司，就是依靠数据中心业务。现在AMD也在靠数据中心业务在起飞，戴尔、超威等等都在靠数据中心业务起飞。

英特尔本来应该是在数据中心业务上努力的要咬下一块了，但是他的财报上，数据中心业务比去年同期还下跌了。这件事情是大家不可忍受的，说明你真的没有买到船票，真的没有挤上船。现在呢，英特尔花掉的钱比想象的多，但是赚到的钱呢，比想象的少，而且赚钱的地方也没赚对。你应该是在数据中心上赚钱，结果你卖了一堆PC芯片出去。

那么下个季度还预期更差，这对于英特尔来说一定是雪上加霜的，没什么好说的。除了前面我们讲的财报相关的信息之外，现在英特尔还遇到了一个很严重的问题，就是CPU故障。而CPU故障的事情呢，其实不是从今天开始的，从去年大家就开始报说英特尔的CPU是有问题，13代、14代的桌面处理器会导致蓝屏，会出事儿。它受影响的是13900K、13900KS、14700K、14900K、14900KS。

看到这个报导以后，我赶快查了一下，我们家的两台英特尔电脑都没事啊，都不是这种型号的，因为这都是桌面CPU，主要是做台式机的。而且呢，一般带K和KS的这个标的CPU。

都是要去超频的。就这些CPU在长时间运行或者高压力运行以后，半年左右，三个月到半年以后就会出现蓝屏，就会出现问题。我们家两台笔记本都不是用的这种CPU。什么样的笔记本会用这种13900K或者14900K呢？游戏本。就是你真的去买什么华硕ROG枪神啊，什么这种本，他有可能里头会有14900K。像我们买这种叫多功能本或超薄游戏本，这种都不是这东西。

这一次的故障其实是非常非常致命的，为什么呢？没法检测。对于我们程序员来说，有个bug我可以快速的把它找出来，给它改掉，这个是相对来说不是大问题。但这种是没法检测，你出厂的时候都是没问题，经过各种测试也没有任何问题。他要跑个三个月到半年才会挂，这对于整个的英特尔CPU来说非常非常麻烦。而且有游戏开发商在测试的时候发现故障率是100%。为什么游戏开发商会发现这种问题？第一个，他们会去买这种13900K、14900K或者KS这样的芯片，不是一般人买这个东西。买这种芯片的人其实比较少。第二个就是，游戏开发商一定会把所有的性能都刨板，只有在这种情况下，才会发生有故障的问题。

而且，他们特别逗，说这故障是哪来的呢？故障是英伟达的驱动造成的。最后发现，每一次崩溃都是英伟达驱动里的一个文件崩了。但是后来发现出问题的并不是英伟达的显卡，而是英伟达在英特尔的CPU上跑这个驱动的时候，因为消耗了太多的CPU的算力。

然后导致它崩菜了。一开始，英特尔肯定不能承认这件事，他先把锅甩给了主板厂商，因为主板厂商会去想办法，用更高的电压、用更高的频率，让整个CPU的性能可以发挥到极致。开始，英特尔说了：“你们主板厂商没有好好看我给你们的说明书，没有好好看文档，你给了这个CPU太高的电压，导致了CPU受损。而且，一旦受损以后是不可修复的，这个事儿是没有任何办法的。”主板厂商也没有什么办法，英特尔是老大，他具有绝对的话语权。主板厂商就是降压、降频，把这个CPU的电压下降，把这个频率下降。降下来以后，这些CPU确实是没有问题了，但是呢，降低了10%的性能，就是加价不加量。某花了更多的钱买了新的CPU以后，你给我退到上一代CPU的性能去了，大家亏死了。

也有一些游戏博主做了一些测试，猜测了一些原因，可能是高温了以后，他的一些氧原子进行了一些迁移，导致了一些不应该被氧化的地方被氧化了。但是具体是什么样，他们也是拿显微镜去看，做了一个这样的猜测。当某一些组件被氧化了以后，阻抗会升高，因为阻抗一升高的话，就会过度发热。电阻上升了一定热量会更高，然后就会造成死机。但是这件事呢，英特尔自己并没有承认。英特尔到现在为止依然在坚持说：“我的CPU是没有问题的，只是主板厂商可能在某一些调校上有问题。”本月，英特尔准备推出新的微代码修复这个bug，但是呢，现在微代码还没出来，我们还要再等，而就算出来了……

应该采用的方式跟主板厂商是一样的。他们所谓的微代码，就是给你一段程序，然后把这个程序写到你的主板的 BIOS 里边去。写进去以后呢，就还是限制它的频率，限制电压，限制输出功率，也只能干这件事。对于一个出厂无法检测，迟后发生 100% 故障，还没法修复的这样的一个 bug，你连续召回都没办法。有时候汽车出了问题，我还可以召回；你 CPU 出这问题，你说你咋召回？很多的召回你还需要去找，比如笔记本厂商啊，或者是电脑主机的厂商，让他们去配合你召回。那么他们召回的时候，这钱谁出啊？

所以现在英特尔只能是说，脸不要了，我就是死鸭子嘴硬，一直坚持到底。我的 CPU 就是没毛病，我就让它慢点了，你们自己去看。现在普遍认知的原因是芯片架构守旧，英特尔自己的制程工艺已经达到了所能够支撑的极限了，挤牙膏也挤不出来了，只能是往上堆料。所以现在每一次升级的英特尔 CPU，就是在原来的工艺上，晶体管更多的堆上去。

那么在这样的情况下，你底子本身不够扎实，就会有灾难性的事情发生。现在对英特尔来说，就是很灾难的。其实真正愿意买这种高端 CPU 的人，并不是那么多。英特尔主要卖的其实是更便宜一些的 CPU。其实主机厂商也不是说，我一定要买这么高的 CPU 去卖掉，因为这种 CPU 其实并不好卖，而且搭载这种 CPU 的电脑出货量也没有那么高。但是购买这样高端 CPU 的人，通常是行业意见领袖，这些人被坑了一次以后在整个行业里边的口碑就崩了。这是英特尔现在遇到的各种各样的问题。那么，大公司通常是怎么死掉的呢？咱不去研究说，唉，这里头有没有腐败啊，有没有什么人字里头打自己的小九九啊，有什么阴谋诡计啊，什么这些阴谋论咱们都不看。咱们看一下，英特尔是一个相对健康的大企业，他们这种公司怎么死。

第一个就是用老眼光看待新问题。这是很多的大企业，特别是成功大企业，自己有一定的这种自信心，认为“老子就是天下第一”。一旦成了这样的企业，他们非常喜欢用老眼光看待新问题，就会错过各种各样的新生事物。比如说，他们错过了移动。当时移动互联网起来的时候，英特尔一开始没做这个移动CPU。等乔布斯准备做iPhone的时候，找英特尔说：“你给我定制个CPU。”英特尔说：“这你能卖几个呀，没什么意思，不给你做，要么就再贵点，不能那么便宜。”所以，英特尔就没赶上这一波。

2007年发布iPhone的时候，里边就已经开始是ARM CPU了。然后安卓在2008年开始做G1、G2什么的，这个时候都是ARM CPU。等到英特尔缓过神来了，大概已经是到2010年了，才意识到：“那不行啊，咱得赶快追。”发现手机卖了这么多，卖的比PC多多了。所有做芯片的人其实都是一个思路，就是你到底能承诺多少销量。只要承诺的多，我就可以给你卖的便宜。甭管是光刻机，还是什么乱七八糟的光刻胶，它的核心不还是沙子吗？芯片的底层原料，你就认为它是沙子就可以了。

所以，真正的贵的是什么？是设计、测试这些东西贵，而你只要CPU能够做到足够大的量，以后它就可以把这些成本摊销掉。原来英特尔说你卖不了几个，你必须要给我承担比较高的这个成本啊。现在一看，卖这么多了，说那我魅力差也得搞。

我记得在2010年的时候，我们还见过英特尔CPU的手机。当时联想还做了几款。这个手机给我们的感受是什么呢？就是你用一会儿以后啊，必须放桌上。为什么呢？烫得拿不住。然后在桌上再玩一会儿呢，它可以把桌子上的漆给你烫糊了。就是这样的一个状态。

最终呢，大概是在二零一几年份，他们大概做了两三款，最终放弃了。现在英特尔的CEO叫基辛格，还尝试过收购ARM。就在英伟达想去收ARM的时候，英特尔说我也想收啊，但最后呢，不了了之了。这是英特尔错过的第一个。

第二个错过的是什么呢？错过了GPU。他们一直认为GPU的实现方式呢，非常丑陋，用一大堆的小核心，而且这些小核心又没有那么多的功能。你在这样的基础上去实现各种算法功能，这是非常麻烦的。因为大家要知道，给GPU写程序是非常麻烦的。第一个，自己要调整算法；第二个，要特殊的库来去适应GPU的工作方式。英特尔觉得这事没戏，看不上。

当时的CTO，也是现在这位基辛格，他在特做的最后一个项目就是GPU项目。他做完了以后没有达成效果，最后直接被干掉。所以基辛格是在英特尔的GPU项目失败以后离开了英特尔，直到2021年重新被请回来。

所以，他错过了第二个GPU，然后错过了第三个，就是AI。在OpenAI起步的时候，英特尔是有机会去投资的。当时OpenAI说：“这样啊，你先给我多少钱，然后给你15%的股份。”如果是这样的话，它就不会有后边儿微软什么事了。他还说：“你给我做算力核心吧。如果再给我做定制算力核心的话，我再给你15%的股份。”英特的人思考了一下，说：“你这玩意好像短期内也挣不着钱，算了，不给你做这个投资就没错。”所以很多事情，他们就会用老眼光去看待新问题。

其实，你说他们去看待问题的方式，以他们当时的环境来看，有错吗？其实并没有错。唯一错的就是没有看到更长远。我记得原来马化腾就讲过，投资什么样的案子呢？投这种我看不太懂，但是好像又有点道理的案子。一看就觉得一点道理都没有，这种案子是不能投的。一上来看的时候，哎，怎么都看，怎么有道理，我完全看明白了。那你想，马化腾下的还有十几万人呢，那咱自己做一个不香吗？咱自己做一个比他这个还强，那为什么要投他呢？所以一定要找这种自己看不太懂的案子。

但是英特尔这帮人说不，我一定要去找这种自己完全可以用传统的逻辑验证的案子。那这事前面这三个妥妥错过。我以前在公司里边做战略投资的时候，每天跟财务、法务以及公司各个职能部门的老大讨论问题的时候，大家都是这么讲的：“你看，我们自己也可以做呀，我们以前做过呀，不是这样的呀。这个东西试完了以后到底行不行啊？我们以前天天在干这个事。”所以，胆子确实颇深。

从投资的角度上来说，大部分的案子不投资，其实最后都是对的。为什么？因为大部分案子最后都会死，成功的永远是少数。但是，如果每一件事情都很谨慎的话，英特尔就是摆在我们面前的案例。几十年过来，基本上是现在我们看到最有机会的，他都完美地错过了：移动互联网、GPU和AI，没有任何一个踩进去的。

这是第一个问题，造成大公司死掉。第二个问题是缺乏耐心。很多决策，甭管是好的还是坏的，都是需要耐心才能见效的。当前的这位CEO基辛格，也算是英特尔的一位元老，是英特尔的首位CTO。以前他是不设CTO的，现在这个基辛格他做什么呢？486是他做的，USB的标准是他做的，WiFi的标准是他做的，那肯定是一位大科学家，没什么好说的。

当时他回来的时候，很多人都说：“哎呀，就像乔布斯回归苹果一样，英特尔有救了。”但是现在四年过去了，到底行不行啊？很多人也觉得基辛格不够远见，很多事情还是没有做到最正的这个点子上。这个怎么说呢，事后诸葛亮是不对的。所有事后诸葛亮说：“哎，你怎么没踩在点上？”这个事，特别是对一个科学家来说，你是不能这么去斥责他的。在别人不看好的地方，长时间的坚持这个事，才是最重要的。

黄仁勋的CUDA其实就是这么做出来的。如果大家跟黄仁勋讲：“哎，你这CUDA没什么意思，别做了。”黄仁勋就听大家的，直接放弃了，这现在也就不会有AI时代了，也不会有什么GPU，不会有算力核心。

H100什么都不会有了。黄仁勋就是说：“唉，我就坚持做，才有今天这个日子。”现在呢，基辛格在做的很多事情，大家也不看好，也没有耐心了。其实在整个的创投市场，或者是在财务和金融市场上，最没有远见的人是什么人？是股民和投资机构。因为他们不了解整个这个系统到底是怎么运作的，而且呢，他们是希望尽快套现离场的一帮人。至于说我离场了以后你再干什么，他一点都不关心啊。

这是现在英特尔遇到的第二个困难。第三个困难是什么呢？叫地大物博。我记得很多的国家都会讲自己地大物博。地大物博其实很危险，为什么呢？就是自己啥都有，物场分布嘛，没有哪个东西咱自己没有的。就是任何的内部交易，必然会造成竞争的缺失，价格跟效率必然会损耗。因为我是使用内部的，我就不需要跟外部去竞争。

比如说英特尔说：“我今天要去做芯片了，我到底是用我们自己家工厂呢，还是用台积电呢？”自己家工厂能用，我就不用台积电了。台积电的技术再好，我都不使他的。在价格上、在效率上就没法竞争了，各个环节升级换代的动力也就没有了。到我为什么要去升级换代？原来的东西还能用啊。

所以这就是英特尔现在遇到的一个很大的问题。他们搞了一个叫IDM的系统，叫集成设备制造商模式。什么意思？自己设计，自己生产，自己封装。它等于把芯片全产业链都拿齐了。以前AMD的老板，不是苏自风在前面，真正的创始人就讲过：“真男人就一定要自己生产芯片。”当然了，他还没换到苏自丰的时候。

就已经把芯片厂卖掉了啊，应该是2009年的时候，AMD就把芯片厂给卖了。现在的芯片厂已经叫做格罗方德，还是努力地活着，应该是沦为基础设施啊。他反正盈利没什么问题，挣钱也挣挺好的。但是AMD就已说：“我不费这劲啊，我就老老实实的做老二。”

苏妈上来以后就是标准的老二做法。老二怎么做？第一，呼吁开源，大家都开源啊，门户开放啊，交易机会平等啊，就跟美国人在一战前喊人话题一样啊，大家要开源。第二个呢，低价竞争啊。都开源了以后，我卖的比你便宜，这事没毛病吧？同档次的CPU，AMD一直是比英特尔的要慢便宜，甚至便宜一倍以上。

再往后啊，别人不愿意接的定制单子，苏妈全接。所以现在咱们用的PS5，我用的这box，只要是这种定制的芯片，全是AMD的。现在人家还说了：“你们哪个云计算的计算中心，你们需要任何的专利核心，我给你们做。”这个我都接，芯片直接扔给台积电，说：“你做去吧。”

对于台积电来说，大家是没有代差的，做出来的机器都是芯片，都是一样的啊。但是呢，他做出来的芯片就比英特尔的好。英特尔现在还在搞自己的这种比较低的制成，虽然在CPU上现在也已经达到极限了，就是到13900KS、14900KS上也跑不动了。但是对于苏曼来说，没问题啊，他一定要来给我做5纳米的、4纳米、3纳米的，你给我做去就完事了，我只管下单，其他我不管了。他们就可以做出这样的芯片来。所以在最高端的芯片上，现在AMD的品质和稳定性。

其实是超越英特尔的。在设计上，你说我设计芯片，这事其实大家并没有那么大的差异。你都做X86的基础上设计，或者都在UP基础上设计。你说到底谁能比谁差哪去，其实差不了多少。标准上呢，反正我们跟随就完了啊，我们也不做自己的。AMD就是走这样的一条路。他呢，很像什么呀，这个很像是马拉松跑里头的那种跟随跑战略啊。我就一直跟在第一名后头，这样我也省力啊。而且在心理上呢，也有一定的舒缓。

等到对手犯错误的时候，或者等到对手筋疲力竭的时候，再进行反超去拿冠军，这个就是AMD做老二的玩法。但是英特尔没有。英特尔自己还是说，从头到尾我都要干。这一次财报完了以后呢，大家觉得你是不是把这东西关了算了，你也像AMD似的做一个design house，把这个芯片设计出来扔给台积电，完事了啊。现在基辛格说了啊，不，我不这么干啊，我现在要走IDM2.0模式，这个应该依然是一个噩梦。

什么叫做IDM2.0模式呢？就是它的先进制成芯片找人代工去了，我不自己造了。什么是先进制成芯片呢？英特尔自己的GPU现在呢，也是台积电做出来的。自己的主力CPU，还是老老实实自己做啊，肥水不流外人田。同时还对外承接外包业务，说你们谁想做芯片，我替你做。高通呢，现在已经跟他在接洽，但是应该还没有正式的开始做。亚马逊的机房里头，应该有一些芯片已经是英特尔代工了。现在还有一些政府机构以及军事项目，他们的芯片是由英特尔代工来做。

的，但是这一块收入其实也在下滑，或者不达预期吧。赚的钱现在还没多少，因为做芯片代工这个事，你要去建新工厂，要去买新的光刻机。你看他造拿沙子做芯片，做完了以后还亏钱。为啥呀？那两纳米的光刻机第一台是英特尔提走了，而且现在最主要的，这些两纳米光刻机都卖给英特尔了。你得花钱在这提机器啊，他等于把这个钱全压这了。

另外一方面，美国政府的补贴也拿了。应该美国政府给的芯片制造补贴，英特尔是拿的最多的。但是到了今天，口碑废了，人家知道在英特尔的流水线上，造出来的CPU会产生蓝屏。再往后边挣钱啊，就更费劲了。

所以呢，现在英特尔基本上算是内忧外患。那么在船沉的时候，上船的可能最后还爬上救生艇，能活下来；没上船的更可能是被漩涡吸下去。老眼光啊，缺乏耐心，还地大物博，遇到时代的这种大的起伏的时候，就是英特尔当前状态的写照。

当然，你说是不是还有其他的什么样的机构，也是老眼光，缺乏耐心，还地大物博，咱就不知道了。但是这样的机构，遇到大时代的波峰波谷的时候，是相对来说抗风险能力比较低的。好啊，这就是我们今天讲的第一个英特尔的故事。

扎克伯格跟黄仁勋凑一块，除了换皮衣，还讲了点什么呢？他们是在SIGGRAPH大会上进行的访谈。黄仁勋是访谈主持人，而扎克伯格是被邀请的嘉宾。因此，在他们的访谈中，扎克伯格是逗哏的，黄仁勋是捧哏的，这一点首先要搞清楚。

这一次访谈，主要是扎克伯格在输出。SIGGRAPH大会是一个历史非常悠久的大会，叫计算机图形图像特别兴趣小组（Special Interest Group on Computer Graphics），小组成立于1967年，1974年第一次开会。今年是第50届，参会的人中有90%都是博士。当我看到这个消息时，一开始想，黄仁勋应该是个博士吧？扎克伯格是中途退学的。后来查了一下，发现并不是。黄仁勋是硕士，而扎克伯格是2002年入学于哈佛的心理学和计算机科学专业，2004年辍学，实际上上了两年学，之后在2017年被哈佛授予了荣誉法学博士学位。他好像跟某位伟人的学位差不多。

正常来参加这种活动的人，主要是引擎公司，比如Unreal、Unity，图形软件的公司Photoshop、Adobe，以及显卡公司AMD、英伟达。原来Meta也参加过，大概参加了有十几年了，他们以前是作为VR、AR公司来参加的。这一次则是出来抢AI的。

老黄跟扎克伯格算是天作之合，为什么呢？因为只有开源模型，才是英伟达显卡的绝配。

那你说微软不也买了好，OpenAI也在用，对吧？但是呢，大厂的必元模型啊，它是有能力去招聘一帮叫适配工程师或者叫配置工程师。他们可以绕过扩大算法这个事，是可以跑的。增加的这点成本对于他们来说是可以去承担的。只有开源模型的应用者，通常是支付不起这些配置工程师的工资的，所以他们会老老实实地使用英伟达的显卡，是吧？所以他们俩绝对是天作之合。

扎克伯格自己访谈的资格，也是因为买了足够多的H100才换来的。他是号称拥有60万块H100的男人。老黄就问扎克伯格说：“你是怎么来的呀？”而我是作为VIP客户，专门被黄日勋邀请来的，就是显卡买太多啊，被请来了。而且他在恨苹果这件事上来说，俩人绝对有共同语言啊。就是黄仁勋也好，扎克伯格也好，现在所有的CEO里头，所有的这种创业者里头，最恨苹果的两个大概就是他们了，找不出其他人了。

扎克伯格在会上飙脏话啊，直接说了一个f word，甚至说有可能直播都会被掐掉的这种脏话。其实骂的不是OpenAI，骂的其实是苹果。为什么要去骂苹果？OpenAI做了半天，未来有没有可能伤害Meta，伤害扎克伯格，有可能，但是现在其实没有给扎克伯格带来任何的伤害。而苹果当时是差点没把Facebook给玩死。扎克伯格自己也讲，Facebook最早是个网站嘛，我们是完全开放的啊，没人管，我们在里头爱干嘛干嘛。然后移动时代呢，发现要到苹果上面去啊，发布软件。

苹果这也不让你做，那也不让你做。关键是把他们进行精准广告推送所需要的用户信息给他屏蔽了。以广告收入为基本收入的 Facebook 差点没被他弄死。扎克伯格痛定思痛，说：“我一定要去做一个新的平台，绝对不能靠 APP 这种东西，而让苹果把我掐死。”所以他才做元宇宙，才把公司从 Facebook 改名叫 Meta。他做了所有这些事情，实际上都是为了应对苹果。这是扎克伯格为什么恨苹果，为什么恨这种封闭的大平台。

说英伟达为什么恨苹果呢？就是英伟达跟苹果之间是有恩怨的。英伟达给苹果提供过一款显卡，后来这个显卡不是特别稳定，被苹果直接起诉了。一开始苹果要他退钱，老黄不退，后来苹果直接起诉了老黄。苹果是在所有的应用里头都不使用英伟达显卡，而这个梁算截下来了。

而这一次，苹果直接给大家演示了用谷歌的 TPU 去训练大模型。这个消息传出来以后，英伟达的股价直接崩了。当然，英伟达的股价崩掉了，还有很多原因在里头，包括老黄自己在疯狂的套现，以及他到 120 以上的这个价格，大家觉得确实有泡沫了，直接崩掉了。但是英伟达昨天晚上涨了 13%，整个又窜起来了。

为什么苹果可以用 TPU 去干活呢？就是它是自己大厂，我只要招够足够的工程师，我就可以去改底层算法，让这些模型在 TPU 上运作。苹果演示了这件事情以后，谷歌、OpenAI 上都可以往这个方向走。这对于英伟达来说就是非常危险的。

英伟达一定要来找一个更恨苹果的人，找到Meta，找到扎克伯格。说来咱俩聊一下。扎克伯格呢，就是因为被卡过脖子，所以必须开源啊。看到别人作弊源啊，想要成为新的基座平台，就open i想做这个啊。那么想做规则的制定者啊，所以只能气得骂街了啊。这就是两个最恨苹果的人，天作之合，凑在一起。

那么Meta呢，对于大模型的开源是有非常大的贡献的。当然，最大的贡献并不是拉玛。咱们一直都说啊，拉玛1、拉玛2、拉玛3算是奠定了开源大模型的基础，但是Meta做的最大的贡献是另外两个东西。一个东西呢，PyTorch。PyTorch是现在非常主流的一个大模型，本地把它架起来的一个架构框架，这个东西是Meta开源出来的。现在在很多的服务器上，大家开始进行本地部署的时候，都是用的这个东西啊。

PyTorch的基金会里头大佬云集，哎，大型的开源的项目都是有基金会的。他们的大佬里头，Meta自己是啊，他贡献了代码，那么他是大佬。第二个呢，就是芯片厂商都在里头，英伟达、AMD、英特尔都在里头。然后所有云计算厂商都在里头啊，谷歌云、微软云、亚马逊云都在里头啊。再往后，新生的AI社区与工具，Hugging Face、Lighting AI啊，都在里头。

还有两个全能型拳手在里头，一个叫IBM啊，他所有的都做，也做云也做主机，也做芯片，什么他都干，所以他也是基金会的高级会员啊。还有一个高级会员是大家所熟悉的，遥遥领先啊，华为。

就PyTorch基金会里头，唯一的一个中国会员就是华为。在这一点上，我觉得华为做的还是很厉害的。它在各种开源的基金会里头，老老实实地交钱，老老实实地去遵守规章制度。它不像国内很多的公司，比如百度，使用所有的开源东西，但却偷偷使用，使用完了以后直接一闭源，啥也不看了，然后下一个。

Meta对AI做的贡献是什么呢？OCP（Open Computer Project）叫开放计算工程，这是什么呢？就是自己有大量的服务器，而这些服务器应该如何构造、如何去建设、如何去连接，这也是一个开源项目，这是Meta开源出来的。现在英伟达推出的NVIDIA HGX，就是在这个模块上去拓展出来的，已经都用上了。这是对整个开源事业真正做的两大贡献。

第三大贡献，才是刚才我们讲的拉玛模型，拉玛1、拉玛2、拉玛3、拉玛3.1，这才是第三大贡献。而且我觉得他所谓的拉玛模型的贡献，真正改变的其实是中国，彻底追上来了。可以拉着中国的一众小伙伴，把这OpenAI打翻在地，这个我觉得是可以的。

扎克伯格也为未来指明了方向，而且他指的这些方向，我觉得还是非常有价值的。第一个，他讲到了一点是原来我们很多人没有想到的，就是要去修改推荐算法。因为互联网的最底层其实就是推荐算法。推荐算法是什么？就是过滤与排序，你到底应该看这个还是不应该看这个，谁排前头，谁排后头。

这就是整个互联网的底层逻辑。在信息过载之后，我们只能依靠推荐算法来工作。在推荐的时候，它只能是说：“我按照一些大家的喜好，或者做协同过滤，做一些传统的AI的推荐。”现在就不一样了，它可以通过Transformer的模型，通过嵌入来重构整个算法，这是一大创举。而且这个东西真正运转起来以后，可能我们会看到完全不同的信息流。

在推荐的时候，他们也希望直接在信息流里进行总结与归纳。原来我们在Facebook和Instagram里看到的所有信息都是用户生成的，那么以后可能我们看到的一些信息就是归纳的一些信息。比如说，你最近有三个朋友感冒了，你最近有五个朋友感冒了，而这些朋友你可能连名字都想不起来。如果真的给你发一条说这个朋友感冒的信息，在信息流里你也不想看到，但是你又希望知道这朋友里边感冒的人多不多。

会把信息分层处理。什么叫分层处理？就是跟我关系最好的人，你们要把这个信息完整地展现出来。大家讲的就是150个人之内的，我们可以互相叫出名字，可以知道他的喜怒哀乐。这些我们可能希望知道他所有的信息。然后朋友的朋友就是中层圈子，可能只是需要知道一个概况就可以了。再往外层的话，可能有一些大事件发生的时候，我们需要知道一些国际大事，也就可以了。它需要分层处理，那么分层处理就可以对这些内容进行总结归纳，并可以发出来。

而且在这个过程中，推荐算法就会有更大的权利。这是什么意思？原来肯定是看你关注了谁，你跟谁是好友，你可以看到谁的信息更多。不可能，你虽然关注了一个人，但你未必看得到他的信息。如果你们之间很少互动，他就认为这可能就是一个普通的朋友。他的一些大事你知道一下，小事你可能就不需要知道了。他会通过这样的方式来过滤你的信息。

包括我们现在在推特里边也是这样的，可能看到一些大事的时候，我们会看到，那一些小事可能就看不到了。后面的话，Meta准备统一他的推荐系统。原来推荐系统是什么呢？就是各个分支，比如我要先看到朋友的，然后看到这个朋友的朋友的，再看到国际大事的和重要媒体的，所有的这些推荐的东西搁在一起，然后再进行混合。以前是这么工作的，而现在上大模型，我们要让整个的系统用统一的模型进行推荐，一次性给你推出来。

这个也是一个很大的创举，可能以后我们就会看到一个完整的模型推荐出来的图文信息、视频信息都混在一起的，而不像现在似的，Instagram就是Instagram，Threads就是Threads，Book就是分开的。以后，我们可能就在一个统一的信息流里看到所有的一切了。这是真正会改变互联网底层逻辑的事情。Meta、谷歌、Twitter、TikTok基本都是靠这个东西活着的。如果真的能够把大模型应用到推荐算法里边去。

我们可能就真的会看到新的一次AI革命，真正能够产生效益了啊。这是非常重要的啊。 这是讲的第一点啊。第二点是什么呢？就是AI studio啊。他也要上一个AI studio，因为AI studio谁都上啊。微软有AI studio，谷歌有AI studio，Meta也做了一个AI studio。而Meta做的AI studio就干一件事啊：给每一个人做一个自己的AI助手。使用社交媒体的时候啊，直接用Meta自己的内容进行训练，微调一个小模型，再配合RAG或者叫做本地知识库，可以不断地补充新的信息，拿这个小模型去替我们回答问题啊。

像我现在，我每周会去处理一次大家的评论，周三下午一般会处理。处理完了以后跟大家念一遍。如果我有了这样的一个工具，我就可以随时随地地处理大家的评论。我出去玩的时候，AI机器人都可以给大家回复啊。我们的Disco群有这么多的分支，我没有办法在里边去照顾到每一个分支。这样，我就可以让我的AI助手在里边去回复。哪怕说他不回复，我过一段时间总结一下，最近大家都在聊这几个事呢，你是不是要去参与一下啊？或者他可以来征得我的同意，或者在我的授权之下进行回复啊。

这件事我就替你回答了啊。那件事情你准备怎么回答，还是说就不说了。这样的话，我就可以更多地千手千眼、无处不在地参与到各种社区的讨论里头去。这个真的是我很需要的一个东西啊。

每个人呢，其实都需要分饰不同的AI角色，有不同的AI助理模型。你比如说，在Facebook的回答问题里头有一个，在Discord里头有一个，是不是在Twitter里应该再有一个？这个可能才是真正我需要的东西。甚至未来我可能照了照片以后，就直接把这些照片都放在优酷里，让它自己去挑选好的照片，给我发到Instagram上去，这个不也是一个挺有趣的事情吗？这个是非常有用的。

那么在所有的平台里边，就会成一个新的风向，就是大家开始把这种AI机器人用起来。以后是什么呢？就是所有的平台都会变得热闹起来，因为每个平台都有我们的替身在替我们回答问题。所有的平台都会产生信息大爆炸，所有的平台也就都失去壁垒。

我们经常有人说：“哎，你有Telegram没有？你有微信没有？你有这个Twitter没有？”那以后这些东西我都有。你们在任何地方提了问题，我可能都可以去回答。这是多么有趣的一个事情！他们就不可能说再把一个人限制在某一个特定的小平台里头。当这些小平台失去壁垒之后，这些大平台就可以依靠成本和变现能力直接把小平台都挤死，对吧？这也对于Meta来说是有商业利益的吧。

在网络上，每一个人都可以依靠这种小模型的帮助，成为超人。这也是在不久的将来就可以实现的东西。扎克伯格也讲了，未来他的这种AI触手不会是文字，而应该会成为虚拟形象。你们以后可能再去聊天的时候就发现……

长坐着一个长得像老范一样的人，在这跟你回答各种问题了。甚至他可以开出这样的直播，挨着把大家的评论都点出来，挨着跟大家解释。这也是一个很有意思的事。

这是第二点。第三点是什么呢？第三点是开源是未来，不受限制的构建，恢复开放的黄金时代。这是他讲开源的内容，我们就不在这里详细去讲开源到底好在哪，坏在哪。这对于中国的AI行业来说，没有拉玛，就没有中国AI现在的风起云涌。如果没有PyTorch，中国的整个AI体系也是难以发展的。

它开的这个叫Open Compute Project，对整个中国的互联网云建设都是有重大意义的。再往后一个讲的是模型不会一家独大，从小到大的模型都有应用场景。OpenAI就认为你都应该在我这儿用，不要用其他人的。虽然它有GPT-4O Mini这样的模型出来，但它还是说你都要在我这儿用。

现在Meta就讲了说没必要，405B的模型我们就是做这种相对来说比较复杂的任务。当然，405B也给英伟达提供了一个非常大的考验，因为405B这种模型在英伟达的单块显卡上跑不起来。你还是要用NV Link这样的成熟技术，才可以把这些显卡连接起来，把这个405B跑起来。黄仁勋也是乐得嘴都合不上，跑405B就老老实实到英伟达来买显卡来。

势币的基本上处理各种业务是够的，因为我前一段时间也是使用各种大模型，基本上到70B。

绝大部分的问题都可以解决了。8B的在各种的AIPC里就可以用了。微调之后可以成为各种专材，比如说编程的，法律咨询，AI客服，绝对够了。今天谷歌还新发了两币的模型，叫JMAR2，两币，这个叫2B，在AI手机上完全可以跑起来，效果还不错。

这是讲的第二块，就是不同步大小的模型，大家自己去用。而且大家要去用八臂的模型，去训练各自的专用模型。只要这样，才会有不同的模型去完成不同的事情。

然后呢，讲的是叫segment everything two。是这样的，一个大模型又更新了，更新到第二版。这个模型叫做分割一切。这个segment everything呢，在去年是发布过一版，做的事情就是你给他一张照片，不需要标注，不需要训练，他就可以把照片里的所有物体都识别出来，挨着个儿给你列出来。

而everything to呢，它是可以把所有视频里的内容直接都给你分拆出来。说这个是牛，那是马，这个是猪，那是羊，他都给你认得清清楚楚的。扎克伯格还在现场炫富，他说：“你看啊，现在认出了一个视频上面这些牛，叫考艾岛牧场的牛，是扎克伯格自己牧场上的牛。”对吧，把这些牛认出来以后，伯格跟这个黄仁勋准备把这个牛杀掉了，好好吃一顿。

这种可以分割和识别视频内容的大模型，未来是有非常大的应用场景的。而且注意啊。

Segment Everything Two是开源模型，大家现在就可以当下来使用了。扎克伯格在现场举的案例是什么呢？就是监控能力可以极大提升。以前，公司丢东西的时候，我是去看过监控的，那经历实在是太可怕了，对吧？你需要长时间盯着监控去找这个片段，这非常困难，因为视频是线性的。

现在，当你有了这种分割一切模型以后，你就可以直接问模型：“什么时间点你看到有人进来了？”或者“什么时间点这个门动了？”他就可以直接通过语言和文字对视频进行检索。这是非常强大的，很多工业上的东西可以被极大赋能了。

前一段时间，马斯克其实也演示过一个视频，在他的推特账号里，演示了用AI模型观察一个咖啡店。他会算好哪个店员在聊天，哪个店员做了几杯咖啡，哪个店员在休息，对吧？店员和顾客之间是如何沟通的，这看起来有点吓人。

当然，这种模型肯定会被中国的厂商第一个拿来用。用完以后，就可以让这些牛马们老老实实地干活，没有任何私下里的自由空间，这完全可以实现。所以，中国一定会快速应用起来。

再往后，两个老直男讨论了一下时尚问题。为什么讨论时尚呢？因为扎克伯格去做智能眼镜了，眼镜上有摄像头。他说这个东西很漂亮，而且可以不停地换衣服，始终穿一件，但这个眼镜可以换来换去。

这就是两个老直男对于时尚的理解吧。这一次呢，他们两个人还是换了皮夹克。黄仁勋标准款的皮夹克给了扎克伯格，扎克伯格呢，这一次用的是自己那种很厚的半长的皮衣，戴帽子的这种，比较宽松。这就是两个直男对于时尚的所有观点。

最终的总结是什么呢？就是扎克伯格还算是为AI指明了方向。而且扎克伯格指明的这几个方向，都是AI未来有可能挣到钱的地方，有可能能够在这块有正常的商业模式的地方。这个是非常可贵的，它比山姆·奥特曼的那种大空话还是要落实得多。

那么新的时代就要到来了，互联网的底层真的要被AI重构了。原来互联网底层是没有被AI去改变的，还是推荐算法。现在AI要进入互联网底层了。一个人都可以被AI赋能，这也是非常棒的一件事情。所有的场景都可以被AI渗透，对世界的理解也可以进一步给各种系统赋能。当然，也可以给中国这血汗公司赋能，或者给中国政府赋能。

我发现做监控这件事情上，中国如果说是第二，全世界没有任何国家敢说是第一。这块我们还是做得最好的。全世界大概绝大部分的监控摄像头都是中国人造的。最终呢，大家都去买英伟达的显卡，都去用Meta的开源系统。这就是他们两个进行了一晚上的访谈所得出的最终结论。好，这就是我们今天讲的第二个故事。

大家好，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天我们来讲一讲AM作妖，让苹果的M系列芯片可以继续在AIPC领域里头独霸天下的很长一段时间的故事。刚刚结束的WWDC，大家还看到了Apple Intelligence。有些人觉得在挤牙膏，有些人觉得很震惊，但是有一点是确认的，就是苹果演示了大量可以在本地顺畅运行的模型，以及这些模型可以跟操作系统结合在一起，极大地改进用户体验。这件事情大家还是觉得非常棒的。

那大家有没有想过，所谓的Apple Intelligence，这些可以在本地运行的模型，它的底层到底是什么啊？它的底层就是苹果的M系列芯片。所谓的苹果M系列芯片，是苹果专门为了应对PC工作，在AM的许可标准下，自己定制的一款芯片。现在我们有M1、M2、M3、M4啊，最新的是M4系列芯片。这个芯片呢，跟传统的手机芯片不一样，它的算力会更强，但是跟X86芯片也是不一样的。X86芯片的话，它的耗电啊，它的发热都是很厉害的，而M系列的芯片啊，它的耗电，它的发热都是有极大的改善。因为这种芯片本身是为移动设备开始设计的，所以很省电。在没有非常大的算力要求的时候，它可以关闭大量的核心，非常非常省电。那么省了电它就肯定不发热了嘛，你也不需要再去散热。

那我们去看到什么游戏本，当你去看这种算力工作站时，不要去研究它的大小，只要听听那个声音，风声呼呼呼的声音，你就知道它耗电量有多大，散发了多少热量。而在苹果的电脑上，只有在大型模型运行时才能听到风扇的声音，平时这个东西非常安静，就像在旁边放了一个iPad一样。下面我们也要搞AIPC，微软也要干，联想也要干，所有的这些人都要干。我们不能把AIPC的这条发财之路完全让给苹果，所以我们要换这个CPU，换一个和苹果的m系列芯片长得差不多的芯片。那么这样的芯片是什么呢？你需要一个AM的CPU核心，AM的计算核心，然后要有一个算力核心和它一起工作，不管是GPU、TPU还是NPU，这些都叫做算力核心，实际上它们长得都差不多。GPU是图像处理器，TPU叫向量处理器，一般谷歌出来的都叫TPU，因为它们叫Tinsen floor嘛，然后NPU叫神经处理器，实际上都是差不多的东西。我们要把这些东西集成在一个芯片里，然后再加上统一内存，这就是我们需要的AIPC的CPU。苹果设计统一内存这件事也是一个很天才的想法。以前我们在买笔记本时都会想，到底是要买独显还是集显，所谓的集显就是这个显卡是集成在CPU上的。

坐在计算内核里面的叫核显。核显有一个很大的问题，就是它没有独立的显存，而是使用计算机内存来工作，因此速度会慢很多。而独显则有独立的显存，速度快得多。苹果解决了这个问题，他们采用了统一内存的设计，速度相对较快，但价格稍微贵一些。

很多人会问，为什么苹果的内存价格在官网上要比其他地方贵很多。在淘宝、京东等地方看到的内存条价格可能只是你购买整个内存的价格的几分之一。这是因为苹果采用了统一内存的设计，而且苹果电脑无法单独升级内存，只能更换整个计算核心才能升级内存。所以，如果你想要更大内存的苹果电脑，唯一的途径就是在苹果官网上选配更大内存的电脑，没有其他办法。

微软也加入了这个行列，他们也要做ARM CPU。在微软发布会上，他们与高通合作演示了Xelit，这将是微软未来Surface系列电脑中所采用的ARM CPU。
它是Three Letter Acronym（三字缩写）的简称，用于描述一种特定的授权协议。而Ala则是Another Licensing Agreement（另一种许可协议）的缩写。这两种授权协议都是由ARM公司提供的，用于授权其他公司使用其技术和设计制造芯片。这些授权协议详细规定了受许可方可以使用ARM技术的范围、限制和条件。

叫技术许可协议，沟通拿到的就是这种东西。你要是拿到这样的许可协议呢，就可以拿着AM的公版的计算核心。什么叫公版？就是说我设计好了，这就是公开的版本，然后大家拿出去用。千万不要改，就只能使用。这个修改的权利你没有，这叫公版的。而苹果拿到的呢，是Ala，叫架构设计许可。这个东西是什么？就是你只要架构跟我一样就完了。里头到底长什么样，没关系你可以自己改去。苹果拿的是这样的一种协议。所以，苹果可以拿这个协议自己去改核心，可以去定制核心。不管是A系列芯片还是M系列芯片，实际上都是在AM的公版核心基础上修改过的。它就更适合苹果操作系统。那高通说我也得改啊，我不能用这公版呢，你那公版那个是给手机设计的。我也得改去，对吧？但是高通手里没这协议，让AM去买。AM说我不卖给你，你必须使用这个架构许可协议。高通就想了一个小招数，干嘛呢？他去买了一家公司，这家公司叫NUVIA。把这家公司买下来了。比如说这个公司手里头啊，也有LA的这个许可协议，就是叫架构许可协议。我买下来我不就可以用了吗？为什么苹果手里有这个协议？别人没有，NUVIA手里为什么有这个协议？这个原因很简单，AM基本上是苹果一手带大的，就是AM的第一个订单就是苹果的。

而且，ARM一开始创立的时候，苹果是给钱的。所以，ARM基本上是苹果一手养大的孩子啊。苹果在ARM手里头，各种各样的协议都是比较宽松的，想怎么玩怎么玩啊，想怎么折腾怎么折腾。而这个纽约的创始团队呢，完完全全是苹果A系列芯片的设计核心团队。是这样的一帮人，从苹果离职之后去做的公司。所以呢，他也跟ARM谈了一个ALA的协议回来啊，就是加购许可协议。这个公司一创立就被苹果告，说你们这帮人违反敬业，违反职业操守。你不但是从我这走了以后，去设计同样的芯片，你还从我这挖人，不停的挖人出去啊，做你们的纽约的这个公司啊，就一直在被苹果起诉。后来这起诉到什么时候结束呢？一直到高通花了14亿美金把这个纽约买下来，苹果才算是说结束了，说我不告诉你了，这个事咱和解了，拉倒了。那苹果为什么给高通面子呢？这是另外一段小恩怨。苹果一直想要摆脱高通的限制。苹果虽然里头A系列芯片是自己的，但是里头还有很多的芯片是使用高通的。而且高通卖芯片其实挺黑的，它呢是先要交一遍专利费，然后再按照每一个芯片多少钱再给钱。所以高通卖的芯片，相对来说是比较贵的。苹果不希望被高通限制啊，就想办法做一些小花招，什么小花招呢？就是我先买着你高通的芯片，买完了以后呢，我也问你说这玩意咋做的呀。啊，苹果呢，因为它需求量很大。

有点特大气垫的样子。就是我买这么多东西，高通你得来给我服务来。然后高通就上去知无不言，言无不尽。去说去了，说完了以后呢，苹果一扭脸，然后把这事告诉Inter了，说Inter啊，你给我做芯片啊，高通是这么这么干的，你照这样给我做。然后这良品率就上升了，功耗就下降了，高通就不乐意了，就把苹果给告了啊，你们这太过分了啊，你拿了我的技术秘密，去跟我的竞争对手Inter去分享去了啊，这事不行。苹果呢本来也很硬气啊，在这硬诉到了一段时间以后呢，苹果自己翻车了啊，他翻了一什么车。苹果有一段时间，想去做自己的基带芯片，就是我们iPhone上能够去连接4G 5G信到的那个芯片，叫基带芯片。结果做来做去呢，自己没做出来，那怎么办呢，那只能低下头来说，那高通对不起，我错了，我接着买你们家芯片吧，回来认错来了，咱就和解吧，该赔钱赔钱，该怎么弄怎么弄啊，把这个项目给和解了。然后和解的时候呢，就顺手这高通就说了，说你看我这还一小兄弟呢，你这还告诉他呢，我把他买下来，你是不是一块。和解了就算了，就这个纽约事情，那苹果说，那算了吧，谁让咱们这自己不争气呢，自己做基带芯片没做出来，为了下一步发iPhone，我还得买高通的芯片，那我们就和解了吧。所以呢，高通算是从纽约手里头得到了一张Ala的他们许可证啊。

又往前走了一步，但是高通光买这个项目花了14亿美金。你以为他跟苹果和谐，把这个事情搁在里头，他肯定也是算成本的。被这一张许可证，高通应该也是花了几十亿美金了。肯定是跟苹果那边也是放弃了一些利益，才让苹果放弃了对纽约的诉讼。那么在这种情况下，高通肯定得把这钱挣回来啊。那高通咋办呢？跑到微软那去说，你不是要去做MPC吗，我给你做啊。但是呢，这个前期投入很大，你看我已经花了这么多钱了。对你跟我签一家独家供应协议。以后呢，只要是Windows出的这种AMPC，必须独家使用沟通的芯片。这事你干不干啊？微软说那别人都不愿意干，就你愿意干这事。而且诚意满满，钱都花了，那我就干吧。就跟他签了这么一个独家协议。这个就是我们现在讲的叫XA lit。这个芯片就诞生了。这个芯片是由从苹果那边离职的，创始人纽维亚的创始人，用着纽维亚从arm那边拿到的Ala的许可协议，做出来的沟通芯片。这个芯片是这么来的啊，很曲折这么来法。但是来了以后呢，有点名不正言不顺。为什么呢？因为am又把高通跟纽威尔又给告了啊，说我确实是给纽威尔发了ala的局克协议啊。你确实可以在我的许可范围内去做自己定制的核心，不用我的公版核心。但是呢，你只要是公司被并购了，这个协议就失效了。你不能把这个协议传递给沟通。你只要去了就就失效。

而且呢，IM也正式宣布说，我取消了你这个授权了，以后你们就不再拥有权利，可以自己定制核心了。必须使用我的公版核心。哎，整了这么一出，那么现在呢，两边还在法院上在打着呢。昭通说我花了14亿美金，没有这张协议，我为什么花14亿美金去买它？而且我现在芯片也做出来了，微软发布会也开了，我就准备卖了。你现在给我摁，这事不行，AM也说不行啊。我，我就是卖标准的，你在我这标准里的分叉，这事我也不允许。所以两边呢，现在镶在这了。现在这个X Elite芯片呢，虽然我们还没有见到，这个芯片具体跑成什么样，但是据高通自己说，已经可以在很多指标上超越苹果的M3了。现在M4肯定它还达不到，或者M3后边的什么Pro Ultra Max这些东西，它现在还达不到。但是M3说据说已经可以达到了。那么高通呢，你说花钱买呗，我虽然从有view这边拿到的许可证，协议AM你不乐意给我，那我再花一份钱啊，再重新买一个协议行不行啊？不卖给你啊啊啊，是打死也不卖给你。为什么啊？维持的就是它的标准的统一。你一旦卖了这张协议出去，这个标准就不统一了。待会咱们再去讲标准统一的故事。现在这个诉讼到什么样的状态了呢？双方肯定是沟通，希望赶快审完，完事了。UP说咱等等啊，不要着急，我这还有一些证据要补充。等到什么时候开庭呢？

2024年年底要开庭。大家注意，2024年年底还有一个事要发生呢，就是高通跟微软签的那个独家协议，2024年年底也到期了。等到了明年，很多其他的芯片厂商也可以去做MPC了，不需要在你高通一棵树上吊死了。微软也有更多的选择了。高通也是担心说，哎呀到了明年其他人都能上来了，我这个独家权就没有了，怎么办呢？所以他们才打这样的一个时间差。那么有没有人想过，am为什么自毁长城，再怎么着，m系列芯片也是am的，高通的illate这个芯片也是am的，而且这些芯片销售的过程中都是要给am交钱的。如果am PC这个东西起来了，就是Windows form这个东西跑起来了，那么am整个的收入肯定会上升很大一块的。那么up为什么要把高通摁在这，摁在地上摩擦不许走，对吧？大家要注意，up不是一个芯片公司，arm是干嘛的呢？arm是卖芯片设计专利的一个销售公司，他只卖专利，只卖授权的这张纸，他是不卖具体的任何芯片的。以前我们总讲一个话，什么呢，叫底层的公司卖产品，中间的公司卖专利，顶油的公司是卖标准。am的其实是一个顶油公司。大家有没有想过说am这样的公司为什么一开始他自己不做芯片？原因其实很简单，因为很多的芯片公司都需要做这个芯片，那每家做出芯片了以后就会有一个问题，什么呢，兼容性问题。

比如说安卓，我今天选了高通的芯片了，明天选了联发科的芯片了，后天我选了华为的海思芯片了。那么在这样的情况下，我做安卓操作系统没法做，每家芯片都不一样，这会咋弄啊？

那好了啊，我们都使用AM标准啊，使用AM的工版核心，我们在这个基础上稍微调调改改，我去做一个芯片出来。最后我们买的是高通的芯片，买的联发科的芯片，买的啊华为的芯片，但是呢，软件标准都是一致的，这样就省事很多啊。我们实际上就看这样的一个活，他说我不断地去研发新的计算核心，研发新的标准，你们就拿我的工版核心去拼拼改改。比如说啊，中间这个核心设计，你必须用我的啊，你说我是用6个用8个，用大小核还是用怎么着，这个你们随便，只要你这个核心是我的就没关系啊。这是AM就干这件事情。然后导致什么呢？就是我们的所有的安卓手机，只要写一遍应用，就可以在所有的芯片上跑，甭管你是高通芯片啊，联发科芯片，英伟达什么Tiger芯片啊，或者是其他的这种AM芯片，都可以跑，都没毛病。他就跟大家所有人收专利费。AM真正希望的是什么呢？就是大家做芯片都使用AM标准啊，安卓厂商，软件厂商都按照标准来做就完了。那苹果呢？他不管他为啥，第一个咱们讲了i’m，基本上是苹果一手养大的孩子，孝顺你还是得有的，你不能到这翻脸不认人。另外一个什么就是苹果自己玩自己的。

你做的跟别人不兼容，这事没关系。反正都是苹果系统，他也不会说我。苹果把a系列的芯片卖给别人了，把m系列芯片卖给别人了，导致苹果的这个标准外溢。不会的，他不会跟am去抢生意。所以对于苹果来说无所谓。你说那我高通我也买一个不行吗？那不行啊。一旦高通买了这样的一个标准出来，它相当于什么叫标准分叉了。就相当于是你分裂了一个巨大的领土。啊，我分出一块去裂土封王了啊。这事是绝对不允许的。为什么你一旦分出去了以后啊，你还成了老大了？因为高通跟微软签了独家供应协议嘛，成了老大了。那么你一旦成了老大了以后，我这个标准就不值钱了啊。标准值钱的前提是什么？一定是很多芯片厂商都要去做同一个标准的芯片啊，满足兼容性。那这个时候我的标准太值钱，那最后大家都买你高通的芯片了，其他的联发科什么，他们就不买这种芯片标准去做了，不去做PC了。那我这标准就没人买了。这个事是绝对不允许的。所以一旦是高通一家独大，这个标准就没人买了。再举一个例子啊，这个例子是英伟达。英伟达就是属于一家独大。你以为在这块上没有公开的标准吗？有的，就是GPU也好，或者是他这种算力核心也好，都是有公开标准的。就是AMD、英特儿和谷歌微软等一堆人啊，联合在一起做了一个公开的标准，还是开源的。但是没用，因为他一家独大了。这种标准就没人使用。

也没有人愿意说，我去依照这个标准去做什么芯片啊？做出来也没人买。但是变成这样，ARM肯定不希望走这条路，所以一定要卡死了。说高通啊，你这个不行，必须拖到明年。拖到明年了，你这个独家协议过期了，那么其他人可能就会愿意跟我一块去啊，生产新的这种PC上用的芯片，你就没法一家独大了。大家还得在我这个标准下走，最后就会可能是不遵守ARM协议的，沟通和一大堆遵守ARM协议的小伙伴，比如说华为海思，联发科海全制啊，一堆的这样的芯片设计公司，就跑来说，我们继续跟着ARM的大标准一起往前走，最后大家竞争就好了。这是真正的ARM的诉求。所以呢，AIPC之路还很长啊。如果ARM和解了，ARM说我放你一马，咱们就这么干吧，高通的AMPC可能就会一家独大，高通的价值就会大涨。如果拖过了年啊，联发科这些芯片公司都跟上来了，那么ARM的价值就会大涨啊。我们来去做一些股市预测啊，但是还是要强调啊，我们不做任何的投资建议啊，你买了赔了赚子跟我没关系。如果高通守住了阵地，这个可能性到底大不大，要跟大家讲，这个可能性其实还是很大的。为什么这么讲？因为全世界有哪些使用ARM芯片的？这些就是给他交钱的这些人呢，苹果、高通，然后再往后一个是谁啊，再往后一个其实是三星，其他的联发科国内其实有非常多。刚才我们讲的珠海全智。

华为的麒麟海思，他们都是向高通支付授权费用的。在这个过程中，很大一部分的ARM设计师都是以这种方式工作的。为什么会称之为设计师呢？因为高通并不自己生产芯片，他们使用ARM的授权，设计好芯片后交给台积电、三星或者英特尔等代工厂去生产。目前，高质量的CPU基本上只有这三家厂商能够生产，而台积电的良品率最高。另外，目前只有英特尔拥有最高精度的2纳米光刻机，其他厂商还没有推出2纳米产品。然而，英特尔目前也没有发布2纳米产品。在这种情况下，PC厂商如联想以及其他大量的CPU设计师都位于中国大陆。由于地缘政治原因，他们面临一些新的问题。例如，联想可能会遇到一些问题，比如说他们计划定制一款CPU，但是他们需要确认美国是否允许他们使用这样的产品。华为也面临类似的问题，他们有能力设计自己的芯片，并且已经购买了一些ARM的授权。他们可能会考虑定制自己的芯片，但是他们需要找到代工厂来生产7纳米或5纳米的芯片。目前还没有厂商能够满足这个要求。

这是一个很大的问题。当这样的问题发生的时候，那我们是不是都买高通的，或者都买谁的，这个也很麻烦。因为大量的PC厂商也都在国内，那最后美国人说我们不允许你买啊，啊不如去买，提这事咋弄？这事也都很麻烦，对吧？所以在这样的一个情况下，其他的这些PC厂商也好，这些芯片厂商也好，再想去做相应的投入，就会有些犹豫，说我现在是不是马上要投入进来，干这个事，花很多的钱去干这个事情。万一投完了以后干了，因为一些原因，比如说联发科这个PC芯片做出来了，大陆的厂商不让买，或者做完了以后，大陆那边去销售的时候啊，说不允许使用进口芯片啊，这个芯片我卖不掉，这事咋弄？他们现在都会有这样的犹豫。沟通是已经把东西做出来了，你没办法，我必须铁头也得往前走，其他还没做出来，就会比较犹豫。那么在这样的大家犹犹豫豫的情况下，没准沟通，最后还是可以守得云开见月明的啊。所以呢，高通我觉得最后垄断AIPC或者暗PC的份额的机会，还是比较大的，只是呢过程会相对曲折一些。这是我们对这个事情的一个预测吧。啊至于到底会不会成真啊，咱们拭目以待。好，这个故事跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞，点小灵通啊，请大家点赞，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。

好的，让我们开始讲下一个话题。马斯克把特斯拉的1.2万块H100给了XAI，这到底是什么情况？特斯拉在6月4号的消息，是英伟达报的料。1.2万颗H100转交给了XAI，这个直接就给了，肯定是不行的。它呢，其实是插队。什么意思？就是大家现在都在排队，等着拿英伟达的H100。马斯克的两个小伙伴都在上面排队，特斯拉也在那排着，CI也在那排着。

大家知道XAI最近拿着钱了吗？所以他现在急需要这些H100。而特斯拉呢，现金其实也还有，但是稍微有些下降，现在也没有那么着急用的地方。所以说来，我这1.2万枚，本来应该是特斯拉排到队了，SAI你先拿去用吧。等这个SAI买的1.2万枚排到了以后，特斯拉再用。但实际上是干了这么个事。

那么这个事情出来了以后，大家其实没有心思管理，到底是怎么干的。特斯拉的股价是先跌为敬。这个一看，马斯克也觉得心思都这样了，不干了，对吧。咱们就直接下跌就好了。今天是6月的7号，再过一个礼拜，6月13号就是什么节点呢？特斯拉的股东大会，投票截止日期啊。他会公布结果，马斯克的薪水到底给不给他，6月13号就要出数了。现在呢，可能好多股东，像我上次连线的那个引滴购，已经寄信寄去了，说我们同意把薪水给马斯克。但是现在一堆的大股东，他们发声，有人听着吗？

都说我们不想给他基金呢，已经通过投资这种XAI，已经确认了价值。就是万一马斯克你真干不下去了，拉着人跑路了，去XAI吧。我们已经都赚这钱了。那股民呢，现在估计有一些人在做空特斯拉了。啊，这个具体你就不知道了啊。咱们就不做任何的投资建议啊，一定要说清楚。

那大家想没想过，英伟达为什么在这个时候去给他爆料呢？就本身这件事没人知道啊。我跟英伟达说一下，哎，家里俩孩子啊，老大排的号，待会让老二先看病，等到老二那个号到了时候，再让老大看病去。对吧，就干了这么个事情的。英伟达为什么要给他泄露出来啊？这个是英伟达内部邮件泄露啊。就是英伟达内部有很多的邮件在沟通，说先给谁后给谁啊，怎么排号啊啊。这个是泄露出来的。那你说，是不是资本黑手在后面运作呢？大家就想在这个时候做空特斯拉股票，再整点新事出来。债多了不愁，虱子多了不咬啊。对吧，是不是这样的情况啊？可能性是存在的。

但是另外一种可能是什么呢？就是英伟达这些小兄弟们不开心了。谁是英伟达的小兄弟？就是像什么超微电脑啊，戴尔啊这些公司，就属于英伟达的小兄弟。对吧，拿着英伟达的这个GPU回来，自己去装服务器，然后再把服务器给人，在机房里的部署起来。他说挣这个钱啊。那这些小兄弟为什么不高兴呢？当然知道，这个特斯拉自己用的那个超级电脑叫Dodo啊，Dojo。

这个超级电脑里头用的GPU呢，也是H100啊。A100，H100就是用的这种东西。这个电脑，是谁做的呢？是一家叫做盛弘科技，他们给做的。这公司呢，在深圳啊，是一家妥妥的中国公司。这个公司呢，其实是做什么呢？就是特斯拉自动驾驶模块，特斯拉的三电系统，特斯拉的车身监控系统。它是一个TIER one的这种汽车配件商啊，做PSB的，做PCB板材的，这样的一个公司。它呢，是一个妥妥的叫特斯拉供应链公司，啊等于是特斯拉说来，我们自己这么多公司，都可以生产各种板材，咱就自己干呗。所以呢，这些大厂，它其实是就包括前面讲的什么，创维电脑啊，什么戴尔啊，他没挣着这笔钱。你要想把这H100送到特斯拉去啊，组装出这DOJO这个机器，这个过程呢，肯定还是需要特斯拉供应链的人给他干活的啊。那么这个呃，是稍微有些费劲。而且他这里还有一个什么问题？你这些H100不能到中国来，那怎么办？那这个深圳的公司怎么给你装起来？这个也是一个比较麻烦的问题吧。这个是现在英伟达的这些小兄弟们，没准他们不高兴了啊，给你点个炮啊，搞一下。马斯克呢，也回应了。马斯克的回应是什么呢？他说特斯拉的H100在仓库里放着，这些事都没有什么东西。但是大家要注意啊，特斯拉的H100在仓库里放着啊，这句话的潜台词就是：特斯拉的H100其实是富裕的啊。

用不起来的啊，搁那搁这呢。而且特斯拉呢，因为裁员的原因，导致特斯拉的数据中心其实建设是相对来说比较慢。正在德克萨斯机房里头建的DOJO的新的机器呢，现在应该也是比较慢啊，没有那么快速就把这个机器建起来。所以呢，现在特斯拉的H100，就是你再给他1.2万块，他其实是用不起来的。就是马斯克的意思是这样。然后特斯拉的日子呢，其实并没有那么好过啊。销量下滑，一季度滑的很惨啊。但是5月份扬眉吐气了啊，特斯拉5月份在中国卖了4万多辆车。呃，特斯拉在中国5月份，大概产了5万多辆车，剩下的车出口了，直接扬眉吐气了。但是呢，他前面一季度，跟中国的国产新势力竞争啊，打的很惨，只能是降价。再加上什么呢，欧洲减退了啊，或者叫削弱了电动车普及的这进程。所以对于特斯拉来说呢，都是相对来说的坏消息啊。那么整个的利润也在下降，就虽然车卖的少了，挣的钱还少了，因为什么呢？打价格战嘛，你降价呀，那肯定利润下降，没什么好说的。库存呢在增加啊，以前的特斯拉库存是一周的，有两周的，最早的时候特斯拉是要定了。现在特斯拉的库存已经达到一个月了，大家注意啊，汽车这种东西，放在库存里是非常吓人的，它非常非常的吃大家的资金啊，叫资金占压，这个事很麻烦。而且特斯拉的库存呢，跟其他公司的库存还不一样，为什么呀？特斯拉是直销公司。

就是你现在看到的，大街上这些特斯拉的专营店，都是特斯拉自己家的。所以，他的所有库存，这个包袱只能自己背着。他跟传统的车企哪不一样？传统车企下头有4S店，有经销商。那我把车造完了以后，我可以要求经销商压货啊。那么，这个库存的容量就要大一些。但你现在这个等于都是自己的，背着暴力一边审。你送到这个4S店去，只要还是特斯拉，自己把这个货压在那了，他就会比较麻烦。所以，特斯拉真正遇到的问题呢，不是销量下降，也不是竞争，也不是什么欧洲减缓的电动车普及，都不是，而是现金流在下降，就是他手里现金变少，这个是很危险的啊。

这个一季度财报里头，特斯拉手里的现金少了22亿美金啊。但是，手里现金还比较多，他现在还有269亿美金的现金在手里头啊，或者叫现金等价物吧啊。所以他还是可以玩的下去的，要一个季度少22亿，就至少还可以跑10个季度，还可以跑好几年呢。你只要别瞎造景，这个钱还可以跑啊啊。但是，马斯克号称，不是特斯拉要投入100亿美金去做AI吗？269亿你这边扔100亿进去，那边在不断的流血，这个事呃，有乐子看了。

FSD呢，现在中国区啊，也没有那么快啊。说号称FSD在中国落地，这为什么呢？因为据说啊，上海计算中心展缓了。就是他如果FSD在中国落地，他有可能在上海啊，应该也是在海边上吧，建一个大的计算中心。

现在这个事情也在慢慢往下顺延，这个事。而且现在FSD，据说已经给中国的所有特斯拉员工都推送了，就是特斯拉员工，现在已经可以开着FSD的车上街了。但是呢，这个还是在国内推广有一点点扑朔迷离吧。咱们再讲，马斯克现在干这活违不违法？咱们讲了说哎，马斯克把这个排号老大的号让老二先上了啊。那么这个事到底违不违法呢？

这件事啊，AX AI是属于x啊，x的这个投资人占有XAI 25%的股份。XAI是让后边是Twitter。如果仅仅是调整一下排队顺序，其实关系并没有那么大。你说我也不是说就不给他了，特斯拉花的钱，还是可以得到的。只是晚得到一点。你现在拿到这些GPU，你也只是让他在仓库里面吃灰，没什么必要啊。稍微等一等没什么问题。

但是如果用另外一个角度来思考，马斯克就有可能违法。这个角度是什么呢？这个角度是操纵证券市场啊，放假消息这个事呢，是有可能会被处罚的。那你说他咋操纵证券市场，放假消息了呢？呃如果这个事属实了，挨打的不是马斯克本人啊，挨打还是特斯拉。

特斯拉是一家人工智能公司，我要花100亿美金去做AI研发，这个呢都是马斯克自己说的，在4月份发财报的时候讲的。对吧？说任何人怀疑特斯拉是一家AI公司，你们都不应该成为特斯拉的股东啊，基本上算是原话翻译过来。现在英伟达指出的是什么呢？（注意：原文字数超出，但根据要求未做内容删减，仅添加了标点和分段。）

英伟达说，你特斯拉并没有投入这么多钱去做AI。你手里明明已经到货的这个H100的显卡，你没提货对吧？你让你的兄弟给提走了。这个是假消息啊，你只是出来虚晃一枪，这个事是不行的。如果在这个时候股价发生下跌了，那么特斯拉很有可能会面对集体诉讼啊，说你马斯克在这吹牛啊，什么也没干。你号称100亿做研发，结果你连卡都不买，还给了自己另外一个儿子啊，偏心，铁铁的集体诉讼上去啊。

因为我以前碰到过一次类似这样的事情，就我原来在Boland的时候。Boland号称要分拆对吧，我们要把开发工具，当时费什么要拆到另外一个地方去。然后这个事呢，也是CEO当时就宣布了，宣布完了以后找了一圈人买嘛。最后价格没谈拢，没拆出去。那么到年底了，这个就是叫什么叫放假消息。当时是给了一个警告，就是纳萨克发了一个黄牌警告过来，并没有罚款啊。但是你如果长时间这么干是会罚款的。所以他一般级别是啊警告罚款啊。如果再严重了，有可能会去坐牢啊，这个是可能性是存在的。

但是对于这种事情的应对方法也很简单啊，怎么干裁员？哈哈，像我们当时拨了呢，就是遇到这个警告牌下来以后，马上做了一波裁员，说你看我裁员了，我整改了，然后这个事算混过去了。

英伟达呢，股价昨天是超越了苹果，但是呢也马上迎来了反垄断调查。这个也很正常，他的市值吧。

短暂的占上了3万亿美金，现在3万亿美金往上呢，大概只剩一个了，就剩微软了。所以今天我去看了一下，英伟达跟苹果市值呢，都是2.97万亿美金，都到这样的一个位置，你都是这个全世界第二估值、市值的公司了。你还不反垄断一下，美国这个反正有关部门就吃白饭了。这事肯定不对，一定要上来收拾一下。所以这个事情是必然的应有之意，这是一方面。

然后另外一个问题是什么呢？就是国内现在，其实出现了一个比较奇怪的事情，就是算力淤了。所有的算力、显卡什么都在降价，这是国内现在比较奇怪的事情。就是AI到底是不是泡沫？其实现在很多人呢，也非常难过啊，为什么？因为你再去训练大模型，大模型变得越来越厉害，这个事大家是可以看到的。但是呢，没法挣钱，对吧？没有哪个大模型公司挣钱呢，他没法形成良好的闭环啊。这个是现在对于所有的AIGC行业，都是一个甭管美国还是中国，都是很难解决的问题。而中国人呢，又更着急，说你必须马上给我挣出钱来。所以，现在国内的所有的显卡都是余的啊，千万不要说啊，禁用了国内没有显卡用了，李娜远去了啊，完全是反过来的。

在这样的情况下，英伟达的股价到底能不能支撑下去？如果大家觉得哎呀，这个实在烧不下去了，是不是这个国外，比如说在美国，也会短期内出现显卡淤积的情况啊？你到那个时候，你觉得英伟达还能值几万亿美金呢？啊。

这个其实还是值得思考的一个问题。那么有没有人想过说，为什么大家不想让马斯克好过呢？啊，很多中国人都觉得忠君爱国一下，马斯克你劳苦功高，我们一定要好好的犒劳你一下，我们要忠诚一下，这都会这样来想这个问题。但是你发现，国外大量的这种很有影响力的大股东、大基金，他们都想让马斯克难过啊。这到底为什么原因呢？其实也很简单，就是马斯克的经历实在太分散了。对吧，又是X，又是这个Space X，又是这个Starlink，还有那个Starlink，就是那个啊，脑机接口啊，还有太阳能的Solocity啊。Solocity是现在属于特斯拉了。这么多东西你都在那看着，你哪玩的过来啊？对吧，这个是大家觉得比较痛苦的。

甚至呢，有一个人还指出来了说，你看，根据特拉华和美国的股权法，就像麦考密克法官的判决那样，就前面判决马斯克薪资啊，有问题直接给他驳回。那个法官就是麦考密克法官。他说什么呢？说XAI、推特、接口Salink、BORING这些公司，都是特斯拉首席执行官在其全职任期内创建的实体。根据股权法，上市公司的CEO不可以兼职。因此，这些公司是利用特斯拉的时间创建的，所有资金属于股东。就是现在有人在跟他较这个劲。如果这个事件真的叫下来以后，那就好玩了啊。因为他们现在美国就规定，你如果在上市公司当CEO，就不能有这么多的兼职。

你就不可以再干别的了。但是，马斯克呢？你像刚才我们讲了，干了一堆的事。那他们就说，这些啊，都是属于特斯拉的，不应该属于他们各自的股东或者什么样。或者特斯拉在里头，应该是占有一定的分量的。因为你这马斯克，这个CEO是属于特斯拉的啊，现在。如果得不到马斯克怎么办？说这马斯克，你就四处这个掖着啊，你就没法安心来干。怎么办？而这个办法呢，就是咱们不行，找个像提姆库科这样的守城之君，不行吗？对吧。就像我们得不到乔布斯，我们整一个提姆库克。哎，我们得不到马斯克，我们也找一个，这样老老实实的职业经理人，能把这摊守住了，接着往前走啊。我们踏踏实实挣这个钱不也挺好的吗？很多人是抱有这种心态。

题目顾客你看看他干的活啊，创新呢不太灵啊。就是苹果这么多年来，就是各种挤牙膏啊，也没有什么新东西出来啊。创新不灵，基本的面子呢，也还过得去。题目顾客你看出来，这到国内转一转，在美国也参加各种活动，对吧。走到哪也是个大网红啊，这个没毛病。对吧，大家也不会因为提姆库克有什么负面的新闻出来。对吧，大家觉得这人也还可以啊。但是也绝对不惊艳，绝不是像乔布斯、马斯克这样神一样的人物啊。这个绝对不是。但是呢，中规中矩，供应链大师啊。他把整个的苹果的供应链管理得很好。而且听顾客干的，最靠股东喜欢的一件事，知道是什么吗？

所有人真的喜欢说，题目顾客，你把这苹果搞成这样挤牙膏的状态吗？不是的啊。这些股东也知道这事有问题，但是题目顾客就干一件事，股东就支持他疯狂回购。他已经回购了快1万亿美金的苹果股票。那股东不开心死了，苹果股票能够涨成这样，就是疯狂回购，回购出来的。乔布斯当时就问巴菲特说，你看我手里有点钱，没事干干嘛使？巴菲特说你回购吧啊。乔布斯说不，我要把它留在手里，万一过两天我有东西要干呢，对吧。这个创始人一般都是这么想问题的。

然后等乔布斯死了以后，提莫克上来就疯狂回购，每年回购一年，回购的比一年多，对吧。他这么干这个事，那所有持有这个苹果股票的人很开心。一回购就注销，注销了以后，市值就往上涨。每一个这个人手里拿的股票，就变得更值钱，这多开心啊。

这个是真正题目库克强的地方。大家知道国内谁喜欢回购注销吗？不停的回购，回购了三次，已经注销了两次，让这个股价一直维持着。董明珠董大姐啊，他就是这么干啊，分红回购注销。对吧，他有的时候说的话，确实是让你觉得很难听啊。你比如说，35岁失业了，你怎么不去创业呢？如果想要清闲的话，你可以辞职吧。他最近有心辞上榜啊。但是呢，人家就老老实实做公司啊，挣了钱以后跟股东分红。分完红以后啊，再有余钱回购股票，回购了以后就注销掉啊。所以这些股东呢，就想把马斯克干掉。

换一个像提姆·富克上来，这个疯狂回购股票的人。你比如说，现在特斯拉手里还有200多亿美金的现金。那么在这种情况下，搞什么AI嘛？版本这200多亿美金，拿一半儿去回购特斯拉股票吧。回购完了以后，让这个股价涨一涨。然后没准我们车卖好了，又有点现金，拿着现金再去回购股票。这才是股东们真正喜闻乐见的这个CEO啊。

特斯拉骑士到现在为止，是基本上没怎么回购过的。马斯克也是说，有钱我自己看看怎么花着。我把它花掉的这个过程，一定是最高效的过程啊。绝对不会想到说，哎，我拿着钱了，我就回购点股票，我去讨好一下股东。他才不想这事。这就是我们今天讲的第2个故事啊。

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。

这次先通过揭示现状，然后发布新GPU，但对于具体数据——多少核心、多大算力、内存多大、带宽多少，人们似乎已经感到麻木。现在大家更关心的是，如何将这些GPU有效地集成起来，如何把它们拼装成服务器，以实现更强大的计算能力。这背后的提升，不是5%或10%的增长，而是几倍的飞跃。这成了技术关注的新焦点。

如何装到机房里头，统一为别人去服务，这个是现在大家更关心的事情。所以现在呢，他们发布的叫Blackware GPU，而且，它取出来那个板子上是两块GPU和一个CPU，应该是他们自己做的CPU。这是一整块，然后可以装到一个大的服务器里面去。再把这些服务器堆叠在一起，使用它的NV link，让这些GPU可以像一块完整的GPU那样工作。这样说，你就可以去训练更大的模型了。而且，今年是这个Blackville，明年就是Blackville Ocho，再往后是Robin。就是说，往后一代都给你规划好了。再往后一步，是叫Robin Ocho，所有的GPU一直规划到2027年，一定让2027年之前的GPU都给你规划好了。

现在呢，很多大佬还在惦记着买H100。他现在就专门告诉你说，你看我这个艾克威尔跟这个H100比，它强在什么什么地方，好在哪哪哪。但是很多人还想买H100，这是为什么？可能Blackware它的这种工作方式，或者说它可能需要跟更多的设备先行捆绑，而H100的话，相对来说可能兼容性会更高、更好一些。就是你用任何的这种通道服务器，都能相对容易地兼容和使用。

你把它插上去都是可以用的。likerware我倒是真没看到它出这种——就是像原来金砖啊，像我们以前讲的A100、H100这样的，我们管它叫金砖嘛，就是它的卡还是金黄色的，方方的一块，可以插上去的。好像没有看到这样的东西啊。现在呢，基本上都是以两个black Verre在一起，然后头上带一个CPU，是完整的这个配置。

当然了，这些大佬，包括马斯克、扎克伯格，可能也不是说我就一定要去买H100。对于他们来说，H100就算是一种计量单位，就是说啊，他们会算上自己到底买了多少H100，或者说现在手里的算力相当于多少H100。你像扎克伯格之前讲，说他买了35万块，加上他手里现成的有60万了，再加上后面再接着买，现在扎克伯格手里的大概有接近100万块H100，相当的算力。这就跟我们造炸弹的时候说，这个炸弹相当于多少吨TNT啊，最后变成了一种衡量单位了。

老黄（指NVIDIA的CEO 黄仁勋）就告诉大家说啊，你们来买新的吧。而且这种升级是呈几何级数升级的，所以不要去买旧的，去买新的，这样的话才能够保持它的垄断地位。如果说哎，我现在这个GPU再涨上去，涨了10%，涨了20%，那大家就不买它的了，就去买AMD，买英特尔，买其他的这些算力芯片去了。

甚至像高通这样的公司，都能做出一定的算力芯片来。这样一来，人们可能就不会一定买它的产品了。但是现在的情况是，我们谈论的是算力要涨十倍、百倍、千倍，而且每年都要这样增长。为什么呢？因为这成了一场军备竞赛。每个人都害怕落后，就像人们常说的“输在起跑线上”。我们从小让孩子上补习班，是为了什么？就是出于这种害怕，这种焦虑感。老黄就是在给大家制造焦虑：你现在买了旧的，等明年出了新的，你就落后了。你必须去买新的，然后当更新的版本出来时，你又要再买。毕竟，GPU不像软件，软件可以逐年升级，而且升级成本相对较低。但GPU，你需要整块购买，一年后淘汰，再换新的，这成本实在太高了。一片就是4万美金，Blackwell的价格我虽然没查，但肯定不便宜。所以，要让大家每年跟着升级，必须讲出一些更有诱惑力的故事来。目前，从算力成本和能耗几个方面看，确实在全面升级。一方面，算力成千倍增长，成本自然是变贵了。这没什么可争议的。但就单位算力的成本来说，它是下降了。比如，原来的H100卖4万美金，但使用Blackwell之后……

你可能继续达到H100同样的算力，这只需要原来1/10，甚至1%的成本，是这样大幅下降的。能耗方面也是如此，比如说，要达到原来H100的算力，所需消耗的能耗可能也只是原来的1%。如此发展，GPT-4的1.8T训练能耗引人注目，因为之前很多人讨论，GPT-4训练一次的能耗相当于多少个家庭一年的电力消耗，让人担忧AI发展的能源瓶颈。但现在的进展是，重新训练一遍的能耗降低了99.7%，仅为原来的1/350。而进行推理时，即训练完成后用于问答等任务，能耗更是降低到原来的1/45,000。这样的发展速度令人惊叹，从GPT-4推出至今不过一两年，能耗的减少就达到了如此程度。

军备竞赛在AI领域体现为不断制造焦虑，促使各方持续投入。这就像冷战时期的军备竞赛，你有武器，我必须跟进。如今在技术领域，特别是英伟达所处的，情况类似，但效果是整体提升，正如“一人得道，鸡犬升天”。之所以提到这一点，是因为他们还强调了除了芯片本身，还有Vlink技术，能够将服务器像拼图一样连接，整个机房的服务器作为一个单一GPU工作，展示了技术整合带来的巨大效能提升。

因为，这些服务器在一起，你的GPU的算率越大，可以并行处理的东西就越多，与内存和CPU之间的通道越宽，整个进行大模型训练的效果就会越好。所以他说，他可以干这件事情，但在这个过程中，这些服务器，或者其他一些相关的配件，都跟着他“鸡犬升天”了。比如说，像戴尔、超微电子这些给他造服务器的公司，全都因此受益，一路上涨。因为你不能只有GPU，不能只有他们的加速卡，还得把所有配件凑在一起，这些东西才能正常工作。而这些配件，都是值钱的。

在这个过程中，服务器肯定变得更贵了。比如说，原来用的是H100的服务器，现在变成了更高级的查克威尔的服务器，那自然是服务器变贵了。但你想，服务器变贵的过程中，到底是什么东西变贵了呢？其实，只有与H100相关的专利费变贵了。大家要注意，因为大家自己并不造芯片，也不造服务器，他也不造算力中心。他只是设计好GPU，交给台积电去生产、封装、测试，然后下交给板卡厂商制作成板卡，再由服务器厂商组装成服务器，最后等待比如马斯克这样的人购买安装。所以，整个服务器链条上的价格上涨，实际上主要是由于关键技术组件的成本上升，特别是H100相关的专利费用。

除了GPU价格飙升之外，其它相关成本也难免水涨船高。你不能期望其它东西都保持低廉，这显然不合逻辑。我们整体的成本基数提高了，但单位成本可能有所下降。不过，要注意的是，老黄的市场策略极为精准。GPU的知识产权价值多少，或者说它的设计成本是多少，他们心中有数。如果没有竞争对手，价格自然可以定得更高。但即便如此，人们依然能看到成本在以惊人的速度下降，甚至是以十倍、百倍的幅度。然而，GPU的设计价值却在不断提升。

除了NVIDIA本身，那些制造显卡、服务器以及各种配件的厂商，它们的产品也会随之增值。比如，如果你用一个价值4万美金的H100来搭建服务器，仅这一部分就是一笔昂贵的投入。而且，随着Nvlink标准的采用，替代了以往的Pcie标准，意味着新的配件、新的线缆等都将应运而生，价格自然比过去高出许多。

我记得早些时候，为惠普的小型机配备一个简单的支架，就是一个铁质架子，都能卖出数千元的高价。原因在于它专为小型机设计，很多工程师甚至会私下找工厂定制支架，替换官方配件以赚取差价。这背后反映的是，即便是一些看似不起眼的配件，在特定情境下也能变得极其值钱。

大家其实也都知道，那个铁皮的支架，你说能值多少钱？你凭什么一定要买惠普的？他只要是惠普的工程师给你装上，下次他接着给你修不就完事了吗？你跟着这个比较贵的东西一块去卖，他就会卖的很贵。但是这几天呢，戴尔和这个超威的股价，其实已经快有点绷不住了。大家心里也明白，虽然你们跟老黄跟的很紧，但是这个里头真的，你就是个卖支架的，卖个铁皮，卖个机箱的，你跟着里头的GPU一起水涨船高，这件事稍微的有点侮辱大家的智商。

现在呢，是AI工厂时代，现在老黄也讲说我们现在就是AI factory。在这样的一个时代，我们应该如何与时俱进呢？我记得在移动互联网刚开始的时候，我们写很多应用，当时我们在思考说，哎呀，我怎么能够省一点流量，因为那个时候流量很贵。我们都想着如何去节省流量，如何在使用的时候联网，不使用的时候怎么把它断开，想着怎么去省一点电，怎么去做一些其他的节省资源的事情，可以少占一些硬盘的空间，可以交互的时候少交互一些流量。当时的我一位老板就跟我讲，说你们想这个事情是错的，说为什么呢？就是因为很简单，随着时代的发展，这些东西都会变得不值钱的。比如说现在，流量咱们现在……

其实，基本上是没有流量焦虑的。我记得最早开始使用手机，那时候刚进入3G时代，我们都会做什么呢？每天定时打开流量，收完邮件后立即关掉。为什么会这样？因为酷，而且节省。现在，还有人这样做吗？没有了。现在，我们走到哪儿，站在哪儿，就开始刷抖音、看视频。已经很少有人会说，我必须节省流量，等到有WiFi的地方再做这些。绝大部分人没有这个意识了。

电的问题现在也不那么大了。虽然手机应用还需要省电模式，但现在的手机几乎都是一天一充。你的应用再费电，能比微信还费电吗？能比原神还费电吗？所以，这些问题也变得无关紧要。因此，很多以前为了省电而做的操作，实际上已经没有意义了。

再往后说，我们是否会考虑在硬盘或手机上占用更少的空间？以前在猎豹工作时，我们还在研究如何让软件占用空间尽可能小。但现在看看《原神》有多大，看看那些手机游戏的大小，再看看微信在你手机里占了多少空间，就会觉得，我们当初那么精良的考虑，好像都没什么大作用。是的，所以在AI Factory这个时代，也就是AI工厂时代，我们仍在思考如何能省一点TOKEN，情况依然如此。

我怎么能够让它反应得稍微快一点？我怎么可以调用不同的大模型？这个模型贵一点，那个模型便宜点。我尽量让便宜的模型干尽量多的事情，让贵的模型干少一点的事情，做一些其他的，比如优化（reg）或者做一些这种节省沟通交互的事情。可能真的再过一年，这些就会变得很可笑，就像我前面讲的，我们在做手机应用的时候，让它怎么去省流量，从网上下载的东西少一点，占的硬盘空间少一点。我们现在回想，那时候想的这些事情就显得很可笑。但是在AI时代，刚才我们讲的怎么能够省一点TOKEN，怎么能够让便宜的模型多干点，贵的模型少干点，怎么能够让多个模型相互搭配起来使用，可能也会变得很可笑。而且，这个时间会来的非常快。

黄仁勋呢，除了讲数据中心业务，就像我们刚才提到的Blackvail，一切都是数据中心业务，这也是现在英伟达核心的收入来源，没有之一。现在，他主要就靠这个业务玩。那么其他的呢？也还在讲，英伟达这家公司特别有意思，它不会说某一个业务特别好，就把所有的身家都压上去。它永远是在所有它认为有趣的地方投注，即使这一个方向很长时间没有结果，它依然会在里面坚持。那么，它肯定还有些其他的业务在做什么呢？

比如说，RTX加载的AIPC，因为前面微软发布的AIPC是基于高通的。现在，英伟达说了，你们使用英伟达的GPU，也可以达到同样的水平。英伟达专门为了AIPC设计了一款很小很轻薄的GPU，而且很省电。但这一块上，它稍微有一点尴尬。为什么呢？你如果真的要轻薄省电，你一定使用ARM的，对吧？就是使用高通的就好了。那你说，我现在稍微费点电也可以，这个英特尔自己也出了，英特尔说，你们就直接用英特尔完整的GPU加上算力核心就完事了，你不用再去单独配独立的GPU，依然可以达到AIPC的能力。包括AMD也是这么干的，AMD自己也产X86的CPU，AMD说：“来哇，你直接买我的APU加我的算力核心，就一次搞定。”

那么，英伟达的RTX这个方案为什么尴尬呢？就是它必须要再搭配一块Intel或者是AMD的X86的CPU，它才可以正常工作起来。这对于强调轻薄便携的AIPC来说，就稍微有些尴尬了。但是，英伟达也强调了，加上他们的技术后，算力是苹果的多少多少倍，主要是与苹果的M系列芯片在比较。在这方面，我们还是要相信老黄的，他的算力确实是靠功率支撑起来的，如果他真想达到某个目标，他有这个实力。

说我在电脑上做Stable Diffusion的，这样出图，速度很快。那一定是配着呼啸的风扇声，以及呼呼转的电表，一起来工作的。除了AIPC之外，还在讲游戏助手。但是这个呢，我觉得大家看着开心一下就可以了。他说我做个助手帮大家打游戏，这个呢，就属于工程师思维——一拍脑袋觉得，“我需要一个这个”。其实，游戏跟这个没有那么大关系。就算是AI应用在游戏里面，应该也不是通过游戏助手的方式去应用的。

另外，还展示了机器人。他说所有跟机器人相关的东西，我们都上，也做了全套的机器人套件。还有，其实VR、AR以及车载芯片，其实都在英伟达的整个路线图里边。再往前走，很多人就会关心，英伟达到底还能坚持多久呢？他真的还差2,000亿美金就追上苹果了，对吧？苹果2.9万亿，他2.7万亿，真的差的不多了。他到底能不能超过苹果，甚至能不能超过微软，成为全世界最值钱的公司？这个其实大家心里都在打鼓。

英伟达呢，跟其他不管是微软也好，苹果也好，有一个特别本质的区别，就是它是一个“轻公司”。这个“轻公司”赶上时代红利是可以的，但是到底能不能长久地坚持下去，这个就很难了。黄仁勋展示现在的成就，未来的路线图，让人充满期待的同时，也不免有几分疑虑。

但是，并没有说我要砸重金进去，变成一个重型公司。大家注意，苹果是个很重的公司，它生产电脑——虽然电脑也是台湾人给他造的——它的手机是富士康，包括比亚迪都在给他造手机。它是这样的一个公司，虽然供应链在外面，但是这些货品、这些设计，包括全球的仓储物流，很多东西都是属于苹果自己的。所以，苹果是个很重的公司。微软其实也是一个很重的公司，微软自己在造Surface，那个东西虽然卖的并没有那么好，但是它也是电脑平板，甚至还有很多其他的硬件，比如说键盘鼠标。微软键盘鼠标其实做得非常好。而且微软其实还有一块很重的资产，那就是云计算中心，它有很多的数据中心。微软现在是全世界可能GPU最多的公司了，因为后边有OpenAI这样的一个“亲儿子”，那你肯定是要靠这么多的GPU去养的。微软现在的GPU，如果大概核算成H100的话，应该有180万块，这都是重资产。

谷歌呢，也是一个很重资产的公司。谷歌紧跟在英伟达之后，他现在是市值第四的公司。谷歌我记得在云计算兴起之前，曾经有一段时间，他拥有全世界大概6%的服务器，这是一个多么恐怖的数字。而现在，虽然应该没有那么多，但谷歌的数据中心依然规模惊人。

也是一块非常非常沉重的业务。而且，另外一点是什么呢？就是我们来看，整个的生态是否稳固，或者说，整个的价值体系是否可以稳定地升级上去。还有一个点可以看是什么？就是你上下游的生态链是否足够稳定。围着你吃饭的人到底有多少？以前我们在学生物的时候讲过一点：在一个自然环境里头，食物链越长，或者说参与到食物链里的动物、植物越多，它整个的生态系统就越稳定。为什么呢？因为其中有一些波动，其他的这些生态位上的人，或者这些动物，就可以慢慢地把它平衡回来，而不是说啊，我的食物链很短，就两三节，参与的动物也不是很多，植物也不是很多，可能中间稍微有一点闪失，这个食物链就崩溃了。

咱们来看看苹果，上下游其实有非常多的人围着他吃饭。我们不说这些果链企业，就光在苹果应用市场里头，做应用的这些人，也有几十万人，对很多人来说，这是他们的收入来源。再看谷歌，像我们现在在这看YouTube，我在这拿着YouTube的广告费，那我们也算是谷歌生态链里边的一环。那是非常多的人靠着谷歌生活。啊，微软那不必说这些靠广告吃饭的，因为微软的广告并没有那么多，但是微软上下游，是有大量的系统集成公司，靠着微软吃饭的。

还有微软云上的大量客户，但是英伟达有没有这么多人靠着它吃饭呢？英伟达虽然一直努力地在打造他的生态链，整个生态环境，但是并没有那么多。所有能战胜英伟达的，像刚才我们说的戴尔、超威等，这些已经都涨疯了。剩下的呢，其实没有那么容易贴上去。虽然有很多人说，“我们拿英伟达的CODA，我们去写这些Transformer的大模型。”但是这些人呢，实际上在整个的生态链里面是非常非常小的一群。现在能够真正把这个东西跑通的人非常少，虽然这个领域的人才工资非常高，但是人数真的不多，它没有真正撬动大众。所以，我从这两个方面来论述，英伟达到目前为止，依然是一个很轻的公司，资产很轻，它的整个生态链其实也是相对短而且相对脆弱的。

那么英伟达现在能够赌的是什么呢？就是这个缩放定律，叫“scoring low”。只要这个东西依然有效，黄仁勋呢，就还可以继续狂飙那么一段时间。“scoring low”是什么东西？就是我堆更多的数据，上更大的模型，上更大的算力去计算，然后得到的模型效果就更好。这个东西只要依然在，还可以大力出奇迹。那么大家就说，那我们就接着老老实实地买他们家显卡。

而且，这种倍速一定是十倍、百倍、千倍这样往上涨，为什么呢？因为如果你说，我英伟达下一代的GPU就比现在快20%，那大家就不更新了。或者说，我干脆去买AMD吧，AMD的比你这还便宜点，算力也没有那么差，只是这个过程稍微麻烦一点——我需要重新去适配AMD的算力卡。大家要注意，因为做这行的人很少，这些人很聪明，对他们来说，适配一个新的算力卡，难度并没有那么高。

刚才我为什么专门讲了苹果的生态链、谷歌的生态链、微软的生态链？因为它们里面有很多低端开发者，对他们这些低端开发者来说，技术迁移的门槛是很高的。你让他重新换一下，比如说，“你原来做安卓的，现在去给我做iOS开发去”，他真不会。甚至说，他学会了以后还能涨些薪水。但是对于英伟达来说，如果他没有办法快速地让算力十倍、百倍、千倍地涨上去，那么大家就会渐渐背离他，对他的忠诚度是相对比较低的。

有可能造成英伟达崩塌的原因有三个，咱们最后总结一下：

第一个就是摩尔定律失效了，缩放定律已经没效果了。大家发现，上更多的数据，配更大的模型，训练完了以后效果提升了。一旦到这样的情况，就不会有人再疯狂地去买他的新显卡了。

第二个中心转移了。突然间，又一个特别赚钱的应用方向爆发起来。大家注意，现在为什么大家都在选择这个？因为“缩放法则”——谁都用不好。大家只能去比谁的模型做得更好，然后去跑这个，跑那个。但是一旦发现，这个模型在做一些特定应用时，效果好得一塌糊涂，而且极其赚钱，那么这个时候，就不会有那么多人继续投入资金去做新模型的研发了。他们可能觉得，现在的模型就够了。这相当于什么呢？就是说，虽然“缩放法则”仍然有效，并没有崩塌，但是没有人愿意再往上堆成本了。因为，尽管“缩放法则”有效，但增加更多的算例、更多的数据，那都是钱。一旦出现特别赚钱的领域，即使“缩放法则”依然有效，增长也会停止。

第三个因素是巨头合作，突破并扩大了垄断。现在，大家离不开英伟达的原因，就在于它推进的这套扩大——可以称之为通用计算方法，具体的名称我不再详查，它是不开源的，而且英伟达拥有专利。因此，大家都在这个基础上进行了应用开发和大模型的训练。之后，想要更换这个技术，就会有一个成本。这个成本，我们要反复讲，不高也不低，为什么会这样呢？

肯定换过去以后会有些兼容性的问题。但是呢，因为你后边真正使用你的H100也好，Blackware也好，都是些什么人？特斯拉、苹果、谷歌、微软、亚马逊——他们可以花最贵的钱，雇最好的工程师，说来咱们今天去改一遍就完事了。这个都是有可能的。但是，这个临界点在什么地方？临界点就是，如果涨不上去了，那咱就改；或者说突然有人说，“我愿意砸一笔更大的钱进来，咱就改。”为什么？詹奥特曼说，“咱们砸一笔大钱啊，1,000亿美金，或者说1,000万块H100算力的这个GPU，我们统一搞一次，做星际之门去。”这个对于英伟达来说，都是比较大的威胁。就是这三个威胁。

英伟达呢，也算是我们现在的一个传奇故事。我相信在整个的AICC大时代里头，我们还可以不断地看到它的故事继续。好啊，今天我们要讲的故事就到这里。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，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲第一个故事。Open AI进一步开放了GPT-4欧的免费功能和范围，留给苹果的时间真的不多了。所以，这一个话题里我们会讲两件事。

第一个是Open AI进一步开放了很多免费用户可以使用GPT-4，主要是4欧了。另外呢，就是苹果现在的日子并不好过。虽然我们前面反复在想说，大家万众瞩目，万众期待WWDC，6月5号吧，大家都在等这一天。但是，呃，越是大家期待的事情，可能最后啊，越让大家失望。

最近Open AI呢，肯定是消息不断。为什么呢？山伯特曼本人是一个呃，政客或者说他政治手腕非常的强大。前面闹出了很多的负面，比如说伊利尔走人，超级队旗团队的负责人走人，而且这两天呢，超级队旗那个负责人已经去了anceropic，还在跟瓦解，也就是斯嘉丽约翰逊才在这打着官司。各种的负面都很多，所以呢，一定会放出很多消息来，去纠正这些负面信息啊。

先跟大家讲，他们去跟斯加利约翰逊诉讼的这个事情啊，非常有意思啊，因为瓦解说了，说他们来找到我，在这个GPT-4欧里头有很多角色，有一个角色叫sky啊，叫天空啊，说希望用我的声音去做这个sky，但是呢我拒绝了。结果呢，他们就找了一个跟我声音很像的人，去把这个声音录了。现在呢，我们要求他马上下架，而且起诉他。现在呢，是找到了配音的人，也找到了跟他联系的经纪人，整个一串，都找找到了。找到完了以后呢，人家作证说，Open AI找到我们，只是因为我们的声音很好听。在整个的沟通和谈判过程中，以及签协议的里头，没有提到斯嘉丽约翰逊的名字，一次都没提。只要你没有任何的证据证明，说确确实实照着戴着约翰逊的声音样本去找的人啊，那么在诉讼过程中呢，就还是占有一定的优势。现在就是这样的一个情况。当然了，另外一方面呢，Uki已经这个sky这个声音，也就是使用斯嘉丽约翰逊的这个声音，下架了，现在听不到这个声音了。也是教了大家一个漏洞吧，就是下次再想抄谁的声音的时候，你千万不要在纸面上落下任何字了。说因为你的声音像谁谁谁，所以我用你的，对吧？只要落下来，这事就不利啊。

那么现在，open AI放了些什么样的新消息出来呢？第一啊，我们又开始训练下一代大模型了。到现在为止，GPT5咱没看着呢，现在人家说我开始宣传GPT6了。叫什么名字不重要啊，但是消息放出来了，而且呢，以open AI前面做了这么多次的宣传来看，就是他放了消息，大家还是信的啊，不是说你发完消息大家都不信了，所以现在又欢欣鼓舞。

再往后就是GPT4O进一步免费开放。那么现在，到底免费用户可以得到些什么样的东西呢？第一个，我们现在如果拿到一台新的电脑，或者打开一个新的浏览器，里头没有登录过的，你进去以后，你能够看到，上面只有一个标题叫GPT，没有3.5，没有4，没有4O，没有任何标记了，就叫GPT。其他的宣传的功能通通都没有了，但是你可以用GPT，在没有登录的情况下。

下面你去登录或者注册一个新用户，也没有付费的情况下，你呢就会看到一个呢叫GBT4。如果你想选择GBT4，它就要求你去定位plus。如果你不选择，你就使用GBT。实际上就是GBT和GBT4O。你说，我就跟他随随便聊聊天啊，这个是没事的，你就像原来用3.5一样。但是现在3.5已经不再显示了，没有了。

那你说我想用一些新的功能，我想跟他语音对话啊，想去上传照片，让他去给我啊，做一些这个图像识别啊，想去调GPS啊，那个呢就要去遵守它的啊，频度限制。就是你一分钟可以钓多少次。当然了，它这个频度是，比较低的，3个小时16次。这三个小时之内，你调够16次了，他就退回到GPT 3.5。但是呢，这上面不会有任何的变化，你还是在PPT里面啊，他不告诉你哪个版本了。当然呢，3个小时16次这个事呢，稍微有点玄学。因为很多人上去测，去发现呢，有些人用了10次就被踢出来了啊，有些人用了5次啊，还有些人说用的次数更少，或者更多一点。但是应该没有超过16次的。现在呢，官方的数据呢，也不是特别明确，说我3个小时到底让你使多少次。相信呢，应该还是跟用户的热情相关，比如现在用的人少了，我就让大家多用几次；用的人多了，他少用几次。付费用户，像我们这样的plus用户，3个小时呢，可以调用80次，也就是GPT 4。语音相关的功能吧，可以调84啊。但是现在呢，其实4里面啊，这些语音功能，还是用的传统方式啊，就是先做语音识别，后台文字处理，然后再回来做说的部分，并没有真的实现所谓的端到端语音。他的这种开摄像头这个功能对吧，我们看了很多演示，都是开摄像头说哎，这个怎么回事，那怎么回事，对吧这件事情呢，跟大家想象的也还是有一些差别的，并不是这么干的，而是什么呢，你可以用摄像头去拍一张照片，照片传给他，然后他去解释这是怎么回事，这个工作已经可以干了啊。但你说我这个实时摄像头都开着，这事干不了，哈哈，可能未来也未必能干啊。那么现在呢，在免费用户里的还可以用什么，用GPTs啊，就是各种定制开发的这个GPT，你比如说啊，我在里边去开发了一个如何去英语学习啊，如何去比如Canva，或者让他去给我做一些设计。对吧，这些呢，现在都允许去调用了啊。这个是这一次开放出来的新功能啊。但是你调用GPTS的次数呢，也是受刚才我们讲这个39264限制。然后呢，还可以关联应用啊，你可以在GPT里头关联你的Google Drive啊，或者是微软的one drive，可以从这里边去上传文件。你比如说，现在给我做一次数据分析，你可以上传一个文件上去，给我分析下这个文件啊。或者说你让他给你做一个图像识别啊，拿着摄像头拍一张照片上来，哎，这是个什么菜啊。我上次试了一下，出去吃饭啊，拍了一个这个菜，已经吃了，大概还剩一两口了，那个菜拍完了以后问他这什么菜啊，这个我认得好好的，说啊，你这个是酸菜鱼啊。为什么呢？里头有白色的鱼片，绿色的酸菜，金黄色的汤和红色的辣椒，所以这个菜一定是酸菜鱼，还是很厉害的啊。就算你是免费用户，也是可以用到这些功能的，前提是要注册，但是不登录就没有啊，不登录就只有GPT聊天啊，其他的都没有了。这一次，免费用户呢，跟付费用户之间还有一个差别，是什么？不能出图啊，就是你想让他给你画画，这事画不了。你说我3个小时16次也好，3个小时多少次也好，你给我画画去啊，这事不行。它里头有一个GPTS叫达利三啊，包括呃，图像生成这些GPS都是让你使用的，但是呢，你向他下完命令以后，你会看到那个圈儿在转，说我在画图，我在画图画图，然后等这圈儿转完了以后，呃，说对不起，我现在还干不了啊，你去定一个plus吧。对吧，它会给你出这样的提示。你说都已经到这样的状态了，这20美金还值不值得付呢？对吧，我现在是每个月在付20美金，在用这个东西啊。首先要想清楚啊，GPT4欧呢，虽然多模态相对来说要强一些，但是单纯的文字处理能力，其实并没有GPT4强。PT-4还是能力最强的模型。如果你要做一些复杂的工作，还是要用GPT-4。我也在Gemini里试了Gemini Flash和1.5 Flash，虽然很快，但是它的功能是没有Gemini 1.5 Pro强的，还是要差很大一块的。所以，你付了费，可以好好的去使用GPT-4。付费用户呢，GPT-4达到极限次数以后，会降级使用GPT-3.5。这样大家就知道谁强谁弱了。

我有时候使用GPT-4的时候也会超限制，对吧，它就会自动降级。而且呢，20美金还可以画画，还可以自己创建GPTs。你说我想调教一下GPT，让他给我干一些特殊的事情，想上传一些数据，让他给我做一些专门结合这些数据的一些工作，那你就老老实实的去订阅就好了。

前面我们讲的GPT-4，那些免费的用户，他们可以用现有的GPTs，但是你不能自己做，不能自己去定制。另外，使用额度这件事，也还是很重要的。就是三个小时80次这件事，基本上其实是够用的。前几天，我老婆拿这个东西去试验英语口语练习，用免费的版本，发现没聊两句他就被踢下来了，觉得非常不爽。但是他觉得80句呢，可能也差一点，因为拿这个东西做英语口语练习，一个来回就算一次。所以，他那个80句，可能3个小时也不是那么够用吧。但是这块呢，80句至少对于像我这样比较懒惰的学生来说，应该是已经够够的了。聊一会呢，懒得跟他说了。

那么，OpenAI为什么会在这样的一个时间点里头，进一步的推出免费的GPT-4呢？因为GPT-4前面就告诉大家是免费，但是里头很多的功能是没有的，比如上传图片、上传布局文件、使用GPS这些功能都没给大家。为什么现在要来做这件事？呃，先问大家一个问题啊。大家知道云计算厂商赚钱最大的秘密是什么吗？你上了阿里云，上了腾讯云，上了亚马逊云，这里面最大的秘密叫迁移成本太高。你一旦上去以后，你很难搬走啊。云计算厂商基本上靠这件事来挣钱的。所以他们一开始那个价格都很便宜，吸引你去了。等你要搬的时候，费劲了，咱就别搬了，就这么凑合着吧，对吧，将就过吧。

OpenAI也在干这个事啊。就是当用户习惯了OpenAI之后，再想迁移到其他平台上去，就会有巨大的成本。所以呢，现在就一定要来搞。那你说为什么原来不搞？原来呢，他比其他人其实强好大一块，没有任何人能赶上他，所以呢并不着急。但是现在，甭管是Cloud3 Opus，还是GMDI1.5 PRO，已经基本上赶上他了。而且Cloud后边有亚马逊，Gemini后面呢，是有谷歌，有固有的用户群体。万一让大家最后觉得哎，Gemini也挺好使，我就这么使着吧，那他这个用户等于就抢不回来了啊，就没法再去培养这种用户行为习惯了。所以必须要在现在这个时间点啊，要去稳住霸主的话语权。就是他要制定规则，而且呢在现在，大家其实都是按照OpenAI的规则在做事情。

OpenAI其实是在整个的行业里边，是做了很多坏事的，起到了很多非常差的作用。第一个就是上来做对话，所以现在好多人都说，我也要去做对话啊，这个事不那么容易啊。做对话这个方式并不容易去变现，也没有办法去进行深入的用户产品的研发。但是呢，这个OpenAI开了头了，任何人做这个大模型都没办法老老实实的去做对话框去。第二个是什么呢，就是按这个20美金收费啊，一个月收这个月费。这个里头呢，百度就属于被忽悠了，上去收费去了，其他人上来都免费。功能比他那收费的还好。然后第三个，就是按TOKEN收费啊，就是open AI在张掖这些三板斧啊，都不是那么好使。再往后就是什么，就GPS啊，就是第四个GPS，这种模式呢，到底好不好用，我觉得也还有待商榷。因为他太追求什么呢，就是无代码化了。按道理说呢，使用API去做很多东西是挺方便的，但是呢他说不，我不推这个东西啊，我要推GPTS，我要让大家无代码去把各种事做掉。因为我最近也在尝试，各种无代码的方式，使用PT使用各种大模型，哇那叫一个酸爽啊，不不替都费劲了，而且最终的结果很难进行控制。像我们这些程序员，最喜欢干的事是什么，就是结果可控啊，这不对了，我把这数改大点，把这数改小点啊，或者把这个语句怎么调一下顺序，但是你通过GPTS也好，通过流程控制也好，或者工作流也好，你去控制这一大堆大模型，干活的时候你会发现，你的结果每一次都不一样，你想去调试，想去调优，这个真不是一般的费劲。这就是啊，PPT给大家留下了这么多刻板印象，但是呢大家没办法，只能跟啊，现在大家都在这条路上，慢慢的往前跟着往前走。现在GPTS GPT4欧的这种多模态端到端，就是open i希望进一步推进的标准啊。前面它做的这个对话框的啊，做的这个按TOKEN收费的，做的这个一个月20美金的啊，这些标准大家都已经认了啊，现在再推下一步，GPT4O呢迟迟无法交付，现在呢大家也在着急，大家用的还都是语言模型，其实呃我们在国内使用的很多的呃，这种工具，已经接近了GPT4O的这种水平了啊，这个回头有机会再跟大家分享。那现在呢，GP 4 o，最后能不能变成像他们演示的那样，不好说我觉得难度还是蛮大的啊，真的到他那样了，这个东西实实在在开着了。你还能看到后边有没有人走过去。这个对于网络，对于前端算力的要求都是非常高的。现在的GPT搜肯定是达不到啊，或者说，现在我们使用的ChatGPT的这种APP，绝对是达不到的。这是GPT4欧啊，现在免费开放出来的一个原因了。当然还有一个原因是什么，DC越来越近了，PPT4O呢也要站稳自己的脚跟。

这个话是什么意思呢？就是很多新闻都已经讲了，open AI跟苹果之间已经达成协议了，准备呢在手机上实现啊，类似于GPS Siri这样的功能啊。那苹果呢，同时也没有放弃跟谷歌的谈判，来咱接着谈啊，这个Gemini还是有机会的，他并不希望GPT4O在苹果手机上，一家独大，或者成为唯一解决方案。为什么呢？因为你一旦成为唯一解决方案，它这个价格就不好谈了，对吧这两边就可以谈嘛，哎谷歌你现在是一什么价格啊，这个另外一头啊，GPT4O你是一个什么价格啊，咱们就可以来谈功能啊，哪些功能有啊，哪些权限你是不是可以少要一点，对吧大家可以来谈判，有一个平衡的过程。

苹果其实也喜欢干这种，你比如说现在苹果设备上的所有搜索，还是多选一啊，我在这个Safari上我没有一个搜索的，苹果搜索可以用啊，这个是没有的啊，但是呢我可以使用谷歌搜索，可以使用Beam，可以使用达克达go还是什么东，国内你还可以选百度，所以未来的苹果设备上，大模型估计也是这样，大家选就完了啊，我到底是要用谷歌，还是要用open AI你去选，谷歌Gemini如果和苹果的合作也能达成，那这个费用大家就要好好算一下了，对吧假设苹果是向open AI付费的啊，或者苹果是t open AI，向它的用户付收费的啊，叫扣费外接这种服务，一共三种服务方式嘛，谷歌搜索。现在跟苹果的服务方式是什么呢？是谷歌给苹果钱。你只要是苹果设备上，使用了谷歌搜索，点了广告，我这个广告收益我跟苹果分。而这个钱很大，每年可能几十上百亿美金的给。

然后第二种方式呢，就是大家免费。你也别收我钱，我也别收你钱。

然后第三种方式呢，就是苹果说来我付钱。这个钱我苹果付了，你拿去用吧。早期三星是特别喜欢干这个事，跟什么Joe box啊，跟很多这样的公司，三星付了钱，说来只要买了三星手机的第一年，让他们白用这个钱，三星付了以后的钱呢，让他们自己付去。

当然最可能的方式是什么呢，就像icloud这样。比如说苹果出了一个新套餐，叫智慧icloud套餐。原来呢，需要用每个月两美金，或者多少钱，你可以买一个空间。现在你说我还需要用open AI的功能，或者用Gemini的功能，那我还需要再去付一个钱在里头，每个月多付10美金。然后他就把这个东西集成在Siri里，让你去用去了。哎，如果你说我不愿意付，那你买了苹果手机说哎，我给你一个基础的版本可以用，比如说GPT-4，3个小时18次，没准你在苹果手机上，我让你多用10次。这个也可以对吧，这个有可能是未来的一种服务方式。

你说我想敞开的使，我就想拿苹果手机这么使了，行不行啊？那你就再多买一个套餐，买完了以后，苹果自己收一部分钱，扣个30%苹果税，剩下呢跟open AI，跟谷歌的Gemini去分取。这个我觉得是未来比较大可能性的这种复位方式。

那么现在开放出来，这个免费的GPT-4的这些功能在干嘛？其实是告诉谷歌，告诉苹果，你要想搭进去，你至少应该有这些功能，你才能搭进去。而且这些功能，我已经免费可以给大家用了。谷歌你再去签协议的时候，你也得小心点。要钱少要点。现在，其实是在干这样的一个搅浑水的事情。啊，但是呢现在开放出来的免费GPT-4，肯定是不够iOS 18去用的啊。谷歌现在呢，也还是在里边在谈到底怎么弄。但比较悲催的是什么？就是作为iPhone全世界第二消费国的中国，哎呀估计可能是要用百度了啊，因为甭管是OpenAI还是谷歌，我们都用不了，甭管他们是不是在中国落地，中国是不是允许，现在美国政府也不允许他们给咱们用，咱就凑合用百度吧。

苹果其实今年一季度的销售是很烂的，在中国，到4月份就疯狂降价，由苹果官方降价。4月份苹果iPhone在中国区的出货量，比去年同期增长了52%，这也是一个很大的数据啊。那我们疯狂的买完苹果以后，没有OpenAI，这也是一个啊比较悲惨的事情。

苹果今年的WWDC呢，感觉翻车的可能性还是蛮大的。为什么这么讲？因为这边OpenAI还在闹幺蛾子呢，那边呢，谷歌合作协议也还没签下来呢。你等于这边OpenAI搞个幺蛾子以后，苹果谈判代表说来，咱们再谈谈吧。谈呢一般就谈这三件事啊，第一你提供什么功能给我，第二，我给什么权限给你，第三怎么收钱。现在OpenAI做完这个事情以后啊，谷歌那边的谈判就会变难一些。而且大家要知道，往年开WWDC之后啊，马上就该开始干嘛，推送iOS的下一个版本，比如去年吧，iOS 17的第一个测试版，什么时候推的呢？2023年的6月6号。去年可能也是6月5号，6月6号开的WWDC，当天就退。然后正式版什么时候出呢？2023年的9月19号就要出正式版。但今年这事就困难了啊，叫没有困难，我们制造困难也要上，OpenAI就属于制造困难。你想还剩一个礼拜，这会就要开了，开完了以后马上就要发版本。那这边啊，open i还在这说，我今儿免费这个，明儿免费那个，后天改改功能，再后天我再扩充点功能，还得干这事呢。谷歌那边协议还没签下来呢。那你说下礼拜他发的版本里，到底长啥样，这个事真的是不太好说啊。而且就算是他把这版本发出来了，三个月能够做出真正能用的版本，推送给所有人用吗？真不好说啊。所以大家还是要拭目以待一下。

而且苹果内部呢，很多事情推动起来，其实也并没有那么容易啊。他也是这种天微不可测模式。什么叫天微不可测啊？就是你上面有一大老板啊，或者有一皇上，这个皇上有一些喜好啊，你是知道的。你有遇到一些事情，比如说有可能处到皇上逆鳞的时候呢，你说我到底上去问一罪呢，还是不问一罪呢，还是说这事我猜皇上不喜欢这个，我猜皇上喜欢那个，然后我就这么办，去了。这个到底怎么办，这种事情的选择其实也很简单啊，就是如果啊，你上去报一下啊，发现也没什么损失，你肯定上去报。如果你上去报一下，发现损失很严重啊，你比如像以前皇宫里这些太监，知道皇上有可能不喜欢某样东西，你还上去说去哎，这个事是有可能丢性命的。那在这样的威权统治下呢，很多的事情大家都不敢说，怎么办呢，都是猜哎，老板今天喜欢这个吗，喜欢那个吗，啊不喜欢啊，不喜欢我就不干了，我也不告诉老板有这个事啊，很多都是这么干的。

先跟大家讲一故事吧，我原来在盛大创新院，盛大创新院的老板呢叫陈大年，是陈天桥的弟弟。当时呢我们在内部就流传啊，说陈大年不喜欢李开复，咱们就当八卦，我讲的大家都不要太当真。有些时候啊，我们就需要跟创新工厂合作啊，要跟李开复合作。然后这事呢，我们就先去问下边人，哎呀我说这个事情，要跟李开复那边合作一个啊，咱们到底谈不谈啊。通常大家说别弄啊，别弄啊。\n老板不喜欢李海福啊。你这上去不是找骂吗？然后这个事就放弃了。

甚至呢，有很多本身就是谈一个合作，就可以很容易搞定的事情，我们最后没办法，只能绕着走啊，而且连问都不敢问的。这种事情在苹果里头有没有呢？也有啊。举一个案例，大家知道，iPad上马上要发的是iOS 18和iPad OS 18。iPad OS 18里头有一个重大的更新，是什么呢？是加入了计算器。现在反正，已经不是乔布斯时代了。再过一个礼拜开WWDC，现在能够发的东西，其实已经被曝光的差不多了哎。所以iPad OS 18里头有计算器。那你说iPad号称生产力工具，里头为什么没有计算器呢？

2010年iPad一代发布的时候，里面本来是有计算器的啊。但是乔布斯呢，把软件部门的高级副总裁叫过来问，说新设计的计算器在哪啊？他就一直觉得，iPad上的计算器应该有新的，不应该把那iPhone上的计算器，就直接搬过来。结果对方就回答说，没有新设计啊。哎，这就是要发布的版本就长这样。乔布斯就愤怒了，说不行啊，把他给我拿出去，我们不能发布这样的东西啊。咱其实说的，基本上就是这样的一个原话，相对来说也比较模糊。

现在14年过去了，2010年的事情，iPad一代发布，乔布斯呢，是2011年就去世了。这14年里头，iPad就一直没有计算器。为什么你连问的地方都没有？乔布斯已经不在人世了。你现在在问，他说，您看我把这计算器做成这样行不行呢？没地问去了。人家已经说了，我们不能发布这样的东西。那你说这事怎么弄？我们只能理解，乔布斯如果活着的话，他会怎么看这事呢？当然了，2024年了，提姆库克呢，又做出了违反祖宗意愿的事情啊，把计算器又加回去了。这些年呢，其实提姆库克做了不少。这个违反祖宗意愿的事情，比如说把这个iPhone的屏幕做大了。原来乔布斯说，我这个屏幕就必须这么巧，一个手要能操纵得过来啊。但是现在，我们已经可以有这巨大屏幕的iPhone了。但是这个计算器，真的是等了这么多年才加回来。那你说我讲这个故事，跟我们今天讲WWDC，跟我们今天讲AIGC大模型，有什么关系呢？哎，这个就涉及了苹果另外一个祖先的这个遗愿啊。这个遗愿是什么呢？这个故事要从2009年开始说起。

2009年，苹果出了一批Mac电脑，在这个电脑的型号上，加装了英伟达的显卡。结果这些显卡的兼容性很差，散热也不好。就只要是做大型的这种图像渲染的时候，就直接的冒烟，或者说就直接卡顿，就不干了，就死机，出现这样的问题。英伟达呢，一开始拒绝承担责任。苹果、戴尔和惠普等都买了他这款显卡嘛，一起对他提起了集体诉讼。最终，迫使英伟达同意更换有缺陷的GPU。

从此以后，苹果跟英伟达的关系，就可以说是彻底决裂了。苹果再也没有买过英伟达设计的任何产品。苹果甚至选择了这个性能和功耗更差的AMD的GPU——就是苹果有一些MIC Pro里头是有GPU的，它用的是AMD的，包括苹果有时候会让你去带这种叫做外接GPU盒子，但那个里头都是AMD的啊，英伟达的一律没有。后来苹果定制一些GPU，也是去跟AMD去合作啊，这英伟达我就不玩了。

但是现在呢，大模型时代了，这不买H100吗，你不买英伟达的设备吗，这不没得玩了吗，这个事是很大的问题所。以现在大家也明白，为什么苹果电脑从来不能打游戏了，它压根就没法往里头插英伟达的GPU，因为祖宗已经留下这个话了啊，我们这辈子不跟英伟达合作了，他有这样的一个祖训在里头。那你说咋弄？那现在你说苹果怎么办呢？彻底不买吗？这个肯定也不行啊。现在呢，据第三方猜测，苹果还是少量的购买过英伟达的算力卡，就是H100这种东西，组建了自己的算力中心。但是即使买了第一个，数量非常少啊，苹果并没有买很多这个东西。第二呢，偷偷买啊，也不能说啊，自己用一用就算了。但是现在呢，要o in AI了，怎么办？

这个苹果又做了一个特别奇葩的决定，他呢，去订购了一大堆的叫MR Ultra的芯片，嘛呢，拿这个M2 Ultra去填计算中心去啊。这个呢就很危险了啊。大家要知道，M2系列的芯片，应该2022年出来的啊，包括2023年也还卖了一段时间。到2023年，呃，年底的时候就开始出M3系列的芯片，现在的M3 Max都出来了，M3 Max就是最大的这个芯片，一般叫Ultra的，是把两个Max粘一块，那东西叫Ultra啊。这M3 Max呢，现在在MacBook Pro上已经开始卖了。本来呢，按部就班，到今年呢，应该发布M3 Ultra的Mac mini，Mac studio这样的台式机。但是呢，到现在你到苹果官网上去看MacBook Pro，你可以买到M3 Max，你说我现在想买Mac studio，你还只有M2 Ultra，它压根就没有M3 Ultra这个产品，M3 Ultra这个产品型号被取消了，没了。为什么呢？因为太着急，现在iPad都用上M4了，所以也许到明年的这个时候，我们会看到M4 Ultra的Mac studio，但是现在不赶趟了。所以赶快把M2 Ultra再造一批，拿去藏数据中心就完事了。那你说，这个M2 Ultra挂数据中心行不行呢？这个东西在Max studio上，那绝对足够。即使是性能超级过剩的一个芯片，比如将两个M2 Max粘在一块。印象中，一个M2 Max已经非常好用了，在本地做推理完全没有问题。但是，如果你想用它来训练大模型，对不起，搞不定。为什么呢？因为它的内存带宽不够宽。苹果发明了统一内存，将电脑上的内存与缓存合二为一，速度相对较快，能够达到家用游戏显卡的速度，但与真正的算力卡如H100或AMD的MI300相比，差距非常大。而且，它能够挂载的内存数量也不够多。在这种情况下，依靠M2 Max搭建的苹果数据中心，算力堪忧，可能只能勉强完成推理任务。想自己训练新的大模型，基本不现实。苹果可能在研发新的算力芯片，但即使现在开始研究，至少两年后才能用上。而两年后，大模型会发展成什么样，大家已经无需惦记了。苹果可能已经放弃了大模型，但小模型还是会做，就像iPhone手机和Mac电脑上的本地搜索引擎，大型搜索引擎则直接识别。WDC现在感觉翻车的可能性还是有些大，因为剩余时间不多，合作伙伴都不是省油的灯，尤其是谷歌，虽然算是中规中矩的合作伙伴，但也这么多年了。\n也相对稳重一些了。Open AI呢，经常是不按常理出牌，属于性格还不是很稳定的一个公司。你跟他去合作，反正日子不是那么好把握吧。

苹果自己的AI这一块上呢，因为遵从了祖训啊，不跟英伟达合作，后边的日子肯定也不好过啊。你像马斯克的AI，人家还是老老实实的，买了一大堆的英伟达的这个H100，回去做算力中心去了吧。任何的其他人，包括谷歌，你说我有TPU，他也老老实实的去买H100。哎，只有苹果说不，哈哈我不买啊，祖训传下来了。

而且苹果这些年呢，挤牙膏已经挤的太多了，现在有点无处下手了，对吧？现在以大家曝光出来的WWDC上有可能发布的东西来说，呃，我觉得计算器算个惊喜，就是也没有什么惊喜了。这个里头，one more thing，大家都已经在开会之前的一个礼拜都说完了，看看他们到底弄点什么啊。这种WWDC的话，应该不会又整了个什么大地之母出来晃一圈吧，啊我估计应该不会。

我这里头可能唯一可以one more thing的，是不是给题目顾客指令一接班人可以斑驳适应一下，啊，没准大家还可以稍微的开心一点点。好啊，这就是我们今天讲的第一个话题，就是Open AI把GPT-4免费范围放大，苹果WWDC翻车的可能性还是蛮大的。